数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施，这将错过数据挖掘过程的一个关键属性，即业务知识是每一步的核心。
为了方便理解，我使用CRISP-DM阶段来说明：
1.商业理解必须基于业务知识，所以数据挖掘目标必须是业务目标的映射(这种映射也基于数据知识和数据挖掘知识);
2.数据理解使用业务知识理解与业务问题相关的数据，以及它们是如何相关的;
3.数据预处理就是利用业务知识来塑造数据，使得业务问题可以被提出和解答(更详尽的第三条-准备律);
4.建模是使用数据挖掘算法创建预测模型，同时解释模型和业务目标的特点，也就是说理解它们之间的业务相关性;
5.评估是模型对理解业务的影响;
6.实施是将数据挖掘结果作用于业务过程
总之，没有业务知识，数据挖掘过程的每一步都是无效的，也没有“纯粹的技术”步骤。业务知识指导过程产生有益的结果，并使得那些有益的结果得到认可。数据挖掘是一个反复的过程，业务知识是它的核心，驱动着结果的持续改善。
这背后的原因可以用“鸿沟的表现”(chasm of representation)来解释(Alan Montgomery在20世纪90年代对数据挖掘提出的一个观点)。Montgomery指出数据挖掘目标涉及到现实的业务，然而数据仅能表示现实的一部分;数据和现实世界是有差距(或“鸿沟”)的。在数据挖掘过程中，业务知识来弥补这一差距，在数据中无论发现什么，只有使用业务知识解释才能显示其重要性，数据中的任何遗漏必须通过业务知识弥补。只有业务知识才能弥补这种缺失，这是业务知识为什么是数据挖掘过程每一步骤的核心的原因。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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