Undvik datautvinningsprogramrisker - dummies

Rushing ditt val av data mining programvara kommer med risker. Dina data-gruvprojekt börjar med planer. Innan du har definierat vad du tänker åstadkomma och dina egna arbetskrav, fokusera inte på programvara. God förberedelse skyddar dig mot dessa vanliga risker:

• Otillräckliga programvaruegenskaper: Nya datavinnare finner ofta att den programvara de har valt inte har den fullständiga uppsättningen funktioner de behöver. Även om det är frestande att skylla på problemet på mjukvaruleverantören, kommer denna ursäkt förmodligen inte tillfredsställa din chef eller klient.

  Det första och viktigaste sättet att undvika att välja produkter som inte uppfyller dina krav är att fördröja valet av programvara tills du har gjort en grundlig bedömning för att bestämma vad dessa krav kommer att vara. När du har en bra förståelse för vad du behöver, är det meningsfullt att planera lämpliga test innan du förbinder dig att köpa. Testa alltid mjukvaran innan du lägger på en produkt.

  Utvärdera en mängd olika produkter. Gratis produkter är naturligtvis lättillgängliga, och de flesta kommersiella programvaruleverantörer låter dig testa sina produkter under en kort tid utan kostnad. Få ut det mesta av dessa försök genom att utarbeta en testplan och definiera framgångskriterier innan du börjar.

  Om ditt mjukvarutest kräver betydande mängd tekniskt bistånd från en leverantör, till exempel att få en supportperson till din webbplats i flera dagar, kommer du sannolikt att bli ombedd att betala en avgift för den tjänsten. (Tänk på detta när du funderar på fri programvara. Företag som distribuerar sina programvaror gratis gör ofta pengar som säljer tjänster.) Säljare kommer ibland att ansöka om avgifter för ditt köp av program. Om det inte erbjuds, fråga.

  Ibland är problemet inte riktigt så att programvaran saknar en nödvändig förmåga, men att datainställaren inte har lärt sig tillräckligt om hur man använder den. Planera träning för vilken produkt du förvärvar, och börja träna så snart du har tagit ett verktyg in-house.

• Overpaying: Folk inser inte ens att de har köpt en dyrare produkt än vad de behövde. Även om det mest kostnadseffektiva valet för dig inte nödvändigtvis är den som har den lägsta prislappen, är det ingen anledning att betala för produktfunktioner som du inte kommer att använda.

  Ditt bästa försvar mot att betala för mycket är att göra några jämförelseshopping - med din lista över krav i handen. Om en försäljningsrepresentant uppmuntrar dig att välja en dyrare produkt än vad du tror behöver du fråga frågor.

  Fråga vilka ytterligare funktioner som finns i den pricier produkt, och hur de är relevanta för dig. Få tillräckligt med information för att låta dig avgöra om uppgraderingen verkligen skulle vara mer värdefull för din organisation, eller bara öka försäljningsrepresentantens provision.

• Onödig komplexitet: När data minare sätter sig ner för att utföra ett projekt med ett nytt verktyg, tycker de ibland att det är svårare att använda än de förväntade sig. Ibland är det klart att verktyget kan göra vad som behövs, men inte enkelt. I andra fall kan det tyckas att produkten helt enkelt inte kan uppfylla ett krav.

  Ett sätt att undvika onödig komplexitet är att prova produkter innan du gör ett urval. Ge alltid mjukvaran en genomgång innan du förbinder dig att använda den i en riktig applikation.

  Goda verktyg för dataväxling är utformade för att hjälpa företagare att snabbt upptäcka användbara mönster i data. Det är åtminstone målet. Den verkliga sanningen är dock att det fortfarande tar ansträngningar att förstå nya verktyg och kompletta projekt.