Tietovaraston louhinta on yhteen tai useampaan tietokantaan sisältyvien tietojen analysointi tietojen hyödyntämiseksi. Nämä tietokannat tai tietovarastot ovat tietojen keskusvarasto. Yritykset keräävät asiakkaistaan keräämänsä tiedot tietovarastoon. Kun tiedot on kerätty, ne “louhitaan” ja niistä poimitaan hyödyllistä tietoa, joka tuottaa tietoa, joka voi auttaa yritystä tekemään liiketoimintapäätöksiä, jotka lisäävät voittoja tai vähentävät kustannuksia. Vähittäiskauppiaat käyttävät usein tietovaraston kaivostoimintaa analysoidakseen ja ennustaakseen asiakkaidensa käyttäytymistä.
Esimerkiksi kun ostaja menee supermarketiin ja antaa kassalle hänen usein ostokorttinsa, tiedot hänen ostoistaan kerätään ja tallennetaan yrityksen tietovarastoon. Supermarkettiketjussa on miljoonia tietoja siitä, mitä ihmiset ostavat, milloin, kuinka paljon ja mihin hintaan. Kauppa saattaa tietää, että viime vuonna myytiin 50,000 75 pakastettua pakastettua herneitä, mutta pelkästään tästä tiedosta ei ole erityisen paljon apua. Jos tietovaraston louhinta kuitenkin paljastaa, että 10% näistä jäädytetyistä herneistä myytiin kuukausina, jolloin tuoreita herneitä ei ollut saatavilla, tai että XNUMX% herneistä myytiin kiitospäivää edeltävien kahden viikon aikana, yritys saattaa pystyä käyttää näitä tietoja pakasteherneiden vuotuisen myynnin kasvattamiseen.
Yritykset voivat käyttää tietovaraston louhintatekniikoita ennakoidakseen tulevaa myyntiä. Tiedonlouhinta voi myös auttaa heitä arvioimaan varastointi- ja hinnoittelupäätösten vaikutuksia. Supermarketissa tiedonlouhinta saattaa estää myymälät loppumasta jäädytetyistä herneistä, jos tuoreiden herneiden sato on huono tiettynä vuonna.
Tietojen louhinnan regressio on tiedonlouhintatekniikka, jota käytetään osoittamaan, mitä todennäköisesti tapahtuu data -arvolle, jos jotain yhtälössä muutetaan. Supermarkettiesimerkin avulla regressio ennustaa jäädytettyjen herneiden myynnin tason, jos tuoreiden herneiden hinta nousee. Regressio käyttää historiallisia tietoja ja käyttää siihen kaavaa, joka ennustaa tulevaa käyttäytymistä.
Yritykset käyttävät usein tietovaraston kaivosohjelmistoa tietojen keräämiseen ja louhintaan. Oikea sovellus määräytyy heidän hallussaan olevan tiedon määrän ja analyysityypin mukaan. Oikean tiedonlouhintatyökalun valitseminen on kriittistä hyödyllisen tiedon keräämiselle ja tulkinnalle.