Eine Datenbank ist eine Sammlung von Informationen, die entsprechend
der logischen Struktur des Unternehmens organisiert ist und auf die zugegriffen werden kann. Eine relationale Datenbank ist eine Reihe von logisch zusammenhängenden zweidimensionalen Dateien, in denen Informationen gespeichert werden. (Adriaans & Zantinge 1996)
Eine Datenbank zeichnet sich durch die Sammlung von Informationen aus und wird mit vielen logischen Strukturen erstellt. Sie enthält die Logik innerhalb der Informationen und die eingebauten Integritätsbeschränkungen. Eine Datenbank besteht aus fünf Komponenten.
Dazu gehören: DBMS-Engine, Datendefinitionssystem, Subsystem zur Datenmanipulation, Subsystem zur Anwendungsgenerierung und Subsystem zur Datenverwaltung. Einige der für das Funktionieren des Unternehmens verwendeten Datenbanken sind;
Verwaltung von Datenbankressourcen – Dies ist eine Managementtätigkeit, die auf ein Informationssystem angewendet wird, das bei der Verwaltung von Organisationsressourcen hilft.
Analytische Datenbank – Dies ist eine nur lesbare Datenbank, die in Form von Bestandskatalogen erscheint. Beispiele sind die von AMAZON verwendeten.
Operative Datenbanken – Dies sind Datenbanken, die für die Verwaltung dynamischerer Daten verwendet werden. (Laudon & Laudon 2002).
Hierarchische Datenbanken – Hier werden die hierarchischen Erklärungen der Daten erläutert. Die Daten auf den Kopf zu stellen, ist die beste Methode, sie zu visualisieren. Dies bezieht sich auf Informationen wie die von Arbeitgebern und Arbeitnehmern. (Han & Kamber 2001).
Netzwerkdatenbanken sind definiert als die spezifische Datenbank, die ein Problem lösen soll. Sie stellt die Daten in Form von Mengen dar.
Beim Data Mining geht es darum, die vorhandenen Informationen aus einer bestimmten Datenbank, die als Teil des laufenden Geschäftsprozesses generiert werden, genau zu betrachten und dann die Daten auseinander zu schälen, um einen bestimmten Einblick in das Geschäft zu erhalten. (Loeckx, Ehrich & Wolf 1996).
Dies gilt kurz und bündig für den Managementansatz. Die verschiedenen Szenarien, die in der Wirtschaft verfügbar sind, ändern sich ständig. Data Mining hilft dabei, Informationen darüber zu erhalten, was gegenwärtig vor sich geht, und auch über historische Aufzeichnungen. Dies ist notwendig, da es uns helfen wird zu wissen, was sich verändert hat. Data Mining hilft beim Aufbau von Arbeit und einer Form von Wissen.
Ein Datenhaus hat die Eigenschaft der Multidimensionalität. Es geht auch um die Unterstützung der Entscheidungsfindung und nicht um die Transaktionsverarbeitung, die Zusammenfassungen von Informationen und Details enthält? Einige der Informationen, die durch Data Mining gewonnen werden können, sind.
Das Unternehmen kann Informationen über die Kontakte der Kunden erhalten. Das Unternehmen wird in der Lage sein, viele Kunden zu erreichen, wenn es die Data-Mining-Technik anwendet. Das Unternehmen wird auch dafür sorgen, dass Marketing betrieben wird, um die Marktbasis zu vergrößern.
Die Stadtverwaltung von Abu Dhabi kann sich über die Preise informieren, die von anderen Unternehmen verlangt werden. Dies beinhaltet einen Vergleich mit anderen Unternehmen und somit die Berechnung der tatsächlichen Preise, die für die hergestellten Produkte angesetzt werden sollten. (Adriaans & Zantinge 1996)
Data Mining wird der Stadtverwaltung von Abu Dhabi die Möglichkeit geben, die beste Plattform für die Werbung für die Produkte des Unternehmens zu finden. Die Forschung und die vorhandenen Daten deuten darauf hin, dass das Unternehmen in der Lage sein wird, die für die Werbung geeigneten Methoden zu ermitteln.
Durch Data Mining wird das Unternehmen in der Lage sein, die spezifische Art des Vertriebskanals zu kennen, der am besten zu ihm passt. Die gewonnenen Daten sind wichtig, um die Kosten zu berechnen und die meisten Kunden in kurzer Zeit zu erreichen.
Dadurch wird es einfach sein, den Umsatz der Stadtverwaltung von Abu Dhabi zu steigern. Verschiedene angebotene Dienstleistungen werden ebenfalls verbessert. Denn die Entscheidung, etwas zu produzieren, wird auf der Grundlage der individuellen Ergebnisse getroffen.
Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Verwaltung der Buchhaltung des Unternehmens. Mit Hilfe von Data Mining lässt sich leicht sicherstellen, dass alle Finanzunterlagen aufbewahrt werden. Dadurch wird das Unternehmen in der Lage sein, die Daten zu erhalten, die für Transparenz in der Verwaltung sorgen.
Strukturierte Daten
Daten können entweder strukturiert oder unstrukturiert als Formen der Klassifizierung in Unternehmen sein. Unstrukturierte Daten beziehen sich auf alle Daten, die keine erkennbare Struktur haben. Die Stadtverwaltung von Abu Dhabi hat Zugriff auf eine Reihe von unstrukturierten Daten.
Dazu gehören: Excel-Tabellen, Word-Dokumente, E-Mail-Nachrichten, RSS-Feeds, Audio- und Videodateien. Von all diesen Möglichkeiten hat das Unternehmen die Verwendung von Excel-Tabellen verwendet. Excel-Tabellen sind mit einer Vielzahl von Vorteilen verbunden.
Das Unternehmen bevorzugte die Verwendung von Excel-Tabellen, da sie die Namen, Kontakte und Standorte ihrer Kunden enthalten können. Transaktionen und das allgemeine Geschäft wurden erleichtert. Da Excel-Tabellen verschiedene Formeln enthalten, wird das Unternehmen sie für die Führung verschiedener Finanzunterlagen verwenden. (Mena 1999)
Schließlich wird in dem Papier empfohlen, dass die Stadtverwaltung von Abu Dhabi den Einsatz von Data Warehouses in Betracht ziehen sollte, um sicherzustellen, dass die Informationen schnell verfügbar sind. Andere Formen strukturierter Daten sind Datenbanken, XML-Daten, Data Warehouses, Unternehmenssysteme wie das CRP und ERP.
Referenzen
Adriaans, P., & Zantinge, D. (1996). Data Mining. Harlow, England: Addison-Wesley.
Han, J., & Kamber, M. (2001). Data Mining: Konzepte und Techniken. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers.
Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2002). Management Information Systems: Managing the Digital Firm (7. Aufl.). Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall.
Loeckx, J., Ehrich, H., & Wolf, M. (1996). Spezifikation von abstrakten Datentypen. Chichester: Wiley ;.
Mena, J. (1999). Data Mining für Ihre Website. Boston: Digital Press.