У повсякденній діяльності компанія збирає дані про продажі, клієнтів, виробництво, працівників, маркетингову діяльність тощо. Інтелектуальний аналіз даних може допомогти підприємствам отримати більше цінності з цього важливого активу компанії. Знання, отримані за допомогою інтелектуального аналізу даних, можуть стати корисною інформацією, яку бізнес може використовувати для покращення маркетингу, прогнозування тенденцій купівлі, виявлення шахрайства, фільтрації електронних листів, управління ризиками, збільшення продажів і покращення відносин із клієнтами.

Оскільки методи інтелектуального аналізу даних вимагають великих наборів даних для отримання надійних результатів, у минулому вони використовувалися переважно великим бізнесом. Але поява великих загальнодоступних наборів даних — наприклад, публікацій у соціальних мережах, прогнозів погоди та тенденцій, моделей трафіку — може зробити інтелектуальний аналіз даних корисним для багатьох малих підприємств, які можуть поєднувати такі зовнішні дані з власною інформацією та видобувати їх разом для отримання цінної інформації. У той же час інструменти інтелектуального аналізу даних стають дешевшими та простішими у використанні, що робить їх доступнішими для невеликих компаній.

Метою навчальної дисципліни є розширення та поглиблення теоретичних знань та набуття професійних компетентностей щодо використання методів Data Mining на підставі розподіленого, візуального та текстового аналізу даних, ефективно використовувати результати інтелектуального аналізу даних для прийняття стратегічно важливих рішень розвитку бізнесу та соціально-економічних явищ.

                                   Data Mining | Definition, Process, Advantages and Disadvantages