什么是交易数据？
交易数据是从交易中捕获的信息。它记录交易的时间、发生地点、所购物品的价格点、采用的付款方式、折扣（如果有）以及与交易相关的其他数量和质量信息。交易数据通常在销售点捕获。
换句话说，交易数据是在运行或支持日常买卖业务流程时由各种应用程序生成的数据。销售点服务器、安全软件、ATM 和支付网关数据构成了一个庞大而复杂的网络，这些数据来自每个可能用于完成金融交易的设备。
鉴于接触点的数量庞大，生成的数据通常难以读取或包含不必要的额外内容，例如字母、符号或数字。干净地捕获交易数据有助于运行下游分析、避免高开销都客户支持电话或追踪欺诈索赔的真相。
从流程的角度来看，发生的每笔交易都会分配其自己的唯一标识符，称为 “交易 ID”，该标识符随附作为交易一部分的项目列表。
交易数据不同于以下其他主要数据类别：
- 分析数据：顾名思义，分析数据是通过对交易数据进行计算或分析而产生的。
- 主数据：主数据表示实际关键业务对象，在此基础上执行所述交易，同时也考虑进行数据分析的参数。
为什么交易数据在大数据分析中具有高度相关性
交易数据的决定性特征是它包含时间部分。这意味着它具有很高的波动性，并且随着时间的推移失去了相关性。快速处理和理解交易数据对于使用其来保持竞争优势非常重要。如果使用得当，交易数据可以成为商业智能的关键来源。
例如，在大数据分析中，交易数据对于了解峰值交易量、峰值摄取率和峰值数据到达率至关重要。
从分析的角度来看，交易是用来指一系列信息交换以及与之相关的工作（例如数据库更新）的术语。就所有实际目的而言，整个事物都被视为一个单元。交易数据以及相关的运营数据对于业务分析非常有价值；交易洞见回流到相同的核心运营系统，以实现持续的业务流程优化。因此，交易数据是最大限度地提高效率和业务运营功效的宝贵工具。
交易数据示例
交易数据通常属于结构化数据类别。部分示例包括：
- 金融交易数据：保险成本和理赔数据，或购买或出售；银行存款或取款
- 物流交易数据：运输状态、运输合作伙伴数据
- 与工作相关的交易数据：员工工时跟踪
在这种情况下，交易数据记录参考数据，包括时间，用以记录特定交易。它被记录为信息和应用程序系统的一部分，这些系统自动化组织关键业务流程，例如在线交易处理系统。
根据交易的性质，数据与关联的产品信息和账单信息一起分组到主数据中。
原始交易数据可能很混乱，必须进行清理才能进行下游分析。数据压缩工具现已广泛用于此目的。
谁在组织中使用交易数据？
在组织中，信息技术运营团队和数据分析团队是交易数据的主要处理者。好处有两个方面：
- 信息技术业务部门实时监控交易。他们使用数据和流媒体产品来查找、诊断和修复可能导致严重服务中断的任何性能问题。这样可以节省金钱和时间。
- 业务经理和数据分析师使用实时交易数据来了解买家行为，并了解自己的产品和服务是如何被采用的。在这种情况下，交易数据会产生有助于改善服务产品的有价值洞见。交易数据有助于提供更好的客户体验、获得新业务并提高业务盈利能力。
管理交易数据面临的挑战
有时，如果主数据本质上具有一定交易性，主数据和交易数据之间的界限会变得模糊。例如，为供应商的新地址创建新记录，而不是更改现有记录。这可能是偶然的，也可能是有意为之。如果企业希望跟踪和分析供应商的动向，选择保留其供应商的所有地址，那么后一种情况就是相关的。
在这一点上有些棘手。更好的选择是将此类数据视为交易数据，并将交易解决方案应用于可能出现的任何问题。从长远来看，这是更有效的管理。
通过仅记录已完成事务的数据库功能来维护交易数据的清洁性和完整性。系统会取消未选中所有正确完成框的交易。这种内置的筛选机制可确保记录的数据是成功还是失败的的交易。此功能并非没有挑战；值得注意的是，有时难以进行扩展。
如今，预测建模成为数据分析的主要功能，它为利用预测建模的组织提供了敏捷性。但是，使用交易数据的预测建模在某些情况下会出现问题，尤其是在数据质量无法达到标准的情况下。除此之外，它还会影响同类群组和趋势分析。
交易数据和机器学习
如今，机器学习已应用于各种交易系统中，使流程更加顺畅。借助机器学习，系统可以解释隐藏在客户购买数据中的模式，并在认知计算的前提下预测任何欺诈性交易。它设置了更高的置信级，并可以实时评估多笔交易。
为了使机器学习顺利执行，可用的交易数据越多越好。只要相关变量的数量不太多，这些模型就会更出色地进行探索，从而保持效率性和完整性。
交易数据的优势
妥善管理的交易数据带来多种优势：
- 通过提供更加一致的服务增强了客户体验
- 减少了交易失败
- 优化了跨各种支付流程或网关的实时数据收集
- 加快了诊断和故障排除
- 降低了服务成本
- 提升了现金预测洞见力
- 优化了信用卡和借记卡管理
- 加快了检测欺诈交易
- 改进了威胁检测
- 更容易获得洞见
- 开发了自适应行为算法
- 改进了机器学习
- 减少了陈旧、过时且容易出错的工作流程
- 实时检测交易异常、防火墙、阻断和风险评分。
交易数据虽然实效性，但在保持业务运营的平稳和优化方面独具优势。无论是预防性维护还是改善运营流程，它对公司来说都是非常有价值。归根结底，交易数据提供的洞见是直观的，可以用来提供卓越的客户体验。