交易資料是什麼？
交易資料是從交易中擷取的資訊，它記錄了交易的時間、發生地點、購買物品的價格點、採用的付款方式、折扣（若有），以及與交易相關的其他量化和質化數據。交易資料通常擷取自銷售點。
換句話說，交易資料是各種應用程式在運行或支援日常買賣業務流程時所產生的資料。這是一個由銷售點伺服器、安全軟體、ATM 等組成的龐大複雜網絡，其中流通著付款閘道資料，來源可能是用於完成金融交易的每一種可能裝置。
有鑑於接觸點的數量極其龐大，產生的資料通常難以閱讀或包含不必要的額外內容，如字母、符號或數字，因此必須擷取乾淨的交易資料，才有助於執行下游分析、防止昂貴的客服電話、或追踪欺詐索賠事件的實況。
從流程的角度來看，發生的每個交易都被分配自己的唯一識別碼，稱為「交易 ID」，並隨附一份交易內容項目表。
交易資料不同於其他主要資料類別，它們是：
- 分析資料：顧名思義，分析資料是對交易資料進行計算或分析後所產生的資料。
- 主要資料：主要資料是指執行所述交易的實際關鍵業務標的，用於資料分析的參數也應同時納入考量。
為什麼交易資料在大數據分析中具有高度關聯性？
交易資料的決定性特徵在於它包含了時間因素，這意味著它非常不穩定，會隨著時間推移而失去關聯性。快速處理和理解交易資料，對於使用它來保持競爭優勢是非常重要的。交易資料如果使用得當，可以成為商業情報的關鍵來源。
例如，在大數據分析中，交易資料對於瞭解尖峰交易量、尖峰攝取率、峰值達到率等趨勢至關重要。
從分析的角度來看，交易這個術語用以指稱一系列資訊交換以及與之相關的工作，例如資料庫更新，而基於所有實務目的，整個交易過程會被視為一個單元。交易資料以及相關營運資料對於商業分析而言很有價值，交易詳情會流回完全相同的核心作業系統之中，以持續優化業務流程。因此，交易資料是同時使業務營運效率和效果最大化的寶貴工具。
交易資料範例
交易資料通常屬於結構化資料的範疇，範例包括：
- 金融交易資料：像是保險成本和理賠資料，或是購買或銷售，銀行的話則是存款或提款
- 物流交易資料：運輸狀態、運輸合作夥伴資料
- 工作相關交易資料：員工工時追踪
在這種情況下，交易資料會記錄參考資料，包括時間，將其記錄成一筆特定交易。它會被自動記錄到組織關鍵業務流程的資訊和應用系統之中，例如線上交易處理系統。
根據交易的性質而定，交易資料會與相關的產品資訊和帳單資訊一起在主要資料中分成一組。
原始的交易資料可能很混亂，必須先清理再進行下游分析。資料強化工具現在就廣泛用於此目的。
誰在組織中使用交易資料？
在組織中，IT 營運團隊和資料分析團隊是交易資料的主要處理者。好處有兩方面：
- IT 營運單位負責即時監控交易，他們使用資料和串流產品來定位尋找、診斷及修復任何可能導致服務中斷的嚴重性能問題，這樣做既省錢又省時間。
- 業務經理和資料分析師則使用即時交易資料來瞭解買家行為，瞭解他們的產品和服務是如何被採用。在這種情況下，交易資料所產生的寶貴資訊便能協助改善產品和服務。交易資料有助於提供更好的客戶體驗、獲得新業務、提高業務盈利能力。
管理交易資料的挑戰
主要資料和交易資料之間的界限有時很模糊，有可能主要資料實質上就是交易資料。例如，為供應商的新地址建立一筆新記錄，而不是更改現有的記錄。這可能是偶然發生或有意為之，若是有意為之，則企業選擇保留供應商所有地址的理由，可能是他們希望追蹤和分析其供應商的動向。
這樣會變得有點棘手。較好的選擇是將此類資料視為交易資料，然後運用交易資料解決方案來處理可能出現的任何問題。從長遠來看，這是較有效的管理方式。
交易資料的整潔性和完整性，完全仰賴用於記錄已完成交易的資料庫功能。系統會取消未能正確完成所有細項工作的交易，這種內建的篩選機制可確保記錄下來的資料全部都是成功的交易或是失敗的交易。此功能並非沒有問題，值得注意的是，這種機制有時候很難擴大規模。
如今，預測建模是資料分析的主要功能之一，為使用它的組織提供敏捷性。然而在某些情況下，使用交易資料進行預測建模會發生問題，特別是在資料品質不達標的情況下。此外，它還會影響同類群組分析和趨勢分析等結果。
交易資料和機器學習
如今，機器學習被應用於各種交易系統，以使流程更加流暢。藉助機器學習，系統可以從客戶的購買資料中解析隱藏的套路，然後根據認知運算結果，預測是否有任何欺詐交易。它會設定一個較嚴格的信賴區間，並能即時評估多筆交易。
為使機器學習順利執行，使用的交易資料越多越好。在相關變數的數量不至於太多的前提下，這些模型可以執行更好的過程探索，並達到高效率和完整性。
交易資料的優勢
良好的交易資料管理能帶來許多優勢：
- 提供更一致的服務來增強客戶體驗
- 減少交易失敗
- 跨越各種支付流程或閘道，優化其間的即時資料收集
- 更快的診斷和故障排除
- 降低服務成本
- 增加現金預測洞察力
- 優化信用卡和簽帳金融卡的管理
- 快速偵測欺詐交易
- 提高威脅偵測能力
- 更容易取得洞察見解
- 開發調適性行為演算法
- 改進機器學習
- 減少舊的、過時的、容易出錯的工作流程
- 即時偵測交易異常、防火牆、封鎖和風險評分
儘管對時間敏感，但交易資料在維持業務營運流暢和優化方面仍能提供獨一無二的優勢。這對於公司進行預防性維護和改進作業流程都極具價值。最終，交易資料可以提供直覺易懂的洞察見解，並創造卓越的客戶體驗。