ما هو التنقيب عن البيانات؟ – دليل كامل

ما هو التنقيب عن البيانات؟

إنها ليست سوى عملية تحليل كمية ضخمة من البيانات وبالتالي استخلاص المعلومات الاستخبارية من هذا الكم من البيانات، لمساعدة المؤسسات على حل تحديات الأعمال وإدارة المخاطر وتخفيفها وبالتالي التقاط فرص عمل جديدة. الاسم مشتق من تشبيه البحث عن الأحجار الكريمة من جبل خام. تتضمن عملية التنقيب عن البيانات والتنقيب في البيانات البحث عن أشياء ثمينة عن طريق غربلة كميات كبيرة من المعلومات.

تُستخدم هذه العملية في جوانب متعددة من الأعمال مثل المبيعات والتسويق وتطوير المنتجات والبحث والتدريب والتطوير. إذا تم استخدامه بفعالية، فيمكنه فعل المعجزات لأنه يساعد في اكتساب رؤى قيمة حول العملاء، وبالتالي إنشاء استراتيجيات فعالة تؤدي إلى تحسين أداء الأداء وإيرادات أفضل.

تاريخ تعدين البيانات

إذا نظرنا إلى التاريخ، فإن إحدى المقالات الأولى التي نشرت كلمة “التنقيب عن البيانات” كانت من قبل رجل نبيل يُدعى مايكل سي. الاستنتاجات.

ومع ذلك، بحلول التسعينيات، اكتسب مفهوم استخراج القيمة من البيانات وتشكيل الأنماط شعبية. في عام 1996، نفذت Teradata و NCR ومجموعة أخرى من الشركات مشروعًا أدى إلى توحيد تقنيات التنقيب عن البيانات. يتألف هذا العمل من عملية CRISP-DM، والتي تعني العملية القياسية عبر الصناعة لاستخراج البيانات. تم تقسيم العملية برمتها إلى ست خطوات مثل:

1. فهم الأعمال
2. فهم البيانات
3. تحضير البيانات
4. النمذجة
5. تقييم
6. تعيين

بحلول أوائل عام 2000، كانت الشركات قادرة على رؤية قيمة التنقيب في البيانات وقد انطلقت هذه العملية بشكل كبير، مما جعل الصناعة نفسها مربحة للغاية.

كيف يعمل التنقيب عن البيانات؟

تتمثل أساسيات عملية التنقيب في البيانات في طرح سؤال تجاري، والبحث عن البيانات التي ستساعد في الإجابة على هذا السؤال، وأخيراً إعداد مجموعة البيانات هذه للتحليل. وتجدر الإشارة إلى أن النجاح في المراحل اللاحقة سيعتمد كليًا على فاعلية المهام المنجزة في المراحل السابقة. إذا تم اختراق جودة البيانات، فقد يؤدي ذلك إلى ضعف الإخراج. ومن ثم، يجب على جميع أولئك الذين يعملون في التنقيب عن البيانات اعتبار جودة البيانات أولوية قصوى.

التنقيب في البيانات في 5 خطوات

عادةً ما يتبع المحترفون منهجية منظمة مع عمليات قابلة للتكرار تحقق النتائج المرجوة. دعونا نلقي نظرة على هذه الخطوات الخمس

الخطوة 1: فهم الأعمال

هنا، تحتاج إلى تحديد ما هو الهدف التجاري للمشروع من خلال تعيينه مع سيناريو العمل الحالي. إلى جانب ذلك، تحتاج أيضًا إلى تحديد معلمات المشروع.

الخطوة 2: فهم البيانات

بمجرد تحديد بيان المشكلة في الخطوة 1، فمن المهم تحديد مجموعة البيانات الصحيحة التي ستساعد في معالجة بيان المشكلة. قد يتطلب منك الحصول على هذه البيانات من مصادر متعددة.

الخطوة 3: تجهيز البيانات

بمجرد تحديد مصادر البيانات وجمع البيانات، قم بإعداد البيانات بالشكل المطلوب، بما يتماشى مع هدف العمل. إذا كانت هناك أي مشكلات مثل ازدواجية البيانات أو فقدان نقاط البيانات، فيجب إصلاحها على الفور.

الخطوة 4: نمذجة البيانات

بمجرد إعداد البيانات، يمكنك البدء في تشغيل خوارزميات مختلفة على تلك البيانات لدراسة الأنماط المختلفة

الخطوة 5: التقييم

بمجرد اكتمال نمذجة البيانات، يمكنك البدء في تقييم ما إذا كانت هذه النتائج (كنتيجة لتمرين النمذجة) قادرة على تحقيق النتائج أم لا. يتم تنفيذ هذه العملية بطريقة تكرارية جنبًا إلى جنب مع خطوة نمذجة البيانات للتأكد من أن أفضل خوارزمية تعطي النتيجة الصحيحة.

بمجرد الانتهاء من جميع الخطوات، يتم تقديم عرض تقديمي نهائي إلى صانعي القرار لإظهار نتيجة المشروع.

لماذا التنقيب في البيانات مهم؟

بقدر ما يعد التنقيب عن البيانات عملية يتبعها بجدية متخصصون مختلفون، فمن المهم معرفة أهمية التنقيب في البيانات.

من الواضح أنها عملية التقاط أجزاء كبيرة من البيانات وجمع رؤى ذات مغزى من تلك البيانات. ومن ثم، هناك زيادة كبيرة في الطلب على مزودي البيانات، مما أدى إلى زيادة الطلب على المهنيين مثل محللي البيانات وعلماء البيانات.

نظرًا لأن هذه العملية تتضمن تحويل البيانات إلى معلومات ثاقبة، فإنها تساعد المؤسسات على اتخاذ القرارات وتحديد استراتيجيات النمو. يسمح للمؤسسات بتشغيل حملات تسويقية محددة والمساعدة في التنبؤات. كما أنه يساعد في الحصول على رؤى محددة حول سلوكيات العملاء، وهذا هو سبب أهمية تشغيل مشاريع التنقيب عن البيانات هذه.

مزايا التنقيب في البيانات

إذا نظرنا إلى الشركات اليوم، فسنجد أنها مغمورة باستمرار بالبيانات بكميات كبيرة من البيانات من عدد كبير من المصادر. لم يعد خيارًا للمؤسسات أن تعتمد على البيانات في سيناريو الأعمال اليوم. نجاح الأعمال أمر بالغ الأهمية للطريقة التي يستخرجون بها المعلومات من البيانات ويستخدمون تلك المعلومات لمصلحتهم الخاصة.

لوضعها بعبارات بسيطة، يمنح التنقيب عن البيانات المؤسسات فرصة لتحسين المستقبل، من خلال تحليل حاضرها وماضيها. يساعد في تقديم تنبؤات حول ما يمكن أن يحدث بعد ذلك.

على سبيل المثال، من خلال التنقيب في البيانات، يمكنك الحصول على تنبؤ، للعملاء الذين يحتمل أن يكونوا عملاء مربحين، بالنظر إلى الملفات الشخصية السابقة للعملاء الآخرين. بهذه الطريقة، كمنظمة، يمكنك التركيز على عروض وصفقات محددة لهؤلاء العملاء الذين من المحتمل أن يزيدوا عائد استثمارك.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك أيضًا استخدام التنقيب عن البيانات لـ

• زيادة عائدات مؤسستك
• الحصول على رؤى حول شرائح العملاء وتفضيلاتهم
• اكتساب عملاء جدد
• خلق المزيد من الفرص للبيع العابر والبيع الإضافي
• تحسين ولاء العملاء والاحتفاظ بهم
• تتبع الأداء التشغيلي

من خلال تطبيق تقنياتها، يمكن للشركات اتخاذ قرارات تستند إلى الذكاء المستمد من هذه البيانات. بفضل تقنيات معالجة البيانات الحديثة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن للمؤسسات تحويل كميات كبيرة من البيانات في دقائق.

تحديات التنقيب عن البيانات

إلى جانب الابتكار والتطور، تأتي سلسلة من التحديات التي تواجه هذه الطريقة وهذه الصناعة. بعض هذه التحديات هي كما يلي:

• واجهة المستخدم

  يمكن أن يكون إخراج استخراج البيانات مفيدًا إذا كان قابلاً للقراءة ومفهومًا للمستخدم. نظرًا لأن هذه الطريقة تتضمن العمل على كميات كبيرة من البيانات، فهناك تحدٍ في طريقة عرض البيانات بشكل مرئي. هذا شيء تحتاج الصناعة والجهات الفاعلة فيه إلى العمل عليه.

• التحدي الأمني ​​والاجتماعي

  لكي تتخذ كل منظمة قرارًا، فإنها تتطلب البيانات التي يشاركها مزود الخدمة. مع المشاركة تأتي نقطة أمان البيانات. يتكون من معلومات الأفراد وملفات تعريف العملاء والعديد من البيانات السرية. يمكن أن يكون الوقوع في الأيدي الخطأ كارثيًا.

• تحديات العملية

  هناك تحديات ناشئة عن المنهجية الفعلية للتعدين. تأتي العمليات المشكوك فيها مع تحديات مثل:

  1. توافر مجموعة بيانات متنوعة
  2. إدارة ومراقبة الضوضاء في مجموعة البيانات
  3. تعددية استخدامات عملية التعدين ككل

  ستستمر التحديات الجديدة في الظهور عندما تستمر الصناعة في التطور.

أمثلة وحالات استخدام تعدين البيانات

على الصعيد العالمي، هناك العديد من المنظمات التي يتعين عليها تحقيق نتائج مذهلة من خلال تنفيذ أدوات وتقنيات التنقيب عن البيانات. دعونا نلقي نظرة على أمثلة وحالات استخدام قليلة

• جروبون

  كان التحدي الأساسي للشركة هو معالجة الحجم الهائل من البيانات التي كانت لديها بالفعل لخدمة التسوق. من خلال تنفيذ التنقيب في البيانات، تمكنت من مواءمة أنشطتها التسويقية مع توقعات العملاء.

• دومينو

  يُقال إنها واحدة من أكبر شركات البيتزا في العالم، فهي تجمع أجزاء ضخمة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة القادمة من مصادر مثل منافذ البيع بالتجزئة وأنظمة نقاط البيع وقنوات التواصل الاجتماعي والعديد من المصادر الأخرى. من خلال التنقيب عن البيانات، تمكنوا من اكتساب رؤى هائلة لعملائهم وبالتالي تحسين تجربة عملائهم، مما أدى إلى تحسين أداء الأعمال.

  هذه بعض الأمثلة للرجوع اليها. إذا حاولنا التعمق أكثر، فسيكون هناك العديد من مثل هذه الحالات المستخدمة حيث أدى التنقيب عن البيانات إلى تحول كبير عبر الشركات.

تقنيات التنقيب عن البيانات

لقد لوحظ، في بعض مشاريع التنقيب عن البيانات الحديثة، وجود مجموعة متنوعة من تقنيات التنقيب عن البيانات المستخدمة لتحسين الفعالية. بعض هذه التقنيات على النحو التالي

• تصنيف
• تجمع
• تراجع
• الخارجي
• الأنماط المتسلسلة
• تنبؤ
• قواعد الرابطة

أدوات التنقيب عن البيانات

هناك شيء واحد واضح – إنها منهجية قوية يمكنها تحويل المؤسسات حرفياً. ومع ذلك، يمكن أن يكون هناك عقبة طريق محتملة في اختيار منصة حول العثور على منصة تلبي توقعات جميع أصحاب المصلحة. هناك الكثير من الخيارات المتاحة التي تتراوح من المنصات مفتوحة المصدر إلى المزيد من الحلول الخاصة.

ستختار المنظمات التي تحقق أقصى استفادة من التنقيب عن البيانات نظامًا أساسيًا يحتوي على المعلمات التالية:

1. تضمنت المنصة بعضًا من أفضل الممارسات للصناعة التي تنتمي إليها المنظمة.
2. قادر على إدارة دورة الحياة الكاملة لاستخراج البيانات – من الاستكشاف إلى الإنتاج
3. يمكن أن تتماشى مع تطبيقات المؤسسات الأخرى التي تشمل أنظمة ذكاء الأعمال وتطبيقات تخطيط موارد المؤسسات وأنظمة إدارة علاقات العملاء وأنظمة مالية أخرى
4. يلبي متطلبات أقسام تكنولوجيا المعلومات وعلماء البيانات وحتى المحللين. كما يقدم تقارير شاملة وعناصر لوحة معلومات لتحسين التصور.

تأتي العديد من أدوات التنقيب عن البيانات بهيكلية مرنة وقابلة للتطوير مع قواعد بيانات يمكن الاعتماد عليها وواجهات برمجة تطبيقات مفتوحة، مما يساعد المؤسسات على تحقيق ميزة تنافسية.

مستقبل التنقيب عن البيانات

كل ما يمكننا قوله هو أن كمية البيانات سوف تزداد أضعافا مضاعفة، مما يجعل مستقبل التنقيب عن البيانات مشرقا مثل النجم الساطع. كما رأينا تطور تقنيات التنقيب عن البيانات، سنشهد أيضًا تحسينات في التقنيات التي ستستخلص الرؤى من البيانات. على سبيل المثال، لقد غيرت إنترنت الأشياء والتقنيات القابلة للارتداء البشر إلى آلات لاستخراج البيانات. وهذه ليست سوى البداية.