بيانات التعدين(Data Mining)

التنقيب عن البيانات ليس اختراعًا جديدًا جاء مع العصر الرقمي. كان هذا المفهوم موجودًا منذ أكثر من قرن ، ولكنه أصبح موضع تركيز عام أكبر في الثلاثينيات. حدثت إحدى أولى حالات التنقيب عن البيانات في عام 1936 ، عندما قدم آلان تورينج فكرة آلة عالمية يمكنها إجراء عمليات حسابية مماثلة لتلك الموجودة في أجهزة الكمبيوتر الحديثة.

لقد قطعنا شوطا طويلا منذ ذلك الحين. تسخر الشركات الآن التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي لتحسين كل شيء بدءًا من عمليات البيع وحتى تفسير البيانات المالية لأغراض الاستثمار. نتيجة لذلك ، أصبح علماء البيانات مهمين للمؤسسات في جميع أنحاء العالم حيث تسعى الشركات إلى تحقيق أهداف أكبر باستخدام علم البيانات أكثر من أي وقت مضى.

التنقيب في البيانات هو عملية تحليل كميات هائلة من البيانات لاكتشاف ذكاء الأعمال الذي يساعد الشركات على حل المشكلات وتخفيف المخاطر واغتنام الفرص الجديدة. يستمد هذا الفرع من علم البيانات اسمه من أوجه التشابه بين البحث عن معلومات قيمة في قاعدة بيانات كبيرة والتنقيب عن جبل من أجل الخام. تتطلب كلتا العمليتين غربلة كميات هائلة من المواد للعثور على قيمة مخفية.

يمكن أن يجيب التنقيب عن البيانات على أسئلة العمل التي كانت تقليديًا تستغرق وقتًا طويلاً جدًا لحلها يدويًا. باستخدام مجموعة من التقنيات الإحصائية لتحليل البيانات بطرق مختلفة ، يمكن للمستخدمين تحديد الأنماط والاتجاهات والعلاقات التي قد يفوتونها. يمكنهم تطبيق هذه النتائج للتنبؤ بما قد يحدث في المستقبل واتخاذ إجراءات للتأثير على نتائج الأعمال.

يتم استخدام التنقيب عن البيانات في العديد من مجالات الأعمال والبحث ، بما في ذلك المبيعات والتسويق وتطوير المنتجات والرعاية الصحية والتعليم. عند استخدامها بشكل صحيح ، يمكن أن يوفر استخراج البيانات ميزة عميقة على المنافسين من خلال تمكينك من معرفة المزيد عن العملاء ، وتطوير استراتيجيات تسويق فعالة ، وزيادة الإيرادات ، وخفض التكاليف.

مفاهيم التنقيب عن البيانات الرئيسية

يتطلب تحقيق أفضل النتائج من التنقيب عن البيانات مجموعة من الأدوات والتقنيات. تتضمن بعض الوظائف الأكثر شيوعًا ما يلي:

تنقية البيانات وإعدادها – خطوة يتم فيها تحويل البيانات إلى نموذج مناسب لمزيد من التحليل والمعالجة ، مثل تحديد وإزالة الأخطاء والبيانات المفقودة.

الذكاء الاصطناعي (AI) – تؤدي هذه الأنظمة أنشطة تحليلية مرتبطة بالذكاء البشري مثل التخطيط والتعلم والاستدلال وحل المشكلات.

تعلم قواعد الارتباط – تبحث هذه الأدوات ، المعروفة أيضًا باسم تحليل سلة السوق ، عن العلاقات بين المتغيرات في مجموعة البيانات ، مثل تحديد المنتجات التي يتم شراؤها معًا.

التجميع – عملية تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعة من الفئات الفرعية ذات المعنى ، تسمى المجموعات ، لمساعدة المستخدمين على فهم التجميع الطبيعي أو البنية في البيانات.

التصنيف – تقوم هذه التقنية بتعيين العناصر في مجموعة البيانات للفئات أو الفئات المستهدفة بهدف التنبؤ الدقيق بالفئة المستهدفة لكل حالة في البيانات.

تحليلات البيانات – عملية تقييم المعلومات الرقمية إلى معلومات تجارية مفيدة.

تخزين البيانات – مجموعة كبيرة من بيانات الأعمال تُستخدم لمساعدة المؤسسة في اتخاذ القرارات. إنه المكون التأسيسي لمعظم جهود التنقيب عن البيانات على نطاق واسع.

التعلم الآلي – أسلوب برمجة الكمبيوتر الذي يستخدم الاحتمالات الإحصائية لمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على “التعلم” دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.

الانحدار – أسلوب يستخدم للتنبؤ بمجموعة من القيم الرقمية ، مثل المبيعات أو درجات الحرارة أو أسعار الأسهم ، بناءً على مجموعة بيانات معينة.

مزايا التنقيب في البيانات

تتدفق البيانات إلى الشركات في العديد من التنسيقات بسرعات وأحجام غير مسبوقة. لم يعد العمل قائمًا على البيانات خيارًا ؛ يعتمد نجاح الأعمال على مدى سرعة اكتشاف الرؤى من البيانات الضخمة ودمجها في القرارات والعمليات التجارية ، مما يؤدي إلى اتخاذ إجراءات أفضل عبر مؤسستك. ومع ذلك ، مع وجود الكثير من البيانات التي يجب إدارتها ، قد يبدو هذا وكأنه مهمة لا يمكن التغلب عليها.

يُمكِّن التنقيب عن البيانات الشركات من تحسين المستقبل من خلال فهم الماضي والحاضر ، وإجراء تنبؤات دقيقة حول ما يمكن أن يحدث بعد ذلك.

على سبيل المثال ، يمكن أن يخبرك التنقيب في البيانات عن العملاء المحتملين الذين من المحتمل أن يصبحوا عملاء مربحين بناءً على ملفات تعريف العملاء السابقة ، وأيهم من المرجح أن يستجيبوا لعرض معين. من خلال هذه المعرفة ، يمكنك زيادة عائد الاستثمار (ROI) من خلال تقديم عرضك فقط لأولئك العملاء المحتملين الذين من المحتمل أن يستجيبوا ويصبحوا عملاء مهمين.

يمكنك استخدام التنقيب عن البيانات لحل أي مشكلة تجارية تقريبًا تتضمن البيانات ، بما في ذلك:

زيادة الإيرادات.

فهم شرائح العملاء وتفضيلاتهم.

اكتساب عملاء جدد.    تحسين البيع العابر والبيع الإضافي.

الاحتفاظ بالعملاء وزيادة الولاء.      زيادة عائد الاستثمار من الحملات التسويقية.

كشف الاحتيال.        تحديد مخاطر الائتمان.

مراقبة الأداء التشغيلي.

من خلال تطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات ، يمكن أن تستند القرارات إلى أعمال حقيقية

الذكاء – بدلاً من ردود الفعل الغريزية أو الغريزية – وتقديم نتائج متسقة تجعل الشركات في صدارة المنافسة.

نظرًا لأن تقنيات معالجة البيانات واسعة النطاق مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر سهولة في الوصول إليها ، أصبحت الشركات الآن قادرة على البحث في تيرابايت من البيانات في دقائق أو ساعات ، بدلاً من أيام أو أسابيع ، مما يساعدها على الابتكار والنمو بشكل أسرع.

كيف يعمل تعدين البيانات

يبدأ مشروع التنقيب في البيانات النموذجي بطرح سؤال العمل الصحيح ، وجمع البيانات الصحيحة للإجابة عليه ، وإعداد البيانات للتحليل. النجاح في المراحل اللاحقة يعتمد على ما يحدث في المراحل السابقة. سيؤدي ضعف جودة البيانات إلى نتائج سيئة ، وهذا هو السبب في أنه يجب على عمال مناجم البيانات ضمان جودة البيانات التي يستخدمونها كمدخلات للتحليل.

عادةً ما يحقق ممارسو التنقيب عن البيانات نتائج موثوقة في الوقت المناسب من خلال اتباع عملية منظمة وقابلة للتكرار تتضمن الخطوات الست التالية:

فهم الأعمال – تطوير فهم شامل لمعايير المشروع ، بما في ذلك وضع العمل الحالي ، وهدف العمل الأساسي للمشروع ، ومعايير النجاح.

فهم البيانات – تحديد البيانات اللازمة لحل المشكلة وجمعها من جميع المصادر المتاحة.

إعداد البيانات – إعداد البيانات بالشكل المناسب للإجابة على سؤال العمل ، وإصلاح أي مشاكل تتعلق بجودة البيانات مثل البيانات المفقودة أو المكررة.

النمذجة – استخدام الخوارزميات لتحديد الأنماط داخل البيانات.

التقييم – تحديد ما إذا كانت النتائج التي يقدمها نموذج معين ستساعد في تحقيق هدف العمل ومدى نجاحه. غالبًا ما تكون هناك مرحلة تكرارية للعثور على أفضل خوارزمية لتحقيق أفضل نتيجة.

النشر – جعل نتائج المشروع متاحة لمتخذي القرار.

خلال هذه العملية ، يعد التعاون الوثيق بين خبراء المجال ومنجمي البيانات أمرًا ضروريًا لفهم أهمية نتائج استخراج البيانات لمسألة الأعمال التي يتم استكشافها.

أمثلة وحالات استخدام تعدين البيانات

تحقق المنظمات عبر الصناعات نتائج تحويلية من التنقيب في البيانات:

تقوم Groupon بمواءمة الأنشطة التسويقية – تتمثل إحدى التحديات الرئيسية التي تواجه Groupon في معالجة الحجم الهائل من البيانات التي تستخدمها لتقديم خدمة التسوق الخاصة بها. كل يوم ، تعالج الشركة أكثر من تيرابايت من البيانات الأولية في الوقت الفعلي وتخزن هذه المعلومات في أنظمة قواعد بيانات مختلفة. يسمح التنقيب عن البيانات لـ Groupon بمواءمة الأنشطة التسويقية بشكل وثيق مع تفضيلات العملاء ، وتحليل 1 تيرابايت من بيانات العملاء في الوقت الفعلي ومساعدة الشركة على تحديد الاتجاهات عند ظهورها.

تلبي Air France KLM تفضيلات سفر العملاء – تستخدم شركة الطيران تقنيات استخراج البيانات لإنشاء عرض 360 درجة للعملاء من خلال دمج البيانات من عمليات البحث عن الرحلات والحجوزات وعمليات الطيران مع الويب والوسائط الاجتماعية ومركز الاتصال وتفاعلات صالة المطار. يستخدمون رؤية العميل العميقة هذه لإنشاء تجارب سفر مخصصة.

تساعد دومينوز العملاء في بناء البيتزا المثالية – تجمع أكبر شركة بيتزا في العالم 85000 مصدر بيانات منظم وغير منظم ، بما في ذلك أنظمة نقاط البيع و 26 مركزًا لسلسلة التوريد ، ومن خلال جميع قنواتها ، بما في ذلك الرسائل النصية ووسائل التواصل الاجتماعي و Amazon Echo . أدى هذا المستوى من البصيرة إلى تحسين أداء الأعمال مع تمكين تجارب الشراء الفردية عبر نقاط الاتصال.

هذه مجرد أمثلة قليلة على كيف يمكن لإمكانيات استخراج البيانات أن تساعد المؤسسات التي تعتمد على البيانات على زيادة الكفاءة وتبسيط العمليات وتقليل التكاليف وتحسين الربحية.

مستقبل التنقيب عن البيانات المستقبل مشرق لاستخراج البيانات وعلوم البيانات حيث أن كمية البيانات ستزداد فقط. بحلول عام 2020 ، سينمو عالمنا الرقمي المتراكم من البيانات من 4.4 زيتابايت إلى 44 زيتابايت. سننشئ أيضًا 1.7 ميغا بايت من المعلومات الجديدة كل ثانية لكل إنسان على هذا الكوكب.

تمامًا مثل تقنيات التعدين التي تطورت وتحسنت بسبب التحسينات في التكنولوجيا ، كذلك لديك تقنيات لاستخراج رؤى قيمة من البيانات. ذات مرة ، كان بإمكان المؤسسات مثل ناسا فقط استخدام حواسيبها الفائقة لتحليل البيانات – كانت تكلفة تخزين البيانات وحوسبتها كبيرة جدًا. الآن ، تقوم الشركات بجميع أنواع الأشياء المثيرة للاهتمام باستخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتعلم العميق باستخدام بحيرات البيانات المستندة إلى السحابة.

على سبيل المثال ، حولت إنترنت الأشياء والتكنولوجيا القابلة للارتداء الأشخاص والأجهزة إلى آلات لتوليد البيانات يمكنها تقديم رؤى غير محدودة حول الأشخاص والمؤسسات – إذا كان بإمكان الشركات جمع البيانات وتخزينها وتحليلها بسرعة كافية.

قم بتنزيل تقرير O’Reilly: سوق إنترنت الأشياء الآن.

توفر أدوات التنقيب عن البيانات مفتوحة المصدر للمستخدمين مستويات جديدة من القوة وخفة الحركة ، وتلبية الطلبات التحليلية بطرق لا تستطيع العديد من الحلول التقليدية تقديمها وتقدم مجتمعات واسعة من المحللين والمطورين حيث يمكن للمستخدمين المشاركة والتعاون في المشاريع. بالإضافة إلى ذلك ، أصبحت التقنيات المتقدمة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في متناول أي مؤسسة تقريبًا بها الأشخاص والبيانات والأدوات المناسبة.

برامج وأدوات تعدين البيانات

ليس هناك شك في أن التنقيب في البيانات لديه القدرة على تحويل المؤسسات ؛ ومع ذلك ، فإن تنفيذ حل يلبي احتياجات جميع أصحاب المصلحة يمكن أن يؤدي في كثير من الأحيان إلى تعطيل اختيار النظام الأساسي. يمكن أن تؤدي المجموعة الواسعة من الخيارات المتاحة للمحللين ، بما في ذلك اللغات مفتوحة المصدر مثل R و Python والأدوات المألوفة مثل Excel ، جنبًا إلى جنب مع تنوع وتعقيد الأدوات والخوارزميات ، إلى زيادة تعقيد العملية.

عادةً ما تختار الشركات التي تكتسب أكبر قيمة من التنقيب عن البيانات النظام الأساسي الذي:

يدمج أفضل الممارسات للصناعة أو نوع المشروع. منظمات الرعاية الصحية ، على سبيل المثال ، لديها احتياجات مختلفة عن شركات التجارة الإلكترونية.يتوافق مع تطبيقات المؤسسة ، بما في ذلك أنظمة ذكاء الأعمال ، وإدارة علاقات العملاء ، وتخطيط موارد المؤسسات ، والبرامج المالية وغيرها من برامج المؤسسات التي يجب أن تتفاعل معها لتحقيق أقصى عائد على الاستثمار.

يتكامل مع اللغات الرائدة مفتوحة المصدر ، مما يوفر للمطورين وعلماء البيانات أدوات المرونة والتعاون لإنشاء تطبيقات مبتكرة.يلبي احتياجات تكنولوجيا المعلومات وعلماء البيانات والمحللين ، بينما يخدم أيضًا احتياجات إعداد التقارير والتصور لمستخدمي الأعمال <

توفر منصة Talend Big Data Platform مجموعة كاملة من إمكانيات إدارة البيانات وتكامل البيانات لمساعدة فرق التنقيب عن البيانات على الاستجابة بسرعة أكبر لاحتياجات أعمالهم.استنادًا إلى بنية مفتوحة وقابلة للتطوير ومع أدوات لقواعد البيانات العلائقية والملفات الثابتة والتطبيقات السحابية والأنظمة الأساسية ، يكمل هذا الحل النظام الأساسي لاستخراج البيانات من خلال وضع المزيد من البيانات للعمل في وقت أقل – مما يترجم إلى وقت أسرع للرؤية والميزة التنافسية .

الشروع في التنقيب عن البيانات

مع استمرار إغراق المنظمات بكميات هائلة من البيانات الداخلية والخارجية ، فإنها بحاجة إلى القدرة على استخلاص تلك المواد الخام وصولاً إلى رؤى قابلة للتنفيذ بالسرعة التي تتطلبها أعمالهم.

0.00 avg. rating (0% score) - 0 votes
0 نظرات

No Comment.