تعريف وشرح التنقيب في البيانات

ما المقصود بالتنقيب في البيانات؟

التنقيب في البيانات هو عملية فرز مجموعات كبيرة من البيانات للعثور على المعلومات ذات الصلة التي يمكن استخدامها لغرض معين. ويعتبر التنقيب في البيانات ضروريًا لكل من علم البيانات وذكاء الأعمال، ويدور بشكل أساسي حول الأنماط.

بمجرد جمع البيانات وتخزينها، فإن الخطوة التالية هي فهمها - وإلا فلا معنى لها. ويتم إجراء تحليل البيانات بعدة طرق، من بينها استخدام مفاهيم مثل التعلم الآلي، حيث تُستخدم خوارزميات معقدة قابلة للتكيف لتحليل البيانات بشكل اصطناعي.

تتضمن الطرق التقليدية للتنقيب في البيانات كتابة علماء البيانات - وهم خبراء مدرَّبون خصيصًا لفهم المعلومات المعقدة - تقارير لكي تتصرف الإدارة بناءً عليها.

كيف يعمل التنقيب في البيانات؟

يتضمن التنقيب في البيانات فحص وتحليل كميات كبيرة من المعلومات للعثور على أنماط واتجاهات ذات مغزى. وتعمل العملية من خلال جمع البيانات ووضع هدف وتطبيق تقنيات التنقيب في البيانات. وقد تختلف التكتيكات المحددة وفقًا للهدف، لكن العملية التجريبية للتنقيب في البيانات واحدة. وقد تبدو عملية التنقيب في البيانات النموذجية على النحو التالي:

حدد أهدافك: على سبيل المثال، هل تريد معرفة المزيد عن سلوك العملاء؟ هل تريد خفض التكاليف أو زيادة الإيرادات؟ هل تريد التعرف على الاحتيال؟ من الهام تحديد هدف واضح في بداية عملية التنقيب في البيانات.

اجمع بياناتك: ستعتمد البيانات التي تجمعها على هدفك. وتمتلك المؤسسات عادة بيانات مخزنة في قواعد بيانات متعددة، على سبيل المثال، من المعلومات التي قدمها العملاء خلال المعاملات، وما إلى ذلك.

نظف البيانات: بمجرد تحديد البيانات، ستحتاج عادةً إلى تنظيفها وإعادة تنسيقها والتحقق من صحتها.

التحقيق في البيانات: يصبح المحللون في هذه المرحلة على دراية بالبيانات من خلال إجراء التحليلات الإحصائية وبناء الرسوم البيانية والمخططات المرئية. ويعد الهدف هو تحديد المتغيرات الهامة لهدف التنقيب في البيانات، وتشكيل فرضيات أولية تؤدي إلى نموذج.

قم ببناء نموذج: توجد تقنيات مختلفة للتنقيب في البيانات - انظر أدناه - وفي هذه المرحلة، يكون الهدف هو إيجاد نهج للتنقيب في البيانات تنتج عنه نتائج أكثر فائدة. وقد يختار المحللون استخدام واحد أو أكثر من الأساليب الملخصة في القسم التالي، وفقًا لهدفهم. ويعد بناء النموذج عملية تكرارية وقد تتطلب إعادة تنسيق البيانات، حيث تتطلب بعض النماذج تنسيق البيانات بطرق محددة.

تحقق من صحة النتائج: سوف يفحص المحللون في هذه المرحلة النتائج للتأكد من دقة النتائج. وإذا لم تكن كذلك، فهذه حالة لإعادة بناء النموذج والمحاولة مرة أخرى.

نفذ النموذج: يمكن استخدام الرؤى التي تم كشفها لتحقيق الهدف المحدد في بداية العملية.

أنواع التنقيب في البيانات

توجد مجموعة متنوعة من تقنيات التنقيب في البيانات وستعتمد التقنية التي تستخدمها على هدفك العام. وتوجد نماذج بيانات مختلفة ويعتمد كل من هذه النماذج على تقنيات مختلفة للتنقيب في البيانات. وتسمى نماذج البيانات الرئيسية الوصفية والتنبؤية والتوجيهية:

النمذجة الوصفية

تكشف هذه النمذجة عن أوجه التشابه أو التجمعات داخل البيانات التاريخية لفهم أسباب النجاح أو الفشل، مثل تصنيف العملاء حسب تفضيلات المنتجات أو المشاعر. وتشمل تقنيات العينة ما يلي:

قواعد الارتباط: يُعرف هذا أيضًا باسم تحليل أنماط السوق. ويبحث هذا النوع من التنقيب في البيانات عن العلاقات بين المتغيرات. على سبيل المثال، قد تراجع قواعد الارتباط تاريخ مبيعات الشركة لمعرفة المنتجات التي يتم شراؤها معًا في أغلب الأحيان. وتستطيع الشركة استخدام هذه المعلومات للتخطيط والترويج والتنبؤ.
التحليل التجمعي: يهدف التجميع إلى تحديد أوجه التشابه داخل مجموعة البيانات، وفصل نقاط البيانات التي تشترك في سمات مشتركة إلى مجموعات فرعية. ويعد التجميع مفيدًا لتحديد السمات داخل مجموعة بيانات، مثل تقسيم العملاء بناءً على سلوك الشراء أو حالة الحاجة أو مرحلة الحياة أو التفضيلات في اتصالات التسويق.
تحليل العوامل الشاذة: يُستخدم هذا النموذج للتعرف على الحالات الشاذة - أي البيانات التي لا تتناسب بدقة مع الأنماط. ويعد تحليل العوامل الشاذة مفيدًا بشكل خاص في اكتشاف الاحتيال واكتشاف اختراق الشبكة والتحقيقات الجنائية.

النمذجة التنبؤية

تتعمق هذه النمذجة لتصنيف الأحداث في المستقبل أو تقدير النتائج غير المعروفة - على سبيل المثال، استخدام درجات تقييم الائتمان لتحديد احتمالية سداد الفرد لقرض. وتشمل تقنيات العينة ما يلي:

أشجار القرار: تُستخدم لتصنيف نتيجة أو التنبؤ بها وفقًا لقائمة محددة من المعايير. وتُستخدم شجرة القرار لطلب مدخلات سلسلة من الأسئلة المتتالية التي تفرز مجموعة البيانات وفقًا لاستجابات معينة. ويتم عرض شجرة القرار أحيانًا في شكل مرئي يشبه الشجرة، وتسمح بالتوجيه المحدد ومدخلات المستخدم عند التعمق في البيانات.
الشبكات العصبية: تعالج هذه الشبكات البيانات من خلال استخدام العُقد. وتتكون هذه العُقد من مدخلات وأوزان ومخرجات. وعلى غرار كيفية ترابط الدماغ البشري، يتم تعيين البيانات من خلال التعلم تحت الإشراف. ويمكن أن يكون هذا النموذج مناسبًا لإعطاء قيم حدية لتحديد دقة أحد النماذج.
التحليل الانحداري: يهدف التحليل الانحداري لفهم أهم العوامل داخل مجموعة البيانات، والعوامل التي يمكن تجاهلها، وكيف تتفاعل هذه العوامل.
التصنيف: يتضمن تعيين نقاط البيانات للمجموعات أو الفئات، بناءً على سؤال أو تحدٍ محدد يجب معالجته. على سبيل المثال، إذا أراد بائع تجزئة تحسين استراتيجية الخصم التي يستخدمها لمنتج معين، فقد ينظر في بيانات المبيعات ومستويات المخزون ومعدلات استرداد الكوبونات وبيانات سلوك المستهلك للاسترشاد بها في قراراته.

النمذجة التوجيهية

مع النمو في البيانات غير المنظمة من الإنترنت والبريد الإلكتروني وحقول التعليقات والكتب وملفات PDF ومصادر النص الأخرى، نما كذلك اعتماد التنقيب في النصوص كنظام ذي صلة بالتنقيب في البيانات. ويحتاج محللو البيانات إلى القدرة على تحليل البيانات غير المنظمة وتصفيتها وتحويلها لتضمينها في النماذج التنبؤية لتحسين دقة التنبؤ.

أنواع البيانات في التنقيب في البيانات

تشمل أنواع البيانات التي يمكن التنقيب فيها ما يلي:

البيانات المخزنة في قاعدة بيانات أو مستودع بيانات
بيانات المعاملات - على سبيل المثال، حجوزات الرحلات الجوية، والنقرات داخل موقع الويب، والمشتريات من المتاجر، وما إلى ذلك
بيانات التصميم الهندسي
بيانات التسلسل
بيانات الرسم البياني
البيانات المكانية
بيانات الوسائط المتعددة

ما سبب أهمية التنقيب في البيانات؟

أصبحت معظم المؤسسات رقمية بصورة أكبر. ونتيجة لذلك، تجد العديد من الشركات أنها تمتلك كميات هائلة من البيانات التي، في حال تحليلها بشكل صحيح، لديها القدرة على أن تكون ذات قيمة مثل منتجاتها وخدماتها الأساسية.

يمنح التنقيب في البيانات الشركات ميزة تنافسية من خلال المساعدة في العثور على الرؤى في البيانات من المعاملات الرقمية. وتستطيع الشركات من خلال فهم سلوك العملاء بتعمق أكبر إنشاء منتجات أو خدمات أو تقنيات تسويقية جديدة. وفيما يلي بعض المزايا التي يمكن أن يجلبها التنقيب في البيانات إلى الأعمال:

تحسين التسعير:

تستطيع الشركات باستخدام التنقيب في البيانات لتحليل متغيرات التسعير المختلفة، مثل الطلب والمرونة والتوزيع وتصور العلامة التجارية، تحديد الأسعار عند مستوى يؤدي إلى زيادة الربح لأقصى حد.

تحسين التسويق:

يتيح التنقيب في البيانات للشركات تقسيم عملائها حسب السلوك والحاجة. ويسمح لها هذا بدوره بتقديم إعلانات مخصصة ذات أداء أفضل وأكثر صلة بالعملاء.

إنتاجية أكبر:

من الممكن أن يساهم تحليل أنماط سلوك الموظفين في مبادرات الموارد البشرية لتحسين مشاركة الموظفين وإنتاجيتهم.

كفاءة أكبر:

تستطيع الشركات استخدام التنقيب في البيانات وتحليل البيانات لتحسين الكفاءات وخفض التكاليف، وذلك من أنماط شراء العملاء إلى سلوك تسعير الموردين.

زيادة الاحتفاظ بالعملاء:

من الممكن أن يكشف التنقيب في البيانات عن رؤى تساعدك على فهم عملائك بعمق أكبر. وفي المقابل، من الممكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين تفاعلاتك مع العملاء، مما يزيد من الاحتفاظ بهم.

المنتجات والخدمات المحسّنة:

من الممكن أن يؤدي استخدام التنقيب في البيانات إلى تحديد وإصلاح المناطق التي تقل فيها الجودة وتؤدي إلى تقليل عائدات المنتجات.

استخدام التنقيب في البيانات

يُستخدم التنقيب في البيانات لأغراض كثيرة، وفقًا للمؤسسة واحتياجاتها. وفيما يلي بعض الاستخدامات الممكنة:

المبيعات

من الممكن أن يساعد التنقيب في البيانات في زيادة المبيعات. على سبيل المثال، فكر في دفتر نقطة البيع في متجر في شارع رئيسي. وفي كل عملية بيع، يسجل بائع التجزئة وقت الشراء والمنتجات التي تم بيعها معًا والمنتجات الأكثر شيوعًا. ويستطيع بائع التجزئة استخدام هذه المعلومات لتحسين خط إنتاجه.

التسويق

تستطيع الشركات استخدام التنقيب في البيانات لتحسين نشاطها التسويقي. على سبيل المثال، يمكن استخدام الرؤى من التنقيب في البيانات لفهم المكان الذي يرى فيه العملاء المحتملون الإعلانات، والتركيبة السكانية التي يجب استهدافها، ومكان وضع الإعلانات الرقمية، وما استراتيجيات التسويق التي تنجح بشكل أفضل مع العملاء.

التصنيع

تستطيع الشركات التي تنتج سلعها الخاصة استخدام التنقيب في البيانات لتحليل تكلفة المواد الخام، وما إذا كانت المواد تُستخدم بكفاءة أكبر، وكيف يتم قضاء الوقت طوال عملية التصنيع، وما العقبات التي تؤثر على العملية. ويمكن استخدام التنقيب في البيانات لدعم الإنجاز في الوقت المحدد من خلال التنبؤ بموعد طلب التوريدات الجديدة أو متى يلزم استبدال المعدات.

اكتشاف الاحتيال

يعد الغرض من التنقيب في البيانات هو العثور على الأنماط والاتجاهات والارتباطات التي تربط نقاط البيانات معًا. وتستطيع المؤسسة استخدام التنقيب في البيانات لتحديد العوامل الشاذة أو الارتباطات التي لا ينبغي أن تكون موجودة. على سبيل المثال، قد تحلل الشركة تدفقاتها النقدية وتعثر على مدفوعات متكررة إلى حساب غير معروف. وإذا كان هذا غير متوقع، قد ترغب الشركة في إجراء تحقيق للتحقق من احتمال حدوث احتيال.

الموارد البشرية

تمتلك أقسام الموارد البشرية في الغالب مجموعة كبيرة من البيانات المتاحة للمعالجة، بما في ذلك البيانات المتعلقة بالاحتفاظ بالموظفين والترقيات ونطاقات الرواتب ومزايا الشركة وكيفية استخدام هذه المزايا واستطلاعات رضا الموظفين. ومن الممكن أن يربط التنقيب في البيانات هذه البيانات للحصول على فهم أفضل لسبب مغادرة الموظفين وما الذي يحفز الموظفين الجدد على الانضمام إلى الشركة.

خدمة العملاء

يتشكل رضا العملاء من خلال مجموعة متنوعة من العوامل. وإليك، على سبيل المثال، بائع تجزئة يشحن السلع. قد يصبح العميل غير راضٍ عن وقت التسليم أو جودة التسليم أو الاتصالات بشأن توقعات التسليم. وقد يصاب هذا العميل بالإحباط بسبب ردود البريد الإلكتروني البطيئة أو أوقات الانتظار الطويلة على الهاتف. ويجمع التنقيب في البيانات المعلومات التشغيلية حول تفاعلات العملاء ويلخص النتائج لتحديد نقاط الضعف وكذلك المجالات التي تؤدي فيها الشركة بشكل جيد.

المحافظة على العملاء

قد تستخدم الشركات التنقيب في البيانات لتحديد خصائص العملاء الذين يذهبون إلى المنافسين، ثم تقدم صفقات خاصة للاحتفاظ بعملاء آخرين يمتلكون هذه الخصائص نفسها.

الأمان

تستخدم تقنيات اكتشاف التسلل التنقيب في البيانات لتحديد الحالات الشاذة التي يمكن أن تكون عمليات اختراق للشبكة.

الترفيه

تستخدم خدمات البث التنقيب في البيانات لتحليل ما يشاهده المستخدمون أو يستمعون إليه ولتقديم توصيات مخصصة وفقًا لعاداتهم.

الرعاىة الصحية

يساعد التنقيب في البيانات الأطباء في تشخيص الحالات الطبية وعلاج المرضى وتحليل الأشعة السينية ونتائج التصوير الطبي الأخرى. وتعتمد الأبحاث الطبية أيضًا بشكل كبير على التنقيب في البيانات والتعلم الآلي وأشكال أخرى من التحليلات.

مستقبل التنقيب في البيانات

أثرت تقنيات الحوسبة السحابية بشكل كبير على نمو التنقيب في البيانات. وبرغم مشكلات وتحديات أمان الخدمات السحابة، تعتبر التقنيات السحابية مناسبة للكميات الهائلة عالية السرعة من البيانات شبه المنظمة وغير المنظمة التي تجمعها العديد من المؤسسات الآن. وتتمتع الموارد المرنة للسحابة بالقدرة على تلبية متطلبات البيانات الضخمة هذه. وبالتالي، نظرًا لقدرة السحابة على الاحتفاظ بالمزيد من البيانات بتنسيقات مختلفة، فإنه تتطلب المزيد من الأدوات للتنقيب في البيانات لتحويل تلك البيانات إلى رؤية. بالإضافة إلى ذلك، يتم تقديم أشكال متقدمة من التنقيب في البيانات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كخدمات في السحابة.

من المحتمل أن تستمر التطورات المستقبلية في الحوسبة السحابية في تغذية الحاجة إلى أدوات أكثر فاعلية للتنقيب في البيانات. ويحقق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي النمو، وكذلك كمية البيانات. وتُستخدم السحابة بشكل متزايد لتخزين البيانات ومعالجتها من أجل قيمة الأعمال. ويبدو من المرجح أن نهج التنقيب في البيانات سيصبح معتمدًا بشكل متزايد على السحابة.

الأسئلة الشائعة عن التنقيب في البيانات

تتضمن الأسئلة الشائعة عن التنقيب في البيانات، وطريقة عمل التنقيب في البيانات، وأهمية التنقيب في البيانات ما يلي:

أين يُستخدم التنقيب في البيانات؟

يُستخدم التنقيب في البيانات لاستكشاف الكميات الكبيرة من البيانات للعثور على الأنماط والرؤى التي يمكن استخدامها لأغراض محددة. وقد تشمل هذه الأغراض تحسين المبيعات والتسويق، وتحسين التصنيع، واكتشاف الاحتيال، وتعزيز الأمان. ويُستخدم التنقيب في البيانات عبر مجموعة عريضة من قطاعات الصناعة، مثل البنوك والتأمين والرعاية الصحية وتجارة التجزئة والألعاب وخدمة العملاء والعلوم والهندسة وغيرها الكثير.

ما طريقة عمل التنقيب في البيانات؟

يتبع محللو البيانات بشكل عام تدفقًا معينًا من المهام طوال عملية التنقيب في البيانات. وقد تبدأ عملية التنقيب في البيانات النموذجية بتحديد الهدف من تحليل البيانات، ثم العمل على فهم مكان تخزين البيانات، وكيف سيتم جمعها وما التحليل المطلوب. وتتمثل الخطوات التالية في إعداد البيانات للتحليل وبناء النموذج وتقييم نتائج النموذج ثم تنفيذ التغيير ومراقبة النتائج.

لماذا يُستخدم التنقيب في البيانات؟

يُستخدم التنقيب في البيانات لتحديد التحديات والفرص التنظيمية. ويمكن استخدامه لتحسين تسعير المنتج، وتحسين الإنتاجية، وزيادة الكفاءة، وتعزيز خدمة العملاء والاحتفاظ بهم، والمساعدة في تطوير المنتجات. ويمنح التنقيب في البيانات الشركات ميزة تنافسية من خلال المساعدة في العثور على رؤى في البيانات من المعاملات الرقمية.

مقالات ذات صلة:

منتجات ذات صلة: