التنقيب عن البيانات: تحويل البيانات الخام إلى معلومات مفيدة
ما هو التنقيب عن البيانات؟
باختصار، هذه عملية تستخدمها العديد من الشركات والمنظمات لتحويل البيانات الخام إلى معلومات مفيدة بشكل فعال. يتم ذلك باستخدام البرامج للبحث عن الأنماط في مجموعات كبيرة من البيانات لتتعلم الشركات المزيد عن عملائها من أجل تطوير استراتيجيات تسويقية مستهدفة، زيادة المبيعات والقضاء على الإنفاق غير الضروري.
لإجراء التنقيب عن البيانات بشكل صحيح، يعتمد ذلك على جمع البيانات الفعال، تخزين البيانات ومعالجة الكمبيوتر.
كيف يعمل التنقيب عن البيانات؟
ستظهر كتل كبيرة من المعلومات المستخلصة من استكشاف وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة اتجاهات وأنماط ذات مغزى. يمكن استخدام هذه في مجموعة متنوعة من الطرق بما في ذلك:
- محركات البحث
- برامج توصية المواقع
- تسويق قواعد البيانات
- إدارة مخاطر الائتمان
- التدريب والدعم
- اكتشاف الاحتيال
- المعلوماتية الحيوية الصحية
- تحليل المشاعر
- التنقيب النوعي عن البيانات
- تصفية البريد العشوائي
عملية التنقيب عن البيانات تنقسم إلى خمس خطوات رئيسية:
- تجمع المنظمات البيانات وتحمل هذه المجموعات في مستودعاتها.
- سيتم تخزين البيانات وإدارتها إما في الموقع أو في السحابة.
- يصل محللو الأعمال، فرق الإدارة والمحترفون التقنيون الآن إلى البيانات ويحددون كيفية تنظيمها.
- يبدأ برنامج التطبيق في فرز البيانات بناءً على نتائج المستخدم.
- سيكون المستخدم النهائي الآن قادرًا على تقديم البيانات بتنسيق سهل المشاركة مثل الرسم البياني أو الجدول.
استخدام تخزين البيانات وبرامج التنقيب
تحلل برامج التنقيب عن البيانات جميع العلاقات والأنماط في البيانات من طلبات المستخدم. لنأخذ على سبيل المثال، شركة يمكنها استخدام برنامج التنقيب عن البيانات لإنشاء فئات من المعلومات. تخيل مطعمًا يريد استخدام التنقيب عن البيانات لتحديد متى يجب تقديم عروض معينة. سينظرون إلى مجموعة البيانات (مجموعة من البيانات بترتيب معين أو مصفى) ومن هنا، ينشئون فئات بناءً على وقت زيارة العملاء وما يطلبونه.
أمثلة أخرى ستكون أن يجد المنقبون عن البيانات مجموعات من المعلومات بناءً على العلاقات المنطقية أو الأنماط التسلسلية لاستخلاص استنتاجات حول اتجاهات سلوك المستهلك.
جانب مهم من التنقيب عن البيانات هو تخزين البيانات. هذا عندما تقوم الشركات بتركيز بياناتها في قاعدة بيانات واحدة أو برنامج واحد. عندما تستخدم الشركة مستودع بيانات، قد تقسم أجزاء من البيانات لمستخدمين محددين لتحليلها واستخدامها. في حالات أخرى، قد يبدأ المحللون بالبيانات التي يريدونها وينشئون مستودع بيانات بناءً على تلك المواصفات. بغض النظر عن كيفية تقسيم البيانات أو إدارتها، فهي دائمًا منظمة وتستخدم لدعم عملية اتخاذ القرارات الإدارية.
ضمان صحة البيانات
مثال واحد للنظر فيه هو بطاقات الولاء. تجعل هذه البطاقات من السهل تتبع تفاعل العملاء فيما يتعلق بعادات الشراء لتحديد ما يجب وضعه للبيع أو ما يجب الاحتفاظ به بالسعر الكامل لفترة من الوقت. يجب أن تكون وكالات التنقيب عن البيانات حذرة لأن هذا يمكن أن يكون مصدر قلق عندما يستخدم المحللون معلومات محددة فقط والتي لا تمثل المجموعة العينة الكاملة لإثبات فرضية. من الضروري لأي اكتشاف معلومات التنقيب عن البيانات تحديد الهدف، طريقة تضمين البيانات والتحقق من مجموعة البيانات النهائية.
الملخص
التنقيب عن البيانات هو العملية التي يتم فيها تحليل مجموعة كبيرة من المعلومات لاكتشاف الاتجاهات والأنماط. سيتم استخدام هذا في النهاية من قبل الشركات لتحديد الاستراتيجية، الأسواق المستهدفة، الإمكانات التجارية الجديدة والمزيد. باختصار، يمكن استخدام التنقيب عن البيانات لكل شيء من اكتشاف ما يهتم به العملاء أو يريدون شراءه، إلى اكتشاف الاحتيال وتصفية البريد العشوائي.
