داده کاوی چیست؟ کاربردهای داده کاوی در علم اطلاعات و دانش‌شناسی

داده کاوی چیست؟ کاربردهای داده کاوی در علم اطلاعات و دانش‌شناسی

داده کاوی مفهوم جدیدی نیست این مفهوم بیش از یک قرن است که وجود دارد، اما در دهه ۱۹۳۰ بیشتر مورد توجه عموم قرار گرفت. یکی از اولین نمونه‌های داده کاوی در سال ۱۹۳۶ رخ داد، زمانی که آلن تورینگ ایده یک ماشین جهانی را ارائه کرد که می‌توانست محاسباتی شبیه به رایانه‌های امروزی را انجام دهد. ما از آن زمان تا به امروز برای توسعه‌ی این مفهوم، راه‌های زیادی را طی کرده‌ایم، در حال حاضر مشاغل مختلف از داده کاوی و یادگیری ماشینی، برای بهبود مسائل مختلف، از فرآیندهای فروش خود گرفته تا تفسیر منابع مالی برای اهداف سرمایه گذاری، از سیستم داده کاوی استفاده می‌کنند. در نتیجه امروزه، علم تفسیر داده برای سازمان‌های سراسر جهان به نوعی حیاتی شده است زیرا شرکت‌ها به دنبال دستیابی به اهداف بزرگتر از قبل به کمک علم داده یا همان داده کاوی هستند.

داده کاوی چیست؟

داده کاوی فرآیند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها برای کشف هوش تجاری سازمان است. این فرآیند به شرکت‌ها در حل مشکلات، کاهش خطرات و استفاده از فرصت‌های جدید کمک می‌کند. این شاخه از علم داده نام خود را از شباهت‌های بین جستجوی اطلاعات ارزشمند در یک پایگاه داده بزرگ و استخراج کوه برای سنگ معدن گرفته است، زیرا برای یافتن ارزش پنهان، هر دو فرآیند نیاز به جستجوی مقدار زیادی مواد دارند.

فرآیند داده کاوی چیست

فرآیند داده کاوی می‌تواند به سوالات تجاری مختلفی پاسخ دهد که با روش‌های پیشین پاسخ دهی، بسیار زمان‌بر هستند. با استفاده از طیف وسیعی از تکنیک‌های آماری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها به روش‌های مختلف، کاربران می‌توانند الگوها، روندها، روابط و فرصت‌هایی را که ممکن است از دست بدهند، شناسایی کنند. آنها می‌توانند این یافته‌ها را برای پیش‌بینی آنچه در آینده اتفاق می‌افتد نیز به کار گیرند و بر نتایج کسب و کارها تأثیرگذار باشند. داده کاوی در بسیاری از زمینه‌های تجاری و تحقیق و توسعه از جمله فروش و بازاریابی، توسعه محصول، مراقبت‌های بهداشتی و آموزش استفاده می‌شود. هنگامی که داده کاوی به درستی مورد استفاده قرار گیرد، می‌تواند مزیت رقابتی بالایی را ایجاد کند، زیرا برای شما این امکان را فراهم می‌آورد تا در مورد انتظارات مشتریان بیشتر بیاموزید، استراتژی‌های موثر بازاریابی را توسعه دهید، درآمد را افزایش دهید و در نهایت، هزینه‌ها را کاهش دهید.

مفاهیم کلیدی در بحث داده کاوی

دستیابی به بهترین نتایج از ابزار داده کاوی به مجموعه‌ای از ابزارها و تکنیک‌ها نیاز دارد. برخی از متداول‌ترین تکنیک‌ها عبارتند از:

  • مرتب کردن و آماده‌سازی داده‌ها: مرحله‌ای که در آن داده‌ها تبدیل به شکلی مناسب برای تجزیه و تحلیل و پردازش بیشتر می‌شوند، این اقدامات شامل: شناسایی و حذف خطاها و داده‌های مفقود شده هستند.
  • هوش مصنوعی (AI):این سیستم‌ها فعالیت‌های تحلیلی مرتبط با هوش انسانی مانند: برنامه ریزی، یادگیری، استدلال و حل مسئله را انجام می‌دهند.
  • یادگیری قوانین وابستگی: این ابزارها که به عنوان تجزیه و تحلیل سبد بازار نیز شناخته می‌شوند، روابط بین متغیرهای یک مجموعه داده را جستجو می‌کنند، مانند تعیین اینکه کدام محصولات معمولاً با هم خریداری می‌شوند.
  • خوشه بندی: فرآیند تقسیم یک مجموعه داده به مجموعه‌ای از زیر کلاس‌های معنی دار، به نام خوشه‌، که برای کمک به کاربران در درک گروه بندی یا ساختار طبیعی داده‌ها استفاده می‌شود.
  • طبقه بندی: این تکنیک مواردی را در یک مجموعه داده به دسته‌ها یا کلاس‌های مختلف، با هدف شناسایی و پیش بینی دقیق کلاس هدف، اختصاص می‌دهد.
  • تجزیه و تحلیل داده‌ها: این فرآیند برای ارزیابی اطلاعات دیجیتالی به عنوان هوش تجاری مفید است.
  • آرشیو داده‌ها: مجموعه بزرگی از داده‌های تجاری که برای کمک به تصمیم گیری صحیح سازمان استفاده می‌شود. این مورد یک جزء اساسی، در داده کاوی‌های با مقیاس بزرگ است.
  • یادگیری ماشینی: منظور ما از هوش مصنوعی، یک تکنیک برنامه نویسی کامپیوتری است که با استفاده از احتمالات آماری به رایانه‌ها، توانایی یادگیری بدون برنامه ریزی مشخص را می‌دهد.
  • رگرسیون: روشی است که برای پیش‌بینی طیف وسیعی از مقادیر عددی، مانند فروش، رتبه یا قیمت سهام، بر اساس یک مجموعه داده خاص استفاده می‌شود.

مزایای ابزار داده کاوی

داده‌ها در قالب‌های مختلف با سرعت و میزان بی سابقه درحال ورود به مشاغل هستند. داشتن یک کسب و کار مبتنی بر داده، دیگر یک گزینه نیست. امروزه موفقیت کسب و کار بستگی به این دارد که چگونه می‌توانید به سرعت اطلاعات مهم را از میان داده‌های بزرگ کشف کرده و آنها را در تصمیمات و فرآیندهای تجاری بگنجانید و اقدامات موثرتری را در شرکت خود پیش ببرد. با این حال، با وجود داده‌های زیاد در سیستم مدیریت، این ایده می‌تواند تا حدودی یک ایده غیرقابل دستیابی به نظر برسد. ابزار داده کاوی به کسب و کارها این امکان را می‌دهد تا با درک اهداف و اقدامات گذشته و حال، اقدامات آینده را برنامه ریزی کرده و پیش بینی‌های دقیقی از آنچه در آینده اتفاق می‌افتد، داشته باشند.

مزایایی داده کاوی

به عنوان مثال، داده کاوی می‌تواند به شما بگوید که بر اساس مشخصات مشتریان قبلی، چه مشتریان احتمالی به مشتریان سودآور جدید تبدیل می‌شوند و کدام یک به پیشنهادهای خاص شما پاسخ می دهند. با این دانش، می‌توانید نرخ بازگشت سرمایه (ROI) خود را با ارائه پیشنهاد‌های خاصی به آن دسته از مشتریانی که به احتمال زیاد پاسخ می‌دهند، افزایش دهید. شما می‌توانید از داده کاوی برای حل تقریباً هر مشکل تجاری که در رابطه با تنظیم داده‌ها است استفاده کنید، از جمله:

  • افزایش درآمد
  • درک بخش‌ها و ترجیحات مشتری
  • جذب مشتریان جدید
  • بهبود فروش متقابل
  • حفظ مشتریان و افزایش وفاداری
  • افزایش ROI حاصل از کمپین‌های بازاریابی
  • تشخیص کلاهبرداری
  • شناسایی ریسک‌های اعتباری
  • نظارت بر عملکرد عملیاتی

از طریق استفاده از تکنیک‌های داده کاوی، تصمیمات جدید می‌تواند بر اساس هوش تجاری واقعی باشند و نه تجربیات قدیمی که نتایج ثابتی را به ارمغان می‌آورد. این مورد باعث می‌شود، که کسب و کارها شما از رقبا جلو بیوفتد. با دسترسی آسان‌تر به فناوری‌های پردازش داده‌های بزرگ مانند، ابزار یادگیری‌های ماشینی و هوش مصنوعی، شرکت‌ها اکنون قادرند به جای صرف زمان طولانی طی روزها یا هفته‌ها، حجم زیادی از داده‌ها را تا یک ترابایت در چند دقیقه یا چند ساعت جستجو و آنالیز کنند. این آنالیزها به آنها کمک میکند تا رشد سریعتری داشته باشند.

نحوه کار ابزار داده کاوی

یک پروژه معمولی داده کاوی با پرسیدن سوالات تجاری مناسب، جمع آوری داده‌های مناسب برای پاسخ به آن سوالات و آماده سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل، آغاز می‌شود. موفقیت در مراحل بعدی تا حد زیادی بستگی به آنچه در مراحل قبلی اتفاق می‌افتد، دارد. کیفیت پایین داده منجر به نتایج ضعیف می‌شود، به همین دلیل است که داده کاوها باید از کیفیت داده‌هایی که به عنوان ورودی برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند، اطمینان حاصل کنند.
متخصصان ابزار داده کاوی معمولاً با پیروی از یک فرآیند ساختار یافته و تکرارپذیر که شامل این شش مرحله می‌شود، به نتایج قابل اطمینان و درستی دست می‌یابند:

  • درک موقعیت تجاری: ایجاد درک کامل از پارامترهای مختلف پروژه، از جمله وضعیت فعلی کسب و کار، هدف اصلی پروژه و معیارهای موفقیت در آن، جز بسیار کلیدی است.
  • انالیز داده‌ها: تعیین داده‌هایی که برای حل مشکلات متعدد مورد نیاز است و جمع آوری آنها از همه منابع موجود.
  • آماده سازی داده‌ها: آماده سازی داده‌ها در قالبی مناسب برای پاسخگویی به بررسی‌های تجاری شما و رفع مشکلات موجود در وضعیت داده‌ها مانند: داده‌های مفقود شده یا تکراری
  • مدلسازی: استفاده از الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوهای خاص داده‌ها
  • ارزیابی: تعیین نتایج ارائه شده توسط یک مدل معین به چگونگی دستیابی به هدف تجاری کمک می‌کند. در اغلب موارد یک مرحله تکراری مشخص، برای یافتن بهترین الگوریتم، به منظور دستیابی به بهترین نتیجه وجود دارد.
  • گشترش: قرار دادن نتایج پروژه در اختیار تصمیم گیرندگان

*در طول این فرآیندها، همکاری نزدیک بین متخصصان حوزه کسب وکار و داده کاوی برای درک اهمیت نتایج داده کاوی برای مشخص شدن سوالات تجاری مورد بررسی، ضروری است.

موارد و نمونه‌های موفق استفاده از داده کاوی

سازمان‌های مختلف و صنایع، به نتایج تحول آفرینی از داده کاوی دست یافته اند:

  • سازمان Groupon فعالیت‌های بازاریابی خود را با ابزار داده کاوی همسو کرد: یکی از چالش‌های اصلی Groupon پردازش حجم عظیمی از داده‌ها بود که برای ارائه خدمات خرید خود استفاده می‌کرد. این شرکت تقریبا هر روز، بیش از یک ترابایت داده خام را پردازش می‌کند و این اطلاعات را در سیستم‌های مختلف پایگاه داده ذخیره می‌کند. استفاده از داده کاوی، به Groupon اجازه می‌دهد تا فعالیت‌های بازاریابی مختلف را بیشتر با ترجیحات مشتریان هماهنگ کرده و داده‌های با حجم یک ترابایت مربوط به مشتری‌ها را در زمان درست تجزیه و تحلیل کند. همچنین به این شرکت کمک می‌کند تا روندها را به طور مداوم شناسایی و تحلیل کند.
  • Air France KLM به ملاحظات مربوط به سفر مشتری توجه می‌کند: شرکت هواپیمایی Air France KLM از تکنیک‌های داده کاوی برای ایجاد یک دید ۳۶۰ درجه نسبت به درخواست‌های مشتری با ادغام داده‌هایی از قبیل: جستجوهای سفر، عملیات رزرو پرواز به صورت آنلاین، بررسی رسانه‌های اجتماعی و وضعیت پروازهای فرودگاهی استفاده می‌کند. آنها از این بررسی دقیق برای جذب مشتری به جهت ایجاد تجربه شخصی خاص از سفرشان، استفاده می‌کنند.
  • Domino’s با فرآیند داده کاوی به مشتریان خودکمک می‌کند تا بهترین تجربه را از درخواست پیتزا داشته باشند: معروف‌ترین برند پیتزا در جهان ۸۵۰۰۰ منبع از داده ساختار یافته و بدون ساختار، از جمله داده‌های فروش در ۲۶ رستوران زنجیره‌ای و داده‌های مختلف دیگر مثل: اطلاعات پیام‌های متنی، رسانه‌های اجتماعی و Amazon Echo جمع آوری می‌کند. این بررسی‌ها باعث شده که عملکرد تجاری این رستوران تا حد قابل ملاحظه‌ای بهبود پیدا کند.

این‌ها تنها چند نمونه از مثال‌هایی است که ثابت می‌کند، چگونه قابلیت‌های داده کاوی می‌تواند به سازمان‌های مبتنی بر کار با داده‌ها در افزایش کارایی، ساده سازی عملیات، کاهش هزینه‌ها و بهبود سودآوری، کمک کنند.

آینده ابزار داده کاوی

آینده‌ی ابزار داده کاوی و علم داده مشخص است، زیرا حجم داده‌ها به سرعت درحال افزایش است. تا سال ۲۰۲۰، در جهان میزان جمع آوری داده‌های دیجیتالی شرکت ما، از ۴.۴ زتابایت به ۴۴ زتابایت افزایش می‌یابد. همچنین برآورد شده که شرکت‌های مرتبط، برای هر انسان روی کره زمین هر ثانیه ۱.۷ مگابایت اطلاعات جدید ایجاد خواهد کرد. همانطور که تکنیک‌های استخراج و تحلیل داده، به دلیل پیشرفت‌های متعدد در فناوری، تکامل یافته و پیشرفت کرده‌اند، فناوری‌های تازه‌ای نیز برای استخراج موثرتر داده‌ها، بوجود آمده‌اند. درگذشته، فقط سازمان‌هایی مانند ناسا می‌توانستند از ابر رایانه‌های خود، برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده کنند و هزینه ذخیره و محاسبه داده‌ها بسیار زیاد بود. درحال حاضر، شرکت‌ها انواع مختلف محاسبات و بررسی‌ها را با یادگیری ابزارهای مرتبط و هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌ها، انجام می‌دهند. به عنوان مثال امروزه، کلیه‌ی داده‌های مبتنی بر اینترنت، دستگاه‌ها و حتی فناوری‌هایی که در رابطه با پوشاک مردم هستند را به ماشین‌های تولید داده تبدیل کرده‌اند که می‌توانند از طریق آن، اطلاعات نامحدودی در مورد افراد و سازمان‌ها، به دست آورند. البته اگر شرکت‌ها بتوانند داده‌ها را به اندازه کافی سریع جمع آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل کنند.

آینده‌ی ابزار داده کاوی

تخمین زده شده که تا سال ۲۰۲۰ حدود ۲۰ میلیارد دستگاه متصل بر روی اینترنت اشیا (IoT) وجود خواهد داشت. داده‌های تولید شده توسط این رایانه‌ها بر روی ابرداده‌ها، در دسترس خواهد بود. این داده‌ها نیاز مبرم به ابزارهای تجزیه و تحلیل انعطاف پذیر و مقیاس پذیر را برای افراد مختلف ایجاد می‌کند تا بتوانند حجم زیادی و متفاوت از اطلاعات را مدیریت کنند. راه حل‌های مختلف مبتنی بر تحلیل ابر داده‌ها، دسترسی به داده‌های عظیم و منابع محاسباتی آن را برای سازمان‎‌ها، عملی‌تر و مقرون به صرفه‌تر می‌کنند. داده کاوی‌ها و تحلیل آن به شرکت‌ها کمک می‌کند تا داده‌های مربوط به فروش، بازاریابی، وب، سیستم‌های تولید، موجودی اقلام و سایر منابع را به سرعت جمع آوری کنند. گردآوری و تهیه این اطلاعات و تجزیه و تحلیل آن با هدف بهبود نتایج عملکرد سازمان، انجام می‌شود. ابزارهای داده کاوی منبع باز (Open source data) نیز سطوح جدیدی از امکانات و ابزار را در اختیار کاربران قرار می‌دهند و درخواست‌های مربوط به تحلیل و بررسی‌ را از راه‌هایی که بسیاری از ابزارهای قدیمی نمی‌توانستند برآورده کنند، ارائه می‌دهند و منابع گسترده‌ای را در اختیار تحلیلگران و توسعه‌دهندگان قرار می‌دهند که کاربران می‌توانند، این اطلاعات را در پروژه‌ها به اشتراک گذاشته و استفاده کنند. علاوه بر این، فناوری‌های پیشرفته دیگر مانند: ابزارهای یادگیری(تحلیل) ماشینی((machine learning و هوش مصنوعی نیز اکنون برای تقریبا تمام سازمان ها و افراد، به منظور بررسی داده‌ها با ابزارهای مناسب، در دسترس است.

نرم افزارها و ابزارهای مناسب داده کاوی

شکی نیست که ابزار داده کاوی، قدرت دگرگونی و تحول شرکت‌ها را دارد. با این حال، پیاده سازی راه حلی که نیازهای همه ذینفعان را برآورده کند، می‌تواند استفاده از ابزارهای معمول را مثل، انتخاب پلتفرم متوقف کند. طیف گسترده‌ای از گزینه‌های دردسترس تحلیلگران، از جمله زبان‌های منبع باز برنامه نویسی مانند: R و Python و یا برنامه‌های معمول‌تر مانند Excel ، همراه با تنوع و پیچیدگی ابزارها و الگوریتم‌ها و گزینه‌ها، می‌تواند روند تحلیل داده را پیشرفته‌تر و پیچیده‌تر کند.

ابزار داده کاوی

کسب و کارهایی که بیشترین ارزش را از داده کاوی کسب می‌کنند، معمولاً پلتفرمی را انتخاب می کنند که:

  • شامل بهترین راه حل‌ و تحلیل‌ها برای صنعت یا نوع به‌خصوص پروژه آنها است. به عنوان مثال، شرکت‌های مرتبط با مراقبت‌های بهداشتی، نیازهای متفاوتی نسبت به شرکت‌های تجارت الکترونیکی دارند.
  • کل چرخه بررسی و تحلیل داده کاوی را از مرحله کاوش داده تا تولید، مدیریت می‌کند.
  • با برنامه‌های کاربردی سازمانی، از جمله سیستم‌های BI ،CRM ،ERP، مرتبط با امور مالی و سایر نرم افزارهای سازمانی که باید حداکثر بازده سرمایه گذاری را برای آنها داشته باشد، مرتبط باشد.
  • با زبان‌های برنامه نویسی مختلف، قابلیت هماهنگی و اجرا داشته باشد. همچنین بتواند ابزارهای مورد نیاز را برای توسعه دهندگان و تحلیل گران داده جهت ایجاد برنامه‎های نوآورانه، فراهم کند.
  • اطلاعات مورد نیاز مبتنی بر فناوری اطلاعات و انواع گزارش‌ها را برای کارشناسان و تحلیلگران آماده کند.

برنامه‌ی Talend مجموعه کاملی از قابلیت‌های مورد نیاز برای مدیریت داده‌ها و ادغام داده‌ها را ارائه می‌دهد تا به کارشناسان داده کاوی کمک کند، سریع‌تر به نیازهای کسب و کار خود پاسخ دهند. این برنامه، بر اساس زبان‌های قابل انطباق و مقیاس پذیر و با ابزارهای مناسب پایگاه‌ داده‌های رابطه‌ای(relational databases)، فایل‌های مرتبط و برنامه‌ها را جهت استفاده موثرتر و سریع‌تر، در پلتفرم داده کاوی شرکت شما، تنظیم می‌کند. به صورتی که در زمان سریع‌تر، به تحلیل درست می‌رسید.

شروع کار با ابزار داده کاوی

از آنجایی که منابع زیادی از داده‌های داخلی و خارجی در سازمان‌ها است، آنها نیاز دارند که این داده‌های اولیه را با سرعتی که متناسب با سرعت رشد کسب و کار آنها است، تنظیم و تحلیل کنند. مشاغل مختلف در صنعت برای کمک به تسریع و تحلیل داده‌ها، غالبا به ابزار داده کاوی مبتنی بر برنامه Talend اعتماد می‌کنند. پلتفرم‌های داده کاوی مدرن، به کاربران این امکان را می‌دهد که در تیم‌ها هوشمندانه‌تر و سریعتر کار کنند، و آنها را قادر می‌سازد تا ده برابر سریع‌تر (نسبت به استفاده‌ از برنامه‌های قدیمی) و با هزینه یک پنجم نسبت به گذشته، کارها را توسعه دهند.

لینک کوتاه شده : https://amerandish.com/n91uY

به این مطلب امتیاز دهید

به اشتراک بگذارید

Share on whatsapp
Share on telegram
Share on linkedin
Share on twitter
Share on email

نظرات شما

فارس آوا

تبدیل گفتار به متن

باتاوا

دستیارسازمانی - چت بات

هوشتل

اپراتورهوشمند مرکز تماس

_ مطالب مرتبط _