التنقيب في البيانات هو عمل استخراج المعلومات المفيدة من البيانات واسعة النطاق. يمكن تعريفه أيضًا على أنه البحث عن الارتباطات التي يمكن أن تمكننا من عمل تنبؤات حول المستقبل من أكوام البيانات الكبيرة باستخدام برنامج كمبيوتر.
اليوم ، مع تطور التكنولوجيا ، يتزايد أيضًا الوقت الذي يقضيه على الإنترنت ، والمستندات الاحتياطية ، والبريد الإلكتروني ، ومقاطع الفيديو والصور ، ويكتسب مفهوم البيانات الضخمة أهمية. هذا يعني أن عدد البيانات يتزايد يومًا بعد يوم. إذن ، هل تعني حقيقة وجود الكثير من البيانات أي شيء دون معالجة هذه البيانات؟
من أجل فهم مفهوم التنقيب عن البيانات بشكل أفضل والحصول على فكرة عن هذا الموضوع ، أولاً وقبل كل شيء ، سيكون من الصحيح تذكر معاني الكلمات والبيانات والمعلومات وتعريف التنقيب في البيانات في هذا الإطار.
البيانات ، في تعريفها الأكثر عمومية ، تعني سجلًا خامًا غير معالج. يمكن إبداء التعليقات على هذه السجلات ، لكن لا يمكن الوصول إلى معلومات واضحة. على سبيل المثال؛ المفاهيم مثل أسماء الأشخاص وأرقام الهواتف ومتوسط درجة الدرجات هي بيانات في حد ذاتها.
من ناحية أخرى ، يمكن التعبير عن المعلومات كأجزاء من المعلومات التي تم الحصول عليها نتيجة لتنظيم البيانات وتصنيفها. بمعنى آخر ، يمكن القول أن البيانات تُعطى معنى وأن المعلومات تظهر. على سبيل المثال؛ تعتبر المفاهيم مثل أسماء الأطفال المولودين في السنوات الخمس الماضية ومتوسط درجة العام الماضي معلومات.
يُعرّف اكتساب المعنى نتيجة لتحليل وتوليف البيانات التي تم تحويلها إلى معلومات على أنه معرفة. المعلومات فعالة في عملية صنع القرار. على سبيل المثال؛ في السنوات الثلاث الماضية ، يعتبر البيان بأن الأطفال الذين يُدعون عائشة قد تضاعفوا مقارنة بالسنوات السابقة معلومات.
ما هو التنقيب عن البيانات؟
حتى في يوم واحد فقط ، يتم الحصول على الكثير من البيانات حول العالم. في حين أن بعض هذه البيانات منطقية عند نقطة التحول إلى معلومات ومعرفة ، فإن بعضها غير فعال. بمعنى آخر ، يجب معالجة البيانات لجعلها ذات مغزى واستخدامها. يسمى عمل الأنظمة البرمجية التي تحتوي على ملايين البيانات للحصول على بيانات قيمة التنقيب عن البيانات. من الممكن إنشاء اتصال بين التنقيب في البيانات والبيانات الموجودة والتنبؤ بهذه البيانات في العمليات التالية.
الغرض الرئيسي من التنقيب في البيانات هو فصل البيانات التي يمكن أن تكون مفيدة للمؤسسات والأفراد وتوفير تطوير من البيانات غير الوظيفية ، للمعالجة وجعلها قابلة للاستخدام بأساليب معينة.
كيف تعمل عملية التنقيب عن البيانات؟
على الرغم من اختلاف التنقيب عن البيانات وفقًا لحجم المعلومات التي سيتم الوصول إليها والعمليات المطلوبة لذلك ، إلا أنه يتم بشكل عام على النحو التالي:
- أولاً ، يتم الكشف عن مكدس البيانات ويتم ضمان أمان هذا المكدس.
- يتم تنظيف البيانات عديمة الفائدة والتي لا معنى لها.
- يتم دمج البيانات المتبقية وتحويلها.
- يقوم عمال مناجم البيانات بتجميع البيانات باستخدام طرق مثل التجميع وشجرة دعم القرار والتصنيف وما إلى ذلك ، والتي تعد مناسبة للبيانات الموجودة.
- يتم اختبار النتائج التي تم الحصول عليها وتقييم النتائج.
في أي مجالات يتم تطبيقه؟
اليوم ، مع استخدام البنى التحتية التكنولوجية من قبل جميع القطاعات تقريبًا ، اكتسب استخراج البيانات قيمة وتطورت مجالات استخدامه بشكل كبير. في السنوات الأخيرة ، تم إجراء التنقيب عن البيانات في كل مجال وقطاع تقريبًا في العالم وفي بلدنا. نحن نعيش حياة حيث نتشابك دائمًا تقريبًا مع أجهزة الكمبيوتر أو الأجهزة اللوحية أو الهواتف الخاصة بنا. في العمل وفي حياتنا الخاصة ، غالبًا ما نقضي بعض الوقت على الإنترنت ونجري بحثًا باستخدام العديد من الكلمات الرئيسية من خلال محركات البحث. يتم تحليل جميع عمليات البحث هذه من خلال عامل منجم البيانات. في العملية التالية ، يتم إنشاء استراتيجيات المبيعات مثل الإعلانات التي سيتم عرضها ، والمنتجات التي سيتم عرضها لك أو إدخالها في العروض الترويجية ، وذلك بفضل هذه البيانات التي تفحصها شركات التسويق.
كما هو الحال في كل قطاع ، يستفيد القطاع المصرفي أيضًا من قوة البيانات. بفضل التنقيب عن البيانات ؛ من خلال تحليل سلوك أو عادات المستخدمين ، يمكن إنشاء أدوات حيث يمكن للمستخدمين إجراء المدفوعات بسهولة وسرعة أكبر. عملاء البنك ؛ يمكن تقديم خدمات عالية الجودة مثل طرق الادخار الفعالة والمعاملات الأسرع في وقت أقل وتجربة علاقات العملاء التي تستجيب للاحتياجات على الفور.
ما هي فوائد التنقيب في البيانات؟
- يمكن تفسير المعاملات التي تتم على الإنترنت ، والتي لا تعني شيئًا بمفردها ، وتحويلها إلى معلومات قيمة ، ويمكن إجراء منتجات وخدمات تلبي احتياجات الناس في العديد من المجالات في المستقبل.
- من الممكن أن يكون لديك فكرة عن العادات الشرائية لمستخدمي الإنترنت ، وعندما يتم إنشاء منتج أو خدمة جديدة ، يتم تكوين توقع حول الجمهور الذي سيرغبون فيه. وبالتالي ، عندما تطلق منتجًا جديدًا في السوق ، فإنك تقوم بتحليل الجمهور المستهدف الذي ستقوم قبله بتسويق هذا المنتج.
- تطوير فهم أفضل للخدمة الموجهة نحو العملاء وجودة أفضل. يمكن تجربة عملية البيع التي يكون فيها كل من البائع والمشتري راضين.
- بناءً على تحليل الجمهور المستهدف الحالي ، يمكن إجراء توقعات المبيعات. يمكن أن يقلل ذلك من المخاطر. - في القطاع المصرفي ، يمكن تصنيف العملاء وفقًا لعادات استخدام بطاقات الائتمان الخاصة بهم من خلال فحص نفقات بطاقات الائتمان.
ما هي الميزات المطلوبة لاستخراج البيانات؟
لكي تصبح منجمًا للبيانات ، من المهم جدًا تعلم المعدات اللازمة لإنشاء البنى التحتية التكنولوجية ، بدلاً من اتباع التكنولوجيا أو حتى مجرد استخدام التكنولوجيا. من الضروري أيضًا أن يكون لديك اهتمام في مجالات مثل البرمجيات والرياضيات والإحصاء والتفكير التحليلي ومهارات حل المشكلات. يمكنك التخصص في التنقيب عن البيانات ، وهي إحدى المهن الصاعدة في المستقبل ، من خلال تحسين نفسك في هذه المجالات.
كن أول من يعلق