داده کاوی یا Data Mining چیست؟

مفهوم داده کاوی از مدت ها قبل از عصر دیجیتال با ما بوده است. ایده به‌کارگیری داده ها در کشف دانش قرن هاست که با فرمول های دستی برای مدل سازی آماری و تحلیل شروع شده است. در دهه 1930، آلن تورینگ ایده یک ماشین محاسباتی جهانی را معرفی کرد که می تواند محاسبات پیچیده را انجام دهد. این نشان‌دهنده ظهور رایانه‌های الکترومکانیکی بود و همراه با آن، انفجار روزافزون اطلاعات دیجیتالی که تا به امروز ادامه یافت.

داده کاوی با هدف کشف الگوها و اطلاعات معنی دار از داده های خام انجام می شود. اگر با حجم زیادی از داده ها سروکار دارید و اطلاعات و الگوهای مربوط به آنها در حوزه موردنظر شما تاثیرگذار هستند، بهتر است به فکر خرید سرور مجازی قدرتمند باشید تا به جای نگرانی در مورد ضعف سیستم پردازشی خود، بیشتر روی نتیجه ای که می گیرید، تمرکز کنید.

اگر این اصطلاح را تازه شنیده اید و در مورد چیستی داده کاوی اطلاعاتی ندارید؛ در این مقاله قصد داریم به زبانی ساده در این مورد توضیحاتی دهیم.

داده ها بخشی از هر جنبه ای از تجارت و زندگی شده اند. امروزه شرکت‌ها می‌توانند از برنامه‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشینی برای همه چیز، از بهبود فرآیندهای فروش تا تفسیر مالی برای اهداف سرمایه‌گذاری، استفاده کنند. در نتیجه، دانشمندان داده برای سازمان‌ها در سراسر جهان حیاتی شده‌اند، زیرا شرکت‌ها به دنبال دستیابی به اهداف بزرگ‌تر از همیشه هستند.

داده کاوی می تواند به سؤالات تجاری پاسخ دهد که معمولاً پاسخ دادن به آن‌ها غیرممکن بود؛ زیرا حل آن‌ها به صورت دستی بسیار وقت گیر بود. با استفاده از رایانه‌ها و الگوریتم‌های قدرتمند برای اجرای طیف وسیعی از تکنیک‌های آماری که داده‌ها را به روش‌های مختلف تجزیه و تحلیل می‌کنند، کاربران می‌توانند الگوها، روندها و روابطی را که در غیر این صورت ممکن است از دست بدهند، شناسایی کنند؛ سپس می توانند این یافته ها را برای پیش بینی آنچه در آینده اتفاق می افتد به کار گیرند و برای تأثیرگذاری بر نتایج کسب و کار اقدام کنند.

برای آگاهی بیشتر در مورد داده کاوی در ادامه مطلب ما را همراهی کنید؛ زیرا قرار است در زمینه تعریف داده کاوی، اهمیت، کاربرد و مزایای داده کاوی به صورت کامل بپردازیم.

 داده کاوی (Data mining) چیست؟

داده کاوی فرآیند مرتب سازی از طریق  مجموعه ای از داده های بزرگ هستند که به شناسایی الگوها و روابطی می پردازد واز طریق تجزیه و تحلیل داده ها به حل مشکلات تجاری کمک می کند.

داده کاوی بخش کلیدی تجزیه و تحلیل داده به طور کلی و یکی از رشته های اصلی در علم داده است که از تکنیک های تجزیه و تحلیل پیشرفته برای یافتن اطلاعات مفید در مجموعه داده ها استفاده می کند.

این شاخه از علم داده نام خود را از شباهت های بین فرآیند جستجو در مجموعه داده های بزرگ برای اطلاعات ارزشمند و فرآیند استخراج کوه برای فلزات گران‌بها، سنگ ها و سنگ معدن گرفته است. هر دو فرآیند نیاز به غربال کردن مقادیر زیادی از مواد خام برای یافتن ارزش پنهان دارند.

در یک سطح جزئی تر، داده کاوی گامی در فرآیند کشف دانش در پایگاه داده (KDD) است، یک روش علم داده برای جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها. داده کاوی و KDD گاهی اوقات به جای هم نامیده می شوند، اما معمولاً به عنوان چیزهای متمایز دیده می شوند.

داده کاوی تصمیم گیری سازمانی را از طریق تجزیه و تحلیل داده ها بهبود بخشیده است که زیربنای این تحلیل ها که تکنیک های داده کاوی هستند را می توان به دو هدف اصلی تقسیم کرد. آن‌ها می توانند به توصیف مجموعه داده هدف بپردازند یا از طریق استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی نتایج را پیش بینی کنند. این روش‌ها برای فیلتر کردن داده‌ها و سازمان‌دهی، از کشف تقلب گرفته تا رفتارهای کاربر، تنگناها و حتی نقض‌های امنیتی مورد استفاده واقع می‌شوند.

تاریخچه و ریشه های داده کاوی

فناوری های ذخیره سازی داده، BI و تجزیه و تحلیل در اواخر دهه 1980 و اوایل دهه 1990 شروع به ظهور کردند و توانایی افزایش یافته ای را برای تجزیه و تحلیل حجم فزاینده ای از داده هایی که سازمان ها ایجاد و جمع آوری می کردند، فراهم کردند. اصطلاح داده کاوی تا سال 1995 مورد استفاده قرار گرفت، زمانی که اولین کنفرانس بین المللی کشف دانش و داده کاوی در مونترال برگزار شد.

این رویداد توسط انجمن پیشرفت هوش مصنوعی یا AARI حمایت می شود که همچنین این کنفرانس را سالانه برای سه سال آینده برگزار می کند. از سال 1999، این کنفرانس که عموماً به عنوان KDD 2021 و … شناخته می شود؛ عمدتاً توسط SIGKDD، گروه مورد علاقه ویژه در زمینه کشف دانش و داده کاوی در انجمن ماشین های محاسباتی سازماندهی شده است.

یک مجله فنی به نام Data Mining and Knowledge Discovery اولین شماره خود را در سال 1997 منتشر کرد. در ابتدا به صورت فصلی، اکنون هر دو ماه یکبار منتشر می شود و حاوی مقالات بررسی شده در مورد داده کاوی و نظریه ها، تکنیک ها و شیوه های کشف دانش است. نشریه دیگر، مجله آمریکایی داده کاوی و کشف دانش، در سال 2016 راه اندازی شد.

اهمیت داده کاوی یا Data mining

داده کاوی جزء حیاتی ابتکارات تحلیلی موفق در سازمان‌ ها است. اطلاعاتی که تولید می‌کند می‌تواند در هوش تجاری (BI) و برنامه‌های تحلیلی پیشرفته که شامل تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی است و همچنین برنامه‌های تحلیلی بلادرنگ که داده‌های جریانی را هنگام ایجاد یا جمع‌آوری بررسی می‌کنند، استفاده شود.

داده کاوی مؤثر در جنبه های مختلف استراتژی های برنامه ریزی تجاری و مدیریت عملیات کمک می کند. این شامل کارکردهای مواجهه با مشتری مانند بازاریابی، تبلیغات، فروش و پشتیبانی مشتری، به علاوه تولید، مدیریت زنجیره تأمین، امور مالی و منابع انسانی است. داده کاوی از تشخیص تقلب، مدیریت ریسک، برنامه ریزی امنیت سایبری و بسیاری دیگر از موارد استفاده حیاتی تجاری پشتیبانی می کند. همچنین نقش مهمی در مراقبت های بهداشتی، دولتی، تحقیقات علمی، ریاضیات، ورزش و غیره دارد.

فرآیند داده کاوی چگونه انجام می شود؟

داده کاوی معمولاً توسط دانشمندان داده و سایر متخصصان BI ماهر و تجزیه و تحلیل انجام می شود؛ اما همچنین می‌تواند توسط تحلیل گران کسب‌وکار، مدیران اجرایی و کارگرانی که به‌عنوان دانشمند داده شهروندی در یک سازمان کار می‌کنند، انجام شود.

برای تجزیه و تحلیل عناصر اصلی آن شامل یادگیری ماشینی و وظایف مدیریت داده برای آماده سازی داده ها، همراه با تجزیه و تحلیل آماری است. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزارهای هوش مصنوعی (AI) بیشتر فرآیند را خودکار کرده و استخراج مجموعه‌های داده عظیم، مانند پایگاه‌های اطلاعاتی مشتریان، سوابق تراکنش‌ها و فایل‌های گزارش از سرورهای وب، اپلیکیشن‌های موبایل و حسگرها را آسان‌تر کرده است.

فرآیند داده کاوی را می توان به شش مرحله اصلی تقسیم کرد:

1. تعیین اهداف تجاری: این می تواند سخت ترین بخش فرآیند داده کاوی باشد و بسیاری از سازمان ها زمان بسیار کمی را برای این مرحله مهم صرف می کنند. دانشمندان داده و ذی نفعان کسب و کار باید با هم کار کنند تا مشکل تجاری را تعریف کنند که به اطلاعات سؤالات و پارامترهای داده برای یک پروژه خاص کمک می کند. تحلیل گران همچنین برای درک مناسب زمینه کسب و کار ممکن است به انجام تحقیقات بیشتری نیاز داشته باشند.
2. جمع آوری داده ها: داده های مربوط به یک برنامه تحلیلی شناسایی و جمع آوری می شود. داده ها ممکن است در سیستم های منبع مختلف، یک انبار داده رایج در محیط های کلان داده که حاوی ترکیبی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار است، واقع شوند و همچنین ممکن است از منابع داده خارجی نیز استفاده شود. یک دانشمند داده اغلب برای مراحل باقی‌مانده در فرآیند، داده‌ها را از هر کجا که می‌آیند به انبارداده انتقال می دهند.
3. آماده سازی داده ها: این مرحله شامل مجموعه ای از مراحل برای آماده سازی داده ها برای استخراج است. این کار با کاوش، پروفایل و پیش پردازش داده ها آغاز می شود و به دنبال آن کار پاک‌سازی داده ها برای رفع خطاها و سایر مشکلات کیفیت داده ها انجام می شود. تبدیل داده ها همچنین برای سازگاری مجموعه داده ها انجام می شود، مگر اینکه یک دانشمند داده به دنبال تجزیه و تحلیل داده های خام فیلتر نشده برای یک برنامه خاص باشد.
4. استخراج داده ها: هنگامی که داده ها آماده شدند، یک دانشمند داده تکنیک داده کاوی مناسب را انتخاب می کند و سپس یک یا چند الگوریتم را برای انجام استخراج پیاده سازی می کند. در برنامه‌های یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها معمولاً باید بر روی مجموعه داده‌های نمونه آموزش داده شوند تا قبل از اجرای آن‌ها با مجموعه کامل داده‌ها، به دنبال اطلاعاتی باشند.
5. مدل سازی: دانشمندان داده بسته به نوع تجزیه و تحلیل ممکن است هر گونه روابط داده مانند قوانین تداعی، الگوهای متوالی یا همبستگی ها را بررسی کنند. در حالی که الگوهای فرکانس بالا کاربردهای گسترده تری دارند، گاهی اوقات انحراف در داده ها می تواند جالب تر باشد و زمینه های تقلب بالقوه را برجسته کند.
   همچنین ممکن است برای طبقه بندی یا خوشه بندی یک مجموعه داده از الگوریتم های یادگیری عمیق  متناسب با داده های موجود استفاده شود. اگر داده‌های ورودی برچسب‌گذاری شده باشند (یادگیری تحت نظارت)، یک مدل طبقه‌بندی ممکن است برای دسته‌بندی داده‌ها استفاده شود، یا به‌طور متناوب، ممکن است یک رگرسیون برای پیش‌بینی احتمال یک تخصیص خاص اعمال شود.
   اگر مجموعه داده برچسب‌گذاری نشده باشد (یادگیری بدون نظارت)، نقاط داده فردی در مجموعه آموزشی با یکدیگر مقایسه می‌شوند تا شباهت‌های اساسی را کشف کنند و آن ها را بر اساس آن ویژگی‌ها خوشه‌بندی کنند.
6. تجزیه و تحلیل داده ها و تفسیر: برای ایجاد مدل های تحلیلی از نتایج داده کاوی استفاده می شود که به اقدامات تجاری و تصمیم گیری کمک می کند. دانشمند داده یا یکی دیگر از اعضای یک تیم علم داده نیز باید یافته ها را به مدیران تجاری و کاربران، اغلب از طریق تجسم داده ها و استفاده از تکنیک های داستان سرایی داده، در میان بگذارد.

انواع تکنیک های داده کاوی

تکنیک های مختلفی را می توان برای استخراج داده ها برای کاربردهای متنوع علم داده استفاده کرد. تشخیص الگو یک مورد رایج استفاده از داده کاوی است که با تکنیک های متعدد فعال می شود، مانند تشخیص ناهنجاری که هدف آن شناسایی مقادیر پرت در مجموعه داده ها است. تکنیک های رایج داده کاوی شامل انواع زیر است:

• استخراج قانون انجمن

در داده کاوی، قواعد تداعی عبارت‌های if-then هستند که روابط بین عناصر داده را مشخص می‌کنند. معیارهای پشتیبانی و اطمینان برای ارزیابی روابط مورد استفاده قرار می‌گیرند؛ پشتیبانی تعداد دفعات ظاهر شدن عناصر مرتبط در یک مجموعه داده را اندازه‌گیری می‌کند، در حالی که اطمینان نشان‌دهنده تعداد دفعاتی است که یک عبارت if-then دقیق است.

• طبقه بندی

این رویکرد، عناصر موجود در مجموعه داده ها را به دسته های مختلفی که به عنوان بخشی از فرآیند داده کاوی تعریف شده اند، اختصاص می دهد. درخت‌های تصمیم (مدلی در داده‌کاوی)، طبقه‌بندی‌کننده‌های ساده بیز، k-نزدیک‌ترین همسایه و رگرسیون لجستیک نمونه‌هایی از روش‌های طبقه‌بندی هستند.

• خوشه بندی

در این مورد، عناصر داده‌ای که ویژگی‌های خاصی را به اشتراک می‌گذارند، به عنوان بخشی از برنامه‌های داده کاوی، در خوشه‌هایی گروه‌بندی می‌شوند. مثال‌ها شامل خوشه‌بندی k-means، خوشه‌بندی سلسله مراتبی  است.

• پسرفت

این روش دیگری برای یافتن روابط در مجموعه داده ها با محاسبه مقادیر داده های پیش بینی شده بر اساس مجموعه ای از متغیرها است. رگرسیون (فرایند آماری برای تخمین روابط بین متغیرها) خطی و چند متغیره نمونه هایی هستند. درختان تصمیم و برخی روش های طبقه بندی دیگر نیز می توانند برای انجام رگرسیون استفاده شوند.

تحلیل توالی و مسیر همچنین می‌توان داده‌ها را استخراج کرد تا به دنبال الگوهایی بگردند که در آن مجموعه خاصی از رویدادها یا ارزش‌ها به رویدادهای بعدی منتهی می‌شوند.

• شبکه های عصبی

شبکه عصبی مجموعه ای از الگوریتم هایی است که فعالیت مغز انسان را شبیه سازی می کند. شبکه‌های عصبی به‌ویژه در کاربردهای پیچیده تشخیص الگو که شامل یادگیری عمیق، شاخه پیشرفته‌تری از یادگیری ماشین است، مفید هستند.

نرم افزارها و ابزارهای داده کاوی

ابزارهای داده کاوی از تعداد زیادی از فروشندگان در دسترس هستند، معمولاً به عنوان بخشی از پلتفرم های نرم افزاری که شامل انواع دیگری از علم داده و ابزارهای تجزیه و تحلیل پیشرفته نیز می شود. ویژگی‌های کلیدی ارائه شده توسط نرم‌افزار داده کاوی شامل قابلیت‌های آماده‌سازی داده، الگوریتم‌های داخلی، پشتیبانی از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، یک محیط توسعه مبتنی بر رابط کاربری گرافیکی و ابزارهایی برای استقرار مدل‌ها و امتیازدهی به نحوه عملکرد آن‌ها است.

فروشندگانی که ابزارهایی را برای داده کاوی ارائه می دهند عبارت‌اند از Alteryx، AWS، Databricks، Dataiku، DataRobot، Google، H2O.ai، IBM، Knime، Microsoft، Oracle، RapidMiner، SAP، SAS Institute و Tibco Software و غیره.

انواع فناوری های منبع باز رایگان نیز می توانند برای استخراج داده ها استفاده شوند، از جمله DataMelt، Elki، Orange، Rattle، scikit-learn و Weka. برخی از فروشندگان نرم افزار گزینه های منبع باز را نیز ارائه می دهند. به عنوان مثال، Knime یک پلت فرم تجزیه و تحلیل منبع باز را با نرم افزار تجاری برای مدیریت برنامه های کاربردی علم داده ترکیب می کند، در حالی که شرکت هایی مانند Dataiku و H2O.ai نسخه های رایگان ابزارهای خود را ارائه می دهند.

 و اما محبوب ترین ابزارهای داده کاوی کدامند؟

دانشمندان داده از چندین ابزار داده کاوی برای ذخیره، سازماندهی و تجسم داده ها استفاده می کنند. در اینجا برخی از رایج ترین مواردی که امروزه مورد استفاده قرار می گیرند آورده شده است.

پایتون

پایتون یک زبان چند منظوره است که اغلب برای توسعه وب و ساخت اپلیکیشن استفاده می شود. این زبان همه کاره است، یادگیری آن آسان است و از بسیاری از پروتکل های اینترنتی پشتیبانی می کند و از آنجا که پایتون با بسیاری از کتابخانه ها و بسته های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم و یادگیری ماشین سازگار است، یکی از مهم ترین زبان ها برای داده کاوی است. پایتون همچنین منبع باز و رایگان برای نصب است که آن را به زبان اول خوبی برای یادگیری تبدیل می کند.

SQL

SQL یا زبان پرس و جو ساخت یافته برای دانشمندان داده ضروری است. SQL (گاهی اوقات «عاقبت» تلفظ می شود) زبان استانداردی است که برای برقراری ارتباط با پایگاه های داده رابطه ای استفاده می شود. کارهایی مانند افزودن، حذف و بازیابی داده ها و ایجاد پایگاه داده های جدید با استفاده از SQL انجام می شود.

از آنجایی که داده کاوی به توانایی کار با پایگاه داده نیاز دارد، SQL زبان برجسته ای است. علاوه بر این، این یک زبان بسیار رایج در تجارت است، به‌ویژه تجارت الکترونیک که در آن وب‌سایت‌ها مقادیر زیادی از داده‌ها را در مورد محصولات و مشتریان ذخیره می‌کنند و به آن‌ها مرتبط می‌کنند.

NoSQL

NoSQL (نه فقط SQL) با SQL متفاوت است زیرا با پایگاه داده های غیر رابطه ای کار می کند. برخلاف پایگاه های داده رابطه ای که داده ها را در جداول ذخیره می کنند، پایگاه های داده غیر رابطه ای می توانند داده ها را بر اساس روش های دیگر (مانند مقادیر یا اسناد) و بر اساس الزامات خاص آن داده ها ذخیره کنند. پایگاه های داده NoSQL می توانند داده های ساخت یافته و بدون ساختار را ضبط کنند. در نتیجه، سازمان هایی که انواع مختلف داده را جمع آوری می کنند، از NoSQL برای مدیریت آن استفاده می کنند.

R

R یک زبان برنامه نویسی محبوب برای مدل سازی آماری و تولید گرافیک است. اساساً، دنیای R حول محور داده ها می چرخد. این شامل ابزارهایی برای ذخیره سازی، مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها و همچنین ابزارهایی برای نمایش نتایج آن تجزیه و تحلیل است.

علاوه بر این، R مجموعه ای پیشرفته از بسته های رایگان (واحدهای اساسی کد قابل استفاده مجدد) را ارائه می دهد که می توانند برای کارهایی مانند تجسم، تجزیه و تحلیل آماری، دستکاری داده ها و موارد دیگر استفاده شوند.

آپاچی اسپارک

آپاچی اسپارک خود را «موتور تحلیلی یکپارچه برای پردازش داده در مقیاس بزرگ» می نامد، موتوری که با بسیاری از پلتفرم های ذکر شده در اینجا کار می کند. Apache Spark که در ابتدا در دانشگاه کالیفرنیا توسعه یافته بود، پرس‌وجوهای SQL را اجرا می‌کند، با یک کتابخانه یادگیری ماشینی سازگار با سایر چارچوب‌ها ارائه می‌شود و تجزیه و تحلیل جریانی را انجام می‌دهد. Apache Spark همچنین دارای یک جامعه بزرگ است که به کد منبع باز آن کمک می کند.

هادوپ

Hadoop چارچوبی برای ذخیره مقادیر زیادی داده در سرورهای مختلف، ایجاد یک شبکه ذخیره سازی توزیع شده است. همچنین داده ها به عنوان یک اقدام ایمنی در شبکه های مختلف کپی می شوند. مجموعه ماژول های Hadoop برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود و می تواند در بسیاری از پلتفرم های نرم افزاری دیگر (مانند مایکروسافت اکسل) گنجانده شود.

یکی از مزایای Hadoop این است که می‌توان آن را برای کار با هر مجموعه داده، از یک روی یک کامپیوتر گرفته تا آنهایی که در بسیاری از سرورها ذخیره می‌شوند، مقیاس‌بندی کرد.

جاوا

جاوا زبان شناخته شده ای است که در چندین دستگاه اجرا می شود؛ از لپ تاپ گرفته تا مراکز داده در مقیاس بزرگ و تلفن های همراه.

در واقع، جاوا به قدری گسترده مورد استفاده قرار می گیرد، بسیاری از ابزارهای داده کاوی (از جمله Hadoop) در جاوا نوشته شده و بر روی آن نصب شده اند. علاوه بر این، برنامه های جاوا را می توان بر روی یک سیستم نوشت و روی هر سیستم دیگری که جاوا را اجرا می کند، کار کرد.

مزایای داده کاوی

داده ها هر روز از مجموعه ای خیره کننده از منابع، در قالب های متعدد و با سرعت و حجم بی سابقه به کسب و کار شما سرازیر می شوند. تصمیم گیری در مورد این که آیا یک تجارت مبتنی بر داده باشد یا نه دیگر یک گزینه نیست. موفقیت کسب و کار شما بستگی به این دارد که چقدر سریع بتوانید بینش های کلان داده را کشف کنید و آن‌ها را در تصمیمات و فرآیندهای تجاری بگنجانید تا اقدامات بهتری را در سراسر شرکت خود انجام دهید. با این حال، وجود داده های زیادی برای مدیریت، می تواند یک کار غیرقابل حل به نظر برسد.

داده‌کاوی به کسب‌وکارها فرصتی می‌دهد تا با درک گذشته و حال و انجام پیش‌بینی‌های دقیق در مورد آنچه در آینده اتفاق می‌افتد، عملیات را برای محتمل‌ترین آینده بهینه کنند.

داده کاوی با افزایش پتانسیل کشف الگوها، روندها، همبستگی ها و ناهنجاری ها در مجموعه داده ها، مزایای تجاری را فراهم می کند. ترکیبی از تجزیه و تحلیل داده های مرسوم و پیش بینی ممکن است برای بهبود تصمیم گیری تجاری و برنامه ریزی استراتژیک استفاده شود.

شما می توانید از داده کاوی برای حل تقریباً هر مشکل تجاری که شامل داده است استفاده کنید، از جمله:

• افزایش درآمد
• درک بخش ها و ترجیحات مشتری
• به دست آوردن مشتریان جدید
• بهبود فروش متقابل و افزایش فروش
• حفظ مشتریان و افزایش وفاداری
• افزایش ROI از کمپین های بازاریابی
• کشف و جلوگیری از تقلب
• شناسایی ریسک های اعتباری
• نظارت بر عملکرد عملیاتی

از طریق استفاده از تکنیک‌های داده کاوی، تصمیم‌گیری‌ها می‌توانند بر اساس هوش تجاری واقعی به جای واکنش‌های غریزی یا درونی باشند و نتایج ثابتی را ارائه دهند که کسب‌وکارها را از رقبا جلوتر نگه می‌دارد.

از آنجایی که فناوری‌های پردازش داده در مقیاس بزرگ مانند یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی به آسانی در دسترس هستند، شرکت‌ها اکنون می‌توانند این فرآیندها را خودکار کنند تا در عرض چند ترابایت داده در چند دقیقه یا چند ساعت، به جای روزها یا هفته‌ها، کاوش کنند و به آن‌ها کمک کند تا نوآوری کنند و سریع‌تر رشد کنند.

مزایای خاص داده کاوی شامل موارد زیر است:

بازاریابی و فروش مؤثرتر: داده کاوی به بازاریابان کمک می کند رفتار و ترجیحات مشتری را بهتر درک کنند که آن‌ها را قادر می سازد تا کمپین های بازاریابی و تبلیغات هدفمند ایجاد کنند. به طور مشابه، تیم های فروش می توانند از نتایج داده کاوی برای بهبود نرخ تبدیل سرنخ و فروش محصولات و خدمات اضافی به مشتریان فعلی استفاده کنند.

خدمات بهتر به مشتریان به لطف داده‌کاوی: شرکت‌ها می‌توانند مشکلات بالقوه خدمات مشتری را سریع‌تر شناسایی کنند و اطلاعات به‌روز را در اختیار نمایندگان مرکز تماس قرار دهند تا از آن‌ها در تماس‌ها و چت‌های آنلاین با مشتریان استفاده کنند.

بهبود مدیریت زنجیره تأمین سازمان‌ها: می‌توانند روندهای بازار را شناسایی کرده و تقاضای محصول را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا موجودی کالاها و منابع را بهتر مدیریت کنند. مدیران زنجیره تأمین همچنین می توانند از اطلاعات داده کاوی برای بهینه سازی انبارداری، توزیع و سایر عملیات لجستیکی استفاده کنند.

افزایش زمان تولید استخراج داده‌های عملیاتی از حسگرهای ماشین‌های تولیدی و سایر تجهیزات صنعتی: از برنامه‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده برای شناسایی مشکلات احتمالی قبل از وقوع پشتیبانی می‌کند و به جلوگیری از خرابی برنامه‌ریزی نشده کمک می‌کند.

مدیریت ریسک قوی تر: مدیران ریسک و کسب‌وکار می‌توانند ریسک‌های مالی، حقوقی، امنیت سایبری و سایر ریسک‌های یک شرکت را بهتر ارزیابی کنند و برای مدیریت آن‌ها برنامه‌ریزی کنند.

هزینه های پایین تر: داده کاوی از طریق کاهش افزونگی و اتلاف در مخارج شرکت و کارایی عملیاتی در فرآیندهای تجاری  به صرفه جویی در هزینه کمک می کند.

در نهایت، ابتکارات داده کاوی می تواند منجر به درآمد و سود بیشتر و همچنین مزیت های رقابتی شود که شرکت ها را از رقبای تجاری خود متمایز می کند.

نمونه های صنعت داده کاوی

تکنیک های داده کاوی به طور گسترده ای در بین تیم های هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده پذیرفته شده است و به آن‌ها کمک می کند تا دانش را برای سازمان و صنعت خود استخراج کنند. نمونه هایی از کاربرد های داده کاوی عبارتند از:

خرده فروشی: خرده‌فروشان آنلاین داده‌های مشتری و سوابق جریان کلیک اینترنتی را استخراج می‌کنند تا به آن‌ها کمک کنند کمپین‌های بازاریابی، تبلیغات و پیشنهادات تبلیغاتی را برای خریداران فردی هدف قرار دهند. داده‌کاوی و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده همچنین موتورهای  پیشنهادی را قوت می‌بخشد که فعالیت‌های مدیریت موجودی و زنجیره تأمین و همچنین خریدهای احتمالی را به بازدیدکنندگان وب‌سایت توصیه می‌کنند.

خدمات مالی: از ابزارهای داده کاوی شرکت های کارت اعتباری و بانک ها برای شناسایی تراکنش های متقلبانه، ساخت مدل های ریسک مالی و درخواست های وام و اعتبار استفاده می کنند. داده کاوی همچنین نقش کلیدی در بازاریابی و شناسایی فرصت های بالقوه افزایش فروش با مشتریان فعلی دارد.

بیمه: بیمه‌گران برای کمک به قیمت‌گذاری سیاست‌های بیمه و تصمیم‌گیری در مورد تأیید برنامه‌های سیاست، از جمله مدل‌سازی ریسک و مدیریت برای مشتریان احتمالی، به داده‌کاوی متکی هستند.

ساخت: کاربردهای داده کاوی برای تولیدکنندگان شامل تلاش برای بهبود زمان و کارایی عملیاتی در کارخانه های تولید، عملکرد زنجیره تأمین و ایمنی محصول است.

سرگرمی: سرویس‌های استریم داده‌کاوی را انجام می‌دهند تا آنچه را که کاربران تماشا می‌کنند یا گوش می‌دهند و توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده بر اساس عادات تماشا و شنیدن افراد ارائه دهند.

مراقبت های بهداشتی: داده کاوی به پزشکان در تشخیص شرایط پزشکی، درمان بیماران و تجزیه و تحلیل اشعه ایکس و سایر نتایج تصویربرداری پزشکی کمک می کند. تحقیقات پزشکی نیز به شدت به داده کاوی، یادگیری ماشینی و سایر اشکال تجزیه و تحلیل بستگی دارد.

فروش و بازاریابی: شرکت ها حجم عظیمی از داده ها را در مورد مشتریان و مشتریان بالقوه خود جمع آوری می کنند. با مشاهده جمعیت‌شناسی مصرف‌کننده و رفتار کاربران آنلاین، شرکت‌ها می‌توانند از داده‌ها برای بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی، بهبود بخش‌بندی، پیشنهادات فروش متقابل و برنامه‌های وفاداری مشتری استفاده کنند و در تلاش‌های بازاریابی بازدهی بیشتری را به همراه داشته باشند. تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده انتظارات  تیم ها با ذی نفعان خود را مشخص می کنند و نیز ارائه دهنده تخمین بازدهی از هرگونه افزایش یا کاهش در سرمایه‌گذاری بازاریابی هستند.

تحصیلات: مؤسسات آموزشی برای درک جمعیت دانش‌آموزی خود و همچنین محیط‌های مساعد؛ شروع به جمع‌آوری داده‌ها در جهت بهبود عملکرد و روند فعالیت خود کرده‌اند. با ادامه انتقال دوره ها به پلتفرم های آنلاین، آن‌ها می توانند از ابعاد و معیارهای مختلفی برای مشاهده و ارزیابی عملکرد استفاده کنند؛ مانند: ضربه زدن به کلید، نمایه های دانشجویی، کلاس ها، دانشگاه ها، زمان صرف شده و… .

حمل و نقل: ایمنی محرک اصلی داده کاوی در صنعت حمل و نقل است. شهرها و جوامع می توانند مطالعات ترافیکی را برای تعیین شلوغ ترین جاده ها و تقاطع ها انجام دهند و نهادهای حمل و نقل عمومی می توانند داده ها را استخراج کنند تا شلوغ ترین مناطق و زمان سفر خود را درک کنند.

بهینه سازی عملیاتی: فرآیند کاوی از تکنیک های داده کاوی برای کاهش هزینه ها در عملکردهای عملیاتی استفاده می کند و سازمان ها را قادر می سازد کارآمدتر کار کنند. این فرایند به بهبود تصمیم گیری در بین رهبران کسب و کار و شناسایی تنگناهای پرهزینه  کمک کرده است.

تشخیص تقلب: با وجود اینکه بینش ارزشمندی برای تیم ها از طریق الگوهای مکرر در داده ها فراهم می شود، مشاهده ناهنجاری های داده به شرکت ها در کشف تقلب کمک می کند. در حالی که این یک مورد استفاده شناخته شده در بانک ها و سایر مؤسسات مالی است، شرکت های مستقر در SaaS نیز شروع به اتخاذ این روش ها برای حذف حساب های کاربری جعلی از مجموعه داده های خود کرده اند.

داده کاوی در مقایسه تجزیه و تحلیل داده و انبار داده

داده کاوی گاهی اوقات به عنوان مترادف با تجزیه و تحلیل داده در نظر گرفته می شود؛ اما عمدتاً به عنوان یک جنبه خاص از تجزیه و تحلیل داده ها در نظر گرفته می شود که تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ را برای کشف اطلاعاتی که در غیر این صورت قابل شناسایی نبود، خودکار می کند. سپس این اطلاعات می تواند در فرآیند علم داده و سایر برنامه های کاربردی BI و تجزیه و تحلیل استفاده شود.

انبار داده با ارائه مخازن برای مجموعه داده ها از تلاش های داده کاوی پشتیبانی می کند. به طور سنتی، داده‌های تاریخی در انبارهای داده سازمانی یا بازارهای داده کوچک‌تر که برای واحدهای تجاری منفرد یا برای نگهداری زیرمجموعه‌های خاصی از داده‌ها ساخته شده‌اند، ذخیره می‌شوند. با این حال، اکنون برنامه های داده کاوی اغلب توسط دریاچه های داده ارائه می شوند که هم داده های تاریخی و هم داده های جریانی را ذخیره می کنند و بر اساس پلتفرم های کلان داده مانند Hadoop و Spark، پایگاه های داده NoSQL یا سرویس های ذخیره سازی اشیاء ابری هستند.

مفاهیم علوم کامپیوتر

بهتر است، شما با برخی از اصطلاحات رایج علوم کامپیوتر آشنا شوید که نحوه تعامل برنامه ها و الگوریتم های مختلف با داده ها را برای ارائه بینش معنی دار توضیح می دهند.

هوش مصنوعی (AI): با فناوری مدرن، سیستم‌های خودکار می‌توانند فعالیت‌های تحلیلی را انجام دهند که قبلاً تنها با استفاده از هوش انسانی امکان‌پذیر بود. این فعالیت ها می تواند شامل مواردی مانند برنامه ریزی، یادگیری، استدلال و حل مسئله باشد. وقتی صحبت از داده کاوی می شود، این به استفاده از یک برنامه کامپیوتری برای شناسایی روندهای معنی دار در داده ها اشاره دارد.

یادگیری ماشینی (ML): اولین کامپیوترها به یک برنامه صریح نیاز داشتند تا آن ها را در هر فرآیند، گام به گام آموزش دهد؛ اما فرض بر این است که برنامه نویس قبل از هر سناریویی که ممکن است پیش بیاید، آگاه است. اخیراً، برنامه‌نویسان از احتمالات آماری برای نوشتن الگوریتم‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند که به رایانه‌ها توانایی «یادگیری» و تطبیق بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد.

پردازش زبان طبیعی (NLP): بسیاری از منابع داده با ارزش، مانند رسانه های اجتماعی، به راحتی به زمینه های ساده تقسیم نمی شوند. پردازش زبان طبیعی یکی از ویژگی‌های هوش مصنوعی است که به برنامه رایانه‌ای توانایی «خواندن» و درک منابع داده‌های معمولی یا بدون ساختار را می‌ دهد.

تحلیل داده ها: تجزیه و تحلیل داده ها بر تبدیل داده ها به اطلاعات مفید متمرکز است. این شامل فرآیندهای جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل، تفسیر و تجسم داده‌ها است که کسب‌وکارها سپس از آن برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده می‌کنند. به طور کلی، همه روزانه تجزیه و تحلیل داده ها را انجام می دهند. اگر 15 دقیقه زودتر از دیروز به محل کار می روید زیرا ترافیک سنگین بود، این یک مثال ساده از تجزیه و تحلیل داده ها در عمل است.

علم داده: علم داده حوزه وسیع تری است که شامل تجزیه و تحلیل، آمار، یادگیری ماشین و غیره می شود. علم داده نحوه کار با داده ها را بررسی می کند؛ از جمع آوری و ذخیره آن گرفته تا پردازش و تجزیه و تحلیل آن ها.

دانشمندان داده دارای مهارت های قوی در آمار و برنامه نویسی کامپیوتری همراه با دانش عمیق از صنایعی هستند که در آن کار می کنند.

آینده داده کاوی

ما در دنیایی از داده ها زندگی می کنیم؛ حجمی از داده هایی را که ایجاد، کپی، استفاده و ذخیره می کنیم به طور تصاعدی در حال افزایش است. ما قبلاً از آستانه ایجاد 1.7 مگابایت اطلاعات جدید در هر ثانیه برای هر انسان روی کره زمین عبور کرده ایم.

این به آن معناست که آینده برای داده کاوی و علم داده روشن است. با داده‌های زیادی که باید مرتب کنیم، به روش‌ها و مدل‌های پیچیده‌تری نیاز داریم تا بینش‌های معنی‌داری به دست آوریم و به تصمیم‌گیری تجاری کمک کنیم.

درست همان طور که تکنیک‌های استخراج به دلیل پیشرفت در فناوری تکامل یافته و بهبود یافته ‌اند، فناوری‌هایی نیز برای استخراج بینش ارزشمند از داده‌ها وجود دارد. زمانی، تنها سازمان‌هایی مانند ناسا می‌توانستند از ابررایانه‌های خود برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده کنند؛ هزینه ذخیره‌سازی و محاسبه داده‌ها بسیار زیاد بود. اکنون، شرکت‌ها انواع کارهای جالب را با یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق با دریاچه‌های داده مبتنی بر ابر انجام می‌دهند.

به عنوان مثال، اینترنت اشیا (IoT) و فناوری پوشیدنی، افراد و دستگاه‌ها را به ماشین‌های تولید داده تبدیل کرده است که می‌توانند بینش نامحدودی درباره افراد و سازمان‌ها به دست آورند؛ اگر شرکت‌ها بتوانند داده‌ها را با سرعت کافی جمع‌آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل کنند.

تا سال 2020، بیش از 20 میلیارد دستگاه متصل در اینترنت اشیا وجود داشت. داده های تولید شده توسط این فعالیت در فضای ابری در دسترس خواهد بود و نیاز فوری به ابزارهای تجزیه و تحلیل انعطاف پذیر و مقیاس پذیر ایجاد می کند که می تواند انبوهی از اطلاعات را از مجموعه داده های متفاوت مدیریت کند.

با سرازیر شدن داده‌ها از فروش، بازاریابی، وب، سیستم‌های تولید و موجودی و موارد دیگر، راه‌حل‌های تحلیلی مبتنی بر ابر، دسترسی به داده‌ها و منابع محاسباتی عظیم را برای سازمان‌ها کاربردی‌تر و مقرون‌ به‌ صرفه‌ تر می‌کنند. رایانش ابری به شرکت‌ها کمک می‌کند تا به جمع‌آوری داده‌ها، گردآوری و آماده‌سازی آن داده‌ها سرعت ببخشند، سپس آن‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و برای بهبود نتایج بر اساس آن عمل کنند.

ابزارهای داده کاوی منبع باز همچنین سطوح جدیدی از قدرت و چابکی را در اختیار کاربران قرار می دهند، به گونه ای که بسیاری از راه حل های سنتی نمی توانند نیازهای تحلیلی را برآورده کنند و جوامع تحلیلگران و توسعه دهندگان گسترده ای را ارائه می دهند که کاربران می توانند در پروژه ها به اشتراک بگذارند و با آن‌ها همکاری کنند. علاوه بر این، فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی اکنون تقریباً برای هر سازمانی با افراد، داده‌ها و ابزار مناسب در دسترس است.

در نتیجه

به هر نحوی زندگی و دنیای ما با داده ها گره خورده است و درک نحوه استفاده صحیح از آن‌ها کلید موفقیت در امور مالی، تجارت، آموزش و حتی ورزش و سرگرمی است. با توجه به تکامل تکنولوژی رشد داده‌های بزرگ و ذخیره‌سازی، پذیرش تکنیک‌های داده کاوی در طی چند دهه اخیر شتاب گرفته است و برای شرکت‌ها با تبدیل داده‌ های خام خود به دانش مفید کاربردی و حائز اهمیت است. با این حال، علی‌رغم این واقعیت که این فناوری به طور مداوم برای مدیریت داده‌ها در مقیاس بزرگ تکامل می‌یابد، اما بسیاری همچنان با چالش‌هایی در زمینه مقیاس‌پذیری و اتوماسیون مواجه هستند.

امیدوارم که مقاله امروز برایتان حاوی مطالب مفید و مورد نیازتان واقع شده باشد؛ ما سعی کردیم نگاهی اجمالی به این موضوع داشته باشیم. اگر در این زمینه ابهام و سؤالی داشتید با ما در بخش نظرات به اشتراک بگذارید.

با تشکر.