التنقيب عن الذهب في البيانات: دليل لعملية وتقنيات تنقيب البيانات

في عالم اليوم القائم على البيانات، أصبح مصطلح تنقيب البيانات محط اهتمام واسع، خاصة في مجالات الأعمال الحديثة والمنظمات، مثل قطاعات التجزئة والرعاية الصحية. يشبه هذا المجال عملية التنقيب عن الذهب، حيث تتضمن عملية تنقيب البيانات البحث في كميات ضخمة من المعلومات لاستخراج رؤى قيمة يمكن أن تساعد بشكل كبير في اتخاذ القرارات والتخطيط في المؤسسات. يقدم برنامج تدريب علوم البيانات في الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير جميع المهارات اللازمة للأداء بشكل جيد في الصناعات القائمة على البيانات.

ما هو تنقيب البيانات؟

تنقيب البيانات هو دمج لعلوم الكمبيوتر والرياضيات، يهدف إلى جمع المعلومات المفيدة من مجموعات البيانات الكبيرة. بعبارة أخرى، يشير إلى استخدام النماذج الرياضية المتقدمة لمعالجة البيانات. كما يسهم تنقيب البيانات في تمكين الشركات والباحثين من اتخاذ قرارات جيدة، حيث يساعد هذا الأسلوب في تحديد أنماط البيانات. فعلى سبيل المثال، قد يكشف التنقيب في بيانات قطاع التجزئة عن سلوك الشراء لدى المستهلكين، بينما قد يوضح في قطاع الصحة العوامل المسببة لبعض الأمراض.

كيفية عمل عملية تنقيب البيانات

تتضمن عملية تنقيب البيانات عدة مراحل تؤدي إلى الهدف النهائي المتمثل في استخراج رؤى من البيانات الخام المتاحة. إليكم خطوات لفهم كيفية عمل هذه العملية:

جمع البيانات والتحضير:

يتطلب تنقيب البيانات تجميع كميات كبيرة من البيانات التي قد تشمل قواعد بيانات أو مستودعات بيانات أو حتى بيانات في الوقت الفعلي. ثم يتم معالجتها بشكل مسبق لتنقية الأخطاء والتناقضات، مما يجعل البيانات جاهزة للتحليل.

تحويل البيانات:

عادةً ما تكون البيانات الخام غير منظمة بشكل جيد للتحليل بسبب ثرائها وتنوعها، لذا يلعب تحويل البيانات دورًا هامًا. تتضمن هذه المرحلة معالجة البيانات بطريقة تغير مستويات القياس وتقلل من عدد المتغيرات، مع التركيز فقط على الخصائص ذات الصلة.

استكشاف البيانات:

بعد تنظيف وتحويل البيانات، يتم تحليلها للتعرف على بنيتها. هذه المرحلة هي دراسة استكشافية تُجرى بطرق إحصائية بسيطة لفحص الأنشطة أو الشذوذ أو الأنماط الأولية.

النمذجة:

في هذه المرحلة، يتم تطبيق نماذج مختلفة على البيانات. وتشمل تقنيات التنقيب الشائعة النماذج التصنيفية، وتقنية التجميع، وتحليل الانحدار. ويتم اختيار النموذج المناسب اعتمادًا على خصائص البيانات وطبيعة التحليل المطلوب.

تقييم الأنماط:

يتم بعد ذلك تحليل النتائج لتحديد الأنماط المهمة التي تظهر بعد تطبيق النماذج. ليست كل النتائج مهمة، لذلك تتخذ هذه الخطوة لتصفية الأنماط ذات الفائدة المحتملة.

عرض المعرفة:

الخطوة الأخيرة هي عرض النتائج بطريقة يسهل على المعنيين فهمها، من خلال استخدام الرسوم البيانية والتقارير المفصلة، بهدف تعزيز عملية اتخاذ القرارات التنظيمية.

7 تقنيات لتنقيب البيانات

يشتمل تنقيب البيانات على تقنيات مختلفة، توفر كل منها أساليب متميزة للتحليل. إليكم سبع تقنيات شائعة في هذا المجال:

التصنيف:

تعمل تقنية التصنيف على تصنيف البيانات في فئات محددة مسبقًا، وتستخدم على سبيل المثال في تصفية الرسائل الإلكترونية عن طريق تصنيفها كـ "بريد عشوائي" أو "غير عشوائي".

التجميع:

يعمل التجميع على تحديد نقاط البيانات المتشابهة في مجموعة واحدة دون أن تكون هناك تسميات مسبقة كما في التصنيف. يستخدم في التسويق لتجميع العملاء ذوي سلوكيات الشراء المتشابهة.

تحليل الانحدار:

يوفر تحليل الانحدار تقديرًا للعلاقة بين متغيرين، ويستخدم على نطاق واسع في التنبؤ بالقيم، مثل المبيعات وتطور السوق.

تعلم قواعد الربط:

يساعد التعلم من خلال الربط في تحديد العلاقات بين المتغيرات، ويستخدم في تحليل سلة السوق لمعرفة المنتجات التي يتم شراؤها معًا.

اكتشاف الشذوذ:

تساعد تقنية اكتشاف الشذوذ في تحديد الأنماط غير المتوقعة، مثل الاحتيال في العمليات المالية، وهي أساسية في مجالات مثل التمويل والأمن السيبراني.

الأنماط التسلسلية:

توضح الأنماط التسلسلية كيفية تتابع حدث معين بحدث آخر، مما يساعد الشركات على التنبؤ بسلوك العملاء.

الأشجار القرارية:

تتعامل الأشجار القرارية مع مهام التصنيف والانحدار، وتستخدم في الحالات التي تتطلب عرضًا مرئيًا واضحًا.

5 فوائد لتنقيب البيانات عبر الصناعات

يقدم تنقيب البيانات قيمة هائلة في مختلف القطاعات:

• قطاع التجزئة: يساعد في تحليل سلة السوق وتخصيص العروض الترويجية، مما يمكّن تجار التجزئة من التنبؤ باحتياجات العملاء وتصميم برامج ولاء فعالة.

• الرعاية الصحية: يركز تنقيب البيانات على تحديد العوامل المؤثرة في الأمراض وتحسين الرعاية الصحية.

• التمويل: يستخدم في كشف الاحتيال وتقييم مخاطر الائتمان، ما يسهل على البنوك اتخاذ قرارات إقراض سليمة.

• الاتصالات: تستخدمه شركات الاتصالات لتحليل تسرب العملاء وجودة الخدمة من منظور العميل.

• التصنيع: يعزز تنقيب البيانات ضمان الجودة والصيانة من خلال تحديد العيوب وتقليل الهدر.

4 تحديات في تنقيب البيانات

رغم فوائد تنقيب البيانات، إلا أنه يواجه بعض التحديات:

• جودة البيانات: قد تكون البيانات ذات جودة منخفضة مما يؤدي إلى استنتاجات غير دقيقة.

• مخاوف الخصوصية: تتطلب القوانين المتقدمة مثل GDPR استخدام البيانات بطريقة صحيحة لحماية الخصوصية.

• تعقيد البيانات: قد تصبح العملية صعبة بسبب الحجم الكبير للبيانات أو عدم انتظامها، خاصة في البيانات غير المهيكلة.

• صعوبة التفسير: تقنيات تنقيب البيانات قد تكون معقدة، لذا يجب تبسيط الأفكار للمستفيدين منها.

في الختام

يعد تنقيب البيانات عملية مفيدة للغاية، تتيح تحويل مجموعات البيانات الضخمة إلى رؤى قيمة تخدم المنظمات. تعكس تقنيات هذا المجال أهميته في السياق المعاصر المعتمد على البيانات، إذ يمكنه الكشف عن كنوز ثمينة تسهم في الابتكار، وزيادة الإنتاجية، واتخاذ القرارات الجيدة عبر مختلف الصناعات.