داده کاوی یا Data Mining چیست؟

به تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید دیتا ماینینگ یا داده کاوی می‌گویند. تدوین استراتژی‌های بازاریابی، فروش بیشتر و کاهش هزینه‌ها از فواید داده کاوی است.

داده کاوی یا Data Mining چیست؟
لیست مطالبی که در این مقاله می خوانید:

Data Mining چیست؟

دیتا کاوی (Data Mining) فرآیندی است که توسط شرکت‌ها برای تبدیل دیتاهای خام به اطلاعات مفید انجام می‌شود. این موضوع، مفهوم جدیدی نیست که با حضور فضای دیجیتال پدید آمده باشد. دیتا کاوی بیش از یک قرن است که وجود داشته اما در دهه 1930 بیشتر موردتوجه عمومی قرار گرفت. یکی از اولین نمونه‌های Data Mining در سال 1936 رخ داد، زمانی که آلن تورینگ ماشین محاسباتی خود را معرفی کرد که می‌توانست محاسباتی مشابه کامپیوترهای امروزی را انجام دهد. در این مقاله همراه ما باشید تا با مفهوم دیتا ماینینگ و چگونگی آن آشنا شویم.

ما از زمان آلن تورینگ به بعد راه زیادی را پیموده‌ایم؛ این روزها کسب‌وکارها با استفاده از برخی نرم‌افزارها به پردازش دسته‌ای اطلاعات پرداخته تا بتوانند درباره مشتریان خود اطلاعات بیشتری کسب کنند. هدف از انجام این کار، تدوین استراتژی‌های بازاریابی مؤثر بوده تا منجر به فروش بیشتر شده و هزینه‌ها را کاهش دهند.

دیتا ماینینگ فرآیند تجزیه‌وتحلیل حجم عظیمی از اطلاعات برای کشف هوش تجاری بوده که به شرکت‌ها در حل مشکلات، کاهش خطرات و استفاده از فرصت‌های جدید کمک می‌کند. این شاخه از علم اطلاعات یعنی همان Data Mining، نام خود را از شباهت بین جستجوی اطلاعات ارزشمند در یک پایگاه داده بزرگ (Data) و عمل استخراج سنگ معدن (Mining) گرفته است.

دیتا کاوی می‌تواند به سؤالات بیزینسی پاسخ دهد که اگر بخواهیم آن‌ها را به‌صورت دستی حل کنیم، زمان زیادی صرف خواهد شد. ممکن است کاربران الگوها، روندها و روابطی را بدون داده‌کاوی از دست بدهند اما دیتاماینینگ، با استفاده از طیف وسیعی از تکنیک‌های آماری برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به روش‌های مختلف این اطلاعات را قابل دستیابی‌ می‌نماید. کاربران می‌توانند این یافته‌ها را برای پیش‌بینی آنچه در آینده اتفاق می‌افتد به‌کارگیرند و برای تأثیرگذاری بر نتایج کسب‌وکار اقدام کنند.

Data Mining در بسیاری از زمینه‌های تجارت و تحقیقات از جمله فروش و بازاریابی، توسعه محصول، مراقبت‌های بهداشتی و آموزش استفاده می‌شود. زمانی که داده‌کاوی به‌درستی مورداستفاده قرار گیرد، می‌تواند مزیت رقابتی بزرگی نسبت به رقبا ایجاد کند؛ زیرا شما را قادر می‌سازد تا در مورد مشتریان بیشتر اطلاعات کسب کنید. کسب اطلاعات بیشتر باعث می‌شود تا استراتژی‌های بازاریابی مؤثری ایجاد کرده و در حین افزایش درآمد، هزینه‌های خود را هم کاهش دهید.

دیتا ماینینگ شامل کاوش و آنالیز حجم زیادی اطلاعات برای جمع‌آوری الگوها و روندهای معنادار است. می‌توان از این اطلاعات جمع‌آوری شده به روش‌های مختلفی مانند بازاریابی پایگاه داده، مدیریت ریسک، تشخیص کلاه‌برداری، فیلتر کردن ایمیل‌های اسپم یا حتی برای تشخیص احساسات یا نظرات کاربران استفاده کرد.

فرآیند Data Mining به پنج مرحله مختلف تقسیم می‌شود:

  1. ابتدا شرکت‌ها این دیتاها را جمع‌آوری و ذخیره‌سازی می‌کنند.
  2. در مرحله بعد این داده‌های ذخیره شده را چه در سرورهای داخلی چه در سرورهای خارجی به فضای ابری انتقال داده و مدیریت می‌کنند.
  3. در مرحله سوم تحلیل گران کسب‌وکار، تیم‌های مدیریتی و متخصصان فناوری اطلاعات به دیتا دسترسی داشته و نحوه سازماندهی آن‌ها را تعیین می‌کنند.
  4. سپس نرم‌افزار طبقه‌بندی اطلاعات، این داده‌ها را بر اساس نتایج کاربران مرتب می‌کند.
  5. در مرحله آخر، کاربر نهایی این اطلاعات را در یک قالب ساده مانند نمودار یا جدول دسته‌بندی کرده و به مدیران بازاریابی ارائه می‌دهد.

دیتاها در قالب‌های متعددی با سرعت و حجم بی‌سابقه‌ای به کسب‌وکارها سرازیر می‌شوند. کسب‌وکار مبتنی بر داده، دیگر یک گزینه به شمار نمی‌رود. موفقیت کسب‌وکارها بستگی به این دارد که شما با چه سرعتی می‌توانید معانی بیگ دیتا را کشف کرده و از آن‌ها در تصمیم‌گیری‌ها و فرآیندهای تجاری استفاده کنید و اقدامات بهتری را در سرتاسر شرکت خود انجام دهید. بااین‌حال حجم داده‌های زیادی که باید مدیریت شوند کار را بسیار سخت می‌کنند.

دیتا کاوی به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا با درک گذشته و حال و پیش‌بینی‌های دقیق در مورد آنچه در آینده اتفاق می‌افتد، در تصمیم‌گیری‌های آتی بهتر عمل کنند. به‌عنوان‌مثال Data Mining می‌تواند به شما بگوید که بر اساس پروفایل‌های مشتریان قبلی، احتمالاً کدام افراد می‌توانند به مشتریان سودآوری تبدیل شوند و کدام گروه به‌احتمال‌زیاد به پیشنهادها ویژه شما پاسخ مثبت می‌دهند. با این آگاهی، می‌توانید با ارائه پیشنهاد خود به آن دسته از مشتریانی که می‌دانید به شما پاسخ مثبت می‌دهند و تبدیل به مشتریان ارزشمندی می‌شوند، بازگشت سرمایه (ROI) خود را افزایش دهید.

شما می‌توانید از دیتا کاوی تقریباً برای حل هر مشکل تجاری که مبتنی بر دیتا و آمارها بوده استفاده کنید، از جمله:

  • افزایش درآمد
  • درک تقسیم‌بندی‌ها و ترجیحات مشتری
  • به دست آوردن مشتریان جدید
  • بهبود فروش متقابل و افزایش فروش
  • حفظ مشتریان و افزایش وفاداری
  • افزایش ROI از کمپین‌های بازاریابی
  • شناسایی کلاه‌برداری
  • شناسایی ریسک‌های اعتباری
  • نظارت بر عملکرد عملیاتی

از طریق استفاده از تکنیک‌های داده کاوی،‌ تصمیم‌گیری‌ها می‌توانند مبتنی بر هوش تجاری واقعی باشند و نتایج ثابتی را ارائه دهند که کسب‌وکارها را از سایر رقبایشان جلوتر نگه دارند. ازآنجایی‌که فناوری‌های پردازش دیتا در مقیاس بزرگ مانند ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی به‌آسانی در دسترس هستند، شرکت‌ها اکنون می‌توانند به‌جای روزها و هفته‌ها، با استفاده از چند ترابایت داده در عرض چند دقیقه یا چند ساعت این کاوش را انجام دهند.

نرم‌افزارهای Data mining روابط و الگوهای موجود در دیتاها را بر اساس درخواست کاربران خود که همان صاحبان کسب‌وکارها هستند، تجزیه‌وتحلیل می‌کنند. به‌عنوان‌مثال، یک شرکت می‌تواند از نرم‌افزار دیتا کاوی برای ایجاد طبقه‌بندی اطلاعاتی استفاده کند. برای اینکه مفهوم برایتان واضح شود، تصور کنید یک رستوران می‌خواهد از دیتا ماینینگ استفاده کند تا مشخص شود چه زمانی باید غذاهای ویژه و خاص خود را ارائه دهد. اطلاعاتی که جمع آورده کرده را بررسی می‌کند و یک طبقه‌بندی دقیق بر اساس زمان بازدید مشتریان و آنچه سفارش می‌دهند ایجاد کند.

در موارد دیگر متخصصان Data Mining گروهی از اطلاعات را بر اساس روابط منطقی پیدا کرده یا به دسته‌بندی‌ها و الگوهای متوالی نگاه می‌کنند تا در مورد روند رفتار مصرف‌کننده نتیجه‌گیری کنند.

ذخیره‌سازی یکی از جنبه‌های مهم دیتا کاوی است. ذخیره‌سازی زمانی انجام می‌شود که شرکت‌ها دیتای خود را در یک پایگاه داده یا نرم‌افزار جمع‌آوری می‌کنند. با ذخیره‌سازی اطلاعات یک سازمان ممکن است بخش‌هایی از دیتا را برای کاربران خاص خود تجزیه‌وتحلیل کرده و مورداستفاده قرار دهند. صرف‌نظر از نحوه سازماندهی دیتاها توسط کسب‌وکارها و سایر نهادها، می‌توان از آن برای پشتیبانی از فرآیندهای تصمیم‌گیری مدیریتی استفاده نمود.

یکی از سودآورترین کاربردهای داده کاوی، شبکه‌های اجتماعی هستند. پلتفرم‌هایی مانند فیس‌بوک، تیک تاک، اینستاگرام و توئیتر مجموعه‌ای از دیتاها را در مورد کاربران خود جمع‌آوری می‌کنند تا در مورد نظرات و سلیقه آن‌ها برای اهداف تبلیغاتی استفاده کنند. با توجه به اینکه یک کاربر چه صفحات و کالاهایی را بیشتر دنبال می‌کند، تبلیغات مشابه آن را برایش ارسال می‌کنند. همچنین از این دیتاها برای تأثیرگذاری بر رفتار کاربران و تغییر نظر آن‌ها استفاده خواهد شد، چه برای انتخاب یک محصول خاص باشد، چه تغییر در نظر و رأی فرد، همگی می‌تواند موردسنجش و تغییر واقع شود.

دیتا کاوی در رسانه‌های اجتماعی با چندین گزارش مورد افشاگری واقع شده که نشان می‌دهد دیتاهای کاربران تا چه حد می‌تواند هدف تصمیمات غیراخلاقی باشد. رسوایی بزرگ کمبریج آنالیتیکا یکی از نمونه‌های استفاده غیراخلاقی از دیتا کاوی است. در مارس 2018 نیویورک تایمز گزارش داد که این شرکت بدون اجازه از اطلاعات شخصی آنلاینی که برای اهداف آکادمیک و تحقیقاتی جمع‌آوری شده بود، در کارزارهای سیاسی استفاده کرده است. این موضوع نخستین بار توسط کریستوفر وایلی یکی از کارکنان پیشین این شرکت مطرح شد. بر اساس گزارش‌ها، اطلاعات شخصی بیش از 87 میلیون کاربر فیس‌بوک به شیوه‌ای غیرقانونی در اختیار شرکت مشاوره سیاسی کمبریج آنالیتیکا قرار گرفته است. 97 درصد این کاربران ساکن ایالات متحده و 16 میلیون نفر ساکن کشورهای دیگر از جمله بریتانیا بوده‌اند. این شرکت مشاوره سیاسی از این اطلاعات برای انتخابات ریاست جمهوری ایالات متحده آمریکا در سال 2016 به نفع دونالد ترامپ استفاده کرده است.

فروشگاه‌های مواد غذایی از شناخته‌شده‌ترین شرکت‌هایی هستند که از تکنیک داده‌کاوی استفاده می‌کنند. بسیاری از سوپرمارکت‌ها کارت‌های رایگان را در اختیار خریداران وفادار خود قرار می‌دهند که به آن‌ها امکان دسترسی به اجناس تخفیف‌دار را می‌دهد. این کارت‌ها به فروشگاه‌ها این امکان را می‌دهند که افراد را ردیابی کرده تا ببینند چه کسی، در چه زمانی و به چه قیمتی یک کالا را خریداری کرده‌اند. پس از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، فروشگاه‌ها می‌توانند از این اطلاعات برای ارائه کوپن‌هایی که با هدف ایجاد عادات خرید در مشتریان می‌شود، استفاده کنند. در این صورت می‌دانند که چه کالایی را در چه زمانی تخفیف داده و چه زمانی به قیمت کامل به فروش برسانند. فرآیندهای دیتا کاوی برای ساخت مدل‌های ماشین لرنینگی استفاده شده که برنامه‌های کاربردی از جمله فناوری موتورهای جستجو و برنامه‌های توصیه وب‌سایت را تقویت می‌کنند.

یک پروژه معمولی Data Mining با پرسیدن سؤال بیزینسی مناسب،‌ جمع‌آوری دیتاهای کافی برای پاسخ به آن سوال‌ها و آماده‌سازی دیتا برای تجزیه‌وتحلیل شروع می‌شود. موفقیت در مراحل بعدی به نتایج مراحل قبلی بستگی دارد؛ بنابراین کیفیت پایین دیتا منجر به نتایج ضعیف در آینده خواهد شد. برای همین است که شخصی که این آنالیزها را انجام می‌دهد باید از کیفیت و صحت داده‌هایی که به‌عنوان ورودی دریافت می‌کند، اطمینان حاصل کند.

متخصصان Data Mining معمولاً با پیروی از یک فرآیند ساختار یافته و قابل تکرار که شامل این شش مرحله بوده به نتایج قابل‌اعتمادی دست پیدا می‌کنند:

  1. درک تجاری: ایجاد درک کامل از پارامترهای پروژه از جمله وضعیت فعلی کسب‌وکارها، هدف تجاری اولیه پروژه و معیارهای موفقیت.
  2. درک داده‌ها: تعیین دیتاهای که برای حل مشکل موردنیاز بوده و جمع‌آوری آن‌ها از همه منابع موجود.
  3. آماده‌سازی دیتا: آماده‌سازی دیتاها در قالب مناسب برای پاسخ به سؤالات بیزینسی، رفع هرگونه مشکل کیفی مانند اطلاعات از بین رفته یا تکراری.
  4. مدل‌سازی: استفاده از الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوهای درون دیتایی.
  5. ارزیابی: تعیین اینکه چگونه نتایج ارائه شده توسط یک مدل معین به دست‌یابی به یک هدف تجاری کمک می‌کند. اغلب یک مرحله تکراری برای یافتن بهترین الگوریتم به‌منظور دستیابی به بهترین نتیجه وجود دارد.
  6. استقرار: در دسترس قرار دادن نتایج پروژه در اختیار تصمیم‌گیرندگان.

در طول این فرآیند همکاری نزدیکی بین کارشناسان این حوزه و متخصصان دیتا کاوی برای درک اهمیت نتایج Data Mining به وجود می‌آید.

دیتا کاوی یا همان Data Mining به بیگ دیتا و فرآیندهای محاسباتی پیشرفته از جمله ماشین لرنینگ و سایر اشکال هوش مصنوعی وابسته است. هدف، یافتن الگوهایی بوده که می‌توانند به استنتاج یا پیش‌بینی مجموعه داده‌های بدون ساختار و عظیم منجر شوند.

اصطلاح دیگری که برای دیتا کاوی مورداستفاده قرار می‌گیرد، KDD است. کاربردهای Data Mining در بخش‌های مالی برای جستجوی الگوها در بازارها تا تلاش دولت‌ها برای شناسایی تهدیدات امنیتی بالقوه را شامل می‌شود. شرکت‌ها و به‌ویژه شرکت‌های آنلاین و رسانه‌های اجتماعی از داده‌کاوی روی کاربران خود برای ایجاد کمپین‌های تبلیغاتی و بازاریابی سودآور که مجموعه خاصی از کاربران را هدف قرار می‌دهد، استفاده می‌کنند.

با پیشرفت هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ شیوه تجزیه‌وتحلیل بیزینس‌ها نیز دچار تغییرات بزرگی شده است. این تغییرات می‌تواند روند دست‌یابی به اطلاعات و آنالیز آن‌ها را ساده‌تر کند. در زمینه Data Mining مباحث و موضوعات بسیاری وجود داشته که به‌طور مفصل اهداف شرکت‌های بزرگ را تشریح می‌کند. یکی از این منابع کتاب ″همه دروغ می‌گویند″ بوده که این موضوع را بسط داده و زمینه‌های تجاری آن را شرح می‌دهد.

نظرات کاربران


 
در حال بارگذاری...

برای مشاهده مطالب بیشتر به آکادمی آذرآنلاین مراجعه کنید

محتوای بیشتری برای بارگذاری وجود ندارید