داده کاوی (Data Mining) چیست؟

داده‌ها برای کسب و کارهای امروزی اهمیت فزاینده‌ای را ایجاد کرده‌اند. سازمان‌ها داده‌های بیشتری را از منابع اطلاعاتی مختلف مانند طراحی وب سایت ها، رسانه‌های اجتماعی، دستگاه‌های تلفن همراه، دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT) و برنامه‌های کاربردی جمع‌آوری می‌کنند. اما کسب و کارها با تمام داده های جمع آوری شده خود چه کاری می‌توانند انجام دهند؟ داده کاوی چندین تکنیک را برای کمک به سازمان‌ها در طبقه‌بندی این داده‌ها و یافتن الگوها یا روابط بین قطعات داده ارائه می‌دهد. با ما همراه باشید تا با استراتژی داده کاوی بیشتر آشنا شویم.

داده کاوی (Data Mining) چیست؟

داده کاوی فرآیند شناسایی الگوها و روابط در مجموعه داده‌ها است. به عبارت ساده، داده کاویبه شرکت‌ها کمک می‌کند تا داده‌های خام را به اطلاعات حیاتی تبدیل کنند. تحلیلگران از طیف وسیعی از تکنیک‌ها و ابزارهای داده کاوی برای پیش بینی روندها و اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر استفاده می‌کنند. این فرآیند اغلب مستلزم استفاده از پلتفرم‌های نرم افزاری است که الگوها را در دسته‌های داده شناسایی میکند. داده کاوی بخشی ضروری از تجزیه و تحلیل داده‌های عمومی است و همچنین یکی از رشته‌های اصلی علم داده است.

داده‌کاوی بیشتر به انبارداری، جمع‌آوری موثر داده‌ها و پردازش کامپیوتری بستگی دارد. شرکت‌ها می‌توانند از این فرآیند برای به دست آوردن بینش در مورد هر چیزی استفاده کنند مشتریان بالقوه آنها چه می‌خواهند بخرند، به چه چیزی علاقه دارند و ...

داده‌کاوی فرآیند تبدیل مقادیر زیادی از مواد خام به اطلاعات قابل استفاده با کمک نرم افزار است. بسته به روش‌های جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های مناسب، می‌توان از داده‌کاوی برای کشف بینش‌هایی استفاده کرد که منجر به استراتژی‌های بازاریابی بهتر، افزایش فروش، کاهش هزینه‌ها و تضاد می‌شود.

علت اهمیت Data Mining

هنگامی که داده‌کاوی به درستی انجام شود، میتواند منبع ارزشمندی باشد که مشاغل در بسیاری از صنایع می‌توانند از آن برای موارد زیر استفاده کنند:

• از رقبای خود پیشی بگیرند.
• یک فرهنگ سازمانی خلاق و نوآور را توسعه دهید.
• به اشتراک‌گذاری سریعتر اطلاعات و دانش در سراسر شرکت
• افزایش همکاری بین بخش‌ها و واحدهای تجاری
• مشارکت، رضایت و حفظ کارکنان را به ارمغان می‌آورد.
• تسریع در تصمیم‌گیری و اجرای پروژه
• خطرات را کنترل کنید.
• بهبود بهره‌وری عملیاتی

گفتنی است که، داده کاوی این فضا را به شما می دهد که مقدار قابل توجهی از هوش تجاری پیشرفته را روی مشتریان خود جمع آوری کنید. شما می توانید از این اطلاعات هم در جهت منافع سازمان و هم به نفع مشتریان خود، برای شخصی سازی و تنظیم تعاملات خود با مشتریان و تقویت تعامل آنها با برند و کسب و کارتان استفاده کنید.

فرآیند داده‌کاوی

به طور کلی، فرآیند را میتوان به مراحل زیر تقسیم کرد:

جمع‌آوری اطلاعات:

اولین قدم برای کاوش داده ها جمع آوری داده ها است. در این مرحله باید سعی کنید بر روی داده‌هایی تمرکز کنید که مربوط به کسب و کار شما هستند. به عنوان مثال، اطلاعاتی در مورد کمپین‌های بازاریابی یا فروش محصول. بهتر است ابتدا این اطلاعات را در یک مکان موقت و امن قرار دهید تا از آنها محافظت شود. در نهایت، میتوانید همه آنها را برای همیشه در سیستم مجموعه خود ادغام کنید

آماده سازی داده‌ها:

این فضا فضایی برای محیا سازی مجموعه هایی برای داده ها است که برای استخراج است. در این روش با کاوش داده‌ها، برای ساخت پروفایل و همچنین پیش پردازش استفاده می شود. و پس از آن کار پاکسازی داده‌ها صورت می گیرد که در آن از بین رفتن خطاها و دیگر مشکلات کیفیت داده‌ها انجام می‌شود. تبدیل داده ها در واقع برای ایجاد سازگاری در اقصی نقاط داده ها به عمل می آید. در غیر این صورت توسط یک دانشمند که به دنبال بررسی داده ها می شود برنامه ریزی می شود.

استخراج داده‌ها:

ا پس از گرد آوری داده ها این داده ها توسط دانشمند حیطه خود که تمامیه فنون داده کاوی را بررسی و ثبت کرده چندین الگوریتم توسط آن استخراج می شود. تفسیر داد‌ها: نتیجه های بده دست آمده از داده کاوی برای به وجود آمدن انواع مدل های تحلیلی مورد استفاده قرار می گیرد .

Data Mining چگونه کار میکند؟

شرکت‌ها داده‌ها را جمع‌آوری کرده و در انبارهای داده ذخیره میکنند. سپس داده‌ها را در سرورهای ابری یا داخلی ذخیره و مدیریت میکنند. جمع آوری و نقشه برداری داده‌ها به درک محدودیت‌های داده‌ها کمک میکند. بعد از آن تیم‌های متخصص در بخش مدیریت در حیطه فناوری اطلاعات و تحلیلگران کسب و کار به داده‌ها دسترسی پیدا میکنند و نحوه سازماندهی آن‌ها را برنامه‌ریزی میکنند. و سپس، برنامه داده‌ها را بر اساس نتایج کاربر مرتب می‌کند، و در نهایت، کاربر داده‌ها را در قالبی که توانایی به اشتراک‌گذاشتن به صورت آسان، مثل جدول یا نمودار، ارائه می‌کند. نمونه‌هایی از داده کاوی ظرفیت پیش بینی داده کاوی طراحی استراتژی‌های کسب و کار را تغییر داده است. در زیر چند نمونه در صنعت فعلی ذکر شده است. .

بازاریابی:

در بازاریابی، از داده کاوی برای پیدا کردن پایگاه‌های داده بزرگ و فراهم آوری لیستی از بازار استفاده میشود. پارامترهای مختلفی مانند مشتریان، سن، جنسیت و غیره را تجزیه و تحلیل میکند تا رفتار آنها را حدس بزند و کمپین‌های وفاداری شخصی سازی شده را هدایت کند.

خرده فروشی:

سوپرمارکت‌ها کاربران شناخته شده تکنیک‌های داده کاوی هستند. الگوهای خرید مشتریان را تجزیه و تحلیل میکند تا انجمن های محصول را شناسایی کند. همچنین پیشنهادهایی را که توسط مشتریان ارزش بیشتری دارند یا فروش را در صف تسویه حساب افزایش میدهند، شناسایی میکند..

آینده داده کاوی

انتظار می‌رود تقاضا برای متخصصان ماهر در داده کاوی در چند سال آینده به میزان قابل توجهی افزایش یابد. که این روند حتی بیشتر رشد کند، زیرا شرکت‌ها در زمینه‌های مختلف به سمت داده‌ها روی می‌آورند تا فروش خود را بهبود بخشند، ناکارآمدی‌ها را کاهش دهند و الگوهای پنهان را کشف کنند. متخصص داده‌کاوی نقش مهمی در تیم علم داده ایفا می‌کند و بنابراین احتمالاً این موقعیت در سال‌های آینده در شرکت‌هایی با هر اندازه‌ای ارزش بیشتری پیدا خواهد کرد..

نتیجه

در نهایت، نکته اصلی این است که تمام تکنیک ها و ویژگی های داده کاوی به کشف موارد خلاقانه جدید کمک میکند. و در پایان این بحث در مورد چیستی داده کاوی، میتوان اعتبار و امکان سنجی آن را حتی بهتر تعیین کرد.