داده کاوی اختراعی نیست که با عصر دیجیتال همراه باشد. مفهوم داده کاوی بیش از یک قرن است که وجود دارد. اما در دهه 1930 به اوج توجه عمومی خود رسید. آلن تورینگ یکی از اولین نمونه های داده کاوی را در سال 1936 ارائه داد. او ایده ماشینی را بیان کرد که می توانست محاسباتی مشابه رایانه های امروزی انجام دهد.
ما از آن زمان راهی طولانی را طی کرده ایم. اکنون مشاغل از داده کاوی و یادگیری ماشینی استفاده می کنند تا همه چیز را از مراحل فروش سازمان تا تفسیر منابع مالی برای اهداف سرمایه گذاری، بهبود بخشند. در نتیجه متخصصین علم داده برای سازمان های سراسر جهان حیاتی شده اند، زیرا سازمان ها بیش از هر زمان دیگری به دنبال دستیابی به اهداف بزرگ تر با علم داده هستند.
تفاوت بین داده و اطلاعات
قبل از اینکه وارد مبحث داده کاوی شویم، لازم است که با تفاوت داده‌ها و اطلاعات آشنا شویم.
معمولاً عبارات داده و اطلاعات به جای یکدیگر استفاده می‌شوند. با این حال، یک تفاوت ظریف بین این دو وجود دارد. به طور خلاصه، داده می‌تواند یک عدد، نماد، کلمه، کد، نمودار و غیره باشد. از طرف دیگر، اطلاعات داده‌هایی هستند که تحلیلی روی آن‌ها صورت گرفته‌است. اطلاعات توسط انسان به طریقی (مانند تصمیم گیری، پیش بینی و غیره) مورد استفاده قرار می‌گیرند.
یک مثال ساده از استفاده‌ی اطلاعات، کامپیوتر است. رایانه از اسکریپت‌‌های برنامه نویسی، فرمول‌ها یا برنامه‌های نرم‌افزاری برای تبدیل داده ها به اطلاعات استفاده میکند.
داده کاوی چیست؟
داده کاوی (Data mining) که به عنوان کشف دانش در داده نیز شناخته می‌شود، فرآیند کشف الگوها و سایر اطلاعات ارزشمند از مجموعه‌ی کلان داده‌ها است. با توجه به تکامل فناوری ذخیره‌سازی داده‌ها و رشد کلان داده‌ها، استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی طی دو دهه اخیر به طور چشم‌گیری افزایش یافته است. هدف داده کاوی تبدیل داده‌های خام سازمان‌ها به دانش مفید است. علی رغم این که این فناوری برای رسیدگی به داده‌ها در مقیاس بزرگ به طور مداوم تکامل می‌یابد، رهبران هنوز در مورد مقیاس‌پذیری و اتوماسیون با چالش‌هایی روبرو هستند.
تکنیک‌های داده کاوی که زیربنای این تحلیل‌ها است، می‌توانند به دو هدف اصلی تقسیم شوند. آن‌ها می‌توانند مجموعه داده‌های هدف را توصیف و نتایج را با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی پیش بینی کنند. این روش‌ها برای ارائه اطلاعاتی از قبیل کشف تقلب و رفتارهای کاربر، گلوگاه ها و حتی مشکلات امنیتی استفاده می‌شوند.
فرایند داده کاوی
فرایند داده کاوی شامل چندین مرحله از جمع آوری داده‌ها تا مصورسازی اطلاعات ارزشمند از مجموعه‌ی کلان داده‌ها با استفاده از مدلسازی فرایند است. همانطور که ذکر شد، تکنیک‌های داده‌کاوی برای تولید، توصیف و پیش بینی در مورد یک مجموعه داده هدف استفاده می‌شود. متخصصین علم داده با مشاهده الگوها، ارتباطات و همبستگی‌ها، داده‌ها را توصیف می‌کنند. آن‌ها همچنین از طریق روش‌های مختلف داده‌ها را طبقه بندی و خوشه‌بندی می‌کنند.
داده‌کاوی از چهار مرحله اصلی، تعیین اهداف، جمع آوری و آماده سازی داده‌ها، استفاده از الگوریتم‌های داده‌کاوی و ارزیابی نتایج تشکیل شده است.
1. مشخص کردن اهداف سازمان
این مرحله می‌تواند سخت‌ترین قسمت فرآیند داده‌کاوی باشد. با این حال بسیاری از سازمان‌ها کمترین زمان را بری این مرحله صرف می‌کنند. متخصصین علم داده و ذینفعان کسبوکار باید با هم همکاری کنند تا مشکلات کسبوکار را تشخیص دهند. این امر به تسریع فرایند و شناسایی پارامترهای یک پروژه مشخص کمک کند. همچنین ممکن است تحلیلگران برای درک مناسب زمینه کسبوکار نیاز به تحقیقات اضافی داشته باشند.
2. آماده سازی داده ها
هنگامی که دامنه مشکل مشخص شد، متخصصین علم داده تشخیص می‌دهند که کدام مجموعه از داده‌ها برای پاسخگویی به سوالات مربوط به کسبوکار مناسب‌تر است. هنگامی که آن‌ها داده‌های مربوطه را جمع آوری می‌کنند، داده‌ها تمیزسازی می‌شوند و هر گونه ایراد مثل نسخه‌های تکراری، مقادیر از دست رفته و داده‌های پرت را حذف می‌کنند. بسته به مجموعه داده، ممکن است یک مرحله اضافی برای کاهش تعداد ابعاد اضافه شود. زیرا تنوع ویژگی‌ها می‌تواند سرعت محاسبات بعدی را کاهش دهند.
3. مدل سازی و استخراج الگو
متخصصین علم داده ممکن است بسته به نوع تجزیه و تحلیل، روابط داده‌ها مانند الگوهای پی در پی، قوانین ارتباط یا همبستگی بین داده‌ها را بررسی کنند. در حالی که الگوهای فرکانس بالا کاربردهای گسترده‌تری دارند، اما گاهی اوقات انحراف در داده‌ها می‌تواند زمینه‌های تقلب احتمالی را برجسته کند.
بسته به داده‌های موجود، الگوریتم‌های یادگیری عمیق نیز ممکن است برای طبقه‌بندی یا خوشه‌بندی یک مجموعه داده اعمال شوند. اگر داده‌های ورودی برچسب‌گذاری شده باشند، ممکن است برای دسته‌بندی داده‌ها از یک مدل طبقه‌بندی و خوشه‌بندی استفاده شود. اگر مجموعه داده برچسب گذاری نشده باشد، نقاط داده‌های مستقل در مجموعه آموزش با یکدیگر مقایسه می‌شوند تا شباهت‌های اساسی را کشف کنند. این داده‌ها بر اساس این ویژگی‌ها خوشه‌بندی می‌شوند.
4. ارزیابی نتایج
پس از جمع‌آوری داده‌ها، نتایج باید ارزیابی و تفسیر شوند. نتایج باید معتبر، بدیع، مفید و قابل درک باشند. هنگامی که این معیارها برآورده می‌شوند، سازمان‌ها می‌توانند با استفاده از این دانش، استراتژی‌های جدید را تحقق بخشند و به اهداف مورد نظر خود برسند.
داده کاوی چگونه عمل میکند؟
یک پروژه معمولی داده‌کاوی با پرسیدن سوالات درست از کسبوکار، جمع آوری داده‌های مناسب برای پاسخ به آن و آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل آغاز می‌شود. موفقیت در مراحل بعدی به آنچه در مراحل قبلی اتفاق افتاده است، بستگی دارد. برای استفاده از داده‌کاوی، سازمان‌ها باید از کیفیت داده‌هایی که برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند اطمینان حاصل کنند زیرا که کیفیت پایین داده‌ها منجر به نتایج مطلوب نمی‌شود.
متخصصان داده‌کاوی معمولاً با پیروی از یک فرایند ساختاری و قابل تکرار که شامل شش مرحله است، به نتایج مطلوب و قابل اطمینانی دست می‌یابند. در ادامه این شش مرحله را توضیح مختصری می‌دهیم:
1. شناخت و درک کسب و کار
در این مرحله درک کاملی از پارامترهای پروژه از جمله وضعیت فعلی کسبوکار، هدف اصلی پروژه و معیارهای موفقیت پروژه صورت می‌گیرد.
2. شناخت و درک داده ها
در این مرحله تعیین داده‌های مورد نیاز برای حل مسئله و جمع آوری آن‌ها از منابع موجود انجام می‌شود.
3. آماده سازی داده ها
در این مرحله آماده سازی داده‌ها در قالب مناسب برای پاسخ به سوالات کسبوکار، رفع مشکلات کیفیت داده مانند داده‌های مفقود شده یا تکراری انجام می‌شود.
4. مدل سازی
در این مرحله با استفاده از الگوریتم‌ها، شناسایی الگوهای درون داده‌ها شناخته و مدلسازی می‌شوند.
5. ارزیابی
در این مرحله مشخص می‌شود که نتایج ارائه شده چقدر به دستیابی به هدف سازمان کمک میکند. غالباً این مرحله برای یافتن بهترین الگوریتم جهت دستیابی به بهترین نتیجه چندین بار تکرار می‌شود.
6. پیاده سازی
در این مرحله نتایج پروژه در دسترس تصمیم گیرندگان قرار می‌گیرد.
در طول این مراحل، همکاری نزدیک کارشناسان دامنه و متخصصین داده‌کاوی برای درک اهمیت نتایج داده‌کاوی برای سوالات کسبوکار ضروری است.
تکنیک های داده کاوی
داده کاوی با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مختلف، حجم زیادی از داده را به اطلاعات مفید تبدیل میکند. در اینجا برخی از رایج ترین موارد ذکر شده است:
قوانین انجمنی
قانون انجمنی، یک روش قانون محور برای یافتن روابط بین متغیرها در یک مجموعه داده مشخص است. این روش‌ها به طور مکرر برای تجزیه و تحلیل سبد بازار مورد استفاده قرار می‌گیرند. همچنین به سازمان‌ها این امکان را می‌دهند تا روابط بین محصولات مختلف را بهتر درک کنند. درک عادت‌های مصرفی مشتریان، مشاغل را قادر می‌سازد تا استراتژی‌های فروش متقابل و موتورهای پیشنهاد دهنده بهتری را پیاده‌سازی کنند.
شبکه های عصبی
شبکه‌های عصبی که در درجه اول از الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند، با تقلید از ارتباط متقابل مغز انسان از طریق گره‌های عصبی، داده‌های آموزشی را پردازش می‌کنند. هر گره از ورودی‌ها، وزن‌ها، آستانه و یک خروجی تشکیل شده است. اگر مقدار خروجی بیش از یک آستانه مشخص باشد، گره را فعال میکند و داده‌ها را به لایه بعدی شبکه منتقل میکند. شبکه‌های عصبی این عملکرد نقشه برداری را از طریق یادگیری نظارت شده، تنظیم می‌کنند. این مورد بر اساس عملکرد تابع ضرر تنظیم می‌شود. وقتی تابع هزینه در صفر یا نزدیک به آن است، می‌توانیم از دقت مدل، برای ارائه پاسخ صحیح اطمینان داشته باشیم.
بیشتر بخوانید : نقشه فرآیند چیست؟
درخت تصمیم گیری
این روش داده‌کاوی از روش‌های طبقه‌بندی یا رگرسیون برای طبقه بندی یا پیش‌بینی نتایج بالقوه بر اساس مجموعه‌ای از تصمیمات استفاده میکند. همانطور که از نامش پیداست، از نمایش درختی برای نشان دادن نتایج احتمالی این تصمیمات استفاده می‌شود.
K-نزدیکترین همسایه
این تکنیک الگوریتمی غیرپارامتری است که نقاط داده را بر اساس مجاورت و ارتباط آن‌ها با سایر داده‌های موجود طبقه بندی میکند. این الگوریتم فرض میکند که نقاط مشابه داده را می‌توان در نزدیکی یکدیگر یافت. در نتیجه، سعی در محاسبه فاصله بین نقاط دادها از طریق فاصله اقلیدسی دارد. سپس دسته‌ای را برای متداول ترین گروه یا میانگین اختصاص می‌دهد.
مزایای داده کاوی
داده‌های متنوع در تعداد بالا، با سرعت و حجم بی سابقه‌ای به کسب‌وکارها سرازیر می‌شوند. موفقیت کسبوکار شما به این بستگی دارد که شما به چه سرعتی می‌توانید بینش کلان داده‌ها را کشف کرده و از آن‌ها را در تصمیمات و فرایندهای کسبوکار استفاده و اقدامات بهتری را در سراسر سازمان خود انجام دهید. با این حال، با داشتن تعداد زیادی داده برای مدیریت، این کار غیرقابل ممکن است.
داده‌کاوی به کسب‌وکارها این قدرت را می‌دهد تا با درک گذشته و حال، اتفاقات بعدی را پیش‌بینی کند و آینده سازمان را بهبود ببخشد.
می‌توانید از داده‌کاوی برای حل هر مشکل کسب‌وکاری که شامل داده باشد استفاده کنید. در اینجا به چند مورد آن اشاره می‌کنیم:
- افزایش درآمد
- درک اولویت‌های مشتری
- به دست آوردن مشتریان جدید
- بهبود فروش متقابل و فروش بیشتر
- حفظ و افزایش وفاداری مشتری
- افزایش سرمایه بازگشتی
- کشف و شناسایی تقلب در سازمان
- شناسایی خطرات اعتباری
- نظارت بر عملکرد فرایندها
بیشتر بخوانید : مدیریت فرایند کسب و کار چیست؟
از طریق تکنیک‌های داده کاوی، تصمیمات می‌توانند بر اساس هوش تجاری باشند و نتایج سازگارتری را ارائه دهند. این نتایج باعث می‌شود سازمان از رقبای خود پیشی گیرد.
امروزه فناوری‌های پردازش داده در مقیاس بزرگ مانند یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی به راحتی در دسترس هستند. بنابراین سازمان‌ها اکنون می‌توانند چندین ترابایت داده را در مدت زمان کمی تجزیه و تحلیل کنند. این موضوع به آن‌ها کمک میکند تا نوآوری و رشد سریع‌تری داشته باشند.
معایب داده کاوی
با اینکه داده‌کاوی مزایای زیادی دارد، معایبی دارد که قابل چشم پوشی نیستند. در اینجا به چند تا از این معایب اشاره می‌کنیم:
1. نیاز به شخص متخصص برای داده کاوی
به طور کلی، ابزارهای موجود برای داده‌کاوی بسیار قدرتمند هستند. اما آن‌ها به یک فرد متخصص ماهر برای تهیه داده‌ها و درک نتایج نیاز دارند.
از آنجا که داده‌کاوی، الگوها و روابط مختلفی را نشان می‌دهد که اهمیت و اعتبار الگوهای آن‌ها باید توسط کاربر ایجاد شود، وجود یک فرد ماهر متخصص از ضروریات آن است.
2. مسائل حریم خصوصی
داده‌کاوی اطلاعات افرادی را که از برخی تکنیک‌های فناوری اطلاعات استفاده می‌کنند را جمع آوری میکند. این فرآیند داده‌کاوی شامل چندین فاکتور مختلف است و این سیستم با درگیر کردن این عوامل، به حریم خصوصی کاربر خود تعرض میکند.به همین دلیل در زمینه‌ی امنیت کاربران خود کمبود دارد و در نهایت، باعث ایجاد ارتباط نادرست بین افراد می‌شود.
3. مشکلات امنیتی
از آنجا که داده‌های عظیمی در سیستم‌های داده‌کاوی در حال جمع آوری است، برخی از این داده‌ها که بسیار حیاتی هستند ممکن است توسط هکرها هک شوند. همانطور که در بسیاری از شرکت‌های بزرگ این اتفاق افتاده است.
4. سواستفاده از داده ها
در سیستم داده‌کاوی، قابلیت‌های ایمنی و امنیتی بسیار کم است. به همین دلیل برخی می‌توانند از این اطلاعات سواستفاده کرده و به دیگران آسیب برسانند.
بنابراین، سیستم داده‌کاوی باید روند کار خود را تغییر دهد تا بتواند سواستفاده از داده‌ها را از طریق کاوش فرآیند کاهش دهد.
کاربردهای داده کاوی
تکنیک‌های داده کاوی به طور گسترده‌ای در بین تیم‌های هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده‌های کسبوکار پذیرفته شده است. این تکنیک‌ها به آن‌ها کمک میکند که از دانش استخراجی، برای سازمان‌ها و صنعت استفاده کنند. برخی موارد استفاده از داده‌کاوی شامل موارد زیر است:
فروش و بازاریابی
سازمان‌ها مقدار زیادی داده در مورد مشتریان و چشم اندازهایشان جمع‌آوری می‌کنند. با مشاهده اطلاعات جمعیت مصرف کننده و رفتار آنلاین کاربر، سازمان‌ها می‌توانند از داده‌ها برای بهینه‌سازی فزایندهای بازاریابی خود، بهبود تقسیم‌بندی، پیشنهادات فروش متقابل و برنامه‌های باشگاه مشتریان استفاده کنند و بازدهی بیشتری را در بازاریابی به دست آورند. تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی شده می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا انتظارات خود را با کمک سهامداران تعیین کنند. همچنین داده‌کاوی می‌تواند هر گونه افزایش یا کاهش سرمایه بازاریابی را ارائه دهد.
آموزش و پرورش
موسسات آموزشی شروع به جمع آوری داده برای آگاهی از جمعیت دانش‌آموزان و همچنین محیط مناسب برای موفقیت دانش‌آموزان کرده‌اند. با ادامه انتقال دوره‌ها به سیستم‌های آنلاین، آن‌ها می‌توانند از ابعاد و معیارهای مختلفی برای مشاهده و ارزیابی عملکرد مانند مشخصات دانشجویان، کلاس‌ها، دانشگاه‌ها، زمان سپری شده و … استفاده کنند.
بهینه سازی عملیاتی
فرآیندکاوی از تکنیک‌های داده‌کاوی برای کاهش هزینه‌ها در عملکردهای عملیاتی، استفاده میکند. همچنین سازمان‌ها را کارآمدتر می‌کنند. این روش به رهبران کسبوکار برای شناسایی گلوگاه‌های پرهزینه و بهبود تصمیم‌گیری کمک بالقوه‌ای کرده است.
بانکداری
الگوریتم های خودکار به بانک‌ها کمک میکند تا مشتریان خود و همچنین میلیون‌ها معامله را در قلب سیستم مالی درک کنند. داده‌کاوی به شرکت‌های خدمات مالی کمک میکند تا دید بهتری نسبت به خطرات بازار پیدا کنند، سریع‌تر تقلب را کشف کنند و تعهدات مربوط به مقررات را مدیریت کنند.
چند نمونه از ابزارهای داده کاوی
پس از شناسایی کاربردهای داده‌کاوی، چند تا از مهم‌ترین نرم افزارهای داده کاوی را معرفی می‌کنیم:
• Carrot2
• Chemicalize.org
• ELKI
• GATE
• Angoss Knowledge STUDIO
• BIRT Analytics
• Clarabridge
• (E-NI (e-mining, e-monitor
• IBM SPSS Modeler
• Microsoft Analysis Services
• Oracle Data Mining
این شاخه از علم داده نام خود را از شباهت های جستجوی اطلاعات ارزشمند در یک پایگاه کلان داده و استخراج کوه برای سنگ معدن گرفته است.در این مقاله آگاه شدیم که داده کاوی فرایند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها برای کشف هوش تجاری است. داده‌کاوی به سازمان‌ها در حل مشکلات، کاهش خطرات و استفاده از فرصت‌های جدید کمک میکند.
داده کاوی می‌تواند به سوالات کسب و کار شما در فرصت کوتاهی پاسخ دهد. کاربران می‌توانند با استفاده از طیف وسیعی از تکنیک‌های آماری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها به روش‌های مختلف، الگوها، روندها و روابطی را که ممکن است از دست بدهند را شناسایی کنند. آن‌ها می‌توانند با استفاده از این یافته‌ها آنچه را که احتمالاً در آینده اتفاق می‌افتد را پیش بینی کنند و برای تغیرات کسب و کار خود اقدام کنند.
ارتباط با تیم متخصصین فرآیندکاوی بهفالب جهت رفع نیازهای سازمانی شما
