چرا هر کسب و کاری به داده کاوی نیازمند است؟

داشتن اطلاعات به روز، یعنی از «الف» تا «ی» ِداده کاوی می‌تواند به شما به عنوان مدیر یک سازمان یا کسب‌و‌کار کمک کند با استفاده از استخراج اطلاعات و تجزیه و تحلیل داده‌ها به اطلاعاتی مفیدی دست پیدا کنید که به شما بینشِ جدیدی در مورد مسیری که در پیش رو دارید می دهد و حل چالش‌های پیش آمده برای کسب درآمد بیشتر و ارزش آفرینی را میسر می‌کند. نادین سافت در این مطلب همراه شماست تا پیش از هر چیز بدانید چرا داده کاوی مهم است و چه نقشی در دنیای امروز بازی می‌کند.

داده کاوی چیست؟ تعریف کلی داده کاوی

داده کاوی کلمه‌ای ترجمه شده از Data mining است. در جهانِ ما، داده‌ها برای کاربردهای مختلفی استفاده می‌شوند و می‌توان با استخراج ِاطلاعات از آنها به دستاورد‌ها یا کشف‌های تازهای رسید. در داده کاوی نیز چنین پروسه‌‌ای رخ می‌دهد؛ یعنی:

استخراج اطلاعات از داده‌ها = داده کاوی

این کار معمولا در کسب‌و‌کارها صورت می‌گیرد، زیرا به آنها کمک می‌کند برای چالش‌های در پیش رویشان راه حل پیدا کنند، رفتارهای مشتری را تحلیل کنند و برای کسب سودِ بیشتر سازمان یا شرکتِ مورد نظر تلاش نمایند. در انتهایِ انجامِ داده کاوی، معمولا به یکسری الگوی تکرار شونده می‌رسیم. سپس بین آنها یک ارتباط منطقی پیدا می‌کنیم. در نهایت برای چالش‌های پیش رو به کمک این الگو‌ها راه حل می‌یابیم. تمامی ِاین پروسه با استخراج اطلاعات از داده‌های بلااستفاده ممکن می‌شود.

تا قبل از دهه 1990، Data mining اختراع نشده بود. پس از آن بود که سه رشته‌ی علمی ِمهم و در هم تنیده باعث شدند این اختراع انجام شود و کمک بزرگی به کسب‌و‌کارها کند. این سه رشته شامل موارد زیر می‌شوند:

آمار – مطالعه‌ی عددی روابط داده‌ها
هوش مصنوعی – هوشی مشابه انسان که توسط نرم افزار و یا سیستم‌ها ارائه داده می‌شود
ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین – الگوریتم‌هایی که می‌توانند از داده‌ها برای پیش بینی استفاده کنند

امروزه این علم در حال پیشرفت است. زیرا لازم است تا این فناوری با پتانسیل‌های روز دنیا همراه شود و دائما خود را نو و جدید کند.

مراحل داده کاوی چیست؟

یک نمای کلی از مراحل انجام داده کاوی را می‌توان مسیر زیر دانست:

استخراج و ذخیره کردن داده‌ها در پایگاه داده‌ها به شکل چند بُعدی -> به کمک نرم افزار‌های Data mining دسترسی به داده‌های مربوط به کسب‌و‌کار فراهم میشود -> رسیدن به نتایج در قالب نمودار که از تحلیل داده‌ها به دست آمده است.

آیا داده کاوی تنها برای کسب‌و‌کارها کاربرد دارد؟

البته که خیر، زمینه‌های کاربردِ این فناوری گستره‌ی وسیعی دارد:

زمینه‌های آموزشی
زمینه‌های اقتصادی و سیاسی
سلامت و درمان: توسعه بهداشت در کل جهان
ساخت و ساز و عمران: ترویج الگوهای مناسب برای شهرسازی و راه سازی
CRM یا مدیریت بهتر ارتباط با مشتریان: که بیشتر برای کسب‌و‌کار‌ها (فارغ از نوع و زمینه‌ی فعالیت) کاربرد دارد.
بازار خرید: آگاهی از سبد خرید مشتری و استفاده از راه‌هایی برای تحریک مشتری جهت خرید

انواع روش‌های داده کاوی چیست؟

یادگیری تقویتی – Reinforcement Learning: در این روش، الگوریتم با محیط خود ارتباط می‌گیرد و اطلاعات دریافت می‌کند. سپس برای شبیه سازی ِ محیط‌های مختلف تلاش می‌کند.
یادگیری خوشه بندی – Clustering: تقسیم داده‌ها براساس هویت و منشا (یکسان و مشابه) آنها انجام می‌شود.

طبقه بندی – Classification: در این روش، داده‌ها برچسب گذاری می‌شوند و در کلاس‌ها یا طبقه بندی‌های مختلف قرار می‌گیرند. الگوریتم باید بتواند مدل هر برچسب را بیاموزد و با کمک ماشین لرنینگ، نمونه‌های جدید را یافته، برچسب گذاری کند و آنها را طبقه بندی کند؛ مانند انسان. در این جریان نیز یک یادگیری رخ می‌دهد.

چرا داده کاوی مهم است؟

حجم داده‌هایی که هر سال برای داده کاوی می‌توانند استفاده شوند، به طرز چشمگیری افزایش می‌یابد. جالب است بدانید داده‌هایی که ساختار مشخصی ندارند، به تنهایی 90 درصد از دنیای دیجیتال را در اختیار خود گرفته اند. اما باید در نظر داشت که داشتن اطلاعات بیشتر به معنای دانش بیشتر نیست و نخواهد بود.

Data mining به شما این امکان را می‌دهد تا بتوانید:

نویز‌ها و داده‌های بلااستفاده را از میان داده‌های مفید جدا کنید.
اطلاعات مرتبط با حوزه کاری خود را بیابید و از آنها برای استخراج اطلاعات استفاده کنید.
تصمیم گیری آگاهانه با سرعت بالا را داشته باشید.