داده کاوی (Data Mining) چیست؟

در سال‌های اخیر با توسعه دیجیتال مارکتینگ، کسب‌وکارها برای شناخت بهتر مشتریان خود، به گردآوری اطلاعات مختلف درباره آن‌ها می‌پردازند. روش‌های داده کاوی با استفاده از الگوریتم‌های مختلفی مانند هوش مصنوعی، اطلاعات لازم را به سهولت به صاحبان کسب‌وکارها ارائه می‌دهند. بنابراین این افراد می‌توانند بهتر و موفق‌تر بازاریابی کنند. اما سؤال اینجاست که داده کاوی (Data Mining) چیست و چه مزایا و معایبی دارد؟ در ادامه به پاسخ دقیق‌تر این سؤالات می‌پردازیم.

تفاوت داده (Data) و اطلاعات (Information)

داده و اطلاعات دو کلمه‌ای است که مردم آنها را اشتباهاً جای هم استفاده می‌کنند. در تعریف صحیح، داده همان مواد خام، تجزیه و تحلیل نشده، سازمان نیافته و غیرمرتبط محسوب می‌شود؛ اما اطلاعات، داده‌های سازمان یافته و تحلیل شده‌اند که برای کاربران معنا و مفهوم مشخصی دارند.

برای مثال وقتی در وب‌سایت خود با اعدادی برای تعداد کامنت، لایک یا اشتراک‌گذاری برخورد می‌کنید، با داده‌ مواجه هستید. اما وقتی آن‌ها را در پنل گوگل آنالیتیکس یا گوگل ادز مشاهده می‌کنید، با اطلاعات دقیقی مواجه هستید که شما را برای تصمیم‌گیری یاری می‌دهند.

داده کاوی چیست؟

گستردگی فضای اینترنت باعث مواجه شدن صاحبان کسب‌وکارها با انبوهی از داده‌های خام شده است. الگوریتم‌های مختلف و سیستم‌های برنامه‌نویسی مانند برنامه نویسی پایتون در خدمت صاحبان کسب‌وکارها قرار گرفتند تا داده‌های خام مورد نیاز را استخراج و ارتباط میان آن‌ها را پیدا کنند. در نهایت، دستیابی به اطلاعات با ارائه راهکارهایی برای چالش‌های پیش رو همراه می‌شود که صاحبان کسب‌وکارها را به موفقیت نزدیک خواهد کرد.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی، یادگیری زبان ماشینی و علم برنامه ریزی عصبی کلامی (NLP) در اجرای فرآیندهای داده کاوی استفاده می‌شوند. بنابراین پیش از اینکه به داده‌کاوی بپردازید باید بدانید که هوش مصنوعی چیست و یادگیری ماشینی چه ارتباطی با داده‌کاوی دارد؟ علاوه بر این، باید با اصول علم داده (Data Science) هم آشنایی داشته باشید. زیرا همین مفاهیم هستند که شما را در اجرای دقیق فرآیند داده‌کاوی و به‌دست آوردن اطلاعات لازم یاری خواهند داد.

کاربردهای داده کاوی

وقتی که می‌دانید علم داده چیست و کدام الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در فرآیند داده‌کاوی استفاده می‌شود، می‌توانید اطلاعات لازم را به‌دست آورید. در این شرایط، هوش مصنوعی نیز کمک می‌کند که اطلاعات به‌دست آمده هوشمندسازی شوند. صاحبان کسب‌وکارها با تمرکز بر روی داده‌های بزرگ و کشف الگوی میان داده‌ها می‌توانند نتایج احتمالی تصمیمات خود را پیش‌بینی کنند.

در نتیجه، اطلاعات کاربردی به‌دست ‌آورده و تصمیمات بعدی را با اطمینان بیشتری انجام می‌دهند. به‌طور کلی، داده‌کاوی در هر حوزه‌ای که به اطلاعات سازمان‌یافته نیاز داشته باشد، استفاده می‎شود. برای مثال می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

بهداشت و سلامت عمومی

برای اینکه روند بهبود سلامت مردم به‌درستی پیش رود و داروها و خدمات درمانی به مقدار کافی و در مسیر درست استفاده شوند، به داده‌کاوی نیاز داریم.

تحقیقات بازار

تحقیقاتی که درباره رفتار خرید مشتریان انجام می‌شود، با داده‌های متنوع و زیادی همراه است. داده‌کاوی در این مسیر به موفقیت در اصول مارکتینگ و افزایش خرید مشتریان کمک می‌کند.

مدیریت امور مشتریان (CRM)

این سیستم با کمک داده‌کاوی شرایطی بهتر برای مدیریت فروشگاه‌های اینترنتی و ارائه خدمات به مشتریان فراهم می‌کند.

ارتقای امنیت بانکداری الکترونیکی

تمام اموری که در بانکداری الکترونیکی و در بستر اینترنت انجام می‌شوند، با کمک داده‌کاوی با امنیت بالاتری صورت می‌گیرند.

این موارد تنها چند کاربرد مهم داده‌کاوی به‌شمار می‌رود. هر فعالیتی برای مدیریت بهتر و اصولی تمام جوانب به داده‌ها و اطلاعات سازماندهی‌شده نیاز دارد. بنابراین استفاده از داده‌کاوی در هر زمینه‌ای امکان‌پذیر است.

اهمیت داده کاوی

اکنون می‌دانید که داده‌کاوی به چه معنایی است، چه الگوریتم‌هایی در داده‌کاوی بیشترین استفاده را دارند و با داده‌کاوی چه فعالیت‌هایی را می‌توان انجام داد. اما برای درک جامع‌تر دیتا ماینینگ، بهتر است با اهمیت داده‌کاوی بیشتر آشنا شوید.

در عصر حاضر که با سیل عظیمی از داده‌های خام روبه‌رو هستیم، درک شرایط و تصمیم‌گیری برای آینده با داده‌کاوی به‌سهولت انجام می‌شود. بیشتر داده‌های موجود در فضای مجازی ساختار نیافته هستند. وقتی بدانید که یادگیری ماشین چیست، علم هوش مصنوعی و علم داده چگونه به شما کمک می‌کنند تا راه به‌دست آوردن اطلاعات ساختاریافته و منظمی را پیدا کرده و درباره اهمیت داده‌کاوی مطلع می‌شوید.

درنتیجه بدون توجه به کسب‌وکار شما، جدول‌ها، نمودارها و هر نوع اطلاعات کاربردی می‌توانند راهکارهای مناسب را برای پیشبرد اهداف‌تان فراهم کنند. کارشناسان در بیمه، آموزش، بانکداری و خرده‌فروشان افرادی هستند که اهمیت داده‌های ساختاریافته و سازماندهی‌شده را به‌خوبی می‌دانند.

مزایا و معایب استفاده از داده کاوی

درست است که داده‌کاوی در امور مختلف از اهمیت بالایی برخوردار است. اما استفاده از آن با مزایا و معایبی همراه است که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم.

مزایا

ابتدا مزایای وجود داده کاوی یا دیتاماینینگ را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

بهبود عملکرد کسب و کارها

خرده‌فروشان و بازاریابان، دو گروهی هستند که از داده‌کاوی بیشترین بهره را می‌برند. درواقع داده‌کاوی به متخصصان بازاریابی کمک می‌کند که مدل‌های بازاریابی را براساس داده‌های موجود بسازند. سپس با توجه به شرایط موجود و شناخت رفتار مشتریان، از انواع تبلیغات و کمپین‌های مختلف استفاده کنند. بنابراین سودآوری در روند دیجیتال مارکتینگ را تجربه خواهند کرد.

خرده‌فروشان هم با کمک داده‌کاوی می‌توانند شرایط بازار را به‌خوبی تحلیل کرده و بهترین محصولات و خدمات را برای مشتریان خود فراهم کنند. درضمن با اطلاعات به‌دست آمده، می‌توانند تخفیف‌های متنوع را به مناسبت‌های مختلف به مشتریان خود ارائه دهند.

بانکداری با دقت کافی

بانک‌ها یکی از سازمان‌هایی هستند که با انبوهی از داده‌ها سروکار دارند. وقتی داده‌ها با فرآیند داده‌کاوی به اطلاعات ساختاریافته تبدیل می‌شوند، امور بانکی با دقت و سهولت بیشتری انجام می‌شود. این موضوع باعث کاهش احتمال جعل اطلاعات، جلب اعتماد مشتریان و اجرای امن‌تر کارهای بانکی در بستر فضای مجازی می‌شود.

امور مهندسی و عملیاتی

یکی دیگر از مزایای مهم داده‌کاوی، بهبود کارهای مهندسی و کاهش نرخ خطا در امور مهم می‌شود. در این مسیر، مهندسان با اطلاعات موجود می‌توانند تجهیزات را بررسی و موارد معیوب را از چرخه کاری خارج کنند. درنتیجه عملیات مهندسی بهینه‌تر و با دقت بالاتری انجام می‌شود.

مدیریت کارهای دولتی

علاوه‌بر موارد فوق، امور مختلف دولت‌ها با آمار و ارقام معناداری می‌توانند برای انجام فعالیت سازمان‌های مختلف، به‌درستی تصمیم‌گیری کنند. علاوه بر این، دولت‌ها با داده‌کاوی از جرم و جنایات و تخلفاتی مانند پولشویی جلوگیری می‌کنند.

معایب

تا اینجا از مزایای داده کاوی گفتیم. اما استفاده از داده‌کاوی می‌تواند معایبی نیز داشته باشد که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم.

نقض حریم خصوصی

گردآوری و پردازش داده‌هایی درباره افراد مختلف و بررسی اطلاعات به‌دست آمده، میزان نقض حریم خصوصی و کم‌شدن امنیت مردم را افزایش می‌دهد که این موضوع باعث نگرانی بسیاری از مردم می‌شود. وبلاگ‌ها، صفحات شبکه‌های اجتماعی و ایمیل‌ها بسترهایی برای گردآوری اطلاعات خصوصی افراد هستند. بنابراین توجه به تنظیمات حریم خصوصی و امنیت آن‌ها اهمیت زیادی دارد.

کسب‌وکارهای اینترنتی برای آگاهی از رفتار مشتریان و رفتار خرید آن‌ها، اطلاعات پروفایل مشتریان را ذخیره و استفاده می‌کنند. اگر سیستم امنیتی پایگاه اطلاعاتی این کسب‌وکارها قدرت و دقت کافی را نداشته باشد، اطلاعات به راحتی هک شده و مورد سوء استفاده قرار خواهند گرفت.

بروز مشکلات امنیتی

با توسعه سیستم‌های اتوماسیون و استفاده از اینترنت برای رد و بدل کردن اطلاعات شخصی کارمندان و مشتریان، توجه به مسائل امنیتی مهم‌تر شده است. هکرها و دزدان اینترنتی با داده‌کاوی می‌توانند اطلاعات مختلف را از سامانه‌های هوشمندی که امنیت ضعیفی دارند، به‌دست آورند. درنتیجه امنیت مردم خدشه‌دار خواهد شد.

سوء استفاده از اطلاعات

داده‌کاوی در راستای تأمین اطلاعات برای افراد یا گروه‌های مختلف، می‌تواند زندگی افراد یا حتی دولت‌ها را به خطر بیندازند. استفاده از اطلاعات درست و نادرست سرنوشت مردم را در اجتماعات بزرگ و کوچک تهدید خواهند کرد.

فرایند داده کاوی

اکنون می‌دانید که داده کاوی (ِData Mining) چیست و با کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی چه فعالیت‌های سازنده و مخربی می‌توان انجام داد. در ادامه به این موضوع می‌پردازیم که فرآیند داده‌کاوی چگونه انجام می‌شود.

پاکسازی داده ها

همانطور که گفتیم، انبوهی از داده‌های خام وجود دارد. برای اینکه بتوان اطلاعات معناداری برای تصمیم‌گیری به‌دست آورد، باید داده‌های مورد نیاز را تشخیص، موارد اضافی و نادرست را حذف و اصلاح کرد.

یکپارچه سازی داده ها

یکپارچه‌سازی داده‌ها به متخصصان بازاریابی اطلاعات دقیقی می‌دهد که بتوانند مواردی مانند مشتریان، محصولات و کانال‌های بازاریابی را به‌درستی مدیریت کنند.

انتخاب داده ها

داده‌های یکپارچه‌سازی شده که برای کسب‌وکار مشخصی مورد استفاده است، باید انتخاب شود. انتخاب درست داده‌ها در برداشتن گام‌های درست و اصولی بعدی اهمیت بسیاری دارد. بنابراین این مرحله باید با دقت بالایی انجام شود.

تبدیل داده

گام بعدی در فرآیند داده‌کاوی، تبدیل داده به اطلاعات مورد نیاز است. اگر بدانید که علم داده چیست، به‌طور کامل می‌دانید که اصول ریاضی به‌کار رفته در تجزیه‌وتحلیل و آماده‌سازی اطلاعات چگونه انجام می‌شوند. درنهایت هم اطلاعاتی مانند نمودار و جدول در اختیار شما قرار خواهند گرفت.

داده کاوی

در مرحله داده‌کاوی، الگوهای مهم و اثرگذار از میان داده‌ها استخراج می‌شوند. هوش مصنوعی برای هوشمندسازی اطلاعات موجود استفاده می‌شود. برنامه نویسی پایتون هم با الگوریتم‌های کاربردی از ایجاد الگوهای تکراری در این مرحله جلوگیری می‌کند.

ارزیابی الگو

در این مرحله نیز الگوهای استخراج شده در مرحله داده‌کاوی، از نظر دقت، صحت و قابلیت تعمیم و مواردی دیگر ارزیابی می‌شوند.

ارائه دانش

در آخرین مرحله نیز دانشی تولید می‌شود که با روش‌های قابل درک، مورد استفاده قرار می‌گیرد. شما به این واسطه، در کسب‌وکار خود فرآیند داده‌کاوی را مرحله به مرحله اجرا خواهید کرد.

جمع بندی

اگر بخواهیم بگوییم داده کاوی چیست، باید بگوییم داده‌کاوی یا دیتا ماینینگ، روشی است که داده‌های مورد نیاز را استخراج، انتقال و در پایگاه‌های اطلاعاتی ذخیره می‌کند. نرم‌افزارهای موجود می‌توانند امکان مشاهده و ارزیابی داده‌های پردازش‌شده را فراهم کرده و منجربه تصمیم نهایی برای بهبود عملکرد کسب‌وکار شوند.