دليل سريع لتعدين البيانات

By |2021-10-07T09:40:07+00:0011 يونيو، 2019|

في ضربة حظ غريبة ، تصبح مالكًا لمنجم ذهب. الذهب ملك لك ، ولكن بدلاً من استخراجه وجني الأرباح منه ، فأنت تجلس عليه وأنت سعيد بكونك مالكه. لا معنى له ، أليس كذلك؟ هذا ما يحدث عندما لا تستخدم البيانات لاتخاذ القرارات. تجلس المنظمات اليوم على كنز من البيانات. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم إهدار منجم الذهب هذا من الرؤى لأن الشركات تفشل في استخراج المعلومات المفيدة منه. يمكن أن تساعدك البيانات على فهم عملائك بشكل أفضل ، وزيادة الولاء وفي النهاية أرباحك ، ولكن فقط إذا كنت تستخدمها. هذا هو المكان الذي يأتي فيه التنقيب عن البيانات في الصورة.

يمكن أن يمنح التنقيب عن البيانات مؤسستك ميزة تنافسية من خلال تزويدك بالرؤى. دعنا نستكشف ما هو استخراج البيانات وكيف يكون مفيدًا.

ما هو استخراج البيانات؟

التنقيب عن البيانات هو عملية تحليل مجموعات كبيرة من البيانات واستنتاج نتائج مفيدة منها. مع نمو العمليات وتصبح الأعمال أكثر تعقيدًا ، يصبح من الصعب على المؤسسات الكبيرة استنتاج معلومات مفيدة من مجموعات البيانات الكبيرة.

أدى هذا التعقيد في التعامل مع البيانات إلى زيادة شعبية التنقيب عن البيانات. وبالتالي ، أدى ذلك إلى زيادة استخدام أدوات التنقيب عن البيانات في محاولة للبحث عن الأنماط المخفية في البيانات. بعض الأمثلة الشائعة للتنقيب عن البيانات اليومية هي تحليل سوق الأوراق المالية ، والتسوق عبر الإنترنت ، واكتشاف الاحتيال ، والخدمات المصرفية المالية. وقد أدى ذلك إلى زيادة استخدام أدوات التنقيب عن البيانات.

تستخدم عملية استخراج البيانات خوارزميات التعدين على البيانات المجمعة في مستودعات البيانات أو قواعد البيانات لتحديد الأنماط المخفية وكشف النتائج القيمة. أصبح التنقيب عن البيانات جزءًا لا يتجزأ من الأعمال ، حيث تستثمر المنظمات المزيد من الوقت والمال في اختيار واستخدام مختلف الأدوات المستخدمة في استخراج البيانات.

 

تقنيات استخراج البيانات

المصدر: Eduonix

التنقيب عن البيانات مقابل تكامل البيانات - الفرق

تكامل البيانات هو عملية الجمع بين البيانات وتنظيفها وتقديمها بتنسيق موحد. يتضمن ذلك توحيد البيانات من أنظمة مصادر مختلفة بتنسيقات متباينة ، وإزالة التكرارات ، وتنظيف البيانات وفقًا لقواعد العمل ، وتحويلها إلى التنسيق المطلوب.

حيث أن الغرض من التنقيب في البيانات هو التركيز على إيجاد الأنماط والعلاقات المخفية في مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام أدوات التعدين الفعالة. يتطلب تطوير مشاريع التنقيب عن البيانات معرفة الإحصاء وخوارزميات التعلم الآلي وأنظمة قواعد البيانات. الهدف من استخراج البيانات هو استخدام التحليلات والخوارزميات المتقدمة ، بمساعدة الأدوات ، لجعل البيانات قابلة للاستخدام.

متى يتم استخدام التنقيب عن البيانات؟

تستخدم الشركات التنقيب عن البيانات للحصول على رؤى واضحة من البيانات. ومع ذلك ، فإن عملية التنقيب عن البيانات عملية واسعة النطاق ، وتتطلب مزيجًا من عدد من الخطوات. تختلف عملية التنقيب عن البيانات فيما يتعلق بحالات الاستخدام والشركات المختلفة ، لكن دليل استخراج البيانات هذا سوف يشرح العملية بطريقة بسيطة وأساسية. الإجابة على السؤال الشائع "كم عدد الخطوات في التنقيب عن البيانات" هي أن هناك سبع خطوات رئيسية في التنقيب عن البيانات. تساعد الخطوات التالية المستخدمين على اكتساب الوضوح حول كيفية بدء عملية التنقيب عن البيانات باستخدام أدوات التعدين القوية.

  1. اختيار البيانات

تتمثل الخطوة الأولى في عملية تحليل التنقيب عن البيانات في تحديد مصادر البيانات التي يمكن استخدامها للتعدين والحصول على معلومات قيمة.

  1. استخراج البيانات

ثم الخطوة التالية في عملية التنقيب عن البيانات هي جمع البيانات واستخراجها. يحدد عالم البيانات مصادر البيانات ، ويحلل المصادر ، ويستخدم تدفق التكامل لتوحيد البيانات المفيدة.

  1. تحويل البيانات

بمجرد جمع البيانات من مصادر وتنسيقات مختلفة ، يجب تحويلها إلى تنسيق مشترك حتى تكون قابلة للاستخدام.

  1. بيانات التطهير

بعد تحويل البيانات إلى تنسيق عام ، يجب تنظيفها للتأكد من أن البيانات خالية من الأخطاء ومتسقة وفريدة من نوعها. يتضمن تنقية البيانات تقليل تكرار البيانات ومعالجة البيانات وتنظيم البيانات وتطبيق سياسات الحوكمة لجعل البيانات تفي بمعايير الامتثال.

  1. تخزين وإدارة البيانات

الخطوة التالية هي تخزين وإدارة البيانات عبر مختلف افضل الرحلات السياحية نظم حسب نوع البيانات. يمكن أن تكون البيانات إما معاملات أو غير تشغيلية أو بيانات وصفية.

يتم تخزين بيانات المعاملات ، التي تتضمن العمليات اليومية ، في موقع منفصل عن البيانات غير التشغيلية. تتعلق البيانات الوصفية بتصميم قاعدة البيانات المنطقية ويتم التعامل معها بشكل منفصل. بعد ذلك ، يتم توفير البيانات المخزنة لمحللي الأعمال باستخدام البرامج التطبيقية.

  1. تحليل البيانات والتعدين

بعد ذلك ، بعد جمع البيانات وتحميلها في نظام الوجهة ، يتم استخدام مزيج من ذكاء الأعمال وخوارزميات استخراج البيانات لتعدين dara. يسهل فهم الأعمال على علماء البيانات إنتاج نموذج استخراج البيانات لتحليل البيانات. السؤال الذي يطرح نفسه بعد ذلك - ما هو نموذج التنقيب عن البيانات؟

يتم إنشاء نموذج استخراج البيانات من خلال تطبيق خوارزميات مختلفة على البيانات. تتضمن كل خوارزمية عملية تحديد الاتجاهات في مجموعة البيانات واستخدام المخرجات التي تم الحصول عليها لتحديد المعلمات. تُستخدم هذه المعلمات بعد ذلك لإجراء التحليلات الوصفية أو التحليلات التشخيصية أو التحليلات الوصفية أو إدارة المخاطر أو التحليلات التنبؤية. يمكن تطبيق النموذج المذكور أعلاه على أمثلة متعددة للتنقيب عن البيانات ، مثل صناعة الاستثمار المالي.

  1. تصور البيانات

أخيرًا ، بعد الحصول على النتائج من عملية التنقيب عن البيانات ، من الضروري التأكد من تمثيل البيانات بصريًا في شكل مفهوم. تستخدم الشركات تصور البيانات ، في شكل مخططات ورسوم بيانية ، لتقديم النتائج.

 

ReportMiner التجربة

التطبيقات

استخراج البيانات له تطبيقات مفيدة في صناعات مختلفة ، مثل:

  • الرعاىة الصحية: يمكن استخدام أدوات استخراج البيانات القوية في صناعة الرعاية الصحية لتقليل التكاليف واكتشاف الأنشطة الاحتيالية وتحسين نتائج المرضى.
  • التعليم: يمكن أن يساعد استخدام أدوات التنقيب عن البيانات في التعليم جوانب مختلفة من صناعة التعليم ، مثل تحديد كيفية تشجيع احتياجات الطلاب ، والتنبؤ بكيفية أداء بعض الطلاب في الاختبارات ، واتخاذ قرارات تشغيلية فعالة.
  • إدارة علاقات العملاء (CRM): يمكن أن يساعد التنقيب عن البيانات أيضًا في تحليل بيانات العملاء من أجل مساعدة الأعمال التجارية على اتخاذ استراتيجيات تتمحور حول العميل وبناء علاقات ناجحة ومخلصة وطويلة الأمد مع عملائها أو عملائها.

إرشادات لاختيار أفضل أداة لاستخراج البيانات

تعتمد أداة استخراج البيانات التي تحتاجها على نوع عملك ، وطريقة استخراج البيانات أو التقنية التي تريد تنفيذها ، وحجم بيانات العينة. تستخدم بعض أدوات التنقيب عن البيانات آليات البرمجة المرئية والتعلم الآلي لإعطاء نتائج مرغوبة.

هناك عدد من أدوات التنقيب عن البيانات الشائعة التي يمكنك استخدامها لتلبية احتياجاتك. ومع ذلك ، من المهم مراعاة ميزات أدوات التنقيب عن البيانات ومتطلباتك مثل:

كمية البيانات

يجب أن تكون أدوات التنقيب عن البيانات التي تحددها قادرة على التعامل مع كمية البيانات التي تديرها على أساس يومي. إذا قمت بمعالجة كمية هائلة من بيانات المعاملات ، فمن المنطقي شراء أداة تعدين بيانات عالية الأداء. إذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بك صغيرة ، يمكن أن يكون حل استخراج البيانات المجاني خيارًا مناسبًا لتلبية متطلباتك.

الموارد البشرية

يعتمد استخدام أدوات التنقيب عن البيانات أيضًا بشكل كبير على الموارد المتوفرة لديك. إذا كان لديك خبراء في تحليلات البيانات والتعدين في فريقك ، فقد يكون من المنطقي التخلي عن فكرة استخدام أدوات التنقيب عن البيانات بالكامل. ومع ذلك ، إذا كان فريقك يفتقر إلى الخبرة الفنية ، فمن المستحسن الاستثمار في أداة استخراج البيانات التي يمكن أن تساعد في أتمتة العملية بأكملها.

النتائج

ما النتائج التي تحتاجها من أنشطة استخراج البيانات الخاصة بك؟ هل ترغب في التنبؤ بالنتائج المستقبلية ، أو الكشف عن الحالات الشاذة ، أو تصنيف البيانات ، أو تتبع الأنماط؟ تعتمد أداة استخراج البيانات التي تحددها أيضًا على النتائج التي تريدها ونوع المنظمة التي أنت عليها.

الدعم

اختر أداة استخراج البيانات التي توفر دعمًا على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع ووثائق مناسبة وسهلة المتابعة.

واجهة مستخدم رسومية

أداة التنقيب عن البيانات التي تقوم بحسابات ضخمة ولكن لا يمكنها تصور النتائج ليست مناسبة لأي عمل. اختر أداة التنقيب عن البيانات التي تحتوي على واجهة مستخدم سهلة الاستخدام وواجهة خالية من الرموز.

سهولة الاستخدام والترقية

اختر أداة سهلة الاستخدام ولها منحنى تعليمي قصير وتقدم ترقيات منتظمة. يقوم موفر برامج التنقيب عن البيانات الجيد بترقية منتجاته بانتظام فيما يتعلق باحتياجات العمل المتغيرة.

العمل في السحابة

اعتمادًا على حجم مؤسستك ، فإن إمكانية العمل على السحابة هي ميزة إضافية أخرى مهمة لا محالة عندما يتعلق الأمر بالوصول إلى البيانات من مصادر البيانات عبر الإنترنت.

في بعض الحالات ، قد تحتاج إلى مجموعة من أكثر من أداة للتنقيب عن البيانات ، واحدة لأغراض التصور والأخرى لجمع البيانات وتنفيذ العمليات الحسابية.

خلاصة

مع Astera ReportMiner، يمكنك الحصول على جميع تطبيقات التنقيب عن البيانات الضرورية لاحتياجات عملك. كونها أداة خالية من التعليمات البرمجية ، ReportMiner سهل الاستخدام للغاية. يمكنك إنشاء نماذج تقارير متعددة لاستخراج البيانات من PDF والتقارير ، وأتمتة عملية استخراج البيانات بالكامل. ال ReportMiner يمكن استخراج البيانات من مجموعات كبيرة من الملفات وتحويلها إلى تنسيق منظم وتخزينها في أي مكان تريده. أتمتة عملية استخراج البيانات الخاصة بك مع ReportMiner، يوفر لك الوقت الحرج والموارد البشرية بينما يضاعف الكفاءة والإنتاجية.