مدونات

الصفحة الرئيسية / مدونات / دليل سريع للتنقيب عن البيانات واستخداماتها

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

دليل سريع للتنقيب عن البيانات واستخداماته

يناير 3rd، 2024

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 من الرؤى هذا 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 تظهر فيه أدوات التنقيب عن البيانات في الصورة.

التنقيب عن البيانات يمكن أن يمنح مؤسستك ميزة تنافسية من خلال تزويدك بالرؤى التي يمكن أن تقود عملية صنع القرار. دعنا نستكشف ما هو استخراج البيانات وكيف يمكن لمؤسستك الاستفادة منه.

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.

تستخدم عملية استخراج البيانات خوارزميات التعدين على البيانات المجمعة بتنسيق 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 أدوات تستخدم للتنقيب عن البيانات.

التنقيب في البيانات مقابل تكامل البيانات - الفرق

تكامل البيانات هي عملية الجمع بين البيانات وتنظيفها وتقديمها بتنسيق موحد. يتضمن ذلك توحيد البيانات من أنظمة مصادر مختلفة بتنسيقات مختلفة ، وإزالة التكرارات ، تنظيف البيانات وفقًا لقواعد العملوتحويله إلى الشكل المطلوب.

من ناحية أخرى ، فإن 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 و نظم قواعد البيانات. باستخدام التحليلات والخوارزميات المتقدمة ، تجعل البيانات قابلة للاستخدام لاتخاذ قرارات أسرع.

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 العملية تتضمن الخطوات السبع الرئيسية التالية:

  1. اختيار البيانات

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

  1. استخراج البيانات

تتضمن الخطوة التالية جمع البيانات و استخلاص. يحدد عالم البيانات مصادر البيانات ويحللها ، ويستخدم التحويلات لتوحيد البيانات.

  1. تحويل البيانات

بمجرد جمع البيانات من مصادر وأشكال مختلفة ، يجب أن تكون كذلك تحويلها إلى تنسيق مشترك حتى يكون قابلاً 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

تتمثل الخطوة التالية في تخزين البيانات وإدارتها عبر أنظمة وجهة مختلفة وفقًا لنوع 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 الجمع بين ذكاء الأعمال ويتم استخدام خوارزميات التنقيب عن البيانات لتعدين البيانات. 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.

التطبيقات

استخراج البيانات له تطبيقات مفيدة في صناعات مختلفة ، مثل:

  • الرعاية الصحية: يمكن استخدام أدوات استخراج البيانات القوية في الرعاية الصحية الصناعة لتقليل التكاليف واكتشاف الأنشطة الاحتيالية وتحسين نتائج المرضى.
  • التعليم: استخدام أدوات التنقيب عن البيانات في التعليم يمكن أن تساعد جوانب مختلفة من صناعة التعليم ، مثل تحديد كيفية تشجيع احتياجات التعلم للطلاب ، والتنبؤ بكيفية أداء طلاب معينين في الاختبارات ، واتخاذ قرارات تشغيلية فعالة.
  • إدارة علاقات العملاء (CRM): يمكن أن تساعد أدوات التنقيب عن البيانات أيضًا في تحليل بيانات العميل 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 التنقيب عن البيانات التي تحتاجها على نوع عملك ، وطريقة استخراج البيانات أو التقنية التي تريد تنفيذها ، وحجم بيانات العينة. تستخدم بعض أدوات التنقيب عن البيانات البرمجة المرئية والتعلم الآلي لإعطاء نتائج مرغوبة بينما البعض الآخر يعتمد على السحب والإفلات. الخيار المثالي لعملك هو الذي يلبي متطلباتك.

فيما يلي بعض الميزات التي يجب أن تبحث عنها:

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 التنقيب عن البيانات التي توفر دعمًا على مدار الساعة 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.

دعم أنظمة السحابة

بناءً على حجم مؤسستك ، من الممكن أن تضطر إلى التعامل مع مصادر ووجهات سحابية مختلفة لاستخراج البيانات وتحميلها. لذلك ، تأكد من أن حل استخراج البيانات الذي تختاره يقدم دعمًا للاتصال السحابي.

وفي الختام

بدافع Astera ReportMiner، يمكنك تنفيذ جميع مهام التنقيب عن البيانات المهمة لاحتياجات عملك. كونها أداة خالية من التعليمات البرمجية ، ReportMiner سهل الاستخدام للغاية. يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج تقارير متعددة لاستخراج البيانات من تقارير PDF وغيرها من المصادر غير المهيكلة ، وأتمتة عملية استخراج البيانات بالكامل ، يمكن للحل تحويل البيانات المستخرجة إلى تنسيق منظم وتخزينها في أي مكان مرغوب.

أتمتة عملية استخراج البيانات الخاصة بك مع ReportMiner يوفر لك الوقت الحرج والموارد البشرية مع مضاعفة الكفاءة والإنتاجية.

ربما يعجبك أيضا
ANSI X12 مقابل EDIFACT: الاختلافات الرئيسية
كل ما تحتاج لمعرفته حول تجميع البيانات
حوكمة البيانات في صناعة التأمين
مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

دعونا نتواصل الآن!
يتيح الاتصال