
ما هو اكتشاف البيانات؟ الأساليب والفوائد وأفضل الممارسات
من المحتمل أن تكون مؤسستك تجلس على كميات هائلة من البيانات المتنوعة. ومع ذلك، يجب أن تخضع جميع هذه البيانات لعمليات معينة قبل أن تتمكن من الاستفادة منها بشكل كامل. يعد اكتشاف البيانات من بين تلك العمليات.
دعنا نتعلم المزيد عنها.
ما هو اكتشاف البيانات؟
اكتشاف البيانات هو فهم العلاقات بين الكيانات، وتحديد الأنماط والقيم المتطرفة، والحصول على رؤى من البيانات ذات الصلة. وتعتمد هذه العملية في المقام الأول على الاستكشاف والتحليل.
اكتشاف البيانات هو عملية تكرارية تتضمن تحسين وتحسين فهم الشخص للبيانات بشكل متكرر. يمكن أن يختلف تنفيذه وفقًا لمتطلبات الصناعة والأعمال، نتيجة للاختلافات في أنواع البيانات والاعتبارات التنظيمية والأهداف.
على سبيل المثال، يعمل قطاع الرعاية الصحية في المقام الأول مع بيانات المرضى ونتائج التجارب السريرية والسجلات الصحية الإلكترونية أثناء اكتشاف المعلومات، بهدف تحسين استخدام الموارد أو تحسين نتائج المرضى. ستستخدم فرق التسويق اكتشاف البيانات للتركيز على بيانات الوسائط الاجتماعية وبيانات إدارة علاقات العملاء وتحليلات الويب لتحسين استراتيجيات التسويق وزيادة عائد الاستثمار.
ما أهمية اكتشاف البيانات؟
اليوم، يؤدي كل تفاعل تنظيمي تقريبًا إلى توليد البيانات. سواء كنت تتعامل مع العملاء أو الموردين أو الموظفين أو أصحاب المصلحة الآخرين، فإن عملك يولد البيانات يوميًا بشكل ثابت.
كل هذه البيانات يمكن أن توفر رؤى قيمة لعملياتك وتساعدك على تحديد مجال للتحسين. ولكن للحصول على هذه الرؤى، يجب عليك أولاً التدقيق في جميع أنواع البيانات المختلفة. وهذا يجعل اكتشاف البيانات أمرًا مهمًا للغاية - فهو يمكّنك من ذلك استكشاف البيانات الخاصة بك وتمشيطها بطريقة منظمة ومنهجية.
وفي النهاية، يساعدك هذا على فهم بياناتك مع تمكين استخدامها بشكل سليم.
فئات اكتشاف البيانات
يمكن تقسيم اكتشاف البيانات إلى الفئات التالية:
1. تحضير البيانات
إعداد البيانات يُعرف أيضًا باسم المعالجة المسبقة للبيانات. في هذه المرحلة، تساعد التقنيات الإحصائية على دمج البيانات الأولية من مصادر مختلفة. تخضع البيانات بعد ذلك للتنظيف والتحويلات لتحسين الجودة وضمان التنسيق المتسق.
2. تصور البيانات
يُسهل التصور اكتشاف العلاقات والأنماط في البيانات. بالمقارنة مع دراسة جداول البيانات والأشكال الأولية، فإن تصور البيانات يوفر الوقت. أنه يبسط البيانات المعقدة.
3. التحليلات المتقدمة وإعداد التقارير
في هذه المرحلة، يستخدم علماء البيانات الإحصائيات الوصفية لتلخيص البيانات وإنشاء تقرير بسيط لمساعدة مستخدمي الأعمال وغيرهم من أصحاب المصلحة غير التقنيين في اتخاذ القرار. يتم تسليط الضوء على عوامل مثل توزيع تكرار مجموعة البيانات، والتباين، والاتجاه المركزي.
أنواع اكتشاف البيانات
كما ذكرنا سابقًا، يمكن أن يكون اكتشاف البيانات ذاتيًا إلى حد كبير. هناك طرق مختلفة لتحقيق نفس الهدف، ولكن النوعين الأكثر شيوعًا لاكتشاف البيانات هما:
1. اكتشاف البيانات يدويًا
وكما يشير اسمه، فإن هذا النوع من الاكتشافات يقوم به الإنسان. كان هذا هو النهج الوحيد الممكن قبل التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML).
يستخدم الاكتشاف اليدوي للبيانات معرفة وخبرة فرد ماهر في إدارة البيانات والذي يقوم بجميع العمليات المطلوبة يدويًا.
2. اكتشاف البيانات الذكية
يستخدم الاكتشاف الذكي للبيانات تقنيات وتقنيات حديثة لتسريع عملية الاكتشاف. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي المخصصة أتمتة كل خطوة من خطوات اكتشاف البيانات، بدءًا من جمع البيانات ووصولاً إلى التحليل وإعداد التقارير.
يعد اكتشاف البيانات الذكية أسرع وأكثر دقة. كما أنه لا يترك مجالًا كبيرًا للخطأ البشري، مما يجعله أفضل من نظيره اليدوي.
كيف يعمل اكتشاف البيانات؟
فيما يلي نظرة فاحصة على كل خطوة من خطوات عملية اكتشاف البيانات:
الخطوة الأولى: تحديد احتياجاتك
يمكن أن يؤدي الهدف المحدد بوضوح إلى توجيه خطواتك اللاحقة وتحسين أسلوبك في اكتشاف البيانات. من المهم أيضًا أن تفكر في الأسئلة التي تريد أن تجيب عليها بياناتك. هل تحتاج إلى جمع رؤى حول سلوك العملاء، أو هل حددت فرصة لتحسين حملاتك التسويقية ولكنك بحاجة إلى بيانات محددة للتحقق من صحتها؟ وفي كلتا الحالتين، يعد وجود هدف محدد جيدًا أمرًا ضروريًا لتوجيه عملية استكشاف البيانات الخاصة بك.
الخطوة الثانية: جمع البيانات
يوفر مصدر بيانات واحد فقط منظورًا محدودًا ومعلومات غير كاملة، لذا يعد تجميع المصادر المتباينة أمرًا ضروريًا. يمنحك دمج مصادر البيانات المتعددة نظرة عامة شاملة تحتاجها لاكتشاف البيانات بنجاح.
الخطوة 3: تنظيف البيانات وإعدادها
تنظيف البيانات والتحضير حاسمة للحصول على موحدة عرض البيانات. تعمل هذه العمليات على منع البيانات من أن تحتوي على تنسيقات مختلفة، أو تحتوي على معلومات غير ضرورية أو غير ذات صلة، أو تحتوي على قيم فارغة أو غير صحيحة يمكن أن تؤدي إلى تحريف تحليلك.
الخطوة 4: تصور البيانات
بعد تنظيف البيانات وإعدادها، يجب تصورها لتسهيل فهمها. أدوات تصور البيانات مثل الرسوم البيانية والمخططات والرسوم البيانية والخرائط تجعل البيانات أكثر قابلية للفهم حتى يتمكن الجميع من الاستفادة منها.
الخطوة 5: تحليل البيانات
يقوم التصور بإعداد البيانات للتحليل المتعمق. تربط هذه المرحلة نتائج ورؤى اكتشاف البيانات مع الإستراتيجية والتنفيذ. وبالاعتماد على نتائج عملية الاكتشاف، يساعدك تحليل البيانات على فهم ما تحاول بيانات عملك إخبارك به حتى تتمكن من التصرف بناءً عليه.
التكرار المستمر
بالإضافة إلى هذه الخطوات الخمس، تجدر الإشارة إلى أن اكتشاف البيانات هو عملية متكررة. تستمر الشركات في إنشاء البيانات، لذا فهي تحتاج إلى إجراءات متسقة تستمر في البناء على النتائج السابقة. على الرغم من أن هذا يتطلب جهدًا، إلا أنه يساعد أيضًا على ضمان استخدام بياناتك دائمًا، أي استخدامها لدفع النمو والتحسين.
ما هي فوائد اكتشاف البيانات؟
- فهو يمكّنك من تحديد الأنماط والشذوذات ومجالات التحسين. تصحيح هذه الأخطاء يتحسن تكامل البيانات.
- وهو يدعم اتخاذ القرار من خلال توفير رؤى في الوقت الحقيقي. هذه يسمح لك بوضع إستراتيجيات أكثر فعالية وتصحيح المسار حسب الحاجة على المستوى التنظيمي.
- ويمكنه تحديد أوجه القصور التشغيلية والتخفيف منها، وتعزيز الإنتاجية وضمان الاستخدام الأفضل للموارد.
- يساعدك على تحديد ما إذا كان عملك يستخدم البيانات بشكل مسؤول. من خلال فرض إطار إدارة البيانات الخاص بك، يمكنك تجنب المشكلات التنظيمية ومشكلات الامتثال.
- تعمل زيادة إمكانية الوصول إلى البيانات على تعزيز الثقافة القائمة على البيانات داخل مؤسستك، مما يؤدي إلى إنشاء قوة عاملة أكثر استنارة.
إدارة البيانات من البداية إلى النهاية في أسهل حالاتها
Astera يعمل على تبسيط إدارة البيانات الخاصة بك من خلال عمليات الكود الصفري والواجهة البديهية. ابدأ اليوم!
قم بتنزيل النسخة التجريبية المجانية الخاصة بكحالات استخدام اكتشاف البيانات
- الرعاية الصحية: تقوم مرافق الرعاية الصحية بتحليل بيانات المرضى لتبسيط عمليات التشخيص، وتطوير خطط علاج أكثر فعالية، وتحسين النتائج.
- الاستثمار والتمويل: يمكن للمؤسسات المالية استخدام اكتشاف البيانات لمراقبة المعاملات. يساعد التحقق من الأنشطة المشبوهة أو غير النظامية على تقليل مخاطر الاحتيال.
- البيع بالتجزئة: يتيح اكتشاف البيانات للشركات في قطاع البيع بالتجزئة فهم سلوك العملاء وتحسين إدارة مخزونهم وفقًا لذلك. ويكشف تحليل بيانات المبيعات عن الاتجاهات التي تستخدمها هذه الشركات لضبط مستويات مخزونها - مما يحقق التوازن بين طلب العملاء ومستويات المخزون المثلى.
- تسويق: يستخدم المسوقون اكتشاف البيانات لتقسيم جمهورهم المستهدف بناءً على العمر والتفضيلات والسلوك. تساعدهم هذه النتائج في إنشاء حملات أكثر تخصيصًا تتضمن الرسائل المناسبة.
- التأمين: يتيح اكتشاف البيانات في قطاع التأمين لمقدمي الخدمات تحليل بيانات مطالبات العملاء والعثور على الأنماط. يؤدي ذلك إلى تحسين تقييم المخاطر ويسمح لشركات التأمين بتقليل حالات الاحتيال في مجال التأمين.
- علوم الحياة: يمكن لمؤسسات علوم الحياة جمع وتحليل نتائج التجارب السريرية والدراسات والأبحاث. يمكن أن يساهم اكتشاف البيانات في هذا القطاع في تسريع البحث والتطوير الطبي واكتشاف الأدوية والتقدم في الرعاية الصحية.
- التصنيع: باستخدام اكتشاف البيانات لتحليل بيانات المستشعر والجهاز، يمكن للمصنعين البحث عن المشكلات المحتملة أو مؤشرات انخفاض الأداء. تتيح لهم هذه المعلومات تعديل جداول الصيانة الخاصة بهم لتجنب الاضطرابات.
- الاتصالات السلكية واللاسلكية: يمكّن تحليل بيانات الشبكة شركات الاتصالات من العثور على مناطق الازدحام وتنفيذ التدابير التصحيحية وتقديم خدمات أسرع وأكثر موثوقية زبائنهم.
- الطاقة: تقوم شركات الطاقة بتحليل معلومات الطقس واستهلاك الطاقة لضبط عمليات الإنتاج الخاصة بها بناءً على الطلب. وهذا يساعدهم على خفض تكاليف الإنتاج وتحسين الاستدامة.
أفضل ممارسات اكتشاف البيانات
1. تحديد الأهداف
إنّ أكثر وضوحا أهدافك، كان من الأسهل العمل على تحقيقها. عند العمل مع أهداف محددة، سيكون تحليلك أكثر استهدافًا وسيؤدي إلى رؤى ذات صلة.
2. إعطاء الأولوية لإدارة البيانات
شامل إطار حوكمة البيانات يمكن أن تضمن توافر بيانات عالية الجودة ودقيقة. تعمل قواعد وسياسات إدارة البيانات أيضًا على إبقاء القوى العاملة لديك على اطلاع بمسؤولياتها. تساهم هذه القواعد في عملية اكتشاف بيانات أكثر بساطة من خلال تحديد أدوار الموظفين المعنيين بوضوح.
3. التعاون والتنسيق
يعمل اكتشاف البيانات بشكل أفضل كمبادرة متعددة الوظائف بدلاً من جهد معزول.
ستقوم فرق البيانات بتنفيذ العمل الفعلي، ولكنك تحتاج أيضًا إلى مدخلات من أصحاب المصلحة الآخرين - غالبًا غير التقنيين -. وهذا التبادل لوجهات النظر والخبرات المتنوعة يعزز التعاون. إنها الطريقة الأضمن لضمان توافق الرؤى المشتقة مع إستراتيجيتك التنظيمية.
4. التدريب والتطوير
قم بتزويد القوى العاملة لديك بالموارد اللازمة لصقل مهارات القراءة والكتابة بالبيانات. قم بإجراء برامج تدريبية لمنح موظفيك فهمًا قويًا للأدوات ومعرفة كيفية تفسير النتائج التي يحصلون عليها. ويستفيد الموظفون أيضًا من معرفة كيفية تنفيذ الرؤى المبنية على البيانات في قراراتهم.
5. التقييم والتحسين
الاستفادة من الطبيعة التكرارية لاكتشاف البيانات من خلال مراقبة فعاليتها في كل دورة. قم بتقييم المكونات التي تعمل وتلك التي لا تعمل، وقم بإجراء التصحيحات اللازمة لتحسين طرق اكتشاف البيانات الخاصة بك بشكل مستمر.
6. الأدوات المتقدمة والأتمتة
تعد الأتمتة حلاً فعالاً للتعامل مع أحجام البيانات المتزايدة. تعمل أدوات البيانات الآلية على جعل الاكتشاف أكثر كفاءة من خلال الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي. إنها توفر تحليلات في الوقت الفعلي وميزات تصور تفاعلية تعمل على تحسين فعالية اكتشاف البيانات وإمكانية تنفيذها.
ما هي أدوات اكتشاف البيانات وكيف تساعد الشركات؟
أدوات اكتشاف البيانات هي تطبيقات برمجية مخصصة تسهل اكتشاف البيانات. تساعد هذه الأدوات الشركات بالطرق التالية:
- تبسيط تحليل البيانات: إنها تعمل على تبسيط جمع البيانات وإعدادها وتحليلها من خلال الأتمتة. إنها تسهل على المحللين التركيز على استخلاص الأفكار بدلاً من التفاصيل الجوهرية لهذه العمليات.
- تعزيز التصور: فهي تسمح للمستخدمين بإنشاء تمثيلات مرئية ديناميكية ومتعمقة للبيانات بسرعة، مما يسهل على المستخدمين تحديد الأنماط والاتجاهات.
- تحسين إمكانية الوصول: تعمل هذه الأدوات على تسهيل الوصول إلى البيانات للمستخدمين ذوي الكفاءة التقنية المتفاوتة. تسمح واجهاتهم البديهية وسهلة الاستخدام للموظفين باستكشاف البيانات دون معرفة متخصصة.
- قيادة الابتكار: تسمح أدوات اكتشاف البيانات لمؤسستك بالتكيف مع مصادر البيانات الجديدة والأساليب التحليلية. يمكنك بسهولة دمج مصادر البيانات الجديدة وتطبيق تقنيات التحليلات المتقدمة بحيث يعتمد كل تكرار على ما سبقه.
- التكامل مع الأنظمة الموجودة: يمكنك دمج أدوات اكتشاف البيانات بسلاسة مع أنظمة الأعمال الأخرى — مثل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM). - للحصول على عرض موحد للبيانات عبر مؤسستك.
- التوسعة: توفر قابلية التوسع لهذه الأدوات أداءً موثوقًا حتى مع نمو مؤسستك، والعمل مع كميات متزايدة من البيانات، وتطور احتياجات إدارة البيانات الخاصة بها.
تلخيص ذلك
يعد اكتشاف البيانات جزءًا مهمًا من إستراتيجية إدارة البيانات الشاملة لديك. فهو يساعدك على العثور على الرؤى التي تقدمها البيانات الضخمة وفهمها حتى تتمكن من ممارسة عملية صنع القرار المستندة إلى البيانات وإنشاء ثقافة تتمحور حول البيانات.
كحل متكامل لإدارة البيانات على مستوى المؤسسات، Astera يسمح لك باستخراج البيانات ودمجها وإعدادها وتحويلها ثم تصديرها إلى أدوات ذكاء الأعمال المختلفة للحصول على تصور مناسب. تحميل أ مجانا محاكمة شنومك يوم أو تحدث إلى فريقنا اليوم لمزيد من المعلومات.