استخراج البيانات وتعدين البيانات aعمليتان متميزتان تساهمان بشكل فريد في كيف تقوم المنظمة بإدارة البيانات واستخدامها؟ تلقي هذه المدونة نظرة متعمقة على استخراج البيانات مقابل. مقارنة التعدين في البياناتon، مناقشة حالات الاستخدام والتطبيقات، مكونات كل منها.

ما هو استخراج البيانات؟ 

استخراج البيانات يتضمن جلب البيانات من مصادر مختلفة - مثل جداول البيانات أو قواعد البيانات أو التخزين المادي - وتخزينها في موقع مركزي. اعتمادًا على المصدر، يمكن أن تكون هذه البيانات غير منظمة أو منظمة أو شبه منظمة. يعد كشط الويب أو كشط البيانات نوعًا محددًا من استخراج البيانات يتضمن مصادر عامة مثل مواقع الويب أو الدلائل عبر الإنترنت.

استخراج البيانات هو عادة المرحلة الأولى من دورة تكامل البياناتحيث يتم دمج البيانات المتباينة من مصادر مختلفة في تنسيق موحد واحد لتسهيل التحليل. كما أنها الخطوة الأولى في عمليتي بيانات شائعتين: استخراج، تحويل، تحميل (ETL) واستخراج، تحميل، تحويل (ELT).  

أحد الأغراض الأساسية لاستخراج البيانات هو تحسين الوصول إلى البيانات وقابليتها للاستخدام وموثوقيتها. فبدون استخراج البيانات، لن يكون هناك تنسيق موحد لبيانات الأعمال، وهو ما من شأنه أن يقلل من قابلية التشغيل البيني ويؤدي إلى صوامع البيانات.

ما هو استخراج البيانات؟ 

التنقيب عن البيانات هي عملية استكشافية تكشف عن الأنماط والعلاقات والرؤى العميقة داخل مجموعات البيانات الضخمة. هذه العملية أكثر تعقيدًا بكثير من البحث عن البيانات أو الاستعلام عنها لأنها تؤدي إلى الاحتمالات والتنبؤات بدلاً من نتائج البحث فقط.

يُعرف تعدين البيانات أيضًا باسم اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات (KDD). عدة تقنيات شعبية، بما في ذلك الآتي: 

• قواعد الرابطة المساعدة في الكشف عن العلاقات (الارتباطات) بين المتغيرات. 

• تصنيف ينظم الكائنات في فئات محددة مسبقًا استنادًا إلى الميزات المشتركة. ويجمع البيانات المتشابهة معًا لتحليل أسرع. 

• التكتل تعمل بشكل مشابه للتصنيف ولكنها تذهب إلى خطوة أبعد وتصنف العناصر على أساس كيفية اختلافها عن الكائنات الأخرى. 

• أشجار القرار التنبؤ بنتيجة ما أو تصنيفها باستخدام قائمة من القرارات أو المعايير. تشير كلمة "الشجرة" في الاسم إلى التصور الشبيه بالشجرة المستخدم لتصوير النتائج المحتملة لقرارات المستخدم. 

• أقرب جار هي خوارزمية تنظم البيانات بناءً على قربها من البيانات الأخرى، وتعمل على افتراض أن نقاط البيانات القريبة متشابهة مع بعضها البعض. 

• الشبكات العصبيةتعتمد الشبكات العصبية الاصطناعية على الجهاز العصبي البشري، وتستخدم طبقات متعددة من العقد تعمل معًا لمعالجة البيانات. تقبل طبقة الإدخال البيانات، ثم يتم إجراء الحسابات والتعرف على الأنماط في الطبقات المخفية، وتوفر طبقة الإخراج النتائج التي تعلمتها الشبكة. 

• التحليلات التنبؤية تطبيق التعلم الآلي والنمذجة الإحصائية على البيانات التاريخية لإنشاء نماذج رياضية أو رسومية. يمكن لهذه النماذج التنبؤ بالأحداث المستقبلية والنتائج المحتملة أو الكشف عن الفرص والمخاطر المحتملة.

تتنوع أغراض استخراج البيانات على نطاق واسع، وهي تساعد الشركات بالطرق التالية: 

• مراقبة وتوقع سلوك المستهلك 

• تحديد الفرص الجديدة أو مجالات التحسين 

• الكشف عن الاحتيال والمخاطر الأمنية 

• العثور على الاختناقات وعدم الكفاءة 

• المساعدة في اتخاذ القرار والتخطيط الاستراتيجي

إنشاء تدفقات عمل أفضل للبيانات

تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ مع Asteraخطوط أنابيب البيانات التي تعمل بدون أكواد والمدعومة بالذكاء الاصطناعي من '. ابدأ في تحسين عملياتك اليوم!

تحدث إلى فريقنا

استخراج البيانات مقابل استخراج البيانات: الاختلافات الرئيسية 

1. تعقيد 

عادةً ما يكون استخراج البيانات أمرًا مباشرًا ويقتصر على الحصول على البيانات من مصادر مختلفة. تمثل البيانات غير المنظمة التحدي الأكبر، ولكن الحلول الحديثة مثل معالجة المستندات الذكية (IDP) يمكن التعامل معها بفعالية. 

تعد عملية استخراج البيانات أكثر تعقيدًا من استخراج البيانات وتتطلب خوارزميات ونماذج إحصائية متقدمة. مهام مثل معالجة البياناتقد تتطلب عمليات النمذجة والتقييم في كثير من الأحيان بنية تحتية للحوسبة عالية الأداء، وخاصة بالنسبة لمجموعات البيانات الأكبر حجمًا. 

2. هيكل البيانات 

استخراج البيانات يأخذ البيانات غير المنظمة وشبه المنظمة والمنظمة ويحولها إلى تنسيق موحد. 

يتطلب استخراج البيانات مجموعات بيانات منظَّمة ومنظَّمة من أجل الاستكشاف المناسب. وقد تؤدي البيانات منخفضة الجودة أو غير المنظَّمة بشكل كافٍ إلى تحريف التحليلات وتوليد نتائج غير صحيحة. 

3. مجال المعرفة 

لا يتطلب استخراج البيانات معرفة واسعة بالمجال حيث يقتصر نطاقه على استرجاع البيانات بدقة. 

يتطلب استخراج البيانات معرفة عميقة بالمجال من أجل التفسير الصحيح للأنماط والنتائج.  

4. الاستخدام في الوقت الفعلي 

غالبًا ما يتم استخراج البيانات في الوقت الفعلي أو في وقت قريب من الوقت الفعلي. يمكن للشركات إعداد سير العمل التلقائية لاستخراج البيانات بمجرد إنشائها. 

يعتبر استخراج البيانات عملية استرجاعية بطبيعتها حيث يقوم بتحليل البيانات التاريخية للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية أو تقديم رؤى ثاقبة.  

5. تحديد المواقع في سير عمل البيانات 

تتم عملية استخراج البيانات في بداية سير عمل البيانات. وهي تولد المدخلات المطلوبة للمعالجة والتحليلات اللاحقة. 

يحدث استخراج البيانات في وقت لاحق دورة حياة البيانات، فقط بعد استخراج البيانات وتنظيمها وإعدادها للتحليل. 

استخراج البيانات مقابل التعدين في البيانات: الاستخدامات التكميلية

غالبًا ما يعمل استخراج البيانات واستخراج البيانات جنبًا إلى جنب. يتطلب الحصول على رؤى من البيانات الوصول إليها، مما يجعل استخراج البيانات قيّمًا لأنه يوفر الوصول إلى بيانات محدثة وجاهزة للاستخراج. فيما يلي بعض الأمثلة:

تلخيص استخراج البيانات مقابل التعدين في البيانات 

في حين يضمن استخراج البيانات توفر المعلومات الخام وإمكانية الوصول إليها، يحولها استخراج البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ تعمل على دفع عملية اتخاذ القرار والامتثال والتنبؤ والتخصيص. تلعب كل عملية دورًا مميزًا في دورة حياة البيانات، ومع ذلك فإن التعاون فيما بينها هو ما يمكّن الشركات حقًا. يتيح الجمع بين هذه العمليات للمؤسسات تبسيط العمليات وتحسين تجارب العملاء واكتساب ميزة تنافسية. معًا، يعمل استخراج البيانات واستخراج البيانات على سد الفجوة بين المعلومات الخام والذكاء الهادف.

قم بتحويل عمليات البيانات الخاصة بك مع Asteraخطوط الأنابيب التي تعمل بالذكاء الاصطناعي 

من خلال قدراتها على إدارة البيانات من البداية إلى النهاية دون الحاجة إلى كتابة أي تعليمات برمجية، Astera تقدم استخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي وتدعم عمليات استخراج البيانات. يمكن للشركات استخدام Asteraمكون IDP الخاص بـ 's لإنشاء تدفقات عمل مخصصة وآلية لاستخراج البيانات. تضمن تدابير التحقق المضمنة تسليم البيانات الخالية من الأخطاء والعالية الجودة فقط لمزيد من المعالجة. Astera يجعل من السهل تحويل البيانات المستخرجة وإعادة هيكلتها وإعدادها حسب الحاجة. يجعل تكامل الطرف الثالث للأداة من السهل الاتصال بمستودعات البيانات وأدوات BI للتعدين. بمجرد التعدين، يمكن دمج البيانات مرة أخرى في أنظمة الشركة لإعداد التقارير ولوحات المعلومات. 

ابدأ ببناء خطوط أنابيب شاملة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تعمل على تبسيط استخراج البيانات وإعدادها للتعدين. تحدث إلى فريقنا اليوم.