ما هو استخراج البيانات؟ | What Is Data Mining

شرح إستخراج البيانات وكيف تتم هذه العملية

 نحن نعيش في عالم غني بالمعلومات يعتمد على البيانات، في حين أنه من المريح معرفة أن هناك مجموعة كبيرة من المعرفة المتاحة بسهولة، إلا أن الحجم الهائل يخلق تحديات، كلما توفرت المزيد من المعلومات، كلما تمكنت من العثور على الأفكار المفيدة التي تحتاجها.


لهذا السبب نناقش اليوم استخراج البيانات، سوف نستكشف جميع جوانب استخراج البيانات، بما في ذلك ما يعنيه، ومراحله، وتقنيات استخراج البيانات، والفوائد التي يقدمها، وأدوات استخراج البيانات، والمزيد، دعونا نبدأ الأمور بتعريف استخراج البيانات، ثم نعالج مفاهيم وتقنيات استخراج البيانات.


ما هو استخراج البيانات؟ | What Is Data Mining


ما هو استخراج البيانات؟


عادة، عندما يتحدث شخص ما عن "التعدين"، فإنه ينطوي على أشخاص يرتدون خوذات مع مصابيح متصلة بها، ويحفرون تحت الأرض بحثا عن الموارد الطبيعية، وعلى الرغم من أنه قد يكون من المضحك تصوير الرجال في تعدين الأنفاق لدفعات من الاصفار والآحاد، إلا أن هذا لا يجيب بالضبط على "ما هو استخراج البيانات".


استخراج البيانات هو عملية تحليل كميات هائلة من المعلومات ومجموعات البيانات، واستخراج أو التعدين عن معلومات استخباراتية مفيدة لمساعدة المنظمات على حل المشاكل، والتنبؤ بالاتجاهات، والتخفيف من المخاطر، وإيجاد فرص جديدة، يشبه استخراج البيانات التعدين الفعلي لأنه في كلتا الحالتين، يقوم عمال المناجم بغربلة جبال من المواد للعثور على موارد وعناصر قيمة.


يتضمن استخراج البيانات أيضا إقامة علاقات وإيجاد أنماط وشذوذ وارتباطات لمعالجة القضايا، وإنشاء معلومات قابلة للتنفيذ في هذه العملية، استخراج البيانات هو عملية واسعة النطاق ومتنوعة تشمل العديد من المكونات المختلفة، وبعضها مرتبك حتى لاستخراج البيانات نفسه.


بالإضافة إلى ذلك، يندرج كل من استخراج البيانات والتعلم الآلي تحت العنوان العام لعلوم البيانات، وعلى الرغم من أن لديهما بعض أوجه التشابه، إلا أن كل عملية تعمل مع البيانات بطريقة مختلفة، إذا كنت تريد معرفة المزيد عن علاقتهما، فاقرأ عن استخراج البيانات مقابل التعلم الآلي.


يطلق على استخراج البيانات أحيانا اسم اكتشاف المعرفة في البيانات، أو KDD.


تاريخ استخراج البيانات


لآلاف السنين، حفر الناس أماكن للعثور على أسرار خفية، يشير "اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات" إلى فعل غربلة البيانات للكشف عن العلاقات الخفية والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، في التسعينيات تم اختراع عبارة "استخراج البيانات" ظهر استخراج البيانات من تقارب ثلاثة تخصصات علمية: الذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي والإحصاءات.


الذكاء الاصطناعي هو الذكاء الشبيه بالإنسان الذي تظهره البرامج والآلات، والتعلم الآلي هو المصطلح المستخدم لوصف الخوارزميات التي يمكن أن تتعلم من البيانات لإنشاء تنبؤات، والإحصاءات هي الدراسة العددية لارتباطات البيانات.


يستفيد استخراج البيانات من الإمكانيات اللانهائية للبيانات الضخمة وقوة المعالجة غير المكلفة، نمت قوة المعالجة والسرعة بشكل كبير في العقد الأخير، مما سمح للعالم بإجراء تحليل سريع وسهل وآلي للبيانات.


خطوات استخراج البيانات


عند السؤال "ما هو استخراج البيانات"، دعونا نقسمه إلى الخطوات التي يتخذها علماء البيانات والمحللون عند معالجة مشروع استخراج البيانات.


1. فهم الأعمال

ما هو الوضع الحالي للشركة، وأهداف المشروع، وما الذي يحدد النجاح؟


2. فهم البيانات

اكتشف نوع البيانات اللازمة لحل المشكلة، ثم جمعها من المصادر المناسبة.


3. قم بإعداد البيانات

حل مشاكل جودة البيانات مثل البيانات المكررة أو المفقودة أو التالفة، ثم قم بإعداد البيانات بتنسيق مناسب لحل مشكلة العمل.


4. نمذجة البيانات

استخدم الخوارزميات للتأكد من أنماط البيانات، يقوم علماء البيانات بإنشاء النموذج واختباره وتقييمه.


5. قم بتقييم البيانات

قرر ما إذا كانت النتائج التي يحققها نموذج معين ستساعد في تحقيق هدف العمل أو معالجة المشكلة ومدى فعاليتها، في بعض الأحيان هناك مرحلة متكررة للعثور على أفضل خوارزمية، خاصة إذا لم يحصل عليها علماء البيانات بشكل صحيح تماما في المرة الأولى، قد تكون هناك بعض خوارزميات استخراج البيانات التي تتسوق حولها.


6. نشر الحل

إعطاء نتائج المشروع للأشخاص المسؤولين عن اتخاذ القرارات.


أمثلة على استخراج البيانات


فيما يلي بعض الأمثلة على البيانات في العالم الحقيقي:


1. تحليل سوق التسوق

في سوق التسوق، هناك كمية كبيرة من البيانات، ويجب على المستخدم إدارة كميات هائلة من البيانات باستخدام أنماط مختلفة، لإجراء الدراسة يعد تحليل سلة السوق نهجا للنمذجة.


تحليل سلة السوق هو في الأساس نهج نمذجة يعتمد على فكرة أنه إذا اشتريت مجموعة واحدة من المنتجات، فمن المرجح أن تشتري مجموعة أخرى من العناصر، قد تساعد هذه الاستراتيجية بائع التجزئة على فهم عادات الشراء للمشتري، باستخدام التحليل التفاضلي يمكن مقارنة البيانات من شركات مختلفة ومستهلكين من مجموعات ديموغرافية مختلفة.


2. تحليل التنبؤ بالطقس

تعتمد أنظمة التنبؤ بالطقس على كميات هائلة من البيانات التاريخية، نظرا لأنه يتم معالجة كميات هائلة من البيانات، يجب استخدام نهج استخراج البيانات المناسب.


3. تحليل سوق الأسهم

في سوق الأوراق المالية، هناك كمية هائلة من البيانات التي يتعين تحليلها، ونتيجة لذلك يتم استخدام تقنيات استخراج البيانات لنمذجة هذه البيانات من أجل إجراء التحليل.


4. كشف التسلل

يمكن أن يساعد استخراج البيانات في تعزيز الكشف عن التسلل من خلال التركيز على الكشف عن الشذوذ، إنه يساعد المحلل في التمييز بين نشاط الشبكة غير العادي ونشاط الشبكة العادي.


5. الكشف عن الاحتيال

التقنيات التقليدية للكشف عن الاحتيال تستغرق وقتا طويلا وصعبة بسبب كمية البيانات، يساعد استخراج البيانات في اكتشاف الأنماط ذات الصلة وتحويل البيانات إلى معلومات.


6. المراقبة

يتم استخدام المراقبة بالفيديو عمليا في كل مكان في الحياة اليومية من أجل التصور الأمني، نظرا لأنه يجب علينا التعامل مع حجم كبير من البيانات المكتسبة، يتم استخدام استخراج البيانات في المراقبة بالفيديو.


7. الخدمات المصرفية المالية

مع كل معاملة جديدة في الخدمات المصرفية المحوسبة، من المتوقع إنشاء كمية هائلة من البيانات، من خلال تحديد الأنماط والسببيات والارتباطات في بيانات الشركات، قد يساعد استخراج البيانات في حل تحديات الأعمال التجارية في الأعمال المصرفية والمالية.


ما هي فوائد استخراج البيانات؟


نظرا لأننا نعيش ونعمل في عالم يركز على البيانات، فمن الضروري الحصول على أكبر عدد ممكن من المزايا، يوفر لنا استخراج البيانات وسائل حل المشاكل والقضايا في عصر المعلومات الصعب هذا، تشمل فوائد استخراج البيانات ما يلي:


  • يساعد الشركات على جمع معلومات موثوقة.
  • حل فعال من حيث التكلفة مقارنة بتطبيقات البيانات الأخرى.
  • يساعد الشركات على إجراء تعديلات مربحة على الإنتاج والتشغيل.
  • يستخدم استخراج البيانات كلا من الأنظمة الجديدة والقديمة.
  • يساعد الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة.
  • يساعد في الكشف عن مخاطر الائتمان والاحتيال.
  • يساعد علماء البيانات على تحليل كميات هائلة من البيانات بسهولة بسرعة.
  • يمكن لعلماء البيانات استخدام المعلومات للكشف عن الاحتيال وبناء نماذج المخاطر وتحسين سلامة المنتجات.
  • يساعد علماء البيانات على بدء التنبؤات الآلية للسلوكيات والاتجاهات بسرعة واكتشاف الأنماط الخفية.

تحديات التنفيذ في استخراج البيانات


نظرا لأن تكنولوجيا معالجة البيانات تتحسن دائما، يواجه القادة عقبات إضافية بالإضافة إلى قابلية التوسع والأتمتة، كما هو مذكور أدناه:


1. البيانات الموزعة

لا يمكن نقل البيانات المحفوظة في العالم الحقيقي على العديد من المنصات، مثل قواعد البيانات أو الأنظمة الفردية أو الإنترنت، إلى مستودع مركزي، قد يكون لدى المكاتب الإقليمية خوادمها الخاصة لتخزين البيانات، ولكن تخزين البيانات من جميع المكاتب مركزيا سيكون مستحيلا، ونتيجة لذلك يجب إنشاء أدوات وخوارزميات لتعدين البيانات المشتتة لاستخراج البيانات.


2. بيانات معقدة

يستغرق الأمر وقتا طويلا ومالا لمعالجة كميات كبيرة من البيانات المعقدة، البيانات في العالم الحقيقي هي أشكال منظمة وغير منظمة وشبه منظمة وغير متجانسة، بما في ذلك الوسائط المتعددة مثل الصور والموسيقى والفيديو ونص اللغة الطبيعية والسلاسل الزمنية والطبيعية وما إلى ذلك، مما يجعل من الصعب استخراج المعلومات الأساسية من العديد من المصادر في الشبكة المحلية والشبكة الواسعة.


3. معرفة المجال

من الأسهل حصر بعض المعلومات مع خبرة المجال، والتي بدونها قد يكون جمع المعلومات المفيدة من البيانات أمرا صعبا.


4. تصور البيانات

التفاعل الأول الذي يقدم النتيجة بشكل صحيح للعميل هو تصور البيانات، يتم نقل المعلومات ذات الصلة الفريدة بناء على استخدامها المقصود، ومع ذلك من الصعب معالجة المعلومات بدقة إلى المستخدم النهائي، لجعل المعلومات ذات صلة يجب استخدام معلومات المخرجات الفعالة وبيانات الإدخال وطرق إدراك البيانات المعقدة.


5. بيانات غير مكتملة

قد تكون كميات البيانات الكبيرة غير دقيقة أو غير موثوقة بسبب مشاكل معدات القياس، قد يؤدي العملاء الذين يرفضون الكشف عن معلوماتهم الشخصية إلى بيانات غير مكتملة، والتي قد يتم تحديثها بسبب أعطال النظام، مما يؤدي إلى بيانات صاخبة، مما يجعل إجراء استخراج البيانات صعبا.


6. الأمان والخصوصية

تتطلب تقنيات صنع القرار الأمن من خلال تبادل البيانات للأشخاص والمنظمات والحكومة، يتم جمع معلومات خاصة وحساسة عن الأفراد لملفات تعريف العملاء من أجل فهم اتجاهات نشاط المستخدم بشكل أفضل، يعد الوصول غير القانوني وسرية المعلومات من القضايا الهامة هنا.


7. تكاليف أعلى

قد تكون النفقات المرتبطة بشراء وصيانة خوادم وبرامج وأجهزة قوية للتعامل مع كميات هائلة من البيانات باهظة الثمن.


8. مشاكل الأداء

يتم تحديد أداء نظام استخراج البيانات من خلال الأساليب والتقنيات المستخدمة، والتي قد يكون لها تأثير على أداء استخراج البيانات، يمكن أن تساهم أحجام قواعد البيانات الكبيرة وتدفق البيانات وتحديات استخراج البيانات في تطوير طرق استخراج البيانات المتوازية والموزعة.


9. واجهة المستخدم

إذا كانت المعرفة التي تم الكشف عنها عبر تقنيات استخراج البيانات جذابة وواضحة للمستخدم فستكون مفيدة،  قد تساعد نتائج التعدين من تفسير بيانات التصور المناسبة في فهم متطلبات العملاء، يمكن للمستخدمين الاستفادة من عملية استخراج البيانات لاكتشاف الاتجاهات وتقديم طلبات استخراج البيانات وتحسينها اعتمادا على النتائج.


المتطلبات الأساسية لتعدين أو إستخراج البيانات


يتطلب استخراج البيانات فهم الحساب والإحصاءات والبرمجة ومبادئ الأعمال والاتصالات، للبدء في دراسة تحليل البيانات يجب أن يكون لديك معرفة في المجالات التالية:



تعلم كيفية استخدام أدوات مثل RapidMiner و Apache Spark و SAS، تم اقتراح هذه لبدء التدريب على تحليل البيانات الخاص بك.


R و Python هما لغتا برمجة معروفتان في هذا المجال، في التحليل الرصين، تتمتع لغة R بدعم كبير ويمكن أن تعمل بفعالية مع Java وC.


تستخدم بايثون أيضا بشكل شائع في استخراج البيانات والتعلم الآلي، بسبب مكتباتها وأطرها المختلفة، فهي تحظى بشعبية بين المبرمجين في هذا القطاع، بايثون مناسبة أيضا للمشاريع الكبيرة، وإذا كنت على دراية بالبرمجة الموجهة للكائنات، فستجد أنه من الأسهل تعلم بايثون.


مستقبل استخراج البيانات


مستقبل استخراج البيانات مشرق، مع استمرار نمو أحجام البيانات، تغيرت تقنيات التعدين نتيجة للتقدم التكنولوجي، وكذلك الأنظمة التي تستخرج معلومات مفيدة من البيانات، في السابق كان بإمكان شركات مثل ناسا فقط استخدام أجهزة الكمبيوتر العملاقة الخاصة بها لفحص البيانات لأن تكلفة تخزين البيانات وحسابها كانت باهظة الثمن.


تقوم الشركات الآن بتجربة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتعلم العميق على بحيرات البيانات القائمة على السحابة.


حول إنترنت الأشياء والتقنيات القابلة للارتداء الأشخاص والأدوات إلى آلات لتوليد البيانات قادرة على إنتاج معرفة لا حصر لها عن الأفراد والمنظمات، هذه هي الطريقة التي يمكن بها للشركات جمع كميات هائلة من البيانات وتخزينها وتحليلها.


ستجعل حلول التحليلات القائمة على السحابة من الأسهل والأكثر فعالية من حيث التكلفة للشركات الوصول إلى كميات هائلة من البيانات وقوة المعالجة، تمكن الحوسبة السحابية الشركات من تلقي البيانات بسرعة والتصرف بناء عليها من أنظمة المبيعات والتسويق والإنترنت والتصنيع والمخزون، من بين مصادر أخرى، من أجل تعزيز أرباحها النهائية.


هل هناك أي عيوب في استخراج البيانات؟


لا شيء مثالي، بما في ذلك استخراج البيانات، هذه هي القضايا الرئيسية في استخراج البيانات:


  • العديد من أدوات تحليل البيانات معقدة وصعبة الاستخدام، يحتاج علماء البيانات إلى التدريب المناسب لاستخدام الأدوات بفعالية.

  • بالحديث عن الأدوات، تعمل الأدوات المختلفة مع أنواع مختلفة من استخراج البيانات، اعتمادا على الخوارزميات التي يستخدمونها، وبالتالي يجب أن يتأكد محللو البيانات من اختيار الأدوات الصحيحة.

  • تقنيات استخراج البيانات ليست معصومة، لذلك هناك دائما خطر أن المعلومات ليست دقيقة تماما، هذه العقبة ذات صلة خاصة إذا كان هناك نقص في التنوع في مجموعة البيانات.

  • من المحتمل أن تبيع الشركات بيانات العملاء التي جمعتها إلى شركات ومنظمات أخرى، مما يثير مخاوف تتعلق بالخصوصية.

  • يتطلب استخراج البيانات قواعد بيانات كبيرة، مما يجعل من الصعب إدارة العملية.

ما هي أنواع أدوات استخراج البيانات؟


كما يحب المهندسون القول، "استخدم الأداة المناسبة للوظيفة المناسبة"، فيما يلي مجموعة مختارة من الأدوات والتقنيات التي تزود محللي البيانات بوظائف استخراج البيانات المتنوعة.


1. الذكاء الاصطناعي

تؤدي أنظمة الذكاء الاصطناعي وظائف تحليلية تحاكي الذكاء البشري، مثل التعلم والتخطيط وحل المشكلات والاستدلال.


2. تعلم قواعد الجمعية

تبحث مجموعة الأدوات هذه، التي تسمى أيضا تحليل سلة السوق، عن العلاقات بين متغيرات مجموعة البيانات. على سبيل المثال يمكن لتعلم قواعد الارتباط تحديد المنتجات التي يتم شراؤها بشكل متكرر معا (على سبيل المثال، هاتف ذكي وحافظة واقية).


3. التجميع

تقسم هذه العملية مجموعات البيانات إلى مجموعة من الفئات الفرعية ذات المغزى، والمعروفة باسم المجموعات، تساعد العملية المستخدمين على فهم البنية الطبيعية أو التجميع داخل البيانات.


4. التصنيف

تعين هذه التقنية عناصر معينة في مجموعة بيانات لفئات أو فئات مستهدفة مختلفة، الهدف هو تطوير تنبؤات دقيقة داخل الفئة المستهدفة لكل حالة في البيانات.


5. تحليلات البيانات

تمكن عملية تحليل البيانات المهنيين من تقييم المعلومات الرقمية وتحويلها إلى ذكاء أعمال مفيد.


6. تنظيف البيانات وإعدادها

تحول هذه التقنية البيانات إلى شكل مثالي لمزيد من التحليل والمعالجة، يتضمن الإعداد أنشطة مثل تحديد الأخطاء وإزالتها والبيانات المفقودة أو المكررة.


7. تخزين البيانات

يتكون تخزين البيانات من مجموعة واسعة من البيانات التجارية التي تستخدمها الشركات لمساعدتها على اتخاذ القرارات، التخزين هو عنصر أساسي وضروري في معظم جهود استخراج البيانات على نطاق واسع.


8. التعلم الآلي

فيما يتعلق بتقنية الذكاء الاصطناعي المذكورة سابقا، فإن التعلم الآلي هو تقنية برمجة كمبيوتر تستخدم الاحتمالات الإحصائية لتزويد أجهزة الكمبيوتر بالقدرة على التعلم دون تدخل بشري أو برمجتها يدويا.


9. تقنية الانحدار 

تتنبأ تقنية الانحدار بمجموعة من القيم الرقمية في فئات مثل المبيعات أو أسعار الأسهم أو حتى درجة الحرارة، تستند النطاقات إلى المعلومات الموجودة في مجموعة بيانات معينة، هناك أداتان محددتان يجب ذكرهما :


  • R : هذه اللغة هي أداة مفتوحة المصدر تستخدم للرسومات والحوسبة الإحصائية، إنه يزود المحللين بمجموعة واسعة من الاختبارات الإحصائية وتقنيات التصنيف والرسوم البيانية وتحليل السلاسل الزمنية.


  • تعدين بيانات أوراكل (ODM) : هذه الأداة هي وحدة نمطية من قاعدة بيانات اوراكل للتحليلات المتقدمة، إنه يساعد محللي البيانات على إجراء تنبؤات وتوليد رؤى مفصلة، يستخدم المحللون ODM للتنبؤ بسلوكيات العملاء، وأيضا تطوير ملفات تعريف العملاء، بالإضافة إلي تحديد فرص البيع المتبادل.

تطبيقات استخراج البيانات


يعد استخراج البيانات أداة مفيدة ومتعددة الاستخدامات للشركات التنافسية اليوم، فيما يلي بعض أمثلة استخراج البيانات التي توضح مجموعة واسعة من التطبيقات.


1. البنوك

يساعد استخراج البيانات البنوك على العمل مع التصنيفات الائتمانية وأنظمة مكافحة الاحتيال، وتحليل البيانات المالية للعملاء، وشراء المعاملات، ومعاملات البطاقات، يساعد استخراج البيانات البنوك أيضا على فهم عادات وتفضيلات عملائها عبر الإنترنت بشكل أفضل، مما يساعد عند تصميم حملة تسويقية جديدة.


2. الرعاية الصحية

يساعد استخراج البيانات الأطباء على إنشاء تشخيصات أكثر دقة من خلال الجمع بين التاريخ الطبي لكل مريض ونتائج الفحص البدني والأدوية وأنماط العلاج، يساعد التعدين أيضا في مكافحة الاحتيال والهدر وتحقيق استراتيجية أكثر فعالية من حيث التكلفة لإدارة الموارد الصحية.


3. التسويق

إذا كان هناك تطبيق استفاد من استخراج البيانات، فهو التسويق، بعد كل شيء يدور قلب التسويق وروحه حول استهداف العملاء بشكل فعال لتحقيق أقصى قدر من النتائج، بالطبع أفضل طريقة لاستهداف جمهورك هي معرفة أكبر قدر ممكن عنهم، يساعد استخراج البيانات في جمع البيانات حول العمر والجنس والأذواق ومستوى الدخل والموقع وعادات الإنفاق لإنشاء حملات ولاء شخصية أكثر فعالية، يمكن لتسويق البيانات حتى التنبؤ بالعملاء الذين من المرجح أن يلغوا اشتراكهم في قائمة بريدية أو خدمة أخرى ذات صلة، يمكن للشركات المسلحة بهذه المعلومات اتخاذ خطوات للاحتفاظ بهؤلاء العملاء قبل أن تتاح لهم الفرصة للمغادرة.


4. البيع بالتجزئة

يسير عالم البيع بالتجزئة والتسويق جنبا إلى جنب، ولكن الأول لا يزال يبرر إدراجه المنفصل، يمكن لمتاجر البيع بالتجزئة ومحلات السوبر ماركت استخدام أنماط الشراء لتضييق نطاق ارتباطات المنتجات وتحديد العناصر التي يجب تخزينها في المتجر وأين يجب أن تذهب، يحدد استخراج البيانات أيضا الحملات التي تحصل على أكبر قدر من الاستجابة.


الأسئلة الشائعة


يوجد بعض الاسئلة الشائعه عن استخراج البيانات نذكر منها التالي : 


1. لماذا تستخدم استخراج البيانات؟

تمتد استخدامات استخراج البيانات من صناعة التمويل التي تبحث عن أنماط السوق إلى الحكومات التي تحاول الكشف عن المخاطر الأمنية المحتملة، الشركات وخاصة شركات الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي، تستخرج بيانات المستخدمين لبناء حملات إعلانية وتسويقية ناجحة تستهدف مجموعات معينة من المستهلكين.


يساعد استخراج البيانات المسوقين في فهم سلوك العميل وتفضيلاته بشكل أفضل، مما يسمح لهم بتصميم حملات تسويقية وإعلانية مركزة، وبالمثل قد تستفيد فرق المبيعات من نتائج استخراج البيانات لتعزيز معدلات تحويل العملاء المحتملين وبيع عناصر وخدمات جديدة للعملاء الحاليين.


2. لماذا يعد استخراج البيانات شائعا جدا؟

السبب بسيط، إنه يخلق العديد من الآفاق التجارية بسبب قدراته التنبؤية والوصفية؛ وبالتالي فإن التكنولوجيا هي التي يمكن أن تتنبأ بالمستقبل وتجعله مربحا، قد تتعلم الشركات المزيد عن مستهلكيها من خلال استخدام البرامج للبحث عن أنماط بكميات هائلة من البيانات،  هذا يسمح لهم بتصميم حملات تسويقية أكثر نجاحا، وتحسين المبيعات، وتوفير النفقات.


3. ما هي المزايا الرئيسية لاستخراج البيانات؟

يساعد الشركات في إصدار أحكام مستنيرة، إنه يساعد في الكشف عن مخاطر الائتمان والاحتيال، يمكن علماء البيانات من تقييم كميات هائلة من البيانات بسرعة، أيضا يمكن استخدام المعلومات من قبل علماء البيانات للكشف عن الاحتيال، وبناء نماذج المخاطر، وتحسين سلامة المنتجات.


4. ما هي مساوئ استخراج البيانات؟

يستخدم استخراج البيانات التكنولوجيا على نطاق واسع في عملية جمع البيانات، تحتاج كل قطعة من البيانات التي تم إنشاؤها إلى مساحة تخزين خاصة بها بالإضافة إلى الصيانة، يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة كبيرة في تكلفة النشر، عند استخدام استخراج البيانات تعد سرقة الهوية مصدر قلق كبير، إذا لم يتم منح الأمن المناسب فقد يعرض ذلك نقاط الضعف الأمنية. 


تم تسليط الضوء على العديد من قضايا الخصوصية أثناء استخدام استخراج البيانات، يمكن استخدام المعلومات التي تم جمعها لاستخراج البيانات لأسباب أخرى غير تلك التي تم جمعها من أجلها، على الرغم من حقيقة أن استخراج البيانات قد فتح الطريق لسهولة الحصول على البيانات بطرقها الخاصة، لا يزال لديها حدود من حيث الدقة، قد تكون المعلومات التي تم الحصول عليها غير صحيحة، مما يؤدي إلى مشاكل في صنع القرار.


5. ما هي أنواع استخراج البيانات؟

يخدم كل نهج من نهج استخراج البيانات المدرجة أدناه تحديات تجارية مختلفة متعددة ويعطي منظورا فريدا لكل منها، من ناحية أخرى يمكن أن يساعدك فهم نوع مشكلة العمل التي تحتاج إلى معالجتها في تحديد الاستراتيجية التي يجب تطبيقها والتي ستحقق أفضل النتائج، تصنف أنواع استخراج البيانات إلى فئتين، وهما كما يلي:


6. ما هي مزايا وعيوب استخراج البيانات؟

1. المزايا

  • يساعد في الكشف عن المخاطر والاحتيال.
  • يساعد في فهم السلوكيات والاتجاهات واكتشاف الأنماط الخفية.
  • يساعد في التحليل السريع لكميات هائلة من البيانات.

2. العيوب

  • يتطلب استخراج البيانات مجموعات بيانات واسعة وهو مكلف.

7. كيف يتم استخراج البيانات؟

مشاريع مثل تطهير البيانات والتحليل الاستكشافي هي جزء من عملية استخراج البيانات، ولكنها ليست الوحيدة، ينظف محترفو استخراج البيانات البيانات ويعدونها، ويطورون النماذج، ويختبرون النماذج ضد الفرضيات، وينشرون نماذج للتحليلات أو مبادرات ذكاء الأعمال.


8. ما هو المصطلح الآخر لاستخراج البيانات؟

اكتشاف المعرفة في البيانات (KDD) هو اسم آخر لاستخراج البيانات.


9. أين يتم استخدام استخراج البيانات؟

يمكن تقييم مخاطر السوق بسهولة وبالتأكيد بشكل أفضل من قبل جميع البنوك باستخدام منهجية استخراج البيانات، غالبا ما يستخدم لتحليل المعاملات ومعاملات البطاقات واتجاهات الشراء والبيانات المالية للعملاء في التصنيفات الائتمانية وأنظمة مكافحة الاحتيال الذكية، صناعة البيع بالتجزئة هي مثال آخر على استخراج البيانات وذكاء الأعمال، يقسم تجار التجزئة عملائهم إلى "مجموعات الحداثة والتردد والنقد (RFM) ويركزون على التسويق والترويج على كل فئة.


10. ما الفرق بين التعلم الآلي واستخراج البيانات؟

يهدف استخراج البيانات إلى استخراج القواعد من كميات هائلة من البيانات، في حين أن التعلم الآلي يعلم الكمبيوتر كيفية فهم وتفسير المعلمات المقدمة،بعبارة أخرى يعد استخراج البيانات في الأساس وسيلة لإجراء البحوث لاكتشاف استنتاج معين استنادا إلى مجموع البيانات التي تم جمعها.


11. ما هو التطبيق الأكثر شيوعا لاستخراج البيانات؟

من أجل تقييم مخاطر السوق بشكل أفضل، تستخدم البنوك استخراج البيانات، غالبا ما يستخدم لتحليل المعاملات ومعاملات البطاقات واتجاهات الشراء والبيانات المالية للعملاء في التصنيفات الائتمانية وأنظمة مكافحة الاحتيال الذكية.

إرسال تعليق