آشنایی با داده کاوی (Data Mining)

در دنیای امروز، با حجم زیادی از اطلاعات روبرو هستیم که براساس داده‌ها تولید می‌شود. این اطلاعات فراوان می‌توانند به‌راحتی و به‌سرعت در دسترس قرار بگیرند. اما به‌دلیل حجم بالای آنها، به‌دست آوردن بینش‌های مفید و مورد نیاز ممکن است زمان‌بر باشد. اینجاست که هنر و علم داده کاوی به بازی می‌آید.
در این مقاله، با هم به‌عمق داده‌کاوی خواهیم پرداخت و خواهیم دید که چرا این هنر از اهمیت بسیاری در علم داده و تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی برخوردار است.

داده کاوی چیست؟

داده کاوی (Data Mining) فرآیندی است که با استفاده از تکنیک‌های تحلیلی و الگوریتم‌های مختلف، داده‌های بزرگ را بررسی و اطلاعات مفید و قابل استفاده را استخراج می‌کند. این اطلاعات می‌توانند به صورت الگوها، روابط، روندها و تحلیل‌های پیش‌بینی شده بین داده‌ها باشند. داده کاوی برای سازمان‌ها امکان پیدا کردن الگوهای مخفی، کشف روندها، پیش‌بینی رفتارها و اتخاذ تصمیمات بهتر را فراهم می‌کند.
همچنین داده کاوی شامل اجزای مختلفی است، برخی از آنها حتی به‌اشتباه به‌ خود داده کاوی نسبت داده می‌شوند. به‌عنوان مثال، آمار یک قسمتی از کل فرآیند دیتا ماینینگ است که در این مقاله مقایسه داده کاوی با آمار توضیح داده شده است.
علاوه بر این، داده کاوی و یادگیری ماشین هر دو بخشی از علم داده هستند و در تجزیه و تحلیل داده‌ها نقش دارند. اما با این حال، روش کار هر کدام از این فرآیندها متفاوت است. 

انواع تکنیک‌های داده کاوی

دانشمندان داده و تحلیلگران از تکنیک‌های متعددی در داده‌کاوی استفاده می‌کنند تا به اهداف خود برسند. برخی از رایج‌ترین تکنیک‌ها عبارتند از:

مزایای داده کاوی

دیتا ماینینگ اطمینان می‌دهد که یک شرکت داده‌های قابل اعتماد را جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل می‌کند. این فرآیند اغلب یک فرآیند ساختمان‌یافته و سختگیرانه است که به‌صورت رسمی یک مشکل را شناسایی می‌کند، داده‌های مرتبط با آن مشکل را جمع‌آوری و سعی می‌کند یک راه‌حل فرموله کند. بنابراین، داده کاوی به یک کسب‌وکار کمک می‌کند تا سودآورتر، کارآمدتر یا به لحاظ عملیاتی قوی‌تر شود.
•    جمع‌آوری اطلاعات قابل اعتماد
•    استفاده برای بازاریابی و فروش مؤثر
•    مدیریت زنجیره تامین
•    خدمات بهتر به‌مشتری
•    مدیریت ریسک و تقلب
•    صرفه‌جویی در هزینه‌ها
•    تجزیه و تحلیل سریع حجم بسیار زیاد داده‌ها
•    افزایش زمان تولید

مراحل داده کاوی

در فرآیند داده کاوی، تحلیلگران داده اغلب یکسری مراحل مشخص را دنبال می‌کنند تا بهترین نتایج را بدست آورند. این مراحل به‌ترتیب در جریان کار صورت می‌گیرند و هر یک وظایف و فعالیت‌های خاصی را شامل می‌شوند. این ساختار و روند مراحل به تحلیلگران کمک می‌کند تا به صورت سازمان‌یافته و بهینه‌تر، اطلاعات را تجزیه و تحلیل کنند و مشکلات را پیش‌بینی و پیشگیری کنند. مراحل فرآیند داده کاوی عموما شامل موارد زیر است:
•    فهمیدن یا درک کردن کسب و کار به‌معنای درک عمیقی از اصول، فرآیندها، محصولات و خدمات، هدف‌ها و استراتژی‌های مرتبط با یک سازمان یا کسب و کار 
•    فهمیدن یا درک کردن داده به‌معنای درک مفهوم و معنی داده‌های موجود
•    آماده‌سازی داده به‌معنای انجام مراحل و فرآیندهای لازم برای آماده‌سازی داده‌ها قبل از انجام تحلیل یا استفاده از آنها
•    ساختن یا ایجاد مدل به‌معنای ایجاد یک ساختار یا نمایندگی ریاضی یا آماری برای توصیف و پیش‌بینی رفتار داده‌ها
•    ارزیابی نتایج به‌معنای ارزیابی و تحلیل نتایج حاصل از استفاده از مدل یا روش
•    اجرای تغییر و نظارت به‌معنای اجرای تغییرات موردنیاز و پیگیری و نظارت بر آنها

کاربردهای داده کاوی

در عصر اطلاعات امروز، تقریبا هر بخش، صنعت یا شرکتی قادر است از استخراج داده (Data Mining) استفاده کند.

فروش (Sales)

با استفاده از دیتا ماینینگ از سیستم فروش در قهوه‌خانه، اطلاعاتی مانند زمان خرید و محصولاتی که به‌فروش رفته‌اند، جمع‌آوری می‌شود. با تحلیل این اطلاعات، فروشگاه می‌تواند بفهمد کدام محصولات در چه زمانی و به چه تعداد فروخته می‌شوند و براساس آن، خط محصولات خود را به‌طور استراتژیک تنظیم کند.

بازاریابی (Marketing)

با توجه به خط محصولات ایده‌آل خود، قهوه‌خانه مذکور باید تغییرات را اجرا کند. با این حال، برای افزایش کارآمدی تلاش‌های بازاریابی خود، فروشگاه می‌تواند از استخراج داده استفاده کرده و بفهمد که مشتریان آگهی‌ها را در کجا می‌بینند، چه جمعیت‌هدفی را هدف قرار دهد، آگهی‌های دیجیتال را در کجا قرار دهد و چه استراتژی‌های بازاریابی بیشترین تأثیر را بر روی مشتریان دارند.
این شامل هماهنگ‌سازی کمپین‌های بازاریابی، پیشنهادهای تبلیغاتی، پیشنهادهای تهیه محصولات مرتبط و برنامه‌ها با نتایج استخراج داده می‌شود. برای درک بهتر تفاوت داده (Data) و اطلاعات (Information) نیز می توانید به وبسایت ما مراجعه کنید.

تولید (Manufacturing)

به‌طور ساده، استخراج داده در صنعت تولید به شرکت‌ها کمک می‌کند تا هزینه هر ماده خام را تحلیل کنند و بفهمند چه موادی را به‌بهترین شکل ممکن استفاده کنند. همچنین، با استفاده از دیتا ماینینگ می‌توانند زمان صرف شده در هر مرحله از فرآیند تولید را بررسی کنند و مشکلاتی که ممکن است باعث اختلال در تولید شوند را شناسایی کنند. این اطلاعات به شرکت‌ها کمک می‌کند تا فرآیند تولید را بهینه‌سازی کنند و جریان کالاها را بدون وقفه و با کارایی بیشتری انجام دهند.

تشخیص تقلب (Fraud Detection)

با تحلیل داده‌ها، شرکت می‌تواند الگوها و روندهای عادی را شناسایی کند. در صورتی که در داده‌ها نقاط ناهمخوان یا همبستگی‌های غیرمعمولی وجود داشته باشد، ممکن است به وجود تقلب یا نقضی در سیستم اشاره کند. 
به‌عنوان مثال، شرکت می‌تواند جریان نقدی خود را بررسی کند و در صورت مشاهده‌ تراکنش‌های مکرر به حساب ناشناخته، متوجه شود که احتمالا مشکلی در مدیریت منابع مالی وجود دارد و نیاز به‌بررسی و تحقیق بیشتر دارد. استخراج داده در اینجا به شرکت کمک می‌کند تا ناهمخوانی‌ها و نقاضی‌ها را شناسایی کند و اقدامات لازم را برای پیشگیری و مقابله با تقلب‌ها انجام دهد.

منابع انسانی (Human Resources)

دپارتمان منابع انسانی (HR) اغلب دسترسی گسترده‌ای به داده‌ها برای پردازش دارد که شامل اطلاعاتی درباره نگهداشت کارکنان، ترفیعات، محدوده حقوق، مزایای شرکت، استفاده از این مزایا و نظرسنجی‌های رضایت کارکنان می‌شود.
با استفاده از استخراج داده، دپارتمان منابع انسانی می‌تواند به‌دلایل ترک کارکنان و عوامل مؤثر در جذب نیروهای جدید پی ببرد و اقدامات مناسبی را برای بهبود روند استخدام و حفظ کارکنان انجام دهد.

خدمات مشتری (Customer Service)

رضایت مشتری ممکن است به‌دلایل مختلفی ایجاد یا از بین برود. تصور کنید یک شرکت کالاهای خود را حمل و نقل می‌کند. یک مشتری ممکن است از زمان حمل و نقل، کیفیت حمل و نقل یا ارتباطات ناراضی باشد. همین مشتری ممکن است از طول زمان انتظار در تماس تلفنی یا پاسخ‌های ایمیل آهسته ناراحت باشد.
استخراج داده اطلاعات عملیاتی در مورد تعاملات مشتریان جمع‌آوری می‌کند و نتایج را خلاصه کرده تا نقاط ضعف را مشخص کند و نشان دهد که شرکت چه کارهایی را به‌درستی انجام می‌دهد.

آیا داده کاوی با مسائل حریم خصوصی در تضاد است؟

فرآیند داده‌کاوی می‌تواند به‌مسائل حریم خصوصی منجر شود، به‌ویژه زمانی که داده‌های حساس درگیر باشند. به‌عنوان مثال، فرض کنید مطب پزشکی از داده‌کاوی برای بهبود تشخیص و درمان استفاده می‌کند. در این صورت، ضروری است که اطلاعات شناسایی بیماران از علائم و شرایطی که در داده‌ها رصد می‌شوند جدا شوند. به‌این ترتیب، حفظ حریم خصوصی بیماران تضمین می‌شود و در عین حال از دستاوردهای حاصل از داده‌کاوی بهره‌برداری می‌شود.
بسیاری از مصرف‌کنندگان ممکن است شک و تردیدی درباره نیاز شرکت‌ها به اطلاعات زیادی درباره آن‌ها داشته باشند. واقعیت این است که هر چه شرکت بیشتر اطلاعات شخصی افراد را در اختیار داشته باشد، اطلاعات آن برای اشخاص بدنام یا افرادی با نیت خلاف قابلیت جذب بیشتری خواهد داشت. این مسئله احتمال تعرض یک شرکت به نفوذ داده‌ها را بالا می‌برد. بنابراین، اهمیت حفاظت از اطلاعات شخصی و حریم خصوصی افراد از طرف شرکت‌ها بیش از پیش احساس می‌شود.

آیا هر کس می‌تواند داده کاوی را انجام دهد؟

برای تسلط به داده‌کاوی، تخصص در علوم داده و همچنین دانش مدیریت کسب و کار الزامی است. دانشجویانی که در رشته‌های مرتبط مانند علوم کامپیوتر، علوم داده، سیستم‌های اطلاعاتی، آمار و مدیریت کسب و کار تحصیل کنند، می‌توانند به‌عنوان متخصصان داده‌کاوی فعالیت کنند. دانشجویانی که در رشته‌های دیگری تحصیل کرده‌اند، می‌توانند با تکمیل دوره‌های مرتبط و کسب مهارت‌های لازم، به داده‌کاوی مسلط شوند.

خلاصه کلام

داده‌کاوی نقش حیاتی در استخراج بینش‌ها و الگوهای ارزشمند از حجم بزرگی از داده‌ها ایفا می‌کند. این فرایند از تکنیک‌های متنوعی مانند استخراج اطلاعات از متن، استخراج اطلاعات از گراف و تحلیل سری زمانی استفاده می‌کند که سازمان‌ها را قادر می‌سازد تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تری انجام داده، استراتژی‌های تجاری را بهبود بخشیده و کارایی کلی را ارتقا دهد. با این حال، حفظ حریم خصوصی فردی نیز بسیار حائز اهمیت است. باید توجه کنیم که استفاده از داده‌کاوی به‌طور مسئولانه صورت گیرد و حقوق فردی و حریم خصوصی را نقض نکند. تضمین امنیت و حفظ حریم خصوصی افراد باید در صدر اولویت‌ها قرار بگیرد تا بتوانیم از توانمندی‌های داده‌کاوی بهره‌وری کنیم و در عین حال اعتماد عمومی را حفظ کنیم.