اليوم تُعد عملية التنقيب عن البيانات أحد أهم التقنيات التي تحتاجها الأعمال التجارية للازدهار في هذا السوق الديناميكي والمتقلب الذي يميل إليه المستهلك، فهي تستفيد من ذكاء الأعمال والتحليلات المتقدمة التي تمنح المؤسسات نظرة عامة على اتجاهات السوق المتطورة ممّا يساعد في التخطيط الاستراتيجي الأفضل واتخاذ القرار الأمثل.
ما هي أدوات عملية التنقيب عن البيانات
1- برمجية R
هذه اللغة هي أداة مفتوحة المصدر تستخدم في الرسوم البيانية والحوسبة الإحصائية، حيث تزود المحللين بمجموعة واسعة من الاختبارات الإحصائية وتقنيات التصنيف والرسوم البيانية وتحليل السلاسل الزمنية.
2- تعديل بيانات أوراكل ODM
هذه الأداة هي وحدة نمطية من (Oracle Advanced Analytics Database)، حيث تساعد محللي البيانات على عمل تنبؤات وتوليد رؤى مفصلة، كما يستخدم المحللون (ODM) للتنبؤ بسلوك العملاء وتطوير ملفات تعريف العملاء وتحديد فرص البيع المتبادل.
كما تنشئ نماذج تنبؤية وتتألف من عدة خوارزميات أساسية لمهام مثل التصنيف والانحدار والتنبؤ وما إلى ذلك، وتسمح (Oracle Data Mining) للشركات بتحديد واستهداف الجماهير المحتملة والتنبؤ بالعملاء المحتملين، وتصنيف ملفات تعريف العملاء وحتى اكتشاف عمليات الاحتيال عند حدوثها، وعلاوةً على ذلك يمكن لمجتمع المبرمجين دمج نموذج التحليلات في تطبيقات (BI) باستخدام (Java API) لمعرفة الاتجاهات والأنماط المعقدة.
3- أداة RapidMiner
إنّ (RapidMiner) عبارة عن نظام أساسي لاستخراج البيانات يدعم العديد من الخوارزميات الأساسية للتعلم الآلي والتعلم العميق والتنقيب عن النصوص والتحليلات التنبؤية، حيث توفر الأداة إمكانية السحب والإفلات على واجهتها جنبًا إلى جنب مع النماذج المعدة مسبقًا التي تساعد غير الخبراء على تطوير تدفقات العمل، دون الحاجة إلى برمجة واضحة في سيناريوهات محددة مثل اكتشاف الاحتيال.
بعد ذلك يمكن للمطورين الاستفادة من مزايا (R) و(Python) لبناء نماذج تحليلية تمكن من تصور الاتجاه والنمط والتصور الخارجي وعلاوةً على ذلك يتم دعم الأداة بشكل أكبر من قبل مستخدمي المجتمع النشطين المتاحين دائمًا للمساعدة.
4- أداة IBM SPSS Modeler
- يُعرف (IBM SPSS Modeler) بقدرته على ربط عملية استخراج البيانات وتصور البيانات المعالجة بشكل أفضل، والأداة مناسبة للمجتمعات غير المبرمجة التي يمكنها ممارسة وظيفة السحب والإفلات للواجهة لبناء نماذج تنبؤية.
- تتيح الأداة استيراد كميات كبيرة من البيانات من عدة مصادر متباينة للكشف عن أنماط واتجاهات البيانات المخفية، حيث يعمل الإصدار الأساسي من الأداة مع جداول البيانات وقواعد البيانات المترابطة، بينما تتوفر ميزات تحليلات النص في الإصدار المتميز.
5- أداة ويكا Weka
إنّ أداة ويكا (Weka) هي أداة (ML) مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة (JavaScript) مع إطار عمل مدمج لمختلف خوارزميات (ML) وتوفر الأداة واجهة سهلة الاستخدام مع ميزات إضافية، مثل: التصنيف والانحدار والتجميع والتصور وغير ذلك الكثير ويسمح للمستخدمين ببناء نماذج حاسمة لاختبار الأفكار دون كتابة التعليمات البرمجية.
كما يتطلب هذا معرفة جيدة بالخوارزميات المستخدمة لهذه الأغراض بحيث يتم اختيار المناسب منها بشكل صحيح، ويتم تصميم أدوات (Weka) في البداية لاستكشاف المجالات المتنوعة، ومع ذلك يتم استخدامه اليوم على نطاق واسع من قبل الباحثين والعلماء لاستكشاف القطاع الأكاديمي.
ما هي وسائط عملية التنقيب عن البيانات
1- أداة KNIME
يتم تصميم (KNIME) مع إمكانات التعلم الآلي وواجهة سهلة الاستخدام تجعل النمذجة للإنتاج أكثر سهولة، حيث توفر أداة (KNIME) مكونات مسبقة الصنع يمكن لغير المبرمجين الوصول إليها؛ لتطوير نماذج تحليلية دون القلق بشأن سطر واحد من التعليمات البرمجية.
تدعم (KNIME) ميزات التكامل التي تجعلها منصة قابلة للتطوير يمكنها معالجة أنواع البيانات المتنوعة والخوارزميات المتقدمة، كما أنّ هذه الأداة ضرورية لتطوير تطبيقات ذكاء الأعمال والتحليلات، وفي مجال التمويل تكتشف الأداة حالات الاستخدام في تصنيف الائتمان واكتشاف الاحتيال وتقييم مخاطر الائتمان.
2- أداة H2O
- تعمل أداة التنقيب عن بيانات (H2O) على جلب تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى علم البيانات وتحليلها ممّا يجعلها في متناول كل مستخدم.
- الأداة مناسبة لتشغيل العديد من خوارزميات (ML) مع ميزات تدعم وظائف (ML) التلقائية لبناء نماذج (ML) ونشرها بشكل أسرع.
- تقدم (H2O) ميزات تكامل من خلال واجهات برمجة التطبيقات المتوفرة بلغات البرمجة القياسية وهي مناسبة لإدارة مجموعات البيانات المعقدة، وتوفر الأداة خيارات مُدارة بالكامل وإمكانية نشرها في إعداد مختلط.
3- أداة أورانج Orange
- إنّ أداة (Orange) هي أداة علم بيانات مناسبة للبرمجة والاختبار وتصور تدفقات عمل استخراج البيانات، وإنّه برنامج يحتوي على خوارزميات (ML) مضمنة ميزات التنقيب عن النصوص ممّا يجعله مناسباً لعلماء الجزيئات وعلماء البيانات.
- توفر الأداة واجهة سهلة الاستخدام مع ميزات رسومية إضافية تجعل تصور البيانات أكثر تفاعلية مثل مخططات الغربال أو مخططات الصور الظلية.
- علاوةً على ذلك تدعم الأداة البرمجة المرئية، حيث يمكن لغير الخبراء في المجال إنشاء نماذج ببساطة باستخدام ميزات واجهة السحب والإفلات، وفي الوقت نفسه يمكن للمهنيين المهرة الاعتماد على لغة برمجة (Python) لتطوير النماذج.
4- أداة اباتشي محوت Apache Mahout
- أداة (Apache Mahout) هي أداة للتنقيب عن البيانات تتيح إنشاء تطبيقات قابلة للتطوير باستخدام ممارسات تعلم الآلة، والأداة عبارة عن منصة مفتوحة المصدر مصممة للباحثين والمهنيين الذين ينوون تنفيذ الخوارزميات الخاصة بهم.
- تم بناء (Apache Mahout) على أساس (JavaScript) أعلى إطار عمل (Apache Hadoop) والمعروف بمحركات التوصية والتجميع وتطبيقات التصنيف، ويمكن للأداة التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة ويفضلها شركات مثل (LinkedIn) و(Yahoo).
5- أداة SAS للتعديل
إنّ (SAS Enterprise Miner) عبارة عن نظام أساسي للتنقيب عن البيانات يساعد المحترفين على إدارة البيانات بشكل أفضل عن طريق تحويل أجزاء كبيرة من البيانات إلى رؤى قيمة، حيث توفر الأداة واجهة سهلة الاستخدام تساعد في بناء نموذج تحليلي أسرع وتدعم الخوارزميات المختلفة التي تساعد في إعداد البيانات وهو أمر ضروري للنماذج التنبؤية المتقدمة، كما تُعد (SAS) (Enterprise Mining) مناسبة تمامًا للشركات التي تعتزم تنفيذ تطبيقات أو تطبيقات الكشف عن الاحتيال التي تعزز معدلات استجابة العملاء المستهدفة من خلال الحملات التسويقية.
6- أداة تيراداتا Teradata
أداة (Teradata)، هي أداة تعدين مناسبة للمؤسسات التي تعتمد على إعدادات النشر متعددة السحابة، حيث يمكن لمثل هذه الأطر الوصول بسهولة إلى قواعد البيانات ومجموعات البيانات وحتى تطبيقات (SaaS) الخارجية للمؤسسة، وعلاوةً على ذلك مع ميزات النشر بدون رمز يصبح تطوير نماذج الأعمال وتحليلها لوضع قرارات مستنيرة أكثر قابلية للإدارة، كما أنّ (Teradata) مفتوح للنشر على أي منصة سحابية عامة مثل: (AWS) و(Google) و(Azure)، ويمكن للمنقبين عن البيانات أيضًا نشر الأداة في الإعدادات المحلية أو السحابة الخاصة.
ملاحظة:يتم تسهيل فوائد التنقيب عن البيانات من خلال الأدوات الأساسية لاكتشاف الاختلافات وبالتالي تجنب إمكانية تعرض النظام للخطر في أسوأ الحالات.
7- أداة DataMelt Data Mining
إنّ (DataMelt) هي بيئة حسابية وتصور تقدم بنية تفاعلية لتحليل البيانات والتصور، حيث يتم تصميمه في المقام الأول للطلاب والمهندسين والعلماء ومن المعروف أيضا باسم (DMelt)، وهي أداة متعددة المنصات مكتوبة بلغة (JAVA) ويمكن تشغيلها على أي نظام تشغيل متوافق مع (Java Virtual Machine)، ويمكن استخدام (DMelt) لتحليل الحجم الكبير من البيانات والتنقيب عن البيانات والتحليل الإحصائي ويتم استخدامه على نطاق واسع في العلوم الطبيعية والأسواق المالية والهندسة، وتتكون من مكتبات العلوم والرياضيات.
- المكتبات العلمية، بحيث تعتمد المكتبات العلمية لرسم المخططات ثنائية الأبعاد / ثلاثية الأبعاد.
- المكتبات الرياضية، بحيث تقوم على استعمال المكتبات الرياضية لتوليد الأرقام العشوائية والخوارزميات وتركيب المنحنيات.
يُعرّف التنقيب عن البيانات بأنّه عملية تصفية البيانات وفرزها وتصنيفها من مجموعات بيانات أكبر للبحث عن أساسيات وعلاقات دقيقة ممّا يساعد المؤسسات على تحديد وحل مشاكل الأعمال المعقدة من خلال تحليل البيانات.
