أهمية استخدام SQL في عملية التنقيب عن البيانات

يستخدم (SQL Server) بشكل أساسي كأداة تخزين لدعم التطبيقات القوية في العديد من المؤسسات، ومع ذلك مع نمو مطالب العديد من المؤسسات زادت البيانات في خوادم (SQL) بشكل سريع، ونتيجةً لذلك يتم استخدام (SQL Server) الآن لمهام التنقيب عن البيانات لأنّه يتكون من معلومات لعمل تنبؤات بالبيانات، واليوم بدلاً من استخدام لغات البرمجة مثل (Python) و(R) ويمكن إجراء عملية التنقيب عن البيانات (SQL) لتجميع البيانات وتصفيتها وتحليلها من أجل نمو الأعمال.

استخدام SQL في عملية التنقيب عن البيانات

إنّ (SQL) هي لغة مبنية على جملة مع جمل مختلفة متاحة لاستخراج كميات هائلة من البيانات في ثوانٍ، وللتنقيب عن البيانات بدقة من (RDBMS) يجب أن تكون قادرًا على كتابة جمل (SQL) الصحيحة، حيث تتكون هذه العبارات عادةً من الجمل وأسماء الحقول وأسماء الجداول والتعبيرات المنطقية.

تحتوي (SQL Server Analysis Services) على مجموعة متنوعة من إمكانيات التنقيب عن البيانات التي يمكن استخدامها لأغراض التنقيب عن البيانات مثل التنبؤ، ولغة الاستعلام الهيكلية المعروفة أيضًا باسم (SQL) هي لغة تفهمها معظم قواعد بيانات (RDBMS) القياسية، كما يتم اعتمادها لقراءة البيانات المخزنة في قواعد البيانات هذه والتي يمكن استخدامها لأغراض مختلفة مثل: تحليل البيانات وإعداد التقارير.

من ناحية أخرى فإن التنقيب عن البيانات هو عملية العثور على أنماط في مجموعات بيانات كبيرة نسبيًا للتنبؤ بالنتائج التي يمكن استخدامها بدورها في صنع القرار، ويمكن لـ (SQL) أن تلعب دورًا مهمًا في عملية التنقيب عن البيانات ولكنها ليست في حد ذاتها أداة تنقيب عن البيانات.

كما أنّ نطاق (SQL) أكبر بكثير من التنقيب عن البيانات وفي بعض الحالات التي تبحث فيها عن إمكانات محددة للتنقيب عن البيانات قد لا تكون (SQL) مؤهلة على أنها قادرة، وبالتالي قد لا تساعد على تعزيز سبب التنقيب في البيانات وهناك مجموعة متنوعة من أدوات التنقيب عن البيانات المتاحة التي قد ترغب في وضعها في الاعتبار، وستكون (SQL) من بين الأدوات القليلة الأخيرة في تلك القائمة بترتيب الأولوية.

طرق التنقيب في بيانات SQL

للكشف عن الأساليب في البيانات يستخدم التنقيب في البيانات تقنيات إحصائية مدروسة جيدًا، كما يمكن توقع الاتجاهات والعثور على الطرق وتعيين القواعد والتوصيات، وتقييم تسلسل الأحداث في مجموعات البيانات المعقدة والحصول على رؤى جديدة باستخدام خوارزميات التنقيب عن البيانات في (SQL Server Analysis Services) على البيانات، وعلى الرغم من أنّ التنقيب عن البيانات ليس أسلوبًا مباشرًا، إلّا أنّ أوامر (SQL Data Mining) تجعل من السهل على نطاق أوسع من المستخدمين العمل بسرعة مع البيانات الضخمة.

• التصنيف: مقسم إلى فئات بناءً على العديد من الخصائص، وعلى سبيل المثال بناءً على بيانات أخرى مثل: العمر والجنس والحالة الاجتماعية والمهنة والمؤهلات التعليمية وما إلى ذلك يتم تحديد ما إذا كان العميل المتوقع عميلاً محتملاً.

• التقدير: سيتم إجراء التقدير باستخدام المعلمات، حيث سيتم توقع أسعار المنازل على سبيل المثال بناءً على موقع المنزل وحجمه وعوامل أخرى.

• التقسيم: يتم التجميع الطبيعي بناءً على السمات المختلفة ومثال الشركة النموذجي للتكتل هو تجزئة العملاء.

• التنبؤ: توقع متغير مستمر عبر الزمن، ويُعد توقع حجم المبيعات على مدار عدة سنوات أمرًا معتادًا في الصناعة.

• التسلسل: يُعرف التنبؤ بترتيب الأحداث بالتسلسل، والبحث عن العناصر أو المجموعات الشائعة في معاملة واحدة.

ميزات التنقيب عن البيانات باستخدام SQL

• يمكن إجراء التنقيب في البيانات باستخدام أي مصدر بيانات مجدول بما في ذلك جداول البيانات والملفات النصية، وقد يتم أيضًا تنقيب بيانات (OLAP) لـ (SQL Server Analysis Services) ببساطة دون أي صعوبات، ومع ذلك لا يمكن استخدام البيانات من قاعدة بيانات في الذاكرة.

• جميع كائنات التنقيب في البيانات قابلة للبرمجة بالكامل ومدعومة بواجهة برمجة تطبيقات يتم التحكم فيها، بحيث توفر امتدادات (MDX) و(XMLA) و(PowerShell) لخدمات تحليل (SQL Server) خيارات البرمجة النصية، كما يتم استخدام لغة ملحقات التنقيب عن البيانات (DMX) للبحث السريع والبرمجة النصية.

• تقدم خدمات التكامل في ملفات تعريف البيانات والتنظيف وإدارة البيانات وحلول إعداد التقارير، حيث يمكن استخدام إصدار (SSIS) لإنشاء إجراءات (ETL) لتنظيف البيانات استعدادًا للنمذجة ومن السهل إعادة تدريب النماذج وتحديثها.

• يتضمن التنقيب عن بيانات (SQL) لغة (DMX) لدمج استعلامات التنبؤ في التطبيقات، حيث يمكنك أيضاً الدخول في بيانات الحالة والحصول على إحصاءات وأنماط محددة من النماذج.

• بالإضافة إلى الخوارزميات مثل التجميع والشبكات العصبية وأشجار القرار يتيح (SQL Data Mining) إنشاء خوارزميات المكونات الإضافية الخاصة بك.

دعمت (SQL) التنقيب عن البيانات منذ إصدارها في عام (2000م) وتتضمن (SQL Data Mining) العديد من الخوارزميات مثل طرق الشبكات العصبية والانحدار اللوجستي والانحدار الخطي وأشجار القرار ومصنفات (Bayes)، وتتضمن جميع النماذج صورًا مدمجة للمساعدة في تطوير النماذج وتحسينها وتقييمها.