الفرق بين التنقيب في البيانات والمعالجة التحليلية عبر الإنترنت OLAP

يُعد التنقيب عن البيانات و(OLAP) من تقنيتي ذكاء الأعمال الشائعتين، وذكاء الأعمال هو منهجية تعتمد على الكمبيوتر لتحديد واستخراج المعلومات المهمة من البيانات المتعلقة بالأعمال، ويشير التنقيب عن البيانات إلى مجال علوم الكمبيوتر والذي يتعامل مع التنقيب عن البيانات والوسائل والطرق من مجموعات ضخمة من البيانات.

ما هي عملية التنقيب في البيانات

يشير التنقيب في البيانات إلى تنقيب العلم والإدراك من كمية كبيرة من البيانات، وبمعنى آخر يمكن القول إنّ استخراج البيانات يعني جمع المعلومات وتجميع البيانات من مناطق متنوعة مثل: مستودعات البيانات وخوارزميات استخراج البيانات، والبحث عن الاتجاهات والأنماط التي يمكن لمؤسسات الأعمال استعمالها للارتقاء بخدمة العملاء وبالتالي زيادة أرباحها.

ما هي المعالجة التحليلية عبر الإنترنت OLAP

المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP): هي طريقة حسابية تتيح للمستخدمين استخراج المعلومات المفيدة والتحقق من البيانات لتحليلها من زوايا مختلفة، وعلى سبيل المثال تساعد استعلامات ذكاء الأعمال (OLAP) عادةً في إعداد التقارير المالية ووضع الميزانية والتنبؤ بالمبيعات المستقبلية وتحليل الاتجاهات وأغراض أخرى، حيث تمكن المستخدم من تحليل معلومات قاعدة البيانات من أنظمة قواعد البيانات المختلفة في وقت واحد، ويتم حفظ بيانات (OLAP) في قواعد بيانات متغيرة.

يتم تصميم المعالجة التحليلية عبر الإنترنت للتحليل متنوع الأبعاد لبيانات الأعمال الهامة، حيث يضمن (OLAP) فرصة لإجراء عمليات حسابية على كميات صغيرة من المعلومات، كما يوفر لمستخدميه رؤى أساسية بناءً على البيانات المقدمة من مصادر وقواعد بيانات متنوعة، والميزة الرئيسية لـ (OLAP) هي قدرتها على تمثيل علاقات البيانات والعناصر في بنية مختلفة الأبعاد ليتم عرضها في شكل مكعبات، وهذا يجعل من الممكن عرض البيانات من وجهات نظر مختلفة.

يمكن للمستخدمين إجراء تحليل شامل من خلال تلقي الردود على الاستفسارات الخاصة، حيث يتم تشغيل استعلامات (OLAP) بسرعة كبيرة حتى مع وجود كميات كبيرة من البيانات بسبب التجميعات المحسوبة مسبقًا، ويوفر كل من (OLAP) واستخراج البيانات فرصة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات وتحليلها من زوايا عديدة، مثل المبيعات حسب القسم والمتجر والبلد والعنصر وما إلى ذلك.

يمكّن (OLAP) المؤسسات من إجراء التقارير والتحليل ووضع الميزانية بنجاح والمعلومات التي تم الحصول عليها بواسطة نظام ذكاء الأعمال هذا عادةً ما توفر معلومات مميزة تساهم في صنع القرار، ومن ناحية أخرى (OLAP) هي تقنية للوصول الفوري إلى البيانات بمساعدة الهياكل متنوعة الأبعاد.

المزايا الرئيسية لـ OLAP

• دعم العمليات الحسابية المعقدة.

• ذكاء الوقت.

• لديه رؤية متعددة الأبعاد للبيانات.

• العمليات الحسابية التي تركز على الأعمال.

• تقارير مرنة وذاتية الخدمة.

ما هي تطبيقات OLAP

• تسويق قواعد البيانات.

• تحليل التسويق والمبيعات.

الفرق بين التنقيب في البيانات والمعالجة التحليلية عبر الإنترنت OLAP

العلاقة بين التنقيب في البيانات والمعالجة التحليلية عبر الإنترنت OLAP

• التنقيب في البيانات هو مصطلح أوسع يشمل عددًا من الأساليب (أحدها OLAP)، ويمكن تشغيل (OLAP) في البرنامج ويمكن طلب (OLAP) بالطريقة نفسها التي تطلب بها الارتباطات والانحدارات والإحصائيات الأخرى، حيث أنّ (OLAP) موجود في قائمة البرامج أو وظيفة بلغة ما وستستخدم بعض الحزم الكلمات الأساسية “مكعب” أو “محوري” للحصول على نفس النواتج.

• بدلاً من ذلك لا يمكن طلب تنفيذ التنقيب في البيانات نظرًا لعدم وجود مخرجات مرتبطة بـ “استخراج البيانات” ويجب استدعاء طريقة تنتمي إلى استخراج البيانات للحصول على مخرجات مثل أشجار الانحدار، وقواعد الارتباط والمجموعات وآلات متجه الدعم وكل واحد لديه تنفيذه في البرنامج.

• يُعد كل من استخراج البيانات و(OLAP) نوعين من تقنيات ذكاء الأعمال الشائعة (BI)، حيث يشير ذكاء الأعمال إلى الطرق المناسبة على الكمبيوتر لتعيين واستخراج المعلومات المفيدة من بيانات الأعمال، والتنقيب عن البيانات هو فئة علوم الكمبيوتر الذي يتعامل مع الوصول إلى الطرق المناسبة للاهتمام من مجموعات كبيرة من البيانات فهو يضم العديد من الأساليب من الذكاء الاصطناعي والإحصاءات وإدارة قواعد البيانات.

• إنّ (OLAP) كما يوحي الاسم هو تجميع لطرق الاستفسار عن قواعد البيانات مختلفة التصميم، ويُعرف التنقيب عن البيانات أيضًا باسم اكتشاف المعرفة في البيانات (KDD)، كما أنّه هو مجال من مجالات علوم الكمبيوتر والذي يتعامل مع الحصول على معلومات غير مستعملة وكثيرة من البيانات الأولية.

• نظرًا للتطور الكبير للبيانات لا سيما في مجالات مثل الأعمال التجارية أصبح الحصول على البيانات أداة مهمة للغاية لتحويل هذه الثروة الكبيرة من البيانات إلى ذكاء الأعمال، حيث يُعتبر الاستخراج اليدوي للأنماط مستحيلًا بشكل كبير في العقود القليلة الماضية.

• كما تم استخدامه حاليًا في العديد من التطبيقات مثل: تحليل الشبكات الاجتماعية واكتشاف الاحتيال والتسويق وعادةً ما يتعامل التنقيب عن البيانات مع المهام الأربع التالية التجميع والتصنيف والانحدار والارتباط، والتجميع هو تخصيص مجموعات متشابهة من البيانات غير المهيكلة والتصنيف هو قواعد التعلم التي يمكن اعتمادها على البيانات الجديدة، وستحتوي عادةً الخطوات المختلفة كالمعالجة المسبقة للبيانات وتصميم النمذجة واختيار التعلم أو الميزة والتقييم أو التأكد من صحتها، والانحدار هو الوصول إلى إمكانيات بأقل قدر من الخطأ لنمذجة البيانات والارتباط يبحث عن الاتصالات بين المتغيرات.

خصائص العلاقة بين التنقيب عن البيانات والمعالجة التحليلية عبر الإنترنت OLAP

(OLAP) عبارة عن فئة من الأنظمة توفر إجابات على الاستعلامات متنوعة الأبعاد، وعادةً ما يتم استخدام (OLAP) للبيع والمساواة والتنبؤ والتطبيقات المماثلة، وكما أنّ قواعد البيانات المعتمدة في (OLAP) مجهزة للاستعلامات المعقدة والمخصصة مع وضع أداء مناسب في الاعتبار، حيث عادةً ما يتم استخدام مصفوفة لعرض نواتج (OLAP) ويتم تشكيل الصفوف والأعمدة حسب أبعاد الاستعلام وغالبًا ما يستخدمون طرق التجميع على جداول متعددة للحصول على ملخصات.

على الرغم من أنّه من الواضح أنّ التنقيب عن البيانات و(OLAP) متماثلان لأنّهما يقومان على البيانات لاكتساب الذكاء فإنّ الاختلاف الرئيسي يأتي من كيف يعملان على البيانات، حيث توفر أدوات (OLAP) تحليل بيانات متغيرة الأبعاد وتتيح ملخصات للبيانات ولكن على النقيض من ذلك يركز التنقيب عن البيانات على النسب والأنماط والتأثيرات في مجموعة البيانات.

وهذه ميزة (OLAP) مع التجميع والتي تقوم على تشغيل البيانات عبر “الإضافة” ولكن التنقيب في البيانات يتماثل مع “التقسيم” وكما يُعد الاختلاف الملحوظ الآخر في أنّه بينما تقوم أدوات استخراج البيانات بنمذجة البيانات، وإرجاع القواعد القابلة للتنفيذ ستجري (OLAP) تقنيات المقارنة والتباين على طول بُعد الأعمال في الوقت الفعلي.