الفرق بين عملية جمع البيانات وعملية التنقيب في البيانات

لإجراء عملية تجميع البيانات يجب أن يكون لديك جهاز آلي لتحليل المواقع المستهدفة والتقاط المعلومات القيمة والتنقيب عن البيانات ثم تصديرها في النهاية إلى تنسيق منظم لمزيد من التحليل، لذلك لا يتضمن جمع البيانات الخوارزميات أو التعلم الآلي أو الإحصائيات، وبدلاً من ذلك يعتمد على برمجة الكمبيوتر مثل: (Python) و(R) و(Java) للعمل.

ما هي عملية جمع البيانات

عملية جمع البيانات: هي طريقة الحصول على البيانات والمعلومات من مورد عبر الإنترنت، حيث عادةً ما تكون قابلة للتبديل مع نقل الويب واستخراج البيانات، وهي استخراج بيانات قيمة من مواقع الويب المستهدفة ووضعها في قاعدة بياناتك بتنسيق منظم.

يُعد الاستخدام الواسع لمصطلح جمع البيانات جديدًا نسبيًا على الأقل عند مقارنته باستخراج البيانات، حيث يشبه جمع البيانات التنقيب عن البيانات، ولكن أحد الاختلافات الرئيسية هو أنّ جمع البيانات يستخدم عملية تستخرج وتحلل البيانات التي تم جمعها من المصادر عبر الإنترنت.

كما أنّ جمع البيانات هو عملية جمع البيانات من مصدر والذي يكون في معظم الحالات موقعًا على شبكة الإنترنت، كما تبدأ العملية بتحديد المصدر والبيانات التي يريد العميل جمعها، ويمكن أن تكون معلومات الاتصال وعناوين (IP) والمنتجات والأسعار وأي شيء قد يحتاجه العميل تقريبًا.

جمع البيانات على عكس التنقيب هو شيء اكتسب شعبية في السنوات الأخيرة، والسبب في ذلك هو زيادة البيانات وحاجة الشركات إلى امتلاك أكبر قدر ممكن منها، ونظرًا لوجود البيانات الضخمة يجب أن تتم أتمتة العملية وهذا هو سبب تسميتها بـ “الحصاد” وعملية جمع البيانات ليست معقدة للغاية، حيث ستحتاج إلى خوارزمية معقدة للعمل مع البيانات المجمعة فإنّ الحصاد عملية أبسط.

ما هي عملية التنقيب في البيانات

غالبًا ما يُساء فهم التنقيب في البيانات على أنه عملية للحصول على البيانات، وهناك اختلافات جوهرية بين جمع البيانات وتنقيبها، على الرغم من أنّ كلاهما ينطوي على فعل الاستخراج والحصول عليها والتنقيب عن البيانات هو عملية الحصول على أساليب على الحقائق التي تنشئها من مجموعة كبيرة من البيانات ويعد التنقيب عن البيانات متعدد التخصصات، حيث يدمج الإحصائيات وعلوم الكمبيوتر والتعلم الآلي بدلاً من مجرد الحصول على البيانات وفهمها.

التنقيب عن البيانات هو عملية يتم فيها تحويل البيانات الخام إلى تجزئة دقيقة ويمكن أن يعرض التنقيب عن البيانات البيانات بأرقام وحقائق حقيقية من شأنها أن توفر نظرة ثاقبة حول كيفية تحسين عمليات إطلاق المنتجات المستقبلية، وبصرف النظر عن توفير البيانات الصحيحة، يوفر التنقيب في البيانات أيضًا تنبؤًا لكيفية تفضيل العميل التالي بعد سنوات من الآن ويمكن أن توفر مرحلة التوقعات كما قرأتها الخبرة حول كيفية قيام العلامات التجارية مثل العلامات التجارية بتشكيل الميزات.

الاختلافات بين جمع البيانات وعملية التنقيب في البيانات

العلاقة بين عملية جمع البيانات وعملية التنقيب في البيانات

يمكن أن يسير كل من التنقيب عن البيانات وجمع البيانات جنبًا إلى جنب مع إستراتيجية تحليلات البيانات الشاملة للمؤسسة حيث أنّ الأدوات المتاحة للشركات تجعل البيانات أكثر سهولة من أي وقت مضى، وبين أدوات التنقيب عن البيانات وأدوات إدارة البيانات والمزيد حان الوقت لاعتماد هذه البيانات المتاحة بشكل جيد.

من خلال التنقيب عن البيانات والتقدم في جمع البيانات أصبح جمع البيانات واكتشاف تلك الأفكار والإدارة الرئيسية التي من شأنها تحسين الشركة أسهل من أي وقت مضى، وعندما تفهم كيف يختلف المصطلحان ستتمكن من استخدامهما لتحقيق أفضل تأثير.

لا توجد طريقة واحدة يتبعها جمع البيانات، حيث تتضمن بعض الطرق جمع البيانات من خلال استخدام روبوت آلي ولكن هذا ليس هو الحال دائمًا، وممّا يزيد الأمر تعقيدًا حقيقة أن بعض مواقع الويب ستضع قيودًا معينة تهدف إلى محاربة هذه العملية الآلية ويتم ذلك إلى حد كبير من خلال واجهات برمجة التطبيقات، كما تستخدم العديد من مواقع التواصل الاجتماعي مثل: (Twitter) و(Facebook) واجهات برمجة التطبيقات لضمان أنّ البرامج الآلية لا تحصد بياناتها وعلى الأقل ليس بدون إذن منها.

يمكن أن يكون جمع البيانات مفيدًا جدًا خاصةً عند استخدام خدمة جهة خارجية، ويمكن للبيانات التي تم جمعها من مواقع الويب أن تزود المؤسسات بمعلومات مفيدة ورؤى يمكن أن تفيد ممارساتهم التجارية، وتساعدهم في الوصول إلى المستهلكين المحتملين ومع وجود الكثير من البيانات المتاحة على الويب، أصبح جمع البيانات شائعًا وفي بعض الأحيان وأداة ضرورية لذلك تتمتع الشركات بمعرفة أكثر شمولاً بالأسواق والمستهلكين والمنافسين.