يوفر التنقيب عن البيانات مزايا تنافسية في اقتصاد المعرفة، حيث يقوم بذلك من خلال توفير أقصى قدر من المعرفة اللازمة لاتخاذ قرارات تجارية قيمة بسرعة على الرغم من الكميات الهائلة من البيانات المتاحة، وهناك العديد من الفوائد القابلة للقياس التي تم تحقيقها في مجالات التطبيق المختلفة من التنقيب في البيانات، لذلك تم اعتماده في العديد من التطبيقات المختلفة في البيانات.
أشكال استخدام عملية التنقيب عن البيانات
1. البنوك
- يساعد التنقيب عن البيانات البنوك على العمل مع التصنيفات الائتمانية وأنظمة مكافحة الاحتيال وتحليل البيانات المالية للعملاء ومعاملات الشراء ومعاملات البطاقات.
- كما يساعد التنقيب عن البيانات البنوك في فهم أفضل لعادات عملائها وتفضيلاتهم عبر الإنترنت، ممّا يساعد عند تصميم حملة تسويقية جديدة.
- يمكن لشركة بطاقات الائتمان الاستفادة من مستودعها الواسع لبيانات معاملات العملاء لتحديد العملاء الذين من المرجح أن يكونوا مهتمين بمنتج ائتماني جديد.
- كشف الاحتيال في بطاقة الائتمان، وتحديد العملاء “المخلصين”.
- استخراج المعلومات المتعلقة بالعملاء، وتحديد الإنفاق على بطاقة الائتمان من قبل مجموعات العملاء.
2. الرعاية الصحية
- يساعد التنقيب في البيانات الأطباء على إنشاء تشخيصات أكثر دقة من خلال الجمع بين التاريخ الطبي لكل مريض ونتائج الفحص البدني والأدوية وأنماط العلاج.
- يساعد التنقيب أيضًا في مكافحة الاحتيال والهدر وتحقيق استراتيجية إدارة موارد صحية أكثر فعالية من حيث التكلفة.
- يمكن لقطاع الأدوية فحص نشاط قوة الصفقات الجديدة ونتائجها لتحسين تركيز الأطباء ذوي القيمة العالية ومعرفة الأنشطة الترويجية التي سيكون لها أفضل تأثير في الأشهر المقبلة، في حين أن قطاع التأمين والتنقيب عن البيانات يمكن أن يساعد في توقع العملاء الذين سيشترون سياسات جديدة، وتحديد أنماط سلوك العملاء المعرضين للمخاطر وتحديد السلوك الاحتيالي للعملاء.
- تحليل المطالبات أي الإجراءات الطبية التي تتم المطالبة بها معًا، والتعرف على العلاجات الطبية الناجحة للأمراض المختلفة ويميز سلوك المريض للتنبؤ بزيارات المكتب.
3. التسويق
إذا كان هناك تطبيق استفاد من التنقيب عن البيانات فهو التسويق، وبعد كل شيء يتمحور جوهر التسويق حول استهداف العملاء بفعالية لتحقيق أقصى قدر من النتائج، وبالطبع أفضل طريقة لاستهداف جمهورك هي معرفة أكبر قدر ممكن عنهم ويساعد التنقيب عن البيانات في جمع البيانات عن العمر والجنس والأذواق ومستوى الدخل والموقع وعادات الإنفاق؛ لإنشاء حملات ولاء شخصية أكثر فعالية.
يمكن لتسويق البيانات أن يتوقع العملاء الذين من المرجح أن يلغوا اشتراكهم في قائمة بريدية أو خدمة أخرى ذات صلة، حيث باستخدام هذه المعلومات يمكن للشركات اتخاذ خطوات للاحتفاظ بهؤلاء العملاء قبل أن تتاح لهم فرصة المغادرة، وإنّ تحليل عمليات السوق هو أسلوب يعطي دراسة متأنية للمشتريات التي يقوم بها العميل في السوبر ماركت.
4. البيع بالتجزئة
يسير عالم البيع بالتجزئة والتسويق جنبًا إلى جنب، لكن الأول لا يزال يضمن إدراجه المنفصل، ويمكن لمتاجر البيع بالتجزئة ومحلات السوبر ماركت استخدام أنماط الشراء لتضييق نطاق جمعيات المنتجات وتحديد العناصر، والتي يجب تخزينها في المتجر وأين يجب أن تذهب ويحدد التنقيب في البيانات أيضًا الحملات التي تحصل على أكبر قدر من الاستجابة.
5. التحليل العلمي
المحاكاة العلمية تولد كميات كبيرة من البيانات كل يوم، وهذا يشمل البيانات التي تم الحصول عليها من المعامل النووية والبيانات حول علم النفس البشري وما إلى ذلك، كتقنيات التنقيب عن البيانات قادرة على تحليل هذه البيانات والآن يمكننا التقاط وتخزين المزيد من البيانات الجديدة بشكل أسرع لتحليل البيانات القديمة المتراكمة بالفعل، ومثال على التحليل العلمي:
- تحليل التسلسل في المعلوماتية الحيوية.
- تصنيف الأجسام الفلكية.
- دعم القرار الطبي.
6. كشف التسلل
يشير اقتحام الشبكة إلى أي نشاط غير مسموح به على شبكة رقمية، حيث غالبًا ما تتضمن عمليات اقتحام الشبكة سرقة موارد الشبكة القيمة، وتلعب تقنية التنقيب عن البيانات دورًا حيويًا في البحث عن كشف التسلل وهجمات الشبكة والحالات الشاذة وتساعد هذه التقنيات في اختيار وتنقيح المعلومات المفيدة وذات الصلة من مجموعات البيانات الكبيرة، كما تساعد تقنية التنقيب عن البيانات في تصنيف البيانات ذات الصلة لنظام كشف التسلل، ويولد نظام كشف التسلل إنذارات لحركة مرور الشبكة حول الهجمات المجهولة في النظام.
مجالات تطبيق عملية التنقيب عن البيانات
1. المعاملات التجارية
يتم حفظ كل صناعة تجارية إلى الأبد، حيث عادةً ما تكون هذه المعاملات مرتبطة بالوقت ويمكن أن تكون صفقات بين الأعمال التجارية أو عمليات داخل الأعمال، كما يُعد الاستخدام الفعال للبيانات في إطار زمني معقول لاتخاذ القرار التنافسي بالتأكيد أهم مشكلة يجب حلها للشركات التي تكافح من أجل البقاء في عالم شديد التنافسية، ويساعد التنقيب عن البيانات في تحليل هذه المعاملات التجارية وتحديد أساليب التسويق واتخاذ القرار، ومثال على ذلك:
- استهداف البريد المباشر.
- تداول الأسهم.
- فئات الزبائن.
- التنبؤ المتضخم (يُعد توقع الزبدة أحد أكثر حالات استخدام البيانات الضخمة شيوعًا في الأعمال).
2. التعليم
لتحليل قطاع التعليم يستخدم التنقيب عن البيانات طريقة التنقيب في البيانات التعليمية (EDM)، حيث تولد هذه الطريقة أنماطًا يمكن استخدامها من قبل المتعلمين والمعلمين، وباستخدام (EDM) لاستخراج البيانات ويمكن أداء بعض المهام التعليمية:
- توقع قبول الطلاب في التعليم العالي.
- توقع تنميط الطلاب.
- توقع أداء الطالب.
- أداء المعلمين للتدريس.
- تطوير المناهج.
- توقع فرص توظيف الطلاب.
3. البحث
يمكن لتقنية التنقيب عن البيانات إجراء تنبؤات وتصنيف وترابط وتجميع البيانات بإتقان في مجال البحث، والقواعد التي تم إنشاؤها بواسطة التنقيب عن بيانات فريدة للعثور على النتائج، وفي معظم الأبحاث التقنية في مجال التنقيب عن البيانات نقوم بإنشاء نموذج تدريب ونموذج اختبار.
نموذج التدريب أو الاختبار هو استراتيجية لقياس دقة النموذج المقترح، حيث يطلق عليه تدريب أو اختبار لأنّه يتم تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعتين، وهي مجموعة بيانات التدريب ومجموعة بيانات التحديد ومجموعة بيانات التدريب المستخدمة لتصميم نموذج التدريب بينما يتم استخدام مجموعة بيانات التحديد في نموذج التحديد، ومثال على ذلك:
- تصنيف البيانات غير المؤكدة.
- التجميع القائم على المعلومات.
- نظام دعم القرار.
- تعديل بيانات الويب.
- التنقيب عن البيانات التي يحركها المجال.
- إنترنت الأشياء (IoT) والأمن السيبراني.
- الزراعة الذكية باستخدام إنترنت الأشياء (IoT).
4. النقل
يمكن لشركة نقل متنوعة ذات قوة مبيعات مباشرة كبيرة أن تطبق التنقيب عن البيانات لتحديد أفضل الآفاق لخدماتها، كما يمكن لمؤسسة كبيرة للسلع الاستهلاكية تطبيق التنقيب عن البيانات لتحسين دورة أعمالها لتجار التجزئة، ومثال على ذلك:
- تحديد جداول التوزيع بين المنافذ.
- تحليل أنماط التحميل.
يُعد التنقيب عن البيانات أداة مفيدة ومتعددة الاستخدامات للأعمال التنافسية اليوم، وفي الأساس الدافع وراء التنقيب عن البيانات سواء كانت تجارية أو علمية، هو نفسه الحاجة إلى العثور على معلومات مفيدة في البيانات لتمكين اتخاذ قرارات أفضل أو فهم أفضل للعالم من حولنا.
