اقرأ في هذا المقال
- ما هي عملية التنقيب عن البيانات
- ما هي فوائد عملية التنقيب عن البيانات
- إيجابيات عملية التنقيب في البيانات
نحن نعيش في عالم غني بالمعلومات تحركه البيانات، وفي حين أنّه من المريح معرفة أنّ هناك عددًا كبيرًا من المعرفة المتاحة بسهولة إلّا أنّ الحجم الهائل يخلق تحديات، حيث كلما توفرت معلومات أكثر كلما طالت مدة العثور على الأفكار المفيدة التي تحتاجها.
ما هي عملية التنقيب عن البيانات
عملية التنقيب عن البيانات: هي عملية تحليل كميات هائلة من المعلومات ومجموعات البيانات واستخراج معلومات مفيدة لمساعدة المؤسسات على حل المشكلات والتنبؤ بالاتجاهات وتخفيف المخاطر وإيجاد فرص جديدة، كما يشبه التنقيب عن البيانات التنقيب الفعلي لأنه في كلتا الحالتين يقوم العالم بغربلة البيانات من مجموعة البيانات للعثور على بيانات وعناصر قيمة.
يتضمن التنقيب عن البيانات إنشاء العلاقات وإيجاد الأساليب والقيم المتطرفة والارتباطات لمعالجة المشكلات وإنشاء معلومات قابلة للتنفيذ في هذه العملية، وبالإضافة إلى ذلك يقع كل من التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي تحت العنوان العام لعلم البيانات وعلى الرغم من وجود بعض أوجه التشابه بينهما فإنّ كل عملية تعمل مع البيانات بطريقة مختلفة.
ما هي فوائد عملية التنقيب عن البيانات
1- إدارة علاقات العملاء
- من خلال هدفها المتمثل في بناء علاقات فردية مع العملاء من خلال تطوير فهم عميق لاحتياجاتهم ورغباتهم يمكن أن يكون التنقيب في البيانات مفيدًا للغاية، ومع جميع البيانات التي تم إنشاؤها من الأحداث المختلفة كاستفسارات المنتج والمبيعات ومراجعات المنتج هناك العديد من الطرق المختلفة التي يمكن أن يوفر بها التنقيب عن البيانات مزيدًا من المعرفة.
- تحديد المشترين أو المستجيبين الأكثر احتمالًا للمنتجات والخدمات الجديدة.
- فهم الأسباب الجذرية لاستنزاف العملاء لتحسين الاحتفاظ بالعملاء.
- اكتشف ارتباطات متغيرة الوقت بين المنتجات والخدمات لزيادة المبيعات وقيمة العميل.
- تحديد العملاء الأكثر ربحية واحتياجاتهم التفضيلية لتقوية العلاقات وزيادة المبيعات.
2- صناعة البيع بالتجزئة
- توقع أحجام مبيعات دقيقة عند مستويات مخزون محددة.
- تحديد علاقات المبيعات بين أنواع المنتجات المختلفة (تحليل سلة السوق).
- توقع مستويات الاستهلاك لأنواع المنتجات المختلفة (بناءً على الظروف الموسمية والبيئية) لتحسين الخدمات اللوجستية وبالتالي زيادة الإيرادات إلى الحد الأقصى.
- اكتشاف أنماطًا مثيرة للاهتمام في حركة المنتجات خاصة تلك ذات العمر الافتراضي القصير وفي سلسلة التوريد من خلال تحليل البيانات الحسية و(RFID).
3- التنبؤ بعملية التصنيع والإنتاج
- توقع أعطال الآلات قبل حدوثها باستخدام البيانات الحسية والتي ستمكن من الصيانة حسب الحالة.
- تحديد القواسم المشتركة والاختلالات في أنظمة الإنتاج لتحسين القدرة التصنيعية.
- اكتشف أنماطًا جديدة لتحديد جودة المنتج وتحسينها.
4- المساعدة في جمع معلومات موثوقة
- يتيح التنقيب عن البيانات للشركات والمؤسسات والحكومات جمع معلومات موثوقة.
- يمكن استخدامه في أبحاث التسويق لتحديد المنتجات التي قد يهتم بها العملاء ومن ثم إتاحة هذه المنتجات لهم، كما يساعد التنقيب في البيانات المؤسسات على تقييم سياساتها وإجراءاتها من أجل الفعالية.
5- مساعدة الشركات على إجراء تعديلات تشغيلية
- يساعد التنقيب عن البيانات الشركات على إجراء تعديلات تشغيلية وإنتاجية مربحة.
- يمكن استخدام التنقيب عن البيانات للعثور على الارتباطات بين المنتجات والمستهلكين والموردين والجوانب الأخرى للعمل.
- يمكن أن يساعد هذا الشركة في تحديد الاتجاهات التي ربما لم يتم تحديدها من قبل أو على الأقل مساعدتها في عمل تنبؤات أكثر دقة.
- إذا اكتشفت الشركة أنّها تبيع منتجًا أقل مما كان متوقعًا فقد تتعلم سبب ذلك وتعديل إنتاجها لزيادة الإنتاجية.
- تعمل عملية استخراج البيانات أيضًا بشكل عكسي إذا فهمت الشركة من هم عملائها الآن فستكون قادرة على إنشاء حملات تسويقية تستهدف هذه المجموعات على وجه التحديد من أجل زيادة المبيعات بمرور الوقت.
6- المساعدة في اتخاذ قرارات مستنيرة
- غالبًا ما يستخدم لأغراض تجارية لتحسين عملية صنع القرار، حيث مع جمع المزيد من البيانات تصبح دقة استخراج البيانات أكبر.
- يمكن أن توفر هذه التقنية رؤى قد يكون من الصعب أو المستحيل العثور عليها فقط من مراجعة السجلات أو المصادر الأخرى، وعلى سبيل المثال يمكن أن يساعد في تحديد أنواع مختلفة من العملاء وسلوكهم الشرائي.
7- المساعدة في الكشف عن المخاطر والاحتيال
- يمكن أن يساعد التنقيب عن البيانات في تحديد المخاطر والاحتيال التي قد لا يمكن اكتشافها من خلال الوسائل التقليدية لتحليل البيانات.
- يمكن العثور على أنماط في البيانات يصعب الكشف عنها، خاصةً عندما لا تكون البيانات منظمة بطريقة تجعل من السهل معرفة نوع المعلومات التي يجب البحث عنها.
- أحد الأساليب الشائعة هو التنقيب عن قواعد الارتباط والذي يجد أي علاقات بين المتغيرات في مجموعة البيانات.
- يمكن أن يؤدي ذلك إلى معرفة أنواع المخاطر الموجودة وكيفية التخفيف منها في المستقبل.
8- المساعدة في تحليل كميات كبيرة جدًا من البيانات بسرعة
- يمكن استخدام التنقيب في البيانات لتحليل البيانات التي كان من الصعب جدًا فهمها في السابق بسبب الحجم الهائل للمعلومات أو نوعها.
- علاوةً على ذلك فهو جزء مهم من العالم الحديث وتستخدمه معظم الشركات بشكل منتظم لأنّه يساعدهم على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن التسويق وأنشطة الأعمال الأخرى.
9- فهم السلوكيات والاتجاهات واكتشاف الأنماط المخفية
- يقوم بتحديد الاتجاهات في سلوك المستخدم من خلال البحث عن أي شيء يتكرر في البيانات مثل حالات شراء عناصر معينة.
- يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لفهم الاتجاهات واكتشاف الأنماط المخفية واقتراح استراتيجيات للشركات لتجربتها.
إيجابيات عملية التنقيب في البيانات
1- إدارة سلسلة التوريد
من خلال التنقيب عن البيانات يمكن إجراء ارتباطات بين المنتجات والمستهلكين والموردين وجوانب أخرى من الأعمال حيث يمكن للشركات تحديد اتجاهات السوق بسهولة، وبالتالي يمكن أن يكون التنبؤ الدقيق للطلب على المنتجات الذي سيتيح بدوره إدارة مخزون السلع والإمدادات وتوزيع المستودعات والعمليات الأخرى.
2- خدمة عملاء أفضل
يمكن استخدام التنقيب عن البيانات لاكتشاف الاتجاهات في السلوك من خلال البحث عن أي شيء يتكرر في البيانات، كما يمكن الحصول على معلومات محدثة حول العملاء من عملية استخراج البيانات، وإذا فهمت الشركة عملائها فيمكن إجراء حملات مستهدفة خصيصًا لهم لزيادة مبيعاتها بمرور الوقت، ويمكن أيضًا تحديد مشكلات خدمة العملاء بسهولة بمساعدة التنقيب عن البيانات لتلبية احتياجات العميل.
3- انخفاض التكاليف
يمكن أن يؤدي استخراج البيانات إلى توفير التكاليف، حيث يتم تقليل إجراءات العمل والإنفاق غير الضروري، وحيث يتم استخدام التنقيب عن البيانات في تحليل البيانات، والتي كانت تعتبر ذات مرة صعبة ويمكن الحصول على نتائج حقيقية منها للمضي قدمًا في الأعمال التجارية ولقد أصبحت عملية روتينية للشركات اليوم للمشاركة بشكل كبير في استخراج البيانات.
4- زيادة وقت الإنتاج
يساعد التنقيب في البيانات الشركات على إجراء تعديلات في الإنتاج والتشغيل من شأنها تحسين وقت التشغيل، حيث يمكن استخدام تطبيقات الصيانة التنبؤية لاكتشاف المشكلات المحتملة، التي قد تحدث عند استخدام التنقيب في البيانات ويمكن أن يكون ذلك مفيدًا في تقليل وقت التوقف غير المجدول.
