الفرق بين عملية التنقيب في البيانات وعملية تحليل البيانات

يتطلب تحليل البيانات استخدام التقنيات لإجراء التحليل ورسم الفرضيات التي ستساعد في اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات، ومن ناحية أخرى التنقيب عن البيانات هو عملية الكشف عن الأنماط المخفية في البيانات الخام باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المعقدة من أجل اتخاذ قرارات دقيقة.

ما هي عملية التنقيب في البيانات

يمكن استخدام التنقيب في البيانات كمجموعة فرعية من تحليل البيانات، ويمكن أيضًا أن يكون التنقيب عن البيانات طريقة منهجية ومتعاقبة لتحديد ومعرفة الوسائل والبيانات المخفية عبر كميات بيانات كبيرة، وعلاوةً على ذلك يتم استخدامه لبناء نماذج التعلم الآلي التي يتم استعمالها بشكل أكبر في الذكاء الاصطناعي.

يقوم بتحليل قاعدة البيانات لفحص قواعد البيانات الموجودة ومجموعات البيانات الكبيرة من أجل تحويل البيانات الأولية إلى معلومات ذات مغزى وكشف الاتجاهات والأنماط، وبمعنى آخر تقوم بجمع الأنماط والمعرفة من البيانات الموجودة مع التعرف على الحقائق والاتجاهات الصحيحة والجديدة وربما المفيدة في البيانات لحل المشكلات من خلال تحليل البيانات المشتتة بطريقة أخرى.

وبمجرد إنشاء الاتصالات داخل مجموعات البيانات الضخمة يتم إدخال هذه المعلومات في مجالات مثل ذكاء الأعمال والتحليلات لمساعدة الأشخاص على فهم مجموعات البيانات الضخمة والمعقدة في مجموعة متنوعة من القطاعات، وباستخدام الأدوات المناسبة وقدرة المعالجة يمكن بعد ذلك تنقيب البيانات التي تم إنشاؤها وتحويلها إلى أفكار ذات صلة.

يُعد استخراج البيانات وتحليلها من الخطوات الحاسمة في أي مشروع يعتمد على البيانات ويلزم إجراؤها بإتقان لضمان نجاح المشروع، وأدى التوسع الهائل في كمية البيانات إلى ثورة المعلومات والمعرفة وفي الوقت الحاضر يُعد جمع المعلومات المهمة والمعرفة المتعمقة من البيانات المتاحة جانبًا رئيسيًا من جوانب البحث وتطوير الإستراتيجيات.

يتم الاحتفاظ بكل هذه المعلومات في مستودع البيانات والتي يتم استخدامها بعد ذلك لأغراض ذكاء الأعمال، وهناك العديد من المعاني ووجهات النظر، ولكن يتفق الجميع على أن تحليل البيانات والتنقيب في البيانات هما مجموعتان فرعيتان من ذكاء الأعمال، ويمكن أن يؤدي الامتثال لتقارب كلا الحقلين إلى إيجاد فرق كبير بين التنقيب في البيانات وتحليل البيانات.

ما هي عملية تحليل البيانات

يتضمن تحليل البيانات استخراج البيانات وتنظيفها وتحويلها وتشكيل وتصور البيانات بهدف الوصول إلى معلومات مهمة ومناسبة والتي يمكن أن تكون نافعة بشكل إضافي في إخراج النواتج واتخاذ الخيارات، والغرض الرئيسي من تحليل البيانات هو البحث عن بعض المعلومات المهمة في البيانات الأولية لذلك غالبًا ما يتم استخدام المعرفة المشتقة لإنشاء خيارات حيوية.

يستلزم تحليل البيانات التركيز بشكل أكبر على تقييم البيانات السابقة في سياقها للإجابة على الاستفسارات التي أثيرت لتحسين عملية استلام القرارات الإدارية، حيث يشمل تحليل البيانات تنظيف البيانات ومعالجتها ونمذجة وتقييمها من أجل الوصول إلى المعلومات ذات الصلة، كما تساعد هذه التقنية في تقليل المخاطر التي ينطوي عليها اتخاذ القرار من خلال الحصول على رؤى والبيانات المتعلقة والتي يتم عرضها غالبًا في المخططات والرسوم التوضيحية والجداول والرسوم البيانية.

يُعد التنقيب عن البيانات وتحليل البيانات من الخطوات الرئيسية في أي مشروع بناءً على قرارات تعتمد على البيانات ويجب أن يتم ذلك بكفاءة لضمان نجاح المشاريع، وفي الوقت الحاضر يلعب تحليل البيانات وتطوير الاستراتيجية دورًا حيويًا في جمع المعلومات المهمة من مجموعات البيانات المتاحة.

الاختلاف بين عملية التنقيب في البيانات وعملية تحليل البيانات

العلاقة بين عملية التنقيب في البيانات وعملية تحليل البيانات

يتم إجراء غالبية أبحاث التنقيب عن البيانات في الغالب على بيانات منظمة، وهذا أمر بالغ الأهمية لأنّ خبير التنقيب عن البيانات ينشئ خوارزميات للعثور على نمط في البيانات يمكن تحليله بعد ذلك، كما إنّه مبني على أفكار رياضية وعلمية لذا فإنّ وجود بيانات منظمة تحت تصرفك يضمن وضوح البيانات ودقتها لإجراء مزيد من البحث.

قد تكون البيانات أساسية مثل عدد قليل من القيم الرقمية أو معقدة مثل مصفوفة تتضمن على ملايين الملاحظات ومئات المتغيرات، والهدف النهائي للتنقيب في البيانات هو التوصل إلى نتائج قد تكون قيّمة يمكن للمحللين العمل بناءً عليها ومن ناحية أخرى يمكن إجراء تحليلات البيانات على بيانات متنوعة، ومحللو البيانات ليسوا مسؤولين أيضًا عن تطوير الخوارزميات مثل خبير التنقيب عن البيانات.

بدلاً من ذلك يجب عليهم تحليل أنماط البيانات واستخلاص الاستنتاجات ثم يتم استخدام الأفكار المكتسبة في الخطط التنظيمية المستقبلية، ويساعد التنقيب عن البيانات الشركات في اكتساب منظور تاريخي وفهم الوضع الحالي ومع ذلك يلعب تحليل البيانات دورًا استباقيًا في السماح للمستخدمين بالتنبؤ بالنتائج، وإنشاء حلول وقائية لمجموعة متنوعة من السيناريوهات المستقبلية مع تجنب الكوارث.

من الأهمية بمكان الاعتراف أنّهما على الرغم من اختلافاتهما عمليات ذات تقنية عالية مترابطة، ولم تكن تحليلات البيانات ممكنة بدون التنقيب عن البيانات، حيث لن تكون هناك طريقة للحصول على أنماط البيانات للتنبؤات اللاحقة وسيكون التنقيب في البيانات عديم الفائدة بدون تحليلات البيانات، حيث أنّ التوافر المطلق للبيانات المنظمة بدون خطة عمل لاحقة ليس أداة مفيدة للغاية.