تحلیل و محاسبات

داده کاوی، تحلیل اطلاعات وسیع، دشبوردینگ، مدیریت داده های سازمانی، موقعیت جغرافیایی، تحلیل روند...

داده کاوی فرآیند خودکار تحلیل مجموعه‌های زیادی از داده‌ها و سپس استخراج الگوهای موجود در آن‌هاست. ابزارهای داده کاوی توانایی پیش بینی رفتار و روندهای آینده را دارند و به این ترتیب سازمان می‌تواند از تجربیات گذشته در تصمیم گیری‌های دانش محور بهره ببرد. کسب و کارهای امروزی کاملا به پایگاه داده‌، نرم افزارهای مختلف و اینترنت وابسته هستند و تصور اداره یک سازمان بدون آن‌ها ممکن نیست. حجم عظیم داده‌هایی که توسط این نرم افزارها تولید می‌شود، یک منبع ارزشمند برای تصمیم گیری در سازمان محسوب می‌شود. با استفاده از داده کاوی می‌توانید این داده‌ها را پردازش نمایید و از نتایج به دست آمده در تصمیم گیری استفاده کنید. داده‌ کاوی با کشف الگوهای پنهان در فرآیندهای تصمیم گیری کنونی سازمان، پیشنهاداتی برای بهینه سازی روش‌های تصمیم گیری ارائه می‌دهد. با این کار شرکت‌ها سریع‌تر تصمیم می‌گیرند و در مدت زمان کمتری به اهداف خود دست پیدا می‌کنند.

نقش داده کاوی در تصمیم گیری‌های تجاری

داده کاوی که فرآیند استخراج حجم زیادی از اطلاعات و تجزیه و تحلیل آن‌ها از زوایای مختلف و تبدیلشان به یک قالب مناسب است، باعث می‌شود اطلاعات مفیدی در اختیار صاحبان کسب و کار قرار گیرد تا از طریق آن اقدام به بهبود عملیات سازمانی، کاهش هزینه‌ها، افزایش درآمد و تصمیم گیری بهتر در حوزه تجارت خود نمایند. اگر داده کاوی با تاکید بیشتر بر اطلاعات مصرف کننده مانند عادات خرید، تجزیه و تحلیل مالی، ارزیابی بازاریابی و … مورد استفاده قرار گیرد، به شما اجازه می‌دهد تا عوامل کلیدی حوزه تجارت خود مانند محصول، موقعیت، رقابت، رضایت مشتری، فروش و هزینه‌های تجاری را تعیین کنید. در نتیجه، منجر به ساده سازی عملیات کسب و کار، تهیه برنامه‌های تولید، فروش و بازاریابی موثر می‌شود که افزایش درآمد و سود بیشتر را به دنبال دارد.

تاریخچه داده‌کاوی

در سال ۱۹۶۰، کارشناسان آمار از اصطلاحات «صید داده» (Data Fishing) و «لایروبی داده» (Data Dredging) برای ارجاع به فعالیت‌های «تحلیل داده» (Data Analytics) استفاده می‌کردند. اصطلاح «داده‌کاوی» در حدود سال ۱۹۹۰ در جامعه پایگاه‌داده مورد استفاده قرار گرفت و به محبوبیت قابل توجهی دست پیدا کرد. عنوان مناسب‌تر برای فرآیند داده‌کاوی، «کشف دانش از داده» (Knowledge Discovery From Data) است. در حال حاضر، یادگیری آماری، «تحلیل داده» و «علم داده» (Data Science) از دیگر عباراتی هستند که با معنای مشابه داده‌کاوی مورد استفاده قرار می‌گیرند، حال آنکه گاه تفاوت‌های ظریفی میان این موارد وجود دارد.

پیش‌بینی خودکار گرایش‌ها و رفتارها

از داده‌کاوی برای خودکارسازی فرآیندها و انجام پیش‌بینی در پایگاه‌داده‌های بزرگ استفاده می‌شود. پرسش‌هایی که پاسخگویی به آن‌ها نیازمند تحلیل‌های گسترده است، اکنون و با استفاده از تحلیل داده‌ها قابل پاسخگویی هستند. بازاریابی هدفمند مثالی از بازاریابی پیش‌بین است. همچنین، از داده‌کاوی برای ارسال ایمیل‌های تبلیغاتی هدفمند و بهینه استفاده می‌شود. در واقع، داده‌کاوی به منظور بیشینه‌سازی «بازگشت سرمایه» (Return On Investment) در ارسال ایمیل‌های تبلیغاتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. از دیگر مسائل پیش‌بینی می‌توان به پیش‌بینی ورشکستگی، اشاره کرد. شناسایی بخش‌هایی از جامعه که احتمال دارد به یک رویداد واکنش‌های مشابهی نشان دهند نیز از دیگر قابلیت‌های داده‌کاوی به شمار می‌آید.

فرآیند داده‌کاوی شامل چندین گام است. این فرآیند از داده‌های خام آغاز می‌شود و تا شکل‌دهی دانش جدید ادامه دارد. فرآیند بازگشتی داده‌کاوی شامل گام‌های زیر است:

  • «پاک‌سازی داده» (Data Cleaning)
  • «یکپارچه‌سازی داده» (Data Integration)
  • «انتخاب داده» (Data Selection)
  • «تبدیل داده» (Data Transformation)
  • «کاوش داده» (Data Mining)
  • «ارزیابی الگو» (Pattern Evaluation)
  • «ارائه دانش» (Knowledge Representation)