يشير التنقيب عن البيانات ، في سياق أنظمة قواعد البيانات ، إلى العملية الحسابية لاكتشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقات داخل مجموعات البيانات الكبيرة والمنظمة لاتخاذ قرارات مستنيرة والتنبؤ بالسلوكيات وتحديد الرؤى غير المعروفة سابقًا. من خلال استخدام مجموعة من التحليل الإحصائي ، والتعلم الآلي ، وتقنيات إدارة قواعد البيانات ، يسمح استخراج البيانات للمؤسسات باستخراج معلومات قيمة من كميات هائلة من البيانات الخام لإبلاغ عملية صنع القرار ودفع نمو الأعمال. كجزء لا يتجزأ من تحليلات البيانات الحديثة ، يعد استخراج البيانات أمرًا بالغ الأهمية في التحليل التنبئي ، واتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات ، وتوليد معلومات استخباراتية قابلة للتنفيذ للمؤسسات في جميع الصناعات.
عملية استخراج البيانات
غالبًا ما تتكون عملية استخراج البيانات من مراحل متعددة يتم إجراؤها بالتتابع لضمان النتائج المرجوة. تشمل هذه المراحل إعداد البيانات ونمذجة البيانات وتقييم البيانات وعرض المعرفة. تتضمن مرحلة إعداد البيانات المعالجة المسبقة ، والتنظيف ، وتحويل البيانات الخام إلى تنسيق مناسب لمزيد من التحليل. تستلزم نمذجة البيانات اختيار الخوارزميات أو الطرق المناسبة لتحليل البيانات وتحديد الأنماط أو العلاقات المهمة. تقوم مرحلة تقييم البيانات بالتحقق من صحة النموذج واختباره للتأكد من دقته وموثوقيته. أخيرًا ، تترجم مرحلة عرض المعرفة النتائج إلى تنسيق مرئي أو نصي يمكن لصانعي القرار فهمه والتصرف بناءً عليه بسهولة.
تقنيات التنقيب عن البيانات
يتم استخدام تقنيات استخراج البيانات المختلفة لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات ، اعتمادًا على طبيعة مجموعة البيانات والنتائج المرجوة. تتضمن بعض تقنيات التنقيب عن البيانات الشائعة ما يلي:
- التصنيف: تعيين نقاط البيانات إلى فئات محددة مسبقًا بناءً على سماتها ، مثل تصفية البريد العشوائي لرسائل البريد الإلكتروني أو تقييم مخاطر الائتمان لمقدمي طلبات القروض.
- التجميع: تحديد مجموعات أو مجموعات من نقاط البيانات ذات السمات المتشابهة ، وغالبًا ما تُستخدم لتجزئة العملاء أو الكشف عن الانحرافات في حركة مرور الشبكة.
- تعلم قواعد الرابطة: اكتشاف العلاقات بين المتغيرات ، مثل تحديد مجموعات العناصر المتكررة في معاملات البيع بالتجزئة لتحليل سلة السوق أو اكتشاف قواعد الارتباط لسلوك شراء العميل.
- الانحدار: التنبؤ بقيمة الإنتاج المستمرة بناءً على متغيرات المدخلات ، مثل التنبؤ بأرقام المبيعات المستقبلية أو أسعار المساكن باستخدام البيانات التاريخية وعوامل السوق.
- تحليل السلاسل الزمنية: تحليل البيانات المتسلسلة لتحديد الاتجاهات أو الأنماط أو التغيرات الموسمية بمرور الوقت ، مثل التنبؤ بحركات سوق الأسهم أو تحليل مقاييس أداء الخادم لاكتشاف المشكلات المحتملة.
تطبيقات التنقيب عن البيانات
وجد التنقيب عن البيانات تطبيقات واسعة النطاق في مختلف القطاعات ، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والتسويق والتصنيع. أمثلة على بعض تطبيقات التنقيب عن البيانات هي:
- الشؤون المالية: تصنيف الائتمان وكشف الاحتيال وإدارة المخاطر باستخدام البيانات المالية التاريخية وملفات تعريف العملاء.
- الرعاية الصحية: تحديد الأنماط في بيانات المريض للتنبؤ بتفشي الأمراض أو التفاعلات الدوائية الضارة ، وتحسين خطط العلاج الشخصية.
- التسويق: تجزئة العملاء للإعلان المستهدف ، والتنبؤ بضخامة العملاء ، وتحديد فرص البيع المتبادل.
- التصنيع: الصيانة التنبؤية ، وتحسين عمليات الإنتاج ، واكتشاف العيوب في بيانات مراقبة الجودة.
- الموارد البشرية: تحليل بيانات أداء الموظف لإدارة المواهب ، وتحديد فجوات المهارات ، وتحسين تخطيط القوى العاملة.
التنقيب في البيانات باستخدام منصة AppMaster
باستخدام AppMaster Platform ، يصبح الاستفادة من قوة التنقيب في البيانات أكثر سهولة. تتيح بيئة AppMaster الخالية من التعليمات البرمجية للمستخدمين إنشاء تطبيقات خلفية قوية وتطبيقات ويب وتطبيقات للهاتف المحمول في واجهة سهلة الاستخدام دون الحاجة إلى خبرة في البرمجة.
علاوة على ذلك ، فإن إمكانات إدارة عمليات الأعمال (BP) المصممة بصريًا للمنصة endpoints REST API المُنشأة تلقائيًا تسهل التكامل السلس لعمليات استخراج البيانات في تطبيقات الويب والجوّال ، مما يمكّن المؤسسات من الاستفادة من الرؤى المستندة إلى البيانات. يضمن دعم AppMaster Platform لقواعد البيانات المتوافقة مع PostgreSQL كتخزين البيانات الأساسي تكاملاً سلسًا مع العديد من أدوات التنقيب عن البيانات والمكتبات.
يتم أيضًا إنشاء تطبيقات الواجهة الخلفية باستخدام Go (golang) ، مما يضمن قابلية تطوير عالية وأداءً عاليًا للمؤسسات وحالات الاستخدام عالية الأحمال. تسهل وثائق API التي تم إنشاؤها تلقائيًا من AppMaster Platform ونصوص ترحيل قاعدة البيانات على المؤسسات الحفاظ على البنية التحتية للبيانات الخاصة بها مع تقليل الديون التقنية ، مما يسمح لها بالتركيز على استخلاص رؤى قيمة من بياناتها باستخدام تقنيات التنقيب عن البيانات.
يعد التنقيب عن البيانات أسلوبًا قويًا يمكّن المؤسسات من اكتساب رؤى واتخاذ قرارات مستنيرة ودفع نمو الأعمال من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة والمنظمة. من خلال استخدام AppMaster Platform ، يمكن للمؤسسات تبسيط دمج عمليات استخراج البيانات في تطبيقاتها والاستفادة من اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات ، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين كفاءتها الإجمالية وقدرتها التنافسية في السوق.
