يشير التنقيب في البيانات، في سياق نمذجة البيانات، إلى عملية اكتشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقات المتبادلة ضمن مجموعات البيانات الكبيرة لاستخلاص رؤى لصنع القرار وتحديد القيمة المحتملة في المعلومات المستخرجة. تعد هذه العملية جانبًا أساسيًا من المجال الأوسع لاكتشاف المعرفة، والذي يتضمن معالجة البيانات وتحليلها لجعلها جاهزة للتعدين، يليها تفسير النتائج. بمعنى ما، يمكن اعتبار استخراج البيانات خطوة ضرورية نحو زيادة الذكاء وتعزيز قدرات التطبيق أو النظام المبني باستخدام التقنيات المعتمدة على البيانات.
في قلب عملية التنقيب عن البيانات تكمن مجموعة من الخوارزميات والأساليب المصممة بشكل فريد لتلبية أنواع مختلفة من البيانات والمشكلات والأهداف. تشمل التقنيات المستخدمة بشكل شائع التجميع، والتصنيف، واستخراج قواعد الارتباط، والانحدار، واكتشاف الشذوذ. تمكن هذه الأساليب المستخدمين من الكشف عن الأنماط المخفية التي لا يمكن للمحللين البشريين تمييزها بسهولة. يمكن ملاحظة تطبيقات استخراج البيانات في مختلف الصناعات، مثل التمويل والرعاية الصحية والتسويق وإدارة سلسلة التوريد، على سبيل المثال لا الحصر.
نظرًا لأن العصر الحديث يتميز بانفجار في توليد البيانات، حيث يتم إنتاج ما يقدر بنحو 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات يوميًا، فقد أصبح استخراج البيانات ضروريًا بشكل متزايد. وفقًا لدراسة أجرتها مجلة فوربس ، تبرز أهمية استخراج البيانات من خلال حقيقة أن 90% من البيانات الموجودة اليوم تم إنشاؤها في العامين الماضيين فقط. وبالتالي، فإن الشركات التي تستخدم حلول استخراج البيانات تكون مجهزة بشكل أفضل للبقاء قادرة على المنافسة واستكشاف فرص جديدة في الأسواق الخاصة بها.
في منصة AppMaster ، يلعب استخراج البيانات دورًا حاسمًا في تعزيز عملية تطوير تطبيقات الويب والهواتف المحمولة والواجهة الخلفية. من خلال دمج قدرات استخراج البيانات، يتيح AppMaster للمستخدمين إنشاء تطبيقات تستخدم قوة تحليل البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. وينتج عن ذلك تطبيقات ليست مؤتمتة بذكاء فحسب، بل يمكنها أيضًا إجراء تنبؤات دقيقة وتحديد الاتجاهات والتكيف مع سياقات مختلفة في الوقت الفعلي.
توفر ميزة نمذجة البيانات AppMaster وسيلة تفاعلية بصرية لإنشاء وإدارة مخطط البيانات الأساسي للتطبيقات، وبالتالي تبسيط عملية تحديد العلاقات بين الكيانات المختلفة وإنشاء أساس قوي لاستخراج البيانات. بمساعدة مصمم BP (عمليات الأعمال) المرئي، يمكّن AppMaster المستخدمين من إنشاء منطق الأعمال ودمج مهام استخراج البيانات داخل تطبيقاتهم بسلاسة. يتيح ذلك للمطورين دمج إمكانات استخراج البيانات دون الاضطرار إلى التعامل مع إجراءات الترميز المعقدة.
توفر endpoints REST API وWSS، التي توفرها منصة AppMaster ، وسيلة فعالة للتعامل مع الاتصالات وتبادل البيانات بين الوحدات النمطية والمكونات المختلفة للتطبيق. وهذا بدوره يضمن إمكانية تنفيذ عمليات استخراج البيانات بدقة وأمان. بالإضافة إلى ذلك، يدعم AppMaster إنشاء وثائق Swagger (Open API)، التي تسهل التفاعل السلس مع مصادر البيانات الخارجية أو خدمات الطرف الثالث، مما يعزز قدرات استخراج البيانات.
ميزة أخرى لاستخدام AppMaster لدمج استخراج البيانات هي الأداء الرائع للمنصة وقابلية التوسع. تم تصميم AppMaster باستخدام إطار عمل Go (golang) وVue3 وJavaScript/TypeScript لتطبيقات الواجهة الخلفية والويب والهاتف المحمول، على التوالي، ويضمن بنية أساسية فعالة وقوية يمكنها التكيف مع الكميات المتزايدة من البيانات والتعقيد المتزايد لمهام التعدين. يسمح النهج المعتمد على الخادم لتطبيقات الهاتف المحمول بإجراء التحديثات والتعديلات في الوقت الفعلي، سواء كان ذلك تعديل واجهة المستخدم أو المنطق أو مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات، دون الحاجة إلى إرسال جديد إلى App Store أو Play Market.
في الختام، يعد استخراج البيانات تقنية قوية لاكتشاف رؤى قابلة للتنفيذ والقيمة المحتملة من مجموعات البيانات الكبيرة. من خلال الجمع بين استخراج البيانات ونمذجة البيانات داخل منصة AppMaster ، يمكن للمطورين تسخير الإمكانات الكاملة للبيانات وإنشاء تطبيقات ذكية وسريعة الاستجابة تلبي الاحتياجات المتطورة للشركات والصناعات. بفضل منهجه التفاعلي بصريًا وأدائه القوي وقدرته على التكيف، يعمل AppMaster على تبسيط عملية دمج استخراج البيانات في تطبيقات الويب والجوال والتطبيقات الخلفية، مما يجعله أداة حيوية للمؤسسات التي تهدف إلى الحفاظ على قدرتها التنافسية في عالم اليوم القائم على البيانات.
