كيف يساعد التنقيب عن البيانات في ذكاء الأعمال

البيانات هي الدم الذي يضرب به المثل الذي يغذي الحياة ويمكّن اقتصاد الشركات في القرن الحادي والعشرين. وعلى الرغم من أنها قد تثير سيناريوهات خيالية في الذهن بمجرد ذكرها ، إلا أن الحقيقة هي أن البيانات أساسية لإطلاق العنان للإنتاجية البشرية في كل مجال من مجالات الحياة. يمكن فهم تغير المناخ وفشل الأعمال والأوبئة وإنتاج المحاصيل من خلال المجموعة الصحيحة من رؤى البيانات. يؤدي توافر البيانات إلى اختزال ظل التعلم بالنسبة لنا في حل المشكلات.

مثلما يعد العثور على المنتج المناسب المناسب للسوق أمرًا مهمًا للمؤسسات ، كذلك يعد استخراج البيانات لذكاء الأعمال من أجل مشروع جاهز للمستقبل ومستدام ذاتيًا. إنه يساعد في رسم خرائط الطريق في المستقبل ، وتطوير المنتجات ، والعمليات التجارية التي لا تحصى والتي تحافظ على عجلة الربح. لذلك ، في هذه المقالة ، سنقوم بتوضيح الموضوعات المتعلقة بالتنقيب في البيانات وذكاء الأعمال ، وأهمية التنقيب في البيانات ، وكيف يتم تنفيذه لضمان تدفق الإيرادات بسلاسة.

ما هو التنقيب عن البيانات في الأعمال ؟

تكمن أهمية التنقيب عن البيانات في الأعمال في أنها تُستخدم لتحويل البيانات الخام إلى رؤى هادفة وقابلة للاستهلاك وقابلة للتنفيذ. يستخدم مهندسو البيانات برامج للبحث عن الأنماط التي تساعد في تحليل المستهلكين. تتم مقارنة مجموعات البيانات باكتشاف المقاييس ذات الصلة التي لها تأثير على خطوط الإيرادات لمتابعة الاستراتيجيات وتدابير تحسين المبيعات وتحسين الحملات التسويقية.

نظرًا للطبيعة المتداخلة للموضوع بين عمليات البيانات ، غالبًا ما يتم الخلط بين استخراج البيانات واستخدامه بالتبادل مع تحليل البيانات وذكاء الأعمال. لكن كل مصطلح يختلف عن الآخر.

يشير التنقيب في البيانات إلى عملية استخراج المعلومات من مجموعات البيانات الكبيرة بينما تحليل البيانات هو العملية المستخدمة للعثور على أنماط من المعلومات المستخرجة. يتضمن تحليل البيانات مراحل مثل التفتيش والتنظيف والتحويل ونمذجة البيانات. الهدف هو العثور على المعلومات واستخلاص الاستدلالات والعمل عليها. للمضي قدمًا ، دعونا نلقي نظرة على الاختلافات بين التنقيب في البيانات وذكاء الأعمال .

تتلاقى عمليات مثل التنقيب عن البيانات وتحليل البيانات في ذكاء الأعمال مما يساعد المؤسسات على إنشاء معلومات قابلة للاستخدام ويمكن إثباتها عن المنتجات والخدمات.

كيف يتم استخدام التنقيب عن البيانات في ذكاء الأعمال؟

تختلف الطريقة التي نستخدم بها التنقيب عن البيانات لتحليلات الأعمال والذكاء من شركة إلى أخرى. ولكن هناك هيكل لإدارة عمليات الأعمال يظل مكسوًا بالحديد إلى حد كبير. هنا نظرة على ذلك.

فهم الأعمال

إذا كنت تقوم بالتنقيب عن البيانات لتحليلات الأعمال وتريد أن تنجح ، فابدأ بتحديد الغرض من التنقيب في البيانات . يمكن أن تتناول الخطوات اللاحقة في الخطة كيفية استخدام بتات البيانات المكتشفة حديثًا. سيكون تصميم خوارزمية التنقيب عن البيانات مهمة بعيدة المنال حتى لا تؤكد على الغرض من التنقيب في البيانات بإيجاز.

فهم البيانات

بعد التعرف على الغرض من التنقيب في البيانات ، حان الوقت للتعرف على بياناتك والتعرف عليها. يمكن أن يكون هناك العديد من الطرق لتخزين البيانات واستثمارها كما هو الحال في الأنشطة التجارية. إن كيفية إنشاء بياناتك وتنظيمها وتصنيفها وتسويقها أمر يتوافق مع إستراتيجية وممارسات تكنولوجيا المعلومات في مؤسستك.

تحضير البيانات

تعتبر بيانات الشركة واحدة من أهم المراحل في سياق رعاية التنقيب عن البيانات لذكاء الأعمال ، حيث تحتاج بيانات الشركة إلى معالجة الخبراء. يقوم مهندسو البيانات بتحويل البيانات إلى تنسيق قابل للقراءة يمكن لغير المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات تفسيره بالإضافة إلى تنقية البيانات ونمذجةها وفقًا لسمات محددة.

نمذجة البيانات

يتم نشر الخوارزميات الإحصائية لفك تشفير الأنماط المخفية في البيانات. يتم إجراء الكثير من التجارب والخطأ في العثور على الاتجاهات ذات الصلة التي يمكن أن تعزز مقاييس الإيرادات.

تقييم البيانات

يجب تقييم الخطوات المتضمنة في نمذجة البيانات مجهريًا للتناقضات. تذكر أن جميع الطرق (يجب) أن تؤدي إلى تبسيط العمليات وزيادة الأرباح.

التنفيذ

الخطوة الأخيرة هي العمل على النتائج بطريقة يمكن ملاحظتها. يجب تجريب التجارب الميدانية للتوصيات على نطاق أصغر ثم توسيعها إلى منافذ فرعية عند التحقق من صحتها.

أنت الآن تعرف كيف يتحول تراكم المعالم إلى واقع أرضي. دعونا نستكشف بعض الجوانب الفنية لاستخراج البيانات من أجل ذكاء الأعمال .

نظرة عامة على تقنيات التنقيب في البيانات

في هذا القسم ، سنلقي نظرة على كل درجة من سلم استخراج البيانات وكيف تعمل كنقاط انطلاق للنمو المستقبلي.

تصنيف

هذا إجراء معقد يستخدم سمات البيانات لتجزئة المعلومات لاستخلاص تواطؤات مفهومة. كمرجع لهذا ، يمكن أن يكون أحد الأمثلة على استخراج البيانات في الأعمال التجارية هو استخدام بيانات السوبر ماركت لتجميع المعلومات في فئات مثل محلات البقالة ومنتجات الألبان وما إلى ذلك. يمكن أن يساعد وضع العلامات ودراسة هذه البيانات المستخدمين على فهم تفضيلات العملاء لكل عنصر سطر.

تجمع

على الرغم من أنه قد يبدو مشابهًا للخطوة السابقة ، إلا أن هناك اختلافات. لم يتم تعريف مجموعات الكتلة في الهيكل مثل مجموعات التصنيف. من الأمثلة على ذلك العناصر الصالحة للأكل والمواد غير الصالحة للأكل والمنتجات القابلة للتلف وما إلى ذلك بدلاً من البقالة ومنتجات الألبان في الحالة السابقة.

قواعد الرابطة

هنا ، نستخدم متغيرات الارتباط لتتبع الأنماط. استمرارًا لمثال السوبر ماركت الخاص بنا ، قد يعني هذا أن العملاء الذين يشترون أحد منتجات البقالة (الصالحة للأكل) ، من المرجح أن يشتروا الفاكهة (القابلة للتلف) أيضًا. عند التحقق من صحة هذه الحقيقة ، يمكن لأصحاب المتاجر تفصيل الأرفف وفقًا لاختيارات العملاء.

تحليل الانحدار

يساعد الانحدار المعدنين على تحديد العلاقة بين المتغيرات المختلفة في المجموعة. يتم استخدامه للتنبؤ باحتمالية حدث مستقبلي. في حالة وجود متجر سوبر ماركت ، يمكن لأصحاب الأعمال تحديد نقاط الأسعار بناءً على الطلب الموسمي والمنافسة وقضايا سلسلة التوريد.

إكتشاف عيب خلقي

تتضمن آخر تقنيات التنقيب عن البيانات تحديد القيم المتطرفة. ستكون هناك دائمًا حالات شاذة في البيانات يجب حسابها. على سبيل المثال ، تصادف أن غالبية المشترين في السوبر ماركت من الإناث ولكن لمدة أسبوع في (على سبيل المثال) في شهر يناير (كانون الثاني) تم تهجيرهم من قبل الرجال. لماذا ا؟ يجب دراسة هذه القيم المتطرفة من أجل نهج متوازن.

توضح التقنيات المذكورة أعلاه كيفية استخدام استخراج البيانات في العمليات التجارية. عند رسم هذه القطعة حتى نهايتها ، يمكننا أن نستنتج أن التنقيب في البيانات وذكاء الأعمال يسيران جنبًا إلى جنب وأن أحدهما يكمل الآخر.

استكشف Enterprise BI بشكل لم يسبق له مثيل

Appinventiv هي منظمة رائدة في مجال خدمات ذكاء الأعمال تقدم خدمات ذكاء الأعمال الشاملة التي لا يعلى عليها. مع ما يقرب من عقد من الخبرة في الصناعة ، أطلقنا بنجاح العديد من المشاريع التي تنفذ تقنيات ذكاء الأعمال مع تصنيف رضا العملاء بأكثر من 70٪. تشمل بعض الخدمات التي نقدمها في هذا المجال ما يلي:

• استشارات ذكاء الأعمال
• حلول ذكاء الأعمال للمؤسسات
• تنفيذ BI
• دعم وصيانة BI

تتضمن مجموعة أعمالنا شراكات ناجحة مع العديد من العلامات التجارية العالمية.

بالنسبة لإحدى شركات الاتصالات الرائدة في الولايات المتحدة ، قمنا بنشر حل فعال لاستخراج البيانات واستقصاء المعلومات أدى إلى تحقيق نتائج مثل معالجة بيانات العملاء بنسبة 100٪ وزيادة جودة البيانات وإمكانية الوصول إليها بنسبة 85٪. لا تقلق ، نحن لا نعض إذا اتصلت واستفسرت عن كيف يمكننا مساعدتك في لعبتك ، سننتظر أن نسمع منك (إذا وجدت أن عرضنا مثير للاهتمام)!