در دنیای دیجیتال امروز که اطلاعات با سرعت بی‌سابقه‌ای تولید می‌شوند، هرچه حجم داده ها بیشتر شود، درک و استخراج بینش معنادار از آنها نیز دشوارتر می‌شود. داده کاوی راه‌حلی نو برای این موضوع ارائه می‌دهد که تغییر روش‌های تصمیم‌گیری کسب‌وکارها، کاهش هزینه‌ها و افزایش درآمد آنها را به همراه دارد.
داده کاوی فرایند به‌کارگیری روش‌های آماری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و سیستم‌های پایگاه داده برای استخراج و کشف الگوها، روندها و روابط پنهان در مجموعه داده های بزرگ تولید شده توسط سیستم‌های فناوری اطلاعات است. درواقع data mining یک ابزار حیاتی برای سازمان‌ها است که داده‌های خام را به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند و به‌این‌ترتیب برای بهینه‌سازی عملیات، افزایش امنیت و کسب مزیت رقابتی مورداستفاده قرار می‌گیرد.
این مقاله به تعریف داده کاوی می‌پردازد و نقش آن را به عنوان ابزاری قدرتمند برای کشف الگوها، روندها و روابط پنهان در مجموعه‌های بزرگ داده بررسی می‌کند. درک روشنی از اصول داده کاوی ارائه خواهد داد و آن را از مفهوم گسترده‌تر تحلیل داده ها متمایز خواهد کرد.
داده کاوی چیست؟
داده کاوی فرایند مرتب‌سازی مجموعه داده های بزرگ، برای شناسایی الگوها و روابطی است که تحلیل آنها می‌تواند به حل مشکلات کسب‌وکارها کمک کند. تکنیک‌ها و ابزارهای داده کاوی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا روندهای آینده را پیش‌بینی کنند و تصمیمات تجاری آگاهانه‌تری بگیرند.
Data mining بخشی کلیدی در تحلیل داده ها و یکی از رشته‌های اصلی علم داده است که از تکنیک‌های تجزیه‌وتحلیل پیشرفته برای یافتن اطلاعات مفید در مجموعه داده ها استفاده می‌کند. در یک سطح جزئی‌تر، داده کاوی گامی در فرایند کشف دانش از پایگاه‌های داده (KDD) است؛ یک روش علم داده برای جمع‌آوری، پردازش و تحلیل دیتا. داده کاوی و KDD گاهی اوقات به‌جای یکدیگر نیز به کار می‌روند، اما اصولاً با یکدیگر متفاوت هستند.
فرایند داده کاوی به اجرای مؤثر فرایندهای جمع‌آوری، انبارش و پردازش داده ها متکی است که می‌تواند به شکل خودکار یا نیمه اتوماتیک انجام شود. از data mining می‌توان برای توصیف مجموعه داده های هدف، پیش‌بینی نتایج، کشف تقلب یا مسائل امنیتی، کسب اطلاعات بیشتر در مورد کاربر یا شناسایی گلوگاه‌ها و وابستگی‌ها استفاده کرد.
امروزه داده کاوی به دلیل رشد کلان داده و انبار داده مورد توجه بسیاری قرار گرفته است. متخصصان داده‌ای که به داده کاوی می‌پردازند، باید دارای آشنایی با زبان برنامه‌نویسی، تجربه کدنویسی و همچنین دانش آماری برای پاک‌سازی، پردازش و تفسیر داده ها باشند.
تاریخچه داده کاوی
مفهوم داده کاوی پیش از ظهور رایانه‌ها وجود داشته است! درواقع آغاز علم داده کاوی را می‌توان از کشف قضیه بیز در سال 1763 و تحلیل رگرسیون در سال 1805 دانست. در ادامه، با کشف ماشین جهانی تورینگ (1936)، شبکه‌های عصبی (1943)، توسعه پایگاه‌های داده (دهه 1970) و الگوریتم‌های ژنتیک (1975) و کشف دانش در پایگاه‌های داده (1989)، زمینه برای درک داده کاوی امروزی، فراهم شد. با رشد پردازنده‌های کامپیوتری، ذخیره‌سازی داده‌ها و فناوری‌های مرتبط با آن در دهه‌های 1990 و 2000، مفهوم داده‌کاوی نه‌تنها قدرتمندتر، بلکه در موقعیت‌های مختلف نیز پربارتر شد.
در سال 2003، کتاب مانی بال، داده کاوی را از طریق بیان رویکرد تحلیل محور یک تیم بیسبال حرفه ای، به مخاطبان بسیار گسترده تری معرفی کرد. در حال حاضر، data mining با به‌کارگیری راه‌حل‌های تحلیل کلان داده در موقعیت‌های مختلف، نقش مهمی در صنایع ایفا می‌کند.
داده کاوی به جنبه‌های مختلف یک کسب‌وکار، از برنامه‌ریزی استراتژی‌های تجاری تا مدیریت عملیات کمک می‌کند
اهمیت داده کاوی در چیست؟
داده کاوی جزئی حیاتی در بروز نوآوری‌های موفق در سازمان‌ها است. متخصصان داده می‌توانند از اطلاعات به‌دست‌آمده از داده کاوی، در نرم‌افزار هوش تجاری (BI) و برنامه‌های تحلیلی پیشرفته که شامل تحلیل داده‌های تاریخی است و همچنین برنامه‌های تحلیلی درلحظه که داده‌های در جریان را هنگام ایجاد یا جمع‌آوری بررسی می‌کنند، استفاده کنند.
داده کاوی مؤثر، به جنبه‌های مختلف یک کسب‌وکار، از برنامه‌ریزی استراتژی‌های تجاری تا مدیریت عملیات کمک می‌کند. این تأثیر در حوزه‌هایی مانند شیوه‌های مواجهه با مشتری، مانند بازاریابی، تبلیغات، فروش و پشتیبانی و همچنین تولید، مدیریت زنجیره تأمین (SCM)، امور مالی و منابع انسانی (HR) به‌وضوح قابل مشاهده است. Data mining از کشف تقلب، مدیریت ریسک، برنامه‌ریزی امنیت سایبری و بسیاری دیگر از موارد حیاتی پشتیبانی می‌کند. همچنین نقش مهمی در زمینه‌های دیگر از جمله مراقبت‌های بهداشتی، سازمان‌های دولتی، تحقیقات علمی، ریاضیات و ورزش ایفا می‌کند.
انواع داده کاوی و تکنیک‌های آن
امروزه داده کاوی از طریق تحلیل داده ها، تصمیم‌گیری سازمانی را بهبود بخشیده است. تکنیک‌های داده کاوی که زیربنای این تحلیل‌ها هستند را می‌توان به دو هدف اصلی تقسیم کرد. این روش‌ها می‌توانند مجموعه داده های هدف را توصیف کنند یا با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به پیش‌بینی نتایج بپردازند. انواع داده کاوی برای سازمان‌دهی و فیلتر کردن داده‌ها، به نمایش گذاشتن جالب‌ترین اطلاعات، از کشف تقلب تا رفتارهای کاربر، شناسایی گلوگاه‌ها و حتی نقض‌های امنیتی استفاده می‌شوند.
تکنیک‌های مختلفی را می‌توان برای data mining استفاده کرد که مواردی مانند تشخیص الگو یا ناهنجاری، از موارد رایج در میان آنهاست. بااین‌وجود، مهم‌ترین انواع داده کاوی را می‌توان شامل موارد زیر دانست:
- استخراج قوانین انجمنی (Association Rule Mining): این قوانین، قواعد تداعی عبارات if-then هستند که روابط میان عناصر داده را مشخص می‌کنند. برای ارزیابی روابط از معیارهای حمایت و اطمینان (Support and Confidence) استفاده می‌شود. حمایت، تعداد دفعات ظاهر شدن عناصر مرتبط در یک مجموعه داده را اندازه‌گیری می‌کند و اطمینان، تعداد دفعاتی را نشان می‌دهد که عملکرد یک عبارت if-then درست است.
- طبقه‌بندی (Classification): این رویکرد، عناصر موجود در مجموعه داده ها را به دسته‌های مختلفی که به عنوان بخشی از فرایند داده کاوی تعریف شده‌اند، اختصاص می‌دهد. درخت تصمیم، طبقه‌بندی‌کننده‌های ساده بیز، k امین – نزدیک‌ترین همسایه (KNN) و رگرسیون لجستیک نمونه‌هایی از روش‌های طبقه‌بندی هستند.
- خوشه‌بندی (Clustering): در این تکنیک، داده‌هایی که ویژگی‌های خاصی را به اشتراک می‌گذارند، به عنوان بخشی از برنامه‌های داده کاوی، در خوشه‌هایی گروه‌بندی می‌شوند. نمونه‌ها شامل خوشه‌بندی k-means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و مدل‌های مخلوط گاوسی است.
- رگرسیون (Regression): این روش با محاسبه مقادیر داده های پیش‌بینی شده بر اساس مجموعه‌ای از متغیرها، روابط موجود در مجموعه داده ها را پیدا می‌کند. رگرسیون خطی و رگرسیون چندمتغیره نمونه‌هایی از این تکنیک هستند. همچنین درخت‌های تصمیم و سایر روش‌های طبقه‌بندی نیز می‌توانند برای انجام رگرسیون مورداستفاده قرار گیرند.
- تحلیل توالی و مسیر (Sequence and Path Analysis): با این تکنیک می‌توان در داده‌ها به دنبال الگوهایی گشت که در آنها، مجموعه خاصی از رویدادها یا ارزش‌ها به رویدادهای دیگری منتهی می‌شوند.
- شبکه‌های عصبی (Neural Networks): شبکه عصبی مجموعه‌ای از الگوریتم‌هایی است که فعالیت مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کند؛ جایی که داده ها با استفاده از گره‌ها پردازش می‌شوند. شبکه‌های عصبی به‌ویژه در کاربردهای پیچیده تشخیص الگو مانند یادگیری عمیق (شاخه پیشرفته‌تری از یادگیری ماشین) مفید هستند.
- درخت‌های تصمیم (Decision Trees): تکنیک درخت تصمیم با استفاده از روش‌های طبقه‌بندی یا رگرسیون، نتایج بالقوه را طبقه‌بندی یا پیش‌بینی می‌کند. ساختارهای درخت مانند، برای نمایش نتایج تصمیم‌گیری بالقوه مورداستفاده قرار می‌گیرند.
- KNN: این روش داده کاوی، داده ها را بر اساس نزدیکی آنها به سایر نقاط داده، طبقه‌بندی می‌کند. با فرض اینکه نقاط داده نزدیک به یکدیگر، شباهت بیشتری نسبت به سایر نقاط داده دارند، KNN برای پیش‌بینی ویژگی‌های یک گروه استفاده می‌شود.
فرایند داده کاوی شامل چه مراحلی است؟
فرایند داده کاوی معمولاً توسط دانشمندان داده و متخصصان BI ماهر انجام می‌شود. بااین‌وجود تحلیلگران کسب‌وکار، مدیران اجرایی و افرادی که به عنوان متخصص داده در یک سازمان فعالیت دارند نیز می‌توانند این فرایند را انجام دهند. عناصر اصلی داده کاوی شامل یادگیری ماشینی و تجزیه‌وتحلیل آماری، همراه با مراحل مدیریت داده برای آماده‌سازی دیتا برای تجزیه‌وتحلیل است. در این میان، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزارهای هوش مصنوعی (AI) نیز به خودکارسازی بیشتر این فرایند کمک می‌کنند. این ابزارها همچنین استخراج کلان‌داده‌ها از پایگاه داده مشتریان، سوابق تراکنش‌ها و فایل‌های گزارش از سرورهای وب، اپلیکیشن‌های موبایل و حسگرها را آسان‌تر کرده‌اند.
داده کاوی از طریق تحلیل داده ها، تصمیم‌گیری سازمانی را بهبود بخشیده است
مراحل داده کاوی بسته به اینکه سازمان می‌خواهد در هر مرحله چقدر دقیق عمل کند، متفاوت است. بااین‌وجود، فرایند داده‌کاوی به‌طورکلی می‌تواند به چهار مرحله اصلی تقسیم شود.
1. تعیین اهداف تجاری
این گام می‌تواند سخت‌ترین بخش فرایند داده کاوی باشد و متأسفانه بسیاری از سازمان‌ها، زمان بسیار کمی را برای این مرحله مهم صرف می‌کنند. دانشمندان داده و ذی‌نفعان کسب‌وکار باید با مشورت یکدیگر، مسئله کسب‌وکار را تعریف کرده و به‌این‌ترتیب، به شناسایی اطلاعات و پارامترهای داده موردنیاز برای یک پروژه خاص، کمک کنند. تحلیلگران همچنین ممکن است برای درک درست زمینه کسب‌وکار، نیاز به انجام تحقیقات بیشتری داشته باشند.
2. آماده‌سازی داده‌ها
هنگامی که دامنه مسئله مشخص شد، تشخیص مجموعه داده های مناسب برای پاسخگویی به سؤالات کسب‌وکار، برای دانشمندان داده آسان‌تر می‌شود. اولین گام در این مرحله، شناسایی و جمع‌آوری داده های موردنیاز است. داده ها ممکن است در منابع مختلف داخلی یا خارجی (انبار داده یا دریاچه داده) و به‌صورت ترکیبی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار باشد. دیتا از هر منبعی که جمع‌آوری شود، یک دانشمند داده برای انجام سایر مراحل داده کاوی، آنها را به دریاچه داده منتقل می‌کند.
در ادامه، آماده‌سازی داده‌ها با بررسی، پروفایل‌سازی و پیش‌پردازش آنها آغاز می‌شود و پس از آن، کار پاک‌سازی داده‌ها برای رفع خطاها و سایر مشکلات کیفیت داده، مانند مقادیر تکراری یا گمشده، انجام می‌شود. همچنین ممکن است برای ایجاد سازگاری در مجموعه داده ها، تبدیل داده نیز انجام شود؛ مگر اینکه دانشمند داده بخواهد داده های خام و فیلتر نشده را برای یک موضوع خاص تجزیه‌وتحلیل کند.
3. مدل‌سازی و الگوکاوی
هنگامی که داده ها آماده شدند، دانشمند داده تکنیک داده کاوی مناسب را انتخاب کرده و سپس یک یا چند الگوریتم را برای data mining پیاده‌سازی می‌کند. به‌عنوان‌مثال، این تکنیک‌ها می‌توانند روابط میان داده ها را تجزیه‌وتحلیل و الگوها و همبستگی‌ها را شناسایی کنند.
همچنین ممکن است از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی یا خوشه‌بندی یک مجموعه داده، استفاده شود. اگر داده‌های ورودی برچسب‌گذاری شده باشند (یادگیری تحت نظارت)، ممکن است از یک مدل طبقه‌بندی برای دسته‌بندی داده‌ها استفاده شده یا برای پیش‌بینی احتمال یک رویداد خاص، روش رگرسیون اعمال شود. اگر مجموعه داده برچسب‌گذاری نشده باشد (یادگیری بدون نظارت)، نقاط داده در یک نمونه آموزشی با یکدیگر مقایسه می‌شوند تا شباهت‌های اساسی میان آنها کشف شده و بر اساس آن ویژگی‌ها، خوشه‌بندی شوند.
4. ارزیابی نتایج و ایجاد دانش
پس از تجمیع داده ها، نتایج حاصل باید ارزیابی و تفسیر شوند. درواقعنتایج داده کاوی برای ایجاد مدل‌های تحلیلی استفاده می‌شود که می‌تواند به تصمیم‌گیری و سایر اقدامات کسب‌وکارها کمک کند؛ نتایج نهایی باید معتبر، جدید، مفید و قابل درک باشند. هنگامی که این معیار برآورده شود، سازمان‌ها می‌توانند از این دانش برای اجرای استراتژی‌های جدید استفاده کنند و به اهداف موردنظر خود دست یابند. اغلب دانشمند داده یا متخصص داده، با استفاده از تجسم داده ها و تکنیک‌های داستان‌سرایی داده، یافته‌های خود را با مدیران و ذی‌نفعان کسب‌وکار، در میان می‌گذارد.
مراحل داده کاوی
مزایای داده کاوی برای کسب‌وکارها
به‌طورکلی، مزایای تجاری داده کاوی از افزایش توانایی یک سازمان برای کشف الگوهای پنهان، روندها، همبستگی‌ها و ناهنجاری‌ها در مجموعه داده ها ناشی می‌شود. درواقع سازمان‌ها می‌توانند از اطلاعات حاصل از data mining، برای بهبود تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی استراتژیک کسب‌وکار خود استفاده کنند.
از مهم‌ترین مزایای داده کاوی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- بازاریابی و فروش مؤثرتر: داده کاوی به بازاریاب‌ها کمک می‌کند تا رفتار و ترجیحات مشتری را بهتر درک کنند و از این طریق، کمپین‌های بازاریابی و تبلیغات هدفمندتری ایجاد کنند. به طور مشابه، تیم‌های فروش می‌توانند از نتایج داده کاوی برای بهبود نرخ تبدیل سرنخ و فروش محصولات و ارائه خدمات بیشتر به مشتریان فعلی استفاده کنند.
- ارائه خدمات بهتر به مشتریان: داده‌کاوی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مسائل بالقوه موجود در خدمات مشتریان را سریع‌تر شناسایی کرده و اطلاعات به‌روز را در اختیار نمایندگان مرکز تماس قرار دهند تا از آنها در تماس‌ها و چت‌های آنلاین با مشتریان استفاده کنند.
- SCM بهبودیافته: سازمان‌ها با استفاده از data mining می‌توانند روندهای بازار را شناسایی کرده، تقاضای محصول را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند و به‌این‌ترتیب، به مدیریت بهتر موجودی کالاها و انبارهای خود بپردازند. مدیران زنجیره‌تأمین همچنین می‌توانند از اطلاعات داده کاوی برای بهینه‌سازی فرایندهای انبارداری، توزیع و سایر عملیات لجستیکی استفاده کنند.
- کاهش زمان تولید: استخراج داده‌های عملیاتی از حسگرهای ماشین‌های تولیدی و سایر تجهیزات صنعتی، از برنامه‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده برای شناسایی مشکلات احتمالی قبل از وقوع، پشتیبانی کرده و به جلوگیری از خرابی برنامه‌ریزی نشده کمک می‌کند.
- مدیریت ریسک قوی‌تر: مدیران ریسک و مدیران کسب‌وکار می‌توانند با داده کاوی ریسک‌های مالی، حقوقی، امنیت سایبری و سایر ریسک‌های یک سازمان را بهتر ارزیابی کرده و برای مدیریت آنها برنامه‌ریزی کنند.
- کاهش هزینه‌ها: داده کاوی با ایجاد کارایی عملیاتی در فرایندهای تجاری، به صرفه‌جویی در هزینه‌ها کمک می‌کند و باعث کاهش اتلاف درآمد سازمان می‌شود.
در نهایت می‌توان گفت نوآوری‌های حاصل از داده کاوی، منجر به کسب درآمد و سود بالاتر و همچنین ایجاد مزیت‌های رقابتی شود که سازمان‌ها را از رقبای تجاری خود متمایز می‌کند.
مزایا و معایب داده کاوی
کاربرد داده کاوی در صنایع مختلف
کسب‌وکارهای فعال در صنایع زیر، از داده کاوی به عنوان بخشی از برنامه‌های تحلیلی خود استفاده می‌کنند:
- خرده‌فروشی: خرده‌فروشان آنلاین از طریق داده کاوی، داده‌های مشتری و سوابق فعالیت و حتی کلیک‌های آنها را استخراج می‌کنند تا از این طریق، کمپین‌های بازاریابی، تبلیغات و پیشنهادهای تبلیغاتی مؤثرتری را برای مشتریان هدف خود تعریف کنند. همچنین data mining و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با تقویت موتورهای توصیه‌گر، خریدهای محتمل‌تری را به بازدیدکنندگان وب‌سایت توصیه کرده و پیش‌بینی دقیق‌تری از موجودی و فعالیت‌های SCM ارائه می‌کنند.
- خدمات مالی: بانک‌ها و شرکت‌های ارائه‌دهنده کارت‌های اعتباری، از ابزارهای داده کاوی برای ساخت مدل‌های ریسک مالی، شناسایی تراکنش‌های متقلبانه و درخواست‌های وام و اعتبار استفاده می‌کنند. داده کاوی همچنین نقشی کلیدی در بازاریابی و شناسایی فرصت‌های بالقوه افزایش فروش از طریق مشتریان فعلی ایفا می‌کند.
- بیمه: بیمه‌گران برای قیمت‌گذاری سیاست‌های بیمه، تصمیم‌گیری در مورد تأیید برنامه‌های بیمه‌نامه و همچنین مدل‌سازی ریسک و مدیریت مشتریان احتمالی، به داده‌کاوی متکی هستند.
- تولید: کاربردهای داده کاوی برای تولیدکنندگان در زمینه‌هایی مانند تلاش برای بهبود زمان تولید و کارایی عملیاتی در کارخانه، بهبود عملکرد زنجیره تأمین و افزایش کیفیت محصولات است.
- سرگرمی: سرویس‌های پخش ویدئویی، آنچه کاربران تماشا می‌کنند یا گوش می‌دهند را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند و بر اساس عادات آنها، به ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده می‌پردازند.
- مراقبت‌های بهداشتی: داده کاوی در تشخیص شرایط پزشکی، درمان بیماران، تأثیرات اشعه ایکس و سایر نتایج تصویربرداری پزشکی، به پزشکان کمک می‌کند. امروزه بسیاری از تحقیقات پزشکی نیز به داده کاوی، یادگیری ماشینی و سایر اشکال تجزیه‌وتحلیل بستگی دارند.
- آموزش: مؤسسات آموزشی با انتقال دوره‌های خود به پلتفرم‌های آنلاین، می‌توانند برای درک ویژگی‌ها و نیازمندی‌های دانش‌آموزان خود و همچنین ایجاد شرایط مساعد برای موفقیت آنها، به جمع‌آوری داده‌ها بپردازند. همچنین این مؤسسات با داده کاوی می‌توانند از معیارهای مختلفی برای ارزیابی عملکرد دانش‌آموختگان خود استفاده کنند؛ مانند بررسی میزان کلیک‌ها، پروفایل‌های دانشجویی، کلاس‌ها، مراکز تحصیلی، زمان صرف شده در سیستم و…
- منابع انسانی: دپارتمان‌های منابع انسانی معمولاً با حجم زیادی از داده ها کار می‌کنند؛ شامل داده های حفظ، ارتقاء، حقوق و مزایا. داده کاوی می‌تواند امکان مقایسه این داده ها را برای بهبود فرایندهای منابع انسانی، فراهم کند.
- رسانه‌های اجتماعی: شرکت‌های فعال در زمینه رسانه‌های اجتماعی، از داده کاوی برای جمع‌آوری و تحلیل داده های کاربران و فعالیت‌های آنلاین آنها استفاده می‌کنند. این داده ها یا برای تبلیغات هدفمند استفاده می‌شوند یا ممکن است برای مقاصد بازاریابی، به اشخاص دیگر فروخته شوند که این موضوع، بحث‌برانگیز است.
مقایسه داده کاوی، تحلیل داده و انبار داده
در بسیاری از موارد، داده کاوی با تحلیل داده به عنوان مترادف در نظر گرفته می‌شود. اما می‌توان گفت داده کاوی، یک جنبه خاص از تحلیل دیتا است که تجزیه‌وتحلیل کلان‌داده‌ها را، برای کشف اطلاعاتی که در غیر این صورت قابل‌شناسایی نبود، خودکار می‌کند. این اطلاعات را می‌توان در نهایت، در فرایند علم داده و سایر نرم‌افزارهای BI و تجزیه‌وتحلیل مورداستفاده قرار داد.
انبار داده نیز با ارائه مخازن موردنیاز برای ذخیره مجموعه داده ها، از فعالیت‌های داده کاوی پشتیبانی می‌کند. در حالت عادی، داده‌های تاریخی در انبارهای داده سازمانی یا بازارهای داده کوچک‌تر (Data Mart) که برای نگهداری زیرمجموعه‌های خاصی از داده‌های کسب‌وکارهای کوچک ساخته شده‌اند، ذخیره می‌شوند. بااین‌وجود، امروزه برنامه‌های داده کاوی اغلب توسط دریاچه‌های داده ارائه می‌شوند که داده‌های تاریخی و داده‌های در جریان را ذخیره می‌کنند و اغلب بر اساس پلتفرم‌های کلان‌داده، مانند Hadoop و Spark ، پایگاه‌های داده NoSQL یا خدمات ذخیره‌سازی ابری هستند.
تحلیل آسان داده ها با راهکار هوش تجاری همکاران سیستم
امروزه کسب‌وکارهای مدرن، توانایی جمع‌آوری داده های مختلف درمورد مشتریان، محصولات، خطوط تولید، کارمندان و فروشگاه‌های خود را دارند. این اطلاعات پراکنده ممکن است داستانی را بیان نکنند، اما استفاده از تکنیک‌ها، برنامه‌ها و ابزارهای داده کاوی به جمع‌آوری اطلاعات و رسیدن به بینش از آنها کمک می‌کند.
نرم افزار BI راهکاران با ایجاد امکان جمع‌آوری، تحلیل، تبدیل و تفسیر داده‌ها و تبدیل آن به اطلاعات قابل درک و اعتماد، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و هوشمندانه، حضور موثرتری در بازار داشته باشند. برای کسب اطلاعات بیشتر، با ما در تماس باشید.
منابع
- ibm.com
- techtarget.com
- investopedia.com
- bootcamp.rutgers.edu