ما هو التنقيب عن البيانات وما هي استخداماته؟
في عالمنا اليوم، يتم استخدام البيانات أكثر مما تعتقد. يمكن لتحليل البيانات المناسب تحسين اتخاذ القرارات الإستراتيجية للمؤسسات وفهم السوق وبيئتها. يعد تقييم البيانات الضخمة، المعروف باسم التنقيب عن البيانات، مهارة قيّمة تتطلب تفكيرًا نقديًا للتشغيل بكفاءة ومهنية. لا يهم نوع البيانات. ستكون هذه العملية التحليلية قابلة للتطبيق على معظم الاحتياجات التنظيمية. في هذه المقالة، نحاول أولاً تحديد التنقيب في البيانات وأهميته، ثم وصف العملية وأمثلة للقيام بذلك في المؤسسات.
ما هو التنقيب عن البيانات؟
يشير التنقيب في البيانات إلى عملية فحص مجموعة كبيرة بشكل عام من البيانات للعثور على الأنماط وأوجه التشابه والتنبؤات لاتخاذ قرارات مستنيرة. يقوم المحترفون بذلك باستخدام أنظمة المعالجة الآلية التي تفحص البيانات بسهولة وتوفر لهم نتائج سريعة. قد تستخدم الشركات هذه العملية لتحويل بياناتها الأولية غير المصنفة إلى مجموعة من البيانات المستهدفة والمتسقة التي تلبي احتياجاتهم الفردية. تتضمن بعض تطبيقات التنقيب عن البيانات ما يلي:
- تعرف على المزيد حول سلوكيات المستهلك والعملاء لزيادة المبيعات
- اتخاذ قرارات مستنيرة لتحسين الكفاءة التشغيلية
- تعرف على كيفية إعادة استهداف المستخدمين أو المستخدمين المحتملين
يمكن أن يساعد التنقيب عن البيانات أيضًا في الحصول على معلومات محددة، مثل مقدار الوقت الذي يقضيه الزوار في منشورات مدونة الشركة. تذكر، مع ذلك، أن المعلومات التي تجدها تعتمد على الغرض والتركيز من عملك.
لماذا يعد التنقيب عن البيانات مهمًا؟
يسمح لك التنقيب عن البيانات بفحص البيانات بدقة وفعالية. على سبيل المثال، قد تستخدم الشركة هذه العملية لفهم العملاء الذين تنوي الوصول إليهم بشكل أفضل. يسمح التنقيب عن البيانات أيضًا للشركات بتصفية البيانات التافهة وغير الضرورية بحيث يبقى الجزء الأفضل والأكثر صلة من البيانات لمزيد من التحقيق. يمكن أن يساعد ذلك المديرين التنفيذيين للشركة وقادة المجموعات على التركيز على الموضوع وحده وتوفير الوقت والموارد. يمكن للشركات أيضًا استخدام التنقيب عن البيانات لاستكشاف أسواق جديدة وفهم اتجاهات السوق.
بالطبع، غالبًا ما يستخدم التنقيب عن البيانات على نطاق أوسع بكثير. في هذه الحالة، تستخدم المؤسسات الكبيرة البيانات لفهم الاتجاهات السلوكية الرئيسية للمجتمع أو السوق. هذه البيانات في بعض الأحيان على نطاق عالمي. يمكن أن تكون هذه الأساليب مهمة أيضًا للحكومات وصنع القرار على المستوى الوطني. ومع ذلك ، في هذه المقالة، نركز أكثر على تطبيقات التنقيب عن البيانات الصغيرة، اليومية، والأكثر عملية.
ماذا تنطوي عملية التنقيب عن البيانات؟
حتى الآن لم يتمكن أحد من إرسال الحل الأمثل، وهذا ليس غريباً.
1- جمع البيانات والحفاظ عليها
الخطوة الأولى في التنقيب عن البيانات هي جمع البيانات. في هذه المرحلة، يجب أن تحاول التركيز على البيانات ذات الصلة بعملك أو بموضوعك. على سبيل المثال، معلومات حول حملة تسويقية أو مبيعات منتج. من الأفضل تحميل هذه المعلومات إلى مساحة مؤقتة أولاً لتأمينها. أخيرًا، يمكنك إضافتها جميعًا إلى نظام المجموعة الخاص بك إلى الأبد.
بمجرد جمع جميع البيانات اللازمة، أدخلها في نظام تنظيم البيانات الدائم. على سبيل المثال، يمكن تخزين البيانات على خادم داخلي أو في السحابة. يعتمد اختيار نوع نظام التخزين على مقدار البيانات ومقدار المساحة المتاحة لك.
2- إدارة البيانات
بمجرد حفظ بياناتك، امنحها للأشخاص المسؤولين عن إدارة عقد الإيجار. يمكن أن يشمل ذلك محللي الأعمال أو محللي البيانات أو فرق إدارة المعلومات أو متخصصي تكنولوجيا المعلومات. عند إدارة البيانات، قد يقترح هؤلاء الخبراء طرقًا أفضل لتنظيمها. على سبيل المثال، قد تحتاج إلى تقسيم البيانات حسب المصدر أو الفئة. هذا يسمح للمؤسسة بتلقي البيانات الأكثر أهمية.
3- فرز البيانات
بمجرد أن يختار فريق إدارة البيانات أفضل طريقة لتنظيم البيانات، يمكنك البدء في فرزها. قد يسمح لك النظام بتحديد البيانات تلقائيًا بناءً على معايير معينة. بمجرد الانتهاء من ذلك، يمكنك عرض النتائج واستخلاص النتائج الخاصة بك منها.
4- توفير البيانات
اعتمادًا على نوع المعلومات التي توفرها بياناتك ، يمكنك تقديم معلومات أو استنتاجات لمن هم داخل المنظمة أو خارجها. على سبيل المثال، إذا كانت بياناتك تتعلق بالأداء الداخلي أو الالتزام أو العاطفة، فيمكنك إرسالها إلى أقسام مختلفة داخل المنظمة. ومع ذلك، إذا كانت المعلومات تحتوي على درجة عالية من رضا العملاء، فيمكنك استخدام هذه المعلومات أو جزء منها لحملة ترويج المبيعات.
أمثلة على التنقيب عن البيانات
كما ذكرنا، في هذه المقالة لدينا نظرة سطحية ومبتدئة نسبيًا على مناقشة التنقيب في البيانات. يمكن أن تأخذ هذه القضية أبعادًا كبيرة جدًا. ومع ذلك ، يوجد هنا مثالان بسيطان وعمليان نسبيًا للتنقيب في البيانات من أجل فهم أفضل للعملية والأداء وتطبيق التنقيب عن البيانات في مواقف الحياة الواقعية.
استخدم التنقيب عن البيانات للاستهداف وإعادة التسويق
تعتزم الجامعة الحصول على مزيد من المعلومات لاستهداف الطلاب المحتملين وإعادة تسويقهم. لديهم حاليًا نموذج طلب معلومات (RFI) لكل قسم على موقع الويب الخاص بهم. أهم المجالات التي تهتم الجامعة بالحصول على معلومات عنها هي العمر ، ومكان الإقامة، والمنهج الدراسي لمن أكمل هذه النماذج. في كل مرة يكمل فيها شخص أحد نماذج RFi هذه، يقوم موقع الجامعة بجمع المعلومات وتخزينها.
في الخطوة التالية، ينظم محلل البيانات بالجامعة هذه المعلومات حتى يمكن الوصول إلى النتائج النهائية. ثم يبدأ فريق تحليل البيانات في إنشاء الرسوم البيانية والجداول لإظهار العلاقة بين العمر والمتغيرين الآخرين (مكان الإقامة والمنهج الدراسي). بمعنى آخر، يستخدمون هذه البيانات لتحديد أي سلسلة س هي الفئة العمرية الأكثر شيوعًا، أو تأثير تغيير العمر على اختيار السلسلة. يمكن للجامعة الآن استخدام هذه المعلومات لاستهداف وإعادة تسويق فئات عمرية معينة في مناطق سكنية محددة.
استخدم التنقيب عن البيانات لتحقيق ولاء العملاء
تخيل نشاطًا تجاريًا ينوي إنشاء برنامج إعلاني خاص لولاء العملاء وتقديم الهدايا والخصومات للعملاء المخلصين. للاشتراك في هذا البرنامج ، يجب على العملاء التسجيل باستخدام هاتفهم المحمول وستتم إضافة النقاط إلى حسابهم في كل مرة يقومون فيها بالشراء. بهذه الطريقة، يمكن للشركة المعنية العثور على معلومات محددة حول الشراء، بما في ذلك نوع المنتجات ووقت العملاء وموقعهم.
تعتزم الشركة استخدام هذه البيانات لتحديد أفضل الأماكن لتقديم إعلانات محددة. للحصول على هذه المعلومات المحددة، يستخدم محللو الشركة البيانات التي تم الحصول عليها من برنامج المكافآت للعملاء الأوفياء. ينظمون البيانات ويرسلون النتائج إلى فريق التسويق. يستخدم فريق التسويق المخططات المرئية لتوفير بيانات ملموسة ومفهومة لكبار المديرين. بعد الموافقة على السياسات الإعلانية تبدأ الشركة حملتها الإعلانية.
