داده کاوی چیست و نحوه عملکرد آن چگونه است؟

داده کاوی فرآیند تجزیه و تحلیل دسته بزرگی از اطلاعات برای تشخیص روندها و الگوها است.

کد خبر: ۷۱۱۰۵۲

۱۱ ارديبهشت ۱۴۰۲

کسب‌وکارها با استفاده از نرم‌افزارهای خاص برای جستجوی الگوها در دسته‌های بزرگ داده، می‌توانند اطلاعات بیشتری درباره مشتریان خود کسب کنند و استراتژی‌های بازاریابی مؤثرتری را توسعه، میزان فروش خود را افزایش و هزینه‌ها را کاهش دهند. داده کاوی به جمع آوری موثر داده ها، ذخیره و پردازش رایانه‌ای آن‌ها بستگی دارد.

نکات کلیدی

شرکت‌ها می‌توانند از داده‌کاوی برای امور مختلفی مانند یادگیری در مورد کالاهایی که مشتریان به آن‌ها علاقه دارند یا می‌خواهند بخرند تا کشف تقلب و فیلتر کردن هرزنامه استفاده کنند.

برنامه های داده کاوی الگوها و پیوندهای داده ها را بر اساس اطلاعاتی که کاربران درخواست می کنند یا ارائه می دهند، از یکدیگر تفکیک می‌کنند.

شرکت های رسانه های اجتماعی از تکنیک های داده کاوی برای کالایی کردن کاربران خود به منظور کسب سود استفاده می کنند.

این نوع استفاده از داده کاوی اخیراً مورد انتقاد قرار گرفته است. کاربران اغلب از داده کاوی که با استفاده از اطلاعات شخصی آنها روی می‌دهند بی اطلاع هستند، به خصوص زمانی که از آن برای تأثیرگذاری بر ترجیحات آن‌ها استفاده می شود.

نحوه عملکرد داده‌ کاوی

داده کاوی شامل کاوش و تجزیه و تحلیل بلوک های بزرگ اطلاعات برای جمع آوری الگوها و روندهای معنادار است. به روش های مختلفی مانند بازاریابی بانک‌اطلاعاتی، مدیریت ریسک اعتباری، تشخیص تقلب، فیلتر کردن هرزنامه‌ها یا حتی برای تشخیص احساسات یا نظر کاربران می توان از آن استفاده کرد.

فرآیند داده کاوی به پنج مرحله تقسیم می شود. ابتدا، سازمان ها داده ها را جمع آوری کرده و آن‌ها را در انبارهای داده خود بارگذاری می کنند. در مرحله بعد، داده ها را چه در سرورهای داخلی و چه در فضای ابری ذخیره و مدیریت می کنند. تحلیلگران کسب‌وکار، تیم‌های مدیریت و متخصصان فناوری اطلاعات به داده‌ها دسترسی دارند و نحوه سازماندهی آن‌ها را مطابق میل خود تعیین می‌کنند. سپس نرم افزار کاربردی داده ها را بر اساس نتایج کاربر مرتب می کند و در نهایت کاربر نهایی داده ها را در قالبی با قابلیت اشتراک گذاری آسان مانند نمودار یا جدول ارائه می‌دهد.

نرم افزار ذخیره سازی و استخراج داده ها

برنامه های داده کاوی روابط و الگوهای موجود در داده ها را بر اساس درخواست کاربران تجزیه و تحلیل می کنند. به عنوان مثال، شرکت‌ها می توانند از نرم افزار داده کاوی برای دسته‌بندی اطلاعاتی استفاده کنند. برای روشن‌تر شدن موضوع، تصور کنید یک رستوران می خواهد با استفاده از داده کاوی مشخص کند چه زمانی باید غذاهای ویژه به مشتریان ارائه دهد. مسئولین این رستوران به اطلاعاتی که جمع آوری کرده‌اند نگاه می کنند و دسته‌هایی را بر اساس زمان بازدید مشتریان و غذای سفارشی آن‌ها ایجاد می کنند.

در موارد دیگر، داده کاوان خوشه هایی از اطلاعات را بر اساس روابط منطقی پیدا می کنند یا برای نتیجه‌گیری در مورد روندهای موجود در رفتار مصرف‌کنندگان به روابط و الگوهای متوالی نگاه می کنند.

ذخیره و نگهداری اطلاعات یکی از جنبه های مهم داده کاوی است. شرکت ها برای ذخیره و نگهداری اطلاعات داده های خود را در یک بانک اطلاعاتی یا برنامه گردآوری می کنند. سازمان‌هایی که انبار داده دارند می‌توانند بخش هایی از داده ها را برای تحلیل و استفاده‌ی کاربران خاص به آن‌ها اعطا کنند.

با این حال، در موارد دیگر ممکن است تحلیلگران کار خود را مشخص ساختن داده هایی که نیاز دارند و ایجاد انبار داده بر اساس این مشخصات آغاز کنند. کسب و کارها و سایر نهادها صرف نظر از نحوه سازمان‌دهی داده‌های خود از آن‌ها برای پشتیبانی از فرآیندهای تصمیم گیری مدیران استفاده می کنند.

داده کاوی و رسانه های اجتماعی

یکی از سودآورترین کاربردهای داده کاوی، شبکه های اجتماعی بوده است. پلتفرم‌هایی مانند فیس‌بوک (متعلق به متا)، تیک تاک، اینستاگرام و توییتر مجموعه‌ای از داده‌ها را درباره کاربران فردی جمع‌آوری می‌کنند تا بتوانند ترجیحات آن‌ها را تشخیص دهند و تبلیغات بازاریابی هدفمند به آن‌ها ارسال کنند. همچنین، از این داده ها برای تأثیرگذاری بر رفتار کاربران و تغییر ترجیحات آنها چه در زمینه محصولات مصرفی و چه در زمینه فردی که افراد می‌خواهند در انتخابات به وی رای دهند استفاده می شود.

داده‌کاوی در رسانه‌های اجتماعی با چندین گزارش تحقیقاتی و افشاگری که نشان می‌دهند کاوش داده‌های کاربران تا چه حد ممکن است شرورانه باشد به یکی از موضوعات جنجال‌برانگیز بزرگ تبدیل شده است.

نکته

رسوایی کمبریج آنالیتیکا نمونه بارز این مسئله است که چگونه شرکت های رسانه های اجتماعی می توانند از داده کاوی به ضرر کاربران خود استفاده کنند.

نمونه ای از داده کاوی

فروشگاه های مواد غذایی از کاربران شناخته شده تکنیک های داده کاوی هستند. بسیاری از سوپرمارکت‌ها کارت‌های وفاداری رایگان را به مشتریان ارائه می‌کنند که به آنها امکان دسترسی به قیمت‌های تخفیف یافته را می‌دهد که برای غیرعضوها در دسترس نیست. این کارت‌ها به فروشگاه‌ها اجازه می‌دهند تا هریک از مشتریان آن‌ها چه محصولاتی را خریداری می‌کنند، مشتریان این محصولات را در چه زمانی خریداری می‌کنند و در چه قیمتی اقدام به خرید کالاهای مورد علاقه خود می‌کنند. فروشگاه‌ها پس از تجزیه و تحلیل داده‌ها، می‌توانند از این داده‌ها برای ارائه تخفیف‌های هدفمندی که با عادات خرید مشتریان تطبیق داده شده‌اند استفاده کنند و تصمیم بگیرند که چه زمانی اقلام را خود را به حراج بگذارند و چه زمانی آن‌ها را بدون تخفیف بفروشند.

زمانی که شرکتی تنها از اطلاعات منتخب که نماینده کل فضای نمونه‌ای نیست، برای اثبات یک فرضیه خاص استفاده کند، داده کاوی ممکن است باعث نگرانی شود.

نکته

فرآیندهای داده کاوی برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌شوند که به برنامه‌های کاربردی از جمله فناوری موتورهای جستجو و برنامه‌های پیشنهاد وب‌سایت قدرت می‌دهند.

داده کاوی چگونه انجام می شود؟

داده کاوی بر کلان داده ها و فرآیندهای محاسباتی پیشرفته‌ای مانند یادگیری ماشین و سایر انواع هوش مصنوعی (AI) متکی است. هدف این فرآیند یافتن الگوهایی است که ممکن است به استنباط یا پیش بینی بر مبنای مجموعه‌ای از داده های بدون ساختار یا بزرگ منجر شود.

اصطلاح دیگر برای داده‌کاوی چیست؟

داده کاوی همچنین با اصطلاح کمتر رایج کشف دانش در داده یا KDD شناخته می شود.

چه کسانی از داده کاوی استفاده می کند؟

داده کاوی کاربردهای مختلفی مانند جستجوی الگوها در بازارها در بخش مالی تا تلاش دولت ها برای شناسایی تهدیدهای امنیتی بالقوه دارد. شرکت‌ها و به‌ویژه شرکت‌های آنلاین و رسانه‌های اجتماعی، از داده‌کاوی بر روی کاربران خود برای ایجاد کمپین‌های تبلیغاتی و بازاریابی سودآوری که مجموعه‌های خاصی از کاربران را هدف قرار می‌دهند، استفاده می‌کنند.