آیا استفاده از دیتا ماینینگ در حرفه‌ی شما ضروری است؟
لطفا عجولانه قضاوت نکنید! شاید بعد از آن‌که با تعریف دیتا ماینینگ آشنا شدید، از روی همان تعریف کلی به این سوال پاسخ بدهید. اما آیا میدانید دانستن دقیق ویژگی‌های کلیدی دیتا ماینینگ، کاربردهای امروزه‌ی دیتا ماینینگ و مزایا و معایب آن چه تاثیری میتواند در حرفه‌ی شما بگذارد؟
بگذارید با یک مثال اهمیت و تاثیر آن را بررسی کنیم...
فرض کنید که شما به دنبال سودآوری از استخراج نفت هستید. در وهله‌ی اول شما باید مکان‌های مناسبی را که از آن‌ها می‌توان نفت را استخراج کرد پیدا کنید. پس از اینکه این منابع را پیدا کردید باید ببینید که استخراج نفت از کدام یک از این مکان‌ها به صرفه‌تر و استخراج در کدام مناطق به ضرر شما هستند. حالا در این فرایند دانستن مکان‌های قبلی که از آن‌جا نفت استخراج می‌شده به شما کمک میکند که مکان‌های مناسب برای این امر را پیدا کنید. این اتفاق در دنیای داده کاوی نیز رخ میدهد.
شما برای اینکه بدانید این علم در حرفه‌ی شما کاربرد دارد یا خیر ابتدا باید مکان‌های قدیمی که از آن برای این علم استفاده شده را بشناسید. به همین منظور در این مقاله کاربردهای دیتا ماینینگ را در چهار حوزه‌ی کلیدی بازاریابی، سلامت، امنیت و مدیریت ریسک با ذکر مثال به شما نشان می‌دهیم.
حالا که مکان‌های مورد نظر را کشف کرده‌اید لازم است بسنجید که استفاده از دیتا ماینینگ در حرفه‌ی شما مقرون به صرفه هست یا خیر. به همین‌منظور در پایان مقاله شما را با مزایا و معایب اصلی دیتا ماینینگ آشنا می‌کنیم تا این امر را بهتر متوجه شوید.
در نهایت این خود شما هستید که کشف می‌کنید که استفاده از دیتا ماینینگ در حرفه‌ی شما ضروری است یا خیر. پس برای شروع این سفر اکتشافی با ما همراه باشید.
بخش اول.کاربردهای داده کاوی:
صنایع و برنامه‌هایی که در آن از تکنیک‌های خاص داده کاوی بیشتر استفاده می‌شود و دیتا ماینینگ در آن‌ها محبوبیت بیشتری دارد به چهار بخش مدیریت بازار، مدیریت ریسک، امنیت و صنعت بهداشت و درمان تقسیم بندی می‌شوند. برای آشنایی با کاربردهای دیتا ماینینگ در هر حوزه با ما همراه باشید.
- دیتا ماینینگ در مدیریت بازار:
به‌طور قطع کاربردهای دیتا ماینینگ در حوزه‌ی مدیریت بازار چیزی فراتر از آن است که در قالب کلمه بگنجد اما برای آن‌که یک ذهنیت کلی از کاربردهای دیتا ماینینگ در این حوزه پیدا کنید این حوزه را در چهار بخش یافتن نیازهای مشتری، بازاریابی هدفمند، تعیین الگوی خرید مشتری و بهینه‌سازی وبسایت بررسی می‌کنیم.
یافتن نیازهای مشتری:
برای مثال یوتیوب را در نظر بگیرید. زمانی که شما یک سری سرچ‌های اختصاصی داشته باشید، یوتیوب متناسب با سرچ‌هایی که قبلا کردید ویدئوهای مربوط به آن‌ها را به شما پیشنهاد میدهد.
در واقع یوتیوب با درک رفتار و عادات مشتریان خود، مشتریان را به سمت مناسب‌ترین انتخاب‌ها سوق میدهد و موجب رضایت‌مندی و افزایش وفاداری آن‌ها به برند تجاری خود می‌شود.
بازاریابی هدفمند:
به عنوان نمونه سایت دیجی کالا را در نظر بگیرید. زمانی که وارد این سایت می‌شوید دسته‌بندی‌های مختلفی شامل پرفروش‌ترین، پربازدیدترین، محبوب‌ترین و..را میبینید.
در این جا با استفاده از دیتا ماینینگ اطلاعات مشتریان و نظرات آن‌ها تحلیل و الگوسازی می‌شود. سپس متناسب با این الگوها دسته‌بندی‌های مختلفی ایجاد می‌شود.
اهمیت این کار زمانی مشخص می‌شود که چنین سایتی با کمک گرفتن از چنین اطلاعاتی درباره‌ی نحوه‌ی تخفیف گذاشتن و جوایز خود تصمیم بگیرد، کالاهای سودرسان خود را مشخص کند و به‌طور کلی با کمک این تحلیل‌ها به رشد تجارت خود کمک کند.
تعیین الگوی خرید مشتری:
آیا تابحال اصطلاح سفر مشتری را شنیده‌اید؟
این اصطلاح به ما می‌گوید که یک مشتری از هنگام آشنایی با ما تا زمانی که یک خرید یا خدمتی را انجام میدهد چه سیری را طی میکند.
بیایید سفر مشتری رسیدن افراد مختلف به همین مقاله را در نظر بگیریم. ممکن است یک نفر با سرچ کاربردهای دیتا ماینینگ در گوگل این مقاله‌ی سورنا آکادمی را ببیند و تصمیم به مطالعه‌ی آن بگیرد. درحالی که یک شخص دیگر زمان جست و جو و خرید یکی از دوره‌های سورنا آکادمی چشمش به این مقاله می‌خورد و به دلیل علاقه‌ای که به این موضوع دارد آن را باز کند.
برای اینکه بیشتر با مفهوم سفر مشتری آشنا شوید به شما پیشنهاد می‌کنم حتما وبینار بازاریابی محتوای مدرسه ویناپ با تدریس دکتر رضا فیاض نیا را تماشا کنید.
همانطور که مشاهده می‌کنید هر یک از این افراد مسیر متفاوتی را برای رسیدن به یک مقصد یکسان طی کرده‌اند. که طراحی هریک از این مسیرها به‌صورت دستی امری غیر ممکن، پرخطا و وقت‌گیر است. دیتا ماینینگ جلوی بیشتر این خطاها را می‌گیرد و یک روش کاربردی برای افرادی که کسب‌وکار آنلاین دارد، محسوب می‌شود.
اگر به فکر راه‌اندازی یک کسب‌وکار آنلاین هستید یا هم‌اکنون یک کسب‌وکار آنلاین دارید به شما پیشنهاد می‌کنم مقاله‌ی مذاکره در فضای مجازی و کسب‌وکارهای اینترنتی را از دست ندهید.
بهینه‌سازی وبسایت:
همانطور که در تعریف داده‌کاوی آمده است، این علم به دنبال کشف انواع اطلاعات در مورد عناصر ناشناخته است. از آن‌جا که بسیاری از عوامل اصلی دخیل در بهینه‌سازی وب سایت نیز با اطلاعات و تجزیه و تحلیل سر و کار دارند، تکنیک‌های داده کاوی به افزایش بهینه‌سازی سایت کمک میکند.
به منظور آشنایی بیشتر با مفهوم بهینه‌سازی سایت، نحوه‌ی انجام آن و اهمیت سئوی سایت در تولید محتوا و کسب‌وکارهای آنلاین، وبینار سئوی سایت مدرسه ویناپ با تدریس آقای حمید جعفری را از دست ندهید.
- دیتا ماینینگ مدیریت ریسک شرکت‌ها:
استخراج داده در بخش مدیریت ریسک می تواند در طی دو تا سه سال بیش از 400 درصد بازده سرمایه داشته باشد. داده‌کاوی در برنامه‌ریزی مالی، ارزیابی دارایی وبرنامه‌ریزی منابع به ما کمک میکند. همه این عوامل تأثیر فوق‌العاده‌ای در میزان فروش و سودآوری مشاغل دارند. برای این که این تاثیر را بهتر درک کنید بیایید یک مثال را بررسی کنیم:
یک شرکت پیشرو در ارائه سیستم دفتر یک برنامه‌ی مبتنی بر وب را آماده میکند که فروشندگان را به ارائه‌دهندگان وصل میکند. برای انجام این کار افراد باید اطلاعات خود را در این سایت قرار دهند. این سیستم یک عملکرد مفید را در بانک‌ها نشان میدهد. در بانک‌ها که ارتباطات با مشتریان بسیاری وجود دارد و نیاز است اطلاعات کافی از مشتریان دریافت شود، چنین سیستمی باعث هماهنگی و یکپارچگی کل سیستم می‌شود. این فرایند وقتی در یک بانک اجرا شد چنین نتیجه‌ای داد:
- سالانه 520 ساعت در وقت کارکنان و مشتریان صرفه‌جویی شد.
- از 150،000 دلار در سال هزینه‌ی زیر ساخت و منابع جلوگیری شد.
- تصمیم‌گیری‌ها برای وام دادن و سایر کارهایی که نیاز به اولویت‌بندی بود بهبود یافت.
- پاسخ‌دهی سرعت یافت.
به‌طور کلی می‌توان گفت استفاده از دیتا ماینینگ در این مکان باعث شد که بهره‌وری کلی تا 5 درصد افزایش یابد.
3.دیتا ماینینگ در امنیت:
یکی از خطرناک‌ترین تهدیدات اینترنت که جرائم آن روزبه‌روز بیشتر می‌شود، تقلب است. دیتا ماینینگ کمک میکند که از طریق خدمات کارت اعتباری و ارتباطات از راه دور بسیاری از اطلاعات مهم نظیر مدت زمان مکالمه، محل سکونت، زمان، روز و...کشف شود و این‌گونه جلوی بسیاری از تقلب‌ها و جرائم گرفته شود.
دیتا ماینینگ در صنعت بهداشت و درمان:
کادر درمان از داده‌کاوی برای شناسایی روش‌های درمانی موثر، رسیدن به بهترین روش‌ها و همچنین تهیه دستورالعمل‌ها و استانداردهای مراقبت استفاده کنند. سازمان‌های بهداشتی با استفاده از دیتا ماینینگ باعث بهبود رضایت بیمار، ارائه مراقبت‌های شخصی بیماران، کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی عملیاتی می‌شوند.
دیتا ماینینگ در چهار حیطه‌ی صنعت بهداشت و درمان کاربرد بیشتری دارند که در ادامه کاربرد دیتا ماینینگ در هر حیطه را با ذکر مثال توضیح می‌دهیم.
تحقیقات پزشکی:
برای مثال یکی از شاخه‌های رشته پزشکی متابولومیکس است که به تحقیق و بررسی مولکول‌های بیولوژیکی و نحوه تعامل آن‌ها با مایعات بدن، سلول‌ها، بافت‌ها و...می‌پردازد.
متابولومیکس یک موضوع بسیار سنگین است که اغلب شامل غربال کردن مقادیر زیادی از داده‌های بی‌ربط، قبل از رسیدن به نتیجه است. داده کاوی با قابلیت‌هایی که دارد باعث رشد چشمگیر این علم در دهه اخیر شده و تحقیقات پزشکی در این حوزه را افزایش داده است.
داروسازی:
برای توضیح این قسمت به مثال ذکر شده در مقاله‌ی دیتا ماینینگ چیست؟ برمی‌گردم.
یک مسابقه برای پیش‌بینی فعالیت بیولوژیکی مولکول های آلی برای رسیدن به یک سایت هدف از طریق ترومبین برگزار شد. پیش‌بینی‌ها بر اساس حدود 500 مگابایت از داده‌ها، حدود 1900 مولکول آلی بود که هر کدام بیش از 130000 خصوصیت را بروز می‌دادند. از این تعداد خصوصیات تنها 2.2 درصد از آن‌ها فعال بودند که باید تشخیص داده می‌شدند.
تصور کنید برای طراحی یک دارو با این حجم از اطلاعات روبرو هستید. مسلما تحلیل این سری اطلاعات نیاز به یک صنعت اطلاعاتی هوشمند دارد تا بتواند ما را به سمت مسیر درست هدایت کند. این سیستم اطلاعاتی هوشمند که ما را هدایت میکند، همان دیتا ماینینگ است.
ژنتیک:
به عنوان مثال یکی از اهداف مطالعات ژنتیکی این است که با تشخیص نحوه‌ی تغییر توالی DNA فرد بیماری‌های شایعی مانند سرطان را تشخیص دهد تا بتواند از آن پیشگیری کند یا روند درمان را بهتر انجام دهد.
تکنیک کاهش ابعاد چند عاملی یا MDR در دیتا ماینینگ یکی از این تکنیک‌هاست که به این منظور در مطالعات ژنتیکی استفاده می‌شود.
مدیریت بیمارستان:
ابزارهای داده کاوی می توانند علائم بیماری‌های مزمن و پرخطر را شناسایی و طرح های درمانی مناسبی را برای آن‌ها ارائه دهند.
برای مثال یکی از مرکزهای پزشکی با استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی روش‌های هوشمندی برای درمان متناسب با بهترین استانداردهای اقدامات پزشکی و مراقبت ارائه داد. به‌گونه‌ای که این مرکز داده‌های سوابق درمانی خود را استخراج کرده تا راه‌هایی برای ارائه‌ی داروی بهتر با هزینه‌ی کمتر پیدا کند. سپس با استفاده از داده‌های بدست آمده یک پروفایل بالینی را ایجاد کرده تا روندهای درمانی سریع‌تر طی شود. در نتیجه با این کار باعث کاهش تعداد پذیرش‌ها و مدیریت بیمارستان شد.
بخش دوم.مزایای دیتا ماینینگ:
در این قسمت 7 مورد از کلیدی ترین اثرات مثبت دیتا ماینینگ را بررسی می‌کنیم.
1.پیش بینی روندهای آینده:
یکی از مزایای سیستم‌های داده‌کاوی پیش‌بینی روند آینده است. به عنوان مثال تشخیص افسردگی و بسیاری از بیماری‌های روان شناختی با استفاده از چند داده‌ی دم دستی چندان کار ساده‌ای نیست.
به همین منظور یک گروه تحقیقاتی یک مطالعه را بر روی تعدادی بیمار افسرده شروع کردند و عوامل فیزیولوژیکی، روان شناختی شامل آسیب پذیری، خلق و خوی اجتماعی و.. آن‌ها را بررسی کردند. پس از آن با استفاده از تکنیک رگرسیون چندگانه انواع بیماران را دسته بندی و برای پیش بینی افسردگی و روند پیشرفت این بیماری از آن استفاده کردند. این امر در تشخیص بیماران و روندهای درمانی بیماران آینده تاثیر به‌سزایی داشت.
در صورتی که مایل به مطالعه‌ی کامل تحقیق تاثیر دیتا ماینینگ بر روی پیش بینی روندهای آینده هستید به لینک زیر مراجعه کنید.
تاثیر دیتا ماینینگ بر روی پیش بینی روندها آینده
در صورتی که تکنیک رگرسیون چندگانه در دیتا ماینینگ برای شما تازگی داشت به شما توصیه می‌کنم با مطالعه‌ی مقاله‌ی انواع دیتا ماینینگ از سورنا آکادمی با این تکنیک و سایر تکنیک‌های دیتا ماینینگ آشنا شوید.
- نشان دادن عادت‌های مشتری:
همانطور که در بخش دیتا ماینینگ و مدیریت بازاریابی به طور کامل توضیح داده شد، داده کاوی به ما کمک میکند که در صنعت بازاریابی رفتار مشتری و عادات آن‌ها را درک کنیم.
البته درک عادت‌ها و رفتارهای مشتریان نه تنها در بازاریابی بلکه در سایر صنایع نیز کاربرد دارد. برای مثال با درک عادت‌ها و رفتارهای بیمارانی که به یک بیماری خاص مبتلا می‌شوند می‌توان روند مراقبتی آن‌ها را بهبود بخشید.
3.کمک در تصمیم‌گیری:
برای مثال تکنیک‌های داده‌کاوی به ما کمک میکند تا برای مسائلی مانند طبقه‌بندی درخواست وام و رتبه‌بندی متقاضیان برای موقعیت‌های مختلف تصمیم‌گیری کنیم.
برای انجام این کار تمام متغیرهایی که میتواند به تصمیم گیری کمک کند را به نرم افزار تحلیل داده می دهند. سپس با توجه به الگوریتم‌ها مرتبط‌ترین متغیرها شناسایی و بر اساس آن داده‌ها مرتب و اولویت بندی می‌شوند.
4.کاهش هزینه شرکت:
برای بررسی تاثیر دیتا ماینینگ بر روی هزینه‌های شرکت به بخش دیتا ماینینگ و مدیریت ریسک مراجعه کنید.
- مزیت رقابتی:
دیتا ماینینگ با بهبود فرایند بازاریابی، کشف عادت‌های مشتریان، کاهش هزینه‌ها و...باعث برتری شما نسبت به رقبا و افزایش سرعت رشد شما نسبت به آن‌ها می‌شوند.
- بهبود وضعیت امنیت:
برای بررسی تاثیر دیتا ماینینگ در بهبود وضعیت امنیت به بخش دیتا ماینینگ و امنیت مراجعه کنید.
- توسعه محصولات جدید:
همانطور که در بخش تحقیقات پزشکی ذکر کردیم، دیتا ماینینگ با سهولت استفاده از اطلاعات و بهینه کردن آن ها میتواند در پیشرفت تحقیقات و توسعه محصولات جدید نقش داشته باشد.
بخش سوم.معایب تکنیک‌های داده کاوی:
برای استفاده‌ی بهتر از فناوری دیتا ماینینگ بهتر از چشم خود را بر روی معایب این علم نبندیم و با آگاهی از مزایا و معایب دیتا ماینینگ از این فناوری استفاده کنیم. در این بخش به بررسی 4 مورد از کلیدی‌ترین معایب داده کاوی می‌پردازیم.
1.نقض حریم خصوصی کاربر:
داده کاوی میتواند با استفاده از برخی تکنیک‌ها اطلاعات افراد را جمع‌آوری کنید. سیستم‌های داده کاوی با انجام این کار حریم خصوصی کاربران را نقض می‌کنند و از امنیت کاربران کم می‌کنند.
- طولانی بودن فرایندهای اطلاعاتی:
با این که دیتا ماینینگ فضای مناسبی برای دستیابی به اطلاعات مفید است اما فرایند پردازش اطلاعاتی آن کمی طاقت فرسا است. بنابراین برای کاهش مدت زمان این فرایند لازم است یک محدودیتی را در داده‌های ورودی در نظر بگیریم.
- سو استفاده از اطلاعات:
همانطور که قبلا توضیح داده شد اقدامات ایمنی و امنیتی در سیستم‌های داده کاوی بسیار کم است. به همین دلیل برخی می توانند از این اطلاعات سو استفاده کنند و به دیگران آسیب برسانند.
4.صحت داده ها:
داده کاوی یک ابزار است که ما را به سمت جواب درست هدایت میکند اما شما نمیتوانید تمام داده‌های خود را به یک ابزار داده کاوی بدهید و انتظار داشته باشید نتایج قابل اعتماد و معتبری تولید کند.
الگوهای کشف شده باید حتما در دنیای واقعی تایید شوند. صرف اینکه دیتا ماینینگ پیش بینی میکند یک ژن پروتئین خاصی را بیان می کند به این معنی نیست که این پیش بینی در دنیای واقعی معتبر است.
بنابراین همیشه باید این پیش فرض را داشته باشید که ممکن است تمام اطلاعاتی که یک سیستم داده کاوی به شما میدهد، صحت نداشته باشد.
ختم کلام:
چه نتیجه‌ای از این سفر 2500 کلمه‌ای گرفتید؟
همان طور که در مقدمه ذکر کردم تنها خود شما هستید که می‌توانید تشخیص دهید دیتا ماینینگ به حرفه‌ی شما کمکی میکند یا خیر. در این مقاله تنها سعی کردیم با بررسی مثال‌ها، کاربردها، مزایا و معایب سیستم‌های داده کاوی به شما یک تصویر کلی از قابلیت‌های دیتا ماینینگ بدهیم.
حالا نوبت شماست که قابلیت‌های این سیستم را در حرفه‌ی خود کشف کنید! لطفا برای آشنایی بیشتر دوستانتان با کاربردهای دیگر دیتا ماینینگ، کاربردهای این فناوری را در حرفه‌ی خود بررسی کنید و در قسمت کامنتها به اشتراک بگذارید.
0 نظر