در عصر مدرن، کسب‌وکارها پیوسته به دنبال یک مزیت رقابتی هستند – چیزی که به آنها امکان می‌دهد کالاها یا خدمات را با هزینه کمتر، کیفیت بالاتر و سرعت بالاتر نسبت به رقبای خود ارائه دهند. مسیر انجام این کار با کیفیت و حجم داده هایی که می توانند جمع آوری کنند آغاز می شود.

 

داده‌ها همه چیز را در دنیای تجارت هدایت می‌کنند، از تولید تا تدارکات زنجیره تامین، خرده‌فروشی، تجربه مشتری تا بازاریابی پس از فروش و فراتر از آن، داده‌ها رازهایی برای کارآمدتر کردن فرآیندها، ارزان‌تر کردن هزینه‌های تولید، افزایش حاشیه سود و کارآمدتر کردن کمپین‌های بازاریابی دارند. .اما داده ها به تنهایی راه حل نیستند – بدون ابزاری برای تعامل با داده ها و استخراج بینش معنادار، اساساً بی فایده است.

 

نرم افزار هوش تجاری (BI) می تواند با ترکیب پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)، اطلاعات مکانی، گزارش سازمانی و موارد دیگر کمک کند. نرم‌افزار BI به کسب‌وکارهای سازمانی این فرصت را می‌دهد که منابع داده متفاوت را به یک منبع یکپارچه متصل کنند، داده‌ها را جمع‌بندی و ساختار دهند و رابطی را برای کاربران نهایی برای استخراج گزارش‌ها و داشبورد ارائه دهند که می‌تواند تصمیمات تجاری آگاهانه‌تری را هدایت کند.بنابراین چگونه یک کسب و کار پیشرو راهی برای ازدواج با انبوه داده های خود با فرصت استفاده موثر از آن از طریق نرم افزار BI پیدا می کند؟ بیایید مفهوم داده کاوی را معرفی کنیم.

استخراج داده ها در داده کاوی

اساساً داده کاوی فرآیند استخراج داده ها از منابع مختلف (مانند نرم افزار نقطه فروش خرده فروشی، ابزارهای مدیریت لجستیک و ماشین آلات تولیدی مجهز به اینترنت اشیا)، تجزیه و تحلیل آن و خلاصه کردن آن با گزارش ها یا داشبوردهایی است که می تواند به کسب و کارها در کسب بینش کمک کند. در عملیات آنها. اگر داده‌ها فرصت‌های محرک سوخت برای بهینه‌سازی باشند، داده کاوی موتوری است که آن سوخت خام را به حرکت رو به جلو برای تجارت شما تبدیل می‌کند.

 

تبدیل داده های خام شما به بینش تجاری از طریق فرآیند داده کاوی در پنج مرحله انجام می شود:

استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL):  اولین مرحله در داده کاوی شامل استخراج داده ها از یک یا چند منبع (مانند منابع ذکر شده در بالا)، تبدیل آن به یک قالب استاندارد و بارگذاری آن در انبار داده است.

در حالی که BI در درجه اول بر نظارت بر مجموعه داده ها و ردیابی داده ها در برابر اهداف تجاری و  شاخص های عملکرد کلیدی (KPI) متمرکز است، از روش داده کاوی برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها برای شناسایی الگوها و روندهای در حال ظهور استفاده می شود. داده کاوی این کار را با استفاده از تکنیک های پیچیده برای داده ها انجام می دهد که به سازمان ها در دستیابی به یک هدف یا هدف خاص کمک می کند:

 

در حالی که داده‌کاوی می‌تواند مدل‌ها و الگوریتم‌های داده پیچیده را برای کشف الگوهای پنهان در داده‌های شما و پیش‌بینی دقیق آینده بر اساس اطلاعات تاریخی اعمال کند، نرم‌افزار BI و تجزیه و تحلیل برای ترسیم این پیش‌بینی‌ها و الگوها در برابر اهداف تجاری و KPIها مورد نیاز است.

داده کاوی و هوش تجاری

داده کاوی و BI ممکن است روی کاغذ متفاوت به نظر برسند، اما همپوشانی زیادی هم در خروجی و هم در روشی که می توانند به موفقیت کسب و کار شما کمک کنند، وجود دارد. هنگام پاکسازی، استانداردسازی و استفاده از داده‌های تجاری، داده کاوی جزء جدایی ناپذیر هوش تجاری است. همچنین به توانایی شما برای استفاده از آن داده‌ها برای پیش‌بینی‌های دقیق و قابل اعتماد کمک می‌کند که به شما امکان می‌دهد در سطحی بالاتر از تکیه بر داده‌های تاریخی که در دسترس دارید و حدس زدن نتایج آتی کار کنید.

 

کسب و کارها می توانند از داده کاوی برای یافتن اطلاعات مورد نیاز خود استفاده کنند و از هوش تجاری و تجزیه و تحلیل برای تعیین دلیل اهمیت آن استفاده کنند. هنگامی که تصمیم گرفتید بیشتر داده محور شوید، مرحله بعدی ارزیابی نرم افزار BI است.

داده کاوی در تجزیه و تحلیل کسب و کار

داده کاوی. ممکن است آن را بخوانید و تصاویر ترسناکی در مورد دسترسی هکرها به اطلاعات شما یا افرادی که از شما جاسوسی می کنند را ببینید. اما حقیقت این است که داده کاوی نقش بسیار مهم و مثبتی در زندگی روزمره ما دارد. داده کاوی به متخصصان و محققان کمک می کند تا در مورد چگونگی کمک به کارهای بشردوستانه در بسیاری از کشورها بیاموزند. آنها می توانند در مورد گسترش بیماری ها، تغییرات آب و هوا، تبعیض و موارد دیگر بیاموزند. بدون داده کاوی ماه ها یا سال ها طول می کشد تا داده هایی را که برای پیش بینی ها و حل مشکلات در سراسر جهان نیاز داریم به دست آوریم. سازمان‌ها در سراسر جهان از داده‌کاوی برای پروژه‌هایی با انواع کاربردها و معنا برای دنیای تجارت استفاده می‌کنند.

داده کاوی نقش مهمی برای متخصصان فناوری اطلاعات است و مدرک در تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به شما کمک کند تا واجد شرایط شغلی در داده کاوی باشید. اما همه افراد در کسب‌وکار باید داده‌کاوی را نیز درک کنند – برای اینکه چه تعداد فرآیند کسب‌وکار انجام می‌شود و چگونه اطلاعات جمع‌آوری می‌شود، حیاتی است، بنابراین متخصصان فعلی و مشتاق کسب‌وکار باید بدانند که این فرآیند چگونه کار می‌کند.این راهنما به شما کمک می کند تا در مورد اینکه داده کاوی چیست، چگونه انجام می شود و چه معنایی برای کسب و کارها دارد، بیشتر بدانید.

داده کاوی چیست؟

به بیان ساده، داده کاوی فرآیندی است که شرکت ها برای تبدیل داده های خام به اطلاعات مفید استفاده می کنند. آنها از نرم افزار برای جستجوی الگوها در دسته های بزرگ داده استفاده می کنند تا بتوانند اطلاعات بیشتری در مورد مشتریان کسب کنند. این اطلاعات را از مجموعه داده ها بیرون می کشد و آن ها را مقایسه می کند تا به کسب و کار در تصمیم گیری کمک کند. این در نهایت به آنها کمک می کند تا استراتژی ها را توسعه دهند، فروش را افزایش دهند، به طور موثر بازاریابی کنند و موارد دیگر.

داده کاوی گاهی با یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده اشتباه گرفته می شود، اما این اصطلاحات همه بسیار متفاوت و منحصر به فرد هستند.

 

در حالی که داده کاوی و یادگیری ماشین هر دو از الگوها و تجزیه و تحلیل استفاده می کنند، داده کاوی به دنبال الگوهایی است که قبلاً در داده ها وجود دارد، در حالی که یادگیری ماشین فراتر از پیش بینی نتایج آینده بر اساس داده ها است. در داده کاوی، “قوانین” یا الگوها از ابتدا شناخته شده نیستند. در بسیاری از موارد یادگیری ماشینی، یک قانون یا متغیر برای درک داده ها به ماشین داده می شود. علاوه بر این، داده کاوی به دخالت و تصمیمات انسانی متکی است، اما یادگیری ماشینی قرار است توسط یک انسان شروع شود و سپس به تنهایی یاد بگیرد. بین داده کاوی و یادگیری ماشین همپوشانی بسیار زیادی وجود دارد، فرآیندهای یادگیری ماشین اغلب در داده کاوی به منظور خودکارسازی آن فرآیندها استفاده می شود.

 

به طور مشابه تجزیه و تحلیل داده و داده کاوی اصطلاحات قابل تعویض نیستند. داده کاوی در تجزیه و تحلیل داده استفاده می شود، اما آنها یکسان نیستند. داده کاوی فرآیند بدست آوردن اطلاعات از مجموعه داده های بزرگ است و تجزیه و تحلیل داده زمانی است که شرکت ها این اطلاعات را دریافت کرده و برای کسب اطلاعات بیشتر در آن فرو می روند. تجزیه و تحلیل داده ها شامل بازرسی، تمیز کردن، تبدیل و مدل سازی داده ها است. هدف نهایی تجزیه و تحلیل، کشف اطلاعات مفید، اطلاع رسانی نتیجه گیری و تصمیم گیری است.

 

داده کاوی، تجزیه و تحلیل داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و بسیاری از اصطلاحات دیگر همگی در فرآیندهای هوش تجاری ترکیب شده اند که به یک شرکت یا سازمان کمک می کند تا تصمیم بگیرد و درباره مشتریان و نتایج بالقوه خود اطلاعات بیشتری کسب کند.

مروری بر فرآیند داده کاوی

تقریباً همه مشاغل از داده کاوی استفاده می کنند و درک فرآیند داده کاوی و اینکه چگونه می تواند به یک کسب و کار در تصمیم گیری کمک کند بسیار مهم است.

 

درک کسب و کار اولین قدم برای داده کاوی موفقیت آمیز، درک اهداف کلی کسب و کار است، سپس بتوانید آن را به یک مشکل داده کاوی و یک طرح تبدیل کنید. بدون درک هدف نهایی کسب و کار، نمی توانید یک الگوریتم داده کاوی خوب طراحی کنید. به عنوان مثال، یک سوپرمارکت ممکن است بخواهد از داده کاوی برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد مشتریان خود استفاده کند. درک کسب و کار این است که یک سوپرمارکت به دنبال یافتن چیزی است که مشتریانش بیشترین خرید را دارند.

 

درک داده ها پس از اینکه بدانید کسب و کار به دنبال چه چیزی است، نوبت به جمع آوری داده ها می رسد. راه های پیچیده زیادی وجود دارد که می توان داده ها را از یک سازمان به دست آورد، سازماندهی کرد، ذخیره کرد و مدیریت کرد. داده کاوی شامل آشنایی با داده ها، شناسایی هر گونه مشکل، دریافت بینش یا مشاهده زیر مجموعه ها است. به عنوان مثال، سوپرمارکت ممکن است از یک برنامه پاداش استفاده کند که در آن مشتریان می‌توانند هنگام خرید شماره تلفن خود را وارد کنند و به سوپرمارکت اجازه دسترسی به اطلاعات خریدشان را بدهد.

 

آماده سازی داده ها آماده سازی داده شامل آماده سازی تولید اطلاعات است. این بزرگترین بخش داده کاوی است. این داده‌های زبان رایانه را می‌گیرد و آن‌ها را به شکلی تبدیل می‌کند که مردم بتوانند آن را بفهمند و کمیت کنند. تبدیل و تمیز کردن داده ها برای مدل سازی برای این مرحله کلیدی است.

پس از تکمیل فرآیند داده کاوی، یک کسب و کار قادر خواهد بود بر اساس آموخته های خود تصمیم بگیرد و تغییرات را اعمال کند.

مردی تبلتی را در دست دارد که نمودارهای نمودار و نقاط درصد از صفحه بیرون می‌آید.

چگونه داده کاوی به تجزیه و تحلیل کسب و کار کمک می کند؟

پس چرا داده کاوی برای مشاغل مهم است؟ کسب و کارهایی که از داده کاوی استفاده می کنند، می توانند مزیت رقابتی، درک بهتر مشتریان خود، نظارت خوب بر عملیات تجاری، جذب مشتری بهبود یافته و فرصت های تجاری جدید داشته باشند. صنایع مختلف مزایای متفاوتی از تجزیه و تحلیل داده های خود خواهند داشت. برخی از صنایع به دنبال بهترین راه ها برای به دست آوردن مشتریان جدید هستند، برخی دیگر به دنبال تکنیک های بازاریابی جدید هستند و برخی دیگر برای بهبود سیستم خود تلاش می کنند. فرآیند داده کاوی چیزی است که به کسب و کارها فرصت ها و درک نحوه تصمیم گیری، تجزیه و تحلیل اطلاعات و حرکت رو به جلو را می دهد.

تکنیک های داده کاوی در تجزیه و تحلیل کسب و کار

اکنون که متوجه شدید چرا داده کاوی مهم است، دیدن نحوه عملکرد داده کاوی به طور خاص در تنظیمات تجاری مفید است.

قوانین انجمن ارتباط در داده کاوی همه چیز در مورد الگوهای ردیابی است، به طور خاص بر اساس متغیرهای مرتبط. در مثال سوپرمارکت، این ممکن است به این معنی باشد که بسیاری از مشتریانی که یک کالای خاص را خریداری می‌کنند، ممکن است یک کالای دوم مرتبط را نیز خریداری کنند. به این صورت است که فروشگاه ها ممکن است بدانند چگونه برخی از مواد غذایی را با هم گروه بندی کنند، یا در خرید آنلاین ممکن است بخش «افراد نیز این را خریده اند» نشان دهند.

این تکنیک‌های داده کاوی برای کسب‌وکارها کلیدی هستند تا بتوانند اطلاعاتی را که در اختیار دارند و عملکردهایشان را بهتر درک کنند.

 

یک متخصص فناوری اطلاعات یک بررسی عیب‌یابی سرور را اجرا می‌کند.

ابزارهای داده کاوی رایگان برای مشاغل.

منحنی یادگیری با ابزارهای داده کاوی وجود دارد، و مطالعه و تحقیق بسیار مهم است تا برای تمام تکنیک ها و گزینه های داده کاوی که در دسترس هستند آماده باشید. یک برنامه تحصیلی در تجزیه و تحلیل داده ها می تواند کلید عالی برای کمک به شما در یادگیری مهارت ها، اسکریپت نویسی، زبان ها، سیستم عامل ها و موارد دیگر باشد تا مطمئن شوید که برای حرفه داده کاوی آماده هستید.

دوره های مرتبط

دوره کامل تضمینی هوش تجاری با رویکرد کسب درآمد در داخل و خارج از کشور

 

آنالیز داده و هوش تجاری یکی از پردرآمدهای شغل های دنیا چه در داخل کشور و چه خارج از کشور است. ما در دوره آموزشی  صفر تا صد هوش تجاری را به صورت تضمینی آموزش میدهیم.

آموزش ویدیویی هوش تجاری در SQL

 

شما در این دوره آموزشی (آموزش ویدیویی هوش تجاری در SQL) با مفاهیم و اصول هوش تجاری در SQL آشنا می شوید.

آموزش صفر تا صد داشبورد سازی در سی شارپ

 آموزش کامل و پروژه محور مباحث به همراه مثال کاملا عملی در محیط سی شارپ که یک محیط برنامه نویسی ماکروسافتی می باشد. دوره آموزش داشبورد سازی در سی شارپ شامل ساخت یک داشبود زیبا در محیط سی شارپ به کمک کامپوننتهای ssrs و Chart.js می باشد. 

آموزش کاملا حرفه ای ویدیویی هوش تجاری در Oracle

آموزش ویدیویی هوش تجاری در Oracle ابتدا به بررسی ساختار کلی هوش تجاری اوراکل پرداخته و سپس به مراحل نصب نرم افزارهای مرتبط با کار خود می پردازیم. سپس مباحث آنالیز داده و فاندامنتال کار را بررسی کرده و در خصوص ریپازیتوری و مسایل مربوط به ان صحبت می کنیم.