الاكتشاف الذكي للبيانات: كيف يمكن أن يفيد عملك

"البيانات هي زيت الأعمال الجديد."

تهدف هذه العبارة إلى إيصال فكرة أن بيانات عملك يمكن أن تكون ذات قيمة كبيرة إذا تم استخدامها بالطريقة الصحيحة. البيانات لديها القدرة على تغذية مؤسسة بأكملها فقط إذا تم تنظيمها ودراستها كل يوم.

تشير إحدى الدراسات إلى أنه بحلول عام 2025 ، من المتوقع أن يتجاوز الحجم الإجمالي للبيانات التي تم إنشاؤها والتقاطها ونسخها واستهلاكها عالميًا أكثر من 180 زيتابايت . هذا يجعل من الصعب للغاية تخيل صوامع البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة مؤسسة واحدة. في هذا العالم المعتمد على البيانات حيث IoT (إنترنت الأشياء) و BI (ذكاء الأعمال) هي أولوية اليوم ، أكثر من 60٪ من المؤسسات تكافح مع البيانات غير المنظمة.

لذلك من الضروري أن تبحث المؤسسات عن حلول بيانات تسمح لها بالبحث عن قيمة بياناتها من المعلومات والمقاييس والرؤى. أحد هذه الحلول هو اكتشاف البيانات.

اكتشاف البيانات: كسر قصة بيانات عملك!

اكتشاف البيانات هو عملية تتضمن تحليل وجمع البيانات من مصادر متعددة لاكتشاف القيم المتطرفة والاتجاهات والأنماط داخل البيانات.

يغطي اكتشاف البيانات كلاً من البيانات المنظمة وغير المهيكلة ويساعد على إنشاء رؤية البيانات في جميع أنحاء المؤسسة.

الآن ، ما الذي تحصل عليه من اكتشاف البيانات؟

يمكنك الاستفادة من الرؤى المكتسبة لتحسين عملية عملك والتميز في نظام بيئي رقمي مشبع بالفعل. تقوم كل شركة تقريبًا بجمع بيانات ضخمة من البائعين والموردين والعملاء والعمليات وعمليات الإنتاج ، سواء من المعاملات التقليدية والرقمية.

قد يؤدي عدم الاستفادة من هذه البيانات إلى إغراقك بمعلومات غير مفيدة. هذا عندما تحتاج إلى اكتشاف البيانات لتحليل المعلومات وأتمتة الإدارة ومساعدتك على تصور عملك في صورة كبيرة.

الآن بعد أن أصبحنا على هذا الموضوع ، ستندهش من معرفة أنه من المتوقع أن يصل حجم سوق اكتشاف البيانات العالمية إلى 14.4 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 15.6٪ مقارنة بعام 2020. ويرجع هذا النمو إلى سوق معينة ديناميات مثل:

• زيادة اعتماد البيانات المستندة إلى السحابة
• زيادة الاستثمارات في خصوصية البيانات
• الاهتمام باكتشاف البيانات لتحسين الامتثال والحوكمة
• الحاجة المتزايدة لاستخدام البيانات بعد الجائحة
• زيادة الطلب لاكتشاف البيانات الحساسة المشبعة وغير المشبعة

التحول من الاكتشاف اليدوي إلى اكتشاف البيانات الذكي

في السابق ، كانت المؤسسات تمارس اكتشاف البيانات يدويًا بمساعدة أوراق Excel ، وتقوم بالتوثيق والتحليل من تلقاء نفسها. وصفها الخبراء بأنها عملية غير فعالة استغرقت الكثير من الوقت والجهد. كانت الأفكار المكتسبة أيضًا تعتمد بشكل كبير على فهم الفرد للبيانات وتعرضت لأخطاء بشرية.

تضمن اكتشاف البيانات اليدوي تخطيط البيانات يدويًا ، وتصنيف البيانات الوصفية ، وتوثيق القواعد ، واكتساب رؤى باستخدام التفكير النقدي.

مع إدخال الذكاء الاصطناعي (AI) ، وذكاء الأعمال (BI) ، والتعلم الآلي (ML) ، أصبح اكتشاف البيانات الذكية هو عملية الانتقال لكل مؤسسة حديثة تعتمد على البيانات. بمساعدة نظام البيانات الآلي هذا ، يمكن للمؤسسات بسهولة تصور وتقديم رؤى البيانات على منصة متكاملة.

يتضمن اكتشاف البيانات الذكية إعدادًا آليًا للبيانات ، وتكاملًا وعرضًا للأنماط المخفية ، وتصور الاتجاهات والمعلومات لاتخاذ قرارات ذكية.

تعمل عملية ترجمة البيانات السلسة هذه على تمكين الشركات من إجراء تغييرات قابلة للتنفيذ في الوقت الفعلي تؤثر بشكل مباشر على النمو والربحية.

ثلاث فئات لمفهوم اكتشاف البيانات الذكية

تأتي عملية اكتشاف البيانات الذكية بأشكال متعددة ، تجمع بين التحليل والمخرجات المرئية والنمذجة. لتحقيق أقصى قيمة من هذه العملية ، تحتاج أولاً إلى فهم تنسيق كيفية عمل اكتشاف البيانات . فيما يلي الفئات الثلاث لاكتشاف البيانات التي يمكن أن تساعدك في الحصول على صورة أكبر لعمليات البيانات.

1. إعداد البيانات

يعد إعداد البيانات أهم خطوة تأتي قبل أي اكتشاف وتحليل. تتضمن هذه الخطوة تنظيف البيانات (المهيكلة وغير المهيكلة) وإعادة تنسيقها ودمجها من جميع المصادر لدراستها بتنسيق متسق. كلما قمت بإعداد بيانات عملك بشكل أفضل ، كانت الرؤى الفعالة التي توفرها. إذا سألت كيف تعد البيانات نفسها؟

قد تزيل البيانات المكررة ، وتكتشف القيم المتطرفة ، وتحذف القيم الخالية ، وتنسيق نفسها بجودة عالية لتحليل أفضل.

2. تصور البيانات

يعد تصور البيانات طريقة فعالة أخرى لفهم الرؤى التجارية بشكل كامل. هنا يتم عرض البيانات في شكل لوحات معلومات ومخططات تدفق ومخططات وتنسيقات أخرى. هذا هو في الأساس نتيجة التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي . هذا مفيد لفرق الأقسام غير الفنية لفهم العلاقة بين تدفقات البيانات المختلفة.

على سبيل المثال ، يمكن لفريقك المالي تحليل التكلفة مقابل الإيرادات وتحديد مجالات التحسين لكل قسم.

بنفس الطريقة ، يمكن لفريق التصميم الخاص بك مراقبة دورة حياة العميل بالكامل باستخدام نفس مصدر البيانات والعمل وفقًا لذلك.

3. تحليلات متقدمة

هذا هو المكان الذي يتم فيه دمج جزء الوصف والتصور للحصول على صورة كاملة لبيانات أعمال الشركة. يقوم نظام التحليلات وإعداد التقارير المتقدم هذا بتنظيم البيانات المعقدة وتلخيصها وتقسيمها إلى تقارير بسيطة وبديهية لاتخاذ القرار في المستقبل.

لماذا يعد اكتشاف البيانات الذكية ضروريًا لعملك؟

حتى الآن ، ناقشنا العديد من تطبيقات اكتشاف البيانات الذكية. ومع ذلك ، لا تقتصر هذه التطبيقات والامتيازات على اتخاذ القرارات الذكية والثاقبة. فيما يلي أهم خمس فوائد لاكتشاف البيانات الذكية للمؤسسات الحديثة.

1. التصنيف التلقائي للبيانات

تجمع الشركات المزيد من البيانات من آلاف المصادر كل يوم بتنسيقات جديدة. من خلال نظام اكتشاف البيانات الذكي ، يمكنك تصنيف كل هذه المعلومات بدقة بناءً على الحالة والقناة والسياق الذي يتم جمعها فيه.

على سبيل المثال ، يمكن لبائعي التجزئة والمصنعين التمييز بين بيانات المستهلك التي تم جمعها من فرق المبيعات والتسويق والخدمة لدمج وتقييم تجربة العميل بأكملها. بدون اكتشاف البيانات ، سيتعين عليهم المرور عبر كل جزء من البيانات على حدة.

2. ضوابط البيانات في الوقت الحقيقي

يمكنك تطبيق إجراءات محددة على بياناتك باستخدام تقنيات اكتشاف البيانات المختلفة ، مثل التحكم المحدد مسبقًا في البيانات. يمنحك هذا تحكمًا قابلاً للتنفيذ بدوام كامل على بيانات شركتك. على سبيل المثال ، يمكنك بسهولة مقارنة هامش ربح السنة الحالية بأرباح العام السابق واكتساب نظرة ثاقبة على احتمالات الربح المستقبلية.

3. تحسين الامتثال وإدارة المخاطر

مع نمو أحجام البيانات واستثمار المستهلكين بشكل أكبر في حماية البيانات وأمانها ، يتصدر الامتثال وإدارة المخاطر جدول أعمال كل مؤسسة. كما ذكرنا أعلاه ، يكتشف اكتشاف البيانات الذكي التهديدات المحتملة والقيم المتطرفة في البيانات حتى تتمكن من إدارتها بشكل استباقي.

من خلال ميزات اكتشاف البيانات الذكية الرائجة ، يمكنك أيضًا اختبار ممارسات إدارة البيانات لديك للتأكد من أن عملك يتوافق مع اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).

4. رؤى البيانات التي تم دمقرطة

يجب ألا تكون البيانات مفهومة فقط لخبراء تكنولوجيا المعلومات ومحللي البيانات. من خلال نظام اكتشاف البيانات الذكي ، يمكن الوصول بسهولة إلى رؤى البيانات للأقسام غير الفنية مثل المبيعات والموارد البشرية جنبًا إلى جنب مع العملاء وأصحاب المصلحة. باختصار ، يمكن أن يكون اكتشاف البيانات حلاً شاملاً لاحتياجات كل فريق.

على سبيل المثال ، يمكن لفريق المبيعات وضع أرقام لوضع إستراتيجيات حول كيفية إيقاف نفقات العملاء المحتملين. يمكن أن يساعد اكتشاف البيانات في تصور نفس الأرقام لفريق التسويق لتحليل استدعاء العميل لنقاط العمل. بهذه الطريقة ، يمكن استخدام مصدر بيانات واحد للتحليل واتخاذ القرارات بشكل فريد.

5. الصورة الأكبر لبيانات الأعمال

لا يمكن توسيع هذه الميزة بدرجة كافية بحيث يلعب اكتشاف البيانات دورًا مهمًا في توفير رؤى مستقبلية. على سبيل المثال ، يمكن لسلسلة البيع بالتجزئة الجمع بين بيانات المستهلك من تطبيقاتها وموقعها على الويب ووسائل التواصل الاجتماعي وأجهزة الصراف الآلي للحصول على عرض تفصيلي لكل عميل تخدمه. يساعد هذا في فهم سلوك المستهلك ومدى ملاءمته للنمو المستقبلي.

بصرف النظر عن هذا ، يتم إعداد البيانات الجديدة والتاريخية وإعادة تدويرها باستمرار لإمكانية الوصول إليها في المستقبل.

سمات أدوات اكتشاف البيانات الحديثة

يجب أن تكون أي أداة أو حل لاكتشاف البيانات ترغب في استخدامه في مؤسستك قادراً على استعراض جميع الفئات الثلاث لاكتشاف البيانات التي تمت مناقشتها أعلاه. لتنفيذ عملية اكتشاف بيانات ذكية ناجحة ، يجب أن تبحث عن حلول موثوقة لتحليل البيانات .

أثناء البحث عن حلول اكتشاف البيانات ، إليك بعض السمات الرئيسية التي يجب أن توفرها كل أداة اكتشاف بيانات حديثة.

1. رؤى سريعة من مجموعة البيانات الضخمة

هذه بيئة بيانات سريعة الخطى حيث يمكن الاستفادة من الوقت والبيانات بسرعة. لا يمكنك تحمل انتظار التحليلات وذكاء الأعمال وترك عملك يتأثر بالرؤى المتأخرة. ومن ثم ، يجب أن يكون اكتشاف البيانات الخاص بك قادرًا أيضًا على دمج مجموعات كبيرة من البيانات من نقاط متعددة ، وتصفيتها وتقديم رؤى في الوقت الفعلي.

2. الميزات المتقدمة

يجب أن توفر أداة اكتشاف بيانات الجودة تصورًا متقدمًا وميزات إعداد التقارير لإجراء تحليل الجودة واشتقاق أقصى قيمة من الرؤى. يجب أن تكون أداة اكتشاف البيانات الخاصة بك قادرة على دمج مخططات متعددة وتقديم مقارنات متقدمة. أيضًا ، ابحث عن ميزات مثل إمكانات التنسيق للاتجاهات الأساسية والمؤشرات ذات الترميز اللوني.

3. واجهة سهلة الاستخدام

لا ينبغي أن يكون المحللون المحترفون وخبراء البيانات هم الوحيدون الذين يفهمون الأداة وميزات التنقل الخاصة بها. يتيح اكتشاف البيانات للجميع الوصول إلى الأفكار المكتسبة ؛ لذلك ، يجب أن تكون أداة اكتشاف البيانات مألوفة لكل قسم (فني وغير تقني). سيسمح هذا بالتدفق الحر للمعلومات داخل مؤسستك.

4. حقول مخصصة ومشاركة مبسطة

تتيح أدوات اكتشاف البيانات الاحترافية للمستخدمين تخصيص حقول بياناتهم وفقًا لمتطلبات أعمالهم. يمكن أن تكون هذه الحقول المخصصة في متناول الجميع للتعاون وتوحيد قرارات العمل.

كيف يمكن أن تقدم لك Appinventiv أفضل حلول اكتشاف البيانات؟

يعد اكتشاف بيانات عملك وفهرستها وتنميطها أحد أكثر الخطوات تعقيدًا لكنها حاسمة نحو إستراتيجية بيانات شاملة. اسمح لنا بمساعدتك في تحسين جودة البيانات والحفاظ على امتثال البيانات. يمكننا إنشاء رؤى عميقة وقابلة للتنفيذ لنمو عملك وقابلية التوسع. تواصل معنا للحصول على قيمة كبيرة من بياناتك.

أسئلة وأجوبة حول حلول اكتشاف البيانات الذكية

س: كيف يتم تنفيذ اكتشاف البيانات الذكية؟

ج : فيما يلي الخطوات العامة لاكتشاف البيانات الذكية التي تضمن أن بياناتك متأصلة بالطريقة الصحيحة.

• حدد أهداف عملك
• حدد نقاط الألم لديك
• ادمج مصادر البيانات المتنوعة للحصول على رؤى أعمق
• نظف بياناتك
• تطوير نموذج اكتشاف البيانات
• أتمتة كل عملية
• جعل البيانات في متناول الجميع

س: ما هي بعض حالات استخدام المؤسسة لاكتشاف البيانات الذكية؟

ج. يحتوي اكتشاف البيانات الذكي على العديد من التطبيقات ، بدءًا من تحسين عمليات الواجهة الخلفية وحتى تحسين تجربة العملاء. يمكن استخدام اكتشاف البيانات في:

• تخطيط الأعمال
• تحليل وسائل الاعلام الاجتماعية
• مطالبات التأمين
• التوقع
• الكشف عن الغش
• التنقيب عن عملاء جدد وما إلى ذلك.

س: ما هي الوظائف الرئيسية لأدوات اكتشاف البيانات والبرامج؟

تساعد برامج وأدوات اكتشاف البيانات في جمع ودمج البيانات من مصادر ونقاط مختلفة لتحديد الأنماط والاتجاهات غير المعروفة. يعد تصور البيانات ومراقبة البيانات وتحليل البيانات وتقرير البيانات والتحليل الإحصائي المتقدم بعض الوظائف الأساسية لبرنامج اكتشاف البيانات.