استخراج البيانات والبيانات الكبيرة للشركات

0
29337

Bigdata أصبحت تحديا متزايدا للشركات الكبيرة. يمثل مصطلح "البيانات الضخمة" بمثابة استعارة لجبل بيانات لا قيمة له سعياً وراء المعرفة. يصف Bigdata Mining الطرق الإحصائية للبحث عن الاتجاهات ، والتواصل المتبادل ، والبيانات الجديدة في البيانات الجماعية. لا يمكن معالجة مثل هذه الكميات الضخمة من البيانات يدويًا ، ولهذا السبب يجب استخدام الأساليب المعتمدة على الكمبيوتر. يمكن أيضًا استخدام هذه الطرق لكميات أصغر من البيانات. كقاعدة عامة ، يشير التنقيب عن البيانات فقط إلى خطوة التحليل داخل العملية.

استخراج البيانات والبيانات الكبيرة

باستخدام استخراج البيانات ، يمكن فحص كميات كبيرة من البيانات بواسطة برامج مدعومة بالحاسوب. مصطلح تعدين البيانات مضلل بعض الشيء لأنه لا يتعلق بتوليد البيانات ، بل يتعلق باكتساب المعرفة من البيانات. ساد هذا المصطلح بشكل رئيسي لأنه قصير ودقيق. بشكل عام ، يمكن وصف استخراج البيانات كعملية لاستخراج المعرفة التي لم تكن معروفة من قبل والتي تعتبر مفيدة. يصف Bigdata كميات البيانات التي تكون كبيرة جدًا أو كبيرة جدًا أو سريعة جدًا في التغيير. وبالتالي يتم استبعاد التجميع اليدوي أو المعالجة بالطرق الكلاسيكية. يمكن أن تأتي البيانات الكبيرة المجمعة لاستخدامها في استخراج البيانات من أي مصدر. هذه تتراوح بين الاتصالات الإلكترونية للشركات والسلطات إلى سجلات أنظمة المراقبة. إن الرغبة في تحليل Bigdata لاستخدام المعرفة المكتسبة ، غالبًا ما تتعارض مع الحقوق الشخصية للأشخاص الآخرين ، لذلك يجب تأمينها مقدمًا.

استخراج البيانات والبيانات الضخمة: الإجراءات التقليدية

استخراج البيانات من البيانات الكبيرة يحلل التحديدات ومجموعات البيانات. تتم إزالة السجلات غير المكتملة وإضافة مصادر مهمة أو قيم المقارنة. بعد ذلك ، يتم البحث في البيانات عن أنماط سلوكية معينة ويتم عرض النتائج التي تم الحصول عليها. يتم فحصها وتقييمها من قبل الخبراء بحيث يمكن تحديد ما إذا كان يمكن تحقيق الهدف المنشود. تُستخدم المعرفة المكتسبة في التحقيقات الجديدة أو تُستخدم كمعلمة مقارنة ، بحيث تكون نتائج البحث التالي أكثر دقة. في حين أن تعدين البيانات في Bigdata كان يستخدم في المقام الأول في تكنولوجيا المعلومات في الماضي ، فإن المزيد والمزيد من الشركات مهتمة بالطرق المستخدمة وعروض Bigdata المحتملة المحتملة. في القطاع المالي ، يتم استخدام التنقيب عن البيانات للكشف عن الاحتيال والمراجعة. يستخدم سجل الائتمان بيانات كبيرة لحساب احتمال التخلف عن السداد. في مجال التسويق ، يحسب التنقيب عن البيانات كيف يفشل سلوك الشراء للعملاء أو أي الإعلانات تقيس اهتمام العملاء المحتملين. في المتاجر عبر الإنترنت ، يتم تحليل عربات التسوق وبالتالي يتم تغيير أسعار المنتجات. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن البحث عن المجموعات المستهدفة للحملات الإعلانية وفحص ملفات تعريف العملاء. على الإنترنت ، تعمل Bigdata Mining على اكتشاف الهجمات والتوصية بالخدمات وتحليل الشبكات الاجتماعية. مجالات أخرى للتطبيق هي ، على سبيل المثال ، مجالات الطب وقياسات المراجع والتمريض.

يستحق معرفة حول البيانات الكبيرة واستخراج البيانات

في البيانات الكبيرة أو التنقيب عن البيانات ، يمكن للمرء أن يفترض تخصصًا محايدًا من الناحية العلمية. باستخدام استخراج البيانات ، يمكن تحليل البيانات من جميع أنواع المصادر. ومع ذلك ، بمجرد أن ترتبط البيانات بشخص ما ، يمكن أن تنشأ النزاعات الأخلاقية والقانونية بسرعة. هذه عادة لا تشير إلى تقييم البيانات ، ولكن فقط لعملية الاستخراج. قد يتم تعيين البيانات التي لم يتم الكشف عن هويتها بشكل كاف لأفراد محددين. عند إجراء التنقيب عن البيانات بواسطة Bigdata ، من الضروري دائمًا ضمان عدم الكشف عن هويته الذي لا يسمح باستخلاص النتائج بشأن الأشخاص أو مجموعات الأشخاص. بالإضافة إلى النزاعات القانونية ، تجدر الإشارة إلى أن القضايا الأخلاقية تثار. من المشكوك فيه ما إذا كان ينبغي السماح لأجهزة الكمبيوتر بتقسيم الأشخاص إلى "فئات" أو "فئات". في التنقيب عن البيانات ، على سبيل المثال ، يتم تصوير الأشخاص على أنهم جديرون بالائتمان أو لا يستحقون. بشكل عام ، تجدر الإشارة إلى أن الطريقة نفسها هي قيمة للغاية محايدة ومجهولة. لا تعرف الطريقة عواقب واحتمالات الحساب. ومع ذلك ، بمجرد أن يواجه الأشخاص البيانات بالقيمة الحقيقية ، على سبيل المثال بواسطة Schufa ، يمكن أن يسبب ذلك ردود فعل غريبة أو مسيئة أو مفاجئة. يتم توفير بيانات Google Google Analytics العملاقة في محرك البحث حول المجموعات المستهدفة لأصحاب مواقع الويب.

الفرص والآفاق المستقبلية

في العالم المعولم ، يصبح استخراج البيانات أكثر صلة بالبيانات الضخمة. تمكنت الشركات الأمريكية في الماضي من معرفة سلوك الشراء لعملائها ، سواء كانوا حاملين أم لا. على أساس هذه النتائج ، تم إرسال قسائم التسوق ونصائح التسوق على وجه التحديد ، مما زاد من المبيعات. بحكم طبيعة عمليات الشراء ، كان من الممكن حتى توقع تاريخ الميلاد ، وإن لم يكن حتى اليوم المحدد. التنقيب عن البيانات من البيانات الكبيرة مهم جدا للشركات اليوم. من خلال استخراج البيانات المستهدفة للبيانات الكبيرة ، يمكن اكتساب رؤى مهمة حول المستخدمين والعملاء المحتملين. يؤدي استخراج البيانات في النهاية إلى زيادة الإيرادات والأرباح ، وبالتالي سيصبح أكثر أهمية في المستقبل. لا عجب: في العالم المعولم والدهاء تقنيًا ، أصبح جمع البيانات الآن أمرًا طبيعيًا وسيكون هذا أقوى بكثير في المستقبل القريب.

اترك إجابة

الرجاء إدخال تعليقك!
الرجاء إدخال اسمك هنا