پایگاه خبری راه پرداخت دارای مجوز به شماره ۷۴۵۷۲ از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی و بخشی از «شبکه عصر تراکنش» است. راه پرداخت فعالیت خود را از دوم اردیبهشت‌ماه ۱۳۹۰ شروع کرده و اکنون پرمخاطب‌ترین رسانه ایران در زمینه فناوری‌های مالی، بانکداری و پرداخت و استارت‌آپ‌های فین‌تک است.
در عصر حاضر، داده‌کاوی امکانات شگفت‌انگیزی در اختیار کسب‌وکارها قرار داده است. این حوزه نسبتاً نوظهور، با گردهم‌آوری روش‌های آماری گوناگون، فناوری‌های جدیدی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و کلان‌داده، سازمان‌ها را قادر می‌کند تا بتوانند میلیون‌ها داده مستقل را جمع‌آوری کرده و تحلیل‌های غیر قابل تصوری از آنها استخراج کنند. تحلیل‌هایی که به پیش‌بینی رفتار مشتریان و آینده کسبوکار کمک می‌کنند و مدیران می‌توانند از آنها در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک سازمان کمک بگیرند.
امروز علم داده و متخصصان علوم داده، تا جایی برجسته شده که حتی عده‌ای باور دارند تمام ایده‌هایی که در فیلم‌های علمی – تخیلی دیده می‌شود، به‌وسیله علم داده می‌تواند به واقعیت تبدیل شود. اغراق نیست اگر بگوییم امروز، یکی از بیشترین استفاده‌ها از داده و علم داده در حوزه کسبوکار است. در این مقاله بررسی می‌شود که علم داده چیست و چه کاربردهایی (خصوصاً برای کسب‌وکارها) دارد.
داده‌کاوی چیست؟
به زبان ساده، به‌کارگیری روش‌های هوشمند در کشف آگاهی جدید، جالب و قابل توجه در دیتاست‌های بزرگ را داده‌کاوی می‌نامیم. تحلیل‌هایی که می‌توانند به تناسب حوزه فعالیت و نوع شرکت، به شناخت بهتر شرایط، عارضه‌یابی، پیش‌بینی روندها و ارائه راهکارهای مناسب کمک کنند. اما آنچه بیش از همه موجب محبوبیت روزافزون داده‌کاوی در جهان شده است، بهینگی تزریق‌شده به ارکان مختلف کسبوکار سازمان است. جایی که دیگر شهود، احساسات و شانس، جایی در تصمیم‌گیری‌ها ندارند و حقایق از دل داده‌ها سر برمی‌آورند و راهنمای مدیران می‌شوند.
وجه تمایز داده‌کاوی نسبت به بررسی دستی داده، آن است که در داده‌کاوی عموماً با حجم بسیار عظیمی از داده سروکار داریم که جمع‌آوری، پایش و تحلیل آنها به‌صورت دستی و ذهنی چندان ممکن نیست، اما به کمک گروهی از فناوری‌های جدید مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، می‌توان الگوهای موجود در داده‌ها و همبستگی میان هر گروه داده را تشخیص داد و پیام‌های نهفته این داده‌ها را درک کرد.
انواع گوناگون داده‌کاوی
از آنجا که هر پلتفرمی متناسب با شرایط و کارکردهایی که دارد، نوع خاصی از داده را تولید می‌کند، در نتیجه انواع مختلفی از داده‌کاوی وجود دارد. مهم‌ترین انواع داده‌کاوی عبارت‌اند از:
- داده‌کاوی تصویری؛
- داده‌کاوی از طریق پایش متن؛
- داده‌کاوی از طریق پایش شبکه‌های اجتماعی؛
- داده‌کاوی از طریق پایش وب؛
- داده‌کاوی از طریق پایش صوت و تصویر.
همچنین متخصصان علم داده عموماً بسته به نوع کاربرد و داده‌ای که وجود دارد؛ ممکن است از تکنیک‌های مختلفی برای داده‌کاوی استفاده کنند. تکنیک‌های رگرسیون (پیشگویانه)، کاوش قواعد وابستگی (توصیفی)، طبقه‌بندی (پیشگویانه) و خوشه‌بندی (توصیفی) از جمله مهم‌ترین تکنیک‌های داده‌کاوی به حساب می‌آیند.
داده‌کاوی در حوزه‌های گوناگون کسبوکار
مهم‌ترین کاربرد داده‌کاوی را می‌توان کمک به شناخت بهتر ترندها دانست. پتانسیل‌های داده‌کاوی در پیش‌بینی شرایط، توانسته استراتژی کسب‌وکارها و رویکرد مدیران در اخذ تصمیمات استراتژیک را به‌کلی متحول کند. همین قدرت پیش‌بینی باعث شده هر روز شاهد استفاده از داده‌کاوی و علم داده در گستره وسیعی از صنایع و کسب‌وکارها باشیم.
بازاریابی: سازمان‌ها برای درک وضعیت بازار، رفتار مشتریان و بهبود سهم بازار عموماً به سراغ داده‌کاوی می‌روند. با تحلیل روابط پارامترهایی مانند سن، جنسیت، سلیقه و سوابق خرید مشتریان، می‌توان تصمیمات مشتریان را پیش‌بینی کرد و در راه‌اندازی کمپین‌های تبلیغاتی شرکت، ارائه پیشنهادهای جذاب به مشتریان و طراحی محصولات آتی اصلاحاتی ایجاد کرد. همچنین با داده‌کاوی می‌توان پیش‌بینی کرد کدام مشتریان از سرویس‌ها و محصولات شما دل‌زده شده‌اند و برای بازگرداندن آنها به جمع مشتریان شرکت تلاش کرد.
صنعت خرده‌فروشی: داده‌کاوی در صنعت خرده‌فروشی می‌تواند برای شناخت الگوهای خرید مشتریان و رفتار آنها در فروشگاه‌ها مورد استفاده قرار گیرد.مثلاً در این صنعت سوپرمارکت‌ها می‌توانند با تحلیل رفتار مشتریان چینش قفسه‌ها را به نحوی انجام دهند که فروش افزایش یابد.
بانکداری: بانک‌ها با استفاده از داده‌کاوی می‌توانند ریسک‌ها و فرصت‌های بازار را شناسایی کنند. با اعمال الگوریتم‌های داده‌کاوی بر رتبه‌بندی‌های اعتباری و سیستم‌های هوشمند ضدتقلب (آنتی‌فراد)، می‌توان تمامی تراکنش‌ها، داده‌های مالی مشتریان و الگوها را برای کاهش ریسک پایش کرد. همچنین بانک‌ها به کمک داده‌کاوی می‌توانند ترجیحات و عادات مشتریان را شناسایی کنند و بر این اساس، خدمات متناسب هر مشتری را به آنها پیشنهاد دهند.
بهداشت و سلامت: داشتن داده‌های تمامی بیماران (داروها، آزمایش‌های پزشکی، سوابق و بیماری‌ها، درمان‌های دریافت‌شده و…) و داده‌کاوی آنها باعث می‌شود بتوان تشخیص دقیق‌تری داشت و درمان بهتری برای بیماران تجویز کرد. به این ترتیب می‌توان منابع درمانی موجود را به نحوی بهینه مدیریت کرد و علاوه بر بهبود بازده، ریسک فرایند را نیز کاهش داد.
رادیو و تلویزیون: برخی شبکه‌ها، از روش‌های داده‌کاوی آنی برای پایش مخاطبان برنامه‌های خود استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها داده‌های مرتبط با برنامه‌های در حال پخش را جمع‌آوری و تحلیل کرده و با ارائه تحلیل‌های دقیق از نحوه تعامل مخاطبان، مدیران شبکه‌ها را قادر می‌سازند که بتوانند پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده‌تری به شنوندگان و بینندگان ارائه دهند. همچنین با داشتن درک درست از رفتار مخاطبان، می‌توان تعامل بهتری با تبلیغ‌دهندگان ایجاد کرد تا بتوانند تبلیغات خود را برای مخاطب هدف درست خود پخش کنند.
تفاوت داده‌کاوی (Data mining) و کلان‌داده (Big data)
«داده‌کاوی» و «کلان‌داده» دو مورد از مفاهیم پرکاربرد علم داده هستند. این دو مفهوم با وجود اشتراکاتی که در برخی جنبه‌ها دارند، دو مفهوم کاملاً متفاوت‌اند. برای درک بهتر این مفاهیم شاید بهتر باشد ابتدا با تعاریف آنها آشنا شویم و سپس به بیان تفاوت‌ها و تمایزات بپردازیم.
کلان‌داده یا big data در واقع مقادیر عظیمی از داده، اطلاعات و آمارهای مرتبطی است که توسط سازمان‌های بزرگ جمع‌آوری می‌شوند. عموماً برای نگهداری چنین حجم عظیمی از داده لازم است تجهیزات و نرم‌افزارهای خاصی برای نگهداری و پردازش تعبیه شود، زیرا مدیریت چنین میزان داده‌ای و استخراج الگوها و ترندهای نهفته در این داده‌ها به‌صورت دستی یا از طریق ابزارهای معمولی عملاً غیرممکن است.
از سوی دیگر، داده‌کاوی یا data mining تکنیکی برای استخراج اطلاعات، دانش و تحلیل‌های مهم از دل مجموعه عظیمی از داده‌هاست. این کار با پالایش، پایش و پردازش این داده‌ها انجام می‌شود و باعث می‌شود بتوان نسبت به اتفاقات فعلی و آتی دید پیدا کرد. بسیاری داده‌کاوی را به استخراج از معادن طلا تشبیه می‌کنند. همان‌طور که با کاوش صخره‌ها می‌توان طلا یافت، با کاوش داده‌ها نیز می‌توان به اطلاعات و تحلیل‌های ارزشمندی دست یافت.
حال که با تعریف این دو مفهوم آشنا شدیم، به شماری از مهم‌ترین تفاوت‌های آنها می‌پردازیم.
- در بحث کلان‌داده، اتوماسیون نقشی اساسی دارد، زیرا مدیریت چنین حجم عظیمی در حالت عادی غیرممکن است. در حالی که در داده‌کاوی در عین تأکید بر اتوماسیون فرایندها، گاه امکان پردازش دستی نیز وجود دارد.
- در داده‌کاوی فقط بر یک نوع داده یعنی داده‌های ساختاریافته تمرکز می‌شود. در حالی که در کلان‌داده بر طیف کاملی از داده‌ها اعم از بدون ساختار، نیمه‌ساختاریافته و کاملاً ساختارمند تمرکز می‌شود.
- کلان‌داده را می‌توان به یک «معدن» تشبیه کرد. در حالی که داده‌کاوی، «مدیر معدن» است که تصمیم می‌گیرد متناسب با نیاز و خواست یک کسبوکار خاص، چه مدل پردازشی انجام شود و چه تحلیلی استخراج شود.
- کلان‌داده مجموعه کاملی از انواع داده و روش‌ها برای پردازش و مدیریت حجم بسیار عظیمی از داده است (تأکید بر عظمت حجم داده‌هایی که با آن سروکار داریم بسیار مهم است). در حالی که داده‌کاوی تنها یک ابزار برای کاوش در حجم عظیمی از داده است (در داده‌کاوی ممکن است حجم داده‌های در دسترس بزرگ یا کوچک باشد).
سحاب؛ راهکارهای داده‌محور
سحاب یک شرکت تخصصی در حوزه علوم داده است. این شرکت با ارائه راهکارهای داده‌محور یکی از پیشتازان این بخش است. سحاب با کمک برترین متخصصان ایرانی در حوزه علوم داده می‌تواند برای تمامی مسائل مرتبط با داده در سازمان‌ها و کسب‌وکارها راهکار ارائه دهد. هم‌اکنون سه راهکار «گروه مشاوران سحاب»، «پلتفرم تحلیل داده سکان» و «دریاچه داده نئور» از جمله راهکارهای داده‌محور این شرکت هستند.