دیتا ماینینگ چیست و چه اهمیتی دارد؟

امروزه با پیشرفت تکنولوژی و توسعه فناوری اطلاعات در روش‌های بازاریابی تغییرات چشم‌گیری به وجود آمده است. با توجه به بازار رقابتی و تنوع بالای محصولات و خدمات، سازمان‌ها بیشتر از گذشته رفتار مشتریان خود را تحلیل می‌کنند، چرا که بررسی رفتار مشتری یکی از عوامل مهم برای پیروزی در این رقابت است. شرکت‌‌ها با بهره‌مندی از علم دیتا ماینینگ نتایج ارزشمندی از اطلاعاتی که ممکن است کاربردی نداشته باشند، بدست می‌آورند.

 دیتا ماینینگ می‌تواند داده‌های مختلف را آنالیز کند و راه حل‌های مناسبی برای سوالات و مسائل پیش‌روی ما مطرح نماید. اهمیت این علم به حدی است که شرکت‌های بزرگ قبل از تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی برای تشکیل کمپین‌های تخصصی و حتی تولید محصولات جدید، ابتدا اقدام به جمع‌آوری اطلاعات عمومی برای ارزیابی بازار  می‌کنند، بنابراین این علم اهمیت بسیار بالایی در صنعت دارد. در ادامه به نکات کاربردی در رابطه با دیتا ماینینگ می‌پردازیم. با ما همراه باشید.

دیتا ماینینگ چیست؟

دیتا ماینینگ یا داده کاوی یکی از ده شغل پردرآمد دنیاست. Data mining  از موضوعات پرکاربرد و در حال رشد در حوزه مدیریت، حسابداری و اقتصاد است. با کمک سیستم‌های فناوری اطلاعات و نرم‌افزارهای مبتنی بر پایگاه داده، امروزه سازمان‌ها توان ذخیره حجم زیادی از داده‌ها را پیدا کرده‌اند. داده‌کاوی علمی است که به ما می‌آموزد چگونه باید داده‌ها را یافت و آن‌ها را دسته‌بندی کرد، به طوری که در مراحل بعد قابل آنالیز و تحلیل باشند. در حقیقت، دیتا ماینینگ به زبان ساده‌تر، استخراج داده‌ها و اطلاعاتی‌ست که با استفاده از آن‌ها، می‌توان رفتارها و الگوریتم‌هایی شکل داد تا حل مسائل راحت‌تر و آسان‌تر شود.

در دنیایی که با وجود اینترنت، دیگر مکان و زمان محدودیتی برای خرید و ارتباطات ایجاد نمی‌کند و همه چیز بر مبنای ارتباطات مجازی امکان‌پذیر است، گرفتن اطلاعات از مشتریانی که غیرحضوری از شما خرید می‌کنند، موهبتی بزرگ محسوب می‌شود. شاید یکی از راه‌های بدست آوردن این اطلاعات ارزشمند، بهره‌مندی از علم دینا ماینینگ باشد. این علم در بعضی از شرکت‌ها به اندازه‌ای مهم است که کمپین‌هایی برای جمع‌آوری داده‌ها تشکیل می‌دهند، تا به صورت تخصصی روی این موضوع تمرکز نمایند.

چندی پیش کمپینی با عنوان چالش 10 سال در شبکه‌های اجتماعی مثل اینستاگرام، توییتر و فیس‌بوک بیان شد که طی آن، افراد تصاویری از وضعیت حال و 10 سال پیش خود را منتشر می‌کردند. این چالش مورد استقبال کاربران زیادی در سراسر جهان قرار گرفت و جنجالی نیز توسط رسانه‌های خبری به وجود آمد. چرا که بنا به منابعی که هنوز هم تائید یا رد نشده‌اند، این چالش را ترفند مارک زاکربرگ برای تست الگوریتم تشخیص چهره فیس‌بوک دانستند. اگر این احتمال درست باشد، قطعا زاکربرگ توانسته در راحت‌ترین حالت ممکن، حجم زیادی داده جدید و مختلف بدست آورد.

ساماندهی حجم داده های جدید

یک شبکه‌ی اجتماعی پرمخاطب مثل اینستاگرام را در نظر بگیرید. کاربری یک تصویر در صفحه‌ی خود منتشر می‌کند و با انتشار آن باعث ایجاد یک داده‌ جدید در این اپلیکیشن می‌شود. حال افراد دیگری که این شخص را فالو کرده‌اند، آن تصویر را می‌بینند، جالب است بدانید با هر بار دیده شدن این تصویر هم یک داده‌ی جدید به وجود می‌آید. لایک کردن و کامنت گذاشتن توسط کاربران مختلف نیز،‌ باعث ایجاد داده‌ی جدید بیشتری می‌شود.

فرایندی که ذکر کردیم، هر روز در بسیاری از اپلیکیشن‌ها اتفاق می‌افتد و تولید چندین ترابایت داده را به دنبال دارد. هر چقدر که از لحاظ زمانی جلوتر می‌رویم ، سرعت تولید داده نیز بالا می‌رود و با افزایش آن‌ها، پرسشی مطرح می‌شود که چگونه باید این داده‌ها را تحلیل و پردازش کرد. آیا به وسیله‌ی سیستم‌های ذخیره‌سازی و روش‌هایی که در گذشته برای مجموعه داده‌های کوچک‌تر جواب می‌داد، می‌توان این مجموعه بزرگ را نیز پردازش کرد؟ قطعا پاسخ این سوال خیر می‌باشد.

هنگامی که سرعت تولید داده‌ها افزایش یابد و حجم آن‌ها نیز بسیار بیش‌تر شود، روش‌های سنتی مانند الگوریتم‌های مرسوم، دیگر توانایی پردازش این حجم از داده‌ها را در زمان کوتاه و معقول ندارند. مثلا، همان اینستاگرام را در نظر بگیرید که تعداد  زیادی کاربر، عکس، ویدیو، لایک و کامنت در آن قرار دارند. تصور کنید در این شبکه‌ی اجتماعی بخواهیم از میان چندین میلیون کاربر، دو نفر که علایق‌شان شبیه به هم هست را شناسایی کنیم و به عنوان یک پیشنهاد  آن‌ها را به یکدیگر معرفی کنیم. با استفاده از یک الگوریتمِ عادی و مرسوم، به طور حتم سال‌ها زمان می‌برد. اما امروزه روش‌ها و تکنیک‌های جدیدی برای دیتا ماینینگ به وجود آمده است که به آن یادگیری ماشین می‌گویند و سرعت تحلیل و آنالیز داده‌ها را به اندازه قابل توجهی افزایش داده است.

کلام آخر

در این محتوا سعی کردیم مفهومی از دیتا ماینینگ را بیان کنیم، علمی تقریبا نوپا که توجهات زیادی را به خود جلب کرده است و قطعا استفاده از آن در بازاریابی می‌تواند مفید و سودمند باشد.

منبع