داده‌کاوی چیست و چرا باید آن را جدی بگیریم؟

تاریخچه کوتاهی از داده‌کاوی

داده‌کاوی به‌عنوان یک حوزه تحقیقی و آمارمحور در دهه 90 میلادی به‌شکل جدی مورد توجه قرار گرفت، اما ریشه‌های پیدایش آن به سال‌ها قبل بازمی‌گردد. در دهه 60 میلادی، مفهومی شبیه به داده‌کاوی با اسم «تحلیل اطلاعات» یا «استخراج اطلاعات» مطرح شد. در این دوران، تمرکز بیشتر بر روی روش‌ها و الگوریتم‌های استخراج اطلاعات از داده‌ها بود و استفاده از آن به رایانه‌های بزرگ محدود می‌شد. در دهه 80 میلادی با پیشرفت روش‌های آماری و افزایش قدرت و سرعت کامپیوترها، تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات به مرحله‌ای جدید رسید. در این دوران، مفهوم داده‌کاوی با تمرکز بر کشف الگوها و روابط مفهومی در داده‌ها شکل گرفت. در دهه 90 میلادی با پیشرفت روزافزون در حوزه فناوری اطلاعات و توانایی ذخیره‌سازی حجم عظیمی از داده‌ها، نیاز به روش‌ها و ابزارهایی برای استخراج اطلاعات مفید و مفهومی از داده‌ها اهمیت بیشتری پیدا کرد. در سال1995 میلادی، انجمن هوش مصنوعی آمریکا برای نخستین بار کارگاهی راجع به داده‌کاوی برگزار کرد که باعث شناخت بیشتر این حوزه در جامعه علمی شد. این دوران نقطه عطف بزرگ و تاریخی در دنیای داده‌کاوی به‌شمار می‌رود که باعث شکل‌گیری روش‌ها و الگوریتم‌های مختلفی شد که به شرکت‌ها اجازه داد به سراغ داده‌های انبارشده در هارددیسک‌ها و سایر رسانه‌های ذخیره‌سازی بروند و با تحلیل آن‌ها به دانش جدید و بکری دست پیدا کنند. 

با پیشرفت فناوری و افزایش حجم و تنوع داده‌ها، داده‌کاوی اهمیت بیشتری پیدا کرده است. الگوریتم‌ها و روش‌های پیشرفته‌تری برای داده‌کاوی توسعه یافته‌اند و ابزارهای متنوعی برای انجام آن در دسترس داده کاوان قرار گرفتند. در حال حاضر، داده‌کاوی به‌عنوان یکی از روش‌های کلیدی در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات مفید شناخته می‌شود.

داده‌کاوی چیست؟

داده‌کاوی یا کاوش داده‌ها فرآیندی است که با استفاده از آن می‌توان حجم زیادی از داده‌ها، الگوها، روابط و نمودارهای مخفی و پیچیده را ارزیابی کرد و اطلاعات قابل استنادی از دل آن‌ها استخراج کرد. همین مسئله باعث شده تا داده‌کاوی در حوزه‌های مختلفی مثل بازاریابی، تحقیقات بازار، زیست‌شناسی، علوم پزشکی، فیزیک و غیره کاربرد پیدا کند. داده‌کاوی به‌عنوان یکی از مراحل کلیدی در پردازش کلان‌داده‌ها به‌شمار می‌رود و شامل فرایندهایی مثل پیش‌پردازش داده‌ها، تبدیل داده‌ها، انتخاب ویژگی‌ها، استخراج الگوها، ارزیابی و ارائه داده‌ها است. به‌طور کلی، هدف از داده‌کاوی این است که از دل داده‌های حجیمی که در اختیار داریم، دانش کاربردی استخراج کنیم و از این دانش در جهت اتخاذ تصمیمات بهتر، پیش‌بینی رفتارها و الگوها و درک بهتر دنیای پیرامون خود استفاده کنیم. برای این منظور، داده‌کاوی از تکنیک‌هایی مثل یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی مصنوعی، آمار توصیفی، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی استفاده می‌کند تا الگوهایی را که به‌صورت ضمنی در داده‌ها وجود دارند شناسایی کند.

داده‌کاوی چگونه انجام می‌شود؟

به‌طور معمول، داده‌کاوی شامل مراحل زیر است:

• تعریف هدف: در این مرحله، باید هدف و پرسش‌های مورد نظر مشخص و آماده شوند. به عبارت دیگر، باید بفهمید که دقیقا چه اطلاعاتی را می‌خواهید از داده‌ها استخراج کنید و برای چه هدفی آن را انجام می‌دهید.
• جمع‌آوری داده‌ها: در این مرحله، باید داده‌های مورد نیاز برای داده‌کاوی جمع‌آوری شوند. این داده‌ها ممکن است از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده، فایل‌های متنی، گزارش‌ها، حس‌گرها و غیره به‌دست آیند.
• پیش‌پردازش داده‌ها: در این مرحله، داده‌ها بررسی و پالایش و تبدیل شده و تغییر شکل داده می‌شوند. این مرحله شامل انتخاب ویژگی‌ها، حذف داده‌های ناقص یا تکراری، تبدیل فرمت‌ها، نرمال‌سازی و غیره است.
• انتخاب الگوریتم: در این مرحله، الگوریتم یا مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها برای داده‌کاوی انتخاب می‌شود. نوع الگوریتمی که به‌کار برده می‌شود بستگی به هدف و پرسش‌های داده‌کاوی دارد. برخی از الگوریتم‌های معروف شامل درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، شبکه‌های عصبی، خوشه‌بندی و قواعد وابستگی هستند.
• اجرای الگوریتم: در این مرحله، الگوریتم انتخاب‌شده بر روی داده‌ها اجرا می‌شود. این موضوع شامل محاسبه و استخراج اطلاعات و الگوها از داده‌ها است.
• ارزیابی و تفسیر نتایج: پس از اجرای الگوریتم، نتایج به‌دست آمده بررسی و ارزیابی می‌شوند. این موضوع شامل تحلیل الگوها، بررسی صحت و قابلیت تعمیم نتایج، تفسیر اطلاعات استخراج‌شده و بررسی میزان تحقق‌پذیری اهداف مورد نظر است.
• اعتمادسنجی و بهبود: در این مرحله، نتایج داده‌کاوی با استفاده از روش‌های اعتمادسنجی بررسی می‌شوند و در صورت نیاز، فرآیند داده‌کاوی بهبود می‌یابد. این موضوع شامل تغییر پارامترها، معیارها و موارد مشابه است. 

داده‌کاوی چه مزایایی در اختیار ما قرار می‌دهد؟

داده‌کاوی علمی است که کاربردهای آن فراتر از دنیای هوش مصنوعی و شاخه‌های مرتبط با آن است. به بیان دقیق‌تر، این علم به صنایع کلان مثل بانک‌ها، بیمه، خرده‌فروشی‌ها، سازمان‌های فعال در زمینه مراقبت‌های بهداشتی و تولیدی کمک می‌کند تا مشکلات و کاستی‌های مرتبط با حوزه کاری خود را بهتر درک کنند، مشتریان بالقوه را بهتر شناسایی کنند، خدمات کارآمدتری به بیماران ارائه دهند و محصولات با کیفیت‌تری در اختیار کاربران قرار دهند. برخی از مزایای داده‌کاوی به‌شرح زیر است:

•  بهبود تصمیم‌گیری: داده‌کاوی می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند به‌جای اتخاذ تصمیمات مبتنی بر سعی و خطا که ممکن است با شکست‌های سنگین روبه‌رو شود، تصمیمات داده‌محوری اتخاذ کنند که برخواسته از تحلیل روابط میان داده‌ها است. 
•  شناسایی روندها: داده‌کاوی به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا روندهای مستتر در داده‌ها را شناسایی کنند که می‌تواند برای برنامه‌ریزی‌های آینده استفاده شود.
•  شناسایی فرصت‌ها: داده‌کاوی نقش مهمی در شناسایی فرصت‌های جدیدی دارد که افزایش فروش، سود و بهبود عملکرد را به‌همراه خواهد داشت. 

داده‌کاوی چه معایبی دارد؟

در شرایطی که داده‌کاوی مزایای درخشانی در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهد و به برخی از آن‌ها اشاره کردیم، معایبی نیز دارد. از معایب مهم این علم به موارد زیر باید اشاره کرد: 

•  اعتبار داده‌ها: یکی از معایب اصلی داده‌کاوی، اعتبار داده‌های مورد استفاده است. اگر داده‌های مورد استفاده دارای خطا، ناهمگون یا نادرست باشند، نتایج داده‌کاوی اشتباه می‌شود. 
•  پیچیدگی محاسباتی: در برخی از حالات، فرآیند داده‌کاوی می‌تواند پیچیده و زمان‌بر باشد. برای استخراج اطلاعات مهم و کاربردی از داده‌ها، الگوریتم‌های محاسباتی پیچیده‌ای نیاز است که زمان و منابع محاسباتی قابل توجهی را می‌طلبد. 
•  استنباط اشتباه واژگان: در داده‌کاوی، ممکن است با پدیده استنباد اشتباه واژگان توسط الگوریتم‌ها روبرو شویم. این حرف به معنای این است که مفاهیم واژه‌ها و اصطلاحات در داده‌کاوی ممکن است با مفاهیم آن‌ها در زبان عام تفاوت داشته باشد که می‌تواند به درک نادرست از نتایج و تفسیر غلط منجر شود. یک مثال ساده، در حوزه شبکه است. واژگان مختلفی مثل سوئیچ، هاب و غیره در این حوزه وجود دارند که تعریف آن‌ها در سایر حوزه‌ها متفاوت است. 
•  حفظ حریم خصوصی: در فرآیند داده‌کاوی، دسترسی به داده‌های حساس و شخصی دور از انتظار نیست. حفظ حریم خصوصی و محرمانگی اطلاعات مشتریان و افراد مهم است و هنگام انجام داده‌کاوی باید به آن دقت کرد. به‌طور مثال، اتحادیه اروپا در نظر دارد قانونی را تصویب کند که تا سال 2025 میلادی شرکت‌های فعال در زمینه هوش مصنوعی و مشاغل مرتبط با آن‌ها را ملزم کند درباره نحوه آموزش مدل‌ها و جمع‌آوری اطلاعات موردنیاز خود توضیحات دقیقی ارائه کنند. به بیان دقیق‌تر، اگر سازمان‌ها بدون کسب اجازه اطلاعات شخصی افراد را برای آموزش مدل‌های خود استفاده کرده باشند با جریمه‌های سنگینی روبه‌رو خواهند شد. 

کاربردهای داده‌کاوی 

امروزه، داده‌کاوی در بسیاری از صنایع و زمینه‌ها نقش کلیدی دارد. در صنعت، داده‌کاوی می‌تواند بهبود عملکرد تولید، بهبود کیفیت محصولات، کاهش هزینه‌ها، شناسایی روندها و الگوهای جدید بازار و تشخیص رفتار مشتریان را ممکن سازد. در علوم پزشکی، داده‌کاوی می‌تواند به تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌ها، کشف واکنش‌های دارویی و بهینه‌سازی درمان‌ها کمک کند.

علاوه بر این، داده‌کاوی در حوزه مالی، بازاریابی، تحقیق و توسعه، روان‌شناسی، حمل‌و‌نقل، امنیت، سیاست‌گذاری و بسیاری از زمینه‌های دیگر نیز کاربرد دارد. بنابراین، داده‌کاوی اهمیت بسیاری در بهبود فرآیندها، شناسایی طرح‌واره‌های جدید و افزایش دانش قابل استفاده دارد و به سازمان‌ها و افراد کمک می‌کند از داده‌ها به بهترین شکل استفاده کنند. برخی از کاربردهای مهم داده‌کاوی به‌شرح زیر است:

• بازاریابی و تحلیل مشتری: با استفاده از داده‌کاوی، می‌توانیم الگوها و روابط در رفتار مشتریان را شناسایی کنیم و استراتژی‌های بازاریابی، تبلیغات و خدمات به مشتریان را ارتقاء دهیم. 
• پیش‌بینی و تحلیل رفتار: داده‌کاوی می‌تواند در پیش‌بینی و تحلیل رفتارهای آینده مانند پیش‌بینی فروش، تجزیه‌وتحلیل رفتار مشتریان و پیش‌بینی نرخ تخریب‌پذیری سیستم‌ها و تجهیزات راهگشا باشد. 
• تحلیل عملکرد سازمانی: با استفاده از داده‌کاوی می‌توانیم عوامل موثر بر عملکرد مثبت یا منفی بخش‌های مختلف سازمان را تحلیل کنیم و تغییرات لازم را اعمال کنیم. 
• تشخیص تقلب و سوءاستفاده: داده‌کاوی نقش مهمی در شناسایی الگوها و روش‌های تقلب و سوءاستفاده از سیستم‌ها و شبکه‌ها دارد و به  سازمان‌های فعال در زمینه امور مالی کمک می‌کند تا مواردی مثل پول‌شویی را شناسایی کنند. 
• پشتیبانی از تصمیم‌گیری: داده‌کاوی می‌تواند اطلاعات مفیدی در زمینه تصمیم‌گیری‌های کلان درباره انتخاب استراتژی‌های تجاری، تعیین قیمت، مدیریت مخاطرات و بهبود عملکرد سازمانی ارائه کند.

برای انجام داده‌کاوی، ابتدا داده‌های موجود باید استخراج، پالایش و آماده‌سازی شوند. سپس، الگوریتم‌ها و روش‌های داده‌کاوی مناسب انتخاب شوند تا بتوانند الگوها و اطلاعات مفهومی در داده‌ها را شناسایی کنند. در نهایت، نتایج به‌دست‌آمده ارزیابی می‌شوند تا بتوان از آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های آینده استفاده کرد؛ این اساس و کار علم داده‌کاوی است. داده‌کاوی از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های متنوعی مانند درخت تصمیم (Decision Trees)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks)، کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)، خوشه‌بندی (Clustering)،   طبقه‌بندی (Classification) و استخراج قوانین وابستگی (Association Rule Mining) استفاده می‌کند.

مهم‌ترین چالش‌های پیرامون داده‌کاوی، پیچیدگی داده‌ها، مقیاس گسترده داده‌ها، مشکلات ناشی از داده‌های ناقص و نامتوازن، حفظ حریم خصوصی، امنیت داده‌ها و تفسیر صحیح به‌شیوه درست است. بنابراین، استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های دقیق و متناسب با مسئله، تجربه کافی در تحلیل داده‌ها و دانش مفهومی در حوزه مورد مطالعه از اهمیت بالایی برخوردار است.

چرا داده‌کاوی مهم است؟

همان‌گونه که پیش‌تر اشاره کردیم، داده‌کاوی به معنای تحلیل و استخراج اطلاعات به‌شیوه‌ای مکانیزه و هوشمند با هدف شناسایی الگوها و روابط پیرامون آن‌ها است. داده‌کاوی به دلایل مختلفی انجام می‌شود که برخی از آن‌ها به‌شرح زیر است: 

• کشف الگوها و اطلاعات پنهان: داده‌کاوی با استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های ویژه قادر به شناسایی پارادایم‌ها و روابط غیر قابل مشاهده است. امروزه، اطلاعات زیادی در منابع مختلف یک سازمان قرار دارند که در ظاهر غیرمرتبط به‌نظر می‌رسند، در حالی که با کشف روابط میان آن‌ها به بینش عمیقی دست پیدا می‌کنید. به‌طور مثال، هنگامی که یک نفر به دنبال خرید سوئیچ است، به احتمال زیاد به کابل شبکه هم نیاز دارد. با تحلیل این اطلاعات می‌توان در آینده هر زمان شخصی سوئیچی خریداری کرد، به او کابل‌های شبکه پیشنهاد داد. چنین تحلیل و بینشی نه‌تنها نرخ فروش را افزایش می‌دهد، بلکه مشتریان را نیز راضی می‌کند که بدون نیاز به جست‌وجو در اینترنت یا وب‌سایت به اقلام موردنیاز خود دسترسی پیدا کنند. 
• افزایش قابلیت پیش‌بینی: داده‌کاوی با تحلیل الگوها و روابط موجود در داده‌ها، قادر است رویدادها و رفتارهای آینده را پیش‌بینی کند. به‌طور مثال، شرکت‌های فعال در زمینه پیاده‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی می‌توانند قبل از سرمایه‌گذاری و پیاده‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی، نرخ شکست یا موفقیت‌آمیز بودن یک کمپین تبلیغاتی را با تحلیل داده‌های تاریخی بررسی کنند. 
• بهبود تصمیم‌گیری: داده‌کاوی با ارائه اطلاعات دقیق و قابل فهم، مدیران و تصمیم‌گیران را در فرآیند تصمیم‌گیری یاری می‌دهد. با دسترسی به الگوها و اطلاعات کاوش‌شده، این فرآیند به روشن‌تر شدن مسائل، شناسایی ریسک‌ها و فرصت‌ها، بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌و‌کار و افزایش بهره‌وری کمک می‌کند.
• شناخت بهتر بازار و مشتریان: داده‌کاوی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بازار و مشتریان خود را بهتر شناسایی کنند. با تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد مشتریان، نیازها، ترجیحات و رفتار آن‌ها، شرکت‌ها می‌توانند استراتژی‌های موفق‌تری در زمینه رضایت مشتری، بازاریابی و بهبود محصولات اجرا کنند.
• کاهش ریسک و تحلیل فرصت‌ها: یکی از کاربردهای مهم و کلیدی داده‌کاوی پیش‌بینی ریسک‌ها و انتخاب استراتژی‌های مناسب برای کاهش ریسک‌ها است. همچنین، با تحلیل داده‌های موجود، می‌توان فرصت‌های جدید را شناسایی کرده و از آن‌ها بهره‌برداری کرد.