داده‌کاوی، شغل آینده‌داری که بازار کار خوبی دارد

داده‌کاوی چیست؟

داده‌کاوی (Data Mining)، فرآیند بررسی مجموعه‌ای از داده‌ها برای یافتن الگوها، شباهت‌ها، پیش‌بینی‌ها برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه است. به بیان دقیق‌تر، داده‌کاوی، فرآیند به‌کارگیری روندها و الگوهای مبتنی بر کامپیوتر است که شامل تکنیک‌ها و ابزارهای نوینی می‌شود که هدفشان کشف دانش از داده‌ها است. به بیان ساده‌تر، فرآیند به‌کارگیری یک روش مبتنی بر کامپیوتر را که شامل تکنیک‌های نوین استخراج دانش از دل داده‌های خام است، داده‌کاوی می‌گویند. داده‌کاوی یک فرآیند تکرارشونده است که شامل کشف دانش از طریق روش‌های خودکار یا دستی است که در قالب یک چرخه انجام می‌شود تا در نهایت، اطلاعات قابل استناد استخراج شوند. داده‌کاوی به‌ویژه در سناریوهای تجزیه‌و‌تحلیل اکتشافی که هیچ مفهوم از‌پیش‌تعیین‌شده‌ای در مورد آن‌چه که قرار است در قالب نتایج به‌دست آیند وجود ندارد، کاربرد دارد. متخصصان این کار را با استفاده از سامانه‌های پردازشی خودکاری انجام می‌دهند که داده‌ها را به‌راحتی غربال‌گری کرده و در زمان کوتاهی نتایج موردنظر را در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد. شرکت‌ها ممکن است از این فرآیند برای تبدیل داده‌های خام و دسته‌بندی‌نشده خود به مجموعه‌ای از داده‌های هدفمند و منسجم استفاده کنند تا امکان استفاده از آن‌ها در جهت پیشبرد اهداف سازمان وجود داشته باشد. از کاربردهای مهم داده‌کاوی به موارد زیر باید اشاره کرد: 

•  آشنایی بهتر با رفتارهای مصرف‌کننده و مشتری جهت افزایش فروش
•  اتخاذ تصمیمات آگاهانه به‌منظور بهبود عملکرد فعالیت‌های تجاری و عملیاتی
•  درک چگونگی تحت تاثیر قرار دادن دوباره کاربران یا جذب کاربران جدید

علاوه بر این، داده‌کاوی می‌‌تواند اطلاعات خاصی مانند مدت‌زمانی که بازدیدکنندگان سایت برای پست‌های وبلاگ یک شرکت وقت صرف کرده‌اند در اختیار شرکت‌ها قرار دهد. البته، به این نکته دقت کنید که داده‌کاوی تنها زمانی موثر و مفید واقع می‌شود که اطلاعاتی همسو با هدف و فعالیت‌های کسب‌وکار‌تان در اختیار داشته باشید. 

چرا داده‌کاوی مهم است؟

داده‌کاوی به شما این امکان را می‌دهد تا داده‌ها را به‌طور کامل و موثر بررسی کنید. به‌طور مثال، یک کسب‌وکار ممکن است از این فرآیند برای شناخت بهتر مشتریانی استفاده کند که قصد دارند محصولات یا خدماتی را به آن‌ها بفروشد. علاوه بر این، داده‌کاوی به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا داده‌های بی‌‌اهمیت و غیرضروری را فیلتر کنند تا بهترین و مرتبط‌ترین بخش از داده‌ها که نرخ فروش را افزایش می‌دهد، نگه‌داری کرده و در ادامه به تحلیل آن‌ها بپردازند. این کار می‌تواند به مدیران بخش‌های مختلف یک سازمان کمک کند تا تمرکز خود را روی موضوعات مرتبط با حوزه کاری خود قرار دهند، روند انجام محاسبات را به‌شکل کوتاه‌تری انجام دهند و تنها به سراغ منابعی بروند که داده‌های موردنیاز را نگه‌داری کرده‌اند. علاوه بر این، شرکت‌ها می‌توانند از داده‌کاوی برای کشف بازارهای جدید و درک سلایق مشتریان بازار نیز استفاده کنند.

با این‌حال، داده‌کاوی در بیشتر موارد برای کلان‌داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این حالت، سازمان‌ها می‌توانند از داده‌ها برای درک روندها و الگوی رفتاری جامعه بزرگ‌تری از کاربران و بازار استفاده کنند. این داده‌ها، گاهی‌اوقات در مقیاس جهانی هستند. 

یک متخصص داده‌کاوی چه مهارت‌هایی باید داشته باشد؟

به‌طور معمول، مجموعه مهارت‌هایی که یک متخصص داده‌کاوی باید داشته باشد به‌شرح زیر هستند:

•  آشنایی با مفاهیم انبار داده و هوش تجاری
•  توانایی طراحی، ایجاد و پیاده‌سازی مدل‌های داده‌کاوی
•  توانایی تحلیل کلان‌داده‌ها
•  توانایی پردازش داده‌ها، فیلتر کردن، گروه‌بندی و استخراج الگو از آن‌ها
•  آشنایی با مفاهیم استنتاج و یادگیری عمیق
•  آشنایی نسبی با  نظریه گراف
•  تجربه و توانایی در طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای کارآمد و قابل توسعه در حوزه کلان‌داده‌ها
•  توانایی کشف الگوهای پنهان در داده‌ها
•  آشنایی با بحث مدل‌سازی داده‌ها
•  آشنایی با مفاهیم خوشه‌بندی داده‌ها 
•  آشنایی با مفاهیم سامانه‌های توصیه‌گر و Market Basket Association
•  توانایی طراحی بانک‌های اطلاعاتی و انباره‌های داده
•  مسلط به ابزارهای داده‌کاوی مثل Weka یا SQL Business Intelligence

سازمان‌ها از یک مهندس داده‌کاوی چه انتظاراتی دارند؟ 

شرح وظایف و مسئولیت‌ها به سازمانی که قصد کار در آن‌را دارید، بستگی دارد. به‌طور معمول، مجموعه وظایف و مسئولیت‌ها به‌شرح زیر است:

•  تعریف و اجرای محاوره‌ها متناسب با درخواست‌های ارائه‌شده توسط واحدهای مختلف شرکت
•  تحلیل نیازهای تجاری برای استفاده از داده‌های موجود و ایجاد گزارش‌های مورد نیاز با استفاده از داده‌های مختلف
•  تعامل با سایر متخصصان در زمینه آماده‌سازی انباره‌های داده‌های موردنیاز شرکت‌ها که شامل ارائه راهکارها، طراحی و پیاده‌سازی می‌شود.  
•  طراحی، ایجاد و پیاده‌سازی مدل‌های قابل استفاده در داده‌کاوی
•  نگه‌داری، شناسایی و رفع مشکلات داده‌کاوی با هدف بهبود عملکردها
•  مستندسازی کارهای انجام‌شده
•  تعیین سطوح دسترسی کاربران به بخش‌های مختلف پایگاه داده 

یک کارشناس داده‌کاوی چقدر دستمزد دریافت می‌کند؟ 

میزان دستمزدی که یک متخصص داده‌کاوی دریافت می‌کند، به تجربه، مهارت، آشنایی با ابزارهای مختلف و شرکتی که قصد کار در آن‌را دارد، بستگی دارد. با این‌حال، حداقل حقوقی که یک کارشناس داده‌کاوی دریافت می‌کند، 10 میلیون تومان به بالا به‌همراه بیمه تکمیلی، پاداش و غیره است. 

متخصصان داده‌کاوی به چه صورتی قادر به کسب درآمد هستند؟ 

همان‌گونه که اشاره کردیم، داده‌کاوی از جمله مشاغلی است که متخصصان آن در حوزه‌های مختلف مشغول به کار می‌شوند. متخصصان داده‌کاوی به روش‌های زیر قادر به کسب درآمد از این فناوری هستند:

•  به‌کارگیری داده‌کاوی در زمینه متن‌کاوی
•  به‌کارگیری داده‌کاوی در زمینه پردازش تصویر
•  به‌کارگیری داده‌کاوی در زمینه پردازش ویدیویی
•  به‌کارگیری داده‌کاوی به‌منظور پردازش صوت
•  به‌کارگیری داده‌کاوی در زمینه تحلیل داده‌های کسب‌و‌کار
•  به‌کارگیری داده‌کاوی در زمینه مسیریابی هوشمند و تشخیص مسیر
•  به‌کارگیری داده‌کاوی در زمینه پردازش کلان‌داده‌ها و جریان داده‌‌ای
•  به‌کارگیری داده‌کاوی برای مباحث علمی و تحقیقات دانشگاهی
•  به‌کارگیری داده‌کاوی برای علوم اجتماعی و آمارهای دولتی
•  به‌کارگیری داده‌کاوی در بورس و تحلیل داده‌های اقتصادی و مالی 
•  به‌کارگیری داده‌کاوی در زمینه تحلیل داده‌‌های بازی‌ها و هوشمندسازی عناصر درون بازی‌ها

داده‌کاوی چه مراحلی را شامل می‌شود؟ 

اگر قصد دارید به‌عنوان یک متخصص داده‌کاوی در سازمانی مشغول به کار شوید، در اولین مرحله باید با روش‌های انجام داده‌کاوی آشنا باشید تا بتوانید وظایف محوله را به‌شکل دقیقی انجام دهید. نکته مهمی که باید به آن دقت کنید این است که اگر در انجام درست هر یک از مراحل زیر غفلت یا اشتباه کنید، نتایجی که دریافت خواهید کرد همگی اشتباه خواهند بود. داده‌کاوی به روش‌های مختلفی انجام می‌شود که ممکن است شامل مراحل مختلف باشند، اما مراحل اصلی فرآیندهای داده‌کاوی به‌شرح زیر است: 

1.  جمع‌آوری و نگهداری داده‌ها

اولین قدم در داده‌کاوی، جمع‌آوری داده‌ها است. در این مرحله باید سعی کنید روی داده‌هایی تمرکز کنید که برای کسب‌وکار یا اهداف مدنظر سازمان هستند. اطلاعات یک کمپین بازاریابی یا فروش محصولات از جمله این موارد هستند. بهتر است این اطلاعات را ابتدا روی یک فضای ذخیره‌سازی موقت بارگذاری کنید تا مطمئن شوید در مکان مطمئن و در دسترسی، ذخیره‌سازی کرده‌اید و در ادامه، آن‌ها را به انبارهای داده اصلی انتقال دهید. به‌طور مثال، داده‌ها را می‌توانید روی سرور داخلی، فضای ذخیره‌سازی ابری یا انکلوژر ذخیره‌سازی نگه‌داری کنید. انتخاب نوع سیستم ذخیره‌سازی بستگی به حجم داده‌ها و مقدار فضای در دسترس دارد. به‌طور مثال، اگر با داده‌های فاقد ساختار روبه‌رو هستید که حجم بسیار زیادی دارند، بهترین مکان برای نگه‌داری اطلاعات، زیرساخت‌های ابری است که فرآیند نگه‌داری از داده‌ها را به‌شکل شیء‌محور انجام می‌دهند. مزیتی که این زیرساخت‌ها در اختیارتان قرار می‌دهند، مقیاس‌پذیری بالا است، به‌طوری‌که محدودیتی در زمینه ذخیره‌سازی اطلاعات نخواهید داشت. 

2.  مدیریت داده‌ها

پس از این‌که داده‌های خود را ذخیره‌سازی کردید، در مرحله بعد باید به افراد مسئول اجازه مدیریت آن‌ها را بدهید. این افراد می‌توانند تحلیل‌گران کسب‌وکار یا تحلیل‌گران داده، تیم‌های مدیریت اطلاعات یا متخصصان فناوری اطلاعات باشند. هنگام مدیریت داده‌ها،‌ این متخصصان ممکن است راه‌های بهتری را برای سامان‌دهی داده‌ها پیشنهاد کنند. به‌طور مثال، شاید لازم باشد داده‌ها را بر اساس منبع یا دسته‌بندی خاصی ذخیره‌سازی کنید. این‌کار باعث می‌شود به‌شکل معنادارتری به داده‌ها دسترسی داشته باشید. 

3.  مرتب‌سازی داده‌ها

وقتی تیم مدیریت داده بهترین روش برای سازمان‌دهی داده‌ها را انتخاب کرد، می‌توانید شروع به مرتب‌سازی داده‌ها کنید. اگر از فناوری‌ها و سامانه‌های هوشمند استفاده کنید، ممکن است توانایی مرتب‌سازی خودکار داده‌ها بر مبنای معیارهای مشخص را داشته باشید. زمانی که این مرحله به پایان رسید، می‌توانید نتایج را مشاهده کنید و در صورت لزوم تغییراتی در نحوه مرتب‌سازی داده‌ها اعمال کنید. 

4. ارائه داده‌ها

بسته به نوع اطلاعات مستتر در داده‌ها، می‌توانید اطلاعات یا نتیجه‌گیری‌های حاصل از آن‌ها را به بخش‌های مختلف سازمان ارائه کنید. به‌طور مثال، اگر داده‌های شما درباره عملکردهای درون‌سازمانی،‌ تعهد یا اشتیاق هستند، می‌توانید آن‌ها را برای بخش‌های مختلف سازمان ارسال کنید. اگر اطلاعات شامل رضایت‌مندی مشتریان هستند، می‌توانید آن اطلاعات یا بخشی از آن‌ها را برای پیاده‌سازی کمپین فروش در اختیار تیم بازاریابی قرار دهید. 

مثال‌هایی از داده‌کاوی

در این مقاله، به‌شکل گذرا به داده‌کاوی نگاهی داشتیم تا درک کلی از کاربردها و نحوه انجام این فرآیند داشته باشید. این موضوع می‌تواند ابعاد بسیار بزرگی پیدا کند. با این حال، برای درک بهتر این مفهوم به دو مثال ساده و کاربردی اشاره خواهیم کرد تا فرآیندها، عملکردها و کاربردهای داده‌کاوی در موقعیت‌های واقعی و روزمره را بهتر درک کنید.

استفاده از داده‌کاوی برای هدف‌گیری و بازاریابی مجدد

دانشگاهی در نظر دارد تا اطلاعات بیشتر و دقیق‌تری را جهت هدف‌گیری و بازاریابی مجدد دانشجویان بالقوه به‌دست آورد. آن‌ها در حال حاضر در وب‌سایت خود یک فرم درخواست اطلاعات (RFI) سرنام Request For Information برای هر بخش تحصیلی دارند. مهم‌ترین بخش‌هایی که دانشگاه تمایل دارد نسبت به آن‌ها اطلاعاتی به‌دست آورد، سن، محل زندگی و برنامه تحصیلی افرادی است که این فرم‌ها را تکمیل کرده‌اند. هر زمان فردی یکی از فرم‌های RFi را تکمیل می‌کند، وب‌سایت دانشگاه، اطلاعات را جمع‌آوری و ذخیره‌سازی می‌کند. در مرحله‌ بعد، تحلیل‌گر داده دانشگاه این اطلاعات را مرتب می‌کند تا بر مبنای آن‌ها به نتایج نهایی برسد. سپس، تیم تحلیل داده شروع به ساخت نمودارها و جداولی می‌کند تا نشان دهد چه رابطه‌‌ای میان سن و دو متغیر دیگر (محل زندگی و برنامه‌های تحصیلی) وجود دارد. 

به عبارت دیگر، آن‌ها با استفاده از این داده‌ها سعی می‌کنند مشخص کنند که رشته‌ x در میان کدام گروه‌های سنی محبوب‌تر است یا این‌که تغییر سن چه تاثیری در انتخاب رشته دارد. اکنون، دانشگاه می‌تواند از این اطلاعات برای هدف‌گیری و بازاریابی مجدد گروه‌های سنی خاص، در مناطق مسکونی خاص استفاده کند.

استفاده از داده‌کاوی برای وفاداری مشتریان به برند

کسب‌و‌کاری را تصور کنید که قصد دارد برنامه تبلیغاتی خاصی را برای وفاداری مشتری ایجاد کند و به مشتریان وفادار هدایا و تخفیف ارائه کند. برای عضویت در این برنامه، مشتریان باید با تلفن همراه خود ثبت‌نام کنند، در ادامه،  هر زمان خریدی انجام می‌دهند، امتیازی به حساب کاربری آن‌ها افزوده می‌شود. از این طریق، کسب‌و‌کار مورد نظر می‌تواند اطلاعات خاصی در مورد خرید، شامل نوع محصولات، زمان و محل سکونت مشتریان پیدا کند.

شرکت مذکور قصد دارد از این داده‌ها برای تعیین بهترین مکان‌ها برای ارائه تبلیغات خاص استفاده کند. برای به‌دست آوردن بینش خاص، متخصصان داده‌کاوی شرکت باید داده‌های مربوط به برنامه پاداش مشتریان وفادار را جمع‌آوری ‌کنند، داده‌ها را مرتب کنند و نتایج را برای تیم بازاریابی ارسال ‌کنند. در ادامه، تیم بازاریابی از نمودارهای بصری استفاده می‌کند و داده‌های ملموس و قابل درک را به مدیران سطح بالا ارائه می‌کند. بعد از تایید خط‌مشی‌های تبلیغاتی، شرکت شروع به اجرای کمپین تبلیغاتی خود می‌کند.

کلام آخر

با توجه به این‌که علم داده‌کاوی هنوز هم در گروه فناوری‌ها و مهارت‌های جدید بازار به‌شمار می‌رود، بازار کار آن اشباع نشده و فرصت‌های شغلی زیادی برای علاقه‌مندان وجود دارد. افراد متخصص در حوزه داده‌کاوی و یادگیری ماشین، امکان حضور در پروژه‌های بزرگ را دارند که دستمزد خوبی را نصیب آن‌ها می‌کند. به‌طور معمول، متخصصان داده‌کاوی توانایی کار در پروژه‌های مختلف مرتبط با کلان‌داده‌ها را دارند. آمارها نشان می‌دهند که این گروه از متخصصان در آینده به‌شکل گسترده‌ای مورد توجه و نیاز سازمان‌ها قرار خواهند داشت. 

روند روزافزون استفاده از داده‌ها در صنعت، عناوین جدیدی را به گروه‌های شغلی موجود در شرکت‌ها اضافه کرده و از این‌رو نیاز به متخصصان مرتبط با داده‌ها روزبه‌روز بیشتر خواهد شد. با این توصیف، باید بگوییم که داده‌کاوی یکی از این مشاغل جدید و روبه‌رشد است که از طریق  استخراج و تبدیل داده‌ها به بینش واقعی، به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تصمیمات دقیق‌تری را اتخاذ کنند. اگر در نظر داشته باشید داده‌کاوی را به‌شکل حرفه‌ای فرابگیرید، باید به‌فکر یادگیری کامل زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و آر باشید که از پرکاربردترین زبان‌های این حوزه هستند. به بیان دقیق‌تر، بهتر است با ترکیب نحوی هر دو زمان آشنا باشید، زیرا هر دو در زمینه علم داده و یادگیری ماشین به‌شکل گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند. البته، کتاب‌خانه‌های منتشر‌شده برای داده‌کاوی برای زبان برنامه‌نویسی پایتون بیشتر از زبان آر هستند، اما در هر صورت، یادگیری این دو زبان برنامه‌نویسی ضروری است.