מהי כריית נתונים איך זה עובד, יתרונות, טכניקות ודוגמאות

מהי כריית נתונים?

מהי כריית נתונים? כריית נתונים היא תהליך של חיפוש וניתוח של אצווה גדולה של נתונים גולמיים על מנת לזהות דפוסים ולחלץ מידע שימושי. חברות משתמשות בתוכנת כריית נתונים כדי ללמוד עוד על הלקוחות שלהן. זה יכול לעזור להם לפתח אסטרטגיות שיווק יעילות יותר, להגדיל את המכירות ולהפחית עלויות. כריית נתונים מסתמכת על איסוף נתונים יעיל, אחסנה ועיבוד ממוחשב.

מהי כריית נתונים? – חברות משתמשות בתוכנת כריית נתונים כדי ללמוד עוד על הלקוחות שלהן. זה יכול לעזור להם לפתח אסטרטגיות שיווק יעילות יותר, להגדיל את המכירות ולהפחית עלויות. כריית נתונים מסתמכת על איסוף נתונים יעיל, אחסנה ועיבוד ממוחשב.

מהי כריית נתונים? – נקודות מרכזיות

כריית נתונים היא תהליך של ניתוח אצווה גדולה של מידע כדי להבחין במגמות ודפוסים.

כריית נתונים יכולה לשמש תאגידים לכל דבר, החל מלמידה על מה לקוחות מעוניינים או רוצים לקנות ועד לגילוי הונאה וסינון דואר זבל.

תוכניות כריית נתונים מפרקות דפוסים וקשרים בנתונים על סמך המידע שמשתמשים מבקשים או מספקים.

חברות מדיה חברתית משתמשות בטכניקות של כריית נתונים כדי להתאים את המשתמשים שלהן כדי לייצר רווח.

השימוש הזה בכריית נתונים ספג ביקורת לאחרונה מכיוון שלעתים קרובות משתמשים אינם מודעים לכריית הנתונים המתרחשת עם המידע האישי שלהם, במיוחד כאשר הוא משמש להשפעה על העדפות.

1:17

צפו עכשיו: כיצד פועלת כריית נתונים?

איך כריית נתונים עובדת

כריית נתונים כוללת חקירה וניתוח של בלוקים גדולים של מידע כדי לאסוף דפוסים ומגמות משמעותיות. הוא משמש בניהול סיכוני אשראי, זיהוי הונאה וסינון דואר זבל. זה גם כלי לחקר שוק שעוזר לחשוף את הרגשות או הדעות של קבוצה נתונה של אנשים. תהליך כריית הנתונים מתחלק לארבעה שלבים:

הנתונים נאספים ונטענים למחסני נתונים באתר או בשירות ענן.

אנליסטים עסקיים, צוותי ניהול ואנשי מקצוע בטכנולוגיית מידע ניגשים לנתונים וקובעים כיצד הם רוצים לארגן אותם.

תוכנת יישומים מותאמים אישית ממיינת ומארגנת את הנתונים.

משתמש הקצה מציג את הנתונים בפורמט קל לשיתוף, כגון גרף או טבלה.

תוכנה לאחסון נתונים וכרייה

תוכניות כריית נתונים מנתחות קשרים ודפוסים במסד נתונים על בקשות משתמשים. זה מארגן מידע לכיתות.

לדוגמה, ייתכן שמסעדה תרצה להשתמש בכריית נתונים כדי לקבוע אילו מבצעים היא צריכה להציע, ובאילו ימים. ניתן לארגן את הנתונים בשיעורים על סמך מתי הלקוחות מבקרים ומה הם מזמינים.

במקרים אחרים, כורי נתונים מוצאים אשכולות של מידע המבוססים על קשרים לוגיים או מסתכלים על אסוציאציות ודפוסים עוקבים כדי להסיק מסקנות לגבי מגמות בהתנהגות צרכנים.

אחסון הוא היבט חשוב בכריית נתונים. אחסנה היא ריכוז הנתונים של ארגון למסד נתונים או תוכנית אחת. זה מאפשר לארגון לסובב מקטעים של נתונים עבור משתמשים ספציפיים לנתח ולהשתמש בהתאם לצרכים שלהם.

טכניקות כריית נתונים

כריית נתונים משתמשת באלגוריתמים ובטכניקות שונות אחרות כדי להמיר אוספים גדולים של נתונים לפלט שימושי. הסוגים הפופולריים ביותר של טכניקות כריית נתונים כוללים:

כללי אסוציאציה, המכונה גם ניתוח סל שוק, מחפשים קשרים בין משתנים. קשר זה כשלעצמו יוצר ערך נוסף בתוך מערך הנתונים כאשר הוא שואף לקשר פיסות נתונים. לדוגמה, כללי איגוד יחפשו את היסטוריית המכירה של החברה כדי לראות אילו מוצרים נרכשים בדרך כלל ביחד; בעזרת המידע הזה, חנויות יכולות לתכנן, לקדם ולחזות.

Classification משתמש במחלקות מוגדרות מראש להקצאה לאובייקטים. מחלקות אלו מתארות את המאפיינים של פריטים או מייצגות את המשותף לנקודות הנתונים עם כל אחת מהן. טכניקת כריית נתונים זו מאפשרת לסווג את הנתונים הבסיסיים ולסכם בצורה מסודרת יותר על פני תכונות או קווי מוצרים דומים.

אשכולות דומה לסיווג. עם זאת, אשכול מזהה קווי דמיון בין אובייקטים, ואז מקבץ את הפריטים האלה על סמך מה שמייחד אותם מפריטים אחרים. בעוד שהסיווג עשוי להוביל לקבוצות כמו "שמפו", "מרכך", "סבון" ו"משחת שיניים", מקבץ עשוי לזהות קבוצות כמו "טיפוח שיער" ו"בריאות שיניים".

עצי החלטה משמשים לסיווג או לחזות תוצאה על סמך רשימה מוגדרת של קריטריונים או החלטות. עץ החלטות משמש לבקשת קלט של סדרה של שאלות מדורגות הממיינות את מערך הנתונים על סמך התגובות שניתנו. לפעמים מתואר כחזותי דמוי עץ, עץ החלטות מאפשר כיוון ספציפי וקלט משתמש בעת קידוח עמוק יותר לתוך הנתונים.

K-Nearest neighbor (KNN) הוא אלגוריתם שמסווג נתונים על סמך קרבתם לנתונים אחרים. הבסיס ל-KNN מושרש בהנחה שנקודות נתונים שקרובות זו לזו דומות יותר זו לזו מאשר פיסות נתונים אחרות. טכניקה לא פרמטרית ומפוקחת זו משמשת לניבוי תכונות של קבוצה על סמך נקודות נתונים בודדות.

רשתות עצביות מעבדות נתונים באמצעות שימוש בצמתים. צמתים אלה מורכבים מתשומות, משקולות ופלט. הנתונים ממופים באמצעות למידה מפוקחת, בדומה לדרכים שבהן המוח האנושי מקושר. ניתן לתכנת מודל זה לתת ערכי סף כדי לקבוע את דיוק המודל.

ניתוח חזוי שואף למנף מידע היסטורי לבניית מודלים גרפיים או מתמטיים כדי לחזות תוצאות עתידיות. חופף לניתוח רגרסיה, טכניקה זו שואפת לתמוך בנתון לא ידוע בעתיד בהתבסס על נתונים נוכחיים בהישג יד.

תהליך כריית הנתונים

כדי להיות היעיל ביותר, מנתחי נתונים בדרך כלל עוקבים אחר זרימה מסוימת של משימות לאורך תהליך כריית הנתונים. ללא מבנה זה, אנליסט עלול להיתקל בבעיה באמצע הניתוח שלו, שניתן היה למנוע בקלות אילו היו מתכוננים לכך מוקדם יותר. תהליך כריית הנתונים מתחלק בדרך כלל לשלבים הבאים.

שלב 1: הבן את העסק

לפני נגיעה, חילוץ, ניקוי או ניתוח של נתונים כלשהם, חשוב להבין את הישות הבסיסית ואת הפרויקט העומד על הפרק. מהן המטרות שהחברה מנסה להשיג באמצעות כריית נתונים? מה המצב העסקי הנוכחי שלהם? מהם הממצאים של ניתוח aSWOT? לפני שמסתכלים על נתונים כלשהם, תהליך הכרייה מתחיל בהבנה מה יגדיר הצלחה בסוף התהליך.

שלב 2: הבן את הנתונים

לאחר שהבעיה העסקית הוגדרה בבירור, הגיע הזמן להתחיל לחשוב על נתונים. זה כולל אילו מקורות זמינים, כיצד הם יאובטחו ויאוחסנו, כיצד המידע יאסוף וכיצד עשויה להיראות התוצאה או הניתוח הסופיים. שלב זה כולל גם קביעת גבולות הנתונים, האחסון, האבטחה והאיסוף ומעריך כיצד אילוצים אלו ישפיעו על תהליך כריית הנתונים.

שלב 3: הכן את הנתונים

הנתונים נאספים, מועלים, חולצים או מחושבים. לאחר מכן מנקים אותו, מתקנים אותו, מקרצפים אותו לאיתור חריגים, מוערכים לאיתור טעויות ונבדק סבירות. במהלך שלב זה של כריית נתונים, ייתכן שהנתונים ייבדקו גם לגבי גודלם, שכן אוסף מידע גדול מדי עלול להאט את החישובים והניתוחים שלא לצורך.

שלב 4: בנה את המודל

עם מערך הנתונים הנקי שלנו ביד, הגיע הזמן לחטוף את המספרים. מדעני נתונים משתמשים בסוגי כריית הנתונים שלמעלה כדי לחפש קשרים, מגמות, אסוציאציות או דפוסים עוקבים. הנתונים עשויים להיות מוזנים גם למודלים חזויים כדי להעריך כיצד פיסות מידע קודמות עשויות לתרגם לתוצאות עתידיות.

שלב 5: הערך את התוצאות

ההיבט ממוקד הנתונים של כריית נתונים מסתיים בהערכת הממצאים של מודל הנתונים או המודלים. התוצאות מהניתוח עשויות להצטבר, לפרש ולהציג למקבלי החלטות שבמידה רבה הודרו מתהליך כריית הנתונים עד לנקודה זו. בשלב זה, ארגונים יכולים לבחור לקבל החלטות על סמך הממצאים.

שלב 6: יישום שינוי וניטור

תהליך כריית הנתונים מסתיים בכך שההנהלה נוקטת צעדים בתגובה לממצאי הניתוח. החברה עשויה להחליט שהמידע לא מספיק חזק או שהממצאים לא היו רלוונטיים, או שהחברה עשויה להתבסס על ממצאים אסטרטגית. בכל מקרה, ההנהלה סוקרת את ההשפעות האולטימטיביות של העסק ומשחזרת לולאות כריית נתונים עתידיות על ידי זיהוי בעיות או הזדמנויות עסקיות חדשות.

יישומים של כריית נתונים

בעידן המידע של היום, כמעט כל מחלקה, תעשייה, מגזר או חברה יכולים לעשות שימוש בכריית נתונים.

מכירות

כריית נתונים מעודדת שימוש חכם ויעיל יותר בהון כדי להניע צמיחה בהכנסות. שקול את רישום נקודת המכירה בבית הקפה המקומי האהוב עליך. עבור כל מכירה, בית קפה זה אוסף את מועד ביצוע הרכישה ואילו מוצרים נמכרו. באמצעות מידע זה, החנות יכולה ליצור באופן אסטרטגי את קו המוצרים שלה.

שיווק

ברגע שבית הקפה שלמעלה יודע את המערך האידיאלי שלו, הגיע הזמן ליישם את השינויים. עם זאת, כדי להפוך את מאמצי השיווק שלה ליעילים יותר, החנות יכולה להשתמש בכריית נתונים כדי להבין היכן הלקוחות שלה רואים מודעות, לאיזה נתונים דמוגרפיים למקד, לאן למקם מודעות דיגיטליות, ואילו אסטרטגיות שיווק מהדהדות את הלקוחות ביותר. זה כולל התאמת קמפיינים שיווקיים, הצעות קידום מכירות, הצעות מכירות צולבות ותוכניות לממצאים של כריית נתונים.

ייצור

עבור חברות שמייצרות את הסחורה שלהן, כריית נתונים ממלאת חלק בלתי נפרד בניתוח כמה עולה כל חומר גלם, באילו חומרים נעשה שימוש בצורה היעילה ביותר, כיצד מושקע זמן בתהליך הייצור ואיזה צווארי בקבוק משפיעים לרעה על התהליך. כריית נתונים מסייעת להבטיח שזרימת הסחורות תהיה ללא הפרעה.

איתור הונאה

הלב של כריית נתונים הוא מציאת דפוסים, מגמות ומתאמים המקשרים בין נקודות נתונים. לכן, חברה יכולה להשתמש בכריית נתונים כדי לזהות חריגים או מתאמים שלא אמורים להתקיים. לדוגמה, חברה יכולה לנתח את תזרים המזומנים שלה ולמצוא עסקה חוזרת לחשבון לא ידוע. אם זה לא צפוי, ייתכן שהחברה תרצה לחקור אם הכספים מנוהלים בצורה לא נכונה.

משאבי אנוש

לעתים קרובות יש למחלקות משאבי אנוש מגוון רחב של נתונים זמינים לעיבוד, כולל נתונים על שימור, קידומים, טווחי שכר, הטבות של החברה, שימוש בהטבות אלו וסקרי שביעות רצון עובדים. כריית נתונים יכולה לתאם נתונים אלה כדי להבין טוב יותר מדוע עובדים עוזבים ומה מפתה עובדים חדשים.

שירות לקוחות

שביעות רצון הלקוח עלולה להיגרם (או להרוס) ממגוון סיבות. תארו לעצמכם חברה ששולחת סחורה. לקוח עשוי להיות לא מרוצה מזמני המשלוח, איכות המשלוח או התקשורת. אותו לקוח עלול להיות מתוסכל מזמני המתנה טלפוניים ארוכים או תגובות איטיות בדואר אלקטרוני. כריית נתונים אוספת מידע תפעולי על אינטראקציות עם לקוחות ומסכמת את הממצאים כדי לאתר נקודות תורפה ולהדגיש מה החברה עושה נכון.

היתרונות של כריית נתונים

כריית נתונים מבטיחה שהחברה אוספת ומנתחת נתונים אמינים. לרוב מדובר בתהליך נוקשה ומובנה יותר שמזהה בעיה פורמלית, אוסף נתונים הקשורים לבעיה ושואף לגבש פתרון. לכן, כריית נתונים עוזרת לעסק להיות רווחי יותר, יעיל יותר או חזק יותר מבחינה תפעולית.

כריית נתונים יכולה להיראות שונה מאוד בין יישומים, אבל התהליך הכולל יכול לשמש כמעט כל יישום חדש או ישן. למעשה ניתן לאסוף ולנתח כל סוג של נתונים, וכמעט כל בעיה עסקית המסתמכת על ראיות מתאימות ניתן להתמודד עם באמצעות כריית נתונים.

המטרה הסופית של כריית נתונים היא לקחת פיסות מידע גולמיות ולקבוע אם יש לכידות או מתאם בין הנתונים. היתרון הזה של כריית נתונים מאפשר לחברה ליצור ערך עם המידע שיש ברשותה שאחרת לא היה ברור מדי. למרות שמודלים של נתונים יכולים להיות מורכבים, הם יכולים גם להניב תוצאות מרתקות, לחשוף מגמות נסתרות ולהציע אסטרטגיות ייחודיות.

מגבלות של כריית נתונים

המורכבות הזו של כריית נתונים היא אחד החסרונות הגדולים שלה. ניתוח נתונים דורש לרוב מערכי מיומנויות טכניות וכלי תוכנה מסוימים. חברות קטנות יותר עשויות למצוא את זה כמחסום כניסה שקשה מדי להתגבר עליו.

כריית נתונים לא תמיד מבטיחה תוצאות. חברה רשאית לבצע ניתוח סטטיסטי, להסיק מסקנות על סמך נתונים חזקים, ליישם שינויים, ולא להפיק תועלת כלשהי. באמצעות ממצאים לא מדויקים, שינויים בשוק, שגיאות מודל או אוכלוסיות נתונים לא מתאימות, כריית נתונים יכולה רק להנחות החלטות ולא להבטיח תוצאות.

יש גם מרכיב עלות לכריית נתונים. כלי נתונים עשויים לדרוש מנויים יקרים, וחלק מהנתונים עשוי להיות יקר להשגה. אפשר להרגיע את דאגות האבטחה והפרטיות, אם כי תשתית IT נוספת עשויה לעלות ביוקר. כריית נתונים עשויה להיות יעילה ביותר גם בעת שימוש במערכי נתונים ענקיים; עם זאת, מערכי נתונים אלה חייבים להיות מאוחסנים ודורשים כוח חישוב כבד לניתוח.

כריית נתונים ומדיה חברתית

אחד מהיישומים הרווחיים ביותר של כריית נתונים בוצע על ידי חברות מדיה חברתית. פלטפורמות כמו פייסבוק, טיקטוק, אינסטגרם וטוויטר אוספות המון נתונים על המשתמשים שלהן, על סמך הפעילויות המקוונות שלהם.

ניתן להשתמש בנתונים האלה כדי להסיק מסקנות לגבי העדפותיהם. מפרסמים יכולים למקד את המסרים שלהם לאנשים שנראה שיש להם סיכוי גבוה יותר להגיב חיובי.

כריית נתונים במדיה החברתית הפכה לנקודת מחלוקת גדולה, עם כמה דוחות חקירה וחשיפות שמראים עד כמה הנתונים של משתמשי כרייה יכולים להיות פולשניים. בלב הנושא, המשתמשים עשויים להסכים לתנאים וההגבלות של האתרים מבלי להבין כיצד נאסף המידע האישי שלהם או למי נמכר המידע שלהם.

דוגמאות לכריית נתונים

ניתן להשתמש בכריית נתונים לתמיד, או שניתן להשתמש בה באופן לא חוקי. הנה דוגמה לשניהם.

איביי ומסחר אלקטרוני

eBay אוספת אינספור פיסות מידע מדי יום ממוכרים וקונים. החברה משתמשת בכריית נתונים כדי לייחס קשרים בין מוצרים, להעריך טווחי מחירים רצויים, לנתח דפוסי רכישה קודמים וליצור קטגוריות מוצרים.

eBay מתאר את תהליך ההמלצה כך:

מטא נתונים של פריט גולמי ונתונים היסטוריים של משתמשים מצטברים.

סקריפטים מופעלים על פי מודל מאומן כדי ליצור ולחזות את הפריט והמשתמש.

מתבצע חיפוש של KNN.

התוצאות נכתבות למסד נתונים.

ההמלצה בזמן אמת לוקחת את מזהה המשתמש, קוראת לתוצאות מסד הנתונים ומציגה אותן למשתמש.

סקנדל פייסבוק-קיימברידג' אנליטיקה

דוגמה מזהירה נוספת לכריית נתונים היא שערוריית הנתונים של Facebook-Cambridge Analytica. במהלך שנות ה-2010, חברת הייעוץ הבריטית Cambridge Analytica Ltd אספה נתונים אישיים ממיליוני משתמשי פייסבוק. מידע זה נותח מאוחר יותר לשימוש בקמפיינים הנשיאותיים של טד קרוז ודונלד טראמפ ב-2016. על פי החשד, קיימברידג' אנליטיקה התערבה באירועים בולטים אחרים כמו משאל העם על הברקזיט.

לאור כריית המידע הבלתי הולם ושימוש לרעה בנתוני משתמשים, פייסבוק הסכימה לשלם 100 מיליון דולר על הטעיית משקיעים בנוגע לשימושים שלה בנתוני צרכנים. רשות ניירות ערך טענה שפייסבוק גילתה את השימוש לרעה ב-2015, אך לא תיקנה את הגילויים שלה במשך יותר משנתיים.

שאלות נפוצות

מהם סוגי כריית הנתונים?

ישנם שני סוגים עיקריים של כריית נתונים: כריית נתונים חזוי וכריית נתונים תיאורית. כריית נתונים חזוי מחלצת נתונים שעשויים להיות מועילים בקביעת תוצאה. כריית נתונים בתיאור מיידע את המשתמשים על תוצאה נתונה.

כיצד מתבצעת כריית נתונים?

כריית נתונים מסתמכת על ביג דאטה ותהליכי מחשוב מתקדמים כולל למידת מכונה וצורות אחרות של בינה מלאכותית (AI). המטרה היא למצוא דפוסים שיכולים להוביל להסקת מסקנות או תחזיות ממערכי נתונים גדולים ובלתי מובנים.

מהו עוד מונח לכריית נתונים?

כריית נתונים עוברת גם במונח הפחות בשימוש "גילוי ידע בנתונים", או KDD.

היכן נעשה שימוש בכריית נתונים?

יישומי כריית נתונים תוכננו כדי לקחת על עצמם כמעט כל מאמץ המסתמך על ביג דאטה. חברות במגזר הפיננסי מחפשות דפוסים בשווקים. ממשלות מנסות לזהות איומי אבטחה פוטנציאליים. תאגידים, במיוחד חברות מדיה מקוונות וחברתיות, משתמשים בכריית נתונים כדי ליצור מסעות פרסום ושיווק רווחיים המכוונים לקבוצות ספציפיות של משתמשים.

סיכום ומסקנות

לעסקים מודרניים יש את היכולת לאסוף מידע על הלקוחות, המוצרים, קווי הייצור, העובדים וחלונות הראווה שלהם. פיסות מידע אקראיות אלו אולי אינן מספרות סיפור, אך השימוש בטכניקות, יישומים וכלים של כריית נתונים עוזר להרכיב מידע.

המטרה הסופית של תהליך כריית הנתונים היא לאסוף נתונים, לנתח את התוצאות ולבצע אסטרטגיות תפעוליות המבוססות על תוצאות כריית נתונים.

tradingpedia.co.il -> powered by : Sakara