يُعد التحليل المتعمق للبيانات، وهو الترجمة الشائعة لمصطلح «استخراج البيانات» (Data mining)، عملية اكتشاف واستخلاص المعلومات القيّمة من مجموعات البيانات الضخمة. يتم في عملية «استخراج البيانات» هذه استخدام أدوات متنوعة نستخرج من خلالها معارف عالية القيمة من البيانات، والتي يمكننا استخدامها لاحقًا في مجموعة واسعة من القطاعات. يُعتبر «استخراج البيانات» حاليًا القوة الدافعة للتقدم، وبفضله نتمكن من تحقيق الابتكارات والتقدم!
خطوة بخطوة
- في المقام الأول، نحتاج إلى جمع البيانات. من الضروري التركيز على المصادر عالية الجودة التي نستقي منها البيانات، حيث إن ذلك يقلل من احتمالية وجود أخطاء في المعلومات التي نحصل عليها.
- نحتاج إلى تحديد الأهداف التي نريد استخدام استخراج البيانات من أجلها، اعتمادًا على القطاع الذي نريد تطبيق البيانات القيمة التي تم الحصول عليها فيه.
- سنستخدم أساليب وأدوات متنوعة لتحليل البيانات. وقد تشمل هذه، على سبيل المثال، خوارزميات متقدمة متنوعة، وإحصائيات، وخطوط الانحدار، وقواعد الارتباط.
- والخطوة الأخيرة هي تطبيق البيانات المستخلصة في شكل استراتيجيات جديدة.
التقنيات المستخدمة في استخراج البيانات
تتنوع الأدوات والأساليب التي يمكننا استخدامها اعتمادًا على الطريقة التي نريد بها الاستفادة من البيانات. لكن أكثر التقنيات شيوعًا هي تقنيات التصنيف، والتجميع (clustering)، والانحدار، أو قواعد الارتباط. ومن الأمثلة على الأدوات التي يمكننا استخدامها في استخراج البيانات: Weka وKNIME وRapidMiner. ولكن، مرة أخرى، نختار الأداة بناءً على الأهداف المحددة لتحليل البيانات.
مثال على تطبيق استخراج البيانات في الصيانة التنبؤية للمعدات الصناعية
استنادًا إلى دراسة حالة، تستخدم شركة Rolls-Royce استخراج البيانات لمراقبة محركاتها الجوية. وبالتعاون مع شركة IFS، أنشأت الشركة قناة بيانات آلية تتيح مراقبة حالة المحركات في الوقت الفعلي والتنبؤ بالحاجة إلى الصيانة قبل حدوث العطل. يقلل هذا النهج من فترات التوقف غير المخطط لها وتكاليف الإصلاحات، مع زيادة موثوقية وسلامة الطائرات. تُجهز المصانع الحديثة آلاتها بأجهزة استشعار تولد بيانات متنوعة، وبفضلها يمكننا استخدام الخوارزميات لتحسين كفاءة التشغيل.
