ماذا تعرف عن علم تعدين البيانات Data Mining؟
لقد أصبحنا اليوم نعيش في عالمٍ غني بالمعلومات ويعتمد على البيانات بشكلٍ كبير. في حين أنَّه قد يبدو من الرائع وجود هذا الكم الهائل من البيانات المُتاحة بسهولة والتي تُوفِّر لنا قدرًا كبيرًا من المعرفة، إلّا أنَّ هذا الحجم الهائل للبيانات يخلق الكثير من التحديات. ببساطة، كُلما توفرت بيانات أكثر، كلما طالت مدة العثور على الأفكار المُفيدة التي تحتاج إلى استخلاصها، أليس كذلك؟
تعلَّم المزيد حول ريادة الأعمال واكتشف أسرار النجاح! احترف ريادة الأعمال والابتكار، واقرأ العديد من المقالات المفيدة حول كيفية فتح مشروعك الخاص اقرأ مقالات ريادة الأعمال
لهذا السبب، ظهر ما يُسمّى بعلم تعدين البيانات (Data Mining) الذي يُعدّ أداةً قويَّةً في المشهد الرقمي الحديث لتحقيق أقصى استفادة مُمكنة من البيانات المُتاحة. الأمر يُشبه إلى حدٍّ كبير منجم الذهب الذي يحتوي على كميات كبيرة من الذهب المُندثر تحت كمياتٍ أكبر من الأتربة والصخور. لكي تصل إلى الذهب الثمين، يجب عليك أن تُزيل طبقات الصخور أولًا.
في سياق البيانات، تتضمَّن عملية الاستفادة من البيانات استخراج معلومات أو معرفة قيّمة من بين مجموعات كبيرة من البيانات. لذلك، يُستخدم مصطلح "تعدين البيانات" أو التنقيب في البيانات؛ لأنَّ عملية التنقيب عن البيانات تُشبه عملية التنقيب عن المعادن أو غيرها من الموارد القيمة من الأرض. مثلما يتضمَّن التعدين استخراج الكنوز من تحت الأرض عن طريق الحفر في طبقات التراب والصخور، فإنَّ التنقيب عن البيانات يتضمَّن استخراج معلومات قيّمة من مجموعات كبيرة من البيانات عن طريق غربلة البيانات للعثور على الأنماط والعلاقات والأفكار الأخرى.
في هذا المقال، سنستكشف جميع جوانب علم تعدين البيانات، ومراحله، وتقنيات استخراج البيانات، وأدوات التنقيب في البيانات بالإضافة إلى الفوائد التي تعود على الشركات من ذلك. سواء كُنتَ عالِم بيانات مُتمرسًّا أو صاحب شركة يتطلَّع إلى الاستفادة من البيانات أو قارئًا مُهتمًّا بمجال التكنولوجيا، فإنَّ هذا المقال سيُلقي الضوء على العديد من المفاهيم المُهمَّة في عالمنا الحالي القائم على البيانات.
اقرأ أيضًا: دليلك الشامل لإعداد دراسة الجدوى الاقتصادية
ما معنى تعدين البيانات (Data Mining)؟
التنقيب عن البيانات (تعدين البيانات) هو عمليَّة البحث عن مجموعة كبيرة من البيانات الخامّ وتحليلها من أجل تحديد الأنماط واستخراج المعلومات المفيدة التي تُساعد الشركات في اتِّخاذ القرار وحل المُشكلات والتنبؤ بالاتجاهات وتخفيف المخاطر وإيجاد فرص جديدة.
يتضمَّن التنقيب في البيانات أيضًا إنشاء العلاقات وإيجاد الأنماط والارتباطات بين البيانات المُختلفة لمُعالجة المشكلات، والوصول إلى معلومات قابلة للتنفيذ في هذه العمليَّة.
في الواقع، يُعدّ تعدين البيانات عملية واسعة النطاق ومُتنوِّعة بدرجةٍ كبيرة، حيث تتضمَّن العديد من المُكونات المختلفة والتي يتم الخلط بينها وبين عملية التنقيب عن البيانات نفسها. على سبيل المثال، تُعد الإحصائيات جزءًا من عملية التنقيب عن البيانات ككل، لكنَها ومع ذلك ليست هي جوهر عمليَّة تعدين البيانات.
تستخدم الشركات برامج التنقيب عن البيانات لمعرفة المزيد عن عملائها، حيثُ تُساعدهم على تطوير إستراتيجيات تسويق أكثر فاعلية وزيادة المبيعات وخفض التكاليف. يعتمد التنقيب في البيانات على فعاليَّة جمع البيانات وتخزينها ومعالجتها بواسطة الكمبيوتر.
اقرأ أيضًا: أفضل شركات ناشئة في الإمارات عليك متابعتها
كيف يتم تعدين البيانات؟
يتضمَّن التنقيب عن البيانات استكشاف وتحليل كُتَل كبيرة من البيانات لاستخلاص أنماط نهائية ذات مغزى. من المُمكن استخدام هذه الأنماط بعد ذلك في البحث عن العُملاء ومعرفة آراء شريحة مُعيَّنة من الجماهير، بالإضافة إلى إدارة مخاطر الائتمان والكشف عن الاحتيال وتصفية البريد العشوائي وغيرها. تنقسم عملية التنقيب عن البيانات إلى 6 خطوات (خطوات عملية تعدين البيانات):
فهم الأعمال: تتضمَّن هذه المرحلة الأوليَّة فهم الأهداف والمُتطلبات من منظور الشركات، بغرض استكشاف طريقة التنقيب في البيانات التي ستُفيد في هذه الحالة. بمعنى آخر، هذه هي المرحلة التي يتم فيها تحديد هدف العمل الأساسي إلى جانب معايير المشروع ومعايير النجاح المطلوبة. على سبيل المثال، ما هو الوضع الحالي للشركة، وما هي أهداف المشروع، وما الذي يُحدد النجاح؟
فهم البيانات: في هذه المرحلة، يتم جمع مجموعة بيانات أوليَّة والتعرّف عليها، حيث تتم معالجة مشكلات جودة البيانات وجمع الأفكار الأولية حول البيانات. يكتشف المحللون نوع البيانات المطلوبة لحل المشكلة المُحدَّدة ثم يقومون بجمعها من المصادر المُناسبة.
مُعالجة البيانات: تتضمَّن هذه الخطوة تنظيف البيانات (معالجة البيانات المفقودة، وإزالة القيم غير المنطقية، وما إلى ذلك)، وتحويلها إلى تنسيق مناسب، وإنشاء مُتغيرات جديدة إذا لزم الأمر. غالبًا ما يكون هذا هو الجزء الأكثر استهلاكًا للوقت في العملية.
نمذجة البيانات: يتم تحديد وتطبيق تقنيات النمذجة المُختلفة من أجل عمل نموذج مُناسب للبيانات. على سبيل المثال، يتم اختيار الخوارزميات بناءً على البيانات والمشكلة المطروحة للتأكّد من أنماط البيانات. يقوم علماء البيانات بإنشاء النموذج واختباره وتقييمه.
التقييم: في هذه الخطوة، يتم تقييم النموذج فيما يتعلَّق بأهداف العمل. يُقرر علماء البيانات ما إذا كانت النتائج التي يقدمها نموذج مُعيَّن ستُساعد في تحقيق هدف العمل أو معالجة المشكلة ومدى فاعليتها. في بعض الأحيان، تحدث مرحلة تكرارية للعثور على أفضل خوارزميَّة مُمكنة ، خاصةً إذا لم يفهمها علماء البيانات بشكل صحيح في المرة الأولى.
النشر: يتم إعطاء النتائج التي تمَّ التوصّل إليها للأشخاص المسؤولين عن اتخاذ القرارات في الشركة بطريقة يُمكنهم فهمها. يُمكن أن يكون ذلك في صورة تقرير أو رسومات بيانية أو غير ذلك.
اقرأ أيضًا: لن تحقق النجاح قبل سماع النصائح الـ 17 التالية من بيل غيتس
فوائد علم تعدين البيانات
يضمن تعدين البيانات قيام الشركة بجمع وتحليل بيانات موثوقة واستغلالها بالشكل الصحيح. نظرًا لأنَّ عمليَّة التنقيب عن البيانات تكون مُنظَّمة ومبنيَّة على خطوات مُمنهجة، فإنَّها غالبًا ما تُساعد الشركات في الوصول إلى حلول. لذلك، يُساعد التنقيب عن البيانات أصحاب الأعمال على الوصول إلى حلول أكثر ربحيةً أو أكثر كفاءة أو أقوى من الناحية التشغيلية.
على الرغم من أنَّ نماذج البيانات يُمكن أن تكون مُعقَّدة، إلّا أنَّها في نفس الوقت يُمكن أن تسفر أيضًا عن نتائج رائعة، وتكشف عن اتجَاهات خفيَّة، وتقترح إستراتيجيات فريدة. وفيما يلي بعض فوائد التنقيب عن البيانات الشائعة:
1- تحسين عملية صُنع القرار
تتمثَّل إحدى أهم فوائد تعدين البيانات في قدرتها على تحسين عمليات صُنع القرار. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، يُمكن للشركات الكشف عن الأنماط والاتجاهات المخفية التي قد لا تظهر على الفور. كما يُمكن لهذه الأفكار أن تُوجِّه القرارات الإستراتيجية، مثل تحديد فرص جديدة في السوق أو تحسين الكفاءة التشغيليَّة أو التنبؤ بالاتجاهات المُستقبليَّة. يمكن أن يؤدي هذا النهج القائم على البيانات إلى إستراتيجيات أكثر دقَّة وفعالية، ممّا يؤدي في النهاية إلى تحسين أداء الشركة.
هل ترغب في أن تتعلّم كيف تصنع مستقبلك من خلال قراراتك؟ إذًا تصفَّح الآن هذا المقال حول مهارات اتِّخاذ القرار.
2- تحسين العلاقة مع العملاء
قد يؤدّي التنقيب في البيانات أيضًا إلى تحسين إدارة علاقات العملاء (CRM) بشكلٍ كبير. فمن خلال تحليل بيانات العملاء، يُمكن للشركات اكتساب فهم أعمق لسلوكيات عملائها وتفضيلاتهم واحتياجاتهم، ممّا قد يؤدّي إلى تحسين إستراتيجيات التسويق المُخصَّصة، وتعزيز خدمة العملاء. من خلال فهم عملائها بشكل أفضل، يُمكن للشركات تصميم عروضها بشكلٍ أكثر فعاليَّة، ممّا يؤدي في النهاية إلى زيادة رضا العملاء وولائهم.
تعلَّم الآن: كيف تقوم بإعداد تحليل السوق التنافسي Competitior Analysis؟
3- إدارة المخاطر
يُمكن أن يلعب التنقيب عن البيانات دورًا مُهمًّا في إدارة المخاطر، فمن خلال تحليل البيانات التاريخيَّة، يُمكن للشركات تحديد المخاطر المُحتملة ووضع إستراتيجيات للتخفيف منها. على سبيل المثال، يُمكن للمؤسسات المالية استخدام التنقيب عن البيانات للكشف عن المُعاملات الاحتيالية، بينما يُمكن لمؤسسات الرعاية الصحية استخدامها للتنبؤ بتفشي الأمراض. قد يساعد هذا النهج الاستباقي لإدارة المخاطر الشركات على تجنّب الأخطاء المكلفة وحماية سمعتها.
اقرأ أيضًا: قائمة بأهم المصطلحات الاقتصادية لإثراء مخزونك من المفردات
4- تقليل التكاليف
لا شكَّ أنَّ علم تعدين البيانات يُساعد الشركات بشكلٍ كبير على الوصول إلى تخفيضات كبيرة في التكلفة. من خلال تحديد أوجه القصور وتحسين العمليات، يُمكن للشركات تقليل التكاليف التشغيلية. بالإضافة إلى ذلك، يُمكن أن يساعد التنقيب عن البيانات الشركات على اتخاذ قرارات استثمارية أكثر استنارة، ممّا يُقلِّل من مخاطر الأخطاء المكلفة.
من خلال تحسين الكفاءة وتقليل الفاقد، يُمكن أن يكون لاستخراج البيانات تأثير كبير على صافي أرباح الشركة.
تصفَّح المزيد: كيف أسافر بأقل التكاليف؟
5- ميزة تنافسية للشركات
لا شكَّ أنَّ العملاء ينجذبون نحو العلامات التجارية التي تُوفر لهم تجربة شخصية مُميزة ومريحة. من خلال تزويد العملاء بإعلانات مُخصَّصة وخصومات على المُنتجات التي يريدونها ويحتاجونها بالفعل، تكون الشركات قادرة على بناء ولاء للعلامة التجارية الخاصة بها. ونظرًا لأنَّ التنقيب عن البيانات يُساعد الشركات على القيام بهذه الإجراءات على النحو المطلوب، فإنَّه بالتأكيد يُعطي الشركات ميزة تنافسية كبيرة.
تعرَّف على: أكبر 5 تحديات تواجه العلامات التجارية العالمية
تعرَّف أيضًا على: أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العصر الحديث
اقرأ أيضًا: مقدمة حول التجارة الإلكترونية: مفهومها، أنواعها، ومميزاتها
تطبيقات علم تعدين البيانات
في عصر المعلومات اليوم، يُمكن لأي قسم أو صناعة أو قطاع أو شركة الاستفادة من علم التنقيب عن البيانات بشكلٍ كبير. وفيما يلي بعض أهم المجالات التي يُمكنها الاستفادة من تعدين البيانات:
1- المبيعات
يُساعد التنقيب عن البيانات في مجال المبيعات على استخدام رأس المال لدفع نمو الإيرادات بشكل أكثر ذكاءً وكفاءةً. بالإضافة إلى ذلك، يُعد استخراج البيانات أداةً قوية للشركات في صناعة المبيعات، حيث يمكن أن يساعد في تحديد الاتجاهات والأنماط والرؤى التي يُمكن استخدامها لتحسين إستراتيجيات المبيعات وزيادة الإيرادات.
من خلال تقسيم العملاء بناءً على عوامل مُختلفة، وتحليل بيانات المبيعات السابقة للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية، وتحديد المُنتجات التي يتمّ شراؤها بشكلٍ مُتكرر معًا، يُمكن للشركات استخدام علم تعدين البيانات لتحسين أداء مبيعاتها، وزيادة رضا العملاء، والحفاظ على المُنافسة في السوق.
إليك الآن: قائمة بـ 15 موقع لبيع تصاميمك وكسب المال من الإنترنت
تعلَّم المزيد: كل ما تحتاج معرفته عن التصميم والبيع عن طريق أمازون | Merch by Amazon
2- التسويق
يُعد التنقيب عن البيانات أداةً أساسيَّةً في التسويق حيثُ يُتيح للشركات اكتساب رؤى قيمة حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم واحتياجاتهم. من خلال تحليل مجموعات كبيرة من البيانات، يُمكن للشركات تحديد الأنماط والاتجاهات التي يُمكن استخدامها لتطوير حملات تسويقية مُستهدفة، وتحسين مُشاركة العملاء.
كما يُمكن أن يساعد تعدين البيانات الشركات أيضًا في تقسيم العملاء بناءً على العوامل الديموغرافية والسلوكية، وتخصيص الرسائل والعروض التسويقية، وتحسين الأسعار، وقياس فعالية الحملات التسويقية.
إليك الآن: ما هي مهارات التسويق وكيف أطورها؟
3- التصنيع
بالنِّسبة للشركات التي تُنتج سلعتها الخاصة، يلعب استخراج البيانات دورًا أساسيًّا في تحليل مقدار تكاليف كل مادة خام، وما هي المواد المُستخدمة بكفاءة أكبر، وكيف يتم قضاء الوقت على طول عملية التصنيع، وما هي الاختناقات التي تؤثِّر سلبًا على العملية. بالإضافة إلى ذلك، يُساعد التنقيب في البيانات على ضمان عدم انقطاع تدفق البضائع.
اقرأ أيضًا: أخطاء قاتلة يقع فيها أغلب رواد الأعمال: تعرّف عليها وتجنّبها!
4- الكشف عن الغش
يتمثَّل جوهر التنقيب في البيانات في العثور على الأنماط والاتِّجاهات والارتباطات التي تربط نقاط البيانات معًا. لذلك، يُمكن للشركة استخدام التنقيب عن البيانات لتحديد القيم المُتطرِّفة أو الارتباطات التي لا ينبغي أن تكون موجودة. على سبيل المثال، قد تقوم الشركة بتحليل التدفق النقدي الخاص بها وتجد مُعاملة مُتكرِّرة إلى حسابٍ غير معروف. إذا كانت هذه المُعاملة غير مُتوقَّعة، فقد تقوم الشركة في التحقّق ممّا إذا كانت هناك أي شبهة فساد في الشركة أو إذا ما كانت الأموال تُدار بشكلٍ خاطئ.
تصفَّح المزيد: 8 نصائح لنجاح الشركات الصغيرة مقدمة من شركة Radium2
5- الموارد البشرية
غالبًا ما يكون لدى إدارات الموارد البشرية مجموعة واسعة من البيانات المُتاحة للمُعالجة بما في ذلك بيانات عن الترقيات، ونطاقات الرواتب، ومزايا الشركة، واستطلاعات رضا الموظفين. يُمكن أن يربط علم التنقيب عن البيانات بين هذه البيانات للحصول على فهم أفضل لسبب مغادرة المُوظفين في الشركة وما الذي يُمكن فعله للحفاظ على المُوظفين المُعيَّنين حديثًا.
تعلَّم الآن: كيف تحمي نفسك من الاحتراق كرائد أعمال؟
6- خدمة العُملاء
يُمكَّن تعدين البيانات الشركات من معرفة مُستوى رضا العُملاء من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة الخاصَّة بتفاعُلات العملاء مع الشركة. يُمكن أن يساعد التنقيب عن البيانات الشركات في تخصيص تفاعلات خدمة العملاء، وتحديد مُشكلات العملاء الشائعة، وتحسين موارد الدعم لتوفير حلول أسرع وأكثر فعاليَّة لمشاكل العملاء.
إذا أخذنا شركة شحن بضائع كمثال، فقد يكون العميل غير راضٍ عن أوقات الشحن أو جودة الشحن أو سرعة التواصُل. قد يشعُر العميل بالإحباط بسبب فترات الانتظار الطويلة عبر الهاتف أو بطء استجابات البريد الإلكتروني. يجمع التنقيب عن البيانات المعلومات التشغيليَّة حول تفاعلات العملاء ويلخص النتائج لتحديد نقاط الضعف وإظهار ما الذي يجب أن تفعله الشركة بشكلٍ صحيح.
اقرأ أيضًا: 5 هوايات تحقق لك دخل إضافي أثناء الدراسة
قيود التنقيب عن البيانات
يُعد التعقيد في استخراج وجمع البيانات هو أحد أكبر عيوب علم تعدين البيانات ككل، وغالبًا ما تتطلَّب تحليلات البيانات مجموعة مهارات فنية وأدوات برمجية مُعيَّنة. لذلك، قد تجد الشركات الصغيرة أنَّ هذا الأمر يُشكل عائقًا يصعُب التغلّب عليه.
بالإضافة إلى ذلك، لا يضمن التنقيب عن البيانات النتائج دائمًا، فقد تقوم الشركة بإجراء تحليل إحصائي، والتوصّل إلى استنتاجات بناءً على بيانات قوية، وتنفيذ التغييرات، وعدم جني أي فوائد في المُقابل. من خلال النتائج غير الدقيقة أو تغييرات السوق أو أخطاء النماذج أو استخراج مجموعات من البيانات غير المُهمة، يُمكن للتنقيب عن البيانات أن يُوجِّه الشركة إلى اتِّخاذ قرارات غير مضمونة النتائج.
هناك أيضًا عُنصر تكلفة استخراج البيانات، إذ قد تتطلَّب أدوات التنقيب عن البيانات اشتراكات مُكلِفة، وقد يكون الحصول على بعض البيانات مُكلفًا كذلك.
قد يكون التنقيب في البيانات أكثر فاعليَّة عند استخدام مجموعات البيانات الضخمة. ومع ذلك، يتطلَّب الأمر سعة تخزينية كبيرة لتخزين مجموعات البيانات هذه والتي تتطلَّب كذلك قُدرة حسابيَّة كبيرة لتحليلها.
اقرأ أيضًا: الدليل الشامل لتفتح مشروع تجاري دون أي نقود!
أمثلة على التنقيب عن البيانات
يُمكِن استخدام التنقيب عن البيانات من أجل أهداف ربحيَّة قانونيَّة أو يُمكن استخدامه بشكل غير قانوني. هنا مثال على كليهما.
1- موقع eBay
يستخدم موقع eBay - أحد أكبر الأسواق عبر الإنترنت في العالم - التنقيب عن البيانات على نطاق واسع لتعزيز عملياته وتحسين تجربة المُستخدم. يجمع eBay أجزاء لا حصر لها من المعلومات كل يوم من البائعين والمُشترين، حيث تستخدم الشركة هذه البيانات لربط العلاقات بين المُنتجات وتقييم نطاقات الأسعار المطلوبة وتحليل أنماط الشراء السابقة وتشكيل فئات المُنتجات.
يقوم موقع eBay بعملية التنقيب عن البيانات على النحو التالي:
يستخدم موقع eBay التنقيب عن البيانات لتحليل سلوك المُستخدم، بما في ذلك عمليات الشراء السابقة والعناصر المعروضة وسجل البحث. تُستخدم هذه المعلومات لتقديم توصيات لمُنتجات مُعيَّنة تُلائم احتياجات المُستخدم، ممّا بدوره يُساهم في تعزيز تجربة المُستخدم وزيادة احتمالية الشراء.
يستخدم eBay أيضًا تقنيات التنقيب عن البيانات للكشف عن الأنشطة الاحتيالية ومنعها. من خلال تحليل الأنماط في سلوك المُستخدم وبيانات المُعاملات، يُمكن لـ eBay تحديد الانحرافات التي قد تشير إلى مُعاملات احتيالية، وبالتالي حماية كل من المُشترين والبائعين.
يعتمد eBay على تعدين البيانات في تحليل اتجاهات التسعير عبر ملايين العناصر. يُمكن استخدام هذه المعلومات لتوجيه البائعين في تحديد أسعار تنافسية مُناسبة للمُشترين.
يُتيح التنقيب عن البيانات لموقع eBay تقسيم عملائها استنادًا إلى عوامل مختلفة مثل سلوك الشراء والموقع الجغرافي والتفضيلات. يُمكن لهذا التقسيم إعلام الحملات التسويقية المُستهدفة وتحسين خدمة العملاء.
يقوم موقع eBay بتحليل سلوكيات المُستخدمين من التنقيب عن البيانات لتحليل آراء العملاء وتعليقاتهم. يمكن أن يوفر ذلك رؤى حول رضا العملاء وجودة المنتج، وإبلاغ البائعين بالتحسينات الضرورية إذا لزم الأمر.
اقرأ أيضًا: 10 إشارات أنك بحاجة للعمل لحسابك الخاص
2- فضيحة فيسبوك - كامبريدج أناليتيكا
من ناحيةٍ أخرى، يُمكن استخدام فضيحة Facebook-Cambridge Analytica كمثال للوجه الآخر لعلم تعدين البيانات. خلال عام 2010، جمعت شركة الاستشارات البريطانيَة Cambridge Analytica Ltd بيانات شخصية لملايين المُستخدمين لشبكة Facebook. تم تحليل هذه المعلومات لاحقًا لاستخدامها في الحملات الرئاسية لعام 2016 لتيد كروز ودونالد ترامب.
في ضوء هذا التنقيب غير الملائم عن البيانات وإساءة استخدام بيانات المُستخدم، تم الحُكم على فيسبوك - Meta حاليًا - بدفع 100 مليون دولار لاستخدام بيانات المُستهلكين بشكل غير قانوني.
اقرأ أيضًا: كيف تنقل مشروعك إلى السوق العالمي | تجربة Netflix
استعد لتحويل حياتك في التسويق والأعمال مع هذه الدورات الأونلاين! سجّل الآن في أفضل دورات التسويق والأعمال والتمويل المتاحة على فرصة تصفّح جميع الدورات الآن
في الخِتام، أصبح علم تعدين البيانات أداةً ذات أهميَة مُتزايدة يُمكن أن تساعد في اتخاذ القرار وتحسين العمليات التجارية. مع نمو البيانات الضخمة، أصبحت تقنيات استخراج البيانات أكثر أهميةً عن ذي قبل، مما يُوفِّر للشركات ميزة تنافسيَة في السوق. ومع ذلك، من المُهم إدراك أنَّ تعدين البيانات يتضمَّن اعتبارات أخلاقية حول الخصوصية والشفافية والتحيّز.
مع استمرار تطوّر ونمو مجال تعدين البيانات، سيكون من المهم تحقيق التوازن بين استخدام التنقيب عن البيانات لاكتساب رؤى وقيمة من البيانات، مع حماية حقوق الأفراد في الخصوصية والأمان.
شاركنا من خلال التعليقات رأيك حول ما إذا كان علم تعدين البيانات مُهمًّا بالفعل أم لا، ولا تتردَّد في استعراض بقية المقالات المتاحة على الموقع ولا تنسَ المُشاركة لتعُمّ الاستفادة.
اقرأ أيضًا: 5 خطوات للعثور على مشروع يروي شغفك ويحقق لك الربح
اقرأ أيضًا: 20 كتاب في إدارة الأعمال عليك قراءتها قبل بلوغ سن الـ 30
اقرأ أيضًا: تعرف على كل ما يتعلق بمصطلح ريادة الأعمال!
المصادر: investopedia، businessinsider، edq
