การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร? – คู่มือฉบับสมบูรณ์

คำศัพท์ทั่วไปที่เราเคยได้ยินคือการทำเหมืองข้อมูล ทุกคนอาจมองว่าเป็นสิ่งแปลกใหม่หรือแปลกใหม่ อย่างไรก็ตาม แนวคิดของการทำเหมืองข้อมูลไม่ใช่สิ่งที่เพิ่งเกิดขึ้น แต่มีประวัติอยู่เบื้องหลัง พูดง่าย ๆ ว่าแนวคิดของการทำเหมืองข้อมูลมีมานานกว่าศตวรรษ อย่างไรก็ตาม ได้เข้ามาอยู่ในไฟแก็ซในช่วงทศวรรษที่ 1930 เท่านั้น การใช้งานครั้งแรกทำโดย Alan Turing เมื่อเขาใช้เครื่องสากลในการคำนวณที่ดำเนินการโดยคอมพิวเตอร์สมัยใหม่บางเครื่อง

ตั้งแต่วันนั้นเป็นต้นมา มีวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องในด้านการทำเหมืองข้อมูล และเรามาไกลมากแล้ว วันนี้ เราเห็นองค์กรต่างๆ ใช้ประโยชน์จากพลังของการทำเหมืองข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อทำให้กระบวนการทำงานเป็นอัตโนมัติในด้านการขาย การดำเนินงาน การตลาด และแผนกอื่นๆ

• คำจำกัดความของการขุดข้อมูล
• ประวัติการทำเหมืองข้อมูล
• การขุดข้อมูลทำงานอย่างไร
• วิธีการทำเหมืองข้อมูล
• ความสำคัญ
• ข้อดีและข้อเสียของการขุดข้อมูล
• กรณีการใช้งานและตัวอย่าง
• เทคนิค
• เครื่องมือ
• อนาคตของการทำเหมืองข้อมูล

การขุดข้อมูลคืออะไร?

มันไม่ใช่อะไรนอกจากกระบวนการของการวิเคราะห์ควอนตัมของข้อมูลจำนวนมาก และด้วยเหตุนี้จึงนำเอาข้อมูลอัจฉริยะจากควอนตัมของข้อมูลนั้นออกมา เพื่อช่วยให้องค์กรแก้ปัญหาความท้าทายทางธุรกิจ จัดการ และลดความเสี่ยง และด้วยเหตุนี้จึงคว้าโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ชื่อนี้ได้มาจากการเปรียบเทียบการค้นหาอัญมณีจากภูเขาแร่ ขั้นตอนการทำเหมืองและการทำเหมืองข้อมูลเกี่ยวข้องกับการสอดแนมสิ่งที่มีค่าโดยการกลั่นกรองข้อมูลจำนวนมาก

กระบวนการนี้ใช้ในหลายแง่มุมของธุรกิจ เช่น การขาย การตลาด การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การวิจัย การฝึกอบรม และการพัฒนา หากใช้อย่างมีประสิทธิภาพ ก็สามารถทำสิ่งมหัศจรรย์ได้เพราะช่วยในการรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับลูกค้า ดังนั้นจึงสร้างกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานดีขึ้นและรายได้ดีขึ้น

ประวัติการทำเหมืองข้อมูล

หากดูจากประวัติศาสตร์ บทความแรกที่ตีพิมพ์คำว่า “การทำเหมืองข้อมูล” เป็นบทความของสุภาพบุรุษชื่อ Michael C. Lovell ในปี 1983 ในขณะนั้น โลเวลล์และนักเศรษฐศาสตร์ที่มีชื่อเสียงคนอื่นๆ เชื่อว่าวิธีนี้อาจนำไปสู่ความผิดพลาดได้ ข้อสรุป

อย่างไรก็ตาม ในยุค 90 แนวคิดในการดึงค่าจากข้อมูลและรูปแบบการขึ้นรูปได้รับความนิยม ในปี พ.ศ. 2539 Teradata, NCR และบริษัทอีกกลุ่มหนึ่งได้ดำเนินโครงการที่นำไปสู่การกำหนดมาตรฐานของเทคโนโลยีการทำเหมืองข้อมูล งานนี้ประกอบด้วยกระบวนการ CRISP-DM ซึ่งย่อมาจาก Cross Industry Standard Process for Data Mining กระบวนการทั้งหมดถูกแบ่งออกเป็นหกขั้นตอนเช่น:

1. ความเข้าใจทางธุรกิจ
2. ความเข้าใจข้อมูล
3. การเตรียมข้อมูล
4. การสร้างแบบจำลอง
5. การประเมิน
6. การปรับใช้

ในช่วงต้นปี 2000 ธุรกิจต่างๆ สามารถเห็นคุณค่าของการทำเหมืองข้อมูลได้ และกระบวนการนี้ก็เริ่มต้นขึ้นแบบทวีคูณ ทำให้อุตสาหกรรมนี้มีกำไรสูง

การขุดข้อมูลทำงานอย่างไร

พื้นฐานของกระบวนการขุดข้อมูลคือการถามคำถามทางธุรกิจ ค้นหาข้อมูลที่จะช่วยในการตอบคำถามนั้น และสุดท้ายเตรียมชุดข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ ต้องสังเกตว่าความสำเร็จในระยะต่อไปจะขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของงานที่ทำในขั้นตอนก่อนหน้านี้โดยสิ้นเชิง หากคุณภาพของข้อมูลถูกบุกรุก อาจส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่ดี ดังนั้นผู้ที่อยู่ในเหมืองข้อมูลทุกคนจะต้องพิจารณาคุณภาพของข้อมูลเป็นอันดับแรก

การขุดข้อมูลใน 5 ขั้นตอน

โดยปกติ ผู้เชี่ยวชาญจะปฏิบัติตามวิธีการที่มีโครงสร้างด้วยกระบวนการที่ทำซ้ำได้ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ต้องการ เรามาดู 5 ขั้นตอนเหล่านี้กัน

ขั้นตอนที่ 1: ความเข้าใจทางธุรกิจ

ในที่นี้ คุณต้องกำหนดวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของโครงการโดยการแมปกับสถานการณ์ทางธุรกิจในปัจจุบัน นอกจากนั้น คุณต้องกำหนดพารามิเตอร์ของโครงการด้วย

ขั้นตอนที่ 2: การทำความเข้าใจข้อมูล

เมื่อคำชี้แจงปัญหาถูกกำหนดไว้ในขั้นตอนที่ 1 แล้ว การระบุชุดข้อมูลที่ถูกต้องซึ่งจะช่วยในการจัดการกับคำชี้แจงปัญหาเป็นสิ่งสำคัญ คุณอาจต้องรับข้อมูลเหล่านี้จากหลายแหล่ง

ขั้นตอนที่ 3: การเตรียมข้อมูล

เมื่อระบุแหล่งข้อมูลและรวบรวมข้อมูลแล้ว ให้เตรียมข้อมูลในรูปแบบที่ต้องการตามวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ หากมีปัญหาใดๆ เช่น ความซ้ำซ้อนของข้อมูลหรือจุดข้อมูลขาดหายไป จำเป็นต้องแก้ไขทันที

ขั้นตอนที่ 4: การสร้างแบบจำลองของข้อมูล

เมื่อเตรียมข้อมูลแล้ว คุณสามารถเริ่มใช้อัลกอริธึมต่างๆ กับข้อมูลนั้นเพื่อศึกษารูปแบบต่างๆ ได้

ขั้นตอนที่ 5: การประเมิน

เมื่อการสร้างแบบจำลองข้อมูลเสร็จสิ้น คุณสามารถเริ่มประเมินว่าผลลัพธ์เหล่านี้ (เป็นผลจากการฝึกหัดการสร้างแบบจำลอง) สามารถบรรลุผลได้หรือไม่ กระบวนการนี้ดำเนินการในลักษณะวนซ้ำพร้อมกับขั้นตอนการสร้างแบบจำลองข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าอัลกอริธึมที่ดีที่สุดจะให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

เมื่อเสร็จสิ้นขั้นตอนทั้งหมดแล้ว จะมีการนำเสนอขั้นสุดท้ายต่อผู้มีอำนาจตัดสินใจเพื่อแสดงผลลัพธ์ของโครงการ

เหตุใดการทำเหมืองข้อมูลจึงมีความสำคัญ

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการที่มืออาชีพต่างๆ ตามมาอย่างขยันขันแข็ง สิ่งสำคัญคือต้องทราบถึงความสำคัญของการทำเหมืองข้อมูล

เป็นที่ชัดเจนว่าเป็นกระบวนการในการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากและรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลนั้น ดังนั้นจึงมีความต้องการผู้ให้บริการข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างมาก จึงเป็นการสร้างความต้องการสำหรับมืออาชีพ เช่น นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เนื่องจากกระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึก จึงช่วยให้องค์กรตัดสินใจและกำหนดกลยุทธ์เพื่อการเติบโตได้ ช่วยให้องค์กรสามารถเรียกใช้แคมเปญการตลาดเฉพาะและช่วยในการคาดการณ์ได้ นอกจากนี้ยังช่วยในการรับข้อมูลเชิงลึกเฉพาะเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะดำเนินการโครงการขุดข้อมูลเหล่านี้

ข้อดีของการทำเหมืองข้อมูล

หากเราดูธุรกิจในปัจจุบัน พวกเขาเต็มไปด้วยข้อมูลปริมาณมากจากแหล่งข้อมูลมากมาย ไม่มีทางเลือกอื่นสำหรับองค์กรที่จะขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในสถานการณ์ทางธุรกิจในปัจจุบัน ความสำเร็จของธุรกิจมีความสำคัญต่อวิธีการดึงข้อมูลจากข้อมูลและใช้ข้อมูลนั้นเพื่อประโยชน์ของตนเอง

พูดง่ายๆ ก็คือ การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้องค์กรมีโอกาสปรับอนาคตให้เหมาะสมโดยการวิเคราะห์ปัจจุบันและอดีต ช่วยในการคาดการณ์ สิ่งที่อาจเกิดขึ้นต่อไป

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถรับการคาดการณ์ผ่านการขุดข้อมูล ซึ่งลูกค้าอาจเป็นลูกค้าที่ทำกำไรได้ โดยดูจากโปรไฟล์ในอดีตของลูกค้ารายอื่น ด้วยวิธีนี้ ในฐานะองค์กร คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่ข้อเสนอและข้อตกลงเฉพาะสำหรับลูกค้าที่มีแนวโน้มจะเพิ่ม ROI ของคุณ

นอกจากนี้ คุณยังสามารถใช้การทำเหมืองข้อมูลสำหรับ

• การเพิ่มรายได้ให้กับองค์กรของคุณ
• รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกลุ่มลูกค้าและความชอบของพวกเขา
• การหาลูกค้าใหม่
• สร้างโอกาสในการขายต่อเนื่องและการขายเพิ่ม
• ปรับปรุงความภักดีของลูกค้าและการรักษาลูกค้า
• ติดตามผลการดำเนินงาน

การนำเทคนิคไปใช้ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลอัจฉริยะที่ได้รับจากข้อมูลเหล่านี้ ด้วยเทคโนโลยีการประมวลผลข้อมูลที่ทันสมัย ​​เช่น ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง องค์กรต่างๆ สามารถเปลี่ยนข้อมูลปริมาณมากได้ในเวลาไม่กี่นาที

ความท้าทายในการขุดข้อมูล

นอกจากนวัตกรรมและวิวัฒนาการแล้ว ยังมีความท้าทายหลายอย่างที่วิธีการนี้และอุตสาหกรรมนี้เผชิญอยู่ ความท้าทายเหล่านี้บางส่วนมีดังนี้:

• หน้าจอผู้ใช้

  ผลลัพธ์ของการขุดข้อมูลจะมีประโยชน์หากผู้ใช้อ่านและเข้าใจได้ เนื่องจากวิธีนี้เกี่ยวข้องกับการทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก จึงมีความท้าทายในการนำเสนอข้อมูลด้วยภาพ นี่คือสิ่งที่อุตสาหกรรมและผู้เล่นต้องดำเนินการ

• ความปลอดภัยและความท้าทายทางสังคม

  สำหรับทุกองค์กรในการตัดสินใจ พวกเขาต้องการข้อมูลที่แชร์โดยผู้ให้บริการ การแบ่งปันถือเป็นจุดสำคัญของความปลอดภัยของข้อมูล ประกอบด้วยข้อมูลของบุคคล โปรไฟล์ของลูกค้า และข้อมูลที่เป็นความลับมากมาย การตกไปอยู่ในมือที่ไม่ถูกต้องอาจเป็นหายนะได้

• ความท้าทายในกระบวนการ

  มีความท้าทายเกิดขึ้นจากวิธีการทำเหมืองที่แท้จริง กระบวนการที่น่าสงสัยมาพร้อมกับความท้าทายเช่น:

  1. ความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูลที่หลากหลาย
  2. การจัดการและควบคุมสัญญาณรบกวนในชุดข้อมูล
  3. ความเก่งกาจของกระบวนการขุดโดยรวม

  ความท้าทายใหม่ ๆ จะเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องและเมื่ออุตสาหกรรมมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

กรณีการใช้งานและตัวอย่างการทำเหมืองข้อมูล

ทั่วโลก มีหลายองค์กรที่ต้องบรรลุผลลัพธ์ที่น่าประหลาดใจด้วยการใช้เครื่องมือและเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล ให้เราดูกรณีการใช้งานและตัวอย่างบางส่วน

• Groupon

  ความท้าทายหลักของบริษัทคือการประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาลที่มีอยู่แล้วสำหรับบริการซื้อของ การทำเหมืองข้อมูลทำให้สามารถจัดกิจกรรมการตลาดให้สอดคล้องกับความคาดหวังของลูกค้าได้

• โดมิโน

  กล่าวว่าเป็นหนึ่งในบริษัทพิซซ่าที่ใหญ่ที่สุดในโลก โดยรวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมากที่มาจากแหล่งที่มาต่างๆ เช่น ร้านค้าปลีก ระบบ ณ จุดขาย ช่องทางโซเชียลมีเดีย และแหล่งข้อมูลอื่นๆ อีกมากมาย ด้วยการทำเหมืองข้อมูล พวกเขาสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกมากมายเกี่ยวกับลูกค้าของพวกเขา และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ส่งผลให้ประสิทธิภาพทางธุรกิจดีขึ้น

  นี่เป็นตัวอย่างบางส่วนสำหรับการอ้างอิงของคุณ หากเราพยายามเจาะลึกลงไป จะพบว่ามีกรณีการใช้งานจำนวนมากที่การทำเหมืองข้อมูลทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในธุรกิจต่างๆ

เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล

ได้มีการตั้งข้อสังเกตว่า ในโครงการเหมืองข้อมูลล่าสุดบางโครงการ มีเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลจำนวนมากที่ใช้เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น เทคนิคเหล่านี้บางส่วนมีดังนี้

• การจำแนกประเภท
• การจัดกลุ่ม
• การถดถอย
• ด้านนอก
• รูปแบบต่อเนื่อง
• การทำนาย
• กฎสมาคม

เครื่องมือขุดข้อมูล

สิ่งหนึ่งที่ชัดเจนคือ เป็นวิธีการที่ทรงพลังที่สามารถเปลี่ยนองค์กรได้อย่างแท้จริง อย่างไรก็ตาม สิ่งกีดขวางบนถนนที่เป็นไปได้ในการเลือกแพลตฟอร์มนั้นอาจเป็นการค้นหาแพลตฟอร์มที่ตรงตามความคาดหวังของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด มีตัวเลือกมากมายตั้งแต่แพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สไปจนถึงโซลูชันที่เป็นกรรมสิทธิ์มากขึ้น

องค์กรที่ได้รับประโยชน์สูงสุดจากการขุดข้อมูลจะเลือกแพลตฟอร์มที่จะมีพารามิเตอร์ดังต่อไปนี้:

1. แพลตฟอร์มดังกล่าวได้รวมแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับอุตสาหกรรมที่องค์กรอยู่ด้วย
2. สามารถจัดการวงจรชีวิตที่สมบูรณ์ของการขุดข้อมูล – ตั้งแต่การสำรวจจนถึงการผลิต
3. สามารถทำงานร่วมกับแอปพลิเคชันระดับองค์กรอื่นๆ ซึ่งรวมถึงระบบ BI, แอปพลิเคชัน ERP, ระบบ CRM และระบบการเงินอื่นๆ
4. ตรงตามข้อกำหนดของแผนกไอที นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และแม้แต่นักวิเคราะห์ นอกจากนี้ยังนำเสนอรายงานและองค์ประกอบแดชบอร์ดที่ครอบคลุมเพื่อให้เห็นภาพได้ดีขึ้น

เครื่องมือขุดข้อมูลจำนวนมากมาพร้อมกับสถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้ พร้อมฐานข้อมูลที่เกี่ยวข้องและ API แบบเปิด ซึ่งช่วยให้องค์กรได้เปรียบในการแข่งขัน

อนาคตของการทำเหมืองข้อมูล

ทั้งหมดที่เราสามารถพูดได้ก็คือปริมาณข้อมูลจะเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ ทำให้อนาคตของการทำเหมืองข้อมูลสว่างไสวราวกับดวงดาวที่ส่องแสง ในขณะที่เราได้เห็นวิวัฒนาการของเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล เราก็จะได้เห็นการปรับปรุงในเทคโนโลยีที่จะดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล เพื่อยกตัวอย่าง IoT และเทคโนโลยีที่สวมใส่ได้ได้เปลี่ยนมนุษย์ให้เป็นเครื่องแยกข้อมูล และนี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้น

ความคิดสุดท้าย

จุดสำคัญที่ควรสังเกตที่นี่คือต้องใช้เวลาพอสมควรในการรับชุดข้อมูลที่ถูกต้อง อย่างไรก็ตาม ต้องใช้เวลามากขึ้นในการได้มาซึ่งข้อมูลที่มีความหมายจากชุดข้อมูล

อุตสาหกรรมเองกำลังเติบโตอย่างมากและเป็นภาคที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี ทุกวันนี้ ทุกองค์กรต้องการข้อมูลคุณภาพดีเพื่อนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ

มีผู้ให้บริการหลายรายที่ทุ่มเททำงาน