تتمنى معظم الشركات أن يتمكنوا من الاستفادة بشكل أفضل من البيانات لاتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة – ولكن قول ذلك أسهل بكثير من فعله.
البيانات الضخمة هي منجم ذهب حقيقي فيما تقدمه ، لكن إدارتها وتحليلها واستخلاص رؤى منها تمثل أيضًا الكثير من التحديات. وعندما تبدأ في التعرف على إدارة البيانات ، تصادف كل هذه المصطلحات الفنية والتعريفات المعقدة التي يبدو أنها تجعل الأمر أكثر تعقيدًا.
إحدى الطرق التي تحاول بها المؤسسات تحقيق أقصى استفادة من البيانات المتاحة لها هي التنقيب عن البيانات. يمكن أن تكون هذه التقنية ذات قيمة كبيرة لتبسيط العمليات ، وبناء توقعات أعمال دقيقة ، وزيادة عائد الاستثمار والتسويق والمبيعات ، وتوفير رؤى قيمة للعملاء ، وأكثر من ذلك بكثير.
لنتحدث عن ماهية التنقيب عن البيانات ، وبعض التعريفات الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار ، والتحديات المشتركة ، وكيف يمكن لشركتك تسخير إمكاناتها بأمان وأخلاق.
ما هو التحليل عن البيانات؟
التنقيب عن البيانات هو عملية تحليل كميات كبيرة من البيانات للعثور على الاتجاهات والأنماط. يسمح لك بتحويل البيانات الأولية غير المهيكلة إلى معلومات مفهومة حول مختلف مجالات العمل والسوق.
يمكن أن يقدم هذا التحليل رؤى مهمة تساعد في حل المشكلات وتحديدها قبل حدوثها مرة أخرى ، وتقليل المخاطر والتكاليف ، وتحديد فرص السوق ، وتحسين تجربة العملاء ، والتنبؤ بسلوكيات العملاء وتفضيلاتهم.
فوائد التحليل في البيانات
عند القيام بعمل جيد ، يمكن أن يحقق استخراج البيانات ميزة كبيرة من خلال توفير ذكاء الأعمال الذي لن تتمكن من الوصول إليه بطريقة أخرى ، وإعطاء رؤى بطريقة أكثر صلة وفي الوقت المناسب. تتضمن بعض مزايا التنقيب عن البيانات ما يلي:
- اعثر بسهولة على أهم البيانات. تحتوي البيانات الضخمة على بعض المعلومات المفيدة حقًا ، ولكن هناك أيضًا الكثير الذي لا تحتاجه والذي قد يعيق التحليلات بدلاً من المساعدة. يسمح لك التنقيب عن البيانات بإخبار المعلومات القيمة عن بعضها تلقائيًا وتفسيرها إلى تقارير قابلة للتنفيذ.
- فهم أفضل لعملائك ورحلتهم. يمكن أن يساعدك استخراج البيانات في جمع بيانات العملاء من مصادر متعددة وترتيبها لتشكيل ملفات تعريف إعلامية وشاملة. يمكن أن يمنحك هذا معرفة قيمة حول اتجاهات العملاء وتفضيلاتهم وسلوكياتهم وأوجه التشابه والاختلاف. هذا هو نوع المعلومات التي تساعدك على تقديم تجربة أفضل للعملاء بشكل عام وتحسين الاتصال عبر جميع نقاط الاتصال.
- اتخاذ قرارات أسرع وآلي. بدلاً من الحاجة إلى شخص ما لمراجعة كل شيء واتخاذ قرار بشأن مسار العمل ، يمكنك أتمتة قرارات معينة. على سبيل المثال ، يمكن للبنوك استخدام البرامج لتحديد اتجاهات البيانات التي تشبه السلوك الاحتيالي وحظر الحسابات تلقائيًا في غضون ثوانٍ ، أو إخطار الفرد المسؤول ، أو طلب تحقق إضافي من المستخدمين.
- حملات تسويقية أكثر فعالية وتفصيلاً. من خلال المعرفة التي تحصل عليها من التنقيب عن البيانات ، يمكن لفرق التسويق إنشاء حملات أكثر تخصيصًا وتخصيص محتوى وتوصيات المنتج بناءً على التفضيلات والسلوكيات المعروفة ، وتوقع الاتجاهات في كيفية شراء المستهلكين أو التنقل في موقع الويب الخاص بك ، ومعرفة ما الذي يمنعهم من الشراء أو ماذا يقودهم إلى التغيير وإنشاء شرائح تسويق دقيقة وتقديم عروض ترويجية مخصصة – وهذه هي البداية فقط. وغني عن القول أن هذه الحملات التسويقية القائمة على البيانات تحقق عائد استثمار أعلى بشكل ملحوظ.
التحليل في البيانات مقابل جمع البيانات
التنقيب في البيانات له فوائده ، ولكن يمكن أن يبدو كثيرًا لمعالجته للمبتدئين في هذا الموضوع. تتمثل إحدى نقاط الالتباس الشائعة في الاختلافات بين التنقيب عن البيانات وجمع البيانات.
يمكن أن يكون استخراج البيانات وجمع البيانات عمليتين مكملتين إذا تم القيام بهما بشكل صحيح. بينما يشير التعدين إلى تحليل مجموعات كبيرة من البيانات من أجل اشتقاق الاتجاهات ، فإن تجميع البيانات هو عملية استخراج البيانات من المصادر عبر الإنترنت لبناء التحليلات بعد ذلك. لذلك ، بينما يركز التعدين أكثر على تحليل البيانات ، يركز الحصاد على التجميع.
يتضمن تجميع البيانات الزحف إلى موقع ويب لاستخراج بياناته ، والتي يتم تنظيمها بعد ذلك في معلومات واضحة. وعلى الرغم من أنه من الممكن القيام بذلك بأمان وبشكل أخلاقي ، إلا أن هناك الكثير من الجهات الخبيثة التي تستخدم طرق تجميع البيانات لجمع المعلومات عبر الإنترنت – مثل عناوين البريد الإلكتروني أو قوائم جهات الاتصال أو الصور أو مقاطع الفيديو أو النصوص أو الرموز – دون موافقة المستخدمين أو المعرفه.
من الأمثلة الشهيرة على جمع البيانات التي ربما سمعت عنها فضيحة Cambridge Analytica و Facebook. كما ذكرت صحيفة نيويورك تايمز ، بدأت شركة الاستشارات السياسية البريطانية في جمع بيانات ملايين مستخدمي فيسبوك في عام 2014 من أجل بناء ملفات تعريف نفسية للناخبين ومحاولة بيعهم للحملات السياسية.
على الرغم من أن فضيحة Cambridge Analytica كانت واسعة النطاق وكان لها تداعيات هائلة ، إلا أنه يمكن إجراء ممارسات جمع البيانات غير الأخلاقية من قبل أي نوع من الشركات ، بغض النظر عن الحجم.
على سبيل المثال ، لنفترض أن شركة وسائط صغيرة ناشئة تأمل في إنشاء توصيات محتوى أكثر تخصيصًا لجمهورها ، والتي تتكون أساسًا من نساء تتراوح أعمارهن بين 18 و 24 عامًا. لذلك ، من أجل الحصول على المزيد من البيانات لإنشاء هذه الحملات ، قررت هذه الشركة الزحف إلى مواقع الويب المماثلة التي غالبًا ما يزورها نفس الجمهور المستهدف ومعرفة نوع المحتوى الذي يستهلكونه هناك ، وبالتالي تبني توصيات محتوى مخصصة من ذلك. ومع ذلك ، تم الحصول على هذه البيانات دون موافقة المستخدمين ، مما يشكل بالفعل سوء تصرف في جمع البيانات.
مثال آخر هو عندما تسعى شركة ما إلى توسيع نطاق وصول نشراتها الإخبارية عبر البريد الإلكتروني ، ولكن ليس لديها عدد كبير من المشتركين حتى الآن. لذلك قررت هذه الشركة شراء قائمة جهات اتصال من مزود تابع لجهة خارجية للوصول إلى المزيد من الأشخاص – ومع ذلك ، يُحظر شراء قوائم جهات الاتصال وبيعها بموجب العديد من قوانين حماية البيانات ، بالإضافة إلى إرسال رسائل بريد إلكتروني غير مرغوب فيها عندما لا يقدم المستخدمون صراحة بياناتهم الشخصية البيانات.
تجنب مشاكل التحليل في البيانات
السيناريوهات الموضحة أعلاه هي أمثلة مثالية لما لا يجب فعله عند نشر استخراج البيانات وحصادها. في حالة Facebook-Cambridge Analytica ، على سبيل المثال ، تم استخراج البيانات دون موافقة المستخدمين أو علمهم ، وفشل Facebook في حماية بيانات المستخدم ضد الجهات الخارجية ، ثم تم استخدام البيانات لأغراض لم يوافق عليها المستخدمون صراحة – أو حتى يعرف بالضرورة عن.
لهذا السبب من الأهمية بمكان أن تكون على دراية بالمزالق المحتملة في استخراج البيانات وجمع البيانات والتأكد من تنفيذ هذه الممارسات بشكل أخلاقي وشفاف.
ضمان حماية البيانات والخصوصية أمر أساسي
مثل أي عملية تتعامل مع البيانات الحساسة – بما في ذلك البيانات الشخصية – يجب أن يكون اهتمامك الأول هو التأكد من أن جميع البيانات التي تجمعها وتستخدمها قد تم تقديمها بموافقة صريحة وامتثالاً كاملاً لأي قوانين خصوصية سارية. يتضمن ذلك أيضًا التأكد من أن البيانات آمنة في جميع مراحل العملية ، بما في ذلك التجميع والتخزين والتحليل وصولاً إلى حذف البيانات.
تحتاج المؤسسات أيضًا إلى تنفيذ قواعد داخلية لتحديد ما يمكن استخدام البيانات من أجله وكيف يمكن تحليلها وتنفيذها – والتأكد من أن الرؤى المأخوذة من التنقيب عن البيانات نفسها لا تنتهك سياسات الخصوصية. كقاعدة عامة ، يجب أن تكون الشفافية والصدق والأخلاق في التعامل مع البيانات على رأس أولوياتك.
قد ترغب بعض الشركات في تعيين موظفين متخصصين في علم البيانات وأمنها للإشراف على جميع إجراءات إدارة البيانات وتحليلها ، والتي يمكن أن تكون مساعدة كبيرة لضمان حماية البيانات وخصوصية المستخدم طوال العملية بأكملها. يمكنهم أيضًا نشر أدوات متخصصة لتحقيق أفضل النتائج.
ومع ذلك ، يمكن أن ينتهي الأمر بكل هذه المعرفة والأدوات الخاصة إلى أن تصبح باهظة الثمن ، مما قد يجعل التنقيب عن البيانات باهظ التكلفة للشركات الأصغر أو الأكثر مراعاة للميزانية. قد تتسع هذه التكلفة أيضًا مع نمو شركتك وزيادة تعقيد بياناتك.
تكامل بياناتك قبل التعدين
غالبًا ما يتم تجاهل الخطوة عند تنفيذ عمليات البيانات – بما في ذلك التنقيب عن البيانات – وهي تكامل البيانات. باختصار ، يعني تكامل البيانات دمج البيانات من عدة مصادر متباينة في قاعدة بيانات موحدة للحصول على عرض أكثر اتساقًا للبيانات.
يمكن أن يؤدي دمج بياناتك إلى جعل استخراج البيانات أكثر فعالية ودقة. نظرًا لأن بياناتك ستكون موحدة ومُثرية ومحدثة بعد التكامل ، فسيكون من الأسهل والأسرع تحديد الاتجاهات والأنماط ، مما يسمح باتخاذ قرارات أكثر مرونة بناءً على النتائج الحالية والدقيقة.
إذا كنت تستخدم حل مزامنة مثل PieSync لدمج بياناتك ، فسيتم أيضًا تحديث قواعد بيانات العملاء في الوقت الفعلي ، لذا فإن أي تحليل تجمعه من هذه البيانات سيعتمد على رؤى في الوقت الفعلي وتمكنك من إنشاء ملفات تعريف أكثر دقة وتجميع موثوق بها التقارير.
يمكن لـ PieSync أيضًا مزامنة تفضيلات اتصالات العملاء بين تطبيقاتك ، مما يسهل عليك تصور عمليات الاشتراك وإلغاء الاشتراك للعملاء في جميع التطبيقات للامتثال لقوانين حماية البيانات والخصوصية.
من خلال ذلك ، لا يمكنك فقط جمع رؤى دقيقة وموثوقة وذات صلة من بياناتك ، ولكن يمكنك القيام بذلك بأمان وشرعية – مع وضع خصوصية المستخدمين وحمايتهم في المقدمة والمركز.