ملخص المحتوى
استعراض وشرح تطبيقات تنقيب البيانات في مختلف المجالات الحيوية في المجتمع.
المحتويات
يوجد العديد من تطبيقات تنقيب البيانات في المجالات الحيوية في المجتمع، ومنها:
- الطب والصيدلية والعلوم الطية والصيدلانية
- الهندسة الوراثية والمعلوماتية الحيوية
- الفيزياء والجيولوجيا وعلوم الفضاء والفلك والبيئة والمناخ
- الإدارة وإدارة الأعمال والاقتصاد والزراعة والصناعة والتجارة
- البنوك ومؤسسات الاستثمار وشركات التأمين والاتصالات
- التعليم والتدريب والتنمية البشرية
- الصحة العامة والتأمين الصحي والرياضة
- العلوم القانونية والأمنية والشرطية والدفاع المدني
- تطبيقات عامة بشكل تكاملي في المجالات الحيوية المختلفة في المجتمع
وفيما يلي وصفًا موجزًا لكل منها:
تطبيقات تنقيب البيانات في مجال الطب والصيدلية والعلوم الطبية والصيدلانية
تُعتبر تقنيات التحليل المتقدم وتنقيب البيانات من أهم الأدوات التي تُستخدم في المجالات الطبية والصيدلانية.
وتتركز تطبيقات تنقيب البيانات في هذا المجال في كل من:
- الاستكشاف والتقييم للأوضاع الصحية السائدة
- بحث أسباب الإصابة بالإمراض
- استكشاف السلوك المرضي في المجتمع
- المساهمة في وضع الخطط والسياسات الطبية والصحية المناسبة.
- العمل على الحد من انتشار الأمراض والأوبئة.
وأينما وُجدت قواعد البيانات الطبية والصحية فإنه يمكن استخدام تقنيات تحليل وتنقيب البيانات من أجل دراستها وتحليلها واستكشاف كل ما من شأنه المساهمة في تحسين الوضع الصحي بشكل عام في المجتمع وتطوير أداء المؤسسات الصحية والتقليل من مخاطر التعرض للأمراض.
كما تًستخدم تقنيات التنقيب في تطوير سياسات وإجراءات التوعية الصحية للفرد والأسرة.
وتساعد تقنيات التنقيب في استكشاف وتوصيف الأمراض الأكثر شيوعًا في مناطق محددة أو أزمنة معينة أو ظروف وأحوال بعينها.
وتهدف هذه التطبيقات بشكل عام إلى وضع الحلول المناسبة واتخاذ سبل الوقاية اللازمة للحد من انتشار الأمراض.
كما تساهم تقنيات التنقيب في إعداد البحوث المتخصصة في دراسة الأدوية والعلاجات الطبية.
كما تُستخدم في تطوير وتحديث ورفع كفاءة الأدوية وفاعليتها وصلاحيتها وقدرتها على العلاج.
تطبيقات تنقيب البيانات في مجال الهندسة الوراثية والمعلوماتية الحيوية
يعتمد علم الهندسة الوراثية والمعلوماتية الحيوية بشكل أساسي على تقنيات وخوارزميات تنقيب البيانات.
ويمكن القول بدون مبالغة أن بعض خوارزميات التنقيب تم تطويرها خصيصًا لأغراض بحوث المعلوماتية الحيوية بطريقة جعلت من علم التنقيب والمعلوماتية الحيوية مسارين من مسارات العلوم المتكاملة ويطور كل منهما الآخر بشكل تبادلي.
كما تُعتبر بيئة المعلوماتية الحيوية خصبة لتقنيات التنقيب نظرًا لما تحتويه من كم هائل من البيانات التي تكاد تكون لانهائية والمتمثلة في سلاسل الأحماض الأمينية والسلاسل الجينية التي تُعد بالمليارات، وقد شكلت أدوات التنقيب وسيلة فعّالة لدراسة وتحليل السلاسل الجينية بهدف استكشاف الأنماط وفك شيفرات الهندسة الوراثية للإنسان، ويساهم فك هذه الشيفرات في فهم طبيعة الأمراض واكتشاف عقاقير جديدة وفعّالة لعدد كبير منها وتطوير العقاقير الموجودة ورفع كفاءتها وفاعليتها. وبشكل عام تُساهم تقنيات تنقيب البيانات في رفع كفاءة البحث العلمي والدراسات الحيوية بكل أشكالها وتعزز من قدرة الباحثين على التحليل المتقدم والمعمق للمعلومات الحيوية بطرق جديدة وغير مسبوقة.
تطبيقات تنقيب البيانات في مجال الفيزياء والجيولوجيا وعلوم الفضاء والفلك والبيئة والمناخ
في ظل التطور التكنولوجي الكبير في هذا العصر أصبح بمقدور الباحثين والعلماء المتخصصين في بحوث الفضاء والفلك والطبيعة الحصول على المزيد من البيانات، سواء التطور الحادث في تقنيات التصوير الرقمي أو التلسكوبات والعدسات المستخدمة فيها وأدوات الرصد الأخرى. وقد ساهم هذا التطور في تراكم كم هائل من البيانات الجديدة التي لم يكن بالإمكان الحصول عليها سابقًا. وكل ذلك أدى إلى الحاجة إلى تقنيات جديدة تواكب هذه النقلة وتساهم في تحليل هذا الكم الجديد من البيانات، ما جعل من هذه المجالات أرضًا خصبة لكل من تطبيقات تنقيب البيانات وأدوات التنقيب في البيانات.
وقد باتت تقنيات التنقيب الوسيلة المثلى للاستفادة من التطورات التكنولوجية وتحويل الكم الهائل من البيانات الجديدة إلى معرفة تساهم في فهم الطبيعة وتعزز من قدرة الإنسان على مواجهة التغيرات والتقلبات الطبيعية والمناخية.
كما تساهم تقنيات التنقيب في استكشاف خفايا وأسرار الطبيعة والاستفادة من هذه المعرفة لصالح البشرية في كل مكان.
الإدارة وإدارة الأعمال والاقتصاد والصناعة والزراعة والتجارة
تعتمد الشركات والمؤسسات الاقتصادية والصناعية والاستثمارية على تقنيات وخوارزميات تنقيب البيانات وحلول ذكاء الأعمال في معظم أركان العمل، سواء من حيث الإدارة التنفيذية في الأقسام والإدارات المتخصصة أو من حيث الإدارة الاستراتيجية العليا فيها، حتى أنه يمكن القول بدون مبالغة بأن بعض نظم الإدارة الحديثة تم تطويرها وفقًا لما وفرته تقنيات تنقيب البيانات من معرفة جديدة وبطرق لم تكن متوفرة من قبل، وتُساعد تقنيات تنقيب البيانات في تطوير المشاريع والأعمال في الشركات والمؤسسات من منظور إداري وتنظيمي وبدقة عالية وتتشابه مع دقة وتنظيم تقنيات التنقيب.
وتهدف هذه التطبيقات بشكل عام إلى:
- تطوير الأداء
- زيادة الإنتاجية
- رفع معدلات الكفاءة
- تحسين جودة المنتجات والأعمال
- تطوير آلية العمل وخطوط الإنتاج
- تحسين خطط التسويق
- تطوير نظم دعم القرار
- وغيرها من الأهداف
كل ذلك نظرًا لما توفره من تعزيز قدرة متخذي القرار وواضعي السياسات والإستراتيجيات في الشركة أو المؤسسة. وذلك نظرًا لما توفره من معرفة مفيدة لصنّاع القرار بطرق جديدة تتطور يوميًا وتتنوع بتنوع مجالات الأعمال المختلفة.
تطبيقات تنقيب البيانات في البنوك ومؤسسات الاستثمار وشركات التأمين والاتصالات
إن تقنيات التحليل المتقدم و تنقيب البيانات هي العصب الرئيسي لمعظم المؤسسات المالية بشكل عام والبنوك وشركات الاستثمار والتأمين والاتصالات بشكل خاص، وذلك نظرًا لما توفره من قدرة على الاستكشاف والتنبؤ الذي يُعتبر من أهم الاحتياجات المعرفية لهذا النوع من المؤسسات المالية والمصرفية، سواء من أجل:
- تقدير وتحليل المخاطر واتخاذ ما يلزم لتجنبها
- استكشاف الفرص الاستثمارية واقتناصها قبل فوات الأوان
هذا بالإضافة لما توفره من قدرة معرفية تساهم في إدارة المؤسسات المالية بطرق حديثة تعتمد بشكل أساسي على المعرفة المُستكشفة والتي يتم التنبؤ بها من خلال دراسة وتحليل وتنقيب ما يتوفر من بيانات تاريخية في مجال العمل أو حتى في مجالات أخرى.
ففي شركات التأمين يتم الاعتماد بشكل أساسي على دراسة وتحليل بيانات حوادث المركبات من كل الأنواع ومن ثم الاستكشاف والتنبؤ بنسبة احتمال وقوع هذه الحوادث من أجل احتساب أقساط التأمين المناسبة لكل نوع، كما أنه يتم استخدام تقنيات التنقيب في نظم منح القروض في البنوك الذي يتأسس على وجود خوارزميات التصنيف والتنبؤ تقوم بفحص بيانات وسمات الشخص المتقدم للقرض وتقدير المخاطرة المترتبة على منحه إياه وفق ما يتوفر من بيانات تاريخية عن المقترضين السابقين الذين يتشابهون معه في السمات، كالعمر ومستوى الدخل وطبيعة العمل أو المهنة وغيرها، ومدى التزامهم في السداد.
وتعتبر مجالات عمل المؤسسات المالية والبنوك وشركات التأمين وحتى شركات الاتصالات من المجالات الحيوية المهمة لتقنيات تنقيب البيانات وبيئة خصبة لتطبيق العديد من تقنيات أو خوارزميات التنقيب الاستكشافية والتنبؤية التي تلزم مثل هذا النوع من المؤسسات أكثر من غيرها.
تطبيقات تنقيب البيانات في التعليم والتدريب والتنمية البشرية
يمكن استخدام تقنيات التحليل المتقدم وتنقيب البيانات من أجل تطوير منظومة التعليم والتعليم العالي ومنظومة البحث العلمي ومنظومة التدريب والتنمية البشرية بشكل عام في أي مجتمع، ويتم استخدام تقنيات التنقيب في إجراء البحوث المتخصصة التي تستهدف تطوير المناهج والتخصصات العلمية والتدريبية وربطها باحتياجات المجتمع باستخدام خوارزميات تنقيب تقوم بتحليل وتنقيب بيانات الطلاب ومحتوى المناهج الدراسية ونتائج الامتحانات بهدف استكشاف تفضيلات الطلاب وميولهم العلمية وقدراتهم الفكرية والعملية ومدى توافقها مع محتوى المناهج والمقررات الدراسية.
كما تفيد تقنيات التنقيب في دراسة وتحليل نتائج امتحانات قبول الطلاب في الجامعات والمعاهد في الكليات والأقسام المختلفة لاختيار التخصصات الأكاديمية التي تتناسب مع ميولهم وتفضيلاتهم وقدراتهم، وتُستخدم تقنيات وأدوات تنقيب البيانات في تحليل الاستبيانات أو نماذج جمع الآراء مثل نموذج تقييم دورة تدريبية أو استمارة تقييم المدرب في المراكز التدريبية بهدف تطوير وتجديد أساليب التدريب والمحتوى التدريبي ووضع خطط التسويق المناسبة.
وبشكل عام فإن تقنيات تحليل و تنقيب البيانات تخدم أهداف منظومة الإدارة التعليمية والتدريبية وتساهم في استكشاف سبل تطوير وتحديث آلية العمل وكيفية رفع مستوى أداء وكفاءة المدرسين والمدربين وسبل حل المشكلات التي تعيق مسيرة التنمية بشكل عام في المجتمع، والتي ترتبط بشكل مباشر أو غير مباشر بمنظومة التعليم.
تطبيقات تنقيب البيانات في مجال الصحة العامة والتأمين الصحي والرياضة
تُعتبر مجالات الصحة العامة والتأمين الصحي والرياضة من المجالات التي تعتمد على تقنيات وتطبيقات تنقيب البيانات بشكل كبير.
ويزداد استخدام تقنيات وتطبيقات تنقيب البيانات في هذه المجالات بشكل خاص، وذلك نظرًا للزيادة في عدد السكان وزيادة المشكلات الصحية في المجتمعات وتراكم الكم الهائل من البيانات، الأمر الذي أدى لحاجة ملحة لتحليلها وتنقيبها واستكشاف المعرفة التي يمكن أن تقدم حلولا للمشكلات الصحية وإنشاء نظام تأمين صحي ذكي يعتمد على تقنيات التنقيب التنبؤية من أجل وضع أفضل خطة لنظام تأمين صحي يستفيد منه كل أفراد المجتمع وبأقل التكاليف، وهو أمر يمكن تحقيقه بسهولة باستخدام تقنيات تنقيب البيانات في هذا العصر.
من جهة أخرى فإن استخدام التكنولوجيا في المجال الرياضي أدى إلى ظهور استخدامات جديدة لتقنيات التنقيب في هذا المجال والتي تهدف لدراسة وتحليل الأداء واستكشاف سلوك اللعب لدى اللاعبين والفرق الرياضية ومدى الإنسجام فيما بينهم كما تهدف لاستكشاف علاقات الارتباط بين حالات الفوز أو الخسارة وبين الأداء بطريقة معينة أو بمشاركة لاعبين معينين أو في ظروف معينة، وذلك بالاعتماد على البيانات التي أصبحت متوفرة في عصر التكنولوجيا والمتمثلة بالإحصاءات والبيانات المتنوعة التي لم يكن بالإمكان توفيرها في عقود سابقة، وهو ما أدى لمزيد من الاستخدامات لتقنيات التحليل الإحصائي وتنقيب البيانات في المجال الرياضي، حتى أننا نستطيع أن نقول بدون مبالغة بأن النجاح الرياضي في هذا العصر بات يعتمد على ما يتوفر من معرفة لدى المدربين يتم استخلاصها من تحليل وتنقيب البيانات ربما بشكل أكبر من اعتماده على ما يتوفر من قدرات لدى اللاعبين أنفسهم.
تطبيقات تنقيب البيانات في العلوم القانونية والأمنية والشرطية والدفاع المدني
من أهم التحديات الحديثة التي تواجه تقنيات و تطبيقات تنقيب البيانات في هذا العصر هي ما يتعلق بمسألة العلوم القانونية والأمنية والشرطية بشكل عام، بخاصة بعد تعاظم المخاطر الأمنية وتعدد أشكالها وأنواعها في ظل تطور تكنولوجي ذا حدين ساهم في ظهور أشكال جديدة للجريمة وتعدد مصادرها وأسبابها ودوافعها بشكل أدى إلى الحاجة لاستخدام تقنيات جديدة تساعد في درء المخاطر الأمنية. وتُستخدم تقنيات التنقيب في تحليل أسباب ارتكاب الجريمة أو أسباب الحوادث والحرائق. وكذلك تستخدم للوقوف على الأسباب الأكثر شيوعًا وعوامل انتشارها في مناطق محددة أو أزمنة معينة والتطور الذي يطرأ عليها.
كما تُستخدم تقنيات التنقيب في بناء خوارزميات أمنية متخصصة تهدف للاستكشاف والتنبؤ بوقوع الجرائم أو الحوادث المرورية والحرائق قبل وقوعها.
وتتلخص مهمة مثل هذه الخوارزميات في دراسة وتحليل سمات وخصائص من يُقبلون على ارتكاب جرائم من نوع معين أو يتسببون في حوادث الطرق ومن ثم استخدام النتائج في التنبؤ وتصنيف أشخاص آخرين وبحث مدى استعدادهم لارتكاب مثل هذه الجرائم أو التسبب بمثل تلك الحوادث، كما تساهم النتائج التي يتم الحصول عليها من تقنيات وخوارزميات التنقيب الأمنية في تطوير القوانين والتشريعات التي يتم تحديثها بما يتناسب مع نتائج تلك التحليلات واستقراء القواعد القانونية المناسبة للتطورات الحادثة في المجتمع، كأن يتم رفع سن الحصول على رخصة قيادة المركبات إلى سن (20) سنة مثلا عندما تستكشف إحدى الخوارزميات الأمنية أن احتمال أن يتسبب بحوادث المرور من هم دون سن العشرين سنة أكبر بكثير من احتمال أن يتسبب بها من تخطوا سن العشرين.
وتتنوع أساليب بناء الخوارزميات الأمنية بحسب طبيعة المخاطر الأمنية في المجتمع والاحتياجات الملحّة فيه.
تطبيقات تنقيب البيانات في مجال الذكاء الاصطناعي
كثيرًا ما يرتبط الذكاء الاصطناعى بشكل مباشر أو غير مباشر باستخدام الخوارزميات.
والعديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي قادرة على التعلم من البيانات التاريخية، ويمكنها تعزيز قدرتها من خلال تعلم الأساليب الجديدة والاستراتيجيات والقواعد التي عملت بشكل جيد في الماضي، أو حتى تعلم كتابة خوارزميات أخرى جديدة.
ومن أمثلة تلك الخوارزميات القادرة على التعلم خوارزمية شجرة القرار و خوارزمية الجار الاقرب.
وتقوم الخوارزميات بالتعلم من خلال النظر إلى البيانات غير المحدودة والمتوفرة من تجارب سابقة واستخلاص كل المعرفة الممكنة منها، وذلك من خلال النظر في كل فرضية ممكنة ومطابقتها مع البيانات، ولكن من الناحية العملية يكاد يكون من غير الممكن النظر في كل الاحتمالات حيث يزداد باطراد مقدار الوقت اللازم لحل المشكلة، لذا تتضمن الكثير من أبحاث الذكاء الاصطناعي معرفة كيفية تحديد وتجنب النظر في مجموعة واسعة من الاحتمالات التي من غير المرجح أن تكون مفيدة.
وفيما يلي أبرز تحديات مجالات أبحاث الذكاء الاصطناعي:
- الاستنتاج والتفكير المنطقي والقدرة على حل المشكلات
- تمثيل المعرفة أو (بالإنجليزية: Knowledge representation)
- التخطيط
- تعلم الآلة أو (بالإنجليزية: Machine Learning)
- معالجة اللغة الطبيعية
- الحركة والتنقل
- الإدراك
- الذكاء الاجتماعي أو (بالإنجليزية: Social Intelligence)
- الإبداع
- الذكاء العام الصناعي أو (بالإنجليزية: Artificial General Intelligence)
تطبيقات متنوعة بشكل تكاملي في المجالات الحيوية المختلفة في المجتمع
إن تطبيقات تنقيب البيانات في المجتمع والفوائد التي توفرها لا تقتصر فقط على تلك الفوائد التي يتم تحقيقها في مختلف المجالات الحيوية في المجتمع بشكل منفرد، بل إنها تمتد لتصل إلى حد إمكان تحقيق الفائدة الأهم والتي تنتج عن تحليل كميات هائلة من البيانات التي تخص عدة مجالات معًا بشكل تكاملي، فمثلا يمكن استخدام تقنيات التنقيب من أجل دراسة كل ما يختص بمسألة التعليم مثلا وبشكل تكاملي مع مجالات أخرى كالفنون والآداب والرياضة والصحة، وذلك من أجل بحث واستكشاف العلاقات البينية والارتباطات والتبعية ومدى التأثير والتأثر المتبادل بين كل من تلك المجالات. ويتم استثمار نتائج هذه الدراسة في التوصل إلى استنتاجات من شأنها أن تساعد صنًاع القرار في وضع السياسات والاستراتيجيات و/أو الخطط اللازمة للتنمية والتطوير في كل تلك المجالات بشكل تكاملي يعزز كل منها للآخر.
وبشكل عام يمكن الاستفادة من تطبيقات تنقيب البيانات في كل المجالات الحيوية في المجتمع وبشكل تكاملي، وصولا إلى مجتمع المعرفة الذي يتم بناءه على أسس علمية ذكية من أجل تحقيق التنمية الإستراتيجية المستدامة والتقدم والازدهار بأقل التكاليف من جهة، وضمان إيجاد الحلول السريعة والذكية لأية مشكلات أو أزمات قد تطرأ في المستقبل من جهة أخرى.
المصدر
- كتاب التحليل المتقدم وتنقيب البيانات، د. م. مصطفى عبيد، إصدار: دار الفكر العربي، القاهرة، الطبعة الأولى، 2017.
