في ظل وجود الاقتصاد المعرفي والمنافسة الشديدة تكافح المؤسسات لتعظيم أرباحها وخلق قيمة للمساهمين عبر إنشاء قاعدة معرفية تستخدمها كأداة استراتيجية بكفاءة وفعالية ولاكتساب ميزة تنافسية. وفي عصر الاقتصاد الرقمي زادت القدرة على إنشاء البيانات والتقاطها وتخزينها على شكل بيانات مكانية، وقواعد بيانات الوسائط المتعددة، وبيانات السلاسل الزمنية، والبيانات النصية، وقاعدة بيانات الويب. ويعرف تنقيب البيانات على أنه عملية تحليل البيانات الكبيرة لإيجاد علاقة منطقية يتم تلخيصها بطريقة جديدة، واستخراج أنماط معرفة مثيرة للاه?مام وغير بديهية وضمنية وغير معروفة سابقًا، ومفيدة من كميات البيانات الهائلة. ويعد التنقيب أو تعدين البيانات كما يسميه البعض بأنه مجموعة الأنشطة والأدوات المستخدمة للعثور على أنماط جديدة أو مخفية أو غير متوقعة في البيانات أو أنماط غير عادية، حيث يوفر التنقيب في البيانات إجابات لأسئلة لم يفكر صانعو القرار في طرحها سابقاً وهذا ما شجع على تبني تقنيات التنقيب في البيانات..

 

ولتوضيح الصورة، فقد شهدت الصناعة المصرفية في جميع أنحاء العالم تغيراً كبيراً في طريقة إدارة الأعمال. حيث بدأت تدرك البنوك الحاجة الماسة لتفعيل استخدام تقنيات التنقيب عن البيانات التي يمكن أن تساعدهم على المنافسة في السوق مثل تصنيف العملاء وربحيتهم، وتسجيل الائتمان والموافقة عليه، والتنبؤ بالتخلف عن السداد، والتسويق، واكتشاف المعاملات الاحتيالية وغيرها من العمليات. ومن المفترض أن يتم إخفاء المعلومات القيمة في الملف المالي للعملاء داخل قواعد البيانات التشغيلية الضخمة، حيث يمكن استخدام هذه المعلومات لتحسين أد?ء البنك. قد تكون البيانات واحدة من أكثر الموارد قيمة للبنوك، فيما إذا أحسنت استغلال القيمة المخفية للبيانات الأولية، حيث يسمح التنقيب باستخراج المعرفة من البيانات غير المحدثة، والتنبؤ بالنتائج المستقبلية وهذا ما يساعد على تحسين قرارات العمل ورضا العملاء.

 

إن المصطلح المرادف لتنقيب البيانات يسمى بالذكاء التحليلي، تلك النتائج التي تساعد المؤسسات على فهم أعمالها بشكل أفضل. إن تبني الاتجاهات الحديثة عملت على زيادة الاهتمام باستخراج البيانات بسبب انخفاض تكلفة التخزين وزيادة سهولة جمع البيانات. وهناك العديد من تقنيات وخوارزميات استخراج البيانات التي تم تطويرها واستخدامها في التنقيب مثل الارتباط والتصنيف والتكتل والتنبؤ والأنماط المتسلسلة والانحدار والشبكات العصبية. فمثلاً تستخدم طريقة التصنيف، التقنيات الرياضية مثل أشجار القرار والبرمجة الخطية والإحصاءات. وتعتبر ?طبيقات الكشف عن الاحتيال ومخاطر الائتمان مناسبة بشكل خاص لهذا النوع من التحليل. ويتم استخدام تقنية الارتباط في تحليل سلة السوق لتحديد المنتجات التي يشتريها العملاء بشكل متكرر، ويمكن أن يكون لدى الشركات حملة تسويقية مقابلة لبيع المزيد من المنتجات في سبيل تحقيق المزيد من الأرباح. برأيي، إن تنقيب البيانات ضروري في جميع مراحل ادارة علاقات العملاء العميل اكتساب العملاء، وإعطاء قيمة للعميل والاحتفاظ بالعملاء، بالاضافة إلى اكتشاف الاحتيال في الوقت المحدد، وتوفير منتجات قائمة على شرائح العملاء، وتحليل أنماط السلوك?الشرائي للعملاء عبر الزمن.