داده کاوی اصلی ترین ابزار کشف دنیای دیجیتال

از جمع‌آوری داده، تا تجسم و استخراج اطلاعات از آن، فرآیند داده‌کاوی روندی گام به گام از داده‌های خام به معنی یا سناریوهای مرتبط با تصمیم‌گیری است. تکنیک‌های مختلف در داده‌کاوی برای توصیف موقعیت یا پیش‌بینی آینده الگوها طراحی شده‌اند. فرآیند داده‌کاوی در حالت کلی شامل ۴ مرحله است.
اولین مرحله، تعیین اهداف است. در این مرحله معمولا سخت‌ترین بخش از فرآیند داده‌کاوی است؛ با این حال، شرکت‌ها زمان کمی را صرف این گام مهم می‌کنند. به‌ویژه، تحلیلگران داده و ذینفعان کسب و کارها باید در تماس و تعامل بالایی باشند تا بتوانند اهدافی مشخص، قابل دستیابی و بالاترین سطح از بهره‌وری را برای فعالیت داده‌کاوی اتخاذ کنند. در این مرحله، مسئله اصلی سازمان در کانون توجه قرار می‌گیرد و داده‌ها، پارامترها و متغیرهای متناظر از فعالیت‌های کسب و کار و اکوسیستم آن استخراج می‌شوند. همچنین، در بیشتر موارد، تحلیلگران به تحقیقات بیشتری برای درک سازمان، عملیات و داده‌های خام آن نیاز دارند. مرحله دوم آماده‌سازی داده است. وقتی مسئله و اهداف نهایی در حل آن مشخص شد، آنگاه تحلیلگران راحتتر می‌توانند داده‌های مفید و مرتبط را تشخیص دهند. پس از جمع‌آوری داده‌های مرتبط، داده‌ها تصفیه می‌شوند و هرگونه نویز، مانند داده‌های تکراری، مقادیر از دست رفته و انواع پرت، از نمونه حذف می‌شوند.
با توجه به نوع مجموعه داده‌ها، ممکن است یک گام بیشتر برای کم کردن بعد مسئله پیاده‌سازی شود، زیرا ویژگی‌های فراوانی که در تولید داده مدنظر قرار گرفته‌اند، محاسبات بعدی را کند می‌کنند. به طور معمول، دانشمندان داده تنها پیش‌بینی کنندگان (داده‌های ورودی) اصلی را در مدل‌ها وارد می‌کنند تا فرآیند داده‌کاوی با هزینه و زمان بالایی انجام نگیرد. ساخت مدل و کاوش الگوها، سومین مرحله تلقی می‌شود. با توجه به نوع تحلیل، تحلیلگران داده ممکن است به روابط مختلفی از داده‌ها بپردازند. برای مثال، الگوهای متوالی وابستگی متغیرها و توابع پیش‌بینی مدنظر قرار می‌گیرند. در این مرحله، فعالیت‌هایی چون یادگیری عمیق بر روی داده‌ها پیاده‌سازی می‌شوند تا دسته‌بندی و طبقه‌بندی مجموعه‌های داده ممکن گردد.
رگرسیون‌های خطی و غیرخطی، یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، روش‌های بهینه‌سازی، تقریب بیزی، رویکردهای فازی و… در این مرحله بر داده‌ها اعمال می‌شوند تا هر مدل و الگوی معنی‌داری که پیش‌بینی بهتری را ارائه می‌دهد تشخیص داده شود. نهایتا ارزیابی نتایج و پیاده‌سازی دانش به عنوان مرحله چهارم مطرح می‌شود. پس از پیاده‌سازی الگوریتم‌های مختلف در تحلیل داده و به دست آوردن نتایج، مرحله تصمیم‌گیری آغاز می‌شود. در مرحله ۴ چهارم، نتایج نهایی مورد بررسی قرار می‌گیرند، اعتبار آنها ارزیابی می‌شود و موارد استفاده آنها تعیین می‌شود.
این مرحله به مرحله سناریوسازی و پیش‌بینی نهایی نیز مشهور است. درواقع، این همان مرحله‌ای است که در آن، مدیران و تحلیلگران بر سر یک میز می‌نشینند و استراتژی‌های آتی در افزایش بهره‌وری سازمان را طراحی می‌کنند.