تجزیه و تحلیل داده های بزرگ چیست؟ (تعریف و راهبردها)

از آنجایی که شرکت ها به جستجوی روش های جدید برای تقویت رشد و ثبات بلندمدت ادامه می دهند، بسیاری از سازمان ها از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ یا BDA استفاده می کنند. این شکل پیشرفته ارزیابی داده‌ها می‌تواند اطلاعات لازم را برای کمک به پیش‌بینی روندهای آینده، کاهش ریسک و اتخاذ تصمیمات تجاری هوشمندانه‌تر در اختیار ذینفعان، رهبران و تصمیم‌گیرندگان کلیدی قرار دهد. اگر در زمینه بازاریابی، امور مالی، علوم کامپیوتر یا تجارت کار می کنید، یادگیری بیشتر در مورد BDA ممکن است به شما در پیشرفت شغلی کمک کند.

در این مقاله از ایوسی، ما توضیح می دهیم که تجزیه و تحلیل داده های بزرگ چیست، بررسی می کنیم که چرا آنها مهم هستند، استراتژی های مختلف برای اجرای BDA را به اشتراک می گذاریم و مزایای استفاده از این استراتژی ها را فهرست می کنیم.

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ چیست؟

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ به استفاده پیشرفته از تکنیک های تحلیلی برای بررسی  مقادیر زیادی از داده ها اشاره دارد  که می توانند الگوهای پنهان، همبستگی ها، بینش ها و روندها را کشف کنند. داده های بزرگ شامل داده های حجم بالا، سرعت بالا و تنوع بالا است که توسط هوش مصنوعی، رسانه های اجتماعی، دستگاه های تلفن همراه، برنامه های کاربردی مبتنی بر وب، دستگاه های هوشمند و اینترنت به دست می آیند.

بسیاری از شرکت ها از BDA برای ایجاد درک بهتر از مشتریان فعلی و بالقوه خود استفاده می کنند. با استفاده از BDA، شرکت‌ها می‌توانند داده‌هایی را که جمع‌آوری کرده‌اند به سرعت و کارآمد بررسی کنند تا مهم‌ترین جزئیات و روندها را شناسایی کنند. این می تواند به شرکت ها کمک کند تا تصمیمات تجاری هوشمندانه تری بگیرند.

مطالب مرتبط:  نحوه تجزیه و تحلیل داده ها در ۷ مرحله ساده: راهنمای قطعی

چرا BDA مهم است؟

BDA مهم است زیرا اطلاعات کلیدی در مورد روندها را به شرکت ها ارائه می دهد که می تواند به آنها در کاهش ریسک و به حداکثر رساندن سهم بازار کمک کند. در اینجا برخی از مزایای رایج استفاده از BDA آورده شده است:

• توسعه محصولات و خدمات بهتر: BDA به شرکت ها اطلاعاتی در مورد میزان رضایت مشتریانشان و علاقه آنها به آنها ارائه می دهد. این می تواند به شرکت ها کمک کند نیازهای برآورده نشده و زمینه های فرصت را شناسایی کنند که می توانند از آنها برای توسعه پیشرفت ها یا محصولات جدید و نوآورانه استفاده کنند. خدمات.

• افزایش سرعت و کارایی: با BDA، شرکت ها می توانند به سرعت تحلیل های مربوط به مشتریان خود را در زمان واقعی بررسی کنند. این فناوری به رهبران اجازه می دهد تا تصمیمات تجاری سریعتر و هوشمندانه تری بگیرند.

• کاهش هزینه‌ها: بسیاری از نرم‌افزارهای BDA یا برنامه‌های مبتنی بر ابر به شرکت‌ها اجازه می‌دهند تا مقادیر زیادی داده را ذخیره کنند. این می تواند مزایای قابل توجهی در صرفه جویی در هزینه ها برای شرکت ها ایجاد کند و دسترسی به اطلاعات آنها را از هر کجا آسان کند.

• پیش بینی نتایج آینده: شرکت ها می توانند از اطلاعات جمع آوری شده از BDA برای شناسایی روندها و پیش بینی نتایج آینده استفاده کنند. این می تواند به آنها کمک کند تا برای تغییرات در صنعت و بازار آماده شوند و به طور فعال با آن سازگار شوند.

• ایجاد تبلیغات موثرتر: بازاریابان می توانند از BDA برای مطالعه خریدهای گذشته، الگوهای تعامل و تاریخچه مشاهده صفحه محصول مشتریان خود استفاده کنند. این اطلاعات می تواند به آنها کمک کند تا تبلیغات شخصی تری ایجاد کنند و مشتریان جدیدی به دست آورند.

مرتبط:  هوش تجاری: تعریف و ابزار

کدام صنایع از تجزیه و تحلیل استفاده می کنند؟

در حالی که هر صنعتی می تواند از استفاده از تجزیه و تحلیل بهره مند شود، برخی از رایج ترین صنایعی که از BDA استفاده می کنند عبارتند از:

• مراقبت های بهداشتی: صنعت مراقبت های بهداشتی از BDA برای بهبود مراقبت از بیمار و توسعه سیستم های کارآمدتر برای تکمیل کارهای اداری مانند بیمه و پردازش پرداخت استفاده می کند. شرکت‌های مراقبت‌های بهداشتی همچنین از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برای شناسایی بیماری‌های نوظهور و توسعه طرح‌های واکنش سریع‌تر استفاده می‌کنند.

• خدمات مالی: کسب و کارها در صنعت مالی می توانند از تجزیه و تحلیل در مورد مشتریان فعلی و بالقوه برای تصمیم گیری آگاهانه تری برای پذیره نویسی استفاده کنند. این به آنها اجازه می دهد تا مدیریت بهتری برای ادعاها داشته باشند و در عین حال خطرات و تقلب را کاهش دهند.

• ارائه دهندگان خدمات ارتباطی: شرکت های فعال در صنعت ارتباطات می توانند از BDA برای بهبود خدمات خود با بهینه سازی نظارت، مدیریت و عملکرد شبکه استفاده کنند. این می تواند به ارائه دهندگان خدمات ارتباطی کمک کند تا ریسک را کاهش دهند، هزینه ها را کاهش دهند و هدف گذاری مشتری را بهبود بخشند.

• تجارت الکترونیک: مشاغل در صنعت تجارت الکترونیک از BDA برای پیش بینی روند مشتری استفاده می کنند. آنها همچنین می توانند از اطلاعات مربوط به مخاطبان هدف خود برای بهینه سازی قیمت محصولات خود استفاده کنند که می تواند فروش بیشتری ایجاد کند.

• بازاریابی: متخصصان بازاریابی می توانند از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای ایجاد درک بهتر از مشتریان فعلی و بالقوه خود استفاده کنند. این می تواند به آنها کمک کند تا مطالب تبلیغاتی خود را سفارشی کنند تا ارزش بیشتری برای مخاطبان خود فراهم کنند، که می تواند فروش را افزایش دهد و بازگشت سرمایه آنها را بهبود بخشد.

• رسانه و سرگرمی: صنعت رسانه و سرگرمی از BDA استفاده می کند تا بفهمد کدام نمایش ها، فیلم ها، آهنگ ها و سایر اشکال رسانه ای مورد تقاضا هستند. آن‌ها همچنین می‌توانند از این اطلاعات برای ارائه توصیه‌های شخصی به مشتریان خود در مورد انواع رسانه‌هایی که ممکن است بعداً لذت ببرند، استفاده کنند.

• دولت: دولت می تواند از BDA برای کمک به اجرای قانون، اجرای مقررات و ایجاد جامعه ایمن تر استفاده کند. به عنوان مثال، سازمان‌های دولتی قانون محلی می‌توانند به داده‌های دوربین‌های ترافیک، حسگرهای جاده و دستگاه‌های GPS دسترسی داشته باشند تا جریان ترافیک در جاده‌های مختلف را تجزیه و تحلیل کنند و برنامه‌هایی را برای ایمن‌تر کردن رانندگان ایجاد کنند.

• آموزش: مربیان می توانند از BDA برای توسعه دوره های جدید و بهبود طرح های درسی موجود بر اساس نیازهای بازار استفاده کنند. آنها همچنین می‌توانند از این اطلاعات برای ایجاد برنامه‌های یادگیری شخصی، پیش‌بینی نتایج دانش‌آموزان و کمک به دانش‌آموزان در انتخاب کالج‌ها یا رشته‌هایی که با علایق و مهارت‌های آنها همسو هستند، استفاده کنند.

مطالب مرتبط: ۸ مهارت برتر برای تبدیل شدن به یک مهندس داده (با نکات)

۷ استراتژی برای اجرای BDA

در اینجا هفت استراتژی وجود دارد که مشاغل می توانند برای استفاده از BDA از آنها استفاده کنند:

فراگیری ماشین

یادگیری ماشینی از هوش مصنوعی برای آموزش ماشین‌ها استفاده می‌کند تا بتوانند به‌طور خودکار مدل‌هایی توسعه دهند که داده‌های پیچیده را تجزیه و تحلیل می‌کنند. این ماشین‌ها همچنان که مجموعه داده‌های جدیدی را به دست می‌آورند، به یادگیری ادامه می‌دهند، که به آنها اجازه می‌دهد در طول زمان مدل‌های دقیق‌تری بسازند. استفاده از یادگیری ماشینی برای پیاده سازی BDA می تواند به این شرکت ها کمک کند تا در زمان صرفه جویی کنند، نتایج دقیق تری ایجاد کنند، فرصت های سودآور را شناسایی کنند و از خطرات ناشناخته اجتناب کنند.

بیشتر بخوانید:  یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین: تفاوت را بیاموزید

داده کاوی

بسیاری از شرکت ها از داده کاوی برای بررسی حجم زیادی از داده ها، کشف الگوها و شناسایی روندها استفاده می کنند. با پیاده‌سازی نرم‌افزار داده‌کاوی، کسب‌وکارها می‌توانند به سرعت نتایج تکراری را شناسایی کرده و مشخص کنند چه اطلاعاتی مرتبط هستند. این می تواند به آنها کمک کند تا نتایج احتمالی را پیش بینی کنند، تصمیمات آگاهانه تری بگیرند و شرکت را برای رشد بلندمدت قرار دهند.

مطالب مرتبط:  تجمیع داده ها در مقابل یکپارچه سازی داده ها (به همراه مثال ها)

تجزیه و تحلیل درون حافظه

تجزیه و تحلیل درون حافظه از داده های حافظه سیستم به جای هارد دیسک برای ایجاد بینش فوری استفاده می کند. این می تواند با رد شدن از تأخیرهای آماده سازی داده و پردازش تحلیلی برای آزمایش سناریوهای جدید و ایجاد مدل ها، در وقت شرکت ها صرفه جویی کند. استفاده از تجزیه و تحلیل در حافظه می تواند به شرکت کمک کند تا سناریوهای تجزیه و تحلیل تکراری و تعاملی را اجرا کند، که می تواند به آنها مزیت رقابتی بدهد.

مطالب مرتبط:  مجازی سازی داده چیست؟ (و چگونه این رویکرد کار می کند)

استخراج متن

شرکت ها از فناوری متن کاوی برای تجزیه و تحلیل داده های متنی از وب سایت ها، پلت فرم های رسانه های اجتماعی، فیلدهای نظر، وبلاگ ها، ایمیل ها، نظرسنجی ها و سایر منابع متنی استفاده می کنند. این فناوری از ماشین ها برای غربال سریع اسناد و تفسیر مقادیر زیادی از اطلاعات استفاده می کند. استفاده از متن کاوی می تواند به شرکت ها کمک کند تا موضوعات مهم را شناسایی کرده و رابطه بین عبارات کلیدی را درک کنند.

مطالب مرتبط:  Data Curation چیست؟ (با اهمیت و مراحل)

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

فناوری تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، الگوریتم‌های آماری، داده‌های تاریخی و تکنیک‌های یادگیری ماشینی را برای تعیین احتمال وقوع یک رویداد آینده ترکیب می‌کند. شرکت‌ها می‌توانند از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از جمله کشف تقلب، عملیات، مدیریت ریسک و بازاریابی استفاده کنند. استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند به کسب و کارها کمک کند تا تغییرات در روند مصرف کنندگان را شناسایی کنند، تغییرات صنعت را پیش بینی کنند و برای آینده برنامه ریزی کنند.

بیشتر بخوانید:  تحلیل پیشگو چیست؟ (به علاوه چرا مهم است)

مدیریت اطلاعات

از آنجایی که میزان دسترسی شرکت ها به داده ها افزایش می یابد، ایجاد فرآیندهای تکرارپذیر برای ایجاد و حفظ استانداردهای کیفیت بسیار مهم است. مدیریت داده تضمین می کند که اطلاعات جمع آوری شده به خوبی اداره و سازماندهی شده است. گنجاندن مدیریت داده ها در پیاده سازی داده های تحلیلی بزرگ می تواند به شرکت ها کمک کند تا پیش بینی های قابل اعتمادتری را توسعه دهند و ثبات را فراهم کنند.

مطالب مرتبط:  مدیریت داده چیست؟

تجزیه و تحلیل جریان

ابزارهای تجزیه و تحلیل جریان برای فیلتر کردن، تجمیع و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های در حال حرکت جمع آوری شده از پلتفرم های مختلف استفاده می شود. همچنین به عنوان پردازش جریان رویداد شناخته می شود، تجزیه و تحلیل جریان داده ها را پس از یک اقدام خاص یا مجموعه ای از اقدامات که یک رویداد را آغاز می کند جمع آوری می کند.

نمونه‌هایی از این رویدادها عبارتند از کلیک روی وب‌سایت، تراکنش مالی، خرابی تجهیزات یا پست رسانه‌های اجتماعی. ابزارهای تجزیه و تحلیل جریان می‌توانند اطلاعات را از برنامه‌های ابری، تعاملات وب، حسگرهای ماشینی، دستگاه‌های تلفن همراه و لوازم هوشمند برای ردیابی رویدادها به هنگام وقوع، استخراج کنند. استفاده از ابزارهای تحلیل جریان می تواند به شناسایی فرصت های بالقوه و کاهش خطرات کمک کند.