ترندهای تجزیه و تحلیل داده ها برای کسب و کار

در این مقاله از رایانیتا می خواهیم به بررسی ترندهای تجزیه و تحلیل داده ها برای کسب و کار بپردازیم. در دنیا پیشرفته امروز دیگر کسب و کار شما باید تا حدودی امکان های رقابتی داشته باشد. مگر اینکه این کار را انجام دهید، رقابت ممکن است باعث شود کسب و کار شما قبل از ایجاد یک برنامه خوب به پایان برسد. برای مثال، شما باید فناوری اطلاعات را در کارهای روزمره خود ادغام کنید. در این پست قصد داریم به بررسی ترندهای تجزیه و تحلیل داده ها برای کسب و کار بپردازیم. پس با ما در ادامه این مقاله همراه باشید.

افزایش محبوبیت تجزیه و تحلیل پیش بینی

طبق آمار بدست آمده پیش‌بینی می‌ شود که تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده محبوبیت بیشتری خواهند داشت. احتمالا نیز این پیش بینی درست می‌گویند. برای یک چیز، نظارت بر مواردی مانند تعامل رسانه های اجتماعی بر اساس منطقه جغرافیایی با سهولت نسبی و اتوماسیون از طریق API ها امکان پذیر است.

موفقیت یک کسب و کار آسان نیست مگر اینکه بتوانید تاثیر آن را اندازه گیری کنید. ترند جمع آوری این نوع داده ها در حال حاضر آغاز شده است. همانطور که شرکت های بیشتری شروع به انجام این کار می کنند، برای اکثر کسب و کارها راحت تر می شود که داده های مربوطه خود را در یک مکان جمع آوری کنند.

اماکن پذیر شدن تجزیه و تحلیل داده ها در زمان واقعی

طبق IDC (Internal Data Corporation)، حدود 30 درصد از داده های ایجاد شده تا سال 2025 در زمان واقعی خواهد بود در مقایسه با 15 درصد در سال 2017. تحلیل عملیاتی استفاده از داده ها، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و ابزارهای هوش تجاری برای به دست آوردن بینش در مورد عملیات تجاری و برای تولید اقدامات بلادرنگ به لطف داده های فعال شده.

تجزیه و تحلیل عملیاتی دیگر محدود به غول های دیجیتال مانند آمازون، اوبر و اپل نیست. به لطف داده‌های بی‌درنگ، هر شرکتی که از داده‌ها استفاده می‌کند ممکن است تصمیمات مبتنی بر داده‌های بیشتری بگیرد.

حضور هوش مصنوعی

AI یا همان هوش مصنوعی، اتوماسیون و یادگیری ماشین در حال تغییر بازی برای سازمان‌ها در همه جا هستند. هوش مصنوعی به‌ویژه در زمینه تجزیه و تحلیل داده‌ها در حال پیشرفت سریع است. که در آن نه تنها توانایی‌های انسانی را افزایش می‌دهد. بلکه به کسب ارزش تجاری بهتر نیز کمک می‌کند. همه‌گیری و کار از راه دور فرصت‌های ردیابی و اندازه‌گیری داده‌ها را به‌طور قابل توجهی افزایش داده و فرهنگ مبتنی بر داده‌های جدیدی را در سازمان‌ها ایجاد کرده است. این فرهنگ داده به سرمایه گذاری در تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی دامن می زند.

هوش مصنوعی کاربردهای گسترده ای برای افزایش ارزش کسب و کار دارد. برخی از مثال‌ها عبارتند از افزایش فروش با پیش‌بینی تقاضا و اطمینان از مناسب بودن انبارداری، بهبود رضایت مشتری از طریق کاهش زمان تحویل و افزایش کارایی عملیاتی با خودکار کردن فرآیندهایی که در غیر این صورت به نیروی انسانی نیاز دارند.

فرآیندهای خودکار یادگیری ماشینی مفید هستند. زیرا می توانند نتایج عینی به شما ارائه دهند که ممکن است خودتان به دست نیاورید.

هرگز زمان بهتری برای ایجاد یک کسب و کار آموزشی آنلاین وجود نداشته است. هیچ راهی وجود ندارد که رشد این صنعت کند شود. جهت آشنایی با نحوه ارتقا کسب و کار آنلاین حتما سری به مقاله زیر بزنید.

نحوه ارتقا کسب و کار آموزش آنلاین

تجسم داده ها آینده تجزیه و تحلیل داده ها

تجسم داده ها چیزی بیش از یک ترند است. این آینده تجزیه و تحلیل داده است. این برای هر کسی که تا به حال مجبور شده است از صفحه گسترده اکسل با صدها هزار ردیف عبور کند، ناگفته نماند. زمانی که اطلاعات مفیدی در اختیار دارید و در عین حال به اندازه کافی زیاد نیستید، مشخص کردن اطلاعات مفید ممکن است دشوار باشد. با این حال، اگر آن داده ها را روی یک نمودار یا به شکل دیگری تجسم کنید، دیدن آنچه در حال وقوع است آسان تر است.

افزایش محبوبیت علم داده

دانشمندان داده حدود ده سال طول می کشد تا در صنعت خود متخصص شوند. با این حال، تا سال 2022، میانگین به 3 سال نزدیک تر خواهد شد. این به دلیل ابزارهایی مانند Google’s AutoML است که سرویسی را ارائه می دهد که به شما امکان می دهد فرآیند یادگیری ماشین را خودکار کنید. این کار دانشمندان داده را برای کارهای مهم تر و مرتبط تر آزاد می کند. حتی ابزارهای الگوریتمی وجود دارد که شناسایی الگوها در داده های شما را آسان تر می کند.

رشد تصاعدی قدرت اینترنت اشیا

IOT مخفف «اینترنت اشیا» است. این اصطلاحی است که به نحوه اتصال دستگاه ها به اینترنت اشاره دارد. این روزها همه چیز به اینترنت متصل است. به عنوان مثال، خودروی شما می‌داند که چه زمانی بنزین شما تمام می‌شود و شما را به سمت نزدیک‌ترین پمپ بنزین هدایت می‌کند.

یک خرده فروش آنلاین ممکن است بتواند بر اساس موقعیت مکانی تلفن شما بگوید که بسته شما چه زمانی به دست شما می رسد. این همه به این دلیل اتفاق می افتد که دستگاه ها به اینترنت متصل هستند. قدرت اینترنت اشیا با گذشت زمان بیشتر خواهد شد و به زودی در جامعه حضور خواهد داشت.

تجزیه و تحلیل داده های ترکیبی

تجزیه و تحلیل داده های ترکیبی فرآیندی است که توسط آن سازمان ها قابلیت های تجزیه و تحلیل را از منابع مختلف داده در سراسر سازمان برای تصمیم گیری موثرتر و هوشمندانه تر ترکیب و مصرف می کنند. چنین ابزارهایی می توانند چابکی بیشتری نسبت به رویکردهای سنتی ارائه دهند. دارای ماژول های قابل استفاده مجدد و قابل تعویض هستند که می توانند در هر جایی از جمله کانتینرها مستقر شوند.

با تجزیه و تحلیل ترکیبی، شرکت ها می توانند هزینه های مرکز داده را کاهش دهند حتی اگر به فضای ابری مهاجرت کرده باشند. تحلیلگران گارتنر پیش‌بینی می‌کنند که تا سال 2023، حدود 60 درصد سازمان‌ها برنامه‌های کاربردی تجاری ایجاد خواهند کرد که اجزایی را از سه یا چند راه‌حل تحلیلی تشکیل می‌دهند.

 ورود به تجارت الکترونیک گام مهمی در جهت رشد یک تجارت و افزایش سود است. پیشنهاد می کنیم جهت آشنایی با عوامل کلیدی در این مورد سری به مقاله زیر بزنید.

عوامل کلیدی موفقیت در تجارت الکترونیک

کلام پایانی

تا پایان سال 2022، ما شاهد خواهیم بود که تجزیه و تحلیل داده ها حتی از امروز پیشرفته تر می شود. ماشین‌ها می‌توانند بسیاری از عملکردها را خودکار کنند و نتایج بهتری نسبت به انسان‌ها ایجاد کنند. ابزارهای تجسم به شما این امکان را می دهند که به راحتی اطلاعات معناداری را از داده های خود دریافت کنید.

یادگیری عمیق برای عموم مردم قابل دسترسی تر می شود و به هر کسی که به رایانه و اتصال اینترنت متصل است اجازه می دهد تا از قدرت آن استفاده کند. اینها تنها تعداد کمی از ترندهایی است که در پنج سال آینده در دنیای تجزیه و تحلیل داده ها خواهیم دید.