۴ روند برتر تحلیل داده و کلان داده در سال ۲۰۱۶

جادوبی تحلیل داده, کلان داده, مجله جادوبی, هوش تجاری ۴ روند برتر تحلیل داده و کلان داده در سال ۲۰۱۶
تحلیل داده

تحلیل داده کلان داده مجله جادوبی هوش تجاری

تحلیل های پیشرفته در کنار کلان داده همانند موبایل و فضای ابری، شکل سازمان ها و فرایندهای تجاری را تغییر داده اند. آن ها باعث رونق فوق العاده ای در کسب و­ کارها در سال ۲۰۱۶ شدند؛ چرا که با استفاده از آن ها سازمان­ ها یاد گرفته اند که چطور از داده ­ها برای فهم بهتر خواسته های مشتریان استفاده کنند. درک این روند و موارد مشابه می تواند منجر به هماهنگی سریعتر سازمان ها با این روندها شود. در این نوشتار به روندهای تحلیل داده و کلان داده ها در سال ۲۰۱۶ اشاره می کنیم. این روندها به احتمال زیاد در آینده نیز ادامه خواهد داشت.

۱- بازار رو به رشد تحلیل داده

۲- حرفه ها، استخدام و آموزش اهمیت زیادی دارند

۳- تحلیل داده به سمت تولید می­ رود

۴- سازمان­ ها موفقیتشان را به اشتراک می­ گذارند


۱- بازار رو به رشد تحلیل داده

  • در دنیای امروز، کلان داده ها و تحلیل­ های پیشرفته در حال تغییر و تحول کسب و کارها هستند. چرا که سازمان­ هایی که قصد داشتند وارد عرصه ­ی رقابت شوند یا در رقابت با سایرین باقی بمانند، به­ صورت عمده در زمینه ­ی سرویس­­ ها، تکنولوژی، آموزش و جذب افراد متخصص سرمایه ­گذاری کردند.
  • سازمان تحقیقاتی IDC تخمین زده بود که اندازه بازار در سال ۲۰۱۵ در ارتباط با کلان داده ها حدود ۱۲۲ میلیارد دلار خواهد بود که این میزان به ۱۸۷ میلیارد دلار در سال ۲۰۱۹ خواهد رسید و این یک افزایش بیش از ۵۰ درصدی در طول ۵ سال خواهد بود. در شکل زیر پیش بینی دیگری از رشد بازار کلان داده ها بیان شده است.
در سال ۲۰۱۹ ارزش بازار کلان داده ها به ۱۸۷ میلیارد دلار خواهد رسید.
در سال ۲۰۱۹ ارزش بازار کلان داده ها به ۱۸۷ میلیارد دلار خواهد رسید.

۲-حرفه ها، استخدام و آموزش اهمیت زیادی دارند

  • در سال ۲۰۱۶ معلوم شد که کمبود شرکت ها فقط در تعداد متخصصان داده نیست؛ بلکه در زمینه­ ی مهندسان داده و تحلیل­گران داده نیز کمبود وجود دارد. سازمان­ ها و مؤسسات در سال ۲۰۱۶ تلاش خودشان را بر روی آموزش، استخدام و حفظ افراد متبحر در حوزه­ ی داده متمرکز کردند.
  • تحلیلگر داده یکی از پرکاربردترین و محبوب­ ترین حرفه ­ها در IT است؛ زیرا شرکت­ ها به دنبال پیش بینی کسب و کارشان از طریق تحلیل داده  هستند.
  • همانطور که درخواست برای استخدام افراد حرفه ­ای در تحلیل داده افزایش می ­یابد، دانشگاه ­ها سعی می ­کنند تا این فاصله را با فارغ التحصیلان این حوزه پر کنند.
  • تحلیلگران ­داده با تجربه  و افرادی که در جست­جوی آن ­ها برای سازمان خود هستند اغلب به مشکلاتی در استخدام بر می خورند؛ چرا که سازمان ها گاهی اوقات نقش تحلیلگر داده و مسئولیت های آن ها را درک نمی کنند.
  • تحلیلگران داده ممکن است تجهیزات اندکی داشته باشند، اما مدیران زیادی هستند که علم داده و یادگیری ماشین را درک می کنند و فرصت ­هایی را برای استفاده از این­ افراد برای بهینه کردن کسب و کارشان ایجاد می کنند.

تحلیلگر داده یکی از پرکاربردترین و محبوب­ترین حرفه ها در IT است؛ زیرا شرکت­ ها به دنبال قابلیت هایی هستند تا بتوانند بر مبنای تحلیل داده، پیش ­بینی­ هایی را انجام دهند.

طبق بررسی های موسسه مکینزی آمریکا به زودی با کمبود تعداد متخصصان تحلیل داده مواجه خواهد شد.
طبق بررسی های موسسه مکینزی آمریکا به زودی با کمبود تعداد متخصصان تحلیل داده مواجه خواهد شد.

۳- تحلیل داده به سمت تولید می­ رود

  • در سال ۲۰۱۶ شاهد این بودیم که اقدامات تحلیلی بیشتر به دنبال اثبات مفاهیم و آزمایش تولیدات بوده اند.
  • در این سال بیشتر شرکت ­ها و مخصوصاً شرکت­ های بزرگتر به دنبال روش­ هایی برای به ­کار بردن داده ­ها بوده ­اند. عمومِ رهبرانِ کلان داده ­ در شرکت ­های بزرگ، مطمئن هستند که استراتژی­ های کلان داده ­ای آن ها در جهت مناسب قرار دارد.
  • علت عدم استفاده موثر از تحلیل ها این است که رهبران سازمان ها عادت کرده اند از روی احساساتشان تصمیم گیری کنند و این امر منجر به بی اعتمادی به دیدگاه های حاصل از داده ها و تحلیل آن ها شده است.
  • مدیران ارشد اطلاعات و سایر تصمیم­ گیرندگان IT عادت دارند با کمترین امکانات، بیشترین کار را انجام دهند. در دنیای کلان داده ها هم مدیران ارشد اطلاعات به لطف همگرایی توسعه، وظایف IT و استراتژی BI توانسته اند، صرفه جویی های مالی مناسبی را در هزینه های شرکت به دست بیاورند.
  • پروژه ­های موفق کلان داده­ به ۵ عنصر اصلی نیاز دارند که می ­توانند باعث موفقیت یا شکست آن ها شوند: خرید امکانات، تداوم، استفاده از کارشناسان مرتبط با علم داده و ایمنی روان­شناختی.

۴- سازمان­ ها موفقیتشان را به اشتراک می­ گذارند

  • تحلیل­ های واتسون IBM که یک سرویس داده­ ای بر مبنای کلود است، به مشتری­ ها کمک می ­کند تا تحلیل ­های پیشرفته را بدون دردسر و پیچیدگی به مرحله­ ی تولید برسانند.
  • بخش منابع انسانی شرکت Echo Global Logistics از یک سرویس تحلیل داده برای بررسی تعهد کارمندان شان استفاده می کند.

مطالب پیشنهادی

برچسب ها : , ,

درج دیدگاه

You have to agree to the comment policy.

*