۴ روند برتر تحلیل داده و کلان‌ داده‌ در سال ۲۰۱۶

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

کلان داده هوش تجاری

۴ روند برتر تحلیل داده و کلان‌ داده‌ در سال ۲۰۱۶

تحلیل‌های پیشرفته در کنار کلان‌داده‌ همانند موبایل و فضای ابری، شکل سازمان‌ها و فرایندهای تجاری را تغییر داده‌اند. آن‌ها باعث رونق فوق‌العاده‌ای در کسب‌و­کارها در سال ۲۰۱۶ شدند؛ چرا که با استفاده از آن‌ها سازمان­‌ها یاد گرفته‌اند که چطور از داده‌­ها برای فهم بهتر خواسته‌­های مشتریان استفاده کنند. درک این روند و موارد مشابه می‌تواند منجر به آن شود که سازمان‌ها سریعتر خود را با این روندها هماهنگ کنند و در مسیر پیشرفت، سریعتر قدم بردارند. در این نوشتار به مواردی از روندهای تحلیل داده و کلان‌داده‌­ها در سال ۲۰۱۶ اشاره می‌کنیم. این روندها به احتمال زیاد در آینده نیز ادامه خواهد داشت.

۱- بازار رو به رشد تحلیل داده

۲- حرفه‌ها، استخدام و آموزش اهمیت زیادی دارند

۳- تحلیل داده به سمت تولید می­‌رود

۴- سازمان­‌ها موفقیتشان را به اشتراک می­‌گذارند


۱- بازار رو به رشد تحلیل داده

  • در دنیای امروز، کلان‌داده‌­ها و تحلیل­‌های پیشرفته در حال تغییر و تحول کسب‌­وکارها هستند. چرا که سازمان­‌هایی که قصد داشتند تا وارد عرصه‌­ی رقابت شوند یا در رقابت با سایرین باقی بمانند، در سال ۲۰۱۶ به­ صورت عمده در زمینه‌­ی سرویس­­‌ها، تکنولوژی، آموزش و جذب افراد متخصص سرمایه‌­گذاری کردند.
  • بازار برای کلان‌داده­‌ها و تحلیل‌­های کسب‌­وکار در حال گسترش سریع است. سازمان تحقیقاتی IDC تخمین زده بود که اندازه بازار در سال ۲۰۱۵ در ارتباط با کلان‌داده‌ها 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 پیش‌‌بینی دیگری از رشد بازار کلان‌داده‌ها بیان شده است.
در سال ۲۰۱۹ ارزش بازار کلان‌داده‌ها به ۱۸۷ میلیارد دلار خواهد رسید.
در سال ۲۰۱۹ ارزش بازار کلان‌داده‌ها به ۱۸۷ میلیارد دلار خواهد رسید.

۲- حرفه‌ها، استخدام و آموزش اهمیت زیادی دارند

  • در سال ۲۰۱۶ معلوم شد که کمبود شرکت‌ها فقط در تعداد متخصصان داده نیست؛ بلکه در زمینه­‌ی مهندسان داده، تحلیل­گران داده و حتی مدیران لازم برای مدیریت داده نیز کمبود وجود دارد. سازمان­‌ها و مؤسسات در سال ۲۰۱۶ تلاش خودشان را بر روی آموزش، استخدام و حفظ افراد حرف‌ه­ایی در حوزه­‌ی داده متمرکز کردند.
  • تحلیلگر داده یکی از پرکاربردترین و محبوب­ترین حرفه‌­ها در IT است؛ زیرا شرکت­‌ها به دنبال قابلیت‌‌هایی هستند تا بتوانند بر مبنای تحلیل داده، پیش‌­بینی­‌هایی را انجام دهند.
  • همانطور که درخواست برای استخدام افراد حرفه‌­ای در تحلیل داده افزایش می‌­یابد، دانشگاه‌­ها سعی می‌­کنند تا این فاصله را با فارغ‌­التحصیلان این حوزه پر کنند.
  • تحلیلگران ­داده با تجربه‌ و افرادی که در جست­جوی آن‌­ها برای سازمان خود هستند اغلب به مشکلاتی در استخدام برمی‌خورند؛ چرا که سازمان‌ها گاهی اوقات نقش تحلیلگر داده و مسئولیت‌های آن‌ها را درک نمی‌کنند.
  • تحلیلگران داده ممکن است تجهیزات اندکی داشته باشند، اما مدیران زیادی هستند که علم داده و یادگیری ماشین را درک می‌کنند و فرصت‌­هایی را برای استفاده از این­ افراد برای بهینه کردن کسب‌وکارشان ایجاد می‌کنند.

تحلیلگر داده یکی از پرکاربردترین و محبوب­ترین حرفه‌­ها در IT است؛ زیرا شرکت­‌ها به دنبال قابلیت‌‌هایی هستند تا بتوانند بر مبنای تحلیل داده، پیش‌­بینی­‌هایی را انجام دهند.

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

۳- تحلیل داده به سمت تولید می­‌رود

  • در سال ۲۰۱۶ شاهد این بودیم که اقدامات تحلیلی بیشتر به دنبال اثبات مفاهیم و آزمایش تولیدات بوده‌اند، گرچه این نوعی رشد است و بدون زحمت هم نبوده است.
  • در این سال بیشتر شرکت‌­ها و مخصوصاً شرکت­‌های بزرگتر به دنبال روش­‌هایی برای به ­کار بردن داده‌­ها بوده‌­اند. عمومِ رهبرانِ کلان‌داده‌­، در شرکت‌­های بزرگ مطمئن هستند که استراتژی­‌های کلان‌داده‌­ای آن‌ها در جهت مناسب قرار دارد.
  • مشکلاتی که در عدم به کار بردن موثر تحلیل داده­‌ها وجود دارد اغلب از این موضوع ناشی می‌­شود که رهبران عادت دارند تا بر اساس احساسات درونی­‌شان تصمیم‌­گیری کنند و به دید­گاه‌­های حاصل از داده‌ها و تحلیل­‌ها اعتماد نمی‌کنند.
  • انتخاب تکنولوژی و ابزار درست برای تحلیل بسیار ضروری است. هرچه باشد محصولی که شما انتخاب می‌­کنید به شما کمک می‌کند تا تصمیمات حیاتی را برای کسب­‌و­کارتان بگیرید.
  • مدیران ارشد اطلاعات و سایر تصمیم­‌گیرندگان IT عادت دارند تا با کمترین امکانات، بیشترین کار را انجام دهند. در دنیای کلان‌داده‌­ها هم مدیران ارشد اطلاعات به لطف همگرایی توسعه، وظایف IT و استراتژی BI توانسته‌اند، صرفه‌جویی‌های مالی مناسبی را در هزینه‌های شرکت به دست بیاورند.
  • پروژه‌­های موفق کلان‌داده­‌ به ۵ عنصر اصلی نیاز دارند که می‌­توانند باعث موفقیت یا شکست آن‌ها شوند: خرید امکانات، تداوم، استفاده از کارشناسان مرتبط با علم داده و ایمنی روان­شناختی.

۴- سازمان­‌ها موفقیتشان را به اشتراک می­‌گذارند

  • در سال ۲۰۱۶ پروژه‌­های تحلیلی بیشتری روی تولید محصولات تعریف شدند. سازمان‌‌ها نیز شروع به درک ارزش آن پروژه‌­ها نمودند. به مجرد این دو پدیده، سازمان‌ها به‌اشتراک‌گذاری داستان‌ موفقیت‌‌ها و عبرت‌های خود را آغاز کردند.
  • تحلیل­‌های واتسون IBM که یک سرویس داده­‌ی برمبنای کلود است، به مشتری­‌ها کمک می‌­کند تا تحلیل‌­های پیشرفته را بدون دردسر و پیچیدگی به مرحله­‌ی تولید برسانند.
  • برنامه جمع­‌آوری داده­‌های سرویس مالی شرکت تویوتا (CTO) از مفاهیم بهینه­‌سازی ایجاد شده توسط شرکت­‌های کارت اعتباری استفاده می­‌کند و از آن­‌ها برای سرمایه­‌گذاری اتوماتیک بهره می‌­برد. این برنامه به دنبال کمک به آژانس­‌های جمع‌­آوری داده­‌ی تویوتا بوده و به مشتریان کمک می‌کند تا بدهی خود را پرداخت کنند.
  • بخش منابع انسانی شرکت Echo Global Logistics از یک سرویس تحلیل داده‌ای استفاده می‌­کند تا تعهد کارمندان را برای بهبود رضایت مشتریان و حفظ آن­‌ها بررسی کند.

مطالب پیشنهادی

برچسب ها : , , , , ,

درج دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

*