بر اساس گزارشات، 95درصد از سازمان های ایالات متحده آمریکا می گویند که آنها از داده ها برای کسب فرصت های تجاری استفاده می کنند. همچنین 84 درصد گروهی دیگر اعتقاد دارند داده ها بخشی جدایی ناپذیر از تشکیل یک استراتژی تجاری هستند.
میزان و حجم داده ها رشد خیره کننده ای داشته است. بررسی و آنالیز داده های زیاد می تواند گمراه کننده و طاقت فرسا باشد و شرکت ها باید برنامه ریزی لازم را قبل از اینکه حجم دیتا ها به طرز چشمگیری افزایش یابد، انجام دهند. 90 درصد داده های موجود دارای اختلال هستند و دسته بندی و فیلتر کردن دانش از آنها کار بسیار سنگینی است.
در مسیر پیدا کردن راه های ارزان برای تحلیل داده ها، سازمان ها باید یک موازنه خوب در نیازمندی های داده های خود داشته باشند. استفاده از محاسبات ابری و مجازی سازی در تصمیم گیری درباره اینکه داده های خود را در بیرون از سازمان ذخیره کنند کار را مشکل تر ساخته است. اما درواقع بکارگیری این تکنولوژی ها هزینه نگهداری داده ها در درون سازمان را از دوش آن سازمان برداشته است.
1. داده های بزرگ به مجموعه ی داده هایی اطلاق میشود که مدیریت، کنترل و پردازش آنها فراتر از توانایی ابزارهای نرم افزاری در یک زمان پذیرفتنی و مورد انتظار است. پاک کردن داده هایتان اولین مانعی است که باید قبل از اینکه بخواهید تصمیم بگیرید با داده ها چه کنید، آن را پشت سر بگذارید. در واقع، تحقیقات انجام شده حاکی از این است که حدود 44 درصد از تصمیم گیرندگان به داده های خود اطمینان دارند.
2. به دست آوردن بینشی صحیح از جریان داده ها، و مهمتر از همه، درک چگونگی استخراج صحیح و پیدا کردن الگوها در داده ها چالش بزرگی است که پیش روی ما است.
3. استراتژی دادها یکی دیگر از مواردی است که باید به آن توجه کرد. با حجم استراتژی داده ها شامل چندین مرحله می شود از جمله: تجزیه و تحلیل بازار و صنعت، انتخاب و اولویت بندی جریان داده ها، اطلاعات زنده و جدید یا قدیمی، اطلاعات داخلی یا خارجی ( یا هردو)، ابزار های انتخاب کننده، منابع اطلاعاتی، تجزیه و تحلیل کننده های دستی توسط فرد متخصص و ماشین یادگیری با الگوریتم پیشرفته.
حجم زیاد داده ها، ممکن است باعث سردرگمی شما شود و همین سردرگمی بازده را در یافتن بینش مناسب کاهش دهد.
به عبارت دیگر،بصری کردن داده ها (data visualization) یک فیلتر اولیه برای ارزیابی جریان داده ها محسوب می شود. از آنجایی که حجم زیادی از داده ها وجود داشته و منابع مختلفی مورد استفاده قرار می گیرند، استفاده از ابزار های بصری باعث شده تا داده ها به شکل بهتر و مرسوم تری برای ما نمایان شده تا بتوانیم با آنها تعامل بهتری داشته باشیم. درنتیجه مصورسازی داده، انتقال بهینهٔ اطلاعات به بیننده توسط دادهنمایی را سبب خواهد شد.
ابزارهای مصورسازی داده های پیشینه طولانی دارند؛ بگونه ای که نمودار دایره ای قدمتی برابر با 200 سال دارد. گرچه با گذشت زمان این ابزارها رفته رفته پیشرفته تر شده و توسعه یافتند.
ابزارهای گوناگونی برای مصور سازی داده ها وجود دارد از جمله: تابلو، نمودارها، چارت و نمونه های پیشرفته تری همچون: Hadoop و سرویسAWS آمازون.
برای مثال وقتی شما می خواهید میزان کالری دریافتی خود را بررسی کنید، با استفاده از نمودار ها میتوان جلوه بصری بهتری برای خود فراهم کرد..
فناوری های جدیدی برای مصورسازی داده های پا به عرصه گذاشته اند که از آنها می توان به AR (واقعیت افزوده یا Augmented Reality) و VR (واقعیت مجازی یا Virtual Reality) اشاره کرد.
شرکت های بزرگی همچون IBM از فناوری های AR و VR جهت نشان دادن محصولات خود به مشتریان استفاده می کنند..
با ایجاد فضاهای تجسمی سه بعدی، شرکت ها قادر خواهند بود تا داده ها در زمان کوتاهی تجزیه و تحلیل کرده و از ابعاد مختلف داده ها را بررسی کنند.
علاوه بر این، این ابزار مصور سازی 3 بعدی این امکان را به ما می دهد که با ایجاد محیطی سه بعدی، قابلیت های تجسم داده ها را گسترش دهیم. در نتیجه، با استفاده از این تکنولوژی ما قادر خواهیم بود تا از دیتاهای با حجم یکسان نسبت به قبل، داده های بیشتری را کسب کنیم.
هرچه میزان داده ها افزایش یابد، بررسی و تجزیه و تحلیل آنها سخت تر خواهد شد. بنابراین پیاده سازی استراتژی داده ها بخشی ضروری از موفقیت در استفاده از داده ها تلقی شده که باید به نحو احسن، اجرا شود.
در ابتدا، مصورسازی داده ها باعث خواهد شد تا داده هایتان به حداقا میزان ممکن تقلیل یابند (داده های اضافی حذف شوند). سپس، مصورسازی داده ها باعث خواهد شد تا شما بتوانید اطلاعات مهم و حیاتی را از میان سایر داده ها جدا کنید. در انتها، مصورسازی داده های باعث خواهد شد تا ما بتوانید یک نظارت دائم و آنی بر روی داده هایتان داشته باشید که این موضوع، اطلاع از میزان موفقیت و پیش برد صحیح استراتژی داده ها را سبب خواهد شد. به بیانی دیگر، ابزارهای مصور سازی نه تنها خود داده را بلکه نتیجه نهیی را نیز بهنیه و مصور کرده و اینگونه باعص می شود تا استراتژی شما، بیهنه شود.
برای مثال پلتفرم Applixure را در نظر می گیریم:
این پلتفرم با استفاده از نرم افزار و سخت افزار منحصر به خود، داده ها را با توجه به زیرساخت های کاربر، بطور آنی دریافت نموده، سپس انها را مصور ساخته تا دید بهتری به ما داده و تجزیه و تحلیل را تسهیل کند.
در طول گذر زمان، عملکرد داده های بسته به اقدامات مشتریان تغییر می کند. این داده ها به شکل نمودار، اشکال دو بعدی، سه بعدی و … نمایان خواهند شد.
مصور سازی داده ها باعث شده تا بتوان از دل داده ها، اطلاعات مهم تری بتوان استخراج کرد. .
بنابراین، کیفیت و قابلیت مصورسازی داده ها به طور مستقیم تاثیر بر که چگونگی تاثیر داده ها بر استراتژی کسب و کار شما تأثیر می گذارد.
1 دیدگاه
[…] یادگیری ماشینی نه تنها می تواند به این روند کمک کرده و استخراج اطلاعات را با سرعت بیشتری نتیجه دهد، بلکه می تواند داده ها را […]