5 نکته برای تجزیه و تحلیل موثر کلان داده‌ها

آیا داده‌ها طلای جدید دنیای امروز هستند؟

با توجه به سرعت استفاده از داده‌ها در سرتاسر جهان، یقیناً بله!

بیایید چند آمار دیوانه کننده را بررسی کنیم:

آیا می‌دانید که Netflix تنها با استفاده از داده‌های بزرگ، سالانه 1 میلیارد دلار در حفظ مشتری صرفه‌جویی می‌کند؟ یا اینکه درگوگل سالانه 1.2 تریلیون سرچ انجام می‌گیرد، که این آمار به معنای بیش از 40.000 سرچ در هر ثانیه است! 15 درصد جستجوهای گوگل، موارد جدیدی هستند که قبلاً هرگز تایپ نشده‌اند؛ این منجر به بروز این واقعیت می‌شود که مجموعه جدیدی از داده‌ها، هر لحظه در حال تولید شدن هستند.

پیشتر، سازمان‌ها هزاران تن از داده‌ های خود را در دیتابیس خود ذخیره می‌کردند، بدون اینکه بدانند قبل از تجزیه و تحلیل کلان‌داده‌ها با آن‌ها چه کنند.

داده‌های بد می‌تواند سالانه ضرری از 9.7 میلیارد دلار تا 14.2 میلیارد دلار برای مشاغل ایجاد کند. علاوه بر این، استفاده از داده‌های ضعیف می‌تواند منجر به پیاده سازی استراتژی‌های تجاری اشتباه، ضعف در تصمیم‌گیری، بهره وری پایین و تخریب رابطه بین مشتریان و سازمان شود. این موضوع باعث از دست رفتن شهرت سازمان در بازار می‌شود.

برای جلوگیری از بروز این مشکل، ما لیستی شامل 5 نکته کلیدی تهیه کرده ایم که به وسیله آن شرکت‌ها می‌توانند برای تبدیل کلان‌داده‌های خود به یک موفقیت بزرگ، از آن‌ها استفاده کنند.

بر روی قدرت رهبری سرمایه گذاری کنید

مهم‌ترین عامل برای پرورش فرهنگ تصمیم گیریِ داده محور، رهبری است. سازمان‌ها باید نقش‌های کلیدی مشخصی برای رهبری این کار داشته باشند. رهبری درست در تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، می‌تواند منجر به موفقیت طرح‌های مبتنی بر کلان‌داده‌ها شود.

متأسفانه، تنها 34 درصد از سازمان‌ها یک مدیر ارشد داده، برای طرح‌های مبتنی بر کلان‌داده‌ها منصوب کرده‌ اند.

Bank of America،  یکی از پیشگامان استفاده از داده‌های بزرگ در صنعت بانکداری ایالات متحده، یک مدیر ارشد داده برای خود انتخاب کرده است که مسئول تعیین تمام استانداردها و سیاست‌های مدیریت داده، ساده سازی ابزاری ،پیاده سازی زیرساخت‌های مورد نیاز و راه اندازی پلتفرم کلان‌داده بانک است.

توسعه مهارت در زمینه داده‌ها

روی سه مهارت زیر سرمایه گذاری کنید:

• استفاده از نرم افزار اپن سورس جداگانه برای ادغام و تجزیه و تحلیل داده‌ های ساختار یافته و بدون ساختار.
• قابلیت فریم بندی و طرح سؤالات تجاری مناسب با دیدی کاملاً شفاف، مانند نحوه استفاده از اینسایت‌ها.
• کسب دانش ابزارهای آماری برای انجام تحلیل‌ و پیشگویی و ایجاد بینش آینده‌ نگر.

کلان‌ داده‌های آزمایشی را تست کنید

با شناسایی مهم‌ترین مشکلات کسب و کار و این که چگونه داده‌های بزرگ به‌عنوان راه حلی برای این مشکلات عمل می‌کنند، کارتان را شروع کنید. پس از شناسایی مشکل، روی جنبه‌های متعددی از داده‌های بزرگ آزمایش کنید که بتوانید این تست را، قبل از سرمایه گذاری عمده در کسب و کار و فناوری اجرا کرد.

آزمایشگاه‌های کلان‌داده مجموعه عظیمی از ابزارها و تخصص‌های مبتنی بر کلان‌داده را ارائه می‌کنند که به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا بدون سرمایه‌گذاری هنگفت در فناوری، IT و  نیروی انسانی، طرح خود را آزمایش کرده و درصد ارزشمندی پروژه را تخمین بزنند. اجرای این آزمایشات در سطح ابتدایی، می‌تواند با حداقل سرمایه گذاری انجام شود.

روی داده‌های بدون ساختار تمرکز کنید

به نقل از گارتنر، سیستم داده‌های سازمانی، در پنج سال آینده دچار تغییر و تحول عظیمی خواهد شد و 80 درصد از این داده‌ها بدون ساختار خواهند بود. اجازه دهید  سه اصل اساسی داده‌های بدون ساختار را مرور کنیم:

1-کسب اطمینان از وجود فناوری مناسب برای ذخیره و تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار ضروری است.

2و3- اولویت بندی و توجه به داده‌های بدون ساختار به منظور پیش بینی علایق افراد نیز می‌تواند حائز اهمیت باشد. همچنین اولویت بندی چنین داده‌های بدون ساختاری که از نظر ارزش اطلاعاتی و پیش‌بینی تمایلات ارزش بالایی دارند، ضروری است.

موتورهای تجزیه و تحلیل عملیاتی داده‌ها را با هم ادغام کنید

با استفاده از تجربه کاربری بر اساس رفتار کاربران و تطبیق داده‌ های بزرگ با آن، می‌توان یکی از مهم‌ترین مزیت‌های بالقوه در این امر را کسب کرد.

وقت آن رسیده که کسب و کارها ذهنیت خود را تغییر دهند  و موتورهای تحلیلی مبتنی بر تکنولوژی را جایگزین تجزیه و تحلیل آفلاین و سنتی کنند. این کار به کسب و کارها قدرت تصمیم گیری در زمان واقعی و نزدیک را می‌دهد. شرکت‌ها می‌توانند بدین منظور از رویکردهای مبتنی بر آزمون و خطا استفاده کنند.

نتیجه‌گیری نهایی

شرکت‌ها و سازمان‌ها هر روزه با انواع مختلفی از داده‌ ها سر و کار دارند. داده‌ها در اندازه‌ها، اشکال و فرم‌های مختلف موجود اند. بازار تجزیه و تحلیل کلان‌داده‌ها به شدت در حال پیشرفت است و گردش مالی آن تا سال 2025 به 62.10 میلیارد دلار خواهد رسید. با توجه به این پیشرفت، 97.2 درصد از سازمان‌ها هم اکنون بر روی هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل کلان‌داده‌ها سرمایه گذاری می‌کنند. از این رو سازمان‌ها می‌بایست تدابیر مناسبی برای تبدیل کلان‌داده‌های خود به موفقیت‌های کلان انتخاب بیاندیشند.