سحاب؛ متخصص داده کاوی کسب‌وکار

به گزارش سرویس تازه های دنیای فناوری مجله تک تایمز ،

اغراق نیست اگر بگوییم امروز یکی از بیشترین‌ استفاده‌ها از داده و علم داده در حوزه کسب‌و‌کار است. در این مقاله، بررسی می‌شود که داده‌کاوی چیست و چه کاربردهایی به‌ویژه برای کسب‌وکارها دارد. 

داده‌کاوی چیست؟ 

در عصر حاضر، داده‌کاوی امکانات شگفت‌انگیزی دراختیار کسب‌وکارها قرار داده است. این حوزه نسبتا نوظهور با گرد‌آوری روش‌های آماری مختلف و استفاده از فناوری‌های جدیدی مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و کلان‌داده‌‌ها، به سازمان‌ها کمک می‌کند که بتوانند میلیون‌ها داده مستقل را جمع‌آوری کنند و تحلیل‌های دور از تصوری از آن‌ها استخراج کنند؛ تحلیل‌هایی که به پیش‌بینی رفتار مشتریان و آینده کسب‌وکار کمک می‌کنند و مدیران می‌توانند از آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک سازمان کمک بگیرند.

به زبان ساده، به‌کارگیری روش‌های هوشمند در کشف آگاهی جدید و جالب و مهم در دیتاست‌های بزرگ را داده‌ کاوی می‌نامیم. این تحلیل‌ها می‌توانند به تناسب حوزه فعالیت و نوع شرکت، به شناخت بهتر شرایط، عارضه‌یابی، پیش‌بینی روندها و ارائه راهکارهای مناسب کمک کنند. بااین‌حال، آنچه بیش از همه موجب محبوبیت روزافزون داده‌کاوی در جهان شده است، بهینگی تزریق‌شده به ارکان مختلف کسب‌وکار سازمان است؛ جایی که دیگر شهود و احساسات و شانس جایی در تصمیم‌گیری‌ها ندارند و حقایق از دل داده‌ها سر برمی‌آورند و راهنمای مدیران می‌شوند.

وجه تمایز داده‌کاوی بر بررسی دستی داده آن است که در داده‌کاوی عموما با حجم بسیار عظیمی از داده سروکار داریم که جمع‌آوری و پایش و تحلیل آن‌ها به‌صورت دستی و ذهنی چندان ممکن نیست؛ اما به‌کمک گروهی از فناوری‌های جدید مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، می‌توان الگوهای موجود در داده‌ها و همبستگی میان هر گروه داده را تشخیص داد و پیام‌های نهفته این داده‌ها را درک کرد.

سحاب

انواع مختلف داده‌کاوی

ازآنجاکه هر پلتفرمی متناسب با شرایط و کارکردهایش نوع خاصی از داده را تولید می‌کند، انواع مختلفی داده‌کاوی وجود دارد. انواع مهم داده‌کاوی عبارت‌اند از:

  • داده‌کاوی تصویری
  • داده‌کاوی ازطریق پایش متن
  • داده‌کاوی ازطریق پایش شبکه‌های اجتماعی
  • داده‌کاوی ازطریق پایش وب
  • داده‌کاوی ازطریق پایش صوت و تصویر

همچنین، متخصصان علم داده عموما بسته به نوع کاربرد و داده‌ موجود ممکن است از تکنیک‌های مختلفی برای داده‌کاوی استفاده کنند. تکنیک‌های رگرسیون (پیش‌گویانه)، کاوش قواعد وابستگی (توصیفی)، طبقه‌بندی (پیش‌گویانه) و خوشه‌بندی (توصیفی) ازجمله تکنیک‌های مهم داده‌کاوی به‌حساب می‌آیند.

داده‌کاوی در حوزه‌های مختلف کسب‌وکار

مهم‌ترین کاربرد داده‌کاوی را می‌توان کمک به شناخت بهتر ترندها دانست. قابلیت‌های داده‌کاوی در پیش‌بینی شرایط توانسته است استراتژی کسب‌وکارها و رویکرد مدیران در اخذ تصمیمات استراتژیک را به‌کلی متحول کند. همین قدرت پیش‌بینی باعث شده است هر روز استفاده از داده‌کاوی و علم داده در گستره وسیعی از صنایع و کسب‌وکارها را شاهد باشیم.

بازاریابی: سازمان‌ها برای درک وضعیت بازار و رفتار مشتریان و بهبود سهم بازار عموما به‌سراغ داده‌کاوی می‌روند. با تحلیل روابط پارامترهایی مانند سن، جنسیت، سلیقه و سوابق خرید مشتریان، می‌توان تصمیمات مشتریان را پیش‌بینی و در راه‌اندازی کمپین‌های تبلیغاتی شرکت و ارائه پیشنهادهای جذاب به مشتریان و طراحی محصولات آتی اصلاحاتی ایجاد کرد. همچنین، با داده‌کاوی می‌توان پیش‌بینی کرد کدام مشتریان از سرویس‌ها و محصولات شما دل‌زده شده‌اند و برای بازگرداندن آن‌ها به جمع مشتریان شرکت تلاش کرد.

صنعت خُرده‌فروشی: داده‌کاوی در صنعت خُرده‌فروشی می‌تواند برای شناخت الگوهای خرید مشتریان و رفتار آن‌ها در فروشگاه‌ها استفاده شود. برای مثال، در این صنعت سوپرمارکت‌ها می‌توانند با تحلیل رفتار مشتریان چینش قفسه‌ها را به‌نحوی انجام دهند که فروش افزایش یابد.

بانکداری: بانک‌ها با استفاده از داده‌کاوی می‌توانند ریسک‌ها و فرصت‌های بازار را شناسایی کنند. با اعمال الگوریتم‌های داده‌کاوی بر رتبه‌بندی‌های اعتباری و سیستم‌های هوشمند ضدتقلب (آنتی‌فراد)، می‌توان تمامی تراکنش‌ها، داده‌های مالی مشتریان و الگوها را برای کاهش ریسک پایش کرد. همچنین، بانک‌ها به‌کمک داده‌کاوی می‌توانند ترجیحات و عادات مشتریان را شناسایی کنند و بر‌این‌اساس، خدمات متناسب هر مشتری را به آن‌ها پیشنهاد دهند.

بهداشت و سلامت: داشتن داده‌های تمامی بیماران (داروها، آزمایش‌های پزشکی، سوابق و بیماری‌ها، درمان‌های دریافت‌شده و) و داده‌کاوی آن‌ها باعث می‌شود بتوان دقیق‌تر تشخیص داد و درمان بهتری برای بیماران تجویز کرد. بدین‌ترتیب، می‌توان منابع درمانی موجود را به‌نحوی بهینه مدیریت کرد و علاوه‌بر بهبود بازده، ریسک فرایند را نیز کاهش داد.

رادیو و تلویزیون: برخی شبکه‌ها از روش‌های داده‌کاوی آنی برای پایش مخاطبان برنامه‌های خود استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها داده‌های مرتبط با برنامه‌های در حال پخش را جمع‌آوری و تحلیل و با ارائه تحلیل‌های دقیق از نحوه تعامل مخاطبان به مدیران شبکه‌ها کمک می‌کنند که بتوانند پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده‌تری به شنوندگان و بینندگان ارائه دهند. همچنین، با داشتن درک درست از رفتار مخاطبان، می‌توان تعامل بهتری با تبلیغ‌دهندگان ایجاد کرد تا بتوانند تبلیغاتشان را برای مخاطب هدف درست خود پخش کنند.

تفاوت داده‌کاوی (Data Mining) و کلان‌داده (Big Data) 

«داده‌کاوی» و «کلان ‌داده» دو نمونه از مفاهیم پرکاربرد علم داده هستند. این دو مفهوم با وجود اشتراکاتشان در برخی جنبه‌ها، دو مفهوم کاملا متفاوت‌اند. برای درک بهتر این مفاهیم، شاید بهتر باشد ابتدا با تعاریف آن‌ها آشنا شویم و سپس، تفاوت‌هایشان را بیان کنیم.

کلان‌داده یا Big Data درواقع مقادیر عظیمی از داده و اطلاعات و آمارهای مرتبطی است که سازمان‌های بزرگ جمع‌آوری می‌کنند. عموما برای نگه‌داری چنین حجم عظیمی از داده لازم است تجهیزات و نرم‌افزارهای خاصی برای نگه‌داری و پردازش تعبیه شود؛ زیرا مدیریت چنین میزان داده‌ای و استخراج الگوها و ترندهای نهفته در این داده‌ها به‌صورت دستی یا ازطریق ابزارهای معمولی عملا غیرممکن است.

داده‌کاوی یا Data Mining تکنیکی برای استخراج اطلاعات و دانش و تحلیل‌های مهم از دل مجموعه عظیمی از داده‌ها است. این کار با پالایش و پایش و پردازش این داده‌ها انجام می‌شود و باعث می‌شود بتوان درباره اتفاقات فعلی و آتی دید بهتری پیدا کرد. بسیاری داده‌کاوی را به استخراج از معادن طلا تشبیه می‌کنند؛ زیرا همان‌طور‌که با کاوش صخره‌ها می‌توان طلا یافت، با کاوش داده‌ها نیز می‌توان به اطلاعات و تحلیل‌های ارزشمندی دست‌ یافت.

سحاب

حال که با تعریف این دو مفهوم آشنا شدیم، به شماری از تفاوت‌های مهم آن‌ها اشاره می‌کنیم.

  • در بحث کلان‌داده، اتوماسیون نقشی اساسی ایفا می‌کند؛ زیرا مدیریت چنین حجم عظیمی در حالت عادی غیرممکن است. این در حالی‌ است که در داده‌کاوی در عین تأکید بر اتوماسیون فرایندها، گاه امکان پردازش دستی نیز وجود دارد.
  • در داده‌کاوی فقط بر یک نوع داده، یعنی داده‌های ساختاریافته تمرکز می‌شود؛ درحالی‌که در کلان‌داده بر طیف کاملی از داده‌ها اعم از بدون ساختار و نیمه‌ساختاریافته و کاملا ساختارمند تمرکز می‌شود.
  • کلان‌داده را می‌توان به «معدن» تشبیه کرد؛ درحالی‌که داده‌کاوی «مدیر معدن» است که تصمیم می‌گیرد متناسب با نیاز و خواست کسب‌وکاری خاص، چه مدل پردازشی انجام و چه تحلیلی استخراج شود.
  • کلان‌داده مجموعه کاملی از انواع داده و روش‌ها برای پردازش و مدیریت حجم بسیار عظیمی از داده است (تأکید بر عظمت حجم داده‌هایی که با آن سروکار داریم، بسیار مهم است)؛ درحالی‌که داده‌کاوی، تنها یک ابزار برای کاوش در حجم عظیمی از داده است (در داده‌کاوی ممکن است حجم داده‌های دردسترس بزرگ یا کوچک باشد).

سحاب؛ راهکارهای داده‌محور

سحاب شرکتی تخصصی در حوزه علوم داده است که با ارائه راهکارهای داده‌محور یکی از پیشتازان این بخش به‌حساب می‌آید. سحاب با کمک برترین متخصصان ایرانی در حوزه علوم داده می‌تواند برای تمامی مسائل مرتبط به داده در سازمان‌ها و کسب‌وکارها راهکار ارائه دهد. هم‌اکنون، سه راهکار گروه مشاوران سحاب و پلتفرم تحلیل داده سکان و دریاچه داده نئور ازجمله راهکارهای داده‌محور این شرکت هستند. اگر به آشنایی بیشتر با راهکارهای داده‌محور سحاب تمایل دارید، به وب‌سایت این شرکت به آدرس https://sahab.ir مراجعه کنید. 

بمنظور اطلاع از دیگر خبرها به صفحه اخبار فناوری مراجعه کنید.
منبع خبر

برچسب ها

نوشته های مشابه

بستن