- سه شنبه ۱۵ اسفند ۱۴۰۲
کلانداده: راهی برای بهبود عملکرد کسبوکارها
ده گرایش مهم در کلانداده در سال ۲۰۲۴
مهمترین روش تحلیل کلاندادهها با استفاده از یادگیری ماشین است که میتواند حجم عظیمی از دادهها را در مدت زمان اندکی پردازش و تحلیل کند و این کار را به کمک الگوریتمهایی انجام میدهد که یاد گرفتهاند الگوها را تشخیص دهند.
چکیده
حفظ امنیت دادهها و استفاده از یادگیری ماشین برای تحلیل دادهها، از جمله گرایشهای اصلی کلانداده در سال ۲۰۲۴ خواهند بود. همچنین سازمانها بهطور گسترده از کلاندادهها برای تحلیلهای پیشگویانه نسبت به اتفاقات بازار، محصولات و خدمات خاص خود استفاده میکنند. به منظور مدیریت صحیح کلاندادهها و بهرهمندی بیشتر از آنها، سازمانها باید از ابزارهای پیشرفتهای برای مدیریت آنها استفاده کنند تا بتوانند به بینشهای بهتر درباره بازار و کسبوکار خود دست یابند.
آینده کلانداده بستگی به توانایی سازمانها در ارزیابی کیفیت دادههای خود دارد. از آنجایی که کسبوکارها بیش از پیش برای تصمیمگیری به کلاندادهها متکی میشوند، باید کیفیت دادههای آنها بالا باشد تا مجبور به اتخاذ تصمیمات تجاری ضعیف نشوند و بتوانند نیازهای مشتریان خود را بهتر درک کنند. با اینکه دستیابی به دادههای باکیفیت امری چالشبرانگیز است، برای تضمین کیفیت داده رویکردهایی وجود دارد که سازمانها میتوانند از آنها استفاده کنند.
فناوری اطلاعات دانش تولید، پردازش، ذخیره و تبادل انواع دادهها و اطلاعات الکترونیک است که دسترسی سریع به اطلاعات را باعث شده است و فرایندها را سرعت بخشیده است. به دپارتمان فناوری اطلاعات در مجتمع فنی تهران سر بزنید و دورههای آموزشی آن را ببینید. این دورهها به صورت حضوری، آنلاین، آفلاین و تلفیقی ارائه میشوند و مدرک بین المللی دارند.
کلانداده و بینش سازمانی
در چشمانداز امروزی فناوری اطلاعات که بهسرعت در حال تحول است، سازمانهایی که به دنبال کسب بینشهای مبتنی بر داده هستند، باید گرایشهای فعلی کلانداده را بشناسند. از فناوریهای دگرگونکننده گرفته تا تغییر پارادایم تحلیل داده، دنیای مدیریت کلانداده هر روز شاهد گرایشهای پویایی است که نحوه عملکرد و نوآوری را در کسبوکارها متحول میکنند
برای غلبه بر موانعی که در حوزه کلانداده پیش روی سازمانها وجود دارد، آنها باید اقدامات خاصی را برای یافتن بهترین شیوههای مدیریت کلاندادهها بردارند و بتوانند درک خود را از آنها عمیقتر کنند. آنها همچنین باید به کارکنان خود در این حوزه آموزش دهند و گرایشهای مهم کلانداده را به آنها بیاموزند.
گرایشهای اصلی کلانداده در سال ۲۰۲۴
گرایش نخست: ظهور یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی مدتی است که مطرح شده است، اما اکنون به لطف کلاندادهها میتوانیم پتانسیل واقعی آن را درک کنیم. دیگر مسئله صرفاً دستیابی به هوش مصنوعی نیست و به دنبال آن هستیم که رایانهها بتوانند از تجربیات خود بیاموزند و به شیوه مستقل پیشبینی کنند.
این مهمترین بخش تحلیل کلاندادههاست، زیرا میتواند حجم عظیمی از دادهها را در مدت زمان اندکی پردازش و تحلیل کند و این کار به کمک الگوریتمهایی انجام میشود که یاد گرفتهاند الگوها را تشخیص دهند و از آنها برای پیشبینی اتفاقات بعدی استفاده کنند.
گرایش دوم: نیاز به امنیت بیشتر دادهها
نقش داده امروزه بیشتر از هر زمان دیگری افزایش یافته است و در آینده نیز بیشتر خواهد شد. سازمانهای پیشرو مجبور هستند بر امنیت دادهها سرمایهگذاری کنند. هر ساله حدود ۱۶۷ درصد بر میزان نقش دادهها نسبت به سال قبل افزوده میشود. کسبوکارها برای این مشکل اهمیت زیادی قائل هستند، زیرا اگر دادههای حساس مشتریان آنها بدون رضایت آنها در اختیار عموم قرار گیرد، مشتریان خود را از دست خواهند داد.
گرایش سوم: پذیرش گسترده تحلیل پیشگویانه
تحلیل پیشگویانه همچنان در حال گسترش است و یکی از مزایای اصلی دادههای کلان محسوب میشود. دادهها باارزشترین دارایی سازمانها هستند و آنها بهطور گسترده از کلاندادهها برای تحلیلهای پیشگویانه نسبت به اتفاقات بازار، محصولات و خدمات خاص خود استفاده میکنند. همچنین این تحلیلها واکنشهای آینده بازار را نیز پیشبینی میکنند. برای نمونه از تحلیل پیشگویانه برای شناسایی تقلب در کارتهای اعتباری یا پیشبینی اینکه کدام مشتریان بانک وامهای خود را نمیپردازند استفاده میشود.
گرایش چهارم: پذیرش بیشتر فضاهای ابری
سازمانها اکنون میتوانند از فضای ابری استفاده زیادی بکنند، زیرا هزینه آنها را کاهش داده، کارایی را افزایش میدهد و نگرانیهای امنیتی آنها را برطرف میکند. از مهمترین گرایشهای کلانداده در سال ۲۰۲۴ تلاش برای استفاده بیشتر از فضاهای ابری و کاهش اتکا به مراکز داده داخلی است. اگر کسبوکاری دادههای حساس زیادی دارد، باید در مورد قابلیت اعتماد به فضاهای ابری تحقیق کند و این مسئله بر تلاش برای بهبود امنیت فضاهای ابری اثر دارد.
گرایش پنجم: ابزارهای پیشرفته کلانداده
به منظور مدیریت صحیح کلاندادهها و بهرهمندی بیشتر از آنها، سازمانها باید از ابزارهای پیشرفتهای برای مدیریت آنها استفاده کنند تا بتوانند به بینشهای بهتر درباره بازار و کسبوکار خود دست یابند. شرکتهای نرمافزاری سرمایهگذاری زیادی بر ساخت ابزارهای دقیق مدیریت کلانداده انجام دادهاند که شیوه کار را تغییر خواهند دارد و بازار جهانی را قادر به پذیرش و استفاده از پروژههای کلانداده خواهد کرد.
گرایش ششم: دریاچه داده
دریاچه داده (Data lake) نوع جدید از معماری است که نحوه ذخیرهسازی و تحلیل دادههای سازمان را تغییر خواهد داد و آنها را قادر خواهد کرد انواع دادهها را در یک مکان ذخیره کنند.
گرایش هفتم: منابع داده بیشتر (اینترنت اشیاء، دستگاههای هوشمند، هوش مصنوعی مولد)
راههای مختلفی برای جمعآوری داده وجود دارد و حسگرها، هوش مصنوعی، پلتفرمهای رسانههای اجتماعی و حتی دستگاههای هوشمند از منابع تولید داده محسوب میشوند. امسال انتظار میرود روند تولید داده سرعت یابد و در نتیجه چالشهای مدیریت کلاندادههای حاصل از منابع جدید نیز افزایش یابد. با این حال برای روند کلی ساخت مدل کسبوکار و ارائه خدمات به مشتریان، این دادهها سودمند خواهند بود.
گرایش هشتم: بافت داده یا دیتا فابریک
در سیستمهای چندابری و ترکیبی، بافت داده چارچوب و مجموعهای از خدمات داده است که کلاندادهها را استانداردسازی میکند. بافت داده امکان اشتراکگذاری دادهها را در پلتفرمها و برنامههای مختلف بدون نیاز به ابزرها یا نرمافزارهای بیرونی فراهم میکند و روشی کمکی برای ذخیره مقادیر زیاد داده بدون ساختار به شیوهای ساده است.
گرایش نهم: کیفیت دادهها
از آنجایی که کسبوکارها بیش از برای تصمیمگیری به کلاندادهها متکی میشوند، باید کیفیت دادههای آنها بالا باشد تا مجبور به اتخاذ تصمیمات تجاری ضعیف نشوند و بتوانند نیازهای مشتریان خود را بهتر درک کنند. برای تضمین کیفیت داده، رویکردهایی وجود دارد که سازمانها میتوانند از آنها استفاده کنند. آینده کلانداده بستگی به توانایی سازمانها در ارزیابی کیفیت دادههای خود دارد.
گرایش دهم: مدیریت متمرکزتر کلاندادهها
برای مدیریت متمرکزتر کلاندادهها دلایل بسیاری وجود دارد از جمله نیاز به حفظ دادهها و حریم خصوصی. همچنین افزایش تقاضا برای تصمیمگیری براساس دادهها، شفافیت بیشتر در مورد دادهها را ضروری کرده است. دیگر اینکه ما به قوانین و مقررات جهانی در موضوعات مربوط به کلانداده نیاز داریم. همه اینها باعث میشود در سال جدید بیشتر به سمت مدیریت متمرکز کلاندادهها پیش برویم.
جمعبندی
برای غلبه بر موانعی که در حوزه کلانداده پیش روی سازمانها وجود دارد، آنها باید اقدامات خاصی را برای یافتن بهترین شیوههای مدیریت کلاندادهها بردارند و بتوانند درک خود را از آنها عمیقتر کنند. آنها همچنین باید به کارکنان خود در این باره آموزش دهند و گرایشهای مهم کلانداده را به آنها بیاموزند.
از مهمترین گرایشهای کلانداده در سال ۲۰۲۴ تلاش برای استفاده بیشتر از فضاهای ابری و کاهش اتکا به مراکز داده داخلی است. همچنین در سال جدید دریاچه داده (Data lake) که نوع جدیدی از معماری است، نحوه ذخیرهسازی و تحلیل دادههای سازمان را تغییر خواهد داد و آنها را قادر خواهد کرد انواع دادهها را در یک مکان ذخیره کنند.
فناوری اطلاعات دانش تولید، پردازش، ذخیره و تبادل انواع دادهها و اطلاعات الکترونیک است که دسترسی سریع به اطلاعات را باعث شده است و فرایندها را سرعت بخشیده است. به دپارتمان فناوری اطلاعات در مجتمع فنی تهران سر بزنید و دورههای آموزشی آن را ببینید. این دورهها به صورت حضوری، آنلاین، آفلاین و تلفیقی ارائه میشوند و مدرک بین المللی دارند.
در دنیای کسبوکار امروز، تحصیلات دانشگاهی برای حفظ ارزش شما بهعنوان نیروی کار بااستعداد و کارآمد کافی نیستند. برای اینکه مزیت رقابتی شخصی خود را حفظ کنید، باید بر آموزش مستمر و مادامالعمر خود سرمایهگذاری کنید. خانواده بزرگ مجتمع فنی تهران هرساله به هزاران نفر کمک میکند تا در مسیر شغلی خود پیشرفت کنند.
اگر شاغل هستید و وقت ندارید در دورههای آموزشی حضوری شرکت کنید، مجتمع فنی تهران گزینههایی عالی برای آموزش مجازی، آنلاین، آفلاین و ترکیبی ارائه میدهد. با شرکت در دورههای کوتاهمدت مجتمع فنی تهران و دریافت مدارک معتبر و بینالمللی میتوانید با اعتماد به نفس مسیر ترقی را طی کنید و در سازمان خود به مهرهای ارزشمند تبدیل شود.
نویسنده: HAISAM ABDEL MALAK
منبع: TheECMConsultant
پرسشهای متداول
دریاچه داده چیست؟
در سال جدید دریاچه داده (Data lake) که نوع جدیدی از معماری است، نحوه ذخیرهسازی و تحلیل دادههای سازمان را تغییر خواهد داد و آنها را قادر خواهد کرد انواع دادهها را در یک مکان ذخیره کنند. دریاچه داده یک مخزن ذخیرهسازی داده است که همه انواع دادهها را با هم در یک مکان ذخیره میکند و این باعث بازیابی آسان آنها میشود، چه دادههای ساختاریافته باشند چه دادههای بدون ساختار. این دریاچهها دادههای خام را در سازمان جمعآوری کرده و بدون برچسبگذاری یا ساختاربندی نگهداری میکنند.
هوش مصنوعی مولد چیست؟
هوش مصنوعی مولد نوعی مدل یادگیری عمیق است که میتواند متن، تصویر یا سایر محتواها را بر اساس دادههای آموزشدیده خود تولید کند. رباتهای تولید محتوا مانند ChatGPT که محتواهای جدید متنی، صوتی، تصویری و کدهای برنامهنویسی یا شبیهسازیهای ویدیویی را تولید میکنند از جمله هوشهای مصنوعی مولد هستند که رویکرد انسان را به تولید محتوا بهطور قابل توجهی تغییر دادهاند.