تحلیلگران داده در دانشگاه MIT با ارائه تخصص و دانش خود به شرکت‌های بین‌المللی در مواجهه با چالش‌های متعدد، از جمله تحولات سریع تکنولوژی، نوسانات اقتصادی و بحران آب و هوا، یاری می‌رسانند تا با استفاده از راه حل‌های مبتنی بر داده، مشکلات خود را حل کنند.
چالش های پیش روی کسب و کارها در سال 2024
- هوش مصنوعی مولد: هوش مصنوعی مولد به سرعت نحوه ی تولید و توزیع محصولات و خدمات را دگرگون می کند و کسب و کارها باید برای انطباق با این تحولات سریع آماده باشند.
- اقتصاد پس از کرونا: اقتصاد جهانی هنوز در حال ریکاوری از بحران کرونا است و کسب و کارها با افزایش هزینه ها و نوسانات بازار دست و پنجه نرم می کنند.
- بحران آب و هوا: بحران آب و هوا تهدیدی جدی برای کسب و کارها محسوب می شود و می تواند منجر به اختلال در زنجیره های تامین و افزایش هزینه های انرژی شود.
پروژه کپستون دانشگاه MIT فرصتی را برای دانشجویان فراهم می کند تا با همکاری با شرکت های مختلف، به حل مشکلات واقعی آنها با استفاده از تحلیل داده بپردازند. این برنامه بینشی عمیق از چالش های پیش روی کسب و کارها در سال 2024 ارائه می دهد.
در سال 2023، دانشجویان MIT در 41 پروژه مختلف با 33 شرکت گوناگون همکاری کردند. برخی از پروژه های برجسته شامل موارد زیر بود:
- اندازه گیری نوآوری از طریق ثبت اختراع برای Accenture: دانشجویان الگوریتمی را برای Accenture توسعه دادند که به این شرکت در شناسایی و اندازه گیری نوآوری از طریق ثبت اختراع کمک می کند.
- استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود ایمنی دارو برای Takeda: دانشجویان از هوش مصنوعی برای Takeda مدل هایی را برای پیش بینی عوارض جانبی داروها و بهبود ایمنی آنها توسعه دادند.
کمک به رشد کسب و کار با تحلیلگران داده
در دنیای رقابتی امروز، یافتن فرصت‌های جدید برای رشد، حیاتی است. در اینجا، تحلیلگران داده با قدرت داده‌ها به کمک شما می‌آیند.
شناسایی بازارهای هدف
کشف مکان‌های ایده‌آل برای شعبه‌های جدید: شرکت‌هایی مانند JPMorgan Chase با تحلیل تصاویر ماهواره‌ای، نرخ رشد جمعیت و نقاط کلیدی شهرها را پیش‌بینی می‌کنند و شعبه‌های جدید را در مکان‌های مناسب تاسیس می‌کنند.
حمایت از کسب‌وکارهای کوچک: Visa با بررسی اطلاعات تراکنش و داده‌های سرشماری، مناطقی با پتانسیل بالا برای رشد کسب‌وکارهای کوچک را شناسایی می‌کند و منابع را برای رونق بخشیدن به آنها اختصاص می‌دهد.
انتخاب‌های هوشمندانه برای سرمایه‌گذاری در املاک: Columbia Threadneedle از طریق ابزار پیش‌بینی رشد مکان، عواملی مانند رونق اقتصادی، کیفیت زندگی، دسترسی و جمعیت‌شناسی را بررسی می‌کند و بهترین نقاط را برای سرمایه‌گذاری در املاک و مستغلات در اروپا شناسایی می‌کند.
مزایای استفاده از تحلیل داده
- تصمیم‌گیری آگاهانه: با اتکا به داده‌های دقیق، می‌توانید سرمایه‌گذاری‌های خود را هوشمندانه‌تر انجام دهید و از هدر رفتن منابع جلوگیری کنید.
- کاهش ریسک: تحلیل داده‌ها به شما کمک می‌کند تا بازارهای با پتانسیل بالا را شناسایی کرده و از ورود به بازارهای پرخطر پرهیز کنید.
- رشد پایدار: با تمرکز بر بازارهای مناسب، می‌توانید به رشدی بلندمدت و پایدار دست پیدا کنید.
دو نمونه از قدرت تحلیل گران داده در عمل
در دنیای رقابتی امروز، توانمندسازی کارکنان، کلید موفقیت هر کسب‌وکاری است. تحلیلگران داده با استخراج انبوه اطلاعات، به فروشندگان کمک می‌کنند تا تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تر، سریع‌تر و مبتنی بر داده اتخاذ کنند و در نهایت رضایت مشتریان را افزایش دهند. در این مقاله، به بررسی 2 نمونه از کاربردهای عملی تحلیل داده در توانمندسازی فروشندگان می‌پردازیم.
1. پیش‌بینی دقیق تقاضا برای جلوگیری از کمبود کالا
شرکت کوکاکولا با استفاده از الگوریتم‌های پیش‌بینی فروش مبتنی بر داده، به فروشندگان خود در بهبود فرآیند مدیریت موجودی و جلوگیری از کمبود کالا کمک می‌کند. این الگوریتم‌ها با تجزیه و تحلیل داده‌های جمعیتی، روند مصرف و داده‌های فروش تاریخی، پیش‌بینی‌های دقیقی از تقاضا ارائه می‌دهند. به این ترتیب، فروشندگان کوکاکولا می‌توانند سفارشات خود را به طور موثرتری برنامه‌ریزی کرده و از رضایت مشتریان در زمان مناسب و با محصولات مورد نیاز اطمینان حاصل کنند.
2. اتخاذ بهترین تصمیمات خرید در حوزه تجهیزات پزشکی
شرکت هندل گلوبال، فعال در حوزه زنجیره تامین تجهیزات پزشکی، با استفاده از ابزارهای پشتیبانی تصمیم مبتنی بر داده، به بیمارستان‌ها در تخمین بودجه و هزینه‌های سرمایه‌ای یاری می‌رساند. این ابزارها با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی، به بیمارستان‌ها کمک می‌کنند تا نیازهای فعلی و آینده خود را به درستی ارزیابی کرده و بهترین تصمیمات خرید را اتخاذ کنند.
در دنیای داده‌محور امروز، استخراج بینش از انبوه اطلاعات کلید موفقیت هر کسب‌وکاری است. با این حال، پردازش داده‌های حجیم و بدون ساختار، همچنان چالش‌های متعددی را به همراه دارد. حجم عظیم داده‌ها، تنوع فرمت‌ها و سرعت بالای تولید، تجزیه و تحلیل داده‌ها را به فرآیندی پیچیده و زمان‌بر تبدیل می‌کند.
در ادامه این مقاله، به بررسی 3 نمونه از این چالش‌ها و راهکارهای نوآورانه برای غلبه بر آنها می‌پردازیم.
چالش 1: حجم عظیم داده‌ها
یکی از بزرگترین چالش‌های تحلیل داده‌های حجیم، مقیاس آن است. مجموعه داده‌های حجیم می‌توانند شامل پتابایت‌ها یا حتی اگزابایت‌ها اطلاعات باشند، که ذخیره‌سازی، مدیریت و تجزیه و تحلیل آنها را با استفاده از روش‌های سنتی دشوار می‌کند.
راهکار: استفاده از پلتفرم‌های ابری
پلتفرم‌های ابری مانند Amazon Web Services (AWS) و Microsoft Azure راه‌حلی مقیاس‌پذیر و مقرون به صرفه برای ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم ارائه می‌دهند. این پلتفرم‌ها منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی را به صورت انعطاف‌پذیر در اختیار کاربران قرار می‌دهند، به طوری که می‌توان آنها را متناسب با نیازهای خود افزایش یا کاهش داد.
چالش 2: تنوع فرمت داده‌ها
داده‌ها در فرمت‌های مختلفی مانند متن، تصاویر، ویدئو، حسگرها و شبکه‌های اجتماعی تولید می‌شوند. این تنوع فرمت‌ها، تجزیه و تحلیل یکپارچه داده‌ها را دشوار می‌کند.
راهکار: استفاده از ابزارهای پردازش داده‌های غیرساختاریافته
ابزارهای مختلفی مانند Apache Hadoop و Spark برای پردازش داده‌های غیرساختاریافته طراحی شده‌اند. این ابزارها می‌توانند به طور همزمان حجم عظیمی از داده‌ها را از منابع مختلف پردازش کنند و آنها را به فرمتی یکپارچه تبدیل کنند.
چالش 3: سرعت بالای تولید داده‌ها
حجم داده‌ها به طور مداوم در حال افزایش است و این امر چالش‌های جدیدی را برای ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل آنها ایجاد می‌کند.
راهکار: استفاده از پردازش جریان داده‌ها
پردازش جریان داده‌ها روشی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی است. این روش برای داده‌هایی که به طور مداوم تولید می‌شوند، مانند داده‌های حسگرها و شبکه‌های اجتماعی، بسیار مفید است.
تحلیل داده‌های حجیم چالش‌های متعددی را به همراه دارد. با این حال، با استفاده از راهکارهای نوآورانه مانند پلتفرم‌های ابری، ابزارهای پردازش داده‌های غیرساختاریافته و پردازش جریان داده‌ها، می‌توان بر این چالش‌ها غلبه کرد و از داده‌ها برای استخراج بینش‌های ارزشمند و بهبود تصمیم‌گیری استفاده کرد.
علاوه بر 3 راهکار ذکر شده در این مقاله، راهکارهای دیگری نیز برای غلبه بر چالش‌های تحلیل داده‌های حجیم وجود دارد. به عنوان مثال، استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌تواند به طور خودکار الگوها را در داده‌ها شناسایی کند و فرآیند تجزیه و تحلیل را کارآمدتر کند.
با پیشرفت فناوری، ابزارها و روش‌های جدیدی برای تحلیل داده‌های حجیم به طور مداوم در حال توسعه است. شرکت‌ها با استفاده از این ابزارها و روش‌ها می‌توانند از داده‌های خود برای کسب مزیت رقابتی و ایجاد نوآوری استفاده کنند.
در دنیای داده‌محور امروز، تحلیلگران داده نقش حیاتی در کمک به سازمان‌ها برای غلبه بر چالش‌های مختلف و پیشرفت ایفا می‌کنند. با استخراج بینش از مجموعه داده‌های پیچیده، این متخصصان ماهر می‌توانند به افزایش کارایی، ارتقای فروش، کاهش ریسک و … یاری رسانند.
در ادامه، 3 نمونه از مشکلاتی که تحلیلگران داده می‌توانند در حل آنها نقش کلیدی داشته باشند را نیز بررسی می‌کنیم:
1. افزایش کارایی عملیاتی:
سازمان‌ها همواره در جستجوی راه‌هایی برای بهینه‌سازی فرآیندها و کاهش هزینه‌ها هستند. تحلیلگران داده با تجزیه و تحلیل اطلاعات مربوط به سیستم‌ها و عملیات، نقاط قابل بهبود را شناسایی می‌کنند. به عنوان مثال، با بررسی داده‌های مربوط به زمان انتظار مشتریان در صف، می‌توان راه‌حل‌هایی برای کاهش زمان صرف شده و ارتقای رضایت مشتری ارائه کرد.
2. افزایش فروش و حفظ مشتری:
رشد و بقای هر کسب‌وکاری وابسته به جذب مشتریان جدید و حفظ مشتریان فعلی است. تحلیلگران داده با آنالیز اطلاعات مربوط به رفتار مشتری، به سازمان‌ها در دستیابی به این دو هدف کمک می‌کنند. به عنوان نمونه، با بررسی عادات خرید مشتریان، می‌توان کمپین‌های بازاریابی هدفمند را طراحی کرد و احتمال خرید مجدد را افزایش داد.
3. کاهش ریسک:
کسب‌وکارها با خطرات متعددی مانند تقلب مالی، نقض داده‌ها و بلایای طبیعی روبرو هستند. تحلیلگران داده با تجزیه و تحلیل اطلاعات و شناسایی الگوهای حاکی از خطرات احتمالی، به کاهش این ریسک‌ها کمک می‌کنند.
جمع بندی
تجزیه و تحلیل داده‌ها یک ابزار قدرتمند است که می‌تواند به شرکت‌ها در دستیابی به اهداف مختلف کمک کند. با این حال، استفاده از داده‌ها برای دستیابی به نتایج مطلوب نیاز به برنامه‌ریزی و اجرای دقیق دارد.
در این مقاله، سه راه کلیدی برای استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای بهبود کسب‌وکار بررسی شد.
در بخش اول، نحوه استفاده از داده‌ها برای شناسایی مناطق جغرافیایی خاص برای رشد کسب‌وکار مورد بحث قرار گرفت. این شرکت‌ها از داده‌های مختلف برای پیش‌بینی پتانسیل رشد در مناطق مختلف استفاده می‌کنند.
در بخش دوم، نحوه استفاده از داده‌ها برای توانمندسازی فروشندگان مورد بحث قرار گرفت. این شرکت‌ها از الگوریتم‌ها و ابزارهای پیش‌بینی برای کمک به فروشندگان در تصمیم‌گیری‌های بهتر استفاده می‌کنند.
در بخش سوم، چالش‌های پردازش داده‌های بزرگ و بهترین راه‌ها برای غلبه بر این چالش‌ها مورد بحث قرار گرفت. این شرکت‌ها از فناوری‌های مختلف مانند یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی برای پردازش کارآمد داده‌های بزرگ استفاده می‌کنند.
با پیشرفت فناوری، تجزیه و تحلیل داده‌ها نقش فزاینده‌ای در کسب‌وکارها ایفا خواهد کرد. شرکت‌هایی که از داده‌ها برای بهبود تصمیم‌گیری‌ها و فرآیندهای خود استفاده می‌کنند، در نهایت از رقبای خود پیشی خواهند گرفت.
