امروز ، ما در حال ایجاد و جمع آوری اطلاعات بیشتر از آنچه در گذشته بوده ، هستیم. همه این داده ها از منابع مختلفی از جمله سیستم عامل های رسانه های اجتماعی ، تلفن ها و رایانه های ما ، ابزارهای بهداشتی و فناوری های پوشیدنی ، ابزارهای علمی ، موسسات مالی و غیره به دست می آیند.

هنگامی که با داده های بزرگ ترکیب می شود ، این فرصت را برای مشاغل فراهم می کند تا مصرف کنندگان را بهتر از گذشته درک کنند. مشاغل در حال حاضر از اطلاعات خاص و همچنین بینش در مورد مشتریان و رفتار آنها از داده هایی که جمع می کنند برای تغییر خود استفاده می کنند در حالی که همزمان استراتژی های فروش و بازاریابی خود را تغییر می دهند. داده های بزرگ در مرکز همه این موارد قرار دارد.

داده های بزرگ ( Big Data ) چیست؟

.
به نظر می رسد داده های بزرگ ( Big Data ) یکی از واژه های پر سر و صدایی است که طی چند سال گذشته ظهور کرده و در محافل خاصی به کلیشه تبدیل شده است. این می تواند یک مفهوم ترسناک برای شرکت هایی باشد که آن را درک نمی کنند و نمی دانند چگونه از قدرت تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای تحول دیجیتال سازمان خود استفاده کنند.

داده های بزرگ ، حجم زیادی از داده ها است که هر روز توسط سازمان ها جمع آوری می شود. داده های بزرگ با حجم ، تنوع و پیچیدگی بسیار زیاد آن مشخص می شود که پردازش با استفاده از روش های سنتی مدیریت داده را دشوار می کند. به همین دلیل ، کلان داده ها به روشهای جدید و ابتکاری پردازش داده نیاز دارند و اینجاست که تجزیه و تحلیل داده ها آغاز می شود.

تجزیه و تحلیل ، داده های بزرگ و پردازش آن به سازمانها کمک می کند اطلاعات مفید را از آنها استخراج کنند – اطلاعاتی که سازمانها می توانند از آنها برای تصمیم گیری در مورد بازاریابی و بازرگانی در حالی که تحول کامل دیجیتالی دارند ، استفاده کنند.

رابطه بین داده های بزرگ و تحول دیجیتال

تحول دیجیتال به شرکت هایی کمک کرده است که در جهانی که به طور فزاینده ای دیجیتالی می شود ، از تغییرات استقبال کرده و همچنان رقابتی باقی بمانند.

ارزش داده های کلان در تحول دیجیتال از توانایی یک سازمان برای ترکیب هر دو آنها در تلاشهایشان برای امکان دیجیتالی سازی و اتوماسیون عملیات تجاری ناشی می شود. این دیجیتال سازی و اتوماسیون همان چیزی است که باعث بهبود کارایی ، تحریک نوآوری و ایجاد مدل های جدید تجاری می شود.

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ همچنین به مشاغل این امکان را می دهد تا اطلاعات مفصلی در مورد گروه های خاص یا مختلف مشتری داشته باشند. این می تواند اطلاعاتی در مورد کاری باشد که آنها در وب سایت خود انجام می دهند ، آنچه را که می خرند ، چند بار آن را خریداری می کنند و اینکه آیا محصولات مشابه را در آینده خریداری می کنند.

با استفاده از تمام این اطلاعات ، مشاغل می توانند ضمن تعیین اهداف نحوه تأمین این نیازها ، تغییراتی را برای تأمین نیازهای آینده مشتریان خود اعمال کنند. بنابراین ، برای تکمیل تحول دیجیتالی خود ، مشاغل باید از داده های بزرگ و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنند.

برخی از اهداف را در ذهن داشته باشید

یکی از بزرگترین چالشهای استفاده از داده های بزرگ و تجزیه و تحلیل داده ها در تجارت شما ، خود داده ها است. بسیاری از مشاغل داده های بسیار بیشتری را از آنچه نیاز دارند جمع می کنند. در بعضی موارد ، آنها انواع داده های مورد نیاز را نیز جمع می کنند.

با افزایش حجم و نوع داده هایی که یک کسب و کار جمع می کند ، پیچیدگی تجزیه و تحلیل این داده ها نیز افزایش می یابد. بنابراین مشاغل باید انواع داده هایی را که برای آنها مفیدتر است و می توانند به کاهش حجم داده های جمع آوری شده در فرآیند کمک کنند ، محدود کنند.

قبل از جمع آوری داده ها ، یک کسب و کار باید بزرگترین چالش هایی را که در کوتاه مدت و بلند مدت با آن روبرو است شناسایی کند. با استفاده از این لیست چالش ها ، یک کسب و کار می تواند برای جمع آوری بینش های مفیدی که می تواند برای تصمیم گیری و موفقیت ایجاد کند ، داده های خود را جمع آوری کند.

همانطور که مشاغل بیشتری به ارزش پیروی از این فرمول پی می برند ، تقاضا برای کارمندانی که مهارت تجزیه و تحلیل داده را دارند ، رو به رشد است. این یکی از دلایلی است که مهارت های علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها بسیار مورد تقاضا هستند. به دلایل دیگری که این مهارت ها به شدت مورد تقاضا است ، می توانید به این وب سایت مراجعه کنید که اطلاعات و بینش بیشتری را ارائه می دهد.

هنگام تعیین اهداف ، مهم است که تا حد ممکن خاص باشید. اهدافی مانند “بهبود خط اصلی” به اندازه کافی مشخص نیستند. در عوض ، یک کسب و کار باید بر چگونگی و چه چیزی تمرکز کند. به عنوان مثال ، این می تواند اهداف خاصی مانند کاهش هزینه های عملیاتی و حفظ مشتری را تعیین کند ، که هر دو به بهبود خط پایین کمک می کنند.

داده های مناسب را جمع آوری کنید

هنگامی که اهداف خود را شناسایی کردید ، باید روی جمع آوری مجموعه داده هایی که به شما در دستیابی به آن اهداف کمک می کنند تمرکز کنید. به عنوان مثال ، اگر می خواهید مشتری های جدیدی به دست بیاورید ، می توانید روی داده هایی که از سیستم عامل رسانه های اجتماعی و کانال های فروش شما به دست می آیند تمرکز کنید زیرا این داده هایی است که احتمالاً به شما می گوید در صورت موثر بودن استراتژی های جذب مشتری.

مدیریت داده حیاتی است

داده های بزرگ و تجزیه و تحلیل داده ها می توانند مانع تحول دیجیتال در برخی موارد شوند. این امر اغلب در سازمان هایی اتفاق می افتد که داده ها به درستی مدیریت نشوند. دسترسی به داده های بیشتر اگر سازمانی نتواند این داده ها را سازماندهی و مدیریت کند ، به این معنی است که به راحتی قابل استفاده است.

برای دیدن ارزش تجزیه و تحلیل پیشرفته و مدل های یادگیری ماشین ، داده هایی که به این سیستم ها منتقل می شوند باید قابل اعتماد باشند. به همین دلیل بسیار مهم است که نه تنها داده های درست جمع آوری شود ، بلکه همچنین باید مدیریت آنها به گونه ای باشد که آلوده به داده های منابع غیر مرتبط نباشد.

با اطمینان از اینکه ابتدا می توان به داده ها اعتماد کرد ، سازمان ها می توانند بیشترین بهره را از استفاده از این داده ها ببینند.

کلام آخر

در حالی که مشاغل برای درک حجم گسترده ای از داده های جمع آوری شده ، نیاز به استخدام یک تحلیلگر داده دارند ، مشاغل کوچک که حجم کمی از داده را جمع آوری می کنند یا کسانی که توانایی استخدام تحلیل گر داده را ندارند ، مجبور نیستند این مسیر را دنبال کنند.

ابزارها و سیستم عامل های زیادی وجود دارد که به صاحبان مشاغل اجازه می دهد داده ها را جمع آوری کنند ، آنها را به مجموعه تقسیم کنند ، آنها را دستکاری کرده و به گونه ای سازماندهی کنند که تیم های آنها بتوانند ارزیابی و درک کنند. بعلاوه ، این ابزارها می توانند به صاحبان مشاغل کوچک کمک کنند تا تأثیر تصمیماتی را که با استفاده از این داده ها می گیرند و همچنین روندها و پیش بینی های فعلی را ببینند.

هنگامی که یک کسب و کار دارای ابزاری برای تجزیه و تحلیل مجموعه های بزرگ یا کوچک داده ها یا از طریق ابزار و یا با استخدام یک تحلیلگر دیجیتال باشد ، شرکت می تواند در زمینه تحول دیجیتال خود قدم های زیادی را بردارد. از این تحول دیجیتال می توان برای دستیابی به مزیت رقابتی در یک بازار معین استفاده کرد.