«علم داده» یکی از آن اصطلاحاتی است که سال‌ها شنونده آن بوده‌اید و احتمالا هم می‌دانید که می‌تواند به کسب‌وکار شما کمک کند، اما دقیقا چگونه؟! در واقع علم داده شامل چه چیزهایی می‌شود؟ یافتن تعریفی از علم داده آسان است، اما مانند بسیاری از اصطلاحات دیگر حوزه فناوری، احتمال این‌که اطلاعات متناقض یا نامشخصی دریافت کنید، وجود دارد.
بیایید آن را به این شکل ساده کنیم: علم داده مجموعه‌ای از روش‌هایی است که داده‌های موجود را دریافت می‌کند و برای یک نتیجه‌گیری معنادار، از آن‌ها استفاده می‌کند.
به طور کلی اطلاعات شرکت شما می‌تواند:
- وضعیت فعلی سازمان و فرآیندهای آن را شرح دهد.
- حوادث غیرمعمول یا غیرمنتظره را تشخیص دهد.
- روابط علت و معلولی را در رویدادهای پیچیده‌ای مانند بهینه‌سازی زنجیره تامین، تعیین کند.
- رویدادها و نتایج آینده را پیش‌بینی کند.
نحوه کار علوم داده چگونه است؟
ابتدا، داده‌ها و اطلاعات را از منابع مختلفی مانند تجزیه‌وتحلیل وب، نظرسنجی‌های مشتریان، تعداد لایک‌ها در رسانه‌های اجتماعی، آمار سبد خرید رهاشده، تراکنش‌های مالی و نرخ‌های ریزش و غیره، جمع‌آوری می‌کنید.
سپس، اطلاعات را کاوش و تجسم می‌کنید. برای مثال، می‌توانید داشبوردهایی برای بررسی چگونگی تغییر داده‌ها در طول زمان، ایجاد کنید یا می‌توانید دو یا چند مجموعه اطلاعات را با هم مقایسه کنید.
در نهایت، شما بر اساس این اطلاعات پیش‌بینی می‌کنید که می‌تواند چیزی شبیه به تعیین این باشد که مشتریان کدام محصولات را خریداری می‌کنند. این موضوع به‌نوبه خود، به شما کمک می‌کند تا در مورد تبلیغات محصول خود تصمیم بگیرید. در همین راستا، شما می‌توانید از سامانه تبلیغات هوشمند یلوادوایز استفاده کنید. این سرویس که یکی از محصولات دیجیتال راهکارهای سازمانی ایرانسل به‌شمار می‌رود، به شما کمک می‌کند تا با استفاده از ابزارهای پیشرفته دیجیتالی و تحلیل اطلاعات، بتوانید کمپین‌های مختلف تبلیغاتی را اجرا و مدیریت کنید.انواع تبلیغات CPC، CPD، CPI و غیره از طریق این سامانه قابل اجرا است.
البته که توضیحات بالا در مورد نحوه کار علوم داده، بسیار ساده شده است اما اگر در دنیای تجزیه‌وتحلیل اطلاعات و داده‌ها تازه‌وارد هستید، می‌توانید با ثبت‌نام و ورود به سامانه یلوهاب از APIهای گوناگونی که در این حوزه ارائه شده‌اند، استفاده کنید. یلوهاب با بازار دوسویه‌ای که بین عرضه‌کنندگان و مصرف‌کنندگان API، ایجاد کرده است، کمک می‌کند تا هر دو طرف بتوانند بدون نگرانی با یکدیگر همکاری داشته باشند و نیازهای خود را رفع کنند.
بیشتر بخوانید:
تیم‌های علوم داده چه وظایفی دارند؟
در حالی که تیم‌های داده از نظر تعداد و وظایف متفاوت هستند، اما معمولا یک تیم علوم داده از یک مهندس داده، یک تحلیلگر داده و یک دانشمند یادگیری ماشین تشکیل می‌شود.
مهندسان داده مسئول جریان اطلاعات هستند. آن‌ها راه‌حل‌های ذخیره‌سازی داده را ایجاد می‌کنند و اطمینان می‌دهند که اطلاعات به‌راحتی قابل دسترسی و پردازش هستند.
تحلیلگران داده وضعیت فعلی امور تجاری را از طریق اطلاعات توصیف می‌کنند. آن‌ها این کار را با استفاده از آزمون فرضیه، داشبورد و تجسم داده‌ها انجام می‌دهند. آن‌ها اغلب از طریق داده‌های ذخیره شده شرکت در اکسل، نکات لازم را تشخیص می‌دهند و از SQL برای تجزیه‌وتحلیل اطلاعات در مقیاس بزرگ‌تر استفاده می‌کنند.
در حالی که مهندسان داده، راه‌حل‌های ذخیره‌سازی را ایجاد و پیکربندی می‌کنند، تحلیلگران از پایگاه‌های داده موجود برای کاوش و تجزیه‌وتحلیل اطلاعات استفاده می‌کنند.
همچنین تحلیلگران از ابزارهای هوش تجاری مانند Power BI برای ساخت داشبورد و به اشتراک‌گذاری اکتشافات خود با دیگران استفاده می‌کنند. دانشمندان یادگیری ماشین، مدل‌ها و الگوریتم‌هایی را برای پیش‌بینی آنچه در آینده ممکن است درست باشد، ایجاد می‌کنند.
به‌عنوان مثال، یادگیری ماشین (Machine Learning) می‌تواند پیش‌بینی کند که یک سهام در هفته آینده چه‌قدر می‌تواند ارزش داشته باشد، کدام محصول بیشترین تقاضا را دارد یا کدام مسیر زنجیره تامین کم‌هزینه‌ترین و کارآمدترین خواهد بود.
همچنین می‌توان از یادگیری ماشینی برای «پیش‌بینی» تصاویری که دارای یک عنصر خاص هستند یا احساس مصرف‌کنندگان بر اساس تحلیل نظرات رسانه‌های اجتماعی استفاده کرد.
به‌طور خلاصه، مهندسان داده، اطلاعات را ذخیره و نگه‌داری می‌کنند، تحلیلگران داده، آن اطلاعات را تجسم و توصیف می‌کنند و دانشمندان یادگیری ماشین، آن‌ها را برای پیش‌بینی مدل‌سازی می‌کنند.
البته این‌که این وظایف توسط یک نفر در نقش‌های گوناگون یا توسط تیمی متشکل از ده‌ها نفر انجام شود چندان اهمیت ندارد، مهم این است که هر عملکرد مجزا برای یک ابتکار کامل داده، استفاده شود.
برخی از شرکت‌ها برای این فعالیت‌ها، استخدام داخلی را انتخاب می‌کنند، در حالی که برخی دیگر به دنبال مشاوران خارجی هستند. انتخاب مناسب برای شما به دامنه ابتکار داده شما و اهداف شما برای تجزیه‌وتحلیل بستگی دارد.
بیشتر بخوانید:
یک مثال از علم داده در دنیای واقعی!
یکی از ارائه‌دهنده‌های انرژی‌های تجدیدپذیر پیشرو در جهان، نگران ناکارآمدی در زنجیره تامین خود در کشور آمریکا بود. با مشکلات و موانع متعددی مانند آب و هوا، مالیات انبار، هزینه سوخت، نرخ ارز و قیمت فروشنده برای مدیریت موثر لجستیک حملونقل و نصب ۴۰ هزار توربین بادی خود در هر سال، تلاش کردند.
شرکت با استفاده از داده‌هایی که قبلاً در اختیار داشت، هر عامل زنجیره تأمین را ردیابی و یک الگوریتم یادگیری ماشین برای تجزیه‌وتحلیل هر عنصر در زمان واقعی ایجاد کرد. این نکته به شرکت اجازه داد تا به‌راحتی بهترین مسیرها را شناسایی کند و تجهیزات و وسایلی که در حال حملونقل هستند را به‌سرعت ساماندهی کند.
به‌کمک علم داده، این شرکت اکنون بین ۶۵۰ هزار دلار تا ۱ میلیون دلار در هر پروژه صرفه‌جویی می‌کند، که در ۱۸ ماه اول اجرای آن، مجموعاً بیش از ۳ میلیون دلار صرفه‌جویی کرده است.
بیشتر بخوانید:
۷ ترند مهم تحول دیجیتال در سال ۲۰۲۲ که باید بدانید!
کلام آخر
شاید شرکت شما کمی کوچک‌تر از مثال‌های بالا باشد، اما همچنان می‌توانید از طریق علم داده، صرفه‌جویی در هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری را در شرکت خود عملی کنید.
کاهش ۱۰ درصدی هزینه‌ها چه معنایی برای شما دارد؟ اگر بتوانید پیش‌بینی کنید که مشتریان شما قصد دارند در ماه آینده چه چیزی بخرند، چه می‌کنید؟ اگر بتوانید سفارشات را سریع‌تر انجام دهید، چه؟ برنامه‌های کاربردی بی‌پایان هستند. هر سوالی درباره کسب‌وکار خود داشته باشید، احتمالاً علم داده می‌تواند پاسخ دهد.
راهکارهای سازمانی ایرانسل نیز، به‌عنوان همراه همیشگی کسب‌وکارها در تحول دیجیتال، کنار شما ایستاده است و محصولات متنوع و گوناگونی را برای بهبود کسب‌وکارتان به شما ارائه می‌کند. سامانه تبلیغات هوشمند یلوادوایز، سرویس داناپلاس و چندین سرویس نوآورانه دیگر ازجمله محصولات راهکارهای سازمانی ایرانسل هستند که شما می‌توانید برای آشنایی بیشتر با آن‌ها، از طریق ایمیل EB@mtnirancell.ir با کارشناسان و مشاوران ما در ارتباط باشید.
منبع :
نظرات و پیشنهادات