نقش علم داده در کسب و کارها

بسیاری از شرکت های مشهور برای تسهیل فرایندهای تکراری خود از علم داده (Data Science) استفاده می کنند. ما یک مورد استفاده از علم داده در کسب و کار، یعنی وال مارت (Walmart) را بررسی خواهیم کرد تا ببینیم چگونه از داده ها برای بهینه سازی زنجیره تأمین خود و اتخاذ تصمیمات بهتر استفاده می کند. همچنین نقش و عملکرد علم داده در کسب و کارها را می آموزیم.

در این مقاله دلیل مهم و ضروری بودن علم داده برای هر کسب و کاری را خواهیم دید. امروزه کسب و کارها داده محور شده اند. این بدان معناست که کسب و کارهای جهان از داده ها برای تصمیم گیری و رشد شرکت خود در مسیری که داده ها ارائه می کنند، استفاده می کنند.

 

اهمیت علم داده برای کسب و کارها

روش های زیادی وجود دارد که با استفاده از آن ها علم داده به کسب و کارها کمک می کند تا به شیوه بهتری اداره شوند:

 

  1. هوش تجاری (هوشمندی کسب و کار) برای اتخاذ تصمیم های هوشمندانه تر

هوش تجاری سنتی از نظر ماهیت توصیفی و استاتیک تر بود. با این حال، با افزودن علم داده، متحول شده و به یک میدان پویاتر تبدیل شده است. به دلیل افزایش گسترده حجم داده ها، کسب و کارها به متخصصان علم داده نیاز دارند تا آنالیز و بینش و دید معناداری از داده ها به دست آورند. با معرفی هوش مصنوعی به دنیای شرکت ها، پروژه هایی که برای اجرای کارهای کسب و کار خود استفاده می کردند کاملاً تغییر کرده است. همچنین به کمک راهکارهای مرتبط با بازاریابی هوش مصنوعی تلاش می­ شود از شکاف میان علوم مرتبط با داده و اجرای آن کاسته شود.

نگرش های معنادار به شرکت های علوم داده کمک می کند تا اطلاعات را در مقیاس وسیع، تجزیه و تحلیل کرده و استراتژی های لازم جهت تصمیم گیری را بکار گیرند. فرایند تصمیم گیری شامل ارزیابی عوامل مختلفی است که در آن دخیل هستند. تصمیم گیری یک فرایند چهار مرحله ای است:

  1. درک ماهیت مشکلی که باید آن را حل کنیم.
  2. کاوش و تعیین کیفیت داده ها.
  3. پیاده سازی الگوریتم و ابزار مناسب برای یافتن راه حلی برای مشکلات.
  4. استفاده از قصه گویی برای ترجمه و تفسیر بینش ما برای درک بهتر تیم ها.

کسب و کارها برای تسهیل فرایند تصمیم گیری به علم داده نیاز دارند.

 

  1. ساخت محصولات بهتر

شرکت ها باید بتوانند مشتریان خود را به سمت محصولات جذب کنند. آن ها باید محصولاتی را تولید کنند که متناسب با نیاز مشتریان باشند. بنابراین، صنایع به داده نیاز دارند تا محصول خود را به بهترین شکل ممکن تولید کنند. این فرایند شامل آنالیز و تجزیه و تحلیل نظرات مشتری برای یافتن بهترین حالت و تناسب برای محصولات می باشد. این تجزیه و تحلیل با ابزار تحلیلی پیشرفته علوم داده انجام می شود.

علاوه بر این، صنایع از روندهای فعلی بازار برای ابداع محصولی برای توده مردم استفاده می کنند. این روندهای بازار سرنخ هایی راجع به نیاز فعلی بازار به محصول، در اختیار کسب و کارها قرار می دهند. کسب و کارها با نوآوری توسعه می یابند. با رشد و افزایش داده ها، صنایع قادر به پیاده سازی نه تنها محصولات جدیدتر بلکه استراتژی های مختلف نوآورانه ای نیز هستند.

به عنوان مثال ایر بی ان بی (Airbnb) از علم داده برای بهبود خدمات خود استفاده می کند، داده های تولید شده توسط مشتریان، پردازش و تجزیه و تحلیل می شوند. سپس توسط Airbnb برای رفع نیازها و ارائه خدمات برتر به مشتریان استفاده می شوند.

 

  1. مدیریت مؤثر کسب و کار

کسب و کارهای امروزی مملو از داده هستند. آن ها مجموعه ای بزرگ از داده ها را در اختیار دارند که به آن ها اجازه می دهد تا از طریق تجزیه و تحلیل مناسب داده ها، بینش و دید کاملی به دست آورند. پلتفرم های علم داده الگوهای پنهان موجود در داده ها را پیدا کرده و به انجام تجزیه و تحلیل و آنالیزهای معنی دار و پیش بینی وقایع کمک می کنند.

با استفاده از علوم داده، کسب و کارها می توانند خود را به طور کارآمدتری مدیریت کنند. هم کسب و کارهای بزرگ و هم استارتاپ های کوچک می توانند از علم داده برای رشد بیشتر بهره مند شوند.

متخصصان علم داده به تجزیه و تحلیل و آنالیز سلامت کسب و کارها کمک می کنند. با علم داده، شرکت ها می توانند میزان موفقیت استراتژی های خود را پیش بینی کنند. متخصصان علم داده مسئول تبدیل داده های خام به اطلاعات معنادار هستند. این امر به جمع بندی و ارزیابی عملکرد شرکت و سلامت محصول کمک می کند. علم داده معیارهای کلیدی را که برای تعیین عملکرد کسب و کار ضروری هستند، شناسایی و معرفی می کند. بر این اساس، کسب و کار می تواند اقدامات مهمی برای تعیین کمیت و کیفیت و ارزیابی عملکرد خود انجام دهد و گام های مدیریتی مناسبی را بردارد. همچنین می تواند به مدیران در آنالیز و تعیین متقاضیان بالقوه برای کسب و کار کمک کند.

با استفاده از علم داده، کسب و کارها همچنین می توانند با ردیابی عملکرد، میزان موفقیت و سایر معیارهای مهم، توسعه رهبری را تقویت کنند.

به عنوان مثال علم داده می تواند جهت نظارت بر عملکرد کارمندان استفاده شود. بدین وسیله، مدیران می توانند همکاری ها و مشارکت های انجام شده توسط کارکنان را آنالیز کرده و اینکه چه زمانی باید ترفیع بگیرند را تعیین و پاداش های آن ها را مدیریت کنند.

نقش علم داده در کسب و کارها

  1. تحلیل پیشگویانه برای پیش بینی نتایج

تحلیل پیشگویانه مهمترین بخش کسب و کارها است. با ظهور ابزارها و فناوری های پیشرفته پیشگویانه، شرکت ها توانایی خود را برای مقابله با اشکال متنوع داده ها گسترش داده اند. به طور رسمی، تحلیل پیشگویانه، تجزیه و تحلیل آماری از داده ها است که شامل چندین الگوریتم یادگیری ماشین برای پیش بینی نتیجه آینده با استفاده از داده های تاریخی است. چندین ابزار تحلیل پیشگویانه مانند SAS ،IBM ،SPSS ،SAP HANA و … وجود دارد.

کاربردهای مختلفی از تحلیل پیشگویانه در کسب و کارها وجود دارد، مانند تقسیم بندی بازار (customer segmentation)، ارزیابی ریسک (risk assessment)، پیش بینی فروش (sales forecasting) و تجزیه و تحلیل بازار (market analysis). با تحلیل پیشگویانه، کسب و کارها نسبت به دیگران از مزیت بیشتری برخوردارند، زیرا قادر به پیش بینی وقایع آینده و اتخاذ اقدامات مناسب در رابطه با آن هستند. تحلیل پیشگویانه براساس نوع صنایع، عملکرد خاص خود را دارد.

 

  1. استفاده از داده ها برای تصمیم گیری بهتر در کسب و کارها

در بخش قبلی، ما متوجه نقش مهم علم داده در پیش بینی آینده شدیم. این پیش بینی ها برای کسب و کارها به منظور آموختن و یادگیری درمورد پیامدها و نتایج و دستاوردهای آینده، ضروری هستند. بر این اساس، کسب و کارها تصمیماتی اتخاذ می کنند که داده محور هستند. در گذشته، بسیاری از کسب و کارها به دلیل عدم نظرسنجی و یا تنها تکیه بر “حس ششم” تصمیمات ضعیفی اتخاذ می کردند. این امر منجر به تصمیمات فاجعه آمیزی می شود که باعث خسارت و ضرر و زیان به میلیون ها نفر می شوند.

اکنون با وجود داده های فراوان و ابزارهای لازم برای گردآوری داده ها، اتخاذ تصمیمات محاسبه شده ی داده محور امکان پذیر است. به علاوه، تصمیم های کسب و کار می توانند با کمک ابزارهای قدرتمندی که نه تنها می توانند داده ها را سریع تر پردازش کنند بلکه نتایج دقیقی نیز ارائه می دهند، گرفته شوند.

 

  1. ارزیابی تصمیم های کسب و کار

پس از تصمیم گیری از طریق پیش بینی وقایع آینده، شرکت ها ملزم به ارزیابی آن ها هستند. این امر از طریق چندین ابزار آزمون فرضیه امکان پذیر است. پس از اجرا و پیاده سازی تصمیمات، کسب و کارها باید پی ببرند که چطور این تصمیمات بر عملکرد و پیشرفت آن ها تأثیر می گذارد. اگر تصمیم منجر به هر پیامد منفی ای شود، باید آن تصمیم را آنالیز و تجزیه و تحلیل کرده و مشکلی که عملکرد آن ها را پایین می آورد را از بین ببرند.

روش های مختلفی وجود دارد که کسب و کارها به واسطه ی آن ها می توانند تصمیمات خود را ارزیابی کرده و یک استراتژی حرکت مناسب، برنامه ریزی کنند. این تصمیمات حول خواسته های مشتری، اهداف شرکت و همچنین نیازهای مدیران پروژه می چرخد.

 

  1. اتوماسیون سازی فرایندهای استخدام

علم داده نقش کلیدی در اتوماسیون کردن صنایع مختلف داشته است. شغل های یکنواخت و کسل کننده مانند غربال گری رزومه را از بین برده است. شرکت ها هر روز با انبوهی از رزومه های متقاضان سر و کار دارند. برخی از کسب و کارهای بزرگ حتی ممکن است هزاران رزومه را برای یک موقعیت شغلی دریافت کنند. به منظور درک و بررسی تمام این رزومه ها و انتخاب نامزد مناسب، شرکت ها از علم داده استفاده می کنند.

فناوری های علوم داده مانند بازشناسی و شناسائی تصویر، قادر به تبدیل اطلاعات بصری رزومه به فرمت دیجیتال هستند. سپس داده ها را با استفاده از الگوریتم های مختلف مانند خوشه بندی (clustering) و طبقه بندی (classification) پردازش می کنند تا کاندیدای مناسبی برای کار انتخاب کنند. به علاوه، کسب و کارها روندهای صحیح را بررسی و مورد مطالعه قرار داده و متقاضیان بالقوه برای کار را آنالیز می کنند. این امر به آن ها این امکان را می دهد تا به کاندیداها دسترسی پیدا کنند و بینش عمیق و جامع و کاملی از بازار یابندگان کار داشته باشند.

حال، بیایید مطالعه موردی وال مارت را مشاهده کنیم و چگونگی استفاده اش از داده ها برای اصلاح زنجیره تأمین و درک نیاز مشتریان را بررسی و مطرح کنیم.

 

مطالعه موردی علم داده

 

وال مارت – استفاده از داده ها برای بهبود کسب و کار

وال مارت بزرگترین خرده فروشی جهان است. وال مارت یکی از صنایعی است کهبرای کارآمدتر شدن کسب و کار، کلان داده را به کار می گیرد. وال مارت مجموعه بزرگی از داده های مشتری را کنترل و مدیریت می کند. میزان زیادی داده، در حدود ۲.۵ پتابایت داده از مشتریان در هر ساعت جمع آوری می شود. این داده ها غیر سازمان یافته هستند و از طریق هدوپ (Hadoop) و نو اس کیوال (NoSQL) به کار برده و استفاده می شوند. و عوامل مختلفی را که ممکن است بر فروش در فروشگاه های وال مارت تأثیر بگذارد، ردیابی و رصد می کند.

برخی از راه هایی که وال مارت از علم داده استفاده می کند عبارتند از:

  • وال مارت از علم داده استفاده می کند تا پرداخت های فروشگاه را کارآمدتر سازد. زمان های مشخصی از روز وجود دارد که مبلغ پرداختی می تواند زیاد باشد. این امر می تواند مدیریت مشتریان را در ساعات شلوغ و پر ازدحام برای کارمندان وال مارت دشوار سازد. با این حال، به کمک تحلیل پیشگویانه، وال مارت می تواند داده ها را تجزیه و تحلیل کند و بهترین شکل پرداخت را برای هر فروشگاه تعیین کنند.
  • وال مارت برای آنالیز و تجزیه و تحلیل الگوهای خرید مشتریان از تجزیه و تحلیل های بلادرنگ استفاده می کند. این امر به آن ها اجازه می دهد تا براساس فاکتورهای مختلف، کالاهایی را که پر طرفدار هستند و همچنین کالاهایی که در آینده تقاضا می شوند، انبار و عرضه کنند.
  • وال مارت با کمک علم داده، زنجیره تأمین و تدارکات را مدیریت می کند. موجودی کالاهای خود را مدیریت می کند و میزان کاهش آن را آنالیز می کند و از این طریق اقدامات لازم را انجام می دهد. وال مارت همچنین خطوط حمل و نقل را برای دنبال کردن و ردیابی کامیون های شرکت بررسی می کند. با استفاده از علم داده یک مسیر بهینه سازی شده را مشخص می کند، در نتیجه هزینه و زمان را کاهش می دهد.
  • وال مارت با تجزیه و تحلیل اولویت ها و رفتار مشتریان، تجربه خرید را شخصی سازی می کند. با استفاده از علم داده، الگوهای خرید مشتریان را ردیابی می کند و به آن ها محصولات و تخفیف های بیشتر را پیشنهاد می کند تا تجربه خرید خود را بهبود بخشند.

 

مطالب مشابه

پیام بگذارید