تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics)

بر اساس ویکی پدیا، عصر اطلاعات (همچنین به عنوان عصر کامپیوتر، عصر دیجیتال یا عصر رسانه های جدید نیز شناخته می شود) یک دوره تاریخی است که در اواسط قرن بیستم آغاز شد و با تغییر دوره ای سریع از صنعت سنتی که توسط صنعت تاسیس شد مشخص شد. انقلاب به اقتصادی که اساساً مبتنی بر فناوری اطلاعات است.

همچنین، شبکه مدیریت عمومی سازمان ملل متحد نشان داد که عصر اطلاعات با سرمایه گذاری بر پیشرفت های کوچک سازی کامپیوتری شکل گرفته است که منجر به مدرنیزه شدن اطلاعات و فرآیندهای ارتباطی با استفاده گسترده تر در جامعه می شود که به نیروی محرکه تکامل اجتماعی تبدیل می شود.

این جایی است که تجزیه و تحلیل داده ها با ادامه تکامل عصر جدید حیاتی می شود.

 

تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست؟

Data Analytics – تجزیه و تحلیل داده ها به طور کلی برای تمام فرآیندها و منابع لازم برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های حیاتی اعمال می شود. تجزیه و تحلیل یک مفهوم گسترده تر است که روش ها و فرآیندهای پردازش داده های متعددی را در بر می گیرد. روش‌های تحلیلی ممکن است هم کیفی و هم عینی باشند، مانند ابزارها یا کاربردهای آماری و بررسی‌های کیفیت زندگی در زمینه پزشکی.

داده‌های ارزشمند را از اطلاعات بی‌فایده جمع‌آوری و انتقال می‌دهد و آن‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند تا داده‌ها و الگوهای عددی تولید کند که می‌تواند منجر به بهبود سودآور شود.

در همه شرکت‌های بزرگ، اهمیت تجزیه و تحلیل داده‌ها در کسب‌وکار بخشی از رشد استراتژیک است که به آن‌ها اجازه می‌دهد تا روندها و اقدامات مصرف‌کننده را پیش‌بینی کنند، رقابت را تقویت کنند و تصمیم‌های مبتنی بر شواهد بگیرند.

اهمیت تجزیه و تحلیل داده ها در هر بخش ترکیب می شود و مقادیر عظیمی از دانش را ایجاد می کند که می تواند بینش مفیدی را در این زمینه ارائه دهد. در ده سال گذشته، این امر منجر به جهش در بازار داده شده است.

به منظور به دست آوردن بینش تصمیم گیری، جمع آوری داده ها را می توان با تجزیه و تحلیل آن تکمیل کرد. تجزیه و تحلیل داده‌ها به سازمان‌ها و کسب‌وکارها کمک می‌کند تا در مورد میزان عظیم دانشی که برای تولید و رشد بیشتر نیاز دارند، بینش پیدا کنند.

با افزایش نیازهای داده در جهان، نیاز به درک داده کاوی و تجزیه و تحلیل تجاری حتی در حال افزایش است.

 

در سال 2021، تحقیقات آکادمی Jigsaw نشان می دهد که تجزیه و تحلیل داده ها برای بخش های زیر تقاضای بالایی خواهد داشت:

 

1-حمل و نقل

تجزیه و تحلیل داده ها را می توان برای کمک به بهبود سیستم های حمل و نقل و اطلاعات پیرامون آنها اعمال کرد. روش پیش بینی تحلیل به حل مشکلات حمل و نقل مانند ترافیک یا تراکم شبکه کمک می کند. این به همگام سازی حجم وسیعی از داده ها کمک می کند و از آنها برای ساخت و طراحی برنامه ها و استراتژی هایی برای برنامه ریزی مسیرهای جایگزین، کاهش ازدحام و ترافیک استفاده می کند که به نوبه خود باعث کاهش تعداد تصادفات و حوادث ناگوار می شود. تجزیه و تحلیل داده ها همچنین می تواند به بهینه سازی تجربه خریدار در صنعت سفر از طریق ضبط اطلاعات از رسانه های اجتماعی کمک کند. همچنین به شرکت‌های مسافرتی کمک می‌کند تا بسته‌های خود را تعمیر کنند و تجربه سفر شخصی‌شده را طبق داده‌های جمع‌آوری‌شده افزایش دهند.

 

2-تدارکات و تحویل

شرکت های لجستیکی مختلفی مانند DHL، FedEx و غیره وجود دارند که از Data Analytics برای مدیریت عملیات کلی خود استفاده می کنند. با استفاده از برنامه های تجزیه و تحلیل داده ها، آنها می توانند بهترین مسیرهای حمل و نقل، زمان تقریبی تحویل را پیدا کنند و می توانند وضعیت بلادرنگ کالاهایی را که با استفاده از ردیاب های GPS ارسال می شوند، ردیابی کنند. تجزیه و تحلیل داده ها خرید آنلاین را آسان تر و قابل تقاضاتر کرده است.

 

3-  جستجوی وب یا نتایج وب اینترنتی (Web Search)

موتورهای جستجوی وب مانند Yahoo، Bing، Duckduckgo، Google از مجموعه ای از داده ها برای ارائه نتایج جستجوی مرتبط به شما استفاده می کنند. هر زمان که دکمه جستجو را فشار می‌دهید، موتورهای جستجو از الگوریتم‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها برای ارائه بهترین نتایج جستجو شده در یک بازه زمانی محدود استفاده می‌کنند. مجموعه داده هایی که هر زمان که هر اطلاعاتی را جستجو می کنیم ظاهر می شوند از طریق Data Analytics به دست می آیند.

 

4- ساخت و تولید

تجزیه و تحلیل داده ها به صنایع تولیدی کمک می کند تا عملیات خود را از طریق ابزارهای خاصی مانند تحلیل پیش بینی، تحلیل رگرسیون، بودجه بندی و غیره حفظ کنند. واحدهای مربوطه می توانند تعداد محصولات مورد نیاز برای تولید را با توجه به داده های جمع آوری شده و تجزیه و تحلیل شده از نمونه های تقاضا و همچنین در بسیاری از عملیات های دیگر باعث افزایش ظرفیت عملیاتی و همچنین سودآوری می شود.

 

5- امنیت

تحلیلگر داده نهایت امنیت را برای سازمان فراهم می کند. تجزیه و تحلیل امنیتی روشی برای مقابله با حفاظت آنلاین است که در بررسی اطلاعات برای ارائه تلاش‌های پیشگیرانه ایمنی انجام می‌شود. هیچ کسب‌وکاری نمی‌تواند آینده را پیش‌بینی کند، اما با تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، یا با استفاده از دستگاه‌های تحقیقات امنیتی پیش‌بینی‌کننده که می‌توانند موقعیت‌های امنیتی را تشریح کنند، می‌توان قبل از اینکه فرصتی برای تأثیرگذاری بر چارچوب شما پیدا کند، خطر را شناسایی کرد.

 

6- آموزش و پرورش

برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل داده ها در آموزش، مورد نیازترین تحلیلگر داده در سناریوی فعلی هستند. بیشتر در یادگیری تطبیقی، نوآوری‌های جدید، محتوای تطبیقی ​​و غیره استفاده می‌شود. این دقیقاً تخمین، طبقه‌بندی، تحقیق و تفصیل اطلاعات در مورد دانش‌آموزان و شرایط خاص آنها است، به دلایلی برای درک و جریان یادگیری و شرایطی که در آن اتفاق می‌افتد. .

 

7- بهداشت و درمان

کاربردهای تجزیه و تحلیل داده‌ها در مراقبت‌های بهداشتی می‌تواند برای هدایت مقادیر عظیمی از اطلاعات در چند ثانیه برای کشف گزینه‌های درمانی یا پاسخ برای بیماری‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرد. این نه تنها ترتیبات دقیق وابسته به داده های ثبت شده را ارائه می دهد، بلکه ممکن است پاسخ های دقیقی برای نگرانی های استثنایی برای بیماران خاص ارائه دهد.

 

9- نظامی

کاربردهای نظامی تجزیه و تحلیل داده ها مجموعه ای از موارد استفاده تخصصی و کاربردی را گرد هم می آورد. این به رهبران نظامی و فن‌آوران قدرت می‌دهد تا بین تحقیقات اطلاعاتی و در زمینه‌هایی به‌عنوان واقعیت افزوده و علم روان‌شناختی که انجمن‌های نظامی را در سراسر جهان به جلو می‌برند، تصمیم‌گیری کنند.

 

 

برای خرید لایسنس نرم افزار Tableau ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.

فرم درخواست لایسنس Tableau

 

tableau desktop download