تحلیل داده در سال 2022
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعیداده کاوی و بیگ دیتادیتاست

۱۰ چشم‌انداز کلان‌داده و تحلیل داده در سال ۲۰۲۲

0
زمان مطالعه: ۳ دقیقه

اکنون که شرکت‌ها انتظار دارند، نتایجی ملموس از به‌کارگیری فناوری‌ها مشاهده کنند، ۲۰۲۲ را می‌توان سال به ثمر نشستن هوش مصنوعی، کلان‌داده و تحلیل داده دانست؛ اما حوزه‌ فناوری اطلاعات (IT) راه درازی در پیش دارد. در این نوشتار، ده مورد از چشم‌اندازهای حوزه‌ کلان‌داده و تحلیل داده در سال ۲۰۲۲ را معرفی می‌کنیم.

نهادینه‌سازی سیاست‌های نگهداری داده

بسیاری از سازمان‌ها اقدامات لازم در حوزه‌ نگهداری کلان‌داده را به تعویق انداخته‌اند و برخی به کل از این مباحث اجتناب کرده‌اند. اهمال‌کاری در نگهداری داده می‌تواند ناشی از ترس سازمان‌ها نسبت به ملزومات دعاوی قضایی و پرونده‌های حقوقی باشد؛ اما دلیل مهم‌تر این است که هیچکس حاضر نیست برای این اقدامات زمان بگذارد.

طبق پیش‌بینی‌ها، تا قبل از سال ۲۰۲۵، حجم داده‌های سراسر جهان به ۱۸۰ زتابایت می‌رسد و کلان‌داده‌ها ۸۰ درصد از داده‌های موجود را به خود اختصاص خواهند داد. به همین خاطر، بر اساس چشم‌انداز تحلیل داده در سال ۲۰۲۲ به نظر می‌رسد این سال زمان مناسبی برای وضع خط‌مشی‌ها و سیاست‌های نگهداری کلان‌داده و حذف داده‌های غیرضروری باشد.

تعریف نقش کلان‌داده در بافت داده

متخصصان IT به‌منظور تجزیه‌ سیلوهای مجموعه‌ اداری و در دسترس قرار دادن داده‌ها در سراسر سطح سازمان (برای مقاصد تحلیل و تصمیم‌گیری)، باید تلاش کنند هم کلان‌داده و هم داده‌های معمولی را وارد بافت داده کنند؛ هدف از ساخت بافت داده، برقراری پیوند میان همه‌ این سیلوها و مخازن است.

توسعه‌ نرم‌افزارهای تحلیلی بدون کد و کم‌کد

با به‌کارگیری ابزارهای گزارش‌دهی بدون کد و کم‌کد می‌توان گزارش‌های تحلیلی بیشتری در اختیار کاربران نهایی قرار داد، سرعت تحلیل را بیشتر کرد و از حجم کاری IT کاست.

3 روش برای ساخت سیستم پیشنهاددهنده

سنجش مجدد ارزش تجاری نرم‌افزارهای اجراشده

پیاده‌سازی نرم‌افزارهای تحلیلی در بخش تولید بسیار مفید است، اما پرسش مهمی که باید از خود بپرسید این است که آیا این نرم‌افزارها به اندازه‌ همان زمانی که راه‌اندازی شدند، مفید و مؤثر هستند؟

کسب‌وکارها پیوسته در تغییرند. حفظ توازن بین راهکارهای مورداستفاده و نیازهای تجاری ضروری است.

بر اساس چشم‌انداز تحلیل داده در سال ۲۰۲۲ یکی از کارهای سودمندی که می‌توانید در این سال انجام دهید، بازبینی کارآمدی نرم‌افزارهای تحلیلی است که در کسب‌وکارتان به کار می‌برید، تا مطمئن شوید همچنان عملکرد خوبی دارند و نیازهایی را که برای رفع‌شان طراحی شده‌ بودند، پاسخگو هستند.

توسعه‌ راهبرد نگهداری داده و نرم‌افزار

نرم‌افزارهایی که از کلان‌داده و تحلیل داده استفاده می‌کنند نیز مانند نرم‌افزارهایی که متکی بر داده‌های ساختاریافته هستند، نیازمند نگهداری هستند. با وجود این، بسیاری از سازمان‌هایی که با تحلیل داده و کلان‌داده سروکار دارند، فرایندی برای نگهداری این راهکارها ندارند. کاربرد کلان‌داده و تحلیل داده در بخش تولید به سطحی رسیده است که برای نگهداری، مستلزم توسعه و به‌کارگیری رویه‌های جدید است.

تحلیل داده در سال 2022

ارتقای مهارت‌های IT

به‌منظور پشتیبانی از عملیات‌های کلان‌داده و تحلیل داده، کارکنان به مهارت‌های جدید IT نیاز دارند. تأمین این مهارت‌ها مستلزم آموزش در حوزه‌های تحلیل داده، علوم داده، انبارسازی کلان‌داده و مدیریت پردازش داده‌هاست. علاوه بر این، توانایی کار با ابزارهای توسعه‌دهنده‌ جدید همچون ابزارهای تحلیلی بدون کد و کم‌کد نیز باید به کارکنان آموزش داده شود.

بازبینی امنیت، حریم خصوصی و منابع مورداطمینان

کلان‌داده را می‌توان از منابع گوناگون به دست آورد. با بازبینی منظم این منابع باید اطمینان حاصل کرد استانداردهای امنیت و حریم خصوصی در آن‌ها تأمین می‌شوند؛ البته در خصوص منابع داخلی نیز این رویه را باید اجرا کرد.

روش ساده ساخت سیستم توصیه گر

ارزیابی پشتیبانی فروشندگان

شمار فروشندگانی که ابزارهای کلان‌داده و تحلیل داده ارائه می‌دهند، فراوان است؛ اما میزان پشتیبانی که در مواقع ضروری فراهم می‌شود، از فروشنده‌ای به فروشنده‌ دیگر متفاوت است. باید با فروشندگانی کار کنید که فعالانه، پشتیبانی لازم برای استفاده از کلان‌داده و ابزارهای تحلیلی را برای کارکنان‌تان فراهم می‌آورند و در مسیر پروژه‌های کلیدی، راهنمایی‌های خود را از شما دریغ نمی‌کنند. اگر با فروشندگانی همکاری دارید که پشتیبانی مدنظر و دلخواهتان را ارائه نمی‌دهند، پیشنهاد می‌کنیم دنبال تعویض آن‌ها باشید.

ارتقای کلان‌داده و تحلیل داده برای پشتیبانی از تجربه‌ کاربران

همه‌ شرکت‌ها می‌خواهند تجربه‌ کاربران خود را بهبود ببخشند. این امر مستلزم ارتقای خودکارسازی ارتباط با مشتریان و ایجاد دستیارانی است که در درخواست، پرسش‌ها و مسائل احتمالی به آن‌ها کمک کنند.

با وجود این، خودکارسازی سیستم‌های ارتباط با مشتری (از طریق چت، منشی تلفنی و غیره) که برای تفسیر عواطف مشتریان از NLP (پردازش زبان طبیعی) و AI (هوش مصنوعی) استفاده کرده و مکالمه را برای مخاطبین جذاب جلوه می‌دهند، هنوز راه زیادی تا تحقق دارند.

شرکت‌هایی که روی ارتقای کارکرد NLP و AI در این حوزه‌ها تمرکز کنند، بدون شک نتیجه‌ زحماتشان را خواهند دید.

احیای مباحث کلان‌داده و تحلیل داده از سطوح بالای سازمان

همزمان با به‌کارگیری کلان‌داده و تحلیل داده در سازمان‌ها، اولین مباحث عمده و جدی در خصوص این فناوری‌ها آغاز شد. این فناوری‌ها اکنون پیشرفت کرده‌اند و جزئی از جریان اصلی غالب بر سیستم‌های شرکتی شده‌اند. طبق چشم‌انداز تحلیل داده در سال ۲۰۲۲ این سال فرصت خوبی است، تا مدیرهای ارشد اطلاعات باری دیگر با سایر مدیران ارشد و ذی‌نفعان گرد هم آیند، تا در جریان پیشرفت‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده قرار بگیرند و از دریافت پشتیبانی آن‌ها طی گام‌های بعدی اطمینان حاصل کنند.

این مطلب چه میزان برای شما مفید بوده است؟
[کل: ۰ میانگین: ۰]

نگاهی به اینترنت خودرو از دیدگاه مشتریان

مقاله قبلی

مواد مخدر، ربات و جست‌وجوی لذت: چرا متخصصان نگران اعتیاد هوش مصنوعی هستند؟

مقاله بعدی

شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

نظرات

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.