40 گام به سوی آینده‌ای هوشمند - مجموعه وبینارهای رایگان در حوزه هوش مصنوعی
Filter by دسته‌ها
chatGTP
آموزش هوش مصنوعی و انواع آن
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
پایتون و ابزارهای یادگیری عمیق
کتابخانه‌ های یادگیری عمیق
یادگیری با نظارت
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
یادگیری عمیق
یادگیری نیمه نظارتی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعی
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
پردازش گفتار
چالش‌های عملیاتی
داده کاوی و بیگ دیتا
رایانش ابری و HPC
سیستم‌‌های امبدد
علوم شناختی
دیتاست
اخبار
تیتر یک
رسانه‌ها
آموزش پردازش زبان طبیعی
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
رویدادها
کاربردهای هوش مصنوعی
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
 کاربردهای داده کاوی در مدیریت

کاربردهای داده کاوی در مدیریت

هر برنامه اقتصادی با کاربردهای داده کاوی در مدیریت در ارتباط است؛ مفهوم داده‌کاوی از مدت‌ها قبل از عصر دیجیتال با ما بوده است. ایده به‌کارگیری داده‌ها در کشف دانش، قرن‌هاست که با فرمول‌های دستی برای مدل‌سازی آماری و تحلیل رگرسیون شروع شده است. در دهه 1930، آلن تورینگ ایده یک ماشین محاسباتی جهانی را معرفی کرد که می‌تواند محاسبات پیچیده را انجام دهد. این نشان‌دهنده ظهور رایانه‌های الکترومکانیکی بود و همراه با آن، انفجار روزافزون اطلاعات دیجیتالی که تا به امروز ادامه دارد.

کاربردهای داده کاوی در مدیریت، فرآیند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها برای کشف هوش تجاری است که می‌تواند به شرکت‌ها در حل مشکلات، کاهش خطرات و استفاده از فرصت‌های جدید کمک کند. این شاخه از علم داده نام خود را از شباهت‌های بین فرآیند جستجو در مجموعه داده‌های بزرگ برای اطلاعات ارزشمند و فرآیند استخراج کوه برای فلزات گرانبها و سنگ معدن گرفته است. هر دو فرآیند نیاز به غربال کردن مقادیر زیادی از مواد خام برای یافتن ارزش پنهان دارند.

فهم کاربردهای داده کاوی در مدیریت، می‌تواند به سؤالات تجاری پاسخ دهد که به طور سنتی پاسخ دادن به آن‌ها غیرممکن بود؛ زیرا حل آن‌ها به صورت دستی بسیار وقت‌گیر بود. با استفاده از کامپیوترها و الگوریتم‌های قدرتمند برای اجرای طیف وسیعی از تکنیک‌های آماری که داده‌ها را به روش‌های مختلف تجزیه و تحلیل می‌کنند، کاربران می‌توانند الگوها، روندها و روابطی را که در غیر این صورت ممکن است از دست بدهند، شناسایی کنند.

آن‌ها سپس می‌توانند این یافته‌ها را برای پیش‌بینی آنچه در آینده اتفاق می‌افتد، به کار بگیرند و برای تأثیرگذاری بر نتایج کسب‌وکار اقدام کنند. داده‌کاوی در بسیاری از زمینه‌های کسب‌وکار و تحقیقات؛ از جمله فروش و بازاریابی، توسعه محصول، مراقبت‌های بهداشتی و آموزش استفاده می‌شود. زمانی که داده‌کاوی به درستی مورد استفاده قرار گیرد، می‌تواند با ایجاد امکان کسب اطلاعات بیشتر در مورد مشتریان، توسعه استراتژی‌های بازاریابی مؤثر، افزایش درآمد و کاهش هزینه‌ها، نسبت به رقبا برتری داشته باشد.

نحوه عملکرد داده کاوی در مدیریت

کاربردهای داده کاوی در مدیریت، وابسته به برنامه تجاری ماست؛ هر پروژه داده‌کاوی باید با ایجاد یک سؤال تجاری که سعی دارید به آن پاسخ دهید، شروع شود. بدون تمرکز واضح بر روی یک نتیجه تجاری معنی‌دار، می‌توانید متوجه شوید که مجموعه‌ای از داده‌ها را بارها و بارها بدون ارائه هیچ‌گونه اطلاعات مفیدی بررسی می‌کنید.

هنگامی که مشکلی را که می‌خواهید حل کنید شفاف‌سازی کردید، زمان جمع‌آوری داده‌های مناسب برای پاسخ به آن فرا رسیده است؛ معمولاً با وارد کردن داده‌ها از چندین منبع در یک دریاچه داده مرکزی یا انبار داده و آماده کردن آن‌ها برای تجزیه و تحلیل. موفقیت در مراحل بعدی بستگی دارد به آنچه در مراحل قبلی رخ می‌دهد. کیفیت پایین داده منجر به نتایج ضعیف می‌شود، به همین دلیل است که داده‌کاوی‌ها باید از کیفیت داده‌هایی که به عنوان ورودی برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند اطمینان حاصل کنند.

نحوه عملکرد داده کاوی در مدیریت

برای بهره‌گیری از کاربردهای مدیریت در داده‌کاوی، باید از یک رویکرد ساختاریافته و قابل تکرار پیروی کنید. در حالت ایده‌آل، این فرآیند شامل شش مرحله زیر خواهد بود:

1ـ درک کسب‌وکار: درک کاملی از پارامترهای پروژه، از جمله وضعیت فعلی کسب‌وکار، هدف تجاری اولیه پروژه و معیارهای موفقیت، ایجاد کنید.

2ـ درک داده‌ها: داده‌هایی را که برای حل مشکل مورد نیاز است تعیین کنید و آن‌ها را از همه منابع موجود جمع‌آوری کنید.

3ـ آماده‌سازی داده‌ها: داده‌ها را برای تجزیه و تحلیل آماده کنید. این موضوع شامل اطمینان حاصل کردن از این امر است که داده‌ها در قالب مناسب برای پاسخ دادن به سؤال تجاری باشند؛ در این مرحله مشکلات داده از جمله مشکلات مربوط به داده‌های مفقود یا تکراری، باید حل شوند.

4ـ مدل‌سازی: از الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوهای درون داده‌ها استفاده کنید و آن الگوها را در یک مدل پیش‌بینی اعمال کنید.

5ـ ارزیابی: تعیین کنید که آیا نتایج ارائه شده توسط یک مدل مشخص، چه کمکی به دستیابی به هدف تجاری می‌کند. اغلب یک مرحله تکراری وجود دارد که در آن الگوریتم به منظور دستیابی به بهترین نتیجه تنظیم می‌شود.

6ـ گسترش: تجزیه و تحلیل را اجرا کنید و نتایج پروژه را در اختیار تصمیم‌گیرندگان قرار دهید.

نحوه عملکرد داده کاوی در مدیریت

مزایای داده کاوی در مدیریت

کاربردهای داده کاوی در مدیریت هر لحظه درحال گسترش است. داده‌ها هر روز از مجموعه‌ای خیره‌کننده از منابع، در قالب‌های متعدد و با سرعت و حجم بی‌سابقه به کسب‌وکار شما سرازیر می‌شوند. تصمیم‌گیری در مورد اینکه آیا یک تجارت مبتنی بر داده باشد، دیگر یک گزینه نیست. موفقیت کسب‌وکار شما بستگی به این دارد که چقدر سریع بتوانید بینش‌های کلان داده را کشف کنید و آن‌ها را در تصمیمات و فرآیندهای تجاری بگنجانید تا اقدامات بهتری را در سراسر شرکت خود انجام دهید. با این حال، با وجود داده‌های زیاد برای مدیریت، این موضوع می‌تواند غیرقابل حل به نظر برسد. داده‌کاوی به کسب‌وکارها فرصتی می‌دهد تا با درک گذشته و حال، و انجام پیش‌بینی‌های دقیق در مورد آنچه در آینده اتفاق می‌افتد، عملیات را برای محتمل‌ترین آینده بهینه کنند.

به عنوان مثال، تیم‌های فروش و بازاریابی می‌توانند از داده‌کاوی برای پیش‌بینی اینکه کدام مشتریان بالقوه به مشتریان سودآور تبدیل می‌شوند، استفاده کنند. بر اساس جمعیت‌شناسی مشتریان گذشته، آن‌ها می‌توانند پروفایلی از نوع مشتری بالقوه‌ ایجاد کنند که به احتمال زیاد به یک پیشنهاد خاص پاسخ می‌دهد. با این دانش، آن‌ها می‌توانند با هدف قرار دادن تنها آن دسته از مشتریان بالقوه‌ای که احتمالاً پاسخ می‌دهند و به مشتریان ارزشمند تبدیل می‌شوند، بازگشت سرمایه (ROI) را افزایش دهند.

مزایای داده کاوی در مدیریت

بخشی از کاربردهای داده کاوی در مدیریت عبارتند از:

ـ افزایش درآمد

ـ درک خواسته‌ها و ترجیحات مشتری

ـ به دست آوردن مشتریان جدید

ـ بهبود فروش متقابل و افزایش فروش

ـ حفظ مشتریان و افزایش وفاداری

ـ افزایش بازگشت سرمایه (ROI) از کمپین‌های بازاریابی

ـ کشف و جلوگیری از تقلب

ـ شناسایی ریسک‌‎های اعتباری

ـ نظارت بر عملکرد عملیاتی

با استفاده از کاربردهای داده کاوی در مدیریت، تصمیم‌گیری‌ها می‌توانند به جای واکنش‌های غریزی یا درونی، بر اساس هوش تجاری واقعی باشند و نتایج ثابتی را ارائه دهند که کسب‌وکارها را از رقبا جلوتر نگه می‌دارد. از آنجایی که فناوری‌های پردازش داده در مقیاس بزرگ مانند یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی به آسانی در دسترس هستند، شرکت‌ها اکنون می‌توانند این فرآیندها را خودکار کنند تا در عرض چند ترابایت داده در چند دقیقه یا چند ساعت، به جای روزها یا هفته‌ها، کاوش کنند و از این طریق به رشد بیشتری دست پیدا کنند.

موارد و مثال‌های استفاده از داده کاوی در مدیریت

سازمان‌ها در سراسر صنایع در حال دستیابی به نتایج متحول‌کننده از داده‌کاوی هستند:

شرکت Groupon  فعالیت‌های بازاریابی را همسو می‌کند؛ یکی از چالش های کلیدی Groupon پردازش حجم عظیم داده‌هایی است که برای ارائه خدمات خرید خود استفاده می‌کند. این شرکت هر روز بیش از یک ترابایت داده خام را در زمان واقعی پردازش می‌کند و این اطلاعات را در سیستم‌های مختلف پایگاه داده ذخیره می‌نماید. داده‌کاوی به Groupon اجازه می‌دهد تا فعالیت‌های بازاریابی را بیشتر با ترجیحات مشتری هماهنگ کند و یک ترابایت از داده‌های مشتری را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کند؛ همچنین به شرکت اجازه می‌دهد تا روندها را هنگام ظهور شناسایی نماید.

ایرفرانس KLM ترجیحات سفر مشتری را برآورده می‌کند؛ این شرکت هواپیمایی از تکنیک‌های داده‌کاوی برای ایجاد نمای 360 درجه مشتری با ادغام داده‌های جستجوی سفر، رزرو و عملیات پرواز با وب، رسانه‌های اجتماعی، مرکز تماس و تعاملات سالن فرودگاه استفاده می‌کند. آن‌ها از این بینش عمیق مشتری برای ایجاد تجربیات شخصی سفر استفاده می‌کنند.

شرکت دومینو به مشتریان کمک می‎کند تا پیتزای عالی بسازند؛ بزرگ‌ترین شرکت تولید پیتزا در جهان 85000 منبع داده ساختاریافته و بدون ساختار را از طریق تمام کانال‌های خود شامل پیام‌های متنی، رسانه‌های اجتماعی، و آمازون اکو، جمع آوری می‎کند، از جمله سیستم‌های فروش و 26 مرکز زنجیره تامین و غیره. این سطح از بینش عملکرد تجاری را بهبود بخشیده و در عین حال تجربه خرید یک به یک را در نقاط تماس امکان‌پذیر می‌کند.

اینها تنها چند نمونه هستند از اینکه چگونه کاربردهای داده کاوی در مدیریت، می‌تواند به سازمان‌های مبتنی بر داده کمک کند تا کارایی، ساد‌ سازی عملیات، کاهش هزینه‌ها و افزایش سودآوری را افزایش دهند.

موارد و مثال‌های استفاده از داده کاوی در مدیریت

آینده داده کاوی در مدیریت

ما در دنیایی از داده‌ها زندگی می‌کنیم. حجم داده‌هایی که ایجاد، کپی، استفاده و ذخیره می‌کنیم به طور تصاعدی در حال افزایش است. ما قبلاً از آستانه ایجاد 1.7 مگابایت اطلاعات جدید در هر ثانیه برای هر انسان روی کره زمین عبور کرده‌ایم.

این بدان معناست که آینده داده‌کاوی و علم داده روشن است. با وجود داده‌های زیادی که باید مرتب کنیم، ما به روش‌ها و مدل‌های پیچیده‌تری نیاز داریم تا بینش‌های معناداری به دست آوریم و به تصمیم‌گیری تجاری کمک کنیم. درست همانطور که تکنیک‌های استخراج به دلیل پیشرفت در فناوری تکامل یافته و بهبود یافته‌اند، فناوری‌هایی نیز برای استخراج بینش ارزشمند از داده‌ها وجود دارد. زمانی، تنها سازمان‌هایی مانند ناسا می‌توانستند از ابررایانه‌های خود برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده کنند؛ هزینه ذخیره‌سازی و محاسبه داده‌ها بسیار زیاد بود. اکنون، شرکت‌ها انواع کارهای جالب را با یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق با دریاچه‌های داده مبتنی بر ابر انجام می‌دهند.

کاربردهای داده کاوی در مدیریت، به طور نامحدودی گسترش یافته است؛ به عنوان مثال، اینترنت اشیا (IoT) و فناوری پوشیدنی، افراد و دستگاه‌ها را به ماشین‌های تولید داده تبدیل کرده است که می‌توانند بینش نامحدودی درباره افراد و سازمان‌ها به دست آورند؛ در صورتی‌که شرکت‌ها بتوانند داده‌ها را با سرعت کافی جمع‌آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل کنند.

آینده داده کاوی در مدیریت

تا سال 2020، بیش از 20 میلیارد دستگاه متصل در اینترنت اشیا وجود داشت. داده‌های تولید شده توسط این فعالیت در فضای ابری در دسترس خواهد بود و نیاز فوری به ابزارهای تجزیه و تحلیل انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر ایجاد می‌کند که می‌تواند انبوهی از اطلاعات را از مجموعه داده‌های متفاوت مدیریت کند.

با سرازیر شدن داده‌ها از فروش، بازاریابی، وب، سیستم‌های تولید و موجودی و موارد دیگر، راه‌حل‌های تحلیلی مبتنی بر ابر، دسترسی به داده‌ها و منابع محاسباتی عظیم را برای سازمان‌ها کاربردی‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر می‌کنند. رایانش ابری به شرکت‌ها کمک می‌کند تا به جمع‌آوری داده‌ها، گردآوری و آماده‌سازی آن‌ها سرعت ببخشند، سپس آن‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و برای بهبود نتایج بر اساس آن عمل کنند. ابزارهای داده‌کاوی منبع باز همچنین سطوح جدیدی از قدرت و چابکی را در اختیار کاربران قرار می‌دهند، به گونه‌ای که بسیاری از راه‌حل‌های سنتی نمی‌توانند نیازهای تحلیلی را برآورده کنند و جوامع تحلیلگران و توسعه‌دهندگان گسترده‌ای را ارائه می‌دهند که کاربران می‌توانند در پروژه‌ها به اشتراک بگذارند و با آن‌ها همکاری کنند. علاوه‌بر این، فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی اکنون تقریباً برای هر سازمانی با افراد، داده‌ها و ابزار مناسب در دسترس است. کاربردهای داده کاوی در مدیریت در جهان، امروز نقشی حیاتی دارد و همه اجزای اقتصاد از آن بهره‌مند می‌شوند.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید

میانگین امتیاز / 5. تعداد ارا :

مطالب پیشنهادی مرتبط

اشتراک در
اطلاع از
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
[wpforms id="48325"]