تاثیرات سازمانی عظیم داده
عظیم‌داده، چگونه داده‌ها، کسب‌وکارهای بزرگ را قدرت می‌بخشند;
یکی از قابل توجه ترین اثرات عظیم داده، ضرورت تغییر و یا تحول سازمانی بمنظور پشتیبانی و بهره برداری از فرصت های مرتبط با عظیم داده است.
به گزارش پایگاه خبری بانکداری الکترونیک، در حالیکه ایجاد فرصت ها و تمایلات برای سازمان ها و افراد شبیه به هم است، می بایست که نقش های قدیمی باز تعریف و نقش های جدید معرفی شوند. هدف از این فصل تا حد امکان مشخص کردن گسترده تغییرات سازمانی و همچنین آماده سازی متخصصین انبار داده و هوش تجاری برای فرصتهای کاری جدید است.
هوش تجاری و علوم داده (شامل آمار پیشرفته، تحلیل پیش بینی، مهندسی داده، برنامه نویسی، و بصری سازی داده ها) نقش های بسیار متفاوتی داشته و نیازمند رویکردها و توانایی های متفاوتی است. در زیر می توانید تفاوت هایی را مطالعه کنید.
هوشمند سازی کسب و کار
*روش های معمول و انواع داده ها
▪️ گزارش های استاندارد و غیرمستقیم، داشبوردها، هشدارها، نمایش ها، جزییات در تحلیل های آماریِ ابتداییِ تقاضا شده.
▪️ داده های ساختاریافته، منابع سنتی، مجموعه داده های قابل کنترل
* سوال های متداول
▪️ در آخرین دوره چه اتفاقی افتاده است؟
▪️ ما چقدر فروش داشته ایم؟
▪️مشکل کجاست؟
▪️در چه شرایطی این اتفاق افتاده است؟
علم داده
*روش های معمول و انواع داده ها
▪️بهینه سازی، مدل پیش بینی، پیش بینی، توصیه ها، تجزیه و تحلیل آماری پیشرفته
▪️داده های ساختاریافته/ساختار نیافته، منابع مختلف، مجموعه داده های بسیار بزرگ
*سوال های متداول
▪️چه می شود اگر … ؟
▪️سناریو مطلوب برای کسب و کار ما چیست؟
▪️بعد از این چه خواهد شد؟
▪️اگر این روند ادامه یابد چه می شود؟
▪️چرا این اتفاق می افتد ؟
چرخه تحلیل داده ها
سازمان های موفقِ فعال در حوزه عظیم داده، بطور مداوم مشتریان جدید، محصولات، عملیات، و چشم اندازهای بازار ِدرباره کسب و کار را شناسایی و منتشر می کنند. در نتیجه، این سازمان ها نیاز به توسعه فرآیند جامعی دارند که نه تنها بیان کننده چگونگی این فرآیند ها باشد، بلکه می بایست به روشنی نقش ها، مسئولیت ها و انتظاراتِ همه ذینفعان، از جمله کاربران کسب و کار، مدیران انبار داده، تحلیل گران هوشمند سازی کسب و کار، و متخصصین علوم داده را شامل شود.
نقش ها و مسئولیت های متخصصی علوم داده
گام بعدی بررسی عمیق تر نقش ها ومسئولیت های متخصصین علوم داده است. این موضوع ماهیت بسیار تکراری دارد تا اطمینان حاصل شود که این افراد از مدل تحلیلی درست برای یافتن بینش درست استفاده می کنند.
گامل اول: اکتشاف
▪️درک جزییات یک کسب و کار که شامل معیارهای کلیدی و عملکردهای کلیدی است.
گام دوم: آماده سازی داده ها
▪️مهیا کردن یک فضای کاری آماری
▪️بدست آوردن، پاکسازی، هماهنگی و تجزیه و تحلیل داده ها
▪️تبدیل و به ارزش رساندن داده ها
گام سوم: برنامه ریزی مدل
▪️تعیین مدل ها، روش ها، تکنیک ها و جریان داده های آماری مختلف برای اکتشاف بعنوان بخشی از توسعه مدل آماری
▪️تعیین روابط و همراستایی بین متغیرها بمنظور انتخاب معیارهای کلیدی
گام چهارم: ایجاد مدل
▪️کار بر روی داده ها بمنظور تست، آموزش و تولید.
▪️ارزیابی قابلیت اطمینان داده ها برای استفاده در مدل های پیش بینی شده.
▪️و در نهایت، توسعه، تست و پالایش مدل های آماری.
گام پنجم: نتایج مرتبط
▪️اطمینان از کیفیت و قابلیت اطمینان مدل تحلیلی، مدل و نشانه های آماری، اندازه گیری و عملی بودن نتایج بینش تجزیه و تحلیل.
▪️توسعه نمودارها و گرافیک برای برقراری ارتباط بین مدل های تحلیلی، نتایج و توصیه ها.
گام ششم: عملی کردن
▪️ارائه توصیه های نهایی، گزارش ها، اسناد و مدارک فنی و اسناد فنی.
▪️به صورت اختیاری، اجرای یک آزمایشگاه آزمایشی یا تحلیلی برای بررسی مورد کسب و کار، و بازده سرمایه گذاری (ROI) و فعالیت های تحلیلی.
▪️اجرای مدل های تحلیلی در محیط های تولید و عملیاتی.
▪️ادغام نمرات تحلیلی در داشبورد مدیریت و سیستم های گزارشگری عملیاتی
▪️مراکز تماس، سیستم های فروش، سیستم های تهیه و سیستم های مالی.