نقش اتوماسیون در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ
فرآیند بررسی مجموعه داده ها برای نتیجه گیری اطلاعات جمع آوری شده، تجزیه و تحلیل داده نامیده می شود. این شامل ترکیبی از تکنیک ها و روش های مختلف پردازش است. این تکنیک ها از سیستم ها و نرم افزارهای تخصصی استفاده می کنند که اتوماسیون را یکپارچه می کنند.
این تکنیک ها توسط دانشمندان داده در فعالیت های تحقیقاتی خود استفاده می شود. کسب و کارها از تکنیک هایی در تجزیه و تحلیل داده ها برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده می کنند. آنها را قادر می سازد تا مشتریان خود را درک کنند، تبلیغات را ارزیابی کنند و محصولات را توسعه دهند. به عبارت ساده، کسب و کارها از تجزیه و تحلیل داده ها برای بهبود عملکرد استفاده می کنند.
تجزیه و تحلیل داده ها همچنین سازمان ها را قادر می سازد تا از داده های خود در شناسایی فرصت های جدید استفاده کنند. این به نوبه خود به حرکات تجاری هوشمندتر، عملیات کارآمد و سود بهبود یافته کمک می کند.
قبل از تجزیه و تحلیل داده ها، راه حل های هوش تجاری برای استخراج و بارگذاری داده ها استفاده می شد. چالش این بود که فناوری پایگاه داده قادر به مدیریت بسیاری از جریان های داده در یک زمان نبود. در نتیجه، نمی تواند اطلاعات ورودی را در زمان واقعی تغییر دهد. ابزارهای گزارش‌دهی نیز نمی‌توانستند چیزی جز یک پرس و جو رابطه‌ای را مدیریت کنند.
اما با ورود راه حل های کلان داده، سازمان ها اکنون می توانند تصمیمات بهتری بگیرند.
نقش نرم افزار در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ
نرم افزار تجزیه و تحلیل داده های بزرگ به کاربران این امکان را می دهد تا بینشی در مورد مجموعه داده های بزرگ جمع آوری شده از خوشه های کلان داده به دست آورند. این ابزارها سازمان ها را قادر می سازند تا روندها، ناهنجاری ها و الگوهای داده ها را هضم کنند. اعضای تیم همچنین قادر به درک تجسم داده ها، داشبوردها و گزارش ها هستند.
تجزیه و تحلیل داده های بزرگ به شرکت های توسعه نرم افزار امکان می دهد بفهمند چه چیزی کار می کند و چه چیزی خوب نیست. در طول توسعه نرم افزار، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ نقش بزرگی در یافتن روندها و الگوها ایفا می کند. این به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا محصولی را ارائه دهند که به خوبی برای کاربران طراحی شده است.
تجزیه و تحلیل داده ها توسعه دهندگان نرم افزار را قادر می سازد تا هر ویژگی نرم افزار را از نظر نحوه تعامل کاربران با آن تجزیه و تحلیل کنند. انسان ها می توانند به صورت دستی این کار را انجام دهند اما زمان زیادی می برد. با تست نرم افزار خودکار، این به سازمان ها اجازه می دهد تا از ابزارهای نرم افزاری استفاده کنند که این کار را به صورت خودکار انجام می دهند.
لایسنس تبلو
←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
سازمان‌ها باید بتوانند آزمایش‌ها را به‌طور خودکار اجرا کنند، داده‌های آزمایش را به‌طور کارآمد مدیریت کنند و از نتایج برای بهبود کیفیت کلی نرم‌افزار استفاده کنند. تست اتوماسیون همه اینها را امکان پذیر می کند.
این مانند یک معیار تضمین کیفیت است. اما، این باید شامل تعهد کل تیم توسعه نرم افزار باشد.
تست اتوماسیون مزایای زیادی دارد. از موارد خسته کننده و همچنین مدیریت پرونده های گسترده و گسترده مراقبت می کند. همچنین از وظایف تکراری مراقبت می کند. این به نوبه خود هزینه های کسب و کار را کاهش می دهد، در زمان صرفه جویی می کند و دقت را بهبود می بخشد.
ابزارهای تست اتوماسیون زیادی وجود دارد و وظیفه ای که انجام می دهید تعیین کننده ابزاری است که استفاده می کنید. برخی از ابزارهای تست اتوماسیون عبارتند از Mabl، TestProject، TestingWhiz، Selenium، Testim و Squish. این ابزارها به سازمان ها اجازه می دهند تا وظایف خود را با حداقل نظارت انسانی انجام دهند.
1. دموکراتیک شدن
دموکراتیک کردن داده‌ها به این معنی است که داده‌ها نه تنها در اختیار تحلیلگران و مقامات ارشد، بلکه برای همه قرار می‌گیرد. این کار کارمندان را قادر می‌سازد داده‌هایی را که به آنها دسترسی دارند، درک کنند. آنها همچنین می توانند بر تصمیمات تجاری تأثیر بگذارند و فرصت ها را گسترش دهند.
تجزیه و تحلیل و علم داده قبلاً توابعی منحصراً برای متخصصان بودند. اما اکنون کاربران می توانند داده ها را با کمک پلتفرم اتوماسیون تحلیلی مناسب تجزیه و تحلیل کنند.
اگر در حوزه منابع انسانی، بازاریابی یا تحلیل مالی فعالیت می‌کردید، باید به فناوری اطلاعات روی بیاورید. گزینه دیگر استخدام کارشناسان برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها بود. امروزه اتوماسیون تجزیه و تحلیل قدرت رایانش ابری و منبع باز را افزایش داده است. آنها همچنین دسترسی به توانایی های یادگیری ماشینی را فعال کرده اند که تجزیه و تحلیل را دموکراتیک کرده است.
فروش لایسنس تبلو
به لطف پلت فرم اتوماسیون تجزیه و تحلیل، کاربران می توانند بلوک های اتوماسیون را در یک پالت بکشند و رها کنند. این بینش های فوری را ارائه می دهد. پتانسیلی که با اتوماسیون همراه است بسیار زیاد است. این کار کارکنان داده را از زمان غیرمولد صرف شده برای کشف داده ها خلاص می کند.
کسانی که طرفدار دموکراتیک کردن داده ها هستند معتقدند که برای کسب و کارها مهم است که در مورد داده های خود شفاف باشند. زیرا به یک کسب و کار مزیت رقابتی می دهد.
یکی از مزایای دموکراتیزاسیون این است که کارکنان را با تجزیه و تحلیل سلف سرویس توانمند می کند. برای استفاده بهتر از داده ها، کارکنان آموزش های لازم را در زمینه حاکمیت داده دریافت می کنند.
محدودیت دموکراتیک سازی این است که سازمان ها باید از صفر شروع کنند. آنها برای مدیریت تمام داده ها به نرم افزار نیاز دارند. آنها همچنین ملزم به آموزش کارکنان برای مدیریت نرم افزار هستند.
2. تجربه کاربری
تجربه کاربری مدتی است که به رسمیت شناخته شده مورد نیاز خود را دریافت کرده است. بازار اکنون دارای برنامه های کاربردی تلفنی با استفاده آسان و ویژگی های مناسب است. مصرف‌کنندگان اکنون می‌توانند از برنامه‌های بهتری که با تولیدات B2B ارائه می‌شوند، برخلاف آنچه با تنظیمات B2C تجربه کرده‌اند، لذت ببرند.
کاربران تعاملات ساده و جذاب را با ابزارهای تحلیلی خود ترجیح می دهند. و این دقیقاً همان چیزی است که آنها با سیستم عامل های اتوماسیون به دست می آورند. آنها کدهای جایگزین مورد نیاز را به آنها می دهند.
تخصص در تجزیه و تحلیل دیگر یک نیاز ضروری نیست. این به دلیل توانایی ابزار اتوماسیون است که به شما اجازه می دهد از داده ها به اطلاعات بینش به راحتی حرکت کنید. از ایجاد ماکروها تا ایجاد برنامه های کاربردی تحلیلی با پارامتر.
اتوماسیون کاربران را قادر می سازد تا روی تمرین داستان سرایی داده های خوب تمرکز کنند. این شامل قرار دادن عناصر داده به گونه ای است که یک روایت منسجم ایجاد می کند. آنها همچنین می توانند روی مهم ترین بینش های کسب و کار تمرکز کنند.
وقتی مردم به روندهای کلان داده فکر می کنند، محاسبات ابری به ذهن خطور می کند. هنگامی که رایانش ابری با کلان داده ادغام می شود، تجربه کاربر بهبود می یابد. بسیاری از تعاملات برند نیز از طریق خدمات دیجیتال اتفاق می افتد. بنابراین، سازمان ها باید به روز رسانی را پیش ببرند. آنها همچنین باید محصولات و خدمات جدید را بسیار سریعتر ارائه دهند.
3. بهبود کیفیت داده ها
کیفیت داده ها همه چیز است. اگر از داده‌های موجود برای آموزش یک مدل بدون پاک کردن آن داده‌ها استفاده می‌کنید، مطمئناً مدل بدی خواهید داشت. شاید مدلش خوب باشه اما، اگر داده های با کیفیت پایین را در آن قرار دهید، نتایج خوشایند نخواهد بود.
استفاده از داده های بی کیفیت باعث می شود که مصرف کنندگان اعتماد خود را نسبت به شما از دست بدهند. همچنین تاثیر مالی زیادی بر یک کسب و کار دارد. تخمین زده می‌شود که داده‌های با کیفیت پایین، سالانه 15 میلیون دلار تأثیر مالی بر یک سازمان داشته باشد.
بنابراین، چگونه می‌توانید تعریف کنید که داده‌های با کیفیت چیست و چه چیزی نیستند؟ پاسخ به این سوال بستگی به مشکلی دارد که می خواهید حل کنید.
آماده سازی داده ها یک جنبه حیاتی در شناسایی مسائل کیفیت داده است. این تضمین می کند که تعمیر داده ها در زمان مناسب انجام می شود و اینجاست که اتوماسیون وارد می شود.
چندین محصول برای خودکارسازی جمع‌آوری داده‌ها، پاکسازی و سایر وظایف ساخته شده‌اند. Robotic Process Automation نرم افزاری است که به کارهای تکراری پایان می دهد. با آن، سازمان ها می توانند داده ها را از سیستم های مختلف استخراج کنند. همچنین بررسی های اولیه کیفیت را فعال می کند و داده ها را در یک فایل واحد جمع آوری می کند.
Big Data
کیفیت داده ها بر اساس چهار بعد اصلی اندازه گیری می شود:
- دقت
- سازگاری
- کامل بودن
- به موقع بودن
RPA دیجیتالی کردن و جمع آوری داده ها را خودکار می کند که کیفیت بالای داده را تضمین می کند. استخراج و همگام سازی داده ها روش های محبوبی برای مدیریت خودکار داده ها هستند.
جدا از استخراج و آماده سازی داده ها، اتوماسیون کیفیت داده های اساسی را بهبود می بخشد. این کار را با اجتناب از خطاهای وارد شده با ورود دستی داده انجام می دهد.
4. تجزیه و تحلیل داده ها از هر سیستم
برخی از سازمان‌ها به سیستم‌های قدیمی متکی هستند که API مانند مین فریم ندارند. مشکل این چالش چالشی است که با استخراج داده ها برای تجزیه و تحلیل پیش می آید. همچنین اغلب اوقات به کار دستی نیاز دارد.
سازمان‌ها می‌توانند دسترسی داده‌های ابزارهای تحلیلی را به سیستم‌های قدیمی بدون API گسترش دهند. اتوماسیون امکان استخراج و تجزیه و تحلیل اطلاعات سازمانی را فراهم می کند. همچنین داده های بدون ساختار را در یک منبع داده واحد، آماده برای تجزیه و تحلیل، ادغام می کند.
کاهش خطاها یکی از مزایای RPA است. این باعث افزایش رضایت مشتری با خطاهای کمتر می شود. RPA همچنین امکان به حداقل رساندن اضافه کاری کارکنان تجزیه و تحلیل داده ها را فراهم می کند. این راه را برای صرفه جویی در هزینه های بیشتر هموار می کند. مزیت دیگر این است که به لطف RPA، کاربران بینش های مورد نیاز را با سرعت بیشتری دریافت می کنند. این کارایی را افزایش می دهد.
5. هوش مصنوعی دقیق، مسئولیت پذیر و مقیاس پذیر
کارشناسان داده می دانند که داده ها و قابلیت های پلت فرم با اتوماسیون نتایج خوبی را ارائه می دهند. برای الگوریتم های یادگیری بهتر، سازمان ها به هوش مصنوعی هوشمندتر، مسئولیت پذیرتر و مقیاس پذیرتر نیاز دارند. بنابراین، سازمان‌ها باید چگونگی مقیاس‌سازی فناوری‌ها را بیابند.
از آنجایی که تکنیک‌های سنتی هوش مصنوعی به داده‌های تاریخی بستگی دارند، ممکن است مرتبط نباشند. همه‌گیری نحوه عملکرد کسب‌وکارها را تغییر داده است. به همین دلیل، هوش مصنوعی باید بتواند با تکنیک های داده کمتر و ML تطبیقی کار کند.
سیستم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند از حریم خصوصی سازمان محافظت کنند و با مقررات فدرال مطابقت داشته باشند.
6. بهبود بهره وری
قبل از اتوماسیون، کارمندان برای تجزیه و تحلیل کلان داده ها کارهای زیادی را به تنهایی انجام می دادند. با تغییر زمان های تکنولوژیکی، آنها اکنون می توانند این وظایف را به رایانه ها واگذار کنند. این کار را سریعتر می کند، همچنین با دقت بیشتری انجام می شود و باعث صرفه جویی در هزینه سازمان می شود.
به طور کلی، اتوماسیون به کارکنان زمان می دهد تا کارهای پیچیده و روشنگری را انجام دهند. زمان آنها آزاد می شود و به آنها اجازه می دهد روی کارهایی مانند تفسیر داده های خودکار تمرکز کنند. آنها همچنین می‌توانند اقدامات جدیدی را بر اساس داده‌های خودکار ایجاد کنند.
به جرات می توان گفت که اتوماسیون در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ منجر به محصولات جدید می شود و محصولات موجود را تغییر می دهد. این باعث می شود آنها مقرون به صرفه تر و مفیدتر باشند. که مزیت رقابتی سازمان را در بازار افزایش می دهد.
سخن نهایی
ادغام اتوماسیون در تجزیه و تحلیل داده ها برای سازمان ها بسیار مهم است. این با در نظر گرفتن تمام مزایای ذکر شده در این مقاله و بسیاری دیگر است.
اتوماسیون در تجزیه و تحلیل داده ها گام بزرگی در جهت بهبود کارایی کارکنان در دنیای امروز است.
به لطف اتوماسیون، تجزیه و تحلیل داده ها نیز به لطف اتوماسیون در دسترس تر و مقرون به صرفه تر شده است.
مقاله های مرتبط:
1- مفاهیم و اصطلاحات کلان داده یا Big Data
2- پنج دلیل کلیدی که چرا تجزیه و تحلیل داده برای تجارت مهم است
3-انواع تجزیه و تحلیل اطلاعات (Information Analysis)
4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها