تحلیل داده ؛ ابزار رسیدن به قدرت اطلاعات در عصر دیجیتال

گسترش داده‌ها در قرن بیست و یکم، عصر جدیدی از کشف و حل مسئله را آغاز کرده است. این حجم روزافزون اطلاعات، که از تراکنش‌های مالی تا تعاملات رسانه‌های اجتماعی را شامل می‌شود، یک سوال بزرگ را مطرح می‌کند: چگونه می‌توان بینش‌های معنی‌داری را از این منبع وسیع و اغلب ناکارآمد استخراج کرد؟

در اینجا، تحلیل داده‌ها به عنوان یک ابزار قدرتمند ظاهر می‌شود که مجموعه‌ای جامع از تکنیک‌ها و روش‌ها را برای جمع‌آوری دانش و بینش از داده‌ها ارائه می‌دهد. تجزیه‌وتحلیل داده‌ها با استفاده از تجزیه‌وتحلیل آماری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزارهای تجسم داده‌ها، محققان، کسب‌وکارها و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند، فرایندها را بهینه کرده و به پتانسیل واقعی اطلاعات دست پیدا کنند.

این مقاله به بررسی اصول اصلی تجزیه‌وتحلیل داده‌ها می‌پردازد، اجزای اصلی آن را معرفی کرده و کاربردها و تأثیر تحول‌آفرین آن را در بسیاری از زمینه‌ها بررسی می‌کند. با ما همراه باشید.

تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده (Data analytics) فرایند بررسی مجموعه‌ای از داده‌ ها، برای پیداکردن روندها و نتیجه‌گیری در مورد اطلاعات موجود در آنها است. می‌توان گفت آنالیز داده، داده‌های خام را به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند که شامل طیف وسیعی از ابزارها، فناوری‌ها و فرایندهایی است که برای یافتن روندها و حل مشکلات با استفاده از داده‌ها استفاده می‌شود. تجزیه‌وتحلیل داده‌ها می‌تواند فرایندهای کسب‌وکار را شکل دهد، تصمیم‌گیری را بهبود بخشد و رشد کسب‌وکار را تقویت کند.

دیتا آنالیز با کمک سیستم‌ها و نرم‌افزارهای تخصصی انجام می‌شود و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیمات تجاری آگاهانه‌تری بگیرند. دانشمندان و محققان همچنین از ابزارهای تحلیل دیتا برای تأیید یا رد مدل‌ها، نظریه‌ها و فرضیه‌های علمی استفاده می‌کنند. بنابراین تحلیل داده‌ها به مجموعه‌ای از برنامه‌ها، از هوش تجاری (BI) و گزارش و پردازش تحلیلی آنلاین تا اشکال مختلف تجزیه‌وتحلیل پیشرفته داده اشاره دارد. در برخی موارد، افراد اصطلاح «تجزیه‌وتحلیل داده‌ها» را برای توصیف تجزیه‌وتحلیل پیشرفته استفاده می‌کنند و BI را به عنوان یک دسته جداگانه در نظر می‌گیرند.

تحلیل کلان داده چیست؟

تحلیل داده‌ها و تحلیل کلان داده‌ها، مفاهیم مرتبط با معانی متمایز هستند. همان‌طور که قبلاً گفته شد، تحلیل دیتا، فرایند تجزیه‌وتحلیل داده‌های خام برای استخراج بینش معنی‌دار از یک مجموعه داده معین است. درحالی‌که این استراتژی‌ها و تاکتیک‌ها اغلب با داده‌های بزرگ مورداستفاده قرار می‌گیرند، اما می‌توانند برای هر نوع مجموعه داده نیز اعمال شوند؛ زیرا تحلیل داده‌ها اصطلاح گسترده‌تری است که انواع مختلف تحلیل دیتا را در بر می‌گیرد.

تحلیل بیگ دیتا، فرایند یافتن الگوها، روندها و روابط در مجموعه داده های بزرگ است. درواقع در تحلیل کلان داده‌ها، حجم عظیمی از داده‌های پیچیده تجزیه‌وتحلیل می‌شود که با روش‌های سنتی پردازش داده‌ها قابل بررسی نیستند. این تجزیه‌وتحلیل‌های پیچیده، به ابزارها و فناوری‌های خاص، قدرت محاسباتی و توان بالای ذخیره‌سازی داده نیاز دارند که از مقیاس بالای داده‌ها پشتیبانی می‌کنند.

تحلیل کلان داده‌ها، حجم عظیمی از داده‌های پیچیده تجزیه‌وتحلیل می‌شود که با روش‌های سنتی پردازش داده‌ها قابل بررسی نیستند

چرا تحلیل داده‌ها مهم است؟

تحلیل دیتا به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا دید بهتر و درک عمیق‌تری از فرایندها و خدمات خود پیدا کنند. همچنین این موضوع به آنها بینش دقیقی از تجربه مشتری و مشکلات آنها نیز ارائه می‌دهد. بنابراین تحلیل داده‌ها می‌تواند به کسب‌وکارها در افزایش درآمد، بهبود کارایی عملیاتی، بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی و افزایش رضایت مشتری در صنایع مختلف کمک کند.

همچنین آنالیز داده در انجام کارهای زیر نیز نقش مؤثری برای سازمان‌ها ایفا می‌کند:

• شخصی‌سازی تجربه مشتری: تحلیل دیتا، با ایجاد بینش‌هایی درمورد مشتریان و رفتار خرید آنها، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا تجربه مشتری شخصی‌سازی شده ایجاد کنند و محصولات موردنیاز آنها را توسعه دهند.
• پیش‌بینی روندهای آینده: کسب‌وکارها با استفاده از روش‌های تحلیل پیش‌بینی، می‌توانند با تمرکز بر آینده، محصولاتی تولید کنند که پاسخگوی روندهای نوظهور بازارها هستند و از این طریق، نسبت به رقبای تجاری خود مزیت رقابتی کسب کنند. بسته به کاربرد، داده‌هایی که تحلیل می‌شود ممکن است شامل سوابق تاریخی یا اطلاعات جدیدی باشد که برای تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ پردازش شده‌اند یا ترکیبی از سیستم‌های داخلی و منابع داده خارجی.
• کاهش هزینه‌های عملیاتی: تحلیل داده‌ها، با بهینه‌سازی فرایندها و تخصیص منابع، می‌تواند به کاهش هزینه‌های غیرضروری و شناسایی فرصت‌های صرفه‌جویی در هزینه، به سازمان کمک کند.
• مدیریت ریسک: آنالیز داده به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا با شناسایی ناهنجاری‌ها، تقلب‌ها و مسائل مربوط به انطباق داده، خطرات موجود و بالقوه را شناسایی و آنها را کاهش دهند.
• افزایش امنیت: کسب‌وکارها از روش‌های تجزیه‌وتحلیل داده‌ مانند جداسازی داده‌ها، تحلیل آنها و گزارش‌ ریز فعالیت‌ها، برای بررسی نقض‌های امنیتی گذشته و یافتن آسیب‌پذیری‌های اساسی استفاده می‌کنند. تحلیل دیتا همچنین می‌تواند با سیستم‌های نظارت و هشدار ادغام شود تا در صورت مشاهده تلاش برای نقض امنیت، به متخصصان امنیتی اطلاع دهد.
• اندازه‌گیری عملکرد: دیتا آنالیز معیارها و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) را برای ردیابی پیشرفت، نظارت بر عملکرد و ارزیابی موفقیت نوآوری‌های سازمانی، تحلیل می‌کند. این موضوع به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بتوانند به‌سرعت، نسبت به شرایط متغیر بازار و سایر چالش‌های عملیاتی واکنش نشان دهند.

انواع تحلیل داده

تحلیل داده ها، هنر استخراج دانش از داده و اطلاعات است که طیف متنوعی از تکنیک‌ها را در بر می‌گیرد. تحلیل دیتا را می‌توان در چهار نوع زیر دسته‌بندی کرد:

تحلیل توصیفی (Descriptive analytics)

هدف تحلیل توصیفی، درک وقایع گذشته از طریق تحلیل داده‌های تاریخی است. این تحلیل شامل جمع‌آوری داده‌ها، شناسایی الگوها و به‌دست‌آوردن بینش یا یادگیری از رویدادهای گذشته است.

تحلیل تشخیصی (Diagnostic analytics)

تحلیل تشخیصی به شکل عمیق، به تحلیل داده‌ها می‌پردازد تا دلایل پشت وقوع رویدادهای خاص را مشخص کند. این تحلیل شامل شناسایی علل ریشه‌ای، تعیین همبستگی‌ها و کشف روابط میان متغیرهای مختلف است.

تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive analytics)

تحلیل پیش‌بینی‌کننده، با استفاده از الگوریتم‌‌های آماری و تحلیل داده‌های تاریخی، الگوها یا رویدادهای آینده را پیش‌بینی می‌کند. این روش تلاشی برای پیش‌بینی رویدادهای آینده و ارزیابی احتمال وقوع سناریوهای مختلف است. تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده با الگوریتم‌ها و متدولوژی‌هایی مانند مدل‌های رگرسیون خطی یا رگرسیون لجستیک کار می‌کند.

تحلیل تجویزی (Prescriptive analytics)

تحلیل تجویزی فراتر از پیش‌بینی نتایج آینده می‌رود تا اقدامات خاصی را برای تصمیم‌گیری توصیه کند. این روش از تکنیک‌های بهینه‌سازی و شبیه‌سازی، برای تعیین بهترین مسیر جهت رسیدن به نتایج دلخواه استفاده می‌کند.

تحلیل داده ها، هنر استخراج دانش از داده و اطلاعات است که طیف متنوعی از تکنیک‌ها را در بر می‌گیرد

فرایند تحلیل داده‌ها

نرم‌افزارهای تحلیل داده، به‌ویژه برای پروژه‌های تحلیلی پیشرفته، فراتر از تجزیه‌وتحلیل صرف داده‌ها هستند. تحلیل دیتا شامل جمع‌آوری، ادغام و آماده‌سازی داده‌ها و سپس توسعه، آزمایش و بازنگری مدل‌های تحلیلی برای اطمینان از تولید نتایج دقیق است. علاوه بر این، دانشمندان داده و سایر تحلیلگران و مهندسان داده، منابع داده را شناسایی کرده و به آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه‌وتحلیل کمک می‌کنند.

در فرایند تحلیل داده‌ها، مراحل زیر دخیل هستند:

1. جمع‌آوری داده‌ها

در این مرحله، دانشمندان داده اطلاعات موردنیاز خود را برای یک برنامه تحلیلی خاص شناسایی می‌کنند و با همکاری مهندسان داده و IT، به جمع‌آوری آنها می‌پردازند. داده‌های منابع مختلف ممکن است نیاز به یکپارچگی داشته باشند، در قالب یکسان قرار گیرند و در یک سیستم تحلیلی، بارگذاری شوند؛ مانند خوشه Hadoop، پایگاه داده NoSQL یا انبار داده.

بنابراین جمع‌آوری داده‌ها شامل شناسایی منابع داده و جمع‌آوری داده‌ها از آنها می شو که از فرایندهای ETL یا ELT پیروی می‌کند:

• ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری): در ETL، داده‌های تولید شده ابتدا به فرمت استاندارد تبدیل و سپس در فضای ذخیره‌سازی بارگذاری می‌شوند.
• ELT (استخراج، بارگذاری، تبدیل): در ELT، داده‌ها ابتدا در حافظه بارگذاری و سپس به فرمت موردنیاز تبدیل می‌شوند.

2. ذخیره‌سازی داده‌ها

بر اساس پیچیدگی داده‌ها، داده‌ها را می‌توان به منابع ذخیره‌سازی مانند انبارهای داده ابری یا دریاچه‌های داده منتقل کرد. به‌این‌ترتیب، ابزارهای هوش تجاری می‌توانند در صورت نیاز به داده‌ها دسترسی داشته باشند. سازمان‌ها برای تحلیل دیتا، هم به دریاچه داده نیاز دارند و هم انبار داده.

• انباره داده (Data Warehouse) یک پایگاه داده است که برای تحلیل داده های رابطه‌ای به‌دست‌آمده از سیستم‌های تراکنشی و برنامه‌های تجاری بهینه شده است. درواقع در این سیستم، ساختار و طرح‌واره داده‌ها، از قبل برای جستجو و گزارش‌گیری سریع تعریف شده است. مشخصات مشتری و اطلاعات محصول، مثال‌هایی از این داده‌ها هستند.
• دریاچه داده (Data Lake) با انباره داده متفاوت است، زیرا می‌تواند داده های ساختاریافته و بدون ساختار را، بدون پردازش بیشتر ذخیره کند. درواقع هنگام ورود داده، ساختار یا طرح‌واره آن تعریف نمی‌شود. این بدان معنی است که شما می‌توانید تمام داده های خود را، بدون ساختار دقیق ذخیره کنید؛ این موضوع به‌ویژه در زمانی مفید است که کاربرد آینده داده‌ها نامشخص باشد. محتوای رسانه‌های اجتماعی، داده های به‌دست‌آمده از اینترنت اشیا و داده های مختلف برنامه‌های تلفن همراه، نمونه‌هایی از این نوع داده‌ها است.

3. پردازش داده‌ها

هنگامی که داده‌ها در محل مناسب ذخیره شدند، باید به‌درستی پردازش شوند تا از پرس‌وجوهای تحلیلی، نتایج دقیقی به دست آید. در این مرحله، روش‌های مختلفی برای پردازش داده‌ها وجود دارد که انتخاب هریک از آنها، به منابع محاسباتی و تحلیلی موجود برای پردازش داده بستگی دارد.

• پردازش متمرکز (Centralized processing): تمامی پردازش‌ها روی یک سرور مرکزی اختصاصی انجام می‌شود که میزبان همه داده‌ها است.
• پردازش توزیع شده (Distributed processing): داده‌ها در سرورهای مختلف توزیع و ذخیره می‌شوند.
• پردازش دسته‌ای (Batch processing): تکه‌های داده در طول زمان انباشته شده و به‌صورت دسته‌ای پردازش می‌شوند.
• پردازش در لحظه (Real-time processing): داده‌ها به طور مداوم پردازش می‌شوند و وظایف محاسباتی در چند ثانیه به پایان می‌رسد.

4. پاک‌سازی داده‌ها

پاک‌سازی داده‌ها شامل پاک‌سازی آنها از هرگونه خطا مانند تکرار، ناسازگاری، افزونگی یا فرمت‌های اشتباه است. همچنین در این مرحله، هر داده نامناسب برای تحلیل، فیلتر می‌شود.

5. تحلیل داده‌ها

در این مرحله، داده های خام به بینش‌های عملی تبدیل می‌شوند. همان‌طور که گفته شد، چهار نوع تحلیل دیتا وجود دارد که با استفاده از آنها می‌توان داده های موردنظر را آنالیز کرد: تحلیل توصیفی، تحلیل تجویزی، تحلیل پیش‌بینی‌کننده و تحلیل تشخیصی.

نمودار فرایند تحلیل دیتا

تکنیک‌های تحلیل دیتا

در تحلیل داده‌ها از تکنیک‌های محاسباتی مختلفی استفاده می‌شود که در ادامه به معرفی رایج‌ترین آنها می‌پردازیم:

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

پردازش زبان طبیعی یا NLP، فناوری مورداستفاده برای درک و پاسخ کامپیوترها به زبان گفتاری و نوشتاری انسان است. تحلیلگران داده از این تکنیک برای پردازش داده‌هایی مانند یادداشت‌ها، دستورات صوتی و چت‌ها استفاده می‌کنند.

متن‌کاوی (Text Mining)

تحلیلگران داده از متن‌کاوی برای شناسایی روندهای موجود در داده های متنی؛ مانند ایمیل‌ها، توییت‌ها، تحقیقات و پست‌های وبلاگ استفاده می‌کنند. همچنین می‌توان از این تکنیک برای مرتب‌سازی محتوای خبری، بازخوردهای مشتری و ایمیل‌های او نیز استفاده کرد.

تحلیل داده های حسگرها (Sensor Data Analysis)

تحلیل داده های حسگرها شامل بررسی داده های تولید شده توسط حسگرهای مختلف است که از آنها برای نگهداری پیش‌بینی‌کننده ماشین‌آلات و تجهیزات، ردیابی خودروهای حمل‌ونقل و کنترل سایر فرایندهای تجاری که در آن ماشین‌ها به تولید داده‌ می‌پردازند، استفاده می‌شود.

تجزیه‌وتحلیل بیرونی (Outlier Analysis)

تحلیل بیرونی یا تشخیص ناهنجاری، به شناسایی نقاط داده و رویدادهایی می‌پردازد که نسبت به سایر داده‌ها انحراف دارند.

کاربردهای تحلیل داده برای کسب‌وکارها

در سطوح بالا، روش‌ها و تکنیک‌های تحلیل دیتا شامل تحلیل داده اکتشافی (EDA) و تحلیل داده تأییدی (CDA) است. هدف EDA یافتن الگوها و روابط در داده‌ها است، درحالی‌که CDA از مدل‌ها و تکنیک‌های آماری برای تعیین درست یا نادرست بودن فرضیه‌های یک مجموعه داده استفاده می‌کند.

آنالیز داده را می‌توان به تحلیل داده های کمی و تحلیل داده کیفی نیز تقسیم کرد. تحلیل داده کمی شامل تجزیه‌وتحلیل داده های عددی با متغیرهای کمی است که آنها را می‌توان به‌صورت آماری، مقایسه یا اندازه‌گیری کرد. رویکرد کیفی بیشتر تفسیری است؛ زیرا بر درک محتوای داده‌های غیرعددی مانند متن، تصویر، صدا و ویدئو و همچنین عبارات، مضامین و دیدگاه‌های رایج تمرکز دارد.

نمونه‌هایی از کاربرد تحلیل دیتا که از این روش‌ها و رویکردها استفاده می‌کنند، شامل موارد زیر است:

بهبود تجربه مشتری

تحلیل داده‌ها را می‌توان روی داده های مشتری، از منابع مختلف مانند موارد زیر انجام داد:

• نظرسنجی‌های انجام شده از مشتریان
• سابقه خرید مشتری
• فعالیت مشتری در رسانه‌های اجتماعی
• کوکی‌های کامپیوتری
• آمار وب‌سایت یا اپلیکیشن

تحلیل این داده‌ها می‌تواند اطلاعات پنهانی مانند ترجیحات مشتری، صفحات محبوب او در وب‌سایت، مدت زمانی که صرف مرور سایت می‌کنند، بازخورد مشتری و نحوه تعامل او با فرم‌های وب‌سایت را آشکار کند. بنابراین آنالیز داده‌ها به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که به طور مؤثرتری به نیازهای مشتری پاسخ دهند و باعث افزایش رضایت مشتری شوند.

برگزاری کمپین‌های بازاریابی مؤثر

تحلیل داده های بازاریابی، حدس و گمان را از فرایندهای بازاریابی، توسعه محصول، تولید محتوا و خدمات مشتری حذف می‌کند. بنابراین آنالیز داده به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا محتوای هدفمند را منتشر کرده و با تحلیل در لحظه داده‌ها، آن را بهبود بخشند. تحلیل دیتا همچنین بینش‌های ارزشمندی در مورد نحوه عملکرد کمپین‌های بازاریابی ارائه می‌دهد. درواقع هدف‌گذاری، پیام و خلاقیت‌های قابل ارائه در هر کمپین را می‌توان بر اساس تحلیل در لحظه داده‌ها تغییر داد و به‌این‌ترتیب، نرخ تبدیل را افزایش و ضایعات تبلیغاتی را کاهش داد.

تحلیل داده ها سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیمات تجاری آگاهانه‌تری بگیرند

افزایش کارایی عملیاتی

تحلیل دیتا به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا فرایندهای خود را ساده کنند، ضررها را کاهش داده و درآمد خود را افزایش دهند. درواقع تحلیل داده از طیف گسترده‌ای از نیازهای تجاری کسب‌وکارها پشتیبانی می‌کند. برای مثال:

• در صنعت خرده‌فروشی می‌توان از آنالیز داده برای پیش‌بینی روندها، تولید محصولات جدید و افزایش فروش از طریق درک خواسته‌های مشتری و شناسایی الگوهای خرید استفاده کرد،
• بانک‌ها و شرکت‌های ارائه‌دهنده کارت‌های اعتباری می‌توانند با تحلیل الگوهای برداشت و هزینه، به کشف کلاهبرداری و سرقت هویت‌های ممکن بپردازند،
• شرکت‌های تجارت الکترونیک و ارائه‌دهندگان خدمات بازاریابی نیز می‌توانند از تحلیل دیتا برای شناسایی جریان کلیک بازدیدکنندگان وب‌سایت استفاده کنند،
• سازمان‌های ارائه‌دهنده مراقبت‌های بهداشتی، داده های بیماران را برای ارزیابی اثربخشی درمان‌های سرطان و سایر بیماری‌ها تحلیل می‌کنند.
• برنامه‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده و مدیریت کارآمد زنجیره تأمین نیز می‌تواند عملکرد سازمان‌ها را به طور تصاعدی بهبود بخشد.
• شرکت‌های لجستیکی می‌توانند از تحلیل داده‌ها برای بهبود زمان تحویل، بهینه‌سازی عملیات و شناسایی بهترین مسیرهای حمل‌ونقل و شیوه‌های حمل استفاده کنند.
• دولت‌ها از تحلیل دیتا برای شکل‌گیری سیاست‌ها، توزیع منابع و به‌دست‌آوردن بینش در مورد نیازها و الزامات عمومی استفاده می‌کنند.

توسعه محصول آگاهانه

سازمان‌ها از تحلیل داده‌ها برای شناسایی و اولویت‌بندی ویژگی‌های جدید برای توسعه محصول استفاده می‌کنند. آنها می‌توانند نیازهای مشتری را تجزیه‌وتحلیل کنند، ویژگی‌های بیشتر را در زمان کمتر ارائه دهند و محصولات جدید را سریع‌تر به بازار عرضه کنند.

هوش تجاری و گزارش‌گیری

نرم‌افزار BI و گزارش‌دهی از اطلاعات عملی در مورد KPI ها، گزارش‌هایی درمورد عملیات تجاری، مشتریان و موارد دیگر را به سازمان‌ها ارائه می‌دهد. درگذشته، پرسش‌ها و گزارش‌های موردنیاز از داده‌ها، معمولاً توسط توسعه‌دهندگان BI که در حوزه IT کار می‌کردند، برای کاربران نهایی ایجاد می‌شد. امروز اما ابزارهای سلف‌سرویس BI به مدیران اجرایی، تحلیل‌گران کسب‌وکار و کارکنان عملیاتی اجازه می‌دهد جستجوهای موردنیاز خود را به‌راحتی روی داده‌ها اجرا کنند و خودشان گزارش بسازند.

نرم‌ افزار BI همکاران سیستم با جمع‌آوری، تحلیل، تبدیل و تفسیر داده­‌ها و تبدیل آن به اطلاعات قابل‌درک و اعتماد، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و هوشمندانه، حضور مؤثرتری در بازار داشته باشند.

آیا می‌توان تحلیل داده را خودکار کرد؟

بله! تحلیلگران داده می‌توانند فرایندهای تحلیل دیتا را خودکار و بهینه کنند. تحلیل خودکار داده‌ها به معنای استفاده از سیستم‌های کامپیوتری برای انجام وظایف تحلیلی، بدون دخالت انسان است که مکانیسم‌های آن، از نظر پیچیدگی متفاوت هستند. درواقع از اسکریپت‌ها یا کدهای ساده تا ابزارهای تحلیل داده که مدل‌سازی داده‌ها، کشف ویژگی‌ها و تجزیه‌وتحلیل آماری را انجام می‌دهند، متغیر هستند.

برای مثال، یک شرکت امنیت سایبری ممکن است از اتوماسیون برای جمع‌آوری داده‌ها از بخش‌های وسیعی از وب، انجام تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و سپس تجسم داده‌ها برای نمایش نتایج و حمایت از تصمیم‌های تجاری استفاده کند.

آیا می‌توان تحلیل داده را برون‌سپاری کرد؟

بله! کسب‌وکارها می‌توانند برای تحلیل داده‌های خود از کمک شرکت‌های دیگر استفاده کنند. تیم‌های اختصاصی تحلیل دیتا، در زمینه کاری خود متخصص هستند، آخرین تکنیک‌های تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را می‌دانند و در مدیریت داده‌ها متخصص هستند. این بدان معنی است که آنها می‌توانند آنالیز دیتا را کارآمدتر انجام دهند، الگوها را شناسایی و روندهای آینده را با موفقیت پیش‌بینی کنند. بنابراین برون‌سپاری تحلیل داده‌ها به تیم‌های بیرونی، به مدیریت و تیم اجرایی اجازه می‌دهد تا بر عملیات اصلی کسب‌وکار خود تمرکز کنند. با این حال، انتقال دانش و محرمانه بودن داده‌ها می‌تواند چالش‌هایی را در این برون‌سپاری ایجاد کند.

---

منابع

• aws.amazon.com
• techtarget.com
• coursera.org