تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با BI چگونه انجام میشود؟

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با BI

صرف نظر از این که آیا مشاغل تصمیم می‌گیرند داده‌های خود را در انبار داده ذخیره کنند، یک پایگاه داده ابری، یک سرور پیش‌فرض یا درخواست‌هایی را روی سیستم منبع اجرا می‌کنند، تجزیه و تحلیل داده‌ها و بینش‌های حاصل از آن زمینه را برای کاربران تجاری جذاب می‌کند. سیستم‌عامل‌های تجزیه و تحلیل از نظر پیچیدگی متفاوت هستند، اما روش کلی، ترکیب مقدار زیادی داده نرمال برای شناسایی الگوها در سیستم‌عامل‌ها ثابت است.

داده‌کاوی

داده‌کاوی که به عنوان “کشف داده” نیز شناخته می‌شود، شامل تجزیه و تحلیل خودکار و نیمه خودکار مجموعه داده‌ها برای کشف الگوها و ناسازگاری‌ها است. همبستگی‌های معمول حاصل از داده‌کاوی شامل گروه‌بندی مجموعه‌های خاصی از داده‌ها، یافتن نقاط دور از دسترس در داده‌ها و ترسیم اتصالات یا وابستگی‌ها از مجموعه داده‌های متفاوت است.

داده‌کاوی اغلب الگوهای مورد استفاده در تجزیه و تحلیل‌های پیچیده‌تر، مانند مدل‌سازی پیش‌بینی را کشف می‌کند، که آن را به بخشی اساسی از فرآیند BI تبدیل می‌کند. از فرآیندهای استاندارد انجام شده توسط داده‌کاوی، یادگیری قاعده ارتباط بیشترین مزیت را دارد. با بررسی داده‌ها برای ایجاد وابستگی‌ها و ایجاد همبستگی، قانون ارتباط می‌تواند به مشاغل کمک کند تا نحوه تعامل مشتریان با وبسایت خود را بهتر درک کنند یا حتی چه عواملی بر رفتار خرید آنها تأثیر می‌گذارد.

قاعده انجمن

در ابتدا یادگیری قاعده انجمن برای کشف ارتباط بین داده‌های خرید ثبت شده در سیستم‌های فروش در سوپرمارکت‌ها معرفی شد. به عنوان مثال، اگر مشتری سس گوجه فرنگی و پنیر خریداری کند، به احتمال زیاد قوانین انجمن نشان می‌دهد که مشتری گوشت همبرگر را نیز خریداری کرده است. اگرچه این یک مثال ساده است، اما برای نشان دادن نوعی تحلیل که اکنون زنجیره‌های بسیار پیچیده‌ای از حوادث در انواع صنایع را بهم متصل می‌کند، کار می‌کند و به کاربران کمک می‌کند همبستگی‌هایی را پیدا کنند که در غیر این صورت پنهان می‌ماند.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی با نرم‌افزار هوش تجاری

شاید یکی از جذاب‌ترین جنبه‌های BI، ابزارهای تجزیه و تحلیل پیشرفته مانند عملکرد تجزیه و تحلیل پیش‌بینی و تجویز به عنوان زیرمجموعه داده‌کاوی باشد. این ابزارها از مجموعه داده‌های موجود و مدل‌های الگوریتمی برای کمک به شرکت‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر در زمینه تجارت استفاده می‌کنند.

همانطور که از نام آن پیداست، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده وقایع آینده را بر اساس داده‌های فعلی و تاریخی پیش‌بینی می‌کند. با ایجاد ارتباط بین مجموعه داده‌ها، این برنامه‌های نرم‌افزاری احتمال وقایع آینده را پیش‌بینی می‌کنند، که می‌تواند منجر به یک مزیت رقابتی بزرگ برای مشاغل شود.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی شامل مدل‌سازی دقیق، و حتی سرمایه‌گذاری در حوزه‌های هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین است، جایی که نرم‌افزار در واقع از وقایع گذشته می‌آموزد تا عواقب آینده را پیش‌بینی کند. در ادامه ما، بر روی سه شکل اصلی تجزیه و تحلیل پیش‌بینی تمرکز می‌کنیم:

مدل‌سازی پیش‌بینی

معروف‌ترین بخش تجزیه و تحلیل پیش‌بینی، این نوع نرم‌افزار همان کاری را انجام می‌دهد که نام آن نشان می‌دهد: این نرم افزار را پیش بینی می‌کند، به ویژه با اشاره به یک عنصر واحد. مدل‌های پیش‌بینی از الگوریتم‌ها برای جستجوی همبستگی بین یک واحد اندازه‌گیری خاص و حداقل یک یا چند ویژگی مربوط به آن واحد استفاده می‌کنند. هدف یافتن ارتباط یکسان در میان مجموعه داده‌های مختلف است.

مدل‌سازی توصیفی

در حالی که با مدل‌سازی پیش‌بینی یک همبستگی واحد بین واحد و ویژگی‌های آن جستجو می‌شود، به عنوان مثال برای پیش‌بینی احتمال تعویض ارائه دهندگان بیمه توسط مشتری، مدل‌سازی توصیفی به دنبال کاهش داده‌ها به اندازه‌ها و گروه‌بندی‌های قابل کنترل است. تجزیه و تحلیل توصیفی برای جمع‌بندی اطلاعاتی مانند نمایش صفحات منحصربه‌فرد یا ذکر رسانه‌های اجتماعی به خوبی کار می‌کند.

تجزیه و تحلیل تصمیم‌گیری

تجزیه و تحلیل تصمیم‌گیری تمام عوامل مرتبط با تصمیم گسسته را در نظر می‌گیرد. تجزیه و تحلیل تصمیمات پیش‌بینی می‌کند که تأثیر یک عمل در تمام متغیرهای تصمیم‌گیری تأثیرگذار خواهد بود. به عبارت دیگر، تجزیه و تحلیل تصمیمات اطلاعات مشخصی را برای پیش‌بینی نتایج و اقدام به کسب‌وکارها می‌دهد.

پردازش زبان طبیعی

داده‌ها به سه شکل اصلی وجود دارد:

• ساختاریافته‌
• نیمه‌ساختاری
• غیر ساختاری

داده‌های بدون ساختار رایج‌ترین است و شامل اسناد متنی و انواع دیگر پرونده‌هایی است که در قالب‌هایی وجود دارد که کامپیوترها نمی‌توانند به راحتی آنها را بخوانند. داده‌های بدون ساختار را نمی‌توان در مجموعه‌های منظم طبقه‌بندی شده از ردیف‌ها یا ستون‌های داده با قالب مشابه ذخیره کرد، که تجزیه و تحلیل نرم‌افزار داده‌کاوی سنتی را غیر ممکن می‌کند. با این حال، این داده‌ها اغلب برای درک نتایج تجارت بسیار مهم هستند. با استفاده از داده‌های بسیار زیاد در فرم بدون ساختار، تجزیه و تحلیل متن باید یکی از موارد اساسی در تلاش برای یافتن بهترین نرم‌افزار هوش تجاری باشد.

نرم‌افزار پردازش زبان طبیعی (NLP)

نرم‌افزار پردازش زبان طبیعی (NLP) که به آن نرم‌افزار تجزیه و تحلیل متن نیز گفته می‌شود؛ مجموعه‌های زیادی از داده‌های بدون ساختار را برای یافتن الگوهای پنهان ترکیب می‌کند. NLP به ویژه برای مشاغل با شبکه‌های اجتماعی جالب توجه است. با استفاده از ترکیبی نرم‌افزاری مناسب از مصرف داده و هوش‌مصنوعی، یک کسب و کار می‌تواند قوانینی تنظیم کند که کلمات کلیدی یا عبارات را ردیابی کند. به عنوان مثال نام تجاری، برای یافتن الگوهای نحوه استفاده مشتریان از آن زبان استفاده می‌شود. ابزارهای پردازش زبان طبیعی همچنین احساس مشتری را اندازه‌گیری می‌کنند، بینشی عملی از ارزش مشتری در طول زندگی ارائه می‌دهند و روند مشتری را می‌توانند خطوط تولید آینده را آگاه کنند.

داشبورد

هر کاربر تجاری نیاز به دسترسی کامل به همه موارد موجود در داشبورد ندارد. بیشتر کارمندان فقط به مهمترین معیارهای خود دسترسی دارند. با یک نگاه، دسترسی به طیف وسیعی از تجسم از پیش تعریف شده را امکان‌پذیر می‌کند. در حالی که هر شرکت می‌تواند داشبورد خود را بر اساس نیازهای شغلی سفارشی تعریف کند، برخی از تنظیمات داشبورد ممکن است داشبورد فروش که شامل تعداد کل پیشروها و چشم‌اندازهای هر مرحله از قیف فروش، معیارهای KPI تعداد کل جلسات برنامه‌ریزی شده برای هر فروشنده، صفحه اصلی درآمد، ابزار اندازه‌گیری است که درآمد کل نسبت به هدف ماهانه را نشان می‌دهد.

داشبوردبازاریابی

داشبورد بازاریابی که نمودار خطی با تعداد کل پیوندهای مجاز بازاریابی در روز، پست‌های وبلاگ با عملکرد بالا در هر ماه، آخرین پست‌های اجتماعی را نشان می‌دهد داشبورد موفقیت مشتری با تجسم تعداد بلیط‌های باز، تعداد بلیط‌های بسته در روز، میانگین زمان بسته شدن، تابلوی امتیازات کل بلیط داشبورد پشتیبانی فناوری اطلاعات با معیارهای کلیدی در مورد پیشرفت سرعت، تعداد کل بلیط‌های باز اشکال، توسعه دهندگان کنونی تماس، تابلوی درخواست ویژگی برخی از راه‌حل‌های BI همچنین داشبوردهای تعاملی را ارائه می‌دهند که در آن کاربران تجاری می‌توانند تجسم داده‌ها را دستکاری کنند، برای مشاهده جزئیات بیشتر جستجو کنند و برای زمینه بیشتر بزرگنمایی کنند.

هشدارها و اعلان‌ها

در حالی که داشبورد و گزارش‌ها قابلیت استفاده از نرم‌افزار هوش تجاری را برای کاربران غیر IT بسیار گسترش می‌دهند، اما هشدارها و اعلان‌ها می‌توانند حتی کاربردهای عملی بیشتری را برای همه کاربران تجاری فراهم کنند. هشدارها به کاربرانی که بیشتر وقت خود را در این ابزار نمی‌گذرانند، به تغییرات داده‌ای که نیاز به توجه فوری دارند، اطلاع می‌دهد. هنگامی که شرکت‌ها هشدارهایی را برای آستانه عملکرد بالا و پایین تنظیم می‌کنند، می‌توانند زمان نیاز به بسیج پاسخ یا بررسی مسئله را قبل از اضطراری‌، پیگیری کنند.

حتی بهتر‌، شرکت‌هایی که هشدارهایی را برای معیارهای هدف تنظیم می‌کنند، می‌توانند تلاش‌های تیمی خود را زودهنگام جشن بگیرند و تشخیص دهند. تجزیه و تحلیل جاسازی شده برنامه‌های BI قول می‌دهند تجزیه و تحلیل تجارت را برای غیر فنی‌ترین کارمندان، که تقاضای BI تعبیه شده را روشن می‌کند، روشن کنند. این ویژگی‌ها به شرکت‌ها امکان می‌دهد تجسم داده‌ها را در داخل نرم افزار Cloud BI خود ایجاد کنند و بصورت پویا آن تجسم‌ها را به مشتریان داخلی و خارجی در برنامه‌های شرکت ارائه می‌دهند.

تجسم داده

تجسم، گزارش و داشبوردی که در یک صفحه وب یا برنامه ابری شرکت تعبیه شده است، هزاران ساعت و صدها هزار دلار صرفه‌جویی در شرکت‌ها می‌کند که در غیر این صورت برای ساخت داشبورد و ابزارهای گزارش و تجزیه و تحلیل از ابتدا برای پیگیری عملکرد کسب‌وکار استفاده می‌کنند. اکنون این ابزارها به کاربران تجاری امکان دسترسی به تجسم‌های سفارشی، پلاگین و بازی را می‌دهند و باعث سرعت بخشیدن به زمان بازار می‌شوند.

منبع

Technologyadvice