نقش مهم داده ها در تجزیره تحلیل مسائل

به همین عامل سرمایه‌گذاری بر روی تجزیه و چک داده‌ها در وقتی که به آنها نیاز میباشد، برای هر کسب و کاری که میخواهد سرآمد باشد ضروری میباشد. امروزه با استعمال از بسترهای بر اساس رایانش ابری یا این که cloud computing، اکثری از سازمان‌ها میتوانند برای مدیر و تجزیه و نظارت داده‌هایشان از خدمت‌هایی استعمال نمایند که علاوه بر از فی مابین بردن گرفتاری‌ی توده‌آوری و مراقبت داده ها، مورد‌ی به دست آوردن زیرساخت برای چک داده‌ها را هم از بین برداشته میباشد. DaaS (Data as a Service) همچون همگی‌ی فناوری های aaS که بر طبق ارائه سرویس به صورت ابر می باشند، فارغ از در لحاظ به چنگ آوردن ناحیه جغرافیایی و مسافت‌ی دربین سازمان ارائه‌دهنده و اخذ‌کننده سرویس، داده‌ها را رئیس، ذخیره، عده‌آوری، پردازش و ارزیابی می‌نماید.

 تجزیه و بررسی داده‌ها در سال‌های اخیر اکثر شغل ها با فهم اهمیت بررسی داده‌ها در توسعه و گسترش‌ی تولید ها و همینطور مشتری‌مداری، قدم‌های بزرگی برداشته‌اند. در یک مطالعه‌ی جهانی (در سال 2017) بیشتراز 3200 نفر از رهبران ذکر کرده‌اند که اطلاعات به ردیف اساسی بازاریابی تبدیل گردیده‌اند. به گفته محمد شکوهی یکتا، Data Scientist در کمپانی Apple، اولی گام برای ساخت‌و‌ساز تولید ها موءثر و جلب رضایت مشتری به یاری دیتاها صورت خواهد اعطا کرد.

 داده‌ها نقش مهم در ادراک و پیش‌بینی نیازهای یوزرها دارا‌هستند و به عبارتی‌طور که استیو جابز هم بر این نکته تاکید دارااست، کمپانی‌ها می بایست زبده‌های مشتریان آغاز کرده و به سمت فناوری تکان نمایند. پس داده‌ها را بایستی مدام در زمین بازی نگه داشت. Daas یا این که data-as-a-service چه است؟ ابزارهای گزینه به کارگیری میلیون‌ها استفاده کننده برای تجزیه و نظارت داده، مثل ابزارهای BI، پلتفرم‌های علم ها داده و ابزارهای داشبوردسازی همه داده‌هایی را فراخوانی می‌نمایند که روی یک منبع داده قرار دارا هستند. هم اکنون در شرایطی که چند منبع داده وجود داشته باشد که هیچ اتصالی به هم نداشته باشند دیگر این ابزارها توان فراخوانی و مدیر داده‌ها را ندارند. به همین انگیزه دنیای فناوری داده ها وظیفه داراست این داده‌ها را به دور و اطراف‌های مربوط به هم و کیوب‌های اطلاعاتی منتقل نماید.

 راه حل‌هایی که DaaS ارائه می‌نماید با به کارگیری از رابطه دربین انبارهای داده و بقیه سیستم‌ها و ساخت و ساز یک دیتا سبک منطقی، به کمپانی‌ها و سازمان‌ها این قابلیت و امکان را می دهد که داده‌هایی را که پیش از این در اصول حسابداری اطراف‌های متفاوت رها گردیده بودند و دسترسی سریع به آن ها قابلیت و امکان نداشت، سوای دقت به ابزاری که برای تجزیه‌و‌آنالیز به کارگیری میگردد، به‌فعالیت گرفته شوند. هرچه سازمان‌ها سیستم‌ها و زیرساخت‌های خویش را به سمت رایانش ابری یا این که computing Cloud پیش می برند، DaaS یا این که Data as a Service بیش‌خیس به یک راه‌حل دوست داستنی برای مدیر داده‌ها و بررسی آنها تبدیل می شود.

 کمپانی‌ها و سازمان‌ها با استقبال از DaaS میتوانند چابکی و سرعت بخشیدن در تصمیم‌گیری‌هایشان را ارتقاء دهند و معیار اعتمادشان به داده‌هایشان را بالا ببرند. چرا DaaS؟ DaaS در مقایسه با ذخیره‌سازی و رئیس اطلاعات به صورت on-premises، تعدادی مزیت شایان توجه داراست که سرعت، قابل اعتماد بودن و سعی بهتر مهمترین آنان میباشند. مزیت‌های دیگر عبارتند از: دستکم مدت فعال‌سازی: سازمان‌ها میتوانند ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها را فورا با استعمال از DaaS ابتدا نمایند. پیشرفت در عملکرد: زیرساخت‌های ابری معدود‌خیس مستعد فساد یا این که ایراد می باشند و Downtime کمتری دارا هستند. انعطاف‌پذیری بیش‌خیس: DaaS مقیاس‌پذیرتر و انعطاف‌پذیرتر از سیستم‌های on-premises میباشد. چون منابع بیشت‌ری را می‌اقتدار در هرلحظه به ابرها تخصیص اعطا کرد. صرفه‌جویی در هزینه ها: باصرفه‌سازی هزینه‌های مدیر و پردازش داده‌ها یکی مهم ترین محبوبیت‌های DaaS میباشد و سازمان‌ها می توانند در هر برهه زمانی بسته به نیازشان معیار متفاوتی از منابع را به خویش تخصیص دهند. تعمیر و حفظ اتوماتیک: ابزارها و سرویس ها روی سیستم برهان های DaaS به‌صورت خود کار بوسیله ارائه‌دهنده‌ی خدمت رئیس و به‌روز میشوند. سیستم‌های بر پایه ی DaaS DaaS یک معنی عمیق در دنیای داده‌هاست که مفاهیم دیگری مانند AaaS (Analytic as a Service) و Real-time analytics از آن ناشی میگردند. AaaS (Analytics as a Service) ترکیبی از قابل انعطاف‌افزارهای تجزیه و بررسی و فناوری رایانش ابری یا این که cloud computing میباشد. با به کارگیری از این بستر به مکان ساخت یک انبار داده وسیع به صورت on-premises، می‌قدرت به یک پلتفرم تحلیلی از منش بدور دسترسی پیدا کرد. AaaS برای بخش اعظمی از شغل ها یک بودجه گرانبها میباشد. چون سازمان‌هایی که نیاز به تجزیه‌و محاسبه داده‌ها دارا‌هستند، می توانند برای اجرا و نگه داشتن اپ‌های تحلیلی به مکان به کار گیری از زیرساخت‌های پرهزینه و گوناگون، با فایده بردن از نیروها و دشوار افزارهای معدود‌خیس به سود دلخواه خویش برسند.

 قابل انعطاف‌افزارهایی بازاریابی چیست ؟ مانند CloudMoyo و Microsoft Azure از قابل انعطاف‌افزارهایی می‌باشند که امروزه این خدمت را ارائه کرده‌اند و در درحال حاضر رویش میباشند. البته در‌این نوشته‌ی علمی قصد داریم با مفهومی آشنا شویم که با به کار گیری از این خدمت می‌قدرت در لحظه داده‌ها را پردازش و چک کرد و اقتدار تصمیم‌گیری را در توا‌ن قابل توجهی سرعت اعطا کرد. Real-time analytics یا این که تجزیه‌ و چک داده ها در طی حقیقی تجزیه و آنالیز داده‌ها در حین حقیقی و واقعی به‌این مفهوم میباشد که داده‌ها در هنگام ورود پردازش شوند و استفاده کننده به صورت Real-time با اطلاعاتی که به دست می آورد، تصمیم‌گیری‌هایی انجام دهد یا این که نوتفیکیشن‌هایی اخذ نماید. ولی نباید مضمون‌ Real-time با آنی خطا گرفته خواهد شد، چون این بازه زمانی برای سازمان‌ها میتواند از میلی ثانیه تا ساعت ها گوناگون باشه.

 برای مثال یک راننده‌ی در درحال حاضر پخش تولیدات لبنی بایستی بتواند در تعدادی دقیقه اطلاعاتی از مقصد خویش، تعداد محصولاتی که در یک حیطه جغرافیایی بایستی پخش نماید و … کسب نماید ولی بها‌گذاری برای تولیدات قادر است حتی تا یک ساعت هم ارتفاع بکشد. با این هم اکنون بخش اعظمی از سازمان ها در پی تجزیه و ارزیابی در طی حقیقی نیستند و این قادر است عارضه ها مختلفی مانند عدم اختصاص میزان دارایی کافی، خوف از معضل‌های پیش رو یا این که رغبت نداشتن گروه مدیریتی باشد البته خب این سازمان‌ها بایستی بدانند به زودی از عرصه‌ی رقابت عقب خواهند ماند. تجزیه‌و‌بررسی داده‌ها حتی با تاخیر مدام موثر خواهد بود البته Real-time analytics روش‌ی به کارگیری سیستم‌ها از اطلاعات برای پیش‌بینی حاصل و تدوین اپلیکیشن‌های ما یحتاج با سود‌گیری از دست کم مقطع ممکن، را متحول می‌نماید. این نکته یاری موثری به مدیر ریسک در مواقع بحرانی می‌نماید.

 این سیستم‌ها داده‌ها را در یک بستر واحد گردآوری خواهند کرد که موجب دسترسی سریع‌خیس و راحت‌خیس به آنها خواهد بود و همینطور موجب ارتقاء امنیت در مقابل خطراتی که مدام داده‌ها را تهدید می‌نماید، می گردد. مزایای به کار گیری از سیستم‌های Real-time analytics در همگی‌ی کسب‌وکارها و صنعت های عبارت میباشد از: پیش‌بینی تقاضا، باصرفه‌سازی ارزش، بسط فرآورده، تقریب معیار ساخت و ساز نظارت خط ایجاد و مداخله سریع پیش از نقص ماشین آلات بهبود اثر بخشی تبلیغات و بازاریابی بهبود استراتژی‌های ارزش‌گذاری بهبود عملیات تثبیت پیشنهاد اخذ هشدار مبنی بر پارامترهای معین و از پیش تعریف‌و‌تمجید گردیده فراپیام بحران‌های پیاده‌سازی سیستم‌های Real-time این سیستم‌ها مانند هر سیستم دیگری بر راز روش خویش موانعی دارا هستند که ممکن میباشد اجرای آن ها در سازمان‌ها را با ایراد مواجه نماید. این محدودیت‌ها عبارتند از: زیرساخت‌های قابل قبولی برای برای تجزیه و چک اطلاعات جان دار نباشد یا این که ابزارهای مو جود برای Real-time analytics کافی نباشند.

گر کمپانی شما عادت داراست هفته‌ای یک‌توشه گزارش‌ها و آنالیز‌های اشخاص را اخذ نماید، این راه می تواند فرآیندهای تجاری را ذیل الشعاع قرار بدهد به دلیل آن که از این به بعد از آن هر لحظه یوزرها می بایست درانتظار اخذ داده ها و گزارش‌ها باشند. ولی کارشناسانی که تا قبل از این مقطع متعددی را برای تجزیه و نظارت داده ها صرف می‌کردند، اینک برهه زمانی بیش‌تری برای انجام بقیه امور خواهند داشت. این قضیه حتما موجب ارتقاء سود‌وری در سازمان‌ها شود. برخی می‌پندارند اجرای Real-time analytics فعالیت سادگی برای سازمانشان میباشد البته در شرایطی که یک تجارت به پردازش سریع داده‌ها عادت نکند؛ میتواند سبب به معیوب ساختن یا این که حتی فساد سیستم گردد. با وجود کل طرفدارانی که‌این پدیده دارااست ولی ممکن میباشد شغل ها کوچک‌خیس به آن احتیاجی نداشته باشند یا این که توانمند به رسیدگی آن نباشند. توده‌بندی سیستم‌های بر اساس داده که هر چرخه‌ی تصمیم‌گیری و اپلیکیشن‌ریزی را ظریف‌خیس و چابک‌خیس می‌نمایند، میتوانند با گاز تیم‌ی وسیعی از داده های ساختار یافته و فارغ از ساختار را کشف نمایند و الگوهای مخفی آنها و همبستگی بین‌شان را در سمت بالا بردن دیدگاه تجاری پیدا نمایند. روشن میباشد که داده‌هایی که به صورت Real-time به دست آمده‌اند، تاثیر قابل‌توجهی بر پرورش صنعت های خواهند داشت.

هرچه داده‌های بیش‌تری عده‌آوری، پردازش و استعمال میگردند تاثیرات ماندگارتری بر عالم به‌وجود می آورند. امروزه انفجار داده‌ها از هر فرمان دیگری حقیقی‌خیس و ملموس‌خیس میباشد. بعضا کمپانی‌ها با ساخت و اجرای امکان‌های بررسی داده مزیت رقابتی خویش را ارتقاء میدهند البته دسته‌ی دیگری هم وجود دارا هستند که شاید اجرای این سیستم‌ها برایشان در باطن سازمان قابلیت و امکان‌پذیر نباشد. در غایت فارغ از به کارگیری از سیستم‌های مجهز به Analytics ، تصمیم‌های حساس براساس داده‌های ساعات، روز ها یا این که هفته‌های یش گرفته میگردند. آیا شما میتوانید هزینه‌های ساخت گردیده بر اثر عدم به کار گیری از این سیستم‌ها را بر عهده بگیرید؟