تیم تولید محتوای بهیدو

اینترنت اشیانیازمند تجزیه و تحلیل پیشگویانه است. داده یکی از موارد ضروری برای اینترنت اشیا محسوب می‌شود. رشد نمایی این حوزه باعث شده است دستگاه‌ها، شبکه‌ها و سایر فناوری‌ها خودشان را با آن وفق دهند تا بتوانند به اینترنت وصل شوند. علاوه بر این، داده برای نسل جدید دستگاه‌های قدرتمندی که دنیای کسب وکارها را تغییر می‌دهند ضروری است. تخمین زده شده است که بیش از ۷۵٫۴ میلیارد دستگاه تا سال ۲۰۲۵ وجود خواهد داشت. این دستگاه‌ها به طور مستمر حجم زیادی از داده‌ها را تولید می‌کنند. تا سال ۲۰۲۵ دنیا بیش از ۱۶۳ زتابایت داده در سال تولید خواهد کرد و ۲۰ درصد این داده‌ها از طرف اینترنت اشیا خواهد بود. علی رغم همه این موارد اگر روشی برای استفاده از داده‌ها وجود نداشته باشد هیچ ارزش عملی نخواهد داشت. چالشی که در حال حاضر پیش روی خود داریم جمع آوری، ارزیابی و تبدیل این داده‌ها به بینش‌های عملی برای کسب وکارهاست. اینجاست که تجزیه و تحلیل پیشگویانه وارد میدان می‌شود.

تجزیه و تحلیل پیشگویانه (Predictive Analytics) چیست؟

شاخه‌‌‌ای از تجزیه و تحلیل پیشرفته، تجزیه و تحلیل پیشگویانه است که از الگوریتم‌های آماری و یادگیری ماشینی استفاده می‌کند تا بتواند نتایج آتی را بر اساس داده‌های تاریخی پیش بینی و تعیین نماید.

الگویی که از طریق داده‌های تاریخی و آماری به دست می‌آید می‌تواند به کسب وکارها کمک کند خطرات و مزایای تلاش‌های آینده خود را تعیین کنند. تجزیه و تحلیل پیشگویانه سازمان‌های سرتاسر صنایع را با تفسیر داده‌های موثر تجهیز می‌کند و کسب وکارها را به سمت جلو هدایت می‌نماید.

این نوع تجزیه و تحلیل به چه مواردی نیاز دارد؟ سازمان‌ها چهار نوع نرم افزار در اختیار دارند که می‌توانند از بین آن‌ها انتخاب کنند. این نرم افزارها عبارتند از:

راه حل‌های خاص هر مورد:

این نوع خاص نرم افزار به کاربران خود دسترسی سریعی به روش‌های آماری و ریاضی فراهم می‌آورد. این‌ها رابط کاربرپسندی دارند و برای کارهای حرفه‌‌‌ای بدون نیاز به موارد فنی بسیار ایده آل هستند.

راه حل‌های هوشمند تجاری:

ویرایشگر فرم معمولا در محصولات هوشمند تجاری ارائه می‌شوند. این‌ها به کاربران اجازه می‌دهد محاسبات ریاضی ساده را ذخیره کنند و ارزش گزارش‌ها را تعیین نمایند. این موضوع بدین معنی است که طراح می‌تواند محاسبات خود را ذخیره نماید و آن‌ها را برای مراحل بعدی مورد استفاده قرار دهد.

پلتفرم‌های آنالیتیکی پیشرفته:

هرچقدر شرکتی بزرگ تر باشد عملیاتی که اجرا می‌کند نیز پیچیده تر خواهد بود. در چنین شرایطی استفاده از راه حل‌های خاص هر مورد ممکن است محدودکننده باشد. محصولات هوشمند تجارینیز زمانی که صحبت از تجزیه و تحلیل پیشگویانه همچون مدلسازی، شبکه‌های عصبی و داده کاوی به میان می‌آید محدودیت‌هایی خواهند داشت. به همین خاطر است که سازمان‌ها به پلتفرم‌های آنالیتیکی پیشرفته نیاز دارند تا از این وظایف پشتیبانی کند.

نرم افزار ختصاصی:

نرم افزارهای اختصاصی معمولا توسط افرادی که آن را تولید می‌کنند مورد استفاده قرار می‌گیرند. سورس کد چنین محصولاتی از سایر کاربران دور نگه داشته می‌شود. این موضوع بدین معنی است که سازمان‌ها آزادی کامل برای اصلاح نرم افزار بر اساس نیازهایشان را ندارند.

چرا تجزیه و تحلیل پیشگویانه اهمیت دارد؟

در دنیای دیجیتال سازمان‌ها با حجم عظیمی‌از داده‌های پیش بینی نشده سر و کار دارند. آن‌ها باید بتوانند مجموعه بزرگی از داده‌ها را جمع آوری نمایند و آن‌ها را تجزیه و تحلیل کنند تا در مواقع ضروری از این موارد به بهترین شکل ممکن بهره ببرند. تجزیه و تحلیل پیشگویانه یکی از قوانین جدیدی است که در این مورد به کار می‌رود. این نوع تجزیه و تحلیل برای موارد مختلفی به کار می‌رود.

اجازه دهید دلیل مهم بودن تجزیه و تحلیل پیشگویانه را با هم بررسی کنیم:

به کشف تقلب و جعل کمک می‌کند:

اصلا مهم نیست در چه صنعتی فعالیت می‌کنید همه سازمان‌ها در معرض تهدیدهای مختلفی هستند. شاید هیچ چیزی به اندازه شناسایی و غلبه بر این تهدیدات سخت و دشوار نباشد. اگر نتوانید چنین فعالیت‌هایی را شناسایی کنید قطعا هزینه‌های زیادی بر سازمانتان تحمیل خواهد شد. همین امر یکپارچگی سازمان و نتایجی که به دست می‌آورد را نابود می‌کند. از طریق روش‌های علمی‌تجزیه و تحلیل پیشگویانه می‌توانید چنین فعالیت‌هایی را قبل از اینکه بهتان آسیب بزند شناسایی کنید.

همکاری تیمی‌را پرورش می‌دهد:

تیم‌های شرکت‌های بزرگ اغلب به طور جداگانه فعالیت می‌کنند این موضوع برای تیم‌های فروش و بازاریابی یک استثنا محسوب می‌شود. معمول در چنین سازمان‌هایی از روحیه تیمی‌و مشارکتی بهره زیادی برده نمی‌شود. با تجزیه و تحلیل پیشگویانه و اینترنت اشیا تیم‌ها می‌توانند اعلان‌ها را دریافت کنند. این موضوع باعث افزایش شفافیت میان تیم‌ها به خصوص در حوزه تصمیم گیری می‌شود.

مانع از خطاهای انسانی می‌شود:

زمانی که تجزیه و تحلیل پیشگویانه وارد میدان می‌شود سازمان‌ها می‌توانند خطاهای انسانی را از بین ببرند یا جلوی آن را بگیرند. این موضوع بدین معنی است که افراد حرفه ای می‌توانند بر انجام بهتر کارها تمرکز نمایند. در چنین شرایطی است که کارمندان زمان بیشتری برای مشتریان خواهند داشت.

چه کسانی از تجزیه و تحلیل پیشگویانه استفاده می‌کنند؟

هر صنعتی می‌تواند از مزایای تجزیه و تحلیل پیشگویانه بهره ببرد. برخی از صنایع مختلفی که می‌توانند از این نوع تجزیه و تحلیل استفاده کنند را در ادامه با هم مرور می‌کنیم:

صنعت خودروسازی:

الگوریتم‌های کمک به رانندگان می‌توانند جاده‌ها را برای همه امن کنند. تجزیه و تحلیل پیشگویانه به شرکت‌های خودروسازیکمک می‌کند از داده‌هایی که از سنسورهای خودروها به دست می‌آورند استفاده کنند و عادت‌های بد رانندگان را در جاده شناسایی نمایند. Telematics نیز یکی دیگر از ابداعات هیجان انگیز حوزه خودروسازی است. با قرار دادن سنسورها در خودرو هر فردی می‌تواند رفتار راننده، سرعت خودرو و سایر موارد را بررسی کند. با اتصال راننده و دسترسی به داده‌های رانندگی شما می‌توانید اطلاعات دقیقی به دست آورید.

حوزه سلامت:

یکی از مهم ترین کاربردهای تجزیه و تحلیل پیشگویانه در حوزه سلامتشناسایی جعل و تقلب است. اما قابلیت‌های زیادی هم دارد که این صنعت می‌تواند از آن بهره ببرد. به عنوان مثال بخش بیمه سلامت از تجزیه و تحلیل پیشگویانه استفاده می‌کند تا بیمارانی که در معرض بیماری‌های مزمن قرار دارند را شناسایی کند و جان آن‌ها را نجات دهد. الگوریتم‌های شناسایی الگو نیز برای شناسایی بیماری‌های ریوی همچون اسم و بیماری انسداد مزمن ریوی استفاده می‌شود. دستگاه‌ها می‌توانند صداهای نفس کشیدن بیمار و بازخورهایش را در طول زمان تجزیه و تحلیل کنند.

تولید:

همه تولیدکنندگانمی‌توانند از داده‌های ارزشمند بهره ببرند. هر گونه مشکلی که در این مسیر بروز می‌کند را می‌توان به کمک داده‌ها کاهش داد. در حال حاضر خیلی از تولیدکنندگان می‌توانند از مشکلاتی همچون از دست رفتن داده‌ها به کمک تجزیه و تحلیل پیشگویانه پیشگیری کنند. برخی از تجهیزات استفاده شده خودکارسازی شده و بسیار پیچیده تر از قبل هستند. با اینحال به کمک تجزیه و تحلیل پیشگویانه می‌توان دارایی‌ها را به راحتی مدیریت کرد و حفظ نمود. تولیدکنندگان قبلا مجبور بودند برای پیشگیری از مشکلات احتمالی و افزایش تیم‌های خدمات رسانی بازه‌های زمانی را برای حفظ و نگهداری تنظیم کنند. به کمک تجزیه و تحلیل پیشگویانه آن‌ها دیگر نیازی به خدمات نگهداری ندارند. این راه حل اگر مشکلی در دستگاه‌ها باشد را به خوبی شناسایی می‌کند و نسبت به آن‌ها هشدار می‌دهد. سپس تیم‌های خدمات رسانی می‌توانند قبل از اینکه دستگاه از کار بیفتد مشکلاتش را برطرف کنند.

خرده فروشی:

تجزیه و تحلیل پیشگویانه می‌تواند به شما در شناسایی الگوها نیز کمک کند. خرده فروشان از این فناوری برای بررسی موثر بودن رویدادهای تبلیغاتی یا شناسایی بهترین تلاش‌ها برای مشتریان خاص خود استفاده می‌کنند. جمع آوری داده‌های مربوط به آب و هوا همچون دما، نور خورشید و غیره به آنالیست‌ها اجازه می‌دهد الگوها و متغیرها را شناسایی کنند. به عنوان مثال تجزیه و تحلیل پیشگویانه را می‌توان برای بررسی تاثیر آب و هوا بر روی فروش لباس مورد استفاده قرار داد.

سخن نهایی:

تجزیه و تحلیل پیشگویانه به یکی از موارد مهم در صنایع مختلف تبدیل شده است چون کلان داده‌ها در حال افزایش هستند و حوزه‌ها به سمت رقابتی شدن پیش می‌روند. برای اینکه بتوانید از تجزیه و تحلیل پیشگویانه استفاده کنید قبل از هر کاری مشکلی که می‌خواهید حلش کنید را شناسایی نمایید. سپس باید داده‌ها را از سنسورها و دستگاه‌ها جمع آوری کنید. بهتر است از افراد حرفه‌‌‌ای مدیریت داده در تیمتان استفاده کنید تا این داده‌ها را تفسیر کنند. از نرم افزار ایده آل خود استفاده کنید تا بتوانید از این داده‌ها استفاده کنید. در دنیای اینترنت اشیاو با افزایش داده‌های حاصل از دستگاه‌های به هم متصل تجزیه و تحلیل پیشگویانه می‌تواند یک ترند رو به رشد باشد. اینجاست که شرکت‌های پیشرو از سایر شرکت‌ها متمایز می‌شوند.