تحلیل داده (Data Analytics) چیست؟

تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده فرآیندی است که طی آن داده‌های خام به بینش‌های عملی تبدیل می‌شوند. این کار با استفاده از ابزارها، فناوری‌ها و فرآیندهای گوناگونی انجام می‌گیرد که هدف آن‌ها یافتن الگوها و حل مسائل با بهره‌گیری از داده‌ها است. تحلیل داده می‌تواند به شکل‌دهی فرآیندهای تجاری، بهبود تصمیم‌گیری و تقویت رشد کسب‌وکار کمک کند.

چرا تحلیل داده مهم است؟

تحلیل داده به شرکت‌ها کمک می‌کند تا درک عمیق‌تر و دید بهتری نسبت به فرآیندها و خدمات خود پیدا کنند. این امر بینش‌های دقیقی در مورد تجربه و مشکلات مشتریان در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد. شرکت‌ها با تغییر رویکرد از تمرکز صرف بر داده‌ها به برقراری ارتباط بین بینش‌ها و اقدامات عملی، قادر خواهند بود تجربیات شخصی‌سازی‌شده برای مشتریان خلق کنند، محصولات دیجیتال مرتبط بسازند، عملیات را بهینه کرده و بهره‌وری کارکنان را افزایش دهند.

تحلیل داده‌های بزرگ چیست؟

داده‌های بزرگ به مجموعه‌های عظیم و متنوعی از داده‌ها (ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه‌ساختاریافته) گفته می‌شود که به طور مداوم با سرعت و حجم بسیار زیادی تولید می‌شوند. حجم داده‌های بزرگ معمولاً با واحد ترابایت یا پتابایت سنجیده می‌شود. یک پتابایت معادل ۱,۰۰۰,۰۰۰ گیگابایت است. برای تصور بهتر، در نظر بگیرید که حجم یک فیلم با کیفیت HD حدود ۴ گیگابایت است؛ بنابراین، یک پتابایت معادل ۲۵۰,۰۰۰ فیلم خواهد بود. حجم مجموعه‌های داده‌های بزرگ می‌تواند از صدها تا هزاران و حتی میلیون‌ها پتابایت متغیر باشد.تحلیل داده‌های بزرگ، فرآیند یافتن الگوها، روندها و روابط در این مجموعه‌های داده‌ی عظیم است. این تحلیل‌های پیچیده نیازمند ابزارها و فناوری‌های خاص، قدرت محاسباتی بالا و فضای ذخیره‌سازی داده‌ای است که از این مقیاس پشتیبانی کند.

تحلیل داده‌های بزرگ چگونه کار می‌کند؟

تحلیل داده‌های بزرگ معمولاً از پنج مرحله برای تحلیل هر مجموعه داده‌ی بزرگ پیروی می‌کند:

1. جمع‌آوری داده: شامل شناسایی منابع داده و گردآوری داده‌ها از آن‌ها می‌شود. این فرآیند معمولاً با استفاده از روش‌های ETL یا ELT انجام می‌گیرد.

   • ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری): در این روش، داده‌های تولیدشده ابتدا به یک قالب استاندارد تبدیل شده و سپس در فضای ذخیره‌سازی بارگذاری می‌شوند.
   • ELT (استخراج، بارگذاری، تبدیل): در این روش، داده‌ها ابتدا در فضای ذخیره‌سازی بارگذاری شده و سپس به قالب مورد نیاز تبدیل می‌شوند.

2. ذخیره‌سازی داده: بسته به پیچیدگی داده‌ها، می‌توان آن‌ها را به فضاهای ذخیره‌سازی مختلفی مانند انبارهای داده ابری یا دریاچه‌های داده منتقل کرد. ابزارهای هوش تجاری می‌توانند در صورت نیاز به این داده‌ها دسترسی پیدا کنند.

   مقایسه دریاچه‌های داده با انبارهای داده:

   انبار داده یک پایگاه داده است که برای تحلیل داده‌های رابطه‌ای به دست آمده از سیستم‌های تراکنشی و برنامه‌های تجاری بهینه شده است. ساختار و طرحواره داده‌ها از قبل تعریف می‌شوند تا جستجو و گزارش‌گیری سریع به بهترین نحو انجام شود. داده‌ها پاکسازی، غنی‌سازی و تبدیل می‌شوند تا به عنوان یک “منبع واحد حقیقت” مورد اعتماد کاربران قرار گیرند. نمونه‌هایی از این داده‌ها شامل پروفایل‌های مشتری و اطلاعات محصول است.

در مقابل، دریاچه داده می‌تواند داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را بدون هیچ پردازش اولیه‌ای ذخیره کند. ساختار داده یا طرحواره در زمان ثبت داده تعریف نمی‌شود؛ این بدان معناست که شما می‌توانید تمام داده‌های خود را بدون طراحی دقیق ذخیره کنید، که به ویژه زمانی مفید است که کاربرد آینده‌ی داده‌ها مشخص نباشد. نمونه‌هایی از این داده‌ها شامل محتوای رسانه‌های اجتماعی، داده‌های دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) و داده‌های غیررابطه‌ای از برنامه‌های تلفن همراه است.

3. پردازش داده: پس از ذخیره‌سازی داده‌ها، برای به دست آوردن نتایج دقیق از پرس و جوهای تحلیلی، باید آن‌ها را تبدیل و سازماندهی کرد. روش‌های مختلفی برای پردازش داده وجود دارد و انتخاب رویکرد مناسب به منابع محاسباتی و تحلیلی موجود بستگی دارد.
   • پردازش متمرکز: تمام فرآیندهای پردازش روی یک سرور مرکزی اختصاصی که میزبان تمام داده‌ها است، انجام می‌شود.
   • پردازش توزیع‌شده: داده‌ها توزیع شده و روی چندین سرور ذخیره می‌شوند.
   • پردازش دسته‌ای: تکه‌های داده در طول زمان جمع‌آوری شده و به صورت دسته‌ای پردازش می‌شوند.
   • پردازش بلادرنگ: داده‌ها به طور مداوم پردازش می‌شوند و وظایف محاسباتی در عرض چند ثانیه به پایان می‌رسند.
4. پاکسازی داده: این مرحله شامل بررسی و رفع هرگونه خطا مانند داده‌های تکراری، ناسازگار، زائد یا با قالب نادرست است. همچنین برای حذف داده‌های نامربوط به تحلیل نیز استفاده می‌شود.
5. تحلیل داده: در این مرحله، داده‌های خام به بینش‌های عملی تبدیل می‌شوند. چهار نوع اصلی تحلیل داده عبارتند از:
   • تحلیل توصیفی: دانشمندان داده، داده‌ها را برای درک آنچه اتفاق افتاده یا در محیط داده در حال وقوع است، تحلیل می‌کنند. این نوع تحلیل معمولاً با استفاده از تجسم داده‌ها مانند نمودارهای دایره‌ای، ستونی، خطی، جداول یا گزارش‌های تولیدشده انجام می‌گیرد.
   • تحلیل تشخیصی: این نوع تحلیل یک فرآیند عمیق و جزئی برای درک علت وقوع یک رویداد است. تکنیک‌هایی مانند کاوش عمیق، کشف داده، داده‌کاوی و بررسی همبستگی‌ها در این نوع تحلیل به کار می‌روند. در هر یک از این تکنیک‌ها، چندین عملیات و تبدیل داده برای تحلیل داده‌های خام مورد استفاده قرار می‌گیرد.
   • تحلیل پیش‌بینانه: این نوع تحلیل از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی دقیق روندهای آینده استفاده می‌کند. تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشین، پیش‌بینی، تطبیق الگو و مدل‌سازی پیش‌بینانه از ابزارهای اصلی این نوع تحلیل هستند. در این تکنیک‌ها، کامپیوترها برای شناسایی روابط علّی در داده‌ها آموزش داده می‌شوند.
   • تحلیل تجویزی: این نوع تحلیل، داده‌های پیش‌بینانه را یک گام فراتر می‌برد. نه تنها پیش‌بینی می‌کند که چه اتفاقی احتمالاً رخ خواهد داد، بلکه یک پاسخ بهینه برای آن نتیجه پیشنهاد می‌دهد. این تحلیل می‌تواند پیامدهای احتمالی انتخاب‌های مختلف را بررسی کرده و بهترین اقدام را توصیه کند. تکنیک‌هایی مانند تحلیل گراف، شبیه‌سازی، پردازش رویداد پیچیده، شبکه‌های عصبی و موتورهای توصیه در این نوع تحلیل کاربرد دارند.

تکنیک‌های مختلف تحلیل داده کدامند؟

تکنیک‌های محاسباتی متنوعی در تحلیل داده مورد استفاده قرار می‌گیرند. برخی از رایج‌ترین آن‌ها عبارتند از:

• پردازش زبان طبیعی (NLP): این فناوری برای درک و پاسخگویی رایانه‌ها به زبان گفتاری و نوشتاری انسان به کار می‌رود. تحلیلگران داده از این تکنیک برای پردازش داده‌هایی مانند یادداشت‌های صوتی، دستورات صوتی و پیام‌های چت استفاده می‌کنند.
• متن‌کاوی (Text Mining): تحلیلگران داده از متن‌کاوی برای شناسایی روندها در داده‌های متنی مانند ایمیل‌ها، توییت‌ها، تحقیقات و پست‌های وبلاگ بهره می‌برند. این تکنیک می‌تواند برای مرتب‌سازی محتوای اخبار، بازخورد مشتری و ایمیل‌های مشتریان مفید باشد.
• تحلیل داده‌های حسگر (Sensor Data Analysis): این نوع تحلیل به بررسی داده‌های تولیدشده توسط حسگرهای مختلف می‌پردازد و در مواردی مانند نگهداری پیش‌بینانه ماشین‌آلات، ردیابی حمل و نقل و سایر فرآیندهای تجاری که در آن‌ها ماشین‌آلات داده تولید می‌کنند، کاربرد دارد.
• تحلیل داده‌های پرت (Outlier Analysis): این تکنیک که به آن تشخیص ناهنجاری نیز گفته می‌شود، نقاط داده و رویدادهایی را شناسایی می‌کند که از بقیه داده‌ها منحرف شده‌اند.

آیا می‌توان تحلیل داده را خودکار کرد؟

بله، تحلیلگران داده می‌توانند فرآیندها را خودکار و بهینه کنند. تحلیل داده خودکار به معنای استفاده از سیستم‌های کامپیوتری برای انجام وظایف تحلیلی با حداقل یا بدون دخالت انسان است. این مکانیزم‌ها از نظر پیچیدگی متفاوت هستند و از اسکریپت‌های ساده یا خطوط کد گرفته تا ابزارهای تحلیل داده که مدل‌سازی داده، کشف ویژگی و تحلیل آماری را انجام می‌دهند، متغیرند.به عنوان مثال، یک شرکت امنیت سایبری ممکن است از اتوماسیون برای جمع‌آوری داده از بخش‌های وسیعی از فعالیت‌های وب، انجام تحلیل‌های بیشتر و سپس استفاده از تجسم داده برای نمایش نتایج و پشتیبانی از تصمیمات تجاری استفاده کند.

آیا می‌توان تحلیل داده را برون‌سپاری کرد؟

بله، شرکت‌ها می‌توانند برای تحلیل داده از کمک خارجی استفاده کنند. برون‌سپاری تحلیل داده به تیم مدیریت و اجرایی اجازه می‌دهد تا بر سایر عملیات اصلی کسب‌وکار تمرکز کنند. تیم‌های تخصصی تحلیل کسب‌وکار در زمینه‌ی خود متخصص هستند؛ آن‌ها از آخرین تکنیک‌های تحلیل داده آگاه بوده و در مدیریت داده خبره هستند. این بدان معناست که آن‌ها می‌توانند تحلیل داده را کارآمدتر انجام دهند، الگوها را شناسایی کرده و روندهای آینده را با موفقیت پیش‌بینی کنند. با این حال، انتقال دانش و حفظ محرمانگی داده‌ها می‌تواند چالش‌هایی را در برون‌سپاری برای کسب‌وکار ایجاد کند.

تحلیل داده، بینش مشتری را بهبود می‌بخشد

تحلیل داده می‌تواند بر روی مجموعه‌های داده به دست آمده از منابع مختلف داده مشتری مانند موارد زیر انجام شود:

• نظرسنجی‌های مشتریان شخص ثالث
• سوابق خرید مشتریان
• فعالیت در رسانه‌های اجتماعی
• کوکی‌های رایانه
• آمار وب‌سایت یا برنامه

این تحلیل می‌تواند اطلاعات پنهانی مانند ترجیحات مشتری، صفحات محبوب در یک وب‌سایت، مدت زمانی که مشتریان صرف مرور می‌کنند، بازخورد مشتری و تعامل با فرم‌های وب‌سایت را آشکار کند. این امر به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا به طور کارآمد به نیازهای مشتری پاسخ داده و رضایت آن‌ها را افزایش دهند.

مطالعه موردی: چگونه Nextdoor از تحلیل داده برای بهبود تجربه مشتری استفاده کرد

Nextdoor یک پلتفرم محلی برای ارتباطات قابل اعتماد و تبادل اطلاعات، کالاها و خدمات مفید است. Nextdoor با بهره‌گیری از قدرت جامعه محلی، به افراد کمک می‌کند تا زندگی شادتر و معنادارتری داشته باشند. Nextdoor از راهکارهای تحلیلی آمازون برای اندازه‌گیری تعامل مشتری و اثربخشی پیشنهادات خود استفاده کرد. تحلیل داده آن‌ها را قادر ساخت تا به مشتریان کمک کنند ارتباطات بهتری برقرار کرده و محتوای مرتبط‌تری را در زمان واقعی مشاهده کنند.

تحلیل داده، کمپین‌های بازاریابی مؤثر را اطلاع‌رسانی می‌کند

تحلیل داده، حدس و گمان را از بازاریابی، توسعه محصول، تولید محتوا و خدمات مشتری حذف می‌کند. این امکان را به شرکت‌ها می‌دهد تا محتوای هدفمند منتشر کرده و با تحلیل داده‌های بلادرنگ آن را تنظیم کنند. تحلیل داده همچنین بینش‌های ارزشمندی در مورد عملکرد کمپین‌های بازاریابی ارائه می‌دهد. هدف‌گیری، پیام و عناصر خلاقانه همگی می‌توانند بر اساس تحلیل بلادرنگ تغییر کنند. تحلیل می‌تواند بازاریابی را برای تبدیل‌های بیشتر و کاهش اتلاف تبلیغات بهینه کند.

مطالعه موردی: چگونه Zynga از تحلیل داده برای بهبود کمپین‌های بازاریابی استفاده کرد

Zynga یکی از موفق‌ترین شرکت‌های بازی‌های موبایلی در جهان است که بازی‌های موفقی مانند Words With Friends، Zynga Poker و FarmVille را در کارنامه خود دارد. این بازی‌ها بیش از یک میلیارد بار در سراسر جهان نصب شده‌اند. درآمد Zynga از خریدهای درون‌برنامه‌ای حاصل می‌شود؛ بنابراین، آن‌ها با استفاده از Amazon Managed Service for Apache Flink، عملکرد بلادرنگ بازیکنان در بازی را تحلیل می‌کنند تا کمپین‌های بازاریابی درون‌بازی مؤثرتری را برنامه‌ریزی کنند.

تحلیل داده، کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهد

تحلیل داده می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا فرآیندهای خود را ساده‌تر کنند، ضررها را کاهش داده و درآمد را افزایش دهند. برنامه‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینانه، فهرست پرسنل بهینه و مدیریت کارآمد زنجیره تأمین می‌تواند عملکرد کسب‌وکار را به طور چشمگیری بهبود بخشد.

مطالعه موردی: چگونه BT Group از تحلیل داده برای ساده‌سازی عملیات استفاده کرد

BT Group شرکت پیشرو در زمینه مخابرات و شبکه در بریتانیا است که به مشتریان در ۱۸۰ کشور خدمات ارائه می‌دهد. تیم پشتیبانی شبکه BT Group از Amazon Managed Service for Apache Flink برای به دست آوردن دیدگاه بلادرنگ از تماس‌های برقرار شده در سراسر بریتانیا در شبکه خود استفاده کرد. مهندسان پشتیبانی شبکه و تحلیلگران خطا از این سیستم برای شناسایی، واکنش و حل موفقیت‌آمیز مشکلات در شبکه استفاده می‌کنند.

مطالعه موردی: چگونه Flutter از تحلیل داده برای تسریع عملیات بازی استفاده کرد

Flutter Entertainment یکی از بزرگترین ارائه‌دهندگان بازی و شرط‌بندی آنلاین در جهان است. مأموریت آن‌ها ارائه سرگرمی به بیش از ۱۴ میلیون مشتری به روشی ایمن، مسئولانه و پایدار است. در چند سال گذشته، Flutter داده‌های بیشتری را از اکثر سیستم‌های منبع به دست آورده است. ترکیب حجم و تأخیر چالش مداومی ایجاد می‌کند. Amazon Redshift به Flutter کمک می‌کند تا با نیازهای رو به رشد و در عین حال حفظ تجربه کاربری ثابت، مقیاس‌پذیر شود.

تحلیل داده، توسعه محصول را اطلاع‌رسانی می‌کند

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

مطالعه موردی: چگونه GE از تحلیل داده برای تسریع در ارائه محصول استفاده کرد

GE Digital یکی از زیرمجموعه‌های جنرال الکتریک است و محصولات و خدمات نرم‌افزاری بسیاری در صنایع مختلف ارائه می‌دهد. یکی از محصولات آن‌ها Proficy Manufacturing Data Cloud نام دارد. Amazon Redshift آن‌ها را قادر می‌سازد تا تحول داده و تأخیر داده را به طور چشمگیری بهبود بخشند تا بتوانند ویژگی‌های بیشتری را به مشتریان خود ارائه دهند.

تحلیل داده از مقیاس‌پذیری عملیات داده پشتیبانی می‌کند

تحلیل داده، اتوماسیون را در چندین وظیفه داده مانند مهاجرت، آماده‌سازی، گزارش‌دهی و یکپارچه‌سازی معرفی می‌کند. این امر ناکارآمدی‌های دستی را از بین می‌برد و زمان و نیروی انسانی مورد نیاز برای تکمیل عملیات داده را کاهش می‌دهد. این امر از مقیاس‌پذیری پشتیبانی کرده و به شما امکان می‌دهد ایده‌های جدید را به سرعت گسترش دهید.

مطالعه موردی: چگونه FactSet از تحلیل داده برای ساده‌سازی فرآیندهای یکپارچه‌سازی مشتری استفاده کرد

مأموریت FactSet این است که پلتفرم باز پیشرو برای محتوا و تحلیل باشد. انتقال داده شامل فرآیندهای بزرگ، تعدادی از اعضای مختلف تیم در سمت مشتری و تعدادی از افراد در سمت FactSet است. هر زمان که مشکلی پیش می‌آمد، تشخیص اینکه در کدام بخش از فرآیند انتقال داده اشتباه رخ داده است، دشوار بود. Amazon Redshift به ساده‌سازی این فرآیند و توانمندسازی مشتریان FactSet برای مقیاس‌پذیری سریع‌تر و آوردن داده‌های بیشتر برای رفع نیازهایشان کمک کرد.

تحلیل داده چگونه در تجارت استفاده می‌شود؟

کسب‌وکارها آمار، داده‌های کمی و اطلاعات را از چندین کانال ارتباطی با مشتری (حضوری و غیرحضوری) و همچنین منابع داخلی جمع‌آوری می‌کنند. اما یافتن بینش‌های کلیدی نیازمند تحلیل دقیق حجم عظیمی از داده‌ها است که کار چندان آسانی نیست. در ادامه به چند نمونه از چگونگی ارزش‌آفرینی تحلیل داده و علم داده برای یک کسب‌وکار اشاره می‌کنیم:

تحلیل داده، بینش مشتری را بهبود می‌بخشد

تحلیل داده می‌تواند بر روی مجموعه‌های داده به دست آمده از منابع مختلف داده مشتری مانند موارد زیر انجام شود:

• نظرسنجی‌های مشتریان شخص ثالث
• سوابق خرید مشتریان
• فعالیت در رسانه‌های اجتماعی
• کوکی‌های رایانه
• آمار وب‌سایت یا برنامه

این تحلیل می‌تواند اطلاعات پنهانی مانند ترجیحات مشتری، صفحات محبوب در یک وب‌سایت، مدت زمانی که مشتریان صرف مرور می‌کنند، بازخورد مشتری و تعامل با فرم‌های وب‌سایت را آشکار کند. این امر به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا به طور کارآمد به نیازهای مشتری پاسخ داده و رضایت آن‌ها را افزایش دهند.

مطالعه موردی: چگونه Nextdoor از تحلیل داده برای بهبود تجربه مشتری استفاده کرد

Nextdoor یک پلتفرم محلی برای ارتباطات قابل اعتماد و تبادل اطلاعات، کالاها و خدمات مفید است. Nextdoor با بهره‌گیری از قدرت جامعه محلی، به افراد کمک می‌کند تا زندگی شادتر و معنادارتری داشته باشند. Nextdoor از راهکارهای تحلیلی آمازون برای اندازه‌گیری تعامل مشتری واثربخشی پیشنهادات خود استفاده کرد. تحلیل داده آن‌ها را قادر ساخت تا به مشتریان کمک کنند ارتباطات بهتری برقرار کرده و محتوای مرتبط‌تری را در زمان واقعی مشاهده کنند.