داده‌ها سنگ‌بنای تمام عملیات‌هایی هستند که در سازمان خود انجام می‌دهید. از آنجا که داده‌ها از منابع مختلفی می‌آیند، شما همواره در تلاش هستید تا مجموعه‌داده‌های بزرگ را سازمان‌دهی و تحلیل کنید تا تصمیمات درستی بگیرید. با این حال، درک اینکه با چه نوع داده‌ای سروکار دارید بسیار حیاتی است. این درک به شما کمک می‌کند تا داده‌ی موردنیاز را در مکان و زمان مناسب استفاده کنید.
در این مقاله، شما با دو نوع مهم از داده آشنا خواهید شد: داده‌های عملیاتی و داده‌های تحلیلی. همچنین با سه تفاوت کلیدی بین آن‌ها آشنا می‌شوید تا بتوانید هر دو نوع داده را به‌درستی جدا و استفاده کنید. در ادامه با مقایسه‌ی داده‌های عملیاتی در برابر داده‌های تحلیلی آشنا می‌شویم.
داده عملیاتی چیست و چگونه طبقه‌بندی می‌شود؟
داده عملیاتی، همان‌طور که از نام آن پیداست، به داده‌ای اشاره دارد که از عملیات روزانه سازمان شما تولید می‌شود. این داده می‌تواند شامل اطلاعات مشتریان، سفارش‌های خرید، سوابق فروش، فهرست موجودی، و پایگاه‌های داده منابع انسانی باشد. داده عملیاتی معمولاً باید در قالبی سازگار ذخیره شود، زیرا منبعی قابل‌اعتماد برای به‌دست‌آوردن جدیدترین اطلاعات در مورد بخش‌های مختلف کسب‌وکار است.
داده‌های عملیاتی می‌توانند بر اساس دپارتمان‌ها و سبک سازمان شما به دسته‌های مختلف تقسیم شوند. شما می‌توانید بخشی از داده‌های عملیاتی تجاری ایجاد کنید که شامل مجموعه‌داده‌های مرتبط با فرآیندهای تجاری، مشتریان، فروش یا داده‌های خرید باشد. همچنین داده‌های عملیاتی جداگانه‌ای برای بخش فناوری اطلاعات وجود دارد که داده‌های مربوط به سرورهای تکنولوژیکی، خدمات دیجیتال و برنامه‌های SaaS را توصیف می‌کند.
داده تحلیلی چیست و چرا برای تصمیمات استراتژیک ضروری است؟
داده تحلیلی به مجموعه‌داده‌هایی اشاره دارد که پس از تجمیع، استانداردسازی و تبدیل آماده‌ی تحلیل هستند. هنگامی که تمام داده‌های عملیاتی خود را از منابع مختلف گردآوری کردید، باید هر بخش را تأیید، دسته‌بندی و استاندارد کنید. این مجموعه‌داده‌ها می‌توانند به دسته‌های تخصصی‌تر مانند بخش‌بندی مشتریان، داده‌های فروش و غیره تقسیم شوند.
داده‌های تحلیلی معمولاً پیچیده‌اند و برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک تجاری استفاده می‌شوند. داده تحلیلی سازمان شما با دیگر سازمان‌ها متفاوت خواهد بود، زیرا نیازها و اهداف شما منحصربه‌فرد است. می‌توانید انواع تحلیل‌ها را روی این داده‌ها انجام دهید تا الگوهای تقاضا، روندهای جدید، تغییر رفتار مصرف‌کننده و موارد دیگر را شناسایی کنید.
از چه روش‌های تحلیل داده می‌توان برای استخراج بینش‌های معنادار استفاده کرد؟
بخشی از داده‌های عملیاتی شما می‌تواند به‌عنوان داده تحلیلی یا داده‌ای که آماده‌ی بررسی دقیق است، در نظر گرفته شود. چهار روش محبوب برای استخراج بینش‌های معنادار از داده‌ها وجود دارد:
تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics)
این تحلیل برای استخراج الگوها و روندها از داده‌های خام انجام می‌شود تا درک واضحی از رویدادهای گذشته و حال فراهم کند. در این نوع تحلیل به سؤال «چه اتفاقی افتاد؟» پاسخ داده می‌شود. داده‌ها به‌سادگی آنچه رخ داده را توصیف می‌کنند تا دید کلی و سریع از وضعیت ارائه شود.
دو روش برای انجام تحلیل توصیفی وجود دارد: تجمیع داده (Data Aggregation) و داده‌کاوی (Data Mining). روش اول برای گردآوری داده از چند منبع به‌کار می‌رود، در حالی که روش دوم برای کشف الگوها یا روندها در مجموعه‌داده استفاده می‌شود.
تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analytics)
تحلیل تشخیصی عمیق‌تر عمل کرده و دلایل وقوع یک رویداد یا پدیده را آشکار می‌کند. در اینجا به سؤال «چرا این اتفاق افتاد؟» پاسخ داده می‌شود و روابط علت و معلولی در داده‌ها بررسی می‌گردد. این روش به شناسایی علت اصلی مشکلات و دلایل نتایج مثبت کمک می‌کند.
برای انجام این نوع تحلیل، می‌توان از تکنیک‌هایی مانند فیلترسازی، تحلیل رگرسیون، پیش‌بینی سری‌های زمانی و غیره استفاده کرد.
تحلیل پیش‌بینی (Predictive Analytics)
در این روش، از داده‌های تاریخی و روندهای صنعتی برای پیش‌بینی نتایج آینده استفاده می‌شود. به سؤال «چه چیزی ممکن است در آینده اتفاق بیفتد؟» پاسخ داده می‌شود. این تحلیل روابط بین متغیرها را بررسی کرده و از مدل‌های آماری برای پیش‌بینی رخدادها استفاده می‌کند.
از تحلیل پیش‌بینی می‌توان برای طبقه‌بندی نیز استفاده کرد، مثلاً با رگرسیون لجستیک تعیین کرد که آیا یک نتیجه اتفاق خواهد افتاد یا نه. این روش برای برنامه‌ریزی فروش یا سفارش‌های خرید آینده مفید است.
تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics)
این نوع تحلیل فراتر از پیش‌بینی رفته و راهبردهای عملی را توصیه می‌کند. در پاسخ به سؤال «گام بعدی ما چه باید باشد؟» عواملی مختلف بررسی می‌شود تا مسیر بهینه مشخص گردد.
در این روش از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌های ریاضی برای تحلیل داده‌های بزرگ استفاده می‌شود تا فرآیند تصمیم‌گیری به‌صورت خودکار و هوشمند انجام گیرد.
چگونه معماری‌های مدرن، داده‌های عملیاتی و تحلیلی را به هم متصل می‌کنند؟
رویکردهای سنتی، سازمان‌ها را مجبور می‌کرد بین سیستم‌های عملیاتی بلادرنگ و پلتفرم‌های تحلیلی دسته‌ای یکی را انتخاب کنند، که منجر به تأخیر و پیچیدگی در پردازش داده‌ها می‌شد. اما معماری‌های مدرن با روش‌های نوآورانه این شکاف را از بین برده‌اند و هر دو نیاز را هم‌زمان برآورده می‌کنند.
۱. سیستم‌های HTAP برای پردازش یکپارچه
سیستم‌های پردازش تراکنشی و تحلیلی ترکیبی (HTAP) یک تحول بنیادی در معماری داده هستند. این پلتفرم‌ها نیاز به تأخیر کم در سیستم‌های عملیاتی را با قابلیت اجرای کوئری‌های پیچیده برای بارهای تحلیلی ترکیب می‌کنند.
در HTAP می‌توان تحلیل بلادرنگ روی داده‌های تراکنشی انجام داد بدون افت عملکرد.
مثلاً در سیستم‌های کشف تقلب، می‌توان هم‌زمان با پردازش پرداخت‌ها، الگوهای تراکنش را در لحظه تحلیل کرد.
۲. معماری مش داده (Data Mesh) برای مالکیت غیرمتمرکز
معماری مش داده، نحوه‌ی مدیریت داده‌های عملیاتی و تحلیلی را با واگذاری مالکیت به تیم‌های دامنه‌ای تغییر می‌دهد. در این روش، مسئولیت کیفیت و حاکمیت داده به تیم‌هایی سپرده می‌شود که نزدیک‌ترین ارتباط را با فرایندهای تجاری تولیدکننده داده دارند.
این ساختار غیرمتمرکز باعث بهبود کیفیت داده و نوآوری سریع‌تر می‌شود.
۳. بافت داده (Data Fabric) برای یکپارچگی بی‌وقفه
بافت داده، یک لایه‌ی یکپارچه ایجاد می‌کند که پیچیدگی ادغام سیستم‌های مختلف عملیاتی و تحلیلی را پنهان می‌سازد.
این رویکرد دسترسی و سیاست‌های حاکمیتی سازگار را در سراسر منابع داده حفظ کرده و کشف داده هوشمند، یکپارچه‌سازی خودکار و امنیت یکنواخت را ارائه می‌دهد.
چه نقشی تحلیل بلادرنگ و فناوری‌های نوظهور دارند؟
همگرایی داده‌های عملیاتی و تحلیلی با ظهور قابلیت‌های تحلیل بلادرنگ و فناوری‌هایی که موانع سنتی تأخیر را از بین برده‌اند، شتاب گرفته است.
پردازش جریانی (Stream Processing)
معماری‌هایی مانند Kappa امکان تحلیل پیوسته‌ی داده‌ها را در همان زمان تولید فراهم می‌کنند. برخلاف پردازش دسته‌ای سنتی، داده به‌صورت جریان مداوم تحلیل می‌شود.
این روش برای کاربردهایی مانند زنجیره تأمین، خدمات مشتری و تحلیل لحظه‌ای تعامل‌ها بسیار مفید است.
تحلیل در لبه (Edge Analytics)
در این رویکرد، تحلیل به مکانی نزدیک به منبع تولید داده منتقل می‌شود تا تأخیر و مصرف پهنای باند کاهش یابد.
برای مثال، در کنترل کیفیت تولید یا ناوبری خودروهای خودران، تحلیل در لبه امکان تصمیم‌گیری سریع را فراهم می‌کند.
هوش مصنوعی برای خودکارسازی هوشمند
سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مرز میان داده‌های عملیاتی و تحلیلی را از بین می‌برند. هوش مصنوعی مولد حتی امکان پرس‌وجوی زبانی طبیعی را در داشبوردهای عملیاتی و گزارش‌های تحلیلی فراهم می‌سازد.
این یکپارچگی از نگهداری پیش‌بینانه تا قیمت‌گذاری پویا و شخصی‌سازی تجربه مشتری را پشتیبانی می‌کند.
تفاوت‌های کلیدی در سیستم‌های ذخیره‌سازی و پردازش چیست؟
برای مدیریت بهتر داده‌های عملیاتی، باید از سیستم‌هایی استفاده کنید که قادر به پردازش حجم زیاد داده با تأخیر کم باشند. این سیستم‌ها معمولاً از جداول OLTP استفاده می‌کنند که برای خواندن، به‌روزرسانی و حذف سریع داده‌ها طراحی شده‌اند.
برای تجمیع و تحلیل پیشرفته، داده‌ها می‌توانند در انبارهای داده ابری ذخیره شده و با سیستم‌های OLAP پردازش شوند.
به‌منظور خودکارسازی انتقال داده‌ها، می‌توانید از ابزارهایی مانند Airbyte استفاده کنید که با بیش از ۶۰۰ کانکتور و قابلیت ساخت خودکار اتصال از طریق هوش مصنوعی، داده‌های ساخت‌یافته و بدون ساختار را به‌طور یکپارچه منتقل می‌کند.
چگونه می‌توان داده‌های عملیاتی و تحلیلی را در سناریوهای مختلف به‌کار برد؟
کاربردهای داده عملیاتی
برای ردیابی سطح موجودی، فروش، و تراکنش‌های مشتری در زمان واقعی، شخصی‌سازی بازاریابی و مدیریت زنجیره تأمین استفاده می‌شود. این داده‌ها نیازمند دسترسی فوری و تصمیم‌گیری بلادرنگ هستند.
کاربردهای داده تحلیلی
پس از پردازش داده‌های عملیاتی، داده تحلیلی برای تشخیص مشکلات، تحلیل روند بازار، پیش‌بینی آینده و تصمیم‌گیری آگاهانه به‌کار می‌رود. این نوع داده‌ها برای برنامه‌ریزی استراتژیک و هوش تجاری ضروری‌اند.
نتیجه‌گیری
در مقایسه‌ی داده‌های تحلیلی و عملیاتی، آموختیم که چگونه این دو از یکدیگر متمایز هستند و معماری‌های مدرن چگونه آن‌ها را به هم نزدیک‌تر می‌کنند.
بهترین روش، نگهداری داده‌ها در سیستم‌های ابری اختصاصی است که قادر به مدیریت حجم زیاد داده و تبدیل آن به قالب‌های مناسب برای سازمان هستند.
پلتفرم‌های مدرن ادغام داده به سازمان‌ها اجازه می‌دهند هر دو نوع داده را به‌صورت کارآمد و انعطاف‌پذیر برای موفقیت استراتژیک به‌کار گیرند.
پرسش‌های متداول
تفاوت اصلی بین داده عملیاتی و تحلیلی چیست؟
داده عملیاتی از تراکنش‌های روزمره و عملیات بلادرنگ پشتیبانی می‌کند، در حالی که داده تحلیلی شامل اطلاعات پردازش‌شده و تاریخی برای تصمیم‌گیری استراتژیک است.
آیا داده عملیاتی را می‌توان برای تحلیل استفاده کرد؟
بله، داده عملیاتی می‌تواند از طریق تجمیع، پاک‌سازی و استانداردسازی به داده تحلیلی تبدیل شود. سیستم‌های HTAP حتی امکان تحلیل بلادرنگ روی داده عملیاتی را فراهم می‌کنند.
کدام سیستم‌های ذخیره‌سازی برای هر نوع داده مناسب‌ترند؟
داده عملیاتی از سیستم‌های OLTP استفاده می‌کند و داده تحلیلی در OLAP یا انبار داده برای کوئری‌های پیچیده ذخیره می‌شود.
معماری‌های مدرن چگونه هر دو نوع داده را مدیریت می‌کنند؟
رویکردهایی مانند Data Mesh، HTAP و Data Fabric پلتفرم‌های یکپارچه‌ای ایجاد می‌کنند که هر دو نوع نیاز را بدون ایجاد سیلوهای داده برطرف می‌سازند.
نقش پردازش بلادرنگ در مدیریت داده چیست؟
پردازش بلادرنگ، فاصله میان داده عملیاتی و تحلیلی را پر کرده و امکان بینش‌های فوری برای کاربردهایی چون تشخیص تقلب، شخصی‌سازی و نگهداری پیش‌بینانه را فراهم می‌کند.
