چگونه کلان داده کسب و کارها را متحول می‌کند؟

در دنیای امروزی اطلاعات و تجزیه و تحلیل پیشرفته، کلان داده (Big Data) به‌عنوان مفهوم شناخته شده در هر دو حوزه کسب و کار و جامعه تأثیر قابل توجهی داشته است و در هر زمینه‌ای از زندگی انسان تأثیر می‌گذارد. اما دقیقا کلان داده چگونه بر کسب و کارها تاثیر می‌گذارد؟ و چگونه سازمان‌ها می‌توانند از راهکارهای داده‌های بزرگ استفاده کنند تا بینش‌ها را تولید کرده، روندها را کشف کرده و تصمیمات مبتنی بر داده بگیرند؟
در مقاله امروز، به‌بررسی عمیق‌تر پدیده داده‌های بزرگ و فرصت‌هایی که برای کسب و کارها از هر اندازه‌ای به‌وجود می‌آید، خواهیم پرداخت.

تاثیر کلان داده بر کسب و کارها

تأثیر مفید استفاده از داده‌های بزرگ برای کسب و کار به‌عوامل متعددی وابسته است، اما مهم‌ترین آنها نوع کسب و کار است. به‌طور کلی، از آن برای ترویج محصولات، توسعه استراتژی‌های بهتر کسب و کار، دستیابی به مشتریان، کشف بازارها و مخاطبان جدید، بهینه‌سازی فرآیندهای کاری، کاهش هزینه‌ها و کسب سایر مزایای رقابتی در بازار استفاده می‌شود. تأثیر نهایی داده‌های بزرگ بر کسب و کار، بدون توجه به حوزه خاص اجرایی آن، افزایش سود از طریق جمع‌آوری داده‌ها، پردازش و استفاده از اطلاعات تجزیه و تحلیل شده است.
با این حال، مهم است که درک کنیم استفاده از کلان داده به‌تنهایی ممکن است برای کسب مزایای قابل توجه و دائمی کافی نباشد. نتایج بهتر همراه با هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، خدمات ابری و سایر راهکارهای قوی علم داده یا دیتا ساینس در ترکیب با آن حاصل می‌شود.
به‌منظور توضیحات دقیق‌تر و بهتر فهمیدن نحوه تأثیر این فناوری بر فرآیندهای کسب‌وکار، ما چند صنعت مرتبط را که از بیگ دیتا بهره می‌برند، مورد بررسی قرار دهیم.

تاثیر کلان داده بر خرده‌فروشی، بازاریابی و تبلیغات

شرکت‌های خرده‌فروشی از جمله بزرگ‌ترین مصرف‌کنندگان راهکارهای کلان داده یا بیگ دیتا هستند، زیرا هر روز با حجمی باورنکردنی از داده‌ها سر و کار دارند. شبکه‌های توزیع آفلاین و بازارهای آنلاین هر دو حجم بزرگی از اطلاعات را جمع‌آوری و پردازش می‌کنند تا آنها را در مدیریت، بازاریابی و سایر فعالیت‌های هوش تجاری استفاده کنند.
منابع این اطلاعات بستگی به نوع شرکت دارد و ممکن است بسیار متنوع و متعدد باشد. این منابع شامل فایل‌های کوکی، به‌ویژه کوکی‌های مرتبط با رسانه‌های اجتماعی، ترمینال‌های POS، نظرسنجی‌های مشتری و سایر روش‌ها برای جمع‌آوری اطلاعات درباره رفتار کاربران می‌شود.

پرکاربردترین وظیفه‌های کلان داده در خرده‌فروشی و بازاریابی

پرکاربردترین وظیفه‌ راهکارهای کلان داده به پیدا کردن الگوهای رفتاری مرتبط است که می‌توان آنها را برای اهداف متعدد به‌کار برد. درک عادات و خواسته‌های مشتریان اولین اهتمام هر کسب‌وکار است و تحلیل داده‌های بزرگ تنها روش معتبر برای به‌دست آوردن نتایج دقیق براساس نمونه‌برداری بزرگ و محاسبات گسترده به جای برداشت شخصی و تجربه است.

پیش‌بینی در خرده‌فروشی و بازاریابی با استفاده از داده‌های بزرگ

یکی دیگر از کاربردهای متداول بیگ دیتا در کسب و کار، پیش‌بینی‌های انجام شده با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی براساس مجموعه داده‌های بزرگ است. تعداد و حجم بزرگتر داده‌ها امکان دستیابی به نتایج دقیق‌تر، تنظیم پارامترهای بیشتر قبل از تجزیه و تحلیل و حتی گسترش موضوعات و امکانات کلی پیش‌بینی را فراهم می‌کند.

 MemeMachine: نمونه برجسته‌ای از پیش‌بینی خودکار

یکی از معروف‌ترین نمونه‌های چنین راهکارهایی، پیش‌بینی خودکار به‌نام MemeMachine است و به‌طور خاص برای تبلیغات استفاده می‌شود. به‌ویژه، این راهکار با ارائه مشاوره‌های استراتژیک ارزشمند براساس پارامترهای ورودی و پایگاه داده‌ای از الگوهای رفتاری مشتریان، کارآیی کمپین‌های تبلیغاتی را افزایش می‌دهد. به‌عبارت دیگر، با استفاده از این راهکار، می‌توان در هر نوع تبلیغاتی مانند Google Ads، AdMob، برنامه پرداخت شده Brandvoice و سایر پلتفرم‌ها، هزینه‌ها را بهینه کرد و بودجه را کاهش داد به طوری که کارایی تبلیغات و نتایج آن‌ها بیشتر شود.

اهمیت بیگ دیتا در بانک‌داری و مالی

مؤسسات مالی هر آنچه در توانشان است را برای کاهش ریسک‌ها انجام می‌دهند؛ به‌همین دلیل نیاز دارند که علاوه بر دیگر فعالیت‌هایی که در اختیار دارند و مرتبط با کنترل داده‌ها هستند، مقدار زیادی اطلاعات را بررسی کنند. بنابراین، آنها از راهکارهای داده‌های بزرگ برای جمع‌آوری اطلاعات گسترده در مورد مشتریان خود استفاده می‌کنند که تاریخچه مالی و سایر جنبه‌های رفتاری آنها را پوشش می‌دهد.

استفاده از داده‌های بزرگ در تصمیم‌گیری‌های مالی

با بررسی و تحلیل داده‌های مربوط به مشتریان، مؤسسات مالی قادر خواهند بود به‌طور دقیقی تشخیص دهند که آیا مشتری مورد نظر برای دریافت وام مناسب است یا خیر. علاوه بر این، با تحلیل داده‌ها، مؤسسات مالی قادر خواهند بود به نیازها و تمایلات مشتریان بیشتری پی ببرند. این به آن معناست که با بررسی الگوها و رفتارهای مالی مشتریان، مؤسسات مالی می‌توانند درک بهتری از نوع معاملات و خدماتی که مشتریان خواهان آن‌ها هستند، پیدا کنند.
استفاده از تکنیک‌های داده‌های بزرگ به بانک‌ها این امکان را می‌دهد که سیستم‌های پیشرفته مدیریت ریسک را پیاده‌سازی کنند. این سیستم‌ها، با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، محاسبات سریع ریسک را ارائه می‌دهند. همچنین پس از دریافت داده‌های ورودی، تحلیل‌های لازم را به‌سرعت انجام داده و بنابراین زمان انتظار مشتریان را به‌شدت کاهش می‌دهند. به‌عبارت دیگر مشتریان از تصمیمات مرتبط با درخواست‌های وام خود تقریبا در لحظه آگاه می‌شوند.

پیشرفت سیستم‌های مدیریت ریسک با داده‌های بزرگ

صنعت بانکداری به‌عنوان یک صنعت با ریسک‌های بسیار بالا و رقابت شدید برای جذب مشتریان شناخته می‌شود، به‌همین دلیل نرم‌افزارهای داده‌های بزرگ در اینجا مزیت‌های بی‌قیاسی ارائه می‌دهند. با این حال، برای استفاده بهینه از داده‌های بزرگ، شرکت باید نیز در زیرساختی که سطح مناسبی از قدرت محاسباتی، ظرفیت ذخیره‌سازی، توان انتقال داده و امنیت را فراهم می‌کند، سرمایه‌گذاری کند.
یک مثال گویا از استفاده از داده‌های بزرگ برای شرکت‌های اعتباری و بانک‌ها به‌نام " AI Loan Finance" توضیح داده شده است و به راهکار مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) اشاره می‌کند که برای تحلیل و ارزیابی درخواست‌های وام مشتریان استفاده می‌شود. در این راهکار، اطلاعات مربوط به تاریخچه اعتباری و امنیت دارایی‌های مشتریان جمع‌آوری و تحلیل می‌شود تا تصمیم‌گیری درباره اعطای وام به افراد صورت گیرد. این نرم‌افزار از چندین پایگاه داده ملی استفاده می‌کند و ممکن است پس از دریافت داده‌های ورودی به صورت کاملا خودکار عمل کند.

صنعت استخراج منابع و کلان داده

بسیاری از شرکت‌های بزرگ که در حوزه استخراج و استخراج منابع طبیعی، به ویژه گاز، نفت یا زغال‌سنگ فعالیت می‌کنند، از پیاده‌سازی تکنولوژی داده‌های بزرگ در کسب‌وکارهای خود بهره‌مند می‌شوند. این صنایع شامل یک‌سری فعالیت‌ها هستند که نیازمند مدیریت دقیق با سطح دقت بسیار بالا است. دامنه فعالیت شرکت‌های استخراج منابع معمولاً بسیار بزرگ است و ممکن است شامل ده‌ها معدن، دکل و سایر پلتفرم‌ها برای جمع‌آوری منابع طبیعی باشد.
بنابراین، عملکرد این شرکت‌ها منجر به جریان داده‌های بسیار بزرگی می‌شود که نیاز به قدرت محاسباتی قابل توجهی برای جمع‌آوری، پردازش و ذخیره‌سازی این حجم اطلاعات دارد.

پیش‌بینی تولید و صرفه‌جویی در زمان و هزینه

شرکت‌های استخراج منابع از داده‌های بزرگ برای برنامه‌ریزی استراتژی توسعه استفاده می‌کنند. این شامل جستجوی مناطق تولیدی جدید، توسعه میدان‌ها و بهره‌برداری از مخازن است. این تحقیقات در این حوزه حیاتی است؛ زیرا زمان و هزینه‌های قابل توجهی را که در حفاری در زمین‌های بی‌فایده یا حفرات در صخره‌های بی‌محتوا هدر می‌روند، صرفه‌جویی می‌کند. از طریق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، داده‌های خام با پایگاه داده‌های موجود مقایسه می‌شود تا امکان اقتصادی توسعه منطقه تولید منابع خاص با استفاده از داده‌های زمین‌شناسی، نوسانات قیمت سوخت، پیش‌بینی آب و هوا و سایر عوامل حیاتی محاسبه شود.

استفاده از تکنولوژی در شرکت  Shell

شرکت Shell به‌عنوان یک مثال دیگر از استفاده از تکنولوژی داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی در صنعت استخراج منابع طبیعی ذکر شده است. این شرکت از داده‌های بزرگ و خدمات ابری بهره‌مند می‌شود تا ماشین‌آلات خود را تحلیل کرده و پیش‌بینی کند. این اقدامات به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا بهره‌وری را افزایش دهند، هزینه‌های نگهداری و تعمیرات را به حداقل برسانند و جریان کاری پایداری را حفظ کنند. همچنین، از طریق بهره‌گیری از هوش مصنوعی، زمان‌های توقف ناشی از خرابی تجهیزات را کاهش می‌دهد و موجب بهینه‌سازی موجودی قطعات یدکی می‌شود. این تدابیر به صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه‌ها و زمان منجر می‌شوند و بهبود بهره‌وری را به همراه دارند.
در نهایت، باید توجه داشت که بیشتر شرکت‌های استخراج منابع نیز در فعالیت‌های دیگری مانند خرده‌فروشی و حمل‌ونقل نیز فعالیت می‌کنند که مزایای مشابهی از تکنولوژی داده‌های بزرگ را می‌توان برای آنها توجیه کرد.

تاثیر کلان داده بر حمل و نقل و لجستیک

مانند سایر شرکت‌های ذکر شده در این مقاله، شرکت‌های حمل و نقل نیز با حجم بزرگی از اطلاعات مربوط به وسایل نقلیه، مسافران، بار و بارگیری سروکار دارند. ضرورت مدیریت جریان‌های داده‌ای گسترده در محدودیت‌های زمانی فشرده که توسط برنامه‌های حمل و نقل اعمال می‌شود، نیازمند راهکارهای نرم‌افزاری با عملکرد بالا است که به‌طور خاص برای داده‌های بزرگ طراحی شده‌اند.
هدف عملی از این راهکارها در پیگیری تحویل بار، نظارت بر مصرف سوخت و تأمین، شرایط فنی پارک وسایل نقلیه شرکت، برگزاری بررسی‌های سلامتی رانندگان و برنامه‌های کاری آن‌ها، و همچنین موارد مرتبط دیگر است. بدین صورت، شرکت‌ها می‌توانند از نرم‌افزارهای داده‌های بزرگ برای اولویت‌بندی ایمنی به علاوه بهینه‌سازی مصرف منابع معمولی و بهبود کارایی استفاده کنند.

صنایع دیگری که از بیگ دیتا بهره‌بری می‌کنند

مثال‌های ارائه‌شده در بالا، صنایعی را توصیف کردند که استفاده از داده‌های بزرگ به عنوان یک تکنیک معمولی شده است که کارایی کسب‌وکار را افزایش می‌دهد. با این حال، علاوه بر حوزه‌های ذکر شده، داده‌های بزرگ به‌طور موثر در بسیاری از حوزه‌های تجاری دیگر قابل استفاده است. در واقع، هر شرکتی که به تجزیه و تحلیل تجاری و گزینه‌های قدرتمند نظارت بر منابع و همچنین بسیاری از ویژگی‌های مدیریتی دیگر نیاز داشته باشد، از این فناوری بهره‌مند خواهد شد.
با توجه به قابلیت‌های بالای راهکارهای کلان داده، تقاضا برای آنها به تدریج در سال‌های گذشته در صنایع مختلف رو به افزایش است. تحلیلگران تجاری پیش‌بینی می‌کنند که درآمدهای بازار جهانی داده‌های بزرگ تا سال ۲۰۲۷ به حدود ۱۰۳ میلیارد دلار خواهد رسید.

خلاصه کلام

چه کسب‌وکار شما بزرگ یا کوچک باشد، همیشه راهی وجود دارد که از راهکارهای کلان داده بهره‌برید. مهمترین مزیت ارائه‌شده توسط این فناوری شناخت نیازها و الگوهای رفتاری مشتریان است. این اطلاعات، به‌همراه پیش‌بینی با دقت بالا که نیز توسط داده‌های بزرگ ارائه می‌شود، به کارآفرینان امکان می‌دهد تا به‌جای هدر دادن زمان و پول در روش سعی و خطا، استراتژی‌های تجاری موثری را ارائه دهند. 
قابلیت مدیریت حجم بزرگی از اطلاعات با استفاده از راهکارهای نرم‌افزاری خودکار نیز به‌طور قابل توجهی مدیریت شرکت را ساده‌تر می‌کند، از جمله جنبه‌هایی مانند نگهداری، مدیریت موجودی، حمل و نقل، بارکشی، بارگیری و سایر جنبه‌ها.
اگر می‌خواهید نرم‌افزار کلان داده را به‌کار بگیرید و از قابلیت‌های قدرتمند آن برای بهره‌برداری از کسب‌وکار خود استفاده کنید، با شماره 02191303096 تماس بگیرید. ما تخصص بسیاری در این زمینه داریم و یک راه‌حل موثر و بهینه‌سازی شده به‌طور خاص برای نیازهای شما ارائه خواهیم داد.