تجزیه و تحلیل داده کلان ( بیگ دیتا) برای صاحبان مارکت پلیس (marketplace ) چه چالش هایی را به همراه دارد؟
شرکت ها می توانند از تجزیه و تحلیل داده های کلان (big data )، مزایای قابل توجهی کسب کنند. با این وجود، چالش هایی نیز بر سر راه آن ها وجود دارد.
تجزیه و تحلیل داده های کلان به چه معناست؟
تجزیه و تحلیل داده های کلان، داده های زیادی را برای کشف الگوهای پنهان، همبستگی ها و سایر بینش ها بررسی می کند. با استفاده از فناوری امروزی، می توانید داده های خود را تجزیه و تحلیل کنید و تقریباً بلافاصله از آنها پاسخ بگیرید. تجزیه و تحلیل داده های مشتریان به خصوص استارت آپ هایی در حوزه های :
- فین تک
- فروشگاهی
- حمل نقل
- غذایی
می تواند فروش را با یک تصمیم داده محور توسط مدیران این مجموعه ها به راحتی چند برابر کند برای مطالعه ی بیشتر در این مورد مقاله ی “چگونه مشتریان خود را با استفاده از داده هایشان خوشحال کنیم” را حتما قبل از ادامه این مقاله بخوانید.
چرا تجزیه و تحلیل داده های کلان مهم است؟
تجزیه و تحلیل داده های کلان به سازمان ها کمک می کند تا داده های خود را مهار کرده و از آنها برای شناسایی فرصت های جدید استفاده کنند. این، به نوبه خود، منجر به حرکتهای تجاری هوشمندتر، عملیات کارآمدتر، سود بیشتر و مشتریان بهتر می شود. تام داونپورت(Tom Davenport )، مدیر تحقیقات IIA، در گزارش خود از داده های کلان در شرکت های بزرگ، با بیش از 50 کسب و کار مصاحبه کرد تا درک کند که چگونه از داده های کلان استفاده می کنند.
دلایل اهمیت تجزیه و تحلیل داده های کلان :
-
کاهش هزینه: فناوری های داده کلان مانند “Hadoop” و تجزیه و تحلیل مبتنی بر “cloud” مزایای قابل توجهی را در هزینه های ذخیره سازی داده های کلان به همراه دارند. به علاوه آنها می توانند روش های کارآمدتر تجارت را شناسایی کنند.
مثالهایی از تجزیه و تحلیل بیگ دیتا
-
جذب و نگهداری مشتری: داده های مصرف کننده ها می توانند به تلاش های بازاریابی شرکت ها برای جذب مشتری کمک کنند، شرکت هایی هستند که می توانند براساس روندهای مفید رضایت مشتری را افزایش دهند.
به عنوان مثال، موتورهای شخصی سازی آمازون (Amazon)، نتفلیکس ( Netflix ) و اسپاتیفای ( Spotify ) می توانند تجربیات مشتری را بهبود بخشیده و وفاداری مشتری را افزایش دهند.
-
تبلیغات هدفمند: بررسی داده های شخصی سازی شده از منابعی مانند خریدهای گذشته، الگوهای تعامل و تاریخچه مشاهده صفحه محصول می تواند به تولید تبلیغات هدفمند و جذاب برای کاربران در سطح فردی و در مقیاس بزرگتر کمک کند.
-
توسعه محصول: تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می تواند بینشی را برای اطلاع از پویایی محصول، تصمیمات مربوط به توسعه، اندازه گیری پیشرفت و بهبود هدایت در جهت آنچه متناسب با مشتریان یک تجارت است، فراهم کند.
-
بهینه سازی قیمت: خرده فروشان ممکن است مدل های قیمت گذاری را انتخاب کنند که از داده های مختلف منابع برای به حداکثر رساندن درآمد استفاده شود.
-
تصمیم گیری بهبود یافته: بینش کاربران کسب و کار از داده های مربوطه می تواند به سازمان ها کمک کند تا تصمیمات سریعتر و بهتری بگیرند.
چالش های تجزیه و تحلیل داده های کلان (Big data analytics challenges)
استفاده از تجزیه و تحلیل داده های کلان مزایای گسترده ای را همراه خود دارد، البته ناگفته نماند که چالش هایی را نیز به دنبال خود می آورد.
-
مقدار داده های جمع آوری شده: با سازمانهای داده محور امروزی و معرفی داده های کلان، مدیران و سایر کارمندان غالباً در مقدار داده های جمع آوری شده غرق می شوند. یک سازمان ممکن است اطلاعات مربوط به هر حادثه و تعاملی را که به صورت روزانه انجام می شود، دریافت کند و هزاران مجموعه داده بهم پیوسته را برای تحلیلگران باقی بگذارد.
شما به یک سیستم استریم داده ها نیازدارید که به طور خودکار اطلاعات را جمع آوری و سازماندهی کند. انجام دستی این فرآیند در محیط امروز بسیار وقت گیر و غیرضروری است. یک سیستم خودکار به کارمندان این امکان را می دهد تا به جای صرف زمان برای پردازش داده ها، بر روی موارد اساسی دیگر کار کنند.
پلتفرم “اینگرو”، که یک پلتفرم استریم داده هاست، به صورت زنده و لحظه ای داده ها را جمع آوری و پردازش می کند. و شما می توانید به راحتی به داده های طبقه بندی شده ی خود که در داشبورد های اختصاصی ذخیره شده اند دسترسی داشته باشید.
-
جمع آوری داده های مهم در زمان واقعی: با داشتن اطلاعات بسیار زیاد، کاوش و دستیابی به بینشی که بیشترین نیاز به آن وجود دارد دشوار است. وقتی کارمندان بیش از حد شلوغ می شوند، ممکن است داده ها را کاملاً تجزیه و تحلیل نکنند یا فقط تمرکز خود را روی معیارهایی بگذارند که ساده ترین آن جمع آوری است، به جای سایر اقداماتی که واقعاً ارزشمند تر هستند. بعلاوه، اگر کارمندی مجبور باشد به صورت دستی داده ها را غربال کند، دستیابی به بینش واقعی در مورد آنچه در حال حاضر اتفاق می افتد غیرممکن است. داده های منسوخ شده می توانند تأثیرات منفی قابل توجهی در تصمیم گیری داشته باشند.
یک سیستم داده ای که روندها را جمع آوری، سازماندهی و هشدار می دهد، به حل این مسئله کمک می کند. کارمندان می توانند اهداف خود را وارد کرده و به راحتی گزارشی تهیه کنند که پاسخگوی مهمترین سوالات آنها باشد. با گزارش ها و هشدارهای بی درنگ، تصمیم گیرندگان می توانند اطمینان داشته باشند که اطلاعات کامل و دقیق را بر اساس هر گزینه انتخاب می کنند.
-
نمایش بصری داده ها: برای درک و تأثیرگذاری، داده ها اغلب باید بصورت بصری در قالب نمودارها و عکس ها ارائه شوند. در حالی که این ابزارها فوق العاده مفید هستند، ساخت آنها به صورت دستی دشوار است. اختصاص دادن زمان برای جلب اطلاعات از چندین زمینه و قرار دادن آنها در یک ابزار گزارش، ناامیدکننده و زمان بر است.
سیستم های داده قوی با کلیک یک دکمه گزارش سازی را امکان پذیر می کنند. کارمندان و تصمیم گیرندگان در قالبی جذاب و آموزشی به اطلاعات واقعی در زمان مورد نیاز خود دسترسی خواهند داشت.
-
داده ها از منابع مختلف: مسئله بعدی تلاش برای تجزیه و تحلیل داده ها از چندین منبع جداگانه است. قطعات مختلف داده اغلب در سیستم های مختلفی قرار دارند. کارمندان ممکن است همیشه این موضوع را درک نکنند و منجر به تجزیه و تحلیل ناقص یا نادرست شوند. ترکیب دستی داده ها زمان بر است و می تواند بینش را به آنچه که به راحتی مشاهده می شود محدود کند.
با داشتن یک سیستم جامع و متمرکز، کارمندان به انواع اطلاعات در یک مکان دسترسی خواهند داشت. این نه تنها زمان صرف شده برای دسترسی به چندین منبع را آزاد می کند، بلکه امکان مقایسه متقابل را فراهم می کند و اطمینان حاصل می کند که داده ها کامل هستند.
-
داده غیرقابل دسترس: انتقال داده ها به داخل یک سیستم متمرکز اگر به راحتی برای افراد نیازمند قابل دسترسی نباشد، تأثیر کمی دارد. تصمیم گیرندگان و مدیران برای اطلاع از آنچه در هر لحظه اتفاق می افتد، حتی اگر در محل کار خود باشند، به همه داده های یک سازمان نیاز دارند. دستیابی به اطلاعات باید ساده ترین قسمت تجزیه و تحلیل داده ها باشد.
یک پایگاه داده موثر، هرگونه مشکل برای دسترسی را از بین می برد. کارمندان قادر به مشاهده ایمن یا ویرایش داده ها از هرجایی هستند، که تغییرات سازمانی را به تصویر می کشد و تصمیم گیری با سرعت بالا را امکان پذیر می کند.
-
داده های بی کیفیت: برای تجزیه و تحلیل داده ها هیچ چیز مضرتر از داده های نادرست نیست. بدون ورودی مناسب، خروجی غیرقابل اطمینان خواهید داشت. یکی از دلایل اصلی داده های نادرست، خطاهای دستی است که در هنگام ورود داده ها ایجاد شده است. اگر از تجزیه و تحلیل برای تأثیر بر تصمیم گیری استفاده شود، این می تواند منجر به عواقب منفی قابل توجهی شود. مسئله دیگر داده های نامتقارن است که اطلاعات در یک سیستم تغییرات ایجاد شده در سیستم دیگر را منعکس نمی کند و آنها را منسوخ می کند.
یک سیستم متمرکز این مسائل را از بین می برد. داده ها می توانند به صورت خودکار با فیلدهای مشخص وارد شوند و فضای کمی برای خطاهای انسانی باقی می گذارند. یکپارچه سازی سیستم اطمینان حاصل می کند که تغییر در یک زمینه فوراً در سطح جهانی منعکس می شود.
پلتفرم “اینگرو“، داده ها را به صورت لحظه ای و خودکار در داشبورد های اختصاصی به صورت جداگانه ذخیره می کند. و شما می توانید به داده ها بر اساس دسته بندی های مختلف مدنظر خود به راحتی دسترسی داشته باشید. به این طریق خطای انسانی بسیار کاهش می یابد.
با مطالعه ی این مقاله به اهمیت تجزیه و تحلیل داده های کلان و همچنین چالش هایی که در پی دارد، آشنا شدید.شما برای کسب و کار خود نیازمند پلتفرم یا سیستمی هستید که این کلان داده ها را جمع آوری و طبقه بندی کند تا شما با چالش های سخت آن رو به رو نشوید. پلتفرم “اینگرو“، این کار را برای شما آسان کرده است.شما می توانید رویداد های خود را بدون محدودیت برای این پلتفرم تعریف کنید، سپس بی درنگ و لحظه ای داده های مورد نظر را جمع آوری شده تحویل بگیرید.این پلتفرم همه ی داده ها را جمع آوری، تجزیه و تحلیل و طبقه بندی می کند. شما می توانید همه ی داده های ضروری را در هرجا که می خواهید از طریق سامانه یکپارچه(داشبورد) مشاهده کنید. به این طریق شما دیگر نمی خواهد نگران جمع آوری و طبقه بندی داده ها و دیگر چالش های تجزیه و تحلیل داده های کلان باشید و می توانید تمرکز حواستان را بر روی موارد اساسی دیگر بگذارید.اینگرو یک کسب وکار B2B هست و همکاری نزدیکی با استارت آپ ها در حوزه های داده کاوی، بیگ دیتا دارد تا وظیفه ی خود را که داده محور کردن یک سازمان هست را انجام دهد و این مزیتی هست که بیشتر از هرکس،مدیران عامل، مدیران کمپین، مدیران ارشد دیجیتال مارکتینگ، مدیران محصول، از آن سود می برند با فروش بیشتر.
نسخه کامل این مقاله رو در این قسمت دریافت کنید (چالش تجزیه و تحلیل بیگ دیتا)