داده بنیان ،تحلیل داده و راهکار های داده محور

تصمیم گیری مبتنی برداده

جایگاه داده


با گذشت هر ثانیه ، پیشرفت ها چشمگیر تر از قبل رخ می دهند ، بنیان پیشرفت ها همه بر اساس نیاز هایی صورت می گیرد که صاحبین کسب و کار و صنایع مختلف با تحلیل داده های خود به آن دست می یابند. در وان افزای انقلاب صنعتی چهارم و عصر چهارم کیفیت ، که دنیا در میانه این راه قرار دارد و ما هکم در ابتدای آن ، داده ها تبدیل به عناصری بنیادین برای سازمان تبدیل شده اند.

هر مدیر در سازمان از مدیران ارشد تا مدیران عملیاتی همه و همه ، هر روز با تصمیم هایی مواجه هستند که گاه روتین هستند و گاه استراتژیک. تصمیم ها در صورت روتین می تواند باعث از دست رفت زمان باشد یا مداما نیاز به تحلیل ها گسترده داشته باشند که ممکن است شخص تصمیم گیرنده دچار اشتباه در تحلیل ها شود یا بخشی از داده ها را در نظر نگیرد.

در صورتی هم که این تصمیم ها استراتژیک باشند با نادیده گرفتن بخشی از داده ها یا در نظر نگرفتن ارتباطات بین داده ها ، تحلیل ها ناکارآمد و غیر اثربخش باشند.

تصمیم گیری مبتنی بر داده

تصمیم گیری مبتنی بر داده

بنابر اصل پنجم مدیریت ، تصمیم گیری ها باید مبنی بر داده ها باشند ، تصمیم گیری مبتنی بر داده منجر به این می شود که گزینه های غیر محتمل حدف شوند و با قطعیتی بالا سناریو های پیش رو را در نظر گرفت. بر اساس داده ها ، مدیران می توانند رویداد های خود را توصیف کنند ، تجزیه و تحلیل کنند ، تصمیمات را اتخاذ کنند و در نهایت پیش بینی کنند که با پیاده سازی تصمیمات اتخاذ شده چه رویداد های دیگری در پی خواهد بود.

هوش مصنوعی

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

3 مرحله توصیف ، تجزیه و تحلیل و پیش بینی بر عهده منابع انسانی و بکار گیری نرم افزار ها و سیستم های جمع آوری داده می باشد اما اگر دوباره چنین رویداد هایی تکرار شد ، آیا صرف هزینه و زمان در تصمیم گیری توجیه پذیر است؟

جواب قطعا منفی خواهد بود ، اما چگونه از صرف این هزینه و زمان جلوگیری کنیم ؟ آیا بهتر نیست که این اقدامات را بر عهده کامپیوتر ها بگذاریم و به آن ها بیاموزیم که جطور در چنین شرایطی تصمیم گیری نمایند؟

ارمغان انقلاب صنعتی جهارم و نسل چهارم کیفیت برای عرصه صنعت و کسب و کار یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که بر اساس توصیف ، تجزیه و تحلیل و پیشبینی برای سازمان راهکار هایی تجویز می کنند و با دریافت بازخورد از نتایج بیشتر یاد می گیرند و نحوه پردازش خود را مدام با این بازخورد ها بهبود می دهند.

یکپارچگی داده ها ، تحلیل های اثربخش ، رایانه هایی با هوش

حال بیاییم سیستمی با عناصر فوق به شکلی یکپارچه و کارآمد را در نظر بگیریم :

  • برای هر یک از منابع جمع آوری داده ها روشی کارآمد را اتخاذ نماییم ، استفاده از بینایی ماشین در خط تولید ، استفاده از ربات های شبکه های اجتماعی جهت تحلیل رضایت و رفتار مشتری ، استفاده از دیتا لاگر ها جهت وضعیت عملکرد تجهیزات و …
  • استقرار سیستم هایی بر مبنای اینترنت اشیا ، داده های ثبت شده از تجهیزات با استفاده از این فناوری به سرور ها و رایانه ها متصل می گردند و داده ها به شکل بر خط جهت تحلیل و پردازش برای کاربران ارسال می گردد.
  • تعریف الگوریتم های یادگیری برای رایانه ها ، داده های دریافت شده ذخیره می گردند و کاربران بر اساس تجربیات خود عوامل موثر بر سیستم را شناسایی می نمایند و استفاده از رویکرد های یادگیری آماری و تصمیم گیری مبتنی بر داده الگوریتم های یادگیری ماشین و در نهایت هوش مصنوعی را توسعه می دهند.
  • تصمیم گیری ، پس از توسعه الگوریتم های یادگیری ، رایانه داده ها را دریافت و پردازش می نماید و تصمیم گیری ها یا سناریو های محتمل جهت رخ دادن رویداد های گوناگون را پیشبینی می نماید.
  • بهبود در یادگیری ، آدمی با گذشت زمان تجارب را با دریافت بازخورد از پیرامونش کسب می نماید. این تجارب از داده هایی بدست می آیند که طی پردازش ذهن انسان تبدیل اطلاعاتی برای تصمیم گیری می شود و اتخاذ تصمیمات و دریافت بازخورد از محیط پیرامون خود تجارب کسب می گردند و رویکرد انسان را نسبت به چالش پیش آمده نغییر می دهد.

دقیقا همین رخداد برای ماشین ها نیز صادق است ، با توسعه الگوریتم های یادگیری ، رایانه ها پس از تصمیم گیری بازخورد را دریافت می نمایند و سیستم یادگیری خود را تقویت می نمایند.

خدمات داده بنیان ایجاد پایگاه داده

خدمات داده بنیان ایجاد پایگاه های داده Theme!

عارضه یابی داده محور

عارضه یابی داده محور

داده های موجود در سازمان ها شناسایی و جمع آوری می گردند و بر اساس مسئله تعریف شده در سازمان تیم مشاور با همکار متخصصین حوزه مورد نظر در سازمان مسئله را توصیف ، تجزیه و تحلیل و پیشبینی (سناریو های محتمل در خصوص اقدامات مقتضی ) می نمایند.

جهت ایجاد تحلیلی کارآمد و اثربخش از رویداد های کسب و کار یمبایست بستر های مناسبی در هوش تجاری ایجاد نمود. هوش تجاری مجموعه از داشبورد ها از پارامتر های مهم هر کسب و کار و شاخص های کلیدی عملکرد است که با می توان با بصری سازی داده ها فرایند تجزیه و تحلیل رویداد های کسب و کار را تا حد بسیار زیادی تسهیل نمود.

فارغ از بکارگیری هر ابزاری جهت تهیه بکار گیری هوش تجاری میبایست مراحل ذیل جهت ایجاد آن طی شود:

  • فهم صحیح کسب و کار
  • تعریف معیار های اندازه گیری و فرموله کردن آن ها
  • تهیه طرح مناسب جمع آوری داده ها
  • جمع آوری داده ها
  • پاکسازی داده
  • انجام محاسبات لازم جهت تهیه فرمول های هر شاخص
  • ایجاد داشبورد ها و تعیین پارامتر های پذیرش
  • تجزیه ، تحلیل و تصمیم گیری
  • تصویب دوره های جمع آوری داده جهت ایجاد حفط فرایند تجزیه و تحلیل
مشاوره ایجاد پایگاه های داده و مدیریت کلان داده ها

بر اساس مسئله طرح شده توسط سازمان داده ها مدلسازی و دیتابیس های مناسب برای سازمان طراحی می شود و بر اساس رویکرد سازمان نسبت به اتخاذ تصمیم جهت ایجاد پایگاه های داده ، دیتا سرور ها در سازمان یا در بستر ابری (Cloud) ایجاد می شوند.

در سیستم های سنتی حمع آوری داده ، داده ها در فرم هایی (الکترونیکی یا فیزیکی) جمع آوری شده و هر فرایند متناسب با داده های کاربردی فرایند خود اقدام به تهیه فیلد های فرم می نماید و این موضوع باعث با می شود که هر فرایند برای فرایند خود دیتابیسی از داده ها تهیه نماید و جدا از این موضوع که چنین اقدامی بسیار هزینه زا می باشد ، از سویی منجر به عدم یکپارچگی داده های جمع آوری شده می گردد.

یکپارچگی داده ها از این رو حائز اهمیت است که موتور پیش برنده سازمان یک سیستم یکپارچه است و هر اتفاقی در آن منجر به تغییر در گوشه ای دیگر از سیستم خواهد شد و برای تحلیل این سیستم نیز میبایست داده هایی یکپارچه در بستری مناسب و مدلی کارآمد بکار گرفته شود.

مشاوره اجرای موتور های یادگیری ماشین

در این پروژه ها ، تیم مشاور با همکاری متخصصین مسائل مطرح شده در سازمان اقدام به توصیف ، تحلیل و پیش بینی مسائل نموده و پس از اتخاذ تصمیمات و دریافت بازخورد ها اقدام به توسعه الگوریتم های یادگیری ماشین در موتور های یادگیرنده سازمان می نماید.

مشاوره اجرای موتور های هوش مصنوعی

بر اساس رویکرد های نوینی چون بینایی کامپیوتر و بینایی ماشین ، موتور های یادگیرنده به سنسور های دریافت سیگنال از محیط متصل شده و داده ها را جمع آوری می نماید و تبدیل به خوراک هایی برای موتور های یادگیرنده سازمان می نماید و بر اساس الگوریتم های یادگیری ماشین تصمیمات ، اقدامات و راهکار ها با درجه بالایی از قطعیت اتخاذ می گردند.

مشاوره تحلیل داده و راهکار های داده محور

با توجه به بروز بودن این راهکار ها در کسب و کارها و صنایع ایران ، سازمان جهت پیاده سازی این رویکرد ها میبایست بر اساس علم روز دنیا و بومی شده متناسب با بستر های خود ، این راهکارها را بکار گیرد.

گروه مشاورین مدیریت نور (مدیرفا) با در اختیار داشتن مشاورین متخصص در حوزه علم داده و تجربه ای پر بار از سال 87 تا کنون با مشاوره در زمینه های استقرار سیستم های مدیریتی در سازمان در کنار شماست تا با پیاده سازی سیستم هایی نوین مطابق با انقلاب صنعتی چهارم پار در عرصه رقابت در میادین جهانی بگذارید.