فروشگاه فایلهای دیجیتال | ارائه کننده محصولات و محتوای مجازی
سال 2023 شاهد رشد انفجاری فناوری‌ای بود که به عنوان بزرگ‌ترین دستاورد این دهه معرفی شده است – هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI).
هوش مصنوعی اکنون در همه‌جا وجود دارد.
این موضوع دیگر فقط یک موضوع تحقیقاتی یا موضوعی برای کارکنان فناوری نیست. هوش مصنوعی تولیدی به یک استراتژی کلیدی برای کسب‌وکارها و رهبران فناوری تبدیل شده است.
با ورود به سال 2024، هوش مصنوعی تولیدی به یک عامل قطعی در تغییر چهره تجزیه و تحلیل داده‌ها تبدیل شده است.
اما موضوع به همین جا ختم نمی‌شود.
ترندهای تحولی دیگری نیز در حال ایجاد تغییرات دینامیکی هستند که آینده تجزیه و تحلیل و بینش‌ها را شکل خواهند داد. با درک این ترندها، کسب‌وکارها می‌توانند از رقبای خود جلوتر بمانند و نوآوری را برای رشد پایدار پیش ببرند.
در این وبلاگ جامع، ما به بررسی ترندهای برتر تجزیه و تحلیل داده برای سال 2024 می‌پردازیم و به حرفه‌ای‌ها و مدیران کمک می‌کنیم تا از پیشرفت‌ها در دنیای مبتنی بر داده مطلع باشند. همچنین به تأثیر هوش مصنوعی تولیدی به‌طور دقیق، فرصت‌های شغلی در تجزیه و تحلیل و نوآوری‌ها برای آینده و فراتر از آن خواهیم پرداخت.
ترندهای برتر تجزیه و تحلیل داده برای سال 2024
1. شبکه داده (Data Fabric)
شبکه داده یک رویکرد استراتژیک است که داده‌ها را در سیستم‌های مختلف ادغام و مدیریت می‌کند تا دسترسی را ساده‌تر، کیفیت را بهبود بخشد و حاکمیت را اعمال کند و به این ترتیب نمایی یکپارچه ارائه دهد که بینش‌ها و تصمیم‌گیری‌های بهتری را تسهیل می‌کند.
این رویکرد به عنوان یک ترند محوری برای کاهش این پیچیدگی و ادغام داده‌ها در سیستم‌های مختلف، از جمله محیط‌های محلی، ابری و ترکیبی و دستگاه‌های لبه، ظهور کرده است.
برای مثال، داده‌ها در دپارتمان‌هایی مانند منابع انسانی یا زنجیره تأمین ممکن است در محیط‌های داده‌ای جداگانه قرار داشته باشند. شبکه داده به حرفه‌ای‌ها این امکان را می‌دهد که این داده‌ها را در یک مکان مشاهده کنند و همبستگی‌ها را درک کنند.
این معماری یکپارچه شِمایی جامع از تمام دارایی‌های داده‌ای فراهم می‌کند که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا سیلوها را بشکنند، کیفیت داده را بهبود بخشند، حاکمیت را پیاده‌سازی کنند و دسترسی را افزایش دهند. همچنین، شبکه داده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را به اشتراک بگذارند و به‌طور مؤثری همکاری کنند تا بینش‌های مبتنی بر داده استخراج کنند و تصمیم‌گیری را بهبود بخشند.
2. تجزیه و تحلیل افزوده (Augmented Analytics)
تجزیه و تحلیل افزوده استفاده از یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای بهبود تجزیه و تحلیل داده‌ها است. این فناوری به سازمان‌ها کمک می‌کند تا فرآیندهای مختلفی مانند آماده‌سازی داده، اشتراک‌گذاری داده، کشف داده و تحلیل را خودکار کنند. به زبان ساده، تجزیه و تحلیل افزوده می‌تواند کار یک دانشمند داده را انجام دهد.
با تجزیه و تحلیل افزوده، پلتفرم‌های AI/ML می‌توانند داده‌های غیرساختاریافته را تفسیر کنند. به عنوان مثال، سازمان‌ها می‌توانند به‌طور خودکار تماس‌های تلفنی را نظارت کرده و تعاملات را مستند کنند. این امر به معنای صرفه‌جویی در زمان چندین کارمند است که باید تماس‌ها را گوش دهند و یادداشت کنند.
یکی از مزایای عمده تجزیه و تحلیل افزوده این است که کسب‌وکارها در هر اندازه‌ای می‌توانند از آن استفاده کنند بدون اینکه نیاز به دانش گسترده‌ای در زمینه مدیریت داده‌ها داشته باشند. این ویژگی آن را برای کسب‌وکارهایی که می‌خواهند تجزیه و تحلیل خودخدماتی را به سازمان خود بیاورند، بسیار مناسب می‌سازد.
3. مش داده (Data Mesh)
مش داده یک رویکرد معماری غیرمتمرکز است که به حوزه‌های خاص کسب‌وکار مانند بازاریابی، فروش و خدمات مشتری اجازه می‌دهد تا داده‌های خود را مالکیت و مدیریت کنند. این رویکرد مالکیت و حاکمیت داده‌های مبتنی بر حوزه را تسهیل می‌کند و به تیم‌ها این امکان را می‌دهد که کنترل بیشتری بر دارایی‌های داده‌ای خود داشته باشند و دسترسی، امنیت و مقیاس‌پذیری را در سراسر سازمان افزایش دهند.
با وجود مش داده، تیم‌ها می‌توانند مالکیت داده‌های خود را به عهده بگیرند و تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند.
بر اساس نیازهای حوزه، فناوری‌ها و مراحل حاکمیتی خاص می‌توانند مورد استفاده قرار گیرند. هدف نهایی این است که تیم‌های مختلف درون یک سازمان بتوانند در یک محیط قابل همکاری نوآوری و آزمایش کنند.
به عنوان مثال، در صنعت مالی، جایی که اشتراک‌گذاری داده‌ها پیچیده است و خطرات امنیتی و حریم خصوصی ذاتی وجود دارد، تیم‌ها باید داده‌ها را از چندین منبع استخراج کنند تا گزارش‌ها را ایجاد کنند. با مش داده، آن‌ها می‌توانند داده‌ها را مالکیت کرده و در دریاچه‌های داده داشته باشند. سایر تیم‌هایی که به آن نیاز دارند می‌توانند از طریق کاتالوگ داده پیدا کنند و درخواست دسترسی کنند. این رویکرد همچنین به آن‌ها کمک می‌کند تا منبع داده را پیگیری کنند.
4. داده به عنوان خدمت (Data-as-a-Service)
هر کسب‌وکاری نمی‌تواند مانند شرکت‌های چندملیتی (MNCs) داده‌ها را ذخیره و تحلیل کند. اینجاست که داده به عنوان خدمت (DaaS) وارد می‌شود.
DaaS یک مدل مدیریت داده مبتنی بر ابر است که خدمات جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌ها را بر اساس اشتراک یا پرداخت به ازای استفاده ارائه می‌دهد. کاربران می‌توانند به طیف وسیعی از داده‌ها از ساختار یافته تا غیرساختاریافته دسترسی داشته باشند، بدون اینکه به‌طور فیزیکی داده‌ها را ذخیره کنند.
شرکت Snowflake محبوب‌ترین شرکت در این بازار است. این شرکت علاوه بر خدمات انبار داده، یک ارائه‌دهنده DaaS نیز می‌باشد.
DaaS اطمینان از کیفیت بالای داده‌ها را با رعایت استانداردهای امنیتی و مقررات حریم خصوصی فراهم می‌کند. مشتریان، به ویژه کسب‌وکارهای کوچک، همچنین از هزینه‌مؤثری این رویکرد بهره‌مند می‌شوند زیرا نیازی به سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری گران ندارند.
5. داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
داده‌های مصنوعی به طور فزاینده‌ای در حوزه تجزیه و تحلیل داده‌ها ارزشمند می‌شوند. این نوع داده به‌طور مصنوعی تولید می‌شود و دارای ویژگی‌های آماری داده‌های واقعی است، اما به شناسایی‌های واقعی داده‌ها مرتبط نیست.
برای پیاده‌سازی سیستم‌های AI/ML، کسب‌وکارها به مجموعه‌های داده بزرگ برای آموزش مدل‌ها نیاز دارند و گاهی اوقات در به‌دست آوردن مجموعه‌های داده با کیفیت بالا با مشکل مواجه می‌شوند. داده‌های مصنوعی به راحتی قابل تولید و استفاده برای تحلیل هستند.
داده‌های مصنوعی با تعدادی از مزایا همراه هستند:
- اطمینان از حفظ حریم خصوصی داده‌ها
- غلبه بر محدودیت‌های داده
- شبیه‌سازی سناریوها
- کیفیت بهتر داده
اگر نیاز به نرم افزاری جهت تولید داده های مصنوعی دارید می توانید از Random Data Generator استفاده کنید.
6. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI and ML)
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تحولات سریعی را در منظر تجزیه و تحلیل داده‌ها به ارمغان آورده‌اند و پیش‌بینی می‌شود که این روند در سال‌های آینده ادامه یابد.
الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به سازمان‌ها این امکان را می‌دهند تا فرآیندهای دستی را خودکار کنند، همبستگی‌ها را کشف کنند و از مجموعه‌های داده بزرگ بینش‌هایی ارائه دهند. این مدل‌ها همچنین می‌توانند میلیون‌ها داده را تحلیل کنند تا همبستگی‌ها را با دقت بالا شناسایی کنند.
مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین می‌توانند داده‌ها را نظارت کرده، روندها و ناهنجاری‌ها را شناسایی کنند و به‌صورت آنی به تیم‌ها اطلاع دهند بدون اینکه نیازی به ورودی انسانی باشد. به عنوان مثال، در صورت وقوع یک حمله سایبری، سیستم‌ها می‌توانند به‌طور فوری تهدید را شناسایی کرده و گزارشی به تیم امنیتی ارسال کنند.
شخصی‌سازی نیز یکی دیگر از مزایای استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. کسب‌وکارها می‌توانند با تحلیل رفتار و ترجیحات کاربران، تجربیات سفارشی برای آن‌ها ایجاد کنند. این امر به افزایش رضایت و وفاداری مشتری کمک می‌کند.
7. تجزیه و تحلیل لبه (Edge Analytics)
تجزیه و تحلیل لبه شامل پردازش و تحلیل داده‌ها در جایی است که تولید می‌شود، معمولاً در لبه شبکه، نزدیک به دستگاه‌ها و حسگرهای IoT. این رویکرد امکان تحلیل فوری داده‌ها را فراهم می‌کند و وابستگی به مراکز داده مرکزی را کاهش می‌دهد و تصمیم‌گیری سریع‌تر و مؤثرتری را ممکن می‌سازد.
طبق گزارش گارتنر، “حدود 10٪ از داده‌های تولید شده توسط سازمان‌ها خارج از یک مرکز داده سنتی یا ابر ایجاد و پردازش می‌شود. گارتنر پیش‌بینی می‌کند که این رقم تا سال 2025 به 75٪ برسد.” با افزایش روزافزون حجم داده‌ها، محاسبات ابری سنتی می‌تواند تحت فشار قرار گیرد و محدودیت‌هایی از نظر پهنای باند و اختلالات شبکه داشته باشد. محاسبات لبه یک گزینه بهتر است.
این رویکرد شامل تجزیه و تحلیل داده‌ها درون دستگاه‌ها در حاشیه شبکه است. محاسبات لبه پردازش داده را غیرمتمرکز کرده و امکان تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی را فراهم می‌کند. تنها داده‌های ارزشمند به صورت فشرده به سرور اصلی منتقل می‌شوند.
تجزیه و تحلیل لبه به‌طور گسترده‌ای در سیستم‌های اینترنت اشیاء (IoT) و دستگاه‌های متصل استفاده می‌شود. این رویکرد مزایای متعددی از جمله استفاده مؤثر از منابع، امنیت بهتر داده، مقیاس‌پذیری آسان، پردازش سریع‌تر داده و کاهش هزینه‌ها را فراهم می‌کند.
8. حاکمیت داده (Data Governance)
یکی از موضوعات بحث‌برانگیز در مورد استفاده از هوش مصنوعی تولیدی، استفاده اخلاقی از داده‌ها است. سازمان‌ها باید در قبال شفافیت و مسئولیت‌پذیری در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها پاسخگو باشند. با تبدیل شدن هوش مصنوعی مسئولانه به یک اولویت، چارچوب‌های نظارتی قوی و استانداردهای صنعتی در حال توسعه خواهند بود تا به این چالش‌های اخلاقی رسیدگی کنند.
کسب‌وکارها همچنین بر روی اخلاق داده و حریم خصوصی تأکید بیشتری خواهند داشت. به عنوان مثال، برخی از شیوه‌های رایج شامل موارد زیر است:
- کنترل دسترسی: استفاده از مجموعه‌های داده محدود برای کاربران غیرمجاز با کنترل‌های دسترسی مبتنی بر نقش.
- حذف شناسایی داده: بررسی مجموعه‌های داده برای حذف هرگونه اطلاعات شخصی از آن‌ها.
- امنیت داده: اقدامات امنیتی برای محافظت از داده‌ها در برابر تهدیدات و حملات سایبری.
9. پردازش زبان طبیعی (NLP)
یکی از قوی‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی (NLP) به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که زبان انسانی را در هر شکل متنی یا صوتی درک، تفسیر و یاد بگیرند.
این فناوری به کسب‌وکارها کمک کرده است تا داده‌های غیرساختاریافته را از منابع مختلفی مانند رسانه‌های اجتماعی، ایمیل، چت وب، تماس‌های تلفنی و فرم‌ها جمع‌آوری کنند. این تکنولوژی هر روز به‌طور فزاینده‌ای پیشرفته و دقیق‌تر می‌شود.
برخی از موارد استفاده شامل:
- تحلیل احساسات
- خدمات شخصی‌سازی شده
- دستیار داده
طبقه‌بندی متن توسط Grammarly، دستیارهای صوتی مانند Alexa و Siri، و ترجمه زبان انجام شده توسط Google Translate همه نمونه‌هایی از کاربردهای پردازش زبان طبیعی هستند.
اگر نیاز به پیکره های متنی برای انجام پروژه های زبان طبیعی دارید کلیک کنید.
10. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی و تجویزی (Predictive and Prescriptive Analytics)
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی شاهد تحول عظیمی بوده و به‌طور فزاینده‌ای پیشرفته شده است.
با بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته مانند یادگیری عمیق و مدل‌های یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی به استخراج اطلاعات از مجموعه‌های داده جاری و تاریخی برای پیش‌بینی روندها، رفتارها و نتایج آینده کمک می‌کند.
این امر به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که تصمیمات آگاهانه اتخاذ کرده و استراتژی‌های قوی برای آینده توسعه دهند. خدمات هواپیمایی می‌توانند از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی برای تعیین تعداد بلیط‌هایی که باید در یک قیمت خاص بفروشند، استفاده کنند. به‌طور مشابه، اقامتگاه‌ها و استراحتگاه‌ها می‌توانند با پیش‌بینی تعداد مهمانان در هر شب، اشغال و سود خود را حداکثر کنند.
تجزیه و تحلیل تجویزی یک قدم نزدیک‌تر به آینده است. این رویکرد از تحلیل گراف، شبیه‌سازی، روش‌های تجربی و یادگیری ماشین برای اتخاذ تصمیماتی که به دستیابی به یک هدف کمک می‌کنند، استفاده می‌کند. این امر به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا فرآیندها و خدمات خود را به‌طور چشمگیری بهینه کنند.
به عنوان مثال، سازمان‌ها می‌توانند بر اساس تجزیه و تحلیل تجویزی، موجودی، لجستیک و فرآیندهای زنجیره تأمین خود را بهینه کنند.
نتیجه‌گیری
با تحول سریع فناوری‌ها و جستجوی بی‌پایان برای نوآوری، تجزیه و تحلیل داده‌ها همچنان شاهد اختلالاتی خواهد بود که آینده را تغییر خواهد داد. سازمان‌هایی که مایل به پذیرش تحول هستند، بیشترین سود را از روندهای صنعت تجزیه و تحلیل داده خواهند برد.
ادغام هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل افزوده و محاسبات لبه فرصت‌هایی را برای بهبود نتایج برای کسب‌وکارها فراهم می‌کند. سازمان‌ها باید به امنیت داده و تدابیر حریم خصوصی توجه داشته باشند. آن‌ها باید چارچوب‌های نظارتی را اتخاذ کرده و با استانداردهای صنعتی مطابقت داشته باشند تا رشد سازمانی را به پیش ببرند.
با ورود به عصر هوش مصنوعی تولیدی، چالش‌هایی با مزایای برای تحلیلگران داده وجود خواهد داشت. استعدادها می‌توانند مهارت‌ها، ذهنیت و تطبیق‌پذیری لازم برای موفقیت در منظره دینامیک تجزیه و تحلیل داده‌ها را کسب کرده و شغل‌های داده‌ای خود را در آینده تضمین کنند.
علاوه بر این ترندهای برتر برای سال 2024 که مورد بحث قرار دادیم، فرصت‌های جدید نیز به وجود خواهد آمد. علاوه بر این، عوامل کلیدی مانند مقیاس‌پذیری، رویکرد انسانی و دموکراتیزه کردن داده‌ها نقش‌های حیاتی در تغییرات آینده ایفا خواهند کرد.
با پذیرش این ترندها، سازمان‌ها می‌توانند استراتژی‌های مقاوم و قوی برای بهبود تصمیم‌گیری ایجاد کرده و در این دنیای مبتنی بر داده از رقبای خود جلوتر بمانند.
منبع: biconnector
