اینترنت اشیا نیازمند تجزیه و تحلیل پیشگویانه است

اینترنت اشیا نیازمند تجزیه و تحلیل پیشگویانه است. داده یکی از موارد ضروری برای اینترنت اشیا محسوب می شود. رشد نمایی این حوزه باعث شده است دستگاه ها، شبکه ها و سایر فناوری ها خودشان را با آن وفق دهند تا بتوانند به اینترنت وصل شوند. علاوه بر این، داده برای نسل جدید دستگاه های قدرتمندی که دنیای کسب وکارها را تغییر می دهند ضروری است. تخمین زده شده است که بیش از ۷۵٫۴ میلیارد دستگاه تا سال ۲۰۲۵ وجود خواهد داشت. این دستگاه ها به طور مستمر حجم زیادی از داده ها را تولید می کنند. تا سال ۲۰۲۵ دنیا بیش از ۱۶۳ زتابایت داده در سال تولید خواهد کرد و ۲۰ درصد این داده ها از طرف اینترنت اشیا خواهد بود. علی رغم  همه این موارد اگر روشی برای استفاده از داده ها وجود نداشته باشد هیچ ارزش عملی نخواهد داشت. چالشی که در حال حاضر پیش روی خود داریم جمع آوری، ارزیابی و تبدیل این داده ها به بینش های عملی برای کسب وکارهاست. اینجاست که تجزیه و تحلیل پیشگویانه وارد میدان می شود.

تجزیه و تحلیل پیشگویانه (Predictive Analytics) چیست؟

شاخه ای از تجزیه و تحلیل پیشرفته، تجزیه و تحلیل پیشگویانه است که از الگوریتم های آماری و یادگیری ماشینی استفاده می کند تا بتواند نتایج آتی را بر اساس داده های تاریخی پیش بینی و تعیین نماید.

الگویی که از طریق داده های تاریخی و آماری به دست می آید می تواند به کسب وکارها کمک کند خطرات و مزایای تلاش های آینده خود را تعیین کنند. تجزیه و تحلیل پیشگویانه سازمان های سرتاسر صنایع را با تفسیر داده های موثر تجهیز می کند و کسب وکارها را به سمت جلو هدایت می نماید.

این نوع تجزیه و تحلیل به چه مواردی نیاز دارد؟ سازمان ها چهار نوع نرم افزار در اختیار دارند که می توانند از بین آن ها انتخاب کنند. این نرم افزارها عبارتند از:

راه حل های خاص هر مورد:

این نوع خاص نرم افزار به کاربران خود دسترسی سریعی به روش های آماری و ریاضی فراهم می آورد. این ها رابط کاربرپسندی دارند و برای کارهای حرفه ای بدون نیاز به موارد فنی بسیار ایده آل هستند.

 راه حل های هوشمند تجاری:

ویرایشگر فرم معمولا در محصولات هوشمند تجاری ارائه می شوند. این ها به کاربران اجازه می دهد محاسبات ریاضی ساده را ذخیره کنند و ارزش گزارش ها را تعیین نمایند. این موضوع بدین معنی است که طراح می تواند محاسبات خود را ذخیره نماید و آن ها را برای مراحل بعدی مورد استفاده قرار دهد.

پلتفرم های آنالیتیکی پیشرفته:

هرچقدر شرکتی بزرگ تر باشد عملیاتی که اجرا می کند نیز پیچیده تر خواهد بود. در چنین شرایطی استفاده از راه حل های خاص هر مورد ممکن است محدودکننده باشد. محصولات هوشمند تجاری نیز زمانی که صحبت از تجزیه و تحلیل پیشگویانه همچون مدلسازی، شبکه های عصبی و داده کاوی به میان می آید محدودیت هایی خواهند داشت. به همین خاطر است که سازمان ها به پلتفرم های آنالیتیکی پیشرفته نیاز دارند تا از این وظایف پشتیبانی کند.

نرم افزار ختصاصی:

نرم افزارهای اختصاصی معمولا توسط افرادی که آن را تولید می کنند مورد استفاده قرار می گیرند. سورس کد چنین محصولاتی از سایر کاربران دور نگه داشته می شود. این موضوع بدین معنی است که سازمان ها آزادی کامل برای اصلاح نرم افزار بر اساس نیازهایشان را ندارند.

 چرا تجزیه و تحلیل پیشگویانه اهمیت دارد؟

در دنیای دیجیتال سازمان ها با حجم عظیمی از داده های پیش بینی نشده سر و کار دارند. آن ها باید بتوانند مجموعه بزرگی از داده ها را جمع آوری نمایند و آن ها را تجزیه و تحلیل کنند تا در مواقع ضروری از این موارد به بهترین شکل ممکن بهره ببرند. تجزیه و تحلیل پیشگویانه یکی از قوانین جدیدی است که در این مورد به کار می رود. این نوع تجزیه و تحلیل برای موارد مختلفی به کار می رود.

اجازه دهید دلیل مهم بودن تجزیه و تحلیل پیشگویانه را با هم بررسی کنیم:

 به کشف تقلب و جعل کمک می کند:

اصلا مهم نیست در چه صنعتی فعالیت می کنید همه سازمان ها در معرض تهدیدهای مختلفی هستند. شاید هیچ چیزی به اندازه شناسایی و غلبه بر این تهدیدات سخت و دشوار نباشد. اگر نتوانید چنین فعالیت هایی را شناسایی کنید قطعا هزینه های زیادی بر سازمانتان تحمیل خواهد شد. همین امر یکپارچگی سازمان و نتایجی که به دست می آورد را نابود می کند. از طریق روش های علمی تجزیه و تحلیل پیشگویانه می توانید چنین فعالیت هایی را قبل از اینکه بهتان آسیب بزند شناسایی کنید.

 همکاری تیمی را پرورش می دهد:

تیم های شرکت های بزرگ اغلب به طور جداگانه فعالیت می کنند این موضوع برای تیم های فروش و بازاریابی یک استثنا محسوب می شود. معمول در چنین سازمان هایی از روحیه تیمی و مشارکتی بهره زیادی برده نمی شود. با تجزیه و تحلیل پیشگویانه و اینترنت اشیا تیم ها می توانند اعلان ها را دریافت کنند. این موضوع باعث افزایش شفافیت میان تیم ها به خصوص در حوزه تصمیم گیری می شود.

 مانع از خطاهای انسانی می شود:

زمانی که تجزیه و تحلیل پیشگویانه وارد میدان می شود سازمان ها می توانند خطاهای انسانی را از بین ببرند یا جلوی آن را بگیرند. این موضوع بدین معنی است که افراد حرفه ای  می توانند بر انجام بهتر کارها تمرکز نمایند. در چنین شرایطی است که کارمندان زمان بیشتری برای مشتریان خواهند داشت.

چه کسانی از تجزیه و تحلیل پیشگویانه استفاده می کنند؟

هر صنعتی می تواند از مزایای تجزیه و تحلیل پیشگویانه بهره ببرد. برخی از صنایع مختلفی که می توانند از این نوع تجزیه و تحلیل استفاده کنند را در ادامه با هم مرور می کنیم:

 صنعت خودروسازی:

الگوریتم های کمک به رانندگان می توانند جاده ها را برای همه امن کنند. تجزیه و تحلیل پیشگویانه به شرکت های خودروسازی کمک می کند از داده هایی که از سنسورهای خودروها به دست می آورند استفاده کنند و عادت های بد رانندگان را در جاده شناسایی نمایند. Telematics نیز یکی دیگر از ابداعات هیجان انگیز حوزه خودروسازی است. با قرار دادن سنسورها در خودرو هر فردی می تواند رفتار راننده، سرعت خودرو و سایر موارد را بررسی کند. با اتصال راننده و دسترسی به داده های رانندگی شما می توانید اطلاعات دقیقی به دست آورید.

 حوزه سلامت:

یکی از مهم ترین کاربردهای تجزیه و تحلیل پیشگویانه در حوزه سلامت شناسایی جعل و تقلب است. اما قابلیت های زیادی هم دارد که این صنعت  می تواند از آن بهره ببرد.  به عنوان مثال بخش بیمه سلامت از تجزیه و تحلیل پیشگویانه استفاده می کند تا بیمارانی که در معرض بیماری های مزمن قرار دارند را شناسایی کند و جان آن ها را نجات دهد. الگوریتم های شناسایی الگو نیز برای شناسایی بیماری های ریوی همچون اسم و بیماری انسداد مزمن ریوی استفاده می شود. دستگاه ها می توانند صداهای نفس کشیدن بیمار و بازخورهایش را در طول زمان تجزیه و تحلیل کنند.

تولید:

همه تولیدکنندگان می توانند از داده های ارزشمند بهره ببرند. هر گونه مشکلی که در این مسیر بروز می کند را می توان به کمک داده ها کاهش داد. در حال حاضر خیلی از تولیدکنندگان می توانند از مشکلاتی همچون از دست رفتن داده ها به کمک تجزیه و تحلیل پیشگویانه پیشگیری کنند. برخی از تجهیزات استفاده شده خودکارسازی شده و بسیار پیچیده تر از قبل هستند. با اینحال به کمک تجزیه و تحلیل پیشگویانه می توان دارایی ها را به راحتی مدیریت کرد و حفظ نمود. تولیدکنندگان قبلا مجبور بودند برای پیشگیری از مشکلات احتمالی و افزایش تیم های خدمات رسانی بازه های زمانی را برای حفظ و نگهداری تنظیم کنند. به کمک تجزیه و تحلیل پیشگویانه آن ها دیگر نیازی به خدمات نگهداری ندارند. این راه حل اگر مشکلی در دستگاه ها باشد را به خوبی شناسایی می کند و نسبت به آن ها هشدار می دهد. سپس تیم های خدمات رسانی می توانند قبل از  اینکه دستگاه از کار بیفتد مشکلاتش را برطرف کنند.

 خرده فروشی:

تجزیه و تحلیل پیشگویانه می تواند به شما در شناسایی الگوها نیز کمک کند. خرده فروشان از این فناوری برای بررسی موثر بودن رویدادهای تبلیغاتی یا شناسایی بهترین تلاش ها برای مشتریان خاص خود استفاده می کنند. جمع آوری داده های مربوط به آب و هوا همچون دما، نور خورشید و غیره به آنالیست ها اجازه می دهد الگوها و متغیرها را شناسایی کنند. به عنوان مثال تجزیه و تحلیل پیشگویانه را می توان برای بررسی تاثیر آب و هوا بر روی فروش لباس مورد استفاده قرار داد.

 سخن نهایی:

تجزیه و تحلیل پیشگویانه به یکی از موارد مهم در صنایع مختلف تبدیل شده است چون کلان داده ها در حال افزایش هستند و حوزه ها به سمت رقابتی شدن پیش می روند.  برای اینکه بتوانید از تجزیه و تحلیل پیشگویانه استفاده کنید قبل از هر کاری مشکلی که می خواهید حلش کنید را شناسایی نمایید. سپس باید داده ها را از سنسورها و دستگاه ها جمع آوری کنید. بهتر است از افراد حرفه ای مدیریت داده در تیمتان استفاده کنید تا این داده ها را تفسیر کنند. از نرم افزار ایده آل خود استفاده کنید تا بتوانید از این داده ها استفاده کنید. در دنیای اینترنت اشیا و با افزایش داده های حاصل از دستگاه های به هم متصل تجزیه و تحلیل پیشگویانه می تواند یک ترند رو به رشد باشد. اینجاست که شرکت های پیشرو از سایر شرکت ها متمایز می شوند.