hamnavardgroup

هر فعالیت اقتصادی و خدماتی که بتواند پاسخگویی دایمی بیست و چهار ساعته و بدون تعطیلی برای مشتریان و مراجعانش داشته باشد و اطلاعات مورد نیاز آنها را در اختیارشان قرار دهد دارای یک مزیت رقابتی است.

اگر از دسته آدم‌هایی هستید که علاقه دارید با پرونده و کاغذ و بایگانی به شکل فیزیکی سروکار داشته باشید، شخصا نمودار و گراف بکشید، گزارش کار کتبی بنویسید یا از کارمندان به این شکل گزارش بگیرید باید بدانید که به نسل فعلی دنیای کار تعلق ندارید و درحال اتلاف شدید تمام توان و انرژی خود و دیگرانی هستید که با شما کار می‌کنند.

در حال حاضر انجام بیشتر امور روزمره با ابزار هوشمند و سادگی زیادی همراه شده است. در امور شغلی و تخصصی که به مهارت بالا نیاز دارد این ابزار هوشمند کمکی، به قدری دقیق و کارا هستند که بازده کار را تا حد بسیار زیادی بالا برده است.

مثلا برای به خاطر داشتن تولد یک نفر کافی است که یک بار آن را در تقویم دیجیتال خود ثبت کنید و یادآوری آن را تنظیم کنید. به همین راحتی هر قدر هم که ذهنتان سرگرم باشد، تولدها به شما یادآوری می‌شود.

در کارهای پیچیده این توانمندی چندین برابر بیشتر خواهد شد. می‌توانید داده‌های بخش‌های مختلف یک سیستم اداری را دریافت و گزارش کامل تحلیل آنها را تنها با کلیک بر روی یک دکمه دریافت کنید. به این ترتیب زمان بسیار بیشتری خواهید داشت. علاوه بر آن دغدغه‌های ذهنی کمتر به سلامت و شادی بیشتر شما کمک خواهد کرد.

سیستم‌های مدیریت اطلاعات تاریخچه‌ای به اندازه دانش مدیریت دارند و هوشمندی آنها نیست با ظهور علم داده و پیشرفت آن همیشه پیشرفت بیشتری داشته است.

هوش مصنوعی به جای نیروی انسانی به انجام امور ذهنی و محاسباتی می‌پردازد. حتی می‌توان امور اجرایی و کارهای عملی را نیز به کمک هوش مصنوعی انجام داد.

یکی از قابلیت‌های هوش مصنوعی، هوش تجاری است. اصطلاح هوش تجاری علاوه بر معنای استعداد و توانمندی انسان در انجام امور تجاری، یک معنای مهم دیگر هم داد. هوش تجاری به مجموعه‌ای نرم افزاری و سخت ابزاری گفته می‌شود که داده‌های یک مجموعه را به شکل بصری، یا گزارش‌های تحلیل شده در می‌آورد. به عبارت ساده‌تر داشبورد‌های مدیریتی یا همان پنل‌های اطلاعاتی که بر روی نمایشگرها ظاهر می‌شوند.

این روزها هر کاری که می کنیم در دنیای دیجیتال یه رد پایی از خودش به جا می گذاره و جایی ثبت و نگهداری میشه. هر تعاملی که با اجتماع داریم هم شامل همین قضیه می شه. پس در زندگی در حال بمباران شدن و بمباران کردن دیگران با داده هامون هستیم. داده یا (Data) فرم خام اطلاعاته، یعنی وقتی داده ها پاکسازی، تحلیل و الگوبرداری بشن و به شکل قابل فهم (مثل نمودار، متن، جدول، گزارش یا ...) در بیان میشن اطلاعات.

اگر بتونیم مهارت تحلیل داده ها رو کسب کنیم به راحتی می تونیم در مسیر توسعه فردی و اجتماعی از اونا استفاده کنیم. حالا این قضیه به کنار، در دنیای شغلی و تبادلات مالی و منابع انسانی هم همین پدیده جاریه.

پس چه صاحب کسب و کار کوچکی باشیم و چه مدیریت سازمان بزرگی رو داشته باشیم باید برای پیشرفت کارها و حتی راحت تر انجام شدن آنها از داده های قبلی کمک بگیریم و با تحلیل آنها الگوهای مخفی را پیدا کنیم. همینطور می تونیم ببنیم که کدام پروژه و برنامه از چه راهی پیشرفت بیشتری داشته. اگر همچنان به تصمیم گیری ها احساسی و سنتی ادامه بدیم حتما از رقبامون عقب می مونیم. چون انقلاب چهارم، روش های سنتی رو کنار زده و هر جایی که خودش رو با تحولات دیجیتال انطباق نده خواه ناخواه از بازار رقابت عقب می مونه و زمانی که به خودش بیاد باید هزینه زیادی برای رسیدن به دیگران صرف کنه. چه بهتر که انعطاف پذیری و یادگیری تحلیل زبان داده ها هر چه زودتر شروع بشه و کسب و کار و سازمان بدون صرف هزینه زیاد با پیشرفت های تلکنولوژی همگام بشه. این همگام سازی یعنی هوشمند سازی، هوشمند شدن هم مزایای زیادی داره که از همه مهم تر میشه صرف انرژی و زمان کمتر برای رسیدن به نتیجه ای که البته میزان خطای کمتری داره. هوشمند سازی هم از اطلاعات و اطلاعات از داده ها نشات می گیره.

علم داده برای خودش پیچیدگی های زیادی داره، اما یادگیری و استفاده از اون با آموزش به راحتی انجام میشه و نتایج بسیار چشمگیری رو خواهد داشت.

از طرف دیگه یه قانون وجود داره که میگه انسان ها در حالت عادی فقط از 20 درصد امکاناتی که در اختیار دارند استفاده می کنند. یعنی ما داریم80 درصد سرمایه هامون رو هدر می دیم و فرصت استفاده از اونا رو از دست می دیم.
حتی اگر 10 درصد هم به این 20 درصد میزان بهره وری اضافه بشه یعنی 50 درصد افزایش کارایی!

افزایش فروش، بازگشت سرمایه، قیمت گذاری درست، بهبود فرایندها، ارزیابی های نیروی انسانی، امور مالی، انبار، ارتباط با مشتریان، افزایش رضایتمندی و وفاداری مشتریان و کارکنان و هر کنش و واکنشی که در محیط های کسب و کار و سازمانی و فروش وجود دارد با داده ها قابل تحلیل و بهبود است.

چون پردازش داده در گام اول نیاز به پردازش و ارزیابی کلی و نیاز سنجی تخصصی داره، شرکت های داده پرداز به کسب و کارها کمک و داده ها را شفاف می کنند تا بشه یه مسیر کاملا هوشمندانه را برای توسعه مشخص کرد و استراتژی های مربوط به اون را پیاده کرد.

پس برای اینکه هر شغل، سازمان، کسب و کار و فعالیتی که نیاز به مدیریت داره بتونه استفاده بهینه ای از داده داشته باشه و از تمام زیرساخت هایی که براش هزینه کرده استفاده بهتری بکنه یه پیشنهاد داریم که رایگان هم هست. ما در داده پردازان همنورد این ارزیابی رو رایگان انجام می دیم و گزارشی رو تقدیم به صاحبان مشاغل و مدیران سازمان می کنیم.

در این گزارش مشخص میشه که چه جاهایی دچار کمبود و مشکل شده و چه روندها و فرایندهایی موفقیت آمیز بودند و میشه از اونا استفاده کرد. چه امکاناتی ممکنه نیاز باشه تا جاهای خالی و نقاط ضعف برطرف بشن. اینجاست که دیگه مدیریت استراتژیک صاحب کسب و کار یا سازمان وارد میشه و با توجه به این شفاف سازی، تصمیم می گیره که آیا نیاز به آموزش و شناخت بیشتر داره یا می خواد از مشاور استفاده کنه یا می خواد که نیروهای متخصص مستقیما داده های موجود را برای بهبود بیشتر به کار بگیرند و یه نقشه کاملا مهندسی شده رو پیش روش بگذارند.

ما در داده پردازان همنورد یه کمپین راه اندازه کردیم، با کلیک روی ارزیابی رایگان می تونید موتور پیشرفتتون رو روشن کنید. اطلاعاتی که توی اون صفحه گذاشتیم رو ببینید و ثبت نام کنید.

یادگیری عمیق چطور کار می‌کند؟

الگوریتم‌های یادگیری عمیق در واقع شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی هستند که مشابه مغز انسان ساخته شده‌اند. مغز انسان از میلیون‌ها نرون به هم پیوسته تشکیل شده است که برای یادگیری و پردازش اطلاعات، با هم همکاری می‌کنند. شبکه عصبی یادگیری عمیق هوش مصنوعی یا شبکه عصبی مصنوعی از لایه‌های متعدد اعصاب مصنوعی ساخته شده‌اند که در یک کامپیوتر قرار گرفته‌اند و در ارتباط با هم کار می‌کنند.

نورون‌های مصنوعی ماژول‌های نرم افزاری هستند که بخش‌هایی به نام گره یا Node دارند و از محاسبات ریاضی برای پردازش داده استفاده می‌کنند. شبکه‌های عصبی مصنوعی هم الگوریتم‌های یادگیری عملی هستند که از نودها برای حل مسایل پیچیده کمک می‌گیرند.

شبکه یادگیری عمیق از چه لایه‌هایی تشکیل شده است؟

تلاش برای ساختن مدل‌های ریاضی که قابلیت فراگیری و آنالیز عمومی مسائل را داشته باشند از قرن نوزدهم و توسط ریاضی‌دانان آغاز شده است. به مرور زمان این تلاش‌ها به موفقیت‌های مختلف در ابعاد مختلف دست یافتند و در نهایت در سال 1958 شبکه پرسپترون (perceptron) تشکیل شد. این شبکه دارای سه لایه و با قابلیت یادگیری بود. این پیشرفت و تحول همچنان ادامه پیدا کرد و سیستم‌ها تکمیل شدند. اما در کل سه لایه اصلی در شبکه یادگیری عمیق طراحی می‌شود که ممکن است لایه‌های دیگری هم وجودداشته باشد که همگی در یکی از این سه لایه قرار می‌گیرند.

شبکه‌های عصبی عمیق از چندین لایه تشکیل شده‌اند. پیوستگی این لایه‌ها به شکلی است که هر لایه بر اساس لایه قبل ایجاد می‌شود. به ارتباط بین لایه‌ها و پیشرفت محاسبات در طول شبکه، انتشار رو به جلو (Forward Propagation) گفته می‌شود.

لایه ورودی (Input Layer)

شبکه عصبی هوش مصنوعی گره‌های زیادی دارد که داده‌ها برای پردازش از این طریق وارد آن می‌شوند.

لایه مخفی یا میانی (Hidden Layer)

لایه ورودی داده‌ها را پردازش می‌کند و به لایه بعدی شبکه عصبی منتقل می‌کند. لایه‌های مخفی یا میانی در سطوح مختلفی هستند و داده‌ها را پردازش می‌کنند و با دریافت اطلاعات جدید رفتار خود را طراحی و منطبق با داده می‌کنند. شبکه‌های دیپ لرنینگ دارای صدها لایه مخفی هستند که یک مشکل را از زوایای مختلف بررسی می‌کنند.

به عنوان نمونه اگر به شما تصویر حیوانی که تا کنون ندیده‌اید نشان داده شود و از شما بخواهند نوع حیوان یا راسته آن را شناسایی کنید ذهن شما شروع به مقایسه تصویر با داده‌های قبلی خواهد کرد. به شکل و اندازه چشم و گوش حیوان، بزرگی جثه، تعداد پاها و پوشش بدن حیوان توجه می‌کنید و شاید به صورتی که در ادامه آورده می‌شود گونه حیوان را شناسایی کنید:

• اگر حیوان سم داشته باشد می‌تواند گاو یا آهو باشد.
• اگر چشم حیوان شبیه گربه باشد شاید از گربه سانان وحشی باشد.

لایه‌های مخفی همینطور عمل می‌کنند. اگر الگوریتم یادگیری عمیق برای شناسایی حیوانات باشد، هر لایه مخفی برای بررسی ویژگی متفاوت و خاصی از حیوانات به کار می‌رود.

لایه خروجی (Output Layer)

لایه خروجی گره‌ها یا نودهایی برای بازده و استخراج داده دارد. مدل‌های یادگیری عمیق که پاسخ آنها بله یا خیر است تنها دو گره یا نود دارند. لایه‌هایی که ممکن است خروجی‌های بیشتری داشته باشند گره‌های بیشتری هم دارند.

یادگیری عمیق در بستر یادگیری ماشینی

یادگیری عمیق زیر مجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق در واقع تکنیک‌هایی برای ارتقای روش سنتی یادگیری ماشین هستند. یادگیری ماشینی در روش سنتی به مداخله انسان در آموزش نرم افزار نیاز دارد. به عنوان مثال در شناسایی حیوان جدید موارد زیر در نظر گرفته می‌شود:

• تصویر صدها هزار حیوان به صورت دستی نام‌گذاری می‌شود.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تصاویر را پردازش می‌کنند.
• الگوریتم‌های ایجاد شده را با تصاویر ناشناس تست می‌کنند.
• دلایل نتایج نادرست را شناسایی می‌کنند.
• داده‌ها را بهبود می‌بخشند تا نتایج دقیق‌تری به دست آید.

به این فرایند یادگیری نظارتی (Supervised Learning) گفته می‌شود. نتایج با کمک داده‌های بسیار زیاد و متنوع به مرور زمان بهبود داده می شوند. ممکن است در این روش خطاهایی وجود داشته باشد. مثلا الگوریتم طراحی شده برای تشخیص و تفکیک حیوانات، گربه‌های سیاه را شناسایی کند اما گربه‌های سفید را نشناسد چون مجموعه داده ورودی از تصاویر گربه‌های سیاه بیشتر استفاده کرده است. در این صورت باید گربه‌های سفید بیشتری به سیستم معرفی کرد و دوباره مدل یادگیری ماشین را بهبود داد تا توانایی تشخیص رنگ گربه در ماشین به وجود آید و نتیجه درستی را اعلام کند.

۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری

مختص کاربر ویژه
داشبورد هوش تجاری (Business Intelligence Dashboard)، KPIها و سایر داده‌ها را برای مدیران کسب و کارها، مدیران اجرایی و کارمندان در یک رابط بصری نمایش می‌دهد. طراحی داشبورد هوش تجاری خوب با فکر کردن در مورد UX و همچنین نیازهای داده‌های کاربران و اهداف کلی کسب و کار شروع می‌شود. این روند فقط شامل ارائه اعداد نیست، بلکه باید بدانید توجه را به چه چیزهایی باید جلب کرد و چگونه می‌توان این کار را به طور موثر انجام داد.

پنی وند، مدیر در زمینه فناوری در IT و مشاوره کسب و کار West Monroe Partners، گفت: “تجزیه و تحلیل فقط در صورتی موثر است که در پی آن اقداماتی صورت گیرد. داشبوردهای هوش تجاری که اطلاعات مفی دطراحی داشبورد مدیریتیی را برای کمک به تصمیم‌گیری در اختیار شما قرار می‌دهند، به دلیل نیاز کسب و کارها به افزایش ارزش دارایی داده‌ها و این واقعیت که اکثر افراد یادگیرنده بصری هستند، محبوبیت بیشتری پیدا کرده‌اند.”

وی افزود: “داشبوردهای خوب طراحی‌شده با تجسم داده آموزنده، همچنین می‌توانند حس کنجکاوی در مورد داده‌ها را در بین کاربران کسب و کار افزایش و سواد داده‌ها را به طور گسترده‌تری در سازمان‌ها گسترش دهند؛ به عنوان مثال با ارائه بازخورد عملیاتی و راهنمایی برای کارگران خط مقدم.”

در اینجا ۱۰ اصل، بهترین روش‌ها و نکات طراحی جهت ایجاد داشبوردهای موثر آورده شده است که دیدگاه‌های مربوط به درآمد، فروش محصول، سفارشات، سود و سایر معیارهای کسب و کار را با استفاده از داده‌های تاریخی و زمان واقعی برای پشتیبانی از برنامه‌های مختلف هوش تجاری ارائه می‌دهد.

۱- طراحی داشبورد را زود به زود آزمایش کنید.
طراحی داشبورد هوش تجاری خوب نیاز به بررسی این دارد که کدام روش جهت نمایش داده‌ها برای کاربران منطقی‌تر است. صرف اینکه یک چیز خوب به نظر می‌رسد یا از نظر یک تحلیل‌گر هوش تجاری ماهر منطقی است، بدین معنی نیست که برای افراد در دیگر مفید خواهد بود. واند گفت که او می‌بیند که متخصصان هوش تجاری در بسیاری از شرکت‌ها قبل از شروع آزمایش داشبورد با کاربران مورد نظر، زمان زیادی را صرف تمرکز بر طراحی عالی آن می‌کنند.

وی توصیه کرد که یک روش خوب استفاده از فرآیند ایجاد داشبورد برای اطلاع از طراحی نهایی است. این شامل کار با کاربران نهایی در چرخه کاوش داده‌های بصری و تکرار طراحی برای دیدن انگیزه آن‌ها جهت استفاده از داشبورد است.

آموزش علم داده

حتما بخوانید: نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
۲- زمینه و جهت را برای کاربران داشبورد فراهم کنید.
بسیاری از داشبوردها زمینه یا جهت کافی را در اختیار کاربران قرار نمی‌دهند. در نتیجه، برای افراد روشن نیست که اطلاعات ارائه‌شده مربوط به شغل آن‌هاست و ممکن است داشبورد را به جای یک ابزار مفید، به عنوان نوعی مزاحمت ببینند.

تراویس رهل، نایب رئیس محصول در شرکت CloudCheckr، فروشنده سیستم‌عامل مدیریت ابر، گفت: “داشبوردها هم یک نقطه دردناک برای کاربران و هم مهم‌ترین ویژگی شما هستند. تیم‌های هوش تجاری باید داشبوردهایی را برای انواع خاص کاربر ایجاد کنند.” وی خاطرنشان کرد: “انجام این کار سودمندی داشبورد را تا حد زیادی افزایش می‌دهد و آن را به صفحه اصلی مورد علاقه افراد تبدیل می‌کند.”

همچنین فکر کردن در مورد چگونگی کمک به کاربران برای شروع جستجوی داده‌ها یا کسب اطلاعات در مورد مسائل خاص کسب و کار، به جای تلاش برای ایجاد داشبوردی برای تمام نیازهای هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، مفید است.

مشاوره و اجرای علم داده

به عنوان مثال، داشبورد خوب باید در نظر داشته باشد که کاربران می‌خواهند در ابتدای روز کاری چه چیزی را بررسی کنند. اولین سوالاتی که افراد ممکن است داشته باشند این است که “امروز کار چطور پیش می‌رود؟” یا “آیا دیروز اتفاق مهمی افتاده است؟” داشبورد باید دستیابی به این اطلاعات را برای آن‌ها آسان کند. رهل گفت: “صرف نظر از داده‌هایی که می‌خواهید انتقال دهید، باید [نقاط ورودی] داشته باشید که کاربر را به جستجوی داده‌های شما و یافتن پاسخ‌ها دعوت کند.”

۳- حذف داده‌های اضافی از داشبورد
در مقدار داده‌هایی که می‌خواهید در داشبورد قرار بدهید زیاده‌روی نکنید. رهل هشدار داد: “ارائه بیش از حد KPI و سایر معیارها، روند تحلیل را پیچیده می‌کند و اغلب منجر به خسته‌کننده بودن داشبورد برای کاربران می‌شود. اگر مخاطب هدف شما مدیر اجرایی است که به یک KPI خاص اهمیت می‌دهد، فقط داده‌های مربوط به آن KPI را نشان دهید.”

رهل با تیم خود در CloudCheckr همکاری می‌کند تا در افزودن محتوا به داشبوردی که در سیستم‌عامل آن تعبیه شده است، وسواس به خرج دهند. وی گفت: “صدها راه وجود دارد که آن‌ها می‌توانند داده‌های مرتبط، اما نه لزوماً مهم را به کاربران نشان دهند. نکته اصلی این است که بفهمیم مشتریان ما چگونه باید از این داده‌ها و طراحی برای پیش‌بینی نیازهای خود استفاده کنند.”

حتما بخوانید: مدل‌سازی داده چیست؟
سومیا بیجال، مدیر مدیریت محصول در Aiven، ارائه‌دهنده سیستم‌عامل زیرساخت داده منبع باز، به همان نکته اشاره کرد. وی گفت: “با طراحی داشبورد برای درک هر کاربر و ارائه اطلاعات لازم، شرکت‌ها از داده‌های خود مزیت‌های بیشتری کسب خواهند کرد.”

۴- به تجربه کاربر فکر کنید.
بیجال گفت: “طراحان داشبورد هوش تجاری بعضی اوقات با همه داده‌ها را برابر در نظر می‌گیرند. اما تفاوت در قابلیت‌های ارائه و تحلیل می‌تواند تأثیر بسزایی در نحوه دستکاری و استفاده از داده‌ها در داشبورد داشته باشد.”

به عنوان مثال در بسیاری از موارد، کاربر با جستجوی پاسخ خاص کار خود را شروع می‌کند. بیجال گفت: “یک داشبورد ارزشمند باید کاربر را به این پاسخ برساند، اما همچنین می‌تواند روندهای بزرگ‌تر و ویژگی‌های تجزیه و تحلیل داده ها را ارائه دهد.

وی گفت: “داشبوردهای عالی همچنین شخصی و قابل تنظیم هستند، به تیم‌های مختلف اجازه می‌دهند تا [نسخه‌های] مختلف را برای اهداف خود تهیه کنند.” این به رفع یک چالش مشترک کمک می‌کند: داشبوردها اغلب چندین مخاطب دارند. تأمین ارزش برای همه آن‌ها در یک طراحی متناسب سخت است.

داشبوردهای هوش تجاری با به حداقل رساندن احتمال خطای انسانی و ساده‌سازی فرایندهای تصمیم‌گیری وابسته به تفسیر داده‌ها، برای کسب و کار بسیار مفید و مقرون به صرفه هستند. با کمک ۱۰ نکته‌ای که در این مقاله مطرح شد، می‌توانید داشبوردهای هوش تجاری اثربخش طراحی کنید.

منبع: کار وکسب