ساعت کاری 09:00-17:00

تهران، میرداماد، میدان مادر، خیابان شاه نظری، خیابان نازآفرین، پاساژ مادر طبقه دوم واحد10

22273198

انبار جامع داده سازمانی

معماری جریان داده های سازمان

شرح

تحلیل داده های عظیم استخراج، انتقال، بارگذاری، جستجو، تحلیل و به اشتراک‌گذاری سریع مجموعه‌ی بزرگی از داده‌ها را میسر می‌سازد. در تحلیل داده های عظیم با تحلیل یکپارچه داده‌های به‌روز شده عظیم به جای مجموعه داده‌های کوچک مستقل که به صورت دسته‌ای پردازش شده‌اند، به دنبال شناسایی سریع ارتباطات نهان و الگوهایی برای بهبود تصمیم‌گیری هستیم. هر چند در اینجا با پایگاه‌های داده قدیمی مدیریت و سیستم‌های اطلاعات کسب‌وکار مرتبط هستیم؛ اما تحلیل داده های عظیم توانایی پردازش اطلاعات را به 3 روش کلی ذیل افزایش می‌دهد:
• سرعت: آگاهی‌ها و عکس‌العمل‌های به‌موقع را میسر می‌کند؛
• تنوع: همه‌چیز را از جریان داده‌های ساده (کلیک کردن) تا جریان ویدیویی تجزیه‌وتحلیل می‌کند؛
• قابلیت تغییر: در قالب داده و زمینه‌های اطلاعاتی تغییرات را مدیریت می‌کند.
نتایج و پیامدها به مدیران در ارزیابی بهتر و مدیریت فعالیت‌های حیاتی کسب‌وکارشان کمک می‌کند.

روش


شرکت‌ها با شناسایی فرصت‌های مهم، کسب‌وکار کار خود را شروع می‌کنند. این فرصت¬ها ممکن است با داده‌های دقیق¬تر و بهتر افزایش یابند؛ بنابراین شرکت¬ها تصمیم می¬گیرند‌ که آیا نیاز به راه‌حل‌های حاصل از تحلیل داده های عظیم دارند یا خیر. اگر نیاز به تحلیل باشد، کسب‌وکار مستلزم توسعه سخت‌افزارها، نرم‌افزارها و استعدادهای لازم برای سرمایه‌گذاری در تحلیل داده های عظیم است. در این صورت اغلب به داده‌های اضافی از سوی خبرگان نیازمند هستند، خبرگانی که در طرح پرسش سؤال‌های درست، شناسایی منابع اطلاعاتی مقرون‌به‌صرفه، معرفی الگوهای درست علیت و تبدیل دیدگاه‌های تحلیلی، به اطلاعات کسب‌وکار به صورت قابل رسیدگی مهارت یافته‌ باشند.
برای استفاده از تحلیل داده های عظیم شرکت‌ها می‌بایست موارد زیر را در نظر بگیرند:
• انتخاب کمیته‌ای (یک واحد کسب‌وکار یا گروه کاری) با فرصت‌های هدفمند برای سرمایه‌گذاری در تحلیل داده های عظیم؛
• ایجاد یک گروه رهبری و تیمی از خبره‌های داده با منابع لازم که دارای مهارت هستند تا به‌طور موفقیت‌آمیز تلاش کنند؛
• مشخص کردن تصمیمات واضح و فعالیت‌هایی که امکان توسعه دارند؛
• مشخص کردن راه‌حل‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری مناسب برای تصمیمات مورد نظر؛
• تصمیم‌گیری در مورد خرید و یا اجاره سیستم مورد نظر؛
• ایجاد اصول راهنما؛ مانند حفاظت اطلاعات و خط‌مشی‌های امنیتی؛
• آموختن، یادگیری، اشتراک‌گذاری و بهبود ببخشیدن؛
• توسعه مدل‌های تکراری و ابزارهای بسط داده شده را برای سرمایه‌گذاری روی اطلاعات واقعی و بازخور دهید.

موارد استفاده

شرکت‌ها معمولاً از تحلیل داده های عظیم برای اهداف زیر استفاده می‌کنند:
• بهبود عملکرد داخلی، مانند ریسک مدیریتی، ارتباط مدیریت با مشتریان، لجستیک زنجیره تأمین یا بهینه‌سازی محتوای وب؛
• بهبود تولیدات / خدمات موجود؛
• توسعه تولیدات جدید و خدمات پیشنهادی؛
• هدف‌گذاری بهتر محصولات ارائه شده به مشتریان؛
• تغییر کلی مدل کسب‌وکار به سرمایه‌گذاری بر روی بازخور و اطلاعات در لحظه.