راهنمای مطالعه
سال 2019 سال بزرگی در سراسر جهان از منظر تولید داده بود. در این سال صنعت داده 189 میلیارد دلار ارزش داشته است که به نسبت سال 2018، 20 میلیارد دلار افزایش وجود دارد و تا سال 2022 به مبلغی معادل 247 میلیارد دلار خواهد رسید.
براساس گزارش‌های IBM، روزانه 2.5 کُنتلین (quintillion، عدد 1 با 18 صفر به توان 2) بایت داده تولید می‌شود. با گسترش دستگاه‌های هوشمند و سیستم‌های اطلاعاتی این حجم از داده‌ها هر روز بیش‌تر خواهند شد به طوری که تخمین زده می‌شود هر شخص در هر ثانیه 1.7 مگابایت دیتا تولید می‌کند.
هرچه سازمان‌ها سریع‌تر قادر به تبدیل این داده‌های خام به بینش مفید باشند، می‌توانند عملکردشان را سریع‌تر بهبود دهند. به همین دلیل سرمایه‌گذاری بر روی تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمانی که به آن‌ها نیاز است، برای هر کسب و کاری که می‌خواهد سرآمد باشد ضروری است.
امروزه با استفاده از بسترهای مبتنی بر رایانش ابری یا cloud computing، بسیاری از سازمان‌ها می‌توانند برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌هایشان از سرویس‌هایی استفاده کنند که علاوه بر از بین بردن دغدغه‌ی جمع‌آوری و حفظ اطلاعات، مسئله‌ی فراهم کردن زیرساخت برای تحلیل داده‌ها را هم از میان برداشته است. DaaS (Data as a Service) همانند همه‌ی فناوری های aaS که مبتنی بر ارائه خدمت به شکل ابر هستند، بدون در نظر گرفتن منطقه جغرافیایی و فاصله‌ی بین سازمان ارائه‌دهنده و دریافت‌کننده خدمت، داده‌ها را مدیریت، ذخیره، جمع‌آوری، پردازش و تحلیل می‌کند.
تجزیه و تحلیل داده‌ها
در سال‌های اخیر اکثر مشاغل با درک اهمیت تحلیل داده‌ها در توسعه‌ی محصولات و همچنین مشتری‌مداری، گام‌های بزرگی برداشته‌اند. در یک مطالعه‌ی جهانی (در سال 2017) بیش از 3200 نفر از رهبران بیان کرده‌اند که داده ها به ستون اصلی بازاریابی تبدیل شده‌اند.
به گفته محمد شکوهی یکتا، Data Scientist در شرکت Apple، اولین قدم برای ساخت محصولات مفید و جلب رضایت مشتری به کمک دیتاها رخ خواهد داد. داده‌ها نقش اساسی در درک و پیش‌بینی نیازهای کاربران دارند و همان‌طور که استیو جابز هم بر این نکته تاکید دارد، شرکت‌ها باید با تجربه‌های مشتریان شروع کرده و به سمت فناوری حرکت کنند. پس داده‌ها را باید همیشه در زمین بازی نگه داشت.
Daas یا data-as-a-service چیست؟
ابزارهای مورد استفاده میلیون‌ها کاربر برای تجزیه و تحلیل داده، مثل ابزارهای BI، پلتفرم‌های علوم داده و ابزارهای داشبوردسازی همگی داده‌هایی را فراخوانی می‌کنند که روی یک منبع داده قرار دارند. حال اگر چندین منبع داده وجود داشته باشد که هیچ اتصالی به هم نداشته باشند دیگر این ابزارها توانایی فراخوانی و مدیریت داده‌ها را ندارند. به همین علت دنیای فناوری اطلاعات وظیفه دارد این داده‌ها را به محیط‌های مرتبط با هم و کیوب‌های اطلاعاتی منتقل کند. راه‌حل‌هایی که DaaS ارائه می‌کند با استفاده از ارتباط بین انبارهای داده و سایر سیستم‌ها و ساخت یک دیتا مدل منطقی، به شرکت‌ها و سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که داده‌هایی را که قبلا در محیط‌های مختلف رها شده بودند و دسترسی سریع به آن‌ها امکان نداشت، بدون توجه به ابزاری که برای تجزیهوتحلیل استفاده می‌شود، به‌کار گرفته شوند.
هرچه سازمان‌ها سیستم‌ها و زیرساخت‌های خود را به سمت رایانش ابری یا computing Cloud پیش می‌برند، DaaS یا Data as a Service بیش‌تر به یک راه حل محبوب برای مدیریت داده‌ها و آنالیز آن‌ها تبدیل می‌شود. شرکت‌ها و سازمان‌ها با استقبال از DaaS می‌توانند چابکی و سرعت بخشیدن در تصمیم‌گیری‌هایشان را افزایش دهند و میزان اعتمادشان به داده‌هایشان را بالا ببرند.
چرا DaaS؟
DaaS در مقایسه با ذخیره‌سازی و مدیریت داده ها به شکل on-premises، چند مزیت قابل توجه دارد که سرعت، قابل اعتماد بودن و عملکرد بهتر مهم‌ترین آن‌ها هستند. مزیت‌های دیگر عبارتند از:
- حداقل زمان راه‌اندازی: سازمان‌ها می‌توانند ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها را بلافاصله با استفاده از DaaS آغاز کنند.
- بهبود عملکرد: زیرساخت‌های ابری کم‌تر مستعد خرابی یا اختلال هستند و Downtime کمتری دارند.
- انعطاف‌پذیری بیش‌تر: DaaS مقیاس‌پذیرتر و انعطاف‌پذیرتر از سیستم‌های on-premises است. زیرا منابع بیشتری را می‌توان در هرلحظه به ابرها اختصاص داد.
- صرفه‌جویی در هزینه ها: بهینه‌سازی هزینه‌های مدیریت و پردازش داده‌ها یکی از مهم‌ترین محبوبیت‌های DaaS است و سازمان‌ها می‌توانند در هر زمان بسته به نیازشان میزان متفاوتی از منابع را به خود اختصاص دهند.
- تعمیر و نگهداری خودکار: ابزارها و خدمات روی سیستم عامل های DaaS به‌شکل خودکار توسط ارائه‌دهنده‌ی سرویس مدیریت و به‌روز می شوند.
سیستم‌های مبتنی بر DaaS
DaaS یک مفهوم عمیق در دنیای داده‌هاست که مفاهیم دیگری مانند AaaS (Analytic as a Service) و Real-time analytics از آن ناشی میشوند.
AaaS (Analytics as a Service) ترکیبی از نرم‌افزارهای تجزیه و تحلیل و فناوری رایانش ابری یا cloud computing است. با استفاده از این بستر به جای ایجاد یک انبار داده بزرگ به شکل on-premises، می‌توان به یک پلتفرم تحلیلی از راه دور دسترسی پیدا کرد. AaaS برای بسیاری از مشاغل یک دارایی ارزشمند است. زیرا سازمان‌هایی که نیاز به تجزیه‌و تحلیل داده‌ها دارند، می‌توانند برای اجرا و نگه داشتن برنامه‌های تحلیلی به جای استفاده از زیرساخت‌های پرهزینه و متعدد، با بهره بردن از نیروها و سخت افزارهای کم‌تر به نتیجه دلخواه خود برسند. نرم‌افزارهایی مانند CloudMoyo و Microsoft Azure از نرم‌افزارهایی هستند که امروزه این سرویس را ارائه کرده‌اند و در حال رشد هستند.
اما در این مقاله قصد داریم با مفهومی آشنا شویم که با استفاده از این سرویس می‌توان در لحظه داده‌ها را پردازش و تحلیل کرد و قدرت تصمیم‌گیری را در حد قابل توجهی سرعت بخشید.
Real-time analytics یا تجزیه و تحلیل اطلاعات در زمان واقعی
تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی به این معنی است که داده‌ها در هنگام ورود پردازش شوند و کاربر به شکل Real-time با اطلاعاتی که به دست می‌آورد، تصمیم‌گیری‌هایی انجام دهد یا نوتفیکیشن‌هایی دریافت کند. البته نباید مفهوم Real-time با آنی اشتباه گرفته شود، زیرا این زمان برای سازمان‌ها می‌تواند از میلی ثانیه تا ساعت‌ها متفاوت باشه. برای نمونه یک راننده‌ی در حال پخش محصولات لبنی باید بتواند در چند دقیقه اطلاعاتی از مقصد خود، تعداد محصولاتی که در یک منطقه جغرافیایی باید پخش کند و … کسب کند اما قیمت‌گذاری برای محصولات می‌تواند حتی تا یک ساعت هم طول بکشد.
با این حال بسیاری از سازمان ها به دنبال تجزیه و تحلیل در زمان واقعی نیستند و این می‌تواند دلایل مختلفی مانند عدم تخصیص بودجه کافی، ترس از چالش‌های پیش رو یا تمایل نداشتن تیم مدیریتی باشد اما خب این سازمان‌ها باید بدانند به زودی از عرصه‌ی رقابت عقب خواهند ماند.
تجزیهوتحلیل داده‌ها حتی با تاخیر همیشه مفید خواهد بود اما Real-time analytics شیوه‌ی استفاده سیستم‌ها از داده ها برای پیش‌بینی نتایج و تدوین برنامه‌های لازم با بهره‌گیری از حداقل زمان ممکن، را متحول می‌کند. این نکته کمک موثری به مدیریت ریسک در مواقع بحرانی می‌کند.
این سیستم‌ها داده‌ها را در یک بستر واحد جمع آوری خواهند کرد که موجب دسترسی سریع‌تر و آسان‌تر به آن‌ها خواهد بود و همچنین موجب افزایش امنیت در مقابل خطراتی که همیشه داده‌ها را تهدید می‌کند، می‌شود.
مزایای استفاده از سیستم‌های Real-time analytics در همه‌ی کسب‌وکارها و صنایع عبارت است از:
- پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی قیمت، توسعه محصول، تخمین میزان تولید
- بررسی خط تولید و مداخله سریع قبل از نقص ماشین آلات
- بهبود اثر بخشی تبلیغات و بازاریابی
- بهبود استراتژی‌های قیمت‌گذاری
- بهبود عملیات ثبت سفارش
- دریافت هشدار بر اساس پارامترهای مشخص و از پیش تعریف شده
چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های Real-time
این سیستم‌ها مانند هر سیستم دیگری بر سر راه خود موانعی دارند که ممکن است اجرای آن‌ها در سازمان‌ها را با مشکل مواجه کند. این محدودیت‌ها عبارتند از:
- زیرساخت‌های مناسبی برای برای تجزیه و تحلیل داده ها موجود نباشد یا ابزارهای موجود برای Real-time analytics کافی نباشند.
- گر شرکت شما عادت دارد هفته‌ای یک‌بار گزارش‌ها و تحلیل‌های افراد را دریافت کند، این رویکرد می‌تواند فرآیندهای تجاری را تحت الشعاع قرار بدهد چرا که از این به بعد هر لحظه کاربران باید منتظر دریافت اطلاعات و گزارش‌ها باشند. اما کارشناسانی که قبلا زمان زیادی را برای تجزیه و تحلیل اطلاعات صرف می‌کردند، اکنون زمان بیشتری برای انجام سایر کارها خواهند داشت. این موضوع قطعا موجب افزایش بهره‌وری در سازمان‌ها خواهد شد.
- برخی فکر می‌کنند اجرای Real-time analytics کار آسانی برای سازمانشان است اما اگر یک تجارت به پردازش سریع داده‌ها عادت نکند؛ می‌تواند منجر به معیوب ساختن یا حتی خرابی سیستم شود. با وجود تمام طرفدارانی که این پدیده دارد اما ممکن است مشاغل کوچک‌تر به آن احتیاجی نداشته باشند یا قادر به رسیدگی آن نباشند.
جمع‌بندی
سیستم‌های مبتنی بر داده که هر چرخه‌ی تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی را دقیق‌تر و چابک‌تر می‌کنند، می‌توانند به سرعت مجموعه‌ی وسیعی از داده های ساختار یافته و بدون ساختار را کشف کنند و الگوهای پنهان آن‌ها و همبستگی میان‌شان را در جهت بالا بردن بینش تجاری پیدا کنند. واضح است که داده‌هایی که به شکل Real-time به دست آمده‌اند، تاثیر قابل‌توجهی بر رشد صنایع خواهند داشت. هرچه داده‌های بیشتری جمع‌آوری، پردازش و استفاده میشوند تاثیرات ماندگارتری بر جهان به‌وجود می‌آورند. امروزه انفجار داده‌ها از هر امر دیگری واقعی‌تر و ملموس‌تر است. برخی شرکت‌ها با ایجاد و اجرای قابلیت‌های تحلیل داده مزیت رقابتی خود را افزایش می‌دهند اما دسته‌ی دیگری هم وجود دارند که شاید اجرای این سیستم‌ها برایشان در داخل سازمان امکان‌پذیر نباشد.
در نهایت بدون استفاده از سیستم‌های مجهز به Analytics ، تصمیم‌های حساس براساس داده‌های ساعت‌ها، روزها یا هفته‌های یش گرفته میشوند. آیا شما می‌توانید هزینه‌های ایجاد شده بر اثر عدم استفاده از این سیستم‌ها را بر عهده بگیرید؟
منابع:
- forbes.com
- omnisci.com
- gartner.com
- scnsoft.com
- logz.io
- rtinsights.com
- sancharprudentia.com
- savvycomsoftware.com
- dataversity.net
- mentionlytics.com
- farrago.ai
- dremio.com
- globenewswire.com