جستجو
Close this search box.
جستجو
Close this search box.
۱۰ کاربرد دیتا ماینینگ در هوش تجاری

۱۰ کاربرد دیتا ماینینگ در هوش تجاری

اشتراک‌گذاری:

اشتراک‌گذاری:

اشتراک‌گذاری:

داده‌کاوی یا دیتا ماینینگ، فرآیندی برای کشف الگوها و روندها در مجموعه داده‌های بزرگ (Big Data) است که برای استخراج اطلاعات مفید به کار می‌رود. در طرف دیگر، هوش تجاری (BI) مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و ابزارها برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها است که برای پشتیبانی از فرایندهای تصمیم‌گیری مورد استفاده قرار می‌‌گیرد. داده‌کاوی و BI فناوری‌های مکملی هستند که می‌توانند با هم به منظور استخراج بینش در زمینه عملیات تجاری و بهبود عملکرد استفاده شوند.

در این مقاله قصد داریم درباره ۱۰ کاربرد مهم داده‌کاوی در هوش تجاری صحبت کنیم و بررسی کوتاهی در مورد شرایط بازار کار این دو تخصص خواهیم داشت. در پایان هم یک شرکت فناوری‌محور ایرانی که بیش از یک دهه است در زمینه فناوری‌های مالی (فینتک) فعالیت می‌کند را معرفی خواهیم کرد. با ما همراه باشید.

۱۰ کاربرد دیتا ماینینگ در هوش تجاری

به طور کلی داده‌کاوی یکی از بازوهای اصلی هوش تجاری به حساب می‌آید؛ چرا که BI برای اینکه بتواند تاثیر درستی روی کسب و کار بگذارد و اطلاعات لازم را در اختیار داشته باشد نیاز به داده‌‌‌های کاربردی دارد. داده‌کاوی دقیقا این نیازمندی را برای متخصصین هوش تجاری برآورده می‌کند و با استخراج داده‌های قابل اعتماد مکمل BI می‌شود.

در ادامه ۱۰ مورد از مهم‌ترین کاربردهای دیتا ماینینگ در هوش تجاری را بررسی خواهیم کرد.

۱- تقسیم‌بندی مشتری

داده‌کاوی را می‌توانیم برای تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار، ترجیحات و جمعیت آن‌ها استفاده کنیم. از این اطلاعات می‌توان برای ایجاد کمپین‌های بازاریابی هدفمند و بهبود رضایت مشتری استفاده کرد.

۲- تشخیص تقلب

از داده کاوی می‌توانیم برای شناسایی فعالیت‌های متقلبانه مانند کلاهبرداری‌های کارت اعتباری، تقلب بیمه‌ای و سرقت هویت استفاده کنیم. در واقع با تجزیه و تحلیل الگوهای موجود در داده‌های تراکنش‌ها، الگوریتم‌های داده‌کاوی می‌توانند فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کرده و به مقامات هشدار دهند.

۳- تحلیل سبد خرید مشتریان

داده کاوی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل الگوهای خرید مشتری برای شناسایی محصولاتی که اغلب با هم خریداری می‌شوند، استفاده شود. از این اطلاعات می‌توان برای بهینه‌سازی قرار دادن محصول و همچنین تبلیغات استفاده کرد.

۴- تجزیه و تحلیل رویگردانی مشتری

با استفاده از داده کاوی و تجزیه و تحلیل الگوهای رفتار مشتری، می‌توانیم برای پیش‌بینی ریزش مشتری استفاده کنیم. این اطلاعات می‌توانند برای توسعه استراتژی‌های حفظ و بهبود وفاداری مشتری مورد استفاده قرار بگیرند.

۵- پیشنهاد محصول

از داده کاوی می‌توان برای پیشنهاد محصولات به مشتریان بر اساس سابقه خرید و ترجیحات آن‌ها استفاده کرد. این اطلاعات می‌توانند در افزایش فروش و بهبود رضایت مشتری مفید و کاربردی باشند.

۶- بهینه‌سازی زنجیره تامین

از داده کاوی می‌توانیم برای بهینه‌سازی عملیات زنجیره تامین با تجزیه و تحلیل سطوح موجودی، زمان تحویل و برنامه‌های تولید استفاده کنیم. این اطلاعات می‌توانند برای کاهش هزینه‌ها و بهبود کارایی نقش بسزایی ایفا کنند.

۷- مدیریت ریسک

از داده‌کاوی می‌توان برای شناسایی ریسک‌های بالقوه در عملیات تجاری، مانند ریسک اعتباری، ریسک بازار و ریسک عملیاتی استفاده کرد. با تجزیه و تحلیل الگوهای موجود در داده‌های تاریخی، الگوریتم‌های داده کاوی می‌توانند خطرات آینده را پیش‌بینی کنند و به سازمان‌ها در انجام اقدامات پیشگیرانه کمک کنند.

۸- تعمیر و نگهداری پیش‌بینی شده

داده‌کاوی می‌تواند برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر دریافتی از ماشین‌ها استفاده شود. این اطلاعات می‌توانند برای برنامه‌ریزی فعالیت‌های تعمیر و نگهداری به طور فعال و کاهش زمان خرابی استفاده شوند.

 

۹- تجزیه و تحلیل احساسات

از داده‌کاوی می‌توان برای تجزیه و تحلیل بازخورد مشتریان از پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی، سایت‌های بررسی و سایر منابع استفاده کرد. این اطلاعات می‌توانند برای درک احساسات مشتری نسبت به محصولات و خدمات و بهبود برندینگ کاربردی باشند.

۱۰- شخصی‌سازی

در نهایت، به عنوان کاربرد آخر می‌توانیم بگوییم که داده‌کاوی برای شخصی‌سازی محصولات و خدمات بر اساس ترجیحات فردی و الگوهای رفتاری بسیار مفید است. افزایش وفاداری مشتریان و بهبود رضایت آن‌ها‌ هم از نتایج این کاربرد به شمار می‌رود.

وضعیت بازار کار داده‌کاوی در جهان و ایران

طبق آمار اداره آمار کار ایالات متحده، پیش‌بینی می‌شود که استخدام دانشمندان تحقیقات اطلاعات و کامپیوتر که شامل داده‌کاوی‌ هم می‌شود، از سال ۲۰۱۹ تا ۲۰۲۹، ۱۲ درصد رشد کند که سریع‌تر از میانگین برای همه مشاغل است. این رشد ناشی از افزایش تقاضا برای بینش‌های مبتنی بر داده در صنایع مختلف است.

با جستجوی کوتاهی در پلتفرم‌های کاریابی ایرانی هم می‌بینیم که تقاضا برای موقعیت‌های شغلی مرتبط با داده و کامپیوتر به صورت روزانه زیاد می‌شود.

ناگفته پیداست که در عصر تکنولوژی‌محور حاضر، مشاغل مرتبط با کامپیوتر و تکنولوژی درآمد بالاتری هم نسبت به سایر موقعیت‌های شغلی دارند.

همانطور که می‌دانید، در ایران هم شرکت‌های زیادی هستند که ماهیت کارشان با داده‌ها سر  و کار دارد و متخصصین داده‌کاوی در آن‌ها مشغول به کارند. ویستا سامانه آسا هم یکی از این شرکت‌‌ها است.

معرفی شرکت ویستا سامانه آسا

اگر بخواهیم به صورت مختصر و مفید معرفی‌ای از شرکت ویستا سامانه آسا داشته باشیم، باید بگوییم که این شرکت که به اختصار آسا نامیده می‌شود، بیش از یک دهه است که در بازارهای مالی داخلی فعالیت دارد. آسا که زیرمجموعه گروه مالی آگاه است، با تکیه بر بیش از ۵۰۰ نیروی متخصص خود همواره جزء پیشگامان فینتک ایران بوده و محصولات آن روزانه پاسخگوی نیاز میلیون‌ها کاربر است.

سلب مسئولیت: این مطلب یک رپورتاژ تبلیغاتی است و اِروتِک مسئولیتی در قبال محتوای آن ندارد.

مقالات مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *