وبلاگ

محاسبه دقیق مصرف گاز، آب و برق با استفاده از دستگاه‌های هوشمند

ردیابی و محاسبه دقیق مصرف گاز، آب و برق همواره یکی از چالش‌های اساسی برای سازمان‌های بزرگ انرژی بوده است. داده‌های دریافتی از کنتورها معمولاً با تاخیر در ارسال و مغایرت‌های مختلف همراه هستند که می‌تواند به شکایت مصرف‌کنندگان درباره اشتباهات در صورت‌حساب‌هایشان منجر شود. بنابراین، دانستن و محاسبه دقیق مصارف انرژی، نیاز اساسی این سازمان‌ها است.

در این مقاله، دستگاه‌های هوشمندی که برای ردیابی و محاسبه دقیق مصرف گاز، آب و برق توسط سازمان‌های انرژی توسعه یافته‌اند، مورد بررسی قرار می‌گیرند. این دستگاه‌ها با وصل شدن به کنتورهای مختلف (آب، گاز و برق)، قادرند مصرف دقیق هر کدام را محاسبه کنند و تمام داده‌ها را از راه دور جمع‌آوری و انتقال دهند. فرآیند نصب این دستگاه‌ها ساده است و تنها چند دقیقه زمان می‌برد تا کنتورها به کنتورهای هوشمند تبدیل شوند. سپس با استفاده از یک اپلیکیشن روی موبایل، کاربران قادرند به داده‌های مصرف خود دسترسی پیدا کنند.

این دستگاه‌ها از شبکه بی‌سیم LoRaWAN برای جمع‌آوری و انتقال داده‌ها استفاده می‌کنند. شبکه LoRaWAN شبیه به Wi-Fi عمل می‌کند، اما با برد سیگنال بلند که تا 15 کیلومتر را پشتیبانی می‌کند و حتی قادر به ارسال داده‌ها از زیرزمین‌ها نیز است. داده‌های جمع‌آوری شده توسط دستگاه‌ها به یک ایستگاه اصلی سیگنال ارسال می‌شوند و سپس به سرور اصلی منتقل می‌شوند.

و در اخراین حقیقت که دستگاه‌های هوشمند جهت ردیابی و محاسبه دقیق مصرف گاز، آب و برق استفاده می‌شوند، می‌توان توجه داشت که این فناوری‌ها مزایای قابل توجهی را به همراه دارند. از جمله مزایای آنها می‌توان به بهبود کارایی مصرف انرژی، کاهش هزینه‌های انرژی، کاهش اشتباهات در صورت‌حسابی و قابلیت آنالیز دقیق مصرف انرژی اشاره کرد. با استفاده از داده‌های دقیق و به‌روز، می‌توان تغییرات الگوی مصرف را تحلیل کرده و اقدامات بهینه‌سازی انرژی را انجام داد. بنابراین، استفاده از دستگاه‌های هوشمند جهت مدیریت بهتر مصرف انرژی و حداکثر استفاده از منابع انرژی قابل تجدیدپذیر، به عنوان یک راهکار پایدار و موثر مطرح است.

معرفی جامع CRM و نحوه انتقال داده و پیاده سازی آن

CRM چیست؟

سی ار ام (CRM) مخفف عبارت Customer Relationship Management می‌باشد که به مدیریت رابطه با مشتریان اشاره دارد. سی ار ام یک استراتژی کسب و کار است که در آن تمرکز بر بهبود ارتباط و تعامل با مشتریان قرار دارد. هدف اصلی CRM این است که شرکت‌ها و سازمان‌ها بتوانند از طریق جمع‌آوری، ذخیره و تحلیل داده‌های مشتریان، بهبود کیفیت خدمات، افزایش رضایت مشتریان و افزایش فروش را دست‌یابند.

با استفاده از سیستم‌ها و نرم‌افزارهای CRM، شرکت‌ها قادرند اطلاعاتی مهم در مورد مشتریان خود را جمع‌آوری و ذخیره کنند، از جمله اطلاعات تماس، تاریخچه تعاملات، خریدهای قبلی و سابقه تعاملات. این اطلاعات به تیم‌های فروش، بازاریابی و خدمات پس از فروش کمک می‌کند تا به طور مؤثرتری با مشتریان در ارتباط باشند و نیازها و تمایلات آنها را بهتر درک کنند. به طور خلاصه، سیستم CRM یک ابزار مدیریتی است که شرکت‌ها و سازمان‌ها می‌توانند با استفاده از آن ارتباط و تعامل خود را با مشتریان بهبود بخشند، اطلاعات مشتریان را مدیریت کنند و عملکرد فروش و بازاریابی خود را بهبود دهند.

 

یک CRM چه عملکرد هایی میتواند داشته باشد ؟

نرم‌افزار CRM، عملکرد مختلفی را در ارتباط با مشتریان فراهم می‌کند، از جمله:

  • مدیریت ارتباط با مشتری (CRM): این قابلیت به شما اجازه می‌دهد تا اطلاعات مشتریان را در یک مرکز مشترک جمع‌آوری و ذخیره کنید، شامل اطلاعات تماس، تاریخچه تعاملات، خریدهای قبلی و سابقه تعامل با مشتری است. این به شما کمک می‌کند تا تماس با مشتریان را بهبود دهید و به طور مؤثرتری با آنها در ارتباط باشید.

 

  • مدیریت فروش: این ویژگی به شما امکان می‌دهد فرآیند فروش را از ابتدا تا انتها مدیریت کنید. شامل مدیریت مخاطبین، ردیابی فرصت‌ها، پیش‌بینی فروش، تقسیم بندی فرصت‌ها بین اعضای تیم فروش و طرح‌ریزی فعالیت‌های فروش است.

 

  • بازاریابی: این ویژگی به شما امکان می‌دهد استراتژی‌های بازاریابی را طراحی و اجرا کنید. شامل ارسال ایمیل‌ها، مدیریت کمپین‌های تبلیغاتی، ردیابی عملکرد کمپین و تحلیل اثربخشی بازاریابی است.

 

  • خدمات پس از فروش و پشتیبانی: این ویژگی به شما امکان می‌دهد درخواست‌ها و سوابق خدمات پس از فروش را مدیریت کنید. شامل ثبت تیکت‌های پشتیبانی، ردیابی وضعیت درخواست‌ها و ارائه پاسخ به مشتریان است.

 

  • تحلیل و گزارش‌گیری: نرم‌افزار CRM ابزارهای تحلیلی و گزارش‌گیری قدرتمندی فراهم می‌کند. با استفاده از این ابزارها، می‌توسط نرم‌افزار CRM می‌توانید تحلیل‌های جامعی از داده‌های مشتریان و عملکرد تیم‌های فروش و بازاریابی داشته باشید. همچنین، می‌توانید گزارش‌ها و داشبوردهای سفارشی بسازید تا به صورت دقیق و به‌روز اطلاعات کلیدی را به مدیران و تیم‌های مربوطه ارائه دهید.

انتقال داده های مشتریان به CRM

برای انتقال داده‌های مشتریان به سیستم CRM، روش‌های مختلفی وجود دارد. انتخاب روش مناسب بستگی به نوع داده‌ها، حجم آن‌ها، منبع داده و امکانات سیستم CRM دارد. در زیر، چند روش رایج برای انتقال داده‌های مشتریان به سیستم CRM آورده شده است:

 

  • ورود دستی: این روش شامل وارد کردن دستی اطلاعات مشتریان به سیستم CRM است. این روش برای حجم کمی از داده‌ها یا آغازینه می‌تواند مناسب باشد. معمولاً سیستم CRM ابزارهایی برای ورود دستی داده‌ها فراهم می‌کند، مانند فرم‌های ورودی یا بارگذاری فایل‌های اکسل.

 

  • ورود داده‌های CSV یا اکسل: اگر داده‌ها در فایل‌های CSV یا اکسل موجود هستند، می‌توانید آن‌ها را به سیستم CRM وارد کنید. بسیاری از سیستم‌های CRM اجازه وارد کردن داده‌ها از طریق فایل‌های CSV یا اکسل را دارند و روند ورود این داده‌ها را ساده می‌کنند.

 

  • انتقال داده‌ها از سیستم قبلی: اگر شما قبلاً از یک سیستم CRM یا سیستم مدیریت مشتری استفاده می‌کرده‌اید، معمولاً سیستم جدید قابلیت انتقال داده‌ها از سیستم قبلی را دارد. این روش امکان انتقال اطلاعات مشتریان، تاریخچه تعاملات و سایر اطلاعات مربوطه را فراهم می‌کند. معمولاً این روش با استفاده از ابزارهای خاصی انجام می‌شود که از طریق آن می‌توانید داده‌ها را از سیستم قبلی خود به سیستم CRM جدید منتقل کنید.

 

  • استفاده ازAPI: اگر دسترسی به رابط برنامه نویسی نرم‌افزار (API) سیستم CRM دارید، می‌توانید از طریق API داده‌ها را به سیستم CRM منتقل کنید. این روش برای انتقال داده‌های بزرگتر و پیچیده‌تر مناسب است و امکان اتصال و همگام‌سازی مستقیم با سیستم CRM را فراهم می‌کند.

 

  • سرویس‌های شبکه‌ای (Web Services): در برخی از سیستم‌های CRM، سرویس‌های شبکه‌ای (Web Services) قابل دسترسی هستند که اجازه ارسال ودریافت داده‌ها به صورت برنامه‌ای را می‌دهند. شما می‌توانید از این سرویس‌ها استفاده کنید تا داده‌های مشتریان را به سیستم CRM منتقل کنید.

در هر صورت، قبل از انتقال داده‌ها، حتماً باید از صحت و کیفیت داده‌ها اطمینان حاصل کنید و همچنین از هرگونه محدودیت یا نیازهای خاص سیستم CRM در خصوص فرمت و ساختار داده‌ها آگاهی داشته باشید. همچنین، بهتر است قبل از انتقال داده‌ها، یک نسخه پشتیبان از داده‌های موجود در سیستم CRM داشته باشید تا در صورت بروز خطا یا مشکل، بتوانید به حالت قبلی بازگردید.

پیاده‌سازی یک سیستم  CRM

پیاده‌سازی یک سیستم CRM برای شرکت خود ممکن است یک فرآیند چالش‌برانگیز و زمان‌بر باشد، اما با رعایت مراحل زیر می‌توانید موفقیت آمیز آن را داشته باشید:

  1. تعیین هدف‌ها: ابتدا باید هدف‌ها و نیازهای خاص شرکت خود را مشخص کنید. آیا می‌خواهید فروش را افزایش دهید، رضایت مشتریان را بهبود بخشید یا فرآیندهای داخلی را بهینه سازید؟ تعیین هدف‌های واقعی و محدود کمک می‌کند تا بتوانید بهترین سیستم CRM را انتخاب کنید و برنامه‌ریزی مناسبی داشته باشید.

 

  1. تحلیل نیازها: نیازهای خاص شرکت خود را تحلیل کنید. این شامل نیازهای کاربران داخلی و خارجی شما می‌شود. با تیم‌های مختلف شرکت خود، از جمله فروش، بازاریابی، خدمات پس از فروش و IT مشورت کنید تا نیازهای هر یک را به طور دقیق مشخص کنید.

 

  1. انتخاب سیستم CRM: با توجه به هدف‌ها، نیازها و بودجه شرکت، سیستم CRM مناسب را انتخاب کنید. بررسی و مقایسه ویژگی‌ها، قابلیت‌ها و قیمت‌های مختلف سیستم‌ها در این مرحله مفید است. همچنین، از مشاوره و نظرات کارشناسان و افرادی که قبلاً از سیستم CRM استفاده کرده‌اند، استفاده کنید.

 

  1. انتقال داده‌ها: پس از انتخاب سیستم CRM، باید داده‌های مشتریان و اطلاعات مربوط به آن‌ها را به سیستم منتقل کنید. این ممکن است شامل اطلاعات تماس، تاریخچه خرید، تعاملات قبلی و سایر اطلاعات مشتریان باشد. معمولاً سیستم‌های CRM ابزارها و روش‌هایی برای وارد کردن و انتقال داده‌ها فراهم می‌کنند.

 

  1. آموزش کاربران: آموزش کاربران در استفاده از سیستم CRM بسیار مهم است. برنامه‌ریزی برای آموزش کاربران از همه سطوح سازمان، از جمله کارمندان فروش، بازاریابی و خدمات پس از فروش، ضروری است. آموزش می‌تواند شامل دوره‌های آنلاین، جلسات آموزشی، مراجعه به منابع آموزشی و ارائه راهنماها و دستورالعمل‌های استفاده از سیستم باشد.

 

  1. نصب و پیکربندی: پس از آموزش کاربران، باید سیستم CRM را نصب و پیکربندی کنید. این مرحله شامل نصب نرم‌افزار، تنظیمات اولیه، ساختاردهی داده‌ها، ایجاد فیلدها و فرآیندها، و تنظیمات امنیتی می‌شود. این مرحله نیازمند تعامل با تیم IT یا توسعه دهندگان است.

 

  1. سفارشی‌سازی: برای اطمینان از اینکه سیستم CRM به نیازهای شرکت خود می‌پاسخد، می‌توانید آن را سفارشی‌سازی کنید. این شامل ایجاد فیلدها، فرآیندها و گزارش‌های سفارشی، تنظیمات پوسته و طرح بندی و سایر تنظیمات مربوطه است. این مرحله ممکن است نیازمند دانش فنی و توانایی‌های برنامه‌نویسی باشد.

 

  1. آزمایش و ارزیابی: قبل از راه‌اندازی نهایی، سیستم را آزمایش کنید و عملکرد آن را ارزیابی کنید. این شامل تست ورودی و خروجی، فرآیندهای کلیدی، گزارش‌ها و اطلاعات مشتریان است. در این مرحله، همچنین می‌توانید بازخوردها و نظرات کاربران را جمع‌آوری کنید و تنظیمات نهایی را انجام دهید.

 

  1. راه‌اندازی و پیگیری: پس از آزمایش و ارزیابی موفق، می‌توانید سیستم CRM را به صورت رسمی راه‌اندازی کنید. در این مرحله، اطلاعات مشتریان را به سیستم منتقل کنید و کاربران را برای استفاده از آن آماده کنید. همچنین، پس از راه‌اندازی، باید پیگیری و نظارت مستمری بر عملکرد سیستم داشته باشید تا مشکلات را به‌سادگی مدیریت کنید.

 

هوش تجاری(BI) چیست؟

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری (BI) یک فرآیند مبتنی بر فناوری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه اطلاعات عملی است که به مدیران کمک می‌کند تا تصمیم‌های آگاهانه در مورد کسب‌وکارشان بگیرند. در بخشی از فرآیند BI، سازمان‌ها داده‌هایی از داده های داخلی و خارجی جمع‌آوری می‌کنند، سپس آن‌ها را تجزیه و تحلیل کرده وپرس ‌و‌جوهایی را درباره داده‌ها اجرا می‌کنند و بعد از تجسم داده‌ها، داشبوردهای BI و گزارش‌ها را به وجود میاورند تا نتایج را برای تصمیم‌گیری عملیاتی در دسترس کاربران تجاری قرار دهند.

به طور کلی هوش تجاری به سازمان ها کمک می کند تا درآمد را افزایش دهند، کارایی عملیاتی را بهبود بخشند و نسبت به رقبای تجاری، مزیت های رقابتی کسب کنند. برای دستیابی به این هدف، BI، ترکیبی از ابزارهای تجزیه و تحلیل، مدیریت داده و گزارش، به علاوه متدولوژی‌های مختلف برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌ها را در بر می گیرد.

فرآیند هوش تجاری چگونه کار می کند؟

داده‌های هوش تجاری معمولاً در انبار داده‌ای که برای کل سازمان است، نگه داری می‌شود. داده‌های BI  می‌توانند شامل اطلاعات تاریخی و داده‌های بی‌درنگ جمع‌آوری‌شده از سیستم‌های منبع در حین تولید باشد، و ابزارهای BI را قادر می‌سازد تا از فرآیندهای تصمیم‌گیری استراتژیک و تاکتیکی پشتیبانی کنند. قبل از استفاده در برنامه‌های BI، داده‌های خام از منبع های مختلف عموماً باید با استفاده از یکپارچه‌سازی داده‌ها و ابزارهای مدیریت کیفیت داده یکپارچه، ادغام و پاکسازی شوند تا اطمینان حاصل شود که تیم‌های BI و کاربران تجاری در حال تجزیه و تحلیل اطلاعات دقیق و ثابت هستند.

مراحل در فرآیند BI شامل موارد زیر است:

آماده سازی داده ها ، که در آن مجموعه داده ها برای تجزیه و تحلیل، سازماندهی و مدل سازی می شوند.

پرس و جوی تحلیلی از داده های آماده شده؛

توزیع شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) و سایر یافته ها برای کاربران تجاری؛

استفاده از اطلاعات برای کمک به تأثیرگذاری و هدایت تصمیمات تجاری.

در ابتدا، ابزارهای BI توسط متخصصان BI و IT استفاده می شد که پرس و جوها را اجرا می کردند و داشبوردها و گزارش ها را برای کاربران تجاری تولید می کردند. با این حال، به لطف توسعه BI  و ابزارهای کشف داده، تحلیلگران، مدیران و کارگران به طور فزاینده‌ای از پلتفرم‌های هوش تجاری استفاده می‌کنند. محیط‌های هوش تجاری جدید، کاربران تجاری را قادر می‌سازد تا داده‌های BI را پرس و جو کنند، تجسم داده‌ها را ایجاد کنند و داشبورد طراحی کنند.

برنامه‌های BI اغلب اشکال تجزیه و تحلیل پیشرفته، مانند داده‌کاوی، تحلیل پیش‌بینی‌کننده ، متن کاوی، تجزیه و تحلیل آماری و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ را در خود جای می‌دهند. یک مثال متداول، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده است که با پرسش‌های (چرا-اگر) سناریوهای مختلف کسب‌ وکار را امکان‌پذیر می‌سازد. با این حال، در بیشتر موارد، پروژه‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته توسط تیم‌های جداگانه‌ای از دانشمندان داده، آماردانان، مدل‌سازان پیش‌بینی‌کننده و دیگر متخصصان تحلیلی ماهر انجام می‌شوند، در حالی که تیم‌های BI بر پرس‌وجو و تجزیه و تحلیل ساده‌تر داده‌های تجاری نظارت می‌کنند.

چرا هوش تجاری مهم است؟

به طور کلی، نقش هوش تجاری بهبود عملیات تجاری سازمان از طریق استفاده از داده های مرتبط است. شرکت هایی که به طور موثر از ابزارها و تکنیک های BI استفاده می کنند، می توانند داده های جمع آوری شده خود را به بینش های ارزشمندی در مورد فرآیندها و استراتژی‌های تجاری خود تبدیل کنند. پس از آن می‌توان از چنین بینش‌هایی برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر استفاده کرد که بهره‌وری و درآمد را افزایش می‌دهد و منجر به رشد سریع کسب و کار و سود بیشتر می‌شود.

بدون BI، سازمان‌ها نمی‌توانند به راحتی از مزایای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده استفاده کنند. در عوض، مدیران و کارگران در درجه اول باید تصمیمات مهم تجاری را بر اساس عوامل دیگری مانند دانش انباشته شده، تجربیات قبلی، شهود و احساسات درونی قرار دهند. در حالی که این روش‌ها می‌توانند منجر به تصمیم‌گیری‌های خوبی شوند، اما به دلیل کمبود داده‌های زیربنای آن‌ها، مملو از احتمال خطا و اشتباه هستند.

مزایای هوش تجاری

یک برنامه موفقBI، مزایای تجاری مختلفی را در یک سازمان ایجاد می‌کند. به عنوان مثال، BI  مدیران و مدیران بخش C-suite را قادر می‌سازد تا عملکرد کسب‌وکار را به صورت مستمر نظارت کنند تا بتوانند در هنگام بروز مشکلات یا فرصت‌ها به سرعت عمل کنند. تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری کمک می‌کند تا تلاش‌های تیم بازاریابی، فروش و خدمات مشتری موثرتر شود. گلوگاه‌های زنجیره تامین، تولید و توزیع را می‌توان قبل از اینکه باعث آسیب مالی شود شناسایی کرد. مدیران منابع انسانی بهتر می‌توانند بهره‌وری کارکنان، هزینه‌های نیروی کار و سایر داده‌های نیروی کار را نظارت کنند.

به طور کلی، مزایای کلیدی که کسب‌وکارها می‌توانند از برنامه‌های BI دریافت کنند عبارتند از:

سرعت بخشیدن و بهبود تصمیم گیری؛

بهینه سازی فرآیندهای داخلی کسب و کار؛

افزایش بهره وری عملیاتی؛

تشخیص زودهنگام مشکلات کسب و کار

شناسایی روندهای تجاری و بازار در حال ظهور؛

توسعه استراتژی های تجاری قوی تر؛

فروش بالاتر و درآمدهای جدید را افزایش دهید.

ایجاد مزیت رقابتی

BI   مزایای تجاری نیز ایجاد می‌کند. برای مثال، ردیابی وضعیت پروژه‌های تجاری و سازمان ها را برای جمع آوری اطلاعات رقابتی در مورد رقبای خود آسان‌تر می‌کند. علاوه بر این، تیم‌هایBI، مدیریت داده و فناوری اطلاعات از هوش تجاری سود می‌برند و از آن برای تجزیه و تحلیل جنبه‌های مختلف فناوری و عملیات تحلیلی استفاده می‌کنند.

 

نویسنده: مبینا فرجی

 

اصطلاحAIoT یا هوش مصنوعی اشیا چیست؟

این روزها هوش مصنوعی و اینترنت اشیا دو مبحث پر طرفدار و تازه در تکنولوژی هستند که رتبه جستجو بالایی را در اینترنت به خود اختصاص دادند و ما میخواهیم دراین مقاله از ترکیب این دو یعنی هوش مصنوعی اشیا صحبت کنیم و نحوه عملکرد و مزایا و چالش آنهارا با شما به اشتراک بگذاریم.

هوش مصنوعی اشیا (AIoT) ترکیبی از فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) و زیرساخت اینترنت اشیا (IoT) است که هدف  آن ایجاد عملیات کارآمدتر اینترنت اشیا، بهبود تعاملات انسان و ماشین و بهبود  مدیریت داده  و تجزیه و تحلیل آن است.

اینترنت اشیا سیستمی تشکیل شده از دستگاه‌های محاسباتی مرتبط، ماشین‌های مکانیکی و دیجیتالی یا اشیاء با شناسه‌های منحصربه‌فرد است که توانایی انتقال داده‌ها از طریق شبکه بدون نیاز به تعامل انسان به انسان یا انسان با رایانه را دارا میباشد.از کاربرد های اینترنت اشیا می توان به کاشت مانیتور قلب یک فرد، خودرویی با حسگرهای داخلی برای هشدار به راننده در صورت پایین آمدن فشار باد تایر یا هر شی دیگری اشاره کرد.

AIoT  در هر صورت برای دو طرف (اینترنت اشیا و هوش مصنوعی) سودمند است، زیرا که هوش مصنوعی از طریق  قابلیت های یادگیری ماشینی  و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری به ارزش اینترنت اشیا افزوده و اینترنت اشیا از طریق اتصال، سیگنال دهی و تبادل داده به هوش مصنوعی ارزش می افزاید و همچنین می تواند کسب و کارها و خدمات آنها را با ایجاد ارزش بیشتر از داده های تولید شده توسط اینترنت اشیا بهبود ببخشد. هوش مصنوعی دستگاه اینترنت اشیا را قادر می‌سازد تا از بیگ دیتا برای تحلیل، یادگیری و تصمیم‌گیری بهتر بدون نیاز به انسان استفاده کند.

AIoT چگونه کار می کند؟

حال شاید برایتان سوال پیش آید که هوش مصنوعی اشیا چگونه کار میکند؟ در جواب این سوال باید گفت که در دستگاه‌های  AIoT، هوش مصنوعی در اجزای زیرساخت مانند برنامه‌ها و چیپ‌ست‌ها تعبیه شده است که همگی با استفاده از شبکه‌های IoT به هم متصل بوده و از APIها  استفاده میشود تا اطمینان حاصل کند که تمام اجزای سخت افزار، نرم افزار و پلت فرم قادر به کار و ارتباط با هم بدون تلاش کاربر نهایی هستند.

هنگام عملیاتی شدن، دستگاه‌های IoT داده‌ها را ایجاد و جمع‌آوری می‌کنند و سپس هوش مصنوعی آن را برای ارائه بینش و بهبود کارایی و بهره‌وری تجزیه و تحلیل می‌کند.بینش ها توسط هوش مصنوعی با استفاده از فرآیندهایی مانند یادگیری داده به دست می آید.

داده‌های AIoT همچنین می‌توانند در لبه پردازش شوند، به این معنی که داده‌های دستگاه‌های IoT تا حد ممکن نزدیک به این دستگاه‌ها پردازش می‌شوند تا پهنای باند مورد نیاز برای انتقال داده‌ها به حداقل برسد و در عین حال از تاخیرهای احتمالی در تجزیه و تحلیل داده‌ها جلوگیری شود.

 

کاربردها و نمونه هایی از AIoT

هوش مصنوعی اشیا کاربرد هایی دارد که در این بخش نمونه هایی از کاربرد های هوش مصنوعی اشیارا معرفی خواهیم کرد.

شهرهای هوشمند: فناوری شهرهوشمند را میتوان مواردی مانند حسگرها، چراغ‌ها که برای جمع‌آوری داده‌هایی استفاده می‌شود، نام برد. شهر هوشمند برای کمک به بهبود کارایی عملیاتی، رشد اقتصادی و بهبود کیفیت زندگی ساکنان طراحی شده ا‌ست.

خرده فروشی هوشمند: خرده‌فروشان از دوربین‌های هوشمند برای تشخیص چهره خریداران و تشخیص اینکه آیا کالاهای خود را قبل از خروج از فروشگاه در صندوق‌فروشی اسکن کرده‌اند یا خیر، استفاده می‌کنند.

خانه هوشمند: وسایل هوشمند خانه از طریق تعامل و واکنش های انسانی میتوانند یاد بگیرند. ابزارهای AIoT همچنین می توانند برای درک عادات کاربر برای ارائه پشتیبانی سفارشی، داده های کاربر را ذخیره کرده و از آنها یاد بگیرند.

کاربرد شرکتی و صنعتی: سازندگان از تراشه های هوشمند برای تشخیص اینکه تجهیزات به درستی کار نمی کنند یا یک قطعه نیاز به تعویض دارد، استفاده می کنند.

رسانه های اجتماعی و منابع انسانی : ابزارهای AIoT  را می توان با رسانه های اجتماعی و پلتفرم های مرتبط با منابع انسانی ادغام کرد تا یک تصمیم هوش مصنوعی به عنوان یک عملکرد خدماتی برای متخصصان منابع انسانی ایجاد کند.

وسایل نقلیه خودران:وسایل نقلیه خودران  میتوانند برای جمع‌آوری اطلاعات در مورد وسایل نقلیه مجاور، نظارت بر شرایط رانندگی و جستجوی عابران پیاده به چندین دوربین ویدئویی و سیستم‌های حسگر هوشمند استفاده نمایند.

ربات های تحویل خودکار: حسگرها، داده‌های مربوط به محیط ربات  را جمع کرده و سپس از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری مبتنی بر پیمایش آن استفاده می‌کنند.

مراقبت های بهداشتی: دستگاه‌های پزشکی ولباس های هوشمند، داده‌های سلامتی بلادرنگ مانند ضربان قلب را جمع‌آوری و نظارت کرده و می‌توانند ضربان قلب نامنظم را بررسی نماید.

مزایا و چالش های AIoT چیست؟

در بخش های قبلی از کاربرد ها و نحوه عملکرد هوش مصنوعی اشیا صحبت کردیم و حال شاید برایتان مفید باشد که در مورد چالش و مزایای هوش مصنوعی اشیا بیشتر بدانید.

مزایای AIoT شامل موارد زیر است:

افزایش بهره وری عملیاتی: دستگاه‌هایIoT  یکپارچه با هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند والگوها و بینش‌های آن را استخراج نماید تا بتواند عملیات سیستم را برای کارآمدتر شدن تنظیم کند.

قابلیت تنظیم در پرواز: قابلیت تنظیم در پروازمیتواند داده هارا برای شناسایی نقاط شکست  تجزیه و تحلیل کند تا سیستم را قادر می سازد که در صورت نیاز تنظیمات را به صورت خودکار انجام دهد.

تجزیه و تحلیل داده ها توسط هوش مصنوعی انجام شده است. کارمندان مجبور نیستند زمان زیادی را برای نظارت بر دستگاه های اینترنت اشیا صرف کنند، بنابراین در هزینه صرفه جویی می کنند.

مقیاس پذیری: تعداد دستگاه های متصل به یک سیستم اینترنت اشیا را می توان برای بهینه سازی فرآیندهای موجود یا معرفی ویژگی های جدید افزایش داد.

دربحث چالش های هوش مصنوعی اشیا  مواردی وجود دارد که AIoT ممکن است با شکست مواجه شود و باعث ایجاد پشتیبان در تولید یا سایر پیامدهای منفی شود. برای مثال، ربات‌های تحویل خودکارممکن است از کار بیفتند و باعث تاخیر در تحویل محصول شوند. فروشگاه‌های خرده‌فروشی هوشمند ممکن است چهره مشتری را نخوانند و منجر به سرقت تصادفی یک محصول توسط مشتری شود. یا یک وسیله نقلیه خودران ممکن است مانند یک علامت توقف در حال نزدیک شدن به اطراف خود را نخواند و باعث تصادف شود.

آینده AIoT چیست؟

یکی از بزرگ‌ترین نوآوری‌های ممکن در AIoT، گنجاندن5G است. 5G به‌ منظور امکان انتقال سریع‌تر فایل‌های داده بزرگ در دستگاه‌های IoT، از طریق پهنای باند بالاتر و تأخیر کمتر، طراحی شده است. AIoT می تواند به حل مشکلات عملیاتی موجود، مانند هزینه های مرتبط با مدیریت موثر سرمایه انسانی یا پیچیدگی زنجیره های تامین و مدل های تحویل، کمک کند.

 

نویسنده: مبینا فرجی

 

10 کاربرد برتر هوش مصنوعی و رباتیک در بخش انرژی

همینطور که می‌دانیم ترکیب فناوری‌های جدید، فرصت‌های عظیمی را برای شرکت‌های انرژی ایجاد می‌کند تا بهره‌‌وری در فرایندها را بهبود بخشیده، عملکردها را بهینه کنند، نوآوری را هدایت کنند و با سرعت بیشتری رشد کنند.

با این حال، به جای تلاش برای تقلید ساده از راه‌حل‌های توسعه‌یافته در صنایع دیگر، تمرکز شرکت‌های انرژی بر به کارگیری تکنولوژی های جدیدتر در صنعت انرژی است. ما میخواهیم در این مقاله ده کاربرد مهم حوزه هوش مصنوعی و بخش انرژی را با شما به اشتراک بگذاریم. با ما همراه باشید.

1. تعامل با مشتری

اولین کاربردی که میخواهیم در موردش صحبت کنیم، بحث تعامل با مشتری است که نیاز است بدانید بخش انرژی شروع به استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای تعامل با مشتری کرده است. با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، شرکت‌های انرژی می‌توانند اطلاعاتی را به مشتریان ارائه دهند که مختص نیازهای آن‌ها است. درواقع شرکت ها با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها در جهت درک مصرف انرژی مشترکین و سپس ارائه اطلاعات به مشترکین در مورد اینکه چگونه می توانند مصرف انرژی خود را با تغییر عادات مصرف خود کاهش دهند، تلاش می کنند.

2. ریزشبکه ها

ریزشبکه یک شبکه انرژی کوچک است که می تواند مستقل از شبکه انرژی سنتی کار کند. سیستم‌های کنترل ریزشبکه از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای مدیریت جریان انرژی و بهینه‌سازی مصرف انرژی استفاده می‌کنند. ریزشبکه‌ها در حال محبوب شدن هستند زیرا می‌توانند امنیت انرژی را در مواقع اضطراری فراهم کنند و نسبت به شبکه‌های انرژی سنتی راحت‌تر انرژی‌های تجدیدپذیر را در شبکه انرژی ادغام کنند.

3.سرقت برق و کشف تقلب در انرژی

 

دزدی و کلاهبرداری از برق برای صنعت انرژی و آب و برق سالانه 96 میلیارد دلار در سراسر جهان هزینه دارد و تنها در ایالات متحده سالانه 6 میلیارد دلار هزینه داشته است.منظوراز دزدی، برداشت غیرقانونی انرژی از شبکه است. کلاهبرداری انرژی نیز عبارت است از اشتباهات عمدی در ارائه داده های انرژی یا مصرف انرژی. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند به طور خودکار این ناهنجاری‌ها را شناسایی کرده و آن‌ها را برای شرکت‌های انرژی علامت‌گذاری کنند. این موضوع به شرکت های انرژی اجازه می دهد تا از دارایی های خود محافظت کنند، اتلاف انرژی را کاهش دهند و در هزینه های خود صرفه جویی کنند.

4.تجارت انرژی

تجارت انرژی با تجارت کالاهای دیگر متفاوت است زیرا انرژی باید بلافاصله تحویل داده شود. این مساله یک چالش برای معامله گران انرژی است، اما همچنان میتوان آن را یک فرصت شمرد، زیرا بازارهای انرژی در حال نقد شدن هستند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند برای کارآمدتر کردن تجارت انرژی با پیش‌بینی تقاضای انرژی و ارائه اطلاعات بی‌درنگ و درلحظه درباره قیمت انرژی به معامله‌گران کمک کند. با این اطلاعات، معامله گران انرژی می توانند تصمیمات آگاهانه تری در مورد زمان خرید و فروش انرژی بگیرند.

فناوری بلاک چین برای ایجاد قراردادهای خرید انرژی که نوعی قرارداد مالی بین خریداران انرژی و فروشندگان انرژی است، استفاده شده است. فناوری بلاک چین این قراردادها را کارآمدتر می کند زیرا زمان تراکنش را کاهش می دهد، هزینه استفاده کمتری نسبت به پلتفرم های سنتی PPA دارد و بر روی یک پلت فرم بسیار امن ساخته شده است.

5.ذخیره انرژی

شاید برایتان جالب باشد که بدانید بازار جهانی ذخیره‌سازی انرژی قرار است تا سال 2030، 20 برابر شود وشرکت ها نیاز دارند که سیستم های ذخیره انرژی هوشمند را در دستور کار خود قرار دهند. سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی هوشمند، فناوری‌های ذخیره‌سازی انرژی هستند که می‌توانند در شبکه انرژی ادغام شوند تا مدیریت آن را کارآمدتر کنند.

ذخیره انرژی همچنین برای ایجاد نیروگاه های مجازی مورد استفاده قرار می گیرد که به شرکت های انرژی اجازه می دهد در صورت نیاز انرژی را تحویل دهند، حتی اگر انرژی فعلی آنها کافی نباشد. این امر به کاهش نیاز شرکت های انرژی برای ساخت نیروگاه های جدید کمک می کند.

6.تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند برای پیش بینی چگونگی تغییر تقاضای انرژی در آینده استفاده شود. سپس می توان از این اطلاعات برای برنامه ریزی برای آینده و ایجاد زیرساخت های لازم برای رفع نیازهای انرژی آینده کشور استفاده کرد.

با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، شرکت‌های انرژی می‌توانند پیش‌بینی کنند که ماشین یا قطعه‌ای از تجهیزات چه زمانی ممکن است از کار بیفتد. این موضوع نه تنها به جلوگیری از قطعی های غیرمنتظره کمک می کند، بلکه با اجازه دادن به شرکت ها برای برنامه ریزی برای جایگزینی دارایی های انرژی حیاتی و گران قیمت و اجتناب از کارهای تعمیر و نگهداری ناخواسته، باعث صرفه جویی در هزینه می شود.

7:افزایش تولید

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز برای بهبود تولید در بخش انرژی استفاده می‌شوند.

به عنوان مثال، شرکت‌های نفت و گاز از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای بهبود مکان‌یابی چاه و افزایش تولید استفاده می‌کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده از بررسی‌های لرزه‌ای و سایر منابع، این شرکت‌ها می‌توانند تصمیمات بهتری در مورد محل حفاری نفت و گاز بگیرند. این کار باعث افزایش بهره وری انرژی و ایجاد یک شبکه انرژی ساده تر و کارآمدتر می شود که نگهداری آن توسط شرکت های انرژی آسان تر است.

8.مدیریت شبکه و کارایی

هوش مصنوعی برای بهینه سازی شبکه های انرژی با مدیریت جریان انرژی بین خانه‌ها، مشاغل، باتری‌های ذخیره سازی، منابع انرژی تجدیدپذیر، ریزشبکه‌ها و خود شبکه برق استفاده می‌شود. این امر باعث کاهش اتلاف انرژی و در عین حال افزایش مشارکت مصرف کننده با مصرف انرژی می‌شود.

منابع انرژی تجدیدپذیر مانند انرژی تولید شده از باد و خورشید در حال محبوب شدن هستند، اما منابع انرژی متناوب هستند. این بدان معنی است که انرژی از این منابع همیشه در صورت نیاز در دسترس نیست که یک مشکل برای شبکه انرژی ایجاد می‌کند زیرا انرژی باید در زمان واقعی مدیریت شود. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند به شرکت‌های انرژی کمک کنند تا زمان عرضه انرژی‌های تجدیدپذیر را پیش‌بینی کنند و بر این اساس شبکه‌های انرژی را مدیریت کنند.

ربات ها نیز در تاسیسات انرژی و تعمیر و نگهداری شبکه و برای نظارت بر تولید انرژی و مصرف انرژی استفاده می شوند. ربات‌ها را می توان برای کارهایی مانند تعمیر خطوط لوله، توربین‌های بادی و سایر زیرساخت های انرژی استفاده کرد. با خودکارسازی این وظایف، شرکت‌های انرژی می‌توانند کارایی فرایندها  را بیشتر کرده و هزینه‌ها را کاهش دهند.

9.امنیت شبکه

شبکه انرژی یک سیستم پیچیده است که در برابر حملات سایبری آسیب پذیر است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را می توان برای بهبود امنیت شبکه های انرژی با جلوگیری از حملات سایبری قبل از وقوع استفاده کرد.

برای مثال استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی الگوهایی در داده‌های انرژی که ممکن است نشان‌دهنده یک حمله سایبری باشد از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در این بخش خواهد بود. هنگامی که یک حمله سایبری شناسایی شد، می توان از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای پاسخ به حمله استفاده کرد.

10.شبکه های هوشمند

شبکه‌ها اکنون می‌توانند با حسگرها و سنسورها، ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها، سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی، پلت‌فرم‌های مدیریت انرژی و انواع دیگر فناوری‌ها در صنعت انرژی ادغام شوند تا «هوشمند» شوند.

با استفاده از شبکه‌های هوشمند، شرکت‌های انرژی می‌توانند داده‌های مصرف انرژی را از تک تک دستگاه‌های موجود در شبکه جمع آوری کنند و سپس از این اطلاعات برای توسعه پروژه‌های بهره‌وری انرژی برای مشتریان خود استفاده کنند. همچنین به شرکت های انرژی اجازه می‌دهد تا جریان انرژی و مصرف انرژی را در زمان واقعی نظارت کنند.

سپس شرکت‌های انرژی می‌توانند مصرف انرژی را از طریق سیستم‌های پاسخگویی خودکار به تقاضا کاهش دهند که می‌تواند انرژی را در ساعات اوج مصرف خاموش کند و در نتیجه باعث صرفه‌جویی در مصرف انرژی برای صاحبان خانه و همچنین شرکت‌های انرژی شود.

 

نویسنده: مبینا فرجی

مراحل پیش‌پردازش داده‌ها

پیش پردازش داده ها شامل تمامی مراحل از تبدیل داده ها و کدگذاری داده ها است باید یک متخصص علم داده قبل از مدلسازی داده انجام دهد تا دقت مدل یادگیری ماشین در پیش بینی افزایش یابد.

چرا پیش پردازش داده ها اهمیت دارد؟

اکثر دیتاست‌های واقعی دارای نویز یا عدم سازگاری در داده‌ها یا داده‌های گم شده هستند. زمانی که داده‌های ما از کیفیت لازم برخوردار نباشند مدل یادگیری ماشین ما نیز دارای کیفیت بالایی نخواهد بود چرا که در شناسایی الگوها چندان موفق عمل نکرده و شکست می‌خورد. برای مثال مقادیر گم شده در داده‌ها یا مقادیر تکراری ممکن است دید نادرستی در مورد آمار کلی داده‌ها به ما بدهد. یا نقاط پرت و ناسازگار یادگیری مدل را مختل می‌کنند و منجر به پیش بینی‌های غلط می‌شوند. بنابراین پیش پردازش داده‌ها برای افزایش کیفیت کلی داده‌ها و درنهایت خروجی مدل بسیارحایز اهمیت است.

در ادامه 4 مرحله در پیش پردازش داده‌ها را با هم مرور می‌کنیم:

مرحله اول: پاکسازی داده ها(Data Cleaning)

پاکسازی داده ها به عنوان یک مرحله از پیش پردازش داده‌ها برای پر کردن داده‌های گم شده، مدیریت داده‌های نویزدار و حذف نقاط پرت و دورافتاده در داده‌ها در نظر گرفته می‌شود.

1- نقاط گم شده(Missing values)

برای حل این چالش چند راه حل وجود دارد:

–  حذف رکوردهای دارای مقادیر گم شده: این روش را زمانی استفاده کنید که دیتاست شما حجیم(بزرگ) است و مقادیر گم شده زیادی در یک رکورد یا tuple دارید.

–  پرکردن مقادیر گم شده با مقادیر مناسب: روش های زیادی برای حل این چالش وجود دارد مثل پر کردن دستی مقادیر از دست رفته یا پیش بینی مقادیر از دست رفته با استفاده از رگرسیون یا روش های عددی مانند مقدار میانگین ستون(ویژگی)

2- هموار کردن داده های نویزدار(Noisy Data)

این روش شامل حذف خطای تصادفی یا واریانس در یک متغیر اندازه گیری شده است. این کار را می‌توان به کمک تکینک‌های زیر انجام داد:

باینینگ(Binning): در این روش ابتدا داده‌ها را به صورت نزولی یا صعودی مرتب کرده و سپس داده‌ها را به چند بخش تقسیم کرده و هر یک را در یک (ظرف)bin با سایزهای مساوی قرار می‌دهیم. همه داده‌ها در هر بخش می‌توانند با میانگین، میانه یا مقادیر مرزی خود جایگزین شوند.

رگرسیون: این روش داده کاوی عموما برای پیش بینی استفاده می شود. این روش با برازش تمام نقاط داده در یک تابع رگرسیون به هموار سازی داده های نویز دار کمک می کند. معادله رگرسیون خطی در صورتی استفاده می شود که تنها یک ویژگی مستقل داشته باشیم. در غیر این صورت از معادلات چند جمله‌ای استفاده می‌شود.

خوشه بندی(Clustering): این تکنیک به کلاستربندی یا خوشه بندی داده‌هایی که دارای مقادیر مشابهی هستند گفته می‌شود. مقادیری که در خوشه ها قرار نمی‌گیرند را میتوان داده‌های نویز دار تلقی کرد و آنها را حذف کرد.

3- حذف نقاط پرت یا دورافتاده(Removing outliers)

تکینیک خوشه بندی داده ها، داده های مشابه را در خوشه ها قرار می دهد. نقاط داده ای که خارج از داده ها قرار می‌گیرند داده های دورافتاده یا ناسازگار نامیده می شود.

مرحله دوم: یکپارچه سازی داده ها(Data Integration)

یکپارچه سازی و تلفیق و تجمیع داده‌ها یکی از مراحل پیش پردازش داده‌هاست که برای ادغام و تجمیع داده‌های موجود در چندین منبع به یک منبع بزرگ ترِ ذخیره داده ها مانند انبار داده اطلاق می شود. یکپارچه سازی داده اغلب زمانی استفاده می شود که ما به دنبال حل یک چالش در دنیای واقعی باشیم. برای مثال تشخیص مصارف ناهنجار در خطوط لوله های گاز. در اینجا تنها گزینه ی ما ادغام داده‌های مناطق گوناگون در یک پایگاه داده بزرگتر است.

توجه داشته باشید که ما ممکن است حین یکپارچه سازی داده‌ها به عنوان یکی از مراحل پیش پردازش داده ها با چالش های زیر مواجه شویم:

ممکن است داده ها در قالب‌ها و فرمت‌های گوناگونی باشند یا ویژگی های متفاوتی داشته باشند که این مساله کار یکپارچه سازی داده ها را سخت تر می کند. یا ممکن است که لازم باشد ویژگی های اضافی را از تمام منابع داده ای حذف کنیم.

مرحله سوم: تبدیل داده ها(Data Transformation)

زمانی که پاکسازی داده ها انجام شد باید با تغییر ارزش، ساختار یا قالب داده‌ها با استفاده از استراتژی‌های ذکر شده در زیر کیفیت داده‌ها را افزایش دهیم:

نرمال سازی داده ها(Normalization):

نرمال سازی داده ها از جمله مهم ترین تکنیک‌های تبدیل داده است که به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد. در این روش خصوصیات عددی به صورت بالا یا پایین مقیاس‌بندی می‌شوند تا در محدوده مشخصی قرار گیرند. نرمال سازی داده ها با تکنیک های زیر انجام می گیرد:

  • Min-max normalization
  • Z-Score normalization
  • Decimal scaling normalization
تجمیع و یکپارچه سازی(Aggregation):

این روش برای ذخیره و ارائه داده ها در قالب خلاصه اطلاق می شود. برای مثال در بخش فروش، داده‌ها می‌توانند تجمیع و ادغام و تبدیل شوند تا برای مثال در قالب ماه و سال و روز نمایش داده شوند.

مرحله چهارم: کاهش داده(Data Reduction)

اندازه دیتاست‌ها در یک انبار داده گاهی انقدر زیاد است که با تجزیه و تحلیل داده‌ها و الگوریتم‌های داده کاوی قابل مدیریت نباشد. یک راه حل برای حل این چالش استفاده از یک دیتاست بسیار کوچکتر است که از نظر حجم داده خیلی کمتر از دیتاست واقعی باشد اما کیفیت مشابه دیتاست واقعی را داشته و بتواند نتایج تحلیلی مورد نظر ما را تولید کند.

در ادامه استراتژی‌های کاهش داده‌ها را با هم مرور می‌کنیم:

تجمیع مکعب داده: روشی برای کاهش حجم داده است که در آن داده‌های جمع آوری شده به صورت خلاصه بیان می شود.

کاهش ابعاد: تکنیک های  کاهش ابعاد برای بحث استخراج ویژگی استفاده می شوند. در واقع ابعاد به ویژگی های داده‌ها در یک دیتاست اشاره دارد. هدف از تکنیک‌های کاهش ابعاد، کاهش تعداد ویژگی های اضافی است که در الگوریتم های یادگیری ماشین در نظر می‌گیریم. کاهش ابعاد را می توان با استفاده از تکنیک هایی نظیر PCA انجام دهیم.

فشرده سازی داده ها: با استفاده از فناوری‌های کدگذاری، حجم داده‌ها به صورت قابل توجهی کاهش می‌یابد.

کاهش عددی(Numerosity reduction): داده ها می توانند به شکل یک مدل یا یک معادله مانند یک مدل رگرسیون نشان داده شوند. درواقع این کار، بارِ ذخیره سازی یک دیتاست حجیم را کاهش می دهد.

انتخاب درست ویژگی ها: انتخاب ویژگی های درست و مناسب بسیار حائز اهمیت است. در انتخاب ویژگی ها خاص عمل کنید. در غیر این صورت این مساله منجر به داده ها با ابعاد زیاد شده و همین امر آموزش مدل را با مشکل مواجه می کند و سبب مشکلاتی همچون Underfitting  و Overfitting خواهد شد. درواقع تنها ویژگی هایی که به آموزش مدل ارزش بیشتری میدهند باید حفظ شده و بقیه را می‌توان نادیده گرفت.

نویسنده: فاطمه چلونگر

چالش‌های به کارگیری تحول دیجیتال در سازمان‌ها

ما در مقاله قبلی در مورد تحول دیجیتال در صنعت انرژی صحبت کردیم و متوجه شدیم که دگرگونی دیجیتال به سازمان‌ها این فرصت را داده تا نحوه اداره کسب‌ و کار خود را از طریق فرآیندها و ابزارهای دیجیتال جدید دوباره خلق کنند. با این حال، مانند هر تحول جدید، چالش‌هایی وجود دارد که کسب‌وکارها در طول فرآیندهای تحول با آن‌ها مواجه خواهند شد، چالش هایی مانند مسائل مردم محور، مشکلات ساختاری، موانع فنی و..

اما چرا می‌گوییم تحول دیجیتال چالش هایی به همراه داشته است؟ تحول دیجیتال نه تنها به ‌بکارگیری نرم‌افزار، فناوری‌ها و فرآیندهای جدید روی آورده که کارآمدتر و خودکارتر از شیوه‌ها و فرآیندهای تجاری سنتی هستند، بلکه روشی کاملاً جدید و مبتکرانه برای انجام حرفه ای کاری است که هسته اصلی تجارت شما است.

این بدان معناست که سازمان‌ها باید همه چیز را در هنگام اتخاذ یک ابتکار تحول دیجیتال در نظر بگیرند، از نحوه واکنش مردم به تغییر و تأثیر آن بر روابط مشتری تا هزینه، نحوه هماهنگی آن با اهداف تجاری و غیره.

تحول دیجیتال، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا کسب‌وکار خود را در برابر رقابت و رشد در حوزه‌های جدید پیشرو کرده و بتوانند در آینده ای نه چندان دور حرفی برای گفتن داشته باشند.

اگرچه گفتن همه این موارد راحت تراز انجام دادن آن است، اما طبق آمار تحول دیجیتال، 80 درصد از همه برنامه های تحول دیجیتال به دلیل مقاومت کارکنان و عدم حمایت مدیریت با شکست مواجه می شوند و تنها 20 درصد از مدیران وکارمندان برای تحول دیجیتال در شرکت خود تلاش میکنند تا سطح عملکرد خودرا بالا ببرند.

حال با این سوال روبرو می‌شویم که بزرگ ترین چالش های تحول دیجیتالی سازمان ها چیست؟ در جواب این سوال می‌توان به چالش های زیر اشاره کرد:

 

– فقدان استراتژی مدیریت تغییر
-چالش کار با نرم افزار و فناوری پیچیده
– سختی پذیرش ابزارها و فرآیندهای جدید
– تکامل مستمر نیازهای مشتری
– فقدان استراتژی تحول دیجیتال
– نبودن مهارت های IT مناسب
– نگرانی های امنیتی
– محدودیت های بودجه
– فرهنگ های متفاوت

 

چالش های بالا جز مهمترین چالش های استفاده از راهکارهای دیجیتال بر مشاغل در سال 2023 بودند، درحالی که تحول دیجیتال فرصت‌های منحصربه ‌فردی را در سازمان‌ها برای نوآوری و رشد ایجاد می کند. همچنین تفکر انتقادی را مجبور به تغییر کرده و به طور بالقوه جنبه‌هایی را که هسته اصلی کسب‌وکار شما هستند، باز می آفریند.

در ادامه به توضیح هر یک از چالش ها میپردازیم. با ما همراه باشید.

 

فقدان استراتژی مدیریت تغییر

سازمان‌هایی که دارای استراتژی مدیریت تغییر هستند، 6 برابر بیشتر از سازمان های فاقد استراژی مدیریت تغییر احتمال دارد تا به اهداف تحول دیجیتال برسند یا از آنها فراتر روند. داشتن یک فرهنگ مدیریت تغییر قوی برای موفقیت هر سازمانی حیاتی است. فقدان یک استراتژی تغییر، هر پروژه یا طرح اجرایی جدید را با شکست رو به رو می کند.

یک استراتژی مدیریت تغییر موثر شامل برنامه ریزی روی یک پروژه، شناسایی علل ریشه ای مسائل و ایجاد روابط با همه ذینفعان و کارکنان است.

 

چالش کار با نرم افزار و فناوری پیچیده

نرم افزارهای سازمانی اصولا پیچیده بوده و فناوری های جدید می تواند برای کارکنان و مدیران ترسناک باشد. این یک چالش بزرگ برای سازمان‌هایی است که در حال تحول دیجیتال بوده و آشنایی کمی با تکنولوژی دارند که از منظر پیاده‌سازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها و هم از دیدگاه تجربه کاربر نهایی با مشکل مواجه میشوند.

رهبران باید این مورد را در مراحل اولیه یک پروژه تحول دیجیتال در نظر بگیرند و به دنبال بصری ترین و یکپارچه ترین سیستم ها باشند.

 

دشواری در پذیرش ابزارها و فرآیندهای جدید

استفاده از فرانیدها و فناوری های جدید معمولا در سازمان ها با مقاوت هایی از سمت کارکنان رو به رو می شود. برای استفاده از یک ابزار جدید، سازمان باید آموزش های جامعی را در اختیار کارکنان هر واحد قرار دهد تا کارکنان با سرعت بیشتری بتوانند با ابزارها آشنا شده و به صورت کارآمدتری با ابزارها کار کنند. همچنین مدیران سازمان باید ارزش واهمیت به کارگیری فناوری ها و فرایندهای جدید را برای کارکنان شرح داده تا بهتر بتوانند ضرورت استفاده از آنها را  درک کنند.

 

تکامل مستمر نیازهای مشتری

سازمان‌ها همیشه در حال تکامل و بهتر شدن در حوزه های مختلف به خصوص تکنولوژی  هستند و در سال های اخیر، شیوع بیماری کرونا، این تغییر و تکامل را سریع تر کرده است. در این میان نیازها و خواسته های مشتری نیز تغییر کرده و در حال تکامل است.

تحول دیجیتال، پروژه آسانی نیست و تلاش‌های فشرده برای تحول، سال‌ها طول می‌کشد تا انجام شود. اما چه اتفاقی می‌افتد اگر در این مدت نیاز مشتری شما نیز تغییر کند؟

در جواب باید گفت که در جریان تکامل پروژه های تکامل دیجیتال، نیازهای مشتریان نیز تکامل می یابد که این امر نیاز دارد تا برنامه‌ریزی کنید ودر زمان پذیرش فناوری‌های دیجیتال جدید چابک و سریع باشید.

 

فقدان استراتژی تحول دیجیتال

چرا سیستم های دیجیتال جدید را جایگزین سیستم های قدیمی و فرآیندهای دستی می کنید؟ آیا سازمان شما برنامه ای (یا نیاز) برای پیاده سازی سیستم های پیشرفته و پیچیده دارد؟ آیا آماده هستید که سیستم های موجود خود را به درستی به سیستم های جدید منتقل کنید؟

همه اینها سوالاتی هستند که قبل از اجرای فرآیند تحول دیجیتال باید به آنها پاسخ داده شود. چیزی به نام پروژه تحول دیجیتال موفق، بدون استراتژی از پیش تعیین شده وجود ندارد. با فرضیات نادرست و کلمات پر سر و صدا گول نخورید. باید بدانید که کجا سازمان شما می‌تواند بهبود یابد، چه حوزه هایی از شرکت نیاز به ارتقا دارند و از آنجا شروع کنید.

 

نبودن مهارت های IT مناسب

برای موفقیت در تغییر تحول دیجیتال خود، به یک تیم IT ماهر وحرفه ای نیاز دارید که جمع آوری آن دشوار است. براساس یک مطالعه سازمانی، 64 درصد از سازمان ها اظهار داشتند که به دلیل کمبود متخصصان IT  ماهر، قادر به تحقق اهداف تحول دیجیتال خود نبودند.

چالش های ارائه شده برای سازمان ها شامل فقدان مجموعه مهارت ها در امنیت سایبری، معماری برنامه، یکپارچه سازی نرم افزار، تجزیه و تحلیل داده ها و مهاجرت داده ها است. سازمان هایی که فاقد متخصصان فناوری اطلاعات هستند، می‌توانند با برون‌سپاری این کار به مشاوران خارجی و کارشناسان تحول دیجیتال برای کمک به پر کردن شکاف پیاده سازی و مهاجرت، این چالش ها را رفع نمایند.

با این حال، برای سازمان‌هایی که تحول دیجیتال را جدی می‌گیرند، ایجاد یک تیم داخلی یا داشتن یک رهبر تحول دیجیتال در تیم فناوری اطلاعات سازمان شما که بتواند برنامه‌ریزی استراتژیک فناوری اطلاعات شما را ایجاد و مدیریت کند، ضروری است.

 

نگرانی های امنیت

بسیاری از سازمان های حساس به داده، نگرانی هایی مربوط به حفظ حریم خصوصی و امنیت سایبری دارند که بیشتر تلاش‌های تبدیل‌های دیجیتال شامل پشت سر گذاشتن راه‌ حل‌‌های داخلی برای انتقال به فضای ابری و همچنین ادغام تمام داده‌های یک شرکت در یک سیستم متمرکز است.

البته، این خطر افزایش حملات سایبری را به همراه دارد که اطلاعات مشتریان و اسرار شرکت را به سرقت می‌برد. حملات آنلاین می‌توانند آسیب‌پذیری‌های سیستم، تنظیمات ضعیف و کاربران ناآگاه را هدف قرار دهند. حتماً برنامه ای برای کاهش فعالانه این تهدیدات قبل از وقوع داشته باشید. یک متخصص امنیت سایبری بیاورید تا به شناسایی نقاط ضعف سیستم شما کمک کند و همچنین آموزش امنیت سایبری را به کارمندان خود ارائه دهد.

 

محدودیت های بودجه

تحول دیجیتال نیازمند سرمایه گذاری زیاد است. سازمان ها با برنامه های تحول دیجیتال بزرگ در طول فرایند دیجیتالی شدن باید هزینه های پنهان این فرایند را در نظر بگیرند. بدانید که اهداف بلندمدت شما چیست و چه بازدهی سرمایه‌گذاری را می‌خواهید از فرآیند تحول خود به دست آورید. این به شما کمک می کند تا به وضوح بفهمید که چه هزینه هایی بیش از حد است و چه فضایی برای افزایش بودجه دارید.

 

فرهنگ های متفاوت

سازمان‌هایی با سیستم‌های قدیمی و فرآیندهای دستی اغلب ذهنیت قدیمی داشته و به اتوماسیون با تحقیر نگاه می‌کنند و استفاده از فناوری های جدید برایشان دشوار است. چالش بزرگ تحول دیجیتال یک چالش فرهنگی است. همه افراد اعم از مدیر تا کارمند باید همگی ضرورت این امر را درک کنند و با هم هم راستا باشند. همه باید آماده ایجاد تغییرات بزرگ در زندگی روزمره خود باشند و از یادگیری چیزهای جدید نترسند.

 

نویسنده: مبینا فرجی

منبع: whatfix.com

راهکارهای تحول دیجیتال در صنعت انرژی

در چند سال گذشته شاهد رشد تکنولوژی و تحول دیجیتال در صنایع مختلف به ویژه خرده فروشی، بیمه، تولید و انرژی بوده ایم و می‌توانیم اقرار کنیم که عصر تحول دیجیتال تغییرات عظیمی در زندگی هایمان به وجود آورده است.

در این مقاله سعی داریم مزایای تحول دیجیتال در بخش انرژی و روندها و فرآیندهای این بخش را مورد بررسی قرار دهیم.

قابل ذکر است که صنعت انرژی تمامی صنایع مربوط به تولید و فروش انرژی را شامل بوده که می‌توانیم به تولید، استخراج، پالایش و توزیع اشاره نماییم.

سوال اصلی که شاید برای شما پیش آید این است که چگونه فناوری های دیجیتال به صنعت انرژی کمک کرده است؟ در جواب این سوال می‌توان گفت که اساسا دگرگونی دیجیتال، پروسه پیاده سازی فعالیت های مبتنی بر رایانه در محصولات، فرآیندها و استراتژی های سازمان هاست که سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا سریع‌تر و با انعطاف‌پذیری بیشتری به نیازهای مشتری و بازار پاسخ دهند.

روند تحول دیجیتال در تاسیسات انرژی در دهه ۱۹۷۰ آغاز شد. شرکت های برق جز اولین سازمان هایی بودند که از فناوری دیجیتال برای تسهیل مدیریت و بهره برداری شبکه استفاده کردند. پس از آن، بسیاری از شرکت ها شروع به استفاده از کنتورهای دیجیتال به جای آنالوگ کردند و شرکت‌های نفت و گاز نیز از نوآوری‌های فناوری برای بهبود تصمیم‌گیری در دارایی‌های اکتشاف و تولید، از جمله مخازن و خطوط لوله استفاده کرده‌اند.

دیجیتالی شدن ابزار مفیدی در مقابله با تغییرات آب و هوایی یا بهینه سازی فرآیندهای تولید برق برای کاهش انتشار گازهای گلخانه ای و دستیابی به هدف کربن زدایی در انرژی است.

در دنیای امروزی که درگیر انفجار حجم عظیم داده ها در بخش های مختلف هستیم، می‌توان به دیگر مزایای تحول دیجیتال در صنعت انرژی  اشاره کرد که موجب مدیریت راحت‌تر و آسان تر داده ها شده است. به عنوان مثال ویدئوهای بازرسی زیردریایی رباتیک با حجم بیش از ۷ ترابایت، بررسی های زمین لرزه ای  که حداکثر ۲۰ پتابایت است و بررسی های دریایی آنها از ۱۰ تا ۳۰ ترابایت استفاده می‌شود، حجم زیادی را در بر می‌گیرند.

حال چرا می‌گوییم تکنولوژی و دیجیتالی شدن به مدیریت حجم داده ها کمک کرده اند؟

زیرا که با کمک فرآیند دیجیتال و استفاده از فضای ابری، سازمان های بخش انرژی می‌توانند مدیریت داده ها را در زمان کمتر انجام دهند.

روندهای محبوب دیجیتالی شدن در صنعت انرژی

در این بخش، شیوه های محبوب تحول دیجیتال در صنعت انرژی مانند: اتوماسیون بخش انرژی، توسعه اینترنت اشیا، رایانش ابری و استفاده از هوش مصنوعی در انرژی را می‌توان نام برد که تحول عظیمی در صنعت انرژی داشته اند.

در ادامه با توضیح هر بخش با شما خواهیم بود. با ما همراه باشید.

۱. اتوماسیون بخش انرژی؛

اتوماسیون صنعت انرژی، به شرکت ها این امکان را می دهد که هزینه های خود را کاهش دهند، زیرا که کارشناس کمتری برای نظارت بر فرآیندها مورد نیاز است. بنابراین شرکت ها می توانند در کنترل کیفیت، یافتن منابع انرژی جدید و غیره تمرکز کنند. از مزایای دیگر نیز می توان به موارد زیر اشاره کرد:

– افزایش کارایی

– کنترل کیفیت سازگارتر

– دسترسی آسان تر به داده ها

– سازگار ماندن

۲.توسعه اینترنت اشیا در انرژی؛

فناوری‌های اینترنت اشیا در بخش انرژی فرآیندی پیشرفته است که شامل برنامه‌ریزی و مدیریت انرژی الگوهای مصرف در حوزه‌های مختلف است. خدمات توسعه اینترنت اشیا در پیاده سازی این فناوری ها و توانمندسازی کسب و کارها برای افزایش کارایی در تولید، فروش و توزیع انرژی بسیار مهم است. به طور کلی اینترنت اشیا به بهینه سازی مصرف انرژی و کاهش هزینه ها و در عین حال بهبود بهره وری کمک می کند.

۳.استفاده از هوش مصنوعی در انرژی؛

چندین مزیت عمده از استفاده هوش مصنوعی در بخش انرژی وجود دارد. اساساً فناوری‌های هوش مصنوعی فرآیندهای کاری کارآمدتری را برای شرکت‌های انرژی فراهم کرده اند.

شبکه‌های هوشمند مدیریت‌شده با هوش مصنوعی، جریان سریع انرژی و داده را بین تأمین‌کننده انرژی و مصرف‌کنندگان ارائه می‌دهد. این نوع شبکه فرآیندهای مدیریت داده ها (جمع آوری، ذخیره سازی، تجزیه و تحلیل) را فعال می کند. در آینده می‌توانیم از این داده‌ها از طریق تحلیل‌های پیشرفته و یادگیری ماشین برای شناسایی خطا در صنایع تولید انرژی و پیش‌بینی دقیق تقاضای انرژی استفاده کنیم. برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند پیش‌بینی دقیق را امکان‌پذیر کنند،  که منجر به استفاده بهتر از انرژی‌های تجدید پذیر می‌شود.

۴.رایانش ابری و انرژی

رایانش ابری شامل سرورها، ذخیره‌سازی، پایگاه‌های داده، شبکه‌سازی و تجزیه و تحلیل از طریق اینترنت است که همگی در فرایندهای مدیریت تولید، توزیع و تامین انرژی استفاده می‌شود.

فناوری‌های ابری می‌توانند بینش‌های درلحظه ای را درباره مصرف انرژی فعلی  مشتریان ارائه دهند.

فضای ابری می تواند برنامه ریزی بهینه را برای ایجاد تعمیر و نگهداری هوشمند فعال کند و برنامه‌های رایانش ابری برای مدیریت بهتر هزینه و تصمیم‌گیری بهینه بسیار مفید است.

نویسنده: مبینا فرجی

تکنولوژی‌هایی که جهان را متحول خواهند کرد

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی که از آن به عنوان شبیه سازی هوش انسان در ماشین‌ها یاد می‌شود به مهم‌ترین فناوری روز دنیا تبدیل شده است. این فناوری به حل مشکلات حیاتی در زمینه حمل و نقل، سلامت و مراقبت های بهداشتی(نظیر تشخیص سرطان های گوناگون(و صنعت خرده فروشی کمک کرده است. همچنین هوش مصنوعی به کمک اینترنت آمده است و این فناوری در تمام بخش‌ها از تشخیص گفتار گرفته تا فیلتر کردن ایمیل‌های هرزنامه استفاده شده است.

اما همچنان نگرانی‌هایی در رابطه با این فناوری وجود دارد. برای مثال ساخت سلاح‌های خودمختار، هواپیماهای بدون سرنشین و سیستم‌های دفاعی موشکی یا ساخت ویدئوهای فیک و جعلی آینده‌ی ترسناکی را رقم خواهد زد که باید مدیریت و کنترل شوند.

همچنین فناوری یادگیری ماشین به عنوان زیرمجموعه  هوش مصنوعی علمی است که با استفاده از الگوریتم های مختلف یک مدل ریاضی براساس داده های نمونه یا داده های آموزش ایجاد کرده تا ماشین با استفاده از این داده ها قدرت یادگیری داشته و بتواند در مورد مسائل مختلف تصمیم گیری کرده یا پیش بینی هایی را انجام دهد.

 

 

محاسبات کوانتومی

شرکت ها و کشورها میلیاردها دلار برای بخش تحقیق و توسعه محاسبات کوانتومی سرمایه گذاری کرده اند، چرا که معتقدند این فناوری سبب ایجاد تغییر و تحولات شگرفی در زمینه‌های گوناگون از جمله شیمی، حمل و نقل، طراحی مواد،  امور مالی، هوش مصنوعی و موارد دیگر خواهد شد. این فناوری درحال نشان دادن وعده‌هایی است که محققین در دهه‌های قبل اذعان داشته‌اند. برای مثال در سال ۲۰۱۹ گوگل یک پردازنده کوانتومی را به نام Sycamore  طراحی کرد که تسک مورد نظر را در ۲۰۰ثانیه انجام داد این درحالی است که براساس تخمین گوگل انجام این کار حدود ۱۰۰۰ سال در سریع ترین ابررایانه دنیا طول می‌کشید.

 

 

اینترنت اشیا

این فناوری به تعداد روزافزون دستگاه‌ها و اشیا متصل به اینترنت اشاره دارد. چنین دستگاه‌هایی دائما در حال جمع آوری و انتقال داده‌ها هستند و به رشد بیگ‌دیتا و هوش مصنوعی کمک می‌کند. در همین رابطه شاید نام تکنولوژی فضاهای هوشمند و مکان‌های هوشمند را شنیده باشید. این فناوری به این معنی است که فضاهای فیزیکی مانند خانه ها، محل کار، و حتی کل شهر به طور فزاینده‌ای به هم متصل شده و شهر هوشمند را به وجود می آورد.

 

بیگ‌دیتا(BigData)

بیگ دیتا به رشد تصاعدی داده‌ها در دنیای ما اشاره دارد که روزانه با سرعت زیاد و تنوع و پیچیدگی زیاد تولید شده و پردازش آن‌ها با روش‌های سنتی سخت و دشوار است. به لطف تجزیه و تحلیل افزوده (تجزیه و تحلیل‌های بسیار پیشرفته داده‌ها، که اغلب با تکنیک های هوش مصنوعی تقویت می شود)، اکنون می‌توانیم جریان‌های بسیار پیچیده و متنوعی از داده‌ها را درک کنیم و با آنها کار کنیم.

 

بلاکچین

در یک تعریف کلی، می‌توانیم بگوییم بلاکچین یک دفتر کل توزیع شده، غیرمتمرکز و اشتراکی است که به صورت زنجیره‌ای از سوابق بنام بلاک ساخته شده است. هر بلاک در این زنجیره، مسئول ذخیره‌سازی نوعی از اطلاعات (مانند سوابق معاملات) است. بلاکچین با توجه به ساختار طراحی شده‌اش به قدرت پردازش بالاتری نسبت به محاسبات داده‌های معمولی نیاز دارد. طراحی بلاک چین بر اساس رمزنگاری تعریف شده است و رمزگذاری و رمزگشایی داده‌ها طبیعتاً یک امر پرهزینه است. امروزه کامپیوترها به لطف پردازنده‌های مدرن توسعه یافته از قدرت پردازش بیشتری برخوردارند که این امر منجر به رشد تقاضا برای استفاده از این فناوری شده است.

این روش فوق امن برای ذخیره، احراز هویت و محافظت از داده‌ها می تواند بسیاری از جنبه‌های کسب و کارها  را متحول کند – به خصوص وقتی صحبت از تسهیل تراکنش‌های قابل اعتماد باشد.

 

رایانش ابری

درواقع ذخیره سازی مبتنی بر ابر به جای ذخیره و نگه داری فایل‌ها بر روی هارد دیسک اختصاصی یا ذخیره سازی به صورت لوکال، امکان ذخیره سازی در پایگاه داده را از راه دور فراهم می‌کند. با استفاده از رایانش ابری، می‌توانید در زمان و مکان دلخواه فقط با استفاده از اتصال به اینترنت به داده‌ها و برنامه‌ها نرم‌افزاری دسترسی داشته باشید.

شرکت‌ها به‌جای داشتن زیرساخت‌های محاسباتی یا مراکز داده خود، می‌توانند با استفاده از سرویس‌های ابری، به هرچیزی از برنامه‌های کاربردی گرفته تا فضای ذخیره‌سازی دسترسی داشته باشند. از مزیت های این فناوری می توان به مقرون به صرفه بودن و کاهش هزینه ها، افزایش بهره وری، سرعت ،کارایی و افزایش عملکرد و امنیت اشاره کرد.

 

 

دوقلوهای دیجیتال(Digital twins)

دوقلوهای دیجیتال یک کپی دیجیتالی از یک شیء فیزیکی واقعی، محصول، فرآیند یا اکوسیستم است. این فناوری نوآورانه به ما اجازه می‌دهد تا تغییرات و تنظیماتی را امتحان کنیم که برای آزمایش روی جسم واقعی بسیار گران یا خطرناک است.

 

پردازش زبان طبیعی

این فناوری که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد زبان انسان را بفهمند، نحوه تعامل انسان‌ها با ماشین‌ها را به‌طور چشمگیری تغییر داده است

 

چت بات‌ها(chatbots) و رابط‌های صوتی

اگر بخواهیم مثالی بزنیم نمونه‌ای ازاین فناوری ربات‌هایی مانند الکسا(Alexa)، سیری(Siri) و چت بات هایی هستند که روزانه با آن ها در ارتباط هستیم. بسیاری از ما در حال حاضر کاملاً عادت کرده‌ایم تا با صحبت کردن یا تایپ درخواست خود با ماشین‌ها ارتباط برقرار کنیم. در آینده، کسب‌وکارهای بیشتری از طریق رابط‌های صوتی و ربات‌های گفتگو با مشتریان خود تعامل خواهند داشت.

 

وسایل نقلیه خودران

این دهه را می توان دهه شکوفایی ماشین‌های خودران دانست به طوری که انتظار می رود هر نوع وسیله‌ی نقلیه‌ی خودران از اتوموبیل گرفته تا تاکسی‌های خودران و حتی کامیون‌ها و کشتی‌های خودران واقعا به صورت خودمختارعمل کرده و از لحاظ تجاری نیز قابل عرضه باشد.

نسل پنجم تکنولوژی ارتباطات بی سیم یا اینترنت 5G کمک شایانی به این فناوری کرده است به طوری که یک شبکه بی سیم با سرعت بسیاربالاتر، هوشمند تر و پایدارتری را عرضه کرده است و سبب رشد بیشتر در زمینه‌ی اشیا متصل به هم و جریان داده‌ها به صورت بلادرنگ و درلحظه شده است.

 

خلاقیت مشترک ماشین و طراحی تقویت شده(augmented design)

به لطف هوش مصنوعی، ماشین‌ها می‌توانند کارهای زیادی از جمله خلق آثار هنری و طراحی‌های خارق العاده ای را انجام دهند. امید می رود تا در کارهایی نظیر طراحی و فرایندهای خلاقانه در آینده همکاری‌های ماشین و انسان بیش تر و بیش‌تر شود.

 

خودکار سازی فرایندها با استفاده از ربات‌ها

این فناوری برای خودکارسازی فرایندهای کسب و کار ساختاریافته و تکراری استفاده می شود و سبب شده تا کارگران انسانی از کارهای تکراری فاصله گرفته و برروی کارهای پیچیده‌تر و ارزشمندتر تمرکز کنند.

این امر موجب حرکت صنعت به سمت خودکار سازی و به وجود آمدن تحولات عظیم در این عرصه شده است.

 

شخصی سازی انبوه

شخصی سازی انبوه توانایی ارائه محصولات و خدمات به صورت بسیار شخصی سازی شده در مقیاس انبوه است. شاید اصطلاح(micro-moments) را شنیده باشید. این اصطلاح به معنای پاسخ به نیازهای مشتری در لحظه مناسب است. فناوری‌هایی نظیر هوش مصنوعی و بیگ دیتا و تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته داده به کمک این تکنولوژی آمده است تا در عصری که همه چیز به سمت رضایتمندی هر چه بیشتر مشتری پیش می رود، سازمان‌ها بتوانند رقابتی تر عمل کنند.

 

پهبادها و وسائل نقلیه بدون سرنشین

این نوع از هواپیماها که از راه دور یا به صورت خودکار هدایت می شوند چهره عملیات های نظامی را تغییر داده اند. شاید بیشتر در این حوزه بوده است که نام این فناوری به گوش ما خورده است اما باید بدانیم که تاثیر این فناوری در حوزه‌های گوناگون نظیر ماموریت های جستجو ونجات، آتش نشانی و حمل ونقل بسیار زیاد خواهد بود به طوری که هر یک از این بخش ها را دگرگون خواهد کرد.

فرهنگ داده محوری به عنوان یک مزیت رقابتی برای سازمان‌ها

در مواجه با حجم انبود داده که به عنوان بیگ‌دیتا شناخته می‌شود، بسیاری از شرکت‌ها برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و بهبود عملکرد خود به تحلیل داده‌ها تکیه می‌کنند. شرکتی که توسط داده‌ها هدایت می‌شود را شرکت داده محور می‌نامند. اصطلاح داده محور بودن در کسب و کار به این معنی است که یک سازمان با تکیه بر تحلیل داده‌های موجود خود، از آن‌ها در جهت اطلاع رسانی و آگاهی، بهبود فرایندها و تصمیم‌گیری و حتی بهبود مدل‌های درآمدی خود بهره می‌گیرد.

حال مزیت یک شرکت داده محور چیست و چگونه می‌توان آن را پیاده‌سازی کرد؟

همان طور که اشاره کردیم اصطلاح داده محور به هر سازمانی اشاره دارد که بر داده‌ها متمرکز است. یک شرکت داده محور از تکنولوژی‌های تحلیل داده برای هدایت تصمیمات استراتژیک خود بهره می گیرد و تصمیم گیری ها، براساس داده‌ها انجام می گیرد نه براساس شهود و تجربه و احساسات.

با داده محور شدن یک سازمان، تمامی داده‌ها، در یک پایگاه داده به صورت متمرکز در دسترس تصمیم گیرندگان قرار می‌گیرد. این امر به سازمان ها کمک می‌کند تا از داده‌های درست در زمان درست و به موقع برای تصمیم گیری‌ها استفاده کنند.

در عصر تحول دیجیتال، شرکت‌ها در حال جمع‌آوری داده‌ها از اشیا متصل(connected)، شبکه‌های اجتماعی و وبسایت‌ها هستند. تحلیل این داده‌ها بینش عمیقی را در زمینه رفتار مشتری، ترندهای بازار و  رقبا فراهم می‌کند و این امکان را در اختیار آن ها قرار داده تا بتوانند رفتار مشتریان را در جهت بهبود وفاداری مشتری و تجربه مشتری، پیش‌بینی کنند. همچنین در این دوران، تجزیه و تحلیل داده‌ها درحال تبدیل شدن به یک هرم رشد برای بخش‌های کلیدی کسب و کار مانند بخش های بازاریابی، منابع انسانی، مالی و لجستیک شده است.

برای مثال در بخش بازاریابی، پردازش داده‌ها، سرعت تصمیم‌گیری را افزایش داده و همین امر سبب شده تا زمان صرفه جویی شده برای کارهای ارزشمندتری مانند مدیریت ارتباط با مشتری، دانش مشتری و ارزیابی‌های گوناگون در جهت بهبود محصولات و خدمات صرف شود.

بخش منابع‌انسانی نیز از اتخاذ رویکرد داده محوری سود می‌برد. این رویکرد به بهینه سازی فرایندهای استخدام و کاریابی کمک می‌کند. به علاوه این رویکرد سبب کاهش هزینه‌های فرایند استخدام و همچنین بهبود تجربه کارمندان و افزایش بهره‌وری آن‌ها شده است.

اما برای داشتن یک سازمان داده محور ابتدا باید فرهنگ داده محوری را در سازمان ایجاد و  تقویت کرد.

حال با این سوال مواجه می شویم که چگونه فرهنگ داده محور بودن را در سازمان نهادینه کنیم؟

نظرسنجی انجام شده توسط   EY report نشان می‌دهد که 81 درصد از شرکت‌ها با این جمله که «داده ها باید در قلب تصمیم‌گیری‌ها باشند» موافق هستن، اما تنها 31درصد از شرکت‌ها به طور قابل توجهی فرایند کسب و کار خود را در جهت داده محور بودن، بازمهندسی کرده‌اند. (A report in collaboration with Nimbus Ninety, EY report)

خب همان طور که می‌دانیم به کارگیری فرهنگ داده محوری در سازمان سبب ایجاد تغییرات بزرگی خواهد شد. چون فرایند تبدیل شدن به یک سازمان داده محور با پیچیدگی هایی روبه روست، موفق شدن در این امر، مستلزم این است که همه کارمندان یک سازمان در قلب سازماندهی مجدد کسب و کار بوده، در این امر مشارکت داشته باشند و از اهمیت و ضرورت این کار آگاهی کامل داشته باشند. در سمت مدیریت نیز وجود تصمیم گیرندگانی که بتوانند به درستی داده‌ها را تحلیل و تفسیر کنند الزامی است. همچنین بدیهی است که شرکت باید تمام ابزارها و افراد مناسب برای گذار از این مرحله را در اختیار داشته باشد. برای مثال وجود تخصص‌هایی مانند علم داده در شرکت الزامی است.

اما مولفه های متعددی وجود دارد که به فرهنگ داده محوری در یک سازمان کمک می کند:

بلوغ داده ها

بلوغ داده ها به این موضوع اشاره دارد که در طول زمان داده‌ها چگونه ذخیره و بازیابی شوند تا این فرایند بهبود یابد؟ اکثر سازمان‌هایی که نقش (chief data officer)CDO  آنها به خوبی مشخص شده است؛ در حال دستیابی به سطوح بالایی از بلوغ داده‌ها هستند.

رهبری داده

رهبری داده به این معنی است که مدیران و رهبران یک سازمان از دقت و صحت ذخیره سازی و نگه داری داده ها اطمینان حاصل کنند. همچنین اهمیت و ضرورت داده ها و اطلاعات را برای کمک به تیم در تصمیم گیری های دقیق و درست را در نظر بگیرند. رهبران همچنین با هدایت فرهنگ تصمیم گیری براساس اطلاعات موجود، اهمیت و ارزش این مطلب را دوچندان میکنند. یک رهبر مبتنی بر داده؛ داده‌ها را به عنوان یک دارایی استراتژیک می‌بیند و فکر کردن و عمل کردن بر اساس داده‌ها را در اولویت اصلی استراتژیک خود قرار می‌دهد.

سواد داده

سواد داده به این مفهوم اشاره دارد که اطلاعاتی که یک شرکت ذخیره می کند برای همه افراد قابل دسترسی، قابل خواندن و قابل استفاده باشد.  همان طور که میدانیم ذخیره سازی داده ها در فرمت های ساختاریافته به این امر کمک می کند. بخش مهمی از این بخش به آموزش کارمندان و چگونگی درک و استفاده از داده ها مربوط می شود تا آنها بتوانند به درستی تصمیم گیری کرده و اطلاعات را به طور موثرتری ارزیابی کنند.

اما برای تبدیل شدن به یک سازمان داده محور بهتر است که مراحل زیر را طی کنید:
روی زیرساخت داده سرمایه گذاری کنید

با توسعه سیستم هایی برای پشتیبانی از جمع آوری، ذخیره سازی و تحلیل داده ها شروع کنید. تعیین کنید که چه مقدار فضا برای مدیریت داده ها برای یک سازمان با اندازه ی خود نیاز دارید. خب این موارد با همکاری بخش فناوری اطلاعات سازمان شما جهت ایجاد پایگاه داده، نصب نرم افزارهایی برای گزارش از داده ها و تحلیل و مدلسازی داده،  میسر خواهد شد

افراد را برای جمع آوری کامل داده ها تشویق کنید

با مدیران خود درمورد اهمیت جمع آوری سوابق داده ها صحبت کنید. همچنین با اعضای تیم خود در این باره صحبت کنید تا طبق یک استاندارد مشخص و به صورت گزارشات ماهانه یا فصلی، هر بخش خلاصه داده ها را با شاخص های کلیدی عملکرد در یک پایگاه داده مشترک بارگذاری کنند.

کیفیت داده ها را افزایش دهید

کیفیت داده‌ها مساله ی مهمی است. اگر داده های شما بی کیفیت باشند، تصمیمات برگرفته از آنها هم بی‌کیفیت خواهند بود. دستیابی به داده‌های با کیفیت، یک گام مهم و اساسی در جهت ایجاد یک کسب و کار داده محور است. در مورد افزایش کیفیت داده، در مقالات بعدی صحبت خواهد شد، اما به طور خلاصه باید بدانید که برای دستیابی به چنین مساله‌ای نیاز به شناخت کسب و کار، شناخت و درک تصمیمات و تعریف معیارها و شاخص‌های کمی و کیفی به منظور ارزیابی خواهید داشت.

به کارکنان خود آموزش دهید

با آموزش به تیم خود در مورد نحوه تفسیر گزارش ها و مدل های داده، افراد را تشویق کنید تا با اطلاعات موجود درگیر شوند. جلسات آموزشی رسمی در زمینه سواد داده و تجزیه و تحلیل اطلاعات را برنامه ریزی یا پیشنهاد دهید.

قوانینی در رابطه با حاکمیت داده ها تنظیم کنید

قوانینی را در رابطه با سطح دسترسی افراد به پایگاه داده تنظیم کنید. ضروری است که تعادلی را بین دسترسی به داده ها برای همه افراد شرکت و حفظ امنیت اطلاعات ایجاد کنید. با بخش فناوری اطلاعات سازمان خود در مورد ایجاد حساب هایی با مجوزهای خاص برای افراد در سطوح مختلف ایجاد کنید.

 

نویسنده: فاطمه چلونگر

 

منابع:

https://www.ipag.edu/en/blog/what-data-driven-approach#:~:text=The%20term%20data%20driven%20describes,experience%20or%20the%20external%20environment.

https://www.walkme.com/glossary/data-driven/

https://cognopia.com/data-driven-business-the-ultimate-guide/

https://www.indeed.com/career-advice/career-development/data-driven-culture#:~:text=A%20data%2Ddriven%20culture%20is%20one%20where%20the%20workforce%20uses,processes%20and%20accomplish%20their%20tasks.