Menu

راهکارهای علوم داده

هوش تجاری Business Intelligence

شرکت آریا همراه محصولی در راستای هوش تجاری تولید کرده است. یکی از قابلیت های این ابزار امکان خصوصی سازی کردن آن بر اساس نیازمندی های هر سازمان می باشد. همچنین می توان به این نکته اشاره کرد که ETL آن، هم بر اساس روش های معمول و هم بر اساس فریم ورک های مه داده قابل پیاده سازی می باشد. شرکت آریاهمراه با بهره‌گیری از سوابق موفق کارشناسان خود در زمینه پیاده‌سازی و مشاوره هوش‌تجاری شما را قادر می‌سازد تا اطلاعات مورد نیاز خود را همراستا با نیازهای کسب و کارتان بدست آورده و مدیریت نمایید. بدین ترتیب زمان و هزینه صرف شده برای انجام فعالیت‌ها بهینه‌سازی شده و رسیدن به نتایج مورد نیاز را تضمین کرد.
هوش تجاري مجموعه‌ی توانايي‌ها، تكنولوژي‌ها، ابزارها و راهكارهايي است كه به درك بهتر مديران از شرايط گذشته، حال و آینده‌ی كسب‌و‌كار كمك مي‌نمايد. استفاده از راهکارهای هوش‌تجاری پاسخی مناسب به چالش‌های مربوط به تنوع در بانک‌های اطلاعاتی، عدم یک‌پارچگی سامانه‌های اطلاعاتی و عدم امکان ارائه‌ی گزارش‌های تحلیلی از پایگاه کلان‌داده می‌باشد. برای پیاده‌سازی و استقرار سامانه‌ی هوش‌تجاری در یک سازمان، نیاز به طراحی انباره‌ی داده و ETL است، تا علاوه بر افزایش سرعت در گزارش‌های خروجی اطمینان به گزارش‌های تولیدی نیز بالا باشد. با پیاده‌سازی هوش‌تجاری، نه‌تنها مدیران گزارش‌ها و هشدارهایی مبنی بر یک اتفاق خاص در سازمان، دریافت می‌کنند، بلکه این اخطارها می‌توانند به‌طور خودکار باعث اجرای فرآیندهایی در سامانه شوند.

در واقع هوش‌تجاری بستری است برای :

  • حرکت از داده به اطلاعات و از اطلاعات به دانش
  • تمرکز بر فرآيندهاي تصميم‌گيري در سطوح مختلف مديريتي در سازمان.
  • افزايش کارآيي سازمان با توجه به بخش‌هايي مانند پرسنل مجرب و اطلاعات پنهان تجاري
  • اتحاد و يک‌پارچگي فر‌آيندهاي سازمان

قابلیت‌هایی که با پیاده‌سازی هوش‌تجاری می‌توان به آن‌ها دست یافت :

  • تحلیل فرصت‌ها و تهدیدها (بررسی مداوم و ساختاریافته عوامل محیطی تاثیرگذار بر سازمان)
  • مدیریت تصمیم‌های سازمانی (بررسی همه جانبه برای اخذ تصمیمات راهبردی)
  • امکان دسته‌بندی محصولات برای جذب مشتریان
  • تعریف هشدار روی KPI ها
  • گزارش خودکار با توجه به نقش کاربران
  • نمایش گزارش با استفاده از داشبورد برای درک سریع و آسان کاربران

مزایای استفاده از سامانه‌ی هوش‌تجاری

  • تصمیم‌گیری‌های آگاهانه براساس اطلاعات کسب‌و‌کار
  • ایجاد تراز بین استراتژی‌ها و اهداف سازمان
  • تسهیل پیش‌بینی آینده بر مبنای برخی پیش‌فرض‌ها
  • ذخیره‌ی زمان در ایجاد گزارش‌ها
  • ارائه‌ی گزارش‌های مقایسه‌ای
  • ایجاد دید کلی از عملکرد سازمان
  • تصمیم‌گیری‌های سریع‌تر و بهتر
  • دسترسی سریع به اطلاعات از مجموعه‌ی منابع مختلف
  • ایجاد بستر فنی و ساختاری مناسب جهت گسترش و استفاده‌ی بهینه از منابع
  • برقراری تعامل با سایر سیستم‌های اطلاعاتی
  • کسب مزیت رقابتی با استفاده از یک‌پارچگی ایجاد شده و ابزارهای تحلیلی
  • نظارت هوشمند بازار و شناسایی تغییرات آتی آن
  • فرآیند بالا‌بردن سود‌دهی سازمان در بازار رقابتی
مشاهده بیشتر

داده کاوی    (Data Mining)

شرکت آریاهمراه سامانه با تکیه بر سوابق درخشان کارشناسان خود، در زمینه‌ی مشاوره، پیاده‌سازی و بومی‌سازی الگوریتم‌های داده‌کاوی ، فرآیند استخراج و مدیریت اطلاعات مورد نیاز کسب‌وکار را برای شما تسهیل می‌نماید. همچنین شما را قادر می‌سازد که با تشخیص الگوهای نهفته در مجموعه‌ی داده‌ی موجود در کسب‌وکار خود، قادر به پیش‌بینی آینده ‌باشید.
پیچیدگی ذاتی داده موجب می شود که تمام نیازهای کارشناسان سازمان مشخص نباشد و بخشی از دانش از دیدشان پنهان بماند. برای کشف دانش با ارزش و غیرمنتظره از مجموعه وسیعی از داده از داده کاوی استفاده می شود که به عنوان مکملی برای گزارش های ساده و تحلیلی پیچیده برخط سازمان محسوب می شود. هدف استفاده از داده کاوی، کشف الگوی پنهان از حجم انبوه داده می باشد. با بدست آوردن الگوهای نهفته در مجموعه داده موجود در کسب و کار خود، قادر به تصمیم گیری بهتر بر اساس پیش بینی های انجام شده می باشید.
آریاهمراه با استفاده از فرآیند "کریسپ" (Crisp-DM) و یا بومی‌کردن آن برای سازمان، آماده به اجرای پروژه‌های داده‌کاوی در سازمان‌های مختلف می‌باشد.
فرآیند Crisp-DM

مراحل متدولوژی کریسپ :

شناخت کسب‌و‌کار

تمرکز مرحله‌ی ابتدایی بر روی درک نیازمندی‌ها و اهداف پروژه از منظر کسب‌و‌کار می‌باشد. درک این نیازمندی‌ها در ادامه تبدیل به تعریف یک مسئله‌ی داده‌کاوی شده و یک طرح مقدماتی برای دستیابی به اهداف مورد نظر طراحی می‌کند.

شناخت دادگان

مرحله‌ی شناخت دادگان یا درک داده، با جمع آوری داده‌ی اولیه آغاز می‌شود. شناخت دادگان با فعالیت‌هایی در جهت تشخیص مشکلات در کیفیت داده و تعیین زیرمجموعه‌های جالب توجه برای تشکیل فرضیه راجع به اطلاعات پنهان، ادامه پیدا ‌می‌کند.

آماده‌سازی داده

مرحله‌ی آماده‌سازی داده، شامل تمامی فرآیندهایی است که داده ی نهایی را از داده‌ی اولیه‌ی خام استخراج می‌کنند (منظور از داده ی نهایی، داده ی ورودی به ابزار می‌باشد).
این فرآیندها شامل جدول، رکورد، انتخاب خصوصیت، تبدیل و پاک‌سازی داده برای ابزارهای مدل‌سازی بوده و بارها اجرا می‌شوند.

مدل‌سازی

در این مرحله، تکنیک‌های متفاوت مدل‌سازی انتخاب شده و به کار گرفته‌ می‌شوند. برای هر انواع مختلف مسایل داده‌کاوی، تکنیک‌های زیاد و متفاوتی برای مدل‌سازی موجود است. شایان ذکر است که بعضی از این تکنیک‌ها نیازمندی‌های خاصی در خصوص شاکله‌ی داده دارند. بنابراین، اغلب اوقات عقب‌گرد به مرحله آماده‌سازی داده لازم است.

ارزیابی

در این مرحله از پروژه، شما مدل یا مدل‌هایی را ساخته‌اید که به نظر می‌رسد کیفیت بالایی از منظر تحلیل داده دارند. قبل از پیش‌روی به گسترش نهایی مدل، برای اطمینان از عملکرد درست مدل در جهت اهداف کسب‌وکار، مهم است که مدل را از جنبه‌های مختلف ارزیابی نموده و مسیر طی‌شده برای ساخت مدل را بازبینی کنیم. یک هدف کلی برای ما این است که مدل مشخص کند چه موضوعات مهمی در رابطه با کسب‌وکار وجود دارد که به اندازه‌ی کافی به آن‌ها رسیدگی نشده‌است.

ارائه و توسعه

ساخت مدل عموماً پایان پروژه نیست. حتی اگر هدف مدل افزایش دانش استخراج شده از داده باشد، دانش بدست‌آمده نیاز به سازمان‌دهی دارد و باید نمایش آن، طوری باشد که مشتری بتواند از آن استفاده نماید.

قابلیت‌هایی که با پیاده‌سازی داده‌کاوی می‌توان به آن‌ها دست یافت :

  • قدرت تشخیص روابط بین عوامل مؤثر داخلی و خارجی محیط سازمان
  • قابلیت ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده بر‌اساس تعداد زیادی از متغیرها
  • تصویر‌نمودن تمایل داده به الگو یا رفتار خاص در مجموعه‌ی کلان‌داده
مشاهده بیشتر

     مه داده      (Big Data)

با توجه به ضرورتی که امروزه در دست یابی و بهره برداری از اطلاعات نهفته در مه داده وجود دارد، تمایل سازمان ها برای تحلیل مه داده روز به روز افزایش یافته است، لذا به کارشناسان خبره در این زمینه نیازمند می باشند. توانایی تحلیل مه داده موجود در سازمان ها یکی از نقاط قوت کارشناسان مجرب شرکت آریا همراه سامانه می باشد. وقتی داده از جنبه هایی مانند حجم ، تنوع و نرخ رشد داده، بالا باشد تبدیل به مه داده می شود. مه داده در سازمان‌ها موجودیت واقعی تجارت آن سازمان را مشخص می‌کند و شامل داده ساخت یافته، نیمه ساخت یافته و غیرساخت یافته می‌باشد. که اگر به خوبی مدیریت شود منجر به داشتن دید مناسب از آن تجارت می‌شود. Map Reduce یک مدل برنامه نویسی می باشد که پردازش و تولید مجموعه داده را به صورت موازی و توزیع شده پیاده سازی می کند. تابع Map داده ورودی را به زوج های کلید-مقدار تبدیل می کند تا بتوان آن ها را توسط تابع Reduce بصورت موازی پردازش کرد، در مرحله Shuffle بر اساس مقادیر موجود برای کلید مرتب سازی انجام می گیرد، و در انتها تابع Reduce عملیات تجمیع را انجام می دهد و خروجی تولید می کند. هدوپ فریم ورکی است که محاسبات توزیع شده از مجموعه مه داده را با استفاده از مدل های برنامه نویسی ساده امکان پذیر می سازد. هدوپ یک چهارچوب متن باز برای پردازش، ذخیره و تحلیل حجم عظیم داده ی توزیع شده و بدون ساختار است. این چهارچوب برای پردازش موازی داده در سطح پتابایت و اگزابایت که بر روی رایانه های معمولی توزیع شده اند، به گونه ای طراحی شده است که کلاستر تشکیل دهنده آن به راحتی و بسته به نیاز، قابل گسترش است. فریم ورک هدوپ شامل زیر پروژه های مختلفی مانند HDFS,YARN, Map Reduce, Cassandre, HBase, Hive, Pig, Spark می باشد.
مدل برنامه نویسی Map-reduce
یکی از مورادی که در مه داده و بقیه موارد توسط تیم ما مورد توجه قرار گرفته است، افزایش بازدهی سرعت خواندن/نوشتن در پایگاه داده است که در این راستا به قابلیت های خوبی روی پایگاه داده ی NoSQL مانند MongoDB, Cassandra دست یافته ایم.

مزایای تحلیل مه‌داده

  • کاهش هزینه‌ی سخت‌افزاری ذخیره‌سازی حجم زیاد داده
  • تصمیم‌گیری‌های سریع و مناسب
  • هوشمندسازی تصمیمات
  • ایجاد محصول و سرویس جدید در نتیجه‌ی تنظیم سیاست‌ها و استراتژی‌های جدید
مزایای هدوپ
مشاهده بیشتر

                 اینترنت اشیاء

اینترنت اشیاء مفهومی جدید در دنیای فناوری و ارتباطات است. در این دنیا که همه چیز به هم متصل است، کثرت دستگاه های هوشمند باعث بوجود آمدن بازاری برای راه حل های جدید بر اساس ارتباط های دستگاه ها شده است. انتشار هوشمندسازی که هر روزه فراتراز دستگاه ها می رود یک بخش حیاتی در زمینه IOT ایفا می کند، یک مرز غیرقابل تفکیک بین اشیا مجازی یا حقیقی و هر وسیله ی قابل اتصال بین انسان واشیا به وجود می آورد.
پیچیدگی ذاتی داده موجب می شود که تمام نیازهای کارشناسان سازمان مشخص نباشد و بخشی از دانش از دیدشان پنهان بماند. برای کشف دانش با ارزش و غیرمنتظره از مجموعه وسیعی از داده از داده کاوی استفاده می شود که به عنوان مکملی برای گزارش های ساده و تحلیلی پیچیده برخط سازمان محسوب می شود. هدف استفاده از داده کاوی، کشف الگوی پنهان از حجم انبوه داده می باشد. با بدست آوردن الگوهای نهفته در مجموعه داده موجود در کسب و کار خود، قادر به تصمیم گیری بهتر بر اساس پیش بینی های انجام شده می باشید.
سازمان ها دنبال راه هایی هستند تا از این داده برای سرویس‌های جدید، ساختار کسب‌وکار و کاهش هزینه استفاده کنند. نکته‌ی اساسی در به‌دست آوردن ارزش‌افزوده کسب ‌وکار در سامانه های IOT ارتباط مؤثر بین تمام بخش ها در معماری بین سامانه هاست. با استفاده از سامانه های یک‌پارچه می توان برنامه ها را سریع تر پیاده سازی کرد. هم‌چنین می توان پردازش و تحلیل داده را سریع تر انجام داد و وقوع یک عمل را به صورت خودکار انجام داد. “اینترنت اشیاء” فناوری مدرنی است که در آن برای هر موجودی (انسان، حیوان و یا اشیاء) قابلیت ارسال داده از طریق شبکه‌های ارتباطی، اعم از اینترنت یا اینترانت، فراهم می‌گردد.

دلایل سرمایه‌گذاری بر روی اینترنت اشیا

  • تغییرات کوچک تأثیرات زیاد
  • افزایش دارایی‌های سازمان
  • بهبود بهره‌وری
  • امکان اتصال وسایل متعدد
  • افزایش نوآوری
  • افزایش مهارت و سرعت
  • افزایش مقیاس کار
  • بررسی وضعیت و گزارش گیری لحظه ای
  • اعمال تغییرات لحظه ای مناسب بر روی محیط با توجه به شرایط

شرکت آریاهمراه سامانه محصولی با هدف عمومی برای IOT دارد که قابلیت خصوصی سازی برای سازمان ها براساس هدفی که دارند را دارا می باشد.
مشاهده بیشتر