انواع تحلیل داده و فرصت های پیش رو تحلیل گران داده

اگر شما هم در زمینه تحلیل داده تازه وارد هستید و هنوز نمی دانید در چه حوزه هایی می توانید عمیق تر شوید این مطلب برای شماست. هر کجا داده ای باشد تحلیل گران داده هم می توانند عرض اندام کنند و می توانند فرصت های زیادی برای خود ایجاد کنند. در این مقاله به انواع تحلیل داده خواهیم پرداخت.

۱. مهندسی داده (Data Engineering)

مهندسی داده بر ایجاد و نگهداری زیرساخت‌هایی تمرکز دارد که امکان جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌ها را فراهم می‌کنند. این نقش شامل کار با فناوری‌های داده‌های کلان مانند آپاچی اسپارک (Apache Spark)، هادوپ (Hadoop) و پلتفرم‌های ابری مانند AWS، گوگل کلود (Google Cloud) یا آزور (Azure) است.

• دلیل روند صعودی: با افزایش حجم داده‌ها، نیاز به ایجاد بستر جریان داده‌ها و زیرساخت‌های مناسب در حال افزایش است. مهندسان داده برای اطمینان از دسترسی به داده‌های تمیز و آماده ی تحلیل، بسیار مورد نیاز هستند.

۲. یادگیری ماشین (MLOps – Machine Learning Operations)

عملیات یادگیری ماشین (MLOps) ، یادگیری ماشین، مهندسی داده و دواپس (DevOps) را برای خودکارسازی و بهینه‌سازی استقرار و نظارت بر مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی ترکیب می‌کند.

• دلیل روند صعودی: با پذیرش گسترده‌تر هوش مصنوعی توسط کسب‌وکارها، نیاز به متخصصانی که بتوانند چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین را مدیریت کنند، به‌طور فزاینده‌ای احساس می‌شود تا این مدل‌ها مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد باشند.

۳.تحلیل پردازش زبان طبیعی (NLP – Natural Language Processing)

پردازش زبان طبیعی (NLP) بر تعامل بین کامپیوترها و زبان انسانی تمرکز دارد. این حوزه شامل تحلیل و استخراج بینش‌های معنادار از داده‌های متنی مانند تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متون و تولید زبان است.

• دلیل روند صعودی: با انفجار داده‌های بدون ساختار مانند پست‌های شبکه‌های اجتماعی، بررسی‌ها و بازخوردهای مشتریان، کسب‌وکارها به‌طور فزاینده‌ای به استخراج بینش از داده‌های متنی علاقه‌مند شده‌اند. همچنین NLP در برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی بسیار حائز اهمیت است.

۴. علم داده برای اینترنت اشیاء (IoT – Internet of Things)

این حوزه شامل تحلیل داده‌های تولید شده توسط دستگاه‌های متصل در اینترنت اشیاء (IoT) است. این شامل کار با داده‌های سری زمانی، داده‌های حسگر و توسعه مدل‌های پیش‌بینی برای بهینه‌سازی برنامه‌های اینترنت اشیاء می‌شود.

• دلیل روند صعودی: با افزایش دستگاه‌های اینترنت اشیاء در صنایع مختلف، از خانه‌های هوشمند تا اتوماسیون صنعتی، نیاز به دانشمندان داده که بتوانند داده‌های این دستگاه‌ها را تحلیل و تفسیر کنند، به‌طور قابل توجهی افزایش یافته است.

۵. تحلیل جغرافیایی (Geospatial Analytics)

تحلیل جغرافیایی شامل تحلیل و تفسیر داده‌هایی است که دارای مؤلفه‌های جغرافیایی یا مکانی هستند، مانند داده‌های مکانی از GPS یا تصاویر ماهواره‌ای. این حوزه اغلب در برنامه‌ریزی شهری، نظارت محیطی و لجستیک استفاده می‌شود.

• دلیل روند صعودی: با افزایش دسترسی به داده‌های جغرافیایی و پیشرفت در فناوری سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)، این حوزه برای کسب‌وکارهایی که به دنبال بهینه‌سازی عملیات مبتنی بر بینش‌های مکانی هستند، حیاتی شده است.

۶. تحلیل مشتری و بازاریابی (Customer and Marketing Analytics)

این تخصص بر تحلیل داده‌های مشتری برای بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی، بهبود تجربه مشتری و افزایش نگه‌داشت مشتری تمرکز دارد. تکنیک‌های مورد استفاده شامل بخش‌بندی مشتریان، پیش‌بینی ارزش دوره زندگی مشتری و بازاریابی شخصی‌سازی شده است.

• دلیل روند صعودی: رشد بازاریابی دیجیتال و تجارت الکترونیک باعث افزایش تقاضا برای تحلیل‌گرانی شده است که می‌توانند داده‌های مشتری را به بینش‌های عملی تبدیل کنند، و به شرکت‌ها کمک کنند استراتژی‌های خود را به طور دقیق‌تر تنظیم و بازگشت سرمایه (ROI) را به حداکثر برسانند.

۷. تحلیل داده حریم خصوصی و تطابق (Data Privacy and Compliance Analytics)

این حوزه شامل اطمینان از انطباق استفاده از داده‌ها با مقرراتی مانند GDPR، CCPA و سایر قوانین حریم خصوصی است. همچنین شامل تحلیل داده‌ها برای شناسایی خطرات بالقوه و تضمین امنیت داده‌ها می‌شود.

• دلیل روند صعودی: با افزایش نگرانی‌ها در مورد حریم خصوصی داده و معرفی مقررات سخت‌گیرانه‌تر، کسب‌وکارها به تحلیل‌گرانی نیاز دارند که بتوانند مسیر تطابق را هدایت کنند و در عین حال از داده‌ها بینش‌های ارزشمند استخراج کنند.

۸. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI – Explainable AI)

هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) بر شفاف‌تر و قابل فهم‌تر کردن فرآیندهای تصمیم‌گیری مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای انسان‌ها تمرکز دارد. این حوزه تحلیل داده‌ها را با ملاحظات اخلاقی ترکیب می‌کند تا اطمینان حاصل شود که مدل‌ها قابل تفسیر و قابل اعتماد هستند.

• دلیل روند صعودی: با افزایش اهمیت هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری در حوزه‌های حساس مانند مالی، بهداشت و درمان و حقوق، تقاضا برای تحلیل‌گرانی که می‌توانند اطمینان حاصل کنند که این سیستم‌ها نه تنها دقیق بلکه قابل توضیح و عادلانه هستند، رو به افزایش است.

۹. تحلیل داده‌های بلادرنگ (Real-Time Data Analytics)

تحلیل داده‌های بلادرنگ شامل تحلیل داده‌ها در حین تولید آنها است، اغلب به صورت استریم (streaming). این مورد برای کاربردهایی مانند تشخیص تقلب، معاملات سهام و تعامل بلادرنگ با مشتری حیاتی است.

• دلیل روند صعودی: با افزایش نیاز به بینش‌های فوری و تصمیم‌گیری در لحظه، تحلیل بلادرنگ در صنایع مختلف رایج‌تر شده و فرصت‌هایی برای تحلیل‌گران داده با مهارت در فناوری‌های استریم داده ایجاد کرده است.

۱۰. تحلیل داده‌ها برای توسعه پایدار (Data Analytics for Sustainability)

این تخصص بر استفاده از داده‌ها برای پیگیری و بهبود توسعه پایدار، از جمله استفاده از انرژی، ردپای کربن و مدیریت منابع تمرکز دارد. این شامل تحلیل داده‌ها برای کمک به کسب‌وکارها در دستیابی به اهداف زیست‌محیطی آنها است.

• دلیل روند صعودی: با اولویت‌بندی فزاینده پایداری توسط کسب‌وکارها، نیاز به تحلیل‌گرانی که بتوانند بینش‌هایی را ارائه دهند که باعث پیشرفت روش‌های توسعه پایدار شوند و به سازمان‌ها کمک کنند تا به مقررات مربوطه پایبند باشند، رو به افزایش است.

۱۱. تحلیل داده‌ها برای فین‌تک (Fintech – Financial Technology)

تحلیل فین‌تک شامل تحلیل داده‌های مالی برای توسعه بینش‌هایی در زمینه بانکداری دیجیتال، پرداخت‌ها، ارزهای دیجیتال و پلتفرم‌های سرمایه‌گذاری است. این شامل مدل‌سازی پیش‌بینی، ارزیابی ریسک و تجارت الگوریتمی است.

• دلیل روند صعودی: بخش فین‌تک به سرعت در حال تکامل است و داده‌ها نقش حیاتی در نوآوری دارند. تحلیل‌گرانی که می‌توانند پیچیدگی‌های داده‌های مالی و مقررات را مدیریت کنند، بسیار مورد توجه قرار دارند.

۱۲. تحلیل لبه (Edge Analytics)

تحلیل لبه شامل پردازش داده‌ها در لبه شبکه، نزدیک به جایی که داده‌ها تولید می‌شوند (مانند دستگاه‌های IoT)، به جای ارسال آن به یک مرکز داده متمرکز است. این برای برنامه‌هایی که نیاز به تأخیر کم دارند، مانند وسایل نقلیه خودران و شبکه‌های هوشمند، حیاتی است.

• دلیل روند صعودی: با رایج‌تر شدن محاسبات لبه‌ای، به ویژه در شبکه‌های IoT و ۵G، نیاز به تحلیل‌گرانی که بتوانند با داده‌های غیرمتمرکز کار کنند، در حال افزایش است.