کاربرد هوش تجاری در ارزیابی داده های تجارت الکترونیک

مقاله کاربرد هوش تجاری در ارزیابی داده های تجارت الکترونیک به بررسی کاربرد هوش تجاری مبتنی بر داده‌های کلان در تحلیل داده‌های تجارت الکترونیک می‌پردازد. با ترکیب داده‌های کلان و سیستم هوش تجاری و با استفاده از داده‌های فروش یک برند نوشیدنی، مدل “روز-زمان-پول” (DTM) ایجاد و از فناوری داده‌کاوی برای دسته‌بندی مصرف‌کنندگان این برند استفاده شده است.

هوش تجاری و کاربردهای آن

هوش تجاری یا BI یک فرآیند تجزیه و تحلیل داده مبتنی بر فناوری است که به مدیران، مدیران و کارکنان سازمان کمک می کند تا تصمیمات تجاری آگاهانه ای داشته باشند.هوش تجاری به داده هایی اشاره دارد که به عملیات و عملکرد تجاری مربوط می شود. کاربرد هوش تجاری:

1. BI برای صنعت مالی:داده های گسترده مشتری به طور موثر بدون هیچ گونه تکراری غیر ضروری ذخیره، پاکسازی و به اشتراک گذاشته می شود.
2. BI برای تولید:می توان از آن برای تجزیه و تحلیل داده های زمان واقعی برای پیش بینی اندازه و تقاضای بازار استفاده کرد تا فرآیند تولید بر این اساس تنظیم شود.
3. BI برای شرط بندی آنلاین:با افزایش شرط بندی آنلاین، کسب‌وکارها مجبورند با انبوهی از داده‌های جدید و الزامات حفظ حریم خصوصی مقابله کنند. سیستم‌های BI داده‌ها را از منابع مختلف یکپارچه می‌کنند و هشدارهای بلادرنگ را به تیم فناوری اطلاعات ارائه می‌کنند. این بدان معنی است که اگر هر گونه خطایی در سیستم آنلاین وجود داشته باشد، می توان بلافاصله به آن رسیدگی کرد، در حالی که مشتریان از یک تجربه یکپارچه لذت می برند.
4. BI برای مهمان نوازی:رستوران‌داران می‌توانند با پیاده سازی BI داده‌ها را ادغام کنند تا بتوانند بفهمند کدام اقلام محبوب‌تر هستند، زمان‌ها یا روزهایی که رستوران شلوغ است، و چه کسی عملکرد خوبی دارد. سپس می‌توان از این داده‌ها برای هماهنگ کردن منو، تنظیم برنامه‌های کارکنان، و همچنین ایجاد تبلیغات و تخفیف‌ها برای جذب مشتریان در زمان‌های خلوت تر استفاده کرد.
5. BI برای خرده فروشی:BI همه داده‌های مرتبط مانند جمعیت‌شناسی مشتری، فروش محصول، نرخ تبدیل و موارد دیگر را جمع‌آوری می‌کند که سپس می‌تواند بینشی در مورد رفتار مشتری ارائه دهد. سپس پردازش و ارائه می شود به گونه ای که خرده فروشان می توانند از آن برای تنظیم سفارشات موجودی، کشف تبلیغات و سایر پیش بینی ها استفاده کنند.

نقش BI در تجارت الکترونیک

تجارت الکترونیک یک فعالیت تجاری است که از فناوری اطلاعات به‌عنوان ابزاری برای مبادله کالاها و خدمات در بسترهای شبکه‌ای مربوطه استفاده می‌کند. این تجارت دارای چهار عنصر اصلی است: مراکز خرید، مصرف‌کنندگان، محصولات و لجستیک.

ویژگی‌های اساسی تجارت الکترونیک را می‌توان به شش دسته کلی تقسیم کرد: عمومیت، راحتی، یکپارچگی، امنیت، هماهنگی و ادغام.

هوش تجاری فناوری‌ای است که می‌تواند اطلاعات مؤثر را از داده‌ها استخراج کرده و دانش پنهان در داده‌ها را تحلیل کند. یک سیستم هوش تجاری یک سیستم مهندسی نسبتاً پیچیده است مراحل پردازش داده‌های سیستم هوش تجاری را می‌توان به موارد زیر تقسیم کرد:

1. تحلیل نیازمندی‌ها:سیستم‌های هوش تجاری قبل از انجام تحلیل داده، باید نیازهای شرکت‌ها و کاربران را بررسی کرده تا موضوع نیازمندی‌ها مشخص شود.
2. مدل‌سازی داده:پایگاه داده و مدل منطقی بر اساس موضوع نیازمندی‌های حاصل از تحلیل ایجاد می‌شوند. انواع داده‌های موردنیاز شرکت بر اساس نیازها مرتب شده و معماری کاربردی برنامه‌ریزی می‌شود.
3. استخراج داده:داده‌های موردنیاز سیستم از پایگاه داده استخراج شده و پردازش، پاک‌سازی و تبدیل می‌شوند تا داده‌های به‌دست‌آمده نیازهای تحلیل را برآورده کنند.
4. ایجاد و تحلیل گزارش:داده‌های منطبق با موضوع تحلیل، به گزارش‌های حرفه‌ای تبدیل شده و در اختیار کاربران قرار می‌گیرد.
5. آزمون داده توسط کاربر:کاربران می‌توانند بر اساس گزارش نهایی داده‌ها، عملیات ساده‌ای انجام داده و مسائل مرتبط با کسب‌وکار را تحلیل کنند
6. بهبود و ارتقای سیستم:با افزایش تقاضا ی کاربران، سیستم هوشمند نیز باید به‌طور مداوم بهبود یابد و ارتقا پیدا کند تا با نیازهای روز هماهنگ باشد.

مشکلات هوش تجاری

پس از یک دوره انباشت، سیستم هوش تجاری به‌خوبی توسعه‌یافته و دارای یک فرآیند پردازش داده‌ای مشخص است. بااین‌حال، هنوز برخی مشکلات در سیستم هوش تجاری چین وجود دارد:

• داده‌های زیاد، اما اطلاعات کم
• تحلیل تعاملی دشوار
• استخراج قوانین پنهان دشوار است
• ردیابی داده‌های تاریخی دشوار و وجود جزایر داده‌ای

بررسی داده‌های کلان

نقش داده‌های کلان:

• نسل جدیدی از گره‌ها برای ادغام فناوری اطلاعات
• موتور جدیدی برای رشد پایدار و سریع صنعت اطلاعات
• بهبود عوامل کلیدی رقابت‌پذیری اصلی
• تغییرات اساسی در روش‌ها و ابزارهای تحقیقات علمی

فرآیند پردازش کلان‌داده:

1. جمع‌آوری داده‌ها:کلان‌داده پیش از آغاز پردازش، باید داده‌ها را جمع‌آوری کند. فرآیند جمع‌آوری شامل استفاده از پایگاه‌های داده متعدد برای دریافت داده‌های ارسال‌شده از سوی کاربران و انجام مرتب‌سازی اولیه و جستجو در این داده‌ها است.
2. وارد کردن داده‌ها:پس از تکمیل جمع‌آوری اولیه داده‌ها، این داده‌ها باید به سیستم پردازش داده وارد شوند. به همین دلیل، علاوه بر پایگاه داده جمع‌آوری، یک پایگاه داده ذخیره‌سازی نیز برای نگهداری داده‌های اولیه وجود دارد.
3. پیش‌پردازش داده‌ها:در این مرحله، داده‌های وارد شده به مخزن داده، تمیز شده و داده‌های اضافی و غیرمرتبط حذف می‌شوند. همچنین داده‌هایی که به موضوع اصلی مرتبط اما متفاوت هستند، انتخاب‌شده و به داده‌های مرتبط با موضوع تبدیل می‌شوند.
4. تحلیل داده‌ها:داده‌های مرتبط با موضوع که در مرحله پیش‌پردازش تشکیل شده‌اند، بر اساس موضوعات مختلف در پایگاه‌های داده جداگانه سازمان‌دهی می‌شوند. این پایگاه‌های داده برای تحلیل داده‌ها مورداستفاده قرار می‌گیرند و داده‌های حجیم ذخیره‌شده در آن‌ها مورد بررسی قرار گرفته تا اطلاعات مرتبط با جستجوهای کاربران استخراج شوند.
5. استخراج داده‌ها:تفاوت اصلی بین تحلیل داده و استخراج داده در این است که در تحلیل داده، اطلاعات بر اساس نیازهای خارجی کاربران ارائه می‌شود. اما در استخراج داده، از الگوریتم‌ها و فناوری‌های مختلف برای کاوش در عمق ترجیحات و عادات کاربران استفاده می‌شود تا علاقه‌مندی‌های آن‌ها شناسایی‌شده و نیازهای شخصی آن‌ها برآورده شود.

هدف این مقاله انجام یک تحلیل تجربی از داده‌های تجارت الکترونیک در بستر داده‌های کلان است تا به شرکت‌ها در اتخاذ تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و کارآمدتر کمک کند. این پژوهش، نظریه داده‌های کلان و هوش تجاری را ادغام کرده و با بررسی شرکت‌های تجارت الکترونیک، ارزیابی جامعی از داده‌های کلان در این حوزه ارائه می‌دهد. با این پژوهش، قوانین و روندهای توسعه داده‌های تجارت الکترونیک بهتر آشکار می‌شوند و همچنین، ایده‌های جدیدی برای بهینه‌سازی استراتژی‌های عملیاتی شرکت‌های تجارت الکترونیک و افزایش رقابت‌پذیری آن‌ها فراهم می‌شود.