چیستی و کاربردهای علم داده

داده‌ها در همه‌جا وجود دارند. در خریدهای روزمره، کلیک بر روی لینک‌های تبلیغاتی، لایک کردن پست‌ها در شبکه‌های اجتماعی و...

دسترسی به داده‌ها، تنها شرط لازم برای قرار دادن یک کسب و کار در مسیر موفقیت نیست، بلکه به نیروهای انسانی نیاز است که داده‌ها را می‌شناسند، درک می‌کنند، می‌فهمند و از شیوه استفاده از داده‌ها (علم داده) آگاهی دارند.

امروزه، تقاضای بسیار فزاینده‌ای برای جذب متخصصان حوزه علم داده وجود دارد. یعنی کسانی که توانایی مدیریت داده‌ها، تجزیه‌وتحلیل و تفسیر آن‌ها را دارا می‌باشند تا از این طریق بتوانند تصمیم گیری‌های مهم سازمان را رهبری و هدایت کنند.

پروفسور جنیس هاموند، از دانشکده کسب و کار هاروارد، بیان می‌کند: 

"در دنیای کلان داده‌ها، سواد داده در سطح ابتدایی یعنی توانایی تجزیه‌وتحلیل، تفسیر و حتی پرسش از داده‌ها یک مهارت مهم و با ارزش می‌باشد." با فراگیری مهارت‌های مناسب، داده‌ها می‌توانند به شما این امکان را بدهند که بینش‌ها و انتظارات مشتریان را به‌دست آورده و در جهت آن‌ها عمل کنید، روندهای مالی و بازار آینده را پیش‌بینی کنید، و تغییرات سیستمی را در جهت منافع اجتماعی اعمال نمایید.

ورود به فضای داده به عنوان یک مبتدی ممکن است دلهره‌آور به نظر برسد، اما با کسب دانش پایه، می‌توانید سواد داده خود را تقویت کرده و از قدرت داده‌ها برای موفقیت سازمانی استفاده نمایید.

علم داده عبارت است از فرآیند ایجاد، پاک‌سازی و ساختاردهی مجموعه داده‌ها برای تجزیه‌وتحلیل و استخراج معانی و مفاهیم آن‌ها.

تعریف دیگری که می‌توان از علم داده بیان نمود، بدین شرح می‌باشد:

علم داده، فرایندی است که با استفاده از تکنیک‌های متنوعی از قبیل آمار، گرافیک، شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین، اطلاعات موجود در داده‌ها را جمع‌آوری، تحلیل و استخراج می‌کند. هدف علم داده، به دست آوردن روابط و الگوهای خلاصه شده در داده‌ها و سپس استفاده از آن‌ها برای پیش‌بینی رویدادهای آینده و همچنین ارائه توصیه‌هایی برای بهبود کسب و کار و تصمیم گیری‌های بهتر در موارد مختلف است.

علم داده در کسب‌وکار برای جمع‌آوری، سازماندهی و نگهداری داده‌ها استفاده می‌شود، اغلب به منظور نوشتن الگوریتم‌هایی که تجزیه و تحلیل‌های موردنیاز هر سازمانی را در مقیاس بزرگ ممکن می‌سازد. 

زمانی که الگوریتم‌ها به درستی طراحی شده و به صورت کامل آزمایش شوند، می‌توانند اطلاعات یا روندهایی را آشکار سازند که انسان توانایی تشخیص آن‌ها را ندارد. آن‌ها همچنین می‌توانند به طور قابل توجه و شگفت‌انگیزی روند جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را سرعت ببخشند.

(جهت فراگیری علم داده و الگوریتم های یادگیری ماشین و همچنین زبان برنامه نویسی پایتون، می توانید در دوره علم داده در حسابداری که برای اولین بار در ایران، در مجموعه مالی سرا برگزار می شود، شرکت کنید. 

جهت اطلاع از جزئیات دوره و شرکت در دوره می توانید به لینک زیر مراجعه کرده و یا با پشتیبانی مجموعه مالی سرا تماس بگیرید).

دوره علم داده در حسابداری

از علم داده می‌توان برای موارد زیر استفاده کرد:

۱- پی بردن به بینش مشتریان: 

داده‌های مربوط به مشتریان، می‌تواند جزئیات مربوط به عادات، جمعیت‌شناسی، ترجیحات و اولویت‌ها و علایق آن‌ها را نشان دهد. 

رسیدن به درک پایه‌ای از علم داده، می‌تواند به شما کمک کند تا از آن برای بهبود تجربیات و افزایش رضایت مشتریان در استفاده از کالاها و خدمات شما، استفاده نمایید، و همچنین، شما را در رابطه با ضرورت و نحوه انجام یک هدف‌گذاری مجدد در کسب‌وکارتان، آگاه می‌سازد.

۲- افزایش امنیت: 

همچنین می‌توانید از علم داده برای افزایش امنیت کسب‌وکار خود و محافظت از اطلاعات حساس استفاده نمایید. 

برای مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توانند کلاهبرداری بانکی را بسیار سریع‌تر و با دقت بیشتری نسبت به انسان‌ها تشخیص دهند، و این صرفاً به دلیل حجم عظیم داده‌هایی است که هر روز تولید می‌شوند.

۳- اطلاعات مالی داخلی: 

تیم مالی سازمان، می‌تواند از علم داده برای ایجاد گزارش‌ها، انجام پیش‌بینی‌ها و تجزیه‌وتحلیل روندهای مالی استفاده نماید. 

داده‌های مربوط به جریان‌های نقدی، دارایی‌ها و بدهی‌های یک شرکت به طور مداوم جمع‌آوری می‌شود که تحلیلگران مالی می‌توانند از آن برای تشخیص دستی یا الگوریتمی روند رشد یا افول مالی استفاده نمایند.

۴- بهبود تولید: 

ماشین‌آلات تولیدی، داده‌ها را از فرآیندهای تولید در حجم بالا جمع‌آوری می‌کنند. 

در مواردی که حجم داده‌های جمع‌آوری شده آن‌قدر زیاد است که انسان نمی‌تواند به صورت دستی آن‌ها را تجزیه‌وتحلیل نماید، می‌توان الگوریتمی نوشت تا آن‌ها را به سرعت و با دقت بالا، مرتب، پاک‌سازی و تفسیر نماید تا بینش‌هایی را به ما بدهد که بهبودهایی برای صرفه‌جویی در هزینه‌ها اعمال کنیم.

۵- پیش‌بینی روندهای آینده بازار: 

جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در مقیاس بزرگ، می‌تواند شما را قادر به شناسایی روندهای نوظهور در بازار مربوط به کسب و کار شما نماید. 

با داشتن اطلاعات به‌روز در رابطه با رفتارهای بازار هدف خود، می‌توانید تصمیمات تجاری بگیرید که به شما این امکان را می‌دهد که از رقبای خود جلوتر بوده و همچنین از بحران‌ها به خوبی عبور کنید.

۶- تحلیل خطاها: 

شامل استفاده از روش‌های علم داده برای تجزیه‌وتحلیل خطاهای مالی و کشف جعل سند.

۷- تحلیل شبکه‌های اجتماعی: 

تحلیل شبکه‌های اجتماعی شامل شناسایی روندها و روابط بین مشتریان، شناسایی سلایق و نیازهای آن‌ها، بازاریابی یکپارچه، بهبود روابط با مشتریان و همچنین، بررسی ارتباطات بین مشتریان و سایر موارد مرتبط با عملکرد مالی شرکت‌ها می‌باشد.

۸- مدیریت سرمایه‌گذاری: 

استفاده از تحلیل داده‌ها برای بهبود استراتژی‌های سرمایه‌گذاری، پیش‌بینی بازده سرمایه‌گذاری و کاهش ریسک سرمایه‌گذاری.

۹- تحلیل مالیاتی: 

تحلیل داده‌های مالی و مالیاتی برای بهبود مدیریت مالیاتی، شناسایی الگوها و معیارهای مرتبط با مالیات و بهینه‌سازی فعالیت‌های اقتصادی که می‌توانند پایداری مالیاتی را به حداکثر برسانند.
و.....

(جهت فراگیری علم داده و الگوریتم های یادگیری ماشین و همچنین زبان برنامه نویسی پایتون، می توانید در دوره علم داده در حسابداری که برای اولین بار در ایران، در مجموعه مالی سرا برگزار می شود، شرکت کنید. 

جهت اطلاع از جزئیات دوره و شرکت در دوره می توانید به لینک زیر مراجعه کرده و یا با پشتیبانی مجموعه مالی سرا تماس بگیرید).

دوره علم داده در حسابداری

نویسنده: سمیه جهانی