کلان داده‌ها و نواقص

همانطور که در بخش‌های قبلی در رابطه با توانایی‌ها و عدم توانایی‌های کلان داده صحبت کردیم و به توضیح مختصری از توانایی آن‌ها پرداختیم، اکنون در رابطه با عدم توانایی و نقص در انجام برخی امور کلان داده‌ها نیز توضیحات مختصری رادر اختیار شما قرار می‌دهیم.

جایگزینی منابع جدید داده

ارزیابی منابع داده و جایگزینی داده‌های از دست رفته با مقادیر جایگزین، صرف نظر از نوع تجزیه و تحلیل انجام شده توسط شما، زمان زیادی را صرف می‌کند. حتی با اینکه ماشین آلات اکنون می‌توانند داده‌ها را پردازش کرده و با کمک آن‌ها اطلاعاتی را ارائه دهند، مردم هنوز هم باید با یکی از خسته کننده ترین کارها در ارتباط با تجزیه و تحلیل داده ها کنار بیایند، زیرا این امر به درک و خلاقیت تجاری نیاز دارد.

پیش بینی آینده قطعی

پیچیده ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند پیش بینی‌ها را با دقت بالا تنظیم کنند، ول همچنان کارها با دقت 100% انجام نمی‌شود. آن‌ها قادر نخواهند بود راه حل‌هایی برای شما فراهم کنند که بتواند با هدف قرار دادن بخش خاصی از مخاطبان، جوابگوی 100% نیازها باشند.

پرداختن به کارهای خلاقانه

هرچند ماشین‌ها هر روز باهوش‌تر و پیشرفته تر می‌شوند، اما هنوز نمی‌توانند روی کارهای خلاقانه کار کنند. به عنوان مثال، چت بات‌ها می‌توانند به صورت مکالمه ای به سوالات پاسخ دهند، اما متن مکالمه را نمی‌فهمند، و همچنین نمی‌توانند کنایه یا شوخی را درک کنند. بنابراین، اگر به محتوای خوبی برای وب سایت خود نیاز دارید، نمی‌توانید به راحتی از AI برای نوشتن آن استفاده کنید. مشاغل همچنان باید به دنبال نویسندگان با استعداد باشند تا کپی و انواع دیگر مطالب خود را بسازند.

مدیریت اطلاعات

هرچه اطلاعات ما بیشتر باشد، مدیریت آن‌ها دشوارتر می‌شود. ما انواع مختلفی از داده‌ها و انواع مختلفی از ساختار داده‌ها را داریم. اگر لازم است داده‌ها را برای منبع داده جدید ساده کنید، رایانه نمی‌تواند از پس این کار برآید. به عنوان مثال، اگر داده‌های نموداری دارید، ممکن است برای داده‌های کمپین بی فایده باشد و در عین حال برای تجزیه و تحلیل شبکه بسیار مفید باشد. ماشین آلات توانایی تجزیه و تحلیل این نوع داده‌ها را ندارند. بنابراین شما مجبورید آن‌ها را به صورت دستی مدیریت و پردازش کنید، سپس تغییرات لازم را اعمال کرده تا ماشین‌ها بتوانند با آن‌ها کار کنند.

حل مسائلی که به خوبی تعریف نشده اند

یکی از مشکلات اصلی تجزیه و تحلیل، تبدیل مشکلات تجاری به مشکلات تجزیه و تحلیل است. ماشین آلات فقط می‌توانند با وظایف کاملاً مشخص کار کنند زیرا درک درستی از فرایندهای تجاری ندارند. رایانه‌ها می‌توانند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و الگوهای موجود در آن‌ها را تشخیص دهند اما نمی‌فهمند که این داده‌ها نشان دهنده چیست. بنابراین، شرکت‌ها هنوز هم باید به کارمندان انسانی اعتماد کنند که می‌توانند وظایفی را برای رایانه‌ها تنظیم کنند.