۵ صنعتی که از تجسم داده‌های بلادرنگ استفاده می‌کنند

تجسم داده‌های بلادرنگ با تبدیل داده‌های زنده به بینش‌های عملی، در حال تغییر شکل صنایع است. از ردیابی سلامت بیمار گرفته تا بهینه‌سازی مسیرهای تحویل، تصمیم‌گیری سریع‌تر را ممکن می‌سازد و کارایی را افزایش می‌دهد. در اینجا نحوه استفاده پنج بخش از این فناوری آمده است:

• مراقبت‌های بهداشتی: نظارت بر علائم حیاتی بیمار، مدیریت منابع و بهبود واکنش‌های اضطراری.
• مالی: شناسایی تقلب، ردیابی بازارها و اطمینان از انطباق با مقررات.
• تولید: کاهش زمان خرابی، بهبود کنترل کیفیت و بهینه‌سازی تولید.
• خرده‌فروشی: بهبود مدیریت موجودی، پیش‌بینی تقاضا و بهبود تجربه مشتری.
• حمل‌ونقل: بهینه‌سازی مسیرها، ردیابی تحویل‌ها و کاهش هزینه‌ها.

تجسم داده‌های بلادرنگ دیگر اختیاری نیست - بلکه ابزاری ضروری برای رقابت در دنیای پرشتاب امروز است.

مراکز مراقبت‌های بهداشتی به تجسم داده‌های بلادرنگ روی آورده‌اند تا مراقبت از بیمار را بهبود بخشند و منابع را به طور مؤثرتری مدیریت کنند. در واقع، انتظار می‌رود بازار جهانی تجزیه و تحلیل داده‌های مراقبت‌های بهداشتی به طور قابل توجهی رشد کند، از 11.5 میلیارد دلار در سال 2019 به 40.8 میلیارد دلار تا سال 2025.

بیمارستان‌ها از داشبوردهای تعاملی برای ساده‌سازی داده‌های پیچیده از منابعی مانند پرونده‌های الکترونیکی سلامت (EHR)، دستگاه‌های نظارت از راه دور و سیستم‌های مدیریت استفاده می‌کنند. این داشبوردها داده‌های خام را به تصاویر بصری با درک آسان تبدیل می‌کنند، که به ویژه در موقعیت‌های پرفشار مفید است.

همه‌گیری کووید-19 اهمیت این فناوری را برجسته کرد. به عنوان مثال، سازمان بهداشت جهانی (WHO) برای ردیابی موارد و مرگ و میر روزانه به داشبوردهای تعاملی متکی بود و امکان واکنش سریع و تخصیص بهتر منابع را فراهم می‌کرد.

این ابزارها به تیم‌های مراقبت‌های بهداشتی کمک می‌کنند تا به سرعت تهدیدها را شناسایی کرده و به طور مؤثر پاسخ دهند.

مدیران بیمارستان همچنین از نقشه‌های حرارتی برای ردیابی جریان بیمار، زمان انتظار و تخصیص کارکنان استفاده می‌کنند. این به آنها امکان می‌دهد تا تنظیمات بلادرنگ را برای بهبود عملیات انجام دهند.

مؤسسات ملی بهداشت (NIH) اشاره می‌کند که مدیریت قوی بیمارستان نقش مهمی در بهبود نتایج بیمار دارد و مدیران را در ارائه مراقبت‌های بهداشتی با کیفیت محوری می‌کند.

با تولید 30٪ از داده‌های جهانی توسط مراقبت‌های بهداشتی، تجسم بلادرنگ به تبدیل این حجم عظیم اطلاعات به بینش‌های عملی کمک می‌کند که کیفیت و کارایی مراقبت را افزایش می‌دهد.

بخش مالی از تجسم داده‌های بلادرنگ برای تبدیل داده‌های بازار به بینش‌های عملی استفاده می‌کند. این رویکرد باعث پیشرفت در برنامه‌های مختلف مالی می‌شود.

مؤسسات مالی مقادیر زیادی از داده‌ها را مدیریت می‌کنند و اغلب نیاز به تصمیم‌گیری سریع دارند. تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی بلادرنگ ثابت کرده است که این فرآیند را ساده می‌کند، زمان پردازش را 80٪ کاهش می‌دهد و تعاملات زنده نمایندگان را بیش از 50٪ کاهش می‌دهد.

این پیشرفت‌ها نشان‌دهنده تلاش این بخش به سمت تجزیه و تحلیل داده‌های کارآمدتر است. اوکان یامانوغلو، کارشناس صنعت توضیح می‌دهد:

"تجسم داده‌ها با ساده‌سازی داده‌های پیچیده، بهبود تصمیم‌گیری، شناسایی تقلب، بهبود تجربه مشتری و اطمینان از انطباق، انقلابی در بخش بانکداری ایجاد می‌کند."

ابزارهای داده بصری همچنین کارایی تیم را بهبود می‌بخشند: جلسات 24٪ کوتاه‌تر هستند و احتمال دستیابی گروه‌ها به اجماع 21٪ بیشتر است.

بانک‌ها و مؤسسات مالی در حال اتخاذ انواع ابزارهای تجسم برای بهبود عملیات خود هستند:

• داشبوردهای بازار بلادرنگ: پلتفرم‌هایی مانند Tableau و Power BI مستقیماً به فیدهای داده بازار برای به‌روزرسانی‌های بلادرنگ متصل می‌شوند.
• تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی: این ابزارها میلیون‌ها متغیر را برای شناسایی تقلب و ارزیابی ریسک اعتباری تجزیه و تحلیل می‌کنند.
• نقشه‌های حرارتی تعاملی: برای تجسم نوسانات بازار، حجم معاملات و تغییرات قیمت استفاده می‌شوند.

این روند در حال گسترش است و 40٪ از مؤسسات مالی قصد دارند هوش مصنوعی مولد را در فرآیندهای ریسک اعتباری خود بگنجانند. این فناوری‌ها به کاهش زیان‌ها و در عین حال اطمینان از انطباق کمک می‌کنند. مؤسسات پیشرو به شدت در ابزارهایی سرمایه‌گذاری می‌کنند که داده‌های پیچیده را ساده می‌کنند و درک و عمل به آنها را آسان‌تر می‌کنند.

مراکز تولیدی از ابزارهای تجسم بلادرنگ برای تبدیل داده‌های تولید به بینش‌های عملی استفاده می‌کنند. این ابزارها به نظارت بر عملکرد, ساده‌سازی فرآیندها و کاهش زمان خرابی کمک می‌کنند.

تولیدکنندگان از داشبوردها برای نمایش داده‌های دستگاه در زمان واقعی استفاده می‌کنند و معیارهای کلیدی مانند:

این ابزارها قبلاً به تولیدکنندگان کمک کرده‌اند تا به پیشرفت‌های قابل اندازه‌گیری در کارایی و خروجی دست یابند.

یک نمونه از یک کارخانه بزرگ فولاد است که از داشبوردهای زنده برای ردیابی زمان خرابی بر اساس علت، دستگاه و زمان‌بندی استفاده کرد. در عرض سه ماه, آنها حوادث خرابی را 30٪ کاهش دادند.

در یک مورد دیگر، یک تولیدکننده داروسازی معیارهای کیفیت را در کنار عملکرد تولید تجزیه و تحلیل کرد. این رویکرد منجر به کاهش 25 درصدی نرخ رد دسته، افزایش 15 درصدی بهره‌وری و بهبود زمان کارکرد و توان عملیاتی تجهیزات شد.

تولیدکنندگان در حال ادغام ابزارهای تجسم با سیستم‌هایی مانند ERP، MES و نرم‌افزار کنترل کیفیت هستند. استن کیس، مدیر کارخانه Amalgamated Sugar، تجربه خود را به اشتراک گذاشت:

"ما سعی می‌کردیم بزرگترین مرکز شرکت خود را بهینه‌سازی کنیم و dataPARC به ما این امکان را داد که داده‌ها را هم آزمایشگاهی و هم فرآیندی همپوشانی کنیم تا موانع ادراکی را از بین ببریم و تصمیمات مبتنی بر داده بگیریم."

برای بهره‌مندی بیشتر از این ابزارها، تولیدکنندگان باید:

• طرح‌های داشبورد را برای طرح‌بندی و طرح‌های رنگی استاندارد کنند.
• آموزش‌های کاملی را در مورد تفسیر داده‌ها و استفاده از سیستم ارائه دهند.
• داشبوردهای خاص نقش را متناسب با نیازهای بخش توسعه دهند.

خرده‌فروشان از تجسم داده‌های بلادرنگ برای تصمیم‌گیری سریع‌تر در مورد موجودی، قیمت‌گذاری و تجربه مشتری استفاده می‌کنند. این ابزارها بینش‌های فوری را ارائه می‌دهند که فروش و کارایی عملیاتی را بهبود می‌بخشد. بیایید بررسی کنیم که چگونه این فناوری در حال تغییر مدیریت موجودی است.

با تجسم بلادرنگ، خرده‌فروشان می‌توانند موجودی را دقیقه به دقیقه نظارت کنند و به جلوگیری از کمبود موجودی و شرایط بیش از حد موجودی کمک کنند.

یک خرده‌فروش با کاهش 60 درصدی حوادث بسته گمشده و به دست آوردن دیدی به 80 درصد از بسته‌های گمشده، بیش از 58 میلیون دلار صرفه‌جویی کرد.

داشبوردهای بلادرنگ به خرده‌فروشان اجازه می‌دهند تا تعاملات مشتری را تجزیه و تحلیل کرده و تجربه خرید را بهبود بخشند. فروشگاه‌های فیزیکی که هنوز حدود 70 درصد از کل فروش خرده‌فروشی را تشکیل می‌دهند، از این بینش‌ها بسیار سود می‌برند.

به عنوان مثال، یک خرده‌فروش مد استراتژی قیمت‌گذاری خود را طوری تنظیم کرد که 1.00 دلار ارزان‌تر از رقبا باشد و منجر به افزایش 30 درصدی فروش شود.

خرده‌فروشانی مانند Lidl و Kaufland نشان می‌دهند که چگونه ابزارهای تجسم بلادرنگ در حال تغییر شکل صنعت هستند. با ادغام ابزارهای هوش تجاری، آنها موجودی فروشگاه و آنلاین را به طور یکپارچه مدیریت می‌کنند. این استراتژی فروشگاه‌های محلی را قادر ساخته است تا سفارش‌های آنلاین را انجام دهند و هم زمان تحویل و هم هزینه‌های حمل و نقل را کاهش دهند.

برندهای مد نیز از داده‌های بلادرنگ برای مدیریت موجودی درست به موقع استفاده می‌کنند. این رویکرد به آنها کمک می‌کند تا با تغییر تقاضای مصرف‌کننده سازگار شوند، سهام اضافی را به حداقل برسانند و موجودی فصلی را بهینه کنند.

در یک مورد، یک خرده‌فروش از یک داشبورد تجزیه و تحلیل احساسات بلادرنگ برای شناسایی نظرات منفی در مورد دوام محصول استفاده کرد. آنها به سرعت محصول را دوباره طراحی کردند و یک کمپین بازاریابی هدفمند راه‌اندازی کردند که اعتماد مشتری را بازگرداند و فروش را افزایش داد.

صنایع حمل و نقل و کشتیرانی از تجسم داده‌های بلادرنگ برای بهبود مدیریت ناوگان، برنامه‌ریزی مسیر و ردیابی تحویل استفاده می‌کنند. این ابزارها به شرکت‌های لجستیکی کمک می‌کنند تا رقابتی بمانند و به تقاضای رو به رشد مشتری پاسخ دهند.

سیستم‌های ردیابی مدرن دید روشنی از زنجیره تامین ارائه می‌دهند. به عنوان مثال، پلتفرم Shippeo نشان می‌دهد که چگونه فناوری ردیابی پیشرفت کرده است:

ایاس البکری، مدیر ارشد عملیات شرکتی در Aramex، قدرت بینش‌های مبتنی بر مکان را برجسته می‌کند:

"CARTO یک پلتفرم هوش مکانی را در اختیار Aramex قرار می‌دهد که ما را قادر می‌سازد تا به طور مؤثر تصمیمات مبتنی بر داده بگیریم. نمای فضایی در مقایسه با رویکرد عددی سنتی، دیدگاه متمایزی را ارائه می‌دهد و به ما کمک می‌کند داده‌ها را متفاوت درک کنیم و بینش‌هایی به دست آوریم که در غیر این صورت به دست آوردن آنها چالش برانگیز خواهد بود."

این رویکرد به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مسیرها را بهینه کرده و تحویل آخرین مایل را بهبود بخشند و منجر به کارایی بهتر شود.

ابزارهای تجسم بلادرنگ نتایج قابل اندازه‌گیری را برای شرکت‌های لجستیک ارائه می‌دهند:

این اعداد نشان می‌دهند که چگونه فناوری‌های تجسم در حال تغییر شکل عملیات روزانه لجستیک هستند.

با ترکیب داده‌های GPS با تجزیه و تحلیل پیشرفته، پلتفرم‌های حمل و نقل مانند TomTom، Here Maps و Google Maps Platform بینش‌های پویا را ارائه می‌دهند. این ابزارها الگوهای ترافیکی، نقاط حساس تراکم و انحرافات مسیر را نظارت می‌کنند. با استفاده از شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، حتی می‌توانند تصاویر ماهواره‌ای را برای پیش‌بینی تراکم تا 24 ساعت قبل تجزیه و تحلیل کنند.

با انتظار 52 درصد از مصرف‌کنندگان برای تحویل در عرض 2 تا 3 روز، ردیابی بلادرنگ دیگر اختیاری نیست. شرکت‌ها از این ابزارها برای ارائه برآوردهای دقیق تحویل و به‌روزرسانی در مورد تأخیرها استفاده می‌کنند و رضایت و اعتماد مشتری را افزایش می‌دهند.

تجسم داده‌های بلادرنگ نحوه تصمیم‌گیری و مقابله با چالش‌ها توسط سازمان‌ها را تغییر می‌دهد. پذیرش سریع آن در صنایع مختلف بر اهمیت روزافزون آن تاکید می‌کند و رشد مداوم بازار نقش آن را در استراتژی‌های تجاری مدرن ثابت می‌کند.

با نگاهی به مثال‌های صنعت، نتایج قابل اندازه‌گیری گویای همه چیز است:

AR، VR و AI تجسم داده‌ها را به سطح بعدی می‌برند و بینش‌های همه‌جانبه و خودکار را ارائه می‌دهند. به گفته BearingPoint USA:

"در دنیای تجاری پرشتاب ما، توانایی تجسم و عمل بر اساس داده‌ها با تغییر آنها دیگر یک تجمل نیست - بلکه یک ضرورت است."

1. دقت داده‌ها
   سازمان‌ها به داده‌های قابل اعتماد نیاز دارند. 75 درصد از شرکت‌ها از زیان‌های مالی ناشی از داده‌های نادرست گزارش می‌دهند. استفاده سیستم سلامت Saint Joseph Mercy از iDashboards نشان می‌دهد که چگونه مدیریت صحیح داده‌ها می‌تواند عملیات را بهبود بخشد.
2. پیاده‌سازی هدفمند
   اداره بهداشت شهر نیویورک به طور مؤثری از ابزارهای تجسم برای نقشه‌برداری بیماری‌های مزمن استفاده کرد و نشان داد که چگونه استراتژی‌های متمرکز می‌توانند منجر به نتایج بهتری شوند.
3. دسترسی به داده‌ها
   همانطور که Shomo، طراح UX مراقبت‌های بهداشتی می‌گوید:

   "تجسم داده‌ها فقط در مورد نمودارهای زیبا نیست. بلکه در مورد معنادار و در دسترس کردن داده‌ها است."
   این بر اهمیت جاسازی تجسم در تصمیم‌گیری‌های روزمره تاکید می‌کند.

با گزارش 80 درصد از شرکت‌ها مبنی بر رشد درآمد از تجزیه و تحلیل بلادرنگ، کسانی که داده‌های دقیق، استراتژی‌های هوشمندانه و ابزارهای در دسترس را در اولویت قرار می‌دهند، برای پیشرفت در دنیای مبتنی بر داده آمادگی بیشتری دارند.