هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ

هوش مصنوعی به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین فناوری‌های امروز، به طور گسترده در صنعت، علوم، پزشکی و تجارت مورد استفاده قرار می‌گیرد. با توسعه تکنولوژی و افزایش حجم داده‌ها، تفسیر و پردازش این داده‌ها به دقت و سرعت بیشتر نیاز دارد. در این مطلب به تأثیر هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ بر روی جوامع و صنایع مختلف پرداخته خواهد شد.با سرتکس همراه باشید!

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به معنی توانایی دستگاه‌های الکترونیکی در انجام فعالیت‌های هوشمندانه است. این دستگاه‌ها می‌توانند از الگوریتم‌های پیچیده، مدل‌های ریاضی و شبکه‌های عصبی برای حل مسائل پیچیده استفاده کنند. هوش مصنوعی به دلیل توانایی خود در تحلیل داده‌ها و پردازش اطلاعات، به عنوان یکی از ابزارهای مهم در تفسیر داده‌های بزرگ شناخته شده است.

تفسیر داده‌های بزرگ

داده‌های بزرگ به مجموعه‌ای از داده‌های بسیار بزرگ گفته می‌شود که با سرعت بسیار زیادی رشد می‌کنند. این داده‌ها معمولاً از منابع مختلفی شامل حجم بزرگی از اطلاعات در سراسر وب، شبکه‌های اجتماعی، سامانه‌های بانکی، حوزه‌های پزشکی و علمی و … جمع‌آوری می‌شوند.

تفسیر داده‌های بزرگ به معنای جمع‌آوری، پردازش، تحلیل و بهبود استفاده از داده‌های بزرگ است. این فرآیند شام ل دوام زیادی دارد و در طول آن، اطلاعات مهم و قابل استفاده از داده‌های بزرگ استخراج می‌شود.

ارتباط بین هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ

هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ به دلیل توانایی‌هایشان در تحلیل داده‌ها و پردازش اطلاعات، به صورت همزمان مورد استفاده قرار می‌گیرند. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های خود، به تحلیل داده‌ها کمک می‌کند و تفسیر داده‌های بزرگ را سریع‌تر و دقیق‌تر می‌کند. علاوه بر این، تفسیر داده‌های بزرگ به کمک هوش مصنوعی، امکان شناسایی الگوها و روابط پنهان در داده‌ها را فراهم می‌کند که باعث می‌شود استفاده از داده‌های بزرگ، برای تصمیم‌گیری هوشمندانه در صنایع مختلف مفید باشد.

کاربردهای هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ

استفاده از هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ در صنایع مختلف امروزه بسیار مورد توجه است. در زیر، برخی از کاربردهای این تکنولوژی‌ها ذکر شده است:

1. تجارت الکترونیک: در تجارت الکترونیک، تحلیل داده‌های بزرگ با کمک هوش مصنوعی، به کسب و کارها در ارائه خدمات به مشتریان، شناسایی الگوهای خریداری و بهبود روابط با مشتریان کمک می‌کند.

2. پزشکی: در حوزه پزشکی، تفسیر داده‌های بزرگ با کمک هوش مصنوعی، به پزشکان در شناسایی و تشخیص بیماری‌های پیشرفته کمک می ‌کند و درمان بهتری را برای بیماران فراهم می‌آورد.

3. امنیت و رمزنگاری: در حوزه امنیت و رمزنگاری، هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ، به پلیس و نیروهای امنیتی در شناسایی فعالیت‌های مشکوک و پیش‌بینی تهدیدات احتمالی کمک می‌کند.

4. بانکداری و مالی: در حوزه بانکداری و مالی، تفسیر داده‌های بزرگ با کمک هوش مصنوعی، به بانک‌ها و شرکت‌های مالی در بررسی تراکنش‌های مشکوک و جلوگیری از فعالیت‌های مالی غیرمجاز کمک می‌کند.

5. خودروسازی: در حوزه خودروسازی، تحلیل داده‌های بزرگ با کمک هوش مصنوعی، به شرکت‌های خودروسازی در تعیین روش‌های بهینه تولید خودرو و بهبود عملکرد خودروهای موجود کمک می‌کند

6. بازیابی اطلاعات: در حوزه بازیابی اطلاعات، هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ، به سیستم‌های بازیابی اطلاعاتی در شناسایی و بازیابی اطلاعات دقیق‌تر کمک می‌کند.

7. تبلیغات: در حوزه تبلیغات، تحلیل داده‌های بزرگ با کمک هوش مصنوعی، به شرکت‌های تبلیغاتی در ارائه تبلیغات دقیق‌تر و جذاب‌تر برای مخاطبان کمک می‌کند.

استفاده از هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ، در حوزه‌های مختلف مفید است و به کسب و کارها در ارائه خدمات بهتر، پیش‌بینی رویدادهای آینده، بهبود روابط با مشتریان و تصمیم‌گیری هوشمندانه کمک می‌کند اما در عین حال، استفاده از هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ نیازمند مراقبت و توجه به برخی مسائل اخلاقی و حقوقی است. برای مثال، باید تضمین شود که داده‌ها به صورت قانونی جمع‌آوری شده‌اند و حریم خصوصی فردی محافظت شده است. همچنین، باید توجه شود که هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ، نتایج درستی را تضمین نمی‌کند و ممکن است در برخی موارد به نتایج نادرست منجر شود. بنابراین، همواره باید به صورت مداوم ارزیابی و بهبود کیفیت و دقت نتایج انجام شود.

در نهایت، هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ، فرصت‌های بسیاری را برای کسب و کارها و صنایع مختلف فراهم می‌کند. با استفاده از این تکنولوژی‌ها، می‌توان اطلاعات بیشتری را درباره مشتریان و بازار به دست آورد، تحلیل‌های بهتری انجام داد و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تری را انجام داد. با این حال، باید به مسائل اخلاقی و حقوقی توجه شود و همچنین همواره دقت و ارزیابی نتایج را در نظر داشت. در صنایع مختلف، هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ می‌تواند تحولات چشمگیری را ایجاد کند. به عنوان مثال، در صنعت خودروسازی، از هوش مصنوعی برای ایجاد خودروهای هوشمند و خودران استفاده می‌شود. این خودروها می‌توانند با استفاده از داده‌های بزرگ جمع‌آوری شده، خود را بهتر شناسایی کنند و با کاهش خطرات تصادف و افزایش امنیت رانندگی، به نحوی که تا به حال فرض‌نشده بود، به راننده کمک کنند.

در صنعت پزشکی نیز، هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ می‌توانند بهبودی عظیمی در تشخیص و درمان بیماری‌ها ایجاد کنند. با استفاده از داده‌های بزرگ، می‌توان الگوریتم‌هایی را طراحی کرد که قادر به تشخیص بیماری‌های خاصی مانند سرطان، بیماری‌های قلبی و عروقی، دیابت و بیشتر باشند. همچنین، با استفاده از داده‌های بزرگ جمع‌آوری شده از بیماران، می‌توان از مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کرد تا بهترین درمان برای هر بیمار تعیین شود.

به طور کلی، هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ می‌توانند در صنایع مختلف از جمله صنایع مالی، خدمات مشتریان، فناوری اطلاعات، تولید صنعتی، پزشکی و آموزشی، تحولات چشمگیری ایجاد کنند. با این حال، به دلیل مشکلاتی مانند مشکلات اخلاقی و حقوقی، دقت و ارزیابی نتایج و همچنین نیاز به تحلیل بیشتر و بهبود روش‌ها، باید با احتیاط و توجه به دقت و نحوه استفاده از این تکنولوژی‌ها و روش‌ها رعایت شود. همچنین، باید به دقت به مسائل مربوط به حفظ حریم خصوصی و حقوق مالکیت داده‌ها، استفاده از داده‌های بیشتر از حد لزوم و محافظت از اطلاعات شخصی بیماران و مشتریان توجه کرد.

به طور خلاصه، هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ امکانات بسیاری را برای صنایع مختلف فراهم می‌کنند. با استفاده از این تکنولوژی‌ها، می‌توان الگوریتم‌هایی را طراحی کرد که به طور مداوم و به صورت اتوماتیک، داده‌های بزرگ را تحلیل کنند و از آنها برای بهبود کارایی، کیفیت و امنیت استفاده کنند. با این حال، باید به دقت به مسائل اخلاقی، حقوقی و حریم خصوصی توجه کرد و از روش‌های بهینه و مطمئن برای استفاده از این تکنولوژی‌ها استفاده کرد. همچنین، باید توجه داشت که هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ تنها ابزاری هستند که می‌توانند در حل مسائل به کار گرفته شوند. این تکنولوژی‌ها توسط انسان‌ها طراحی و کنترل می‌شوند و به همین دلیل، مسئولیت تصمیم‌گیری و تاثیرگذاری نهایی به عهده انسان‌هاست. به همین دلیل، استفاده از این تکنولوژی‌ها باید با هوشمندی و اخلاقیات مناسب همراه باشد.

به طور کلی، هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ از نظر فنی، علمی و اقتصادی بازار بسیار بزرگی را برای توسعه کسب و کارهای مختلف فراهم می‌کنند. با استفاده از این تکنولوژی‌ها، می‌توان از داده‌های بزرگ برای بهبود فرآیندها، کاهش خطاها، پیش بینی نتایج و به دست آوردن دیدگاه‌های جدید استفاده کرد. با این حال، باید به دقت به مسائل مربوط به اخلاق، حریم خصوصی، حقوق مالکیت داده‌ها و روش‌های بهینه استفاده از این تکنولوژی‌ها توجه کرد. همچنین، باید در نظر داشت که توسعه این تکنولوژی‌ها همچنان ادامه دارد و به نظر می‌رسد که این تکنولوژی‌ها در آینده نقش بسیار بزرگی در توسعه صنایع و اقتصاد جهان خواهند داشت. در آینده، انتظار می‌رود هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ در زمینه‌های مختلفی مانند پزشکی، تحقیقات علمی، صنعت خودروسازی، تولید محصولات الکترونیکی و غیره به کار گرفته شوند. به طور مثال، در حوزه پزشکی، می‌توان از داده‌های بزرگ برای تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها، ارائه پیشنهادات بهتر برای درمان، پیش بینی عوارض جانبی درمان و بسیاری موارد دیگر استفاده کرد. در صنعت خودروسازی، از هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد خودروها، تشخیص خطاهای سیستم، پیش بینی نیاز به تعمیرات و بسیاری موارد دیگر استفاده می‌شود.

استفاده از هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ، همچنین در مدیریت کسب و کار و افزایش بهره وری کارمندان مؤثر است. این تکنولوژی‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا داده‌های بزرگ را بهبود دهند، روند تصمیم‌گیری را بهبود بخشند و روند کسب و کار را بهبود ببخشند. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان پیش‌بینی دقیق‌تر روند فروش و رفتار مشتریان، بهینه کردن پروسه‌های تولید و خدمات به مشتریان را سریع‌تر و بهتر انجام داد.

در نهایت، باید به دقت به جنبه‌های اخلاقی و اجتماعی استفاده از هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ توجه کرد. استفاده از این تکنولوژی‌ها باید با توجه به حقوق مالکیت داده‌ها، حریم خصوصی افراد، و تاثیرات آن در جامعه انجام شود. همچنین باید به دقت به جنبه‌هایی مانند تبعیض و نابرابری در دسترسی به داده‌ها و همچنین تأثیر هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ در جامعه توجه شود. به عنوان مثال، در برخی حوزه‌ها مانند استخدام و تحلیل داده‌های جمعیتی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است با تبعیض و نابرابری مواجه شوند و بتواند نتایج ناعادلانه ایجاد کند.

در کل، هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ به عنوان تکنولوژی‌های مهمی در دنیای امروز محسوب می‌شوند. این تکنولوژی‌ها با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده و قدرت پردازشی بالا، می‌توانند داده‌های بزرگ را تحلیل کنند و اطلاعات مفید و جدیدی را از آنها استخراج کنند. با استفاده از هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ، می‌توان پیشرفت‌های چشمگیری در بسیاری از صنایع و حوزه‌های مختلف به دست آورد. با این حال، باید به دقت به جنبه‌های اخلاقی و اجتماعی استفاده از این تکنولوژی‌ها توجه شود و همواره تلاش برای بهبود و بهینه‌سازی استفاده از آنها ادامه یابد. در نهایت، باید به این نکته توجه کرد که هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ تنها یکی از جنبه‌های مختلف تکنولوژی و ابزارهای دیجیتالی هستند که در دنیای امروز به کار می‌روند. به همین دلیل، بهتر است که هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ را در قالب بزرگترین چارچوب دیجیتال و فناوری نگریست و در کنار تکنولوژی‌های دیگر مانند اینترنت اشیا، بلاکچین، رباتیک و غیره، به بررسی و استفاده از آنها پرداخت.

بنابراین، در کل، هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ به عنوان یکی از مهمترین تکنولوژی‌های دیجیتالی در دنیای امروز محسوب می‌شوند. با استفاده از این تکنولوژی‌ها، می‌توان از داده‌های بزرگ و متنوعی که در دسترس هستند، استفاده کرده و به نتایج و دانش جدید دست یافت. با این حال، باید به دقت به جنبه‌های اخلاقی و اجتماعی استفاده از این تکنولوژی‌ها توجه شود و همواره تلاش برای بهبود و بهینه‌سازی استفاده از آنها ادامه یابد. در پایان، باید به این نکته توجه کرد که هر چند هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ پیشرفت‌های بزرگی در دنیای دیجیتال به دنبال داشته‌اند، اما هنوز هم این تکنولوژی‌ها با محدودیت‌هایی مواجه هستند. برای مثال، مسئله نامساوی دیجیتالی، به همراه مسائل حریم خصوصی و امنیت داده‌ها، همچنان به عنوان چالش‌هایی جدی در این زمینه مطرح هستند.

با این حال، پیشرفت‌های بزرگ در هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ نشان داده‌اند که این تکنولوژی‌ها در آینده ارزشمندتر و قابل استفاده تر خواهند بود. با توجه به سرعت رشد و پیشرفت تکنولوژی‌های دیجیتال و بهبود روزافزون در قابلیت‌های هوش مصنوعی، به نظر می‌رسد که این تکنولوژی‌ها می‌توانند در آینده‌ای نزدیک به شکل گسترده‌تری در زندگی ما موجود باشند و برای بهبود زندگی انسان‌ها و مسائل اجتماعی و علمی کاربرد داشته باشند.

به طور کلی، هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ برای بهبود فرآیندهای کسب و کار و علمی و بهبود زندگی انسان‌ها اهمیت زیادی دارند. اما همواره باید به چالش‌هایی که با استفاده از این تکنولوژی‌ها به وجود می‌آید، توجه ویژه‌ای داشته باشیم و سعی کنیم با بهبود و بهینه‌سازی استفاده از آنها، نقش مثبت و مفیدی را در زندگی انسان‌ها بازی کنند. بنابراین، استفاده از هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ به عنوان یکی از راه‌حل‌های کلیدی برای بهبود و بهینه‌سازی فرآیندهای کسب و کار و علمی است. این تکنولوژی‌ها می‌توانند در تحلیل و فرآیند تصمیم‌گیری در موارد مختلفی از جمله ارزیابی پرسنل، تحلیل داده‌های بازار، پیش‌بینی عملکرد و بهینه‌سازی روند تولید، کاربرد داشته باشند.

از طرف دیگر، تفسیر داده‌های بزرگ در علم و تحقیقات، نقش مهمی در پیشرفت علم دارد. با استفاده از این تکنولوژی‌ها، محققان می‌توانند به داده‌های بزرگی دسترسی پیدا کنند و با استفاده از آنها، مسائل پیچیده‌تری را حل کنند. همچنین، در پزشکی، تفسیر داده‌های بزرگ می‌تواند به شناسایی بیماری‌های جدید و توسعه روش‌های جدید درمان کمک کند.

در نهایت، باید به این نکته توجه کرد که با استفاده از هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ، می‌توان به رشد اقتصادی و توسعه اجتماعی و علمی در سطح بین‌المللی کمک کرد. این تکنولوژی‌ها می‌توانند در حل مسائل پیچیده و رشد و توسعه صنایع جدید کمک کنند. با این حال، همچنان باید به چالش‌هایی که با استفاده از این تکنولوژی‌ها به وجود می‌آید، توجه کرد و سعی کرد با بهبود و بهینه‌سازی استفاده از آنها، نقش مثبت و مفیدی را در زندگی انسان‌ها بازی کنند. چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ

همانطور که پیش‌تر نیز گفته شد، استفاده از هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ همراه با چالش‌هایی نیز همراه است که در ادامه به برخی از آنها اشاره خواهیم کرد.

1- نیاز به داده‌های کیفی و دقیق: استفاده از هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ بر اساس داده‌های کیفی و دقیقی که جمع‌آوری شده‌اند، صورت می‌گیرد. در صورتی که داده‌های جمع‌آوری شده ناقص و یا غیر دقیق باشند، این تکنولوژی‌ها قادر به ارائه نتایج دقیق نیستند.

2- مسأله حفظ حریم خصوصی: با توجه به اینکه استفاده از هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ نیازمند دسترسی به داده‌های شخصی و حساس است، لازم است که مسأله حفظ حریم خصوصی مورد توجه قرار گیرد و رویکردهای مناسب برای حفظ امنیت داده‌ها پیاده‌سازی شود.

3- نیاز به توان پردازشی بالا: برای اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ، نیاز به توان پردازشی بالایی وجود دارد. این موضوع می‌تواند هزینه بالایی برای سازمان‌ها و شرکت‌ها به همراه داشته باشد.

4- ریسک عدم شفافیت در تصمیم‌گیری: در صورتی که الگوریتم‌های هوش مصنوعی در پیش‌بینی و تصمیم‌گیری مورد استفاده قرار گیرند، ممکن است در برخی موارد برای افراد به دلیل عدم شفافیت در تصمیم‌گیری در چارچوب تصمیم‌های گرفته شده توسط این الگوریتم‌ها، مواردی مانند تبعیت از قوانین شرعی، عدم تبعیت از اصول انصاف و یا دیگر مواردی که در تصمیم‌گیری مهم هستند، نادیده گرفته شوند.

5- مسأله ناپایداری الگوریتم‌ها: در برخی موارد، الگوریتم‌های هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ نمی‌توانند نتایج دقیقی را در پیش‌بینی کنند و باعث شکست در تصمیم‌گیری‌ها شوند. این مشکل می‌تواند برای سازمان‌ها و شرکت‌ها خطرناک باشد.

6- ارتباط با داده‌های منسوخ شده: با توجه به سرعت تکامل تکنولوژی و ایجاد داده‌های جدید، ممکن است داده‌هایی که قبلاً جمع‌آوری شده‌اند منسوخ شوند و به همین دلیل ارتباط با این داده‌ها مشکل شود.

7- مسأله نویز در داده‌ها: در برخی موارد، داده‌ها ممکن است حاوی نویز باشند که در تفسیر و پردازش داده‌ها مشکل ایجاد کنند و از دقت نتایج الگوریتم‌های هوش مصنوعی کاسته شوند.

8- مسأله تحلیل داده‌های بزرگ: در برخی موارد، داده‌های بزرگ ذخیره شده در پایگاه داده‌ها بسیار پیچیده و دشوار در تحلیل هستند. این موضوع نیازمند روش‌های جدید تحلیل داده‌های بزرگ است که بتوانند این داده‌ها را به روش‌هایی قابل فهم و قابل استفاده تبدیل کنند.

9- احتمال بروز خطا در پیش‌بینی‌ها: در برخی موارد، الگوریتم های هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ ممکن است نتایج نادرستی را در پیش‌بینی‌های خود ارائه دهند. این امر ممکن است به دلیل بروز خطا در داده‌ها، ناهماهنگی بین داده‌ها، یا عدم تطبیق الگوریتم با داده‌های جدید باشد.

10- نیاز به متخصصان ماهر: برای استفاده بهینه از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ، نیاز به متخصصان ماهر و آموزش دیده در این حوزه‌ها است. این موضوع نیازمند زمان و هزینه بالایی است که برای شرکت‌ها و سازمان‌ها باید در نظر گرفته شود.

سخن پایانی

در این مقاله، به بررسی الگوریتم‌های هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ پرداختیم. با توجه به اهمیت این الگوریتم‌ها در تصمیم‌گیری‌های سازمانی و همچنین به دلیل مزایای آن‌ها در ارتقای کارایی و بهبود عملکرد سازمان‌ها، این الگوریتم‌ها به عنوان یکی از ابزارهای کلیدی تحلیل داده‌ها شناخته شده‌اند. با این حال، برای استفاده بهینه از این الگوریتم‌ها، باید به چالش‌هایی مانند نیاز به داده‌های بزرگ، مسأله ناپایداری الگوریتم‌ها، ارتباط با داده‌های منسوخ شده و نویز در داده‌ها توجه شود. همچنین، برای استفاده موثر از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ، نیاز به متخصصان ماهر در این حوزه‌ها است. استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ می‌تواند به سازمان‌ها و شرکت‌ها کمک کند تا از داده‌های خود استفاده بهینه کنند و تصمیم‌گیری‌های بهتری را در مورد تغییرات استراتژیک و مدیریت عملکرد بگیرند. در نهایت، با توجه به رشد و توسعه الگوریتم‌های هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ، این ابزارها به عنوان یکی از عوامل کلیدی در تحلیل داده‌ها و بهبود عملکرد سازمان‌ها شناخته شده‌اند و به همین دلیل بهتر است که سازمان‌ها از این ابزارها برای بهبود فرآیندهای خود استفاده کنند. در این راستا، بهتر است سازمان‌ها برای بهره‌برداری بهینه از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و تفسیر داده‌های بزرگ، ابتدا یک برنامه ریزی محکم و مستمر برای جمع آوری، ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها ایجاد کنند. این برنامه ریزی باید شامل راهکارهایی برای پیش‌بینی روند و تغییرات در بازار، تحلیل اطلاعات رقبا، مشتریان و بازارهای هدف و ایجاد یک فضای برنامه‌ریزی داده محور باشد.