text: شرکت‌های بزرگ چگونه از داده‌های شما استفاده می‌کنند؟ الیزابت برای این که بتواند مشتری موردنظر را ملاقات کند، به گوگل مپ سر می‌زند تا بهترین مسیر را برای رسیدن به مقصد مشاهده کند و می‌بیند که بهترین راه، استفاده از تاکسی است. به همین خاطر او با استفاده از سرویس تاکسی اینترنتی اوبر، یک ماشین درخواست می‌کند و در حال حرکت برای مشتری ایمیل می‌فرستد که به‌زودی به محل قرار می‌رسد. در ضمن برای این که این دیدار لذت‌بخش‌تر شود، با بهره‌گیری از سرویس DoorDash غذا هم سفارش می‌دهد. اگرچه انجام این کارها برای بسیاری از کاربران بسیار عادی است، اما در عرض همین چند دقیقه، الیزابت داده‌های ارزشمندی را در اختیار ۴ سرویس مختلف قرار داده است که با بهره‌گیری از این اطلاعات می‌توانند رفتار کاربران را بهتر درک کنند و در نتیجه می‌توانند محصولات بهتری را توسعه دهند. اما الیزابت فقط یکی از میلیون‌ها کاربری است که داده‌های خود را مرتبا در اختیار شرکت‌ها قرار می‌دهد. این روزها مرتبا از اهمیت فزاینده داده‌ها می‌شنویم و می‌خوانیم. کمپ-ن-‌ها بیش از پیش به استفاده از نظرسنجی و تعبیه رهگیر در مناطق مختلف سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها روی آورده‌اند تا بتوانند از تک‌تک فعالیت‌های کاربران خبردار شوند. اما چرا داده‌ها این‌قدر اهمیت دارند و کمپ-ن-‌ها با استفاده از آن‌ها چه کارهایی انجام می‌دهند؟ در کنار داده‌های معمولی مانند نتایج نظرسنجی، ما با کلان داده (Big Data) روبرو هستیم که فقط کامپیوترها می‌توانند الگوها و روندهای موجود در آن‌ها را تشخیص بدهند‌ به همین خاطر، روزبه‌روز به اهمیت کلان داده‌ها افزوده می‌شود و شرکت‌ها با بهره‌گیری از رویکردهای مختلف می‌توانند الگوهای استفاده کاربران را تشخیص بدهند و محصولاتی را تولید کنند که حتی کاربران هم نمی‌دانستند به چنین محصولاتی نیاز دارند‌ در نهایت سوالی که مطرح می‌شود این است که کمپ-ن-‌ها در چه حوزه‌هایی از داده‌های ما استفاده می‌کنند؟ تبلیغاتگوگل، آمازون و فیسبوک اگرچه در نگاه بسیاری از کاربران سرویس‌های اینترنتی محسوب می‌شوند، اما در اصل آن‌ها آژانس‌های تبلیغاتی هستند‌ با توجه به لینک‌های متعددی که در سرتاسر فضای وب وجود دارد، رهگیرها-یا کوکی‌ها-می‌توانند جزییات وب‌گردی‌ها و جستجوهای ما را زیر نظر بگیرند‌این نوع داده‌ها در اختیار الگوریتم‌های بسیار پیچیده‌ای قرار می‌گیرد تا بتوانند متناسب با جزییات فعالیت‌های ما، بهترین تبلیغات را انتخاب کنند‌ به‌عنوان مثال اگر در اینترنت به دنبال گوشی باشید، چنین الگوریتم‌هایی مثلا تبلیغات مربوط به تخفیف در خرید گوشی یا کیس محافظ این گجت‌ها را نمایش می‌دهند‌ افرادی که به دنبال خرید ماشین هستند، شاید با تبلیغات مربوط به بیمه اتومبیل روبرو شوند‌تبلیغات هدفمند نسبت به تبلیغات سنتی مانند بیلبوردها بسیار بهینه‌تر هستند و تبلیغات موردنظر را تنها برای افرادی نمایش می‌دهند که خواستار دیدن آن‌ها هستند و با این کار، احتمال نتیجه‌بخش بودن چنین تبلیغاتی تا حد زیادی افزایش می‌یابد‌عملیاتاز دیگر موارد استفاده از داده‌ها می‌توان به افزایش بهره‌وری عملیات در شرکت‌ها اشاره کرد و بهترین مثال مربوط به این موضوع، کمپ-ن- آمازون است‌ شرکت جف بزوس (Jeff Bezos) پ-ن- یک مدل پیش‌بینی مربوط به ارسال کالا را ثبت کرده که با بهره‌گیری از داده‌های جمع‌آوری شده، می‌تواند سفارش محصولات از طرف کاربران را پیش‌بینی کند. این یعنی مثلا قبل از افزایش ناگهانی درخواست برای لباس‌های زمستانه در منطقه سردسیر، آمازون می‌تواند این افزایش درخواست را پیش‌بینی کند و محصولات موردنظر را به انبارهای محلی بفرستد تا بعد از سفارش، خیلی زود به دست مشتری برسند. آمازون با بهره‌گیری از داده‌ها می‌تواند زمان ارسال کالا و هدر رفتن این موارد را کاهش دهد و در نهایت درآمد بیشتری کسب کند. تبدیل داده به پولبسیاری از غول‌های اینترنتی، زیرساخت‌های مربوط به بخش‌های مختلف این حوزه را تأمین می‌کنند. آمازون Amazon Web Services را ارائه می‌دهد که ۴۰ درصد از سرورهای فضای اینترنت را در اختیار دارند. گوگل هم علاوه بر ارائه‌ی سرورها، با بهره‌گیری از موتور جستجو و انواع و اقسام اپلیکیشن‌ها، سایت‌های مختلف را به هم وصل می‌کند و با این کار داده‌های ارزشمندی را کسب می‌کنند. آمازون و گوگل الگوریتم‌هایی را توسعه داده‌اند که بتوانند کلان داده‌ها را هضم و نتایج نهایی را به مشتریان بفروشند تا آن‌ها بتوانند با این اطلاعات دریافتی درآمد خود را افزایش دهند. برای کاربران عادی، کسب درآمد از طریق فروش داده چندان قابل هضم نیست ولی باید بگوییم که سرویس پردازش ابری آمازون در سه‌ماهه نخست ۲۰۱۹ نیمی از کل سود این شرکت را تشکیل داده و همین موضوع، اهمیت فزاینده سرویس‌های مبتنی بر داده را نشان می‌دهد. هوش مصنوعیاگرچه اوبر در حال حاضر برای سودآور شدن با چالش‌های زیادی دست و پنجه نرم می‌کند، ولی داده‌هایی که نصیب این شرکت می‌شوند می‌توانند این مشکل را در بلندمدت حل کنند. هر روزه در سرتاسر جهان، میلیون‌ها کاربر اوبر اطلاعات ارزشمندی را در اختیار این شرکت قرار می‌دهند؛ اطلاعاتی مانند این که این افراد عمدتا به چه مکان‌هایی می‌روند، هر سفر چقدر طول می‌کشد و حدودا چه مقدار برای تاکسی اینترنتی هزینه می‌کنند. اگرچه این سفرها به‌خودی خود سود چندانی برای اوبر به ارمغان نمی‌آورند، اما این اطلاعات گسترده می‌توانند برای آزادسازی پتانسیل یادگیری ماشینی و در نهایت هوش مصنوعی، مثمر ثمر واقع شوند. چنین اطلاعاتی می‌تواند به اوبر کمک کند که مغز اتومبیل‌های خودران را شکل بدهد و این نوع اتومبیل‌ها با بهره‌گیری از این داده‌ها می‌توانند سلیقه‌های کاربر را بشناسند و وضعیت راه‌ها را یاد بگیرند. علاوه بر این، بهره‌گیری از اتومبیل‌های خودران به معنای کنار رفتن رانندگان است. چنین اتومبیل‌هایی کمتر تصادف می‌کنند، بهینه‌تر حرکت می‌کنند و در ضمن اعتراضی هم نسبت به وضعیت خود مطرح نمی‌کنند. به همین خاطر شرکت‌هایی مانند اوبر آینده‌ی درخشانی دارند ولی این آینده درخشان برای رانندگان اصلا خوشایند نخواهد بود. نگرانی‌های امنیتیزمانی که بیشتر کلان داده‌ها در دست فقط چند شرکت انگشت‌شمار قرار دارد، این یعنی چاره‌ای جز اعتماد به آن‌ها نداریم. اگر این اطلاعات بسیار پراکنده در دست شرکت‌های متعددی قرار داشت، نگرانی‌های کمتری ایجاد می‌شد ولی حالا که چند شرکت به سابقه جستجوها، خریدها، تماشای ویدیوها، مکان‌هایی که می‌رویم، افرادی که با آن‌ها صحبت می‌کنیم و بسیاری موارد دیگری دسترسی دارند، نگرانی‌های زیادی به وجود می‌آید. شرکت‌هایی مانند گوگل و فیسبوک بیشتر خدمات خود را به‌صورت رایگان ارائه می‌دهند و در عوض داده‌های ما را جمع‌آوری می‌کنند، به همین خاطر اگر خواستار بهره‌گیری از سرویس‌های آن‌ها هستیم، با این موضوع هم باید کنار بیاییم. نگرانی‌های مربوط به از بین رفتن شغل‌هادر دنیای تکنولوژی محور، داده همان ماده خامی است که همه به‌دنبالش می‌گردند. اما همانطور که زغال‌سنگ جایگزین برخی از کارهایی شد که با دستان خود انجام می‌دادیم، محصولات مبتنی بر داده هم چنین کاری انجام خواهند داد. هوش مصنوعی با بهره‌گیری از داده‌های گسترده، می‌تواند بسیاری از تصمیم‌ها را بهتر از هر انسانی اتخاذ کند. شرکت‌ها به دنبال بهره‌وری بیشتر و افزایش درآمد خود هستند و به همین خاطر اتوماسیون گام بعدی برای انواع و اقسام شرکت‌ها است. در این میان، انسان‌ها می‌توانند با متخصص شدن در زمینه‌هایی که تا اطلاع ثانوی کامپیوترها نمی‌توانند آن‌ها را کنار بزنند، آینده شغلی خود را تضمین کنند. اگرچه هنوز با چنین آینده‌ای فاصله داریم، ولی چه بخواهیم و چه نخواهیم چنین آینده‌ای زودتر از آنچه که فکرش را می‌کنید سر می‌رسد. منبع: Slash Gear