نحوه ایجاد یک سایت چند زبانه با وردپرس افرادی که درباره نحوه ایجاد یک وب سایت وردپرس چند زبانه تحقیق می‌کنند مطمئن نیستید که چگونه شروع کنند؛ ما اینجا هستیم تا به تفکیک مزایای سایت چند زبانه، افزونه‌های وردپرس برای آسان‌تر کردن کار و بهترین روش‌ها برای پیشرفت به سایت شما کمک کنیم. سایت چند زبانه چیست؟ سایت چند زبانه یک وب سایت با محتوای بیش از یک زبان است، مثلا سایت‌هایی که دارای زبان فارسی هستند را می‌‌توان به یک زبان دیگر مانند انگلیسی تغییر داد. این گونه سایت‌ها برای کسب و کارهایی که می خواهند پایگاه مشتریان جهانی را جذب کنند مفید است.  اگر پایگاه مشتری بین المللی در حال رشدی دارید، یا به دنبال رشد آن هستید، ارزش ایجاد یک سایت چند زبانه را دارد. چرا  سایت چند زبانه مهم است؟ در اقتصاد جهانی، وب سایت وردپرس شما باید به چندین زبان قابل دسترس باشد. یک مطالعه نشان داد که 80 درصد خریداران تمایل بیشتری به خرید محصول از وب سایتی دارند که به زبان مادری آن‌ها است. این نباید خیلی تعجب آور باشد - این امر باعث می شود مشتریان راحت‌تر در وب سایت شما جست و جو  و با اطمینان خرید کنند. سایت‌های چندزبانه یک تجربه وب‌سایت مثبت را ارائه می‌کنند و در عین حال اعتماد مشتریان غیر فارسی زبان شما را جلب می‌کنند. بازدیدکنندگان شما به جای تکیه بر ناهماهنگی ابزارهای ترجمه مانند Google Translate، می‌توانند روی افزودن موارد به سبد خرید خود تمرکز کنند. مزایای ایجاد یک سایت چند زبانه ساخت یک سایت چند زبانه چندین مزیت برای کسب و کار شما دارد، از جمله: بهبود ترافیک سایت یک سایت چند زبانه به موتورهای جستجو کمک می‌کند محتوای شما را با جستجوگرانی که به زبان دیگری صحبت می‌کنند، مطابقت دهند. موتورهای جستجو با ارائه محتوا به چندین زبان و هدایت ترافیک از  سراسر جهان، کیفیت محتوای شما را تشخیص می‌دهند. در نتیجه، در صفحات موتور جستجو رتبه بالاتری خواهید داشت و افراد بیشتری از وب سایت شما بازدید می کنند. افزایش فروش مردم چیزی را که نمی توانند بخوانند نمی‌خرند! یک سایت چند زبانه، برند شما را برای مشتریان انگلیسی زبان (یا هر زبان دیگری) قابل دسترس می‌کند و به شما امکان می دهد راحت تر توجه آن‌ها را جلب کنید و محصولات خود را به زبان مادریشان به نمایش بگذارید. مزیت رقابتی اکثر کسب و کارها تلاش می کنند تا از طریق تمایز محصول از رقبا پیشی بگیرند. افزودن ویژگی های منحصر به فرد به محصول یا خدمات شما ایده خوبی است اما می تواند پرهزینه باشد! شما می توانید با ترجمه وب سایت خود به چندین زبان، بیشتر به بازار محصول فعلی خود دسترسی پیدا کنید. یک سایت چند زبانه، تجارت شما را به بازارهای جدیدی فراتر از دسترس رقبا باز می‌کند. اعتماد بهتر به برند یک مطالعه نشان داد که 42٪ از مصرف کنندگان آنلاین هرگز به زبانی غیر از زبان خودشان خرید نمی کنند. این مشتریان همچنین در مورد خرید آنلاین در سایتی با اشتباهات ترجمه شک دارند. بنابراین، یک سایت چند زبانه با کیفیت بالا می تواند حس آشنایی را به مشتریان بالقوه ارائه دهد تا بتوانید اعتماد آنها را جلب کنید. پلاگین برای ایجاد یک سایت چند زبانه با وردپرس در گذشته ساخت یک سایت چند زبانه‌ نیازمند فرایند پیچیده و  استخدام مترجم برای ترجمه دستی صفحات وب به زبان‌های دیگر بود اما امروزه خوشبختانه افزونه های وردپرس با ترجمه محتوا کار را بسیار آسان کردهاند. شما می‌توانید از هر یک از افزونه های زیر برای ایجاد سایت چند زبانه خود استفاده کنید. Weglot Weglot یک افزونه ترجمه قابل اعتماد برای تجارت الکترونیک و شرکت های SaaS است. این ابزار تمام محتوای وب سایت شما را به زبان مورد نظر شما شناسایی و ترجمه می کند و یک داشبورد واحد برای ویرایش ترجمه ها ارائه می‌دهد. حتی یک URL اختصاصی برای هر زبان ایجاد می کند تا به موتورهای جستجو کمک کند بازدیدکنندگان را به مناسب ترین نسخه صفحه شما هدایت کنند. مترجم زبان گوگل مترجم زبان گوگل یکی از محبوب ترین ارائه دهندگان خدمات ترجمه وب سایت است. همه چیز را از پست ها و صفحات تا دسته ها و برچسب ها ترجمه می‌کند. برای ترجمه ابرداده، تصحیح دستی ترجمه، ادغام با WooCommerce و دریافت پشتیبانی از چت زنده، باید نسخه پولی آن را داشته باشید. WPML WPML ثابت می کند که ساخت یک سایت چند زبانه تا زمانی که ابزار مناسب برای کار را داشته باشید، ساده است. به لطف حالت Translate Everything، می توانید به طور خودکار کل سایت خود را در عرض چند دقیقه ترجمه کنید.اگر می‌خواهید کنترل بیش‌تری داشته باشید از 65 زبان از پیش پیکربندی شده انتخاب کنید و از حالت Translate Some استفاده کنید تا خودتان برخی از محتواها را ترجمه کنید، کارهای ترجمه را می‌توانید به مترجمان یا آژانس های حرفه‌ای ترجمه بسپارید. WPML با تم ها و افزونه ها کار می کند، بنابراین لازم نیست نگران مشکلات سازگاری باشید. Polylang Polylang یک افزونه ترجمه جامع است که به شما کمک می کند تا به راحتی یک سایت چند زبانه ایجاد کنید. فقط صفحه را به زبان پیش فرض ایجاد کنید و سپس زبان جدید را برای ترجمه صفحه انتخاب کنید. بازدیدکنندگان شما همچنین به یک تغییر زبان دسترسی دارند که می‌توانید آن را سفارشی کنید. برای بهبود سازگاری زبان، می‌توانید Lingotek Translation، افزونه‌ای برای مدیریت فرآیند ترجمه، به عنوان افزونه Polylang نصب کنید. بهترین روش‌ها برای سایت های چند زبانه در نظر گرفتن تجربه بازدیدکنندگان در هنگام ایجاد یک سایت چند زبانه اولویت اصلی است. فقط ترجمه کلمات موجود در سایت شما کافی نیست، بلکه باید محتوای خود را بومی سازی کرده و در موتورهای جستجو رتبه بندی کنید. در اینجا ​​بهترین روش‌ها برای کمک به شما در انجام این کار وجود دارد: تفاوت های فرهنگی را در نظر بگیرید. هر کلمه و عبارت فارسی به خوبی به زبان های دیگر ترجمه نمی شود. این امر به ویژه در مورد عبارات عامیانه صادق است. برای جلوگیری از سردرگمی احتمالی، معانی تحت اللفظی و فرهنگی عبارات سایت خود را در نظر بگیرید. از URL های اختصاصی استفاده کنید. هدف شما این است که بازدیدکنندگان جدیدی را که به زبان دیگری صحبت می کنند به وب سایت شما راهنمایی کنید. بنابراین، به جای استفاده از کوکی‌ها یا تنظیمات مرورگر برای تنظیم زبان محتوا در صفحات خود، Google پیشنهاد می‌کند از URL‌های مختلف برای هر نسخه زبانی استفاده کنید. می توانید با افزودن حاشیه نویسی hreflang به گوگل در مورد تغییرات مختلف وب سایت خود بگویید تا به رتبه سایت خود در موتور جستجو کمک کند. این کار همچنین باعث می‌شود که بازدیدکنندگان کشورهای دیگر احساس کنند که مهم هستند. زبان های خاصی را انتخاب کنید. ایجاد یک سایت چند زبانه به معنای ایجاد یک وب سایت به هر زبان ممکن نیست و  این روش کارآمدی برای استفاده از منابع شرکت شما نیست. در عوض، با تیم خود برای شناسایی رایج ترین زبان ها در بازار هدف خود کار کنید. سپس، برنامه ای برای راه اندازی یک یا دو سایت با زبان های شناسایی شده ایجاد کنید. به عنوان مثال، اگر بازار اصلی شما برای فارسی زبانان است اما در مناطق خاورمیانه  و کشورهای عربی زبان در حال رشد هستید، ارزش آن را دارد که زمان و تلاش خود را برای ایجاد یک وب سایت وردپرس عربی صرف کنید. در همین حال، برای بازدیدکنندگان گاه به گاه از کشورهای دیگر، ممکن است به جای توسعه یک نسخه کاملاً جدید سایت، ایجاد صفحات منفرد با داده های مهم مارک تجاری به زبان مادری آنها آسان تر و مقرون به صرفه تر باشد. در آخر پشتیبانی از زبان های بیشتر به معنای شانس بیشتر برای جلب علاقه مشتری در سراسر جهان است. وقتی نوبت به ساختن سایت چندزبانه وردپرس می‌رسد، افزونه مناسب می‌تواند کار را ساده‌تر کند، اما برای اطمینان از اینکه بیشترین مزیت را از استفاده از زبان‌های دیگر می‌برید، احترام به تفاوت‌های فرهنگی، ایجاد URL اختصاصی ضروری است.  مهم این است که بازار هدف و زبان آن‌ها را شناسایی کنید و بعد برای ایجاد سایت اقدام کنید.

ایجاد یک سیستم امن و قابل اعتماد 90 درصد از رهبران کسب و کار معتقدند که سواد داده برای موفقیت مهم است، اما تنها یک چهارم کارمندان به صحت داده‌های خود اطمینان دارند. در حالی که کارهایی وجود دارد که تیم‌ها می‌توانند برای حل این مسائل انجام دهند و آن هم ایجاد داده‌های ایمن و قابل اعتماد است. اعتماد با مدیریت موثر داده‌های شما شروع می شود که اگر به درستی انجام شود، می تواند خطرات مربوط به تصمیمات مبتنی بر داده را کاهش دهد. این کار می تواند دسترسی و همکاری بین بخش‌ها را افزایش دهد، چرخه های فروش را سرعت و ارتباطات را بهبود بخشد. درک سودآورترین مشتریان شما در کتاب "مزیت درونی" نوشته، رابرت اچ. بلوم، نوشته شده که یکی از کلیدهای موفقیت در کسب و کار، درک مشتریانی است که بیشترین سود را  برای کسب و کار دارند و از کار با آنها بیشتر لذت می برید. برای یک کسب و کار در دنیای امروز، این پاسخ ممکن است به آن سادگی که به نظر می رسد نباشد! شما نمی توانید فقط به این نگاه کنید که کدام مشتریان بیشترین پول را برای شما به ارمغان می‌آورند! شما همچنین باید هزینه حمایت از آن مشتریان را ارزیابی کنید، به علاوه، برای به دست آوردن حمایت مشتریان بزرگتر احتمالاً هزینه بیشتری باید بپردازید.  تنها زمانی که تمام داده‌ها را کنار هم قرار دهید می‌توانید به طور کامل سودآورترین مشتریان خود را شناسایی کنید. ارزیابی کانال های جذب مشتری وقتی نوبت به هزینه‌های خرید می‌رسد، مهم است که بدانیم کدام کانال‌ها ارزش سرمایه‌گذاری مجدد را دارند و کدام کانال‌ها باید متوقف شوند. انبار داده به شما امکان می‌دهد هزینه های جذب مشتری خود را با داده‌های حفظ مشتری خود مرتبط کنید. شفاف‌تر کردن فرآیندهای کسب‌وکارتان شرکت‌ها آنقدر داده جمع‌آوری می‌کنند که استفاده حداکثری از آن دشوار است. وقتی به فرآیندهای تجاری پیچیده اضافه شود، می تواند باعث عدم اعتماد شود. اما مدیریت داده های واضح به کارمندان و مشتریان امکان دسترسی به پاسخ های فوری را می‌دهد. این شفافیت می تواند تعامل را بهبود بخشد، نوآوری را تقویت کند و ارتباطات بهتری ایجاد کند. مشاهده چرخه کامل خرید خرید توسط مشتری به سرعت اتفاق نمی‌افتد بلکه از طریق یک چرخه که به آن چرخه خرید می‌گویند رخ می‌دهد. این چرخه می‌تواند شامل ایمیل مستقیم، تبلیغات، تماس های تلفنی، نمایشگاه های تجاری، جلسات حضوری، ارائه دموها و ... باشد. این یک فرآیند بسیار پیچیده است که با مدیریت صحیح داده‌ها می توانید بهتر آن را طی کنید. کمک به مقیاس کسب و کار شما مدیریت داده دری را برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در مقیاس‌های مختلف به روی کسب و کارتان باز می‌کند که فقدان آن کسب‌وکارها را به سمت گمانه‌زنی‌ها سوق دهد! این  مسئله می تواند منجر به اهداف غیر واقعی، کارکنان ناامید و استراتژی ناموفق شود. داده‌های مناسب می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند تا فرصت های کلیدی را پیدا کنید و درآمد را افزایش دهید. همچنین می تواند به شما کمک کند تا به وضوح به مشتریان، شرکا و سرمایه گذاران بالقوه نشان دهید که کسب و کار شما چه چیزی برای ارائه دارد. اهداف و چالش های مدیریت داده ها طبق آمار Statista، تا سال 2027، ارزش بازار جهانی داده‌های بزرگ به 103 میلیارد دلار خواهد رسید. مدیران کسب و کار برتر به دلیل ارزش غیرقابل انکار آن، مایل به سرمایه گذاری در داده‌ها هستند. اما یک نکته وجود دارد: مدیریت صحیح داده‌ها می تواند دشوار باشد، به خصوص اگر زودتر به این مسئله فکر نکرده باشید و بدون آن، ممکن است با حجم عظیمی از داده ها در قالبی کاملاً غیرقابل مدیریت مواجه شوید! مدیریت داده می‌تواند به افراد و کسب و کارها کمک کند تا تصمیمات بهتری بگیرند و از سهامداران محافظت کند؛ اما فقط در صورتی که زودتر به فکر  سازماندهی آن‌ها باشید. با در نظر گرفتن این موضوع، اهداف داده‌ای که در ادامه می‌خوانید چیزی است که هر سازمانی باید داشته باشد. تضمین یکپارچگی داده ها در مقیاس داده‌ها شکست ناپذیر نیستند؛ فساد، خطای انسانی، خطاهای انتقال، باگ‌ها و ویروس‌ها همگی تهدیدهایی هستند که داده‌های شما هر روز با آن‌ها روبرو است. استفاده از ابزارهای تحلیلی متعدد، حسابرسی ضعیف و سیستم های قدیمی می تواند بر یکپارچگی داده‌ها تأثیر بگذارد.  یکپارچگی داده‌ها با میزان سازگاری آن‌ها تعیین می‌شود، داشتن یکپارچگی داده‌ها نیازمند فرآیند جمع آوری داده‌های هوشمند است. آیا تا به حال هنگام پر کردن یک فرم در اینترنت، شماره تلفن خود را اشتباه نوشتید و پیامی مانند "شماره تلفنی که اضافه کردید نادرست است، لطفا دوباره امتحان کنید" دریافت کرده‌اید؟ اعتبار سنجی فرم‌ها یکی از «فرایندهای جمع آوری هوشمند» است. این فرایند به شما کمک می کند تا مطمئن شوید داده هایی که جمع آوری می کنید معتبر هستند. دستیابی به کیفیت داده ها کیفیت داده ها یکی از اصلی ترین موانعی است که امروزه شرکت ها با آن روبرو هستند. بسیاری از رهبران کسب و کارها به داده‌های خود اطمینان کامل ندارند و دلایل زیادی برای این عدم ایمان وجود دارد. داده‌های مبهم، ناقص و تکراری، قالب‌بندی متفاوت و مشکلات دسترسی، همگی بر کیفیت داده‌ها تأثیر می‌گذارند. کیفیت داده ها به اولویت‌های تجاری بستگی دارد، بنابراین، این بی‌نظمی‌ داده‌ها می‌توانند اعتماد کارکنان و مشتریان را نیز از بین ببرند. هنگام صحبت در مورد داده های با کیفیت بالا، سه مفهوم دسترسی، ثبات و ارتباط وجود دارد که باید به آن‌ها توجه شود. توماس ردمن، در کتاب Data Driven: Profiting from Your Important Business Asset، می‌گوید که داده‌ها در صورتی کیفیت بالایی دارند که «برای کاربردهای مورد نظرشان در عملیات، تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی مناسب باشند». نحوه کار به این صورت است: پس از یک‌پارچه کردن داده‌ها، داده‌های ثابتی خواهید داشت، اما اگر زمانی که به آن‌ها نیاز دارید در دسترس نباشد، با هدف مورد نظر مطابقت ندارد. هم‌چنین، اگر داده‌ها سازگار و قابل دسترس باشند اما به عملیات و اهداف شما مرتبط نباشند، کیفیت خود را از دست می‌دهند. برای بهبود کیفیت داده‌ها، ببینید که کدام یک از آن‌ها عناصر حیاتی کسب و کار شما هستند، در مرحله بعد، با کارشناسان خود (SMEs) مشورت کنید و مهم‌ترین داده‌ها را شناسایی کنید. سپس قوانینی برای مدیریتشان ایجاد کنید که مناسب شرکت یا کسب و کار شما باشند. ارزش گذاری از تجزیه و تحلیل داده ها هدف نهایی مدیریت داده‌ها، دریافت بینش در مورد کسب و کار و مشتریان شما است. این داده‌ها می‌توانند به شما در حل مشکلات، طی کردن روندهای مختلف و تصمیم‌گیری با اطلاعات واقعی کمک کنند. اما چالش‌های زیادی وجود دارد که می‌تواند بینش های مبتنی بر داده را به بیراهه بکشاند. برخی از موانع اصلی برای داشتن بینش صحیح نسبت به داده قابل استفاده عبارتند از: کمبود متخصص در تحلیل داده‌ها انتخاب ابزار نامناسب عدم شناخت چالش‌ها ادغام داده‌ها توسط ابزارهای مختلف مطمئن شوید که انواع مختلف تجزیه و تحلیل را در نظر بگیرید. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل توصیفی می تواند به تیم شما کمک کند تا الگوهای تاریخی را در داده های شما پیدا کند، اما نمی تواند به شما بگوید که چرا آن الگوها اتفاق می‌افتد. تجزیه و تحلیل تشخیصی می تواند به شما کمک کند تا دلیل این تغییرات را بیابید و تجزیه و تحلیل پیش بینی می تواند به شما در تخمین تغییرات آینده کمک کند. این طیف از رویکردها می تواند به شما کمک کند تا به طور موثر از داده های خود برای دستیابی به اهداف تجاری استفاده کنید. یکپارچه سازی پایگاه های داده متفاوت یک شرکت، ​​داده ها را از منابع و نرم افزارهای مختلف از جمله CRM و CMS خود می گیرد. به همین دلیل است که یکپارچه سازی نرم افزاری یکی از بزرگترین چالش‌های داده‌ای است که ممکن است شرکت شما با آن مواجه شود، چرا که همه داده ها شبیه به هم نیستند. به عنوان مثال، فرض کنید در حال ادغام داده ها از دو پلتفرم مختلف ایمیل مارکتینگ هستید. ممکن است فکر کنید که داده‌ها مشابه خواهند بود چرا که هر دو در بستر ایمیل قرار دارند اما فرآیند استخراج داده ها، حفظ یکپارچگی آن‌ها و انتقالشان به یک سیستم جدید می تواند طیف وسیعی از مشکلات را ایجاد کند. هر یک از برنامه‌های مورد استفاده شما دارای یک پایگاه داده با ویژگی‌های خاص است و همیشه به آسانی با سایر برنامه‌های شما متصل نمی‌شود. مسائل یکپارچه سازی داده‌ها فقط مربوط به حجم داده ها نیست؛ مشکلات قالب‌بندی، داده‌هایی با کیفیت پایین و موارد تکراری همگی می‌توانند این فرآیند را پیچیده کنند. ادغام می تواند به همان اندازه که لازم است پیچیده باشد. اما خوشبختانه، با ظهور پلتفرم‌های یکپارچه‌سازی به‌عنوان سرویس (iPaaS)، مانند Operations Hub، می‌توانید یک پلتفرم واحد داشته باشید که به عنوان منبع  قابل اعتماد و در دسترس برای داده‌های شما باشد. در ادامه درباره روند مدیریت داده‌ها می‌نویسیم پس مقاله بعدی را از دست ندهید!

مدیریت داده چیست؟ مدیریت داده عمل جمع آوری، ذخیره سازی، حفاظت، تحویل و پردازش داده‌ها است. در تجارت، داده‌ها معمولاً با مشتریان، کارکنان، معاملات، رقبا و امور مالی مرتبط هستند. هنگامی که یک سازمان به طور موثر داده‌ها را مدیریت می کند، بینشی به دست می آورد که تصمیمات تجاری را هدایت می‌کند. حفاظت از داده‌های شما باید در طول کل فرآیند اولویت باشد، به خصوص که نگرانی‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی داده‌ها افزایش می‌یابد و حملات باج‌افزاری بیداد می‌کنند. از آنجایی که برنامه‌های کاربردی تجاری و پایگاه‌های داده  در اندازه‌های مختلف وجود دارند، هر شرکتی باید رویکرد خاص خود را در این مراحل اتخاذ کند. شما باید این کار را با توجه به اکوسیستم فناوری خاص خود انجام دهید و در صورت لزوم، مراحل جدیدی را به فرآیند تعریف و اضافه کنید. به عنوان مثال، پاکسازی داده ها ممکن است یک گام کوچک و کوتاه برای یک استارتاپ با داده های محدود باشد، اما یک شرکت در سطح سازمانی ممکن است نیاز داشته باشد که در مراحل اولیه آن را اولویت بندی کند. انواع مدیریت داده ها مدیریت داده ها بر هر جنبه از کسب و کار شما تأثیر می گذارد. مدیریت داده ها ممکن است شامل وظایف روزانه، ایجاد خط مشی یا نگهداری فرآیندها باشد که می‌توایند از انواع مختلف مدیریت داده‌ها استفاده کنید: 1.مدیریت چرخه عمر داده(Data Lifecycle Management) به زبان ساده، DLM مراحل مختلفی را که اطلاعات از طریق آنها جریان می یابد شناسایی می کند و سیاست هایی را برای مدیریت هر یک از آن مراحل ایجاد می کند. هدف نهایی این چارچوب، به حداکثر رساندن عمر مفید داده‌های شماست. مراحل DLM عبارتند از: مجموعه دسترسی استفاده ذخیره سازی منتقل کردن حذف یا تخریب DLM بیشتر توسط شرکت‌های بزرگی استفاده می‌شود که با حجم عظیمی از داده‌ها کار می‌کنند که باید در لایه‌های مختلف طبقه‌بندی شوند. برای کسب و کارهای کوچکتر، همچنین می تواند ساختار مفیدی برای ایجاد استراتژی های مدیریت داده‌های مقیاس پذیر باشد. 2. کانال انتقال داده (Data Pipelines) کانال انتقال داده مسیری است که گروهی از داده‌ها از یک سیستم به سیستم دیگر طی می‌کنند. گاهی اوقات پیروی از این مسیرها داده‌ها را تغییر می دهد، اما گاهی اوقات داده‌ها ثابت می‌مانند. 3. ETL (حروف اول سه کلمه استخراج، انتقال، بارگذاری) داده‌ها را از یک سیستم گرفته، تبدیل کرده و در انبار داده‌های سازمان بارگذاری می‌کند. در ELT جمع آوری داده ها از چندین منبع به یک منبع واحد تبدیل می‌شود. در این سه مرحله: استخراج: استخراج داده ها از پایگاه داده. تبدیل: دستکاری داده ها با کد برای قالب بندی و آماده سازی آن برای تجزیه و تحلیل. بارگذاری: نوشتن داده ها در مکان جدید. 4. پردازش داده ها پردازش داده زمانی است که متخصصان داده‌ها را جمع آوری و به اطلاعات مفید تبدیل می کنند. سه روش معمولی برای پردازش داده ها وجود دارد - الکترونیکی، مکانیکی و دستی. امروزه بسیاری از مشاغل به پردازش خودکار داده ها متکی هستند. پردازش نادرست داده می تواند تأثیرات جدی بر خروجی داده‌ها داشته باشد. داده‌های اشتباه می‌تواند شرکت ها را به سمت ایده ها و استراتژی های اشتباه سوق دهد. 5.معماری داده‌ها معماری داده ساختاری است که به تیم شما کمک می کند از استراتژی داده شما پشتیبانی کند. این  کار نشان می‌دهد که شرکت شما چگونه داده‌های خود را دریافت می‌کند و این داده ها به کجا می‌روند. همچنین ذخیره سازی، استفاده و امنیت داده‌ها را پوشش می‌دهد؛ در واقع معماری داده جایی است که بیشتر استراتژی داده‌ها شروع می‌شود. 6. مدل سازی داده‌ها مدل‌های داده، نمودارهای ساده‌ای از سیستم‌های شما و داده‌هایی هستند که آن سیستم‌ها دارند. مدل‌سازی داده‌ها، دیدن نحوه جریان داده‌ها در سیستم‌ها و فرآیندهای تجاری شما را برای تیم‌ها آسان‌تر می‌کند. در اینجا چند نمونه از اطلاعاتی که یک مدل داده ممکن است شامل شود آورده شده است: داده های محصول اطلاعات شریک اطلاعات مشتری 7.کاتالوگ‌های داده کاتالوگ‌های داده، موجودی منابع داده در یک کسب و کار هستند. در این روش معمولاً از ابرداده برای سازماندهی این منابع استفاده می کنند. کاتالوگ داده می تواند داده‌های تجاری را برای کاربران شفاف‌تر و قابل جستجو کند. به عنوان مثال، فروشندگانی مانند گوگل کاتالوگ‌های داده را به عنوان یک محصول مکمل برای مدیریت داده ارائه می دهند. این محصولات اساساً نوارهای جستجو هستند تا دارایی های داده را به راحتی پیدا کرده و دسته بندی کنند. اگر یک کسب و کار کوچک دارید، می‌توانید عملکرد کاتالوگ‌های داده را با ایجاد فهرستی از تمام دارایی‌های داده‌ای شرکتتان درست کنید، این کاتالوگ می تواند به تیم های مختلف شما کمک کند به راحتی داده‌هایی را که برای دسترسی به آن نیاز دارند پیدا کنند. برچسب‌ها روشی عالی برای دسته‌بندی گروه‌هایی از داده‌ها هستند تا بعداً آنها را به راحتی پیدا کنید. 8. یکپارچه سازی داده ها در این نوع مدیریت داده‌های سیستم های مختلف برای ایجاد یک مجموعه داده یکپارچه ترکیب می‌شود. داده ها به ندرت توسط یک پلت فرم جمع آوری می شوند اما معمولاً چندین برنامه کاربردی برای فرآیندهای تخصصی وجود دارد. تیم‌های جداگانه اغلب پایگاه‌های اطلاعاتی خود را دارند و هر کدام بخشی از داده‌های شرکت شما را جمع‌آوری می‌کنند. به عنوان مثال، فرض کنید یک فروشگاه آنلاین دارید که در آن کفش های ورزشی می فروشید. ممکن است یک برنامه داشته باشید که اطلاعاتی را که مشتریان شما هنگام خرید پر می کنند جمع آوری می‌کند. برنامه دوم اطلاعات صورتحساب یا حسابداری را جمع آوری می کند. سومین اپلیکیشن با چت بات به سوالات مشتریان پاسخ می‌دهد. هر برنامه داده‌ها ی مربوط به هر مشتری را جمع آوری می کند. هدف ادغام این است که آن داده‌ها همگی در یک محل باشند تا یک دیدگاه واحد (SCV) ارائه دهد. هنگامی که داده ها را ادغام می کنید، کیفیت آنها بهبود می‌یابد زیرا می توانید داده‌ها را از نظر دقت و ارتباط مقایسه کنید. یکپارچه سازی همچنین به شما امکان می دهد تا کاربران را در کل پروسه ردیابی کنید. 9. انتقال داده‌ها انتقال داده فرآیند انتقال داده‌ها از یک پایگاه داده به پایگاه داده دیگر است. این انتقال معمولاً به این دلیل اتفاق می‌افتند که شرکت شما یک سیستم یا مکان داده جدید اضافه می‌کند یا می‌تواند به خاطر تغییر فرمت ها یا برنامه‌های داده باشد. برای مثال، اگر شرکت شما در حال تغییر به یک CRM جدید است، باید داده‌ها  را از پلتفرم فعلی خود به پلتفرم جدید منتقل کنید. انتقال‌ها اغلب پروژه های استراتژیک هستند که برای رسیدن به بهترین نتایج نیاز به طراحی، آزمایش و ممیزی دارند. 10.حاکمیت داده حاکمیت داده قوانین و رویه هایی است که مدیریت داده را در یک شرکت تعریف می کند. غالباً یک تیم یا فرد مسئول حاکمیت داده خواهد بود. آنها مسئول مواردی مانند؛ درخواست های دسترسی، تعاریف و نگهداری سوابق پایگاه داده‌ها هستند.حاکمیت داده موثر، داده های سازگار و قابل اعتماد ایجاد می کند، همچنین به حفظ امنیت داده‌ها کمک می‌کند. 11. امنیت داده‌ها شرکت ها از امنیت داده‌ها برای محافظت در برابر سرقت، فساد و موارد دیگر در طول چرخه عمر داده‌ها استفاده می‌کنند. امنیت داده ها شامل: سخت افزار نرم افزار ذخیره سازی پشتیبان گیری دستگاه‌های کاربران داشتن دسترسی کنترل‌های مدیریت حاکمیت داده به عنوان مثال، CAPTCHA ها روشی محبوب برای جلوگیری از ورود هکرها از وارد کردن کدهای مخرب به فرم های وب هستند. 12. ذخیره سازی داده‌ها ذخیره سازی داده‌ها عمل ثبت و نگهداری آن‌ها برای آینده است. ذخیره سازی الکترونیکی نسبت به ذخیره سازی اسناد کاغذی رایج تر است. شرکت ها ممکن است از نوار مغناطیسی، دیسک های نوری یا رسانه های مکانیکی برای ذخیره داده‌ها استفاده کنند. انبارهای داده و پلتفرم های داده مشتری دو روش متداول شرکت ها برای جمع آوری و ذخیره داده‌ها هستند. انبار داده یک پایگاه داده است که یک شرکت تمام داده‌ها ی خود را - معمولاً از منابع مختلف - به آن منتقل می کند. این انبارها معمولاً دریاچه‌های داده یا دیتا مارت نامیده می شوند. همچنین ممکن است با اصطلاح انبار داده سازمانی (EDW) برای شرکت های بزرگتر آشنا باشید. پلتفرم داده‌ها ی مشتری یک پلت فرم کاربر پسندتر است. همچنین داده‌های مربوط به مشتریان شما را جمع‌آوری می‌کند و داده‌ها را در گزارش‌های بصری و سفارشی به کاربران نهایی نمایش می‌دهد. سایر مفاهیم مدیریت داده ها فراداده فراداده داده‌ای است که سایر داده‌ها را در یک پایگاه داده یا انبار داده توصیف می‌کند. هوش تجاری هوش تجاری، عمل تجزیه و تحلیل و ارائه داده ها برای ارائه بینش هایی است که می تواند به شرکت ها در تصمیم گیری‌های تجاری کمک کند. این داده‌ها اغلب به شکل یک داشبورد یا گزارش متریک هستند. پاک کردن داده این فرآیند شناسایی و تصحیح داده های فاسد و نادرست است. پاکسازی داده‌ها ممکن است شامل حذف موارد تکراری، تصحیح خطاها یا حذف موارد پرت باشد. از آنجایی که این فرآیند می تواند خسته کننده و زمان بر باشد، اعتبارسنجی دقت داده‌ها مهم است. تست داده‌ها در آزمایش داده ها در مورد داده ها اظهار نظر می‌کنید و سپس بررسی می کنید که آیا این ادعاها معتبر هستند یا خیر. می توانید کیفیت داده های منبع خود را آزمایش کنید و تأیید کنید که کد موجود در مدل‌های داده شما همانطور که در نظر گرفته شده است کار می‌کند یا خیر.  این چند نمونه از تست‌های کیفیت داده‌های معمولی است: آزمایش مقادیر ناشناخته یا تهی تست‌های حجم داده (به عنوان مثال، نمایش داده های خیلی زیاد یا خیلی کم) محدوده مقادیر عددی (به عنوان مثال، آیا داده‌ها با مقادیر مورد انتظار مطابقت دارند یا خیر) داده‌های تکراری انواع شناخته شده (به عنوان مثال، بررسی سازگاری فرمول ها برای همه داده ها) بررسی‌های کیفیت داده‌ها نمی‌تواند همه چالش‌های ممکن را پوشش دهند، اما می‌توانند به تأیید کیفیت و سازگاری داده‌های شما کمک کنند. حال که به انواع مدیریت داده آشنا شده‌ایم در مقاله بعدی درباره ارزش مدیریت داده‌ها بر روی کسب و کارتان صحبت می‌کنیم.

چرا فیلم؟ یکی از دلایل تاثیرگذاری فیلم ها و تفاوت فاحش فیلم با کتاب، تجسم سازی است. محتوای بصری سریع‌تر در ذهن ما نقش می‌بندد و تجزیه و تحلیل می‌شود ولی برای خواندن کتاب مخاطب باید از قوه تخیل خود برای بازسازی عناصر کتاب بهره بگیرد. بنابراین بدیهی است که فیلم ها رسانه‌ای عالی برای یادگیری در مورد یک ایده جدید هستند تا انسان‌ها راحت‌تر بتوانند در زندگی خود با این موضوعات کنار بیایند و دچار شک نشوند. اگرچه فیلم‌های هالیوودی تمایل دارند که روی جلوه‌های دراماتیک هوش مصنوعی اغراق کنند، مانند فیلم ترمیناتور، که در آن ربات‌های قاتل شروع به نابودی انسان‌ها می‌کنند، اما حقیقتی در این فیلم‌ها نهفته است؛ آن هم تاثیر اجتناب ناپذیر هوش مصنوعی است. در طرف دیگر این طیف، هوش مصنوعی به عنوان یک اختراع معجزه آسا به تصویر کشیده می‌شود؛ مانند ماشین هوشمندی که می تواند کارهای تحلیلی مانند شبیه سازی و پیش بینی را بسیار بهتر از انسان انجام دهد. در ادامه با 10 فیلم برتر این حوزه آشنا می‌شوید: The Matrix (1999) The Matrix (1999) اگر هنوز فیلم ماتریکس را ندیده‌اید، همین امروز شروع به دیدن آن کنید چرا که سه گانه ماتریکس یکی از فیلم های تحسین شده در فضای علمی-تخیلی است؛ این فیلم نوزدهمین فیلم IMDB و برنده سه جایزه اسکار است. توماس ای. اندرسون مردی است که زندگی دوگانه‌ای دارد. در روز او برنامه نویس یک شرکت نرم افزاری و شب‌ها هکری تحت عنوان نئو است. پس از مدتی او با یک هکر افسانه‌ای بنام مورفیوس آشنا می شود ، مورفیوس نئو را در دنیای واقعی بیدار می‌کند، یک سرزمین بایر و ویران، جایی که ذهن اکثر انسان‌ها توسط گونه‌ای از ماشین‌ها، در ماتریکس اسیر شده‌ است. اکنون نئو باید در دنیای ماشین‌ها به ماتریکس بازگردد و با مامورها مقابله کنئ. آنچه در ادامه می‌آید داستانی سورئال است که مطمئناً شما را درگیر می‌کند. Two Thousand and One a Space Odyssey (1968) Two Thousand and One a Space Odyssey (1968) این فیلم یکی از محبوب‌ترین فیلم‌های هوش مصنوعی است که باید آن را ببینید. کارگردانی این فیلم بر عهده استنلی کوبریک است که به خاطر فیلم‌های The Shining و A Clockwork Orange  شناخته می‌شود. این فیلم نود و سومین فیلم لیست IMDB است و یک جایزه اسکار برده است. خط داستانی این فیلم درباره سفر به فضا در یک سفینه فضایی  توسط یک کامپیوتر هوش مصنوعی است هنگامی که بشریت درمی یابد که یک شی مصنوعی مرموز ، در قسمت زیرین سطح ماه به خاک سپرده شده است. Blade Runner Series (1982) Blade Runner Series (1982) این فیلم روایت‌گر داستانی است که در لس آنجلس اتفاق می‌افتد  و به بررسی رپلیکاتورهای مهندسی شده ژنتیکی می‌پردازد. به قهرمان داستان ریک دکارد (با بازی هریسون فورد) وظیفه پیدا کردن این ریپلیکنت ها داده می شود و داستان از آنجا بالا می‌گیرد. این فیلم جوایز مختلفی از جمله نامزدی اسکار و جوایز بفتا برای بهترین فیلمبرداری، طراحی لباس و طراحی هنری را به دست آورده است. اگر این فیلم را دوست دارید، باید دنباله آن Blade Runner 2049  محصول سال 2019 را نیز ببینید که جذابیت مدرن‌تر و فیلمبرداری پیشرفته تری دارد. Her (2013) Her (2013) اگر طرفدار فیلم‌های علمی-تخیلی دراماتیک نیستید، این فیلم برای شماست! برخلاف دیگر فیلم‌های هوش مصنوعی، فیلم درام-رمانتیک Her جنبه احساسی رابطه ما با هوش مصنوعی را نشان می‌دهد. در این فیلم، قهرمان داستان نویسنده‌ای تنها به نام تئودور تومبلی است که نسبت به دستیار مجازی جذابی به نام سامانتا علاقه‌مند می‌شود. خط داستانی جذابی که چشم اندازی تازه از تأثیر هوش مصنوعی بر روابط انسانی ارائه می‌دهد. Wall-E (2008) Wall-E (2008) WALL-E تجسم هوش مصنوعی باریکی است که در دنیای کنونی می‌بینیم، البته نه به پیچیدگی چیزی که در فیلم هست (وال-ای قادر به احساساتی مانند تنهایی و عشق است). Narrow AI یک سیستم هوشمند است که در انجام یک کار خاص بسیار خوب است. ما امروزه در زندگی روزمره خود، مانند اتومبیل های خودران و دستیارهای صوتی، شاهد آن هستیم. در این فیلم، WALL-E زباله ها را تمیز می کند، EVE به دنبال زندگی است و Auto خلبان کشتی است. WALL-E یکی از فیلم های علمی تخیلی کمیاب است که جنبه روشن هوش مصنوعی و خوبی هایی را که می‌تواند برای جهان به ارمغان بیاورد را نشان می دهد. Moon (2009) Moon (2009) در حالی که فیلم‌هایی با موضوع فضا بسیار است ، ماه به دلیل به تصویر کشیدن پویایی جذابی بین انسان و هوش مصنوعی، آن را در فهرست ما قرار داده است. قهرمان داستان یک کارمند قراردادی است که برای Lunar Industries، شرکتی با یک مرکز تحقیقاتی در ماه، کار می کند. درست زمانی که قرارداد سه ساله او به پایان می رسد، او با مشکلات ارتباطی با زمین مواجه می‌شود و تعامل او به GERTY، همراه هوش مصنوعی او محدود می شود. Transcendence (2014) Transcendence (2014) Transcendence یک فیلم علمی تخیلی هیجان انگیز با بازی جانی دپ، مورگان فریمن، ربکا هال و چند بازیگر محبوب دیگر است. این کار با شریک و همسر ویل کستر، دانشمند، شروع می‌شود زمانی که زندگی ویل به خطر می‌افتد، هوشیاری ویل را در یک کامپیوتر کوانتومی آپلود می‌کنند. کاری که ویل در فرم مجازی جدید خود انتخاب می کند، ادامه داستان را روایت می‌کند. Morgan (2016) Morgan (2016) مورگان یک کودک مهندسی  شده زیستی-تجربی با استعدادهای بی‌شمار است. او در عرض یک ماه شروع به راه رفتن  کرد و با دیگران صحبت کرد. خالقان مورگان که از توانایی‌های او شگفت زده شده اند، به مرکز فوق سری می رسند تا ارزیابی کنند که آیا او باید زنده بماند یا خیر. بعد چه اتفاقی می افتد؟ فیلم را ببینید تا متوجه شوید! Ex Machina (2014) Ex Machina (2014) Ava یک AGI (هوش عمومی مصنوعی) است که توسط Caleb Smith، یک برنامه نویس نابغه ایجاد شده است. AGI یک هوش مصنوعی است که مهارت ها و دانش بسیار بیشتری نسبت به یک انسان دارد. آوا می تواند به خوبی ما صحبت کند و حتی احساسات دیگران را بر انگیزد. این فیلم نگرانی‌های اخلاقی را در مورد درمان و آزمایش ربات‌های خودآگاه مانند آوا مطرح می‌کند که منجر به پایانی تاریک می‌شود. The Terminator (1984) The Terminator (1984) ترمیناتور یکی از محبوب‌ترین فیلم‌ها برای به تصویر کشیدن آینده تاریک دنیایی است که در آن هوش مصنوعی ناگهان تبدیل به شر می‌شود و شروع به کشتن همه می‌کند. این احتمال تبدیل شدن هوش مصنوعی به یک تهدید وجودی را نشان می‌دهد. در این فیلم، Skynet، یک سیستم هوش مصنوعی که جرقه یک هولوکاست هسته‌ای را می‌زند، یک قاتل سایبورگ (نابودگر) را به عقب می‌فرستد تا از تولد جان کانر که جرقه‌ای برای یک گروه شورشی که علیه اسکای‌نت می‌جنگند، جلوگیری کند. این فیلم به عنوان یادآوری برای ایجاد یک هوش مصنوعی ایمن است.

هوش مصنوعی قوی در مقابل هوش مصنوعی ضعیف هوش مصنوعی را می‌توان به دو دسته ضعیف یا قوی طبقه بندی کرد: هوش محدود مصنوعی (ضعیف) که به عنوان هوش مصنوعی باریک نیز شناخته می‌شود، یک سیستم هوش مصنوعی است که برای انجام یک کار خاص طراحی و آموزش داده شده است. تمام سیستم‌های هوش مصنوعی بر پایه این هوش هستند؛ ربات های صنعتی و دستیاران شخصی مجازی مانند سیری اپل, گوگل ترنسلیت و ... از هوش مصنوعی ضعیف استفاده می‌کنند، چرا که فاقد هوشیاری و آگاهی واقعی هم‌چون انسان‌ها هستند. هوش مصنوعی قوی، همچنین به عنوان هوش عمومی مصنوعی (AGI) شناخته می‌شود، طوری برنامه ریزی می‌شود که می‌تواند توانایی های شناختی مغز انسان را تکرار کند. هنگامی که یک کار ناآشنا به آن ارائه می‌شود، می‌تواند به طور مستقل  بین داده‌ها ارتباط برقرار کند و به آن‌ها پاسخ دهد. انواع هوش مصنوعی آرند هینتزه، استادیار زیست شناسی و علوم کامپیوتری و مهندسی در دانشگاه ایالتی میشیگان، در مقاله ای در سال 2016 توضیح داد که هوش مصنوعی را می‌توان به چهار نوع طبقه بندی کرد، که از سیستم های هوشمند ویژه کار که امروزه به طور گسترده استفاده می‌شوند شروع می شود و به سیستم های حساس می‌رسد. دسته بندی‌ها به شرح زیر است: نوع 1-واکنشی: این سیستم‌های هوش مصنوعی حافظه ندارند و تنها به محرک‌ها واکنش نشان می‌دهند؛ در واقع توانایی یادگیری ندارند و فقط تقلید می‌کنند. به عنوان مثالDeep Blue، برنامه شطرنجIBM که گری کاسپاروف را در دهه 1990 شکست داد؛ این برنامه می تواند مهره های روی صفحه شطرنج را شناسایی و پیش بینی کند، اما چون حافظه ندارد، نمی تواند از تجربیات گذشته برای اطلاع رسانی به آینده استفاده کند. نوع 2-حافظه محدود: این سیستم های هوش مصنوعی دارای حافظه هستند، بنابراین می توانند از تجربیات گذشته برای اطلاع رسانی تصمیمات آینده استفاده و واکنش‌های خود را تقویت کنند. تقریبا تمام سیستم‌های هوش مصنوعی دنیای امروز، از این نوع هستند؛ برخی از عملکردهای تصمیم گیری در خودروهای خودران، چت بات‌ها و دستیارهای مجازی به این شکل طراحی شده‌اند. این نوع هوش مصنوعی از سه روش آموزش ماشینی یاد می‌گیرد: 1.یادگیری تقویتی: در این روش هوش مصنوعی از تجربیات خود استفاده می‌کند و با آزمون و خطا مهارت‌های خود را تقویت می‌کند. مثال این نوع یادگیری را می‌توانیم در بازهای استراتژیک ببینیم که سیستم با استفاده از تجربیات خود به رقیب قدرتمندی برای انسان تبدیل می‌شود. 2.حافظه طولانی کوتاه مدت: در این روش داده‌های قبلی که در هوش مصنوعی وجود دارد به تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی داده‌های آینده کمک می‌کند؛ در این مرحله هوش مصنوعی داده‌های جدید را با عنوان مهم و داده‌های قدیمی را به عنوان داده‌هایی با اهمیت کم‌تر دسته بندی می‌کند. 3.شبکه‌های مولد دشمن‌گونه تکاملی:  این شبکه‌ها دارای حافظه‌ای هستند که می‌توانند خود را تکامل دهند و به سطح بالاتری بروند؛ در واقع در این مرحله رشد مستمر دارد. هوش مصنوعی از این طریق می‌تواند با استفاده از داده‌ها یک محصول خروجی تولید کند، دقیقا همان چیزی که درباره دیپ فیک(Deep Fake)  اتفاق می‌افتد و هوش مصنوعی می‌تواند از طریق تحلیل تصاویر یک فرد برای آن حرکت پیش‌بینی کند. نوع 3- نظریه ذهن: نظریه ذهن یک اصطلاح روانشناسی است. هنگامی که برای هوش مصنوعی اعمال می شود، به این معنی است که این سیستم دارای هوش اجتماعی برای درک احساسات است. این نوع هوش مصنوعی قادر به استنباط نیات انسان و پیش بینی رفتار  اوخواهد بود که مهارتی ضروری برای سیستم های هوش مصنوعی برای تبدیل شدن به اعضای جدایی ناپذیر تیم های انسانی است، اما دانشمندان به تازگی در حال ورود و برسی این هوش هستند و هنوز به طور گسترده مورد استفاده قرار نگرفته است.برای مثال  از این هوش در  ربات‌های انسان‌نمایی که می‌توانند حالت‌های عاطفی چهره انسان را به‌سرعت تشخیص دهند و با این روش به‌خوبی با انسان‌ها ارتباط برقرار کنند (مثل ربات مشهور سوفیا) استفاده شده است. نوع 4-خودآگاه: در این دسته، سیستم‌های هوش مصنوعی حسی از خود دارند که به آنها آگاهی می‌دهد. ماشین های دارای خودآگاهی وضعیت فعلی خود را درک می کنند و هوشی هم‌چون هوش انسان دارند و می‌توانند در مورد مسائل مختلف فکر کنند و یا حتی نیازهای مختلفی داشته باشند.  برای درک بهتر این هوش به شما پیشنهاد می‌کنیم که فیلم مرد دو صد ساله (Bicentennial Man)  را که روایت‌گر رباتی است که به همه چیز واکنش نشان می‌دهد و در برابر کارهای انسان‌ها عصبانی یا ناراحت می‌شود را ببینید. این نوع هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد و در حد نظریه است چرا که سیستم‌هایی که بتوانند الگوریتم‌های لازم آن را پشتیبانی کنند به وجود نیامده‌اند. نمونه هایی از فناوری هوش مصنوعی چیست و امروزه چگونه از آن استفاده می شود؟ هوش مصنوعی در انواع مختلف فناوری گنجانده شده است: اتوماسیون: وقتی ابزارهای اتوماسیون با فناوری‌های هوش مصنوعی همراه شوند، می‌توانند حجم و انواع وظایف انجام‌شده را افزایش دهند. به عنوان مثال، اتوماسیون فرآیند روباتیک (RPA)، نوعی نرم افزار است که وظایف پردازش داده های تکراری و مبتنی بر قوانین را که به طور سنتی توسط انسان انجام می‌شد را خودکار می‌کند. هنگامی که با یادگیری ماشینی و ابزارهای نوظهور هوش مصنوعی ترکیب شود، می‌تواند بخش‌های بزرگ‌تری از مشاغل سازمانی را خودکار کند و ربات‌های تاکتیکی را قادر می‌سازد تا اطلاعات هوش مصنوعی را به همراه داشته باشند و به تغییرات فرآیند پاسخ دهند. فراگیری ماشین: این علم به کار بردن کامپیوتر بدون برنامه نویسی است. یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که به زبان بسیار ساده با این روش هوش مصنوعی می‌تواند به طور خودکار داده‌ها را تجزیه و تحلیل و پیشبینی کند. بینایی ماشین:  این فناوری به ماشین توانایی دیدن می دهد. بینایی ماشین اطلاعات بصری را با استفاده از دوربین تبدیل آنالوگ به دیجیتال و پردازش سیگنال دیجیتال، ضبط و تجزیه و تحلیل می کند. این بینایی اغلب با بینایی انسان مقایسه می‌شود، اما بینایی ماشینی به سطح بیولوژی محدود نمی شود و می‌تواند برای مثال برای دیدن از طریق دیوار برنامه ریزی شود.این بینایی در طیف وسیعی از کاربردها از شناسایی امضا تا تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده می‌شود. پردازش زبان طبیعی: این پردازش زبان انسان توسط یک برنامه کامپیوتری است. یکی از قدیمی‌ترین و شناخته‌شده‌ترین نمونه‌های این پردازش، تشخیص هرزنامه است که به موضوع و متن ایمیل نگاه می‌کند و تصمیم می‌گیرد که آیا ناخواسته است یا خیر. هم‌چنین برای وظایفی مانند ترجمه متن، تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص گفتار نیز از هوش مصنوعی استفاده می‌شود. رباتیک: این رشته مهندسی بر طراحی و ساخت ربات ها تمرکز دارد. ربات ها اغلب برای انجام کارهایی استفاده می‌شوند که انجام و یا انجام مداوم آنها برای انسان دشوار است. به عنوان مثال، ربات ها در خطوط مونتاژ برای تولید خودرو یا توسط ناسا برای جابجایی اجسام بزرگ در فضا استفاده می‌شوند. محققان همچنین از یادگیری ماشینی برای ساخت ربات هایی استفاده می‌کنند که می‌توانند در محیط های اجتماعی تعامل داشته باشند. ماشین‌های خودران: وسایل نقلیه خودران از ترکیبی از بینایی کامپیوتر، تشخیص تصویر و یادگیری عمیق برای ایجاد مهارت خودکار در هدایت وسیله نقلیه در حالی که در یک خط معین می‌مانند و اجتناب از موانع غیرمنتظره مانند عابران پیاده استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی (AI) چیست؟ در ساده‌ترین عبارت، هوش مصنوعی به سیستم‌ها یا ماشین‌هایی اطلاق می‌شود که هوش انسان را برای انجام وظایف تقلید می‌کنند و می‌توانند بر اساس اطلاعاتی که جمع‌آوری می‌کنند، خود را به طور مکرر بهبود بخشند. کاربردهای خاص هوش مصنوعی شامل سیستم های خبره، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین است. این هوش بیشتر در مورد فرآیند و توانایی تفکر و تجزیه و تحلیل داده‌هاست اما هیچگاه جایگزین انسان‌ها نیست و برای افزایش توانایی ها و مشارکت های انسانی در نظر گرفته شده است،  که آن را به یک دارایی تجاری بسیار ارزشمند تبدیل می کند. چت بات ها از هوش مصنوعی برای درک سریعتر مشکلات مشتری و ارائه پاسخ های کارآمدتر استفاده می‌کنند دستیاران هوشمند از هوش مصنوعی برای تجزیه اطلاعات حیاتی از مجموعه داده‌ها برای بهبود زمان‌بندی استفاده می‌کنند. موتورهای جست و جو می‌توانند داده‌های کاربران را جمع‌آوری کنند و بر اساس این داده‌ها صفحات و تبلیغات مورد نیاز شما را نشان دهند. هوش مصنوعی، آینده بشریت هوش مصنوعی برای برنامه‌هایی که کارهای پیچیده‌ای را بدون دخالت انسان  انجام می‌دهند، به یک امر مهم تبدیل شده است. یادگیری ماشینی بر ساختن سیستم هایی متمرکز است که بر اساس داده‌های دریافتی عملکرد خود را یاد می گیرند یا بهبود می بخشند. نکته‌ای که باید به آن توجه کرد این است که همه یادگیری‌های ماشینی هوش مصنوعی است، اما همه هوش‌های مصنوعی یادگیری ماشینی نیستند. برای به دست آوردن هوش مصنوعی، بسیاری از شرکت ها در تیم‌های علم داده سرمایه‌گذاری میکنند چرا که هوش مصنوعی آینده بشریت را رقم می‌زند. علم داده، یک رشته بین رشته ای است که از روش های علمی و سایر روش ها برای استخراج ارزش از داده ها استفاده می‌کند، مهارت های حوزه هایی مانند آمار و علوم کامپیوتر را با دانش تجاری ترکیب می کند تا داده های جمع آوری شده از منابع متعدد را تجزیه و تحلیل کند. هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟ هوش مصنوعی به پایه ای از سخت افزار و نرم افزار تخصصی برای نوشتن و آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز دارد. هیچ زبان برنامه نویسی مترادف با هوش مصنوعی نیست، اما تعداد کمی از جمله پایتون و جاوا در این زمینه استفاده می‌شوند. به طور کلی، سیستم‌های هوش صنوعی مقادیر زیادی از داده‌های  برچسب‌گذاری شده را  برای همبستگی‌ الگوهای مختلف تجزیه و تحلیل  و از این الگوها برای پیش‌بینی وضعیت‌های آینده استفاده می‌کند. به این ترتیب، یک ربات چت که از نمونه‌هایی از چت‌های متنی تغذیه می‌شود، می‌تواند یاد بگیرد که تبادلات واقعی با افراد ایجاد کند، یا یک ابزار تشخیص تصویر می‌تواند با مرور میلیون‌ها تصویر، شناسایی و توصیف اشیاء در تصاویر را بیاموزد. برنامه نویسی هوش مصنوعی بر سه مهارت شناختی تمرکز دارد: یادگیری، استدلال و اصلاح خود فرایند یادگیری: این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی داده‌ها را جمع آوری کرده و آن‌ها را به اطلاعات عملی تبدیل می‌کند. قوانین، که الگوریتم نامیده می شوند، دستورالعمل های گام به گام را به دستگاه‌های محاسباتی  ارائه می‌دهند تا کار خود را تکمیل کنند. فرآیند استدلال: این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر انتخاب الگوریتم مناسب برای رسیدن به یک نتیجه دلخواه متمرکز است. فرآیند خود اصلاحی: این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی برای تنظیم مداوم الگوریتم ها و اطمینان از ارائه دقیق ترین نتایج ممکن طراحی شده است. چرا هوش مصنوعی مهم است؟ بزرگ‌ترین و موفق‌ترین شرکت‌های امروزی از هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد و کسب مزیت نسبت به رقبای خود استفاده کرده‌اند؛ هوش مصنوعی به این دلیل مهم است که می‌تواند به شرکت‌ها  در مورد کارهای خود بینشی بدهد که قبلاً از آن آگاه نبوده‌اند؛ به این دلیل که در برخی موارد، هوش مصنوعی می‌تواند وظایف را بهتر از انسان‌ها انجام دهد. به ویژه هنگامی که صحبت از کارهای تکراری و جزئیات محور مانند تجزیه و تحلیل تعداد زیادی از اسناد قانونی، برای اطمینان از پر شدن صحیح فیلدهای مربوطه می شود، ابزارهای هوش مصنوعی اغلب کارها را به سرعت و با خطای نسبتاً کمی تکمیل می کنند. پیش از محبوبیت هوش مصنوعی، تصور استفاده از نرم افزارهای کامپیوتری برای متصل کردن مسافران به تاکسی غیر ممکن بود، اما امروزه شرکت‌های بزرگی مثل اسنپ و تپسی با انجام این کار به یکی از بزرگترین شرکت های ایرانی تبدیل شده‌اند. این برنامه از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی پیچیده برای پیش‌بینی اینکه چه زمانی افراد احتمالاً در مناطق خاصی نیاز به تاکسی دارند، استفاده می‌کند. به عنوان مثالی دیگر، گوگل با استفاده از یادگیری ماشینی برای درک نحوه استفاده مردم از خدمات و سپس بهبود آنها استفاده می‌کند، که به یکی از بزرگترین مجریان استفاده از هوش مصنوعی تبدیل شده است. در سال 2017، ساندار پیچای، مدیرعامل این شرکت، اعلام کرد که گوگل به عنوان شرکت پیشگام در این زمینه فعالیت خواهد کرد. مزایا استفاده از هوش مصنوعی در مشاغلی که دارای جزئیات بسیار زیادی هستند و درصد خطای انسانی در آن‌ها بالاست، بسیار کارآمد است؛ چرا که زمان را برای انجام کارهای سنگین کاهش داده و نتایج ثابتی را ارائه می‌دهد. یکی دیگر از مزایای این هوش این است که همیشه در دسترس است. معایب هوش مصنوعی با این که در دنیای امروز فراگیر شده است اما هم‌چنان استفاده از آن بسیار گران است و به تخصص بالایی نیاز دارد.  استفاده از هوش مصنوعی در صنایع استفاده از نیروی انسانی را محدود و فرصت‌های شغلی را از بین می‌برد. در پایان کاربرد هوش مصنوعی در زندگی روزمره را نمیشه نادیده گرفت، در مقاله‌های آینده بیش‌تر در مورد این هوش و انواع آن صحبت خواهیم کرد.

هر آنچه که باید در مورد ارائه دهندگان خدمات ایمیل بدانید در دنیای مدرن شبکه‌های اجتماعی شاید به ظاهر نقش ایمیل کمی کمرنگ شده باشد؛ اما در ساده‌ترین مثال، برای ساخت حساب کاربری و یا پشتیبانی آن در تقریبا تمام رسانه‌های اجتماعی به ایمیل نیاز خواهید داشت. دلیل این موضوع امنیت فوق العاده بالای سرورهای ایمیل مخصوصا سرور جیمیل می‌باشد. حالا فرض کنید، سیستمی داشته باشید که موارد مهم و ضروری و حتی محرمانه را بتواند از طریق ایمیل به صورت خودکار به شما اطلاع دهد. در این مقاله سعی داریم درباره این سیستم صحبت کنیم و ارائه دهندگان آن را به شما معرفی کنیم. تحقیقات نشان داده است که برای فروش، حدوداً هشت تماس لازم است که این می تواند برای هر فروشنده‌ای دلهره‌آور باشد زیرا این پیگیری ها زمان و تلاش زیادی می‌برد. این یکی از دلایل بسیاری است که ایمیل مارکتینگ یک استراتژی کارآمد است.داشتن توانایی تماس از طریق ایمیل با مشتریان بالقوه یا مشتریان فعلی خود به روشی نسبتاً بدون مزاحم (به ویژه در مقایسه با تماس های تلفنی)، برای افزایش فروش، تعامل با مشتری و حفظ شما ضروری است. این ایمیل‌ها شما را در ذهن مشتریان نگه می‌دارند و باعث افزایش آگاهی درباره برند شما می‌شود؛ برای این کار باید از یک ارائه دهنده خدمات ایمیل (ESP) کمک بگیرید. ارائه دهندگان خدمات ایمیل ارائه‌دهنده خدمات ایمیل نرم‌افزاری است که به شما امکان می‌دهد کمپین‌های ایمیلی را به فهرستی از مشترکین ارسال کنید. مجموعه ای از ابزارها برای بازاریابی ایمیلی است که آدرس های ایمیل را ذخیره کرده و به آن‌ها ایمیل ارسال می‌کند. با این حال، بسته به نیاز شما، شرکت های ESP عملکردهای مختلفی را برای کمک به شما در دستیابی به اهداف خود ارائه می دهند. برخی از این موارد می تواند شامل موارد زیر باشد: ایمیل و اتوماسیون بازاریابی فرم های جذب ردیابی وب سایت تقسیم بندی مخاطب در حالی که تعداد زیادی گزینه برای انتخاب وجود دارد، قبل از اینکه بخواهید از یکی از آن‌ها استفاده کنید، باید در مورد ESP تحقیق کنید. به دنبال برنامه ای باشید که دارای ویژگی‌های زیر باشد: طراحی سازگار با موبایل: 85 درصد از کاربران می گویند که گوشی های هوشمند دستگاه اصلی آنها برای بررسی ایمیل است. این بدان معناست که اگر می خواهید مشتریان و مشتریان احتمالی شما بیشترین بهره را از تلاش‌های بازاریابی شما ببرند، هر ایمیلی که ارسال می کنید باید برای موبایل هم مناسب باشد. قالب‌های ایمیل: باید از قبل چندین قالب آماده برای انتخاب داشته باشید و در صورت نیاز به قالبی متفاوت، می‌‌توانید از یک طراح گرافیک بخواهید که برایتان قالب طراحی کند. ادغام با سیستم های دیگر: به احتمال زیاد در تعدادی از برنامه های نرم افزاری کار می کنید تا کار خود را تکمیل کنید. یک ESP باید با سیستم های CRM و CMS، برنامه های مدیریت پروژه و موارد دیگر یکپارچه شود. قابلیت‌های سری ایمیل: این برنامه‌های خودکار تضمین می‌کنند که مشترکین جدید با برند شما آشنا می‌شوند و می‌توانید کمپین‌های خودکار را بر اساس فعالیت‌هایی که کاربران شما در آن شرکت می‌کنند طراحی کنید. شرکت های ارائه دهنده ESP هنگامی که به دنبال ESP هستید، به یاد داشته باشید که قیمت و عملکرد متفاوت خواهد بود. تصمیم بگیرید که از ارائه دهنده خدمات ایمیل خود به چه چیزی نیاز دارید، سپس به دنبال سرویس مورد نیاز خود باشید. در اینجا لیستی از برخی از محبوب ترین ESP ها آورده شده است: ابزار میزبانی ایمیل HubSpot قیمت: رایگان ابزار رایگان میزبانی ایمیل HubSpot به شما امکان می‌دهد به سرعت ایمیل‌های شخصی‌سازی شده را به مخاطبین خود ارسال کنید که به زیبایی با رابط کشیدن و رها کردن آسان طراحی شده‌اند. Outlook قیمت: رایگان سرویس مایکروسافت Outlook ارائه دهنده خدمات ایمیل مبتنی بر مرورگر است که در Exchange Server , Exchange Online و Office 365 گنجانده شده است. این سرویس به شما کمک می‌ کند تا بتوانید به راحتی در هر جا به آن متصل شوید. این سرویس دارای یک تقویم داخلی است که به شما این امکان را می دهد تا جلسات یا رویدادها را برنامه‌ریزی و مدیریت کنید و  اطلاعات مربوط به مخاطب را مشاهده کنید . اوت لوک یک راه آسان برای پیدا کردن افراد ، پیام ها و اسناد در ایمیل فراهم می کند. AOL Mail قیمت: رایگان AOL Mail یک سرویس ایمیل مبتنی بر وب است که توسط بخش ارتباطات Verizon AOLارائه می ‌شود. این نرم افزار دارای یک رابط کاربری و برنامه تلفن همراه برای دسترسی به صندوق ورودی بدون هیچ گونه مزاحمت می‌باشد. این سرویس به شما کمک می‌کند تا تقویم خود را مدیریت کنید. همچنین این امکان را برای شما ایجاد می کند تا نمای لیست را از ایمیل ها تنظیم کنید . شما با استفاده از این سرویس می توانید ایمیل های خود را به روشی بهتر سازماندهی کنید . AOL همچنین دارای پنل سفارشی است که می توانید توسط آن روی کار خود تمرکز کنید. Mailchimp قیمت: تا 2000 مخاطب رایگان از آن به بعد پولی، که از 11 دلار در ماه شروع می شود نسخه شروع رایگان Mailchimp دارای عملکرد اساسی است که به شما امکان می دهد تا حداکثر برای 2000 مخاطب ایمیل های سفارشی ارسال کنید. برای گزینه‌های پیشرفته‌تر مانند قالب‌های ایمیل و یا بخش‌بندی پیشرفته، باید به یک طرح پیشرفته‌تر ارتقا دهید. Constant Contact قیمت: طرح اصلی از 9.99 دلار در ماه شروع می شود. طرح پلاس از 45 دلار در ماه شروع می شود Constant Contact سرویس ایمیل را برای مشاغل کوچکی که به دنبال رشد لیست خود هستند ارائه می دهد. علاوه بر عملکرد ایمیل، Constant Contact با تبلیغات رسانه های اجتماعی یکپارچه می شود تا رویکردی جامع برای دستیابی به مخاطبان شما داشته باشد. ActiveCampaign قیمت: طرح Lite از 9 دلار در ماه شروع می شود. طرح پلاس از 49 دلار در ماه شروع می شود. طرح حرفه ای از 149 دلار در ماه شروع می شود ActiveCampaign یک ارائه دهنده خدمات ایمیل است که بر حفظ مشتری متمرکز است. این پلتفرم ویژگی هایی را به طور خاص برای مشاغل تجارت الکترونیک، B2B و B2C ارائه می دهد. Campaign Monitor قیمت: طرح اولیه از 9 دلار در ماه شروع می شود. طرح نامحدود از 29 دلار در ماه شروع می شود. طرح برتر از 129 دلار در ماه شروع می شود برای کسانی که به دنبال برنامه هایی با قالب گسترده هستند، Campaign Monitor می تواند یک پلت فرم عالی برای شروع باشد. سازنده قالب این پلتفرم ایجاد ایمیل های سفارشی با نام تجاری را سریع و آسان می کند. ConvertKit قیمت: رایگان برای حداکثر 300 مشترک با طرح های پولی که از 9 دلار در ماه شروع می شود ConvertKit یک پلت فرم محبوب برای سازندگان محتوا و صاحبان مشاغل کوچک است. علاوه بر خدمات ایمیل، ConvertKit با اکثر سازندگان وب سایت و CRM های محبوب ادغام می شود و کاملاً قابل تنظیم است. Sendinblue قیمت: رایگان، با برنامه های پولی که از 25 دلار در ماه شروع می شود ابزارهای ایمیل مارکتینگ Sendinblue کمک می کند تا ایمیل های شخصی سازی شده را تفکیک کنید. کاربران می‌توانند لیست ها و گروه های نامحدودی را برای تقسیم بندی آسان ایجاد کنند. در آخر هنگامی که مشخص کردید برای دستیابی به اهداف بازاریابی خود به چه کارکردهایی نیاز دارید و تعداد مخاطبینی که دارید یا به دنبال جمع آوری آنها هستید، می توانید در مورد ESP مناسب برای کسب و کار خود تصمیم بگیرید.