دنیای ما در گذشته هرگز از نظر فناوری تا این حد پیشرفته نبوده و این پیشرفت با سرعت زیادی در حال گسترش است. فناوری به طور مداوم تمام جنبه های زندگی ما را تحت تأثیر قرار داده است. تلفن های همراه، شبکه های اجتماعی، پخش ویدیو و وجود اینترنت، همگی در رشد عظیم داده ها در دهه های اخیر نقش مهمی داشته اند.
اگر بتوانیم از این داده ها به درستی استفاده کنیم، کلان داده می تواند به یکی از مفیدترین ابزارها برای انتقال اطلاعات و رشد یک سازمان تبدیل شود. برای مثال، می توان فهمید چرا یک شرکت در مقایسه با رقبا در جایگاه بهتری قرار دارد، پیش بینی های فروش آینده را بررسی کرد و به دانش گسترده ای از بازار دست یافت؛ موضوعی که در مشاوره فروش، آموزش فروش و تصمیم گیری های مدیریتی نقش کلیدی دارد.
کلان داده اصطلاحی است که حجم بسیار زیادی از داده ها (چه ساختار یافته و چه بدون ساختار) را توصیف می کند که مدیریت آن ها دشوار است و برای تمامی کسب و کارها اهمیت بالایی دارد. با این حال، تنها نوع یا مقدار داده ها مهم نیست؛ بلکه نحوه استفاده سازمان ها از داده ها نیز عامل تعیین کننده ای محسوب می شود.
بیگ دیتا به داده هایی اشاره دارد که آن قدر بزرگ، سریع یا پیچیده هستند که پردازش آن ها با روش های سنتی دشوار یا حتی غیر ممکن است. دسترسی و ذخیره سازی مقادیر زیادی از اطلاعات برای تحلیل، سال هاست که وجود دارد. اما مفهوم امروزی کلان داده در اوایل دهه ۲۰۰۰ میلادی شکل گرفت؛ زمانی که داگ لِینی، تحلیلگر حوزه فناوری، تعریف رایج کنونی کلان داده را ارائه داد.
امروزه حجم عظیم داده های اگزابایتی، فرصت های بی شماری برای دستیابی به بینش هایی فراهم می کند که محرک نوآوری هستند. کاربردهای پیشرفته کلان داده و تحلیل آن ها، در کنار هوش مصنوعی، می توانند به پیشرفت هایی منجر شوند که جهان ما را متحول می کنند؛ از پیش بینی های دقیق تر آینده گرفته تا افزایش بهره وری سازمان ها، بهبود تجربه مشتری و حتی بهینه سازی فرایندهایی مانند استخدام کارشناس فروش و آموزش دیجیتال مارکتینگ.
در نهایت، این فناوری ها می توانند در بهبود کیفیت زندگی، درمان بیماری ها، محافظت از افراد آسیب پذیر و حفظ منابع بسیار مؤثر باشند. به همین دلیل، نمی توان از اهمیت همیشگی داده های باکیفیت و اتکا به تحلیل های قابل اعتماد و هوش مصنوعی برای ساختن آینده ای بهتر برای بشر چشم پوشی کرد.
کلان داده چیست؟
کلان داده، اصطلاحی که اخیراً رواج یافته است، به عنوان حجم عظیمی از داده ها تعریف می شود که نمی توان آن ها را با تجهیزات ذخیره سازی، یا پردازش داده، ذخیره یا پردازش کرد. با توجه به حجم عظیم داده های تولید شده توسط فعالیت های انسانی و ماشینی، این داده ها آنقدر پیچیده و گسترده هستند که نه می توان آن ها را توسط انسان ها تفسیر کرد و نه می توان آن ها را در یک پایگاه داده رابطه ای برای تجزیه و تحلیل جای داد.
با این حال، هنگامی که این حجم عظیم داده ها با استفاده از ابزارهای مدرن به طور مناسب ارزیابی شوند، بینش های مفیدی را در اختیار سازمان ها قرار می دهند که به آن ها کمک می کند تا با تصمیم گیری های آگاهانه ای بگیرند و کسب و کار خود را بهبود بخشند.
Big Data چگونه کار می کند؟
قبل از اینکه کسب و کارها بتوانند از Big Data ها برای خود استفاده کنند، باید در نظر بگیرند که چگونه این داده ها بین مکان ها، منابع، سیستم ها، مالکان و کاربران متعدد جریان می یابد. پنج گام کلیدی برای به دست گرفتن این «ساختار کلان داده» وجود دارد که شامل داده های سنتی، ساختار یافته به همراه دادههای بدون ساختار و نیمه ساختار یافته می شود:
تنظیم یک استراتژی کلان داده
در سطح بالا، یک استراتژی Big Data، طرحی است که برای کمک به شما در نظارت و بهبود نحوه ی کسب، ذخیره، مدیریت، اشتراک گذاری و استفاده از داده ها در داخل و خارج از سازمانتان طراحی شده است. یک استراتژی کلان داده، زمینه را برای موفقیت کسب و کار در میان انبوهی از داده ها فراهم می کند.
هنگام تدوین یک استراتژی Big Data، در نظر گرفتن اهداف و ابتکارات تجاری و فناوری موجود و آینده، بسیار مهم است. این امر مستلزم آن است که با کلان داده مانند هر دارایی ارزشمند تجاری دیگر رفتار شود.
شناسایی منابع Big Data
داده های جاری از اینترنت اشیا (IoT) که به میلیاردها دستگاه فیزیکی در سراسر جهان گفته میشود که به اینترنت متصل هستند و سایر دستگاه های متصل که از طریق پوشیدنی ها، خودروهای هوشمند، دستگاه های پزشکی، تجهیزات صنعتی و موارد دیگر به سیستم های فناوری اطلاعات وارد می شوند، می آیند.
شما می توانید این کلان داده ها را به محض ورود، تجزیه و تحلیل کنید و تصمیم بگیرید کدام داده ها را نگه دارید یا نگه ندارید و کدام ها نیاز به تجزیه و تحلیل بیشتر دارند.
داده های رسانه های اجتماعی از تعاملات در فیس بوک، یوتیوب، اینستاگرام و غیره ناشی می شوند. این شامل مقادیر زیادی Big Data به شکل تصاویر، ویدیوها، صدا، متن و صوت است که برای عملکردهای بازاریابی، فروش و پشتیبانی مفید هستند. این داده ها اغلب به صورت بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته هستند، بنابراین چالش منحصر به فردی برای مصرف و تجزیه و تحلیل ایجاد می کنند.
دسترسی، مدیریت و ذخیره Big Data
سیستم های محاسباتی مدرن، سرعت، قدرت و انعطاف پذیری لازم برای دسترسی سریع به حجم عظیم و انواع کلان داده را فراهم میکنند. در کنار دسترسی قابل اعتماد، شرکت ها نیاز به روش هایی برای ادغام داده ها، ساخت پایپ لاین فروش، تضمین کیفیت داده ها، ارائه مدیریت و ذخیره سازی و آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل، دارند.
برخی از کلان داده ها ممکن است در یک انبار داده سنتی ذخیره شوند، اما گزینه های انعطاف پذیر و کم هزینه ای نیز برای ذخیره و مدیریت Big Data از طریق راهکارهای ابری، دریاچه های داده، خطوط لوله داده و Hadoop وجود دارد.
تجزیه و تحلیل داده ها
با کارایی بالای فناوری ها، مانند محاسبات شبکه ای یا تجزیه و تحلیل درون حافظه ای، سازمان ها می توانند از تمام داده های بزرگ خود، برای تجزیه و تحلیل استفاده کنند. رویکرد دیگر این است که قبل از تجزیه و تحلیل، از قبل مشخص شود کدام داده ها مرتبط هستند. در هر صورت، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ روشی است که شرکت ها از ارزش و بینش داده ها، کسب می کنند.
تصمیمات هوشمندانه و مبتنی بر داده
داده های قابل اعتماد و مدیریت شده به تصمیمات و تجزیه و تحلیل های قابل اعتماد منجر می شوند. برای حفظ رقابت، کسب و کارها باید از ارزش کامل کلان داده ها بهره مند شوند و به شیوه ای مبتنی بر داده عمل کنند، یعنی بر اساس شواهد ارائه شده توسط کلان داده ها تصمیم بگیرند، نه بر اساس غریزه و توانایی خود.
مزایای داده محور بودن واضح است. سازمان های داده محور عملکرد بهتری دارند، از نظر عملیاتی قابل پیش بینی تر و سود آورتر هستند.
اهمیت تجزیه و تحلیل بیگ دیتا
ارزش واقعی بیگ دیتا، با میزان توانایی شما در تجزیه و تحلیل و درک آن سنجیده می شود. هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین و فناوری های مدرن پایگاه داده، تجسم و تجزیه و تحلیل بیگ دیتا را برای ارائه بینش های عملی، در زمان واقعی، امکان پذیر می کنند.
تجزیه و تحلیل کلان داده به شرکت ها کمک می کند تا داده های خود را به کار گیرند و فرصت های جدید را درک کرده و مدل های تجاری کارآمدتر بسازند. همانطور که جفری مور، نویسنده و تحلیلگر مدیریت، به درستی بیان کرده است: “بدون تجزیه و تحلیل کلان داده، شرکت ها کور و کر هستند و مانند آهو در بزرگراه وب، سرگردان می شوند.”
انواع بیگ دیتا
با گسترش عصر اینترنت، ما در هر ثانیه حجم غیر قابل درکی از داده ها را تولید می کنیم. به طوری که تخمین زده شده است که تعداد داده های شناور در اینترنت تا سال ۲۰۲۵ به ۱۶۳ زتابایت می رسد. این مقدار زیادی توییت، سلفی، خرید، ایمیل، پست وبلاگ و هر نوع اطلاعات دیجیتالی دیگری است که می توانیم به آن فکر کنیم. این داده ها را می توان بر اساس انواع زیر طبقه بندی کرد:
داده های ساختار یافته
این نوع داده ها ساده ترین نوع برای سازماندهی و جستجو هستند. این داده ها می توانند شامل مواردی مانند داده های مالی، گزارش های دستگاه و جزئیات جمعیتی باشند. یک صفحه گسترده اکسل، با طرح بندی ستون ها و ردیف های از پیش تعریف شده، راهی خوب برای تجسم داده های ساختار یافته است.
اجزای آن به راحتی طبقه بندی می شوند و به طراحان و مدیران پایگاه داده اجازه می دهند الگوریتم های ساده ای را برای جستجو و تجزیه و تحلیل تعریف کنند. حتی زمانی که داده های ساختار یافته در حجم عظیمی وجود دارند، لزوماً به عنوان کلان داده واجد شرایط نیستند زیرا مدیریت داده های ساختار یافته به خودی خود نسبتاً ساده است و بنابراین معیارهای تعریف کلان داده را برآورده نمی کند.
به طور سنتی، پایگاه های داده از یک زبان برنامه نویسی به نام زبان پرس و جوی ساختار یافته (SQL) برای مدیریت داده های ساختار یافته استفاده کرده اند. SQL در دهه 1970 توسط IBM توسعه داده شد تا به توسعه دهندگان امکان دهد پایگاه های داده رابطه ای (به سبک صفحه گسترده) را که در آن زمان شروع به رشد کرده بودند، بسازند و مدیریت کنند.
داده های بدون ساختار
این دسته از داده ها می تواند شامل مواردی مانند پست های رسانه های اجتماعی، فایل های صوتی، تصاویر و نظرات باز مشتریان باشد. این نوع داده ها را نمی توان به راحتی توسط پایگاه های داده، تفسیر یا تجزیه و تحلیل کرد. به طور سنتی، شرکت هایی که می خواستند مقادیر زیادی از داده های بدون ساختار را جستجو، مدیریت یا تجزیه و تحلیل کنند، مجبور بودند از فرآیندهای دستی پر زحمت استفاده کنند. داده های بدون ساختار بخش عمده ای از کلان داده ها را تشکیل می دهند و شامل اطلاعاتی مانند تاریخ، اعداد و حقایق هستند.
نمونه های کلان داده از نوع داده های بدون ساختار شامل: فایل های ویدیویی و صوتی، فعالیت های موبایل، تصاویر ماهواره ای و پایگاه های داده No-SQL هستند که چند نمونه از آنها را نام می بریم. عکس هایی که در فیسبوک یا اینستاگرام آپلود می کنیم و ویدیوهایی که در یوتیوب یا هر پلتفرم دیگری تماشا می کنیم، به افزایش انبوه داده های بدون ساختار کمک می کنند.
داده های نیمه ساختار یافته
داده های نیمه ساختار یافته ترکیبی از داده های ساختار یافته و بدون ساختار هستند. این بدان معناست که برخی از ویژگی های داده های ساختار یافته را به ارث می برند، اما با این وجود حاوی اطلاعاتی هستند که ساختار مشخصی ندارند و با پایگاه های داده رابطه ای، یا ساختارهای رسمی مدل های داده، مطابقت ندارند. به عنوان مثال، JSON و XML نمونه های بارزی از داده های نیمه ساختار یافته هستند.
ایمیل ها نمونه خوبی از این نوع داده ها هستند زیرا شامل داده های بدون ساختار در بدنه پیام و همچنین ویژگی های سازمانی بیشتری مانند فرستنده، گیرنده، موضوع و تاریخ هستند. دستگاه هایی که از برچسب گذاری جغرافیایی، مهرهای زمانی یا برچسب های معنایی استفاده می کنند نیز می توانند داده های ساختار یافته را در کنار محتوای بدون ساختار ارائه دهند.
به عنوان مثال، یک تصویر ناشناس از تلفن هوشمند هنوز می تواند به شما بگوید که این یک سلفی است و زمان و مکان گرفته شدن آن را نیز مشخص کند. یک پایگاه داده مدرن که از فناوری هوش مصنوعی استفاده می کند، نه تنها می تواند فوراً انواع مختلف داده ها را شناسایی کند، بلکه می تواند الگوریتم هایی را در زمان واقعی ایجاد کند تا به طور مؤثر مجموعه داده های مختلف موجود را مدیریت و تجزیه و تحلیل کند.
ویژگی های کلان داده
ویژگی های کلان داده را می توان با پنج مؤلفه اصلی حجم، تنوع، سرعت، ارزش و صحت توصیف کرد. این ویژگی ها نه تنها به ما در درک و رمزگشایی کلان داده کمک می کنند، بلکه نشان می دهند چگونه می توان با حجم عظیم و پراکنده ای از داده ها، با سرعتی قابل مدیریت و در یک بازه زمانی منطقی کار کرد.
هدف از این فرایند، استخراج ارزش از داده ها، انجام تحلیل های بلادرنگ و ارائه پاسخ های سریع و مؤثر است؛ موضوعی که در مدل های کسب و کاری مبتنی بر درآمد تکرار شونده ماهانه و زیرساخت هایی مانند مرکز تماس هوشمند اهمیت دوچندانی دارد.
حجم
ویژگی برجسته هر مجموعه داده، اندازه آن است. حجم به اندازه داده های تولید و ذخیره شده در یک سیستم کلان داده اشاره دارد. ما در مورد اندازه داده ها در محدوده پتابایت و اگزابایت صحبت می کنیم. این حجم عظیم داده ها نیاز به استفاده از فناوری پردازش پیشرفته (بسیار قدرتمندتر از یک پردازنده معمولی لپ تاپ یا دسکتاپ) دارند.
اگرچه حجم به هیچ وجه تنها مؤلفه ای نیست که کلان داده را «بزرگ» می کند، اما مطمئناً یکی از ویژگی های اصلی آن است. برای مدیریت و استفاده کامل از کلان داده، الگوریتم های پیشرفته و تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی مورد نیاز است. اما قبل از اینکه هر یک از این موارد اتفاق بیفتد، باید وسیله ای امن و قابل اعتماد برای ذخیره، سازماندهی و بازیابی ترابایت های زیادی از داده هایی که توسط شرکت های بزرگ نگهداری می شوند، وجود داشته باشد.
به عنوان نمونه ای از یک مجموعه داده با حجم عظیم، اینستاگرام یا توییتر را در نظر بگیرید. مردم زمان زیادی را صرف ارسال تصاویر، نظر دادن، لایک کردن پست ها، بازی کردن و غیره می کنند. با این داده های عظیم، پتانسیل بزرگی برای تجزیه و تحلیل، یافتن الگوها و موارد دیگر وجود دارد.
تنوع
مجموعه داده هایی که صرفاً از داده های ساختار یافته تشکیل شدهاند، صرف نظر از حجم زیادشان، لزوماً کلانداده نیستند. کلان داده معمولاً از ترکیبی از داده های ساختار یافته، بدون ساختار و نیمه ساختار یافته تشکیل شده است.
تنوع شامل انواع داده هایی است که از نظر قالب و نحوه سازماندهی و آماده سازی برای پردازش متفاوت هستند. نام های بزرگی مانند فیسبوک، توییتر، پینترست، گوگل ادز، سیستمهای CRM، داده هایی را تولید می کنند که می توانند جمع آوری، ذخیره و متعاقباً تجزیه و تحلیل شوند.
سرعت
در گذشته، هر دادهای که تولید میشد، قبل از اینکه بتوان آن را تجزیه و تحلیل یا بازیابی کرد، باید بعداً – اغلب به صورت دستی – به یک سیستم پایگاه داده سنتی وارد میشد. امروزه، فناوری کلان داده به پایگاه های داده اجازه میدهد تا دادهها را در حین تولید – گاهی اوقات در عرض چند میلیثانیه – پردازش، تجزیه و تحلیل و پیکربندی کنند.
برای کسب و کارها، این بدان معناست که می توان از داده های بلادرنگ برای به دست آوردن فرصتهای مالی، پاسخ به نیازهای مشتری، خنثی کردن کلاهبرداری و رسیدگی به هر فعالیت دیگری که سرعت در آن بسیار مهم است، استفاده کرد.
ارزش
ارزش یکی دیگر از مسائل مهم است که باید در نظر گرفته شود. تنها مقدار داده هایی که نگهداری یا پردازش می کنیم مهم نیست. بلکه داده هایی، ارزشمند و قابل اعتماد، که باید ذخیره، پردازش و ارزیابی شوند تا به بینش درستی برسند، مهم هستند.
صحت
صحت به میزان قابل اعتماد بودن و کیفیت داده ها اشاره دارد. اگر داده ها قابل اعتماد و یا قابل اتکا نباشند، ارزش کلان داده ها به طور جدی زیر سؤال می رود. این موضوع به ویژه زمانی اهمیت پیدا می کند که با داده هایی سروکار داریم که به صورت بلادرنگ به روزرسانی می شوند.
بر همین اساس، حفظ صحت داده ها نیازمند بررسی مداوم و ایجاد تعادل در تمام مراحل جمع آوری، پردازش و تحلیل کلان داده است. استفاده از چارچوب هایی مانند سیستم مدیریت امنیت اطلاعات می تواند به افزایش دقت، یکپارچگی و اعتماد پذیری داده ها کمک کند؛ زیرا در غیر این صورت، تصمیم گیری ها ممکن است به یک بازی مجموع صفر تبدیل شوند که در آن، سود یک بخش تنها به بهای زیان بخش دیگر حاصل می شود.
منابع کلان داده
طیف اشیاء تولید کننده داده با سرعت فوق العاده ای در حال رشد است، از ماهواره های بدون سرنشین گرفته تا توسترها. اما برای طبقه بندی، منابع داده عموماً به سه نوع تقسیم می شوند:
داده های اجتماعی
همانطور که به نظر می رسد، داده های اجتماعی توسط نظرات، پست ها، تصاویر و به طور فزاینده ای ویدیو در رسانه های اجتماعی تولید می شوند اگر چه روندها و استفاده از رسانه های اجتماعی، به سرعت غیر قابل پیش بینی تغییر می کند، اما آنچه تغییر نمی کند، رشد مداوم آن به عنوان مولد داده های دیجیتال است.
داده های ماشینی
دستگاه ها و ماشین های IoT مجهز به حسگرها هستند و قابلیت ارسال و دریافت داده های دیجیتال را دارند. حسگرهای IoT به شرکت ها کمک می کنند تا داده های ماشینی را از دستگاه ها، وسایل نقلیه و تجهیزات در سراسر کسب و کار جمع آوری و پردازش کنند. در سطح جهانی، تعداد اشیاء تولید کننده داده به سرعت در حال افزایش است، از حسگرهای آب و هوا و ترافیک گرفته تا نظارت امنیتی.
IDC تخمین می زند که تا سال 2025 بیش از 40 میلیارد دستگاه IoT روی زمین وجود خواهد داشت که تقریباً نیمی از کل داده های دیجیتال جهان را تولید می کنند.
داده های تراکنشی
این داده ها از جمله سریع ترین داده های در حال حرکت و رو به رشد در جهان هستند. به عنوان مثال، یک خرده فروش بزرگ بین المللی به پردازش بیش از یک میلیون تراکنش مشتری در هر ساعت معروف است. و وقتی تمام تراکنش های خرید و بانکی جهان را به آن اضافه کنید، تصویری از حجم سر سام آور داده های تولید شده به دست می آورید.
علاوه بر این، داده های تراکنشی به طور فزاینده ای از داده های نیمه ساختار یافته، از جمله مواردی مانند تصاویر و نظرات، تشکیل می شوند که مدیریت و پردازش آنها را پیچیده تر می کند.
مزایای استفاده از بیگ دیتا
راهکارهای مدرن مدیریت بیگ دیتا به شرکت ها این امکان را می دهد که داده های خام را با سرعت و دقت بی سابقه ای به بینش های مرتبط تبدیل کنند.
توسعه محصول و خدمات: تجزیه و تحلیل بیگ دیتا به توسعه دهندگان محصول اجازه می دهد تا داده های بدون ساختار، مانند نظرات مشتریان و روندهای فرهنگی را تجزیه و تحلیل کرده و به سرعت پاسخ دهند.
نگهداری پیش بینیکننده: در یک نظرسنجی بین المللی، مککینزی دریافت که تجزیه و تحلیل بیگ دیتا از دستگاه های مجهز به اینترنت اشیا، هزینه های نگهداری تجهیزات را تا 40٪ کاهش می دهد.
تجربه مشتری: در یک نظرسنجی در سال 2020 از رهبران کسب و کار جهانی، گارتنر مشخص کرد که “شرکت های در حال رشد، نسبت به شرکت های شکست خورده، فعالانه تر، داده های تجربه مشتری را جمع آوری می کنند.” تجزیه و تحلیل این بیگ دیتا به کسب و کارها اجازه می دهد تا تجربه مشتریان خود را با برندشان شخصی سازی کرده و روابط را بهبود ببخشند.
تابآوری و مدیریت ریسک: همه گیری کووید-۱۹ برای بسیاری از رهبران کسب و کار یک بیداری ناگهانی بود، زیرا آنها متوجه شدند که عملیات آنها چقدر در برابر اختلال آسیب پذیر است. بینش های کلان داده می تواند به شرکت ها کمک کند تا ریسک را پیش بینی کرده و برای موارد غیر منتظره آماده شوند.
صرفه جویی در هزینه و کارایی بیشتر: وقتی کسب و کارها تجزیه و تحلیل پیشرفته کلانداده را در تمام فرآیندهای درون سازمان خود اعمال می کنند، نه تنها می توانند ناکارآمدی ها را تشخیص دهند، بلکه می توانند راه حل های سریع و مؤثر را پیاده سازی کنند.
رقابت پذیری بهبود یافته: بینش های حاصل از کلان داده می تواند به شرکت ها کمک کند تا در هزینه ها صرفه جویی کنند، مشتریان را راضی کنند، محصولات بهتری تولید کنند و در عملیات تجاری، نوآوری داشته باشند.
نتیجه گیری
کلان داده به مجموعه داده های بزرگ و متنوعی اشاره دارد که آنقدر پیچیده هستند که نمی توان آنها را با روش های سنتی پردازش داده مدیریت کرد. تصور کنید که تمام تعاملات، کلیک ها، لایک ها، دانلودها و خریدها، روزانه در مقیاس جهانی تولید می شوند.
بیگ دیتا، در حال بزرگتر شدن است. در واقع، بیش از دو سوم از رهبران تحلیل و فناوری اطلاعات انتظار دارند که حجم داده ها در سال آینده به طور متوسط ۲۲ درصد افزایش یابد. با افزایش حجم داده ها، فرصت های استفاده از کلان داده برای ایجاد ارزش تجاری بیشتر می شود و فراهم کردن پایه و اساس راه حل های قدرتمند هوش مصنوعی نیز افزایش می یابد.
یادگیری اصول Big Data برای هر کسی که نیاز به درک چگونگی استفاده از داده ها و هوش مصنوعی برای حل چالش های تجاری دارد، بسیار مهم است. چه تحلیلگر داده باشید و چه رهبر کسب و کار، این مقاله به شما در شروع کار کمک خواهد کرد.
