طبق صحبت های دکتر میثم شکری ساز تحلیل داده ستون فقرات تمام کسب و کارهای مدرن است؛ به طوری که با این فرایند می توان مقادیر زیادی از داده های کمی و کیفی را بررسی کرد. استفاده از تکنیک های تحلیل داده برای شرکت هایی که به دنبال درک و پیش بینی روندهای تجاری هستند، امری بسیار حیاتی است. اگر شرکت ها بتوانند از قبل این روندها را درک کنند، برای تصمیم گیری هوشمندانه تر در کسب و کارهایشان می توانند به بینش های معنادار و عملی دست یابند.
در این مقاله سعی می کنیم تا درباره هدف تحلیل دیتا، اهمیت و انواع آن و همچنین تکنیک های تحلیل دیتا، اطلاعات جامعی را در اختیار شما قرار دهیم. با ما همراه باشید.
هدف از فرایند تحلیلگری داده چیست؟
از زبان دکتر میثم شکری ساز هدف از به کارگیری تکنیک های تحلیل داده به دست آوردن بینش های مهم تجاری از اطلاعات مختلف جمع آوری شده در مورد مشتریان است. این کار از طریق جمع آوری داده ها، پاکسازی و پیش پردازش داده ها، تجزیه داده های اکتشافی، تجسم داده ها و مدل سازی پیش بینی انجام می شود. در واقع با استفاده از این تکنیک ها و تجزیه داده های به دست آمده از منابع متعدد – مانند پایگاه های داده، صفحات گسترده و رسانه های اجتماعی – شرکت ها می توانند از عملیات و روند بازار و همچنین مشتریان، درک عمیق تری را به دست آورند.
فرایند تحلیلگری داده اکنون به لطف فناوری ها و نرم افزارهای جدید در دسترس تر و مقیاس پذیرتر شده است. همچنین فرصتی را برای کسب و کارها فراهم می کند تا در هر سطحی از سازمان تصمیم گیری هایی مبتنی بر داده ها بگیرند.
فرایند تحلیل داده ها + 5 گام
تحلیلگران داده از داده ها برای حل مسائل استفاده می کنند. به این ترتیب، فرآیند مدیریت داده معمولاً در چندین مرحله تکراری زیر پیش می رود. این مراحل عبارتند از:
- طرح سوال تجاری: در فرایند تحلیل کردن داده ها در کسب و کارهای متنوع، طرح سوال تجاری اولین قدمی است که باید به آن توجه شود. پیش از هر کاری سوال تجاری خود را مشخص کنید. این سوال تجاری باید کاملا با زمینه فعالیت شما مرتبط باشد. برای مثال، شرکت ما در پی حل چه مشکلاتی است؟ چه چیزهایی نیاز به ارزیابی دارند و چگونه می توان آنها را ارزیابی نمود؟
- جمع آوری داده های خام: نوبت به جمع آوری کردن داده های خام می رسد. این داده ها را برای یافت پاسخ مناسب به سوال تجاری مان جمع آوری می کنیم. برای جمع آوری این داده ها می توانید از منابع داخلی و خارجی استفاده کنید.
- پاکسازی داده ها: برای مدیریت داده ها، باید داده هایی که تکراری و غیرعادی هستند را حذف نمایید. در واقع با پاکسازی نمودن داده ها، صرفا داده های مرتبط تر باقی خواهند ماند.
- فرایند تحلیل کردن داده ها: با استفاده از تکنیک ها و ابزارهای آماری موجود می توانید اقدام به تحلیل این داده ها کنید.
- تفسیر داده ها: در نهایت وارد مرحله تفسیر داده ها خواهید شد که با استفاده از تکنیک های data analytics، می توانید نتایج به دست آمده را تفسیر نمایید.
مزایای data analytics
در این قسمت به بررسی مزایای تحلیل دیتا خواهیم پرداخت. برخی از مهم ترین مزایای تحلیل داده عبارتند از:
فرایند data analysis می تواند یک بازیکن کلیدی در تیم کسب و کار شما باشد که بی برو برگرد موفقیت و رشد شما را تضمین می کند.
می تواند سازمان ها را برای تصمیم گیری هوشمندانه تر و مبتنی بر داده ها در مورد آینده کسب و کارشان توانمند کند.
یکی از مزایای مهم فرایند تحلیل کردن داده ها و شناسایی الگوها این است که کسب و کارها با استفاده از این دو فرایند، می توانند به طور استراتژیک برنامه ریزی کنند، به طور دقیق پیش بینی نمایند و به سرعت با یک اقتصاد پرنوسان سازگار شوند تا به آنها مزیت رقابتی بدهند.
از دید دکتر میثم شکری ساز از کاربردهای data analytics و مزایای آن می توان به یافتن تنگناها، ساده کردن عملیات ها و بهینه سازی تخصیص منابع اشاره کرد. این امر به نوبه خود به کاهش هزینه ها و افزایش بازگشت سرمایه (ROI) منجر خواهد شد. حتی می تواند ضایعات یا تقلب را شناسایی کند.
4 نوع تجزیه و تحلیل داده ها
برای پاسخ به سوالات تجاری خود و در نهایت اتخاذ تصمیمات درست در راستای موفقیت شرکت، باید داده های به دست آمده را با تکنیک های موجود، تجزیه و تحلیل نمایید. برای شناسایی بهترین شیوه برای data analysis، بهتر است با انواع تکنیک های تحلیل کردن داده آشنا شوید.
1. تحلیل توصیفی
تحلیل توصیفی هر آنچه اتفاق افتاده است را می تواند مشخص نماید. در واقع این نوع تحلیل سعی می کند تا با ارائه آمار، به خلاصه کردن و همچنین توصیف داده های کمی موجود بپردازد. در واقع این نوع تحلیل به توصیف «چیستی» یک مسئله خواهد پرداخت.
2. تجزیه و تحلیل تشخیصی
بر باور دکتر میثم شکری ساز مدیریت داده به شیوه تشخیصی «علت (یا چرایی)» وقوع یک مسئله را بیان می کند. در واقع این نوع از تحلیل به ما می گوید که چرا یک مسئله اتفاق می افتد.
دو مورد بعدی
3. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده
یکی دیگر از انواع تحلیلگری داده ها تحلیل پیش بینی کننده است. دو مورد اولی که بررسی کردیم، یعنی تحلیل های توصیفی و تشخیصی، به بررسی گذشته می پردازند و بعد نتیجه گیری می کنند. فرایند تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به دنبال پیش بینی آینده با استفاده از داده های جمع آوری شده است. در واقع این نوع تحلیل به ما می گوید که در آینده چه اتفاقاتی ممکن است رخ بدهند.
4. تحلیل تجویزی
طبق نظر دکتر میثم شکری ساز فرایند data analysis تجویزی سعی می کند تا بینش های به دست آمده از سه نوع اول تجزیه و تحلیل را ترکیب کند و از نتایج به دست آمده پیشنهادهایی را برای نحوه عملکرد یک شرکت ارائه دهد. در واقع با این نوع تحلیل می توان پیشنهادهایی را برای پیشبرد روندهای موجود شرکت ارائه داد.
این مطلب ادامه دارد…