روش‌ های تحلیل داده و کاربردهای آن در تصمیم‌گیری سازمانی

تحلیل داده‌ها انقلابی در نحوه تصمیم گیری سازمان‌ها ایجاد کرده است. کسب و کارها با استفاده از قدرت داده‌ ها و فناوری‌ های پیشرفته مرتبط با آن می‌توانند اطلاعات ارزشمندی به دست آورند و با انجام انتخاب‌های آگاهانه در بازار رقابتی امروز جلوتر از بقیه حرکت کنند.
اگر ‌روش های تحلیل داده به درستی اجرا شوند، این پتانسیل را دارند که بر تصمیم گیری آگاهانه، تدوین استراتژی و بهبود عملکرد سازمانی را کمک کنند؛ اما چگونه می‌توان از قدرت داده‌ها برای تصمیم گیری‌های بهتر در سازمان استفاده کرد؟ در مقاله دیگری از وبسایت «آونگ» در مورد ‌روش های تحلیل داده و کاربرد های آن در تصمیم گیری سازمانی صحبت می‌کنیم.

متدولوژی‌های تحلیل داده در محیط سازمانی

‌روش تحلیل داده در محیط سازمانی برای استخراج اطلاعات معنادار و تصمیم گیری آگاهانه بسیار مهم است. سازمان‌ ها از ‌روش‌های مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده‌ ها استفاده می‌کنند. در ادامه به چهار متدولوژی تحلیل داده اشاره می‌کنیم:

۱- تحلیل توصیفی

این روش شامل بررسی داده‌های گذشته برای درک آنچه در سازمان رخ داده است. تحلیل توصیفی شامل استفاده از تکنیک‌های آماری پایه و ابزارهای تجسم داده‌ها برای خُرد کردن داده‌ها و تبدیل آنها به قطعات قابل درک است. به عبارتی، تحلیل توصیفی ساده‌ترین نوع ‌روش های تحلیل داده است. این روش به شما امکان می‌دهد روندها را از داده‌های خام استخراج کنید و به طور خلاصه آنچه را که اتفاق افتاده یا در حال رخ دادن است توضیح دهید.
تجزیه و تحلیل توصیفی به این سوال پاسخ می‌دهد که «چه اتفاقی افتاده است؟» برای مثال، تصور کنید که در حال تجزیه و تحلیل داده‌های شرکت خود هستید و متوجه می‌شوید که فروش یکی از محصولات شما مانند کنسول بازی افزایش یافته است. در اینجا، تحلیل توصیفی می‌تواند به شما بگوید: «این کنسول بازی هر سال در ماه‌های اکتبر، نوامبر و اوایل دسامبر افزایش فروش را تجربه می‌کند.»

۲- تحلیل تشخیصی

تحلیل تشخیصی که از ‌روش های تحلیل داده است، بر ارزیابی داده‌ها برای درک اینکه چرا رویدادهای خاص در سازمان رخ داده است تمرکز دارد. این تحلیل شامل کاوش در داده‌ها برای شناسایی الگوها و همبستگی‌ها است که به کشف علل ریشه‌ای پیامدهای خاص کمک می‌کند. درحقیقت، تحلیل تشخیصی به سؤال می‌پردازد که «چرا این اتفاق افتاد؟» این روش شامل مقایسه روندها یا حرکت‌های همزیستی، کشف همبستگی بین متغیرها و تعیین روابط علی (علت‌ها) است.
برای مثال، ممکن است اطلاعات دموگرافیک (جمعیت شناسی) خریداران کنسول بازی را بررسی کنید و متوجه شوید که سن آنها بین هشت تا ۱۸ سال است. با این حال، مشتریان بین ۳۵ تا ۵۵ سال سن دارند. تجزیه و تحلیل تشخیصی از مشتریان نشان می‌دهد که یکی از انگیزه‌های اصلی آنها برای خرید کنسول بازی، هدیه دادن آن به فرزندانشان است. تحلیل تشخیصی برای ریشه یابی یک مسئله سازمانی مفید است.

۳- تحلیل پیش بینی کننده

از ‌روش های تحلیل داده می‌توان به تحلیل پیش بینی کننده اشاره کرد. تحلیل پیش بینی کننده از داده‌های تاریخی و الگوریتم‌های آماری برای پیش بینی روندها و رفتارهای آینده استفاده می‌کند. تحلیل پیش بینی کننده به این سؤال پاسخ می‌دهد که «چه چیزی ممکن است در آینده اتفاق بیفتد؟» با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی در کنار روندهای جدید می‌توانید پیش بینی‌های آگاهانه‌ای در مورد آنچه در آینده برای سازمان شما خواهد داشت انجام دهید.
برای مثال، دانستن این موضوع که فروش کنسول‌های بازی در ماه‌های اکتبر، نوامبر و اوایل دسامبر هر سال در دهه گذشته افزایش یافته است، داده‌های زیادی را در اختیار شما قرار می‌دهد. این اطلاعات به شما می‌گویند که همین روند در سال آینده رخ خواهد داد. با پشتوانه روندهای صعودی و فروش بالا در صنعت بازی‌های ویدیویی، این یک پیش بینی منطقی است. پیش بینی آینده می‌تواند به سازمان شما کمک کند تا استراتژی‌هایی را بر اساس سناریوهای احتمالی تدوین کنید.

۴- تحلیل تجویزی

تحلیل تجویزی از دیگر ‌روش های تحلیل داده است. تجزیه و تحلیل تجویزی به ارائه توصیه‌هایی در مورد اقدامات ممکن برای بهینه سازی نتایج کار می‌کند. به عبارتی، تحلیل تجویزی به این سوال پاسخ می‌دهد که «در مرحله بعد چه کنیم؟» تحلیل تجویزی همه عوامل ممکن را در یک سناریو در نظر می‌گیرد و راهکارهای عملی را پیشنهاد می‌کند. این نوع تجزیه و تحلیل می‌تواند به ویژه هنگام تصمیم گیری‌های مبتنی بر داده مفید باشد.

برای مثال، با توجه به روند پیش بینی شده فروش فصلی کنسول بازی، تیم شما باید چه تصمیمی بگیرد؟ شاید تصمیم بگیرید که یک تست A/B را با دو تبلیغ مجزا اجرا کنید؛ یکی برای کاربران نهایی محصول (کودکان) و دیگری برای مشتریان (والدین آنها)! داده‌های این تست می‌تواند به شما در تصمیم گیری بهتر کمک کند. شاید تصمیم بگیرید که در ماه سپتامبر کمپین‌های بازاریابی خود را در فصل تعطیلات افزایش دهید.

ویژگی‌های ‌روش های تحلیل داده‌های بزرگ

بازار جهانی تجزیه و تحلیل داده با ارزش ۲۷۴ میلیارد دلار توانسته عملیات سازمانی و تجربه مشتری را متحول کند. پذیرش تجزیه و تحلیل داده‌ ها ضروری است، زیرا دوره جدیدی از موفقیت را برای سازمان شکل می‌دهد. برای استفاده از ‌روش های تحلیل داده باید روش اصلی آن به شرح زیر را بشناسید:

۱- حجم

با هجوم گسترده داده‌ها از رسانه‌های اجتماعی، وبسایت‌ها و سایر پلتفرم‌ها، حجم زیادی از داده‌ها تولید می‌شوند. برای مدیریت این مقیاس از داده‌ها، راه حل‌های ذخیره سازی پیشرفته مانند سیستم‌های فایل توزیع شده و ذخیره سازی مبتنی بر ابر استفاده می‌شوند.

۲- سرعت

این جنبه بر سرعت تولید و پردازش داده‌ها تمرکز دارد. تجزیه و تحلیل سریع برای استفاده از فرصت‌ها و مقابله سریع با چالش‌ها با استفاده از فناوری‌هایی مانند پردازش جریانی و پایگاه‌های داده درون حافظه ضروری است.

۳- تنوع

‌روش های تحلیل داده شامل اطلاعات متنوعی است که معمولاً به شکل داده‌های ساختاریافته، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار هستند. تجزیه و تحلیل این تنوع از داده‌ها نیازمند تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند پردازش زبان طبیعی و تحلیل احساسات است.

استفاده از تحلیل داده برای بهبود استراتژی‌های سازمانی

محل کاری را تصور کنید که در آن کنجکاوی برای کسب اطلاعات موج می‌زند. داده‌ها را به‌عنوان قطب ‌نما هدایت‌ کننده تصمیم‌های سازمان آزاد کنید! تقویت همکاری بین کارکنان و پذیرش تصمیم گیری مبتنی بر شواهد برای باز کردن پتانسیل واقعی داده‌ها مهم است. برای استفاده از روش های تحلیل داده باید اهداف را تعریف کنید و با فناوری همسو شوید. پلتفرم‌های ابری مقیاس‌ پذیر و ابزارهای تحلیلی کاربرپسند، تصمیم ‌گیری آگاهانه را امکان ‌پذیرتر می‌کنند.

استراتژی‌ها از دل سازمان بیرون می‌آیند، جایی که کارکنان قرار دارند. روی آموزش کارکنان سرمایه گذاری کنید تا سواد داده را پرورش دهید و مهارت‌های تحلیلی را تقویت کنید. ایجاد یک محیط یادگیری مستمر که در آن نوآوری و همکاری شکوفا می‌شود، پتانسیل کامل داده‌ها آزاد خواهد شد. از سویی دیگر، با استفاده از تحلیل داده می‌توانید روندها و تغییرات بازار را پیش‌بینی کنید. این امر به سازمان کمک می‌کند تا به‌ طور مناسب به تغییرات بازار و نیازهای مشتریان واکنش نشان دهد و استراتژی‌های مناسبی را برای رشد و توسعه اعمال کند.

نتیجه گیری

روش های تحلیل داده راه را برای نوآوری، انطباق و موفقیت در دنیای همیشه در حال تکامل ما هموار کرده‌اند. متدولوژی تحلیل داده برای موفقیت در دنیای امروز است، زیرا شامل فناوری‌های دیگری مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌شود؛ اما داده‌های قابل اعتماد و دقیق برای تصمیم گیری‌های آگاهانه حیاتی هستند؛ بنابراین، اطمینان از مدیریت قوی داده، فرآیندهای پاکسازی و مکانیسم‌های اعتبار سنجی بسیار مهم خواهند بود. روش‌های اتوماسیون و نظارت بر داده‌ها می‌توانند بیشتر برای تقویت قابلیت اطمینان مورد استفاده قرار گیرند. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد مسائل مالیاتی با مشاوران ما در آونگ توسعه تماس بگیرید.