بسیاری از شرکت های مشهور برای تسهیل فرایندهای تکراری خود از علم داده (Data Science) استفاده می کنند.

اهمیت علم داده برای کسب و کارها

روش های زیادی وجود دارد که با استفاده از آن ها علم داده به کسب و کارها کمک می کند تا به شیوه بهتری اداره شوند:

1. هوش تجاری (هوشمندی کسب و کار) برای اتخاذ تصمیم های هوشمندانه تر

هوش تجاری سنتی از نظر ماهیت توصیفی و استاتیک تر بود. با این حال، با افزودن علم داده، متحول شده و به یک میدان پویاتر تبدیل شده است. به دلیل افزایش گسترده حجم داده ها، کسب و کارها به متخصصان علم داده نیاز دارند تا آنالیز و بینش و دید معناداری از داده ها به دست آورند. با معرفی هوش مصنوعی به دنیای شرکت ها، پروژه هایی که برای اجرای کارهای کسب و کار خود استفاده می کردند کاملاً تغییر کرده است. همچنین به کمک راهکارهای مرتبط با بازاریابی هوش مصنوعی تلاش می­ شود از شکاف میان علوم مرتبط با داده و اجرای آن کاسته شود.

نگرش های معنادار به شرکت های علوم داده کمک می کند تا اطلاعات را در مقیاس وسیع، تجزیه و تحلیل کرده و استراتژی های لازم جهت تصمیم گیری را بکار گیرند. فرایند تصمیم گیری شامل ارزیابی عوامل مختلفی است که در آن دخیل هستند. تصمیم گیری یک فرایند چهار مرحله ای است:

1. درک ماهیت مشکلی که باید آن را حل کنیم.
2. کاوش و تعیین کیفیت داده ها.
3. پیاده سازی الگوریتم و ابزار مناسب برای یافتن راه حلی برای مشکلات.
4. استفاده از قصه گویی برای ترجمه و تفسیر بینش ما برای درک بهتر تیم ها.

کسب و کارها برای تسهیل فرایند تصمیم گیری به علم داده نیاز دارند.

2. ساخت محصولات بهتر

شرکت ها باید بتوانند مشتریان خود را به سمت محصولات جذب کنند. آن ها باید محصولاتی را تولید کنند که متناسب با نیاز مشتریان باشند. بنابراین، صنایع به داده نیاز دارند تا محصول خود را به بهترین شکل ممکن تولید کنند. این فرایند شامل آنالیز و تجزیه و تحلیل نظرات مشتری برای یافتن بهترین حالت و تناسب برای محصولات می باشد. این تجزیه و تحلیل با ابزار تحلیلی پیشرفته علوم داده انجام می شود.

علاوه بر این، صنایع از روندهای فعلی بازار برای ابداع محصولی برای توده مردم استفاده می کنند. این روندهای بازار سرنخ هایی راجع به نیاز فعلی بازار به محصول، در اختیار کسب و کارها قرار می دهند. کسب و کارها با نوآوری توسعه می یابند. با رشد و افزایش داده ها، صنایع قادر به پیاده سازی نه تنها محصولات جدیدتر بلکه استراتژی های مختلف نوآورانه ای نیز هستند.

به عنوان مثال ایر بی ان بی (Airbnb) از علم داده برای بهبود خدمات خود استفاده می کند، داده های تولید شده توسط مشتریان، پردازش و تجزیه و تحلیل می شوند. سپس توسط Airbnb برای رفع نیازها و ارائه خدمات برتر به مشتریان استفاده می شوند.

3. مدیریت مؤثر کسب و کار

کسب و کارهای امروزی مملو از داده هستند. آن ها مجموعه ای بزرگ از داده ها را در اختیار دارند که به آن ها اجازه می دهد تا از طریق تجزیه و تحلیل مناسب داده ها، بینش و دید کاملی به دست آورند. پلتفرم های علم داده الگوهای پنهان موجود در داده ها را پیدا کرده و به انجام تجزیه و تحلیل و آنالیزهای معنی دار و پیش بینی وقایع کمک می کنند.

با استفاده از علوم داده، کسب و کارها می توانند خود را به طور کارآمدتری مدیریت کنند. هم کسب و کارهای بزرگ و هم استارتاپ های کوچک می توانند از علم داده برای رشد بیشتر بهره مند شوند.

متخصصان علم داده به تجزیه و تحلیل و آنالیز سلامت کسب و کارها کمک می کنند. با علم داده، شرکت ها می توانند میزان موفقیت استراتژی های خود را پیش بینی کنند. متخصصان علم داده مسئول تبدیل داده های خام به اطلاعات معنادار هستند. این امر به جمع بندی و ارزیابی عملکرد شرکت و سلامت محصول کمک می کند. علم داده معیارهای کلیدی را که برای تعیین عملکرد کسب و کار ضروری هستند، شناسایی و معرفی می کند. بر این اساس، کسب و کار می تواند اقدامات مهمی برای تعیین کمیت و کیفیت و ارزیابی عملکرد خود انجام دهد و گام های مدیریتی مناسبی را بردارد. همچنین می تواند به مدیران در آنالیز و تعیین متقاضیان بالقوه برای کسب و کار کمک کند.

با استفاده از علم داده، کسب و کارها همچنین می توانند با ردیابی عملکرد، میزان موفقیت و سایر معیارهای مهم، توسعه رهبری را تقویت کنند.

به عنوان مثال علم داده می تواند جهت نظارت بر عملکرد کارمندان استفاده شود. بدین وسیله، مدیران می توانند همکاری ها و مشارکت های انجام شده توسط کارکنان را آنالیز کرده و اینکه چه زمانی باید ترفیع بگیرند را تعیین و پاداش های آن ها را مدیریت کنند.

4. تحلیل پیشگویانه برای پیش بینی نتایج

تحلیل پیشگویانه مهمترین بخش کسب و کارها است. با ظهور ابزارها و فناوری های پیشرفته پیشگویانه، شرکت ها توانایی خود را برای مقابله با اشکال متنوع داده ها گسترش داده اند. به طور رسمی، تحلیل پیشگویانه، تجزیه و تحلیل آماری از داده ها است که شامل چندین الگوریتم یادگیری ماشین برای پیش بینی نتیجه آینده با استفاده از داده های تاریخی است. چندین ابزار تحلیل پیشگویانه مانند SAS ،IBM ،SPSS ،SAP HANA و … وجود دارد.

کاربردهای مختلفی از تحلیل پیشگویانه در کسب و کارها وجود دارد، مانند تقسیم بندی بازار (customer segmentation)، ارزیابی ریسک (risk assessment)، پیش بینی فروش (sales forecasting) و تجزیه و تحلیل بازار (market analysis). با تحلیل پیشگویانه، کسب و کارها نسبت به دیگران از مزیت بیشتری برخوردارند، زیرا قادر به پیش بینی وقایع آینده و اتخاذ اقدامات مناسب در رابطه با آن هستند. تحلیل پیشگویانه براساس نوع صنایع، عملکرد خاص خود را دارد.

5. استفاده از داده ها برای تصمیم گیری بهتر در کسب و کارها

در بخش قبلی، ما متوجه نقش مهم علم داده در پیش بینی آینده شدیم. این پیش بینی ها برای کسب و کارها به منظور آموختن و یادگیری درمورد پیامدها و نتایج و دستاوردهای آینده، ضروری هستند. بر این اساس، کسب و کارها تصمیماتی اتخاذ می کنند که داده محور هستند. در گذشته، بسیاری از کسب و کارها به دلیل عدم نظرسنجی و یا تنها تکیه بر “حس ششم” تصمیمات ضعیفی اتخاذ می کردند. این امر منجر به تصمیمات فاجعه آمیزی می شود که باعث خسارت و ضرر و زیان به میلیون ها نفر می شوند.

اکنون با وجود داده های فراوان و ابزارهای لازم برای گردآوری داده ها، اتخاذ تصمیمات محاسبه شده ی داده محور امکان پذیر است. به علاوه، تصمیم های کسب و کار می توانند با کمک ابزارهای قدرتمندی که نه تنها می توانند داده ها را سریع تر پردازش کنند بلکه نتایج دقیقی نیز ارائه می دهند، گرفته شوند.

6. ارزیابی تصمیم های کسب و کار

پس از تصمیم گیری از طریق پیش بینی وقایع آینده، شرکت ها ملزم به ارزیابی آن ها هستند. این امر از طریق چندین ابزار آزمون فرضیه امکان پذیر است. پس از اجرا و پیاده سازی تصمیمات، کسب و کارها باید پی ببرند که چطور این تصمیمات بر عملکرد و پیشرفت آن ها تأثیر می گذارد. اگر تصمیم منجر به هر پیامد منفی ای شود، باید آن تصمیم را آنالیز و تجزیه و تحلیل کرده و مشکلی که عملکرد آن ها را پایین می آورد را از بین ببرند.

روش های مختلفی وجود دارد که کسب و کارها به واسطه ی آن ها می توانند تصمیمات خود را ارزیابی کرده و یک استراتژی حرکت مناسب، برنامه ریزی کنند. این تصمیمات حول خواسته های مشتری، اهداف شرکت و همچنین نیازهای مدیران پروژه می چرخد.

7. اتوماسیون سازی فرایندهای استخدام

علم داده نقش کلیدی در اتوماسیون کردن صنایع مختلف داشته است. شغل های یکنواخت و کسل کننده مانند غربال گری رزومه را از بین برده است. شرکت ها هر روز با انبوهی از رزومه های متقاضان سر و کار دارند. برخی از کسب و کارهای بزرگ حتی ممکن است هزاران رزومه را برای یک موقعیت شغلی دریافت کنند. به منظور درک و بررسی تمام این رزومه ها و انتخاب نامزد مناسب، شرکت ها از علم داده استفاده می کنند.

فناوری های علوم داده مانند بازشناسی و شناسائی تصویر، قادر به تبدیل اطلاعات بصری رزومه به فرمت دیجیتال هستند. سپس داده ها را با استفاده از الگوریتم های مختلف مانند خوشه بندی (clustering) و طبقه بندی (classification) پردازش می کنند تا کاندیدای مناسبی برای کار انتخاب کنند. به علاوه، کسب و کارها روندهای صحیح را بررسی و مورد مطالعه قرار داده و متقاضیان بالقوه برای کار را آنالیز می کنند. این امر به آن ها این امکان را می دهد تا به کاندیداها دسترسی پیدا کنند و بینش عمیق و جامع و کاملی از بازار یابندگان کار داشته باشند.

حال، بیایید مطالعه موردی وال مارت را مشاهده کنیم و چگونگی استفاده اش از داده ها برای اصلاح زنجیره تأمین و درک نیاز مشتریان را بررسی و مطرح کنیم.

مطالعه موردی علم داده

وال مارت – استفاده از داده ها برای بهبود کسب و کار

وال مارت بزرگترین خرده فروشی جهان است. وال مارت یکی از صنایعی است کهبرای کارآمدتر شدن کسب و کار، کلان داده را به کار می گیرد. وال مارت مجموعه بزرگی از داده های مشتری را کنترل و مدیریت می کند. میزان زیادی داده، در حدود ۲.۵ پتابایت داده از مشتریان در هر ساعت جمع آوری می شود. این داده ها غیر سازمان یافته هستند و از طریق هدوپ (Hadoop) و نو اس کیوال (NoSQL) به کار برده و استفاده می شوند. و عوامل مختلفی را که ممکن است بر فروش در فروشگاه های وال مارت تأثیر بگذارد، ردیابی و رصد می کند.

برخی از راه هایی که وال مارت از علم داده استفاده می کند عبارتند از:

• وال مارت از علم داده استفاده می کند تا پرداخت های فروشگاه را کارآمدتر سازد. زمان های مشخصی از روز وجود دارد که مبلغ پرداختی می تواند زیاد باشد. این امر می تواند مدیریت مشتریان را در ساعات شلوغ و پر ازدحام برای کارمندان وال مارت دشوار سازد. با این حال، به کمک تحلیل پیشگویانه، وال مارت می تواند داده ها را تجزیه و تحلیل کند و بهترین شکل پرداخت را برای هر فروشگاه تعیین کنند.
• وال مارت برای آنالیز و تجزیه و تحلیل الگوهای خرید مشتریان از تجزیه و تحلیل های بلادرنگ استفاده می کند. این امر به آن ها اجازه می دهد تا براساس فاکتورهای مختلف، کالاهایی را که پر طرفدار هستند و همچنین کالاهایی که در آینده تقاضا می شوند، انبار و عرضه کنند.
• وال مارت با کمک علم داده، زنجیره تأمین و تدارکات را مدیریت می کند. موجودی کالاهای خود را مدیریت می کند و میزان کاهش آن را آنالیز می کند و از این طریق اقدامات لازم را انجام می دهد. وال مارت همچنین خطوط حمل و نقل را برای دنبال کردن و ردیابی کامیون های شرکت بررسی می کند. با استفاده از علم داده یک مسیر بهینه سازی شده را مشخص می کند، در نتیجه هزینه و زمان را کاهش می دهد.
• وال مارت با تجزیه و تحلیل اولویت ها و رفتار مشتریان، تجربه خرید را شخصی سازی می کند. با استفاده از علم داده، الگوهای خرید مشتریان را ردیابی می کند و به آن ها محصولات و تخفیف های بیشتر را پیشنهاد می کند تا تجربه خرید خود را بهبود بخشند.

تحلیل داده (Data Analysis) به‌عنوان یکی از مهارت‌های سخت در سازمان‌های امروز شناخته می‌شود. منظور از مهارت‌های سخت مهارت‌هایی است که برای موفقیت شغلی به آن احتیاج دارید. این مهارت‌ها به تناسب هر شغل متفاوت است و فراگیری آن‌ها از طریق آموزش‌های رسمی و غیررسمی یا کسب تجربه عملی در محیط کار حاصل می‌شود. برخی از این مهارت‌ها، مهارت برنامه‌نویسی، تسلط به زبان انگلیسی، مهارت در مصاحبه استخدامی، مهارت کار با اکسل و مهارت تحلیل داده را شامل می‌شود.

در این مطلب، به این می‌پردازیم که تحلیل داده چیست و به‌عنوان یکی از مهارت‌های سخت و لازم در برخی از مشاغل برخورداری از آن چه اهمیتی دارد، همچنین انواع آنالیز داده و مراحل تجزیه و تحلیل داده ها را توضیح می‌دهیم.

تحلیل داده چیست؟

منظور از تحلیل داده به زبان ساده و سریع، فرایند ارزیابی داده با استفاده از ابزارهای آماری و تحلیلی است. هدف از این مهارت تعیین اطلاعات مفید و همچنین کمک به فرایند گرفتن تصمیمات مهم در کسب‌و‌کار است. تجزیه و تحلیل داده ها از تکنیک‌هایی تشکیل شده‌است که علم نتیجه‌گیری از مدل‌های داده را تشکیل می‌دهد. امروزه، بسیاری از فرایندهای آنالیز داده به صورت الگوریتم‌هایی ارائه می‌شوند که می‌توانند مفیدترین اطلاعات را به مدیران و سهام‌داران شرکت‌ها به‌‌منظور تصمیم گیری سریع ارائه دهند. حال که با این که تحلیل داده چیست آشنا شدید، در ادامه به اهمیت آن می‌پردازیم.

اهمیت تحلیل داده چیست؟

برای درک عمق و اهمیت آنالیز داده در دنیای کسب‌و‌کار امروز کافی است به تحول کسب‌وکارها به‌واسطه دیجیتالی‌شدن فرایندها نگاه کنیم. بخش اعظم ارزش کسب‌وکارهای امروزی به آنلاین ‌بودن نام آن هاست. منظور از آنلاین‌ بودن این است که کسب‌وکارها حضور خود را در یک وب‌سایت (ساده یا پیچیده) به‌صورت آنلاین تثبیت می‌کنند. این را در کسب‌و‌کارهای مبتنی بر تجارت الکترونیک می‌توان به‌وضوح شاهد بود. به‌دلیل اهمیت بسیار تجزیه و تحلیل داده ها در تمام کسب‌وکارهای دنیا، که به‌نوعی از دیجیتال مارکتینگ برای رشد و پیشرفت خود استفاده می‌کنند، در ادامه به این می‌پردازیم که اهمیت تحلیل داده چیست:

۱. نرخ پرش (Bounce Rates)

اولین داده‌ای که هر کسب‌و‌کاری را نگران می‌کند، نرخ پرش وب‌سایت است. نرخ پرش پایین نشان‌دهنده این است که مشتریان یا افراد به کسب‌و‌کار شما علاقه‌مند هستند و دوست دارند از آنچه عرضه می‌کنید، بیش‌تر اطلاعات کسب کنند؛ اما نرخ پرش بالا دقیقا نشانه‌ای منفی برای هر کسب‌وکاری محسوب می‌شود. آنالیز داده به شما کمک می‌کند که بازبینی فوری بر محتواها و نحوه عرضه آن‌ها به مخاطبان داشته باشید و برای رفع مشکلات خود سریع‌تر اقدام کنید.

۲. اطلاعات جمعیت شناختی

این سوال برای بسیاری از افراد مطرح است که اهمیت اطلاعات جمعیت شناختی در تحلیل داده چیست؟ گردآوری داده درمورد اینکه چه کسی یا کسانی از وب‌سایت کاری شما بازدید کرده‌اند و مربوط به کدام ناحیه جغرافیایی هستند، در رشد و پیش‌بینی رشد هر کسب‌وکاری از اهمیت بسیاری برخوردار است؛ این کار را تحلیل داده می‌تواند انجام دهد. تحلیل داده کمک می‌کند تا متوجه شوید که آیا کسب‌وکارتان به مخاطبان هدف مناسبی دست یافته است یا از قضا، چندان هم بازار خوبی ندارد؛ همچنین می‌تواند شما را از وجود بازاری که کسب‌و‌کارتان تا امروز از آن اطلاعی نداشته است، مطلع کند.

تحلیل داده های مربوط به میزان دسترسی وب‌سایت کاری شما، به مشخصات جغرافیایی مختلف و به فهمیدن دلیل علاقه بیش‌تر یک موقعیت جغرافیایی خاص به کسب‌وکار شما نیز کمک می‌کند. این داده‌ها علاوه بر آمار های مربوط به نرخ پرش، که پیش‌تر توضیح داده شد، می‌توانند وروردی‌های مهمی را درمورد اطلاعات مختلف به شما بدهند؛ مانند اینکه آیا مردم به‌دنبال یک محصول خاص و بازدید از وب‌سایت شما هستند یا به‌طور خاص، به چه موضوعی علاقه دارند.

۳. نرخ تبدیل (Conversion Rates)

کمپین‌های بازاریابی آنلاین، هرچند که در مقایسه با تبلیغات سنتی اقتصادی‌تر هستند، همچنان باید پول خرج کنند. در صورتی که این کمپین‌ها به تبدیل‌های دقیق و صحیحی منجر نشوند و مشتری جذب نکنند، باید کل فرایند بازاریابی را بازنگری کرد؛ تجزیه و تحلیل نرخ تبدیل را می‌شود با روش ساده «محاسبه هزینه به ازای تبدیل» انجام داد.

۴. پیش‌بینی رفتارهای مشتری

دریافت وآنالیز داده‌های آنلاین کسب‌وکار از یک وب‌سایت، می‌تواند دانش خوبی را از رفتار مشتری عرضه کند. هر کسب‌و‌کاری دوست دارد که مشتریان بیش‌تر و وفادارتری از حوزه‌های مختلف داشته باشد. در صورتی که یک مشتری بارها و بارها برای سفارش‌دادن به وب‌سایتی مراجعه و از آن بازدید کند، این کار در پیش‌بینی رفتار او در ماه‌های بعد و اقدامات لازم برای تضمین وفاداری وی سودمند است.

با وجود این، در صورتی که مشتریان بعد از یک سفارش یا جست‌وجو به وب‌سایت شما بازنگردند، لازم است که برای تبدیل ‌کردن او به مشتری اقداماتی صورت گیرد. پیش‌بینی رفتار مشتری کار ساده‌ای نیست و به تحلیل‌گران داده، نرم‌افزارهای حرفه‌ای تحلیل داده ها و یکپارچه‌سازی با سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) نیازمند است. تا به اینجای کار با ۴ مورد از دلایل اهمیت تحلیل داده آشنا شدیم، همچنین بررسی کردیم که تحلیل داده چیست.

۵. کمک به گرفتن تصمیمات

وقتی صحبت از گرفتن تصمیم‌ برای هر کسب‌وکاری شود، آنالیز داده بسیار ارزشمند می‌شود. داده‌ها می‌توانند نشان دهند که آیا یک کسب‌وکار در مسیر درستی قرار داد یا لازم است که برای بازگرداندن آن به مسیر مطلوب اقدامات ویژه‌ای صورت گیرد. تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها کمک می‌کند تا روندها و نیازهای بازار شناسایی شود و در همان حال، دلایل موفقیت برخی از محصولات یا خدمات خاص و شکست برخی دیگر را کشف می‌کند.

به‌طور معمول، بیش‌تر شرکت‌ها برای گردآوری و تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های وب‌سایت خود یک دیجیتال‌مارکتر (digital marketer) تعلیم‌دیده را استخدام می‌کنند. در صورتی که صاحب کسب‌و‌کار کوچکی هستید می‌توانید از یک شرکت معتبر دیجیتال مارکتینگ، دوره‌های تحلیل داده را دریافت کنید و خودتان فرایندهای آن را انجام دهید. دلیل اهمیت تحلیل داده‌، در اولویت‌ بودن آن به‌عنوان یک راز موفقیت در هر کسب‌وکاری است. تا به اینجای مطلب با این که تحلیل داده چیست و چه اهمیتی دارد آشنا شدید، در ادامه به موضوع انواع تحلیل داده خواهیم پرداخت.

انواع تجزیه و تحلیل داده چیست؟

۴ نوع مختلف تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد که مشاغل از آن‌ها اغلب برای تعیین روند و معیارها استفاده می‌کنند:

۱. تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده

یکی از انواع رایج تجزیه و آنالیز داده، تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده است که کمک می‌کند بدانید که در آینده اوضاع کسب‌و‌کارتان چگونه خواهد بود. تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده از داده‌های گذشته برای پیش‌بینی روند رشد شرکت در آینده، رفتار بازار و موارد دیگر استفاده می‌کند. در این نوع، از تجزیه‌وتحلیل و مدل‌سازی آماری استفاده می‌شود.

۲. تجزیه‌وتحلیل تجویزی

تجزیه‌وتحلیل تجویزی به مدیران و سهام‌داران می‌گوید که چه کاری باید انجام شود. با مشاهده‌ی آمار می‌توانید تصمیم بگیرید که باید چه اقداماتی را انجام دهید.

۳. تجزیه‌وتحلیل تشخیصی

این نوع تجزیه و تحلیل داده ها از داده‌های مختلف برای تجزیه‌وتحلیل علت وقوع یک امر استفاده می‌کند. در این نوع از تحلیل داده،  شاخص عملکرد در تا مشخص شود که چرا عملکرد آن‌ها بهتر یا بدتر از حد پیش‌بینی‌شده است.

۴. تجزیه‌وتحلیل توصیفی

این نوع آنالیز داده، از اطلاعات استفاده می‌کند تا آن‌چه را که در یک دوره‌ی خاص اتفاق افتاده‌است، نشان دهد. در این حالت، هدف توصیف رویدادهایی است که به توضیح بیشتر نیاز دارند.

تحلیل داده چه مراحلی دارد؟

در ادامه به این سوال پاسخ می‌دهیم که مراحل تحلیل داده چیست؟

۱. داده‌ها را جمع‌آوری کنید

در اولین گام آنالیز داده، باید داده‌ها را جمع‌آوری کنید. در طی این فرایند، اگر تصمیم‌گیرنده هستید، باید به این فکر کنید که کدام فرایندها کانال‌های بازاریابی شما را، که منجر به تولید داده‌های مشتری می‌شوند، پشتیبانی می‌کنند؛ هم‌چنین، باید بخش‌های دیگر داده مانند حسابداری، ساخت و اجرا را نیز در نظر بگیرید. در حال حاضر، منابع متعددی وجود دارند که می‌توانید از طریق آن‌ها داده‌های مفیدی را پیدا کنید. هنگام جمع‌آوری داده‌ها، باید تعیین کنید که داده‌های شما به چه چیز نیاز دارند و چه زیرساختی از آن‌ها پشتیبانی می‌کند.

۲. داده‌های جمع‌آوری‌شده را بررسی کنید

در طی این مرحله از تحلیل داده، باید صحت‌و‌سقم داده‌های خود را بررسی کنید. باید نحوه‌ی جمع‌آوری داده‌ها را در نظر بگیرید. اگر داده‌ها به‌سرعت یا از منابع مختلف گوناگون جمع‌آوری شده‌باشند، شاید لازم باشد که از نظر دقت، مورد تجزیه‌وتحلیل قرار بگیرند. تجزیه و تحلیل داده ها برای هر تجارتی ارزش‌مند است، اما هزینه‌ای هم دارد. پیش از این‌که برای تجزیه‌وتحلیل سرمایه‌گذاری کنید، باید مطمئن شوید که داده‌های شما کامل، دقیق و آماده برای تجزیه‌وتحلیل هستند.

۳. بینش لازم را کسب کنید

مدیران و سهام‌داران باید این موارد را از خود بپرسند تا بینش بهتری برای آنالیز داده کسب کنند:

• درمورد نحوه‌ی جمع‌آوری داده‌ها چه می‌دانید؟
• آیا داده‌ها به‌تازگی مورد تجزیه‌وتحلیل قرار گرفته‌اند؟
• چرخه‌ی عمر داده‌ها در سازمان چگونه است؟
• آیا نگرانی امنیتی وجود دارد؟

هنگامی که بتوانید به این سؤالات پاسخ دهید، از بینش‌های مهمی که می‌توانید کسب کنید، درک بهتری خواهید داشت.

۴. ذخیره‌سازی و زیرساخت‌ها را در نظر بگیرید

برای تجزیه و تحلیل داده ها، ذخیره‌ی داده‌ها و کسب بهترین بینش از آن‌ها کار کمی نیست؛ هم‌چنین، به یک زیرساخت و تجزیه‌وتحلیل قوی نیاز دارد که سرمایه‌گذاری در وقت، پول و منابع است. ابزارهای داده شامل مواردی مانند پایگاه داده، انبار داده، دریاچه‌ی داده و ابزار هوش تجاری (BI) هستند که به ذخیره‌سازی داده‌ها و درک بهتر آن کمک می‌کنند. نوع زیرساخت داده‌ی موردنیاز تا حد زیادی به عواملی مانند اندازه کسب‌و‌کار شما، حجم کلی داده، تعداد کل کاربران و نیازهای کاربران بستگی دارد.

 ۵. برای تصویرسازی و مدل‌سازی سرمایه‌گذاری کنید

اکنون که داده‌های شما کامل و دقیق هستند، در زیرساخت‌های صحیح ذخیره شده‌اند و آماده‌ی تجزیه‌وتحلیل هستند، وقت آن است که از آن‌ها استفاده کنید تا بینش بهتری به دست آورید. تصویرسازی نقش مهمی در درک آسان این اطلاعات دارد. شاید در تیم شما افرادی حضور داشته‌باشند که نتوانند به‌راحتی با آمار و ارقام کار کنند؛ بنابراین، تصویرسازی برای درک تصویر کلی مهم است.

ابزارها و منابعی وجود دارند که به شما کمک می‌کنند تا داده‌ها را تصویرسازی کنید و به دنبال آن، بتوانید تحلیل داده‌ها را آسان‌تر انجام دهید. از منابعی که در اختیار دارید برای تصویرسازی استفاده کنید و به برند خود رونق ببخشید.

 

۶. اقدام کنید

داشتن داده‌ها شروع خوبی برای آنالیز داده است، اما داشتن برنامه‌ای عملی که می‌گوید باید چگونه از داده‌ها استفاده کنید و با بینش کسب‌شده چه کار کنید، بسیار مهم‌تر است. این کار با کسب اطمینان از آمادگی زیرساخت‌ها برای تجزیه و تحلیل داده ها آغاز می‌شود. مهم نیست که چه هدفی دارید، برای موفقیت تجارتتان باید بتوانید داده‌ها را به بینش و سپس بینش را به عمل تبدیل کنید.

تأثیر تحلیل داده بر کسب‌وکار چیست؟

زمانی که متوجه شدید تحلیل داده چیست قطعا تاثیر آن در کسب و کار نیز برای شما سوال خواهد بود. افزایش اهمیت تحلیل داده ها برای کسب‌وکارها، جهان را در تمام ابعاد آن تغییر داده است. به‌طور کلی، اثراتی را که تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها بر کسب‌وکارها می‌گذارند، می‌توان در این موارد خلاصه کرد:

• ارتقای کارآمدی؛
• فهم بازار؛
• کاهش هزینه‌ها؛
• تصمیم‌گیری بهتر و سریع‌تر؛
• محصولات یا خدمات جدید؛
• دانش بازار؛
• مشاهده فرصت‌ها.

فهرست

داده کاوی چیست ؟

تحلیل داده های کسب وکار

هداف تحلیل داده کسب و کار

تحلیل داده چیست و استفاده از آن در کسب‌و‌کار چه ضرورتی دارد؟

اهمیت تحلیل داده چیست؟

نقش کاربردی تحلیل داده ها.

پیش‌بینی رفتارهای مشتری

کمک به گرفتن تصمیمات

انواع تجزیه و تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده چه مراحلی دارد؟

تأثیر تحلیل داده بر کسب‌وکار چیست؟.

وظایف تحلیلگر داده

تحلیل داده ها درسازمان ها

چرا تجزیه و تحلیل داده ها مهم است؟

تجزیه و تحلیل داده ها ازدیدگاه مدیریت

داده کاوی (Data Mining)

مهارت های لازم برای ورود به بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها

ابزارهای مورد نیاز تحلیلگر داده در بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها

نقش تحلیل داده ها در رشد کسب و کار

نقش تحلیل داده‌ها در افزایش مشتری

تحلیل داده‌ها باعث افزودن ارزش به مشتری می‌شود

تحلیل داده‌ها باعث افزایش کارایی و صرفه جویی در هزینه ها می‌شود

با تحلیل داده‌ها از رقبا پیشی بگیرید

اهمیت داده در استراتژی کسب و کار

اهمیت داده در دنیای کسب و کار امروزی

نیاز فراگیر تمامی بخش های یک سازمان  به داده خوب و قابل اعتماد

چالش های زندگی با انبوه داده های پردازش نشده

نقش استراتژیک داده ها در بازاریابی

چرا به یک تغییر نگرش جامع در حوزه داده نیاز داریم ؟

ضرورت نگاه استراتژیک رهبران سازمان به داده

۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد

علم داده و نقش آن در کسب و کارها

ساخت محصولات بهتر

مدیریت مؤثر کسب و کار

تحلیل پیشگویانه برای پیش بینی نتایج

استفاده از داده ها برای تصمیم گیری بهتر در کسب و کارها

ارزیابی تصمیم های کسب و کار

اتوماسیون سازی فرایندهای استخدام

مطالعه موردی علم داده/وال مارت – استفاده از داده ها برای بهبود کسب و کار

علم داده در صنعت هوانوردی

علم داده درکارخانه تولید گوشی همراه

کاربردهای علم داده.

نحوه استفاده از علم داده دربازاریابی

تقسیم‌بندی مشتری

هدف‌گیری سرنخ‌ها و امتیازدهی پیشرفته آن‌ها

تعامل و تجزیه و تحلیل در زمان واقعی

استراتژی محتوا

تحلیل احساسات

حفظ وفاداری مشتری

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی

موتورهای توصیه

کاربردهای علم داده در بازاریابی

مزایای استفاده از علم داده در بازاریابی

کاربرد داده های دیجیتالی

عناصر هوش تجاری

قدرت هوش تجاری

۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری

آماده سازی و استخراج داده ها درسازمان

ارزیابی داده ها بااهداف تجاری

داده کاوی به عنوان کشف داده‌ها و کشف دانش

چگونه شبکه‌های عصبی برای استخراج داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند ؟

نقش مدیریت داده ها در اتخاذ تصمیم مدیران

محرک های ایجادارزش درکسب وکار

مدیریت اطلاعات وبهبود تجربه مشتریان

تحلیل داده ها در افزایش اطلاعات تجاری

تحلیل داده رقبا

قابلیت داده های اصلی درکسب وکار

مثال هایی از مدیریت اطلاعات داده ها

اشتراک داده ها درشرکت مدرن

نقش تحلیل گران اطلاعات درسازمان های تجاری

اهمیت تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کسب‌وکار چیست ؟

نقش ادغام داده ها در کسب وکارها

درک بازار با توسعه الگوریتم ها

نقش دانش صنعتی تحلیل داده ها درکسب وکار

شبکه های عصبی و «چرایی»رفتارمشتری

تمرکز بر فرصت‌های تجاری ایجاد شده توسط IOT

چگونه یک استراتژی برای کسب‌وکار خود ایجاد کنیم

داده پردازی درسازمان چابک

دسترسی به داده ها برای درک بهتر خریداران

ظهوروسایل ارتباطی ودوره جدید تجاری

تحلیل داده ها و تفسیر تاریخی کسب وکار

تحلیل داده ها به عنوان مزیت رقابتی

با۲۴۱اسلاید تخصصی