اهمیت و مزایای تجزیه و تحلیل داده های سازمانی

در این دنیای رقابتی، هر کسب‌وکار و سازمانی در جستجوی تکنیک‌هایی است که بتواند از آن طریق نرخ رشد خود را افزایش داده و پیشرفت کند. تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان راه حلی جامع  برای کسب و کار عمل می کند تا تصمیمات استراتژیک را بر اساس بینش های موجود اتخاذ کند.

تجزیه و تحلیل داده ها ی سازمانی را می توان به عنوان تکنیکی تعریف کرد تا بهره وری کسب و کار افزایش یافته و درآمد بیشتر شود. این مقاله یک راهنمای جامع برای تجزیه و تحلیل داده ها برای تجارت به شما ارائه می دهد و شما را با مزایای تجزیه و تحلیل داده های سازمانی بیشتر آشنا می کند. همراه با کاوش در اهمیت و کاربردهای عملی تجزیه و تحلیل داده ها برای کسب و کار، شما همچنین نگاهی به انواع مختلف تجزیه و تحلیل داده ها برای کسب و کار خواهید داشت. همچنین در مورد 5 ابزار برتر تجزیه و تحلیل داده برای کسب و کار، مزایا و چالش های همراه با آن خواهید خواند.
 

تجزیه و تحلیل داده ها برای کسب و کار چیست؟

داده‌ها از منابع مختلفی جمع‌آوری می‌شوند و این داده‌ها ممکن است در قالب های ساختاریافته، بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته باشند. تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان یک ابزار کلیدی برای دسته بندی داده ها برای به دست آوردن الگوهای رفتاری و بینش های منطقی عمل می کند. به طور خلاصه، تجزیه و تحلیل داده ها به تقویت و توسعه راه حل های بهینه تر و رشد کسب و کار کمک می کند. بیایید نگاهی به فرآیند درگیر در تجزیه و تحلیل داده برای مشاغل داشته باشیم. 
 

در زیر روشی را آورده ایم که باید برای فرآیند تجزیه و تحلیل داده انجام شود:

• تنظیم هدف: شما باید هدف اولیه ای را که تجزیه و تحلیل داده ها برای آن استفاده می شود، تعیین کنید.
• جمع آوری داده ها: داده های معتبر باید برای تجزیه و تحلیل مناسب جمع آوری شوند.
• پاکسازی داده ها: دریافت یک مجموعه داده مناسب جهت تجزیه و تحلیل بدون هیچ گونه خطا یا داده های از دست رفته ای، ضروری است.
• تفسیر داده ها: شما باید داده ها را با استفاده از روش های مناسب بررسی کنید تا داده های مربوطه برای رسیدن به یک نتیجه معتبر به دست آید.
• دستکاری داده ها: داده ها را با استفاده از برخی ابزارهای آماری مانند Excel، Google Sheets، Pivot Tables  و غیره دستکاری کنید. با یافتن همبستگی ها یا نقاط عطف بین مجموعه داده ها، تجزیه و تحلیل عمیق تری از داده ها را امتحان کنید.
• تجسم داده ها: نمایش گرافیکی داده ها بینش بهتری را ارائه می دهد. داده ها را می توان با استفاده از نمودار دایره ای، نمودار میله ای، هیستوگرام و غیره تجسم کرد.

پس از انجام کل مراحل، یک تحلیلگر داده به مدیران ارشد، مدیران پروژه و سایر اعضای تیم نزدیک می شود تا در مورد استراتژی هایی برای سلامت کسب و کار تصمیم بگیرند. 
 

اهمیت و استراتژی های تجزیه و تحلیل داده های سازمانی  جهت رشد کسب و کار

امروزه بسیاری از روندها و رویکردها برای کمک به کسب و کارها در طراحی استراتژی های خود و افزایش رشد مجموعه، پیشرو هستند. اگرچه فناوری در جهت ارائه راه حل های ایده آل در حال پیشرفت است، اما این فناوری ها تنها در صورت استفاده صحیح می توانند به کسب و کارها کمک کنند. تجزیه و تحلیل داده ها فرآیندی مهم جهت افزایش نرخ رشد، نرخ بازار و درآمد کسب و کارهای مختلف می باشد.
 

متأسفانه، کسب‌وکارها از مرتب‌سازی داده‌های بدون ساختار ناامید می باشند، از این رو آنها دائماً به دنبال راه‌حل‌های دقیق و مؤثری می گردند که فرآیندها را ساده‌تر ‌کند. هم چنین، کسب‌وکارها می‌خواهند تاکید کنند که تجزیه و تحلیل داده‌ها چقدر برای  طراحی استراتژی‌ها و رشد شرکت مهم است. بیایید نگاهی به چند دلیل محکم برای اهمیت تجزیه و تحلیل داده ها برای سازمان های مختلف بیندازیم:

تعیین هدف واقع بینانه
مهمترین دلیل جهت به کارگیری  فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها برای مشاغل مختلف، تعیین اهداف واقع بینانه است. این امر، بدون تجزیه و تحلیل داده ها امکان پذیر نیست. شما نمی خواهید که اهداف کسب و کارتان دائما دستخوش تحول شود، پس بهتر است به جای حدس زدن اهداف، با کمک اطلاعات صحیح، اهداف را تعیین کنید. تجزیه و تحلیل داده ها به جمع آوری سوابق و شناسایی روندها کمک می کند.
 

حفظ مشتری
کلید موفقیت برای هر کسب و کاری حفظ مشتریان و ایجاد یک پایگاه مشتری قوی است. بدون رضایت مشتری، یک تجارت در طولانی مدت دوام نخواهد آورد. تجزیه و تحلیل داده ها نقشی حیاتی در یافتن الگوهای کلیدی در مورد مشتریان و توصیه آن ها ایفا می کند و منجر به حفظ مشتریان خواهد شد.

تصمیم گیری
مدیران با تجربه اغلب می توانند تصمیمات آگاهانه ای برای رفاه و سود کسب و کار خود اتخاذ کنند. اگرچه برخی از تجربه های پیشین ممکن است بر تصمیم گیری ها تأثیر بگذارد، نتایج دقیق مبتنی بر داده ها تأثیر بیشتری دارد. تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان یک دست یار جهت تصمیم گیری دقیق بر اساس روندهای پویا عمل می کند. بدون تجزیه و تحلیل داده، تصمیم گیری قوی در مورد قیمت گذاری، برنامه ریزی موجودی و سایر عوامل تجاری در حال تغییر، غیرممکن است.


با عوامل ذکر شده در بالا، می توانید اهمیت تجزیه و تحلیل داده ها برای رشد و استراتژی های کسب و کار را درک کنید.

تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی فرصت های تجاری

تجزیه و تحلیل داده‌ها نه تنها بهره‌وری را بهبود می‌بخشد، بلکه به کشف چشم‌اندازهای تجاری جدید نیز کمک می‌کند و فرصت هایی که در غیر این صورت ممکن است مورد توجه قرار نگیرند را از دست نخواهد داد. بسیاری از متخصصان می‌توانند الگوهای کوتاه‌مدت را تشخیص دهند، اما در پیش‌بینی مشکلاتی که ممکن است در آینده شرکت شان را آزار دهند، مهارت کمتری دارند.

مدل‌های رایانه‌ای مبتنی بر تجزیه و تحلیل داده‌ها به کسب‌وکارها در شناسایی روند خرید مشتری و ارائه تصویر واضحی از مواردی که باید بر آن تأکید یا به‌روزرسانی شود، کمک می‌کند. با تجزیه و تحلیل داده ها می توانید تا زمینه های مهم نگرانی (مشکلات تولید، چالش های خدمات مشتریان یا ضعف پرسنل) را که بر ظرفیت شرکت شما برای ایجاد سود تأثیر می گذارد، شناسایی کنید.

منابع انسانی نیز می تواند از تجزیه و تحلیل داده ها بهره مند شود. بسیاری از شرکت‌ها با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی فرآیند استخدام خود را متحول می‌کنند، هم چنین تجزیه و تحلیل داده‌ها در مدیریت اطلاع رسانی تبلیغات، بررسی عملکرد، مشارکت کارکنان و تصمیم‌های توسعه حرفه‌ای نیز، نقش موثری دارد.
 

انواع تجزیه و تحلیل داده در تجارت

جهت انجام تجزیه و تحلیل موثر داده‌ها در کسب‌وکار مختلف، درک برخی از اصطلاحات کلیدی برای سنجش بینش‌های سطح بالا بسیار مهم است. چهار اصطلاح کلیدی وجود دارد که تحلیلگران داده باید بدانند. این موارد به شرح زیر است:

تجزیه و تحلیل توصیفی
تجزیه و تحلیل توصیفی فرآیندی است که در آن کسب‌وکار تکنیک‌هایی را برای تفسیر داده‌ها با استفاده از ابزارهای مختلف مانند Excel، SPSS (بسته آماری برای علوم اجتماعی)، Stata، MATLAB (آزمایشگاه Matrix) و غیره به کار می‌گیرد. 

تجزیه و تحلیل تشخیصی
تجزیه و تحلیل تشخیصی به سوالات مطرح شده توسط مجموعه داده های تعریف شده در مرحله قبل پاسخ می دهد. به عنوان مثال، دلیل کاهش فروش، فروش محصولات خاص و غیره. این سوالاتی که کسب و کارها از تجزیه و تحلیل توصیفی کشف کردند، توسط Diagnostic Analytics پاسخ داده می شود.

تجزیه و تحلیل تجویزی
این نوع تجزیه و تحلیل ترجیحاً به برخی از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل بزرگ برای تفسیر داده‌ها بر اساس زمان واقعی متکی است. Prescriptive Analytics دقت داده ها را بر اساس مجموعه داده قبلی تعریف می کند. به عنوان مثال، یک برنامه رزرو تاکسی، نزدیکترین راننده را از طریق Google Maps به مشتریان متصل می کند. این به دلیل تجزیه و تحلیل تجویزی امکان پذیر است.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده
این مورد از مجموعه داده های قبلی دریافت شده از تجزیه و تحلیل تشخیصی و تجزیه و تحلیل توصیفی استفاده می کند. این نوع تجزیه و تحلیل، از مجموعه داده های قبلی برای آموزش مدل ها برای دستیابی به نتایج بهتر استفاده می کند. با کمک Predictive Analytics، متخصصان می توانند داده ها را تفسیر کرده و مدل های پیش بینی بسازند.

مزایای تجزیه و تحلیل داده ها در کسب و کار

مزایای متعددی در تجزیه و تحلیل داده ها برای مشاغل مختلف وجود دارد. از میان چندین مزیت، برخی از مزایای کلیدی در زیر مورد بحث قرار گرفته است:

عملکرد بالا

شرکت های تجاری همیشه به دنبال انجام وظایف خود با بهترین فرآیندها و تحویل به موقع هستند. این امر با رویکردهای سنتی امکان پذیر نبوده است. همچنین برقراری ارتباط با مشتریان و برآوردن نیازهای آنها کمی دشوار است. با تکامل تجزیه و تحلیل داده ها، کسب و کارها به روش های بهتری برای مقابله با الزامات دسترسی دارند که آنها را با کیفیت بهتر و عملکرد مطلوب تر پر می کند.

سهولت در دسترسی به داده ها

داده ها به شکل ساختار یافته به راحتی قابل دسترسی هستند. کاربران می توانند در هر مکان و هر زمان به آن دسترسی داشته باشند. این امرکارایی داده ها را بهبود می بخشد و حتی به گروه همکاران / اعضای تیم کمک می کند تا بدون هیچ زحمتی به داده های مناسب دسترسی پیدا کنند.

تصمیم گیری تجاری

تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به کسب و کارها در تصمیم گیری بهتر و کاهش ضررهای مالی کمک کند. این فرآیند می‌تواند پیش‌بینی کند که در نتیجه تغییرات کسب‌وکار چه اتفاقی خواهد افتاد و همچنین نحوه واکنش کسب‌وکار به تغییرات را مد نظر قرار خواهد داد.

به عنوان مثال، یک شرکت می تواند تغییرات قیمت یا محصولات را شبیه سازی کند تا ببیند این تغییرات چگونه بر تقاضای مشتریان تأثیر می گذارد. شرکت‌ها می‌توانند از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها برای تعیین موفقیت اصلاحات به کاررفته و تجسم نتایج استفاده کنند و از این طریق به تصمیم‌گیرندگان کمک کنند تا پس از جمع‌آوری داده‌های فروش روی اقلام تغییریافته، نسبت به این که آیا بهتر است تغییرات را در سرتاسر شرکت اجرا کنند یا خیر، تصمیم بگیرند.

بهبود تجربه مشتریان

داده های مشتریان از طریق کانال های مختلفی از جمله خرده فروشی های فیزیکی، تجارت الکترونیک و رسانه های اجتماعی جمع آوری می شود. کسب‌وکارها می‌توانند با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد نمایه‌های کامل مشتری از این مسیر، بینش‌هایی در مورد رفتار مشتریان کسب کرده و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا تجربه شخصی‌تری ارائه دهند.

حتی می توان مدل‌های تحلیل رفتاری را بر روی داده‌های مشتریان اجرا کرد تا تجربه مشتری را هرچه بیشتر بهبود بخشید. به عنوان مثال، یک شرکت می‌تواند از داده‌های تراکنش تجارت الکترونیک برای ایجاد یک مدل پیش‌بینی برای شناسایی محصولاتی که باید در هنگام پرداخت به منظور افزایش فروش، تبلیغ کند، استفاده نماید.

امنیت پیشرفته

امنیت داده ها دغدغه اصلی تمامی مشاغل است. با تجزیه و تحلیل و تجسم داده های مرتبط، سازمان ها می توانند دلایل نقض داده های قبلی را تشخیص دهند. به عنوان مثال، برای کشف مسیر و منشأ حمله، بخش فناوری اطلاعات می‌تواند از نرم‌افزار Data Analytics برای تجزیه، تحلیل و تجسم گزارش حسابرسی استفاده کند. این داده ها می توانند به بخش IT در مکان یابی و تشخیص ریشه ی مشکلات کمک کنند.

مدل‌های آماری همچنین می‌توانند توسط بخش‌های فناوری اطلاعات برای جلوگیری از حملات آتی مورد استفاده قرار گیرند. این مدل‌ها را می‌توان به‌گونه‌ای تنظیم کرد که با سیستم‌های نظارت و هشدار که در بالای صفحه قرار گرفته‌اند، به‌طور نامحدود اجرا شده تا بی‌نظمی‌ها را شناسایی و پرچم‌گذاری کنند و در نهایت متخصصان امنیتی بتوانند به سرعت به حل مشکلات بپردازند.
 

پیاده سازی تجزیه و تحلیل داده ها برای کسب و کار

چند اصل اساسی می تواند به یک شرکت کمک کند تا از تجزیه و تحلیل داده های خود بیشترین بهره را ببرد. برای بسیاری از کسب و کارها، تعیین اینکه چه داده هایی باید جمع آوری شود، اولین قدم است. داده‌ها را می‌توان از رسانه‌های اجتماعی و سایر فناوری‌های مشابه، و همچنین داده‌های تراکنش و منابع مختلف دیگر جمع‌آوری کرد. همچنین ارزیابی دقت و ارتباط داده ها بسیار مهم است.

در نهایت، داده ها باید به گونه ای مفهوم سازی شوند که بتوان گام های عملی را برداشت. تجزیه و تحلیل داده های یک شرکت باید مجموعه داده های عظیم و مبهم را در نمایش های آموزنده، به راحتی و به شکلی قابل درک، ارائه دهد. سپس این بازنمایی ها باید عملی شوند تا احتمال موفقیت افزایش یابد. هدف یک شرکت بهبود امنیت، افزایش ترافیک آنلاین، بهبود خدمات مشتری یا افزایش مستقیم درآمد است.
 

در نهایت می توان بیان کرد که تجزیه و تحلیل داده ها نقشی حیاتی در موفقیت هر سازمان ایفا می کند و تجزیه و تحلیل داده های سازمانی به دستیابی به بینش های سطح بالا و تصمیم گیری های استراتژیک کمک خواهد کرد. مزایای تجزیه و تحلیل داده های سازمانی به حدی است که می توان تضمین رشد و توسعه ی هر و کسب و کاری را به اجرای صحیح این فرآیند وابسته دانست.
 

محمدحسین آقامحمدی (کارشناس ارشد بازاریابی)