نقش حیاتی تحلیل داده‌ها در فرایند تصمیم‌گیری راهبردی و عملیاتی سازمان‌ها: از بینش تا اقدام مؤثر

این مقاله در دسامبر ۲۰۲۴ در مجله بین‌المللی تحقیقات اقتصاد و مطالعات مدیریت (IRJEMS) منتشر شده است. مجله دارای شماره استاندارد بین‌المللی (ISSN) و شناسه دیجیتال (DOI) است و مقاله تحت مجوز دسترسی آزاد منتشر شده است.

چکیده:

در محیط پرشتاب کسب‌وکار امروز، تحلیل داده‌ها به ابزاری حیاتی برای بهبود تصمیم‌گیری در سازمان‌ها تبدیل شده است. این مقاله نقش‌های گوناگون تحلیل داده‌ها در شکل‌دهی به تصمیم‌های راهبردی، تاکتیکی و عملیاتی در محیط‌های سازمانی مختلف را بررسی می‌کند. پژوهش حاضر با رویکرد ترکیبی، میزان به‌کارگیری تحلیل داده‌ها را از طریق نظرسنجی کمی و مصاحبه کیفی ارزیابی می‌کند تا عوامل تسهیل‌کننده و موانع اصلی پذیرش تحلیل داده‌ها را شناسایی کند، تأثیر آن بر کیفیت تصمیم‌گیری و عملکرد سازمان را بسنجد و ملاحظات اخلاقی، حریم خصوصی و سوگیری‌ها را بررسی نماید. یافته‌ها نشان می‌دهد اگرچه بسیاری از سازمان‌ها تحلیل‌های توصیفی اولیه را در فرایندهای خود به کار می‌گیرند، تعداد کم‌تری به مراحل تحلیل پیش‌بینانه و تجویزی رسیده‌اند. عوامل کلیدی برای یکپارچه‌سازی کامل تحلیل داده‌ها شامل تعهد قوی رهبری، چارچوب‌های محکم حکمرانی داده، نیروی کار مجهز به مهارت‌های تحلیلی و فرهنگ‌سازمانی مناسب است. در مقابل، چالش‌هایی مانند کیفیت پایین داده‌ها، کمبود تخصص فنی و مقاومت در برابر تغییر، مانع استفاده مؤثر از مزایای تحلیل داده‌ها می‌شوند. افزون بر این، مطالعه شکاف معناداری در زمینه مسائل اخلاقی و حریم خصوصی نشان می‌دهد که نیازمند راهبردهای حکمرانی قوی است. براین‌اساس، چارچوب مفهومی پیشنهاد شده تا سازمان‌ها را در بلوغ تحلیلی راهنمایی کند. این چارچوب بر محورهای کلیدی مانند رهبری، کیفیت داده‌ها، توسعه نیروی انسانی، هماهنگی فرهنگی و رعایت اصول اخلاقی تأکید دارد. نتیجه‌گیری اصلی پژوهش این است که به‌کارگیری مؤثر تحلیل داده‌ها می‌تواند به طور چشمگیری کیفیت تصمیم‌گیری و عملکرد سازمان را بهبود بخشد، مشروط بر آنکه سازمان‌ها چالش‌های ذاتی را به‌درستی مدیریت کرده و رویکردی جامع و یکپارچه در پیاده‌سازی تحلیل داده‌ها اتخاذ کنند.

با پیشرفت فناوری، سازمان‌ها بیش‌ازپیش به تحلیل داده‌ها به عنوان دارایی راهبردی برای تصمیم‌گیری آگاهانه روی می‌آورند. حجم، سرعت و تنوع داده‌های تولیدشده روزانه از عملیات داخلی، تعاملات مشتری، روندهای بازار، رسانه‌های اجتماعی و سایر منابع، از ظرفیت روش‌های سنتی تحلیل فراتر رفته است. در نتیجه، ابزارها و تکنیک‌های پیچیده تحلیل داده‌ها به مدیران و رهبران این امکان را می‌دهند تا از میان مجموعه‌داده‌های بزرگ و پیچیده، بینش‌هایی را استخراج کنند که قبلاً پنهان یا دست‌نیافتنی بودند. تحلیل داده‌ها که شامل رویکردهای توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینانه و تجویزی است، چیزی فراتر از پردازش اعداد ارائه می‌دهد. این تحلیل، داده‌های خام را به هوش عملی تبدیل می‌کند و رهبران را در شناسایی الگوها، پیش‌بینی سناریوهای آینده، بهینه‌سازی فرایندها، کاهش ریسک‌ها و بهبود عملکرد کلی سازمان راهنمایی می‌کند. از بهبود کارایی زنجیره تأمین و شخصی‌سازی تجربیات مشتری گرفته تا تقویت پیش‌بینی مالی و پشتیبانی از ابتکارات رشد راهبردی، نفوذ بینش‌های داده‌محور به همه حوزه‌های عملکردی بنگاه‌های مدرن رسوخ کرده است.

بااین‌حال، بهره‌گیری از قدرت تحلیل داده‌ها صرفاً به معنای پذیرش فناوری نیست. سازمان‌ها باید ذهنیت تحلیلی مناسب را پرورش دهند، در نیروی کار ماهر سرمایه‌گذاری کنند، چارچوب‌های محکم حکمرانی داده را ایجاد نمایند و فرهنگی را تقویت کنند که به تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد ارزش می‌دهد. همچنان که تحول دیجیتال به بازتعریف فضای رقابتی ادامه می‌دهد، توانایی به‌کارگیری مؤثر تحلیل‌ها، پیشتازان صنعت را از پیروان متمایز خواهد کرد. بخش‌های بعدی به بحث بیشتر در مورد چگونگی نقش تحلیل داده‌ها در فرایندهای تصمیم‌گیری سازمانی می‌پردازد و کاربردها، مزایا، چالش‌ها و عوامل کلیدی موفقیتی را بررسی می‌کند که می‌تواند به یک سازمان در دستیابی به حداکثر پتانسیل خود کمک کند.

پیشینه پژوهش:

تصمیم‌گیری سازمانی از طریق تحلیل داده‌ها طی دو دهه گذشته توجه زیادی از محافل دانشگاهی و صنعتی به خود جلب کرده است. پژوهشگران سیستم‌های اطلاعاتی بر پتانسیل تحلیل‌ها برای ایجاد تغییرات مثبت در ایجاد مزیت رقابتی، بهبود کارایی و ترویج نوآوری متمرکز شده‌اند. تکامل قابلیت‌های تحلیلی، ادغام تکنیک‌های پیشرفته تحلیل، عوامل مؤثر بر پذیرش تحلیل‌ها در سازمان‌ها و عملکرد کسب‌وکار تصمیم‌های اتخاذشده با استفاده از تحلیل‌ها، از موضوعات در حال ظهور در مطالعات هستند. تحقیقات اولیه در مورد تصمیم‌گیری سازمانی بر استفاده از سیستم‌های پشتیبان تصمیم و برنامه‌ریزی منابع سازمان سنتی متمرکز بود. این سیستم‌ها عموماً فقط برای ارائه تحلیل‌های توصیفی در قالب گزارش‌ها، داشبوردها و تجسم ساده طراحی شده بودند. با پیشرفت در قدرت محاسباتی و فضای ذخیره‌سازی، شرکت‌ها شروع به استفاده از ابزارهای تحلیلی پیشرفته کردند. فناوری کلان‌داده راه را برای مدیریت مجموعه‌داده‌های بزرگ و بدون ساختار هموار کرد و تحلیل‌های توصیفی را به مدل‌های پیش‌بینانه و تجویزی ارتقا داد. تحلیل پیش‌بینانه از مدل‌سازی آماری، یادگیری ماشین و تکنیک‌های داده‌کاوی برای پیش‌بینی روندها یا رفتارهای آینده استفاده می‌کند، درحالی‌که تحلیل تجویزی، بهترین راه‌حل‌ها را در مورد اقداماتی که باید تحت شرایط محدود و با درنظرگرفتن نتایج شبیه‌سازی‌شده انجام شود، ارائه می‌دهد.

شواهد محکمی وجود دارد که نشان می‌دهد پذیرش تحلیل‌ها در یک منحنی بلوغ اتفاق می‌افتد. یکی از اولین مدل‌ها برای بیان مراحل بلوغ، از مدیریت و گزارش‌دهی پایه داده‌ها شروع شده و به مدل‌سازی پیش‌بینانه پیشرفته و در نهایت تحلیل تجویزی که راهنمای تصمیم‌های پیچیده است، می‌رسد. مدل‌های جدیدتر با تأکید بر این که سازمان‌ها معمولاً از تحلیل داده‌های مقطعی به سمت یک فرهنگ تحلیلی یکپارچه در سراسر سازمان حرکت می‌کنند، این مراحل بلوغ را گسترش داده‌اند. به باور پژوهشگران تحقق پتانسیل کامل تحلیل‌ها مستلزم توسعه حکمرانی قوی داده، زیرساخت داده با کیفیت بالا و استعداد تحلیلی است. این عناصر پایه‌ای به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا از دانستن صرف «چه اتفاقی افتاده» به کشف «چرا اتفاق افتاده»، «بعد چه اتفاقی خواهد افتاد» و «چه باید کرد» حرکت کنند. فرهنگ‌سازمانی، حمایت مدیریت و مهم‌تر از همه، ذهنیت تحلیلی، به عنوان عوامل حیاتی توانمندساز برای تصمیم‌گیری مؤثر مبتنی بر داده به طور پیوسته در مطالعات موردتأیید قرار گرفته‌اند. تعهد مدیریت ارشد به ایجاد یک فرهنگ داده‌محور، فرایندهای تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد، کاهش مقاومت سازمانی و موقعیت‌دهی راهبردی ابتکارات تحلیلی می‌تواند به عمل تحلیلی سود برساند. علاوه بر این، همکاری بین‌رشته‌ای با مشارکت دانشمندان داده، متخصصان فناوری اطلاعات، کارشناسان حوزه و مدیران خط مقدم، منجر به بینش‌های غنی‌تر و ارتباط بافتی بیشتر در راه‌حل تحلیلی می‌شود؛ بنابراین، سرمایه‌گذاری‌های فناوری به‌تنهایی کافی نیستند و عوامل انسانی مانند سبک رهبری، ساختار مشوق‌ها و برنامه‌های آموزشی به همان اندازه در موفقیت تحلیل‌ها تعیین‌کننده هستند.

در ادامه، مقاله به تکنیک‌های تحلیلی به‌سرعت در حال تغییر می‌پردازد. مدل‌های آماری سنتی با الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی و روش‌های یادگیری عمیق تکمیل یا جایگزین شده‌اند. این ابزارها نه‌تنها دقت و کارایی را بهبود می‌بخشند، بلکه مسائل تصمیم‌گیری قبلاً لاینحل را نیز حل می‌کنند. برای مثال، تحلیل احساسات از رسانه‌های اجتماعی می‌تواند بر تصمیم‌های بازاریابی تأثیر بگذارد و قابلیت‌های تشخیص تصویر می‌تواند کنترل کیفیت در تولید را افزایش دهد. ظهور رایانش ابری، اینترنت اشیا و تحلیل لبه، چشم‌انداز تحلیلی را بیشتر گسترش می‌دهد، زیرا پتانسیل تصمیم‌گیری بلادرنگ و پاسخ سریع به مسائل در حال ظهور را فراهم می‌کند.

مطالعات تجربی فزاینده‌ای، استفاده از تحلیل‌ها را با عملکرد برتر سازمانی مرتبط می‌دانند. تحقیقات نشان داده است شرکت‌هایی که در قابلیت‌های تحلیلی سرمایه‌گذاری می‌کنند، تمایل دارند به بازده مالی بهتر، کارایی عملیاتی بهبودیافته و رضایت مشتری بالاتری دست یابند. بینش‌های مبتنی بر تحلیل می‌توانند علاوه بر این، در تصمیم‌گیری راهبردی در حوزه‌هایی مانند بهینه‌سازی زنجیره تأمین، نگهداری پیش‌بینانه، بازاریابی شخصی‌شده و مدیریت ریسک کمک کنند. با این حال، برخی نویسندگان خاطرنشان می‌کنند که تحلیل‌ها به‌تنهایی کار نمی‌کنند، بلکه زمانی ارزش واقعی ظهور می‌کند که بینش‌های به‌دست‌آمده از طریق تحلیل‌ها، واقعاً در فرایندهای تصمیم‌گیری وارد شوند و سپس با پیگیری مستمر برای کارایی آن‌ها اجرا گردند.

علی‌رغم این پتانسیل، چالش‌های متعددی نیز در تحلیل داده‌ها وجود دارد. مسائل کیفیت، حریم خصوصی، امنیت و ملاحظات اخلاقی نیز به طور گسترده گزارش شده‌اند. الگوریتم‌های نامتوازن، مجموعه‌داده‌های ناقص و عدم درک خروجی تحلیلی می‌توانند منجر به تصمیم‌های نادرست شوند. تغییر سریع فناوری نیز مستلزم توسعه مستمر مهارت‌های جدید و چابکی سازمانی است. مطالعات پیشنهاد می‌کند که پذیرش موفق تحلیل‌ها نه‌تنها نیازمند سرمایه‌گذاری‌های فنی، بلکه مستلزم چارچوب‌های حکمرانی قوی، ساختارهای پاسخگویی روشن و تعامل مستمر با ذی‌نفعان است.

همچنان که ابزارهای تحلیلی بیشتر با پشتیبانی تصمیم مبتنی بر هوش مصنوعی ادغام می‌شوند، تحقیقات آتی آماده است تا پیامدهای آن را برای استقلال تصمیم‌گیری مدیریتی، قابلیت توضیح الگوریتم‌ها و همکاری انسان و ماشین بررسی کند. درک چگونگی حفظ شفافیت، قابلیت تفسیر و اعتماد به نتایج تحلیلی، نگرانی محوری باقی می‌ماند. همچنین درخواست برای مطالعات خاص صنعت بیشتر وجود دارد که چگونگی تفاوت پذیرش تحلیل‌ها در بخش‌های مختلف، اندازه‌های سازمانی و زمینه‌های فرهنگی را بررسی کند.

مطالعات به طور پیوسته تحلیل داده‌ها را به عنوان یک محرک قدرتمند برای ارتقای تصمیم‌گیری سازمانی به تصویر می‌کشد. درحالی‌که تحقیقات اولیه بر گزارش‌دهی توصیفی و سیستم‌های پشتیبان تصمیم سنتی متمرکز بود، مطالعات معاصر بر قابلیت‌های پیش‌بینانه و تجویزی توسط الگوریتم‌های پیشرفته و فناوری‌های کلان‌داده تأکید دارند. فرهنگ‌سازمانی، تعهد رهبری و همکاری بین‌رشته‌ای به عنوان عوامل کلیدی در تحقق پتانسیل کامل تحلیل‌ها ظهور می‌کنند. شواهد تجربی، پذیرش تحلیل‌ها را با عملکرد بهبودیافته مرتبط می‌دانند، بااین‌حال چالش‌های مربوط به کیفیت داده، مسائل اخلاقی و کمبود مهارت همچنان پابرجاست. همچنان که این حوزه تکامل می‌یابد، پرسش‌های آینده احتمالاً بر ادغام یکپارچه هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری، تضمین شفافیت و اعتماد و پالایش تعامل بین قضاوت انسانی و بینش‌های خودکار متمرکز خواهند بود.

مشکلات:

در بررسی نقش تحلیل داده‌ها در تصمیم‌گیری سازمانی، چندین چالش و محدودیت آشکار شد که می‌تواند بر عمق، قابلیت اطمینان و کاربردپذیری یافته‌ها تأثیر بگذارد.

بخش عمده‌ای از مطالعات موجود و مطالعات موردی، از شرکت‌های بزرگ چندملیتی یا صنایع پیشرفته از نظر فناوری سرچشمه می‌گیرد. در نتیجه، ممکن است بینش ظریفی برای بنگاه‌های کوچک‌تر، سازمان‌های غیرانتفاعی یا شرکت‌های فعال در مناطق با زیرساخت فناوری محدود وجود نداشته باشد. این امر تعمیم‌پذیری نتایج را در انواع مختلف سازمان‌ها و زمینه‌های فرهنگی محدود می‌کند.

ابزارها، تکنیک‌ها و پلتفرم‌های تحلیل داده‌ها با سرعت زیادی توسعه می‌یابند. تا زمانی که تحقیق انجام شده، بررسی و منتشر شود، برخی از فناوری‌ها یا بهترین شیوه‌های مورد اشاره ممکن است منسوخ یا با روش‌های پیشرفته‌تر جایگزین شده باشند. این شکاف زمانی، ارائه راهنمایی کاملاً به‌روز برای فعالان عرصه عمل را چالش‌برانگیز می‌کند.

دانشمندان و فعالان، تحلیل داده‌ها، کلان‌داده و مفاهیم مرتبط را متفاوت تعریف می‌کنند. عدم وجود اصطلاحات و چارچوب‌های استاندارد، تحلیل تطبیقی و ترکیب مطالعات را پیچیده می‌کند. ناسازگاری در نحوه سنجش «بلوغ تحلیلی»، «آمادگی سازمانی» یا «تصمیم‌گیری داده‌محور» توسط نویسندگان مختلف، می‌تواند تلاش برای رسیدن به نتایج منسجم و کلی را مختل کند.

اگرچه اجماع کلی وجود دارد که تحلیل داده‌ها می‌تواند کیفیت تصمیم‌گیری را بهبود بخشد، بسیاری از مطالعات به شواهد همبستگی، گزارش‌های موردی یا مزایای خوداظهاری سازمان‌ها متکی هستند. مطالعات کمی داده‌های طولی دقیق را که معیارهای عملکرد قبل و بعد از پذیرش تحلیل‌ها را پیگیری کند، ارائه می‌دهند. بدون شواهد تجربی قوی، نسبت دادن قطعی بهبود عملکرد به صرف ابتکارات تحلیلی دشوار باقی می‌ماند.

اگرچه مطالعات موضوع، مسائل اخلاقی، حریم خصوصی و سوگیری مربوط به تحلیل‌ها را تصدیق می‌کند، نسبتاً تعداد کمی از مطالعات، راه‌حل‌های عملی و داده‌محور برای این چالش‌ها ارائه می‌دهند. پژوهش‌ها بیشتر مفهومی هستند تا قابل‌اجرا و این امر سازمان‌ها را بدون چارچوب‌های روشن برای اطمینان از استفاده مسئولانه از تحلیل‌ها رها می‌کند. این شکاف می‌تواند بر میزانی که شرکت‌ها با اطمینان استراتژی‌های داده‌محور را اجرا می‌کنند، تأثیر بگذارد.

درحالی‌که بسیاری از نویسندگان، فرهنگ‌سازمانی، تعهد مدیریت و دردسترس‌بودن مهارت را به عنوان عوامل حیاتی توانمندساز برجسته می‌کنند، تعامل بین این عوامل انسانی و پذیرش فناوری اغلب به طور دقیق مشخص نشده است. راهنمای محدودی در مورد چگونگی پرورش سواد داده‌ای، تقویت ذهنیت تحلیلی یا ساختاردهی مشوق‌ها وجود دارد تا تصمیم‌گیرندگان واقعاً به‌جای شهود، به بینش‌ها تکیه کنند.

پیچیدگی و ماهیت فرایندهای تصمیم‌گیری به طور گسترده‌ای در صنایع مختلف متفاوت است. برای مثال، کاربردهای تحلیل داده‌ها در مراقبت‌های بهداشتی، به طور قابل‌توجهی با کاربردهای آن در خرده‌فروشی، مالی یا تولید متفاوت است. بااین‌حال، بسیاری از مطالعات، یافته‌ها را در بخش‌های مختلف جمع می‌کنند بدون آنکه محدودیت‌های خاص صنعت، محیط‌های نظارتی و روابط ذی‌نفعان را که ممکن است بر پذیرش و تأثیر تحلیل‌ها اثر بگذارد، تجزیه‌وتحلیل کنند.

این مشکلات، حوزه‌هایی را که در آن‌ها پژوهش بیشتر و روش‌شناسی‌های دقیق‌تری موردنیاز است، برجسته می‌کند. پرداختن به این چالش‌ها نه‌تنها پایه شواهد در مورد نقش تحلیل داده‌ها در تصمیم‌گیری را تقویت می‌کند، بلکه راهنمایی عملی‌تر و حساس‌تر به زمینه را برای سازمان‌هایی که به دنبال بهره‌گیری از تحلیل‌ها برای کسب مزیت راهبردی هستند، ارائه می‌دهد.

اهداف:

اهداف پژوهشی این مطالعه را می‌توان به شرح زیر بیان کرد:

۱. بررسی وضعیت فعلی پذیرش تحلیل داده‌ها

۲. شناسایی عوامل کلیدی توانمندساز و موانع

۳. ارزیابی تأثیر بر کیفیت تصمیم و عملکرد

۴. بررسی ملاحظات اخلاقی، حریم خصوصی و سوگیری

۵. توسعه یک چارچوب مفهومی برای بهروش‌ها

روش‌شناسی پژوهش:

این مطالعه از رویکرد ترکیبی استفاده کرد و تکنیک‌های کمی و کیفی را برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها ترکیب نمود. پژوهشگران در ابتدا طیف گسترده‌ای از مقالات علمی، گزارش‌های صنعتی و مطالعات موردی را بررسی کردند تا درک جامعی از مطالعات موجود در مورد تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری ایجاد کنند. سپس نمونه‌ای هدفمند از سازمان‌ها با اندازه، صنعت و موقعیت جغرافیایی متفاوت انتخاب شد تا طیف نماینده‌ای از زمینه‌ها تضمین شود.

پرسش‌نامه‌های ساختاریافته بین کارکنان مدیریتی توزیع شد تا پذیرش ابزارهای تحلیل، چالش‌های درک شده و مزایای مشاهده شده را کمّی کند. علاوه بر این، مصاحبه‌های عمیقی با مدیران ارشد، تحلیل‌گران داده و تصمیم‌گیرندگان خط مقدم انجام شد تا بینش‌های کیفی در مورد فرهنگ‌سازمانی، تعهد رهبری و دردسترس‌بودن مهارت ثبت شود. داده‌های جمع‌آوری شده به‌صورت سیستماتیک کدگذاری شدند و تحت هر دو تحلیل آماری و تحلیل محتوای موضوعی قرار گرفتند. در نهایت، یافته‌های حاصل از این روش‌ها برای افزایش اعتبار و پایایی، مثلث‌سازی شدند. این امر به پژوهشگران امکان داد تا الگوهای کلیدی را شناسایی کنند، نتیجه‌گیری آگاهانه انجام دهند و یک چارچوب مفهومی برای تصمیم‌گیری بهبودیافته مبتنی بر تحلیل پیشنهاد دهند.

نتایج و بحث:

الف) وضعیت فعلی پذیرش تحلیل داده‌ها

تحلیل پاسخ‌های نظرسنجی (۱۵۰ سازمان) نشان داد که حدود ۷۰٪ گزارش کردند که به شکلی از تحلیل داده‌ها در فرایندهای تصمیم‌گیری خود استفاده می‌کنند. بااین‌حال، بلوغ استفاده از تحلیل‌ها به طور گسترده‌ای متفاوت بود: حدود ۳۵٪ در مرحله توصیفی باقی‌مانده بودند (گزارش‌ها و داشبوردهای ساده)، ۲۵٪ از مدل‌های پیش‌بینانه (پیش‌بینی و برنامه‌ریزی سناریو) استفاده می‌کردند و ۱۰٪ به تحلیل تجویزی (موتورهای بهینه‌سازی و توصیه) پیشرفت کرده بودند.

این نتایج نشان می‌دهد که اگرچه آگاهی از تحلیل‌ها بالا بود، شیوه‌های پیشرفته و کاملاً یکپارچه تحلیل، نسبتاً نادر بودند. مصاحبه‌ها تأیید کردند که بسیاری از شرکت‌ها تنها به تازگی در ابزارهای تحلیل سرمایه‌گذاری کرده‌اند و یکپارچه‌سازی راهبردی محدودی دارند؛ بنابراین، چشم‌انداز کنونی با پذیرش ناهموار مشخص می‌شود و بیشتر سازمان‌ها هنوز درحال‌توسعه قابلیت‌های تحلیلی خود هستند.

ب) عوامل کلیدی توانمندساز و موانع

تحلیل محتوای متن مصاحبه‌ها، چهار عامل توانمندساز و مانع حیاتی را آشکار کرد.

برای تعهد رهبری، سازمان‌هایی که مدیران ارشدشان از تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد حمایت می‌کردند، احتمال بیشتری داشت که به تحلیل‌های پیش‌بینانه و تجویزی پیشرفت کنند. برای کیفیت و حکمرانی داده، شرکت‌هایی که چارچوب‌های استاندارد حکمرانی داده و پروتکل‌های پاک‌سازی داده گزارش می‌دادند، ورودی‌های قابل‌اطمینان‌تری برای مدل‌های تحلیلی داشتند. برای نیروی کار ماهر، تحلیل‌گران داده و مدیران آشنا به داده، تفسیر روان‌تر خروجی‌های تحلیلی را تسهیل می‌کنند. ابتکارات آموزشی مستمر و تیم‌های بین‌رشته‌ای به عنوان عوامل موفقیت ظاهر شدند. برای آمادگی فرهنگی، یک فرهنگ مشارکتی که آزمایش و یادگیری از بینش‌های داده‌محور را تشویق می‌کرد، با یکپارچه‌سازی عمیق‌تر تحلیل‌ها مرتبط بود.

در مقابل، موانع شامل کیفیت ناهمگون داده (که توسط ۴۵٪ پاسخ‌دهندگان ذکر شد)، تخصص فنی داخلی ناکافی (۳۰٪) و مقاومت مدیریت میانی که به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر شهود عادت داشتند (۲۵٪) بود. این موانع اغلب انتقال از مرحله توصیفی به مراحل تحلیلی پیشرفته‌تر را کند می‌کرد.

ج) تأثیر بر کیفیت تصمیم و عملکرد

سازمان‌هایی که به تحلیل پیش‌بینانه یا تجویزی پیشرفت کرده بودند، بهبودهای محسوسی در کیفیت تصمیم و معیارهای عملیاتی گزارش دادند. حدود ۴۰٪ از این شرکت‌ها پیش‌بینی‌های فروش دقیق‌تر، ۳۵٪ زمان پاسخ سریع‌تر به تغییرات بازار و ۳۰٪ نرخ بهبودیافته حفظ مشتری را پس از گنجاندن بینش‌های تحلیلی مشاهده کردند.

عملکرد مالی، اگرچه تحت‌تأثیر متغیرهای متعدد بود، روند مثبتی داشت و بخشی از شرکت‌ها افزایش ۵ تا ۱۰ درصدی درآمد را در سال اول پذیرش تحلیل‌ها نسبت دادند. گفتگو با مدیران اجرایی نشان داد که بینش‌های تحلیلی، کمپین‌های بازاریابی هدفمندتر، عملیات زنجیره تأمین بهینه‌شده و برنامه‌های نگهداری پیش‌گیرانه را موجب شد. بااین‌حال، برخی احتیاط کردند که این بهبودها به پالایش مستمر داده، تنظیم مجدد مدل و حمایت ذی‌نفعان بستگی دارد. تحلیل‌ها به‌تنهایی موفقیت را تضمین نمی‌کرد؛ تبدیل بینش به عمل و نظارت بر نتایج ضروری بود.

د) ملاحظات اخلاقی، حریم خصوصی و سوگیری

فقط ۲۰٪ از سازمان‌های مورد بررسی، سیاست‌های رسمی برای رسیدگی به سوگیری‌های بالقوه در مدل‌های تحلیلی داشتند. مصاحبه‌ها نشان داد که بسیاری از تصمیم‌گیرندگان از مسائل حریم خصوصی و اخلاقی آگاه بودند، اما فاقد راهنمایی‌های مشخص یا مکانیزم‌های حسابرسی برای اطمینان از انصاف و شفافیت بودند. نگرانی‌ها درباره کدر بودن الگوریتم، رعایت حریم خصوصی داده و تبعیض ناخواسته مکرراً مطرح شد، بااین‌حال تعداد کمی از شرکت‌ها کمیته‌های اخلاق اختصاصی یا پروتکل‌های بررسی داشتند. این شکاف نیاز به چارچوب‌های اخلاقی روشن‌تر و راهنمایی نظارتی را برجسته می‌کند، زیرا سازمان‌ها بیش‌ازپیش به تحلیل‌ها برای اتخاذ تصمیمات مهم و پرریسک که بر مشتریان، کارکنان و ذی‌نفعان تأثیر می‌گذارند، متکی می‌شوند.

ه) چارچوب مفهومی برای بهترین شیوه‌ها

ترکیب یافته‌های حاصل از چهار هدف اول، منجر به ایجاد یک چارچوب مفهومی شد که هدف آن هدایت سازمان‌ها به سمت تصمیم‌گیری مؤثرتر، اخلاقی‌تر و یکپارچه مبتنی بر تحلیل است.

در این چارچوب، رهبری با تخصیص منابع، تعیین اهداف و ترویج تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد، زمینه‌ساز پذیرش تحلیل می‌شود. داده با کیفیت و دارای حکمرانی مناسب، پایه و اساس تحلیل قابل‌اطمینان است و اطمینان می‌دهد که بینش‌ها از اطلاعات دقیق و یکپارچه استخراج می‌شوند. یک رویکرد تیمی که تحلیل‌گران داده، متخصصان فناوری اطلاعات و کارشناسان حوزه را با هم ترکیب می‌کند، ایجاد بینش عمیق‌تر و تفسیر معنادارتر نتایج را تقویت می‌کند. فرهنگ‌سازمانی که شفافیت، آموزش مستمر و ملاحظات اخلاقی را ترویج می‌کند، تضمین می‌کند که تحلیل‌ها به‌صورت مسئولانه استفاده می‌شوند. در نهایت، ایجاد اعتماد از طریق بررسی منظم الگوریتم‌ها، بررسی سوگیری‌ها و حفظ حریم خصوصی، به تصمیم‌گیری بهتر، به‌موقع و همسو با راهبرد منجر می‌شود.

یافته‌ها:

بر اساس بحث، نتایج اصلی مطالعه به شرح زیر است:

۱.  افزایش پذیرش تحلیل: بیشتر سازمان‌های تحت مطالعه، تحلیل داده‌ها را به‌نوعی در فرایندهای تصمیم‌گیری خود گنجانده بودند. بااین‌حال، پیچیدگی استفاده از تحلیل‌ها به میزان قابل‌توجهی متفاوت بود. درحالی‌که اکثر شرکت‌ها ابزارهای تحلیل توصیفی را پیاده‌سازی کرده بودند، تعداد نسبتاً کمی به قابلیت‌های تحلیلی پیش‌بینانه یا تجویزی پیشرفت کرده بودند. این نشان می‌دهد سازمان‌ها از ارزش تصمیمات داده‌محور آگاهند اما در مراحل مختلف منحنی بلوغ تحلیلی قرار دارند.

۲.  عوامل کلیدی توانمندساز و موانع یکپارچه‌سازی تحلیل: عوامل حیاتی موفقیت شامل رهبری متعهد، حکمرانی قوی داده، پرسنل ماهر تحلیلی و فرهنگ‌سازمانی حامی بود. رهبرانی که از تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد حمایت و زیرساخت مناسب داده را تضمین می‌کردند، محیطی مساعد برای یکپارچه‌سازی عمیق‌تر تحلیل ایجاد می‌کردند. در مقابل، کیفیت ضعیف داده، تخصص فنی ناکافی، مقاومت مدیریت میانی و آموزش تحلیلی محدود، به عنوان موانع اصلی برای گنجاندن بی‌دغدغه بینش‌های تحلیلی در تصمیم‌گیری راهبردی و عملیاتی ظاهر شدند.

۳.  تأثیر بر کیفیت تصمیم و عملکرد: سازمان‌هایی که به طور مؤثر از تحلیل پیش‌بینانه و تجویزی استفاده می‌کردند، بهبودهای ملموسی در دقت تصمیم، زمان پاسخ به تغییرات بازار و حفظ مشتری گزارش دادند. برخی شرکت‌ها، افزایش درآمد و صرفه‌جویی در هزینه را به بینش‌های داده‌محوری نسبت دادند که تخصیص منابع، تنظیمات زنجیره تأمین و کمپین‌های بازاریابی هدفمند را هدایت می‌کرد. بااین‌حال، میزان تأثیر به پالایش مستمر مدل‌ها، مشارکت ذی‌نفعان و توانایی اقدام سریع بر اساس بینش‌های استخراج شده بستگی داشت.

۴.  ملاحظات اخلاقی، حریم خصوصی و سوگیری عمدتاً نادیده گرفته شده: اگرچه اکثر مشارکت‌کنندگان اهمیت استفاده اخلاقی از داده، محافظت از حریم خصوصی و کاهش سوگیری را تصدیق کردند، فقط اقلیتی سیاست‌ها یا فرایندهای بررسی رسمی داشتند. بسیاری از تصمیم‌گیرندگان نیاز به راهنمایی‌های روشن‌تر و رویه‌های استاندارد برای اطمینان از منصفانه و شفاف‌بودن تصمیمات مبتنی بر تحلیل را ابراز کردند. این شکاف نشان می‌دهد ملاحظات اخلاقی همچنان حوزه‌ای است که به رویکردهای ساختاریافته‌تر و نظارت بیشتر نیاز دارد.

۵.  چارچوبی برای بهترین شیوه‌ها: با ترکیب عوامل توانمندساز، موانع و نتایج مشاهده شده، یک چارچوب مفهومی به عنوان راهنمایی برای سازمان‌هایی ظاهر شد که قصد ارتقای تصمیم‌گیری مبتنی بر تحلیل خود را دارند. این چارچوب بر نقش به‌هم‌پیوسته چشم‌انداز رهبری، کیفیت داده، قابلیت‌های نیروی کار، آمادگی فرهنگی و استانداردهای اخلاقی تأکید می‌کند. از طریق این اجزای یکپارچه، شرکت‌ها می‌توانند به طور مؤثرتری از تحلیل برای بهبود مستمر کیفیت تصمیم و عملکرد سازمانی بهره بگیرند.

در نتیجه، یافته‌ها نشان می‌دهد که اگرچه تحلیل داده‌ها وعده بزرگی برای بهبود تصمیم‌گیری سازمانی دارد، پتانسیل واقعی آن فراتر از پذیرش فناوری‌های جدید است. در عوض، به پشتیبانی قوی رهبری، زیرساخت داده قوی، توسعه مهارت مستمر، فرهنگی که پذیرای استدلال مبتنی بر شواهد باشد و همچنین رسیدگی مسئولانه به مسائل حریم خصوصی و اخلاقی نیاز دارد.

توصیه‌ها:

توصیه‌های زیادی برای مطالعه بیشتر وجود دارد که در زیر فهرست شده است:

۱.  تقویت تعهد و چشم‌انداز رهبری: سازمان‌ها باید از ابتکارات تحلیلی توسط مدیریت ارشد حمایت کرده و اهداف راهبردی روشنی برای داده‌محور شدن تصمیم‌گیری تعیین کنند. رهبران می‌توانند زمینه حرکت فرهنگی به سمت استدلال مبتنی بر شواهد را فراهم کنند و به طور منظم ارزش تحلیل را منتقل کنند، موفقیت‌ها را جشن بگیرند و منابع کافی تأمین کنند.

۲.  سرمایه‌گذاری در کیفیت و حکمرانی داده: پروتکل‌های استاندارد داده، فرایندهای پاک‌سازی و بررسی کیفیت، برای تولید بینش‌های قابل‌اعتماد و قابل‌اجرا حیاتی هستند. تیم‌های اختصاصی حکمرانی داده و استفاده از ابزارهای مدیریت داده می‌توانند به جلوگیری از خطاها و ایجاد اعتماد به خروجی مدل‌های تحلیلی کمک کنند.

۳.  تقویت مهارت‌های تحلیلی و تشکیل تیم‌های بین‌رشته‌ای: آموزش، کارگاه‌ها و برنامه‌های توسعه مهارت می‌تواند توانایی افراد فنی و نیز تصمیم‌گیرندگان غیرفنی را ارتقا دهد. همکاری بین‌رشته‌ای بین واحدهای فناوری اطلاعات، تحلیل و کسب‌وکار، اطمینان می‌دهد که بینش‌های تولید شده از نظر زمینه و کاربرد، مرتبط هستند.

۴.  ترویج فرهنگ داده‌محور: معرفی معیارهای عملکردی که تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد را پاداش می‌دهند، مدیران و کارکنان را تشویق می‌کند تا بیشتر بر تحلیل‌ها تکیه کنند. تشویق آزمایش، بهبود مستمر و رویکردهای «شکست سریع»، یادگیری داده‌محور را برای سازمان عادی می‌کند.

۵.  رسیدگی به نگرانی‌های اخلاقی، حریم خصوصی و سوگیری: تدوین راهنمایی‌های روشن، کدهای رفتار و مکانیزم‌های حسابرسی برای کاربردهای تحلیلی، کلید استفاده مناسب از داده است. تشکیل کمیته‌ها یا گروه‌های کاری در مورد انصاف الگوریتمی، رعایت حریم خصوصی و شفافیت، به حفظ اعتماد عمومی به سیستم‌های تحلیل داده و محافظت از آنها در برابر ریسک‌های اعتباری کمک می‌کند.

۶.  بازنگری و به‌روزرسانی دوره‌ای راهبردهای تحلیلی: باتوجه‌به سرعت پیشرفت فناوری، سازمان‌ها باید به طور دوره‌ای ابزارها، روش‌شناسی‌ها و مشارکت‌های تحلیلی خود را بازبینی کنند. ارزیابی مستمر اطمینان می‌دهد که فرایندهای تصمیم‌گیری با اهداف کسب‌وکار در حال تکامل، محیط‌های نظارتی و بهترین شیوه‌های در حال ظهور صنعت همسو باقی بمانند.

محدودیت‌ها:

این پژوهش نیز مانند سایر مطالعات محدودیت‌های زیر را دارد:

۱.  تعمیم‌پذیری خاص به زمینه: بسیاری از بینش‌ها از سازمان‌هایی با زیرساخت‌های فناوری تثبیت‌شده گرفته شده و ممکن است به طور کامل به بنگاه‌های کوچک، نهادهای غیرانتفاعی یا شرکت‌های فعال در محیط‌های با منابع محدود قابل انتقال نباشد. عدم تنوع خاص صنعت نیز کاربردپذیری توصیه‌ها را در همه بخش‌ها محدود می‌کند.

۲.  چشم‌انداز فناوری به سرعت در حال تغییر: تکامل سریع ابزارها، پلتفرم‌ها و تکنیک‌های تحلیل به این معناست که نتیجه‌گیری‌های مطالعه ممکن است با ظهور فناوری‌های جدید منسوخ شوند. این محدودیت زمانی نشان می‌دهد که سازمان‌ها باید چابک و پذیرای یادگیری مستمر باشند.

۳.  داده طولی محدود: بخش عمده‌ای از شواهد به داده‌های مقطعی و گزارش‌های موردی متکی بود تا مطالعات بلندمدتی که عملکرد سازمان را قبل و بعد از پذیرش تحلیل پیگیری کند. بدون داده طولی، نسبت‌دادن بهبود عملکرد صرفاً به تحلیل‌ها همچنان چالش‌برانگیز است.

۴.  تغییرپذیری در تعاریف و سنجش: اصطلاحات ناسازگار و چارچوب‌های مختلف برای ارزیابی بلوغ تحلیلی یا کیفیت تصمیم، توانایی انجام مقایسه‌های استاندارد را محدود کرد. پژوهش‌های آینده از توسعه معیارها و شاخص‌های یکنواخت بهره خواهند برد.

۵.  ابعاد اخلاقی و رفتاری کمتر بررسی شده: اگرچه نگرانی‌های اخلاقی، حریم خصوصی و سوگیری تصدیق شد، راه‌حل‌های عملی و داده‌محور برای رسیدگی به این مسائل کمتر بررسی شده است. همچنین کمبود پژوهشی در مورد رفتار انسانی در پاسخ به تحلیل‌ها وجود دارد، از جمله نحوه تفسیر، اعتماد یا نادیده‌گرفتن احتمالی توصیه‌های تحلیلی توسط تصمیم‌گیرندگان.

۶.  تکیه بر داده خوداظهاری: نظرسنجی‌ها و مصاحبه‌ها که ممکن است شامل ادراکات ذهنی باشند، خطر سوگیری پاسخ را دارند. شرکت‌کنندگان ممکن است اثربخشی ابتکارات تحلیلی خود را اغراق‌آمیز بیان کنند یا چالش‌ها را کمتر گزارش دهند که بر دقت و قابلیت اطمینان یافته‌های گزارش شده تأثیر می‌گذارد.

با تصدیق این محدودیت‌ها و اجرای توصیه‌ها، سازمان‌ها می‌توانند به طور مستمر راهبردهای تحلیلی خود را اصلاح کنند، تصمیم‌گیری داده‌محور را ارتقا دهند و عملکرد کلی خود را در چشم‌انداز دیجیتالی به‌سرعت در حال تکامل، به‌صورت پایدار بهبود بخشند.

نتیجه‌گیری:

تحلیل داده‌ها به‌سرعت در حال تبدیل‌شدن به بنیانی برای تصمیم‌گیری سازمانی مدرن است. در واقع، داده خام را به بینش راهبردی تبدیل می‌کند که عمل را هدایت و نتایج را شکل می‌دهد. نتایج نشان داد که اگرچه اکثر سازمان‌ها حداقل شکلی از تحلیل را پذیرفته‌اند، بیشتر آن‌ها در ابتدایی‌ترین مراحل بلوغ باقی‌مانده و بیشتر بر ابزارهای توصیفی تکیه دارند. فراتر از این قابلیت‌های اولیه، دستیابی به قدرت یکپارچه در گرو رویکردی کل‌نگر شامل چشم‌انداز رهبری، حکمرانی قوی داده، نیروی کار توانمند و مشارکت‌جو و فرهنگی است که از استدلال مبتنی بر شواهد حمایت کند.

این مطالعه دریافت که تحلیل‌ها می‌توانند کیفیت تصمیم، کارایی عملیاتی و رضایت مشتری را افزایش داده و عملکرد تجاری بهتری را به دنبال داشته باشند. بااین‌حال، این دستاوردها خودکار یا قطعی نیستند. موفقیت توسط بهبود مستمر مدل‌های تحلیلی، تفسیر و کاربرد صحیح بینش‌ها و آمادگی برای اقدام فوری بر اساس شواهد در حال ظهور تعیین می‌شود. سازمان‌ها باید نگرانی‌های اخلاقی، مقررات حریم خصوصی و سوگیری‌های الگوریتمی را شناسایی و برطرف کنند تا اعتماد ذی‌نفعان را جلب و از تحلیل‌ها به شیوه‌ای مسئولانه استفاده کنند.

تحلیل داده‌ها هم فرصت‌ها و هم چالش‌ها را ارائه می‌دهد. آن دسته از سازمان‌هایی که زیرساخت فنی، سرمایه انسانی و ذهنیت فرهنگی لازم را ایجاد کنند، در موقعیت بسیار بهتری برای بهره‌گیری از تحلیل‌ها به منظور کسب مزیت رقابتی پایدار خواهند بود. از طریق بازنگری دوره‌ای راهبرد، سرمایه‌گذاری در توسعه مهارت، ایجاد محافظت‌های اخلاقی و یادگیری از بهروش‌ها، محیطی پرورش خواهد یافت که در آن تصمیمات داده‌محور به بخشی طبیعی، قابل اعتماد و سودمند از جعبه ابزار راهبردی بلندمدت آن‌ها تبدیل شود.

مترجم:
رومینا اعتمادی