هوش تجاری

تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟

در دنیای امروزی، داده‌های دیجیتال، مانند یک گلوله برفی هستند که هر دو یا سه سال، چند برابر می‌شوند. با گذشت زمان، استفاده از آنها بخشی از روش زندگی ما شده و شیوه‌های کاری ما را تغییر داده است. ما بیش از هر زمان دیگری به داده‌های دیجیتال اعتماد می‌کنیم و فعالیت‌های روزمره خود را به نحوی به بهره‌وری از آنها اختصاص داده‌ایم.

طبق تحقیقات اعلام شده در مقاله Forbes، در سال ۲۰۲۰، هر ثانیه حدود ۱٫۷ مگابایت اطلاعات جدید ایجاد می‌شود. به بیان دیگر، آینده ما جایی است که این داده‌ها در آن شکل گسترده‌تری گرفته و رشد می‌کنند.

این یک حقیقت است که تمام کسب و کارها، هر روز و برای اهداف مختلف، از داده‌ها استفاده می‌کنند. از جمله تحقیقات در مورد مشتری، ایجاد کمپین‌های تبلیغاتی سودآور و بهبود رویکردهای خود. داده‌های مطمئن مزایای بسیاری دارند. اما بدون تجزیه و تحلیل آنها، دسترسی به آنها فایده‌ای ندارد.

زین سبب در این مقاله سعی کردیم تا اهمیت تجزیه و تحلیل داده یا Data Analytics را بررسی کنیم. ما قصد داریم تا بدانیم، چگونه تجزیه و تحلیل داده با استفاده از ابزار و منابع مناسب، می‌تواند به رشد کسب و کار کمک کند.

تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست؟

از آنجا که داده‌ها هر لحظه برجسته‌تر می‌شوند، سازمان‌ها نیز عملکردهایی مبتنی بر داده محوری را پیش می‌گیرند. این میان، تجزیه و تحلیل داده، به معنای اتخاذ روش‌هایی برای جمع‌آوری اطلاعات بیشتر است. سپس این داده‌ها مرتب شده، ذخیره می‌شوند و مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند تا اطلاعات منطقی و ارزشمندی بدست آید. تجزیه و تحلیل داده‌ها فرایند پیشرفت کار را ممکن و البته تسهیل می‌کند.

به بیان دیگر، تجزیه و تحلیل داده‌ها فرایندی است که به استخراج بینش و اطلاعات ارزشمند از داده‌ها با استفاده از روش‌های کمی و کیفی اشاره دارد. این مهم به کسب و کار و حتی در علوم مختلف کمک خواهد کرد. به عنوان مثال، محققان از آن برای تأیید نظریه‌های خود استفاده می‌کنند.

چه نوع داده‌ای می‌تواند یک شرکت جمع‌آوری شود؟

  • داده‌های شخص اول: داده‌هایی که یک شرکت در مورد مشتریان خود جمع‌آوری می‌کند.
  • داده‌های شخص ثالث: داده‌هایی که شرکت از سازمان شناخته شده‌ای دریافت می‌کند که در ابتدا آن را جمع‌آوری کرده است.
  • داده‌های آماده: داده‌هایی که یک شرکت از بازار خریداری می‌کند.

روند تجزیه و تحلیل داده‌ها در طول زمان

اشاره کردیم که تجزیه و تحلیل داده‌ها، به موضوع بزرگی هم برای شرکت‌های بزرگ و هم استارتاپ‌های کوچک تبدیل شده است. به مرور زمان نیز روند تجزیه و تحلیل داده‌ها، تکامل یافته است. اجازه دهید در این بخش، سفری در سیر تحول تجزیه و تحلیل داده‌ها داشته باشیم.

تجزیه و تحلیل داده‌ها و آمار:

اندازه‌گیری آمارها دارای سابقه‌ای بسیار طولانی است. مانند، بررسی مالیات توسط دولت‌ها یا فعالیت‌های برنامه‌ریزی برای ایجاد سرشماری که با استفاده از آمار امکان پذیر بوده است. تجزیه و تحلیل داده‌ها، از آماری نشأت می‌گرفت که داده‌های بدست آمده را تجزیه و تحلیل می‌کرد.

تجزیه و تحلیل و محاسبه داده‌ها:

پیشرفت‌های فناوری، تغییر دهنده چگونگی استفاده تجزیه و تحلیل داده‌ها در هر کسب و کار بود. در سال ۱۸۹۰، هرمان هولریت “ماشین جدول‌بندی” را ابداع کرد تا زمان ایجاد سرشماری را کاهش دهد. این دستگاه در اتمام سرشماری سال ۱۸۹۰ ایالات متحده فقط در ۱۸ ماه بسیار مفید بود.

داده کاوی:

داده کاوی در دهه ۱۹۹۰ آغاز شد، این مهم فرایندی است که الگوهای لازم را در پرونده‌های بزرگ داده کشف می‌کند. با این روش، هنگامی که تجزیه و تحلیل داده‌ها از روش‌های سنتی به روش‌های مدرن‌تری منتقل می‌شوند، می‌توانید نتایج مثبت‌تری کسب کنید.

جستجوی Google:

 وقتی موتور جستجوی Google وارد عرصه شد، داده‌های بزرگ توانستند به سرعت تجزیه، تحلیل و پردازش شوند. این مسئله یک سهم اساسی در تکامل تجزیه و تحلیل داده‌ها بود زیرا موتور جستجوگر خودکارتر، مقیاس‌پذیر و دارای عملکرد بالاتری بود.

پردازش داده‌ها:

امروزه زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R، فناوری‌های پیشرو در تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند. آنها منبع باز (Open Source) دارند و قادر به ادغام با سیستم کلان داده‌ها و ابزارهای تجسم داده هستند. هر کسب و کار زمانی زبان R را ترجیح می‌دهد که هدف اصلی، تجزیه و تحلیل اکتشافی یا مدل‌سازی باشد. در همان زمان، شرکت‌ها ترجیح می‌دهند با زبان پایتون، برنامه‌هایی را توسعه دهد که دارای مقادیر تحلیلی باشند.

مدل‌سازی پیش‌بینی:

برخی از تکنیک‌های پیشرفته تجزیه و تحلیل داده‌ها که دانشمندان و سازمان‌ها از آن استفاده می‌کنند عبارتند از: الگوریتم جنگل تصادفی (Random Forests)، فاکتورسازی ماتریس (Matrix Factorization)، تنسورفلو (TensorFlow)، Simulated Annealing و غیره.

تجسم (Visualization):

بسیاری از سازمان‌ها، فناوری‌های منبع باز بیشتری را برای کسب و کار خود در نظر می‌گیرند. چند نمونه از آنها D3 و Angular هستند. این تصمیم به عوامل مختلفی از جمله هزینه، گزینه‌های سفارشی‌سازی، جذابیت بصری و تعامل متکی است.

انواع تجزیه و تحلیل داده‌ها چیست؟

چهار نوع تجزیه و تحلیل داده اصلی وجود دارد: توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینی و تجویز. هر یک از این انواع اهداف و نقش‌های خاص خود را در روند تجزیه و تحلیل داده‌ها دارند. در ادامه هر کدام از آنها را به صورت جداگانه بررسی خواهیم کرد.

  1. تجزیه و تحلیل توصیفی

این روش به سوالات “چه” در فرآیند تجزیه و تحلیل داده پاسخ می‌دهد. به ذینفعان کمک می‌کند تا با جمع‌بندی آن اطلاعات، مجموعه کلان داده‌ها را درک کنند. همچنین عملکرد گذشته سازمان را ردیابی می‌کند. این روش شامل مراحل زیر است:

  • جمع‌آوری داده‌ها
  • پردازش داده‌ها
  • تجزیه و تحلیل داده‌ها
  • تجسم داده‌ها
  1. تجزیه و تحلیل تشخیصی

تجزیه و تحلیل تشخیصی به سوالات “چرا” در فرآیند تجزیه و تحلیل داده پاسخ می‌دهد. نتایج حاصل از تجزیه و تحلیل توصیفی را بررسی کرده و سپس برای یافتن علت‌ها، موارد بیشتری را ارزیابی می‌کند. فرایند تجزیه و تحلیل تشخیصی در سه مرحله انجام می‌شود:

  • شناسایی هرگونه تغییر غیرمنتظره در داده‌ها
  • اطلاعات مربوط به تغییرات جمع‌آوری می‌شود
  • تکنیک‌های آماری به یافتن روابط و روندهای مربوط به تغییرات کمک می‌کنند.

مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  25. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  26. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  27. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  28. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  29. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  31. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  32. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  33. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  34. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  35. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  36. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  37. آموزش Power BI Report Server
  38. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  39. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  40. مسیر شغلی در هوش تجاری
  41. مهندسی داده چیست؟
  42. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  43. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  44. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  45. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  46. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  47. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  48. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  49. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  50. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  51. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  52. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  53. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  54. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  55. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  56. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  57. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  58. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  59. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  60. یادگیری ماشین چیست؟
  61. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  62. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  63. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  64. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  65. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  66. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  67. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  68. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  69. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  70. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  71. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  72. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  73. انبار داده چیست؟
  74. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  75. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  76. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  77. مدل‌سازی داده چیست؟
  78. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  79. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  80. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  81. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  82. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  83. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  85. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  86. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  87. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن