هوش تجاری

تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟

اصطلاح “داده کلان” در چند وقت اخیر رواج بسیاری یافته است. در این مطلب قصد داریم دلایل محبوبیت آن را بررسی کنیم.

با استفاده از ثروت بینش دیجیتال و پذیرفتن قدرت هوش تجاری، می‌توان تصمیمات آگاهانه‌تری گرفت که منجر به رشد تجاری و تکامل کسب و کارها خواهد شد.

با استفاده از ابزارهای گزارش‌دهی صحیح و درک چگونگی تجزیه و تحلیل و همچنین اندازه‌گیری دقیق داده‌ها، قادر خواهید بود نوعی تصمیم‌گیری مبتنی بر داده بگیرید که کسب و کار شما را به جلو سوق می‌دهد. البته این امر از نظر تئوری باورنکردنی به نظر می‌رسد.

اما در عمل، حتی اگر به بزرگ‌ترین داده‌های جهان دسترسی داشته باشید، می‌توانید تصمیماتی بگیرید که اطلاعات ملموس را نادیده بگیرند و غریزی عمل کنید. در بیشتر موارد، این کار می‌تواند برای کسب و کار ضرر داشته باشد.

اگرچه گاهی اوقات عمل بر اساس غرایز اشکالی ندارد، اکثریت قریب به اتفاق تصمیمات مبتنی بر کسب و کار شما باید با معیارها، حقایق یا ارقام مربوط به اهداف یا برنامه‌ها پشتیبانی شود که بتواند ستون پایداری را برای گزارش‌های مدیریتی و فعالیت‌های کسب و کار شما تضمین کند.

برای کمک به شما در تلاش برای دستیابی به روشنگری تحلیلی، قصد داریم تصمیم‌گیری مبتنی بر داده و اهمیت آن را بررسی کنیم.

تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست؟

تصمیم‌گیری مبتنی بر داده (DDDM) فرایندی است که شامل جمع‌آوری داده‌ها بر اساس اهداف قابل اندازه‌گیری یا KPI، تجزیه و تحلیل الگوها و حقایق حاصل از این اطلاعات و استفاده از آن‌ها برای توسعه استراتژی‌ها و فعالیت‌هایی است که در تعدادی از زمینه‌ها به سود کسب و کار خواهد بود.

برای استخراج ارزش واقعی از داده‌ها، آن‌ها باید دقیق و همچنین متناسب با اهداف شما باشند. جمع‌آوری، استخراج، قالب‌بندی و تجزیه و تحلیل اطلاعات برای تصمیم‌گیری پیشرفته مبتنی بر داده در کسب و کار، زمانی یک کار همه‌جانبه بود که طبیعتاً کل روند تصمیم‌گیری داده‌ها را به تأخیر می‌انداخت.

اما امروزه، توسعه نرم‌افزار هوش تجاری کاربران را بدون داشتن تخصص فنی قادر به تجزیه و تحلیل و همچنین استخراج اطلاعات از داده‌ها می‌کند. از این پیشرفت‌ها، علم داده متولد شد؛ رشته‌ای که به تخصص در آمار و هک کردن نیاز دارد. این حرفه نسبتاً جدید شامل الک کردن مقدار زیادی داده خام برای تصمیم‌گیری کاری با داده‌های هوشمند است.

تجزیه و تحلیل داده‌ها به دو صورت کمی و کیفی امکان‌پذیر است که هر دو برای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده بسیار مهم هستند.

تجزیه و تحلیل کیفی بر داده‌هایی متمرکز است که توسط اعداد یا معیارها مانند مصاحبه، فیلم و حکایت تعریف نشده است. تجزیه و تحلیل داده‌های کیفی بیش از اندازه‌گیری بر اساس مشاهده صورت می‌گیرد. در این نوع تجزیه و تحلیل، کدگذاری داده‌ها برای اطمینان از اینکه گروه‌ها به صورت روشمند و همچنین هوشمند در یک گروه قرار می‌گیرند، بسیار مهم است.

تجزیه و تحلیل کمی داده‌ها بر روی اعداد و آمار متمرکز است. میانگین، انحراف معیار و سایر آمار توصیفی در اینجا نقش محوری دارند. این نوع تحلیل به جای مشاهده، اندازه‌گیری می‌شود. داده‌های کمی و کیفی باید مورد تجزیه و تحلیل قرار بگیرند تا تصمیمات مبتنی بر داده‌های هوشمندتر اتخاذ شوند.

چرا تصمیم‌گیری مبتنی بر داده اهمیت دارد؟

اهمیت داده‌ها در تصمیم‌گیری به ثبات و رشد مداوم بستگی دارد. این امر شرکت‌ها را قادر می‌سازد فرصت‌های جدید شغلی ایجاد کرده، درآمد بیشتری کسب کنند، روند آینده را پیش‌بینی و تلاش های عملیاتی فعلی را بهینه سازند و اطلاعات عملی را تولید کنند. دنیای دیجیتال در یک روند مداوم جریان دارد و برای حرکت با فضای همیشه در حال تغییر در اطراف خود، باید از داده‌ها استفاده کنید تا تصمیمات شغلی آگاهانه و قدرتمندتری را بر اساس داده‌ها اتخاذ کنید.

تصمیمات مبتنی بر داده در کسب و کار، می‌توانند موجب تخریب یا موفقیت شرکت‌ها شوند. این شاهدی بر اهمیت تجسم داده‌های آنلاین در تصمیم‌گیری است.

استادان دانشکده مدیریت MIT Sloan، اندرو مک‌آفی و اریک برینجولفسون، یک بار در مقاله‌ای توضیح دادند که آن‌ها تحقیقاتی را با همکاری مرکز تجارت دیجیتال MIT انجام داده‌اند. در این مطالعه، آن‌ها دریافتند که در میان شرکت‌های مورد بررسی، آن‌هایی که تصمیمات خود را بر اساس داده می‌گرفتند، از ۴٪ بهره‌وری بالاتر و همچنین ۶٪ سود بیشتر بهره‌مند شدند.

نکاتی برای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده


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. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  21. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  22. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  23. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  24. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  25. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  26. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  27. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  28. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  30. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  31. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  32. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  33. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  34. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  35. آموزش Power BI Report Server
  36. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  37. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  38. مسیر شغلی در هوش تجاری
  39. مهندسی داده چیست؟
  40. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  41. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  42. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  43. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  44. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  45. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  46. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  47. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  48. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  49. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  50. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  51. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  52. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  53. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  54. یادگیری ماشین چیست؟
  55. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  56. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  57. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  58. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  59. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  60. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  61. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  62. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  63. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  64. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  65. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  66. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  67. انبار داده چیست؟
  68. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  69. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  70. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  71. مدل‌سازی داده چیست؟
  72. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  73. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  74. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  75. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  76. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  77. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  78. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  79. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  80. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

بستن