تجزیه و تحلیل داده ها: هدف و تکنیک ها

تجزیه و تحلیل داده ها عمل جمع آوری اطلاعات مهم برای هدایت تصمیمات تجاری است. این ابزار ارزیابی، داده های عددی را به اطلاعات قابل دسترسی تبدیل می کند که می تواند به شما در تعیین بهترین راه برای ادامه پروژه یا فرآیند کمک کند. با یادگیری نحوه جمع آوری و تجزیه و تحلیل صحیح داده ها، می توانید مهارت های تصمیم گیری خود را در محل کار بهبود بخشید.

در این مقاله از ایوسی، به این خواهیم پرداخت که تجزیه و تحلیل داده چیست، چگونه می توانید آن را انجام دهید و شرکت ها چگونه از آن برای تصمیم گیری استفاده می کنند.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند جمع آوری و بررسی اطلاعات آماری برای تصمیم گیری آگاهانه است. این فرآیند اطلاعاتی مانند بررسی و بازخورد مشتری را به اطلاعاتی تبدیل می کند که مدیران می توانند از آنها برای توسعه برنامه های تجاری استراتژیک و تاکتیکی استفاده کنند.

اتخاذ تصمیمات آگاهانه نیازمند اطلاعاتی از مخاطبان و پایگاه مشتریان یک شرکت است. برای مثال، یک زنجیره قهوه بزرگ، ممکن است نیاز به درک الگوهای فروش زمستانی در چندین استان داشته باشد تا یک برنامه بازاریابی جدید برای سال آینده ایجاد کند. بدون داده‌های مشتریان از سال‌های گذشته، تعیین دقیق اینکه کدام قهوه‌های فصلی در استان های خاص تقاضای بالایی دارند و اینکه آیا باید آن‌ها را بازگردانند، دشوار خواهد بود.

بیشتر بخوانید: راهنمای نهایی برنامه ریزی استراتژیک

انواع تجزیه و تحلیل داده ها

در زیر چهار نوع رایج تجزیه و تحلیل داده ها در محل کار مورد استفاده قرار می گیرد.

تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل توصیفی اعداد خام را به اطلاعاتی تبدیل می کند که تفسیر و درک آن آسان است. این داده‌ها را دوباره مرتب می‌کند، سفارش می‌دهد و دستکاری می‌کند تا خلاصه‌های ساده‌ای ایجاد کند که نشان می‌دهد در یک مطالعه چه اتفاقی افتاده است. این روش تجزیه و تحلیل داده ها توزیع داده های شما را به شما نشان می دهد. همچنین به شما کمک می‌کند تا نقاط پرت، ناسازگاری‌ها و خطاها را شناسایی کنید و به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا چگونگی ارتباط این عناصر را شناسایی کنند. داده های به دست آمده از تجزیه و تحلیل توصیفی می تواند به کسب و کارها کمک کند تا بفهمند چه فرآیندهایی به خوبی کار می کنند و چه حوزه هایی ممکن است به تحلیل بیشتری نیاز داشته باشند.

تجزیه و تحلیل تشخیصی

در حالی که تجزیه و تحلیل توصیفی به شما می گوید چه اتفاقی افتاده است، تجزیه و تحلیل تشخیصی تعیین می کند که چرا اتفاق افتاده است. اگر برای یادگیری نحوه تکرار یک پروژه موفق یا ارزیابی مجدد فرآیندی که نیاز به بهبود دارد به داده هایی نیاز دارید، تجزیه و تحلیل تشخیصی می تواند این اطلاعات را در اختیار شما قرار دهد. تجزیه و تحلیل تشخیصی به شما کمک می‌کند تا دلایل موفقیت یک کمپین بازاریابی خاص، یا جایی که می‌توانست اصلاح شود را کشف کنید.

تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی شده

تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی کننده با استفاده از اطلاعات تولید شده توسط تجزیه و تحلیل های توصیفی و تشخیصی، نتایج آینده یک تصمیم یا فرآیند را پیش بینی می کند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی، داده های گذشته را برای شناسایی روندهای بالقوه بررسی می کند. به عنوان مثال، یک فروشگاه بزرگ می‌تواند از تحقیقات پیش‌بینی برای تعیین اینکه آیا باید کارکنان بیشتری را در طول فصل تعطیلات شلوغ استخدام کند یا خیر، استفاده کند.

تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی داده ها را ترکیب می کند و به سازمان ها کمک می کند تا در مورد چگونگی بهبود فرآیندهای محل کار خود تصمیم بگیرند. از آنجایی که اطلاعات به دست آمده از این فرآیند در مقیاس بزرگی است، تحلیل تجویزی نیازمند تعهد سازمانی است.

هوش مصنوعی می تواند به طور موثری از تجزیه و تحلیل تجویزی استفاده کند. هوش مصنوعی حجم زیادی از داده ها را مصرف می کند و به طور مداوم یاد می گیرد و از این اطلاعات برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده می کند که به نفع محل کار است. یک سیستم هوش مصنوعی که به خوبی طراحی شده است، این تصمیمات را نیز به اشتراک می گذارد و آنها را عملی می کند. هوش مصنوعی می تواند فرآیندهای کسب و کار را روزانه بدون هیچ گونه ورودی از سایر کارمندان انجام و بهینه سازی کند.

مرتبط: ۴۹ سؤال مصاحبه تجزیه و تحلیل داده (با نمونه پاسخ)

چگونه از تجزیه و تحلیل داده ها برای تصمیم گیری در محل کار استفاده کنیم

قبل از انجام هر نوع تحلیل داده، مطمئن شوید که ایده روشنی از استراتژی و اهداف کلیدی وجود دارد. برای مثال، اگر به دنبال تقویت پایگاه مشتری خود هستید، نحوه رسیدن به این هدف را روشن کنید. از خود بپرسید که برای رسیدن به این هدف چه چیزی باید بدانید و سوالات کلیدی در مورد شرکت خود را مشخص کنید.

این مراحل را دنبال کنید تا از تجزیه و تحلیل داده ها برای بهبود مهارت های تصمیم گیری خود در محل کار استفاده کنید.

1. نوع تجزیه و تحلیل داده را تعیین کنید که به پاسخگویی به سوالات شما کمک می کند.
2. هزینه و تلاش برای تولید داده ها را تعیین کنید.
3. داده ها را جمع آوری کنید.
4. داده ها را تجزیه و تحلیل کنید.
5. نتایج را تفسیر کنید و تصمیم بگیرید.
6. اقدامات انجام دهید.
7. نتایج را بازبینی و مدیریت کنید.

۱. نوع تجزیه و تحلیل داده را تعیین کنید که به سوالات شما پاسخ می دهد

روی شناسایی نوع داده ای که به سؤالات شما پاسخ می دهد تمرکز کنید. اگر یک نمای کلی ساده تمام چیزی است که نیاز دارید، ممکن است فقط به یک تحلیل توصیفی نیاز داشته باشید. ممکن است قبلاً به این داده ها از پروژه قبلی دسترسی داشته باشید. اگر اعداد پشت آن هنوز تازه و مرتبط هستند، ممکن است بخواهید از این اطلاعات استفاده کنید.

اگر به دنبال ارتباطات و الگوهای مخفی در داده ها هستید، ممکن است نیاز به یک تجزیه و تحلیل واحد یا چند متغیره داشته باشید. این نوع تجزیه و تحلیل ممکن است شامل روش های استخراج داده های مخفی مانند کلاسترینگ یا روش های پیشازمند مانند رگرسیون باشد.

همچنین، اگر می خواهید احتمالات و پیش بینی هایی در مورد آینده ارائه دهید، ممکن است به یک تجزیه و تحلیل پیش بینی یا مدلسازی نیاز داشته باشید. این نوع تجزیه و تحلیل شامل استفاده از روش های احتمالاتی مانند نظریه اطلاعات، بیزی یا شبکه های عصبی مصنوعی می شود.

بعد از تعیین نوع تجزیه و تحلیل مورد نیاز، می توانید به جمع آوری و پاکسازی داده ها بپردازید، سپس به تحلیل داده ها بپردازید و در نهایت نتایج و راه حل های احتمالی را برای تصمیم گیری در محل کار ارائه دهید.

۲. هزینه و تلاش برای تولید داده ها را تعیین کنید

تجزیه و تحلیل داده ها بسته به نوع اطلاعاتی که می خواهید جمع آوری کنید، مقدار متفاوتی از منابع را مصرف می کند. قبل از سرمایه گذاری در این نوع پروژه، عوامل موثری مانند هزینه پولی، تعهد زمانی و نتایج بلند مدت تجزیه و تحلیل داده ها را در نظر بگیرید.

ممکن است بهتر باشد از سرویس های تحلیل داده خارجی استفاده کنید تا بحران های مربوط به تجهیزات و نیروی انسانی را کاهش دهید. همچنین باید مدت زمان مورد نیاز برای تحلیل دقیق داده ها را تعیین کنید و پیش بینی کنید که آیا این مدت زمان می تواند مناسب برای شرکت شما باشد یا خیر.

از طرفی، هزینه های مرتبط با تجزیه و تحلیل داده ها نیز باید در نظر گرفته شود. این شامل هزینه های مربوط به نرم افزارهای تحلیل داده، آموزش نیروی انسانی، سخت افزارهای لازم و هزینه های نگهداری و به روز رسانی می شود. به صورت کلی، باید به دقت هزینه های مرتبط با تولید داده ها و تحلیل آن ها را ارزیابی و مدیریت کنید تا از بهره وری و اثربخشی مطلوب در سازمان خود برخوردار شوید.

۳. داده ها را جمع آوری کنید

جمع آوری داده ها مستلزم تنظیم فرآیندها و افرادی است که اطلاعات شما را جمع آوری و مدیریت می کنند. برای صرفه جویی در زمان، می توانید دسترسی به مجموعه داده های آماده تجزیه و تحلیل مانند اطلاعات جمعیت شناختی برای بخش خاصی از مصرف کنندگان را انتخاب کنید.

این داده ها می تواند اطلاعاتی ارزشمند در مورد رفتار و ترجیحات مصرف کنندگان، روند بازار، و عملکرد کسب و کار فعلی شما فراهم کند. همچنین، می توانید از فرایندهای خودکاری برای جمع آوری داده ها از منابع مختلف استفاده کنید تا به تحلیل دقیق تر و سریع تر داده ها برسید. در نهایت، اهمیت انتخاب داده های صحیح و معتبر برای تحلیل و تصمیم گیری صحیح در محیط کار بسیار اساسی است.

۴. داده ها را تجزیه و تحلیل کنید

این شامل رسیدن به یک نتیجه عملی بر اساس داده هایی است که جمع آوری کرده اید. هنگامی که داده ها را شناسایی، جمع آوری و تجزیه و تحلیل کردید، می توانید از روشی مانند تجسم داده ها برای معنا بخشیدن به اطلاعات استفاده کنید. ابزارهای تجسم می توانند به درک نتایج اقدامات مختلف کمک کنند. نمودارها و نمودارهای رنگارنگ می توانند صدها نقطه داده را نشان دهند که یک روند یا یک روایت قدرتمند را نشان می دهد. برای مثال، داده‌های فروش مرتبط با یک منطقه جغرافیایی ممکن است به شما در تصمیم‌گیری برای تخصیص مجدد وجوه بازاریابی کمک کند.

۵. نتایج را تفسیر کنید و تصمیم بگیرید

با توجه به تحلیل داده ها، نتایج را تفسیر کنید و از آن برای تصمیم گیری استفاده کنید. بررسی نتایج و تعیین اینکه چه تاثیری بر استراتژی و هدف شما دارند بسیار مهم است. اطمینان حاصل کنید که تمامی اعضای تیم که در تصمیم گیری مشارکت دارند، از نتایج آگاه هستند و به توافقی می رسید که منطقی و موثر باشد.

اگر مثلاً از تجزیه و تحلیل داده ها به بررسی عملکرد کارکنان می‌پردازید، نتایج را برای ارزیابی عملکرد هر کارکنان مورد بررسی قرار دهید. سپس با توجه به داده‌ها، تصمیم بگیرید که کدام کارکنان نیاز به اعتراض دارند یا کدام کارکنان نیاز به پاداش هستند. همچنین، اگر تحلیل داده ها نشان دهد که یک استراتژی خاص در حال عملکرد بی‌نتیجه است، ممکن است نیاز به تغییر در استراتژی باشد.

همچنین، با تفسیر نتایج می‌توانید تصمیم بگیرید که به چه شکلی باید منابع و زمان خود را تخصیص دهید. اگر داده ها نشان دهنده این است که یک پروژه خاص برای توسعه کسب و کارتان موثر است، ممکن است بخواهید بیشترین منابع را برای این پروژه تخصیص دهید.

در نهایت، اطمینان حاصل کنید که تمامی تصمیماتی که بر اساس تجزیه و تحلیل داده ها می‌گیرید، با رویکرد دقیق و منطقی انجام شده و با هماهنگی بر روی اهداف و استراتژی‌های کسب و کارتان هستند.

۶. اقدامات انجام دهید

با توجه به نتایج تحلیل داده ها، اقداماتی را که بهترین توجیه را دارند را انتخاب کنید و آنها را اجرایی کنید. این اقدامات باید با اهداف و استراتژی های ابتدایی تطابق داشته باشند و ممکن است نیاز به تعیین تکلیف ها و مسئولیت ها داشته باشند.

همچنین باید نظارت و پیگیری مناسب بر اجرای این اقدامات داشته باشید تا مطمئن شوید که اهداف تعیین شده به درستی دنبال می شوند و در صورت نیاز، تغییرات لازم را اعمال کنید. همچنین می توانید از داده ها برای ارزیابی و تجزیه و تحلیل عملکرد اقدامات استفاده کنید و دستاوردهای مثبت و منفی را شناسایی کنید تا در آینده بهتر و کارآمدتر تصمیم گیری کنید.

۷. نتایج را بازبینی و مدیریت کنید

برنامه ریزی برای بازبینی و مدیریت نتایج از قسمت مهمی از فرایند تصمیم گیری برای استفاده از تحلیل داده ها در محل کار محسوب می شود. از پیوند برنامه های عملیاتی و تجزیه و تحلیل داده ها برای تدوین راهکارها و بهبودهای مداوم استفاده کنید. این کار برای اطمینان از اجرای موفق استراتژی های شما و اصلاح برنامه ها در آینده الزامی است.

برنامه ریزی مناسب برای بازبینی و مدیریت نتایج شامل تعیین اهداف و معیارهای اندازه گیری، تعیین فرآیندهای مورد نیاز برای جمع آوری داده ها، تحلیل و تفسیر نتایج، و اتخاذ تصمیمات مناسب برای بهبود عملکرد است. همچنین، اهمیت ارتباط با تیم و ارائه نتایج به آنها برای تسهیل فرآیند تصمیم گیری و اجرای تغییرات نیز بسیار زیاد است. این برنامه ریزی و مدیریت مناسب نتایج به شما کمک می کند تا از تحلیل داده ها به بهترین نحو برای اتخاذ تصمیمات موثر و اصولی استفاده کنید.

مزایای تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به ماموریت، چشم انداز و اهداف سازمان شما کمک کند.

این اطلاعات می تواند به شما کمک کند تا بهبود مستمر کیفیت، توسعه شرکت یا محصول و نوآوری در محل کار را پیشنهاد دهید. همچنین می تواند به توسعه و اجرای طرح هایی مانند:

• ارتقاء نرم افزار برای ساده کردن خدمات
• بهبود کنترل موجودی برای تحویل سریعتر
• آموزش رهبری برای توانمندسازی کارکنان
• اتحاد یا ادغام استراتژیک جدید برای رقابتی ماندن در بازار
• آموزش داوطلبانه برای افزایش تلاش های اطلاع رسانی
• استفاده گسترده از یادگیری ماشینی
• درک بیشتر از متغیرهایی که بر رضایت مشتری تأثیر می گذارند

با اجرای تجزیه و تحلیل داده ها، می توانید داده هایی را که برای پروژه شما اعمال می شود تفسیر کنید. این بینش به تعیین مواردی مانند محصولات جدیدی که مشتریان ممکن است دوست داشته باشند کمک می‌کند، اینکه آیا در منطقه یا کشور جدیدی گسترش یابند یا کجا هزینه‌های خاص را کاهش دهند.

و بخوانید:

• تجزیه و تحلیل داده چیست؟
• ۷ نرم افزار تجزیه و تحلیل داده که باید بدانید
• نحوه نوشتن تحلیل (با اهمیت و نکات)
• نحوه انجام تجزیه و تحلیل بودجه (با تعریف و نکات)
• نحوه انجام تجزیه و تحلیل شغل
• تقسیم بندی مشتری چیست؟ (تحلیل و نکات)