دیتا آنالیز چیست؟

امروز ما داده ها را از نقاط مختلف فرایند ها و معاملات جمع آوری می کنیم، که پتانسیل عظیمی برای تغییر شیوه کار ما برای بهتر شدن بیزینس دارد. با این حال، این داده ها تنها زمانی می توانند برای کسب و کار ایجاد ارزش نموده که بینش هایی در مورد نحوه بهبود محصولات و خدمات خود کسب کنند. تجزیه و تحلیل داده ها به شما امکان می دهد اطلاعات را بشناسید و تفسیر کنید، تا نقاط ارزشمند را شناسایی نمایید. در این مقاله ما به بررسی دیتا آنالیز و با پاسخ به سوال دیتا آنالیز چیست ؟ می پردازیم (:

دیتا آنالیز چیست؟

دیتا آنالیز یا تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان فرآیند استخراج، تبدیل و مدل سازی داده ها برای کشف اطلاعات مفید برای تصمیم گیری تجاری تعریف می شود. هدف از دیتا آنالیز استخراج اطلاعات مفید از داده ها و تصمیم گیری بر اساس تجزیه و تحلیل ان ها است.

یک مثال ساده از دیتا آنالیز این است که: هر گاه در زندگی روزمره خود تصمیمی می گیریم، به این فکر کنیم که دفعه گذشته چه اتفاقی افتاده یا با انتخاب آن تصمیم خاص چه اتفاقی خواهد افتاد. این چیزی نیست جز تجزیه و تحلیل گذشته یا آینده ما و تصمیم گیری بر اساس آن. برای این منظور، ما خاطرات گذشته یا رویا های آینده خود را جمع آوری می کنیم که به اینکار تجزیه و تحلیل داده یا دیتا آنالیز گفته می شود.

چرا دیتا آنالیز؟

برای رشد بیزینس تان حتی برای رشد در زندگی، گاهی اوقات تنها کاری که باید انجام دهید تجزیه و تحلیل است!

اگر کسب و کار شما در حال رشد نیست، پس باید به گذشته نگاه کنید و اشتباهات خود را بپذیرید و بدون تکرار این اشتباهات دوباره برنامه ریزی کنید. حتی اگر تجارت شما در حال رشد است، پس باید منتظر پیشرفت بیشتر این تجارت باشید و تنها کاری که باید انجام دهید آنالیز داده ها و فرآیند های تجاری است.

موارد استفاده از دیتا آنالیز چیست؟

بازاریابی

عمدتا، محققان تجزیه و تحلیل داده ها را برای پیش بینی رفتار مصرف کننده انجام می دهند و به شرکت ها کمک می کنند تا محصولات و خدمات خود را بر این اساس در بازار عرضه کنند. به عنوان مثال: تجزیه و تحلیل داده های فروش می تواند به شما کمک کند محصولی نه چندان محبوب را در یک گروه جمعیتی خاص شناسایی کنید. این  اطلاعات می تواند بینشی در مورد اصلاح کمپین بازاریابی فعلی، برای ارتباط بهتر با مخاطبان و رفع نیاز های آن ها به شما ارائه دهد.

منابع انسانی

سازمان ها می توانند از تجزیه و تحلیل داده ها برای ارائه یک تجربه عالی به کارکنان خود و اطمینان از یک محیط کاری عالی استفاده کنند. آن ها همچنین می توانند از داده های موجود برای یافتن بهترین منابع استفاده نمایند.

دانشگاهیان

دانشگاه ها و موسسات دانشگاهی می توانند تجزیه و تحلیل داده ها را برای سنجش عملکرد دانش آموزان و به دست آوردن بینش در مورد راه های بهبود آموزش انجام دهند.

مراحل دیتا آنالیز

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها شامل چندین مرحله مختلف است:

1. اولین قدم تعیین الزامات داده یا نحوه گروه بندی داده ها می باشد. ممکن است داده ها بر اساس سن، جمعیت، درآمد یا جنسیت جدا شوند. مقادیر داده ممکن است عددی بوده یا بر اساس دسته تقسیم شوند.

2. مرحله دوم در تجزیه و تحلیل داده ها، فرآیند جمع آوری آن ها است که می توان از طریق منابع مختلف مانند رایانه، منابع آنلاین، دوربین ها، منابع محیطی یا از طریق پرسنل انجام داد.

3. پس از جمع آوری، داده ها باید سازماندهی شوند تا بتوان تجزیه و تحلیل کرد که ممکن است بر روی نرم افزار دیگری انجام شود که می تواند داده های آماری را دریافت کند.

4. سپس داده ها قبل از تجزیه و تحلیل پاک می شوند که به معنی این است که بررسی می شود تا داده های تکراری حذف شوند و یا از بروز خطا جلوگیری شود و ناقص نباشد. این مرحله قبل از اینکه برای تجزیه و تحلیل به سراغ تحلیلگر داده برود، به تصحیح خطاها کمک می کند.

انواع دیتا آنالیز

تجزیه و تحلیل داده ها به چهار نوع اساسی تقسیم می شود.

1_ توصیفی

دیتا آنالیز توصیفی، توصیف کننده اتفاقاتی است که در یک دوره معین رخ داده است. آیا تعداد بازدید ها افزایش یافته؟ آیا فروش این ماه قوی تر از ماه گذشته شده؟

2_ تشخیصی

این امر بیشتر بر روی علت اتفاق افتادن تمرکز می کند. این شامل ورودی های متنوع تر و کمی فرضیه است. آیا آب و هوا بر فروش آبجو تأثیر گذاشت؟ آیا آخرین کمپین بازاریابی بر فروش تأثیر گذاشت؟

3_ پیش بینی کننده

این نوع تجزیه و تحلیل در مورد آن چیزی است که در آینده نزدیک اتفاق می افتد. آخرین باری که تابستان گرم داشتیم چه اتفاقی برای فروش افتاد؟ چه هواشناسی هایی تابستان امسال را گرم پیش بینی می کنند؟

4_ تجویزی

پیش بینی می کند که آیا یک اقدام قابل انجام است یا خیر. به عنوان مثال: اگر احتمال تابستان گرم به عنوان میانگین این پنج مدل آب و هوایی بیش از 58 درصد اندازه گیری شود، باید یک شیفت شب را به کارخانه آب معدنی اضافه کنیم و یک مخزن اضافی برای افزایش تولید اجاره کنیم.

مزایای تجزیه و تحلیل داده

• با پشتوانه حقایق، تصمیمات تجاری سریع تر و آگاهانه تری خواهید گرفت.
• مشخص نمودن مسائل مربوط به عملکرد را که نیاز به اقدام دارند.
• درک عمیق تری از نیاز های مشتری بدست خواهید آورد، که به نوبه خود روابط تجاری بهتری ایجاد می توانید ایجاد کنید.
• افزایش آگاهی از خطرات برای اجرای اقدامات پیشگیرانه.
• تجسم ابعاد مختلف داده ها.
• کسب مزیت رقابتی.
• درک بهتر عملکرد مالی کسب و کار.
• مشخص شدن راه های کاهش هزینه ها و در نتیجه افزایش سود.

کلام آخر

اگر بخواهیم بصورت خلاصه به پاسخ سوال ” دیتا آنالیز چیست ” بپردازیم؛ می توان گفت آنالیز داده ها مهم است زیرا به مشاغل کمک می کند عملکرد خود را بهینه کنند. پیاده سازی آن در مدل کسب و کار به این معنی است که شرکت ها می توانند با شناسایی روش های کارآمدتر برای انجام تجارت، به کاهش هزینه ها کمک نمایند. یک شرکت همچنین می تواند از دیتا آنالیز برای تصمیم گیری های تجاری بهتر و تجزیه و تحلیل روند ها و رضایت مشتریان استفاده کند، که می تواند منجر به محصولات و خدمات جدید و بهتر شود.

منبع