تعریف:
آنالیز داده ها بخش مهمی از راه اندازی یک کسب و کار موفق است، زمانی که دیتاها به طور کارآمد مورد استفاده قرار بگیرند باعث می شود عملکرد گذشته شرکت بهتر درک شود و تصمیمات بهتری برای آینده کسب و کار اتخاذ شود.
چهارنوع آنالیز دیتا وجود دارد که در همه کسب و کارها استفاده می شود. البته همه دسته ها به هم مرتبط هستند و یکدیگر را کامل می کنند.
انواع:
1. آنالیز توصیفی
2. آنالیز تشخیصی
3. آنالیز پیش بینی کننده
4. آنالیز تجویزی
آنالیز توصیفی:
اولین نوع آنالیز است و اساس همه آنالیزها است. ساده ترین و رایج ترین شیوه استفاده از دیتا است. آنالیز توصیفی با خلاصه کردن دیتا های گذشته معمولا به صورت داشبورد به آنچه اتفاق افتاده پاسخ می دهد. بزرگترین استفاده از آنالیز توصیفی در تجارت ردیابی شاخه های کلیدی عملکرد (KPIS) است.
با KPIS عملکرد شرکت را بر اساس معیارهای انتخاب شده توصیف می کنند. شرکت ها سعی می کنند به این شاخص ها دست پیدا کنند.
کاربرد های تجاری آنالیز توصیفی:
· داشبورد های KPI
· گزارش درآمد ماهانه
· ارائه چشم انداز
آنالیز تشخیصی:
با پرسیدن این سوال که این اتفاق افتاده آنالیز تشخیصی وارد میدان می شود. آنالیز تشخیصی اطلاعات را از آنالیز توصیفی دریافت می کند و از این دیتاها برای یافتن علل این نتایج استفاده می کند. کسب و کارها با استفاده از این آنالیز ارتباط بیشتری بین داده ها برقرار می کنند تا الگوهای رفتاری را پیدا کنند. با این آنالیز اطلاعات دقیقی به دست می آوریم و می توانیم از ایجاد مشکلات جدید یا تکرار قبلی ها جلوگیری کنیم.
به طور مثال یک شرکت باربری علت کندی حمل و نقل به یک منطقه خاص را بررسی می کند.
آنالیز پیش بینی کننده:
این آنالیز با سوال چه چیزی ممکن است اتفاق بیفتد پا به میدان می گذارد. و با استفاده از داده های گذشته نتایج آینده را پیش بینی می کند.
این آنالیز بر مدل سازی آماری استوار است و برای پیش بینی به فناوری و نیروی انسانی نیازمند است. و این آنالیز فقط یک تخمین است که دقت و صحت آن به کیفیت و دقت دیتا ها بستگی دارد. شرکت ها در این آنالیز با دشواری و مشکلاتی رو به رو هستند. زیرا بعضی شرکت ها نیروی انسانی لازم را ندارند. و برخی دیگر آمادگی سرمایه گذاری یا آموزش افراد را در این زمینه ندارند.
کاربردهای تجاری آنالیز پیش بینی کننده:
· ارزیابی ریسک
· پیش بینی فروش
· جذب مشتری
· تقسیم بندی مشتریان برای شناسایی مشتریان بالقوه با شانش بیشتر
آنالیز تجویزی:
این آنالیز بیشترین درخواست را دارد ولی سازمان های کمی توانایی انجام آن را دارند. این آنالیز از تمام اطلاعات آنالیز های قبلی برای تعیین مسیر اقدام در مواجهه با یک مشکل استفاده می کند. این آنالیز از آخرین فناوری و شیوه های دیتا استفاده می کند و شرکت ها باید مطمئن باشند که آمادگی صرف نیرو و منابع را برای آن داشته باشند.
هوش مصنوعی (AI) نمونه کاملی از آنالیز تجویزی است، سیستم های هوش مصنوعی حجم زیادی از دیتاها را برای یادگیری مداوم و استفاده از این اطلاعات برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده می کنند.
فرآیند سازمان را می توان روزانه بدون بدون انجام کاری توسط هوش مصنوعی اجرا و بهینه کرد، شرکت های مبتنی بر بیگ دیتا مانند اپل، فیسبوک، نتفیلیکس و ... از آنالیز تجویزی و هوش مصنوعی برای کارآمدی بیشتر استفاده می کنند.
جمع بندی و نتیجه گیری:
هر کدام از این آنالیزها به دیگری تا حدودی مرتبط و وابسته هستند. هر کدام هدف متفاوتی دارند و اطلاعات مختلفی ارائه می دهند. حرکت از آنالیز توصیفی به سمت آنالیز پیش بینی کننده و تجویزی به قابلیت های فنی زیادی نیاز دارد، ولی فرصت های بیشتری را برای کسب و کار شما فراهم می کند.
