جلسه اول دوره مدیر عامل داده‌محور روز پنجشنبه ۸ آذر ۱۴۰۳ برگزار شد، محیط برگزاری کلاس یعنی موسسه توسعه بسیار پر انرژی و به نظر من زیبا بود، فضای گرم خونه‌های دهه ۳۰ و ۴۰ تهران رو به راحتی میشد اونجا لمس کرد.
کلاس با ارائه آقای پوربصیر که مدیر علمی دوره بود شروع شد، اولین باری بود که من با ایشون از نزدیک ملاقات داشتم رفتار بسیار گرم و صمیمی داشتند و خیلی زود یخ کلاس آب شد و به قول معروف آیس برکینگ شد.
این نکات روز اول دوره برای من جالب بود:
- اونجایی که آقای پوربصیر اشاره کرد که کنترل رو از دست شرکت کنندگان میخواد بگیره چون همه سمت مدیریتی دارند و سخت‌شون هست در موضع قدرت نباشند :)
- بروشورها و راهنماهای چاپی که دادند خیلی بجا بود (مثلا لیست ابزارهای حوزه داده و داشبورد و لیست واژگان پرتکرار دوره)
- نظم خوب در برگزاری و جزئیات و برنامه داشتن برای بخش‌های بعدی کلاس
البته که کلاس ویژگی‌های خوبِ دیگه‌ای هم داشت که شاید نشه با متن خالی توضیح داد، یه هایلایت از روز اول گذاشتم توی اینستاگرام خودم.
از نحوه برگزاری که بگذریم محتوا و مطالب هم برای من چیزهای تازه‌ای داشت خصوصا اینکه ترتیب و دسته‌بندی محتوا و اسلایدها برای من نکات جدیدی داشت.
در ادامه یک لیست و خلاصه از محتوای کلاس و اسلایدهارو آوردم، هم اینکه مطالب روز اول برای خودم مرور شد و حدس زدم برای شما هم جالب باشه:
(با تشکر از کمک‌های chatGpt عزیز)
1. مدل‌ها و فریمورک‌های معرفی‌شده برای فهم بهتر مشکلات کسب‌وکار و کمک به تصمیم‌گیری داده محور:
مدل قیف بازاریابی (Marketing Funnel): مراحلی از آگاهی تا تبدیل که مشتری در فرآیند خرید طی می‌کند.
مدل زنجیره ارزش پورتر (Porter’s Value Chain): تحلیل فرآیندهای یک شرکت برای ایجاد ارزش افزوده در تولید محصول یا خدمات.
مدل پستل (PESTEL): ارزیابی عوامل محیطی (سیاسی، اقتصادی، اجتماعی، تکنولوژیکی، محیط زیستی، قانونی) برای تحلیل بازار.
مدل RFM: تحلیل رفتار مشتری بر اساس تازگی (Recency)، فراوانی (Frequency) و ارزش مالی (Monetary) خریدها.
مدل‌های تصمیم‌گیری داده‌محور:
CRISP-DM: یک فرآیند استاندارد برای داده‌کاوی شامل مراحل درک کسب‌وکار، درک داده، آماده‌سازی داده، مدل‌سازی، ارزیابی و استقرار.
تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis): بررسی تأثیر تغییرات ورودی‌ها بر نتایج.
متن‌کاوی و پردازش تصویر: برای تحلیل داده‌های غیرساختاری مانند تصاویر و متون.
---
2. سطوح تحلیل داده:
تحلیل توصیفی (Descriptive Analysis):
هدف: توصیف "چه اتفاقی افتاده است."
ابزارها: داشبوردها، جداول، نمودارها.
مثال: میزان فروش هفته گذشته، هزینه‌های پرسنلی، شاخص بهره‌وری کارکنان.
تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analysis):
هدف: بررسی "چرا این اتفاق افتاده است."
روش‌ها: تحلیل‌های آماری، طراحی آزمایش، خوشه‌بندی.
مثال: دلیل کاهش فروش یا افزایش خرابی در خط تولید.
تحلیل پیش‌بینی (Predictive Analysis):
هدف: پیش‌بینی "چه اتفاقی خواهد افتاد."
روش‌ها: تحلیل‌های رگرسیون، مدل‌های سری زمانی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین.
مثال: پیش‌بینی نیاز کالا در ماه آینده یا شناسایی مشتریانی که احتمال تسویه بدهی کمتری دارند.
تحلیل تجویزی (Prescriptive Analysis):
هدف: پیشنهاد "چه باید کرد."
روش‌ها: یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، اتوماسیون تصمیم‌گیری.
مثال: بهینه‌سازی زنجیره تأمین یا پیشنهاد محصولات به مشتری.
---
3. چالش‌های داده‌محوری:
- عدم آگاهی از مدل‌های کسب‌وکار: نیاز به شناخت چارچوب‌هایی که مسائل را به داده تبدیل می‌کنند.
- کمبود داده یا کیفیت پایین داده‌ها: نظیر تناقض داده‌ها یا داده‌های ناقص.
- نبود فرهنگ داده‌محور: پذیرش تصمیم‌گیری داده‌محور در بین مدیران و کارکنان (اثر هیپو)
---
4. مثال‌های کاربردی:
خرید فرش دستباف:
تحلیل ویژگی‌هایی مانند طرح، رنگ، ابعاد، کیفیت بافنده و قیمت برای تصمیم‌گیری داده‌محور در روند خرید فرش دستباف.
ترکیب متغیرها برای محاسبه "اکوئیتی" فرش.
تحلیل رفتار مشتری:
استفاده از مدل RFM برای شناسایی مشتریان ارزشمند.
بازی پوکر و تصمیم‌گیری:
معرفی ضابطه‌های تصمیم‌گیری نظیر "اکوئیتی" و مقایسه آن با سایز شرط‌بندی.
این Equity vs Bet size رو حتما سرچ کنید خیلی باحاله خصوصاً اینکه بازی پوکر شباهت های زیادی با کسب‌وکار داره و بسیار میشه ازش یاد گرفت.
---
5. خروجی‌های دوره:
تشخیص سطح فعلی داده‌محوری در سازمان.
شناسایی نیازها و برنامه‌ریزی برای ارتقای سطح داده‌محوری.
استفاده از مدل‌های تحلیلی برای تصمیم‌گیری در مسائل واقعی.
---
این دوره با ترکیب مفاهیم علمی و مثال‌های عملی به مدیران کمک می‌کند تا تصمیم‌گیری‌های خود را بر اساس داده‌ها و تحلیل‌های علمی بهینه‌سازی کنند.
واژگان مدیریتی:
1. تصمیم‌گیری داده‌محور (Data-Driven Decision Making)
2. تحلیل توصیفی (Descriptive Analysis)
3. تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analysis)
4. تحلیل پیش‌بینی (Predictive Analysis)
5. تحلیل تجویزی (Prescriptive Analysis)
6. مدیرعامل داده‌محور (Data-Driven CEO)
7. حکمرانی داده (Data Governance)
8. فرهنگ داده‌محور (Data-Driven Culture)
---
واژگان مربوط به داده و تحلیل:
1. داده‌های ساختارمند (Structured Data)
2. داده‌های بدون ساختار (Unstructured Data)
3. داده‌های کیفی (Qualitative Data)
4. داده‌های کمی (Quantitative Data)
5. یکپارچه‌سازی داده‌ها (Data Integration)
6. بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization)
7. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) (Key Performance Indicators)
---
مدل‌ها و چارچوب‌ها:
1. مدل CRISP-DM (CRISP-DM Model)
2. قیف بازاریابی (Marketing Funnel)
3. مدل زنجیره ارزش پورتر (Porter’s Value Chain)
4. مدل پستل (PESTEL Model)
5. مدل RFM (Recency, Frequency, Monetary Model)
6. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
7. طراحی آزمایش (Experiment Design)
---
ابزارها و تکنیک‌ها:
1. یادگیری ماشین (Machine Learning)
2. متن‌کاوی (Text Mining)
3. پردازش تصویر (Image Processing)
4. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering Algorithms)
5. تحلیل رگرسیون (Regression Analysis)
6. مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
---
مفاهیم تصمیم‌گیری:
1. اکوئیتی (Equity)
2. اثر هیپو (HiPPO Effect - Highest Paid Person’s Opinion)
3. ضابطه تصمیم‌گیری (Decision Rule)
4. اتوماسیون تصمیم‌گیری (Decision Automation)
---
چالش‌ها و مشکلات:
1. تناقض داده‌ها (Data Inconsistency)
2. جمع‌آوری ناقص داده‌ها (Incomplete Data Collection)
3. نبود فرهنگ داده‌محور (Lack of Data-Driven Culture)
4. کمبود نیروی فنی (Lack of Technical Expertise)
---
این کلمات کلیدی، ابزار و مفاهیم اصلی ارائه را پوشش می‌دهند و برای درک بهتر محتوا مفید هستند.
