نکاتی برای به‌کارگیری تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها در کسب‌وکارها برای ایجاد بینش دقیق

منتشر شده در analyticsinsight به تاریخ ۲۲ مه ۲۰۲۲
لینک منبع TIPS TO INCULCATE DATA ANALYSIS IN BUSINESSES TO DRIVE ACCURATE INSIGHTS

فن‌آوری مدرن به سرعت در حال تحول است و کسب‌وکارها را کارآمدتر و سودمندتر می‌کند. از میان تمام تکنولوژی‌های پیشرفته و مخربی که صنایع جهانی در حال حاضر در فرایندهای خود ادغام کرده‌اند، تجزیه و تحلیل داده‌ها به عنوان یکی از مهم‌ترین تکنولوژی‌ها ظهور کرده‌است. با کمک تجزیه و تحلیل داده‌ها، شرکت‌ها اکنون می‌توانند به ابزارهای برگرفته از داده و نرم‌افزار هوش تجاری دسترسی داشته باشند که رهبران کسب‌وکار را قادر خواهد ساخت تا در مورد مشتریان خود بیشتر از قبل بدانند. تجزیه و تحلیل داده‌ها توسط تحلیل‌گران داده با ارائه اعداد و ارقام انجام می‌شود. همچنین شامل یک رویکرد بسیار دقیق‌تر از طریق ثبت، تجزیه و تحلیل، انتشار، و نمایش یافته‌های داده به شیوه‌ای است که تفسیر و تصمیم‌گیری برای کسب‌وکار آسان خواهد بود. با تجزیه و تحلیل داده‌ها، رهبران می‌توانند به راحتی براساس روندهای مشتری و پیش‌بینی رفتار، افزایش سودآوری عملیاتی، و هدایت تصمیم‌گیری موثر تصمیم‌گیری کنند.

رهبرانی که مایل به اتخاذ تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کسب و کارشان هستند، می‌توانند علل رویدادهای خاص را براساس داده‌های تولید شده تجزیه و تحلیل کنند و اهداف و دستورالعمل‌هایی که دقیقا در کسب‌وکار دخیل هستند را درک کنند. آن‌ها همچنین دیدگاه‌های فنی در مورد کسب و کاری کسب خواهند کرد که ردیابی بازار و روندهای صنعت را برای مدیریت آسان‌تر خواهد کرد. همچنین دلایل بسیار دیگری نیز وجود دارد که چرا شما باید تحلیل داده را در کسب‌وکار خود بگنجانید. داده متخصصان را قادر می‌سازد تا درک کنند که شرکت برای تبلیغ موثر محصولات خود به چه روش‌هایی نیاز دارد تا تاثیر بیشتری بر مخاطبان هدف بگذارد و در چه مقیاسی باید تبلیغات انجام شود. در اینجا به چند نکته اشاره می‌کنیم که می‌توانید برای حصول اطمینان از این که می‌توانید تحلیل داده‌ها را به طور موثر در کسب‌وکار مدرن خود ادغام کنید، آن‌ها را به کار ببرید.

توضیح اهداف داده به طور موثر

داده‌ها در حال ایجاد یک جنجال بزرگ در صنعت هستند. اما انتخاب ابزارهای مناسب ممکن است به تنهایی کافی نباشد. رهبران می‌توانند شروع به تعیین اهداف روشنی درباره آنچه که مدیریت واقعا می‌خواهد به آن دست یابد کنند و اطمینان حاصل کنند که تمام کارکنان فنی و غیرفنی در یک هیات هستند. آموزش به کارکنان در مورد تکنولوژی‌های پیش رو برای کسب‌وکار بسیار مهم است زیرا نه تنها بهره‌وری را یکپارچه می‌کند بلکه کارکنان بیشتری را تشویق به یادگیری در مورد این فن‌آوری‌های مدرن می‌کند.

تحلیل نیازهای کسب‌وکار به جای تکنولوژی

برای ادغام موثر تجزیه و تحلیل داده‌ها، کسب‌وکارها باید بیشتر بر نیازهای خود تمرکز کنند تا بر مدل‌سازی کسب‌وکار با توجه به فن‌آوری مورد استفاده. تیم‌های مدیریت داده‌ها و تحلیل می‌توانند با حجم زیادی از داده‌ها سر و کار داشته باشند و کارهای تحلیلی پیچیده‌ای را انجام دهند که حتی چند تا سال پیش ممکن نبود. کسب‌وکارها باید از عدم تطابق بین جریان داده و تصمیم‌گیری اجتناب کنند تا اطمینان حاصل کنند که کسب‌وکار به درستی اداره می‌شود.

از توجه به افسانه‌های داده در مورد جمع‌آوری اطلاعات بیشتر خودداری کنید

گاهی اوقات دانشمندان و تحلیلگران داده احساس می‌کنند که تحت‌تاثیر حجم عظیمی از داده‌هایی که این ابزارها تولید می‌کنند، قرار دارند. با این وجود، متخصصان داده می‌گویند که همه داده‌ها نیاز به پردازش توسط انسان‌ها ندارند. کسب‌وکارها همچنین می‌توانند تجزیه و تحلیل داده‌ها را خودکار کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و سیستم‌های سازمانی هوش مصنوعی می‌توانند از حجم عظیمی از داده‌ها به طور موثرتری نسبت به انسان‌ها بهره ببرند.

استفاده از فن‌آوری ابری برای سیستم‌های کلان داده

فرآیند مدیریت داده‌ها در حال پیچیده‌تر شدن است. از این رو، ادغام فن‌آوری ابری، مدیریت داده‌ها و کاهش هزینه‌ها برای ذخیره‌سازی آن‌ها را برای کسب و کارها آسان‌تر خواهد کرد. فروشندگان ابر همچنین امکانات ذخیره‌سازی داده مقرون‌به‌صرفه را به عنوان کالا فراهم می‌کنند، که به طور معمول آن را ارزان‌تر از خرید دستگاه‌های ذخیره‌سازی با فرض قبلی می‌سازد.

به طور خلاصه، چندین روش مرتبط وجود دارد که می تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها را با موفقیت ادغام کنند، اما در نهایت، برای رهبران کسب‌و‌کار مهم است که نیاز و فرآیند مربوط به تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها را درک کنند. کلان داده و تکنولوژی‌های مربوط به آن دارایی هر کسب‌وکار هستند، و اگر رهبران نتوانند تحلیل متمرکز بر کسب‌وکار را تشخیص دهند، به احتمال زیاد در نهایت به اطلاعات ارزشمند آسیب خواهند رساند.

این متن با استفاده از ربات ترجمه مقالات علم داده ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.

مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.