📊تحلیل پیشرفته

📘معرفی ابزار

تجزیه و تحلیل پیشرفته، استخراج سریع، انتقال، بارگیری، جستجو، تحلیل و به اشتراک گذاری مجموعه داده‌های حجیم را ممکن می‌سازد. با تجزیه و تحلیل یک پایگاه‌داده بزرگ، یکپارچه و بلادرنگ، به جای یک پایگاه داده کوچک‌تر، مستقل و آفلاین، می‌توان به دنبال شناسایی سریع همبستگی و الگوهای مشاهده شده قبلی برای بهبود تصمیم‌گیری بود. اگر چه این مربوط به مدیریت پایگاه‌داده سنتی و سیستم‌های هوش کسب‌وکار است، اما تجزیه و تحلیل پیشرفته، توانایی پردازش داده‌ها را به چهار روش اصلی افزایش می‌دهد:

• حجم^۱: پردازش حجم عظیم داده در سطح پتابایت و اگزابایت
• سرعت^۲: بینش و اقدامات بلادرنگ بر روی جریان داده‌ها
• تنوع^۳: تجزیه و تحلیل همه چیز از جریان کلیک تا جریان ویدیو
• نوسان^۴: مدیریت تغییرات در فرمت داده‌ها و فیلدهای اطلاعاتی

نتایج تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها به مدیران کمک می‌کند تا شاخص‌های کلیدی کسب‌وکار خود را اندازه‌گیری کرده و مدیریت کنند.

🧩فرآیند اجرا

شرکت‌ها باید ابتدا فرصت‌های تجاری مهم را شناسایی کنند؛ سپس داده‌های مرتبط با هر فرصت را جمع آوری کنند و تصمیم بگیرند که آیا به تجزیه و تحلیل پیشرفته نیاز دارند یا خیر. در صورتی که این نیازمندی تشخیص داده شود، توسعه‌های سخت‌افزاری، نرم‌افزاری و مغزافزاری برای بکارگیری تجزیه و تحلیل پیشرفته مورد نیاز خواهد بود. این امر مستلزم بکارگیری کارشناسان علوم داده‌ است که دارای مهارت‌های کافی در پرسیدن سوالات مناسب، شناسایی منابع اطلاعاتی مقرون‌به‌صرفه، پیدا کردن الگوهای صحیح و تبدیل بینش تحلیلی به اطلاعات کسب‌وکار قابل اجرا^۵ می‌باشند.

برای استفاده از تجزیه و تحلیل پیشرفته؛ شرکت‌ها باید اقدامات زیر را انجام دهند:

1. انتخاب یک پایلوت (یک واحد یا یک گروه) با فرصت‌های معنی‌دار برای سرمایه‌گذاری در تجزیه و تحلیل پیشرفته
2. ایجاد یک گروه رهبری و تیمی از کارشناسان علوم داده با مهارت و منابع لازم
3. شناسایی تصمیمات و اقدامات خاصی که می‌توان بهبود بخشید
4. بکارگیری راه حل‌های سخت افزاری و نرم افزاری مناسب
5. تصمیم‌گیری برای برون‌سپاری یا توسعه داخلی
6. تصمیم‌گیری در خصوص اصول پایه مانند حریم خصوصی داده‌ها و سیاست‌های امنیتی
7. تست کنید، یاد بگیرید، به اشتراک بگذارید و اصلاح کنید
8. توسعه مدل‌های قابل تکرار و گسترش موارد کاربرد به دیگر واحدهای کسب‌وکار

💼موارد استفاده در کسب‌وکار

• بهبود فرآیندهای داخلی مانند مدیریت ریسک، مدیریت ارتباط با مشتری، زنجیره تأمین یا بهینه سازی محتوای وب
• بهبود محصولات و خدمات موجود
• ارائه محصولات و خدمات جدید
• ارایه پیشنهادات بهتر به مشتریان
• تغییر کلی مدل کسب و کار برای کسب درآمد از اطلاعات و بازخوردهای بلادرنگ

📈میزان محبوبیت در طی زمان

🧪نمونه ابزار / الگو

⬇️چک‌لیست قابل‌دانلود

چک‌لیست اجرایی این ابزار را دانلود و در سازمان خود تکمیل کنید. گام‌ها از فرآیند اجرای همین صفحه برداشته شده‌اند و ستون‌های مسئول، موعد و وضعیت برای پیگیری تیمی خالی گذاشته شده است.

📚مراجع مطالعه بیشتر

1. Bain & Company, Advanced Analytics: https://www.bain.com/insights/management-tools-advanced-analytics
2. Microsoft, Tools and templates for data analytics, Start measuring business success through Power BI: https://docs.microsoft.com/en-us/freelancetoolkit/dataanalyticstools
3. Baesens, Bart. Analytics in a Big Data World: The Essential Guide to Data Science and Its Applications. Wiley, 2014.
4. Brea, Cesar A. Marketing and Sales Analytics: Proven Techniques and Powerful Applications from Industry Leaders. FT Press, 2014.
5. Davenport, Thomas H., Jeanne G. Harris, and Robert Morison. Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results. Harvard Business Review Press, 2010.
6. Isson, Jean-Paul, and Jesse Harriott. Win with Advanced Business Analytics: Creating Business Value from Your Data. Wiley, 2012.
7. Laursen, Gert H. N., and Jesper Thorlund. Business Analytics for Managers: Taking Business Intelligence Beyond Reporting. 2d ed. Wiley, 2016.
8. McAfee, Andrew, and Erik Brynjolfsson. “Big Data: The Management Revolution.” Harvard Business Review, October 2012.
9. Shah, Shvetank, Andrew Horne, and Jaime Capella. “Good Data Won’t Guarantee Good Decisions.” Harvard Business Review, April 2012.
10. Stubbs, Evan. The Value of Business Analytics: Identifying the Path to Profitability. Wiley, 2011.

معادل‌های انگلیسی

• ۱Volume
• ۲Velocity
• ۳Variety
• ۴Variability
• ۵Actionable business information