در دنیای شلوغ امروزی کسب‌وکارهایی برنده خواهند بود که بتوانند از نقاط قوت خود بهره ببرند و نقاط ضعف‌شان را بهبود ببخشند. اگرچه روش‌های زیادی برای رسیدن به این اهداف وجود دارد اما استفاده از قدرت داده به شرکت‌های مدرن امروزی کمک می‌کند تصمیم‌های آگاهانه‌ای بگیرند و خودشان را در میان رقبا متمایز کنند. کافیست به گوشه و کنار کسب‌وکارتان نگاهی بیندازید تا با داده‌هایی روبرو شوید که همانند گنجینه‌ای ارزشمند بدون استفاده رها شده‌اند. در چنین شرایطی اگر با تحلیل داده آشنا باشید و بتوانید بینش‌های معنادار از اطلاعات موجود به دست بیاورید قادر خواهید بود یک برنامه بی‌نظیر برای افزایش فروش‌تان تدوین کنید و خودتان را بیشتر از همیشه به مشتریان نزدیک‌تر نمایید.

 

 تحلیل داده چیست؟

دیتاآنالیز یا تحلیل داده فرآیند جمع آوری، مدلسازی و تحلیل داده‌هایی است که به ما کمک می‌کند بینش‌های ارزشمندی درباره کسب‌وکارمان به دست بیاوریم. این بینش‌ها در کنار هم قرار می‌گیرند تا فرآیند تصمیم‌گیری‌مان را تسریع کنند و ما را در جهت رسیدن به اهداف‌مان یاری نمایند. روش‌ها و تکنیک‌های متعددی برای انجام این نوع آنالیز وجود دارد. بسته به صنعت و هدفی که دارید می‌توانید از بین روش‌های موجود یک یا چند مورد را انتخاب کنید. همه این روش‌ها در دو دسته بندی بزرگ جای می‌گیرند که یکی از آن‌ها روش‌های کمی(quantitative) و دیگری روش‌های کیفی(qualitative) است.  هر کدام از این روش‌ها هدف خاصی را دنبال می‌کنند و اطلاعات منحصر به فردی را در اختیارمان می‌گذارند.

اگرچه حجم داده‌هایی که کسب‌وکارها به طور روزانه تولید می‌کنند در حال افزایش است اما هنوز هم شرکت‌هایی هستند که از اهمیت تحلیل داده غافل مانده‌اند. مگر می‌شود در دنیایی که همه برای دستیابی به قلب مشتری از هیچ تلاشی فروگذار نمی‌کنند بدون برنامه‌ریزی و شناخت دقیق مخاطب گام برداشت؟ مگر می‌شود بدون شناخت رقیبان و فعالیت‌های آنان انتظار موفقیت داشت؟ معلوم است که نمی‌شود!  رسیدن به این اهداف در گرو جمع‌اوری داده‌های درست و تحلیل مناسب آن‌هاست. تنها در چنین شرایطی است که می‌توانید به موفقیت کسب وکارتان امید داشته باشید و خودتان را از رقبایی که احاطه‌تان کرده‌اند متمایز کنید.

 

انواع روش‌های تحلیل داده که باید بشناسید

 

زمانی می‌توانیم فرآیند موفقی برای تحلیل داده‌هایمان بچینیم که با انواع روش‌های دیتا آنالیز آشنا باشیم و هر کدام از آن‌ها را در موقعیت مناسب خودشان به کار ببریم. به خاطر داشته باشید که اولین و مهم‌ترین گام برای استفاده درست از داده‌ها شناخت دقیق هدف تحلیل است. در این شرایط می‌توانید ابزارهای مناسبی را انتخاب کنید و جلوی هدر رفت هزینه‌هایتان را هم بگیرید. بیایید مروری بر انواع روش‌های دیتا آنالیز داشته باشیم.

 تحلیل توصیفی(Descriptive analysis)- چه اتفاقی در گذشته رخ داده است

اگر همه فرآیندهای تحلیلی را بررسی کنید به یک نقطه شروع می‌رسید که اولین و مهم‌ترین گام برای دستیابی به اهداف کلان آنالیز است. این نقطه شروع چیزی جز تحلیل توصیفی نیست. در این نوع آنالیز باید از خودتان بپرسید در گذشته چه اتفاقی رخ داده است که من از آن بی‌خبرم؟ در این شرایط می‌توانید داده‌های خام را از منابع مختلف بگیرید، آن‌ها را دسته بندی کنید، دستکاری‌شان کنید و بینش‌های منحصر به فردی از آن‌ها به دست بیاورید. یادتان باشد انجام این مرحله بسیار مهم است چون معنای ویژه به داده‌هایتان می‌دهد و شما را برای پیش بینی‌های آینده آماده می‌سازد. اگر بتوانید از ابزارهایی مثل پاور بی آی و تبلو استفاده کنید قادر خواهید بود داده‌هایتان را به صورت اشکال مختلف به تصویر بکشید و داشبورد دیتاهای گذشته را به خوبی ترسیم کنید.

به عنوان مثال ساخت داشبوردهای مربوط به KPIها، تحلیل داده‌های فروش ماه گذشته و بررسی تعداد سرنخ‌هایی که تا به امروز کسب کرده‌اید در گروه تحلیل توصیفی قرار می گیرند.

تحلیل اکتشافی(Exploratory analysis)- رابطه بین داده‌ها چیست؟

همانطور که از نام این نوع تحلیل بر می‌آید اصلی‌ترین هدف آن اکتشاف روابط پنهان و حتی آشکار بین داده‌هاست. بعد از انجام این مرحله می‌توانید ارتباطات بین داده‌ها را پیدا کنید، فرضیه بسازید و راه حل مشکلات‌تان را بیابید.

تحلیل تشخیصی(Diagnostic analysis)- چرا این اتفاق افتاده؟

حتماً برای شما هم پیش آمده است که در شرکت‌تان با مشکلی مواجه شوید و به دنبال علت آن باشید. اگر با تحلیل داده دوست باشید و از دیتاهایی که در اختیار دارید به درستی استفاده کنید می‌توانید ریشه چنین مشکلاتی را بیابید و قبل از بروز فاجعه کسب‌وکارتان را نجات بدهید. تحلیل تشخیصی یکی از همین تحلیل‌هاست که به صاحبان کسب‌وکارها کمک می‌کند چرایی بروز یک واقعه را به راحتی بفهمند. به عنوان مثال اگر یک شرکت نرم افزاری هستید و می‌خواهید بدانید کدام یک از فعالیت‌های بازاریابی به فروش بیشتر نرم‌افزارهایتان منجر شده است و چرا این اتفاق افتاده است می‌توانید از این نوع تحلیل بهره ببرید.

تحلیل پیشگویانه(Predictive analysis)- قرار است چه اتفاقی بیفتد؟

ما دیتاآنالیست‌ها جادوگران دنیای کسب وکارها هستیم. این موضوع را با تحلیل‌های پیشگویانه‌ای که انجام می‌دهیم می‌توانید بفهمید. شما هم دوست دارید آینده را قبل از اینکه از راه برسد پیش بینی کنید؟ می‌خواهید ببینید مشتریان در ماه‌های آتی چه رفتاری از خود بروز می‌دهند؟ دوست دارید فروش‌تان را پیش بینی کنید؟ شاید هم می‌خواهید موجودی انبار را بررسی کنید. همه این‌ها به کمک تحلیل پیشگویانه قابل انجام است.

تحلیل پیشگویانه به شما کمک می‌کند درک بهتری از مشتری و وضعیت کسب وکارتان داشته باشید و بتوانید خودتان را برای روزهای آتی آماده کنید.

تحلیل تجویزی(Prescriptive analysis)- چگونه رخ خواهد داد؟

یکی دیگر از روش‌های مهم تحلیل داده تحلیل تجویزی است. تحلیل تحویزی همه آنچه که در مراحل قبل به دست آورده‌ایم را کنار هم جمع می‌کند و شما را یک گام به عمل نزدیک‌تر می‌سازد. سیستم‌های هوش مصنوعی مثالی عالی برای تحلیل تجویزی هستند. این سیستم‌ها از حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌کنند تا به کسب وکارها کمک کنند تصمیم‌های هوشمندانه و آگاهانه‌ای بگیرند.

چرا تحلیل داده اینقدر مهم است؟

 

با پیشرفت فناوری نحوه اجرای فرآیندهای مختلف در شرکت‌ها نیز تغییر کرده است. حالا شرکت‌ها به ابزارهای تحلیل داده و نرم‌افزارهای هوش تجاری متعددی دسترسی دارند و می‌توانند بیشتر از قبل مشتریان‌شان را بشناسند. استفاده از این اطلاعات می‌تواند مزایای بی‌شماری برای شرکت‌ها داشته باشد. برخی از این مزایا را در ادامه با هم بررسی می‌کنیم.

 هدف‌گیری بهتر:

زمانی که از قدرت تحلیل داده استفاده می‌کنید می‌توانید نوع و شکل تبلیغات برای دسترسی به مشتریان‌تان را هم شناسایی کنید. گاهی از اوقات یک تبلیغ خوب می‌تواند مشتریان را بهتر و بیشتر از قبل تحت تاثیر خود قرار دهد و آن‌ها را به خرید از شما ترغیب نماید. داده شما را قادر می‌سازد روش تبلیغاتی که بیشترین تاثیر را بر روی مخاطب می‌گذارد پیدا کنید و از همان روش بهره ببرید. از طریق دیتا آنالیز می‌توانید هزینه‌ها را هم بررسی کنید و به مواردی بپردازید که بیشترین تاثیر را با کمترین هزینه دارند.

شناخت مشتریان هدف:

هیچ چیز بهتر از این نیست که مشتریان‌تان را مثل کف دست‌تان بشناسید و علایق و خواسته‌هایشان را به درستی رصد کنید. بعد از اینکه متوجه شدید مشتریان‌تان به چه محصولاتی نیاز دارند می‌توانید نواحی که مخاطبان در آنجا حضور دارند را هم بیابید. وقتی اطلاعات کافی درباره این موارد حیاتی به دست آورید می‌توانید بهترین‌ها را به مشتریان ارائه کنید و نیازها و خواسته‌هایشان را بهتر از رقبا برآورده کنید. یادتان باشد که استفاده درست از داده به شما کمک می‌کند به درک عمیق‌تری نسبت به مشتریان برسید و آن‌ها را در بخش‌های مختلف جای دهید.

نوآوری‌های جدید:

دیتا آنالیز یکی از روش‌های بی‌نظیری است که ایده‌های منحصربه فردی درباره ترندهای آینده ارائه می‌کند. اگر با داده‌های عظیمی که در کسب‌وکارتان جریان دارد آشنا باشید و بتوانید از آن‌ها به خوبی بهره ببرید قادر خواهید بود ترندهای موجود در رفتار مشتریان را بشناسید و محصولات و خدماتی طراحی کنید که نو و بدیع هستند. تنها در این حالت است که یک سر و گردن از سایر رقبا بالاتر خواهید بود.

کمک به حل مشکلات:

هر مشکلی که در دنیای کسب‌وکار رخ می‌دهد می‌تواند به یک معضل بزرگ تبدیل شود. حل این مشکلات به زمان و هزینه زیادی نیاز دارد و گاه می‌تواند شرکت‌ها را در دردسر بزرگی بیندازد. تحلیل داده به شرکت‌ها کمک می‌کند تصمیم‌های هوشمندانه و عاقلانه‌ای درباره اجرای بیزنس‌شان بگیرند و از بروز حوادث ناگوار جلوگیری کنند.

 تکنیک‌ها و روش‌های اجرای تحلیل داده:

حالا که تا حدودی با دنیای آنالیز داده آشنا شدیم و مزایا و اهمیت آن را بررسی کردیم باید ببینیم چه روش‌هایی برای اجرای آن پیش رو داریم. این بخش را به بررسی تکنیک‌ها و روش‌های آنالیز داده اختصاص می‌دهیم.

 

تکنیک‌های کمی  و کیفی تحلیل داده

 

 

هر کدام از تکنیک‌های کمی و کیفی آنالیز داده رویکرد مختلفی برای کسب ارزش از دیتاها را دارند. به عنوان مثال تحلیل رگرسیون به شما کمک می‌کند ارتباط بین داده‌ها را به درستی بررسی کنید و ببینید چه رابطه‌ای بین متغیرهای مختلف وجود دارد.

تحلیل رگرسیون:

تحلیل رگرسیون یک نوع روش آماری است که ارتباط بین متغیرهای وابسته و مستقل را تعیین می‌کند. در حوزه مالی، رگرسیون به عنوان روشی شناخته می‌شود که به مدیران کمک می‌کند ارتباط بین متغیرها را به درستی تعیین کنند و سرمایه‌گذاری ارزشمندی داشته باشند. کاربرد رگرسیون به همین جا ختم نمی‌شود. شرکت‌ها در صنایع مختلف می‌توانند از این گزینه به بهترین شکل ممکن بهره ببرند.

تحلیل فرضیه:

فرضیه‌سازی یکی از فرآیندهای مهمی است که در دنیای تحلیل داده معمولاً نادیده گرفته می‌شود. این یک نوع تکنیک ارزشمند است که از داده‌های نمونه برای بررسی فرضیه‌هایی که ساخته‌اید استفاده می‌کند. به کمک داده‌هایی که در اختیار دارید می‌توانید فرضیه‌سازی کنید و درستی آن را به راحتی بسنجید. به عنوان مثال فرض کنید که داده‌های شما درباره فروش یک محصول خاص همچون کفش است. حالا می‌خواهید بدانید که خانم‌ها بیشتر کفش چرم خرید می‌کنند یا آقایان. در این شرایط فرضیه می‌سازید و می‌گویید خانم‌ها بیشتر از آقایان کفش چرم می‌خرند. به کمک داده‌هایی که در اختیار دارید می‌توانید درستی یا نادرستی این فرضیه را بررسی کنید و بر اساس اطلاعاتی که کسب کرده‌اید برنامه‌های بازاریابی‌تان را بچینید.

بررسی و تحلیل سری زمانی:

همانطور که می‌دانید در بیشتر صنایع داده‌ها در طول بازه‌های زمانی جمع‌اوری می‌شوند. به این نوع داده‌ها دیتاهای سری زمانی هم می‌گویند. اگر شما هم چنین داده‌هایی دارید به کمک تحلیل سری زمانی که در ابزارهای مختلفی همچون پایتون و R انجام می‌شود می‌توانید بینش‌ها و اطلاعات ارزشمندی کسب کنید. بیایید این موضوع را با یک مثال ساده بررسی کنیم. فرض کنید یک فروشگاه بزرگ دارید و مقدار فروش‌تان را روزانه در یک فایل اکسل ثبت می‌کنید. بعد از چند ماه یک دیتاست بزرگ خواهید داشت که مقدار فروش را بر اساس بازه‌های زمانی مختلف همچون روزانه یا هفتگی در خود ثبت کرده است. حالا با تحلیل و آنالیز این دیتاها می‌توانید فروش چند ماه آینده را پیش بینی کنید و خودتان را برای رفع نیازهای مخاطبان آماده کنید.

تحلیل عاملی(Factor Analysis):

تحلیل عاملی نوعی تحلیل داده مبتنی بر رگرسیون است که تلاش می‌کند ساختار موجود در بین متغیرها را به درستی شناسایی کند. به کمک تحلیل عاملی می‌توانیم متغیرهای مستقل جدیدی پیدا کنیم که الگوها و مدل‌های ارتباطی بین متغیرهای اصلی را به خوبی توصیف می‌کند. برای بررسی ارتباط بین متغیرها در مسائل پیچیده تحلیل عاملی یک روش آنالیزی عالی به حساب می‌آید.

تکنیک‌های دیتا آنالیز مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین:

با پیشرفت فناوری استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در دنیای کسب‌وکارها نیز بیشتر شده است. حالا به کمک متخصصین این حوزه می‌توانید داده‌هایتان را بررسی کنید و بینش‌های ارزشمندی از آن‌ها به دست بیاورید. برخی از تکنیک‌هایی که مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند عبارتنداز:

• شبکه‌های عصبی مصنوعی
• درخت تصمیم
• منطق فازی
• جنگل تصادفی

ابزارهایی که برای تحلیل داده به کار می‌روند

 

اگر با دنیای آنالیز داده آشنا باشید یا حتی اسم آن به گوش‌تان خورده باشد بدون شک با ابزارهای مختلفی که در این حوزه وجود دارد هم آشنا خواهید بود. بهتر است بدانید که در این حوزه ابزارهای متعددی وجود دارد که هر کدام از آن‌ها مزایا و کاربردهای خاص خود را دارند. برای اینکه درک درستی از داده‌هایتان داشته باشید باید مجموعه‌ای از این ابزارها را در سبد کسب‌وکارتان قرار دهید تا با خیال آسوده به بررسی همه جوانب بپردازید و مطمئن باشید میدان رقابت را به رقبایتان نمی‌بازید. اگر هنوز اطلاعی از ابزارها ندارید و می‌خواهید یک تصمیم هوشمندانه درباره داده محور کردن شرکت‌تان بگیرید در ادامه با من همراه باشید.

اکسل:

بدون شک اکسل یکی از بهترین و قدیمی‌ترین ابزارهایی است که برای آنالیز داده‌ها در اختیار داریم. این دوست قدیمی با قابلیت‌ها و ویژگی‌های بی‌نظیر و اغواکننده‌ای که در خود دارد می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را مدیریت کند و تحلیل عالی در اختیارتان بگذارد. پس اگر داده‌هایی دارید که می‌خواهید آن‌ها را تجزیه و تحلیل کنید و در عین حال نیازی به استفاده از ابزارهای پیچیده ندارید اکسل می‌تواند یک ابزار همه کاره برایتان باشد.

تبلو:

تبلو یکی از ابزارهایی است که در دنیای هوش تجاری کاربرد فراوانی دارد. این ابزار قابلیت‌های پاکسازی داده و بررسی آن ها را در اختیارتان قرار می‌دهد و بصری سازی آن‌ها را به راحتی برایتان اجرا می‌کند.

پاور بی آی:

مگر می‌شود به بررسی تحلیل داده پرداخت و اسمی از ابزار فوق‌العاده پاور بی آی نبرد؟ این ابزار در ابتدا به عنوان یک افزونه برای اکسل معرفی شد اما بعدها به ابزاری منحصربه فرد برای تجزیه داده‌ها بدل گردید. حالا شما می‌توانید نسخه‌های مختلفی از این ابزار را نصب کنید و به کمک آن تحلیل‌های پیشرفته‌ای همچون تحلیل پارتو، تحلیل سبد خرید و موارد دیگر را اجرا کنید. وجود زبان برنامه نویسی DAX در این برنامه به شما اجازه می‌دهد هر تحلیلی که به ذهن‌تان می‌رسد را انجام دهید.

زبان برنامه نویسی پایتون و R:

حالا نوبتی هم که باشد نوبت به زبان‌های برنامه‌نویسی می‌رسد. شرکت‌های کوچک معمولا نیازی به استفاده از این ابزارها برای آنالیز داده ندارند اما بررسی قابلیت‌های موجود در این دو زبان ارزشمند خالی از لطف نخواهد بود. حتی اگر شرکت کوچکی هستید و داده‌های عظیمی ندارید باز هم به کمک پایتون و R می‌توانید تجلیل‌های آماری و الگوریتم های مختلفی همچون طبقه بندی و رگرسیون را اجرا کنید. به عنوان مثال تحلیل رفتار مشتریان، پیش بینی مقدار خرید آن‌ها در آینده، پیش بینی ترک مشتریان، بررسی RFM و سایر موارد به راحتی در این دو زبان برنامه نویسی قابل انجام است. اگر دوست دارید در چند سال آینده به شرکتی پیشرو در صنعت خودتان تبدیل شوید همین امروز دست به کار شوید و استفاده از این برنامه ها را در پلن سالانه‌تان بگنجانید.

تحلیل داده در چه زمینه‌هایی کاربرد دارد؟

کاربرد دیتا آنالیز به چند مورد خاص محدود نمی‌شود. اگر خوب به اطراف‌تان نگاه کنید کاربردهای این علم وسیع را هم مشاهده خواهید کرد. اما برای اینکه دید بهتری نسبت به این موضوع داشته باشید در این بخش کاربردهای تحلیل داده را با هم بررسی می‌کنیم.

تحلیل عواطف و احساسات موجود در متن:

فرض کنید می‌خواهید نظر مشتریان را درباره شرکت یا محصول‌تان بدانید. در این شرایط دست به دامن نظرسنجی‌ها می‌شوید یا از طریق نظرات آنلاین مشتریان به چیزی که می‌خواهید دست پیدا می‌کنید. با پیشرفت دنیای آنلاین مشتریان راحت‌تر از گذشته می‌توانند نظرات‌شان را درباره شما و محصولات‌تان به اشتراک بگذارند. این نظرات معمولا به شکل متن نوشته می‌شوند. تحلیل عواطف و احساساتی که پشت این متن‌ها وجود دارد به شما کمک می‌کند به ذهن مشتری نفوذ کنید و هر آنچه که می‌خواهد را برایش فراهم آورید.

تحلیل رقبا به کمک تحلیل داده :

تا به حال به این موضوع فکر کرده‌اید که چگونه می‌توانید از رقبایتان پیشی بگیرید و موفقیت بیشتری کسب کنید؟ با بررسی سایت‌ها و اپلیکیشن‌های رقبا می‌توانید بینش‌های ارزشمندی درباره فعالیت آن‌ها کسب کنید.

بهبود تعامل با مشتری:

به کمک دیتا آنالیز می‌توانید مشتریان‌تان را در بخش‌های مختلفی طبقه بندی کنید و بر اساس نیازهای مشترکی که دارند محصولات و خدمات‌تان را در اختیارشان بگذارید. در این شرایط قادر خواهید بود همه چیز را سفارشی سازی کنید و قلب مشتری را از آنِ خود نمایید.

مدیریت انبار:

مدیریت انبار یکی از موضوع‌های مهمی است که بیشتر کسب‌وکارها اهمیتی به آن نمی‌دهند. دیتا در این حوزه هم می‌تواند کمک حال شما باشد و مدیریت انبارهایتان را تسهیل نماید. اگر بدانید مشتریان در طول ماه‌های آتی چقدر خرید می‌کنند و چه محصولاتی را بیشتر می‌خرند می‌توانید انبارهایتان را با این محصولات پر کنید.

 

مراحل اجرای تحلیل داده

مثل هر فرایند علمی دیگری، فرآیند آنالیز داده هم مراحل مختلفی دارد. اگر با این مراحل آشنا نباشید بدون شک به اطلاعاتی که می‌خواهید دست پیدا نمی‌کنید. این بخش را به دقت مرور کنید تا متوجه شوید چگونه می‌توانید روح داده محوری را در شرکت‌تان جاری سازید.

 

گام اول:  تعریف سوال

 

گام اول در فرآیند دیتا آنالیز تعریف هدف و سوالاتی است که می‌خواهید به آن‌ها پاسخ دهید. بیشتر متخصصان این مرحله را نادیده می‌گیرند و اهمیت زیادی برای آن قائل نیستند. اما شما این اشتباه بزرگ را مرتکب نشوید. قبل از اینکه آستین‌هایتان را بالا بزنید و دست به کار تحلیل شوید باید بدانید هدف‌تان از این آنالیز چیست. می‌خواهید به چه سوالاتی پاسخ دهید؟

تعریف هدف به این معنی است که فرضیه بسازید و بدانید چگونه قرار است این فرضیه را تست کنید. کار را با چند سوال ساده آغاز کنید: مشکلی می‌خواهم حل کمک چه چیزی است؟ قرار است چه باری از دوش شرکت بردارم؟ با اینکه این سوالات به نظر ساده و راحت می‌رسند اما اگر به درستی پاسخ داده نشوند مشکلات زیادی برایتان به بار می آورند.

حالا که مشکل را تعریف کردید باید ببینید چه منابعی بهترین اطلاعات را در اختیارتان قرار می‌دهند و کمک‌تان می‌کنند مشکل را به خوبی حل کنید.

چه ابزارهایی برای تعریف مسئله و هدف در اختیارمان داریم؟

تعریف هدف یکی از مهارت‌های نرمی است که به دانش ویژه در حوزه کسب‌وکارها نیاز دارد. اگر خودتان این دانش را دارید می‌توانید به کمک یک دیتا آنالیست یا همان تحلیلگر داده اهداف مربوط به دیتا آنالیز را توصیف کنید. برای رصد معیارها و شاخص‌های کلیدی عملکرد هم به ابزارهای مختلفی نیاز دارید. گزارش‌های ماهانه به شما کمک می‌کنند مسائل و مشکلاتی که دارید را به خوبی پیگیری کنید. استفاده از ابزارهایی مثل تبلو یا پاور بی آی( و حتی اکسل) به شما این امکان را می‌دهد که داشبوردهای متنوعی بسازید و اهداف تان را در این بستر پیگیری و رصد کنید.

 

گام دوم: جمع‌آوری داده ها

 

حالا به بخش جذاب ماجرا رسیده‌ایم. تا به اینجای کار اهداف‌مان را شناسایی کرده‌ایم و باید به دنبال توسعه یک استراتژی مستحکم برای جمع‌اوری داده‌ها باشیم. در این گام یک سوال مهم هست که باید به آن پاسخ دهید. چه نوع داده‌ای قرار است جمع آوری کنم؟

شاید به داده‌های کمی یا همان عددی نیاز دارید. ممکن است به دنبال داده‌های کیفی همچون نظرات مشتریان باشید و بخواهید آن‌ها را جمع آوری کنید. هدف شما هر چه که باشد باید قبل از هر چیز نوع داده‌ها مشخص شود.

چه ابزارهایی برای جمع‌اوری داده‌ها داریم؟

بعد از اینکه نوع داده را مشخص کردید و متوجه شدید به چه نوع داده‌ای نیاز دارید باید به سراغ ابزارهای مختلف بروید و از این ابزارها کمک بگیرید. در این میان ابزارهای متعددی همچون گوگل آنالیتیکس، کنسول جستجوی گوگل، پایتون و سایر نرم‌افزارها همچون اکسل در اختیارتان قرار دارند و به شما کمک می‌کنند هر آنچه که نیاز دارید را در یک مکان جمع کنید.

 

گام سوم: پاکسازی داده‌ها

 

همه ما خیلی خوب می‌دانیم که داده‌ها در دنیای واقعی به هم ریخته هستند و مشکلات متعددی در خود دارند. برای اینکه بتوانید بینش‌های ارزشمندی از این داده‌ها بیرون بکشید باید قبل از هر چیز آن‌ها را پاکسازی کنید. مراحل متعددی در بخش پیش پردازش داده‌ها پیش رو دارید که برخی از آن‌ها عبارتند از:

• حذف خطاها و داده‌های پرت
• پر کردن داده‌های گمشده
• بررسی ابعاد مرتبط با متغیرها
• نرمالسازی و استانداردسازی داده ها
• بررسی توزیع داده‌ها

بهترین ابزار برای پاکسازی داده‌ها پایتون است اما اگر دوست ندارید از این برنامه استفاده کنید می‌توانید به سراغ نرم‌افزارهایی همچون اکسل بروید.

 

گام چهارم: آنالیز داده

 

خوب حالا همه چیز برای یک بررسی همه جانبه آماده است. داده‌های شما پاکسازی شده‌اند و دیگر مشکلی ندارند. در این مرحله باید از قدرت و دانش متخصصان تحلیلگر استفاده کنید و داده‌هایی که در اختیار دارید را آنالیز نمایید. به خاطر داشته باشید که آنالیز داده‌ها کار ساده‌ای نیست و بر اساس شرایط کسب‌وکارها روش‌های متغیری به کار می‌رود. به عنوان مثال ممکن است بخواهید یک تحلیل پیشگویانه انجام دهید و ببینید در چند ماه آینده چه کارمندانی شرکت‌تان را ترک می‌کنند. شاید هم دوست دارید یک تحلیل توصیفی داشته باشید و از داده‌های قبلی برای کسب بینش استفاده کنید.

 

گام پنجم اشتراک‌گذاری نتایج

 

این آخرین مرحله‌ای است که باید در نظر داشته باشید. داده‌ها آنالیز شده‌اند و یک سری اطلاعات ارزشمند هم به دست آمده است. آیا همه چیز در همین مرحله تمام می‌شود؟ معلوم است که نه! شما باید به کمک ابزارهای مختلف هر آنچه که به دست آورده‌اید را به صورت بصری به اشتراک بگذارید تا همه افرادی که در شرکت‌تان هستند از این اطلاعات بهره ببرند. ابزارهایی مثل پاور بی آی یا پایتون در این مرحله به داد شما می‌رسند و بصری سازی داده‌ها را برایتان به خوبی اجرا می‌کنند.

 

نکات طلایی که در دنیای دیتا آنالیز باید بدانید

 

یادتان باشد داده در هر بخشی از کسب‌وکار شما وجود دارد. این شما هستید که باید کنجکاو باشید و به دنبال این گنج پنهان بگردید. اگرچه اینکار می‌تواند زمانبر و گاهی خسته کننده باشد اما اگر به درستی اجرا شود مزایایی برایتان در پی خواهد داشت که بسیار منحصر به فرد و ارزشمند است. در این بخش می‌خواهم یک سری نکته نهایی در اختیارتان بگذارم که بررسی آن‌ها فواید بیشتری برایتان به ارمغان می‌آورد:

• تا جایی که می‌توانید داده جمع‌اوری کنید: در طول سال‌های گذشته ترندهای مختلفی دنیای کسب‌وکارها را احاطه کرده بود. شرکت‌هایی در دنیای شلوغ امروزی جان سالم به در خواهند برد که با ترندهای موجود آشنا باشند و خودشان را با چنین روندهایی همگام سازند. در طول سال‌های آتی شرکت‌های داده محور به شرکت‌های پیشرو تبدیل خواهند شد. پس همین امروز دست به کار شوید و تا جایی که می‌توانید داده جمع آوری نمایید. یادتان باشد همین امروز هم برای شروع دیر است.

 

• برنامه خوبی برای تحلیل داده داشته باشید: اینکه شما داده‌ها را جمع‌اوری کنید و همه چیز را به حال خود رها نمایید مزیتی نصیب‌تان نمی‌شود. آنچه مهم است کسب بینش و استفاده از آن در تصمیم‌های شرکتی است. پس یک پلن کوتاه مدت و بلندمدت بچینید و ببینید چگونه می‌توانید از این اطلاعات بهره‌مند شوید.

 

• از دانش افراد متخصص بهره ببرید: شما نمی‌توانید همه فرآیندهای تحلیل داده را به تنهایی و داخل شرکت خود اجرا کنید. پس به افرادی که در این حوزه تخصص دارند اعتماد کنید و از آن‌ها بخواهید اطلاعات مدنظرتان را جمع آوری و تحلیل کنند.

حرف آخر:

دنیای آنالیز داده دنیای بزرگی است. با رشد و پیشرفت برنامه‌های مختلف، کسب وکارهای متعددی وارد این حوزه می‌شوند و از قدرت داده‌ها به نفع خودشان بهره می‌برند. اگر دوست ندارید از این قافله عقب بمانید باید همین امروز تصمیم بگیرید و شرکت‌تان را داده محور کنید.