تجزیه و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها فرآیند به دست آوردن بینش از داده‌هایی است که برای کشف و تجزیه و تحلیل الگوهای پنهان، روابط، روندها، همبستگی‌ها و ناهنجاری‌ها یا تأیید یک نظریه یا فرضیه، استخراج، تبدیل و متمرکز می‌شوند.

در گذشته داده‌ها برای تصمیم‌گیری در آینده، تجزیه و تحلیل می‌شدند. امروزه داده‌ها را می‌توان برای تصمیم‌گیری در زمان واقعی، شناسایی روندهای جدید و کشف شرایطی که با استفاده از فرآیندهای مدیریت داده‌های قدیمی‌ آشکار نمی‌شوند، تجزیه و تحلیل کرد.

مزایای تجزیه و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند به بهبود فرآیندهای عملیاتی کمک کند. داده‌ها می‌توانند تصویر واضح‌تری از اینکه چه چیزی مؤثر است و چه چیزی مؤثر نیست، ارائه دهند، در حالی که تحلیل‌گران می‌توانند برای کشف دلایل ریشه‌ای به بررسی عمق داده‌ها بپردازند.

تجزیه و تحلیل داده‌ها با توانمندسازی افراد برای تصمیم گیری سریع‌تر و آگاهانه‌تر، درآمد را افزایش می‌دهد. با داده‌های کافی برای تجزیه و تحلیل، کسب‌وکارها می‌توانند رفتار مشتری را پیش‌بینی کنند، نیازهای آن‌ها را درک کنند و در زمان واقعی پاسخ دهند، محصولاتی را تغییر دهند یا اضافه کنند تا تقاضای شناسایی شده را برآورده کنند. این رویکرد می‌تواند به مزیت رقابتی، تجربه مشتری بهتر و افزایش نرخ جذب و حفظ مشتری تبدیل شود.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها

اولین گام در فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها، تعیین این است که چه داده‌هایی برای پیشبرد اهداف سازمان مورد نیاز است. به طور کلی، شرکت‌ها از داده‌های داخلی غنی شده با داده‌های منابع خارجی استفاده می‌کنند. سپس داده‌ها بر اساس دسته‌بندی‌های منطقی سازماندهی می‌شوند.

مرحله بعدی جمع آوری داده‌ها در یک مخزن متمرکز برای آنالیز، معمولاً یک انبار داده است. این فرآیند فنی شامل مرتبط کردن اقلام داده از پایگاه داده منبع یا انبار داده است. در اصل، هر فیلد در پایگاه داده باید از منبعی به مقصد دیگر نگاشت شود و از فرمول‌هایی برای تبدیل فرمت‌های داده برای برآورده کردن نیازهای انبار داده استفاده شود.

آنالیز انواع مختلف داده‌ها

سیستم‌های موجود در تجزیه و تحلیل داده‌های ساخت‌یافته خوب هستند، اما روش‌های سنتی برای استخراج ارزش از داده‌های بدون ساختار طراحی نشده‌اند. تجزیه و تحلیل داده‌های مدرن در عوض داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار را برای اضافه کردن جزئیات و زمینه ترکیب می‌کند.

داده‌های ساختار یافته در یک پایگاه داده رابطه‌ای سازماندهی شده‌اند تا پردازش و دستکاری با استفاده از فناوری‌های سنتی آسان باشد. نمونه‌هایی از داده‌های ساختار یافته عبارتند از شماره تلفن، کد پستی، ارز یا تاریخ. داده‌های ساختار یافته تمایل به ثبت گذشته دارند، بنابراین برای تحلیل تاریخی عالی هستند.

داده‌های بدون ساختار شامل ایمیل‌ها، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، مقالات، تصاویر ماهواره‌ای یا داده‌های حسگر است. آنها را می‌توان در پایگاه داده‌های غیر رابطه‌ای مانند NoSQL ذخیره کرد. داده‌های بدون ساختار زمان حال را بهتر ثبت می‌کنند و حتی می‌توانند به پیش بینی آینده کمک کنند.

پس از جمع‌آوری، داده‌ها برای شناسایی و تصحیح مسائل کیفی که ممکن است بر کیفیت تجزیه و تحلیل تأثیر بگذارد، اعتبار سنجی می‌شوند. این فرآیند برای مثال شامل پروفایل سازی داده‌ها برای اطمینان از همگن و کامل بودن مجموعه داده و پاکسازی داده‌ها برای حذف اطلاعات و خطاهای تکراری است.

در این مرحله داده‌ها برای تجزیه و تحلیل با ابزارهای تجسم آماده هستند که به شما امکان می‌دهد همبستگی‌ها، الگوها یا روندهای پنهان را شناسایی کنید که برای تصمیم گیری‌های تجاری مفید هستند.

انواع تجزیه و تحلیل داده‌ها:

انواع تجزیه و تحلیل داده‌ها از انواع توصیفی تا پیشرفته تر متفاوت است: هر سازمان می‌تواند یک (یا چند) از این انواع را بر اساس مرحله توسعه یا فرآیندهای تصمیم گیری خود انتخاب کند. سازمان‌هایی که داده محور نیستند یا سازمان‌هایی که به صورت واکنشی تصمیم می‌گیرند، می‌توانند از تجزیه و تحلیل توصیفی برای اهداف گزارش استفاده کنند. سازمان‌های داده‌محور که نیاز به تصمیم‌گیری سریع دارند، به احتمال زیاد بر تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده تکیه می‌کنند.

تجزیه و تحلیل توصیفی: آنچه در گذشته اتفاق افتاده است را بیان می‌کند و رایج ترین نوع تجزیه و تحلیل ارائه شده توسط فناوری‌های سنتی است. به عنوان مثال می‌توان به تعداد موجودی، تعداد تولید، میانگین هزینه هر مشتری و تغییرات فروش سالانه اشاره کرد.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: بر اساس داده‌های موجود، پیش‌بینی می‌کند که در آینده چه اتفاقی می‌افتد. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می‌تواند رفتار مشتری، خرابی تجهیزات یا تأثیر آب و هوا بر فروش را پیش بینی کند. همچنین از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای شناسایی تقلب، بهینه سازی کمپین‌های بازاریابی و پیش بینی موجودی استفاده می‌شود. نمونه ای از تجزیه و تحلیل پیش بینی امتیازات اعتباری است که احتمال ورشکستگی را بر اساس رفتار گذشته نشان می‌دهد.

تجزیه و تحلیل تجویزی: پیشرفته ترین شکل تجزیه و تحلیل داده است. نحوه مداخله برای حل یک مشکل یا استفاده از یک فرصت را تجویز می‌کند. این به شما امکان می‌دهد تا نتایج بالقوه مختلف را از مداخلات خاص ارزیابی کنید. پس از پیش بینی آنچه در آینده اتفاق می‌افتد، تجزیه و تحلیل تجویزی اقدامات ممکن را برای جلوگیری از یک مشکل یا استفاده از یک فرصت پیشنهاد می‌کند.

داده کاوی:

داده کاوی نوعی تجزیه و تحلیل پیشرفته است. این فرآیند تبدیل داده‌های بدون ساختار به اطلاعات مفید مانند الگوها، همبستگی‌ها و ناهنجاری‌ها است. داده کاوی به شما امکان می‌دهد سوزن ضرب المثل را در انبار کاه پیدا کنید.

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) از دیگر اشکال تجزیه و تحلیل پیشرفته در نظر گرفته می‌شوند. هوش مصنوعی توانایی کامپیوتر برای پردازش اطلاعات مشابه مغز انسان، مانند درک یک سوال و پاسخ صحیح به آن است. ML به توانایی یک کامپیوتر برای "یادگیری" یا برنامه ریزی خود اشاره دارد.

هوش مصنوعی و ML ترکیبی قدرتمند هستند که می‌توانند اصطکاک را از فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها خارج کنند و آن را تقریباً کاملاً خودکار کنند، از جمله یافتن منابع داده جدید، ساختار داده‌ها برای تجزیه و تحلیل و پیشنهاد راه‌های ممکن برای مداخله.