در عصر فوران اطلاعات، «داده» کلمه‌ای است که مدام به گوش ما می‌رسد. درواقع امروزه داده‌ها به نیرویی فراگیر تبدیل شده‌اند که در جنبه‌های مختلف فعالیت‌های انسانی نفوذ می‌کند؛ از سوابق با دقت جمع‌آوری شده تحقیقات علمی تا تعاملات دیجیتالی کاربران، داده‌ها به طور مداوم تولید، ضبط و ذخیره می‌شوند. این موج رو به رشد داده ها، چالش‌ها و فرصت‌های مختلفی را برای کسب‌وکارها ایجاد می‌کند و به همین جهت، درک ماهیت و پیچیدگی‌های آنها اهمیت ویژه‌ای برای سازمان‌ها پیدا کرده است.
مدیر یک سازمان را تصور کنید که درحال تصمیم‌گیری برای توسعه فعالیت‌های خود است اما هیچ اطلاعاتی درباره ظرفیت‌های تولیدی خود، نیاز مشتریان و نوع بازار هدف ندارد. در این شرایط تمام پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های آن مدیر، برپایه حدس و گمان خواهد بود. اینجاست که داده‌ها قدرت خود را نشان می‌دهند و بر تصمیم‌های اساسی در یک سازمان تاثیر می‌گذارند.
اما سوال مهمی که مطرح می‌شود، این است که دیتا چیست؟ و چگونه با به‌دست‌آوردن دانش درباره مفهوم دیتا می‌توان از آن در راستای رسیدن به اهداف استفاده کرد. در این مقاله به معرفی داده و انواع آن پرداخته و به تفاوت‌های آن با اطلاعات و دانش اشاره می‌کنیم. سپس به بررسی اهمیت داده برای کسب‌وکارها می‌پردازیم و اهمیت فرهنگ داده‌محور در سازمان را مورد بررسی قرار می‌دهیم.
داده چیست؟
دیتا را می‌توان زبان دنیای مدرن دانست. درواقع داده مجموعه‌ای از حقایق و ارقام پردازش نشده است که می‌تواند اشکال مختلفی داشته باشد: اعداد، حروف، تصاویر، فیلم، صدا و حتی اطلاعاتی که حسگرها از دستگاه‌های مختلف جمع‌آوری می‌کنند. این داده‌های خام، به‌تنهایی معنا و مفهوم خاصی ندارند، اما اگر در کنار یکدیگر قرار بگیرند و با ابزارهای تحلیلی مناسب بررسی شوند، فرصت‌هایی را آشکار می‌کنند که بدون بررسی دیتا، پیدا کردن آنها دشوار است.
یکی از تعاریف معروف و قابل اعتماد از داده را انجمن کتابخانه‌های آمریکا (ALA) ارائه داده است که دیتا چیست را به شکل زیر تعریف می‌کند:
«مجموعه‌ای از حقایق، ارقام و سایر اطلاعات واقعی (به‌ویژه عددی) که برای استدلال، محاسبه یا تجزیه‌وتحلیل می‌تواند مورداستفاده قرار گیرد»
بسیاری از کسب‌وکارهای بزرگ، داده را واژه گسترده‌تری می‌دانند که تقریباً هر اطلاعات قابل جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل را برای رسیدن به بینش یا بهبود تصمیم‌گیری، در برمی‌گیرد. این سازمان‌ها، دیتا را به‌عنوان یک دارایی با ارزش، شبیه به مواد خام یا سرمایه مالی می‌بینند و سرمایه‌گذاری زیادی در جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف انجام می‌دهند، از جمله:
- دیتای تعامل با مشتری: هر خرید، بازدید از وب‌سایت یا تعامل در رسانه‌های اجتماعی، داده‌ای در مورد رفتار و ترجیحات مشتری ایجاد می‌کند،
- داده‌های حسگرها: شرکت‌هایی که عملیات فیزیکی دارند (مانند کارخانه‌ها یا شبکه‌های حمل‌ونقل) داده‌ها را از حسگرها جمع‌آوری می‌کنند تا از طریق آنها بر عملکرد نظارت داشته و نقاط قابل بهبود را شناسایی کنند،
- منابع داده‌های عمومی: بسیاری از دولت‌ها و سازمان‌ها، مجموعه داده‌هایی را به شکل عمومی منتشر می‌کنند که کسب‌وکارها می‌توانند برای تحقیق یا تجزیه‌وتحلیل بازار از آنها استفاده کنند.
انواع داده و کاربردهای آن
داده به‌عنوان شاهرگ اصلی عصر دیجیتال، برای درک و استفاده موثر به ساختار و سازماندهی نیاز دارد و می‌تواند به شکل‌های مختلفی جمع‌آوری شود. دیتا را می‌توان در دسته‌های مختلفی طبقه‌بندی کرد که هرکدام از آنها اهمیت خود را دارد. درک انواع داده‌های مختلف، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا براساس نیاز خود تکنیک‌های مختلف ذخیره‌سازی، پردازش و تجزیه‌وتحلیل مناسب را انتخاب کنند. برای مثال، ممکن است یک کسب‌وکار خرده‌فروشی به داده‌های ساده عددی مانند گزارش فروش روزانه نیاز داشته باشد اما واحد بازاریابی در یک شرکت بزرگ، به داده‌های متنی مانند نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی نیاز دارد. بنابراین مهم است که هر کسب‌وکار بداند جمع‌آوری کدام نوع داده برای آنها ضروری است.
داده کمی (Quantitative)
داده‌های کمی به دیتایی اشاره دارند که قابل شمارش هستند یا می‌توان آنها را به‌شکل عددی بیان کرد. هرچیزی که قابل اندازه‌گیری باشد و امکان شمارش آنها وجود داشته باشد به‌عنوان داده‌های کمی شناخته می‌شوند. با استفاده از داده‌های کمی امکان پاسخ به سوالاتی که تعداد را مشخص می‌کنند وجود دارد. برای مثال: چه تعداد از مشتریان در سال گذشته از یک کسب‌وکار خرید کرده‌اند؟ یا درآمد سال گذشته یک کسب‌وکار از چه کانال‌هایی به‌دست آمده است؟
برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های کمی، معمولاً از روش‌های آماری استفاده می‌شود. این روش‌ها به سازمان‌ها و پژوهشگران کمک می‌کند تا بینش‌های عملیاتی و تصمیم‌گیری‌های مبتنی‌بر داده را انجام دهند.
داده‌های کمی به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند:
داده‌های کمی گسسته (Discrete)
داده‌های کمی گسسته به اعدادی محدود می‌شوند که نمی‌توان آنها را به واحدهای کوچک‌تر تقسیم‌بندی کرد. برای مثال:
- تعداد ایمیل‌های ارسالی به مشتریان در یک کسب‌وکار (1000 ایمیل)
- تعداد دفعات مراجعه مجدد یک مشتری برای خرید محصول (20 مراجعه مجدد)
داده‌های کمی پیوسته (Continuous)
داده‌های کمی پیوسته روی یک پیوستار هستند و ممکن است از ابتدا تا انتهای یک محور عددی قرار گیرند. داده‌های کمی پیوسته امکان تبدیل به واحدهای کوچک‌تر را نیز دارند. برای مثال:
- میزان درآمد یک کسب‌وکار در سال گذشته ( 152.5 میلیون دلار)
- هزینه واحدهای مختلف در سال گذشته (13.7 میلیون دلار)
ویژگی‌های مهم داده‌های کمی که می‌تواند برای سازمان‌ها ارزش‌آفرین باشد:
- سرعت در جمع‌آوری: جمع‌آوری داده‌های کمی به‌دلیل ساختار عددی که دارند آسان‌تر است و اندازه‌گیری و تحلیل آنها با توجه به فراوانی ابزارهای تحلیل داده‌های کمی، سریع‌تر انجام می‌گیرد.
- تعمیم‌پذیری بالا: اندازه‌گیری و تحلیل داده‌های کمی به پژوهشگران و سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا نتایج خود را به گروه‌های بزرگ‌تری تعمیم دهند.
- عینیت و کاهش ابهام: داده‌های کمی به دلیل ماهیت عددی خود کمتر تحت تأثیر تفسیر شخصی یا سوگیری قرار می‌گیرند.
- نتایج دقیق و قابل اعتماد: داده‌های کمی به‌راحتی با ابزارهای آماری، اندازه‌گیری و تحلیل می‌شوند و نتایج دقیق، علمی و معتبر ارائه می‌دهند.
داده کیفی (Qualitative)
داده‌های کیفی به داده‌هایی گفته می‌شود که قابل اندازه‌گیری یا شمارش نیستند و معمولاً به‌صورت کلامی یا رفتاری بیان می‌شوند. این نوع داده‌ها بیشتر به‌دنبال پاسخ به سؤالاتی مانند “چرا؟” یا “چگونه؟” هستند و به درک عمیق‌تر از احساسات، تجربیات و رفتارهای افراد کمک می‌کنند.
برای مثال، اگر داده‌های کمی نشان دهند که یک بازدیدکننده از سایت چندین بار سبد خرید خود را رها کرده است، داده‌های کیفی به دنبال کشف دلیل این رفتار هستند. ممکن است شما بخواهید از کاربر بپرسید که چرا این کار را کرده است یا چه احساسی نسبت به محصول داشت. به‌این‌ترتیب داده‌های کیفی در درک رفتارهای انسانی و یافتن علت این رفتارها کمک فراوانی می‌کنند.
مانند داده‌های کمی، داده‌های کیفی نیز به 2 دسته تقسیم می‌شوند:
داده‌های کیفی اسمی (Nominal)
داده‌های کیفی اسمی همان عبارات یا کلماتی هستند که در نشانه‌گذاری متغیرها استفاده می‌شوند تا از این طریق بتوان هر یک از متغیرها را دسته‌بندی کرد.این نشانه‌گذاری به‌گونه‌ای است که هیچ ارزش عددی در آنها وجود ندارد. برای مثال:
- تقسیم‌بندی مشتریان براساس محل سکونت آنها (ایران، امارات و …)
- نشانه‌گذاری هر یک از مشتریان با تگ‌هایی مثل مشتری وفادار، مشتری ارزشمند و …
داده‌های کیفی رتبه‌ای (Ordinal)
داده‌های کیفی رتبه‌ای، داده‌هایی هستند که ترتیب یا اولیت خاصی دارند اما نمی‌توان فاصله بین هر یک از این داده‌ها را اندازه گرفت. برای مثال:
- نظرسنجی رضایت مشتری که شامل گزینه‌های “ضعیف”، “مطلوب”، “خوب” و “عالی” است.
- ارزیابی نیروهای یک سازمان که به‌صورت پرسشنامه انجام می‌شود.
داده‌های کیفی ویژگی‌هایی دارند که آنها را از سایر داده‌ها متمایز می‌کند:
- ارائه بینش‌های غنی و عمیق: داده‌های کیفی به ما این امکان را می‌دهند که با بررسی اطلاعات عمیق‌تری مانند رفتار اشخاص، احساسات و انگیزه‌های آنها را درک کنیم.
- شناخت عوامل موثر بر رفتارها: داده‌های کیفی علاوه‌بر درک احساسات و انگیزه‌های افراد، در شناسایی عواملی که بر رخ‌دادن یک رفتار موثرند نیز تاثیرگذارند و امکان شناخت این عوامل را فراهم می‌کنند.
- مؤثر در درک جنبه‌های انسانی: داده‌های کیفی در تحلیل‌های اجتماعی و روان‌شناختی نیز به ما کمک می‌کنند تا ابعاد روان‌شناسانه و اجتماعی انسان‌ها را شناسایی کنیم.
داده ساختاریافته
دیتای ساختاریافته، سازمان‌یافته‌ترین نوع داده است که مانند یک فایل بایگانی با برچسب دقیق عمل می‌کند. این داده ها از یک قالب از پیش تعریف شده پیروی می‌کنند که معمولاً در پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای و در سطرها و ستون‌ها ذخیره می‌شوند. اطلاعات مشتری در پایگاه داده یا سوابق مالی از مثال دیتای ساختاریافته هستند. یک فایل اکسل را در نظر بگیرید که در آن، هر ستون نشان‌دهنده یک داده خاص (نام، سن، آدرس) و هر ردیف نشان‌دهنده یک رکورد فردی (یک شخص) است.
از ویژگی‌های کلیدی داده‌های ساخت‌یافته می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- طرح‌واره ثابت: یک ساختار از پیش تعریف شده، سازماندهی داده‌ها را مشخص و ثبات آنها را تضمین می‌کند،
- خود توصیفی: داده‌های ساختاریافته، تعریف مشخص خود را در ساختار دارند. درواقع خود داده نشان می‌دهد که هر قطعه از اطلاعات چه چیزی را نشان می‌دهد و نیاز به اسناد جداگانه را از بین می‌برد،
- جستجو و تجزیه‌وتحلیل آسان: فرمت مشخص و تعریف شده داده‌های ساختاریافته، آنها را قابل جستجو و سازگار با ابزارهای تجزیه‌وتحلیل دیتا می‌کند،
- ذخیره‌سازی کارآمد: دیتای ساختاریافته را می‌توان به طور موثر در پایگاه‌های داده ذخیره کرد که ذخیره‌سازی را بر اساس انواع داده‌ها و ساختار بهینه می‌کند و بازیابی سریع و کاهش افزونگی داده‌ها را به همراه دارد.
- انعطاف‌پذیری محدود: اگرچه داده ساختاریافته در سازمان برتری بیشتری دارد، اما ممکن است نسبت به سایر انواع داده انعطاف‌پذیری کمتری داشته باشد.
داده ساختاریافته از یک قالب از پیش تعریف شده پیروی می‌کند که معمولاً در پایگاه داده‌های رابطه‌ای و در سطرها و ستون‌ها ذخیره می‌شود
داده ساختارنیافته
داده های بدون ساختار بیشتر شبیه یک جریان آزاد اطلاعات هستند. این نوع از دیتا، فاقد قالب از پیش تعریف شده است و می‌تواند به اشکال مختلف مانند اسناد متنی، ایمیل، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، تصاویر، فایل‌های صوتی و ویدئویی باشد. اگرچه هضم داده‌های ساختاریافته برای افراد و نرم‌افزارها ساده‌تر است اما معمولا اطلاعات ارزشمند در داده‌های بدون ساختار نهفته هستند.
آنچه دیتای بدون ساختار را منحصربه‌فرد می‌کند، عبارت است از:
- فرمت متغیر: برای این داده ها، هیچ ساختار سفت و سختی وجود ندارد و این موضوع، مدیریت آنها را برای ابزارهای پایگاه داده سنتی چالش‌برانگیز می‌کند،
- سرشار از بینش: اگرچه دیتای ساختارنیافته می‌تواند آشفته باشد، اما گنجینه‌ای از بینش‌ها را در خود جای داده است که می‌تواند برای کسب‌وکارها بسیار ارزشمند باشد. داده های بدون ساختار اغلب حاوی اطلاعات ارزشمندی هستند که توسط انسان تولید شده است؛ مانند نظرات، احساسات و تجربیات،
- حجم زیاد و رشد سریع: در عصر دیجیتال، حجم داده‌های بدون ساختار تولید شده در حال انفجار است که این رشد سریع چالش‌هایی را در ذخیره‌سازی، پردازش و تجزیه‌وتحلیل ایجاد می‌کند،
- جستجو و تجزیه‌وتحلیل دشوار: نبود یک ساختار استاندارد برای ذخیره دیتای بدون ساختار، پردازش آنها را برای ابزارهای پایگاه داده سنتی چالش‌برانگیز می‌کند. استخراج معنا از داده‌های ساختارنیافته اغلب به روش‌های تخصصی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) یا نرم‌افزار تشخیص تصویر نیاز دارد.
داده نیمه ساختاریافته
این دسته از دیتا، بین داده های ساختاریافته و بدون ساختار قرار می‌گیرد. دیتای نیمه‌ساختاریافته، سازماندهی داخلی دارد اما به یک قالب دقیق و از پیش تعریف شده پایبند نیست؛ مانند یک لیست مواد غذایی با دسته‌بندی‌های مختلف (میوه‌ها، سبزیجات، لبنیات) اما بدون ستون یا ردیف خاص. فرمت‌های JSON (JavaScript Object Notation) و XML (Extensible Markup Language) روش‌های رایج برای نمایش داده‌های نیمه‌ساختاریافته هستند. فایل‌های گزارش و داده‌های وب سرور نیز می‌توانند در این دسته قرار بگیرند.
از مهم‌ترین ویژگی‌های داده های نیمه‌ساختاریافته می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- سازماندهی جزئی: بر خلاف داده‌های بدون ساختار، داده های نیمه‌ساختاریافته را می‌توان با استفاده از برچسب‌ها یا نشانگرها، تا حدی طبقه‌بندی کرد.
- انعطاف‌پذیری و سازگاری: داده های نیمه‌ساختاریافته، بین ساختار و انعطاف‌پذیری تعادل ایجاد می‌کند. این داده‌ها سطحی از سازماندهی را ارائه می‌دهند که پردازش آنها را نسبت به داده های ساختارنیافته، آسان‌تر کرده و تطبیق دادن داده‌های جدید را بدون نیاز به تغییرات عمده در طرح‌واره ممکن می‌کند.
- قابل خواندن توسط انسان و قابل پردازش توسط ماشین: این داده‌ها اغلب از قالب‌هایی استفاده می‌کنند که هم برای انسان قابل خواندن هستند (مانند JSON) و هم قابل پردازش برای ماشین. این ویژگی به انسان اجازه می‌دهد تا محتوای کلی را درک کند و رایانه‌ها نیز می‌توانند از برچسب‌ها یا نشانگرها، برای استخراج معنا و انجام تجزیه‌وتحلیل اولیه استفاده کنند.
فرق داده و اطلاعات در چیست؟
اطلاعات مجموعه‌ای از داده‌هایی است که پردازش، تجزیه‌وتحلیل و ساختاربندی شده‌اند تا مفید واقع شوند. هنگامی که داده ها پردازش می‌شوند و ارتباط پیدا می‌کنند، به اطلاعاتی تبدیل می‌شوند که قابل اعتماد، مطمئن و مفید هستند. به‌عنوان‌مثال، اگر داده‌ها شامل میزان دمای روزانه در طول یک سال باشد، اطلاعات می‌تواند روند تغییر دما، تغییرات فصلی و پیش‌بینی شرایط آب‌وهوایی آینده را نشان دهد.
داده‌ها در شکل اصلی خود، خام و اغلب پراکنده، فاقد ساختار یا زمینه معنادار هستند. از طرف دیگر، اطلاعات یک خروجی پالایش شده، تحلیل شده و ساختاریافته از داده‌ها است که برای ارائه بینش‌های عملی و تسهیل در تصمیم‌گیری استراتژیک ایجاد می‌شود. در نهایت، هدف از پردازش داده‌ها و تبدیل آن به اطلاعات کمک به سازمان‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر و آگاهانه‌تر است که منجر به نتایج موفقیت‌آمیز می‌شود. بر اساس مقاله فوربز، اطلاعات «داده‌های آماده‌شده‌ای است که پردازش، جمع‌آوری و سازماندهی شده‌اند تا در قالبی انسان‌دوستانه‌تر، مفاهیم بیشتری را ارائه کنند» و اغلب در قالب نمودارها، گزارش‌ها و داشبوردها ارائه می‌شوند.
درک تفاوت میان داده و اطلاعات برای هر سازمانی که قصد دارد از پتانسیل کامل داده‌های خود استفاده کند، بسیار مهم است. کسب‌وکارها می‌توانند به طور مؤثر داده‌ها را به اطلاعات تبدیل کنند تا فرایندهای تصمیم‌گیری خود را بهبود ببخشند، عملیات خود را بهینه کرده و رشد استراتژیک سازمان را هدایت کنند.
پذیرش یک رویکرد سیستماتیک برای مدیریت و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، تضمین می‌کند که داده‌ها از حالت خام خود فراتر می‌روند و به اطلاعات معناداری تبدیل می‌شوند که موفقیت کسب‌وکار را پیش می‌برد. این رویکرد قابلیت‌های عملیاتی سازمان را افزایش می‌دهد و ظرفیت آن را برای نوآوری و انطباق با چشم‌انداز بازار همیشه در حال تحول، تقویت می‌کند.
فرایند تبدیل داده به اطلاعات و دانش
داده، اطلاعات و دانش چه تفاوتی با یکدیگر دارند؟
داده، اطلاعات و دانش سه مفهوم هستند که معمولاً به‌جای یکدیگر به کار برده می‌شوند. بااین‌وجود، این مفاهیم نشان‌دهنده مراحل مختلف خلق ارزش از داده تا تصمیم‌گیری هستند و با یکدیگر تفاوت دارند. به طور خلاصه، می‌توان داده، اطلاعات و دانش را به شکل زیر تعریف کرد:
- داده ها مقادیر خامی هستند که از طریق روش‌های مختلف به دست می‌آیند و در ساده‌ترین شکل خود، از مقادیر الفبایی یا عددی خام تشکیل شده‌اند.
- اطلاعات زمانی ایجاد می‌شوند که دیتا پردازش، سازماندهی یا ساختاربندی شوند تا نشان‌دهنده یک زمینه یا معنا باشند. اطلاعات را می‌توان اساساً داده های پردازش شده دانست.
- دانش چیزی است که ما می‌دانیم! دانش برای هر فردی منحصربه‌فرد است و انباشته‌ای از تجربه و بینش گذشته است که به‌وسیله آن اطلاعات را تفسیر و به آن معنا می‌دهیم. ترکیب اطلاعات، تجربه و شهود منجر به دانشی می‌شود که بر اساس تجربیات ما، توانایی استنتاج و ایجاد بینش را دارد و در نتیجه می‌تواند در تصمیم‌گیری و انجام اقدامات کمک کند. برای اینکه دانش منجر به عمل شود، یک فرد باید اختیار و ظرفیت تصمیم‌گیری و اجرای آن را داشته باشد. آنچه برای تولید اطلاعات عملی و تأثیرگذار موردنیاز است، دانش (و اختیار) است.
| داده | اطلاعات | دانش |
| عینی است | باید عینی باشد | ذهنی است |
| بدون معنا است | دارای معنا است | برای یک هدف خاص معنادار است |
| پردازش نشده است | پردازش شده است | پردازش و درک شده است |
| قابل اندازه‌گیری است و ممکن است بیش از حد وجود داشته باشد | قابل اندازه‌گیری است و ممکن است بیش از حد وجود داشته باشد | قابل اندازه‌گیری نیست و بیش از اندازه وجود ندارد |
ویژگی‌های داده، اطلاعات و دانش
کسب‌وکارها چگونه می‌توانند از داده ها و اطلاعات استفاده کنند؟
ایجاد تفاوت میان داده و اطلاعات، فراتر از یک تعریف آکادمیک بوده و یک الزام استراتژیک برای کسب‌وکارها است. امروزه سازمان‌هایی که در تبدیل داده به اطلاعات عملیاتی برتری دارند، می‌توانند تصمیم‌گیری، عملیات و رشد کسب‌وکار خود را بهبود بخشند. برای مثال، تحلیل دیتای مشتریان برای درک الگوهای خرید و ترجیحات آنها می‌تواند منجر به استراتژی‌های بازاریابی بهتر، ارائه محصولات مناسب و درنهایت، افزایش رضایت مشتریان شود. این استفاده استراتژیک از اطلاعات می‌تواند به طور قابل‌توجهی بر درآمد شرکت تأثیر داشته باشد.
بر اساس نظرسنجی سالانه S&P Global، درحالی‌که 26 درصد از رهبران سازمانی اعتقاد دارند که تمام تصمیمات استراتژیک کسب و کارشان مبتنی بر داده است، 30 درصد دیگر می گویند که فقط «بعضی» یا «تعدادی» از آنها داده محور هستند. علاوه بر این، یک مطالعه از Dimensional Research نشان داده است که 82٪ از شرکت ها همچنان تصیم گیری های خود را بر اساس اطلاعات قدیمی انجام می‌دهند.
برای رسیدن به ظرفیت واقعی داده‌ها، تجزیه‌وتحلیل دیتا نیاز است. با استفاده از ابزارهای قدرتمندی مانند روش‌ها و الگوریتم‌های آماری، می‌توان معنا را از داده ها استخراج کرده و به اطلاعات و بینش صحیح رسید. تجزیه‌وتحلیل داده ها به ما کمک می‌کنند تا روندها را کشف کنیم، الگوها را شناسایی و حتی آنها را پیش‌بینی کنیم.
ضرورت وجود فرهنگ داده‌محور در سازمان
اهمیت دیتا در عصر حاضر باعث شده است تا امروزه بسیاری از سازمان‌ها برای ایجاد یک فرهنگ داده‌محور تلاش کنند و اینجاست که پلتفرم‌های مدیریت دانش نقش مهمی ایفا خواهند کرد. درواقع ایجاد یک فرهنگ داده‌محور به چیزی بیش از دسترسی به داده ها و اطلاعات نیاز دارد و شامل ایجاد یک رویکرد سیستماتیک به مدیریت دانش است که فناوری، افراد و فرایندها را یکپارچه می‌کند. در اینجا تشخیص تفاوت میان فناوری و مدیریت دانش بسیار مهم است. درحالی‌که فناوری ابزارهایی را برای جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده ها فراهم می‌کند، مدیریت دانش استراتژی گسترده‌تری است که شامل سازماندهی، تفسیر و استفاده از داده های تبدیل شده به اطلاعات است.
یک سیستم مدیریت دانش قوی داده‌ها را ذخیره می‌کند، آنها را برای رسیدن به اطلاعات قابل استفاده، سازماندهی کرده و اطمینان می‌دهد که همه افراد به بینش‌های موردنیاز برای تصمیم‌گیری آگاهانه، دسترسی داشته باشند. این پلتفرم‌ها با متمرکز کردن داده‌ها و تبدیل آن به اطلاعات قابل دسترس و عملی، به سازمان‌ها کمک می‌کنند:
- کارایی عملیاتی خود را افزایش دهند
- نوآوری را از طریق دسترسی به بینش‌های جامع، تقویت کنند
- تعامل با مشتری را از طریق استراتژی‌های داده‌محور، بهبود بخشند.
- فرایندهای تصمیم‌گیری را ساده کنند
- از صحت و قابلیت اطمینان داده ها اطمینان حاصل کنند
- فرهنگ تصمیم‌گیری آگاهانه را در تمام سطوح سازمان پرورش دهند
- چابکی سازمان خود را بهبود دهند
- مشارکت کارکنان را در فرایندهای تصمیم‌گیری افزایش دهند.
استفاده از نرم افزار هوش تجاری برای تحلیل داده‌ها
همانطور که در این مقاله بیان شد، داده ها در مرکز دنیای معاصر قرار دارند و ماهیت چند وجهی آنها، فرصت‌ها و چالش‌های مختلفی را برای کسب‌وکارها ایجاد می‌کند. به این ترتیب، درک دقیق پتانسیل‌ها و محدودیت‌های داده برای استفاده از قدرت آن در تولید دانش و کمک به فرآیندهای تصمیم‌گیری در حوزه‌های مختلف، بسیار مهم خواهد بود.
استفاده از یک نرم افزار هوش تجاری (BI) به کسب‌وکارها کمک می‌کند با اتصال به منابع داده مختلف، اطلاعات را متمرکز کنند. این دسترسی ساده، تحلیلگران و مدیران سازمان را قادر می‌سازد تا روندها را شناسایی کنند، الگوها را تجزیه و تحلیل کرده و به گزارش‌هایی شفاف دسترسی پیدا کنند. نرم افزار BI همکاران سیستم از طریق ارائه رابط کاربرپسند و داشبوردهای تعاملی، داده‌های خام شما را به بینش‌های عملی تبدیل کرده و تصمیم‌گیری آگاهانه را در تمام سطوح سازمان، ممکن می‌کند. برای کسب اطلاعات بیشتر، با ما در تماس باشید.
منابع:
- internetofwater.org
- forbes.com
- datarob.com
- bloomfire.com