تجزیه و تحلیل داده چیست و چه کاربردی دارد

امروزه هر سازمانی بیش از هر زمان دیگری داده در اختیار دارد. اما به دست آوردن بینش های معنادار از آن برای بهبود کارایی عملیاتی همچنان یک چالش قوی است. به نظر می رسد تجزیه و تحلیل داده ها یک راه حل عملی برای این مشکل باشد.(Data Analytics)

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها(Data Analytics) به فرآیند بررسی مقادیر زیادی از داده های بزرگ(Big Data)(Big Data) برای کشف الگوهای پنهان، همبستگی ها و سایر بینش ها با کمک سیستم ها و نرم افزارهای تخصصی اشاره دارد.

این یک روش متداول است که بسیاری از شرکت‌ها برای به دست آوردن مزیت‌های رقابتی نسبت به رقبای تجاری و کسب درآمد جدید، آن را پذیرفته و اتخاذ می‌کنند. با این حال، ابتدا ضروری است که ابتدا چشم انداز آن (انواع، چالش ها و فرصت ها) را قبل از قرار دادن آن در برنامه درک کنید.

از منظر بازار، انتخاب نوع مناسب ابزار تجزیه(Data Analytics) و تحلیل داده ها برای تجزیه و تحلیل داده ها ضروری است.

ابزار تجزیه و تحلیل داده ها(Data Analytics Tools) را می توان به 2 نوع اساسی تقسیم کرد:

  1. تجزیه و تحلیل داده های ساده(Simple Data analytics)

عمدتاً بر توصیف رویدادی که قبلاً رخ داده است، یافتن علل اصلی آن و ارائه بینش تمرکز می کند.

  1. تجزیه و تحلیل داده های پیچیده(Complex Data Analytics)

می توان آن را بیشتر به زیر دسته بندی کرد

  • مدل سازی پیش بینی(Predictive Modelling) - داده های جمع آوری شده برای الگوهای نشان دهنده موقعیت ها و رفتارهای آینده استخراج می شود.
  • مدل‌سازی تجویزی(Prescriptive Modelling) - نتایج تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده را برای پیشنهاد یک مسیر اقدام تصحیح‌شده که می‌تواند از سناریوهای پیش‌بینی‌شده استفاده کند، جمع‌آوری می‌کند.

بسته به تمایل سازمان خود به تجزیه و تحلیل داده ها(Data Analysis) ، می توانید هر یک از برنامه های داده (Data) آنالیز(Analytics) داده های فوق را برای مدیریت حجم زیادی از داده ها، بهبود کارایی عملیاتی و ایجاد درآمد جدید در نظر بگیرید.

تجزیه و تحلیل داده برای چه مواردی استفاده می شود

حتی محصولات ساده گاهی اوقات مشکلات بالقوه بسیار پیچیده ای دارند و بنابراین جایگشت ها/راه حل های کاری متفاوت از طریق تجزیه و تحلیل داده ها(Data) باید برای حل سریع این وضعیت ترکیب شوند. سایر مزایای بالقوه عبارتند از

تصمیم گیری سریعتر و بهتر(Faster and better decision-making)

با توانایی تجزیه و تحلیل منابع جدید داده‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند فوراً اطلاعات را تجزیه و تحلیل کنند - و بر اساس آموخته‌های خود تصمیم بگیرند.

کاهش هزینه(Cost reduction)

تجزیه و تحلیل مبتنی بر ابر مزایای هزینه قابل توجهی را به همراه دارد. به جای تکیه بر تجربه آزمون و خطای قدیمی، به شناسایی راه های کارآمدتر برای انجام تجارت کمک می کند.

محصولات و خدمات جدید(New products and services)

با توانایی اندازه گیری نیازها و رضایت مشتری از طریق تجزیه و تحلیل، شرکت های بیشتری اکنون در موقعیتی هستند که محصولات جدید را برای رفع نیازهای مشتریان توسعه دهند.

مهار تهدید پولشویی(Curbing money laundering menace)

خطرات پولشویی(Money) در سال های اخیر به پیچیدگی و مقیاس افزایش یافته است. تجزیه و تحلیل داده ها(Data) کمک زیادی به کشف و تعقیب جرایم فراملی و پولشویی کرده است و در نتیجه رویکرد اجرای چارچوب نظارتی را تقویت می کند.

امیدواریم که این به شما ایده ای اساسی از تجزیه و تحلیل داده ها بدهد.(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)



قلندر حیاتی

About the author

من یک توسعه دهنده ماهر iOS با بیش از دوازده سال تجربه هستم. من روی هر دو پلتفرم iPhone و iPad کار کرده‌ام و می‌دانم چگونه برنامه‌ها را با استفاده از آخرین فناوری‌های اپل ایجاد و سفارشی‌سازی کنم. علاوه بر مهارت‌هایم به‌عنوان توسعه‌دهنده aiOS، تجربه قوی در استفاده از Adobe Photoshop و Illustrator و همچنین توسعه وب از طریق چارچوب‌هایی مانند WordPress و Laravel دارم.


Related posts