تجزیه و تحلیل داده ها برای دریافت نتیجه‌ای بهتر
داده ها با سرعت حیرت‌انگیزی تولید و جمع‌آوری می‌شوند. از سوی دیگر کمپانی‌ها امیدوارند تا موفقیت سازمان‌های داده محور مانند آمازون را تکرار کنند. اما بدون برنامه‌ای برای تجزیه و تحلیل داده ها، هیچ تأثیر واقعی اعمال نخواهد شد. اولین قدم در ایجاد استراتژی تجزیه و تحلیل، نگاشتن آن با اهداف تجاری است. شرکت‌ها با افزایش داده های موجود، نمی‌دانند چه چیزی مهم است و چه چیزی باعث حواس پرتی می‌شود. در نتیجه بهتر است تا داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید، همه چیز را غربال کنید و دیر یا زود داده های ارزشمند را شناسایی نمایید.
استفاده هوشمند از تجزیه و تحلیل داده ها می‌تواند باعث ایجاد کارایی در سازمان‌ها شود. بازاریابی نیز می‌تواند منجر به صلاحیت بیشتری شود. از سوی دیگر فروش می‌تواند قیمت گذاری شخصی بر اساس مشخصات را انجام دهد و زنجیره‌های تأمین می‌توانند موجودی را به طور موثرتری جابه‌جا کنند. در نهایت نیز استفاده هوشمند از تجزیه و تحلیل داده ها در راستای خدمات مشتری می‌تواند روابط عمیق‌تری ایجاد کند یا روابط آسیب دیده را ترمیم کند. در واقع وقتی نتیجه مطلوب را می‌دانید، تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانند مسیری را برای دستیابی به آن در اختیارتان قرار دهد.
تجزیه و تحلیل داده ها و شناسایی مسئله
هنگامی که مشکلات را بشناسید، بسیار مهم است که سعی نکنید همه موارد را یک باره برطرف کنید. اجرای برنامه‌های تحلیلی در مقیاس بزرگتر بسیار دشوار است. شرکت‌های موفق خواسته‌های خود را در اولویت قرار می‌دهند و ابتدا در مناطقی تمرکز می‌کنند که بیشترین تأثیر بالقوه را داشته باشد. در واقع با نگاهی به معیارهای محدود مانند درآمد، شرکت‌ها می‌توانند فرصت‌های پیشرفت در زمینه‌هایی مانند منابع انسانی را از دست بدهند. داشتن ذهنیت آزاد نسبت به داده‌های جدید می‌تواند با ارائه بینشی در مورد ناکارآمدی، بازگشت سرمایه را افزایش دهد.
بسیاری از شرکت‌های قدیمی هنوز فکر می‌کنند که هوش مصنوعی آخرین ابزاری است که می‌تواند زیرساخت‌های موجود آنها را به هم متصل کند. رهبران برای دستیابی به یک رقابت واقعی، باید تجزیه و تحلیل داده ها را به عنوان یک پروژه IT متوقف کنند. در یک نظرسنجی در سال ۲۰۱۹، از سوی شرکت مشاور مدیریت McKinsey & Co، شرکت‌هایی بیشترین رشد کلی در درآمد را داشتند که به کمک یک شرکت مبتنی بر داده به تجزیه و تحلیل داده ها پرداختند و توانستند رشد کنند.
بیشتر بخوانید: مهم ترین اصطلاحات یادگیری ماشینی
صبر بالا برای دریافت نتیجه
این باور وجود دارد که تجزیه و تحلیل داده‌ها یک راه حل پلاگین و بازی است که می‌تواند همه چیز را سریع تغییر دهد. مدیرانی که خیلی زود پس از اجرای تجزیه و تحلیل به دنبال بازگشت قابل توجه هستند، ناامید خواهند شد. دریافت نتیجه در هر کاری نیاز به صبر و زمان زیادی دارد در نتیجه مدیران برای گرفتن نتیجه باید صبور باشند و گمان نکنند که نتایج بسیار سریع به ثمر خواهد نشست. زیرا این فکر باعث دلهره و در نهایت شکست خواهد شد. شرکت‌هایی که در سال ۲۰۱۶ توسط گروه مشاوران بوستون مورد بررسی قرار گرفتند امیدوار بودند که در سه سال آینده بتوانند با موفقیت ۵۳ درصدی روبرو شوند اما این موفقیت چیزی نزدیک به ۱۹ درصد بود.
امکان‌پذیر بودن در تجزیه و تحلیل داده ها
کمبود اطلاعات با کیفیت در دوران کرونا باعث ایجاد سوالاتی غیرقابل پاسخ در مورد موجود بودن دستگاه‌های تهویه، تخت بیمارستان و تجهیزات حفاظت شخصی شده است. جمع آوری ضعیف داده ها مانع تلاش برای ردیابی تماس‌ها شده است. در یک بیماری همه‌گیر، جمع آوری داده های مناسب و استفاده از آنها به روش صحیح می‌تواند جان انسان‌ها را نجات دهد.
یک بیمارستان در بوستون به دلیل استفاده از یک مدل پیش بینی برای مقدار کیسه خون مورد ستایش قرار گرفت زیرا داده‌های کاملی در اختیار داشت. سنگاپور، یکی از کشورهایی است که کمترین گسترش COVID-19 را دارد. این کشور از بلاکچین و تجزیه و تحلیل برای کاهش گسترش ویروس از طریق ردیابی استفاده کرده است. در واقع تجزیه و تحلیل اطلاعات می‌تواند غیرممکن‌ها را ممکن کنند و قابلیت‌ها و امکانات گسترده‌ای را در بخش‌های مختلف ارائه دهد. در واقع به زبان ساده‌تر تجزیه و تحلیل داده‌ها، در مورد هنر ممکن کردن است.
ارتباط انسانی
افراد کلیدی در یک دنیای داده محور مهم هستند. ماشین آلات می‌توانند کارهای تکراری و تحلیلی را خودکار کنند، اما هرگز نمی‌توانند جایگزین خلاقیت و نوآوری‌های حیاتی برای موفقیت شوند. انسان و ماشین‌ها وقتی با هم کار می‌کنند پیروز می‌شوند.
تجزیه و تحلیل داده ها می‌تواند بینشی فراهم کند که به انسان کمک کند تا بهترین روش را تعیین نماید. این روند زمانی کار می‌کند که افراد به داده ها دقت داشته باشند.
