تحلیل داده (Data Analysis) چیست؟ و چطور به رشد سازمان‌ها کمک می‌کند؟

تحلیل داده یا Data Analysis یکی از مهم‌ترین و جذاب‌ترین حوزه‌های علم داده (Data Science) است که نقشی اساسی در دنیای امروز ایفا می‌کند. این شاخه از علم داده، با سایر زمینه‌های مرتبط مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل کسب‌وکار نیز هم‌پوشانی دارد. تحلیل دیتا به عنوان یکی از مهارت‌های حیاتی در سازمان‌ها شناخته می‌شود که تسلط بر آن برای موفقیت شغلی ضروری است.

از  آن جایی که تحلیل داده‌ها بخش جدایی‌ناپذیری از تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در کسب‌وکارها است، دانستن دقیق این که تحلیل داده چیست و تحلیلگر داده چه نقشی در این فرآیند ایفا می‌کند، اهمیت زیادی دارد. در این مطلب، به بررسی جامع این موضوع می‌پردازیم و انواع روش‌های تحلیل داده و مراحل مختلف آن را معرفی می‌کنیم تا درک بهتری از این مهارت کلیدی به‌دست آورید.

تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده یا Data Analysis یک رویکرد جامع برای بررسی، پاکسازی، تبدیل و مدل‌سازی دیتاها است که به کشف اطلاعات ارزشمند و پشتیبانی از تصمیم‌گیری کمک می‌کند. این فرآیند چندوجهی، شامل استفاده از تکنیک‌ها و ابزارهای آماری و تحلیلی برای تفسیر داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار از منابع مختلف است. این روش تنها یک فرآیند نیست؛ بلکه ابزاری قدرتمند است که به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا با ارزیابی دقیق داده‌ها، تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، روندها را پیش‌بینی کنند و کارایی عملیاتی خود را بهبود بخشند.

در واقع، تحلیل داده‌ها فرآیندی است که با استفاده از روش‌های کمی و کیفی، اطلاعات ارزشمندی را استخراج و تحلیل می‌کند و به مدیران و تصمیم‌گیران امکان می‌دهد تصمیم‌های مؤثرتری بگیرند. این مهارت نه تنها در کسب‌وکارها بلکه در علوم مختلف نیز کاربرد دارد و با گذشت زمان اهمیت آن بیشتر می‌شود، چرا که به شکل مستقیم بر بهبود تصمیم‌گیری‌ها و برنامه‌ریزی‌های استراتژیک تأثیر می‌گذارد.

اهمیت تحلیل داده در کسب‌وکار

در عصر تحول دیجیتال، تحلیل دیتا (Data Analysis) به یکی از ابزارهای حیاتی و اساسی برای سازمان‌ها تبدیل شده است. با ظهور کلان‌داده یا بیگ‌دیتا، حجم عظیمی از داده‌ها تولید می‌شود که اگر به درستی آنالیز شوند، می‌توانند به اطلاعات ارزشمندی منجر شوند و کسب‌وکارها را به طور کامل متحول کنند. این کار نه تنها به سازمان‌ها کمک می‌کند تا این اطلاعات را به خوبی درک کنند، بلکه آن‌ها را به دانشی عملی تبدیل می‌کند که می‌تواند برای بهبود محصولات و خدمات، افزایش تجربه مشتری، ساده‌سازی عملیات و افزایش سودآوری استفاده شود.

برای درک اهمیت تحلیل اطلاعات در کسب‌وکارهای دیجیتالی امروز، کافی است به تأثیر دیجیتالی‌شدن فرایندها بر تحولات این کسب‌وکارها نگاه کنیم. بسیاری از ارزش فعلی کسب‌وکارها به حضور آنلاین آن‌ها بستگی دارد و اینجا است که نقش تحلیل اطلاعات نمایش داده می‌شود. به عنوان مثال، در صنعت مراقبت‌های بهداشتی، تحلیل داده‌ها می‌تواند به پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها، بهبود مراقبت از بیمار و تصمیم‌گیری بهتر در مورد استراتژی‌های درمانی کمک کند. در حوزه مالی نیز، تحلیل داده‌ها می‌تواند برای ارزیابی ریسک، کشف تقلب و تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری به کار گرفته شود.

مزایای تحلیل داده برای کسب‌وکارها

تحلیل دیتا به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد با درک عمیق‌تری از عملکرد خود، تصمیمات بهتری بگیرند. به عنوان مثال، تحلیل نرخ پرش (Bounce Rate) می‌تواند به کسب‌وکارها نشان دهد آیا وب‌سایت آن‌ها جذابیت کافی را برای کاربران دارد یا خیر. همچنین، تحلیل اطلاعات جمعیت‌شناختی کمک می‌کند کسب‌وکارها بفهمند آیا به بازار هدف خود دست یافته‌اند یا نه و در صورت نیاز، استراتژی‌های خود را برای جذب مخاطب مناسب‌تر تغییر دهند.

به طور کلی، تحلیل دیتا نه تنها به بهبود عملکرد و تصمیم‌گیری در کسب‌وکارها کمک می‌کند، بلکه در شناسایی روندها و نیازهای بازار نیز نقش مهمی ایفا می‌کند. به همین دلیل، بسیاری از شرکت‌ها به تحلیل داده‌ها به عنوان یکی از اولویت‌های اصلی خود نگاه می‌کنند و آن را یکی از کلیدهای موفقیت در دنیای رقابتی امروز می‌دانند.

تحلیلگر داده کیست؟

حالا که با مفهوم تجزیه و تحلیل دیتا آشنا شدیم، بهتر است به وظایف اصلی یک تحلیلگر داده بپردازیم. تحلیلگر داده کسی است که وظیفه دارد داده‌های خام را به دانش قابل فهم و کاربردی تبدیل کند. این فرد با استفاده از داده‌های موجود، به حل مشکلات خاص یا پاسخ‌گویی به سؤالات معین می‌پردازد.

علاوه بر این، تحلیلگران داده ممکن است وظیفه نظارت بر روند جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها و همچنین تنظیم دستورالعمل‌هایی برای بهبود کیفیت اطلاعات را نیز بر عهده داشته باشند.

انواع تحلیلگر داده

با پیشرفت فناوری، نوع و حجم اطلاعاتی که می‌توانیم جمع‌آوری کنیم، به سرعت افزایش یافت. به همین دلیل، مهارت در جمع‌آوری، دسته‌بندی و تحلیل داده‌ها به یکی از بخش‌های مهم در صنایع تبدیل شده است. تحلیلگران داده در حوزه‌های مختلفی مانند عدالت کیفری، مد، صنایع غذایی، فناوری، کسب‌وکار، محیط زیست و بخش‌های دولتی مشغول به کار هستند.

افرادی که در زمینه تحلیل اطلاعات فعالیت می‌کنند، ممکن است تحت عناوین شغلی مختلفی شناخته شوند، از جمله:

• تحلیلگر پزشکی و سلامت
• تحلیلگر تحقیقات بازار
• تحلیلگر کسب‌وکار
• تحلیلگر هوش تجاری
• تحلیلگر تحقیق در عملیات
• تحلیلگر اطلاعاتی

 وظایف تحلیلگر داده

برای درک بهتر وظایف روزمره یک تحلیلگر داده، بررسی وظایف و مسئولیت‌هایی که معمولاً در شرح شغل این موقعیت ذکر می‌شود، بسیار مفید است.

وظایف یک تحلیلگر داده شامل موارد زیر است:

• توسعه و پیاده‌سازی پایگاه‌ها و سیستم‌های جمع‌آوری داده
• شناسایی معیارهای کلیدی و تعیین شاخص‌های عملکردی (KPI) اصلی و اولویت‌بندی نیازهای کسب‌وکار
• جمع‌آوری اطلاعات از منابع مختلف
• فیلتر کردن و پاکسازی داده‌ها
• شناسایی، تحلیل و تفسیر روندها و الگوها
• تجسم یافته‌ها و ارائه آن‌ها به ذی‌نفعان کلیدی
• نوشتن و سفارشی‌سازی گزارش‌ها
• توسعه و نگهداری داشبوردها
• ایجاد و نگهداری مستندات مرتبط با مدل‌ها، اقدامات و زیرساخت‌های داده

انواع روش‌های تحلیل داده

روش‌های تحلیل اطلاعات به چندین دسته و تکنیک مختلف تقسیم می‌شود که هر کدام با اهداف متفاوتی طراحی شده‌اند. این تحلیل‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند از داده‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده کنند. بعضی از مهم‌ترین آن‌ها عبارتند از:

• تحلیل توصیفی (Descriptive Analysis): تحلیل توصیفی به تفسیر و خلاصه‌سازی داده‌های خام می‌پردازد تا اطلاعاتی درباره آنچه در گذشته اتفاق افتاده است، ارائه دهد. این نوع تحلیل برای شناسایی الگوها و روندهای تاریخی استفاده می‌شود.
• تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analysis): تحلیل تشخیصی با بررسی علل وقوع یک رویداد خاص، یک قدم فراتر از تحلیل توصیفی می‌رود. این تحلیل با کاوش عمیق‌تر در دیتا و مقایسه مجموعه‌های مختلف، به کشف علت نتایج می‌پردازد.
• تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analysis): تحلیل پیش‌بینی‌کننده با استفاده از مدل‌های آماری و اطلاعات گذشته، آینده را پیش‌بینی می‌کند. این نوع تحلیل به طور گسترده در پیش‌بینی روندهای بازار، ارزیابی ریسک و تخمین فروش آینده کاربرد دارد.
• تحلیل تجویزی (Prescriptive Analysis): تحلیل تجویزی پیشرفته‌ترین نوع تحلیل اطلاعات است که نه تنها آینده را پیش‌بینی می‌کند، بلکه اقدامات پیشنهادی برای بهره‌برداری از این پیش‌بینی‌ها را هم ارائه می‌دهد. این تحلیل با استفاده از تکنولوژی‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، به مدیران کمک می‌کند تصمیمات بهتری بگیرند.

این تکنیک‌ها و تحلیل‌ها، ابزارهای قدرتمندی را برای کسب‌وکارها فراهم می‌آورند تا از داده‌های خود به شکل مؤثرتر و کارآمدتری استفاده کنند.

ابزارهای تحلیل داده

در عرصه تحلیل دیتا، ابزارهای متنوعی برای پاسخ‌گویی به نیازها و پیچیدگی‌های مختلف در دسترس قرار دارند. این ابزارها از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و R تا نرم‌افزارهای تجزیه و تحلیل بصری نظیر انواع هوش‌های تجاری را شامل می‌شوند. در ادامه به بررسی برخی از این ابزارها می‌پردازیم:

پایتون

پایتون (زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و چندمنظوره) به طور گسترده‌ای در میان تحلیلگران و دانشمندان داده محبوب است. ویژگی‌های بارز آن، از جمله سادگی و خوانایی، همراه با کتابخانه‌های قدرتمند است که آن را به گزینه‌ای ممتاز برای تحلیل و تجسم داده‌ها تبدیل کرده است.

R

R (زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری رایگان) به ویژه برای محاسبات آماری و گرافیک طراحی شده است. این زبان در میان آماردانان و تحلیلگران داده به طور گسترده‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد و امکانات متنوعی از جمله مدل‌سازی‌های خطی و غیرخطی، را به کاربران ارائه می‌دهد.

SQL

SQL (زبان پرس‌وجوی ساختاریافته) به عنوان استانداردی برای مدیریت و تغییر اطلاعات در پایگاه‌های داده رابطه‌ای شناخته می‌شود. این زبان برای بازیابی و اصلاح داده‌های ذخیره‌شده در پایگاه‌های اطلاعات کاربرد دارد و برای فعالیت‌هایی که به مدیریت داده‌ها مربوط می‌شود، ضروری است.

به جز روش‌های ذکرشده، ابزارهای نوظهور دیگری نیز در حال توسعه هستند.

مراحل تحلیل داده

تحلیل دیتا یک فرآیند سیستماتیک و چندمرحله‌ای است که به کسب دانش از داده‌ها منجر می‌شود. این فرآیند شامل مراحلی است که در ادامه به بررسی آن‌ها می‌پردازیم:

تعیین اهداف و سؤالات کلیدی

نخستین گام در فرآیند تحلیل داده، تعریف اهداف و پرسش‌های مشخصی است که تحلیل شما به دنبال پاسخ دادن به آن‌ها است. این مرحله به تعیین جهت کلی تحلیل کمک می‌کند. در این مرحله، باید مشکل یا موقعیت مورد نظر را به خوبی درک و داده‌های مورد نیاز برای پاسخ به این پرسش‌ها را شناسایی کنید. همچنین، تعیین شاخص‌ها و معیارهایی برای ارزیابی نتایج اهمیت دارد.

جمع‌آوری داده‌ها

پس از تعیین اهداف، باید داده‌های مرتبط را جمع‌آوری کنید. این داده‌ها ممکن است به‌صورت کمی (عددی) یا کیفی (غیر عددی) باشند و از منابع مختلفی مانند نظرسنجی‌ها، مصاحبه‌ها، مشاهدات یا پایگاه‌های داده موجود به‌دست آیند. در این مرحله، باید به این نکته توجه داشته باشید که داده‌های جمع‌آوری‌شده چگونه و با چه زیرساخت‌هایی پشتیبانی خواهند شد.

بررسی و پاکسازی داده‌ها

برای اطمینان از دقت و صحت داده‌ها، لازم است آن‌ها را بررسی و پاکسازی کنید. این مرحله شامل شناسایی و اصلاح خطاها، ناهماهنگی‌ها و هر گونه نقصی است که ممکن است بر کیفیت تحلیل تأثیر بگذارد. داده‌های پاکسازی‌شده، پایه‌ای محکم برای ادامه فرآیند تحلیل فراهم می‌کنند.

تحلیل داده‌ها

حالا نوبت به تحلیل اطلاعات می‌رسد. در این مرحله از تکنیک‌های آماری و ریاضی برای شناسایی الگوها، روابط و روندها استفاده می‌شود. ابزارهای مختلفی مانند پایتون، R، اکسل و نرم‌افزارهای تخصصی نظیر SPSS و SAS می‌توانند در این تحلیل کمک کنند. انتخاب ابزار مناسب به ماهیت داده‌ها و نیازهای تحلیل شما بستگی دارد.

تفسیر و تجسم داده‌ها

پس از انجام تحلیل، اطلاعات باید به‌گونه‌ای تحلیل و تجسم شوند که به راحتی قابل فهم باشند. استفاده از نمودارها، گراف‌ها و دیگر ابزارهای بصری‌سازی به درک بهتر اطلاعات و ارائه تصویری شفاف از یافته‌ها کمک می‌کند. این مرحله به ویژه برای انتقال نتایج به افرادی که تخصص فنی ندارند، اهمیت دارد.

داستان‌سرایی داده‌ها و اجرای نتایج

مرحله نهایی، ارائه نتایج تحلیل در قالب یک روایت جذاب و قابل درک است. این داستان‌سرایی می‌تواند به تصمیم‌گیرندگان کمک کند تا بر اساس دانش به‌دست‌آمده، اقدامات مؤثری را انجام دهند.

در نهایت، موفقیت در تحلیل به توانایی شما در تبدیل داده‌ها به دانش و سپس اقداماتی عملی وابسته است.

معرفی نرم افزار هوش تجاری دیدگاه چارگون

در دنیای امروز، استفاده از ابزارهای هوش تجاری (BI) به یک الزام برای سازمان‌ها در راستای تحلیل داده‌ها و بهینه‌سازی فرآیندهای داخلی تبدیل شده است. در این میان، نرم افزار هوش تجاری دیدگاه چارگون یکی از بهترین نرم‌افزارها برای تحلیل دیتا است و کمک زیادی به کسب‌وکارها می‌کند. این نرم‌افزار با هدف افزایش کارایی و بهره‌وری در بخش منابع انسانی طراحی شده و به مدیران و تحلیل‌گران امکان می‌دهد تا داده‌های مرتبط با منابع انسانی را به شیوه‌ای موثر جمع‌آوری، تحلیل و تفسیر کنند و نتایج را به صورت بصری و قابل فهم ارائه دهند.

قابلیت‌های برجسته نرم افزار هوش تجاری دیدگاه چارگون

این نرم‌افزار با ارائه امکانات متنوع و گسترده، به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که داده‌های منابع انسانی خود را با دقت و عمق بیشتری بررسی کنند. برخی از ویژگی‌های بی‌نظیر این نرم‌افزار عبارتند از:

• تحلیل تعداد کارکنان
• مدیریت ورود و خروج نیروها
• تحلیل پراکندگی جمعیت

با استفاده از نرم افزار هوش تجاری دیدگاه چارگون، سازمان‌ها قادر خواهند بود با تحلیل‌های دقیق و نمایش‌های بصری کارآمد، تصمیمات استراتژیک مؤثری در حوزه منابع انسانی اتخاذ کنند. این نرم‌افزار نه تنها به شفافیت بیشتر داده‌ها کمک می‌کند، بلکه با ارائه اطلاعات دقیق و به‌روز، فرآیندهای سازمانی را بهینه و به افزایش بهره‌وری کلی سازمان کمک می‌کند.

سخن پایانی

در این مطلب به بررسی تحلیل داده و اهمیت آن پرداخته‌ایم و همچنین با انواع روش‌های تجزیه و تحلیل اطلاعات آشنا شدیم. تحلیل داده‌ها به افراد و سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا در دنیای اطلاعات، داده‌های ارزشمندی به دست آورده و آن‌ها را به استراتژی‌های کارآمد تبدیل کنند. از این طریق، کسب‌وکارها می‌توانند بهتر به نیازهای مشتریان خود پی ببرند و عملکرد خود را بهبود بخشند.

چگونگی تحلیل داده‌ها به نوع داده‌ها و محیط مورد بررسی بستگی دارد. یکی از روش‌های تحلیل دیتا استفاده از نرم افزار هوش تجاری دیدگاه چارگون است که با امکانات بی‌نظیر خود به کسب‌وکارها کمک شایان توجهی می‌کند. علم تحلیل دیتا به تحلیلگران این امکان را می‌دهد تا با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مختلف، تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تری انجام دهند و مدیریت مؤثرتری داشته باشند.