تحلیل داده چیست؟ آنالیز داده رشته‌ای است که از حجم بالای داده ها و اطلاعات زیادی که هر روزه در کسب و کار ثبت و ضبط می‌شود، نتایج و استدلال‌های منطقی گرفته و در جهت تصمیمات و راهبردهای کسب و کار اطلاعات منسجم و قابل درک تهیه می کند.
در واقع تحلیلگر داده مترجمی است که از مجموع اطلاعات جزئی و نامفهوم، درک وضعیت و اهداف و استراتژی هایی برای آینده و اصلاحاتی برای وضعیت موجود استخراج می کند.
به این ترتیب تحلیلگران می توانند فضای رقابتی، منافع داخلی و خارجی کسب و کار را تشخیص داده و راه‌های حل‌هایی برای بهبود آن‌ها پیشنهاد کنند.
تحلیل داده چطور اتفاق می افتد؟
اجازه بدهید برای آن که بیشتر با وظایف تحلیل گر داده آشنا شوید، مثالی بزنیم.
ممکن است شما با شرکت بزرگی همکاری کنید که برای فروش محصولات خود نیاز دارد رفتار مخاطبان را تحلیل کند و بداند که در آینده روی کدام استراتژی‌ها کار کند. تیم مارکتینگ این شرکت با شما به عنوان تحلیل گر داده وارد مذاکره می‌شود و به طور مثال می گوید ما نیاز داریم بدانیم مخاطبان در دوره قرنطینه بیشتر چه محصولاتی را خریداری کرده اند و چطور این خرید را انجام داده اند. چرا محصولاتی مانند A که تفاوت چندانی با B ندارد با استقبال چندین برابر مواجه شده است.
یا این که یک گلخانه بخواهد درباره پاسخدهی دما و عوامل دیگر روی یک گیاه اطلاعاتی به دست بیاورد. و شما با روش‌هایی که خودتان می دانید بایستی پاسخ این سوالات را پیدا کنید.
تحلیل گر داده چه کاری انجام می‌‌دهد؟
در حال حاضر رشته تحلیل داده یا Data analyitics به صورت رشته‌ای برای کالج و در مقطع ارشد قابل تحصیل است. در این مقاطع تحلیل گران با مفاهیمی مانند احتمال، تجسم داده، مدل سازی آمار، تجزیه و تحلیل و پیش بینی و مدیریت ریسک کسب و کارها آشنا شده و روش‌های آن را می آموزند.
در واقع حجم وظایف یک تحلیل گر داده به سازمانی که در آن مشغول است و نوع کار بستگی دارد. ممکن است آنالیزگر داده بتواند با ابزارهای موجود تحلیل درستی از داده ها ارائه کند. و ممکن است برای یک سازمان بزرگ لازم باشد با زبان‌هایی مثل پایتون برنامه‌هایی را کدنویسی کند و با استفاده از آن داده ها را تحلیل کند.
انواع تجزیه و تحلیل داده ها
چهار نوع تجزیه و تحلیل داده بر روی یکدیگر بنا شده اند تا ارزش روزافزونی را برای یک سازمان به ارمغان آورند.
تجزیه و تحلیل توصیفی
این نوع آنالیز اتفاقاتی که در گذشته افتاده است را بررسی کرده و از آن ها نتیجه می گیرد. به طور مثال روی اطلاعاتی مثل درآمد ماهانه، فروش سه ماهه، میزان بازدید سالانه وبسایت و … روندهای سازمان را کشف و بررسی می کند.
تجزیه و تحلیل تشخیصی
در این توع تحلیل با مقایسه مجموعه داده های توصیفی برای شناسایی وابستگی ها و الگوها، دلیل اتفاقات را پیدا می کنند. این به یک سازمان کمک می کند تا علت یک نتیجه مثبت یا منفی را تعیین کند.
تجزیه و تحلیل پیش بینی
این روش به تحلیل گر کمک می کند با تشخیص تمایلات در تجزیه و تحلیل توصیفی و تشخیصی، نتایج احتمالی را تعیین کند. و اجازه می دهد تا یک سازمان اقدام پیشگیرانه ای انجام دهد، مانند تماس با مشتری که بعید است تمدید قرارداد کند یا هرچیز دیگری.
تجزیه و تحلیل تجویزی
در این روش تحلیل گر می کوشد اقدامات تجاری را انجام دهد. در حالی که این نوع تحلیل ارزش قابل توجهی در توانایی پرداختن به مشکلات احتمالی یا جلو ماندن از روند صنعت دارد، اما اغلب به استفاده از الگوریتم های پیچیده و فن آوری پیشرفته مانند یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ نیاز دارد.
از یک نظرسنجی که روی بیش از 2000 مدیر بازرگانی و مشاور PwC انجام شده، این طور نتیجه گیری شد که سازمان ها تجزیه و تحلیل توصیفی را برای تصمیم گیری آگاهانه و مبتنی بر داده کافی نمی دانند. به همین ترتیب ، تجزیه و تحلیل های تشخیصی و پیش بینی شده به طور فزاینده ای برای سازمان ها مهم هستند.