در دنیای با تغییرات پرسرعت و به هم‌پیوسته امروزی، کسب‌وکارها به طور مداوم در جستجوی راه‌های نوآورانه برای به دست آوردن مزیت رقابتی هستند. انقلاب دیجیتال تغییرات دگرگون کننده‌ای را در نحوه عملکرد و تصمیم‌گیری شرکت‌ها ایجاد کرده است و یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌ها در این دوره استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در کسب و کار است. این ابزار قدرتمند نه تنها چشم انداز تجار به تجارت را تغییر داده است، بلکه به یک دارایی ضروری برای تصمیم گیری آگاهانه و استراتژیک برای بقای بیزنس تبدیل شده است. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ فقط یک کلمه کلیدی نیست. این نشان دهنده یک تغییر لرزه‌ای در نحوه رویکرد سازمان‌ها به عملیات خود است. با استفاده از حجم وسیعی از داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند بینش‌های پنهان و واقعیت آمارها و محبوبیت برند خود از نگاه مشتریان را باز کنند، فرآیندها و استراتژی خود را ساده‌سازی کنند و در نهایت تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند. این متن به بررسی نقش محوری تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در تصمیم‌گیری تجاری می‌پردازد و این که چگونه روش کار شرکت‌ها را متحول می‌کند.

تصمیم گیری مبتنی بر داده‌های بزرگ در کسب و کار چیست؟

تصمیم گیری مبتنی بر داده‌های بزرگ (DDDM) فرآیند استفاده از داده‌های بزرگ یا بیگ دیتا برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه و تأیید شده برای هدایت رشد کسب و کار و پیش‌بینی آینده آن با در نظر گرفتن فاکتورهای تأثیرگذار است. با استفاده از KPIها و ابزارهای مناسب، شرکت‌ها می‌توانند بر تعصبات غلبه کنند و بهترین تصمیمات مدیریتی را که با استراتژی‌های آن‌ها همسو باشد، اتخاذ کنند. اساساً، استفاده از داده‌های بزرگ برای تصمیم‌گیری به معنای تلاش در جهت اهداف کلیدی کسب‌وکار با استفاده از اطلاعات تأیید شده و تحلیل‌شده به‌جای آمارگیری بدون تحلیل و استفاده و به اصطلاح صرفاً در تاریکی است. امروزه، توسعه و دموکراتیک کردن نرم‌افزارهای هوش تجاری، کاربران و تاجران را بدون تخصص فنی ریشه‌دار در حوزه‌های مختلف قادر می‌سازد تا تجزیه و تحلیل و همچنین استخراج نتایج مفید از اطلاعات و آمار خود را داشته باشند. طلایی که دانشمندان داده‌های بزرگ استخراج می‌کنند در دو نوع متمایز وجود دارد: کیفی و کمی، و هر دو برای تصمیم گیری مبتنی بر داده حیاتی هستند. تجزیه و تحلیل کیفی بر داده‌هایی متمرکز است که با اعداد یا معیارهایی مانند مصاحبه‌ها، فیلم ها و حکایات تعریف نمی‌شوند. تحلیل کیفی بر اساس مشاهده است تا اندازه‌گیری. در اینجا، کدگذاری داده‌های بزرگ برای اطمینان از اینکه موارد به صورت هوشمندانه با هم گروه بندی می‌شوند بسیار مهم است. تحلیل کمی بر اعداد و آمار متمرکز است. میانه، انحراف معیار و سایر آمارهای توصیفی در اینجا نقش اساسی دارند. این نوع تحلیل به جای مشاهده، اندازه گیری می‌شود. برای دستیابی به تصمیمات تجاری هوشمندانه‌تر، داده‌های بزرگ کمی و کیفی باید تجزیه و تحلیل شوند.

اهمیت استفاده از داده‌های بزرگ در کسب و کار

اصطلاح “داده های بزرگ” به حجم عظیم داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار تولید شده توسط مشاغل، مصرف کنندگان و پلتفرم‌های دیجیتال مختلف اشاره دارد. این داده‌های بزرگ همه چیز را از معاملات مشتری و تعاملات رسانه‌های اجتماعی گرفته تا اطلاعات تولید شده توسط حسگر را در بر می‌گیرد. تجزیه و تحلیل کلان داده فرآیند جمع‌آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل این انبوه اطلاعات برای کشف الگوها، روندها و بینش‌های ارزشمند است. یکی از جنبه‌های کلیدی تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، توانایی آن در پردازش داده‌های بزرگ در زمان واقعی و لحظه است. این ویژگی به کسب و کارها اجازه می‌دهد تا تصمیمات سریع‌تر و لحظه‌ای بگیرند که متناسب با شرایط در حال تغییر و نوسانات بازار است. برای مثال، خرده‌فروشان می‌توانند استراتژی‌های قیمت‌گذاری را بر اساس داده‌های فروش لحظه‌ای تنظیم کنند، و اطمینان حاصل کنند که رقابتی باقی می‌مانند و سود را به حداکثر می‌رسانند. با کمک داده‌های بزرگ در تصمیم‌گیری حتی می‌توان شرایط بازار را پیش‌بینی کرد.

افزایش تجارب مشتری

درک رفتار و ترجیحات مشتری هرگز در دنیای تجارت مهم نبوده است و یا توجه و تمرکز خاصی به این موضوع نمی‌شده است. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ نقشی اساسی در کمک به شرکت‌ها برای دستیابی به این بینش ایفا می‌کند. با تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ از رفتار مشتری، کسب‌وکارها می‌توانند محصولات و خدمات خود را به گونه‌ای طراحی کنند که نیازهای مشتری را به طور مؤثر برآورده کنند. به عنوان مثال، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک مانند آمازون از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برای شخصی‌سازی توصیه‌های محصول بر اساس سابقه خرید قبلی مشتریان استفاده می‌کنند. این نه تنها تجربه خرید را بهبود می‌بخشد، بلکه باعث افزایش فروش و وفاداری مشتری نیز می‌شود.

بهینه سازی عملیات و کارایی

تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ تنها به جنبه‌های مشتری مداری کسب و کارها سود نمی‌رساند. همچنین نقش مهمی در بهینه سازی عملیات داخلی ایفا می‌کند. به عنوان مثال، سازندگان می‌توانند از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای نظارت بر عملکرد تجهیزات و پیش بینی نیازهای تعمیر و نگهداری، کاهش زمان خرابی و بهبود کارایی کلی استفاده کنند. در صنعت حمل و نقل، شرکت‌هایی مانند اوبر از داده‌های بزرگ برای بهینه سازی مسیرها، تطبیق رانندگان با سواران و کاهش زمان انتظار برای مسافران استفاده می‌کنند. این نه تنها باعث صرفه جویی در زمان و منابع می‌شود، بلکه تجربه کلی کاربر را نیز افزایش می‌دهد.

تحقیقات بازار و تحلیل رقبا

در بازار پویای امروزی، جلوتر ماندن از رقبا بسیار مهم است. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ به کسب و کارها در حفظ نبض در بازار با ارائه بینش جامع در مورد روند مصرف کنندگان و استراتژی‌های رقبا کمک می‌کند. با تجزیه و تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی، نظرات مشتریان و اطلاعات رقبا، شرکت‌ها می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد پیشنهادات محصول و استراتژی‌های بازاریابی خود بگیرند. به عنوان مثال، یک خرده فروش لباس ممکن است از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برای نظارت بر مکالمات رسانه‌های اجتماعی و شناسایی روندهای مد در حال ظهور استفاده کند. با استفاده از این اطلاعات، آن‌ها می‌توانند موجودی و کمپین‌های بازاریابی خود را به گونه‌ای تنظیم کنند که با ترجیحات فعلی مصرف کننده هماهنگ شود.

مزایای بهره‌گیری از بیگ دیتا در کسب و کار

کلان داده فرصت‌هایی را برای تصمیم‌گیری بهتر در کسب و کار ایجاد می‌کند.

۱ـ توانایی تطبیق سریع‌تر با شرایط نوسان بازار

۲ـ داشتن درک بهتر از مشتری، رفتارها و عادات او

۳ـ نگاهی دقیق‌تر به فروش، موجودی، یا سایر معیارها در طول زمان، با توانایی ایجاد گزارش های بسیار دقیق و بررسی قطعات خاص از اطلاعات

۴ـ پیش‌بینی فرصت‌هایی که با روش‌های داده سنتی امکان‌پذیر نبودند

۵ـ توانایی جمع‌آوری داده‌ها از صدها (یا حتی هزاران منبع) و پیوند آن‌ها برای یک نمای یکپارچه

سوالات متداول در باب تأثیر تحلیل داده‌های بزرگ بر کسب و کار

تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ چیست و چگونه با تصمیم گیری تجاری مرتبط است؟

تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ شامل فرآیند بررسی مجموعه داده‌های بزرگ و متنوع برای استخراج بینش معنادار است. در زمینه تصمیم‌گیری تجاری، روشی سیستماتیک برای تجزیه و تحلیل داده‌ها برای انتخاب‌های آگاهانه و استراتژیک فراهم می‌کند.

چه شرکت‌هایی تصمیمات خود را بر مبنای تحلیل بیگ دیتا می‌گیرند؟

امروزه بسیاری از شرکت های جهانی برای تصمیم گیری به داده‌های بزرگ متکی هستند:

گوگل با مشخص کردن ویژگی‌های مؤثرترین مدیران، به داده‌ها روی می‌آورد تا عملکرد داخلی را افزایش دهد. این کار شرکت را قادر می‌سازد تا از مدیران پشتیبانی کند، تعامل و عملکرد آن‌ها را افزایش دهد و آن‌ها را تشویق کند تا برای Google کار کنند. تسلا از داده‌های بزرگ برای هدایت تصمیم‌گیری، بهبود عملکرد خودرو و بهبود تجربه کلی مشتری استفاده می‌کند. اوبر از داده‌ها، الگوریتم‌های تطبیق و مدل‌های پیش‌بینی برای تخمین مستقیم زمان رانندگی استفاده می‌کند و درایور بهینه را از طریق یک فرآیند تخصیص می‌دهد. استارباکس از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برای شناخت ترجیحات مشتریان خود و جمع آوری جزئیات در مورد عادات خرید آن‌ها استفاده می‌کند. کوکاکولا از داده ها برای حفظ مشتری و بازاریابی استفاده می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی اطلاعاتی که تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ بر روی آن‌ها تمرکز می‌کند چیست؟

تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ بر سه ویژگی کلیدی تمرکز می‌کند: حجم (سر و کار با مقادیر انبوه داده)، سرعت (سرعت تولید و پردازش داده‌ها) و تنوع (تجزیه و تحلیل انواع داده‌ها، از جمله داده‌های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار)