پاورپوینت"سازمان داده محور،رازحکمرانی شرکت های موفق دربهبودکسب وکارها" کد 2867

از آنجاییکه کسب و کار ها شکل دیجیتالی به خود گرفته اند، لزوم استفاده از هوش کسب وکار (BI) بیش از پیش مطرح می‌شود. با استفاده از BI تصمیم‌گیری‌های بهتری در سازمان‌ها انجام می‌شود که منجر به رشد سازمان و کسب مزیت رقابتی می‌شود.

اگر ابزارهای گزارش‌ساز  به درستی به کار گرفته شوند و داده‌ها به درستی تحلیل شوند، شما قادر خواهید بود تصمیم‌های داده محور بگیرید و کسب و کار خود را رو به جلو حرکت دهید. این موضوع در تئوری بسیار جذاب به نظر می‌رسد. اما در عمل حتی اگر شما به انبوه ترین داده‌ها دسترسی داشته باشید، ممکن است که تصمیم‌هایی بگیرید که اساس تحلیل‌های داده‌ای نباشد و بر مبنای احساسات صورت پذیرد. این تصمیم‌گیری‌ها در اغلب موارد برای کسب و کار مضر و خطرآفرین است.

اگرچه در برخی از موارد تصمیم‌گیری‌ها بر مبنای غرایز و احساس انجام می‌شود اما باید درنظر داشته باشیم که تصمیم‌گیری‌های سازمانی عمدتا باید برمبنای معیارها، حقایق و ویژوال‌ها که مرتبط با اهداف سازمان هستند صورت پذیرند.

جهت درک اهمیت موضوع تحلیل داده‌ها،‌در این قسمت به بررسی موضوع «تصمیم گیری داده محور یا Data Driven Decision Making » می‌پردازیم. همچنین برای فهم بیشتر موضوع مثال‌هایی واقعی از تاثیر تحلیل در کسب و کار ها ارائه می‌نماییم.

تصمیم گیری داده محور یا Data Driven Decision Making چیست؟

تصمیم‌گیری داده محور یا Data driven decision Making (DDDM) فرایندی است به شکل زیر :‌

• جمع‌آوری داده بر اساس اهداف یا شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
• تحلیل روندها و حقایق (Facts)
• استفاده از تحلیل‌ها به منظور تعیین استراتژی و فعالیت‌هایی که موجب سوداوری برای سازمان می‌شود.

اساسا تصمیم‌گیری داده محور به معنای حرکت در مسیر اهداف سازمان است. در این مسیر از تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. به عبارتی تصمیم‌گیری داده محور (Data-Driven Decision Making یا به اختصار DDDM) فرایند تصمیم‌گیری بر اساس تحلیل داده به جای اتکای صرف به تجربه و شهود (Gut-Based Decision Making) است.

برای استخراج ارزش افزوده از داده‌ها، می‌بایست داده‌ها دقیق و مرتبط به اهداف سازمان باشند. جمع‌آوری، استخراج، ساختاردهی و تحلیل داده‌ها برای DDDM در کسب وکارها  موضوعی گسترده است. همین امر موجب به نعویق افتادن و طولانی شدن پروسه DDDM می‌شود.

امروزه به سبب توسعه ابزارها و پلتفرم‌های هوش کسب و کار،‌ برای دریافت بینش از داده‌ها نیازی نیست که کاربران متخصص و حرفه‌ای باشند. بنابراین برای تهیه گزارشات، روندها، مصورسازی داده‌ها و دریافت بینش از اطلاعات به حوزه IT تقریبا نیازی وجود ندارد. علم داده نیز با توجه به  توسعه این ابزارها به میان آمد.

گنجی که دانشمندان داده از داده‌ها استخراج می‌کنند، در دو دسته متفاوت جای می‌گیرند:‌ کمی و کیفی. هر دو این موارد برای تصمیم‌گیری داده محور مهم و حیاتی هستند.

تحلیل‌های توصیفی بر روی داده‌های تمرکز می‌کنند که اعداد و ارقام ندارند : مانند مصاحبه‌ها،‌ ویدیوها و داستان‌ها . تحلیل داده‌ها کیفی بیشتر بر اساس مشاهدات صورت می‌گیرد تا اندازه‌گیری داده‌ها. اما نکته مهم این است که داده‌ها کدبندی شوند و در گروه‌بندی‌های مناسب قرار گیرند.

تحلیل داده‌ها کمی بر اساس اعداد و آمار صورت می‌گیرد. میانگین، انحراف استاندارد و سایر آماره‌های توصیفی نقش مهمی برای این نوع داده‌ها دارند. بر خلاف آنالیز داده‌های کیفی، در آنالیز داده‌های کمی، بر اندازه‌گیری و اعداد و ارقام تمرکز داردتا مشاهدات. داده‌های کمی و کیفی هر دو می‌بایست تحلیل شوند تا تصمیم‌گیری های کسب و کار، داده‌ محور انجام شوند.

فهرست

سازمان داده محور

آیا شما یک مدیر داده-‌محور هستید؟

ویژگی‌های یک مدیر داده‌محور

مدیر داده‌محور روی به دست آوردن اطلاعات باکیفیت تأکید زیادی دارد

مهارت داده محوری مدیران

یادگیری در مرکز تصمیم‌گیری داده-محور قرار دارد

تصمیم گیری داده محور

ده گام ساده برای تصمیم گیری داده محور در هر کسب وکار

داده کاوی , هوش مصنوعی

«دانشمند داده» (Data Scientist))

«مهندس داده» (Data Engineer))

. مشابهت دانشمند داده و مهندس داده

مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer))

مدیر داده (Data Manager)

معمار داده (Data Architect)

(تحلیل‌گر داده Data Analyst)

چرا تصمیم گیری داده محور موجب موفقیت کسب و کارها می‌شود؟

تصمیم گیری داده محور یا Data Driven Decision Making چیست؟

سیر تکامل​ سازمان داده-محور

مقاومت در برابر ​​​داده ها:

- کنجکاوی در مورد ​​​داده ها:

آگاهی از داده ها

درک داده ها​​

داده محوری​

تبدیل شدن به یک سازمان داد​ه-محور

حکمرانی داده ها شالودۀ هر سازمان داده محور

چالش فرهنگ داده محور در سازمان ها/سازمان داده محور

هوش مصنوعی و داده

داده و شرکت ها

ارزش واقعی بیگ دیتا درشرکت ها

نگرانی سازمان های داده محور

فرهنگ داده محور

مدیران و سازمان های داده محور

حرکت به سمت یک سازمان داده محور

ضرورت تحول در یک سازمان و حرکت به سمت یک سازمان داده محور

چگونه می توان به یک سازمان داده محور تبدیل شد؟

ایجاد حس ضرورت تغییر

سازمان داده محور

بازاریابی داده‌ محور چیست؛ ۷ گام ایجاد استراتژی، مزایا و ۷ نمونه قابل‌ اجرای آن

مزایای بازاریابی داده‌محور

بهبود کسب و کار از طریق بازاریابی داده محور و تحلیل اطلاعات مشتریان

ترغیب مشتری به خرید با استفاده از بازاریابی داده محور

چهار مرحله برای فعال‌سازی موثر داده‌هایتان در راستی بهبود کسب و کار

پایه و اساس داده‌ها: ایجاد یک دیدگاه کامل از مشتری

  تصمیم گیری: استخراج داده‌ها برای کار برروی سیگنال‌ها

ارتباطات رویداد محور، براساس سیگنال‎های مشتری عمل می‌کنند.

اجرای چارچوب فعالسازی داده در جهت بهبود کسب و کار

بلوغ داده Data Maturity :/چرا به Data strategy استراتژی داده مناسب نیاز داریم؟

ابعاد بلوغ داده ها

بزرگترین بیماری یک سازمان کمبود اطلاعات دقیق وبموقع می باشد

مدیریت داده محور مهارت های نرم شما را بهبود می بخشد

استفاده از معیارهای مشخص و روشهای تحلیلی در نقاط کلیدی در فرآیندهای تصمیم گیری

اطلاعات دیجیتال

بهره گیری ازمنابع داده

داده ها ودی ان ای سازمان

سه مورد ضروری از فرهنگ داده محور/ تبلیغ دموکراتیک کردن داده ها

فرهنگ داده ومحور تجارت

تضمین کیفیت داده ها

مدیریت داده ها

مزایای یک فرهنگ داده محور

جهان داده محور

سازمان داده محور: ایجاد یک استراتژی داده

داده ها دارایی اساسی سازمان

ظهور تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان یک واقعیت همه جانبه از زندگی سازمانی

            فرهنگ داده ها فرهنگ تصمیم گیری است

فرهنگ داده بخشی از سیستم ارزشی شرکت

با ۱۱۲اسلاید تخصصی