تجزیه و تحلیل افزوده چیست و چه اهمیتی برای کسب و کارها دارد؟

استفاده از تجزیه و تحلیل برای تعیین استراتژی مناسب، برای هر کسب و کاری ضروری است. افرادی که با تجزیه و تحلیل سروکار دارند، احتمالا با اصطلاح کشف هوشمند داده نیز آشنایی دارند. معمولا پیوند این عبارت با شیوه‌های تحلیلی به عنوان تجزیه و تحلیل افزوده شناخته می‌شود. در حقیقت، درک شرایط و نیازهای مخاطب، با استفاده از تجزیه و تحلیل ممکن است و زمانی که این کار به شیوه‌ی تجزیه و تحلیل افزوده انجام شود، میزان کارایی نیز افزایش می‌یابد. در این مقاله به بررسی مفهوم این شیوه‌ی تجزیه و تحلیل خواهیم پرداخت. پیش از معرفی تجزیه و تحلیل افزوده، به بررسی دو مفهوم کشف هوشمند داده‌ها و جمع‌آوری داده‌های افزوده می‌پردازیم. این مفاهیم، به طور مستقیم در تجزیه و تحلیل افزوده مورد استفاده قرار می‌گیرند. با ما همراه باشید.

کشف هوشمند داده‌ها

کشف هوشمند داده‌ها، مفهومی فراتر از نظارت صرف بر عملکرد داده‌ها دارد. در حقیقت داده‌ها به شیوه‌ی هوشمند به کسب و کارها این امکان را خواهند دارد تا بتوانند الگوهای درونی موجود در داده‌ها را به شیوه‌ی دقیق‌تری شناسایی نمایند. شناخت این الگوها باعث می‌شود تا در صورتی که شرکت‌ها با چالش‌های غیرمنتظره مواجه شوند، بتوانند به آسانی از پس آن‌ها برآیند. همچنین کشف هوشمند داده‌ها یک مزیت بزرگ دیگر را نیز برای کسب و کارها به ارمغان می‌آورد. شرکت‌هایی که از این شیوه استفاده می‌کنند، دیگر نیازی به متخصصان فنی و تحلیلگران متخصص نخواهند داشت. در حقیقت، کشف هوشمند داده‌ها به شما این امکان را خواهد داد تا تحلیل‌های پیچیده را به تنهایی و بدون داشتن دانش تخصصی بالایی انجام دهید. استفاده از کشف هوشمند داده‌ها باید جمع‌آوری، آماد‌ه سازی، یکپارچه‌سازی و تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها را آسان نماید. همچنین عملکرد کشف هوشمند داده‌ها به مراحل تحلیل، محدود نباید باشد و باید به کاربران این اجازه را دهد که نتایج به دست آمده را به اشتراک گذارند و از آن‌ها در استراتژی‌های آینده‌ی خود استفاده نمایند. همچنین کشف هوشمند داده‌ها باید الگوهای اساسی را برجسته نماید و تکنیک‌ها و قالب‌های تجسم این الگوها را به شما پیشنهاد دهد.

آماده‌سازی داده‌های افزوده

همانطور که ملاحظه کردید، کشف هوشمند داده‌ها باعث تسهیل فرآیند تجزیه و تحلیل می‌شود. زمانی که صحبت از تجزیه و تحلیل افزوده می‌شود باید در وهله‌ی اول، داده‌های مورد نیاز برای این کار را شناسایی نماییم. آماده‌سازی داده‌های افزوده به معنای انجام این کار است. در حقیقت آماده‌سازی این داده‌ها به کاربران کمک می‌کند تا بدون نیاز به کمک متخصصان و دانشمندان، به داده‌های معنادار، دسترسی داشته باشند. کسب و کارها می‌توانند با استفاده از داده‌های افزوده، به تنهایی، نظریه‌ها و فرضیات خود را مورد آزمایش قرار دهند. همچنین افرادی که از آماده‌سازی داده‌های افزوده استفاده می‌کنند می‌توانند علاوه بر دسترسی به داده‌ها، به منابع مختلف نیز متصل شوند. همچنین کاربران می‌توانند داده‌ها را در قالب‌های مختلف یکنواخت، تعاملی، اشتراکی، سلسله مراتبی، کاهش، افزایشی و موازی دسته‌بندی نمایند و آن‌ها را با استفاده از الگوریتم‌های یکپارچه‌سازی، ساده‌تر نمایند. زمانی که اقدام به آماده‌سازی داده‌های افزوده می‌نمایید باید به این نکته توجه کنید که آماده‌سازی مناسب باید منجر به ایجاد هماهنگی در میان قدرت انعطاف و اعتبار داده‌ها شود. این کار باعث می‌شود تا کیفیت داده‌ها نیز افزایش یابد که نتیجه‌ی آن، بهبود خروجی تجزیه و تحلیل افزوده خواهد بود.

تجزیه و تحلیل افزوده

حال که با مفاهیم اساسی مرتبط با تجزیه و تحلیل افزوده آشنا شدید، وقت آن است که خود این فناوری را بررسی نماییم. تجزیه و تحلیل افزوده (Augmented Analytics)، به معنای استفاده از ماشین لرنینگ و پردازش زبان‌های طبیعی (NLP) در فناوری‌های مرتبط با تجزیه و تحلیل است. استفاده از این امکانات باعث می‌شود تا آماده‌سازی داده‌ها و به اشتراک گذاشتن آن‌ها، به شیوه‌های خودکار انجام شود. در حقیقت، تجزیه و تحلیل افزوده، چند پله نسبت به شیوه‌های سنتی تجزیه و تحلیل جلوتر است چرا که سرعت و دقت شما بدون حضور یک متخصص برای تحلیل‌های پیچیده، افزایش خواهد یافت. دو مفهوم پیشین، زیرمجموعه‌ی تجزیه و تحلیل افزوده هستند و به نحوی، عملکرد این شیوه‌ی تحلیلی را تشکیل می‌دهند. زمانی که از تجزیه و تحلیل افزوده استفاده می‌کنید، دیگر نیازی به صبر کردن بیش از حد برای به دست آوردن نتایج، نخواهید داشت. دنیای امروز، دنیای سرعت است و تحلیل داده‌ها باید به صورت روزانه انجام گردد. اگر از شیوه‌های سنتی تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنید، رسیدن به شاخص عملکردی که نتایج را به صورت روزانه در اختیار شما قرار دهد کار دشواری خواهد بود در حالیکه استفاده از تجزیه و تحلیل افزوده می‌تواند به راحتی این کار را برای شما انجام دهد.

دلایل اهمیت تجزیه و تحلیل افزوده

همانطور که ملاحظه کردید، تجزیه و تحلیل افزوده می‌تواند راندمان کاری شما را افزایش دهد. در حقیقت کسب و کارهایی که از این شیوه‌ی تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند می‌توانند در رقابت با سایر شرکت‌های دیگر، موفق ظاهر شوند. امروزه، تعیین استراتژی کار دشواری شده‌است چرا که رفتار مخاطبان، به سرعت تغییر می‌کند به همین دلیل نیز استفاده از شیوه‌های مدرن و پیشرفته‌ی تجزیه و تحلیل می‌تواند کمک بسزایی به شما نماید. در زیر به بررسی مهم‌ترین دلایل اهمیت تجزیه و تحلیل افزوده می‌پردازیم.

1. دانشوری شهروندی

استفاده از تجزیه و تحلیل افزوده باعث ایجاد دانشوری شهروندی می‌شود که نتیجه‌ی آن، بهبود توانمندسازی و قابلیت‌های هر کسب و کاری خواهد شد.

2. تصمیمات دقیق

زمانی که از تجزیه و تحلیل افزوده استفاده می‌کنید، پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در ارتباط با عملکرد محصولات و نیازهای مشتری خواهید داشت که این نکته بر سیاست‌های توزیع محصول و قیمت‌گذاری نیز تأثیرگذار خواهد بود.

3. تمرکز بیشتر

با استفاده از تجزیه و تحلیل افزوده کارشناسان و متخصصان می‌توانند این آزادی را داشته باشند که بر یک پروژه‌ی خاص، متمرکز شوند.

4. نرخ بازگشت سرمایه

یکی دیگر از دلایل اهمیت استفاده از تجزیه و تحلیل افزوده آن است که شما می‌توانید به طور قابل ملاحظه‌ای، نرخ بازگشت سرمایه را بهبود بخشید. همچنین، تجزیه و تحلیل افزوده بر هزینه‌ی کل مالکیت (TCO) نیز تأثیر مثبتی دارد.

سخن آخر

دنیا به سمت اتوماتیک کردن وسایل پردازشی حرکت می‌کند. تجزیه و تحلیل افزوده با استفاده از ابزارهایی که منجر به خودکفایی شرکت‌ها می‌شود کمک بسزایی در این زمینه به شما خواهد کرد.