پاورپوینت "تحلیل داده ها درکسب و کار، ابزار استراتژیک مدیران برای تصمیم گیری های حیاتی"

توضیحات محصول

علم داده چیست و چه کاربردی دارد؟

جهان امروز، جهان داده‌ است و ذخیره‌سازی و استفاده بهینه از داده‌ یکی از چالش‌های اصلی سازمان‌ها در یک دهه گذشته بوده است. ازاین‌رو در سال‌های اخیر، تمرکز اصلی متخصصان داده و شرکت‌های متخصص داده روی ساختن چهارچوب‌ها و راه‌حل‌هایی برای مدیریت داده‌ها (از استخراج و ذخیره‌سازی تا تحلیل و استراتژی‌های داده‌محور) بوده است. علم داده (Data Science) در حقیقت حلقۀ اتصال و هدایت‌گر این وضعیت است. نقش علم‌داده و متخصصان علوم داده، امروز تا جایی برجسته شده است که حتی عده‌ای باور دارند تمام ایده‌هایی که در فیلم‌های علمی-تخیلی هالیوود دیده می‌شود، می‌تواند به‌وسیلۀ علم داده به واقعیت تبدیل شود.

اغراق نیست که بگوییم امروز، یکی از بیشترین‌ استفاده‌ها از داده و علم داده در حوزه کسب‌و‌کار است. ما در این یادداشت سعی کرده‌ایم توضیح دهیم که علم داده چیست و چه کاربردهایی (خصوصاً برای کسب‌وکارها) دارد. در انتهای این جستار، شما با مفهوم علم داده آشنا خواهید شد و درمی‌یابید چگونه می‌توان از داده‌های خرد و کلان به بینش‌های کاربردی و استراتژی‌های داده‌محور در کسب‌وکارها رسید.

چگونه به یک سازمان داده محور تبدیل شویم ؟

استراتژی داده

خلاصه
امروزه شرکت های موفق به دنبال استفاده استراتژیک از داده همسو با کسب و کار خود می باشند . داشتن یک استراتژی داده که روح خود را از استراتژی کسب و کار می گیرد ، یکی از الزامات اولیه و حیاتی جهت نیل به موفقیت پایدار در عصر حاضر است . چراکه ما می خواهیم قبل از این که داده ما را کنترل کند ، ما داده را به کنترل خود درآوریم. تدوین و اجرای یک استراتژی داده همسو با استراتژی کسب و کار ، می تواند بستر مناسب برای تبدیل یک سازمان به یک مجموعه داده محور را فراهم نماید . سازمانی که در آن داده به یکی از مهمترین دارایی های آن تبدیل می گردد که می توان از آن در جهت بهینه سازی وضعیت موجود و یا ایجاد محصولات داده استفاده کرد .

امروزه در اقتصاد مبتنی بر اطلاعات ، شرکت های موفق به دنبال استفاده استراتژیک از داده همسو با کسب و کار خود می باشند . همسویی محرک های کسب و کار با فناوری های داده محور به یک سازمان کمک می کند تا بتواند فرصت های کسب وکار جدیدی را به منظور افزایش درآمد و سودآوری کشف و از آن بهره برداری نماید . بسیاری از سازمان ها مشتاق هستند که به یک کسب و کار داده محور تبدیل شوند ولی تعداد زیادی از آنها در این راه موفق نمی شوند . شاید مهمترین دلیل این ناکامی ، عدم همسویی اهداف کسب و کار ، فناوری اطلاعات و واقعیت های داده با یکدیگر و همچنین سرعت کند فناوری اطلاعات در پوشش نیازهای سریع و متغیر کسب و کار باشد. داشتن یک استراتژی داده که روح خود را از استراتژی کسب و کار می گیرد ، یکی از الزامات اولیه و حیاتی جهت نیل به موفقیت پایدار در عصر حاضر است . چراکه ما می خواهیم قبل از این که داده ما را کنترل کند ، ما داده را به کنترل خود درآوریم و از مزایای آن در جهت اهداف کسب وکار خود استفاده کنیم . در زمان تدوین یک استراتژی داده با پرسش های متعددی مواجه می شویم که پاسخ صحیح به آنها می تواند حداقل های اولیه جهت ایجاد یک استراتژی داده را فراهم نماید .چگونه می توان استراتژی داده را با محرک ها و انگیزه های کسب و کار همسو کرد ؟چرا استراتژی های کسب و کار و داده اغلب هم سو نیستند و تاثیر این عدم هسمویی چیست ؟اگر بخواهیم یک استراتژی داده موفقیت آمیز را تدوین کنیم ، مهمترین عناصر آن چیست ؟ جایگاه فناوری اطلاعات و کسب و کار در ایجاد یک استراتژی داده چیست و هر یک دارای چه وظایفی هستند ؟
در ادامه بطور مختصر به هر یک از موارد فوق اشاره می گردد .

تعاریف اولیه
استراتژی کسب و کار ، یک طرح و یا برنامه کسب و کار بلند مدت و یا میان مدت است که ضمن تشریح جزییات اهداف و زمینه های یک کسب و کار ، نحوه دستیابی به آنها را ترسیم می کند .
استراتژی داده ، یک برنامه و یا طرح بلندمدت و یا میان مدت برای بهبود ، مدیریت و بهره برداری از داده در یک کسب و کار و نحوه تحقق آنها است .
بین استراتژی کسب و کار و استراتژی داده یک وابستگی متقابل وجود دارد . شکل ۱ ، وابستگی بین استراتژی کسب و کار و استراتژی داده را نشان می دهد .

اجزاء اصلی استراتژی داده
یک استراتژی داده موفق، اهداف کسب و کار را با راه حل های فناوری مرتبط می نماید. شکل ۲ ، اجزاء اصلی یک استراتژی داده را نشان می دهد . عناصر نشان داده در استراتژی داده عمومی می باشند و ممکن است اولویت ها و نقاط تمرکز با توجه به ماهیت و ماموریت هر سازمان متفاوت باشد .

شکل ۲ : اجزاء اصلی استراتژی داده

دلایل عدم همسویی استراتژی کسب و کار و استراتژی داده
عدم همسویی استراتژی کسب و کار با استراتژی داده می تواند دلایل متعددی داشته باشد . در شکل ۳ به برخی از مهمترین این دلایل اشاره شده است .

شکل ۳ : علل عدم همسویی استراتژی کسب و کار با استراتژی داده

ویژگی های کلیدی یک استراتژی داده موثر
یک استرتژی داده موثر و کارآمد دارای ویژگی های متعددی است . در شکل ۴ ، به برخی از این ویژگی ها اشاره شده است .

شکل ۴ : ویژگی های اساسی یک استراتژی داده موثر

وظایف کسب و کار و فناوری اطلاعات در استراتژی داده
کسب وکار و فناوری اطلاعات هر یک دارای وظایفی مشخص در تدوین و استراتژی داده می باشند . برخی از این وظایف نیز ممکن است به صورت مشترک توسط هر دو بخش اشاره شده در یک سازمان انجام شود . شکل ۵ ، به برخی از این وظایف اشاره می کند .

شکل ۵ : وظایف کسب و کار و فناوری اطلاعات در استراتژی داده

چگونه می توان کسب و کار را از طریق داده متحول کرد؟
در صورتی که بتوان داده را به تسخیر خود درآورد و بر اساس یک انظباط مدون و در قالب یک استراتژی مشخص آن را مدیریت کرد ، شاهد تاثیرگذاری حیاتی آن هم در بعد بهینه سازی وضعیت موجود و هم در بعد ایجاد تحول اساسی در یک کسب وکار خواهیم بود .
بهبنه سازی – تبدیل به یک سازمان مبتنی بر داده : در صورتی که یک سازمان بتواند بر اساس یک استراتژی مناسب، داده را به خوبی مدیریت کند و به یک سازمان مبتنی بر داده تبدیل شود ، قطعا کارآمدی کسب و کار خود را ارتقاء خواهد داد . به عنوان نمونه انجام فعالیت هایی نظیر : ایجاد و مدیریت کمپین های بازاریابی (داده مشتریان با کیفیت بالا ، یک نگرش دقیق و صحیح ۳۶۰ درجه ای از مشتریان ، اطلاعات صحیح رقبا ، تحلیل رقبا و … ) ایجاد و تولید محصولات بهتر ( ایجاد محصولات مبتنی بر داده ، مانیتورینگ مصرف مشتری و … ) پشتیبانی بهتر از مشتریان ( ارتباط اطلاعات مشتریان با لاگ های پشتیبانی ، مصرف شبکه و … ) و مواردی از این نوع ، دچار تحولات اساسی خواهند شد و شاهد کارآمدی بیشتر یک کسب و کار خواهیم بود .
تغییر و تحول اساسی در کسب و کار و تبدیل به شرکتی با محصولاتی از جنس داده : با تغییر مدل کسب و کار و محوریت داده می توان به یک سازمان داده محور تبدیل و در جهت ایجاد داده به عنوان محصول حرکت کرد. امروزه شاهد کسب درآمد از طریق داده در حوزه های کاری و صنایع مختلفی می باشیم .

خلاصه
داده دارای چرخه حیات مختص به خود می باشد . این چرخه حیات با ایجاد داده شروع و با از بین رفتن داده و یا دوران بازنشستگی داده خاتمه ، خواهد یافت . اگر بخواهیم داده را به درستی مدیریت کنیم می بایست در هر یک از مراحل حیات داده از طرح ها و برنامه های نوآورانه متعددی استفاده نماییم که هر یک دارای استراتژی تعریف شده مختص به خود باشند (به عنوان نمونه: استراتژی کیفیت داده ، استراتژی مدیریت محتویات ، استراتژی هوش کسب وکار ، استراتژی یکپارچه سازی ، استراتژی مدیریت داده مرجع و… ) . اجرای این طرح ها بدون وجود یک رویکرد جامع و منسجم در قالب یک استراتژی داده ، معنی نخواهد داشت و صرفا به یک سری اقدامات جزیره ای محدود خواهد شد . داشتن یک استراتژی داده که همسو با استراتژی کسب و کار نباشد ، حرکت در مسیری خلاف اهداف و خواسته های یک سازمان است . تدوین و اجرای یک استراتژی داده همسو با استراتژی کسب و کار ، می تواند بستر مناسب برای تبدیل یک سازمان به یک مجموعه داده محور را فراهم نماید . سازمانی که در آن داده به یکی از مهمترین دارایی های آن تبدیل می گردد که می توان از آن در جهت بهینه سازی وضعیت موجود و یا ایجاد محصولات داده استفاده کرد .

علم داده و نقش آن در کسب و کارها

بسیاری از شرکت های مشهور برای تسهیل فرایندهای تکراری خود از علم داده (Data Science) استفاده می کنند.

اهمیت علم داده برای کسب و کارها

روش های زیادی وجود دارد که با استفاده از آن ها علم داده به کسب و کارها کمک می کند تا به شیوه بهتری اداره شوند:

هوش تجاری (هوشمندی کسب و کار) برای اتخاذ تصمیم های هوشمندانه تر

هوش تجاری سنتی از نظر ماهیت توصیفی و استاتیک تر بود. با این حال، با افزودن علم داده، متحول شده و به یک میدان پویاتر تبدیل شده است. به دلیل افزایش گسترده حجم داده ها، کسب و کارها به متخصصان علم داده نیاز دارند تا آنالیز و بینش و دید معناداری از داده ها به دست آورند. با معرفی هوش مصنوعی به دنیای شرکت ها، پروژه هایی که برای اجرای کارهای کسب و کار خود استفاده می کردند کاملاً تغییر کرده است. همچنین به کمک راهکارهای مرتبط با بازاریابی هوش مصنوعی تلاش می­ شود از شکاف میان علوم مرتبط با داده و اجرای آن کاسته شود.

نگرش های معنادار به شرکت های علوم داده کمک می کند تا اطلاعات را در مقیاس وسیع، تجزیه و تحلیل کرده و استراتژی های لازم جهت تصمیم گیری را بکار گیرند. فرایند تصمیم گیری شامل ارزیابی عوامل مختلفی است که در آن دخیل هستند. تصمیم گیری یک فرایند چهار مرحله ای است:

1. درک ماهیت مشکلی که باید آن را حل کنیم.
2. کاوش و تعیین کیفیت داده ها.
3. پیاده سازی الگوریتم و ابزار مناسب برای یافتن راه حلی برای مشکلات.
4. استفاده از قصه گویی برای ترجمه و تفسیر بینش ما برای درک بهتر تیم ها.

کسب و کارها برای تسهیل فرایند تصمیم گیری به علم داده نیاز دارند.

ساخت محصولات بهتر

شرکت ها باید بتوانند مشتریان خود را به سمت محصولات جذب کنند. آن ها باید محصولاتی را تولید کنند که متناسب با نیاز مشتریان باشند. بنابراین، صنایع به داده نیاز دارند تا محصول خود را به بهترین شکل ممکن تولید کنند. این فرایند شامل آنالیز و تجزیه و تحلیل نظرات مشتری برای یافتن بهترین حالت و تناسب برای محصولات می باشد. این تجزیه و تحلیل با ابزار تحلیلی پیشرفته علوم داده انجام می شود.

علاوه بر این، صنایع از روندهای فعلی بازار برای ابداع محصولی برای توده مردم استفاده می کنند. این روندهای بازار سرنخ هایی راجع به نیاز فعلی بازار به محصول، در اختیار کسب و کارها قرار می دهند. کسب و کارها با نوآوری توسعه می یابند. با رشد و افزایش داده ها، صنایع قادر به پیاده سازی نه تنها محصولات جدیدتر بلکه استراتژی های مختلف نوآورانه ای نیز هستند.

به عنوان مثال ایر بی ان بی (Airbnb) از علم داده برای بهبود خدمات خود استفاده می کند، داده های تولید شده توسط مشتریان، پردازش و تجزیه و تحلیل می شوند. سپس توسط Airbnb برای رفع نیازها و ارائه خدمات برتر به مشتریان استفاده می شوند.

مدیریت مؤثر کسب و کار

کسب و کارهای امروزی مملو از داده هستند. آن ها مجموعه ای بزرگ از داده ها را در اختیار دارند که به آن ها اجازه می دهد تا از طریق تجزیه و تحلیل مناسب داده ها، بینش و دید کاملی به دست آورند. پلتفرم های علم داده الگوهای پنهان موجود در داده ها را پیدا کرده و به انجام تجزیه و تحلیل و آنالیزهای معنی دار و پیش بینی وقایع کمک می کنند.

با استفاده از علوم داده، کسب و کارها می توانند خود را به طور کارآمدتری مدیریت کنند. هم کسب و کارهای بزرگ و هم استارتاپ های کوچک می توانند از علم داده برای رشد بیشتر بهره مند شوند.

متخصصان علم داده به تجزیه و تحلیل و آنالیز سلامت کسب و کارها کمک می کنند. با علم داده، شرکت ها می توانند میزان موفقیت استراتژی های خود را پیش بینی کنند. متخصصان علم داده مسئول تبدیل داده های خام به اطلاعات معنادار هستند. این امر به جمع بندی و ارزیابی عملکرد شرکت و سلامت محصول کمک می کند. علم داده معیارهای کلیدی را که برای تعیین عملکرد کسب و کار ضروری هستند، شناسایی و معرفی می کند. بر این اساس، کسب و کار می تواند اقدامات مهمی برای تعیین کمیت و کیفیت و ارزیابی عملکرد خود انجام دهد و گام های مدیریتی مناسبی را بردارد. همچنین می تواند به مدیران در آنالیز و تعیین متقاضیان بالقوه برای کسب و کار کمک کند.

با استفاده از علم داده، کسب و کارها همچنین می توانند با ردیابی عملکرد، میزان موفقیت و سایر معیارهای مهم، توسعه رهبری را تقویت کنند.

به عنوان مثال علم داده می تواند جهت نظارت بر عملکرد کارمندان استفاده شود. بدین وسیله، مدیران می توانند همکاری ها و مشارکت های انجام شده توسط کارکنان را آنالیز کرده و اینکه چه زمانی باید ترفیع بگیرند را تعیین و پاداش های آن ها را مدیریت کنند.

تحلیل پیشگویانه برای پیش بینی نتایج

تحلیل پیشگویانه مهمترین بخش کسب و کارها است. با ظهور ابزارها و فناوری های پیشرفته پیشگویانه، شرکت ها توانایی خود را برای مقابله با اشکال متنوع داده ها گسترش داده اند. به طور رسمی، تحلیل پیشگویانه، تجزیه و تحلیل آماری از داده ها است که شامل چندین الگوریتم یادگیری ماشین برای پیش بینی نتیجه آینده با استفاده از داده های تاریخی است. چندین ابزار تحلیل پیشگویانه مانند SAS ،IBM ،SPSS ،SAP HANA و … وجود دارد.

کاربردهای مختلفی از تحلیل پیشگویانه در کسب و کارها وجود دارد، مانند تقسیم بندی بازار (customer segmentation)، ارزیابی ریسک (risk assessment)، پیش بینی فروش (sales forecasting) و تجزیه و تحلیل بازار (market analysis). با تحلیل پیشگویانه، کسب و کارها نسبت به دیگران از مزیت بیشتری برخوردارند، زیرا قادر به پیش بینی وقایع آینده و اتخاذ اقدامات مناسب در رابطه با آن هستند. تحلیل پیشگویانه براساس نوع صنایع، عملکرد خاص خود را دارد.

استفاده از داده ها برای تصمیم گیری بهتر در کسب و کارها

در بخش قبلی، ما متوجه نقش مهم علم داده در پیش بینی آینده شدیم. این پیش بینی ها برای کسب و کارها به منظور آموختن و یادگیری درمورد پیامدها و نتایج و دستاوردهای آینده، ضروری هستند. بر این اساس، کسب و کارها تصمیماتی اتخاذ می کنند که داده محور هستند. در گذشته، بسیاری از کسب و کارها به دلیل عدم نظرسنجی و یا تنها تکیه بر “حس ششم” تصمیمات ضعیفی اتخاذ می کردند. این امر منجر به تصمیمات فاجعه آمیزی می شود که باعث خسارت و ضرر و زیان به میلیون ها نفر می شوند.

اکنون با وجود داده های فراوان و ابزارهای لازم برای گردآوری داده ها، اتخاذ تصمیمات محاسبه شده ی داده محور امکان پذیر است. به علاوه، تصمیم های کسب و کار می توانند با کمک ابزارهای قدرتمندی که نه تنها می توانند داده ها را سریع تر پردازش کنند بلکه نتایج دقیقی نیز ارائه می دهند، گرفته شوند.

ارزیابی تصمیم های کسب و کار

پس از تصمیم گیری از طریق پیش بینی وقایع آینده، شرکت ها ملزم به ارزیابی آن ها هستند. این امر از طریق چندین ابزار آزمون فرضیه امکان پذیر است. پس از اجرا و پیاده سازی تصمیمات، کسب و کارها باید پی ببرند که چطور این تصمیمات بر عملکرد و پیشرفت آن ها تأثیر می گذارد. اگر تصمیم منجر به هر پیامد منفی ای شود، باید آن تصمیم را آنالیز و تجزیه و تحلیل کرده و مشکلی که عملکرد آن ها را پایین می آورد را از بین ببرند.

روش های مختلفی وجود دارد که کسب و کارها به واسطه ی آن ها می توانند تصمیمات خود را ارزیابی کرده و یک استراتژی حرکت مناسب، برنامه ریزی کنند. این تصمیمات حول خواسته های مشتری، اهداف شرکت و همچنین نیازهای مدیران پروژه می چرخد.

اتوماسیون سازی فرایندهای استخدام

علم داده نقش کلیدی در اتوماسیون کردن صنایع مختلف داشته است. شغل های یکنواخت و کسل کننده مانند غربال گری رزومه را از بین برده است. شرکت ها هر روز با انبوهی از رزومه های متقاضان سر و کار دارند. برخی از کسب و کارهای بزرگ حتی ممکن است هزاران رزومه را برای یک موقعیت شغلی دریافت کنند. به منظور درک و بررسی تمام این رزومه ها و انتخاب نامزد مناسب، شرکت ها از علم داده استفاده می کنند.

فناوری های علوم داده مانند بازشناسی و شناسائی تصویر، قادر به تبدیل اطلاعات بصری رزومه به فرمت دیجیتال هستند. سپس داده ها را با استفاده از الگوریتم های مختلف مانند خوشه بندی (clustering) و طبقه بندی (classification) پردازش می کنند تا کاندیدای مناسبی برای کار انتخاب کنند. به علاوه، کسب و کارها روندهای صحیح را بررسی و مورد مطالعه قرار داده و متقاضیان بالقوه برای کار را آنالیز می کنند. این امر به آن ها این امکان را می دهد تا به کاندیداها دسترسی پیدا کنند و بینش عمیق و جامع و کاملی از بازار یابندگان کار داشته باشند.

حال، بیایید مطالعه موردی وال مارت را مشاهده کنیم و چگونگی استفاده اش از داده ها برای اصلاح زنجیره تأمین و درک نیاز مشتریان را بررسی و مطرح کنیم.

مطالعه موردی علم داده

وال مارت – استفاده از داده ها برای بهبود کسب و کار

وال مارت بزرگترین خرده فروشی جهان است. وال مارت یکی از صنایعی است کهبرای کارآمدتر شدن کسب و کار، کلان داده را به کار می گیرد. وال مارت مجموعه بزرگی از داده های مشتری را کنترل و مدیریت می کند. میزان زیادی داده، در حدود ۲.۵ پتابایت داده از مشتریان در هر ساعت جمع آوری می شود. این داده ها غیر سازمان یافته هستند و از طریق هدوپ (Hadoop) و نو اس کیوال (NoSQL) به کار برده و استفاده می شوند. و عوامل مختلفی را که ممکن است بر فروش در فروشگاه های وال مارت تأثیر بگذارد، ردیابی و رصد می کند.

برخی از راه هایی که وال مارت از علم داده استفاده می کند عبارتند از:

• وال مارت از علم داده استفاده می کند تا پرداخت های فروشگاه را کارآمدتر سازد. زمان های مشخصی از روز وجود دارد که مبلغ پرداختی می تواند زیاد باشد. این امر می تواند مدیریت مشتریان را در ساعات شلوغ و پر ازدحام برای کارمندان وال مارت دشوار سازد. با این حال، به کمک تحلیل پیشگویانه، وال مارت می تواند داده ها را تجزیه و تحلیل کند و بهترین شکل پرداخت را برای هر فروشگاه تعیین کنند.
• وال مارت برای آنالیز و تجزیه و تحلیل الگوهای خرید مشتریان از تجزیه و تحلیل های بلادرنگ استفاده می کند. این امر به آن ها اجازه می دهد تا براساس فاکتورهای مختلف، کالاهایی را که پر طرفدار هستند و همچنین کالاهایی که در آینده تقاضا می شوند، انبار و عرضه کنند.
• وال مارت با کمک علم داده، زنجیره تأمین و تدارکات را مدیریت می کند. موجودی کالاهای خود را مدیریت می کند و میزان کاهش آن را آنالیز می کند و از این طریق اقدامات لازم را انجام می دهد. وال مارت همچنین خطوط حمل و نقل را برای دنبال کردن و ردیابی کامیون های شرکت بررسی می کند. با استفاده از علم داده یک مسیر بهینه سازی شده را مشخص می کند، در نتیجه هزینه و زمان را کاهش می دهد.
• وال مارت با تجزیه و تحلیل اولویت ها و رفتار مشتریان، تجربه خرید را شخصی سازی می کند. با استفاده از علم داده، الگوهای خرید مشتریان را ردیابی می کند و به آن ها محصولات و تخفیف های بیشتر را پیشنهاد می کند تا تجربه خرید خود را بهبود بخشند.

فهرست

داده کاوی چیست ؟

تحلیل داده های کسب وکار

هداف تحلیل داده کسب و کار

تحلیل داده چیست و استفاده از آن در کسب‌و‌کار چه ضرورتی دارد؟

اهمیت تحلیل داده چیست؟

نقش کاربردی تحلیل داده ها.

پیش‌بینی رفتارهای مشتری

کمک به گرفتن تصمیمات

انواع تجزیه و تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده چه مراحلی دارد؟

تأثیر تحلیل داده بر کسب‌وکار چیست؟.

وظایف تحلیلگر داده

تحلیل داده ها درسازمان ها

چرا تجزیه و تحلیل داده ها مهم است؟

تجزیه و تحلیل داده ها ازدیدگاه مدیریت

داده کاوی (Data Mining)

مهارت های لازم برای ورود به بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها

ابزارهای مورد نیاز تحلیلگر داده در بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها

نقش تحلیل داده ها در رشد کسب و کار

نقش تحلیل داده‌ها در افزایش مشتری

تحلیل داده‌ها باعث افزودن ارزش به مشتری می‌شود

تحلیل داده‌ها باعث افزایش کارایی و صرفه جویی در هزینه ها می‌شود

با تحلیل داده‌ها از رقبا پیشی بگیرید

اهمیت داده در استراتژی کسب و کار

اهمیت داده در دنیای کسب و کار امروزی

نیاز فراگیر تمامی بخش های یک سازمان  به داده خوب و قابل اعتماد

چالش های زندگی با انبوه داده های پردازش نشده

نقش استراتژیک داده ها در بازاریابی

چرا به یک تغییر نگرش جامع در حوزه داده نیاز داریم ؟

ضرورت نگاه استراتژیک رهبران سازمان به داده

۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد

علم داده و نقش آن در کسب و کارها

ساخت محصولات بهتر

مدیریت مؤثر کسب و کار

تحلیل پیشگویانه برای پیش بینی نتایج

استفاده از داده ها برای تصمیم گیری بهتر در کسب و کارها

ارزیابی تصمیم های کسب و کار

اتوماسیون سازی فرایندهای استخدام

مطالعه موردی علم داده/وال مارت – استفاده از داده ها برای بهبود کسب و کار

علم داده در صنعت هوانوردی

علم داده درکارخانه تولید گوشی همراه

کاربردهای علم داده.

نحوه استفاده از علم داده دربازاریابی

تقسیم‌بندی مشتری

هدف‌گیری سرنخ‌ها و امتیازدهی پیشرفته آن‌ها

تعامل و تجزیه و تحلیل در زمان واقعی

استراتژی محتوا

تحلیل احساسات

حفظ وفاداری مشتری

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی

موتورهای توصیه

کاربردهای علم داده در بازاریابی

مزایای استفاده از علم داده در بازاریابی

کاربرد داده های دیجیتالی

عناصر هوش تجاری

قدرت هوش تجاری

۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری

آماده سازی و استخراج داده ها درسازمان

ارزیابی داده ها بااهداف تجاری

داده کاوی به عنوان کشف داده‌ها و کشف دانش

چگونه شبکه‌های عصبی برای استخراج داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند ؟

نقش مدیریت داده ها در اتخاذ تصمیم مدیران

محرک های ایجادارزش درکسب وکار

مدیریت اطلاعات وبهبود تجربه مشتریان

تحلیل داده ها در افزایش اطلاعات تجاری

تحلیل داده رقبا

قابلیت داده های اصلی درکسب وکار

مثال هایی از مدیریت اطلاعات داده ها

اشتراک داده ها درشرکت مدرن

نقش تحلیل گران اطلاعات درسازمان های تجاری

اهمیت تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کسب‌وکار چیست ؟

نقش ادغام داده ها در کسب وکارها

درک بازار با توسعه الگوریتم ها

نقش دانش صنعتی تحلیل داده ها درکسب وکار

شبکه های عصبی و «چرایی»رفتارمشتری

تمرکز بر فرصت‌های تجاری ایجاد شده توسط IOT

چگونه یک استراتژی برای کسب‌وکار خود ایجاد کنیم

داده پردازی درسازمان چابک

دسترسی به داده ها برای درک بهتر خریداران

ظهوروسایل ارتباطی ودوره جدید تجاری

تحلیل داده ها و تفسیر تاریخی کسب وکار

تحلیل داده ها به عنوان مزیت رقابتی

با۲۴۱اسلاید تخصصی