چرا در سال 2024 تصمیم‌گیری دادهمحور برای شرکتها حیاتی است؟
اگرچه در قدرت و اهمیت داده‌ها هیچ شکی نیست، اما زمان اتخاذ تصمیمات دادهمحور شرکتها درمی‌یابند که اظهاراتی جنجالی مانند «کلان‌داده از همه چیز آگاهی دارد» و یا «داده‌ها، نفت جدید هستند» تا چه اندازه بر چالش‌های عملی که کسبوکارها در این مساله با آنها مواجه می‌شوند، سایه انداخته است. سازمانها با هر اندازه و در هر صنعتی که باشند، می‌توانند از قدرت اطلاعات برای هدایت انتخاب‌های آگاهانه بهره ببرند. اگر گمان می‌کنید که کسبوکار شما آنطور که باید در این حوزه پیش نرفته، این مقاله برای شماست. در این مقاله، روندهای تمایز شرکت‌های دادهمحور، چالش‌های تصمیم‌گیری دادهمحور، و نکاتی که در سال 2024 لازم است برای ایجاد یک کسبوکار مبتنی بر داده بدانید را مورد بحث قرار خواهیم داد و در ادامه به بررسی راه‌هایی می‌پردازیم که از طریق آنها بتوان راهکارهای فناورانه و مدرنی مانند «هوش پیش‌بینی» (predictive intelligence) را برای تصمیم‌گیری دادهمحور و اجرای موفقیت‌آمیز پروژه‌ها، به کار برد.
درک تصمیم‌گیری دادهمحور در دنیای امروز
دوره تصمیم‌گیری‌های شهودی در کسبوکارها به پایان رسیده است. چشم‌انداز کنونی به رویکردی هوشمندانه‌تر و مبتنی بر داده نیاز دارد و برای تحقق این امر راهی جز روی آوردن به تصمیم‌گیری دادهمحور وجود ندارد. این استراتژی قدرتمند از معیارها و بینش‌های به دست آمده از داده‌ها بهره می‌برد تا تصمیمات حیاتی کسبوکار را با اهداف و استراتژی‌های سازمانی همسو سازد. رهبران کسبوکار عموما در قالب مصورسازی از پلتفرم‌های هوش تجاری برای تولید، به اشتراک‌گذاری و اقدام براساس بینش‌های دادهای استفاده می‌کنند. در حقیقت این رویکرد استراتژیک از قدرت تحلیل‌های دادهای، برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه و اقدام بر اساس آنها و همچنین شکل‌دادن به استراتژی‌های سازمانی بهره می‌برد.
کسب‌و‌کارهایی که از تصمیم‌گیری دادهمحور بهره می‌برند، می‌توانند انتخاب‌های هوشمندانه‌تر و آگاهانه‌تری انجام دهند که براساس واقعیت‌ها، رویدادهای گذشته و احتمال تکرار آنها پایه‌ریزی شده‌اند؛ نه صرفا براساس غریزه یا شهود مدیران. شواهد این روزهای کسبوکارها به خوبی نشان می‌دهند که روش‌های سنتی مدیریت پروژه، تا چه اندازه در پیش‌بینی موفقیت با مشکل مواجه هستند. اینجاست که راه‌حل‌های هوش پیش‌بینی (predictive intelligence) که به اختصار PI خوانده می‌شوند، با تمرکز بر آینده و ارائه تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، نقشی حیاتی در پیش‌بینی سلامت پروژه‌ها و بهبود شفافیت نتایج ایفا می‌کنند. این روش‌شناسی نحوه مدیریت کسبوکارها را متحول کرده و باعث تسهیل تصمیم‌گیری‌های سریع‌تر، مقرون به صرفه‌تر و دقیق‌تر شده است.
برای توضیح این مفهوم، موفقیت اوبر، سرویس مشهور درخواست خودرو، در غلبه بر چالش‌های کسبوکار و تغییرات نظارتی جهانی را در نظر بگیرید. اوبر برای مدیریت چشم‌انداز پیچیده و همیشه در حال تغییر کسبوکار خود، به تصمیم‌گیری دادهمحور روی آورد. اجرای یک سیستم با محدوده مشخص، به آنها امکان داد تا عملیات کسب‌وکاری خود را به بخش‌های خاصی، مانند مدیریت کاربران، رسیدگی به سفرها، و پردازش پرداخت‌ها تقسیم کنند. در ادامه و با ساماندهی فرآیندهای نرم‌افزاری خود پیرامون این حوزه‌ها، اوبر توانست انعطاف‌پذیری کسبوکار خود را برای تطبیق و مقیاس‌بندی هر جزء به صورت مستقل ارتقا دهد و این امکان فراهم شود تا بتواند به پویایی بازار و تطابق با الزامات نظارتی در حال تحول، پاسخ سریع و مناسبی بدهد.
روندهای جدیدی که تصمیم‌گیری دادهمحور را تحت تاثیر قرار می‌دهند
براساس یک نظرسنجی که در سال ۲۰۲۳ توسط دانشکده کسبوکار دانشگاه LeBow Drexel انجام شد، ۷۷٪ از متخصصان حوزه داده و تحلیلگری، اولویت دادن به تصمیم‌گیری دادهمحور را یکی از اهداف کلیدی برنامه‌های داده‌ای‌شان دانسته‌اند. این امر حاکی از آن است که چشم‌انداز امروزی تحلیل‌های مبتنی بر داده تا چه اندازه دستخوش تغییر شده و درحال تجربه انقلابی است که رویکرد تصمیم‌گیری صنایع مختلف را متحول خواهد کرد. این تحول بیشتر توسط روندهای نوآورانه‌ای تقویت می‌شود که از ظرفیت‌های واقعی اطلاعات پرده برمی‌دارند؛ ذینفعان مختلف را توانمند می‌سازند و هوش آنی را به کار می‌اندازند.
| ۷۷٪ از شرکت‌کنندگان، تقویت قابلیت‌های تصمیم‌گیری را به عنوان مهمترین عامل پیش‌برنده برنامه‌های دادهای خود مورد تأکید قرار داده‌اند. نظرسنجی ۲۰۲۳ توسط کالج کسبوکار دانشگاه LeBow Drexel |
در ادامه به بررسی هفت روندی می‌پردازیم که باعث خواهد شد آینده روشن‌تری در انتظار حوزه تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده‌های باشد:
- فراشخصیسازی: فراشخصیسازی جایگزین مفهوم منسوخ شده‌ی «مناسب برای همه» شده است. کسبوکارها در حال بهره‌برداری از داده‌های مشتریان برای خلق تجربیات، توصیه‌ها و خدمات سفارشی هستند. با تحلیل تاریخچه‌ی جستجوها، شناخت ترجیحات و بررسی پارامترهای جمعیت‌شناختی، شرکتها می‌توانند پیشنهادات فراشخصیسازی شده‌ای ارائه کنند که رضایت، وفاداری و مشارکت مشتریان را افزایش دهد. این سطح از دقت نه تنها باعث ارتقا ارتباط با مشتریان می‌شود، بلکه امکان انجام تصمیم‌گیری‌های داده‌محوری را فراهم می‌کند که می‌توانند بر برطرف کننده نیازهای فردی و بهبود انتظارات متمرکز باشند.
- چابکی متکی به فناوری‌های ابری: حرکت به سمت ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها بر بستر ابر، در حال شتاب گرفتن است و این رویکرد امکانات بسیار بیشتری را نسبت به راه‌حل‌های on-premises سنتی محلی پیش روی کسبوکارها قرار می‌دهد. پلتفرم‌های ابری سازمانها را به ابزارهای تجزیه و تحلیل پیشرفته و یادگیری ماشین مجهز می‌کنند. این ابزارها، سازمانها را قادر می‌سازند تا ظرفیت کامل داده‌های خود را شناسایی کنند. استفاده از پلتفرم‌های ابری سازمانها را به ابزارهای یادگیری ماشین و تحلیل‌های یپشرفته‌ای مجهز می‌کند که به آنها در شناسایی ظرفیت کامل داده‌ها کمک خواهد کرد. چنین تغییری به معنای دستیابی مدیران سازمانها به بینش‌های آنی، شفاف و یکپارچه و فراهم شدن امکان پردازش حجم عظیمی داده در کسری از ثانیه است. هرچه حجم و پیچیدگی داده‌ها افزایش یابد، راهکارهای ابری باز هم چابکی و قدرت محاسباتی مورد نیاز برای انجام تصمیمات آگاهانه دادهمحور را برای شرکتها فراهم می‌کنند و این روند ادامه می‌یابد.
| تقریباً ۷۳٪ از شرکت‌کنندگان با استفاده از داده‌ها، کارایی عملیاتی خود را افزایش داده‌اند؛ این درحالی است که ۶۲٪ شرکت‌کنندگان در این بررسی اذعان کرده‌اند که موافق بودند که داده‌های مرتبط، باعث کاهش قابل‌توجه هزینه‌های سازمانشان شده است. |
- تجزیه و تحلیل پیشرفته: با عمیق شدن در اطلاعات تاریخی و داده‌های آنی و به‌روز، تکنیک‌های تحلیل پیشرفته، ریسک‌های پنهان کسبوکار را شناسایی کرده؛ تغییرات بازار را پیش‌بینی می‌کنند و با قابلیت پیش‌بینی دقیق نتایج و سلامت پروژه‌ها، نرخ موفقیت پروژه‌ها را افزایش می‌دهند. کسب‌وکارهای مجهز به بینش‌های عملیاتی، از بهینه‌سازی عملیات گرفته تا خلق تجربیات فوق‌العاده مشتری، نسبت به کسب‌وکارهای دیگر یک مزیت خاص دارند. آنچه از آن صحبت می‌شود، صرفا کمک به کسبوکارها برای دستیابی به بینش نیست؛ بلکه نقشی است که این بینش‌ها در کمک به انجام یک تصمیم‌گیری فعالانه برای خلق یک مزیت استراتژیک ایفا می‌کنند.
| ۵۷٪ از شرکت کنندگان اظهار کردند که اولویت‌بندی داده‌ها، باعث می‌شود که از رعایت مقررات اطمینان حاصل شود و ریسک کسبوکار کاهش پیدا کند. بنا بر نظرسنجی LeBow، این امر نشان دهنده یک رویکرد جامع به استراتژی‌های دادهمحور است. |
- دموکراتیک شدن داده برای همه: با دموکراتیزه کردن داده، تیم‌ها به یک دیدگاه جامع دسترسی پیدا می‌کنند، که آنها را در شناسایی الگوها، پیش‌بینی ریسک‌ها و بهینه‌سازی استراتژی‌ها برای اجرای موفقیت‌آمیز پروژه توانمند می‌کند. نتیجه چنین مجموعه رخدادهایی، کاهش تاخیرها، کمینه کردن هزینه‌ها، و حصول رهنمودی واضح برای دستیابی به اهداف مطلوب پروژه خواهد بود. به یاد داشته باشید، دموکراتیزاسیون داده نه فقط در مورد دسترسی بلکه درباره ساخت یک فرهنگ است که در آن سواد داده قدر و ارزش خاصی دارد.
- تجزیه و تحلیل تقویت‌شده: هوش بهبودیافته: تجزیه و تحلیل تقویت‌شده، از قدرت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بهره می‌برد تا فرآیند تجزیه و تحلیل داده را تسریع کند. این تجزیه و تحلیل، فرآیند تهیه داده و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده را خودکار و بینش‌های قابل اجرایی ایجاد کرده که وظایف داده را برای کاربران غیرتخصصی قابل دسترس‌تر می‌کند. این رویکرد چرخه تصمیم‌گیری را شتاب بخشیده؛ تعصب انسانی را کاهش داده و الگوهای پنهانی را که منجر به انتخاب‌های آگاهانه‌تر، کارآمدتر و استراتژیک‌تر می‌شوند، آشکار می‌سازد. تجزیه و تحلیل تقویت‌شده به عنوان یک تقویت‌کننده نیرو عمل می‌کند که هوش انسانی را با بینش‌های ماشینی ترکیب می‌کند و در نهایت نحوه استفاده سازمانها از داده‌هایشان برای تصمیم‌گیری را متحول می‌سازد.
- تجزیه و تحلیل لبه‌ای: تصمیمات در منبع: رایانش لبه‌ای، فرآیند و تجزیه و تحلیل داده‌ها را به منشأ آنها، اغلب بر روی دستگاه‌های اینترنت اشیا یا سرورهای محلی، نزدیک‌تر می‌کند. این رویکرد نیاز به انتقال حجم عظیمی از داده به هاب‌های متمرکز راکاهش داده و با کاهش قابل‌توجه تاخیر، باعث بهبود قابل‌توجه توانمندی تصمیم‌گیری آنی می‌شود. تجزیه و تحلیل لبه‌ای، به ویژه در سناریوهایی که تصمیمات فوری و بر اساس برخی اطلاعات زمینه‌ای باید انجام شود (مانند وسایل نقلیه خودران، اینترنت اشیا صنعتی یا زیرساخت‌های شهر‌هوشمند) بسیار حیاتی است. این رویکرد باعث بهینه شدن جمع‌آوری داده شده و به کسبوکارها امکان می‌دهد تا بر اساس اطلاعات کلیدی تصمیمات سریع‌تری اتخاذ کنند؛ نتیجه چنین رخدادهایی بهبود کارایی عملیاتی و میسر شدن پاسخگویی آنی و بلادرنگ به انواع رخدادهاست.
- هوش مصنوعی (AI): در گذشته، مبنای هدایت تصمیمات، بینش انسانی بود؛ نتیجه چنین روندی عموما هدف‌گذاری‌های هدایت‌شده و تخمین بی‌دقت هزینه‌های پروژه بود که باعث می‌شد اقدامات در نظر گرفته شده برای پیشبرد پروژه با ریسک همراه باشد. حالا اما هوش مصنوعی از این محدودیت‌ها عبور کرده و با فراهم کردن امکان تجزیه و تحلیل بی‌طرفانه داده‌ها، باعث خلق بینش‌های بلادرنگ و دقیقی می‌شود که مسیر را برای موفقیت پروژه هموار می‌کند. هوش مصنوعی در استخراج الگوهای معنی‌دار از مجموعه‌های داده، بهترین عملکرد را دارد و مدل‌های خودتکاملی را ایجاد می‌کند که با دقت قابل توجهی نتایج پروژه را پیش‌بینی می‌کنند. این هوش تقویت‌شده، به کسبوکارها امکان می‌دهد تا تصمیمات پروژه‌ای داده‌محوری بگیرند که عملکردهای روش‌های سنتی را پشت می‌گذارند. علاوه بر این، قابلیت یادگیری بی‌وقفه آن، با بهره‌گیری از جریان‌های عظیم و گسترده‌ای از داده، کسبوکارها را به سوی آینده‌ای هدایت می‌کند که در آن عملیات بهینه‌سازی شده و استراتژی‌های آگاهانه‌ای اتخاذ می‌شوند.
روندهای ذکر شده صرفا نیم‌نگاهی بود آینده تصمیم‌گیری دادهمحور بود؛ جایی که چابکی، هوش و همکاری ترکیب می شوند تا قابلیت‌های بی‌سابقه‌ای خلق و فراهم کنند. با پذیرش و روی آوردن به استفاده از این نوآوری‌ها، می‌توانید با اعتماد به نفس از پس حجم عظیمی از داده‌ها که هر روزه در کسبوکار تولید می‌شوند بربیایید و برای خود حاشیه رقابتی مطمئنی بسازید که بتواند به شما در خلق تجربیات تحول‌آفرین برای مشتریان و سهامداران خود کمک کند. اگرچه تصمیم‌گیری دادهمحور مسیر قدرتمندی برای انجام اقدامات آگاهانه ایجاد می‌کند، اما باید توجه داشت که این مسیر بدون مانع نیست و با چالش‌هایی همراه است.
در ادامه به بررسی شماری از این چالش‌ها خواهیم پرداخت.
| استفاده از هوش مصنوعی در شیوه‌های مدیریت پروژه، نرخ موفقیت را ۲۵٪ افزایش می‌دهد و به خلق تریلیون‌ها دلار ارزش برای سازمانها، جوامع و افراد می‌انجامد. Harvard Business Review |
چرا تصمیم گیری دادهمحور همواره آسان نیست؟
در حالی که تصمیم‌گیری دادهمحور، نویدبخش بهبود فرآیندهای کسبوکار، افزایش چابکی، بهبود خدمات مشتری و مدیریت یکپارچه پروژه و محصول است، ادغام آن با فرآیندهای کسبوکار عموما با موانعی نیز روبه‌روست. در ادامه شماری از چالش‌های اساسی و راهکارهای بالقوه آن را مورد بررسی قرار می‌دهیم:
کیفیت و اعتبار داده‌ها
اطمینان از کیفیت و اعتبار داده‌ها یک چالش اساسی در تصمیم‌گیری دادهمحور است. نقص دادهای ناشی از ناکامل بودن، نادرستی یا سوگیری در داده‌های جمع‌آوری شده باشد، می‌تواند به طور قابل توجهی بر نتایج و تصمیمات اتخاذ شده تأثیر بگذارد. فقدان قالب‌های استاندارد داده، تعاریف متفاوت و ناسازگاری در روش‌های جمع‌آوری، این چالش را تشدید می‌کند.
حجم داده‌ها
حجم عظیم داده‌های تولید شده، به ویژه در پروژه‌ها، می‌تواند سرسام‌آور باشد. استخراج بینش‌های عملی برای پیش‌بینی سلامت پروژه و نتیجه حاصل از این بار اضافی داده، مستلزم استفاده از ابزارهای تخصصی و مهارت‌های مدیریت و تحلیل داده‌ها است.
یکپارچه‌سازی داده‌ها
یکپارچه‌سازی داده‌ها از سیستم‌ها و منابع متنوع، نیازمند برنامه‌ریزی دقیق، بررسی‌های سازگاری و حاکمیت قوی داده‌ها جهت دستیابی به یک مجموعه داده یکپارچه و منسجم برای تجزیه و تحلیل است. بدون این اقدامات، سازمانها ممکن است در تحقق پتانسیل کامل داده‌های خود برای تصمیم‌گیری آگاهانه با موانعی مواجه شوند.
| براساس گزارشی از IBM، کیفیت پایین داده‌ها به طور متوسط سالانه هزینه‌ای بین ۹.۷ میلیون تا ۱۴.۲ میلیون دلار به کسب‌وکارهای مختلف در سراسر جهان تحمیل می‌کند. |
حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها به عنوان یک چالش مهم مطرح است. پایبندی به مقررات سختگیرانه حفاظت از داده‌ها، اجرای اقدامات امنیتی ضروری برای حفاظت از داده‌های حساس و اطمینان از اعتماد مشتریان و ذینفعان بسیار مهم است.
شکاف استعداد و مهارت
در حوزه تصمیم‌گیری دادهمحور، شکاف قابل توجهی از نظر مهارت و استعداد وجود دارد. تقاضا برای افراد ماهر در تجزیه و تحلیل داده‌ها، آمار، یادگیری ماشین و تصویرسازی داده‌ها در حال افزایش است؛ با این حال، بازار کار در تامین مجموعه کافی از متخصصان با این قابلیت‌ها ناتوان است.
مدیریت تغییر
تغییر فرهنگ یک سازمان برای پذیرش شیوه‌های دادهمحور، مستلزم تغییرات اساسی در فرآیندها، جریان‌های کاری و طرز تفکر است. مقاومت در برابر این تغییرات و عدم استقبال ذینفعان می‌تواند منجر به موانع مهم دیگری شود. پرداختن به مدیریت تغییر به طور موثر برای هدایت چشم‌انداز تصمیم‌گیری دادهمحور حیاتی است.
تعصب و عدالت
وجود تعصب و تلاش برای تحقق بی‌طرفی، از جمله چالش‌های مهمی است که در تصمیم‌گیری دادهمحور به وجود می‌آید. سازمانها باید اطمینان حاصل کنند که فرآیندهای تصمیم‌گیری آنها بی‌طرفانه و منصفانه هستند تا از عواقب ناخواسته جلوگیری شود. پرداختن به این چالش‌ها نیازمند رویکرد جامعی است که رهنمودهای اخلاقی، توسعه نیروی کار و اجرای شیوه‌های مدیریت تغییر موثر را در اولویت قرار می دهد.
با پرداختن به این چالش‌ها و پیاده‌سازی راه‌حل‌های مناسب، شما، رهبران کسبوکار و تیم‌های پروژه می‌توانید از قدرت تصمیم‌گیری دادهمحور برای بهبود نتایج پروژه و دستیابی به موفقیت بیشتر بهره ببرید. بنابراین، چگونه می‌توانید بر این چالش‌ها غلبه کنید و تصمیمات بهتری بگیرید؟ بیایید به بررسی بیشتر برخی از روش‌هایی که از طریق آنها می‌توانید بر تصمیم‌گیری دادهمحور مسلط شوید، بپردازیم.
گام های موثر برای تصمیم‌گیری دادهمحور
دستیابی به مهارت در تصمیم‌گیری دادهمحور، نیازمند یک رویکرد استراتژیک است. برای تقویت مهارت‌های رهبری و تبدیل داده‌های خام به گام‌های عملی متناسب با اهداف شرکت، مراحل زیر را دنبال کنید:
چشم انداز موردنظر خود را به صورت واضح ترسیم کنید
پیش از تصمیم گیری آگاهانه، درک چشم‌انداز آینده شرکتتان ضروری است. این درک به شما امکان می‌دهد که از داده‌ها و استراتژی‌ها در شکل دادن به تصمیمات خود استفاده کنید. نمودارها و ارقام زمانی اهمیت پیدا می‌کنند که در چارچوب اهداف سالانه شرکت، نتایج کلیدی (OKR[9]) یا شاخصهای کلیدی عملکرد (KPI[10]) فصلی تیم شما تثبیت شوند.
| ۹۶٪ از پاسخ‌دهندگان اذعان کردند که داده‌ها در فرآیند تصمیم‌گیری آنها در سال آینده اهمیت خواهند شد. مطالعه هوش بازار جهانی S&P |
سوال بپرسید
پیش از استفاده از راه‌حل‌های فناوری مدرن مانند هوش مصنوعی در پروژه‌ها و شیوه‌های مدیریتی خود، سوالات زیر را بپرسید:
- آیا کسبوکار شما از داده غنی است و برای تصمیم‌گیری‌ها و بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی آماده است؟
- آیا هوش مصنوعی می‌تواند کارهای تکراری را خودکار کند و وقت تیم شما را برای کارهای با ارزش آزاد کند؟
- آیا در کسبوکار شما چالش‌هایی وجود دارد که هوش مصنوعی بتواند به بهبود کارایی و نوآوری در آن کمکی کند؟
- آیا تمایل به شخصی‌سازی تجربه مشتریان خود و پیش‌بینی نیازهای آنها توسط هوش مصنوعی دارید؟
- آیا تمایل به پیشی گرفتن از رقبا از طریق تحلیل و استراتژی بازار مبتنی بر قدرت هوش مصنوعی دارید؟
- آیا می خواهید نرخ موفقیت پروژه خود را با پیش‌بینی و بهینه‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی افزایش دهید؟
- آیا می خواهید با تجزیه و تحلیل های مبتنی بر هوش مصنوعی تصمیمات سریع‌تر دادهمحور اتخاذ کنید؟
اگر پاسخ شما به تمام این سوالات«بله» است، باید گفت که شما آماادگی لازم برای حرکت در این مسیر را دارید. اگر حتی پاسخ شما به تنها یکی از این سوالات نیز «خیر» است، بهتر است قبل از شروع این مسیر پیشگامانه، به بررسی آن بپردازید.
منابع داده را شناسایی کنید
پس از شناسایی هدفی که به دنبال آن هستید، فرآیند جمع‌آوری داده‌ها را آغاز کنید. انتخاب ابزارها و منابع داده، بستگی به نوع دادهای که جمع‌آوری می‌کنید دارد. معیارهایی مانند حاشیه سود ناخالص، نرخ بازگشت سرمایه، بهره‌وری، تعداد کل مشتریان و درآمدهای مکرر، از جمله شاخصهای مهم برای سنجش موفقیت هستند.
داده های خود را سازماندهی کنید
سازماندهی داده‌ها برای تصویرسازی مؤثر، پیش‌نیاز تصمیم‌گیری آگاهانه است. از یک داشبورد اجرایی، اغلب منعطف و قابل تنظیم، برای نمایش بینش‌های حیاتی و بی‌وقفه که برای دستیابی به اهداف پروژه شما ضروری است، استفاده کنید. این رابط قابل تنظیم، توانایی شما را برای درک به همبستگی درونی داده‌ها افزایش داده و سلامت و عملکرد پروژه بهبود می‌بخشد.
داده‌های خود را تجزیه و تحلیل کنید
با داده‌های سازماندهی شده، فرآیند تحلیل دادهمحور را برای استخراج بینش‌های قابل اجرا آغاز کنید. بسته به اهداف پروژه خود، در نظر بگیرید که داده‌های داشبورد اجرایی را با تحقیقات کاربر، مانند مطالعات موردی، نظرسنجی‌ها یا گواهی‌نامه‌ها ترکیب کنید تا تجربه مشتری را در بر بگیرید. ابزارهای تحلیل داده را با تیم خود به اشتراک بگذارید تا در طول تحلیل داده مشارکتی، دیدگاه‌های متنوعی داشته باشید.
نتایج را ترسیم کنید
هنگام تحلیل داده‌ها، بینش‌های متمایز را مشخص کنید تا به هدایت فرآیند تصمیم‌گیری کمک کند. سوالات اساسی درباره داده‌ها را که پیشتر درباره آنها توضیح دادیم بپرسید و مشخص کنید که چه اطلاعات جدیدی به دست آورده‌اید و این اطلاعات چگونه می‌توانند برای کمک به تحقق اهداف مدنظر و بهبود سلامت و عملکرد پروژه از طریق قابلیت‌های هوش نقش‌آفرینی کنند. مستندسازی اهداف خاص، قابل اندازه‌گیری، قابل دستیابی، مرتبط و محدود به زمان (هوشمند) براساس یافته‌های خود، طبیعتا گام بعدی در فرآیند تصمیم‌گیری دادهمحور خواهد بود.
با پیروی از این گام‌ها، می‌توانید تصمیم‌گیری دادهمحور را به شیوه‌های رهبری و فرآیندهای کسب‌وکاری خود وارد کنید که در نهایت به تسهیل اتخاذ تصمیمات اثرگذار و آگاهانه‌تر منجر خواهد شد.
راه پیش رو چیست؟
ظرفیت تحول‌آفرین تصمیم‌گیری دادهمحور غیرقابل انکار است و به کسبوکارها، صرف نظر از اندازه آنها، راهی برای افزایش کارایی، مزیت استراتژیک و رشد پایدار ارائه می‌دهد. در حالی که غول‌های بزرگ صنعت تأثیر بسزایی بر شیوه توسعه صنعت دارند، چشم‌انداز در حال تحول شیوه‌های دادهمحور در سال ۲۰۲۴ فرصتی را برای هر سازمان، صرف نظر از اندازه و صنعت، فراهم می‌کند تا شکاف را پر کرده و از قدرت اطلاعات استفاده کنند.
روندهایی که تصمیم‌گیری دادهمحور را شکل می‌دهند، از جمله فراشخصیسازی، چابکی توانایی ابر، تجزیه و تحلیل پیشرفته، دموکراتیک شدن داده و هوش مصنوعی صرفاً شعارهای تبلیغاتی نیستند، بلکه عوامل کلیدی برای آینده‌ای هوشمندانه‌تر و مشارکتی‌تر هستند. از ابتدا تا انتها، پروژه‌ها به عنوان ستون‌های اصلی هر اقدام و عملکردی قرار دارند که این روندها درهای محیطی وسیع از فرصت‌ها را باز می‌کنند و سازمانها را قادر می‌سازند که با اعتماد در پیچیدگی‌های دنیای مبتنی بر داده حرکت کنند. این رویکرد دادهمحور، تیم‌های پروژه را قادر می‌سازد تا از پیچیدگی‌ها بگذرند، نتایج تاثیرگذاری ارائه دهند، سلامت و عملکرد پروژه را افزایش دهند و در نهایت موفقیت سازمانی را پیش ببرند.
قدرت داده آماده کشف و پذیرش همگانی است. داده‌ها یک راه‌حل هستند که اگر از آنها به صورت استراتژیک استفاده شود، بدون توجه به اندازه شرکت، شما را توانمند می‌کند تا در میدان رقابتی سال ۲۰۲۴ رشدیافته و نوآوری کنید.
حاکمیت هوش مصنوعی و مدیریت داده در اقتصاد دیجیتال
اقتصاد دیجیتال به سرعت در حال تکامل است و موفقیت به‌کارگیری هوش مصنوعی در امور، وابستگی زیادی به قوت اقداماتی […]
بازگشت شکوهمند کلان داده به مرکز توجهات
اگر شما هم از شنیدن عباراتی مبنی بر پیشی گرفتن اهمیت کلان داده بر هوش مصنوعی متعجب شده‌اید، احتمالا ذهن […]
تحول مدیریت ریسک در صنعت بانکداری
به کمک هوش مصنوعی در حال انجام است در افق همواره در حال تغییر صنعت بانکداری، مدیریت ریسک را باید […]