تصمیم گیری داده محور (DDDM)

بررسی مقوله تصمیم گیری داده محور (Data-driven Decision Making) از جمله، اهمیت تصمیم‌گیری داده محور، مزایا، مراحل، ابزارهای و همچنین چالش‌های آن در این نوشتار مدنظر بوده است. با توجبه اینکه، دنیای امروز را باید، عصر داده قلمداد کرد، آگاهی نسبت به این گونه تصمیم گیری برای تمامی افراد جامعه لازم و ضروری است. بیایید به اهمیت، مزایا و مراحل تصمیم‌گیری داده محور بپردازیم.

فهرست مطالب

تصمیم‌گیری داده محور چیست؟

تصمیم گیری داده محور (DDDM) فرآیندی است که از داده‌ها و تحلیل‌ها برای هدایت انتخاب‌های راهبردی کسب‌وکار استفاده می‌کند. این رویکرد تضمین کننده اتخاذ تصمیمات بر اساس اطلاعات واقعی و نه شهود یا تجربه شخصی خواهد بود. تصمیم‌گیری داده محور شامل جمع‌آوری، تحلیل و استفاده از داده‌ها برای اتخاذ تصمیمات کسب‌وکار است. این فرآیند به سازمان‌ها کمک می‌کند تا روندها را درک کرده، فرصت‌ها را شناسایی کنند و ریسک‌ها را کاهش دهند. با تکیه بر داده‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند تصمیمات دقیق‌تر و عینی‌تری بگیرند که به نتایج بهتری منجر شود.

تصمیم‌گیری داده محور، فرآیند جمع‌آوری داده‌ها بر اساس شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) کسب و کار و تبدیل آن داده‌ها به بینش‌های قابل اجرا است. (asana)

به طور خلاصه، مفهوم داده‌محور بودن به استفاده از حقایق یا داده‌ها برای یافتن الگوها، استنتاج‌ها و بینش‌ها برای اطلاع‌رسانی به فرآیند تصمیم‌گیری شما اشاره دارد. اساساً، داده‌محور بودن به این معناست که سعی می‌کنید بدون تعصب یا احساسات تصمیم‌گیری کنید. در نتیجه، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که اهداف و نقشه راه کسب و کار شما بر اساس شواهد و الگوهایی است که از آن استخراج کرده‌اید، نه آنچه که دوست دارید یا از آن متنفر هستید.

تصميم گيري داده محور چيست

اهمیت تصمیم‌گیری داده محور

دقت بیشتر: تصمیماتی که بر اساس داده‌ها گرفته می‌شوند، احتمالاً دقیق‌تر و قابل اعتمادتر هستند. داده‌ها شواهد ملموسی ارائه می‌دهند که از فرآیندهای تصمیم‌گیری پشتیبانی كرده و احتمال خطاها را کاهش می‌دهند.

کارایی بهبود یافته: تصمیمات داده محور فرآیندها را ساده می‌کنند و حدس و گمان را از بین می‌برند. این کارایی می‌تواند منجر به صرفه‌جویی در هزینه‌ها و تخصیص بهتر منابع شود.

مزیت رقابتی: سازمان‌هایی که به طور مؤثر از داده‌ها استفاده می‌کنند، می‌توانند مزیت رقابتی خوبي کسب کنند و روندهای بازار، ترجیحات مشتری و مناطق بالقوه برای رشد را سریع‌تر از رقبای خود شناسایی کنند.

کاهش ریسک: با تحلیل داده‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند ریسک‌های بالقوه را شناسایی کرده و راهبرد‌هایی برای کاهش آن‌ها توسعه دهند. این رویکرد پیشگیرانه به جلوگیری از اشتباهات پرهزینه کمک می‌کند.

مزایای تصمیم‌گیری داده محور

تصمیم گیری داده محور (DDDM) مزاياي بسيار زيادي دارد كه در ادامه به پنج مورد از اصلي‌ترين آنها اشاره خواهيم كرد:

نمودار مزایای تصمیم گیری داده محور

اتخاذ تصميمات مطمئن

کسب‌وکارهایی که از رقبای خود پیشی می‌گیرند، این کار را انجام می‌دهند زیرا به توانایی خود برای موفقیت اطمینان دارند. اگر تصمیم‌گیرندگان در یک کسب‌وکار در انتخاب‌های خود تردید کنند، منجر به اشتباهات، نرخ بالای ترک اعضای تیم و مدیریت ضعیف ریسک خواهند شد. وقتی از داده‌ها برای اتخاذ مهم‌ترین تصمیمات کسب‌وکار استفاده می‌کنید، در آن تصمیمات احساس اطمینان خواهید کرد به شكلي كه شما و تیم‌تان را به جلو می‌برد. ضمناً اطمینان در تصميم گيري می‌تواند منجر به روحیه بالاتر تیم و عملکرد بهتر شما گردد.

جلوگيري از سوگيري

محافظت در برابر سوگيري از هرگونه تعصب در میان رهبران کسب‌وکار محافظت می‌کند. ممکن است نسبت به سوگيري خود آگاه نباشید، داشتن ترجیحات شخصي یا ارزش‌هاي نامشخص می‌تواند بر نحوه تصمیم‌گیری شما تأثیر بگذارد. تصمیم‌گیری مستقیماً بر اساس حقایق و اعداد، تصمیمات شما را عینی و منصفانه خواهد كرد. به این معنا كه وقتی اعضای تیم یا ذینفعان می‌پرسند چرا کاری را که انجام داده‌اید، دليل مشخصي را ذكر خواهيد كرد.

يافتن پرسش‌هاي بدون پاسخ

پیدا کردن سوالات بی‌پاسخ بدون استفاده از داده‌ها امكانپذير نيست. ضمناً ممکن است سوالاتی وجود داشته باشد که تا زمانی که مجموعه داده‌های شما آنها را نشان ندهند قابل تشخيص نيستند. هر مقدار داده‌ مي‌تواند به نمايان شدن اين ابهامات كمك كند.

هدف‌گذاري قابل اندازه‌گيري

تعیین اهداف قابل اندازه‌گیری با استفاده از داده‌ها یکی از ساده‌ترین راه‌ها برای تعیین اهداف قابل اندازه‌گیری برای تیم شما و دستیابی موفقیت‌آمیز به آن اهداف است. با نگاه به داده‌های داخلی عملکرد گذشته، می‌توانید تعیین کنید که چه چیزی نیاز به بهبود دارد. به عنوان مثال، تیم شما ممکن است از داده‌ها برای شناسایی اهداف زیر استفاده کند:

افزایش تعداد مشتریان به میزان ۲۰٪ سال به سال

افزایش استخدام به میزان ۱۰ عضو تیم در هر فصل

بدون داده‌ها، امكان تشخيص اينكه کجا سرمايه خود را خرج می‌کنيد و کجا بايد هزينه‌ها كاهش يابد، سخت خواهد بود. تعیین اهداف قابل اندازه‌گیری در نهایت منجر به تصمیمات مبتنی بر داده می‌شود زیرا پس از تعیین این اهداف، تعيين كاهش بودجه کلی را کاهش دهید يا افزايش تعداد مشتريان با شما خواهد بود.

بهبود فرآيندهاي كسب‌و‌كار

راه‌هایی برای بهبود فرآیندهای شرکت بدون استفاده از داده‌ها وجود دارد، اما وقتی روندهای عملکرد اعضای تیم را با استفاده از اعداد مشاهده می‌کنید یا الگوهای هزینه‌های شرکت را با نمودارها تحلیل می‌کنید، بهبود فرآیندهایی که انجام می‌دهید ساده‌تر خواهد بود.

فرآیندهایی که می‌توانید با داده‌ها بهبود دهید ممکن است شامل موارد زیر باشد:

💡 مدیریت ریسک بر اساس داده‌های مالی

💡 برآورد هزینه بر اساس داده‌های قیمت‌گذاری بازار

💡 آموزش اعضای تیم بر اساس داده‌های عملکرد استخدام جدید

💡 خدمات مشتری بر اساس داده‌های بازخورد مشتری

تغییر فرآیند شرکت می‌تواند در صورتي كه از نتیجه مطمئن نباشید، دشوار است. اما وقتی حقایق در مقابل شما هستند، می‌توانید در تصمیمات خود قاطع باشيد.

مراحل تصمیم‌گیری داده محور

تصمیم‌گیری مبتنی بر داده نیاز به تمرین دارد. اگر می‌خواهید مهارت‌های رهبری خود را بهبود بخشید، باید بدانید چگونه داده‌های خام را به مراحل قابل اجرا تبدیل کنید که منتهی به ظهور نوآوری در فرآیند کاری شما کار گردد. مراحل زیر می‌توانند به در هنگام تحلیل داده‌ها و اتخاذ تصمیمات بهتر یاری‌رسان باشند.

روال تصمیم گیری داده محور

شناخت چشم‌انداز

قبل از اینکه بتوانید تصمیمات آگاهانه بگیرید، باید چشم‌انداز مدنظر خود را برای آینده درک کنید. این عامل به شما کمک می‌کند تا از داده‌ها و راهبرد برای شکل‌دادن به تصمیمات خود استفاده کنید. نمودارها و ارقام بدون پشتوانه که مبتنی بر چشم انداز نباشد، فایلده‌ای نخواهد داشت.

نکته: از اهداف و نتایج کلیدی سالانه (OKRs) یا شاخص‌های کلیدی عملکرد تیمی فصلی (KPIs) برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده استفاده کنید.

یافتن منابع داده

پس از شناسایی هدفی که به سمت آن در حال حرکت هستید، می‌توانید شروع به جمع‌آوری داده‌ها کنید. ابزارها و منابع داده‌ای که استفاده می‌کنید به نوع داده‌ای که جمع‌آوری می‌کنید بستگی دارد. اگر هدف شما تحلیل مجموعه داده‌های مربوط به فرآیندهای داخلی شرکت است، از یک ابزار گزارش‌دهی جهانی استفاده کنید. ابزارهای گزارش‌دهی یک مرجع واحد برای رصد پیشرفت کار در سراسر سازمان شما ارائه می‌دهند. برخی از ابزارهای گزارش‌دهی مانند Power BI مایکروسافت به شما امکان می‌دهند داده‌ها را از منابع خارجی مختلف جمع‌آوری کنید. اگر می‌خواهید روندهای بازاریابی یا معیارهای رقبا را تحلیل کنید، می‌توانید از یکی از این ابزارها استفاده کنید.

💡 برخی از معیارهای کلی موفقیت که ممکن است بخواهید اندازه‌گیری کنید عبارتند از:

حاشیه سود ناخالص: حاشیه سود ناخالص با کسر هزینه کالاهای فروخته شده از فروش خالص شرکت اندازه‌گیری می‌شود.

بازده سرمایه‌گذاری (ROI): نسبت بین درآمد و سرمایه‌گذاری، ROI معمولاً برای تصمیم‌گیری در مورد اینکه آیا یک ابتکار ارزش سرمایه‌گذاری زمان یا پول را دارد یا خیر استفاده می‌شود. هنگامی که به عنوان یک معیار کسب‌وکار استفاده می‌شود، اغلب پیگیری می‌کند که یک سرمایه‌گذاری چقدر خوب عمل می‌کند.

بهره‌وری: این اندازه‌گیری کارایی تولید کالاها یا خدمات توسط شرکت شما است. می‌توانید این را با تقسیم کل خروجی بر کل ورودی محاسبه کنید.

تعداد کل مشتریان: این یک معیار ساده اما مؤثر برای پیگیری است. هرچه مشتریان پرداختی بیشتر باشند، پول بیشتری برای کسب‌وکار به دست می‌آید.

درآمد مکرر: معمولاً توسط شرکت‌های SaaS استفاده می‌شود، این مقدار درآمدی است که توسط همه مشترکین فعال فعلی شما در یک دوره خاص تولید می‌شود. معمولاً به صورت ماهانه یا سالانه اندازه‌گیری می‌شود.

می‌توانید مجموعه داده‌های متنوعی را بر اساس نقش شغلی خود و چشم‌اندازی که به سمت آن کار می‌کنید اندازه‌گیری کنید. فناوری یادگیری ماشین، جمع‌آوری داده‌های زمان واقعی را ساده‌تر از همیشه کرده است.

نکته: سعی کنید از طریق این معیارها یک روال داستان گونه ایجاد کنید. اگر درآمد کاهش یافته است، به بهره‌وری نگاه کنید و ببینید آیا می‌توانید ارتباطی بین آنها پیدا کنید. به کاوش در این معیارها ادامه دهید تا یک “چرا” برای هر مشکلی که سعی در حل آن دارید پیدا کنید.

سازماندهی داده‌ها

سازماندهی داده‌ها برای بهبود تجسم داده‌ها در راستای تصمیم‌گیری‌های مؤثر کسب‌وکار بسیار مهم است. اگر نمی‌توانید تمام داده‌های مرتبط خود را در یک مکان ببینید و درک کنید که چگونه به هم متصل می‌شوند، اتخاذ تصمیمات آگاهانه دشوار خواهد شد.

نکته: یکی از راه‌های سازماندهی داده‌ها استفاده از داشبورد اجرایی (executive dashboard) است. داشبورد اجرایی یک رابط قابل تنظیم است که معمولاً به عنوان یک ویژگی از ابزار گزارش‌دهی جهانی ارائه می‌شود. این داشبورد داده‌هایی را نمایش می‌دهد که برای دستیابی به اهداف راهبردک، تاکتیکی، تحلیلی یا عملیاتی شما حیاتی هستند.

اجرای تحلیل داده‌ها

پس از سازماندهی داده‌های خود، می‌توانید تحلیل مبتنی بر داده‌ها را آغاز کنید. این مرحله زمانی انجام خواهد شد که بینش‌های قابل اجرا را از داده‌های خود استخراج می‌کنید تا به شما در فراآیند تصمیم‌گيري كمك كند.

بسته به اهداف شما، ممکن است بخواهید داده‌های داشبورد اجرایی خود را همراه با تحقیقات کاربری مانند مطالعات موردی، نظرسنجی‌ها یا نظرات مشتریان تحلیل کنید تا نتیجه‌گیری‌های شما تجربه مشتری را در بر داشته باشد.

در حالی که برخی از این اطلاعات از سازمان شما قابل دريافت است، احتمالاً نیاز به دریافت برخی از آنها از منابع خارجی نيز داشته باشید. تحلیل این مجموعه داده‌ها به عنوان یک راهكار كلي می‌تواند مفید باشد زیرا نتیجه‌گیری متفاوتی نسبت به تحلیل هر مجموعه داده به صورت جداگانه خواهید داشت.

💡 نکته: ابزارهای تحلیلی خود را با کل تیم یا سازمان به اشتراک بگذارید. تحلیل داده‌ها زمانی مؤثرتر است که از دیدگاه‌های مختلف استخراج شده باشد. شما ممکن است یک الگو را در داده‌ها مشاهده کنید كه کاملاً با مشاهده همكارتان متفاوت باشد.

ترسيم نتايج

هنگامی که تحلیل داده‌های خود را انجام می‌دهید، احتمالاً شروع به نتیجه‌گیری در مورد آنچه می‌بینید خواهید کرد. با این حال، نتیجه‌گیری‌های شما محدود به خودتان هستند. بايد آنچه را که در داده‌ها می‌بینید به طور کامل توضیح دهید تا بتوانید یافته‌های خود را با دیگران به اشتراک بگذارید.

سوالات اصلی که باید هنگام نتیجه‌گیری از خود بپرسید عبارتند از:

💡 چه چیزی را در این داده‌ها می‌بینم که قبلاً نسبت به آن آگاهي داشتم؟

💡 چه اطلاعات جدیدی از این داده‌ها یاد گرفتم؟

💡 چگونه می‌توانم از اطلاعاتی که به دست آورده‌ام برای دستیابی به اهداف کسب‌وکارم استفاده کنم؟

هنگامی که می‌توانید به این سوالات پاسخ دهید، تحلیل داده‌ها را با موفقیت انجام داده‌اید و باید آماده تصمیم گیری داده محور برای کسب‌وکار خود باشید.

نکته: یک گام طبیعی بعد از تحلیل داده‌ها، نوشتن برخی اهداف SMART (مشخص، قابل اندازه‌گيري، قابل دستيابي، مرتبط و داراي زمان‌بندي) است. اکنون که به حقایق مهمي دست يافته‌ايد خواهيد توانست، اهداف قابل دستیابی را بر اساس آنچه یاد گرفته‌اید تعیین کنید.

ابزارهای تصمیم‌گیری داده محور

ابزارهای هوش تجاری (BI): ابزارهای BI مانند Tableau، Power BI و Looker به تجسم داده‌ها و تولید بینش‌ها کمک می‌کنند. این ابزارها تفسیر مجموعه‌های داده پیچیده را آسان‌تر می‌کنند.

سكوهاي تحلیل داده: پلتفرم‌هایی مانند Google Analytics، SAS و IBM Watson قابلیت‌های تحلیل پیشرفته‌ای ارائه می‌دهند. آن‌ها به پردازش حجم زیادی از داده‌ها و استخراج بینش‌های معنادار کمک می‌کنند.

سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM): سیستم‌های CRM مانند Salesforce و HubSpot به مدیریت داده‌های مشتری کمک می‌کنند. آن‌ها بینش‌هایی در مورد رفتار و ترجیحات مشتری ارائه می‌دهند.

نرم‌افزارهای تحلیل آماری: نرم‌افزارهایی مانند R، Python و SPSS برای تحلیل آماری استفاده می‌شوند. آن‌ها به شناسایی الگوها و روندها در داده‌ها کمک می‌کنند.

ابزارهای DDDM

مثال‌هاي تصمیم‌گیری داده محور

💡 در حالی که تحلیل داده‌ها در پشت صحنه اتفاق می‌افتد، نحوه تأثیر تصمیمات مبتنی بر داده‌ها بر مصرف‌کننده بسیار آشکار است. برخی از نمونه‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در صنایع مختلف عبارتند از:

تجارت الکترونیک: آیا تا به حال هنگام خرید آنلاین از اينكه که چرا توصیه‌های خاصی به شما ارائه می‌شود، تعجب نكرده‌ايد؟ خوب، احتمالاً به این دلیل است که شما قبلاً چیزی مشابه خریده‌اید یا روی محصول خاصی کلیک کرده‌اید.بازارهای آنلاین مانند آمازون مسیرهای مشتری را ردیابی می‌کنند و از معیارهایی مانند نرخ کلیک و نرخ پرش برای شناسایی مواردی که بیشتر با آنها درگیر هستید استفاده می‌کنند. با استفاده از این داده‌ها، خرده‌فروشان می‌توانند به شما پيشنهاداتي در مورد محصولات مدنظر يا نياز به جستجو بدهند.

بهداشت و درمان: در حوزه پزشکی، تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها در حال ايجاد انقلاب در مراقبت از بیماران و راهبردهاي درمانی است. بیمارستان‌ها و کلینیک‌ها از پرونده‌های الکترونیکی سلامت (EHR) برای تحلیل داده‌های بیماران استفاده می‌کنند و به پزشکان کمک می‌کنند تا تشخیص‌ها و برنامه‌های درمانی دقیق‌تری داشته باشند. به عنوان مثال، با بررسی داده‌های تاریخی در مورد علائم، درمان‌ها و نتایج، ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی می‌توانند پیش‌بینی کنند که کدام بیماران در معرض خطر بالاتری در شرایط خاصي هست.

علاوه بر این، شرکت‌های داروسازی از داده‌های بزرگ برای ساده‌سازی فرآیندهای کشف دارو استفاده می‌کنند. با تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های ژنتیکی و آزمایشات بالینی، محققان می‌توانند سریع‌تر و کارآمدتر داروهاي امیدوارکننده را شناسایی کنند.

امور مالی: مؤسسات مالی از داده‌ها به روش‌های مختلفی از ارزیابی ریسک گرفته تا تقسیم‌بندی مشتریان استفاده می‌کنند، ریسک به ویژه در بخش مالی بسیار مهم است، بنابراین شرکت‌ها بايد بتوانند عامل ریسک را قبل از اتخاذ تصمیمات مهم تعیین کنند. داده‌های تاریخی بهترین راه برای درک ریسک‌های بالقوه، تهدیدها و احتمال وقوع آنها است.

مؤسسات مالی همچنین از داده‌های مشتریان برای تعیین بازار هدف خود استفاده می‌کنند. با گروه‌بندی مصرف‌کنندگان بر اساس وضعیت اجتماعی-اقتصادی، عادات خرج کردن و موارد دیگر، شرکت‌های مالی می‌توانند استنباط کنند که کدام مصرف‌کنندگان به مشتريان وفادار تبديل خواهند شد تا آنها را زير نظر بگيرند.

حمل و نقل: علم داده نقش مهمي در تعیین حمل و نقل ایمن دارد. ابتکار داده‌های ایمنی وزارت حمل و نقل ایالات متحده نقش داده‌ها را در بهبود ایمنی حمل و نقل برجسته می‌کند. این گزارش داده‌ها را از انواع تصادفات موتوری جمع‌آوری می‌کند و عواملی مانند شرایط آب و هوا و جاده را ارزیابی می‌کند تا منبع مشکلات را کشف کند. با استفاده از حقایق بدست آمده، این وزارتخانه می‌تواند به سمت اجرای اقدامات ایمنی بیشتر حرکت کند.

مثال_هاي DDDM

چالش‌های تصمیم‌گیری داده محور

در حالی که مزایای تصمیم گیری داده محور (DDDM) بسيار زياد و واضح هستند، سازمان‌ها اغلب با چالش‌های متعددی در اجرای این رویکرد مواجه می‌شوند. درک و رسیدگی به این چالش‌ها برای پذیرش موفقیت‌آمیز فرهنگ داده‌ محور بسیار مهم است.

کیفیت و دقت داده‌ها: پایه و اساس تصمیم‌گیری مؤثر مبتنی بر داده‌ها در کیفیت و دقت داده‌های استفاده شده نهفته است. کیفیت پایین داده‌ها می‌تواند منجر به تحلیل نادرست و در نتیجه تصمیمات اشتباه شود.

از سوی دیگر، مدیریت خوب داده‌ها تضمین كننده اين نكته است که اطلاعات دقیق و کاملی برای تحلیل کمی وجود دارد. جمع‌آوری استاندارد، ممیزی‌های منظم و رسیدگی به شکاف‌های داده‌ای از روش‌هاي رفع اين چالش هستند. با استفاده از داده‌های قابل اعتماد، سازمان‌ها می‌توانند تصمیمات آگاهانه بگیرند و از اشتباهات پرهزینه جلوگیری کنند.

تضمین امنیت و حریم خصوصی: امنیت و حریم خصوصی داده‌ها از نگرانی‌های اصلی موجود هستند زیرا سازمان‌ها مقدار زيادي از داده‌ها را جمع‌آوری و تحلیل می‌کنند. رعایت مقرراتی مانند GDPR، CCPA و HIPAA حیاتی است. شرکت‌ها باید اقدامات امنیتی مانند رمزگذاری داده‌ها، کنترل‌های دسترسی قوی و به‌روزرسانی‌های منظم سیستم را اجرا کنند. حفظ حقوق مشتریان و شفافیت در استفاده از داده‌ها نیز ضروری است.

غلبه بر مقاومت: مقاومت در برابر تغییر اغلب هنگام اجرای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها بروز می‌کند. این تغییر فرهنگی نیازمند راهبردهاي مؤثر مدیریت تغییر است. ارتباط شفاف، مشارکت ذینفعان کلیدی و رسیدگی به نگرانی‌ها به صورت باز می‌تواند به غلبه بر مقاومت آنان کمک کند. علاوه بر این، تجهیز کارکنان به مهارت‌های لازم از طریق برنامه‌های آموزشی و مشاوره‌ای برای پرورش فرهنگ مبتنی بر داده‌ها حیاتی است.

مقیاس‌پذیری مدیریت داده‌ها: مدیریت مجموعه‌های بزرگ داده‌ هم فرصت‌ها و هم چالش‌هایی را به همراه دارد. داده‌های بزرگ نیازمند راه‌حل‌های ذخیره‌سازی مانند سیستم‌های مبتنی بر ابر، دریاچه‌های داده (data lakes) یا مدل‌های ترکیبی هستند. پردازش کارآمد این مجموعه‌های بزرگ داده‌، کلید تصمیم‌گیری به موقع است. تکنیک‌هایی مانند پردازش موازی (parallel processing)، محاسبات در حافظه (in-memory computing) و پردازش جریانی (stream processing) می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند تا مقادیر زیادی از داده‌ها را به طور مؤثر مدیریت کنند.

با رسیدگی به این چالش‌ها به صورت مستقیم، سازمان‌ها می‌توانند پایه‌ای برای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها ایجاد کنند و از قدرت کامل داده‌های خود بهره‌برداری كرده و موفقیت در کسب‌وکار را به دست آورند.

چالش_هاي DDDM

نتیجه‌گیری

تصمیم گیری داده محور یک رویکرد قدرتمند است که می‌تواند نحوه عملکرد کسب‌وکارها را تغییر دهد. با استفاده از داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تر، دقیق‌تر و راهبردی‌تری بگیرند. در حالی که چالش‌هایی برای غلبه بر آن‌ها وجود دارد، مزایای تصمیم‌گیری داده محور بسیار بیشتر از دشواری‌ها است. با پیشرفت فناوری، توانایی استفاده مؤثر از داده‌ها برای موفقیت کسب‌وکار اهمیت بیشتری پیدا خواهد کرد.

آیا آماده‌اید تا تصمیم گیری داده محور را در سازمان خود بپذیرید؟ با شناسایی اهداف خود، جمع‌آوری داده‌های مرتبط و استفاده از ابزارهای تحلیلی برای تولید بینش‌های عملی شروع کنید. با رویکرد صحیح، می‌توانید پتانسیل کامل داده‌ها را باز کنید و کسب‌وکار خود را به سمت موفقیت هدایت کنید.

لینک کوتاه این مطلب: https://momen.ir/hkt7