در یک سازمان، چگونه می‌توان از داده‌ها برای تصمیم‌گیری آگاهانه استفاده کرد؟

۱.چرا تصمیم‌گیری مبتنی ‌بر داده، مهم است؟

۱. محدودیت‌های رویکردهای مبتنی بر شهود و احساسات:

به‌طور سنتی، تصمیم‌گیری به‌طور گسترده‌ای بر شهود و قضاوت‌های ذهنی متکی بود و با اینکه شهود گاهی اوقات می‌تواند به نتایج موفقیت‌آمیزی منجر شود، در بیشتر اوقات تحت تأثیر سوگیری‌های شخصی، محدودیت‌های شناختی و اطلاعات ناقص قرار دارد. تصمیم‌گیری مبتنی بر شهود ممکن است عوامل مهم را نادیده بگیرد؛ تحت تأثیر احساسات قرار بگیرد یا قربانی سوگیری‌های شناختی مانند سوگیری تأیید یا سوگیری در دسترس بودن بشود. در نتیجه، تصمیماتی که صرفاً بر اساس شهود گرفته می‌شوند، می‌توانند ناکارآمد، غیرقابل اعتماد و مستعد خطا باشند.

۲. نقش داده‌ها در تصمیم‌گیری

داده‌ها اگر درست استخراج شده و به‌طور مناسب تحلیل شوند، دارای پتانسیل بسیار زیادی در ارائۀ بینش و اطلاعات ارزشمند به سازمان‌ها هستند؛ در عصر تحول دیجیتال، سازمان‌ها به حجم وسیعی از داده‌های به‌دست‌آمده از منابع مختلف، از جمله تعامل با مشتری، روندهای بازار، فرآیندهای عملیاتی و غیره دسترسی دارند که با استفاده از این داده‌ها، می‌توانند درک عمیق‌تری از آیندۀ کسب‌و‌کار خود به‌دست بیاورند. درکی که از طریق شناسایی الگوها و کشف همبستگی‌های پنهان میان آنها به‌دست می‌آید.

در واقع، تصمیم‌گیری مبتنی بر داده شامل جمع‌آوری، تجزیه-تحلیل و تفسیر سیستماتیک داده‌ها برای بهینه‌کردن انتخاب‌ها است. به تصمیم‌گیرندگان دیدی جامع از وضعیت بر اساس شواهد واقعی ارائه می‌دهد و آنها را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه و عینی بیشتری اتخاذ کنند. با استفاده از داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند تأثیر سوگیری‌های شخصی را به حداقل برسانند و انتخاب‌هایی انجام دهند که مبتنی بر شواهد تجربی است.

۳. مزایای تصمیم گیری مبتنی بر داده

تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، مزایای بی‌شماری را برای سازمان‌ها در صنایع مختلف به‌ ارمغان می‌آورد. این نوع تصمیم‌گیری، دقت و قابلیتِ اطمینان را افزایش می‌دهد و منجر به ثبات بیشتر می‌شود و تا حد بسیار زیادی خطر اشتباهات پرهزینه را کاهش می‌دهد. علاوه‌بر این، رویکردهای مبتنی بر داده، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا روندها، الگوها و ناهنجاری‌هایی را شناسایی کنند که ممکن است هیچ‌گاه از طریق شهود آشکار نشوند. این رویکرد به سازمان‌ها قدرت می‌دهد تا به‌طور فعال به چالش‌های در حال ظهور رسیدگی کنند، فرصت‌ها را غنیمت بشمارند و استراتژی‌های خود را بهینه کنند.

همچنین تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، شفافیت و مسئولیت‌پذیری را در سازمان‌ها ارتقا می‌دهد و از آنجایی که تصمیمات مبتنی بر داده‌های عینی هستند، ردیابی منطق پشت هر انتخاب و ارزیابی اثربخشی آن آسان‌تر می‌شود. این شفافیت، فرهنگ مسئولیت‌پذیری را تقویت می‌کند و بهبود مستمر را ممکن می‌سازد.

۴.غلبه بر تعصبات، از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها

یکی از مزایای مهم تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، توانایی آن در کاهش تعصبات است؛ تصمیم‌گیری انسانی ذاتاً تحت تأثیر سوگیری‌های شناختی است که می‌تواند قضاوت را مختل کند و مانع از انتخاب‌های منطقی شود. با این حال، با تکیه بر تجزیه و تحلیل داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند به بینش‌هایی برسند که تحت تأثیر سوگیری‌های شخصی نیستند و منجر به تصمیم‌گیری عینی‌تر می‌شوند.

تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها، مانند تجزیه و تحلیل توصیفی و تجویزی، به سازمان‌ها کمک می کند تا داده‌های تاریخی را برای درک روندهای گذشته، شناسایی همبستگی‌ها و کشف سوگیری‌های بالقوه در فرآیندهای تصمیم‌گیری بررسی کنند. علاوه‌بر این، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و تجویزی، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا پیش‌بینی‌های دقیق و سناریوهای مختلف را شبیه‌سازی کنند و مبنای آگاهانه‌تری برای تصمیم‌گیری فراهم کنند.

با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند تصمیماتی بگیرند که نه‌تنها براساس شواهد عینی هستند، بلکه تأثیر متقابل و پیچیدۀ عواملی را که بر عملیات آنها تأثیر می‌گذارند نیز در نظر می‌گیرند. این نوع استفاده از داده‌ها، تضمین می‌کند که تصمیم‌ها با اهداف سازمانی همسو هستند و درنهایت منجر به رشد و کسب نتایج بهتر می‌شوند.

۲. چگونه از داده‌ها برای پیش‌بینی‌ استفاده کنیم؟

۱. روش‌های جمع‌آوری و تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها

تصمیم‌گیری موثر بر اساس داده‌ها با روش‌های جمع‌آوری و تجزیه‌و‌تحلیل قوی داده‌ها آغاز می‌شود؛ سازمان‌ها باید اطمینان حاصل کنند که سیستم‌های قابل اعتمادی برای جمع‌آوری داده‌های مربوطه از منابع مختلف در اختیار دارند. این داده‌‌ها می‌تواند شامل تعاملات مشتری، معاملات فروش، تجزیه و تحلیل وبسایت، داده‌های رسانه‌های اجتماعی، تحقیقات بازار و مواردی از این دست باشد.

روش‌های جمع‌آوری داده‌ها می‌تواند از ورود دستی اطلاعات تا سیستم‌های خودکاری که داده‌ها را به‌صورت همزمان ضبط می‌کنند، متغیر باشد. ایجاد چارچوب‌های حاکمیت داده(data governance frameworks) که کیفیت، امنیت و حریم خصوصی داده‌ها را تضمین می‌کند، ضروری است؛ با اجرای روش‌های جمع‌آوری داده‌ها به‌نحوی که با اهداف سازمانی همسو باشد، سازمان می‌تواند مجموعۀ داده‌های جامع و دقیق را برای تجزیه و تحلیل جمع‌آوری کند.

پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید آنها را پردازش و تجزیه و تحلیل کرد؛ تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند شامل تجزیه‌ و تحلیل توصیفی و تجزیه و تحلیل تشخیصی باشد. تکنیک‌های توصیفی شامل خلاصه‌کردن و تصویری‌کردن داده‌ها برای به‌دست‌آوردن بینش در مورد روندها و الگوهای گذشته هستند و تکنیک‌های تشخیصی با کاوش در روابط درون داده‌ها به شناسایی علل ریشه‌ای پیامدها یا مسائل خاص کمک می‌کنند. تکنیک‌های پیشرفته مانند تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و Machine Learning نیز، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا پیش‌بینی‌های آگاهانه انجام دهند و فعالیت‌های خود را مبتنی بر آن بینش‌ها به‌اجرا در بیاورند.

۲. استفاده از داده‌ها برای درک جامع

تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، به سازمان‌ها و کسب‌وکارها کمک می‌کند که بتوانند درک جامعی از فعالیت‌ها، مشتریان و پویایی بازار خود به‌دست بیاورند. با تجزیه و تحلیل داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) را شناسایی کرده و آنها را در طول زمان برای ارزیابی پیشرفت خود و سنجش اثربخشی استراتژی‌های خود تحت نظر داشته باشند.

به‌عنوان مثال، سازمان ها می‌توانند اطلاعات مربوط به مشتریان را برای درک الگوهای خرید، ترجیحات و رفتار آنها، تجزیه و تحلیل کنند؛ این اطلاعات می‌تواند برای تقسیم‌بندی مشتریان و شخصی‌سازی کمپین‌های بازاریابی مورد استفاده قرار بگیرد و در نتیجه باعث افزایش رضایت مشتری و بالاتر رفتن نرخ تبدیل می‌شود. به‌طور مشابه، تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به فعالیت‌ها می‌تواند به شناسایی تنگناها، بهینه‌سازی فرآیندها و بهبود کارایی کمک کند.

۳. پیش‌گویی از طریق تجزیه و تحلیل:

پیشگوها دیگر ظاهرهای عجیب‌وغریب ندارند و از قهوه و تاروت خبری نیست! تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا پیش‌بینی‌های دقیقی دربارۀ روندها و نتایج آیندۀ خود داشته باشند و ساحره‌ها جای خودشان را به متخصصان Data Analyst داده‌اند و Data Analystها هم کم‌کم دارند جای خود را به «یادگیری ماشین» می‌دهند. با استفاده از مدل‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای داده‌های حجیم، سازمان‌ها می‌توانند الگوها را شناسایی کرده و دربارۀ رویدادهای آینده پیش‌بینی کنند.

این پیش‌بینی‌ها را می توان در زمینه‌های مختلف تجاری استفاده کرد؛ در فروش و بازاریابی، سازمان‌ها می‌توانند از مدل‌های پیش‌بینی برای پیش‌بینی تقاضای مشتری، بهینه‌سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری، و شناسایی فرصت‌های فروش استفاده کنند. در امور مالی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به سازمان‌ها در پیش‌بینی روند بازار، مدیریت ریسک‌ها و بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری کمک کند. در اجرائیات نیز، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به پیش‌بینی تقاضا، مدیریت موجودی و بهینه‌سازی زنجیرۀ تأمین کمک کند.

جمع‌بندی چرایی اهمیت داده‌ها برای کسب‌ وکارها:

تصمیمات مبتنی بر داده به سازمان‌ها مزیت رقابتی قابل‌توجهی می‌دهد؛ با استفاده از داده‌ها برای اطلاع‌رسانی انتخاب‌ها، سازمان‌ها می‌توانند روندهای نوظهور را شناسایی کنند، نیازهای مشتری را پیش‌بینی کنند و استراتژی‌های خود را بر این اساس تطبیق دهند. این چابکی و پاسخگویی سازمان در برابر تغییرات دائمی بازار، به سازمان‌ها برتری رقابتی مناسبی نسبت به همتایان سنتی‌تر خود که صرفاً بر شهود متکی هستند می‌دهد؛

در نتیجه، قدرت داده‌ها در تصمیم‌گیری آگاهانه را نمی‌توان در چشم‌انداز کسب‌و‌کارهای امروزی که به‌سرعت در حال تحول است، نادیده گرفت؛ سازمان‌هایی که از رویکردهای داده‌محور استقبال می‌کنند، با انتخاب‌های مبتنی بر شواهد واقعی به‌جای تکیه بر شهود، مزیت رقابتی به‌دست می‌آورند و از طریق تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، محدودیت‌های رویکردهای مبتنی بر شهود را کاهش می‌دهند؛ اینگونه می‌توانند بر تعصبات غلبه کنند و دقت، اطمینان و مسئولیت‌پذیری بیشتری را به‌ارمغان بیاورند. ادغام داده‌ها در فرآیندهای تصمیم‌گیری، ایجاد فرهنگ و زیرساخت مبتنی بر داده، و استفاده از داده‌ها برای انتخاب‌های آگاهانه، سازمان‌ها را در راستای دستیابی به برتری‌های عملیاتی و نوآورانه توانمند می‌کند و در این زمانه‌ای که تمام تصمیم‌گیری‌ها به‌سوی داده‌محوربودن سوق داده شده‌اند، سازمان‌هایی که از قدرت داده‌ها استفاده می‌کنند، در موقعیتِ خوبی برای پیشرفت و پیشروی در صنایع قرار گرفته‌اند.