11 دسامبر 2023 -توسط وینسنت چارلز، Tech Xplore-چارچوب تجزیه و تحلیل داده ها
در دنیای داده محور امروزی، تجزیه و تحلیل داده ها به سنگ بنای تصمیم گیری تبدیل شده است. با این حال، با وجود پتانسیل تحول‌آفرین، تعداد قابل توجهی از پروژه‌های تحلیلی شکست می‌خورند.در مقاله‌ای که اخیراً در Significance منتشر شد، به پیچیدگی‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها پرداختیم و بر اهمیت تفکر مشکل محور در دستیابی به نتایج موفق تأکید کردیم.
یک چارچوب جامع تحلیلی
تجزیه و تحلیل داده ها یک حوزه گسترده شامل داده ها، ابزارها و فرآیندهایی است که شامل فرآیندهای محاسباتی و مدیریتی برای استخراج بینش معنی دار از داده های پردازش شده برای تصمیم گیری های مبتنی بر داده است. چالش‌های موجود در تجزیه و تحلیل داده‌ها در عصر داده‌های بزرگ، زمانی که مجموعه‌های داده حجیم، مرتباً به روز می‌شوند و از نظر نوع و کیفیت متنوع هستند، بزرگ‌تر می‌شوند.
تصویر بالا یک چارچوب جامع و جهت‌محور را نشان می‌دهد. این چارچوب که بر اساس پنج نوع تحلیل – توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینی‌کننده، تجویزی و شناختی ساخته شده است، لنز منحصربه‌فردی را ارائه می‌دهد که از طریق آن می‌توانیم پیچیدگی، دشواری، و در نهایت ارزش را بررسی کنیم.
پیچیدگی ، برابر با پیچیدگی محاسباتی است که به منابعی که الگوریتم ها مصرف می کنند (مورد نیاز زمان و حافظه) اشاره دارد. دشواری از پیچیدگی مسئله مورد مطالعه ناشی می شود. ارزش ، نتیجه نهایی است که شامل تصمیم گیری بهتر، بهبود عملکرد و رقابت و موفقیت سازمانی و غیره است.
لازم به ذکر است که انواع مختلف تجزیه و تحلیل، اگرچه به صورت متوالی ارائه شده اند، متقابل نیستند. آنها به هم متصل هستند و می توانند بر اساس مشکل خاص در دست به طور همزمان عمل کنند. علاوه بر این، نمایش بصری تجزیه و تحلیل به این شیوه، این مفهوم را منعکس می کند که با پیشرفت تجزیه و تحلیل، پیچیدگی و دشواری بیشتری باید معرفی شود، که به منابع بیشتری نیاز دارد – هم محاسباتی و هم انسانی. با این حال، واقعیت ممکن است متفاوت باشد، زیرا مواردی وجود دارد که اجرای سطوح تجزیه و تحلیل پیشرفته تر لزوماً توجیه نمی شود.
با گزینه‌های بسیار زیادی که می‌توان از بین آنها انتخاب کرد، این مورد تعجب را برانگیخت: چرا داشتن داده‌های بیشتر یا ابزارهای پیچیده تجزیه و تحلیل داده، ضامن موفقیت نیست؟ دلایل زیادی برای شکست پروژه های تجزیه و تحلیل داده وجود دارد. یکی از دلایل این است که اقدامات لزوماً بر اساس بینش های به دست آمده انجام نمی شود، به دلیل اینرسی/سبک مدیریت، مقاومت، عدم حمایت رهبری، سیاست داخلی یا عدم تمایل به تغییر. اما پاسخ ممکن است در فقدان رویکرد تفکر مسئله محور نیز باشد.
درک تفکر مسئله محور
تفکر مسئله محور شامل یک تغییر عمدی در دیدگاه، با تاکید اولیه بر شناسایی و حل چالش های دنیای واقعی است. این امر سازمان ها را تشویق می کند که تجزیه و تحلیل داده ها را نه تنها به عنوان یک راه حل تکنولوژیکی، بلکه به عنوان وسیله ای برای رسیدگی به مشکلات خاص ببینند.
ماهیت بحث ما در اهمیت تصمیم گیری به موقع و راه حل های تحلیلی سفارشی متناسب با مشکلات خاص نهفته است. این تفکر درباره غرق شدن در اقیانوسی از داده ها یا استفاده از پیشرفته ترین ابزارها نیست و در مورد درک عمیق از مشکل و استقرار استراتژیک منابع محاسباتی است. با پذیرش این رویکرد، می‌توانیم پارادایم را از نرخ شکست بالا به چشم‌اندازی تغییر دهیم که در آن پروژه‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها رشد می‌کنند و ارزش ملموس ارائه می‌کنند. این آینده تجزیه و تحلیل مسئله محور است.
مزایا زیاد است. در اتخاذ رویکرد تفکر مشکل محور، سازمان ها می توانند فرهنگ بهبود مستمر را پرورش دهند. به جای اینکه چالش ها را به عنوان موانع در نظر بگیرند، به فرصت هایی برای نوآوری و رشد تبدیل می شوند. این طرز فکر تیم ها را تشویق می کند تا به طور فعال مشکلات را جستجو کنند، آنها را به دقت تجزیه و تحلیل کنند و راه حل های هدفمند را اجرا کنند.
ماهیت تکرارشونده تفکر مسئله محور نه تنها سازگاری استراتژی های تحلیلی را افزایش می دهد، بلکه رویکردی فعال برای پرداختن به مسائل نوظهور را نیز ترویج می کند. در نهایت، سازمان‌هایی که تحلیل‌های مشکل محور را در اولویت قرار می‌دهند، موقعیت بهتری برای هدایت پیچیدگی‌های یک چشم‌انداز کسب‌وکار در حال تحول و دستیابی به موفقیت پایدار دارند.
قدرت تجزیه و تحلیل شناختی
همچنین قابل ذکر است که آینده تجزیه و تحلیل داده ها با ظهور تجزیه و تحلیل شناختی متحول خواهد شد. با ادامه پیشرفت فناوری، روش‌های سنتی تجزیه و تحلیل داده‌ها جای خود را به رویکردهای پیچیده‌تری می‌دهند که عملکردهای شناختی انسان را تقلید می‌کنند. برای دستیابی به این سطح از پیچیدگی، تجزیه و تحلیل شناختی از هوش مصنوعی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین (به ویژه یادگیری تقویتی)، معناشناسی، نظریه بازی و مدل‌های یادگیری عمیق کمک می‌گیرد.
با استفاده از تجزیه و تحلیل شناختی، کسب و کارها می توانند الگوهای پنهان را کشف کنند، روابط پیچیده را درک کنند و تصمیمات آگاهانه تری بگیرند.
یون ها در زمان واقعی این تکامل نشان‌دهنده یک جهش کوانتومی در قابلیت‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها است که سازمان‌ها را به سمت آینده‌ای سوق می‌دهد که در آن داده‌ها نه تنها تجزیه و تحلیل شوند، بلکه به طور جامع درک شده و از نظر استراتژیک استفاده شوند.
از آنجایی که سازمان ها به دنبال کسب ارزش بیشتر از داده های خود هستند، تجزیه و تحلیل شناختی به عنوان چراغی از نوآوری ظاهر می شود و مرزهای ممکن را پیش می برد. این مانند کاوش در قلمروهای ناشناخته ذهن داده است.
تجزیه و تحلیل شناختی فقط در مورد خرد کردن اعداد نیست. این در مورد پاسخ به یک سوال عمیق تر است: “میزان آنچه می تواند اتفاق بیفتد چقدر است؟” این در مورد به دست آوردن “دید عمیق” به داده ها، لایه برداری لایه های پشتی برای آشکار کردن الگوهای پنهان است که در غیر این صورت ممکن است از ما فرار کنند. آن را به‌عنوان تلاشی برای تکرار افکار انسانی، تقلید از عملکرد پیچیده مغز خود تصور کنید.
نتیجه
همانطور که حوزه تجزیه و تحلیل داده ها به تکامل خود ادامه می دهد، تفکر مشکل محور برای سازمان هایی که به دنبال استفاده کامل از قدرت داده های خود هستند، یک اصل راهنما باقی خواهد ماند. در این چشم انداز پویا، آشکار می شود که هر نوع تجزیه و تحلیل ارزش پیشنهادی منحصر به فردی را ارائه می دهد و یک اندازه در قلمرو تجزیه و تحلیل مناسب نیست. بنابراین، نکته کلیدی این است که رویکرد تحلیلی را با مشکل خاصی که در دست است، هماهنگ کنیم.
علاوه بر این، کاوش در قلمرو تجزیه و تحلیل شناختی، پتانسیل نوآوری را تقویت می‌کند و از فناوری‌های پیشرفته برای تکرار فرآیندهای فکری انسان و باز کردن بینش‌های بی‌سابقه استفاده می‌کند. در نهایت، تاکید بر این است که آینده تجزیه و تحلیل به مسئله محوری و ادغام تجزیه و تحلیل شناختی پیشرفته بستگی دارد. این ترکیب یک مسیر پیچیده برای موفقیت پایدار در یک محیط کسب و کار همیشه در حال تکامل ارائه می دهد.
این داستان بخشی از Science X Dialog است، جایی که محققان می توانند یافته های مقالات تحقیقاتی منتشر شده خود را گزارش کنند. برای اطلاعات در مورد ScienceX Dialog و نحوه مشارکت از این صفحه دیدن کنید.
