📌📌تحلیلگری داده در مقابل تحلیلگری کسب و کار
تحلیلگری داده (Data Analytics) و تحلیلگری کسب و کار (Business Analytics) دو فرآیند متفاوت هستند، اما هر دو اهمیت زیادی در جهان کسب و کار دارند. در زیر به تفاوتهای اصلی بین تحلیل داده و تحلیل کسب و کار اشاره میشود:
۱- محتوا و موضوع
تحلیل داده: این فرآیند به تجزیه و تحلیل دادههای عددی، متنی و آماری و تصاویر اختصاص دارد. معمولاً دادهها از منابع مختلفی مانند پایگاههای داده، سنسورها، فرمهای آنلاین، شبکه های اجتماعی و غیره به دست میآیند.
تحلیل کسب و کار: این فرآیند به تجزیه و تحلیل عناصری مانند استراتژیها، عملکرد مالی، مدل کسب و کار، مشتریان، رقبا، و محصولات و خدمات اختصاص دارد. این تحلیل برای ارتقاء تصمیمگیریهای استراتژیک و مدیریت کسب و کار استفاده میشود.
۲- دامنه و هدف
تحلیل داده: هدف اصلی تحلیل داده به دست آوردن دانش، قواعد الگوها، روابط و اطلاعات مخفی در دادهها است. این فرآیند معمولاً برای پیشبینی، دسته بندی، خوشه بندی، کاوش دادهها، و به دست آوردن اطلاعات مفهومی استفاده میشود.
تحلیل کسب و کار: تحلیل کسب و کار به ارزیابی عملکرد کسب و کار، بهبود استراتژیها و راهکارها، و افزایش بهرهوری و سودآوری کسب و کار اختصاص دارد. هدف آن ارتقاء عملکرد و کارایی کسب و کار است.
۳- روشها و ابزارها
تحلیل داده: ابزارهای تحلیل داده شامل زبانهای برنامهنویسی مانند Python و R، نرمافزارهای مخصوص تحلیل داده مانند SAS، RapidMiner و ابزارهای مدرن یادگیری ماشین و داشبوردها مانند Power BI و Tableau میشوند.
تحلیل کسب و کار: ابزارهای تحلیل کسب و کار شامل ابزارهای حل مساله، شبیه سازی، مدل سازی عملیانی و پویا و مدلهای مالی، نرمافزارهای جامع مانند ERP ها ، و ابزارهای گزارشدهی میشوند.
۴- مراحل و فرآیند
تحلیل داده: مراحل تحلیل داده شامل تجزیه و تحلیل دادهها، تجزیه و تحلیل آماری، تصمیمگیری بر اساس دادهها و پیشبینی میشود (مانند متدولوژی CRISP-DM).
تحلیل کسب و کار: مراحل تحلیل کسب و کار شامل تعیین اهداف کسب و کار، تجزیه و تحلیل محیط کسب و کار، تعیین استراتژیها، ارزیابی عملکرد و بهینهسازی میشود.
۵- مخاطبان اصلی
تحلیل داده: محققان داده، دانشمندان داده، و تحلیلگران داده و تحلیل گران کسب و کار، و مشتریان
تحلیل کسب و کار: مدیران عالی، تصمیمگیران استراتژیک، تیمهای مدیریت کسب و کار، و مشاوران مدیریت
در مجموع، تحلیلگری داده مرتبط با تجزیه و تحلیل داده ها (ساختیافته یا ساخت نیافته) است، در حالی که تحلیل کسب و کار به تجزیه و تحلیل کلانتر و استراتژیک موارد متنوعی مانند استراتژیهای بازاریابی، عملکرد مالی، و منابع انسانی اختصاص دارد. هر دو ابزار مهمی برای بهبود کسب و کارها هستند و ممکن است در کنار یکدیگر مورد استفاده قرار گیرند تا تصمیمگیریهای بهتری در سازمان ها و کسب و کار انجام شود.
سعید روحانی
دانشیار دانشگاه تهران
۱۱ مهرماه ۱۴۰۲
#دکتر_سعید_روحانی
#تحلیلگری_داده
#تحلیلگری_کسب_و_کار
@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir
تحلیلگری داده (Data Analytics) و تحلیلگری کسب و کار (Business Analytics) دو فرآیند متفاوت هستند، اما هر دو اهمیت زیادی در جهان کسب و کار دارند. در زیر به تفاوتهای اصلی بین تحلیل داده و تحلیل کسب و کار اشاره میشود:
۱- محتوا و موضوع
تحلیل داده: این فرآیند به تجزیه و تحلیل دادههای عددی، متنی و آماری و تصاویر اختصاص دارد. معمولاً دادهها از منابع مختلفی مانند پایگاههای داده، سنسورها، فرمهای آنلاین، شبکه های اجتماعی و غیره به دست میآیند.
تحلیل کسب و کار: این فرآیند به تجزیه و تحلیل عناصری مانند استراتژیها، عملکرد مالی، مدل کسب و کار، مشتریان، رقبا، و محصولات و خدمات اختصاص دارد. این تحلیل برای ارتقاء تصمیمگیریهای استراتژیک و مدیریت کسب و کار استفاده میشود.
۲- دامنه و هدف
تحلیل داده: هدف اصلی تحلیل داده به دست آوردن دانش، قواعد الگوها، روابط و اطلاعات مخفی در دادهها است. این فرآیند معمولاً برای پیشبینی، دسته بندی، خوشه بندی، کاوش دادهها، و به دست آوردن اطلاعات مفهومی استفاده میشود.
تحلیل کسب و کار: تحلیل کسب و کار به ارزیابی عملکرد کسب و کار، بهبود استراتژیها و راهکارها، و افزایش بهرهوری و سودآوری کسب و کار اختصاص دارد. هدف آن ارتقاء عملکرد و کارایی کسب و کار است.
۳- روشها و ابزارها
تحلیل داده: ابزارهای تحلیل داده شامل زبانهای برنامهنویسی مانند Python و R، نرمافزارهای مخصوص تحلیل داده مانند SAS، RapidMiner و ابزارهای مدرن یادگیری ماشین و داشبوردها مانند Power BI و Tableau میشوند.
تحلیل کسب و کار: ابزارهای تحلیل کسب و کار شامل ابزارهای حل مساله، شبیه سازی، مدل سازی عملیانی و پویا و مدلهای مالی، نرمافزارهای جامع مانند ERP ها ، و ابزارهای گزارشدهی میشوند.
۴- مراحل و فرآیند
تحلیل داده: مراحل تحلیل داده شامل تجزیه و تحلیل دادهها، تجزیه و تحلیل آماری، تصمیمگیری بر اساس دادهها و پیشبینی میشود (مانند متدولوژی CRISP-DM).
تحلیل کسب و کار: مراحل تحلیل کسب و کار شامل تعیین اهداف کسب و کار، تجزیه و تحلیل محیط کسب و کار، تعیین استراتژیها، ارزیابی عملکرد و بهینهسازی میشود.
۵- مخاطبان اصلی
تحلیل داده: محققان داده، دانشمندان داده، و تحلیلگران داده و تحلیل گران کسب و کار، و مشتریان
تحلیل کسب و کار: مدیران عالی، تصمیمگیران استراتژیک، تیمهای مدیریت کسب و کار، و مشاوران مدیریت
در مجموع، تحلیلگری داده مرتبط با تجزیه و تحلیل داده ها (ساختیافته یا ساخت نیافته) است، در حالی که تحلیل کسب و کار به تجزیه و تحلیل کلانتر و استراتژیک موارد متنوعی مانند استراتژیهای بازاریابی، عملکرد مالی، و منابع انسانی اختصاص دارد. هر دو ابزار مهمی برای بهبود کسب و کارها هستند و ممکن است در کنار یکدیگر مورد استفاده قرار گیرند تا تصمیمگیریهای بهتری در سازمان ها و کسب و کار انجام شود.
سعید روحانی
دانشیار دانشگاه تهران
۱۱ مهرماه ۱۴۰۲
#دکتر_سعید_روحانی
#تحلیلگری_داده
#تحلیلگری_کسب_و_کار
@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir
📚معرفی کتاب "Artificial Intelligence for Business Analytics: Algorithms, Platforms and Application Scenarios"
🔍 عنوان: هوش مصنوعی برای تحلیلگری کسب و کار: الگوریتمها، پلتفرمها و سناریوهای کاربردی
🖋 نویسنده : Felix Weber
📌 این کتاب در سال 2023 و توسط انتشارات Springer انتشار یافته است.
📍بسیاری از تحلیلها در محیط کسب و کار، تحلیل توصیفی است که بر اساس آمار توصیفی محاسباتی از قبیل میانگین، درصد، شمارش، حداکثر، حداقل و محاسبات ساده را ارائه مینماید یا نسخههای فیلتر شده دادهها را خلاصه مینماید. هدف از تجزیه و تحلیل توصیفی این است که به سادگی خلاصه کند و به شما بگوید چه اتفاقی افتاده است: فروش، تعداد مشتریان، درصد کل فروش با مواردی که تبلیغ شدهاند، بازدید از صفحه و غیره.
🔹 تحلیلهای توصیفی میتواند نتایج عملیاتهای ساده ریاضی باشد و امروزه در اکثر شرکتها به انجام میرسد که اغلب به عنوان هوش تجاری از آن یاد میشود. همچنین اصطلاح تجزیه و تحلیل پیشرفته برای توصیف گسترش این گزارشها استفاده میشود. به عنوان مثال، اگر ابتدا از یک فیلتر جغرافیایی برای تجزیه و تحلیل رسانههای اجتماعی استفاده کنید، میتوانید معیارهایی مانند میانگین پست در هفته از آلمان و میانگین پست در هفته از هلند را دریافت کنید و بر روی نقشه نمایش دهید. با این حال، این تحلیل ابتدایی برای مزیت رقابتی نسبت به رقبا کافی نیست. به خصوص اگر ناگهان مجبور شوید با بومیهای دیجیتالی مانند گوگل، آمازون یا علی بابا رقابت کنید. در واقع میتوان گفت در عصر دیجیتالی شدن، این یک چالش واقعی برای بسیاری از صنایع است. این شرکتها نه تنها بر اساس نرمافزار و پلتفرمها، بلکه مهمتر از آن، بر اساس تحلیلهای پیچیده عمل میکنند. به طور مثال اوبر پایگاه داده عظیمی از رانندگان دارد، بنابراین به محض درخواست خودرو، الگوریتم اوبر آماده راه اندازی است و در عرض 15 ثانیه یا کمتر، شما را با راننده نزدیک به شما مطابقت میدهد. در پسزمینه، اوبر دادههای مربوط به هر خودرو را ذخیره میکند - حتی زمانی که راننده مسافر ندارد. همه این دادهها ذخیره شده و برای پیشبینی عرضه و تقاضا، تعیین کرایهها و شناسایی مسائل مرتبط با حمل و نقل شهری استفاده میشود.
📍این کتاب با هدف معرفی جنبه های ضروری تحلیلگری کسب و کار و استفاده از روشهای هوش مصنوعی ارائه شده است. در این راستا ابتدا اصطلاحات و الگوهای فکری اساسی تحلیلگری از تحلیل توصیفی و پیشبینیکننده تا تحلیل تجویزی در بخش «ردهبندی روشها و مدلهای تحلیلی» معرفی شدهاند. به دنبال آن، مدل تحلیلگری کسب و کار برای هوش مصنوعی، یک مدل فرآیندی برای اجرای پروژههای تجزیه و تحلیل کسب و کار در بخش «مدل رویهها: مدل تحلیلگری کسب و کار برای هوش مصنوعی» و یک چارچوب فناوری دنبال میشود که شامل ارائه مهم ترین چارچوبها، زبانهای برنامه نویسی و معماریها میباشد. پس از ارائه مقدمهای بر هوش مصنوعی در فصل 2 و به ویژه زیرشاخه یادگیری ماشین، فصل 3 با عنوان «انواع مسائل در هوش مصنوعی و الگوریتمهای آنها» به مهمترین مسائل و الگوریتمهای قابل اجرا به شیوهای قابل درک میپردازد. در ادامه یک مرور کلی از پلتفرمهای ابری رایج در بخش «تجزیه و تحلیل کسبوکار و یادگیری ماشین به عنوان یک سرویس (پلتفرمهای ابری)» ارائه میشود که اجرای سریع یک پروژه تحلیلگری کسب و کار را امکانپذیر میسازد. در نهایت، چندین سناریوی کاربردی از دیدگاههای مختلف، استفاده احتمالی از AI و BA را در صنایع مختلف به عنوان بخش مطالعات موردی «ساخت یا خرید؟» نشان میدهد.
📍این کتاب به عنوان یک مقدمه و مرور کلی برای تصمیمگیران و متخصصان فناوری اطلاعات و حوزههای کاربردی مرتبط مطرح شده است و در بسیاری از موارد به ادبیات عمیقتری برای مطالعه بیشتر اشاره شده است.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر دریافت نمایید.
🔗 https://bdbanalytics.ir/jgao
#معرفی_کتاب
#هوش_مصنوعی
#تحلیلگری_کسب_و_کار
#فاطمه_مظفری
@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir
🔍 عنوان: هوش مصنوعی برای تحلیلگری کسب و کار: الگوریتمها، پلتفرمها و سناریوهای کاربردی
🖋 نویسنده : Felix Weber
📌 این کتاب در سال 2023 و توسط انتشارات Springer انتشار یافته است.
📍بسیاری از تحلیلها در محیط کسب و کار، تحلیل توصیفی است که بر اساس آمار توصیفی محاسباتی از قبیل میانگین، درصد، شمارش، حداکثر، حداقل و محاسبات ساده را ارائه مینماید یا نسخههای فیلتر شده دادهها را خلاصه مینماید. هدف از تجزیه و تحلیل توصیفی این است که به سادگی خلاصه کند و به شما بگوید چه اتفاقی افتاده است: فروش، تعداد مشتریان، درصد کل فروش با مواردی که تبلیغ شدهاند، بازدید از صفحه و غیره.
🔹 تحلیلهای توصیفی میتواند نتایج عملیاتهای ساده ریاضی باشد و امروزه در اکثر شرکتها به انجام میرسد که اغلب به عنوان هوش تجاری از آن یاد میشود. همچنین اصطلاح تجزیه و تحلیل پیشرفته برای توصیف گسترش این گزارشها استفاده میشود. به عنوان مثال، اگر ابتدا از یک فیلتر جغرافیایی برای تجزیه و تحلیل رسانههای اجتماعی استفاده کنید، میتوانید معیارهایی مانند میانگین پست در هفته از آلمان و میانگین پست در هفته از هلند را دریافت کنید و بر روی نقشه نمایش دهید. با این حال، این تحلیل ابتدایی برای مزیت رقابتی نسبت به رقبا کافی نیست. به خصوص اگر ناگهان مجبور شوید با بومیهای دیجیتالی مانند گوگل، آمازون یا علی بابا رقابت کنید. در واقع میتوان گفت در عصر دیجیتالی شدن، این یک چالش واقعی برای بسیاری از صنایع است. این شرکتها نه تنها بر اساس نرمافزار و پلتفرمها، بلکه مهمتر از آن، بر اساس تحلیلهای پیچیده عمل میکنند. به طور مثال اوبر پایگاه داده عظیمی از رانندگان دارد، بنابراین به محض درخواست خودرو، الگوریتم اوبر آماده راه اندازی است و در عرض 15 ثانیه یا کمتر، شما را با راننده نزدیک به شما مطابقت میدهد. در پسزمینه، اوبر دادههای مربوط به هر خودرو را ذخیره میکند - حتی زمانی که راننده مسافر ندارد. همه این دادهها ذخیره شده و برای پیشبینی عرضه و تقاضا، تعیین کرایهها و شناسایی مسائل مرتبط با حمل و نقل شهری استفاده میشود.
📍این کتاب با هدف معرفی جنبه های ضروری تحلیلگری کسب و کار و استفاده از روشهای هوش مصنوعی ارائه شده است. در این راستا ابتدا اصطلاحات و الگوهای فکری اساسی تحلیلگری از تحلیل توصیفی و پیشبینیکننده تا تحلیل تجویزی در بخش «ردهبندی روشها و مدلهای تحلیلی» معرفی شدهاند. به دنبال آن، مدل تحلیلگری کسب و کار برای هوش مصنوعی، یک مدل فرآیندی برای اجرای پروژههای تجزیه و تحلیل کسب و کار در بخش «مدل رویهها: مدل تحلیلگری کسب و کار برای هوش مصنوعی» و یک چارچوب فناوری دنبال میشود که شامل ارائه مهم ترین چارچوبها، زبانهای برنامه نویسی و معماریها میباشد. پس از ارائه مقدمهای بر هوش مصنوعی در فصل 2 و به ویژه زیرشاخه یادگیری ماشین، فصل 3 با عنوان «انواع مسائل در هوش مصنوعی و الگوریتمهای آنها» به مهمترین مسائل و الگوریتمهای قابل اجرا به شیوهای قابل درک میپردازد. در ادامه یک مرور کلی از پلتفرمهای ابری رایج در بخش «تجزیه و تحلیل کسبوکار و یادگیری ماشین به عنوان یک سرویس (پلتفرمهای ابری)» ارائه میشود که اجرای سریع یک پروژه تحلیلگری کسب و کار را امکانپذیر میسازد. در نهایت، چندین سناریوی کاربردی از دیدگاههای مختلف، استفاده احتمالی از AI و BA را در صنایع مختلف به عنوان بخش مطالعات موردی «ساخت یا خرید؟» نشان میدهد.
📍این کتاب به عنوان یک مقدمه و مرور کلی برای تصمیمگیران و متخصصان فناوری اطلاعات و حوزههای کاربردی مرتبط مطرح شده است و در بسیاری از موارد به ادبیات عمیقتری برای مطالعه بیشتر اشاره شده است.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر دریافت نمایید.
🔗 https://bdbanalytics.ir/jgao
#معرفی_کتاب
#هوش_مصنوعی
#تحلیلگری_کسب_و_کار
#فاطمه_مظفری
@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir