تجزیه و تحلیل در مقابل تحلیلگری: آیا تفاوت را می دانید؟

تجزیه و تحلیل و تحلیلگری دو اصطلاح هستند که اغلب به اشتباه ارائه می شوند یا اشتباه درک می شوند. بنابراین، من فکر کردم که می‌توانیم با نگاهی به تعاریف رسمی و نحوه اعمال آنها در دنیای تحقیق، مرز بین آنها را مشخص کنیم.

با توجه به اینکه داده‌ها سوخت جدیدی برای کسب‌وکارها هستند که به دستیابی به بینش‌های مهم و افزایش رشد کسب‌وکار کمک می‌کنند، نیاز به درک تفاوت بین تحلیلگری (Analytics) در مقابل تجزیه و تحلیل (Analysis) بسیار مهم است. با این حال، این کلمات به جای یکدیگر استفاده می شوند، اما تفاوت قابل توجهی دارند و معانی و اهمیت متفاوتی دارند. اگر به دنبال شغلی در زمینه تحلیلگر داده یا علم داده هستید، عدم درک می تواند بر توانایی شما در استفاده از هوش مشتری برای به دست آوردن بهترین مزیت تأثیر بگذارد.

از آنجایی که استفاده از گوشی های هوشمند، تبلت ها و لپ تاپ ها روز به روز در حال افزایش است، انفجار داده ها نیز در حال افزایش است. اما داده ها صرفاً داده هستند تا زمانی که برای به دست آوردن مزیت تجاری که وعده داده است روی آنها کار شود. و این همان بخشی است که اهمیت درک تفاوت بین تحلیلگری داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها نهفته است. در حالی که هر دوی اینها به تبدیل داده‌های خام به بینش‌های عملی برای ارائه ارزش تجاری کمک می‌کنند، هر دو اصطلاح از نظر معنی مشابه به نظر می‌رسند اما کاملاً متفاوت هستند.

تفاوت اصلی بین تحلیلگری داده ها و تجزیه و تحلیل در رویکرد آنها نهفته است، زیرا:

تجزیه و تحلیل به گذشته نگاه می کند در حالی که تحلیلگری به آینده است.

این تفاوت اساسی است، بیایید بیشتر کاوش کنیم تا دانش عمیقی در مورد تحلیلگری داده ها در مقابل تجزیه و تحلیل کسب کنیم و به طور کامل هر دو رویکرد و چگونگی مفید بودن آنها برای مشاغل را درک کنیم.

تحلیلگری داده ها در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها
تفاوت اصلی بین تحلیلگری داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها
1. تحلیلگری داده ها در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها
بیایید با مقایسه کلی تحلیلگری در مقابل تجزیه و تحلیل مطابق هر فرهنگ لغت انگلیسی شروع کنیم. از نظر مریام وبستر، تجزیه و تحلیل عبارت است از تقسیم یک کل به اجزای کوچک و تحلیلگری، علم تحلیل منطقی است. در حالی که تجزیه و تحلیل در طول زمان به عقب نگاه می کند و بر روی حقایق و ارقام آنچه اتفاق افتاده است کار می کند، تحلیلگری ها به سمت مدل سازی آینده یا پیش بینی نتیجه، کار می کنند. به عبارت دیگر، تجزیه و تحلیل اطلاعات یا داده های موجود موجود را بازسازی می کند. و تحلیلگری از این اطلاعات تجزیه و تحلیل شده برای پیش بینی آنچه ممکن است رخ دهد استفاده می کند.

برای به دست آوردن درک عمیق از تفاوت بین تجزیه و تحلیل و تحلیلگری، بیایید نمونه ای از یک برند پوشاک را در نظر بگیریم. صاحب کسب و کار/برند، داده های فروش سال گذشته را تجزیه و تحلیل می کند تا بینشی در مورد روند سود و روند فروش به تفکیک فصل، ماه و هفته به دست آورد. این تحلیل از آنچه اتفاق افتاده اساساً بررسی عمیق حقایق گذشته است. در حالی که، تحلیلگری نتایج حاصل از تجزیه و تحلیل داده های فروش سال گذشته را با استدلال منطقی ترکیب می کند تا الگوی فروش آینده را پیش بینی کند و بر اساس آن طراحی و برنامه ریزی کند.

در عمل، این بدان معناست که برند از ابزارها و الگوریتم‌های پیشرفته (یادگیری ماشینی) برای بهترین استفاده از بررسی تاریخی و پیش‌بینی الگوهای فروش آینده استفاده می‌کند. با تحلیلگری، نام تجاری پوشاک می تواند برنامه خود را در مورد زمان عرضه محصولات جدید در هفته ها و ماه های آینده طراحی کند تا حداکثر سود را به دست آورد. این مثال به وضوح تفاوت اصلی انگلیسی بین تجزیه و تحلیل و تحلیلگری را نشان می دهد.

حالا بیایید به تحلیلگری داده در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها برویم. تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند مطالعه یک مجموعه داده معین (با جزئیات دقیق)، تقسیم آنها به اجزای کوچک، و مطالعه اجزای فرعی به صورت جداگانه و ارتباط آنها با یکدیگر است. از سوی دیگر، تحلیلگری داده ها اصطلاح جامع تری است که به رشته ای اشاره دارد که شامل مدیریت کامل داده ها از جمله جمع آوری، تمیز کردن، سازماندهی، ذخیره سازی، مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها با کمک ابزارها و تکنیک های تخصصی است. به عبارت دیگر، تجزیه و تحلیل داده ها یک فرآیند یا روش است، در حالی که تحلیلگری داده ها یک رشته (علم) فراگیر است (شکل زیر).

در خود تعریف مشخص است که تحلیلگری داده ها اصطلاح گسترده تری است و تجزیه و تحلیل داده ها را به عنوان یک جزء فرعی ضروری دربر می گیرد. این علم یا فرآیند شناختی است که یک تحلیلگر برای تشخیص مشکلات و بررسی داده ها به معنی دارترین راه ها استفاده می کند. هر دو تجزیه و تحلیل و تحلیلگری بسیار مهم هستند و به کسب و کارها کمک می کنند تا مشتریان را به طور دقیق برآورد کنند، به مخاطبان مناسب نزدیک شوند و با استفاده از بودجه بازاریابی خود بهترین نتایج را به دست آورند. هر دوی این موارد به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا داده‌های مشتری را بررسی و تجزیه و تحلیل کنند تا الگوهای ناشناخته را درک کنند، فرصت‌ها را به دست آورند و بینش‌هایی به دست آورند و آن‌ها را به تصمیم‌گیری سازنده تبدیل کنند.

2. تفاوت کلیدی بین تجزیه و تحلیل داده ها و تحلیلگری داده ها
تحلیلگری داده ها فرآیندی است که شامل جمع آوری، دستکاری و بررسی داده ها برای به دست آوردن بینش عمیق است.

تحلیلگری داده ها، داده های تجزیه و تحلیل شده را می گیرد و بر روی آنها به روشی معنادار و مفید کار می کند تا تصمیمات تجاری دقیقی اتخاذ کند.

تحلیلگری داده‌ها به طراحی یک طرح تجاری قوی برای کسب‌وکارها کمک می‌کند، با استفاده از داده‌های تاریخی که نشان می‌دهد چه چیزی کارآمد، چه چیزی نبود، و چه چیزی از یک محصول یا خدمات انتظار می‌رفت. تحلیلگری داده ها به کسب و کارها کمک می کند تا از پتانسیل داده های گذشته استفاده کنند و به نوبه خود فرصت های جدیدی را شناسایی کنند که به آنها در برنامه ریزی استراتژی های آینده کمک می کند. با کاهش ریسک ها، هزینه ها و تصمیم گیری صحیح به رشد کسب و کار کمک می کند.
در تجزیه و تحلیل داده‌ها، کارشناسان داده‌های گذشته را بررسی می‌کنند، عناصر کلان را با کمک تحلیل‌های آماری به خرد تقسیم می‌کنند و نتیجه‌گیری را با بینش عمیق‌تر و مهم‌تر پیش‌نویس می‌کنند. تجزیه و تحلیل داده ها از متغیرهای مختلف استفاده می کند و مدل های پیش بینی کننده و سازنده را برای به چالش کشیدن در یک بازار رقابتی ایجاد می کند.
ابزارهای مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل داده ها Open Refine، Rapid Miner، KNIME، Google Fusion Tables، Node XL، Wolfram Alpha، Tableau Public و ... هستند. ابزارهای مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از Python، Tableau Public، SAS، Apache Spark، Excel و ....
تحلیلگری داده ها در دامنه خود گسترده تر است و تجزیه و تحلیل داده ها را به عنوان یک جزء فرعی در بر می گیرد. چرخه عمر تحلیلگری داده ها نیز شامل تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان یکی از مراحل مهم است.
تحلیلگری داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها، هر دو برای درک داده ها ضروری هستند، زیرا اولی در تخمین نیازهای آینده مفید است و دومی برای به دست آوردن بینش با تجزیه و تحلیل جزئیات داده های گذشته ضروری است. تجزیه و تحلیل داده ها در واقع مطالعه داده های گذشته برای درک "چه اتفاقی افتاده است؟" است، در حالی که تجزیه و تحلیل داده ها پیش بینی می کند که "چه اتفاقی می افتد یا چه چیزی قرار است بعدی باشد؟"
تفاوت بین تجزیه و تحلیل کسب و کار و تجزیه و تحلیل تا حدودی مشابه است که در بالا در بخش تجزیه و تحلیل داده ها در مقابل تجزیه و تحلیل بحث شد. تجزیه و تحلیل کسب و کار شناسایی نیازهای کسب و کار و تشریح راه حل هایی برای مشکلات تجاری است در حالی که تجزیه و تحلیل کسب و کار در حال تجزیه و تحلیل عملکرد گذشته کسب و کار با استفاده از ابزارها، تکنیک ها و مهارت ها برای پیش بینی عملکرد آینده کسب و کار است. به عبارت ساده، تجزیه و تحلیل کسب و کار بر روی داده ها و تجزیه و تحلیل آماری کار می کند.

تجزیه و تحلیل داده ها چگونه به تصمیم گیری های تجاری بهتر کمک می کند؟
کسب و کارها می توانند از تجزیه و تحلیل داده ها برای بهبود استراتژی بازاریابی خود و ایجاد ارتباطات سفارشی استفاده کنند. داده ها در هر دو بخش شرکتی و دولتی بسیار مهم است. سازمان‌ها می‌توانند به سرعت داده‌ها را با مجموعه‌ای در حال تکامل و ابزارهای تحلیلی داده در دسترس برای ساده‌سازی گردش کار، جلوگیری از فساد و بسیاری موارد دیگر به کار گیرند. علاوه بر این، با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها، کسب و کارها می توانند وب سایت های خود را بهینه کنند و تجربه خرید سفارشی تری را به مشتریان ارائه دهند. به عنوان مثال، گوگل از تجزیه و تحلیل داده ها برای ساده کردن عملیات خود و بهبود بهره وری نیروی کار خود استفاده می کند. با تجزیه و تحلیل و مقایسه داده ها با کمک تجزیه و تحلیل تشخیصی، می توانید فرصت ها و چالش ها را قبل از ظهور پیش بینی کنید.

کدام یک بین تجزیه و تحلیل در مقابل تجزیه و تحلیل سودمندتر است؟
در حالی که در مورد مزایای تجزیه و تحلیل در مقابل تجزیه و تحلیل صحبت می شود، تجزیه و تحلیل داده ها بازنمایی های بصری و گرافیکی بهتری را ارائه می دهد که می تواند برای کمک به افراد با زمینه های غیرفناوری کمک کند تا بینش های موجود در مجموعه داده را سریعتر و آسان تر درک کنند. نتایج تجزیه و تحلیل داده ها عموماً ابزارهای مقرون به صرفه ای برای درک واقعیت واقعی در پشت داده ها هستند، همچنین به راحتی می توان نمایش های بصری و گرافیکی بهتری در ارائه ارائه کرد تا حتی یک بی سواد اطلاعات پنهان در پشت مجموعه داده را سریعتر درک کند. با این حال، درک تحقیقات و روش‌های مورد استفاده توسط متخصص تجزیه و تحلیل تشخیصی برای تولید پیش‌بینی‌ها و استنباط‌ها برای افراد عادی می‌تواند دلهره‌آور باشد. پس پردازش، مانند ایجاد بینش جدید از مجموعه داده برای دستیابی به یک نتیجه بهتر و مطلوب، ممکن است برای کسی که فاقد مهارت های مشابه است درک کند.

نتیجه گیری
تجزیه و تحلیل داده ها فرآیندی از مطالعه، پالایش، تبدیل و آموزش داده های گذشته برای به دست آوردن اطلاعات مفید، پیشنهاد نتیجه گیری و تصمیم گیری است. تجزیه و تحلیل داده ها از داده ها، ابزارهای یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل آماری و الگوهای مبتنی بر رایانه برای به دست آوردن بینش بهتر و طراحی استراتژی های بهتر استفاده می کند. این فرآیند مدل سازی مجدد داده های گذشته به اقدامات از طریق تجزیه و تحلیل و بینش برای کمک به تصمیم گیری سازمانی و حل مسئله است. امیدواریم، این راهنما به شما کمک کرده است که تفاوت بین تجزیه و تحلیل داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها را درک کنید.

برای درک بیشتر تفاوت بین تحلیلگری و تجزیه و تحلیل به شکل زیر توجه کنید:

اگر به حوزه تحلیل‌گری افراد (منابع انسانی) علاقمند هستید و تصمیم دارید در این حوزه از جدیدترین بینش ها و رویکردها مطلع شوید، همچنین با مفاهیم و ابزارهای این حوزه عمیقا آشنا شوید، پیشنهاد می‌کنیم در مسترکلاس People Analytics با تدریس دکتر هادی عارف و دکتر علی‌اصغر امیری ثبت نام و شرکت کنید.

علاوه بر این، اگر در سازمان خود تمایل دارید تا در حوزه تحلیل‌گری افراد (منابع انسانی) پروژه‌ای را انجام دهید و نیاز به مشاوره و راهنمایی دارید، می‌توانید با متخصصان آرسا (آکادمی رفتار سازمانی) در ارتباط باشید.