از آنجاییکه کسب و کار ها شکل دیجیتالی به خود گرفته اند، لزوم استفاده از هوش کسب وکار (BI) بیش از پیش مطرح می‌شود. با استفاده از BI تصمیم‌گیری‌های بهتری در سازمان‌ها انجام می‌شود که منجر به رشد سازمان و کسب مزیت رقابتی می‌شود.

اگر ابزارهای گزارش‌ساز  به درستی به کار گرفته شوند و داده‌ها به درستی تحلیل شوند، شما قادر خواهید بود تصمیم‌های داده محور بگیرید و کسب و کار خود را رو به جلو حرکت دهید. این موضوع در تئوری بسیار جذاب به نظر می‌رسد. اما در عمل حتی اگر شما به انبوه ترین داده‌ها دسترسی داشته باشید، ممکن است که تصمیم‌هایی بگیرید که اساس تحلیل‌های داده‌ای نباشد و بر مبنای احساسات صورت پذیرد. این تصمیم‌گیری‌ها در اغلب موارد برای کسب و کار مضر و خطرآفرین است.

اگرچه در برخی از موارد تصمیم‌گیری‌ها بر مبنای غرایز و احساس انجام می‌شود اما باید درنظر داشته باشیم که تصمیم‌گیری‌های سازمانی عمدتا باید برمبنای معیارها، حقایق و ویژوال‌ها که مرتبط با اهداف سازمان هستند صورت پذیرند.

جهت درک اهمیت موضوع تحلیل داده‌ها،‌در این قسمت به بررسی موضوع «تصمیم گیری داده محور یا Data Driven Decision Making » می‌پردازیم. همچنین برای فهم بیشتر موضوع مثال‌هایی واقعی از تاثیر تحلیل در کسب و کار ها ارائه می‌نماییم.

تصمیم‌گیری داده محور یا Data driven decision Making (DDDM) فرایندی است به شکل زیر :‌

• جمع‌آوری داده بر اساس اهداف یا شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
• تحلیل روندها و حقایق (Facts)
• استفاده از تحلیل‌ها به منظور تعیین استراتژی و فعالیت‌هایی که موجب سوداوری برای سازمان می‌شود.

اساسا تصمیم‌گیری داده محور به معنای حرکت در مسیر اهداف سازمان است. در این مسیر از تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. به عبارتی تصمیم‌گیری داده محور (Data-Driven Decision Making یا به اختصار DDDM) فرایند تصمیم‌گیری بر اساس تحلیل داده به جای اتکای صرف به تجربه و شهود (Gut-Based Decision Making) است.

برای استخراج ارزش افزوده از داده‌ها، می‌بایست داده‌ها دقیق و مرتبط به اهداف سازمان باشند. جمع‌آوری، استخراج، ساختاردهی و تحلیل داده‌ها برای DDDM در کسب وکارها  موضوعی گسترده است. همین امر موجب به نعویق افتادن و طولانی شدن پروسه DDDM می‌شود.

امروزه به سبب توسعه ابزارها و پلتفرم‌های هوش کسب و کار،‌ برای دریافت بینش از داده‌ها نیازی نیست که کاربران متخصص و حرفه‌ای باشند. بنابراین برای تهیه گزارشات، روندها، مصورسازی داده‌ها و دریافت بینش از اطلاعات به حوزه IT تقریبا نیازی وجود ندارد. علم داده نیز با توجه به  توسعه این ابزارها به میان آمد.

گنجی که دانشمندان داده از داده‌ها استخراج می‌کنند، در دو دسته متفاوت جای می‌گیرند:‌ کمی و کیفی. هر دو این موارد برای تصمیم‌گیری داده محور مهم و حیاتی هستند.

تحلیل‌های توصیفی بر روی داده‌های تمرکز می‌کنند که اعداد و ارقام ندارند : مانند مصاحبه‌ها،‌ ویدیوها و داستان‌ها . تحلیل داده‌ها کیفی بیشتر بر اساس مشاهدات صورت می‌گیرد تا اندازه‌گیری داده‌ها. اما نکته مهم این است که داده‌ها کدبندی شوند و در گروه‌بندی‌های مناسب قرار گیرند.

تحلیل داده‌ها کمی بر اساس اعداد و آمار صورت می‌گیرد. میانگین، انحراف استاندارد و سایر آماره‌های توصیفی نقش مهمی برای این نوع داده‌ها دارند. بر خلاف آنالیز داده‌های کیفی، در آنالیز داده‌های کمی، بر اندازه‌گیری و اعداد و ارقام تمرکز داردتا مشاهدات. داده‌های کمی و کیفی هر دو می‌بایست تحلیل شوند تا تصمیم‌گیری های کسب و کار، داده‌ محور انجام شوند.

تا به اینجا باید با معنا و مفهوم تصمیم‌گیری در کسب و کار آشنا شده باشید. حال می‌خواهیم علت اهمیت تصمیم‌گیری داده محور (DDDM) را بررسی کنیم.

اهمیت داده در تصمیم گیری بر اساس ثبات و رشد مداوم آ‌ن‌ها است.داده‌ها باعث می‌شوند که سازمان‌ها فرصت‌های جدیدی بسازند، درامد بیشتری داشته باشند، روندها را پیش‌بینی کنند، عملکردهای کنونی را بهینه کنند و بینش‌های قابل عمل تولید کنند. در این صورت است که شما شاهد رشد روزافزون سازمان خود خواهید بود و سازمان شما قابلیت تطبیق با هر شرایطی را دارد. در عصر دیجیتال داده‌ها مدام در حال تولید و افزایش هستند، بنابراین برای حرکت در این مسیر می‌بایست از داده‌ها استفاده کرده و تصمیم‌گیری‌هایی بزرگ و قدرتمند بر مبنای داده‌ها انجام داد.

تصمیم گیری داده محور یا سازمان ها را موفق می‌کند یا شکست می‌دهد. اینجاست که اهمیت مصورسازی داده‌ها به صورت آنلاین در تصمیم گیری مشخص می‌شود.

در یکی از مطالعات صورت گرفته در حوزه کسب و کارهای دیجیتال، گفته شده است که در بین کمپانی‌های بررسی شده، آن‌هایی که از تصمیم‌گیری داده‌ محور تا پیش از این استفاده می‌کردند، ۴٪ بهره‌وری بیشتر و ۶٪ سوددهی بالاتری داشتند.