ဒေတာသိပ္ပံသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုလုပ်ဆောင်ရာတွင် ဆောင်ရန်ကောင်းသည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
သို့သော်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များသည် အကျိုးသက်ရောက်မှုကို တွန်းအားပေးမှသာ ကူညီပေးပါမည်။ ဤသက်ရောက်မှုသည် ကုမ္ပဏီတိုးတက်မှု၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထုတ်ကုန်များ သို့မဟုတ် ဝင်ငွေတိုးခြင်းမှ တစ်စုံတစ်ရာ ဖြစ်နိုင်သည်။
သင့်လုပ်ငန်းတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များကို အသုံးပြုခြင်းကို ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းဟု လူသိများသည်။ ၎င်းတွင် အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း၊ ပုံစံများနှင့် အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ကောက်ချက်ချခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
သင့်ကုမ္ပဏီ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်အများစုကို ဒေတာဖြင့် မောင်းနှင်ရန် အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန် ယခုအချိန်တွင် ပို၍ရေပန်းစားလာသည်မှာ သေချာပါသည်။
ဒါတောင်မှ စစ်တမ်းတွေက ဖော်ပြတယ်။ အူသိမ် ဆုံးဖြတ်ချက်ချတဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တွေမှာ အချက်တွေ ရှိနေဆဲပါ။
ဤအရာအတွက် အဓိကအချက်မှာ အဖွဲ့အစည်းအတွင်း မှန်ကန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ မူဘောင်မရှိခြင်းပင်ဖြစ်သည်။
ဤဆောင်းပါးသည် BADIR မူဘောင်ကို မိတ်ဆက်ပေးမည်ဖြစ်ပြီး၊ လုပ်ဆောင်နိုင်သော၊ ဒေတာမောင်းနှင်မှုကို ဖန်တီးရန် ၎င်းကို သင်မည်ကဲ့သို့ အသုံးပြုနိုင်မည်ကို မိတ်ဆက်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ သင့်လုပ်ငန်းအတွက် ထိုးထွင်းအမြင်များ။
BADIR Data to Decisions မူဘောင်
အဆိုပါ BADIR framework သည် စီးပွားရေးပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အလွန်ထိရောက်သော data-to-decision framework တစ်ခုဖြစ်သည်။
လိုက်လျောညီထွေဖြစ်ပြီး မည်သည့်လုပ်ငန်းအတွက်မဆို လုပ်ဆောင်ရန် ရိုးရှင်းပါသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်သိပ္ပံကို လိုက်နာရလွယ်ကူသော မူဘောင်တစ်ခုအဖြစ် ပေါင်းစပ်ရန် ရည်ရွယ်သည်။
အာယင်၊ လူသိများသော ဒေတာသိပ္ပံ အတိုင်ပင်ခံ၊ လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကြံပေးကုမ္ပဏီသည် ဤအချက်အလက်မှ ဆုံးဖြတ်ချက်များဆိုင်ရာ မူဘောင်ကို တီထွင်ခဲ့သည်။
ယနေ့တွင်၊ Fortune 500 ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းခြင်းအစပျိုးမှုများအတွက် BADIR ကို လက်ခံကျင့်သုံးကြသည်။
Data-to-decisions Framework ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များ
- လုပ်ဆောင်နိုင်သော အချက်အလက်-မောင်းနှင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးဆောင်ပါ။
- တွေးခေါ်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အစီအစဉ်ကို ရေးဆွဲပါ။
- dat ပြုလုပ်ရန် ဒေတာသတ်မှတ်ချက်ကို အဆင်ပြေချောမွေ့စေပါသည်။
- ပုံစံမှတ်သားမှုနည်းပညာများမှ ဆင်းသက်လာသော ထိုးထွင်းဥာဏ်များ စက်သင်ယူ နှင့် စာရင်းအင်းများ
- သက်ဆိုင်သူများထံသို့ အရေးယူနိုင်သော အကြံပြုချက်များကို တင်ပြပါ။
Data-to-Decisions Framework ရှိ အဆင့်ငါးဆင့်
BADIR data-to-decisions framework တွင် အစဉ်လိုက်လိုက်နာရမည့် အဆင့်ငါးဆင့် ပါဝင်ပါသည်။
စီးပွားရေးမေးခွန်း
ဒေတာထုတ်ယူခြင်း သို့မဟုတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းမျိုးမပြုလုပ်မီ၊ ကျွန်ုပ်တို့ဖြေရှင်းရန်ကြိုးစားနေသော ပြဿနာ၏အကြောင်းအရာကို ဦးစွာနားလည်ရပါမည်။ ၎င်းသည် လိုင်းပေါ်တွင် လိုအပ်သော ထပ်တလဲလဲ အရေအတွက်ကို လျှော့ချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ယင်းတွင် မှန်ကန်သောမေးခွန်းများမေးခြင်း ပါဝင်သည်။ မူဘောင်က အခြေခံမေးခွန်းခြောက်ခု (ဘယ်သူ၊ ဘာ၊ ဘယ်နေရာ၊ ဘယ်အချိန်၊ ဘာကြောင့်၊ ဘယ်လို) ကို မေးဖို့ တွန်းအားပေးတယ်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မည်သည့်ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ချမှတ်ရမည်ကို နားလည်ကြောင်း သေချာစေရန်လိုအပ်သည်။
ဤဆုံးဖြတ်ချက်သည် အရေးကြီးပါသလား။
နောက်ဆုံး အကြံပြုချက် ထွက်ပေါ်လာမည့်အချိန်ကို ကျွန်ုပ်တို့ သိရန်လိုအပ်ပါသည်။
နောက်ဆုံးအနေနဲ့ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ သက်ဆိုင်သူတွေဟာ ဘယ်သူတွေလဲဆိုတာ သိဖို့လိုပါတယ်။
ဒေတာကို စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအဖွဲ့အပြင် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးအသင်းနှင့် မျှဝေသင့်ပါသလား။
ကျွန်ုပ်တို့၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်များကို သက်ဆိုင်သူမည်မျှသိရှိရန် လိုအပ်သနည်း။
အမှန်တကယ်အားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အလွန်အခြေခံအမေးများကို သင့်လျော်သောမေးခွန်းများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် ကြိုးစားပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင့်တွင် အောက်ပါဒေတာတောင်းဆိုမှု ရှိနိုင်သည်- "နိုင်ငံ၊ ထုတ်ကုန်နှင့် လုပ်ဆောင်ချက်အလိုက် သုံးစွဲသူဒေတာ"။
ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး ပိုမိုအသုံးဝင်သော တောင်းဆိုမှုတစ်ခုသည် ဤကဲ့သို့သောပုံသဏ္ဌာန်ရှိသင့်သည်- "စတင်ရောင်းချပြီးနောက် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များဆုံးရှုံးရခြင်းအကြောင်းရင်းကား အဘယ်နည်း။ ဒီဆုံးရှုံးမှုကို ဖြေရှင်းဖို့ အရောင်းနဲ့ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဌာနက ဘယ်လိုလုပ်ဆောင်မှုတွေ လုပ်ဆောင်နိုင်မလဲ။
analysis အစီအစဉ်
ခိုင်မာသော စီးပွားရေးမေးခွန်းတစ်ခုကို ဆုံးဖြတ်ပြီးနောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ နောက်တစ်ဆင့်မှာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အစီအစဉ်တစ်ခုကို ရေးဆွဲရန်ဖြစ်သည်။
SMART ပန်းတိုင်များ ဖန်တီးသင့်သည်။ SMART သည် Specific, Measurable, Achievable, Relevant, and Time Bound အတွက် အတိုကောက်ဖြစ်သည်။
နောက်တစ်ခုကတော့ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ယူဆချက်တွေကို ပုံဖော်သင့်ပါတယ်။ ဤအရာများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာကိုအသုံးပြု၍ သက်သေပြရန် သို့မဟုတ် ငြင်းဆိုရန် ရည်ရွယ်ထားသော ထုတ်ပြန်ချက်များဖြစ်သည်။ ဤယူဆချက်များနှင့်အတူ ကျွန်ုပ်တို့သည် တစ်ခုချင်းစီကို သက်သေပြရန် လိုအပ်သော စံနှုန်းများကို သတ်မှတ်သင့်သည်။
ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွင်း လိုအပ်သော နည်းစနစ်များကိုလည်း လေ့လာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ယေဘူယျနည်းလမ်းများ ပါဝင်သည်-
-
စုစုပေါင်း
-
ဆက်စပ်မှု
-
လမ်းကြောင်းသစ်
-
ခန့်မှန်းချက်
နည်းစနစ်ကို ဆုံးဖြတ်ပြီးနောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည်လည်း ဒေတာသတ်မှတ်ချက်အပေါ် ဆုံးဖြတ်ရန် လိုအပ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြီးခဲ့သောနှစ်မှ ဒေတာ သို့မဟုတ် အချိန်တိုင်းဒေတာကို အသုံးပြုမည်လား။
ကျွန်ုပ်တို့သည် အဓိကအားဖြင့် ငွေကြေးဒေတာ သို့မဟုတ် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဒေတာကို အသုံးပြုမည်လား။
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို နောက်ပိုင်းတွင် ပိုမိုလွယ်ကူစေမည်ဖြစ်သောကြောင့် ဤမေးခွန်းများသည် အရေးကြီးပါသည်။
ဤအဆင့်၏ နောက်ဆုံးရလဒ်မှာ ပရောဂျက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည့် အရင်းအမြစ်များအပြင် လုပ်ငန်းစဉ်၏ အဆင့်တစ်ခုစီအတွက် အချိန်ဇယားလည်း ပါဝင်သည်။ ပရောဂျက်အစီအစဥ်တွင် ပါဝင်ပတ်သက်သူများသည် မည်သူမည်ဝါဖြစ်ကြောင်းနှင့် အဖွဲ့အတွင်း အခန်းကဏ္ဍအမျိုးမျိုးကိုလည်း သတ်မှတ်ပေးပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါယူဆချက်ရှိသည်- "ကျွန်ုပ်တို့၏ကုမ္ပဏီသည် လွန်ခဲ့သည့်သုံးလပတ်တွင် အောင်မြင်မှုနည်းသော စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကမ်ပိန်းကြောင့် ဖောက်သည်များဆုံးရှုံးနေသည်" ဟု ဆိုကြပါစို့။
ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို သက်သေပြရန် သို့မဟုတ် ငြင်းဆိုရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လွန်ခဲ့သည့်နှစ်မှ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဒေတာကို ဆွဲထုတ်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။
CTR ကဲ့သို့သော မက်ထရစ်တစ်ခုသည် ဆက်နွယ်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ဆက်စပ်မှုနည်းစနစ်ကို အသုံးပြု၍ သို့မဟုတ် လေးပုံတစ်ပုံစီအတွက် ဖောက်သည်အရေအတွက်ကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။
ဒေတာများစုစည်းမှု
ကျွန်ုပ်တို့၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အစီအစဉ်အဆင့်တွင် ဒေတာသတ်မှတ်ချက်ကို ဖော်ပြနိုင်သောကြောင့် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည် ယခုအခါ ပိုမိုလွယ်ကူလာပါသည်။ ၎င်းသည် မလိုအပ်သောဒေတာများကို ပြန်လည်ရယူခြင်းမှ တားဆီးပေးမည်ဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့ရွေးချယ်ထားသော နည်းစနစ်ကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် အချိန်ကုန်သက်သာစေမည်ဖြစ်သောကြောင့် ဒေတာပမာဏများစွာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပါက ၎င်းသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းအဆင့်တွင် ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်းလည်း ပါဝင်ပါသည်။ Data cleansing သည် ဒေတာကို အသုံးချနိုင်စေရန် ကြိုးကိုင်ခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။
ကျွန်ုပ်တို့တွင်ရှိသော ဒေတာသည် မှန်ကန်ကြောင်း သေချာစေရန် ဒေတာ စစ်ဆေးမှု ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
ထိုးထွင်းအမြင်များရယူပါ။
ကျွန်ုပ်တို့၏နောက်တဆင့်တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ အမှန်တကယ်ရရှိလာခြင်းလည်း ပါဝင်သည်။
ဤအဆင့်တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာရှိ ပုံစံများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆက်စပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အဓိကကျသော မက်ထရစ်များ၏ ဖြန့်ဖြူးမှုကို ကြည့်ရှုသည့် တစ်မူထူးခြားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြင့် စတင်နိုင်သည်။ သက်ဆိုင်ပါက၊ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုနှင့် ထိန်းချုပ်မှုလူဦးရေကြား ခြားနားချက်ရှိမရှိကိုလည်း ရှာဖွေနိုင်သည်။
ဒုတိယအဆင့်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သတ်မှတ်ထားသော စံနှုန်းများကိုအသုံးပြုကာ ကျွန်ုပ်တို့၏ယူဆချက်များကို သက်သေပြရန်နှင့် သက်သေပြရန်ကြိုးစားပါသည်။
နောက်ဆုံးတွင်၊ ဤအဆင့်၏ရလဒ်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏တွေ့ရှိချက်ဖြစ်သင့်သည်။ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် ပတ်သက်၍ ကျွန်ုပ်တို့၏ တွေ့ရှိချက်များကို တင်ပြသင့်ပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် သင်၏ သက်ဆိုင်သူများနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံရန် အထူးရာခိုင်နှုန်း ကျဆင်းမှု၏ ဒေါ်လာတန်ဖိုးကို ဖော်ပြနိုင်သည်။
ဝယ်ယူသူဝယ်ယူမှုရာခိုင်နှုန်းကျဆင်းသွားပါက ဝင်ငွေဒေါ်လာ ၁ သန်း ကျဆင်းသွားနိုင်ကြောင်း သင်ပြောနိုင်သည်။
ထောက်ခံချက်
အကြံပြုချက်များသည် BADIR မူဘောင်တွင် အရေးကြီးဆုံးအဆင့်ဖြစ်သည်။ ဤအကြံပြုချက်များသည် အရေးယူနိုင်ရမည်။
၎င်းတို့သည် ဤမူဘောင်တွင် အဆင့်တစ်ဆင့်စီကို ကျွန်ုပ်တို့ဖြတ်သန်းခဲ့သည့် အဓိကအကြောင်းရင်းဖြစ်သည်။
ဤနောက်ဆုံးအဆင့်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အရာများစွာကို အောင်မြင်လိုပါသည်။ ပထမဦးစွာ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပစ်မှတ်ပရိသတ်နှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ သင်သည် အတိုချုံးပြီး ထိုးထွင်းသိမြင်သော အကြံပြုချက်များကို တင်ပြသင့်သည်။
ယုံကြည်ရလောက်ပြီး ကောင်းမွန်သော အကြံပြုချက်သည် သင့်အား ထိရောက်သော စီးပွားရေးလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တစ်ဦးအဖြစ် ထင်မြင်လာစေမည်ဖြစ်သည်။
နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ သင်၏အကြံပြုချက်သည် သင့်ပရိသတ်အား လုပ်ဆောင်ချက်ဆီသို့ တွန်းအားပေးသင့်သည်။
အကြံပြုချက်များကိုတင်ပြရန် သင်တာဝန်ယူမည်ဆိုပါက၊ သင့်တွေ့ရှိချက်အားလုံးပါရှိသော slide deck တစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
Slide deck တစ်ခုဖန်တီးခြင်းသည် သင့်ရှာဖွေတွေ့ရှိချက်အားလုံးမှ စတင်ပြီး ထပ်ခါထပ်ခါဖြစ်ပြီး ကုန်းပတ်၏စီးဆင်းမှုကို အဆင့်ဆင့် ချောမွေ့စေသည်။
နောက်ဆုံးဆလိုက်တွင် အကျုံးဝင်သော အမှုဆောင်အကျဉ်းချုပ် ရှိသင့်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် နောက်ဆက်တွဲတစ်ခုတွင် မည်သည့်နောက်ထပ်အချက်အလက်ကိုမဆို ထည့်နိုင်သည်။
ကောက်ချက်
data-to-decisions framework ကို လက်ခံခြင်းသည် သင့်လုပ်ငန်းဒေတာမှ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထိုးထွင်းဥာဏ်များ ရရှိကြောင်း သေချာစေရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဆုံးဖြတ်ချက်သိပ္ပံနှင့် ဒေတာသိပ္ပံကို ပေါင်းစပ်ပြီး ပါဝင်သက်ဆိုင်သူအားလုံးကြားတွင် ဒိုင်ယာလော့ခ်ကို ဖန်တီးပေးသည်။ BADIR data-to-decisions framework ရှိ အဆင့်တိုင်းသည် ထိရောက်သော နောက်ဆုံးထွက်ရှိမှုကို ဦးတည်သည်- အရေးယူနိုင်သော အကြံပြုချက်များ။
ဤမူဘောင်အမျိုးအစားမှ သင့်လုပ်ငန်း သို့မဟုတ် အဖွဲ့သည် မည်သို့အကျိုးရှိနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့အား အသိပေးပါ။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave