အချက်အလက်တွေက ယနေ့ခေတ် အမြဲပြောင်းလဲနေသော ဈေးကွက်အတွက် အဖိုးတန် အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းခွင်တွေက ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များပြုလုပ်ရန်နှင့် အဖွဲ့အစည်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အချက်အလက်များကို စုဆောင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကာ အဓိပ္ပာယ်ဖော်ထုတ်ပါသည်။
ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို စီးပွားရေးတစ်ခုလုံးပေါ် ဆန်းစစ်ခြင်းဟု ခေါ်သည်။
#LGTmyanmar , #BBKmyanmar
⁃
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အမျိုးအစား လေးမျိုး ရှိသည်--
(၁) ဖြစ်စဉ်များပေါ်မူတည်ပြီး ခွဲခြားစိစစ်လေ့လာခြင်း
(၂) ပြဿနာအရင်းမြစ်ကိုရှာဖွေမှု
(၃) ခန့်မှန်းသုံးသပ်ချက်များထုတ်နိုင်ဖို့ စိစစ်လေ့လာခြင်း
(၄) လမ်းကြောင်း စမ်းသပ် ရှာဖွေ စိစစ်ခြင်း
⋄ ⋄ ⋄
Descriptive analytics (ဖြစ်စဉ်များပေါ်မူတည်ပြီး ခွဲခြားစိစစ်လေ့လာခြင်း)
Descriptive analytics သည် အခြေခံအုတ်မြစ်အဖြစ်ပြီး ယခင်နှစ်တွေက "ဘာတွေဖြစ်ခဲ့လဲ" ဆိုတဲ့ မေးခွန်းကို အဖြေပေးပါသည်။ လက်ရှိအချက်အလက်များ နှင့် ယခင်ကအချက်အလက်ကို အသုံးပြု၍ ယခု ခေတ်စားနေတဲ့ အကြောင်းအရာများနှင့် ချိတ်ဆက်မှုများပြုလုပ်နိုင်ရန်ရန် အချက်အလက်များကို အသုံးပြုပါသည်။
သရုပ်ဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် အချိန်နှင့်အမျှ အချက်အလက်များပြောင်းနေတဲ့အခါ အသုံးပြုတာက ထိရောက်မှုရှိပါသည်။ နမူနာအနေနဲ့ လုပ်ငန်းတစ်ခု၏ ဝဘ်ဆိုက်အသွားအလာကို ခြေရာခံခြင်းကို အစီရင်ခံတဲ့အခါ သုံးပါတယ်။
⁃
Diagnostic Analytics (ပြဿနာဖြစ်ရတဲ့ အကြောင်းရင်းအဖြေရှာခြင်း)
ပြဿနာဖြစ်ရတဲ့ အကြောင်းရင်းကို လက်တွေ့ကျကျ ရှာဖွေသော အဆင့်ဖြစ်ပါသည်။ ဘာကြောင့်ဒီလိုဖြစ်ရတာလဲ ဆိုတာကို အဖြေရှာတာပါ ဖြစ်နိုင်ချေရှိတဲ့အခြေအနေတွေများစွာထဲက ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ၏ မူလဇစ်မြစ်နှင့် ဆက်နွယ်မှုများ ဖော်ထုတ်ဖို့ ကူညီပေးသည်။ လက်ရှိခေတ်စားနေသော အကြောင်းအရာများနှင့် ဆက်နွယ်မှုတိုင်းကြောင်း ဖြစ်လာတဲ့ အချက်အလက်တွေကို နားလည်နိုင်စေဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ စားသောက်ကုန် ပို့ဆောင်သည့်ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ၎င်း၏ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်နှင့် သုံးစွဲသူများကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားရန် မှာယူသူတွေက စာရင်းသွင်းမှုများကို အဘယ်ကြောင့်ပယ်ဖျက်ရကြောင်း အချက်အလက်များကို စုဆောင်းနိုင်ပါသည်။
⁃
Predictive Analytics (ခန့်မှန်းသုံးသပ်ချက်များထုတ်နိုင်ဖို့ စိစစ်လေ့လာခြင်း)
အနာဂတ်တွင် ဘယ်လိုအခြေအနေတွေ ဖြစ်လာနိုင်လဲဆိုတဲ့ အဖြေကို ဒီအဆင့်မှာ ရရှိနိုင်ပါတယ်။ အနာဂတ်မှာ ဖြစ်လာမဲ့ အကြောင်းအရာများ လူကြိုက်များသော အကြောင်းအရာများကို အရင်အချက်အလက်ကို အသုံးချပြီး "ဘာဖြစ်လာနိုင်မလဲ" ဆိုတာကို ခန့်မှန်းတာဖြစ်ပါတယ်
ဥပမာအားဖြင့်၊ စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် အရောင်းလမ်းကြောင်းများကို ခန့်မှန်းရန်နှင့် ကမ်ပိန်းများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် စီစဉ်ရန် ယခင်နှစ်များ၏ အချက်အလက်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
⁃
Pre prescriptive Analytics (လမ်းကြောင်း စမ်းသပ် ရှာဖွေစိစစ်ခြင်း)
ဒီအဆင့်မှာတော့ ကောင်းဆုံးရှေ့ဆက်ဆောင်ရွက်ရမယ့် အချက်များကို သိရှိနိုင်ဖို့ သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်အားလုံးကို chart ဖြင့် ဖော်ပြ ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်း ပါဝင်သည်။ ထုတ်ကုန်မန်နေဂျာများသည် မိုဘိုင်းအက်ပ်အသစ်အတွက် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန် မည်သည့်အင်္ဂါရပ်များ ပါဝင်သည် သို့မဟုတ် ဘာတွေ ဖယ်ထုတ်ရမလဲဆိုတဲ့ Beta စစ်ဆေးမှုပြုလုပ်ပြီး အသုံးချနိုင်သည်။ ဒီလိုပြုလုပ်တာက ဆုံးဖြတ်ချက်များပြုလုပ်ရာမှာ ပိုမို အထောက်အကူပေးနိုင်ပါတယ်။
⋄ ⋄ ⋄ ⋄ ⋄ ⋄ ⋄
ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းက သင်နှင့် သင့်အဖွဲ့အစည်းကို အောင်မြင်အောင် မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို သင်ပိုမိုလေ့လာလိုပါသလား။
ကျွန်ုပ်တို့၏ စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုဘလော့ဂ်သို့ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ အွန်လိုင်းသင်တန်း၊ Business Analytics ကို လေ့လာရန် ဗီဒီယိုဖော်ပြချက်ပါ လင့်ခ်များကို အသုံးပြုပါ။