سازمان داده محور چیست و چه ویژگی هایی دارد؟ 

سازمان داده محور چیست و چه ویژگی هایی دارد؟ 

از آنجایی که هر سازمانی با اتخاذ تصمیمات اساسی به صورت روزانه یا  دوره ای می تواند گام های مهمی در بازار رقابتی بردارد یا اینکه با همان تصمیم ها از دور رقابت خارج شود، نیاز به تصمیم گیری داده محور دارد. سازمان ها با استفاده از داده ها و استراتژی داده محور می توانند یک سازمان داده محور تشکیل داده و بهترین تصمیم ها را برای بهبود فرآیند سازمان بگیرند. از طرفی امروزه همه کسب و کارها توانایی تدوین استراتژی برای داده محور کردن کسب و کار خود را دارند. اگر شما نیز به عنوان صاحب کسب و کار نمی خواهید از این قافله عقب بمانید زمان را از دست دهید و با جمع آوری داده های جامع و تشکیل تیم حرفه ای تحلیل داده تصمیمات اساسی برای آینده سازمان خود بگیرید. 

امروزه بسیاری از شرکت ها در تلاش هستند تا با استفاده از داده ها و بصورت داده محور مسیر پیشرفت را طی کنند. سازمان داده محور فرصت بیشتری برای پیشرفت و موفقیت در بازار رقابتی دارد بطوریکه طبق تحقیقات شرکت های داده محور سالانه به میزان 30 درصد موفقیت بیشتری دارند. داده محور بودن به عنوان یک استراتژی در هر کسب و کاری موجب اتخاذ تصمیم های تجاری درست شده و با تغییر تفکر سازمان در تمام سطوح موفقیت های بیشتری برای سازمان ها به همراه دارد. در این مقاله به این موضوع می پردازیم که سازمان داده محور چیست و ویژگی های سازمان داده محور کدامند؟

سازمان داده محور چیست؟

سازمان داده محور به سازمانی گفته می شود که با استفاده از داده ها تصمیم گیری های تاثیرگذاری در سطوح مختلف کسب و کار انجام می دهد و داده های را از طریق منابع مختلف جمع آوری و با تحلیل آنها اطلاعاتی جامع در خصوص رفتار مشتریان، رقبای حاضر در بازار رقابتی بدست می آورند. در نهایت از این اطلاعات در جهت بهبود تصمیم گیری ها برای بازاریابی، فروش و عرضه محصولات در بازار و … استفاده می کنند. با توجه به استفاده های متنوع داده ها در سازمان ها و با استفاده از استراتژای های داده محور فرصت های تازه ای در اختیار کسب و کارها قرار می گیرد تا با مدیریت داده های خام اطلاعات جدیدی را بدست آورده و از آن برای پیشرفت سیستم استفاده کنند به همین علت شکل گیری سازمان داده محور اهمیت زیادی دارد.

وجود سازمان داده محور کمک می کند که با گردآوری داده ها و اجرای استراتژی داده محور شانس های بیشتری برای اقدامات تاثیرگذار و تصمیم گیری های آگاهانه در سازمان داشته باشید. سازمان های داده محور در مقابل سایر سازمان ها مزایای زیادی دارند که در ادامه به برخی از آنها اشاره شده است.

بیشتر بخوانید: تفکر سیستمی چیست؟ مزایای تفکر سیستمی

سازمان داده محور چیست؟

سازمان داده محور چیست؟

سازمان های داده محور تصمیمات آگاهانه تری می گیرند

سازمان های داده محور با استفاده از داده ها می توانند تصمیمات هوشمندانه تری در خصوص محصولات، خدمات، بازاریابی و فروش مربوط به کسب و کارشان را بگیرند. این تصمیم گیری ها به سازمان ها کمک می کند تا با بهبود عملکرد و افزایش فروش ضمن صرفه جویی در هزینه و زمان اعتماد مشتریان را نیز کسب کنند.

سازمان های داده محور سرعت نوآوری بالاتری دارند

سازمان های داده محور سرعت نوآوری بالاتری داشته با استفاده از داده ها شانس دستیابی به فرصت های جدید، ارائه محصولات تولیدی جدید مطابق نیاز مشتریان را دارند.

سازمان های داده در رقابت با رقبا یک گام جلوترند

سازمان های داده محور با استفاده از  تحلیل داده های مربوط به رفتار مشتریان، بازار، تحلیل رقبا می توانند با درک بهتر از خواسته های مشتریان، روند بازار را بهتر تحلیل کرده و استراتژی هایی مناسب با تغییرات بازار را اجرا کنند، در نتیجه همیشه یک گام جلوتر از سایر رقبا هستند.  دنیای امروز دنیای داده هاست و سازمان ها با استفاده از ابزارهای تحلیل داده می توانند تصمیمات آگاهانه برای بهبود عملکرد سازمان گرفته و تهدیدهای رقبا یا از دست دادن بازار را ندارند.

چگونه یک سازمان داده محور ایجاد کنیم؟   

از  های سازمان داده محور این است که با استفاده از جمع آوری داده های به روز و خام و تحلیل آنها می توانند در جهت رشد و سودآوری استفاده کرده و با تجزیه و تحلیل بازار رقابتی، از طرفی تحلیل رفتار مشتریان و در نظر گرفتن نیازهای بازار به طور مناسب و در بهترین زمان به پاسخ درستی را به آنها می دهند. صرف داشتن داده خام نمی توان اقدام به تصمیم گیری کرد، بلکه با تحلیل دقیق داده های جمع آوری شده ،استخراج اطلاعات مناسب و مدیریت داده محور کسب و کار می توانند پاسخ های مناسبی نیز به مشتریان بدهند. اما چگونه می توان یک سازمان داده محور ایجاد کرد؟ در ادامه روش های ایجاد سازمان داده محور را بررسی کرده ایم:

جمع آوری بیشتر داده ها     

در اولین قدم نیاز به گردآوری داده های مورد نیاز و مرتبط با حوزه کسب و کار خود را دارید. با مهندسی داده می توان از حجم انبوهی از داده ها، داده های خام مورد نیاز را جمع آوری کرد. سازمان ها نیز برای رشد و ایجاد ساختار داده محور باید زیر ساخت های لازم برای سازماندهی به داده های خود را فراهم کنند تا کارکنان بتوانند به داده های مورد نیاز براساس شاخص های کلیدی عملکرد دسترسی داشته باشند.

به دنبال داده های مطمئن باشید     

پس از جمع آوری داده های مورد نیاز، زمان تجزیه و تحلیل داده ها رسیده است. با توجه به داده های جمع آوری شده و با استفاده از ابزارهای مناسب مدل های مختلف را پیش بینی و تصمیمات هوشمندانه گرفته می شود. سازمان ها با تشکیل تیم تحلیل داده در پس دستیابی به پاسخ هایی هستند که با استفاده از تحلیلهای صورت گرفته روی داده ها انجام می شود. فرایند تحلیل داده ها همیشه همراه با آمار و احتمالات است و نمی توان به طور قطعی در این خصوص نظر داد. کارکنان تحلیل داده با بررسی آمار و احتمالات به تردیدهای مدیران پاسخ می دهد که آیا مدل های داده قابل اعتماد هستند؟ تصمیم گیری براساس این داده ها تا چه حد درست است؟

در مجموع تیم تحلیل داده با کاوش عمیق داده ها و بدست آوردن مدل های داده به درک درستی از آن رسیده و سازمان را سمت اتخاذ تصمیم های درست در جهت یکپارچه سازی سازمان هدایت می کنند. یکی از اصول تبدیل شدن به سازمان محور استفاده از داده های مطمئن است. داده های غیرقابل اعتماد نتیجه مورد نظر را برای سازمان فراهم نمی کند بلکه نتایج کار شما را نیز از بین می برد. به همین دلیل لازم است حین جمع آوری داده از کیفیت آنها اطمینان حاصل کرده و منابع آن بررسی کنید.

بیشتر بخوانید: فرهنگ سازمانی چیست و چرا در مدیریت کسب و کارها مهم است؟

چگونه یک سازمان داده محور ایجاد کنیم؟   

چگونه یک سازمان داده محور ایجاد کنیم؟

تصمیم گیری بر اساس داده ها 

پس از حصول اطمینان از کیفیت داده ها زمان آن رسیده که تصمیم های خود را اجرا کنید. هر نوع تصمیم گیری در سازمان باید به همه گروه های سازمان اطلاع داده شود. سازمان های داده محور تنها با داده ها خام و انجام یک سری تحلیل نمی توانند تصمیم بگیرند. سازمان داده محور پس از تحلیل داده ها، ارتباط بین داده ها را یافته براساس نتایج آن تصمیمات آگاهانه رفته و با اتخاذ این تصمیم ها از طریق روش های هوشمندانه روش های جدیدی را برای سازمان ارائه دهد. به طور مثال با استفاده از اطلاعات بدست آمده از داده های نرم افزار ارتباط با مشتریان، از طرفی تحلیل داده های حاصل از تبلیغات سازمان یا داده های مربوط به میزان فروش می تواند تصمیمات جدید را در خصوص نحوه تولید محصولات یا ارائه خدمات جدید اتخاذ کند.

استفاده از نرم افزارهای تخصصی برای جمع آوری داده       

سازمان های داده محور برای جمع آوری داده ها اغلب از نرم افزارهای تخصصی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین یا نرم افزارهای ارتباط با مشتریان و crm یا ابزارهایی همچون گوگل آنالیتیکس یا سرچ کنسول استفاده می کنند. با تحلیل گزارش های حاصل از این نرم افزارها اقدام جمع آوری و تحلیل داده ها می کنند و به این صورت در زمان کمتر به نتایج بهتری دست پیدا می کنند تا ضمن تحلیل داده ها بتوانند تصمیمات آگاهانه تری گرفته و درک بهتری از نتایج بدست آورند.

سازمان داده محور چه مشخصاتی دارد؟     

تا اینجا در این خصوص صحبت کردیم که سازمان های داده محور از داده های برای تصمیم گیری های هوشمندانه در راستای کسب و کار خود استفاده می کنند و می توانند داده ها از منابع مطمئن بدست آورند تا با تحلیل داده ها درک بهتری از نیاز مشتریان و اقدامات سایر رقبا بدست آورند. همینطور به این موضوع اشاره شد که سازمان هایی که داده محور نیستند خطر از دست دادن بازار وعقب افتادن از سایر رقبا را دارند. حال این سوال مطرح می شود که مشخصات سازمان داده محور چیست؟ که سازمان ها با داشتن این ویژگی ها می توانند در بازار رقابتی فعال باشند. در ادامه به برخی از مشخصات سازمان داده محور پرداخته شده است:

1. آزمایش کردن به صورت مداوم    

آزمایش به صورت مداوم به عنوان یکی از مشخصات سازمان داده محور یک رویکرد توسعه ای است که با خودکارسازی آزمایش ها به کسب و کارها اجازه می دهد که با سرعت به صورت مداوم محصولات خود را آزمایش کنند با کسب بازخورد از مشتریان نقص یا مشکلات آن را شناسایی کنند. در سازمان های داده محور آزمایش کردن مداوم مسئله ضروری است چون اینگونه سازمان ها براساس حجم زیادی از داده تصمیم می گیرند و آزمایش مداوم موجب حصول اطمینان از تحلیل داده نیز می شود.

به نوعی آزمایش به صورت مداوم یک سرمایه گذاری برای سازمان های داده محور محسوب می شود که ضمن کمک به بهبود کیفیت محصولات، زمان فروش را نیز کاهش داشته و موجب کسب رضایت مشتریان می شود. آزمایش مداوم به این معنی است که بطور مثال شما بازدیدکنندگان سایت را تست می کنید یا اینکه با ارسال ایمیل تبلیغاتی بازخوردهای مشتریان را آزمایش می کنید.

بیشتر بخوانید: OKR چیست و چه نقشی در رشد سازمان ها دارد؟

سازمان داده محور چه مشخصاتی دارد؟     

سازمان داده محور چه مشخصاتی دارد؟

2. دارای ذهنیت بهینه سازی فرآیندها 

ذهنیت بهینه سازی فرآیندها دومین مشخصات سازمان داده محور است و به این معنی است که با استفاده از داده ها فرآیند تولید را بهبود می دهید و ضمن کاهش بسیاری از هزینه های جانبی موفق به کسب رضایت مشتری می شوید. با بهینه سازی فرآیندها موجب افزایش بهره وری شده و با شناخت نقاط ضعف کسب و کار در هزینه و زمان نیز صرفه جویی کرده اید. از طرفی بهبود فرآیند ها موجب بهبود کیفیت تولیدات می شود که رضایت مشتریان را نیز به همراه دارد.

3. پیش بینی آینده    

سازمان های داده محور با بهبود تصمیم گیری های کسب و کار از طریق تحلیل داده ها و حضور در بازار رقابتی موقعیت بهتری نسبت به رقبا داشته و آینده ای بهتر را برای خود ترسیم می کنند. در واقع سازمان های داده محور با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیاری از فرآیندها را خودکارسازی کرده و حتی برای تصمیمات جدید خود از تجربیات مشتریان استفاده می کنند. از داده ها برای پیش بینی تغییرات بازار استفاده می کنند و با اتخاذ استراتژی های رقابتی موقعیت بهتری در بازار خواهند داشت. در مجموع سازمان های داده محور برای بهبود فرآیندها و تصمیم گیری های کسب و کار با استفاده از داده ها می توانند موقعیت بهتری را برای آینده خود پیش بینی کنند.

4. قابلیت تجدیدپذیری

قابلیت تجدید پذیری نیز از مهمترین مشخصات سازمان داده محور به شمار می رود چون به کمک این ویژگی میتوانند داده ها را در یک مکان مرکزی و در دسترس قرار دهند و از آن برای تجزیه و تحلیل های خود بهره‌مند شوند. قابلیت تجدید پذیری به سازمان ها کمک می کند تا اطلاعات پیچیده تر از تحلیل داده ها بدست آورند. قابلیت تجدید پذیری به عنوان یک مهارت کلیدی برای سازمان داده محور به محسوب می شود و هر سازمانی با استفاده از این مهارت می تواند با اتخاذ تصمیم های درست و حضور فعال در رقابت پیروز شود.

5. قابلیت اشتراک گذاری      

اشتراک گذاری داده نیز از مشخصات سازمان داده محور است که با استفاده از داده های جمع آوری شده از منابع مختلف و اشتراک گذاری آنها می توانند تصمیم گیری های آگاهانه و هوشمندانه تری داشته باشند. با اشتراک گذاشتن داده ها در سازمان می توان آنها را با هم ادغام کرده و روند دستیابی به اهداف سازمان نیز تسریع می شود. از مزایای قابلیت اشتراک گذاری داده در سازمان داده محور می توان به این موارد اشاره کرد که اشتراک گذاری به سازمان ها کمک می کند تا دیدگاه های بهتری نسبت به مشتریان بدست آورده و تصمیمات بهتری برای تولید، خدمات یا بازاریابی داشته باشند. از طرفی فرصت های بهتری را در اختیار سازمان قرار می دهند تا نوآوری در خدمات را اجرا کنند و با تکمیل فرآیند در هزینه و زمان خود نیز صرفه جویی کنند.

6. قابلیت کوئری گرفتن

سازمان ها باید علاوه بر دسترسی به داده ها دارای ابزارهای مناسبی برای گزارش گیری و تحلیل دقیق آنها نیز باشند. به طور مثال از ادغام یا فیلتر کردن داده به اطلاعات مورد نظر دست یابند و یا حتی گاهی نیاز به کوئری گرفتن از حجم عظیمی از داده ها وجود دارد تا افراد بدانند که در کسب و کارشان چه اتفاقاتی در جریان است. تیم تحلیل داده نیز باید توانایی محاسبه همه این معیارها را داشته باشد تا با استخراج اطلاعات مورد نیاز بتواند به سوالات پاسخ درست بدهد.

به دلیل اینکه سازمان های داده محور از داده ها برای تصمیم گیری روند کسب و کار استفاده می کنند، لازم است که داده ها در دسترس بوده و قابلیت کوئری گرفتن از آن برای سازمان وجود داشته باشد. این مشخصه کمک می کند تا سازمان با تجزیه و تحلیل مشتریان، رقبا و بازار تصمیم گیری های بهتری در جنبه های مختلف کسب و کار خود داشته باشند. به طور مثال شرکت با کوئری گرفتن می داند که کدام محصول فروش بیشتری داشته یا محبوبیت زیادی بین مشتریان دارد و یا به چه دلیل محبوبیت دارد تا براساس آن تصمیم گیری کند.

بیشتر بخوانید: منظور از روش ارزیابی عملکرد ۳۶۰ درجه چیست و چگونه باید آن را اجرا کرد؟

سازمان داده محور چه مشخصاتی دارد؟     

سازمان داده محور چه مشخصاتی دارد؟

مدل سازی داده محور چیست؟  

مدل سازی داده محور به فرآیندی اشاره دارد که در آن داده های سازمان با هدف پیش بینی نتایج مدل سازی می شوند. مدل های داده محور روند تصمیم گیری، شناسایی نقاط ضعف کسب و کار را تسریع می کند. از مدل های داده محور به عنوان ابزار قدرتمند در سازمان ها برای بهبود تصمیم گیری ها استفاده می شود که می تواند موجب بهبود عملکرد در بازار رقابتی شود. مدل سازی داده در صنایع مختلف از جمله موارد زیر کاربرد دارد:

مراقبت های بهداشتی و درمانی : در مراکز درمانی برای پیش بینی ابتلای افراد به بیماری ها، شناسایی نوع بیماری و حتی تسریع روند درمانی بیماران با ارائه مراقبت های بهداشتی از مدل سازی داده محور استفاده می شود.

بازارهای مالی: مدل سازی داده محور برای پیش بینی بازار مالی، فرصت های سرمایه گذاری یا شناسایی ریسک های موجود کاربرد دارد.

بازاریابی: مدل سازی داده محور با هدف شناسایی مشتریان بالقوه، اجرای کمپین های تبلیغاتی استفاده می شود.

تولید: از مدل سازی داده محور برای شناسایی نقاط ضعف و بهبود کیفیت محصولاتی در مرحله تولید با هدف بهبود بهره وری سازمان استفاده می شود.

در ادامه به برخی مزایای مدل سازی داده محور اشاره شده است:

تصمیم گیری بهتر: مدل های داده محور به سازمان ها کمک می کند که با تحلیل داده ها، تصمیم گیری های آگاهانه و هوشمندانه تری اتخاذ کنند.

شناسایی فرصت ها: سازمان ها با استفاده از مدل های داده محور می توانند از داده ها برای ایجاد فرصت های جدید استفاده کنند.

شناسایی نقاط ضعف:در سازمان هوشمند داده محور با استفاده از مدل های داده محور می توان نقاط ضعف موجود را شناسایی و سعی در بهبود آن داشت.

بهبود عملکرد سازمان: مدل های داده محور به سازمان ها کمک می کند تا از داده های برای بهبود عملکرد سازمان کمک بگیرند

صرفه جویی در هزینه ها: مدل سازی داده محور به سازمان هوشمند داده محور کمک می کند تا با تحلیل داده ها بسیاری از هزینه های جانبی را کاهش دهند.

مدل سازی داده محور چیست؟  

مدل سازی داده محور چیست؟

تصمیم گیری داده محوری چه اثراتی روی کسب و کار دارد؟

تصمیم گیری داده محور به نوعی تصمیم گیری در سازمان است که به افراد کمک می کند تا با تحلیل داده ها تصمیم گیری های بهتری داشته و از آن برای کسب نتایج بهتر استفاده کنند. با تصمیم گیری داده محور می توان ضمن جذب مشتریان بیشتر، مشتریان بالقوه را به مشتریان وفادار تبدیل کرد. اما چرا به این نوع تصمیم گیری داده محور گفته می شود؟ به این علت که از داده ها در راستای اتخاذ تصمیم های هوشمندانه و جهت دهی به خواسته های مشتریان استفاده می شود و تصمیم گیری ها بر پایه احتمالات یا حدس انجام نمی شود. در واقع سازمان ها با استراتژی داده محور و مدیریت داده محور کسب و کار می توانند به میزان بالایی از اهداف و چشم اندازهای خود دست یابند. تصمیم گیری داده محور اثرات و مزایایی را نیز برای سازمانها  به همراه دارد که در ادامه به برخی از آنها اشاره شده است:

  • بهبود تصمیم گیری: تصمیم گیری داده محور به کسب و کارها کمک می کند تا تصمیم گیری های بهتری در خصوص تولیدات، بازاریابی و … داشته باشند و براساس داده های واقعی نقاط ضعف کسب و کارشان را شناسایی کنند.
  • بهبود بهره وری: تصمیم گیری داده محور به کسب و کارها کمک میکند تا با افزایش عملکرد از هدر رفت زمان، منابع یا هزینه نیز جلوگیری کنند و در بهبود بهره وری نیز موثر است.
  • کاهش هزینه: تصمیم گیری داده محور با کاهش هزینه های جانبی به سازمان ها کمک می کند تا ضمن کاهش تصمیمات اشتباه منابع خود را نیز حفظ کنند.
  • کسب رضایت مشتریان: تصمیم گیری داده محور بر مبنای داده های واقعی و تحلیل رفتار مشتریان و بازار به سازمان ها کمک می کند تا در جهت کسب رضایت مشتریان گام برداند و محصولات را مطابق خواسته مشتریان ارائه دهند.
  • افزایش رقابت پذیری: تصمیم گیری داده محور به سازمان ها برای حضور فعال در بازار رقابتی و جلوگیری از خطر افتادن موقعیت در مقایسه با سایر رقبا کمک کرده و فرصت ارائه محصولات نو و خلاقانه را نیز برای آنها فراهم می کند.

بیشتر بخوانید: مدیریت تیم هیبرید

تصمیم گیری داده محوری چه اثراتی روی کسب و کار دارد؟

تصمیم گیری داده محوری چه اثراتی روی کسب و کار دارد؟

معرفی انواع مدل های داده

در این بخش به چند نمونه از انواع مدل داده ای که در سازمان هوشمند داده محور استفاده می شود و به آنها در بهبود تصمیم گیری، نوآوری و رقابت کمک می کند پرداخته شده است.

مدل داده منطقی (Logical data model)

مدل داده منطقی (Logical data model ) نوعی از ساختار داده است برای تعریف اشیاء داده یا ایجاد رابطه بین آنها استفاده می شود و زمینه را برای مدل فیزیکی فراهم می کند. در مدل داده منطقی کلید اصلی وجود ندارد و نمایش انتزاعی از داده ها در سازمان ها ایجاد می کند و بر نحوه استفاده از داده ها توسط کاربران اشاره دارد. این نوع مدل داده برای ترسیم جدول و روابط استفاده می شود. مدل داده منطقی نوعی مدل داده در پایگاه داده است که به بهبود ارتباط، قابلیت توسعه و نگهداری با کاهش میزان خطا در سازمان های داده محور کمک می کند.

مدل داده مفهومی (Conceptual data model)

مدل داده مفهومی شامل سازماندهی داده ها ، دامنه گذاری و تعریف آنچه که در سیستم وجود دارد می شود. از مدل داده مفهومی(Conceptual data model) برای ایجاد نهاد(موجودیت)، روابط و ویژگی ها استفاده می شود. در مدل داده مفهومی سه عنصر اصلی وجود دارد که شامل نهاد(شامل هر چیز واقعی)، ویژگی(ویژگی های نهاد) و رابطه (روابط به دو نهاد) را نشان می دهد. مدل داده مفهومی به عنوان یکی از سطوح بالای مدل سازی داده به نحوه استفاده کاربران از داده ها تمرکز دارد.

مدل داده فیزیکی (Physical data model)

مدل داده فیزیکی (Physical data model) سطح پایینی از مدل سازی داده هاست که بر سازماندهی داده ها در پایگاه داده تمرکز دارد و نقش موثری در قابلیت اطمینان، مقیاس پذیری و نگهداری پایگاه داده دارد. از عناصر مدل داده فیزیکی می توان به جدول ها(داده هایی که در پایگاه داده ذخیره می شوند)، ستون ها(ویژگی های داده در جدول)، ردیف(مقدار داده ها در جدول)، کلید اصلی(که به صورت منحصر به فرد و یکتا به عنوان یک ستون جدول، ردیف ها را شناسایی می کند) و کلید خارجی(به صورت غیر مستقیم با کلیدهای اصلی جدول های دیگر ارتباط می گیرد) اشاره کرد.

بیشتر بخوانید: منظور از روش تجزیه و تحلیل swot چیست؟ | آشنایی با ماتریس swot

جمع بندی  

از آنجایی که هر سازمانی با اتخاذ تصمیمات اساسی به صورت روزانه یا  دوره ای می تواند گام های مهمی در بازار رقابتی بردارد یا اینکه با همان تصمیم ها از دور رقابت خارج شود، نیاز به تصمیم گیری داده محور دارد. سازمان ها با استفاده از داده ها و استراتژی داده محور می توانند یک سازمان داده محور تشکیل داده و بهترین تصمیم ها را برای بهبود فرآیند سازمان بگیرند. از طرفی امروزه همه کسب و کارها توانایی تدوین استراتژی برای داده محور کردن کسب و کار خود را دارند. اگر شما نیز به عنوان صاحب کسب و کار نمی خواهید از این قافله عقب بمانید زمان را از دست دهید و با جمع آوری داده های جامع و تشکیل تیم حرفه ای تحلیل داده تصمیمات اساسی برای آینده سازمان خود بگیرید. 

برچسب ها:
لیست دسته بندی های مرتبط:

مقالات مرتبط

مشتاقانه منتظر دریافت نظرات شما دوستان عزیز هستیم





مطالب مرتبط

فرآیند حضور و غیاب را به‌طور دقیق‌تر و مؤثرتری پیاده‌سازی کنم

چگونه می‌توانم فرآیند حضور و غیاب را به‌طور دقیق‌تر و مؤثرتری پیاده‌سازی کنم؟

مشکلات محاسبه کارکرد پرسنل در عید نوروز

مشکلات محاسبه کارکرد پرسنل در عید نوروز و راه حل های آن

مشکلات مدیریت کارکرد پرسنل در ماه رمضان و و راه حل های آن

مشکلات مدیریت کارکرد پرسنل در ماه رمضان و و راه حل های آن

نظارت بر تردد پرسنل و تاثیر آن در بهبود فرایند های سازمان

چطور نظارت بر تردد پرسنل می‌تواند به بهبود فرآیندهای داخلی سازمان کمک کند؟

چگونه می توانم رضایت شغلی کارکنان از طریق مدیریت دقیق و بهینه منابع انسانی ارتقا دهم ؟

چگونه می توانم رضایت شغلی کارکنان از طریق مدیریت دقیق و بهینه منابع انسانی ارتقا دهم ؟

چرا نیاز به سیستم‌های آنلاین در دنیای پر از تغییرات و تحولات منابع انسانی امروز ضروری است؟

چرا نیاز به سیستم‌های آنلاین در دنیای پر از تغییرات و تحولات منابع انسانی امروز ضروری است؟

Ten advantages of using attendance software

۱۰ مزیت استفاده از نرم افزار حضور و غیاب آنلاین برای کسب و کار های بزرگ

چرا نیاز به سیستم های آنلاین در دنیای پر از تغییرات و تحولات منابع انسانی امروز ضروری است

چرا نیاز به سیستم های آنلاین در دنیای پر از تغییرات و تحولات منابع انسانی امروز ضروری است ؟

مدیریت منابع انسانی در شرکت های جهانی

مدیریت منابع انسانی در شرکت های جهانی

مدیریت حضور و غیاب از راه دور : چطور می توانید بدون نگرانی از گزارش های اشتباه ، زمان کارکنان را ثبت کنید با ازدیاد دور کاری ، شرکت ها با چالشی جدید مواجه شده اند : پیگیری و ثبت دقیق ساعات کاری کارکنان ، بدون نگرانی از بابت گزارش های اشتباه . برخلاف بافت مرسوم اداری که در آن ناظران ، شخصا و به طور فیزیکی بر حضور و غیاب منابع انسانی اشراف و نظارت دارند ، مدیریت دور کاری تنها به اصل اعتماد و تکنولوژی وابسته است . با این حال ، ثبت زمان های نادرست ، ساعت زنی حضور و غیاب دوستانه و ادعا های دروغین در رابطه با ساعات کاری ، می تواند به ضرر های مالی ، ‌کاهش بهره وری و ناکارآمدی های مدیریتی بی انجامد . خوشبختانه ، در راهکار های مدرن مدیریت حضور و غیاب کارمندان ، از فناوری های جدید به منظور ارائه گزارشات معتبر و ثبت زمان های کاری عاری از هرگونه خطا و تقلب استفاده شده است . در مقاله پیش رو ، به جدید ترین و موثر ترین متد های ثبت دقیق زمان های کاری کارکنان ، جلوگیری از دستکاری و ایجاد فرهنگ شفاف دور کاری می پردازیم . ادامه مطالب را از دست ندهید . چالش های مدیریت حضور و غیاب کارکنان دور کار پیش از پرداختن به راهکار ها ، لازم است با موانع متداول پیش روی کسب و کار ها در نظارت بر وضعیت حضور و غیاب پرسنل دور کارشان آشنا شویم . موانعی از قبیل : • ریسک های مربوط به گزارشگری دستی و غیر اتوماتیک : گزارش خود پرسنل از ساعات کاری شان می تواند به گزارشگری های غلط ( چه به صورت عمدی و چه سهوی ) منجر شود . • ساعت زنی حضور و غیاب دوستانه : در این شرایط که به بادی پانچینگ نیز معروف است ، کارمندان به جای یکدیگر ساعت زنی حضور و غیاب را انجام می دهند . این پدیده در سیستم های حضور و غیاب دستی یا با امنیت پایین ، بیشتر رواج دارد . • تفاوت های مناطق زمانی : تیم های کاری بین المللی در نقاط زمانی مختلفی فعالیت می کنند که این امر ، رهگیری ساعات استاندارد کاری را با دشواری های زیادی همراه نموده است . • عدم نظارت لحظه ای : احراز و ثبت ساعات کاری بدون یک نظارت مستقیم چالش برانگیز است . • مشارکت و پاسخگویی کم : پرسنل دور کار در صورت عدم پیگیری ساعات کاری به صورت جدی و مستمر ، انگیزه کمتری برای مشارکت و پاسخگویی احساس می کنند . برای رفع این چالش ها ، تلفیقی از ابزار های پیگیری زمان پیشرفته ، سیاست های محکم سازمانی و راهبرد های مشارکت پرسنل لازم است . شیوه های برتر پیگیری و ثبت دقیق وضعیت حضور و غیاب از راه دور سیستم های حضور و غیاب بیومتریک و پیگیری زمان با استفاده از هوش مصنوعی احراز هویت بیومتریکی که از نمود های آن می توان به تشخیص چهره یا اسکن اثر انگشت اشاره کرد ، این اطمینان خاطر را می دهد که صرفا پرسنل مورد نظر حضور و زمان شروع و اتمام کار خود را در سیستم ثبت می کند . شیوه های پیگیری زمان و مدیریت حضور و غیاب کارمندان مبتنی بر هوش مصنوعی قادر به تحلیل الگو ها ، شناسایی موارد غیر عادی و احراز هویت از طریق شناسایی چهره به صورت زنده بوده و مانع از انجام تخلفاتی همچون ساعت زنی حضور و غیاب دوستانه می شوند . نرم افزار های اتوماتیک پیگیری زمان اپلیکیشن ها و نرم افزار های حضور و غیاب و پیگیری دقیق زمان مانند نرم افزار حضور و غیاب کسرا ، به طور خودکار بر ساعات کاری کارکنان نظارت دارند . این ابزار های پیشرفته دارای قابلیت های زیر می باشند :  پیگیری لحظه ای زمان : جهت ثبت دقیق زمان شروع و پایان کار  اسکرین شات خودکار : جهت اطمینان از پیشرفت و استمرار کار  تشخیص زمان های بی کاری و عدم فعالیت : با هدف حصول اطمینان از استمرار مشارکت کارکنان  حصار بندی جغرافیایی ( برای تیم های کاری و ترکیبی ) : جهت اطمینان از حضور نیروی انسانی در محل های مورد نظر پیگیری حضور و غیاب بر اساس جی پی اس اپلیکیشن های حضور و غیاب مبتنی بر فناوری جی پی اس به خوبی قادر به احراز موقعیت مکانی پرسنل دور کار ، در ماموریت یا سفر های کاری می باشند ‌. از این طریق اطمینان حاصل می شود که پرسنل از موقعیت مکانی و کاری مورد نظر ساعت زنی حضور و غیاب را انجام می دهند ، نه از مکان های غیر مجاز و تعریف نشده . کارت پانچ های دیجیتالی و سیستم حضور و غیاب کلود سیستم های مجازی کارت پانچ به کارکنان امکان ثبت زمان شروع و پایان کار خود را به طور دیجیتالی و از طریق اپلیکیشن های موبایل یا پرتال های اینترنتی می دهند . نرم افزار های حضور و غیاب ابری ، دسترسی مرکزی را فراهم نموده و موجب شفافیت و دسترسی لحظه ای به داده ها و اطلاعات حضور و غیاب به تیم های دپارتمان منابع انسانی می شوند . باز دهی کاری و نظارت بر فعالیت در نرم افزار های نظارت بر میزان باز دهی و بهره وری موارد زیر پیگیری می گردند :  پیگیری ضربه کلید و جا به جایی موس : به منظور اطمینان از فعالیت مستمر  استفاده از اپلیکیشن و وب سایت : جهت پیگیری فعالیت های کاری  شناسایی مراحل کلیدی پروژه : به منظور اطمینان از خروجی حقیقی و نه صرفا ثبت حضور و غیاب شرکت ها با بررسی میزان باز دهی و بهره وری به جای صرفا ساعات کاری ثبت شده در سیستم ، تصویر واضح تری از کار ها و وظایف انجام شده به دست خواهند آورد . هماهنگی سیستم پیگیری زمان با سیستم های پرداختی سیستم های حضور و غیاب خودکاری که با نرم افزار های پرداخت حقوق یکپارچه و هماهنگ می شوند ، امکان بروز هرگونه خطا و اشتباه در محاسبه حق الزحمه را از بین می برند . با این کار ، از پرداخت بیش از حق الزحمه واقعی به دنبال گزارشگری های اشتباه جلوگیری شده ، و این اطمینان حاصل می شود که کارکنان دقیقا و به طور منصفانه بر اساس ساعات کاری حقیقی حقوق دریافت می کنند . ایجاد فرهنگ شفافیت و وظیفه شناسی شرکت ها بایستی افزون بر به کار گیری فناوری های جدید در مدیریت و کنترل تردد پرسنل خود ، فرهنگی از اعتماد و وظیفه شناسی را نهادینه کنند . راهبرد های مورد نیاز در این باره عبارت اند از :  سیاست های روشن حضور و غیاب : مقرراتی دقیق در خصوص ساعت زنی حضور و غیاب و عواقب گزارشگری اشتباه تنظیم شود .  بازرسی های منظم : مدیران بایستی به صورت روزانه یا هفتگی از وضعیت تردد پرسنل خود نظارت به عمل آورند تا بدین شکل ، میزان پیشرفت کاری را بسنجند .  ارزیابی بر اساس عملکرد : بایستی به جای ساعات کاری بر نتایج متمرکز شد تا از گزارشگری های مغرضانه جلوگیری شود

مدیریت حضور و غیاب از راه دور : چطور می توانید بدون نگرانی از گزارش های اشتباه ، زمان کارکنان را ثبت کنید

human-resource-processes-in-large-organizations4

 چگونه فرآیندهای منابع انسانی در سازمان‌های بزرگ می‌توانند بدون نیاز به منابع اضافی بهینه شوند؟

نرم افزار حضور و غیاب در ایام تعطیلات نوروز

چگونه نرم افزار حضور و غیاب در ایام تعطیلات نوروز به سازمان‌ها کمک می‌کند؟

پیگیری لحظه ای و تحلیل داده ای حضور و غیاب

نقش سیستم های حضور و غیاب هوشمند در بهینه سازی فعالیت های کسب و کار

Attendance management in Nowruz3

مدیریت حضور و غیاب در نوروز؛ راهکارهای هوشمند برای بهره‌وری

سیستم های کنترل تردد در سال 2025

تحولی در مدیریت نیروی کار : اهمیت روز افزون سیستم های کنترل تردد در سال 2025

How to solve the problems caused by the leap year in attendance and attendance system4

چگونگی حل مشکلات ناشی از سال کبیسه در سیستم‌های حضور و غیاب و تردد

Attendance management solutions for large companies3

راهکارهای مدیریت حضور و غیاب برای شرکت های بزرگ و کسب و کارهای کوچک :  تفاوت در چیست ؟

Intelligent attendance systems for learning

استفاده مدارس و دانشگاه ها از سیستم های هوشمند حضور و غیاب به منظور اعتلای یادگیری

نقش بلاکچین در مدیریت ایمن رفت وآمد پرسنل

نقش بلاکچین در مدیریت ایمن رفت وآمد پرسنل

Theft in time

آیا سیستم های کنترل تردد مدرن در جلوگیری از دزدی از زمان موفق بوده اند‌ ؟