فرآیند جمع آوری اطلاعات آماری – محصول BPMS جریان

در عصر حاضر با توجه به پیشرفت سریع فناوری‌ها و رشد انفجاری داده و اطلاعات، چالش مهم پیش روی کسب‌وکارها تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و استفاده‌ی بهینه از نتایج آن‌ها برای پیشبرد تحقق اهداف سازمان است. اما مرحلۀ اول تجزیه‌وتحلیل اطلاعات که پیش‌نیاز و الزام هر نوع تصمیم‌گیری و انجام هر تحقیقی است، انجام فرآیند جمع‌آوری اطلاعات آماری یا جمع‌آوری داده است. بدون انجام این مرحله و گردآوری داده‌ها چیزی برای تحلیل وجود ندارد!

داده چیست؟

داده‌ها مجموعه‌ای از حقایق، ارقام، اشیاء، نمادها و رویدادهایی هستند که از منابع مختلف جمع‌آوری شده‌اند. سازمان‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند. بدون داده، تصمیم‌گیری مناسب برای سازمان‌ها دشوار خواهد بود؛ بنابراین داده‌ها در مقاطع زمانی مختلف از مخاطبان مختلف جمع‌آوری می‌شوند.

به‌عنوان‌مثال، بک سازمان قبل از راه‌اندازی یک محصول جدید باید داده‌هایی را در مورد تقاضای محصول، ترجیحات مشتری، رقبا و غیره جمع‌آوری کند. درصورتی‌که داده‌ها از قبل جمع‌آوری نشود، محصول تازه راه‌اندازی شده‌ی سازمان ممکن است به دلایل زیادی منجر به شکست شود ازجمله این دلایل تقاضا و ناتوانی در تحقق نیازهای مشتری است از سوی دیگر در ارتباط با فعالیت‌های داخلی سازمان، هر بخشی انبوهی از داده‌ها را تولید می‌کند که باید برای تحلیل درست با یکدیگر یکپارچه شوند. اگرچه داده‌ها دارایی با ارزشی برای هر سازمانی هستند، اما تا زمانی که تجزیه‌وتحلیل یا پردازش نشوند برای کسب نتایج مطلوب، هیچ هدفی را دنبال نمی‌کنند. دو روش رایج در طبقه‌بندی داده‌ها روش‌های جمع‌آوری داده به‌صورت روش‌های اولیه جمع‌آوری داده‌ها و روش‌های ثانویه جمع‌آوری داده‌ها است.

روش‌های جمع‌آوری داده‌های اولیه: داده‌های اولیه از منابع دست‌اول جمع‌آوری ‌شده و در گذشته استفاده نشده است. داده‌های جمع‌آوری‌شده با این روش از دقت بالایی برخوردار هستند. هرچقدر کسب‌وکار در این روش به‌خوبی عمل کند می‌تواند در تدوین استراتژی‌ها و تحقق اهداف سازمان چابک‌تر باشد. زیرا دسترسی به داده‌های اولیه یک منبع تمایز میان رقبا است. روش‌های جمع‌آوری داده‌های اولیه را می‌توان به دو دسته روش‌های کمّی و روش‌های کیفی تقسیم کرد:

تفاوت بین روش های کمّی و کیفی

• روش‌های کمّی: در این روش برای تحقیقات بازار و پیش‌بینی تقاضا معمولاً از ابزارهای آماری استفاده می‌کنند. در این تکنیک‌ها، تقاضا بر اساس داده‌های تاریخی عموماً برای پیش‌بینی‌های بلندمدت استفاده می‌شود. این نوع روش‌ها، روش‌های آماری بسیار قابل‌اعتمادی هستند زیرا مؤلفۀ ذهنی در این روش‌ها حداقل است.
• روش‌های کیفی: این روش‌ها به‌ویژه در شرایطی که داده‌های تاریخی در دسترس نیستند یا نیازی به اعداد یا محاسبات ریاضی نیست، مفید هستند. تحقیقات کیفی ارتباط نزدیکی با کلمات، صداها، احساسات، عواطف، رنگ‌ها، فرهنگ‌ها، ارزش‌ها و سایر مؤلفه‌هایی دارد که قابل‌سنجش نیستند. این تکنیک‌ها مبتنی بر تجربه، قضاوت، شهود، حدس، احساسات و غیره است.

داده‌های کیفی معمولاً توصیفی و قابل‌مشاهده هستند اما قابل‌محاسبه نیستند. برعکس، داده‌های کمّی بر اعداد و محاسبات ریاضی تمرکز دارد و قابل‌محاسبه هستند.اگرچه هر دو مزایا و معایب خود را دارند سازمان‌ها از هر دو روش استفاده کرده تا درصد خطا را کمتر کنند. معمولاً از روش‌های کمّی در بخش‌های مالی و فروش و بازاریابی سازمان و از روش‌های کیفی در سطوح بالاتر برای تدوین استراتژی‌ها و اهداف سازمان استفاده می‌شود.

ابزارهای جمع‌آوری داده چیست؟

ابزارهای جمع‌آوری داده‌ها روش‌هایی برای جمع‌آوری داده‌ها از یک گروه هدفمند و منتخب از افراد برای ارزیابی پارامترهای از پیش تعریف‌شده هستند که برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و کسب بینش‌های غنی در مورد آن‌ها استفاده می‌شوند. ابزار جمع‌آوری داده‌ها نحوه‌ی عملکرد کسب‌وکارها را تغییر دادند. درواقع آن‌ها به کسب‌وکارها چیزی فراتر از درک بهتر مشتریان و تحقق انتظارات آن‌ها ارائه می‌کند.

انواع مختلف روش‌های جمع‌آوری داده

برای جمع‌آوری اطلاعات آماری روش‌های متداولی وجود دارد که با توجه به منابع و اهداف سازمان از یکی از این روش‌ها یا ترکیب آن‌ها استفاده می‌شود. البته امروزه شرکت‌ها از نرم‌افزارها و سیستم‌های متنوعی در سازمان استفاده می‌کنند و بنابراین نیازمند روش‌های جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل هوشمند داده‌ها هستند. مانند نرم‌افزارهای هوش تجاری (نرم افزار داشبورد مدیریتی رامیکس) یا نرم‌افزارهایی که بر بستر BPMS قابلیت مدیریت داده (جمع‌آوری، پردازش، تجزیه‌وتحلیل، گزارش دهی از داده‌ها) را دارند مانند نرم افزار BPMS جریان. در ادامه به مهم‌ترین و رایج‌ترین روش‌های جمع‌آوری داده را معرفی می‌کنیم.

1. مصاحبه‌ها: مصاحبه ها روشی برای جمع‌آوری داده‌ها هستند که در آن شرکت‌کنندگان در تعامل رودررو با مصاحبه‌کننده قرار می‌گیرند و ورودی‌های آن‌ها ثبت می‌شود. مصاحبه‌ها به دستیابی به دانش عمیق‌تری در مورد اینکه چرا پاسخی که پاسخ‌دهندگان دادند این‌گونه بوده است، کمک می‌کند. علاوه بر این، آن‌ها فرصتی را برای ذینفعان فراهم می‌کنند تا رفتار پیچیده‌ی مخاطب، تجربیات و نظرات خود را تفسیر کنند.
2. گروه‌های کانونی: شامل گروهی از افراد می‌شود که بازخورد و پاسخ‌هایی را برای سؤالات باز که از آن‌ها پرسیده می‌شود، ارائه می‌کنند. یکی از مزایای آن به اشتراک‌گذاری افکار و نظرات متفاوت به دلیل شرکت افراد مختلف است که بحث‌های سالم را تقویت می‌کنند. این به ذینفعان کمک می‌کند تا حقایق را فوراً تأیید کنند و دیدگاه متعادلی از هر دو طرف موضوع به دست آورند. اما معایب آن شامل انتخاب و گرد هم آوردن پنل مخاطبان برای بحث است که می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. مثال: آزمایش بتای یک محصول جدید و درک تجربۀ کاربر.
3. مشاهده: یکی از تکنیک‌های جمع‌آوری داده است که در آن رفتار مخاطب به‌طور مستقیم و با حداقل نفوذ مشاهده‌گر موردمطالعه قرار می‌گیرد. مزایای روش مشاهده حداقل بودن نیازهای زیرساختی و همچنین آمادگی برای انجام آن است. معایب تکنیک مشاهده این است که برای مطالعات پیچیده به دلیل عدم تعامل مستقیم با افراد نمونه، ایده آل نیست و تحلیل کاملاً به نحوه‌ی درک مشاهده‌گر از هر موضوع بستگی دارد و می‌تواند مستعد تعصب و سوگیری باشد. مثال: محققی که الگوهای خواب افراد مختلف را مطالعه می‌کند یا محقق روانشناسی که رفتار کودک را درک می‌کند.
4. نظرسنجی‌ها یکی از محبوب‌ترین ابزارهای جمع‌آوری داده‌ها هستند که داده‌های افراد را از طریق منابع مختلف مانند ایمیل، رسانه‌های اجتماعی، پیام‌های متنی و موارد مشابه جمع‌آوری می‌کنند. مزایای نظرسنجی‌ها شامل انعطاف‌پذیری بسیار زیادی است که به ذینفعان اجازه می‌دهد سؤالات را با دقت طراحی و ساختاردهی کنند؛ دامنۀ نظرسنجی‌ها بسیار وسیع است. با استفاده از نظرسنجی‌های آنلاین می‌توان با یک کلیک به مخاطبان انبوه دست یافت و اما معایب آن‌ها، بسته به نحوه‌ی ایجاد نظرسنجی، نرخ پاسخ‌دهی می‌تواند بسیار متغیر باشد. یک نظرسنجی طولانی می‌تواند نتایجی ناامیدکننده به همراه داشته باشد. مثال: جمع‌آوری بازخورد کارکنان در سازمان‌ها برای سنجش میزان مشارکت کارکنان و سطح رضایت.
5. فرم‌ها و پرسشنامه‌ها: یکی از متداول‌ترین روش‌های جمع‌آوری داده‌های اولیه است، عمدتاً به این دلیل که بسیار آسان، قابل تنظیم و قدرتمند است و امکان جمع‌آوری امن داده‌ها را از یک پایگاه داده‌ی گسترده با تلاش کم فراهم می‌کند. این روش جمع‌آوری داده‌ها دقت داده‌ها را تا حد زیادی بهبود می‌بخشد زیرا داده‌ها به‌طور پیش‌فرض “ساختاریافته” هستند. چنین روش جمع‌آوری داده‌ای را می‌توان برای به دست آوردن پاسخ برای سؤالات بسته به‌طور کاملاً کارآمد مورداستفاده قرار داد و اگر به‌درستی طراحی شود، می‌تواند اطلاعات و سرنخ‌های زیادی تولید کند. سازمان‌ها می‌توانند با ساخت فرم‌های پویا این کار را راحت‌تر انجام دهند. اکثر پلتفرم‌های نرم‌افزاری که فرم‌های جمع‌آوری داده‌ها را میزبانی می‌کنند، دارای ویژگی‌های پیشرفته‌ای مانند مقیاس خودکار داخلی هستند، بنابراین اگر ترافیک ناگهانی افزایش پیدا کرد، اصلاً مهم نیست و فرم‌های شما همچنان به جمع‌آوری داده‌ها ادامه می‌دهند. در گذشته این روش جمع‌آوری داده‌ها فقط برای شرکت‌های بزرگ در دسترس بود، زیرا استخدام مهندسان نرم‌افزار برای کدنویسی و آزمایش فرم‌ها بسیار پرهزینه و زمان‌بر بود، اما امروزه هر کسی می‌تواند از ابزارهای پیشرفتۀ جمع‌آوری اطلاعات آنلاین مانند فرم‌سازها استفاده کند و ازآنجایی‌که داده‌ها در قالب الکترونیکی جمع‌آوری می‌شوند، به این معنی است که می‌توان به‌راحتی آن داده‌ها را به سیستم‌های دیگر منتقل کرد و آن فرایند را خودکار کرد، به‌عنوان‌مثال، داده‌ها می‌توانند به سیستم CRM یا ایمیل بازاریابی شما سرازیر شوند.
6. اسناد و مدارک: جمع‌آوری داده‌های مبتنی بر اسناد و مدارک از داده‌های موجود برای جمع‌آوری اطلاعات استفاده می‌کند. این یک روش جمع‌آوری داده‌های ثانویه است که در آن نیازی به صرف زمان برای تحقیق به تنهایی نیست زیرا بخش عمده‌ای از تحقیق ثبت شده است. سوابق مالی و حضوروغیاب نمونه‌ای از این روش است. تکیه بر اسناد و سوابق نیز یکی از مقرون به‌صرفه‌ترین روش‌های جمع‌آوری داده‌ها است، اگرچه به‌اندازه‌ی روش‌های مشابه کارآمد نیست.
7. تحقیقات ترکیبی: پژوهش ترکیبی که تحت دستۀ جمع‌آوری داده‌های اولیه قرار دارد، ترکیبی از روش گروه‌های کانونی و مصاحبه است. هدف اصلی چنین روشی بهبود مشارکت است به‌طوری‌که داده‌های مربوط به موضوعات حساس بدون مشکل قابل جمع‌آوری باشد. این نوع تحقیقات از ناشناس ماندن پاسخ‌دهندگان محافظت می‌کند و به آن‌ها امکان می‌دهد اطلاعات دقیق و بی‌طرفانه‌ای ارائه دهند که غنای داده‌ها را افزایش می‌دهد. تنها اشکال این روش جمع‌آوری داده‌ها زمان‌بر بودن آن خواهد بود.
8. ردیابی آنلاین: آیا می‌دانستید که وقتی شخصی از صفحه‌ای در وب‌سایت شما بازدید می‌کند، 40 نقطه داده‌ی مختلف پوشش داده می‌شود؟ به همین دلیل است که ردیابی آنلاین می‌تواند یکی از بهترین روش‌های جمع‌آوری داده برای صاحبان وب‌سایت باشد. ارائه‌دهنده‌ی میزبانی وب‌سایت یا حتی یک نرم‌افزار تجزیه‌وتحلیل می‌تواند به‌عنوان ابزار جمع‌آوری داده‌های شما در اینجا عمل کند و به شما در جمع‌آوری اطلاعات در مورد مشتریان موجود و احتمالی به‌طور یکسان کمک کند. همچنین می‌توانید از پیکسل‌ها و کوکی‌های ردیابی برای پیگیری بیشتر فعالیت‌های بازدیدکننده وب‌سایت خود در طول جلسات متعدد استفاده کنید.
9. تجزیه‌وتحلیل بازاریابی آنلاین: کمپین‌های بازاریابی همچنین می‌توانند یک روش عالی برای جمع‌آوری داده‌ها باشند. شما می‌توانید اطلاعات ارزشمندی را از کمپین‌های بازاریابی که از طریق صفحات وب، رسانه‌های اجتماعی، ایمیل‌ها و غیره انجام می‌شود جمع‌آوری کنید. نرم‌افزاری که برای قرار دادن تبلیغات در مقاصد مختلف استفاده می‌کنید می‌تواند به شما در جمع‌آوری داده‌ها کمک کند. این ابزار می‌تواند به شما بگوید چه کسی روی تبلیغ شما کلیک کرده است، چند کلیک، چند بار کلیک شده است، از چه دستگاهی کلیک شده است، از کدام منطقه بیشترین کلیک را دریافت کرده‌اید و غیره.داده‌ها را می‌توان حتی از کمپین‌های بازاریابی آفلاین نیز جمع‌آوری کرد. به‌عنوان‌مثال، یک آگهی در کنار اتوبوس می‌تواند دارای یک شماره‌ی تلفن خاص یا URL کوتاهی باشد که مختص آن کمپین آفلاین است، به‌این‌ترتیب تیم فروش شما دقیقاً می‌داند که از کجا منشأ گرفته‌اند.
10. نظارت بر رسانه های اجتماعی: امروزه هر کسب‌وکاری در شبکه‌های اجتماعی حضور دارد. پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی فقط برای برندسازی نیستند، بلکه برای جمع‌آوری داده‌های قابل‌اعتماد مشتری نیز هستند. شما می‌توانید داده‌های حیاتی را از جنبه‌های مختلف رسانه‌های اجتماعی دریافت کنید. به‌عنوان‌مثال، شما می‌توانید تعامل مشتریان خود را با پست‌های خود از طریق تعداد برداشت‌ها، لایک ها، اشتراک‌گذاری‌ها و نظرات اندازه‌گیری کنید. همچنین می‌توانید فعالیت‌های فالوورهای خود، نحوه‌ی پاسخگویی آن‌ها به صفحۀ شما در رسانه‌های اجتماعی را تجزیه‌وتحلیل کنید و حتی آن‌ها را بر این اساس تقسیم‌بندی کنید. از پلتفرم رسانه‌های اجتماعی برای تجزیه‌وتحلیل عملکرد پست‌های نیز می‌توان استفاده کرد یا از یک نرم‌افزار مدیریت رسانه‌های اجتماعی استفاده کنید تا به‌عنوان ابزار جمع‌آوری داده‌ها در این زمینه عمل کند.

اما صرف جمع‌آوری داده‌ها به‌خودی‌خود لزوماً مفید نیست. تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌هایی که استفاده می‌کنید نیز حیاتی هستند. این داده‌ها برای قابل‌استفاده بودن باید دارای بافت و ساختار مناسب باشند، در غیر این صورت، فقط مجموعه‌ای تصادفی از حقایق است که هیچ ارزش واقعی برای نحوه‌ی استفاده از آن‌ها در یک محیط تجاری وجود ندارد. داده‌ها با زمینۀ مناسب به شما کمک می‌کنند تا تصمیمات واقعی و مبتنی بر داده را اخذ کنید که برای شرکت ضروری است.

در عصر مدرن کسب‌وکار دیگر داده‌ها منبع قدرت هستند. داده‌های مشتریان شما نقش کلیدی در نحوه‌ی تعامل شما با مشتریان بالقوه دارد. روش‌های جمع‌آوری اطلاعات آماری که استفاده می‌کنید در مورد اینکه چگونه می‌توانیم اتوماسیون بازاریابی خود را شخصی‌سازی کنیم؛ اطلاعات مهم را به تیم‌های فروش ارائه کنیم و واقعاً تجربۀ بهتری را به مشتریان خود ارائه دهیم، بسیار مهم است. جمع‌آوری داده‌های مشتری باید اولویت اصلی هر کسب‌وکاری باشد. بیایید کمی عمیق‌تر به دلیل جمع‌آوری داده‌ها-جمع‌آوری اطلاعات آماری و اهمیتی که می‌تواند در فرایندهای تجاری داشته باشد، بپردازیم.

مزایای جمع‌آوری اطلاعات آماری برای کسب‌وکارها

داده‌ها نحوه‌ی مواجهه یک کسب‌وکار با چالش‌ها، مقابله و غلبه بر آن‌ها را تغییر داده است. بااین‌حال، نقش ابزار جمع‌آوری داده‌ها- جمع‌آوری اطلاعات آماری در کمک به کسب‌وکارها در دستیابی به اهداف و حل موانع چیست؟ در اینجا مزایای مختلف استفاده از ابزارهای جمع‌آوری داده برای کسب‌وکارها آورده شده است.

• حل مشکلات کسب‌وکار : ابزارهای جمع‌آوری داده یا فرایند جمع‌آوری اطلاعات آماری تا حدودی نقش خبرگان را در ارائۀ راه‌حل برای کسب‌وکارها ایفا می‌کنند. آیا کمپینی دارید که نتایج فوق‌العاده‌ای را ارائه نمی‌دهد یا بهینه‌سازی محصول جدیدی که با مخاطب ارتباط برقرار نمی‌کند؟ داده‌ها را در کانال‌های بازاریابی خود به‌درستی تجزیه‌وتحلیل کنید و از مشتریان بپرسید که چه ویژگی‌های جدید را دوست دارند. مشکلات را بیابید و سریع راه‌حل را پیدا کنید.
• تجزیه‌وتحلیل عملکرد: امروزه راه‌اندازی یک کسب‌وکار موفق با رویکرد «داده محور» امکان‌پذیر است. اتخاذ تصمیمات تجاری بر اساس داده‌های قابل‌اعتماد نتایج بسیار مثبتی نسبت به اقدامات تکانشی دارد. آیا در کانال‌های مناسب برای تبلیغات خود سرمایه‌گذاری می‌کنید؟ آیا دارایی‌ها را با تدبیر تخصیص می‌دهید؟ ابزار جمع‌آوری داده‌ها و جمع‌آوری اطلاعات آماری می‌تواند به این سؤالات پاسخ دهد. بنابراین، معیارهای مختلف کسب‌وکار را تجزیه‌وتحلیل و بهبود دهید.
• بهبود گردش کار کسب‌وکار: ابزارهای جمع‌آوری داده‌ها، داده‌هایی را برای شما به ارمغان می‌آورند که با تخصیص مؤثر منابع به بهبود گردش کار شما کمک می‌کند. اغلب اوقات، تخصیص ضعیف دارایی به‌شدت باعث صرف هزینه‌های پولی و زمانی می‌شود. بنابراین، پیگیری و اندازه‌گیری عملکرد پارامترهای مختلف با ابزار جمع‌آوری اطلاعات آماری ضروری است. بنابراین منابع خود را به‌درستی مدیریت و تخصیص بهینه کنید.
• درک بازار و مشتریان: بدون وجود داده‌ها و جمع‌آوری اطلاعات آماری نمی‌توان فهمید که مشتریان شما چه کسانی هستند و آیا آن‌ها از آنچه شما ارائه می‌دهید راضی هستند یا خیر. ابزارهای جمع‌آوری داده‌ها و اطلاعات آماری، اطلاعات ارزشمندی را در مورد بازار هدف و مشتریانی که با استفاده از آن کسب‌وکار می‌تواند به‌سرعت استراتژی‌های تغییر بازی را به نفع خود تغییر دهد، استخراج می‌کند. بنابراین، درک کنید که داده‌های مشتری و بازار در مورد کسب‌وکارتان با شما چه می‌گویند و همه‌چیز را به نفع خود تغییر دهید.

درواقع جمع‌آوری اطلاعات آماری برای هر کسب‌وکاری در هر اندازه‌ای حیاتی است. جمع‌آوری داده‌ها، فرایند جمع‌آوری و اندازه‌گیری اطلاعات در مورد متغیرهای موردعلاقه است که فرد را قادر می‌سازد به سؤالات پاسخ دهد، فرضیه‌ها را آزمایش کند و نتایج را ارزیابی کند. در حیطۀ کسب‌وکار، این کار نتایج سودمندی را فراهم می‌کند مانند:

• کمک به کسب اطلاعات بیشتر درباره‌ی مشتری
• درک عمیق از اهمیت کسب‌وکار شما از دید مشتری
• تقسیم مشتریان بالقوه و مشتریان فعلی برای ارائۀ کمپین‌های بازاریابی خودکار
• بهبود تصمیم‌گیری با تسهیل تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده‌ها
• کمک به تدوین چشم‌اندازهای بلندمدت دقیق‌تر در سازمان با بهبود گزارش دهی و پیش‌بینی
• شناخت منابع افزایش درآمد و کسب تجربیات بهتر با توجه به شناخت بهتر مشتری

روش‌های جمع‌آوری اطلاعات آماری با فناوری

بدون تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ، شرکت‌ها نابینا و ناشنوا هستند. بهبود مستمر کسب و کار مستلزم درک دو بازیگر کلیدی است: مشتریان فعلی و بالقوه شما. هرچه بیشتر در مورد آن‌ها بدانید، بیشتر می‌توانید نحوه‌ی تعامل آن‌ها با محصول(های) شما را بهبود ببخشید. این امر منجر شده که در طول سال‌ها شرکت‌ها به ایجاد و استفاده از تکنیک‌های بسیار زیرکانه برای درک رفتار مشتری آنلاین و آفلاین روی آورند. بیشتر اوقات، حتی مشتریان متوجه نمی‌شوند که در حال جمع‌آوری اطلاعات آن‌ها هستید. موقعیت مکانی، فعالیت، الگوها، ترجیحات، جمعیت‌شناسی و بسیاری از اطلاعات دیگر که می‌توانید به‌صورت روزانه از مشتریان جمع‌آوری کنید. این جمع‌آوری اطلاعات آماری باعث بهبود تجربۀ مشتری می‌شود. برخی از جالب‌ترین روش‌هایی که شرکت‌ها برای جمع‌آوری داده‌ها و نحوه‌ی استفاده از آن برای بهبود تجربه و کسب‌وکارشان استفاده می‌کنند شامل پلاک خوان خودرو (license plate)؛ کوکی ها، نقشه های حرارتی (Heat maps)؛ سیستم های ردیاب و موقعیت یاب GPS (GPS Tracking)؛ ردیاب‌های سیگنال (Signal Trackers)؛ WiFi Activity درون فروشگاهی؛ کارت اعتباری یا وفاداری (Credit or Loyalty Cards)؛ فعالیت در رسانه‌های اجتماعی؛ سنسورهای IOT؛ دوربین‌های تشخیص چهره (Facial-Recognition Cameras).

فرایند جمع‌آوری اطلاعات آماری

فرآیند جمع‌آوری اطلاعات آماری چیست؟

جمع‌آوری داده‌ها یا جمع‌آوری اطلاعات آماری فرایند جمع‌آوری و ارزیابی سیستماتیک داده‌ها برای کسب بینشی است که چالش‌های کسب‌وکار را حل کرده و بر آن‌ها غلبه می‌کند. موفقیت هر تحقیق (پژوهشی-تجاری) تنها به داده‌ها و اطلاعاتی بستگی دارد که آن را هدایت می‌کند.

جنبه‌های فرایند جمع‌آوری اطلاعات آماری

برای گردآوری دادها جهت جمع‌آوری اطلاعات آماری لازم است تا در ابتدا فرایند را با توجه به جنبه‌های زیر در نظر بگیرید:

• هدفمند بودن: آیا اهداف معناداری را تعیین کرده‌اید که بر فرایند تأثیر مثبت بگذارد؟
• امکان‌پذیری: آیا عواملی وجود دارد که به شما این اطمینان را بدهد که به نتیجۀ مورد انتظار فرایند دست خواهید یافت؟
• قابل‌دستیابی: آیا برای دستیابی به نتایج مطلوب منابع لازم را در اختیار دارید؟
• قابل‌اندازه‌گیری: آیا ابزار جمع‌آوری داده‌های شما ازنظر کیفی و کمّی قابل‌اندازه‌گیری است؟

اگر به هر چهار جنبه پاسخ مثبت دادید در نیمۀ راه برای دستیابی به داده‌های متحول کننده‌ای هستید که به دستیابی به نتایج عالی کمک می‌کند. توجه داشته باشید که جمع‌آوری داده‌ها چه برای اهداف تحقیقاتی یا تجاری، هرگز کار ساده‌ای نیست. اغلب، یک تحلیلگر داده برای جمع‌آوری داده‌های با کیفیت باید بر چندین مانع چیره شود. ابزارهای مختلفی برای جمع‌آوری داده‌ها وجود دارد که یک کسب‌وکار می‌تواند از آن‌ها برای جمع‌آوری داده‌ها استفاده کند. در همۀ این ابزارها هدف همان است اما مسیر رسیدن متفاوت است!

روش‌های جمع‌آوری داده‌هایی که استفاده می‌کنید، پایه و اساس موفقیت نهایی پروژه‌های بهبود مستمر شما را تشکیل می‌دهند. به بیان ساده، داده‌ها واقعیت‌ها هستند. سپس این داده‌های خام پردازش می‌شوند و به اطلاعات مفیدی تبدیل می‌شوند که به شما کمک می‌کند تا بینش بیشتری در مورد هر چیزی که می‌خواهید بدانید به دست آورید. بنابراین جمع‌آوری داده‌ها و اطلاعات آماری به یک فرایند مشخص نیاز دارد. به زبان ساده جمع‌آوری داده-جمع‌آوری اطلاعات آماری فرایند جمع‌آوری اطلاعات موردنیاز شما برای توانایی در تصمیم‌گیری است.

در حقیقت فرایند جمع‌آوری داده‌ها، داده‌های جمع‌آوری شده را از دنیای واقعی به شکلی تبدیل می‌کند که می‌توانید آن‌ها را برای به دست آوردن اطلاعات موردنظر خود دست‌کاری کنید. سپس از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری یعنی هدف نهایی جمع‌آوری داده‌ها استفاده کنید.

انتخاب‌هایی که در مورد طرح جمع‌آوری داده‌ها انجام می‌دهید تحت تأثیر نحوه‌ی استفاده از داده‌ها قرار می‌گیرد. همۀ داده‌ها باید با هدف مشخصی جمع‌آوری شوند. استفاده‌ی برنامه‌ریزی‌شده از داده‌ها، آنچه را که باید جمع‌آوری کنید روشن می‌کند.

نکات جمع‌آوری داده‌ها-جمع‌آوری اطلاعات آماری

• به داده‌هایی که برای تصمیم‌گیری نیاز دارید توجه کنید. سپس مشخص کنید که چه داده‌هایی دارید و به چه داده‌هایی برای جمع‌آوری نیاز دارید (شناخت شکاف‌ها). این کار تجزیه‌وتحلیل پایه و اساس طرح جمع‌آوری داده‌های شما است.
• به این فکر کنید که درنهایت داده‌ها چگونه مورداستفاده قرار می‌گیرند و آیا قرار است برای کاربردهای خارج از سازمان نیز استفاده شوند. اگر چنین است باید مطمئن شوید که می‌دانید چه اطلاعاتی اضافی و کدام اطلاعات ضروری است.
• به‌طورکلی، جمع‌آوری داده‌های کیفی و گسسته آسان‌تر از جمع‌آوری داده‌های پیوسته است. اما داده‌های پیوسته ارزش بیشتری دارند.
• در برخی موارد باید برای مدت‌زمان مشخصی داده‌ها را جمع‌آوری کنید تا تصویری از نحوه‌ی تغییر داده‌ها در طول زمان به دست آورید. بااین‌حال، توجه داشته باشید که اگر در برنامۀ جمع‌آوری داده‌های خود منابع را به این موضوع اختصاص نداده باشید باعث تحمیل بار اضافی روی کسب‌وکار می‌شود زیرا جمع‌آوری داده‌ها هزینه دارد.

نرم‌افزارهای مختلفی برای جمع‌آوری اطلاعات آماری وجود دارند اما برای صرفه‌جویی در هزینه‌ها و انتخاب بهترین نرم‌افزار که با نیازهای دیگر سازمان نیز مطابقت داشته باشد و به بهترین شکل بتوان فرایند جمع‌آوری اطلاعات آماری را در آن پیاده‌سازی کرد، BPMS ها هستند. نرم‌افزار BPM تمام فرایندهای کسب‌وکار را به تصویر می‌کشد. این نرم‌افزار داده‌های شفاف را برای تجزیه‌وتحلیل آسان فراهم می‌کند و به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا به کسب‌وکار خود به‌عنوان یک کل نگاه کنند و فرایندها را به بهترین شکل ممکن بهینه کنند. هدف یک نرم‌افزار BPM خوب اغلب در نظر گرفتن چهار جنبه از کسب‌وکار شامل مدل‌سازی، اتوماسیون، مدیریت و بهینه‌سازی است:

• مدل‌سازی: هدف آن برنامه‌ریزی، طراحی کلیۀ فرایندها (به‌طورکلی به‌صورت نمودار) و برآورد هزینه و زمان لازم برای تکمیل هر فرایند است. در موارد خاص، می‌تواند آزمون فرایند را نیز ارائه دهد.
• اتوماسیون: به‌جای ثبت و ورود همۀ داده‌ها به‌صورت دستی این نرم‌افزار فرایند را با جمع‌آوری خودکار داده‌های دقیق (مثلاً از طریق فرم‌های وب) خودکار می‌کند و به شما امکان می‌دهد آن داده‌ها را در پایگاه داده، ازجمله داده‌های شخص ثالث، ذخیره کنید. (این توضیح می‌دهد که چرا اغلب می‌بینید که ابزارهای BPM ویژگی یکپارچه‌سازی با سرویس‌های دیگری مانند G Suite، Typeform و غیره را ارائه می‌دهند…)
• مدیریت: هدف آن به تصویر کشیدن تمام فرایندها و داده‌های کسب‌وکار مرتبط است. شرکت‌ها می‌توانند به‌وضوح اثربخشی فرایندهای خود، ازجمله پیشرفت هر مشارکت‌کننده در فرایند را مشاهده کنند.
• بهینه‌سازی: با تمام بینش‌های در زمان واقعی ارائه‌شده، شرکت‌ها می‌توانند مسائل فزاینده‌ای را که مانع فرایندهایشان می‌شود، تجزیه‌وتحلیل کنند، بنابراین تغییرات لازم را اعمال کنند. علاوه بر این، آن‌ها همچنین می‌توانند برای هر فرایند بهبودهایی ایجاد کنند و بهره‌وری را افزایش دهند و درعین‌حال کارایی هزینۀ بهتری را نیز تضمین کنند.

نشان دادن ارزش واقعی نرم‌افزار BPMS برای شرکت‌ها اغلب در بهترین حالت، زمانی نشان داده می‌شود که شرکت‌ها آن را در کسب‌وکار خود به کار می‌گیرند. در ادامه به چند مورد از اهمیت نقش نرم‌افزار BPMS در مدیریت و جمع‌آوری اطلاعات آماری اشاره می‌کنیم: کنترل فعال روی کسب‌وکار مانند پیگیری فرایندها، جلوگیری از ثبت داده‌های نادرست؛ در این نرم‌افزار همۀ داده‌ها در زمان واقعی از طریق کامپیوتر ثبت و جمع‌آوری و پردازش می‌شوند، بنابراین به‌طور قابل‌توجهی ریسک وجود داده‌های نادرست را کاهش می‌دهد. به‌علاوه، شرکت‌ها می‌توانند به‌سرعت آن داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل کنند تا مشکلات موجود در فرایند را شناسایی کنند؛ BPMS جمع‌آوری داده‌ها و ویژگی‌های مستندسازی را تسهیل می‌کند؛ شرکت مشاوره‌ی گارتنر در سال‌های اخیر از iBPMS برای اشاره به معرفی فناوری‌های پیچیده، مانند تجزیه‌وتحلیل در زمان واقعی، پردازش رویدادهای پیچیده (CEP) نظارت بر فعالیت‌های کسب‌وکار (BAM) و هوش مصنوعی (AI) برای پویاتر کردن اتوماسیون  و جهت‌گیری داده محور فرایند استفاده کرده است. ابزارهای BPMS، داده‌ها را جمع‌آوری  و تجزیه‌وتحلیل‌ها و اجرا می‌کنند تا به شرکت‌ها کمک کنند تا مشخص کنند کدام بخش از فرایند کسب‌وکار را می‌توان خودکار و/یا تغییر داد. رویکرد داده محور به رهبران کسب‌وکار قدرت می‌دهد تا تصمیمات مرتبط با فرایندهای کسب‌وکار را اتخاذ کنند که از اهداف استراتژیک پشتیبانی می‌کند. یکی از ویژگی‌های استاندارد موجود در مجموعه‌های BPMS وجود یک موتور فرایند برای مدل‌سازی فرایندها و برنامه‌های کاربردی وب، جمع‌آوری داده‌ها و تجزیه‌وتحلیل کسب‌وکار جهت فعال‌سازی تغییرات فرایندی هوشمند؛ سیستم مدیریت محتوا (CMS) برای ذخیره‌ی ایمن فایل‌ها؛ ابزارهای همکاری، ازجمله نرم‌افزار همکاری اجتماعی؛ و استقرار ابری یا درون‌سازمانی است.

حاکمیت داده که برای سازمان‌ها بسیار بااهمیت است اغلب با اصطلاح مدیریت داده اشتباه گرفته می‌شود. گارتنر حاکمیت داده را به‌عنوان شیوه‌ها، تکنیک‌های معماری و ابزارها برای دستیابی به دسترسی و ارائۀ داده‌ها در تمامی طیف حوزه‌های مرتبط با موضوع داده و انواع ساختار داده در سازمان برای تحقق الزامات استفاده از داده در همۀ برنامه‌های کاربردی و فرایندهای کسب‌وکار تعریف کرده است. حاکمیت داده یکی از فرایندهای کسب‌وکار است. ازآنجاکه سازمان‌ها استانداردها و رویه‌هایی را برای تعیین نحوه‌ی استفاده از داده‌ها در سازمان ایجاد می‌کنند باید صاحبان فرایند و مسئولانی را که بر داده‌ها نظارت می‌کنند، تعریف کنند. نرم‌افزار BPM به ذینفعان در طراحی فرایندهای حاکمیت داده کمک می‌کند. علاوه بر این، مشاهده‌ی آسان فرایندها به ذینفعان کمک می‌کند تا نحوه‌ی جمع‌آوری، استفاده و ذخیره‌ی داده‌ها را درک کنند. نرم‌افزار BPM همچنین به پیاده‌سازی رویه‌های حاکمیت داده در فرایندهای کسب‌وکار سازمان و همچنین بهبود کیفیت داده‌ها کمک می‌کند. سازمان‌ها داده‌ها را به روش‌های مختلف جمع‌آوری، تأیید و غنی می‌کنند. اگر روش‌های کیفیت داده‌ها بدون در نظر گرفتن نحوه‌ی استفاده از داده‌ها در یک فرایند کسب‌وکار استفاده شوند، بعید به نظر می‌رسد که نتایجی به همراه داشته باشند. به‌عبارت‌دیگر، اگر فرایندهای کسب‌وکار در نظر گرفته نشود، داده‌ها از همان کاستی‌های فرایندی رنج می‌برند که سازمان‌ها در تلاش برای بهبود آن از طریق استفاده از داده‌ها هستند.

فرآیند جمع آوری اطلاعات آماری بر بستر BPMS جریان

هنگام ارزیابی نرم‌افزار جمع‌آوری داده‌ها، در حالت ایده آل شما می‌خواهید به دنبال ابزاری باشید که داده‌ها را از منابع مختلف به‌راحتی جمع‌آوری کند، داده‌ها را به‌طور منطقی سازمان‌دهی و تجزیه‌وتحلیل کند، استفاده از آن آسان برای همۀ کاربران راحت باشد و بهترین گزارش‌ها را با توجه به تحلیل اطلاعات آماری جمع‌آوری شده ارائه دهد. با توجه به اهمیت نقش نرم‌افزار BPMS در جمع‌آوری داده می‌توان آن را به‌عنوان یک گزینۀ مناسب برای پیاده‌سازی فرایند جمع‌آوری اطلاعات آماری سازمان در نظر داشت. ابزار جمع‌آوری اطلاعات جریان بهترین ابزار جمع‌آوری داده‌ها و جمع‌آوری اطلاعات آماری است که می‌تواند این کار را سریع و کارآمد بر بستر BPMS برای شما پیاده‌سازی کند. برای کسب اطلاعات بیشتر تماس حاصل فرمایید.