📊 سواد داده برای سازمان‌های غیرانتفاعی

چگونه تأثیر واقعی فعالیت‌های خود در موسسات غیرانتفاعی را اندازه‌گیری می‌کنید؟ اگر پاسخ‌ بزرگ‌ترین چالش‌های شما در داده‌های سازمان پنهان شده باشد، حتما صرف می‌کند مفاهیم و روش‌های مورد نیاز برای بهره‌برداری از داده‌ها را یاد بگیریم.

سازمان‌های غیرانتفاعی همیشه با این مسئله مواجهند که چگونه با هزینه‌ی مالی و انسانی کمتر اقدامات اثرگذارترین کارها را انجام دهند . تصور کنید که می‌توانید الگوها را کشف کنید و روندها را پیش‌بینی کنید و تصمیم‌های مهم را در سازمان خود بر اساس آن‌ها بگیرید.

سواد داده مجموعه‌ای از مهارت‌ها و نگرش‌هایی است که امکان درک، تحلیل، و استفاده از داده‌ها را برای تصمیم‌گیری آگاهانه به افراد و سازمان‌ها می‌دهد.
دوره آموزشی «سواد داده برای سازمان‌های غیرانتفاعی» به شما کمک کند تا داده‌ها را به بینش‌ها و اقدامات موثر تبدیل کنید.

📺 پیشتر وبینار مقدماتی این دوره برگزار شد و طرح درس با نیازسنجی انجام گرفته بازنویسی شد.

#دوره_آموزشی_آنلاین

این دوره با همکاری مدرسه تحلیل داده دقیقه و موسسه نیکوکاری معین برگزار می‌شود.

🎓 علیرضا چمن‌زار | تحلیلگر داده در شرکت پردازش و تحلیل داده دقیقه، دانش‌آموخته‌ سیاستگذاری اجتماعی از دانشگاه علامه طباطبائی

💡ویژه سازمان‌های غیرانتفاعی: این دوره متمرکز بر نیازهای موسسات غیرانتفاعی طراحی شده است.
💡 آموزش کاربردی: این دوره پروژه محور است و با کار روی نرم‌افزار اکسل و جداول گوگل جلو می‌رود.
💡 بهینه‌سازی سازمان و پروژه‌های اجتماعی: با یادگیری این دوره می‌توانید فرایندهای شکل‌گیری و تقویتِ فرهنگِ داده را در سازمان خود پیاده‌ کنید.

📆 پنج‌شنبه‌ها ۹:۳۰ تا ۱۳:۰۰
🗓 از ۱۳ دی تا ۴ بهمن ۱۴۰۳
⏺️ ۴ هفته ۱۲ ساعت
🎞 با دسترسی به ویدئوی جلسات
🏅 گواهی پایان دوره

⏳ برای استفاده از تخفیف ثبت‌نام زودهنگام تا ۲۰ آذر فرصت دارید.

🙂 کد تخفیف ۲۵% : dlnosc25


✍️ثبت نام:
👆 d-learn.ir/dl4npo?utm=soci

🤙 تماس:
📱 t.me/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837

@moinngo
@dlearn_ir

🔵 چرا یادگیری ماشین با رویکرد بهینه‌سازی؟

آشنایی با روش‌های بهینه‌سازی و تحقیق در عملیات در یادگیری ماشین اهمیت زیادی دارد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین پاسخ‌هایی هستند که برای حل مسأئل بهینه‌سازی ارائه می‌شوند. مدل‌های یادگیری ماشین تلاش می‌کنند تا با کمینه‌سازی یا بیشینه‌سازی یک تابع هدف (مانند خطای پیش‌بینی یا دقت) به بهترین نتایج برسند.

به صورت کلی می‌توان به سه دلیل مهم برای فراگیری «یادگیری ماشین» با رویکرد «بهینه‌سازی» اشاره کرد:

1️⃣ ارتباط مستقیم یادگیری ماشین با بهینه‌سازی
2️⃣ توانایی درک و توسعه‌ی مدل‌های پیچیده‌تر
3️⃣ حل مسائل کاربردی‌ و شخصی‌سازی راهکارهای موجود

بسیاری از مسائل یادگیری ماشین در دنیای واقعی، مسائل بهینه‌سازی چندهدفه هستند و معمولا از پیچیدگی بیشتری نسبت به مسائل کلاسیک بهینه‌سازی برخوردارند. برای حل چنین مسائلی فهم عمیق‌تری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین لازم است. به عنوان نمونه می‌توان به مسائل زیر اشاره کرد:

◀️ بهینه‌سازی زنجیره تأمین در شرکت‌ها و سازمان‌های بزرگ
◀️ برنامه‌ریزی و زمان‌بندی بیمارستان‌ها در حوزه پزشکی
◀️ تخصیص منابع در شبکه‌های مخابراتی و سیستم‌های انرژی
◀️ سیستم‌های توصیه‌گر در موتورهای جستجو و صنعت ویدئو و سرگرمی

یادگیری ماشین با رویکرد بهینه‌سازی برای افراد و زمینه‌های زیر بیشترین کاربرد را دارد:

📍 مهندسان صنایع و تحلیلگران فرایند و عملیات
📍 تحلیلگران و متخصصین علوم داده
📍 پژوهشگران علوم پایه و محققین
📍 علاقه‌مندان یادگیری تقویتی

آشنایی با روش‌های بهینه‌سازی و تحقیق در عملیات توانایی حل مسئله در حوزه یادگیری ماشین را به صورت چشمگیری توسعه می‌دهد.

✍️ متن کامل یادداشت:

🖥 d-learn.ir/p/ml-through-or

---------------------------

👈 دوره آموزشی مرتبط:
d-learn.ir/mlopt

📍 ثبت نام با تخفیف تا ۲۰ آذر ۱۴۰۳

تماس:
t.me/dlearnsup
02188349244
09103209837

@dlearn_ir

📈 مفاهیم تحلیل کسب‌ و کار؛ نیاز کاربردی تحلیلگران داده

در دنیای پرشتاب امروز، کسب‌ و کارها به‌طور فزاینده‌ای به تحلیل داده‌ها وابسته هستند تا تصمیم‌گیری‌های خود را بهبود بخشند. اما نقش تحلیلگران داده تنها محدود به جمع‌آوری و پردازش داده‌ها نیست؛ بلکه آنها باید بتوانند این داده‌ها را در زمینه کسب‌ و کار تفسیر کنند. اینجاست که اهمیت مفاهیم تحلیل کسب‌ و کار آشکار می‌شود. بدون درک عمیق از مکانیزم‌های درونی یک کسب‌ و کار، تحلیلگران داده نمی‌توانند پرسش‌های درستی مطرح کنند و در نتیجه تحلیل‌های آنها ناقص یا بی‌اثر خواهد بود.

تحلیل کسب‌وکار (Business Analysis) فرآیند شناسایی نیازهای سازمان و یافتن راه‌حل‌های مؤثر برای رفع این نیازها است. این شامل تعریف مشکلات، پیشنهاد راه‌حل‌ها و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک است. تحلیل داده‌ نیز به‌عنوان ابزاری قدرتمند در این فرآیند نقش‌آفرینی می‌کند. اما سوال اینجاست که چطور تحلیلگران داده می‌توانند در این مسیر نقش مؤثرتری داشته باشند؟

1️⃣ پرسش‌های درست بپرسید: تحلیل داده با سوالات مناسب شروع می‌شود. بدون شناخت نیازهای کسب‌وکار، نمی‌توانید جهت درستی به تحلیل‌ها بدهید.
برای مثال اگر هدف، افزایش نگهداشت مشتری است، روی رفتار مشتریان فعلی تمرکز کنید، نه جذب مشتری جدید.

2️⃣ داده‌ها را مرتبط با زمینه کسب و کار تفسیر کنید: افت فروش؟ شاید به تغییرات فصلی، رقبا یا حتی مسائل داخلی مرتبط باشد. زمینه‌ی کسب‌وکار را بشناسید.

3️⃣ زبان مدیران و صاحبان کسب و کار را بفهمید: نتایج را طوری بیان کنید که برای ذینفعان قابل درک و قابل اجرا باشد.

4️⃣ با شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) آشنا شوید: دانستن معیارهای مهم هر کسب‌وکار، تحلیل‌تان را دقیق‌تر و مرتبط‌تر می‌کند.

5️⃣ تصمیم‌سازی، نه فقط تحلیل: داده‌ها ابزار شما هستند، اما تحلیلگر باید نتایج را به تصمیم‌های عملی تبدیل کند.

🟠 متن بالا خلاصه‌ای از یادداشت جدید مجله پرانتز است و متن کامل را در سایت مدرسه دقیقه بخوانید:
🔗 d-learn.ir/business-analysis-for-data-analytics

🟢🔵⬇️🟡🟣
اگر علاقه‌مند به یادگیری تخصصی تحلیل کسب‌وکار هستید دوره آموزشی «تحقیقات بازار و توسعه کسب‌وکار» برای شما طراحی شده‌است. این دوره به صورت پروژه‌محور و کاربردی طراحی شده‌است و گام به گام شما را در این مسیر آموزشی همراهی می‌کند.

💡 برای اطلاعات بیشتر، برنامه آموزشی و ثبت‌نام به لینک زیر سر بزنید:
🧲 d-learn.ir/mrbd

فراموش نکنید کدهای تخفیف زودهنگام فقط تا۲۰ آذر قابل استفاده هستند.

🤙 سوال داشتید:
📱 @dlearnsup

@dlearn_ir

📊 تحلیل داده و توسعه داشبورد با PowerBI

📽️ ویدئوی معرفی دوره 📽️

💡 یادگیری یک ابزار قدرتمند: تسلط بر مهم‌ترین ابزار هوش تجاری در دنیا بدون پیش‌نیاز ویژه
💡 یادگیری مهم‌ترین نیاز بازار کار داده: پاسخ به مهم‌ترین نیاز بازار کار داده و افزایش شانس ورود به فعالیت حرفه‌ای هوش تجاری
💡 بهبود عملکرد سازمان و کسب‌وکار: توسعه داشبوردهای هوش تجاری و تحلیل داده، بهترین راهکار برای بهینه‌سازی عملکرد کسب‌وکار

🎓 مجید پورکاشانی | هم‌بنیان‌گذار، توسعه‌دهنده سامانه‌های هوش تجاری و مهندس داده در شرکت پردازش و تحلیل داده دقیقه، کارشناسی مهندس برق از دانشگاه شریف و کارشناسی ارشد هوش مصنوعی از دانشگاه علم و صنعت

📝 مطالب مرتبط:
چرا کسب‌وکارها بعد از Excel سراغ PowerBI می‌روند؟


🔴 ثبت نام با تخفیف‌ تا ۷ دی ۱۴۰۳:

👆 d-learn.ir/pwbi?utm=soci

🤙 تماس:
📱 t.me/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837

@dlearn_ir

📈 کمی یا کیفی؟ کدام روش برای تحقیقات بازار بهتر است؟
✍️ امیرخسرو بهادری

در دنیایی که رقابت‌های تجاری به شدت پیچیده و پویاتر از هر زمان دیگری شده است، درک صحیح از روش‌های تحقیقاتی و انتخاب استراتژی مناسب، می‌تواند مزیتی بزرگ برای موفقیت کسب‌وکارها باشد. تحقیقات بازار یکی از ابزارهای کلیدی در دنیای کسب‌وکار است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مشتریان خود را بهتر بشناسند، تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تری انجام دهند و محصولات یا خدمات خود را متناسب با نیازها و خواسته‌های بازار طراحی کنند. با این حال، روش‌های مختلفی برای انجام تحقیقات بازار وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. دو رویکرد اصلی در این زمینه، تحقیقات کمی و کیفی هستند.

تحقیقات کمی بر جمع‌آوری داده‌های عددی و قابل اندازه‌گیری تمرکز دارد و هدف آن ارائه نتایج تعمیم‌پذیر به کل جامعه هدف است. این روش به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصویری کلی از الگوهای رفتاری و ترجیحات مشتریان را به دست آورند. از سوی دیگر، تحقیقات کیفی بر کاوش در عمق رفتارها، انگیزه‌ها، و احساسات مشتریان تأکید دارد و به دنبال درک دلایل پشت رفتارها و تجربیات است.

🟠 راه‌حل چیست؟
برای آشنا شدن با تحلیل کمی و کیفی، نقاط قوت و محدودیت‌ها و یافتن راه‌حل مناسب به لینک زیر سر بزنید
🔗 d-learn.ir/p/qualitative-or-quantitative

🟢🔵⬇️🟡🟣
اگر علاقه‌مند به یادگیری تخصصی تحلیل کسب‌وکار هستید دوره آموزشی «تحقیقات بازار و توسعه کسب‌وکار» برای شما طراحی شده‌است. این دوره به صورت پروژه‌محور و کاربردی طراحی شده‌است و گام به گام شما را در این مسیر آموزشی همراهی می‌کند.

💡 برای اطلاعات بیشتر، برنامه آموزشی و ثبت‌نام به لینک زیر سر بزنید:
🧲 d-learn.ir/mrbd

🤙 سوال داشتید:
📱 @dlearnsup

@dlearn_ir

📺 ویدئوی ضبط‌شده وبینار سواد داده در سازمان‌های غیرانتفاعی

ویدئوی ضبط‌شده وبینار “سواد داده در سازمان‌های غیرانتفاعی” که در تاریخ ۱۷ آبان‌ماه ۱۴۰۳ برگزار گردید، در سایت مدرسه و کانال‌های مدرسه دقیقه در آپارات و یوتیوب در دسترس قرار گرفت.

در این وبینار، علیرضا چمن‌زار، تحلیلگر داده در شرکت دقیقه به عنوان مدرس به این پرسش مهم می‌پردازد که چگونه می‌توان با بهره‌گیری از سواد داده، به تحقق اهداف و ماموریت‌های سازمان‌های غیرانتفاعی سرعت بخشید؟ در این وبینار همچنین راهکارهایی عملی برای بهره‌برداری از داده‌های موجود در جهت رفع چالش‌های کلیدی این سازمان‌ها ارائه شده است.

وبینار که توسط موسسه مجتبی معین و مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه برگزار گردید، با هدف توانمندسازی کارشناسان و مدیران سازمان‌های مردم‌نهاد و غیرانتفاعی در حوزه سواد داده و ایجاد فرهنگ سازمانی مبتنی بر داده و با تمرکز ویژه بر فعالیت‌های سازمان‌های غیرانتفاعی، به‌صورت رایگان در اختیار این عزیزان قرار گرفت.

اگر این وبینار را از دست دادید یا تمایل به مشاهده مجدد آن را دارید می‌توانید به لینک زیر سر بزنید:
🔗 d-learn.ir/dl4npo-webinar

🟢🔵🟣⬇️🟣🔵🟢
با توجه به استقبال گسترده از این وبینار و درک عمیق نسبت به نیاز مبرم سازمان‌های غیرانتفاعی به دانش تخصصی در این زمینه، دوره‌‌ی جامع سواد داده برای سازمان‌های غیرانتفاعی برگزار خواهد شد. این دوره فرصتی ویژه برای ارتقای مهارت‌های تحلیلی شما خواهد بود.
برای اطلاعات بیشتر، برنامه آموزشی و ثبت‌نام به لینک زیر سر بزنید:
🔗 d-learn.ir/dl4npo?utm=soci

سوال داشتید:
@dlearnsup

@moinngo
@dlearn_ir

🍉 با ۶۵٪ تخفیف یلدا، حرفه‌ای‌تر بشید.

🎁 هدیه‌یلدایی مدرسه دقیقه برای شما توی کمپین دقیقه آخر یلدا با کد تخفیف yalda03
[روی کد بزنید تا کپی شه]

🍉۶۵٪ تخفیف اشتراک‌ها: اینجا کلیک کنید

🍉 ۶۵٪ تخفیف دوره‌های آفلاین👇

🖥 دوره SQL برای تحلیل داده
📁 اکسل برای تحلیل داده‌های کسب و کار
😀بهینه‌سازی و تحقیق در عملیات پایتون

🍉 همچنین می‌توانید در دوره‌های آنلاین مدرسه با تخفیف تا ۳۰درصد ثبت‌نام کنید.
[روی کدها بزنید کپی میشه]

🟠 تحلیل داده و توسعه داشبورد با Power BI
پرداخت یکجا (۲۵٪ تخفیف) با کد: nhpwbi25
پرداخت اقساطی (۱۵٪ تخفیف) با کد: nhpwbi15

🔵 تحقیقات بازار و توسعه کسب‌وکار
پرداخت یکجا (۳۰٪ تخفیف) با کد: accmrbd30
پرداخت اقساطی (۲۵٪ تخفیف) با کد: accmrbd25

🟣 سواد داده برای سازمان‌های غیرانتفاعی
پرداخت یکجا (۲۵٪ تخفیف) با کد: dlacc25

🟢 یادگیری ماشین با رویکرد بهینه‌سازی در پایتون
پرداخت یکجا (۲۵٪ تخفیف) با کد: mloptacc25
پرداخت اقساطی (۱۵٪ تخفیف) با کد: mloptacc15

🤙 سوالی داشتید:
📱 t.me/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837

@dlearn_ir

📽 تحلیل داده و توسعه داشبورد با Power BI

#ویدئوی_معرفی_دوره

🎓 مجید پورکاشانی | هم‌بنیان‌گذار، توسعه‌دهنده سامانه‌های هوش تجاری و مهندس داده در شرکت پردازش و تحلیل داده دقیقه، کارشناسی مهندس برق از دانشگاه شریف و کارشناسی ارشد هوش مصنوعی از دانشگاه علم و صنعت

📆 چهارشنبه‌ها ۱۸:۰۰ تا ۲۱:۱۵
🗓 از ۱۹ دی تا ۸ اسفند ۱۴۰۳
⏺️ ۸ هفته ۲۴ ساعت
🎞 با دسترسی به ویدئوی جلسات
🏅 گواهی پایان دوره

💡 یادگیری یک ابزار قدرتمند: تسلط بر مهم‌ترین ابزار هوش تجاری در دنیا بدون پیش‌نیاز ویژه
💡 یادگیری مهم‌ترین نیاز بازار کار داده: پاسخ به مهم‌ترین نیاز بازار کار داده و افزایش شانس ورود به فعالیت حرفه‌ای هوش تجاری
💡 بهبود عملکرد سازمان و کسب‌وکار: توسعه داشبوردهای هوش تجاری و تحلیل داده،بهترین راهکار برای بهینه‌سازی عملکرد کسب‌وکار


⏳ برای استفاده از تخفیف بیشتر زودتر ثبت‌نام کنید.


🙂 کد تخفیف 15% برای پرداخت کامل: pwbisoci15
🙂 کد تخفیف 5% برای پرداخت قسطی: pwbisoci5


⏳ اعتبار کدهای تخفیف تا ۷ دی ۱۴۰۳

🔗 لینک ثبت نام:
https://d-learn.ir/pwbi?utm=social

🤳 کانال مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه



تماس:
@dlearnsup
09103209837
02188349244


@dlearn_ir

📽 تحقیقات بازار و توسعه کسب و کار

#ویدئوی_معرفی_دوره

🎓 امیرخسرو بهادری | مدیر محصول شرکت استرالیایی Dirodi، مدیـر سـابق در تیم‌های برنامه‌ریزی و تحقیقات بازار پاکشوما، BAT و هولدینگ کوبل‌دارو، فارغ‌التحصیل کارشناسی ارشد مهندسی صنایع از دانشگاه صنعتی شریف

📆 پنج‌شنبه‌ها ۹:۳۰ تا ۱۳:۰۰
🗓 از ۲۷ دی تا ۲ اسفند ۱۴۰۳
⏺️ ۶ هفته، ۱۸ ساعت
🎞 دسترسی به ویدئوی جلسات
🏅 گواهی پایان دوره

💡 آشنایی با نیازهای کسب‌وکار از دیدگاه تحقیقات بازار
💡 بهترین نقطه شروع برای افزایش سواد کسب‌وکار
💡 یادگیری مفاهیم کلیدی در توسعه کسب‌وکار
💡 افزایش توانایی تحلیل کسب‌وکار


⏳ برای استفاده از تخفیف بیشتر زودتر ثبت‌نام کنید.

🙂 کد تخفیف ۲۰٪ برای پرداخت کامل: mrbsoc20
🙂 کد تخفیف ۱۰٪ برای پرداخت قسطی: mrbsoc10

⏳ اعتبار کدهای تخفیف تا ۷ دی ۱۴۰۳

🔗 لینک ثبت نام:
https://d-learn.ir/mrbd?utm=social

تماس:
@dlearnsup
09103209837
02188349244

@dlearn_ir

🚀 نقش اساسی بهینه‌سازی در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

بهینه‌سازی قلب تپنده یادگیری ماشین و به صورت پیوسته برای بهبود و پالایش مدل‌های هوش مصنوعی (AI) مورد استفاده قرار می‌گیرد. بهینه‌سازی خطا در مسائل یادگیری ماشین نیازمند درکی عمیق از نحوهٔ ارتباط اجزای مسئله، الگوهای درون‌داده‌ای و عملکرد روش‌های بهینه‌سازی است. با توجه به پیشرفت‌های سریع در حوزهٔ یادگیری ماشین، محققان دائماً در حال توسعهٔ الگوریتم‌های این حوزه و پیشنهاد تکنیک‌ها و استراتژی‌های پیشرفته‌تری برای بهینه‌سازی خطا و استفادهٔ حداکثری از ظرفیت مدل‌های یادگیری ماشین هستند.

متخصصان یادگیری ماشین تلاش می‌کنند تا با درک اصول بنیادینِ بهینه‌سازی مانند شرایط KKT، مدل‌های قدرتمند و با کارایی بالا بسازند که پاسخگوی چالش‌های جدید مدل‌های یادگیری ماشین باشند و نوآوری را در عرصه‌های گوناگون رقم بزنند.

اگر دوست دارید درباره جایگاه اساسی بهینه‌سازی در یادگیری ماشین بیشتر بدانید یادداشت علیرضا چمن‌زار را در مجله پرانتز در وبسایت مدرسه دقیقه مطالعه کنید:

✍️ متن کامل یادداشت:

🖥 d-learn.ir/p/opt-in-ml

---------------------------

👈 دوره آموزشی مرتبط:

🏅یادگیری ماشین با رویکرد بهینه‌سازی در پایتون

🖥 https://d-learn.ir/mlopt?utm=social

📍 ثبت نام با تخفیف تا ۷ دی ۱۴۰۳


کد تخفیف ۱۰٪ برای پرداخت کامل: mlosoc10
🙂
تماس:
t.me/dlearnsup
02188349244
09103209837

@dlearn_ir

🍉 امروز، آخرین فرصت استفاده از تخفیف‌های یلدایی مدرسه دقیقه‌ است.

کدهای تخفیف و توضیحات بیشتر رو در پست اصلی ببینید:
🍉 t.me/dlearn_ir/485

🤙 سوالی داشتید:
📱 t.me/dlearnsup
📞 02188349244
📲 09103209837

@dlearn_ir

🚀 چرا کسب‌وکارها بعد از Excel سراغ PowerBI می‌روند؟

کسب‌وکارها برای مدیریت بهتر منابع خود استفاده‌های متعددی از داده‌هایشان می‌کنند. این داده‌ها می‌توانند در جداول مختلف در بخش‌های حسابداری، فروش، بازاریابی، پشتیبانی، عملیات و ... وجود داشته باشند. کارشناسان کسب‌وکار تلاش می‌کنند تا با تحلیل داده در بخش‌های مختلف بهترین تصمیم‌ها را بگیرند و با رصد کردن نتایج در هر قدم سعی کنند عملکرد خود را به گونه‌ای تنظیم کنند تا به اهدافشان برسند.

ابزار رایج برای تحلیل داده در اکثر کسب‌و‌کارها در دنیا، نرم‌افزار اکسل (Excel) یا جداول آنلاین مثل جداول گوگل (Google Spreadsheets) است. اکثر کسب‌وکارها در دنیا در ابتدا داده‌های خود را به همین شیوه تحلیل می‌کنند. اما با توسعه کسب‌وکار و افزایش گردش کار این شیوه ممکن است نتواند با سرعت کافی به نیازهای کسب‌وکار پاسخ دهد. با بزرگ‌شدنِ کسب‌وکار و پیچیده‌تر شدن داده‌ها، تقاضای کارکنان برای مراجعه به منحنی‌های عملکرد کسب‌وکار افزایش می‌یابد و کارشناسان تحلیل داده ممکن است نتوانند اطلاعات مورد نیاز را به موقع به تصمیم‌گیرندگان برسانند.

اطلاع سریع و بلادرنگ از آخرین وضعیت شاخص‌های کلیدی عملکرد ظرفیت بالایی برای جلوگیری بروز رفتارهای پرهزینه و هدررفت منابع دارد و اهمیت ویژه‌ای در کسب‌وکار دارد. در چنین شرایطی کسب‌وکارها برای بهره‌برداری موثر از داده‌ها سراغ گزینه‌های جدیدی مثل Power BI می‌روند و با ایجاد ارتباط با پایگاه‌های داده، خودکارسازی پیش‌پردازش‌ها و توسعه داشبوردهای مدیریتی اطلاعات را با سرعت بیشتری در سازمان‌ به گردش در می‌آوردند و کیفیت تصمیم‌‌ها را از این طریق ارتقا می‌بخشند.

کسب‌وکارهای کوچک و متوسط معمولا در ابتدا با به کارگیری اکسل، شاخص‌های مورد نظر خود را محاسبه می‌کنند و بر اساس آن‌ها تصمیم می‌گیرند تا موثرترین شاخص‌ها در عمل شناسایی کنند. شناخت عملی شاخص‌ها و آزمون‌و‌خطا برای وارد کردن داده‌ در تصمیم‌گیری، کسب‌وکارها را برای طراحی درست و واقع‌بینانه داشبوردهای مدیریتی و استقرار سامانه‌های هوش تجاری آماده می‌کند. در واقع کسب‌وکار‌ها زمانی سراغ استفاده از پاوربی‌آی می‌روند که بلوغ کافی برای توسعه و بهره‌برداری از سامانه‌های هوش تجاری را به دست آورده باشند.

اگر این سوال برایتان به وجود آمده که از کجا بفهمیم کی باید در کسب و کار خود سراغ Power BI و توسعه هوش تجاری در سطوح مختلف سازمان برویم، یادداشت علیرضا کدیور در این مورد را مطالعه کنید:

✍️ متن کامل یادداشت:

🖥 d-learn.ir/p/xls2pwbi

---------------------------

👈  دوره آموزشی مرتبط:

🏅تحلیل داده و توسعه داشبورد با Power BI

d-learn.ir/pwbi

تماس:
t.me/dlearnsup
02188349244
09103209837

@dlearn_ir