공정 분석 대. 데이터 분석

현대 경제 및 비즈니스 환경이 제기하는 과제는 기업이 변화에 대처할 준비가되어 있어야 함을 의미합니다. 변화는 비즈니스 전략, 운영, 마케팅, 기술 등에 영향을 미칠 수 있습니다. 관리자는 종종 데이터 및 프로세스 분석과 같은 분석 도구를 사용하여 현대적인 비즈니스 과제를 해결하는 데 도움을줍니다. 프로세스 및 데이터 분석은 기업이 운영, 절차 및 성능을 조사하고 강점과 약점을 식별하며 경쟁력을 높일 수있는 개선 기회를 발견 할 수있는 기회를 제공합니다.

신분증

플로리다 대학에 따르면 프로세스는 다양한 요소 또는 입력을 비즈니스 출력으로 변환하는 일련의 관련 트랜잭션입니다. 프로세스 분석은 예산 또는 제조 프로세스와 같은 비즈니스 프로세스를 체계적으로 검사하여 성능을 평가하고 개선 할 영역을 식별합니다. 데이터 분석은 정보를 요약하고, 추세와 패턴을 식별하고, 가설을 테스트하는 데 사용되는 일련의 기술을 나타내는 광범위한 용어입니다.

차이점

데이터 분석은 더 큰 프로세스 분석 활동의 한 단계이지만 데이터 분석은 프로세스를 평가하는 것 이상을 수행 할 수 있습니다. 간단히 말해서, 프로세스 분석에는 데이터 분석이 포함되지만 모든 데이터 분석에 프로세스 평가가 포함되는 것은 아닙니다. 기업은 데이터를 사용하여 프로세스뿐만 아니라 재무 정보, 판매 수치, 운영 및 새로운 정책 또는 정부 규정의 영향까지 분석합니다.

풍모

University of Central Florida에 따르면 프로세스를 분석하는 회사는 분석의 목적과 적절한 성능 측정을 식별하는 것으로 시작하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 회사는 고객 불만 수를 하나의 성과 척도로 사용하여 특정 기간 동안 불만 수가 감소했는지 평가할 수 있습니다. 그런 다음 관리자는 고객 불만에 대한 데이터를 수집하고 고객 만족도 조사를 관리하여 고객 만족도를 평가하기위한 데이터를 수집합니다. 프로세스 분석에는 이러한 데이터를 분석하고 결과를 사용하여 고객 서비스를 개선하는 방법을 식별하는 것이 포함됩니다. 이것은 공정 검사에서 데이터 분석의 중요성을 보여줍니다.

오해

데이터 분석 기술은 "숫자 처리"또는 스프레드 시트 및 통계 소프트웨어를 사용하여 재무 정보와 같은 정량적 데이터를 분석하는 데 국한되지 않습니다. 공정 분석에는 숫자가 아닌 데이터 검사가 포함될 수 있습니다. 또한 관리자와 분석가가 서면, 구두 및 기타 유형의 질적 데이터를 이해하는 데 도움이되는 콘텐츠 분석과 같은 일련의 기술이 존재합니다.