プロセス分析対。データ解析

現代の経済およびビジネス環境がもたらす課題は、企業が変化に対処する準備ができている必要があることを意味します。変更は、ビジネス戦略、運用、マーケティング、テクノロジーなどに影響を与える可能性があります。管理者は、データやプロセス分析などの分析ツールを使用して、現代のビジネス上の課題に対処できるようにすることがよくあります。プロセスとデータの分析は、企業が業務、手順、パフォーマンスを調査し、長所と短所を特定し、競争力を高める可能性のある改善の機会を発見する機会を提供します。

識別

フロリダ大学によると、プロセスは、さまざまな要因または入力をビジネス出力に変換する一連の関連トランザクションです。プロセス分析は、予算編成や製造プロセスなどのビジネスプロセスを体系的に調査して、パフォーマンスを評価し、改善すべき領域を特定します。データ分析はより広い用語であり、情報を要約し、傾向とパターンを識別し、仮説をテストするために使用される一連の手法を指します。

違い

データ分析は、プロセス分析のより大きな活動の1つのステップですが、データ分析はプロセスの評価以上のことを行うことができます。つまり、プロセス分析にはデータの分析が含まれますが、すべてのデータ分析にプロセスの評価が含まれるわけではありません。企業はデータを使用して、プロセスだけでなく、財務情報、売上高、運用、さらには新しいポリシーや政府規制の影響も分析します。

特徴

セントラルフロリダ大学によると、プロセスを分析する企業は、分析の目的とパフォーマンスの適切な測定値を特定することから始めることがよくあります。たとえば、企業は顧客の苦情の数を1つのパフォーマンス指標として使用し、苦情の数が特定の期間に減少したかどうかを評価する場合があります。次に、マネージャーは顧客の苦情に関するデータを収集し、おそらく顧客満足度調査を管理して、顧客満足度を評価するためのデータを収集します。プロセス分析には、これらのデータを分析し、その結果を使用して顧客サービスを改善する方法を特定することが含まれます。これは、プロセス検査におけるデータ分析の重要性を示しています。

誤解

データ分析手法は、「数値計算」や、スプレッドシートや統計ソフトウェアを使用して財務情報などの定量的データを分析することに限定されません。プロセス分析には、非数値データの調査が含まれる場合があります。さらに、コンテンツ分析などの一連の手法が存在し、マネージャーやアナリストが書面、口頭、その他の種類の定性的データを理解するのに役立ちます。