تجسم اطلاعات
تجزیه و تحلیل داده ها، بخشی ضروری از تمام تحقیقات کاربردی و حل مسئله در صنعت است. اساسی ترین رویکردهای تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از: تجسم (هیستوگرام، نمودار پراکندگی، نمودار سطح، نقشه درخت، نمودار مختصات موازی، و غیره)، آمار ( آزمون فرضیه ، رگرسیون ، PCA ، و غیره)، داده کاوی ( تداعی کاوی ، و غیره) و روش های یادگیری ماشین (خوشه بندی ، طبقه بندی ، درخت تصمیم و غیره). ). در میان این رویکردها، تجسم اطلاعات، یا تجزیه و تحلیل داده های بصری، بیشترین تکیه بر مهارت های شناختی تحلیل گران انسانی دارد و امکان کشف بینش های عملی بدون ساختار را فراهم می کند که تنها توسط تخیل و خلاقیت انسان محدود می شود. تحلیلگر، نیازی به یادگیری هیچ روش پیچیده ای ندارد تا بتواند تجسم داده ها را تفسیر کند. همچنین، تجسم اطلاعات یک طرح تولید فرضیه است که می تواند انجام شود و معمولاً با تجزیه و تحلیل تحلیلی یا رسمی تر، مانند آزمون فرضیه های آماری دنبال می شود.
ممیزی اطلاعات
اصطلاح ممیزی بر حساب دلالت دارد. ممیزی اطلاعات نه تنها منابع را بررسی می‌کند بلکه چگونگی کاربرد آن‌ها توسط افراد و اینکه برای چه هدفی است را نیز مورد ارزیابی قرار می‌دهد. ممیزی اطلاعات اقدامات و وظایفی که در یک سازمان اتفاق می‌افتد را ارزیابی کرده و منابع اطلاعاتی که آن‌ها را حمایت می‌کند مورد شناسایی قرار می‌دهد. این پدیده نه فقط کاربرد منابع، بلکه چگونگی استفاده و چگونگی بررسی آن‌ها برای موفقیت آمیز بودن هر کاری را ارزیابی می‌کند. ممیزی اطلاعات نیازمند ترکیبی از افراد و فناوری‌ها است که تضمین می‌کنند اطلاعات مناسب، در زمان مناسب و در مکان مناسب در اختیار افراد مناسب قرار خواهند گرفت. این امر نیازمند معیارهایی برای ارزیابی هزینه‌ها و مزایای سیستم‌های عملیاتی است. اینگونه ارزیابی‌ها نیازمند بکارگیری افراد متخصص هستند به ویژه در گرایش‌های منابع انسانی، فلوچارت‌های اطلاعاتی، ابزار تکنولوژیکی، پایگاه داده‌ها و بانک‌های اطلاعاتی. داونز (۱۹۸۸) برخی از فواید حاصل از انجام ممیزی ارتباطات را ارائه می‌دهد. در مطالعه پیشینه پژوهش، پژوهشگر بیان می‌کند که این فواید شبیه به خروجی‌های ممیزی اطلاعات است. این فوایدها مزیت اعتبار، مزیت تشخیصی، مزیت بازخورد، مزیت اطلاع رسانی، و مزیت آموزشی هستند.