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.
مهندسی مجدد فرایندهای کسب و کار و کاربرد IT در آن (EBPR)
شرکت‌های زیادی توانایی فناوری اطلاعات را قبل از طراحی فرایند نادیده می‌گیرند اما باید توجه داشت که فناوری اطلاعات در طراحی فرایند هم تأثیرگذار است. مایکل همر توصیه می‌کند که ابتدا باید فرایندها مجدداً تعریف شوند و بعد از آن اتوماتیک و ماشینی گردند تکنولوژی اطلاعات نقش‌های زیر را در این مرحله از پروژه مهندسی مجدد دارد. تکنولوژی اطلاعات فناوری‌های بهتر و جدید تر را در اختیار سازمان قرار می‌دهد. به سازمان در خلق چشم‌انداز یاری می‌رساند و سبب بهبود فرایندها قبل از انجام طراحی می‌شود. برای مثال چشم‌انداز شرکت وال مارت حذف توزیعات غیر ضروری، هزینه‌های غیرضروری و خلق ارزش برای مشتریان بود. برای این کار شرکت با کمک تکنولوژی اطلاعات با تأمین کنندگان و فروشگاه‌های خرده فروشی خود ارتباط ایجاد کرد.