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.
چارچوب اطلاعات
چارچوب اطلاعات برای درک هر چه بیشتر مفاهیم عملیاتی کسب‌وکار بانک، بر تکنیک‌های ""مدلسازی کسب‌وکار (Business Modeling)"" و ایدهٔ ""مولفه‌های کسب‌وکار (Business Components)"" مستقل اتکا دارد. مولفه‌های کسب‌وکار واحدهای مستقل کسب‌وکاری هستند که می‌توانند بدون نیاز به سایر واحدهای کسب‌وکار به کار خود ادامه دهند. با تعریف کردن بخش‌های مختلف کسب‌وکار به عنوان مولفه‌های کسب‌وکار شناسایی مولفه‌های قابل استفادهٔ مجدد بسیار ساده‌تر می‌شود. مولفه‌هایی که می‌توان آن‌ها را بر اساس خدمات یکسان به واحدهای کسب‌وکار مجزا تقسیم‌بندی کرد. این امر سرآغازی خواهد بود جهت بکارگیری راهکاری جایگزین برای تعریف چگونگی ادارهٔ سازمان.