데이터, 활동, 성능 및 기능에 상관 관계를 그리면 기업은 기존 리소스를 활용하여 더 나은 수익을 창출 할 수 있습니다. 때때로 결과는 조정이 발생할 수있는 효율성 또는 영역을 식별하여 중복을 제거합니다. 다른 시간 상관 관계는 예측 감각을 제공하거나 의사 결정자가 앞으로 나아갈 수있는 의사 결정 패턴을 식별 할 수 있습니다. 어떤 경우 이건 관계를 비즈니스에서 정기적으로 사용하여 프로세스의 성과를 향상시킵니다.
상관 관계 정의
상관 관계는 근본적으로 둘 이상의 것의 비교입니다. 두 명의 직원의 실적을 비교하면 두 직원이 같은 근무 시간에 근무할 때 성과가 향상된다는 상관 관계를 발견 할 수 있습니다. 단순한 양식에서 상관 관계는 두 요소가 상태를 바꿀 때 두 요소 간의 연결을 식별합니다. 상관 관계는 상관이없는 -1, 일종의 영향에 대해서는 0, 진정하고 강력한 상관 관계에 대해서는 1을 갖는 3 자리 숫자 형식으로 기록됩니다.
투영 도구
상관 관계의 가장 중요한 사용은 비즈니스 방향의 미래를 예측하는 데 있습니다. 마케팅 담당자와 영업 담당자가 소비자와 이벤트의 행동과 특정 유형의 제품 또는 서비스 간의 상관 관계를 파악할 수 있다면 비즈니스와 궁극적으로 이익을 높이기 위해 관계를 활용할 수 있습니다.
방향 변경
상관 관계가 발견되었다고해서 비즈니스에 항상 좋은 의미가있는 것은 아닙니다. 때로는 상관 관계가 역으로 작용합니다. 예를 들어, 인플레이션이 상승하고 시장에서 일자리가 상실되면 비즈니스 구매자의 구매가 줄어들 기 때문에 비즈니스에서 제품 판매가 줄어들 수 있습니다. 첫 번째 요인으로부터의 이러한 수축 또는 반대 방향은 비즈니스가 예상하고 피하기를 원하는 역 상관 관계입니다.
성과 측정
현재 비즈니스에서 생산 프로세스가 작동하는 방식의 상관 관계로 인해 비용을 절감하는 효율성을 파악할 수 있습니다. 패턴에 따라 특정 재료의 사용이 생산 원가를 상승 시킨다는 것을 보여 주면 관리자는 제조 원가를 낮추는 대체 재료를 확인하고 시도 할 수 있습니다. 직원 행동에도 마찬가지입니다. 개선점 보너스 시스템을 구현하여 직원 성과가 향상되는 것으로 업체에서 발견되면 행동의 상관 관계 때문에 보너스 비용이 적어 심각한 생산 개선 효과를 거둘 수 있음을 알 수 있습니다.
데이터 마이닝 및 패턴
현대 비즈니스에서 컴퓨터가 광범위하게 사용됨에 따라 상당량의 데이터 및 파일이 많은 비즈니스에 존재합니다. 회사는이 정보를 정렬하면 폴더에 표시되지 않거나 비즈니스 기능의 작업 영역에서 격리 된 패턴을 식별 할 수 있음을 발견했습니다. 데이터 관계 및 상관 관계 또는 "데이터 마이닝 (data-mining)"을 찾음으로써 기존의 정보를 활용하여 더 나은 관리, 고객 유지 및 개선 된 운영에 활용할 수 있다는 사실을 알게되었습니다.
