ဒေတာအခြေပြု ဆုံးဖြတ်ချက်ခေါ်ယူခြင်းသည် ခေတ်မှီ အတွင်းပိုင်း ဖျော်ဖြေရေးနေရာများအတွက် အရေးကြီးသော ပြိုင်ဆိုင်မှုအားသာချက်အဖြစ် ပေါ်ထွန်းလာခဲ့ပါသည်။ ဤသည်မှာ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များသည် စက်ပစ္စည်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ ဖောက်သည်များ၏ အတွေ့အကြုံများနှင့် အမြတ်အစွန်းများကို ဘယ်သို့ အကောင်အထည်ဖော်ရမည်ကို ပြောင်းလဲပေးခဲ့ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ လောက်က်ရှင် ဘေစ် အင်တာတိုင်မိန်း အသိုင်း (LBEA) ၏ အဆိုအရ စနစ်ကြီးမှု ဒေတာ စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များကို အသုံးပြုသော နေရာများသည် အတွေးအခေါ်အခြေပြု စီမံခန့်ခွဲမှုကို အခြေခံသော နေရာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စတုရန်းပေါင်းတွင် ဝင်ငွ ၂၈% ပိုများပါသည်။ ဖောက်သည်များ၏ က удовлетворенность အမှတ်များသည် ၃၄% ပိုများပါသည်။ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုစရိတ်များသည် ၄၂% နှုန်းဖြင့် နိမ့်ပါသည်။ ဖျော်ဖြေရေးလုပ်ငန်း၏ ဒစ်ဂျစ်တယ် ပြောင်းလဲမှုသည် ဗျူရိုကရေစီအရ အသုံးပြုနိုင်သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ဌာနေအရ အကျိုးရောက်စွာ အသုံးချရန် အထူးသါဦးစားပေးမှုများကို ဖန်တီးပေးခဲ့ပါသည်။ သို့သော် အောင်မှုရရှိရန်အတွက် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ဆွေးနွေးခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းတို့ကို စနစ်ကြီးမှုဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
အောင်မြင်သော ဒေတာဆန်းစစ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များသည် နေရာတိုင်း၏ လုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာ စံညွှန်းများကို စုစည်းပေးသည့် စုံလငုံသော ဒေတာစုဆောင်းရေးစနစ်များမှ စတင်ပါသည်။ အပျော်စရာ စွန်းပေါ်နှင့် ဆွဲဆောင်မှုများအတွက် အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ အသင်း (IAAPA) ၏ အဆိုအရ ခေတ်မီ ဖျော်ဖြေရေးနေရာများသည် ယနေ့စွန်းတွင် စက်ပစ္စည်းများ၏ လုပ်ဆောင်မှုစံညွှန်းများ၊ ဖောက်သည်များ၏ အပြုအမှုပုံစံများ၊ ဝန်ထမ်းများ၏ ထိရောက်မှုညွှန်းကိန်းများ၊ ငွေကောင်းများ လုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာ ဒေတာများနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အခြေအနေများ စသည်တို့အပါအဝင် အများအားဖြင့် ဒေတာအများအပြား (၄၀၀) ကျော်ကို နေ့စဥ်စုစည်းလေ့ရှိပါသည်။ သို့သော် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည် အခြေခံသာဖြစ်ပြီး အများအားဖြင့် ပြိုင်ဆိုင်မှုအကောင်းဆုံး အားသာချက်ကို ရရှိရန်အတွက် မူလဒေတာများကို လက်တွေ့အသုံးချနိုင်သည့် အသုံးဝင်သော အကြံပေးချက်များနှင့် ဗျူဟာမှုဆိုင်ရာ အကြံပေးချက်များသို့ ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည့် အဆင့်မြင့် ဆန်းစစ်ရေးစွမ်းရည်များကို လိုအပ်ပါသည်။
အောင်မြင်သော ဒေတာ စီမံခန့်ခွဲမှု အကောင်အထည်ဖော်မှုသည် ဗျူဟာမှုရည်မှန်းချက်များနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများ၏ လက်တွေ့အခြေအနေများနှင့် ကိုက်ညီသော အသုံးဝင်သော အဓိက စွမ်းဆောင်ရည်ညွှန်းကိန်း (KPI) အခြေခံကုန်းများကို လိုအပ်ပါသည်။ မိသားစု ဖျော်ဖြေရေး စင်တာများ အသီးသီး၏ အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီးသီး အသီ......
ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ စွမ်းဆောင်ရည်တိုင်းတာမှုများတွင် စတုရန်းပေလျှင် ဝင်ငွေ၊ ဖောက်သည်တစ်ဦးလျှင် အလျှင်းဝင်ငွေ၊ အလုပ်သမားစရိတ်သည် ဝင်ငွေ၏ ရှိသမျှအတွင်း ရှိသည့် ရှိသမျှအချိုး၊ နှင့် အဲ့ထရက်ရှင်းအမျိုးအစားအလိုက် အမြတ်နှုန်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ AFEC ၏ ၂၀၂၄ ခုနှစ် စွမ်းဆောင်ရည် စံချိန်မှီမှု အစီရင်ခံစာအရ အကောင်းဆုံး စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသည့် နေရာများသည် စတုရန်းပေလျှင် ၁၂၅ ဒေါ်လာမှ ၁၈၀ ဒေါ်လာအထိ ဝင်ငွေရရှိပါသည်။ ယင်းပမာဏသည် စက်မှုလုပ်ငန်းအတွက် ပုံမော်ဒယ်အချိုးများဖြစ်သည့် စတုရန်းပေလျှင် ၈၅ ဒေါ်လာမှ ၁၁၅ ဒေါ်လာအထိ ဝင်ငွေထက် ပိုများပါသည်။ အလုပ်သမားစရိတ်များသည် လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အကြီးမားဆုံး လုပ်ငန်းဆောင်တာစရိတ်အဖွဲ့အစည်းဖြစ်ပါသည်။ အထူးကောင်းမွန်သည့် နေရာများတွင် အလုပ်သမားစရိတ်များသည် စုစုပေါင်းဝင်ငွေ၏ ၃၅-၄၅% အထိ ဖြစ်ပါသည်။ အားနည်းသည့် နေရာများတွင်မူ ၅၅-၆၅% အထိ ဖြစ်ပါသည်။ ဤစွမ်းဆောင်ရည်တိုင်းတာမှုများသည် လုပ်ငန်းဆောင်တာများ၏ ထိရောက်မှုအကြောင်း အရေးကြီးသည့် အသိအမြင်များကို ပေးစေပါသည်။ ထို့အပ alongside စရိတ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် အခွင့်အလမ်းများကိုလည်း ထောက်ပြပါသည်။
ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံဆိုင်ရာ စံချိန်များတွင် နက်ပရိုမိုတာစ်စ်ကိုယ်စားပြောင်း (NPS)၊ ဖောက်သည်စ удовлетворမှုအဆင့်သတ်မှတ်ချက်များ၊ အလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှုအလုပ်ရှုပ်ထွေးမှ......
ပစ္စည်းကိရိယာအသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ စံချိန်စံညွှန်းများတွင် တစ်နာရီလျှင် ထုတ်လုပ်မှုပမာဏ၊ တစ်ကြိမ်အသုံးပြုမှုလျှင် ဝင်ငွေ၊ အလုပ်မလုပ်နိုင်သည့် အချိန်ရှိသည့် ရှုခ်မှုနှုန်း၊ အလုပ်လုပ်နေသည့် တစ်နာရီလျှင် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေးစရိတ်များ ပါဝင်ပါသည်။ အမျှော်အမြင်နှင့် ဂီတလုပ်ငန်းလုပ်ကိုင်သူများအသင်း (AMOA) ၏ အစီရင်ခံစာအရ ပစ္စည်းကိရိယာအသုံးပြုမှု၏ အကောင်းဆုံးအခြေအနေမှာ အများဆုံးစွမ်းအား၏ ၆၀-၈၀% အထိဖြစ်ပါသည်။ ထိုထက်နိမ့်ပါက ရင်းနှီးမှုမှုနည်းခြင်း (သို့) စွမ်းအားအလွန်များခြင်းကို ဖော်ပြပြီး၊ ထိုထက်များပါက စွမ်းအားအကန့်အသတ်များနှင့် စောင့်ဆို့မှုအချိန်ကြောင့် ဖောက်သည်များ၏ မကျေနပ်မှုများ ဖော်ပြပါသည်။ တစ်ကြိမ်အသုံးပြုမှုလျှင် ဝင်ငွေဆိုသည့် စံချိန်စံညွှန်းများသည် ပစ္စည်းကိရိယာအများအပြားပေါ်တွင် ကွဲပြားမှုများစွာရှိပါသည်။ ထိုအတွင်း ပြန်လည်ရယူရန် ဂိမ်းများမှ တစ်ကြိမ်အသုံးပြုမှုလျှင် ၁.၅၀ ဒေါ်လာမှ ၃.၀၀ ဒေါ်လာအထိ၊ အားကစားဆိုင်ရာ ဆွဲဆောင်မှုများမှ တစ်ကြိမ်အသုံးပြုမှုလျှင် ၅.၀၀ ဒေါ်လာမှ ၁၅.၀၀ ဒေါ်လာအထိ၊ အာကေးဒ်ဗီဒီယိုဂိမ်းများမှ တစ်ကြိမ်အသုံးပြုမှုလျှင် ၁.၀၀ ဒေါ်လာမှ ၂.၅၀ ဒေါ်လာအထိ ရရှိပါသည်။
ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း စီမံခန့်ခွဲမှုသည် ဖျော်ဖြေရေးနေရာများ၏ အကောင်အထည်ဖော်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် နောက်ဆုံးပေါ် နယ်နိမိတ်ဖြစ်ပါသည်။ ထိုစနစ်သည် လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များအား ဝန်ဆောင်မှုလိုအပ်ချက်များ၏ ပုံစံများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စေပါသည်။ အရင်းအမြစ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာ ခွဲဝေသုံးစွဲနိုင်စေပါသည်။ ထို့အပ alongside လုပ်ငန်းဆောင်တာများ ပျက်ပါးခြင်းများကို ဖြစ်ပွားမီ ကြိုတင်ကာကွယ်နိုင်စေပါသည်။ McKinsey & Company ၏ ၂၀၂၄ ခုနှစ် ဖျော်ဖြေရေးကဏ္ဍတွင် စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ အသုံးချမှု အစီရင်ခံစာအရ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း စီမံခန့်ခွဲမှုကို အသုံးပြုသော ဖျော်ဖြေရေးနေရာများသည် သမိုင်းကြောင်းအချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံသော ခန့်မှန်းခြင်းသုံးသော နေရာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဝန်ဆောင်မှုလိုအပ်ချက်များကို ၃၄% ပိုမိုတိက်မှန်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။ ဝန်ထမ်းခန့်ထားမှုကို ၄၅% ပိုမိုထိရောက်စွာ စီမံနိုင်ပါသည်။ စက်ပစ္စည်းများ အသုံးမဝင်ခြင်း အချိန်ကို ၆၇% လျော့နည်းစေပါသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်မှုများသည် အချိန်နောက်ကျသော လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ကြိုတင်ကာကွယ်သော စီမံခန့်ခွဲမှုသို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ထို့ကြောင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ဖောက်သည်များ၏ အတွေ့အကြုံများကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်နေရာများအတွက် စိတ်ကူးယဉ်ခန့်မှန်းခြင်း (Demand forecasting) သည် အရေးအပါဆုံးသော ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းဆိုင်ရာ စီးပွားရေးဆိုင်ရာ အသုံးချမှုများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ Deloitte ၏ စျေးကွက်ဆိုင်ရာ အကဲဖြတ်ခြင်းအရ တိကျသော စိတ်ကူးယဉ်ခန့်မှန်းခြင်းသည် လုပ်သမ်းအင်အားသုံးစွ expense ကို အကောင်အထည်ဖော်သည့် အလုပ်အကိုင်စီမံခန့်ခွဲမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် ၁၂-၁၈% အထ do လျော့ချနိုင်ပြီး စောင်းစောင်းချိန်မှုများနှင့် လူအများအပြောင်းအလဲများကို အနိမ့်ဆုံးသို့ လျော့ချခြင်းဖြင့် ဖောက်သည်များ၏ အတွေ့အကြုံများကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများသည် ပုံမှန်အားဖေး သမိုင်းကြောင်းအလုပ်အကိုင်များ၊ ရာသီဥတုအချက်အလက်များ၊ ဒေသတွင်း အဖွဲ့အစည်းများ၏ အခမ်းအနားများအတွက် အချိန်ဇယားများ၊ ကျောင်းများ၏ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းများနှင့် လူမှုမီဒီယာ အသုံးပြုမှုများကို အချိန်ပိုင်း၊ နေ့စဥ်နှင့် အပတ်စဥ်အထိ စိတ်ကူးယဉ်ခန့်မှန်းခြင်းအတွက် အသုံးပြုကြသည်။ Peak Entertainment Group ၏ အမှုအရာတစ်ခုမှ အကောင်အထည်ဖော်မှုအရ စိတ်ကူးယဉ်ခန့်မှန်းခြင်းကို အသုံးပြုပြီးနောက် စိတ်ကူးယဉ်ခန့်မှန်းခြင်း၏ တိကျမှုသည် ၂၂% တိုးတက်လာပြီး လုပ်သမ်းအင်အားသုံးစွ expense သည် ၁၆% လျော့ချနိုင်ခဲ့ပြီး ဖောက်သည်များ၏ ကျေနပ်မှုအမှတ်များသည် ၁၂% တိုးတက်လာခဲ့သည်။
ကြိုတင်သော ပုံမှန်ထိန်းသောက်မှုသည် အခြားသော အရေးကြီးသော အသုံးချမှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး စက်ပစ္စည်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာ ဒေတာများကို အသုံးပြု၍ စက်ပစ္စည်းများ အလုပ်မလုပ်တော့သည့် အခြေအနေများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းပေးပါသည်။ အမူအရေးပေး စက်ပစ္စည်းများ ထိန်းသောက်မှု အသီးသီး (AIMA) ၏ အဆိုအရ ကြိုတင်သော ပုံမှန်ထိန်းသောက်မှုသည် အလုပ်မလုပ်တော့သည့် အခြေအနေများကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီးမှ ထိန်းသောက်မှု နည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စက်ပစ္စည်းများ၏ အလုပ်မလုပ်တော့သည့် အခြေအနေကို ၆၇ ရှုံးနေမှု အနေဖြင့် လျော့ချပေးနိုင်ပါသည်။ ထို့အပါအဝင် စက်ပစ္စည်းများ၏ အသုံးပြုနိုင်သည့် ကာလကို ၂၅-၃၅ ရှုံးနေမှု အနေဖြင့် တိုးတက်စေနိုင်ပါသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု မော်ဒယ်များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် စက်ပစ္စည်းများ၏ တုန်ခါမှု ပုံစံများ၊ အပူချိန် ဖတ်ရှုမှုများ၊ အမှားအမှန် နှုန်းများ၊ အသုံးပြုမှု ပုံစံများနှင့် သမိုင်းကြောင်းအရှိ ထိန်းသောက်မှု မှတ်တမ်းများကို ဆန်းစစ်ပြီး စက်ပစ္စည်းများ ပျက်စေမည့် အခြေအနေများကို အစောပိုင်းတွင် သတိပေးပေးနိုင်ပါသည်။ ထိန်းသောက်မှု အချက်အလက် ကွန်ရက် (Maintenance Analytics Network) ၏ အဆိုအရ ကြိုတင်သော ပုံမှန်ထိန်းသောက်မှုကို အသုံးပြုသည့် နေရာများတွင် ထိန်းသောက်မှု စရိတ်များ ၄၅ ရှုံးနေမှု အနေဖြင့် လျော့ချနိုင်ပါသည်။ အရေးပေါ် ပြုပြင်မှုများ ၆၇ ရှုံးနေမှု အနေဖြင့် လျော့ချနိုင်ပါသည်။ စက်ပစ္စည်းများ အသုံးပြုနိုင်မှုနှင့် ပတ်သက်သည့် ဖောက်သည်များ၏ က удовлетворенность အဆင့်များ ၅၂ ရှုံးနေမှု အနေဖြင့် မြင့်မားလာပါသည်။
ဖောက်သည်အပြုအမူ ဆန်းစစ်ခြင်းသည် ဖောက်သည်အုပ်စုများသည် ဖျော်ဖြေရေးနေရာများနှင့် မည်သို့အတူပါဝင်ပါသည်ကို အရေးကြီးသော အသိအမြင်များကို ပေးစေပါသည်။ ထိုအသိအမြင်များသည် အတွေ့အကြုံများကို မြှင့်တင်ပေးပြီး အသုံးစရိတ်များကို တိုးမြှင့်ပေးနိုင်သည့် လုပ်ရပ်များကို ပိုမိုတိက်မိုက်စေပါသည်။ လောက်က်ဘေ့စ်အင်တာတိန်မင့်အက်စိုစေရှင် (LBEA) ၏ သုတေသနအရ ဖောက်သည်အပြုအမူ ဆန်းစစ်ခြင်းကို အသုံးပြုသည့် နေရာများသည် ယေဘုယျ စျေးကွက်ရေးရာ ချဉ်းကပ်မှုများကို အသုံးပြုသည့် နေရာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဖောက်သည်များ၏ အသုံးစရိတ်များသည် ၃၈% ပိုများပါသည်၊ ပြန်လည်လာရောက်ရှိမှုနှုန်းများသည် ၅၂% ပိုများပါသည်နှင့် ဖောက်သည်များ၏ က удовлетворမှုများသည် ၄၅% ပိုများပါသည်။ အပြုအမူဆန်းစစ်ခြင်းအပေါ် အခြေခံသည့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဖော်ပေးခြင်းသည် အမည်မသိဖောက်သည်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည့် နှစ်သက်မှုများနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဖော်ပေးထားသည့် အတွေ့အကြုံများရှိသည့် သိရှိရှိဖောက်သည်များအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။
ဖောက်သည်အုပ်စုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ဆန်းစစ်ရေးသည် အများအားဖြင့် လူမျိုးရေး၊ လာရောက်လည်ပတ်မှုပုံစံ၊ အသုံးစရိတ်အပြုအမှုများနှင့် ဆွဲဆောင်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ ကွဲပြားသောအုပ်စုများကို သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဖျော်ဖြေရေးသုတေသန အဖွဲ့ (GERI) ၏ အဆိုအရ ထိရောက်သော ဖောက်သည်အုပ်စုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် အများအားဖြင့် ၅ မှ ၈ ခုအထိ ကွဲပြားသော ဖောက်သည်အုပ်စုများကို သတ်မှတ်ပေးပြီး အုပ်စုတစ်ခုချင်းစီသည် ကွဲပြားသော စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနည်းလမ်းများနှင့် အတွေ့အကြုံဒီဇိုင်းများကို လိုအပ်ပါသည်။ အဖော်ပေးလေ့ရှိသော အုပ်စုများတွင် ပုံမှန်လာရောက်လည်ပတ်ပြီး အသုံးစရိတ်များစွာဖုန်းသော မိသားစုများ၊ အုပ်စုလိုက် လာရောက်လည်ပတ်သော ဆိုရှယ်မှုအားဖော် ဆယ်ကျော်သက်များ၊ ပြိုင်ပွဲအတွေ့အကြုံများကို ရှာဖွေနေသော လူကြီးများအတွက် ဂိမ်းကစားသူများနှင့် အထူးအခမ်းအနားများ သို့မဟုတ် အလှူအတန်းများအတွက် တစ်ခါတည်းသာ လာရောက်လည်ပတ်သော ဖောက်သည်များ ပါဝင်ပါသည်။ လက်တွေ့ကျသော ဥပမာတစ်ခုမှာ FunTime International ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ၂၀၂၂ ခုနှစ်တွင် နေရာ ၁၈ ခုတွင် စုံလင်သော ဖောက်သည်အုပ်စုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အကောင်အထောက်ပြုခဲ့ပါသည်။ ထိုဆန်းစစ်ရေးတွင် စိတ်ကူးယဉ်မှုများနှင့် အသုံးစရိတ်ပုံစံများတွင် သိသာစွာကွဲပြားသော ဖောက်သည်အုပ်စု ၆ ခုကို သတ်မှတ်နောက် ရည်ရွယ်ချက်ရှိသော စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကို အကောင်အထောက်ပြုခဲ့ပါသည်။ ထို့ကြောင့် နောက်ဆုံး ၁၈ လအတွင်း ဝင်ငွေ ၁၈% နှင့် ဖောက်သည်ထိန်းသိမ်းမှု ၂၈% တိုးတက်လာခဲ့ပါသည်။
ခရီးစဉ်မှတ်တမ်းဖော်ပြခြင်း ဆန်းစစ်ရေးသည် ဖျော်ဖြေရေးနေရာများအတွင်း ဖောက်သည်များ၏ လှုပ်ရှားမှုအကြောင်းကို ဖော်ပြပေးပြီး အတားအဆီးဖြစ်သည့် အချက်များ၊ ပါဝင်မှုအခွင့်အလမ်းများနှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အခွင့်အလမ်းများကို ဖော်ထုတ်ပေးပါသည်။ Nielsen Norman Group ၏ UX ဒီဇိုင်းဆန်းစစ်ရေးအရ ထိရောက်သည့် ခရီးစဉ်မှတ်တမ်းဖော်ပြခြင်းသည် အများအားဖြင့် နေရာဒီဇိုင်း၊ ဝန်ထမ်းများ၏ နေရာချထားမှု သို့မဟုတ် အချက်အလက်များ ပေးအပ်မှုတွင် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံများကို မော်ကွန်းတင်ရန် အရေးကြီးသည့် အခွင့်အလမ်း (၃) ခုမှ (၇) ခုအထိ ဖော်ထုတ်ပေးပါသည်။ ခရီးစဉ်ဆန်းစစ်ရေးသည် နေရာအတွင်း ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လှုပ်ရှားမှုပုံစံများ၊ ဝန်ထမ်းများနှင့် စက်ပစ္စည်းများနှင့် ထိတွေ့မှုရှိသည့် အများအားဖြင့် အချက်အလက်များကို ဖော်ပြရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ဖောက်သည်များသည် အတွေ့အကြုံများကြား ရွေးချယ်မှုပြုလုပ်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များရှိသည့် အချက်များနှင့် နောက်ကောင်းမှုများ သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးမှုများကို ဖော်ပြသည့် အတားအဆီးဖြစ်သည့် အချက်များကို ဖော်ပြရမည်ဖြစ်ပါသည်။ Customer Experience Research Institute (CERI) ၏ အစီရင်ခံစာအရ ခရီးစဉ်မှတ်တမ်းဖော်ပြခြင်းအပေါ် အခြေခံ၍ ဖောက်သည်ခရီးစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်သည့် နေရာများသည် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံ စာရင်းများတွင် ၃၄% ပိုမိုမြင့်မားပြီး လာရောက်သည့် အကြိမ်တိုင်း ၂၈% ပိုမိုမြင့်မားသည့် ဝင်ငွေရရှိပြီး Net Promoter Score သည် ၄၅% ပိုမိုမြင့်မားပါသည်။
စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ရေး အရှုပ်အထွေးလျော့ချခြင်းသည် အထိရောက်ဆုံး စီမံခန့်ခွဲမှု ဆန်းသစ်မှုများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပြီး ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများအား ဝယ်သူများ၏ လိုအပ်ချက်များ၊ ဖောက်သည်အုပ်စုများနှင့် ပြိုင်ဘက်များ၏ အခြေအနေများကို အခြေခံသော အချိန်နှင့်တစ်ပါတည်း ပြောင်းလဲနေသော စျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှုများဖြင့် ဝင်ငွေအများဆုံးရရှိရေးကို အာမခံပေးပါသည်။ McKinsey & Company က ပြုလုပ်သော စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ရေး သုတေသနအရ အချိန်နှင့်တစ်ပါတည်း ပြောင်းလဲနေသော စျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှုများကို အသုံးပြုသော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် စျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှုများကို မှန်ကန်စွာ အသုံးပြုပါက ဖောက်သည်များ၏ က удовлетворенность ကို ထိခိုက်စေခြင်းမရှိဘဲ စျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှုများကို မပြောင်းလဲသော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများထက် ၁၅-၂၅% အထိ ပိုမိုများပေါ်သော ဝင်ငွေရရှိနေကြပါသည်။ ထိရောက်သော စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ရေးအတွက် ဝင်ငွေအများဆုံးရရှိရေး၊ ဖောက်သည်ဆက်ဆံရေးစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ပြိုင်ဘက်များနှင့် နေရာချမှုတွင် အကောင်အကျင်းဖော်ရေး အတွက် အထွေထွေသော စီမံခန့်ခွဲမှုဆန်းသစ်မှုများကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။
ဒိုင်နမစ်စျူးရစ်စင်းမော်ဒယ်များသည် သမိုင်းကြောင်းအရသေးစေးသော ဝယ်လိုအားပုံစံများ၊ အချိန်နှင့်တစ်ပါတည်းဖြစ်သော စွမ်းဆောင်ရည်အသုံးပြုမှုနှုန်း၊ ဖောက်သည်များ၏ အချိန်သတ်မှတ်မှုအပြုအမှုများနှင့် ပြိုင်ဘက်များ၏ စျေးနှုန်းများကို ဆန်းစစ်ပြီး အကောင်းဆုံးစျေးနှုန်းသတ်မှတ်ရေးနောက်ခံများကို အကြံပေးပါသည်။ ဝင်ငွေစီမံခန့်ခွဲမှုအသိုင်းအဝိုင်း (RMA) ၏ အဆိုအရ ဒိုင်နမစ်စျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှုကို အကောင်အထည်ဖော်သည့် ဖျော်ဖြေရေးနေရာများသည် ဝယ်လိုအားပုံစံများပေါ်တွင် အချိန်ပိုင်းအလိုက် တစ်နေ့လျှင် ၂ ကောင်းမှ ၄ ကောင်းအထိ စျေးနှုန်းများကို ပြောင်းလဲလေ့ရှိပြီး စျေးနှုန်းအတိုင်းအတာများသည် အခြေခံစျေးနှုန်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၁၅-၃၀% အထိ ကွဲပြားနေပါသည်။ အရေးကြီးသော အကောင်အထည်ဖော်မှုအချက်များတွင် ဖောက်သည်များအား စျေးနှုန်းပြောင်းလဲမှုများကို ပေါ်လွင်စေသည့် အတိုင်းအတာဖြင့် အသိပေးခြင်း၊ အများအားဖြင့် အများဆုံးဝယ်လိုအားရှိသည့် အချိန်များတွင် စျေးနှုန်းများကို အလွန်အမင်းမြှင့်တင်ခြင်းကို ရှောင်ရှားခြင်းနှင့် ပိုမိုမြင့်မားသော စျေးနှုန်းများကို အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်စွာ အကောင်းမှန်ကန်......
ဝင်ငွေအမြှင့်တန်ဖိုးဖော်ဆောင်ရေးသည် စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ခြင်းကို ကျော်လွန်၍ ထုတ်ကုန်ရောင်းအများအပြား အမြှင့်တန်ဖိုးဖော်ဆောင်ရေး၊ နေရာအသုံးပျော်မှု အမြှင့်တန်ဖိုးဖော်ဆောင်ရေးနှင့် အခြားဝင်ငွေများ အမြှင့်တန်ဖိုးဖော်ဆောင်ရေးတို့ကို ပါဝင်သည်။ AFEC ၏ ၂၀၂၄ ခုနှစ် ဝင်ငွေအမြှင့်တန်ဖိုးဖော်ဆောင်ရေး လမ်းညွှန်စာအုပ်အရ အကောင်မွန်ဆုံး နေရာများသည် အစားအသောက်နှင့် အသောက်များ၊ ပစ္စည်းရောင်းဝယ်မှုများ၊ မွေးနေ့ပွဲများနှင့် ကုမ္ပဏီအဖွဲ့အစည်းများ၏ အထိမ်းအမှတ်ပွဲများ စသည့် အခြားဝင်ငွေအရင်းအမြစ်များမှ ဝင်ငွေ၏ ၃၅-၄၅% ကို ရရှိကြသည်။ အခြေခံအားဖြင့် ဆွဲဆောင်မှုအမျိုးအစားအလိုက် အမြတ်နှုန်းကို ဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့် ထုတ်ကုန်ရောင်းအများအပြားကို အမြှင့်တန်ဖိုးဖော်ဆောင်ရေးအတွက် စီမံခန့်ခွဲမှုကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ထို့အပါအဝင် စီးဆင်းမှုနှင့် ဝင်ငွေကို အမြှင့်တန်ဖိုးဖော်ဆောင်ရေးအတွက် ပစ္စည်းများကို အကောင်မွန်စွာ တပ်ဆင်ရေးနှင့် အပြုအမြောင်းအပြုအမြောင်းများအရ ဖောက်သည်များကို အဆင့်မြှင့်ရောင်းအားဖော်ဆောင်ရေးအတွက် ပိုမိုတိက်မိုက်စွာ ရှာဖွေရေးတို့ကို ဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။ Entertainment Analytics Network (EAN) ၏ အစီရင်ခံစာအရ စုံလင်သော ဝင်ငွေအမြှင့်တန်ဖိုးဖော်ဆောင်ရေး ဗျူဟာများကို အကောင်အထည်ဖော်သည့် နေရာများသည် အဓိက ဂိမ်းဝင်ငွေသာ အာရုံစိုက်သည့် နေရာများထက် စတုရန်းပေ တစ်လုံးလျှင် ဝင်ငွေ ၂၂-၂၈% ပိုများပါသည်။
လုပ်သမ်းအင်အားစုဆိုင်ရာ စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ ဆေးစစ်ခြင်း (Workforce analytics) သည် ဝန်ထမ်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ အလုပ်ချိန်ဇယား အကောင်အထည်ဖော်မှု အကောင်အထည်ဖော်မှု အကောင်အထည်ဖော်မှုနှင့် လေ့ကျင်းမှု အကောင်အထည်ဖော်မှု ထိရောက်မှုတို့အပေါ် အရေးကြီးသော အသိအမြင်များကို ပေးစေပါသည်။ ထို့အပေါ် အခြေခံ၍ ဖျော်ဖြေရေးနေရာများတွင် လုပ်ငန်းဆောင်တာများ အများဆုံး လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု စုစုပေါင်း ကုန်ကျစရိတ် လျှော့ချရေး အခွင့်အလမ်းကို ဖော်ပြပါသည်။ Deloitte ၏ Bersin လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် သုတေသနအရ ဖျော်ဖြေရေးနေရာများတွင် လုပ်သမ်းအင်အားစုဆိုင်ရာ စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ ဆေးစစ်ခြင်းကို အကောင်အထည်ဖော်သည့်နေရာများတွင် အလုပ်သမ်းစရိတ် ၁၈-၂၅% အထိ လျှော့ချနိုင်ပြီး ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု အမှတ်စဥ်များကို ၂၈-၃၅% အထိ မြင့်တင်နိုင်ပါသည်။ ထိရောက်သော လုပ်သမ်းအင်အားစုဆိုင်ရာ စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ ဆေးစစ်ခြင်းကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် အချိန်နှင့် တက်ရောက်မှုစနစ်များ၊ ဖောက်သည်များ၏ အကြံပေးချက်များ စနစ်များ၊ ရောင်းအားဒေတာများနှင့် လေ့ကျင်းမှုမှတ်တမ်းများနှင့် ပေါင်းစပ်မှု လိုအပ်ပါသည်။ ထိုသို့သော ပေါင်းစပ်မှုများသည် ဝန်ထမ်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အကောင်အထည်ဖော်ရန် အခွင့်အလမ်းများအကြောင်း စုစုပေါင်း အသိအမြင်များကို ပေးစေပါသည်။
ဝန်ထမ်းစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ၏ လုပ်ငန်းခွင်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အသုံးချခြင်း၏ အကောင်းဆုံး အသုံးချမှုများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းသည် ဝန်ထမ်းများ၏ အလုပ်လုပ်နိုင်မှုအချိန်များကို ဝန်ဆောင်မှုလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီအောင် ညှိပေးခြင်းဖြင့် လုပ်သမ်းစရိတ်များကို အနည်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ ထို့အတူ ဝန်ဆောင်မှုအရည်အသွေးကိုလည်း ထိန်းသိမ်းပေးပါသည်။ Kronos ကုမ္ပဏီ၏ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များကို စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ သုတေသနအရ အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံသော အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းကို အသုံးပြုသည့် နေရာများတွင် လုပ်သမ်းစရိတ်များ ၁၂-၁၈% အထ do လျော့ကျခဲ့ပါသည်။ ထို့အတူ အထွက်အဝင်များ အများဆုံးဖြစ်သည့် အချိန်များတွင် ဖောက်သည်များအား ဝန်ဆောင်မှုပေးရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်လာခဲ့ပါသည်။ အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် ယခင်က ဖော်ပြခဲ့သည့် ဝန်ဆောင်မှုလိုအပ်ချက်များ၊ အထူးအဖွဲ့အစည်းများ၏ ကာလစဥ်ဇယားများ၊ ဝန်ထမ်းများ၏ ကျွမ်းကျင်မှုများ၊ အလုပ်သမ်းစည်းမျဉ်းများနှင့် ဝန်ထမ်းတစ်ဦးချင်းစီ၏ အလုပ်လုပ်နိုင်မှုအချိန်များကို အသုံးပြု၍ အကောင်းဆုံးအချိန်ဇယားများကို အက်ဒ်ဘိုင်ဇ်ပေးပါသည်။ StaffOpt Entertainment ကုမ္ပဏီသည် ၂၀၂၃ ခုနှစ်တွင် နေရာ ၂၄ နေရာတွင် အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံသော အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းကို အသုံးပြုခဲ့ပါသည်။ ထိုအက်ဒ်ဘိုင်ဇ်ပေးမှုကြောင့် လုပ်သမ်းစရိတ်များ ၁၆% လျော့ကျခဲ့ပါသည်။ ထို့အတူ ဖောက်သည်များ၏ က удовлетворенность အမှတ်များ ၂၂% တိုးတက်ခဲ့ပါသည်။ ဤအောင်မှန်းမှုများသည် ဝန်ထမ်းများ၏ အလုပ်လုပ်နိုင်မှုအချိန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုလိုအပ်ချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ညှိပေးခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းနေရာများတွင် အလုပ်နည်းနေသည့် အချိန်များတွင် ဝန်ထမ်းများကို အလွ excess အလုပ်ခန့်ထားမှုကို လျော့နည်းစေခြင်းများကြောင့် ဖော်ပော်ပေးခဲ့ပါသည်။
စွမ်းဆောင်ရည် ဆန်းစစ်ခြင်းနှင့် အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံသော ရည်ရွယ်ချက်ရှိသော လေ့ကျင်းမှု အကောင်အထည်ဖော်မှုသည် ဝန်ထမ်းများ၏ အကောင်အကွင်း ထိရောက်မှုနှင့် ဖောက်သည်များ၏ အတွေ့အကြုံများကို သိသိသာသာ မြင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ လူသားအရင်းအမြစ် ဖွံ့ဖော်ရေးအသင်း (ATD) ၏ အစီရင်ခံစာအရ အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံသော လေ့ကျင်းမှုကို အကောင်အထည်ဖော်သည့် ကုမ္ပဏီများသည် ရိုးရိုးသော လေ့ကျင်းမှုနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက လေ့ကျင်းမှု အကျိုးအမြတ် အချိန်ပိုင်း အချိန်ပိုင်း ၄၅% ပိုများပြီး ကျွမ်းကျင်မှု သင်ယူမှုအချိန်သည် ၃၈% ပိုမြန်ပါသည်။ စွမ်းဆောင်ရည် အချက်အလက်များ ဆန်းစစ်ခြင်းသည် တစ်ဦးချင်း ဝန်ထမ်းများ၏ ရောင်းအား စွမ်းဆောင်ရည်၊ ဖောက်သည်များ၏ က удовлетворမှု အမှတ်များ၊ အမှားအမှင်နှုန်းများနှင့် အကောင်အကွင်း ထိရောက်မှု စံနှုန်းများကို ဆန်းစစ်ပြီး လေ့ကျင်းမှု လိုအပ်ချက်များနှင့် စွမ်းဆောင်ရည် လမ်းညွှန်မှု အခွင့်အလမ်းများကို ဖော်ထုတ်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ဖျော်ဖြေရေး လေ့ကျင်းမှု အချက်အလက်များ ကွန်ရက် (ETAN) ၏ အစီရင်ခံစာအရ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် အခြေခံသော လေ့ကျင်းမှုကို အကောင်အထည်ဖော်သည့် နေရာများသည် ယေဘုယျ လေ့ကျင်းမှု အစီအစဉ်များကို အသုံးပြုသည့် နေရာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဝန်ထမ်းများ၏ အကောင်အကွင်း ထိရောက်မှု ၂၈% ပိုများပြီး ဖောက်သည်များ၏ က удовлетворမှု အမှတ်များ ၃၄% ပိုများပြီး ဝန်ထမ်းများ ထွက်ခွာမှုနှုန်း ၄၅% နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပိုများပါသည်။
အောင်မြင်သော အချက်အလက်ဆန်းစစ်မှု အကောင်အထည်ဖော်မှုသည် နည်းပညာ ပေါင်းစပ်မှု၊ ဝန်ထမ်းများအား လေ့ကျင်းပေးခြင်း၊ လုပ်ငန်းစဉ်များ ပြန်လည်ဒီဇိုင်းပုံစံသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ယဉ်ကျေးမှု ပြောင်းလဲမှုတို့ကို ကောင်းစွာ စီမံခန့်ခွဲရန် လုံလေးသော ပြောင်းလဲမှု စီမံခန့်ခွဲမှု ချဉ်းကပ်မှုများကို လိုအပ်ပါသည်။ Gartner ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ် ပြောင်းလဲမှု သုတေသနအရ အချက်အလက်ဆန်းစစ်မှု စီမံကိန်းများ၏ ၆၇% သည် နည်းပညာ ကောင်းစွာ မဟုတ်ခြင်းကြောင့်မဟုတ်ဘဲ ပြောင်းလဲမှု စီမံခန့်ခွဲမှု မလ sufficiently ဖြစ်ခြင်းကြောင့် မျှော်မှန်းထားသော ရလဒ်များကို မရရှိနိုင်ပါ။ ဖျော်ဖြေရေးနေရာများသည် အဖွဲ့အစည်း၏ ယဉ်ကျေးမှု၊ ဝန်ထမ်းများ၏ စွမ်းရည်များ၊ လုပ်ငန်းစဉ် လိုအပ်ချက်များနှင့် အုပ်ချုပ်မှု ဖွဲ့စည်းပုံများကို အထောက်အကူပုံစံဖော်ဆောင်ရန် စနစ်တကျ အကောင်အထည်ဖော်မှု ချဉ်းကပ်မှုများကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် လိုအပ်ပါသည်။
နည်းပညာ ဗိသုကာအဆောက်အဦးဒီဇိုင်းသည် စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ စွမ်းရည်များအတွက် အရေးကြီးသော အခြေခံအုတ်မူဖြစ်ပြီး စနစ်များစွာကို ပေါင်းစပ်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှု၊ အနာဂတ်လိုအပ်ချက်များအတွက် စီမံကြိုတင်ပြင်ဆင်မှုများကို လိုအပ်ပါသည်။ Forrester ၏ နည်းပညာ ဗိသုကာအဆောက်အဦးဆိုင်ရာ သုတေသနအရ အောင်မြင်သော စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ အကောင်အထည်ဖော်မှုများသည် အများအားဖြင့် ၇၀-၂၀-၁၀ ချဉ်းကပ်မှုကို လိုက်နာကြသည်။ ဆိုလျှင် ရင်းမြစ်အခြေခံဒေတာ အခြေခံအဆောက်အဦးနှင့် ပေါင်းစပ်မှုအတွက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု၏ ၇၀%၊ စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ ကိရိယာများနှင့် ပလက်ဖောင်းများအတွက် ၂၀% နှင့် စက်သုံးသိမ်းမှု (machine learning) နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း (predictive analytics) ကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်စွမ်းရည်များအတွက် ၁၀% ဖြစ်သည်။ အရေးကြီးသော အကောင်အထည်ဖော်မှု စဥ်းစားမှုများတွင် အချိန်နှင့်တစ်ပါတည်း ဒေတာဖမ်းယူမှုစွမ်းရည်များ၊ ဒေတာအရည်အသွေးစီမံခန့်ခွဲမှု၊ လုပ်ဆောင်ရေးဆိုင်ရာ ပလက်ဖောင်းများအကြား စနစ်ပေါင်းစပ်မှုများနှင့် ချဲ့ထွင်နိုင်သော မိုက်ခရိုဆော့ဖ် မှုန်းမှု (cloud infrastructure) တို့ ပါဝင်သည်။ ဖန်တီးမှုနည်းပညာအသိုင်းအဝိုင်း (Entertainment Technology Association - ETA) သည် ၇၀-၂၀-၁၀ ဗိသုကာအဆောက်အဦးချဉ်းကပ်မှုကို လိုက်နာသော နေရာများသည် အခြေခံဒေတာစွမ်းရည်များကို မတည်ထောင်မှီ အဆင့်မြင့်စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ စွမ်းရည်များကို ဦးစားပေးသော နေရာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အကောင်အထည်ဖော်မှုကာလ ၄၅% ပိုမြန်ဆန်ပြီး ပိုင်ဆိုင်မှုစုစုပေါင်းစ cost ၆၇% နှင့် နိမ့်ပါသည်။
အဖွဲ့အစည်း၏ ယဉ်ကျေးမှုပြောင်းလဲမှုသည် စီမံကုန်းများတွင် အခက်ခဲဆုံးသော အပိုင်းဖြစ်ပြီး ဦးဆောင်မှုအတွက် စွမ်းရည်မှု၊ ဝန်ထမ်းများ၏ စွမ်းရည်မှု ဖွံ့ဖြိုးရေးနှင့် ဒေတာအခြေပြု ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အားပေးသည့် အုပ်ချုပ်မှုဖွဲ့စည်းပုံများကို လိုအပ်ပါသည်။ Harvard Business Review ၏ ယဉ်ကျေးမှုပြောင်းလဲမှုဆိုင်ရာ သုတေသနအရ အောင်မွေးသော စီမံကုန်းများတွင် ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာ အရေးကြီးသော အချက်သုံးချက်ကို တွေ့ရပါသည်။ ထိုအချက်များမှာ ဝန်ထမ်းအားလုံး၏ အဆင့်အလုံးစုံတွင် ဒေတာအကြောင်း အသိပညာရှိခြင်း၊ ဦးဆောင်မှုအဖွဲ့အစည်းများက ဒေတာအခြေပြု ဆုံးဖြတ်ချက်များကို စွမ်းဆောင်နှင့် ပြသခြင်းနှင့် ဒေတာအခြေပြု အသိဉာဏ်များပေါ်တွင် အဖွဲ့စည်းအလုံးစုံ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းတို့ဖြစ်ပါသည်။ Entertainment Analytics Leadership Forum (EALF) သည် ယဉ်ကျေးမှုပြောင်းလဲမှုကို အောင်မွေးသည့် နေရာများသည် အများအားဖြင့် ၁၈-၂၄ လကြာသည့် အားထုတ်မှုကို လိုအပ်ပါသည်။ သို့သော် ယဉ်ကျေးမှုပြောင်းလဲမှုမှု မရှိဘဲ နည်းပညာကိုသာ အသုံးပြုသည့် နေရာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စီမံကုန်းများ၏ အောင်မွေးမှုနှုန်းသည် ၂-၃ ဆ ပိုမိုမြင့်မားပါသည်။
Dr. Robert Kim သည် အပြုအမူဆိုင်ရာ စီမံခန့်ခွဲမှု အသိအမြင်များ (Entertainment Analytics Insights) ၏ အကြီးမှူး ဒေတာအရာရှိ (Chief Data Officer) ဖြစ်ပြီး မေရီကန်နှင့် ဥရောပတွင် တည်ရှိသော အတွင်းပိုင်း ဖျော်ဖြေရေးနေရာများအတွက် ဒေတာနောက်ခံ ဗျူဟာရေးနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများ အောင်မြင်စေရန် လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အထူးပြုပါသည်။ စီးပွားရေးအသိအမြင် (Business Intelligence) နှင့် ဒေတာ အသိအမြင် (Data Analytics) တွင် နှစ် ၁၆ နှစ်ကျော် အတွေ့အကြုံရှိသည့် ဒေါက်တာ ကင်မှာ မိမိကိုယ်ပိုင် အသိအမြင် အစီအစဉ်များကို ဖန်တီးခဲ့ပြီး ဖျော်ဖြေရေးနေရာ ၁၅၀ ကျော်အတွက် ပြောင်းလဲမှု စီမံကိန်းများကို ဦးဆောင်ခဲ့ပါသည်။ သူသည် စတန်ဖို့ဒ် တက္ကသိုလ်မှ စီးပွားရေး အသိအမြင် (Business Analytics) ဘွဲ့ရ ပါရဂူဖြစ်ပြီး နေရာအခြေပြု ဖျော်ဖြေရေး အသိမ်းအဝှက် (Location Based Entertainment Association) ၏ အသိအမြင် စံနှုန်းများ ကော်မတီတွင် အဖွဲ့ဝင်အဖြစ် တာဝန်ထမ်းဆောင်ပါသည်။
- နေရာအခြေပြု ဖျော်ဖြေရေး အသိမ်းအဝှက် (LBEA), "ဖျော်ဖြေရေး လုပ်ငန်းများတွင် အသိအမြင်များ", ၂၀၂၄။
- နိုင်ငံတက် အပြုအမူဆိုင်ရာ ပန်းခံများနှင့် ဆွဲဆောင်မှုများ အသိမ်းအဝှက် (IAAPA), "ဖျော်ဖြေရေးတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ် ပြောင်းလဲမှု", ၂၀၂၄။
- မိသားစုဖျော်ဖြေရေးစင်တာများအသိုင်းအဝိုင်း (AFEC)၊ "၂၀၂၄ ခုနှစ် စွမ်းဆောင်ရည် အချက်အလက်နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအစီရင်ခံစာ"၊ ၂၀၂၄ ခုနှစ်။
- မက်ကင်စီ & ကုမ္ပဏီ (McKinsey & Company), "ဖျော်ဖြေရေးတွင် အသိအမြင်များ အစီရင်ခံစာ", ၂၀၂၄။
- ဒီလော့တ် (Deloitte), "ဖျော်ဖြေရေးနေရာများအတွက် ဝယ်လိုအား ခန့်မှန်းခြင်း", ၂၀၂၄။
- အပြုအမူဆိုင်ရာ နှင့် ဂီတ လုပ်ငန်းရှင်များ အသိမ်းအဝှက် (AMOA), "ပိုင်ဆိုင်မှု အသုံးပြုမှု စံနှုန်းများ", ၂၀၂၄။
- ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဖန်တီးမှုစီမးသည့် သုတေသနအဖွဲ့ (GERI), "ဖောက်သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖဲ့မှု အခြေခံကုန်းမား", ၂၀၂၄။
- ပျော်ပွဲစီမးသည့် လုပ်ငန်း ထိန်းသိမ်းရေး အသိုင်းအဝိုင်း (AIMA), "ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော ထိန်းသိမ်းရေး အကောင်အထောက်ဆောင်မှုများ", ၂၀၂၄။
- နီလ်ဆင် နော်မန် အုပ်စု, "ခရီးစဉ် မြေပုံဆွဲခြင်း သုတေသန", ၂၀၂၄။
- ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံ သုတေသနအဖွဲ့ (CERI), "ခရီးစဉ် အကောင်အထောက်ဆောင်မှု အကောင်အထောက်ဆောင်မှု လိုအပ်ချက်များ", ၂၀၂၄။
- ဝင်ငွေ စီမးသည့် အသိုင်းအဝိုင်း (RMA), "ပြောင်းလဲနေသော စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ရေး အခြေခံကုန်းမား", ၂၀၂၄။
- ဖန်တီးမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖဲ့မှု ကွန်ရက် (EAN), "ဝင်ငွေ အကောင်အထောက်ဆောင်မှု ဗျူဟာများ", ၂၀၂၄။
- ဘာစင် ဘိုင် ဒီလော့တ်, "လုပ်သမ်းအင်အား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖဲ့မှု အကောင်အထောက်ဆောင်မှု", ၂၀၂၄။
- ခရိုနော့စ်, "အချိန်ဇယား အကောင်အထောက်ဆောင်မှု သုတေသန", ၂၀၂၄။
- ပုဂ်လိက အရည်အသွေး ဖွံ့ဖြိုးရေး အသိုင်းအဝိုင်း (ATD), "ခွဲခြမ်းစိတ်ဖဲ့မှုအပေါ် အခြေခံသော လေ့ကျင်းမှု အကောင်အထောက်ဆောင်မှု အကောင်အထောက်ဆောင်မှု", ၂၀၂၄။
- ဂာတ်နာ, "ခွဲခြမ်းစိတ်ဖဲ့မှု အကောင်အထောက်ဆောင်မှု ပြောင်းလဲမှု စီမးသည့် အကောင်အထောက်ဆောင်မှု", ၂၀၂၄။
- ဖော်ရက်စတာ၊ "အသုံးချမှုဆိုင်ရာ စီမံကုန်းပါရှ်မှုအတွက် နည်းပညာ ဗိသုကာလုပ်ငန်းစဉ်"၊ ၂၀၂၄။
- ဟာ့ဗတ် ဘီဇီနက်စ် ရီဗျူး၊ "အသုံးချမှုဆိုင်ရာ ယဉ်ကျေးမှု ပြောင်းလဲရေး"၊ ၂၀၂၄။
EN
