فهم التحليلات

التحليلات هي ممارسة فحص البيانات لاكتشاف الأنماط والإجابة على الأسئلة ودعم قرارات أفضل. تساعد التحليلات المؤسسات على تحويل البيانات الأولية - كل شيء بدءًا من المعامَلات إلى إشارات الأجهزة - إلى رؤى يمكنهم فهمها والعمل وفقًا لها.

التحليلات مهمة لأن الشركات تنشئ بيانات أكثر من أي وقت مضى، ولا يمكن لأي فريق تفسيرها يدويًا. تستخدم أدوات التحليلات الحديثة الأتمتة والتمثيل المرئي ومنتجات البيانات، وعلى نحو متزايد، الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة لمساعدة الأشخاص على استكشاف المعلومات وتحديد الاتجاهات واتخاذ قرارات واثقة بشكل أسرع.

من خلال تطبيق التحليلات، يمكن للمؤسسات تحسين التوقع وتحسين العمليات وكشف الفرص عبر الماليات والتسويق وعمليات سلسلة التوريدات وتجربة العملاء وما بعدها.

كيفية عمل التحليلات

في حين أن المؤسسات تستخدم أدوات وتقنيات مختلفة، إلا أن معظمها يتبع عملية تحليلات بيانات مماثلة مصممة لتحويل المعلومات الخام إلى قرارات ونتائج. فيما يلي نهج مشترك:

1- تحصيل

وتبدأ الشركات بجمع البيانات من مصادر مختلفة، مثل التطبيقات والأجهزة والمعاملات والأنظمة الخارجية. الهدف هو بناء صورة كاملة وموثوق بها لما يحدث في جميع قطاعات الأعمال.

2. التنظيف والتحضير

بعد ذلك، يتم تنظيم البيانات وتوحيدها والتحقق من جودتها. تضمن هذه الخطوة أن تكون نتائج التحليلات دقيقة وموثوقة، مما يشكل الأساس للرؤية المجدية.

3- التحليل

باستخدام الاستكشاف المرئي والأساليب الإحصائية والذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة، تبحث الفرق عن الاتجاهات والأنماط والأسباب الجذرية. هذا هو المكان الذي يحدث فيه العمل التحليلي الأساسي.

4. الحصة

ثم يتم تقديم الرؤى من خلال لوحات المعلومات أو التقارير أو الاستعلامات باللغة الطبيعية حتى يتمكن الأشخاص في جميع أنحاء المؤسسة من فهم ما تخبرهم به البيانات.

5- الإجراء

تستخدم الفرق هذه الرؤى لاتخاذ القرارات - سواء أكانت تقوم بتعديل نفقات التسويق أو تحسين المخزون أو تحسين تجارب العملاء أو ميزانيات التخطيط.

6- تحسين

ومع ظهور النتائج، تقوم المؤسسات بتنقيح النماذج والتحقق من صحة الافتراضات وتعديل العمليات. تساعد هذه الحلقة المستمرة عملية التحليلات على الحصول على أكثر ذكاءً وفعالية مع مرور الوقت.

التحليل الذكي للأعمال مقابل التحليل الذكي للأعمال مقابل تحليل البيانات

غالبًا ما يتم استخدام مصطلحات مثل التحليلات والتحليل الذكي للأعمال (BI) وتحليل البيانات بالتبادل. ولكن كل واحد يخدم غرضاً مميزاً. يساعد فهم هذه الاختلافات الفرق على اختيار النهج الصحيح للمشكلة التي تحاول حلها.

التحليلات

تركز التحليلات على العثور على الأنماط وتوقع النتائج والتوصية بالإجراءات. وغالبا ما يستخدم تدريب الآلة والتقنيات الإحصائية للإجابة على أسئلة تطلعية مثل "ماذا سيحدث بعد ذلك؟" أو "ماذا يجب أن نفعل؟"

مثال: توقع الطلب للربع القادم أو تحديد العملاء الأكثر عرضة للفقد.

التحليل الذكي للأعمال

يوفر التحليل الذكي للأعمال رؤية حول ما حدث بالفعل. كما تستخدم لوحات المعلومات والعروض والتقارير لتتبع مؤشرات الأداء الأساسية ومساعدة الأشخاص على مراقبة الأداء.

مثال: لوحة معلومات مبيعات تعرض الإيرادات حسب المنطقة أو تقرير عمليات يومي تسجل معدلات التسليم في الوقت المحدد.

تحليل البيانات

تحليل البيانات هو الفحص العملي للبيانات للإجابة على أسئلة محددة أو التحقيق في الأسباب الجذرية. غالبًا ما تكون أكثر تقنية واستكشافًا، وتستخدم أساليب مثل الاستعلام والتقسيم والاختبار الإحصائي.

مثال: التحقق من سبب انخفاض التحويلات في يوم محدد أو الحملة التسويقية التي قادت الفرص التسويقية الأعلى جودة.

في حين أن التحليلات والتحليل الذكي للأعمال وتحليل البيانات مرتبطان ارتباطًا وثيقًا، يلعب كل منهما دورًا مميزًا: يساعدك التحليل الذكي للأعمال على فهم ما حدث وتحليل البيانات يتحقق من سبب حدوثه والتحليلات تجمع كل شيء معًا لتوجيه ما يجب أن يحدث بعد ذلك. يوفر فهم هذه الاختلافات وضوحًا حول كيفية استخدام المؤسسات للبيانات على كل مستوى - ولماذا أصبحت التحليلات ضرورية للغاية لاتخاذ القرارات الحديثة.

مزايا التحليلات

يبدأ فهم أهمية التحليلات بإدراك مدى سرعة اتخاذ المؤسسات للقرارات. مع البيانات الواردة من العملاء والعمليات وأنظمة التمويل والأجهزة المتصلة، تحتاج الفرق إلى طريقة موثوقة لتحويل المعلومات إلى إجراءات. هذا هو المكان الذي تصبح فيه التحليلات ضرورية.

تساعد برامج التحليلات الحديثة المؤسسات على التحرك بشكل أسرع، والعمل بكفاءة أكبر، والاستجابة للتغيير بثقة. فهو يحول البيانات إلى رؤى واضحة توجه الإستراتيجية وتحسن الأداء وتقلل من عدم اليقين. بالنسبة للعديد من الشركات، تؤثر مزايا التحليلات بشكل مباشر على النمو، والتوفير في التكاليف، ورضا العملاء—مما يجعلها قدرة بالغة الأهمية في كل صناعة.

فيما يلي ستة أسباب لأهمية التحليلات:

1. اتخاذ قرارات أسرع وأكثر ثقة

توفر التحليلات رؤية في الوقت الفعلي حول ما يحدث وسبب حدوثه، مما يساعد الفرق على التصرف بسرعة بدلاً من الاعتماد على الغريزة.

2. تخفيض التكلفة التشغيلية ورفع مستوى الكفاءة

من خلال تحديد العوائق وأتمتة التحليل الروتيني وتحسين استخدام الموارد، تساعد التحليلات المؤسسات على القيام بالمزيد بأقل.

3 - تحسين التنبؤ والتخطيط

تدعم النماذج التنبؤية وتحليل الاتجاهات إعداد الميزانيات وتخطيط الطلبات وإدارة القدرات والاستراتيجية طويلة الأجل.

4. تحسين تجربة العملاء

تساعد التحليلات الشركات على فهم سلوك العملاء وتخصيص التفاعلات وتقليل الفقد عبر القنوات الرقمية والشخصية.

5. فرص الإيرادات الجديدة

يمكن أن تكشف الرؤى المستخلصة من البيانات عن الاحتياجات غير الملباة أو القطاعات الناشئة أو التحسينات التشغيلية التي تُترجم إلى عروض أو نماذج أعمال جديدة.

6. تقليل المخاطر وتعزيز المرونة

تساعد الحلول التحليلية المؤسسات على اكتشاف المخالفات ومراقبة الامتثال وتوقع الاضطرابات واتخاذ قرارات استباقية قبل أن تصبح المشكلات الصغيرة مشاكل مكلفة.

وتظهر هذه المزايا معًا كيف تعزز التحليلات كل جزء من الأعمال - بدءًا من الإستراتيجية والتخطيط وحتى العمليات اليومية. وبما أن المؤسسات تعتمد أكثر على البيانات لتوجيه القرارات، فإن فهم الأنواع المختلفة من التحليلات يصبح ضروريًا لاستخدام هذه القدرات بشكل فعال.

الأنواع الأربعة للتحليلات

غالبًا ما تنتقل المنظمات عبر أربعة أنواع رئيسية من التحليلات أثناء عملها لزيادة القيمة التي تحصل عليها من البيانات. كل نوع يجيب على سؤال مختلف ويدعم مرحلة مختلفة من صنع القرار.

1. التحليلات الوصفية - "ماذا حدث؟"

تلخص التحليلات الوصفية البيانات القديمة لإظهار ما حدث بالفعل في الأعمال. وتستخدم الحسابات الأساسية - مثل المجاميع والمتوسطات وتغييرات النسبة المئوية - لجعل الاتجاهات سهلة الفهم. هذا هو الأساس لمزيد من التحليل المتقدم.

مثال: مراجعة مبيعات الشهر الماضي حسب المنطقة لفهم أنماط الأداء.

2. تحليلات تشخيصية -"لماذا حدث ذلك؟”

تستكشف التحليلات التشخيصية البيانات بعمق أكبر لاكتشاف الأسباب الكامنة وراء النتيجة. تقنيات مثل اكتشاف البيانات والتنقلات التفصيلية وتحليل الارتباط تساعد الفرق في تحديد الأسباب الجذرية والعوامل المساهمة.

مثال: التحقيق في سبب إسقاط تحويلات الموقع من خلال الاطلاع على مصادر المرور أو أنواع الأجهزة أو أوقات تحميل الصفحة.

3. التحليلات التنبؤية— "ما الذي يحتمل حدوثه؟"

تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات القديمة والنماذج الإحصائية وتدريب الآلة لتوقع النتائج المستقبلية. فهو يساعد المؤسسات على توقع ما هو قادم والاستعداد وفقًا لذلك.

مثال: التنبؤ بالطلب لمنتج في الربع القادم على أساس الموسمية والعروض الترويجية وسلوك الشراء السابق.

4. التحليلات الإرشادية - "ماذا يجب أن نفعل؟"

تعتمد التحليلات الإرشادية على الرؤى الوصفية والتشخيصية والتنبؤية للتوصية بأفضل مسار عمل. وهو يستخدم تقنيات متقدمة لإعداد النماذج والتحسين والذكاء الاصطناعي لتقييم القرارات الممكنة وتأثيراتها.

مثال: اقتراح نقطة إعادة طلب المخزون المثلى لتقليل حالات نفاد المخزون مع تقليل تكاليف الترحيل.

من خلال الانتقال من التحليلات الوصفية إلى التحليلات التوجيهية، تبني المؤسسات رؤية أعمق تدريجيًا وتأثير أكثر إستراتيجية من بياناتها. ولتطبيق هذه الإمكانات بفعالية، فإنها تساعد على فهم المكونات الأساسية التي تدعم نظام التحليلات وكيفية عملها معًا.

المكونات المشتركة للتحليلات

وتجمع التحليلات الحديثة العديد من الإمكانات المترابطة التي تساعد المؤسسات على جمع البيانات الموثوقة، وفهم معنى ذلك، والتصرف بناءً على الرؤى. في حين أن أدوات تحليلات محددة قد تختلف، إلا أن معظم الحلول تشترك في المكونات الأساسية، مثل:

1. مصادر البيانات والاتصال

تبدأ التحليلات بالوصول إلى البيانات من التطبيقات والأجهزة وقواعد البيانات والخدمات السحابية والموجزات الخارجية. يضمن الاتصال القوي إنشاء لوحات معلومات التحليلات والتقارير والنماذج على معلومات شاملة ومحدَّثة.

2 - جودة البيانات وإعدادها

قبل أن يحدث التحليل، يجب أن تكون البيانات دقيقة وكاملة ومتسقة. تضمن عمليات جودة البيانات - مثل التحقق من الصحة والتوحيد القياسي والإثراء - نتائج موثوقة. كما يتضمن التحضير جمع البيانات وتنظيمها بحيث تكون جاهزة للاستكشاف.

3 - حوكمة البيانات وخصوصيتها

تعتمد التحليلات الناجحة على الثقة. تحدد إدارة البيانات وعناصر التحكم في الخصوصية من يمكنه الوصول إلى البيانات وكيفية استخدامها وكيفية فرض السياسات. وهذا يضمن المعلومات الحساسة ويضمن الالتزام بالمتطلبات التنظيمية والتنظيمية.

4- مؤشرات الأداء الأساسية والقياسات

يساعد مسح مؤشرات الأداء الأساسية والقياسات في تحويل البيانات إلى مؤشرات أداء ذات مغزى. فهي توفر لغة مشتركة لفهم التقدم وقياس النتائج ومواءمة الفرق حول الأهداف الاستراتيجية.

5- لوحات المعلومات والعرض

تقوم لوحة معلومات التحليلات بتحويل المعلومات المعقدة إلى مخططات ورسوم بيانية وملخصات مرئية تفاعلية. تسهل لوحات المعلومات المنشأة على البيانات الغنية بالسياق أو النماذج المشتركة أو منتجات البيانات على مستخدمي الأعمال تحديد الاتجاهات ومراقبة الأداء في الوقت الفعلي واستكشاف الأسئلة دون الحاجة إلى مهارات تقنية متقدمة.

6 - النماذج التحليلية والأتمتة

تساعد النماذج مثل عمليات الاحتساب الإحصائية البسيطة وتدريب الآلة المتقدم المؤسسات على التنبؤ بالنتائج واكتشاف المخالفات ومحاكاة السيناريوهات. تطبق تدفقات العمل المؤتمتة هذه النماذج باستمرار، مما يتيح اتخاذ قرارات أسرع وأكثر قابلية للتطوير.

7 - سرد القصص وتقديم البصيرة

تساعد العروض والروايات والتفسيرات الإرشادية في توصيل الرؤى بوضوح. تدعم الأدوات الحديثة اللغة الطبيعية في الاستعلام عن التفسيرات التي يتم إنشاؤها تلقائيًا والتي تجعل البيانات في متناول المزيد من الأشخاص.

وعندما تعمل هذه المكونات جنبًا إلى جنب، يكون لدى المؤسسات كل ما تحتاجه لتحويل المعلومات الأولية إلى رؤية هادفة. ويمهد فهم هذه المؤسسة الطريق لرؤية كيفية تطبيق التحليلات عبر الصناعات والوظائف في العالم الحقيقي.

أمثلة على التحليلات

يتم استخدام التحليلات في كل صناعة وتخصص تجاري - بدءًا من البيع بالتجزئة والتصنيع ووصولاً إلى الرعاية الصحية والتكنولوجيا والخدمات العامة. توضح أمثلة التحليلات التالية كيف تقوم المؤسسات بتحويل البيانات إلى رؤى شاملة تعمل على تحسين الأداء وتوجيه الاستراتيجية وتقديم نتائج أفضل. تسلط أمثلة تحليلات الأعمال هذه الضوء على حالات الاستخدام الشائعة والناشئة.

التحليلات المالية

تجمع التحليلات المالية بين البيانات المالية والتشغيلية والخارجية لدعم التخطيط والتوقع وإدارة الأداء. وتستخدمه الفرق لتقييم قرارات الاستثمار وتقييم تأثير تغييرات التكلفة وتتبع الربحية وفهم كيف قد تؤثر خيارات اليوم على الهوامش المستقبلية.

مثال: إعداد نماذج سيناريوهات الميزانية المختلفة لتحديد كيفية تأثير التحولات في بُنى الطلبات أو التكاليف على التدفق النقدي لربع السنة التالي.

تحليلات التسويق

تحليلات التسويق تربط البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي والمواقع الإلكترونية والبريد الإلكتروني وتطبيقات الأجهزة المتنقلة والأنظمة الأساسية للإعلان لقياس أداء الحملات التسويقية وفهم سلوك العملاء. ويستخدمها المسوقون لتحسين الإنفاق وتخصيص المراسلة وتحديد المقاطع عالية القيمة وتحليل التوجهات.

مثال: تحديد شريحة الجمهور التي تستجيب بشكل أفضل لحملة إعلانية جديدة وإعادة تخصيص الميزانية في الوقت الفعلي.

تحليلات سلسلة التوريدات

تستخدم تحليلات سلسلة التوريدات البيانات في الوقت الفعلي من الموردين وأنظمة الإمداد والتموين وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء لتحسين التخطيط والمرونة. كما يساعد المؤسسات على تقليل حالات الاضطراب وتحسين المخزون وتبسيط النقل وتحسين الرؤية الشاملة.

مثال: تحديد العلامات المبكرة لتأخير الشحن المحتمل وتعديل خطط الإنتاج أو تحديد المصادر تلقائيًا.

تحليلات المنتجات

تركز تحليلات المنتجات على كيفية تفاعل المستخدمين مع المنتجات الرقمية أو الفعلية. فهو يساعد الفرق على تحسين الميزات وزيادة الاعتماد وتقليل الاحتكاك وتوجيه مخططات المنتجات طويلة الأمد.

مثال: تحليل الميزات التي يتعامل معها المستخدمون بشكل متكرر لتحديد أفضلية التحسينات للإصدار التالي.

تحليلات العملاء

تكشف تحليلات العميل عن رؤى حول التفضيلات والسلوكيات ومستويات الرضا. وتستخدمها المؤسسات لتخصيص التجارب وتقليل الفقد وتعزيز الولاء.

مثال: التنبؤ بالعملاء الذين من المحتمل أن يلغوا اشتراكًا ويقدمون بشكل استباقي حوافز الاحتفاظ المخصصة.

العمليات وتحليلات المخاطر

تستخدم فرق العمليات والمخاطر التحليلات لتحسين الكفاءة وتقليل الأخطاء وتوقع المشكلات المحتملة. ويمكن أن يتضمن ذلك مراقبة المعدات أو تخطيط القوى العاملة أو اكتشاف الاحتيال أو تتبع الالتزام.

مثال: الكشف عن الشذوذ في أنماط المعاملات لتحديد الاحتيال المحتمل قبل أن يصعد.

توضح حالات الاستخدام هذه كيف يمكن للحلول التحليلية دعم القرارات عبر كل جزء من الأعمال، بدءًا من النمو ومشاركة العملاء وحتى المرونة التشغيلية وإدارة المخاطر. ومن خلال وضع أمثلة التحليلات هذه في الاعتبار، أصبح من الأسهل فهم التقنيات الحديثة التي تجعل إمكانات التحليلات اليوم ممكنة.

تقنيات التحليلات الحديثة

يتم تشكيل البنية الأساسية للحلول التحليلية اليوم من خلال التطورات الرئيسية في الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي والأتمتة. هذه الابتكارات تسهل على المؤسسات استكشاف البيانات وكشف الرؤى والتصرف بسرعة - بغض النظر عن المكان الذي تعيش فيه البيانات أو من يحتاج إلى استخدامها. تمثل التقنيات أدناه القدرات الأساسية التي تقود التحليلات المتقدمة والجيل التالي من اتخاذ القرارات.

الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة (تحليلات الذكاء الاصطناعي)

يعمل الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة على تحسين التحليلات من خلال اكتشاف الأنماط والعثور على المخالفات وكشف العلاقات التي قد يفقدها البشر. يمكن لتحليلات الذكاء الاصطناعي معالجة مجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة بسرعة والرؤى السطحية في الوقت الفعلي القريب - بدءًا من المخاطر الناشئة ووصولاً إلى الفرص الجديدة. تدعم هذه القدرات التحليلات التنبؤية والتوجيهية، مما يسمح للفرق بتوقع ما سيحدث وتحديد ما يجب القيام به بعد ذلك.

تحليلات الوقت الفعلي

يمكن للأنظمة الحديثة تحليل البيانات لحظة إنشائها، مما يتيح التحليلات في الوقت الفعلي لسيناريوهات مثل اكتشاف الاحتيال وتتبع الأوامر وتفاعلات العملاء ومراقبة سلسلة التوريدات. تستخدم المؤسسات ذلك للاستجابة الفورية للتغييرات وتحسين الاستجابة وتمكين القرارات الحساسة للوقت.

الأتمتة والتحليلات الشاملة

تستخدم التحليلات المعززة الذكاء الاصطناعي لأتمتة الخطوات الأساسية في عملية التحليلات، مثل تحضير البيانات وإنشاء النماذج وإنشاء الرؤى. وهذا يقلل من الجهد اليدوي ويفتح الباب للمزيد من المستخدمين للعمل بالتحليلات المتقدمة دون الحاجة إلى مهارات متخصصة في علوم البيانات.

الاستعلام عن اللغة الطبيعية

تجعل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) إمكانية الوصول إلى التحليلات أكثر سهولة. من خلال واجهات المحادثة، يمكن للمستخدمين طرح سؤال باللغة اليومية - مثل "أي منتج كان له أعلى نمو في الربع الأخير؟"—و يمكنك الحصول على لمحات عامة فورية. يساعد هذا في إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات لمستخدمي الأعمال الذين قد لا يكونون على دراية بالمعادلات المعقدة أو لغات الاستعلام.

تحليلات الخدمة الذاتية

تقوم الأنظمة الأساسية الحديثة بتحديد أولويات تحليلات الخدمة الذاتية، مما يمكِّن الموظفين من استكشاف البيانات وإنشاء لوحات المعلومات وتشغيل التحليلات بمفردهم. بالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي والأتمتة والواجهات البديهية، تسمح إمكانات الخدمة الذاتية للمزيد من الأشخاص باتخاذ قرارات معتمدة على البيانات - سواء كانوا على كمبيوتر محمول أو جهاز محمول.

الحلول التحليلية تمنح المؤسسات القدرة على فهم ماضيها والتنقل في الحاضر وتوقع المستقبل بدقة. من خلال إقران البيانات الموثوقة بالأدوات الحديثة الممكَّنة بالذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات تحسين الأداء على كل مستوى - بدءًا من العمليات اليومية ووصولاً إلى الاستراتيجية طويلة الأمد. ومع استمرار تقدم قدرات التحليلات، ستظل هذه القدرات أساسية لبناء منظمات مرنة مدفوعة بالرؤى يتم إعدادها لأي شيء يأتي بعد ذلك.

الأسئلة المتكررة