فهم تحليلات البيانات

تعريف تحليلات البيانات

تحليلات البيانات هي عملية تحليل مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة وتفسيرها وعرضها لاشتقاق رؤى هادفة واتخاذ قرارات مستنيرة. وهو يشمل مجموعة متنوعة من التقنيات بدءًا من التحليل الإحصائي وحتى تدريب الآلة، التي تهدف إلى تحليل البيانات السابقة والحالية للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.

لماذا تعد تحليلات البيانات مهمة؟

في شكلها الخام، لا تعد البيانات أكثر من قائمة بالحقائق والأرقام. وهذا هو السبب في أنها غالبًا ما تُقارن بالنفط، وهو مورد قيمته كامنة حتى تتم معالجته ليصبح شيئًا مفيدًا. ويُعد تحليل البيانات مهمًا لأنه يساعد على استخراج القيمة من المادة الخام التي نسميها.

تخيل إدارة سلسلة توريدات عالمية دون أي رؤية واضحة لبياناتك - أو إعداد ميزانية لإطلاق منتجك التالي اعتمادًا على الحدس والمشاعر فقط. وبدون تحليلات البيانات، يصبح تحقيق هدف التحول إلى مؤسسة قائمة على البيانات - مع تحسين العمليات والتحسين المستمر لتجارب العملاء - أمرًا شبه مستحيل. ولذلك، بالنسبة إلى المؤسسات التي تسعى إلى إنشاء ميزة تنافسية والحفاظ عليها، فإن تحليلات البيانات هي سر النجاح المستمر.

كيف تعمل تحليلات البيانات؟

تحليلات البيانات هي عملية متعددة الأوجه تتضمن مراحل مختلفة لاستخراج رؤى هادفة من البيانات الأولية. وتلعب أدوات تحليل البيانات المتخصصة والفرق دورًا أساسيًا في هذا التسلسل، حيث تجمع البيانات ومعالجتها وتحليلها بدقة لاستخلاص ذكاء قابل للتنفيذ.

تساعد الخطوات الخمس التالية على ضمان تحليل البيانات بدقة، مما يؤدي إلى رؤى قابلة للتنفيذ تقود عملية اتخاذ القرارات الإستراتيجية:

الخطوة 1: تجميع البيانات

تتضمن هذه الخطوة الأولية جمع البيانات من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات وأجهزة الاستشعار والمعاملات عبر الإنترنت. فإن جمع مجموعات بيانات متنوعة أمر بالغ الأهمية للحصول على رؤى شاملة.

الخطوة 2: تنقية البيانات

بمجرد تجميعها، غالبًا ما تحتوي البيانات على أخطاء أو تكرارات أو قيم مفقودة. وتحدد تنقية البيانات هذه المسائل وتصححها لضمان الدقة والموثوقية في التحليلات اللاحقة.

الخطوة 3: تحويل البيانات

يتضمن تحويل البيانات توحيد البيانات وتجميعها وتنسيقها في بنية متسقة وقابلة للاستخدام. وتحضر هذه الخطوة البيانات للتحليل الفعال عن طريق تحويلها إلى تنسيقات وبُنى مناسبة.

الخطوة 4: إعداد نماذج البيانات

في هذه المرحلة، تُطبق النماذج الإحصائية والخوارزميات على البيانات لتحديد الأنماط والارتباطات والاتجاهات. وتساعد النمذجة على التنبؤ بالنتائج المستقبلية وتوفر أساسًا لاتخاذ قرارات مستنيرة.

الخطوة 5: تصور البيانات

أخيرًا، تُعرض البيانات المحللة من خلال المخططات والرسومات ولوحات المعلومات. ويجعل العرض البيانات المعقدة مفهومة ويسلط الضوء على الرؤى الأساسية، مما يمكِّن أصحاب المصلحة من اتخاذ القرارات الإستراتيجية بسرعة.

تصور بيانات لأعلى 100 عميل متأخر في السداد

تقنيات وأنواع تحليلات البيانات

أنواع تحليلات البيانات

مع تزايد أحجام البيانات، أصبح التنقل في بحور المعلومات الواسعة بنجاح يتطلب أدوات ملاحية مختلفة بحسب الوجهة المنشودة. ولهذا، باتت المؤسسات تتبع نهجًا مخصصًا في تحليل البيانات، من خلال تصميم إستراتيجياتها للإجابة عن أسئلة محددة وتحقيق أهداف بعينها. وسواء كان الغرض هو فهم ما حدث في الماضي أو اكتشاف أسباب تلك الأحداث أو توقع ما قد يحدث مستقبلًا أو التوصية بأفضل مسار للعمل، فإن كل نوع من أنواع تحليلات البيانات يقدم رؤى وحلولًا مميزة. وفيما يلي نظرة عن كثب على الأنواع الأربعة الرئيسية لتحليلات البيانات: الوصفية والتشخيصية والتنبؤية والتوجيهية.

التحليلات الوصفية

تعتمد التحليلات الوصفية على دراسة البيانات القديمة للكشف عن الاتجاهات والأنماط. وتجيب عن سؤال "ماذا حدث؟" باستخدام تقنيات مثل تجميع البيانات والتنقيب عنها للحصول على رؤى حول الأداء السابق. ومن الأمثلة على ذلك تقارير أداء المبيعات الشهرية، والنتائج من استطلاعات رضا العملاء، وتحليلات حركة المرور على الويب التي تقيس معدلات المشاركة.

التحليلات التشخيصية

تتعمق التحليلات التشخيصية في البيانات لفهم أسباب الأحداث السابقة. ويُجيب عن سؤال "لماذا حدث ذلك؟" باستخدام تقنيات مثل التحليل التفصيلي واكتشاف البيانات والتنقيب عنها وتحليل الارتباطات. فعلى سبيل المثال، قد يستخدم بائع التجزئة تحليلات تشخيصية لفهم سبب انخفاض المبيعات في شهر معين من خلال فحص العوامل المؤثرة.

التحليلات التنبؤية

تستخدم التحليلات التنبؤية النماذج الإحصائية وتقنيات تدريب الآلة لتوقع النتائج المستقبلية على أساس البيانات القديمة. وتجيب عن سؤال "ماذا يمكن أن يحدث؟" من خلال تحديد الاتجاهات والتنبؤ بالأحداث المستقبلية. فعلى سبيل المثال، قد يستخدم أحد البنوك التحليل التنبؤي لتوقع احتمال تخلف أحد العملاء عن سداد قرض.

التحليلات الإرشادية

توصي التحليلات الإرشادية بالإجراءات على أساس تحليلات البيانات. ويُجيب عن سؤال "ما الذي ينبغي علينا فعله؟" باستخدام تقنيات مثل الخوارزميات التحسينية والمحاكاة. فعلى سبيل المثال، قد تستخدم شركة لوجستية التحليلات الإرشادية لتحديد المسار الأكثر كفاءة لشاحنات التوصيل.

الأنواع الأربعة لتحليلات البيانات

تقنيات تحليلات البيانات

إن تحليلات البيانات هي نظام أعمال يتطور باستمرار. وتتنوع التقنيات المستخدمة فيها بقدر تنوع مجموعات البيانات التي يتم تحليلها والأهداف التي تسعى المؤسسات إلى تحقيقها. للنجاح في تحليلات البيانات، فإن الإلمام بتقنيات تحليلات البيانات كاملة النطاق أمر لا بد منه. وتشمل الآتي:

التنقيب عن البيانات

يستخدم التنقيب عن البيانات الخوارزميات والأساليب الإحصائية لاستخراج الأنماط والمعرفة من مجموعات البيانات الكبيرة. وتساعد هذه التقنية المؤسسات على اكتشاف الأنماط والعلاقات المخفية في البيانات لاستخدامها مع النماذج التنبؤية المختلفة.

تحليلات النصوص

تعمل تحليلات النصوص على تحليل بيانات النص غير البنيوية من رسائل البريد الإلكتروني ومنشورات الوسائط الاجتماعية ومراجعات العملاء وأنواع المحتوى الأخرى لاشتقاق المعنى والسياق والرؤى. وهو مفيد بشكل خاص لتحليل المشاعر والتعرف على الكيان ونمذجة الموضوعات ومعالجة اللغة الطبيعية.

التحليل الإحصائي

يستخدم التحليل الإحصائي الاختبارات والنماذج الإحصائية لفهم العلاقات والاتجاهات داخل البيانات. وتشمل هذه التقنية اختبار الفرضية، وتحليل الانحدار وتحليل التباين لعمل استنتاجات حول البيانات.

تدريب الآلة

يستخدم تدريب الآلة الخوارزميات التي تتعلم من البيانات وتضع تنبؤات بشأنها، مما يحسن الأداء مع مرور الوقت مع مزيد من البيانات. وتشمل الطرق الشائعة التعلم تحت الإشراف والتعلم دون إشراف والتعلم المعزز المطبقة في مجالات مثل أنظمة التوصية والتعرف على الصور.

تصور البيانات

إن تصور البيانات هو التمثيل المرئي للبيانات من خلال المخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات لجعل البيانات المعقدة أكثر فهمًا. ويساعد التصور الفعال المؤسسات على تحديد الاتجاهات والأنماط والقيم الشاذة بسرعة، مما يساعد على اتخاذ قرارات أفضل.

تحليلات البيانات الضخمة

تركز تحليلات البيانات الضخمة على كميات كبيرة من البيانات التي لا يمكن للأساليب التقليدية إدارتها بفعالية. وغالبًا ما تتضمن حوسبة موزعة وحلول تخزين لمعالجة كميات هائلة من المعلومات، مما يمكن المؤسسات من الاستفادة من البيانات الضخمة للحصول على رؤى إستراتيجية.

أمثلة تحليلات البيانات وتطبيقاتها

أمثلة على تحليلات البيانات

تستخدم المنظمات تحليلات البيانات لمجموعة من الأغراض. ويستخدمها البعض لتوقع فشل المعدات قبل حدوثها أو تصميم إستراتيجيات التسويق لتناسب التفضيلات الفردية. ويستخدمها آخرون لتبسيط طرق التسليم لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة أو الاستفادة من المزاج العام لمستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي. وفيما يلي بعض الأمثلة الأكثر شيوعًا لكيفية مساعدة تحليلات البيانات في جعل هذه الاحتمالات حقيقة واقعة:

الصيانة التنبؤية

تُستخدم تحليلات البيانات بانتظام للصيانة التنبؤية، حيث تُحلل بيانات أداء المعدات أو المركبات للتنبؤ بأعطال المكونات. وهذا يساعد المؤسسات على جدولة الصيانة في الوقت المحدد وتقليل الأعطال غير المتوقعة.

تقسيم الزبائن

تستخدم منصات التجارة الإلكترونية تحليلات البيانات لتقسيم الزبائن، وتحليل التصفح وسلوك الشراء لتجميع العملاء على أساس تفضيلاتهم. يعمل هذا على تمكين الحملات التسويقية المستهدفة.

تحسين سلسلة التوريدات

تحلل المؤسسات التي تدير عمليات الإمداد والتموين بيانات الشحن لتحسين مسارات التسليم وتقليل تكاليف النقل وتحسين أوقات التسليم. وهذا يساعد على ضمان كفاءة العمليات وتعزيز رضا العملاء.

تحليل التوجه

تستخدم منصات وسائل التواصل الاجتماعي تحليل المشاعر لقياس الرأي العام حول مختلف الموضوعات. ويتيح تحليل المنشورات والتعليقات للشركات فهم توجهات العملاء وتعديل الإستراتيجيات وفقًا لذلك.

تطبيقات تحليلات البيانات

لا تعد تحليلات البيانات في مختلف القطاعات مجرد أداة بل قوة تحويلية تدفع عجلة التقدم وتتصدى للتحديات الفريدة. وبحسب طبيعة كل الصناعة، يمكن أن تكشف تحليلات البيانات عن رؤى مهمة تؤدي إلى مزيد من الكفاءة والتقدم الإستراتيجي وحتى تحسينات قد تغير الحياة. وفيما يلي بعض التطبيقات المقنعة لتحليلات البيانات عبر المجالات المختلفة:

الرعاية الصحية

في قطاع الرعاية الصحية، تُستخدم تحليلات البيانات للتنبؤ بتفشي الأمراض، وتحسين رعاية المرضى، وتحسين عمليات المستشفى. فيساعد تحليل بيانات المريض في التشخيص المبكر وخطط العلاج المخصصة، مما يحسن النتائج الصحية بشكل عام.

الماليات

تستخدم المؤسسات المالية تحليلات البيانات لاكتشاف عمليات الاحتيال وإدارة المخاطر والخدمات البنكية المخصصة. ومن خلال تحليل أنماط المعاملات، يمكن للبنوك تحديد الأنشطة الاحتيالية وتقييم مخاطر الائتمان بدقة أكبر.

البيع بالتجزئة

يستخدم بائعو التجزئة تحليلات البيانات لتحسين إدارة المخزون وتحسين تجربة العملاء وتخصيص رسائل التسويق. فيساعد تحليل بيانات مشتريات العملاء بائعي التجزئة على التنبؤ بالاتجاهات وتخصيص عروضهم لتلبية طلب المستهلكين.

التصنيع

يستخدم المصنعون تحليلات البيانات لتحسين كفاءة الإنتاج والتنبؤ باحتياجات الصيانة وتعزيز إدارة سلسلة التوريدات. ويساعد تحليل بيانات أداء الآلة المصنِّعين على تقليل وقت التوقف والحفاظ على جودة متسقة للمنتج.

الاتصالات عن بُعد

تستخدم شركات الاتصالات تحليلات البيانات لتعزيز أداء الشبكة والحد من فقدان العملاء وتوفير خدمات مخصصة. ومن خلال تحليل أنماط الاستخدام، يمكنها تحسين موارد الشبكة وتحسين رضا العملاء.

حالات استخدام تحليلات البيانات الحديثة

تتغير البنية الأساسية لتحليلات البيانات وتتطور باستمرار، حيث تستخدمها المؤسسات لمواكبة التطورات وتحفيز الابتكار. وأصبحت اليوم تحليلات البيانات ممارسة لا غنى عنها، حيث قدمت حلولاً كانت في السابق لا يمكن تصورها. ومع سعي الشركات للحصول على ميزة تنافسية، فإنها تستكشف عددًا لا يحصى من حالات الاستخدام الحديثة التي تظهر الإمكانات التحويلية لتحليل كميات هائلة من البيانات. وتتضمن هذه التطبيقات المعاصرة لتحليلات البيانات الآتي:

تحليل بيانات إنترنت الأشياء

يولد إنترنت الأشياء كميات هائلة من البيانات من الأجهزة المتصلة. ويساعد تحليل هذه البيانات في مراقبة أداء الجهاز والتنبؤ بالإخفاقات وتعزيز تجارب المستخدمين في المنازل والمدن الذكية.

دمج الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة

تعتمد تحليلات البيانات الحديثة بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة لأتمتة عمليات اتخاذ القرارات. وتحلل هذه التقنيات مجموعات البيانات الضخمة لتقديم رؤى وتوصيات في الوقت الفعلي.

التحليلات في الوقت الفعلي

تعتمد صناعات مثل الماليات والبيع بالتجزئة تحليلات فورية لاتخاذ قرارات فورية. ويتضمن ذلك تحليل بيانات الدفق لاكتشاف عمليات الاحتيال وإدارة مستويات المخزون وتخصيص تفاعلات العملاء بالتزامن مع التشغيل.

تحليلات بيانات سلسلة الكتل

في قطاعات مثل الماليات وسلسلة التوريدات، تُستخدم تحليلات سلسلة الكتل للتحقق من المعامَلات وتتبع الأصول وضمان الشفافية. ويساعد تحليل بيانات سلسلة الكتل في اكتشاف الأنشطة غير الطبيعية وضمان سلامة المعامَلات.

رؤى مقارنة

تحليلات البيانات مقابل علم البيانات

على الرغم من وجود تداخل بين مجالي تحليلات البيانات وعلم البيانات، إلا أنهما يُعدان تخصصين منفصلين. فيمكن تخيل الأمر كما لو أن هناك حرفيين ماهرين يعملان في مجالين مختلفين، يستخدم كل منهما أدوات وتقنيات فريدة لتحويل المواد الخام إلى شيء ذي قيمة. وبطريقة مماثلة، يختلف ممارسو تحليلات البيانات وعلم البيانات في الأساليب والأهداف، رغم اشتراكهم في بعض الأسس والمفاهيم. وهنا نسلط الضوء على الاختلافات المتميزة بين الاثنين.

تحليلات البيانات:

• التركيز: يهتم في المقام الأول بفحص مجموعات البيانات لاستخلاص الاستنتاجات وتحديد الأنماط. وهو يركز على تحليل البيانات لفهم السلوك السابق والتنبؤ بالنتائج المستقبلية ودعم اتخاذ القرارات.
• الأدوات والتقنيات: تستخدم التحليلات الإحصائية وتصور البيانات وأدوات التحليل الذكي للأعمال. وتشمل التقنيات الشائعة التنقيب عن البيانات والتحليلات النصية وتحليل المشاعر.
• الهدف: تقديم رؤى قابلة للتنفيذ تساعد على تحسين أداء الأعمال وتحسين العمليات ودعم اتخاذ القرارات. فهو يعتمد بشكل أكبر على التطبيقات، مع التركيز على أسئلة ومشكلات أعمال محددة.

علم البيانات:

• التركيز: يجمع نطاقًا أوسع، بما في ذلك تحليلات البيانات، ولكنه يتضمن أيضًا تطوير الخوارزميات وإنشاء نماذج تنبؤية وإنشاء منتجات بيانات جديدة. وهو يدمج جوانب علوم الكمبيوتر والإحصاء وخبرات المجال.
• الأدوات والتقنيات: توظيف التقنيات المتقدمة مثل تدريب الآلة والذكاء الاصطناعي وتقنيات البيانات الضخمة. وغالبًا ما يستخدم علماء البيانات لغات البرمجة مثل لغة Python وR، جنبًا إلى جنب مع أطر عمل مثل TensorFlow وPyTorch.
• الهدف: الكشف عن رؤى جديدة من خلال التحليل الاستكشافي وإنشاء نماذج تنبؤية وتوجيهية والابتكار من خلال الحلول المعتمدة على البيانات. ويهدف إلى حل المشكلات المعقدة وتوليد أسئلة جديدة من استكشاف البيانات.

المزايا والتحديات التي تواجه تحليلات البيانات

مزايا تحليلات البيانات

في مواجهة التعقيد المتزايد باستمرار في السوق، تتجه الشركات إلى تحليلات البيانات كضوء إرشادي يمكن أن يساعد في إضاءة الطريق نحو تحسين الأداء والنجاح. وبينما تستفيد المؤسسات بشكل متزايد من قوة وقيمة تحليلات البيانات، فإنها قادرة على جني مجموعة من الفوائد، بما في ذلك:

تحسين اتخاذ القرارات

توفر تحليلات البيانات للمؤسسات رؤى قابلة للتنفيذ، مما يمكنها من اتخاذ قرارات مستنيرة. فمن خلال تحليل اتجاهات البيانات وأنماطها، يمكن للشركات تحسين الإستراتيجيات وتوقع تغييرات السوق بشكل أفضل.

تحسين تجربة العملاء

يساعد فهم سلوك العملاء من خلال تحليلات البيانات الشركات على تخصيص خدماتها ومنتجاتها. وهذا يؤدي إلى إرضاء العملاء وولائهم بشكل أفضل، حيث تصمم الشركات عروضها لتلبية احتياجات وتفضيلات محددة.

الكفاءة التشغيلية

تحدد تحليلات البيانات العوائق وحالات عدم الكفاءة داخل عمليات الأعمال. ومن خلال معالجة هذه القضايا، يمكن للمؤسسات تبسيط العمليات وخفض التكاليف وزيادة الإنتاجية. والنتيجة هي استخدام أكثر كفاءة للموارد وهوامش ربح محسنة.

الميزة التنافسية

تتيح تحليلات البيانات للشركات البقاء في مقدمة المنافسين من خلال تحديد الفرص والاتجاهات الجديدة في السوق. وهذا يمكِّن الشركات من الابتكار والتكيف بسرعة أكبر مع ظروف السوق المتغيرة، فيضمن لها البقاء قادرة على المنافسة في صناعتها.

تحديات تحليلات البيانات

في حين تواصل المنظمات الاستثمار في تحليلات البيانات بسبب فوائدها الواضحة، لا تزال هناك تحديات معينة، لا سيما في مجال إدارة البيانات. وقبل الشروع في رحلة تحليلات بياناتك، من المفيد أن تضع في اعتبارك بعض هذه التحديات بحيث تكون مستعدًا للتغلب عليها على الطريق إلى طريقك نحو رؤى ونجاح أكبر. وتشمل هذه التحديات الآتي:

جودة البيانات

يمثل ضمان دقة البيانات واكتمالها واتساقها تحديًا كبيرًا. ويمكن أن يؤدي ضعف جودة البيانات إلى رؤى وقرارات غير صحيحة، مما يؤثر سلبًا على نتائج الأعمال.

تكامل البيانات

إن الجمع بين البيانات من مصادر مختلفة يمكن أن يكون معقدًا ويستغرق وقتًا طويلًا. بحيث تجعل الأشكال والبُنى والمعايير غير المتسقة عبر مجموعات البيانات من الصعب إنشاء عرض موحد، ويعيق هذا التحليل الفعال.

أمان البيانات وخصوصيتها

إن حماية البيانات الحساسة من الانتهاكات وضمان الامتثال للوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات أمر بالغ الأهمية. ويجب على المؤسسات تطبيق تدابير أمنية قوية والحفاظ على حوكمة صارمة للبيانات لحماية أصول بياناتها.

قابلية التوسع

مع نمو أحجام البيانات، تمثل إدارة مجموعات البيانات الكبيرة وتحليلها تحديًا متزايدًا. فتحتاج المؤسسات إلى حلول قابلة للتوسع يمكنها التعامل مع البيانات الضخمة بكفاءة دون المساس بالأداء أو الدقة.

فجوة المهارات

يشكل النقص في العاملين في مجال البيانات المهرة عقبة كبيرة. فغالبًا ما تعاني الشركات من العثور على المواهب والاحتفاظ بها من خلال الخبرة اللازمة في تحليلات البيانات، والتي يمكن أن تؤدي إلى إبطاء مبادراتها في مجال التحليلات والتأثير على الفعالية الكلية.

الاتجاهات المستقبلية في تحليلات البيانات

يتطور مشهد تحليلات البيانات باستمرار، مدفوعًا بالتطورات التكنولوجية والطلب المتزايد على الرؤى المعتمدة على البيانات. وبالمضي قدمًا، من المتوقع أن يتشكل هذا المجال من خلال التطورات في الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة وتقنيات البيانات الضخمة.

في الوقت نفسه، ستواصل المؤسسات الاستثمار في الأدوات التحليلية المتقدمة والأنظمة الأساسية للحصول على رؤى أعمق من بياناتها واتخاذ قرارات أعمال أكثر استنارة. وستركز المؤسسات بشكل متزايد على التحليلات في الوقت الفعلي، مما يتيح أوقات استجابة أسرع لظروف السوق المتغيرة ومتطلبات العملاء. ومع استمرار نمو البيانات بشكل كبير، سيكون هناك تركيز أكبر على قواعد حوكمة البيانات وخصوصيتها لضمان إدارة البيانات واستخدامها بشكل آمن أخلاقيًا.

أخيراً، سيؤدي انتشار أجهزة الذكاء الاصطناعي التوليدي وإنترنت الأشياء إلى زيادة حجم مصادر البيانات وتنوعها، مما يدفع إلى الحاجة إلى تقنيات تحليلات أكثر تطورًا لاستخراج رؤى هادفة. إن مستقبل تحليلات البيانات مهيأ لأن يكون ديناميكيًا ومبتكرًا، ويتطور باستمرار لتلبية متطلبات العالم المعتمد على البيانات.

اقرأ المزيد