في السنوات الأخيرة ، زودت التطورات الرقمية والتكنولوجية الأعمال والصناعة بالعديد من الأدوات لتحقيق الكفاءة والإنتاجية التي يكافح التنفيذيون والمديرون أحيانًا لمواكبة ذلك. أنتجت الشركات التي تعتمد على البيانات نماذج جديدة تهدف إلى تحليل البيانات والقيام بتحسينات مادية في التكنولوجيا ، مما أضاف إلى تسونامي الحلول التي تم إصدارها في السوق كل عام.
تولد الشركات كميات هائلة من البيانات يوميًا ، حيث تقوم الشركات في بعض الصناعات ببث عشرات الآلاف من نقاط البيانات في الثانية. لم يكن ذلك ممكنًا من الناحية الفنية مرة واحدة ، ولكنه الآن يمنح المؤسسات الفرصة لتحسين جميع عملياتها بشكل كبير.
بينما تقوم الشركات الكبيرة مثل Microsoft و Google بتطبيق البيانات الضخمة في اتخاذ القرارات (والعديد منها ، نظرًا لحجمها) ، تستخدم الشركات الصغيرة وتجار التجزئة والمؤسسات الطبية والوكالات الحكومية ومجموعة من الصناعات الأخرى أيضًا تحليلات البيانات.
مثل عملية التحول إلى منظمة تعتمد على البيانات ، يصعب تكييف المنهجيات التي يقوم عليها تحليل البيانات. يتعلق الأمر فقط بالتعامل مع المبادئ والمفاهيم الأساسية ، ثم وضع بعض الأفكار البسيطة موضع التنفيذ.
فهرس
ما هو تحليل البيانات؟
تحليل البيانات هو مجال من عالم الإحصاء يهدف إلى الربط بين البيانات الإحصائية المختلفة لتصنيفها ووصفها وتحليلها بطريقة مختصرة.
الهدف من تحليل البيانات هو استخراج المعلومات الإحصائية التي تجعل من الممكن تحديد ملف تعريف البيانات بدقة أكبر. النتائج التي تم الحصول عليها تجعل من الممكن تحسين استراتيجية الشركة المعنية عن طريق تعديل نقاط معينة.
استخدم البيانات لاتخاذ قرارات أكثر ذكاءً
لاتخاذ قرارات أفضل داخل الشركة ، توفر البيانات ، وتحليلاتها على وجه الخصوص ، ميزة إستراتيجية. تتيح المعلومات التي توفرها البيانات إمكانية تحقيق أقصى استفادة من نموذج أعمال الشركة أو تحسينه. لتحديد أفضل مجالات التطوير ، يقوم المحللون بعمل تنبؤات تستند ، على سبيل المثال ، إلى رضا العملاء (تحليل رحلة العميل) ، والتسعير (دراسة المنافسة) أو حتى التقسيم (تصنيف الأهداف والمنتجات المستهدفة).
تعمل كل هذه العناصر على توجيه البيانات وتحديد الأشياء التي يجب تحسينها والتركيز على أدائها. وبالتالي ، فإن تحليل البيانات يجعل من الممكن تحسين أرباح الشركة وتوقع المخاطر المحتملة. يعد تحليل البيانات أحد الأصول القيمة للشركات عند اتخاذ قرارات مهمة.
ما هي الوظائف المتعلقة بتحليل البيانات؟
في عصر الرقمنة، يشهد عالم البيانات ثورة حقيقية في التكيف مع الاحتياجات الجديدة للشركات. في الوقت الذي أصبحت فيه البيانات استراتيجية وقيمة ، تبحث الشركات عن موظفين مؤهلين وتوظفهم للاستجابة لهذه المشكلات الجديدة. بعد التدريب المتخصص ، يمكنك الانتقال إلى عالم البيانات. غالبًا ما تكون وظائف إدارة البيانات حديثة جدًا ، فهي مناصب المسؤولية ، لأنك تحتل موقعًا استراتيجيًا ضروريًا للتشغيل السليم للشركة. وهنا عدد قليل.
- مستشار نظم المعلومات: يتمثل دورك في تحسين نظم المعلومات (IS) داخل الشركة التي تعمل بها. تتيح لك خبرتك تقديم حلول مبتكرة وتقنية من شأنها تحسين أمان الشبكات أو قواعد البيانات.
- مدير البيانات الرئيسي: أنت تدعم التحول الرقمي الكامل للشركة من خلال ضمان سلامة البيانات وجودتها. يمنحك منصب المسؤولية هذا وظائف إدارية رئيسية مثل قيادة فريق وإدارة مشروع بيانات.
- مدير مشروع البيانات: يمكنك تحسين أداء عملك من خلال اتخاذ القرارات الرقمية التي يمكن أن تحسن العمليات والاستراتيجيات الحالية.
- رئيس قسم التحليلات: أنت تستخدم الأساليب الإحصائية لتنظيم البيانات وترجمتها. بصفتك مديرًا أول ، فأنت تدير فريقًا يهدف إلى دعم التحول الرقمي من خلال جمع البيانات وتصنيفها.
- عامل منجم البيانات: دورك مشابه تمامًا لدور محلل البيانات. أنت تستكشف بيانات الشركة لتنسيقها بعد ذلك وجعلها قابلة للاستخدام.
- مهندس البيانات: بعد إجراء جرد للبيانات ، يمكنك تحسين تخزين تدفقات البيانات ومعالجتها. لذلك فإن دورك هو جمع البيانات الأولية وجعلها مركزية لحمايتها وتأمينها.
- عالم البيانات: تقوم بمعالجة البيانات وتحليلها من أجل تحديد استراتيجية جديدة أكثر كفاءة لشركتك. بتحويل هذه البيانات ، تجعلها قابلة للاستخدام في إدارتك العامة أو لشركائك أو لعملائك …
ما أنواع البيانات ؟
تتمثل الخطوة الأولى في فهم تحليل البيانات في التعرف على هذين التصنيفين. تختلف البيانات النوعية والكمية اختلافًا واضحًا ، ولكنها تشمل جميع البيانات التي سيتم تحليلها داخل المؤسسة.
البيانات النوعية
البيانات النوعية هي معلومات غير إحصائية وتميل إلى أن تكون غير محكمة التنظيم. يتم تصنيفها بواسطة معرفات مختلفة ، بدلاً من استخدامها لتوليد أرقام ثابتة للإخراج. عادةً ما تجيب البيانات النوعية على الأسئلة الأساسية ويمكن أن تؤدي إلى أسئلة أكثر تحديدًا.
بطبيعتها ، تُستخدم البيانات النوعية لتطوير النظريات والفرضيات والأفكار الأولية.
عادةً ما يتم جمع البيانات النوعية من خلال المستندات والصور والنصوص والصوت والفيديو والملاحظات والملاحظات والمعلومات من مجموعات التركيز.
البيانات الكمية
البيانات الكمية هي بيانات صلبة. يتم تعريفها بشكل أكثر صرامة ، وهي إحصائية وعادة ما يتم تمثيلها باستخدام الأرقام والقيم الأخرى ، مما يجعلها مرشحًا أكثر قابلية لتحليل البيانات.
يمكن تقسيم البيانات الكمية إلى مجموعتين فرعيتين – البيانات المنفصلة والبيانات المستمرة:
- البيانات المنفصلة هي معلومات مميزة وفريدة لا يمكن تقسيمها إلى أجزاء سفلية. تتضمن أمثلة البيانات المنفصلة مبلغ المال في جرة الإكرامية أو عدد الهواتف الذكية المباعة في عام معين.
- البيانات المستمرة هي البيانات التي يمكن تقسيمها إلى أجزاء صغيرة ، أو البيانات التي تتغير باستمرار. قد تتضمن أمثلة البيانات المستمرة سرعة الطائرة أثناء الرحلة أو الوقت المستغرق لإكمال مهمة متكررة.
بعبارات أبسط ، تتعامل البيانات النوعية مع الصفات العامة ، بينما تتعامل البيانات الكمية مع التفاصيل. عندما تجيب البيانات النوعية على أسئلة حول نوع البيانات ، تجيب البيانات الكمية على سؤال كم (الكمية). يمكن إنشاء البيانات الكمية عن طريق الاختبارات والتجارب والتقارير والمسوحات والقياسات.
ما هي أنواع تحليل البيانات ؟
التحليل الوصفي
يهدف التحليل الوصفي إلى وصف مجموعة من البيانات. وهذا يشمل توليف التحليلات الأولية والقياسات والأنماط.
إذا كانت إحدى المؤسسات تقوم بتحليل مبيعات المعاطف النسائية ، فقد يتضمن التحليل الوصفي ملخصًا لإجمالي تكلفة المبيعات للنساء ، والأشهر التي كانت فيها المبيعات أعلى ، ومناطق البلد الذي نشأت فيه المبيعات ، وما إذا كانت هناك اتجاهات ملحوظة (أي المزيد من المبيعات في يناير وفبراير).
باختصار ، التحليل الوصفي هو عرض تقديمي وملخص لجميع البيانات التحليلية التي تم جمعها حتى الآن.
التحليل الاستكشافي
يسمح الاستكشاف بتحديد الارتباطات بين المتغيرات التي كانت غير مرئية سابقًا. على الرغم من أن العلاقات بين المتغيرات لا تعني السببية ، إلا أن التحليل الاستكشافي يمكن أن يساعد في صياغة فرضية حول هذه العلاقة.
يمكن أن يحدد التحليل الاستكشافي سبب زيادة مبيعات الشوكولاتة في يناير وفبراير مقارنة بالأشهر الأخرى. تشمل السيناريوهات المحتملة عيد الحب ، أو التخلي عن قرارات السنة الجديدة ، أو الطقس البارد.
التحليل الاستنتاجي
يأخذ الاستدلال جزءًا صغيرًا من مجموعة البيانات لعمل استنتاجات حول كمية أكبر من البيانات. يستخدم البيانات المقدرة ويوفر انحرافًا معياريًا لتشكيل فرضيات حول مجموعة أكبر. على الرغم من أن هذه الاستنتاجات ليست دقيقة تمامًا أبدًا ، إلا أنها أكثر موثوقية إذا كان حجم العينة يمثل المجتمع بأكمله.
على سبيل المثال ، قد تنظر إحدى المؤسسات في 30 من أصل 500 استبيان للعملاء وتجد أن خدمة العملاء السيئة هي شكوى شائعة. بسبب هذا الموضوع المتسق خلال الاستطلاعات الثلاثين التي تم جمعها ، تفترض الشركة أن مشكلات خدمة العملاء هي مصدر قلق لتقارير التعليقات البالغ عددها 470 المتبقية ، ومن المحتمل أن تكون لجميع عملائها.
باختصار ، يساعد الذكاء الاصطناعي المنظمة على عمل استنتاجات وتنبؤات حول الأنماط المستقبلية من خلال عرض الأنماط في عينات صغيرة.
التحليل التنبئي
يستخدم التنبؤية معلومات تاريخية وحقيقية للعثور على الاتجاهات التي تساعد في التنبؤ بالنتائج المستقبلية. تعتمد موثوقية هذه التنبؤات على نوع البيانات التي تم جمعها والنماذج المستخدمة.
من المهم ملاحظة أن متغيرًا واحدًا يتنبأ بمتغير آخر لا يعني بالضرورة وجود علاقة سببية بين الاثنين. هناك حاجة إلى تحليل أوسع وأعمق للمتغيرات لتحديد ما إذا كان هناك ارتباط.
للتوضيح ، وجدت الشركة في بياناتها أن المبيعات كانت ضعيفة خلال السنوات الثلاث الماضية في يونيو ويوليو ومارس. يمكن للمحلل أن يتنبأ بأن المبيعات من المحتمل أن تكون منخفضة للعام المقبل خلال تلك الأشهر ما لم يكن يدير ترويجًا أو يغير نوع المنتجات المباعة أو يقوم ببعض الإجراءات الأخرى التي تغير النتيجة النهائية.
الصناعات الرئيسية المستفيدة من البيانات التي تم تحليلها:
- الصحة – التنبؤ بالمشاكل الصحية لتحسين صحة المريض
- التصنيع – توقع فشل المعدات لتوفير المال
- التمويل – تستخدمه البنوك لإصدار بطاقات الائتمان
- التأمين – يستخدم للتنبؤ بمطالبات التأمين وتحديد الأسعار
- البرنامج كخدمة (SOS) – يتنبأ بسلوك المستهلك من خلال عرض أنماط البحث السابقة
التحليل السببي
يأخذ السببية مجموعة من المتغيرات ويقيم ما إذا كانت هناك علاقة سبب ونتيجة بينهما ولماذا. لتحديد السبب ، يجب على المحلل تحديد ما إذا كانت العلاقة المفترضة تؤدي إلى النتيجة المرجوة.
مجرد عرض البيانات دون إجراء تحليل متعمق لن يجد السبب الكامن وراء العلاقة.
على سبيل المثال ، تريد الشركة المصنعة للأدوية اختبار مدى نجاح دواء جديد في تحسين الاهتمام لدى الشباب. يقارن مجموعة بيانات من الشباب في الولايات المتحدة والأشخاص الذين يتلقون الدواء في دراسة تجريبية ، ثم يقيم تأثير الدواء الجديد على الانتباه.
التحليل الآلي
الهدف من التحليل الآلي هو فهم التقلبات الدقيقة في البيانات التي تؤدي إلى تقلبات في البيانات الأخرى.
يتم تطبيق هذا النوع من التحليل بشكل عام في الظروف التي تتطلب الدقة وهامش خطأ ضئيل للغاية. تستخدم الصناعة الطبية والمهندسون والمجتمع العلمي بشكل أساسي التحليل الآلي لاختبار سلامة وفعالية المنتج.
للتوضيح ، تريد شركة أجهزة طبية اختبار فعالية جهاز غسيل الكلى. يشمل التحليل الآلي التحكم الدقيق في البيانات (متغيرات التحكم والمعالجة) عن طريق القياس الدقيق لكل مجموعة بيانات والنتائج المرجوة.
تتمثل الإستراتيجية الشاملة المستخدمة لإجراء التحليل الآلي في كيفية قيام المجتمع الطبي والعلمي بتوفير التطورات التي تؤدي إلى تقدم المجتمع.
ما هي مراحل تحليل البيانات ؟
بعد تحديد ماهية تحليل البيانات وفئات البيانات ، يجب على المرء تحديد طرق تحليل البيانات. سيكون الإلمام بهذه البيانات أمرًا حاسمًا في الوصول إلى رؤى نوعية وتركيز البحث الكمي ، وسيوفر خارطة طريق واضحة لتحليل البيانات التنظيمية.
على الرغم من أن توقيت التنفيذ سيصبح واضحًا اعتمادًا على احتياجات المنظمة ، سيكون من المفيد أن تضع في اعتبارك أن هذه طرق يجب دمجها في ممارسات تحليل البيانات ، وليس الخطوات التي يجب اتخاذها بترتيب معين.
1.تحديد التوجه
تتضمن هذه العملية إشراك أصحاب المصلحة داخل المنظمة ، وتحديد الأهداف الاستراتيجية ، والتفاهم بين أصحاب المصلحة وصناع القرار حول أنواع الأفكار (المستمدة من البيانات) التي من شأنها أن تخدم المنظمة على أفضل وجه.
2.ضبط المعلمات
ومع ذلك ، فإن أحد أهم أجزاء العملية بسيط. يتضمن إنشاء المقاييس بشكل أساسي تحديد الأسئلة التي تحتاج إلى إجابة من أجل استخلاص أفضل الأفكار من البيانات.
يقال أن البيانات ستكون جيدة فقط مثل الأسئلة المطروحة. يقترح بعض الخبراء أن أفضل نهج هو تحديد نقاط الضعف في المنظمة أولاً ، لأن هذه هي المجالات التي يمكن أن تساعد فيها الرؤى المكتسبة من البيانات الجيدة المنظمة بشكل أفضل. لن تولد هذه الطريقة أسئلة ذات صلة فحسب ، بل ستسهل عملية سلسة وواضحة.
3. جمع البيانات
بعد إنشاء المعلمات والأسئلة التي تتطلب إجابات ، حان الوقت للبدء في جمع البيانات. هنا ، سيحدد صانعو القرار مصادر البيانات التي ستوفر المعلومات الأكثر قيمة للمنظمة.
4.تتبع التقدم
هذه الطريقة التي أثبتت جدواها لتتبع تقدم تحليلات البيانات التنظيمية ليست جديدة. هنا ، من الجيد تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) للبيانات النوعية والكمية. تقوم مؤشرات الأداء الرئيسية بتقييم أداء الأنشطة التجارية ، وتقيس نجاح الشركة في تحقيق أهدافها التشغيلية والاستراتيجية ، من خلال النظر في مقاييس الأداء المختلفة.
5.تخلص من البيانات غير ذات الصلة
في هذه الطريقة ، ستستخدم المنظمة مؤشرات الأداء الرئيسية المذكورة أعلاه لاستبعاد البيانات التي تعتبر غير ذات صلة أو غريبة. سيؤدي ذلك إلى مصدر بيانات ضعيف يمكن أن يكون أكثر ثراءً بالمعلومات من بيانات المصدر. بالإضافة إلى ذلك ، يسمح بتحسين استهداف جهود التحليل ، مما يؤدي إلى معلومات أكثر وضوحًا.
6.قم بتشغيل التحليل الإحصائي
واحدة من أكثر الجوانب شمولاً لتحليل البيانات ، تسمح هذه الطريقة الكمية للمؤسسة باستكشاف الحقائق الثابتة التي ستولد رؤى. سيركز التحليل الإحصائي على عناصر مثل الكتلة والانحدار والعامل والفوج ونمذجة البيانات والتحليل التنبئي.
توظيف التنقيب عن البيانات Data Mining
التنقيب عن البيانات هو طريقة لتحليل البيانات تكشف عن الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام الإحصائيات والذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). في التنقيب عن البيانات ، يمكن معالجة كميات كبيرة من البيانات لتحديد القيم المتطرفة واستبعادها من عملية صنع القرار.
إنشاء ممارسات إدارة البيانات
تتضمن هذه الطريقة صياغة ممارسات منهجية تساعد في إدارة البيانات وتخزينها واستخدامها بشكل فعال داخل المنظمة. سيكون هذا خاصًا بالمنظمة وأهدافها التشغيلية ومصادر البيانات المستخدمة. بمجرد الانتهاء ، يجب أن تكون الإجراءات قابلة للتطوير وتساعد على جعل تقنيات التحليل الشاملة تعمل على النحو الأمثل.
إشراك التكنولوجيا
يعد دمج التكنولوجيا المناسبة لتحليل البيانات الأساسية وتحليل بيانات الأساليب الإحصائية أمرًا ضروريًا لعملية تحليل البيانات. هذا أيضًا جانب من المحتمل أن يتم تناوله في وقت مبكر جدًا من العملية لأنه ، في كثير من الحالات ، سيتم تحديد مصادر البيانات بالفعل.
بينما يمكن لبعض المؤسسات الحصول عليها باستخدام Microsoft Excel أو أدوات مماثلة ، فإن البعض الآخر يتطلب منصات تحليلات قوية أو مجموعات ذكاء الأعمال التي تسهل مراجعة البيانات الهامة من المصادر القيمة أثناء العمل مع المدخلات الديناميكية ، مثل مؤشرات الأداء الرئيسية.
استخدم التخيل
يعد تصور البيانات قويًا لسببين – أولاً ، إنها طريقة شاملة لتحليل البيانات وثانيًا ، تتيح لأولئك الذين يتعلمون بصريًا استخلاص المعلومات بشكل أكثر فعالية. قد يكون أحد الأمثلة على أداة تصور البيانات عبارة عن لوحة معلومات عبر الإنترنت تحلل وتعرض مختلف المقاييس ذات الصلة.
قصص البناء
كما هو الحال مع تصور البيانات ، في عملية تحليل البيانات وبناء الرؤى ، يعد إنشاء قصص حول ما تخبر به البيانات للمؤسسة طريقة بسيطة ومباشرة لنقل البصيرة إلى الأشخاص الذين ينفذون التحليل.
مرة أخرى ، كثير من الناس متعلمون بصريون ، وقد ثبت أن رواية القصص (أي بناء السرد) فعالة للغاية في نقل المعلومات لآلاف السنين. عند القيام بذلك ، يمكن أن ينتقل التحليل من غير مفهوم إلى حد كبير إلى سهل الهضم.
استخدم التحليل التشخيصي
يتيح تحليل البيانات التشخيصية للمحللين وصناع القرار فهم سبب حدوث الأحداث بالطريقة التي حدثت بها أثناء العمليات التجارية.
هناك نوعان رئيسيان:
- التحليلات التنبؤية ، التي تستخدم البيانات بناءً على الاتجاهات الحالية والأداء السابق للتنبؤ بالنتائج المحتملة
- التحليلات الوصفية التي تهدف إلى تطوير استراتيجيات سريعة الاستجابة بناءً على لمحة سريعة عن الحالة الحالية للمؤسسة أو الوزارة.
ضع في اعتبارك تحليلات النص
تولد الشركات كوينتيلونات من البايت من البيانات الرقمية كل يوم. يعتمد جزء كبير من هذه البيانات على النصوص ، ولكن للأسف الكثير من هذه البيانات (وبالتأكيد ينبغي) أن يتم نقلها إلى مجموعة البيانات غير ذات الصلة (انظر أعلاه). يمكن أن تساعد أدوات تحليل النص في تحديد مدى ملاءمة البيانات النصية من مصادر مختلفة ، لذلك يجب تمرير البيانات لمزيد من التحليل.
تشمل الموارد الإضافية التي تساعد في تحليل البيانات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). هذه التقنيات المستقلة هي بالطبع قيد التطوير ، ويتوقع الخبراء أنها ستلعب دورًا متزايدًا في الأعمال التجارية وتطوير التقنيات الناشئة في السنوات القادمة. تستخدم هذه الموارد أيضًا تحليل النص بشكل مكثف.
الحفاظ على البيانات المهمة
يمكن أن تكون فائدة تحليلات البيانات سيفًا ذا حدين ، حيث أن أحجام البيانات تتطلب تطويرًا مستمرًا لمنهجيات جديدة وستستمر في القيام بذلك مع تطور التكنولوجيا ، وسوف تتغير احتياجات العمل. وقد أدى ذلك إلى ظهور أدوات وأجنحة رقمية مصممة صراحةً لاكتشاف البيانات والذكاء والتحسين.
أدى تحليل البيانات ، والنماذج المستندة إلى البيانات ، وعدد لا يحصى من الأدوات المتاحة لتسهيل هذه العمليات إلى تغييرات شاملة في المؤسسات ، وأصبح تحديث العمليات والأدوات الفنية مهمة يجب القيام بها.بدوام كامل للعديد من المديرين وكبار المديرين التنفيذيين.
تساعد بعض هذه الأدوات المؤسسات على تحديد ما هو مناسب بدقة ، وهي ليست مهمة صغيرة في حد ذاتها. من بين جميع البيانات المجمعة للمنظمات ، يتم فحص حوالي نصف واحد بالمائة فقط ، ولكن مع وجود كوينتيلليونات البايت في قائمة الانتظار ، لا يزال هذا مقدارًا هائلاً من البيانات.
خلاصة
باختصار ، يشمل تحليل البيانات تقييم البيانات باستخدام الأدوات الإحصائية والأدوات الأخرى للكشف عن المعلومات التي يمكن أن تكون مفيدة للمؤسسة. إن معرفة كيفية إدارة عملية تحليل البيانات بشكل صحيح يمكّن المؤسسة من تحقيق أقصى استفادة من البيانات واتخاذ القرارات الصحيحة.
نظرًا لأن صانعي القرار يأخذون في الاعتبار الرؤى المستمدة من البيانات ، فمن المهم أن يأخذوا في الاعتبار الأهمية الإحصائية والأهمية العملية للبيانات. بالطبع ، كل هذه العناصر مفتوحة لدرجة معينة من التفسير. يعكس هذا فقط حقيقة أن المكون البشري لا يزال حتميًا ، ولكن باستخدام تحليلات البيانات ، يمكن للمؤسسة الاعتماد على نتائج متفوقة باستمرار.