ذكاء الاعمال وتحليل البيانات – تحويل البينات لرؤى ريادية

نظرًا لأنه أصبح الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات الدقيقة أكثر سهولة ، فإن ذكاء الأعمال يجعل من الممكن الآن الذهاب إلى أبعد من ذلك بكثير. ولكن كيف يمكن أن يساعدك بالضبط؟ وما العلاقة بين ذكاء الاعمال وتحليل البيانات ؟

ربما تعلم أن ذكاء الأعمال وتحليل البيانات أمران حيويان لإدارة الأعمال الحديثة. من المربك أن المصطلحات غالبًا ما تستخدم بشكل مترادف ، مما يطرح السؤال: هل هما نفس الشيء؟ في حين أن الإجابة المختصرة هي لا ، إلا أنها تشترك في العديد من أوجه التشابه ، وهنا يكمن الالتباس.

في هذا المنشور ، نقدم مفاهيم ذكاء الأعمال وتحليل البيانات قبل الغوص في الاختلافات بينهما. سنبدأ بتعريف سريع لكل منها ثم نستكشف ميزاتها المميزة. إذا كنت حديث العهد بالموضوع ، نوصي بالقراءة من البداية إلى النهاية ، ولكن يمكنك أيضًا استخدام القائمة القابلة للنقر للانتقال إلى العنوان الذي تختاره:

ما هو ذكاء الأعمال؟

ذكاء الأعمال مصطلح شامل يشمل التطبيقات والبنية التحتية والأدوات وأفضل الممارسات التي تمكن من الوصول إلى المعلومات وتحليلها لتحسين وتحسين القرارات والعائد. »

ولذلك فهو مفهوم واسع للغاية ، ويتضمن العديد من الأدوات. بمعنى آخر ، يمكننا القول إنها مجموعة من الأدوات والاستراتيجيات والتقنيات ، والتي من خلالها يمكنك الوصول إلى معلومات إدارية قيمة.

ماهي المزايا التي يقدمها ذكاء الأعمال ؟

من خلال تحليل هذه المعلومات القيمة ، سوف يتخذ عملك قرارات مستنيرة ، والتي ستجلب العديد من الفوائد. على سبيل المثال ، سوف تكون قادرًا على تحسين الاحتفاظ بالعملاء وتقليل تناقضات الأخطاء في تقاريرك باستخدام أدوات وأساليب ذكاء الأعمال.

فهم أفضل للأعمال وزيادة الرؤية : تقوم أنظمة ذكاء الأعمال بأكثر من مجرد توفير بيانات دقيقة وفي الوقت المناسب. يمكنهم أيضًا تقديمها بتنسيقات جذابة بصريًا تسهل فهمها وعرضها.

استجابة أفضل: كما تحسنت الاستجابة. لا نحصل على المعلومات التي نحتاجها بشكل أسرع فحسب ، بل نحصل عليها أيضًا بطريقة أكثر وضوحًا وبديهية ، مما يسمح باكتشاف الأخطاء في وقت مبكر.

زيادة القدرة على اتخاذ القرار: إن تقليل تكلفة الحصول على المعلومات يفتح فرصًا جديدة للشركة. أولاً ، يتم زيادة أمان اتخاذ القرار لأن وجود بيانات أكثر صلة وموثوقية وحداثة يسمح لنا باتخاذ قرارات أفضل تتكيف مع واقع الشركة وسوقنا.

انخفاض التكاليف وزيادة الكفاءة: يحتاج الموظفون في جميع أقسام الشركة إلى معلومات دقيقة وحديثة لأداء مهامهم. لا تدرك معظم الشركات الوقت والموارد المطلوبة لإنشاء كل هذه البيانات وتوزيعها على من يحتاجون إليها. لا شيء أغلى من المعلومات التي لا تتوفر عند الحاجة إليها.

ما هو تحليل البيانات؟

تعني تحليل البيانات معالجة البيانات الأولية إلى معلومات ذات مغزى ، واستخلاص الأنماط من المعلومات ، وتقييم هذه الاتجاهات ، وأخيراً تحويل أنماطها لإعطاء دفعة لنمو الأعمال.

عملية يقوم فيها مسؤولو الأعمال بتحليل البيانات والسعي إلى الأمام لجلب الابتكار ، تحليلات البيانات غنية بالتحليل الذي يمكّن الشركة من إحداث تغييرات فريدة وإضافتها لرفع مستويات النجاح.

تتضمن تحليل البيانات أو Business Analytics أيضًا تحليلًا تنبؤيًا يستند إلى الأنماط السابقة ولكنه ينعكس على النمو المستقبلي في المستقبل. على الرغم من أنه يمكن معالجة تحليلات البيانات بمساعدة أدوات ذكاء الأعمال ، إلا أن هناك العديد من الأدوات المتخصصة في تحليلات البيانات التي تساعد مسؤولي الأعمال على تبني استراتيجيات مختلفة لصالح الأعمال.

نظرًا لأن تحليل البيانات مفيدة في تحويل البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة ، فهي مفيدة بالتأكيد في تحليل الاتجاهات المستقبلية أيضًا. بمساعدة الأنماط التنبؤية والأدوات التقنية ، يمكن لأدوات تحليل البيانات أن تساعد الأعمال في الازدهار بمساعدة مجموعة من الخوارزميات.

اسمحوا لي أن أوضح ذلك بشكل أفضل بمساعدة أحد أمثلة تحليلات البيانات. على سبيل المثال ، من المرجح أن تقوم شركة تصنيع تتعامل في سلع السيارات بتحليل معدل الإنتاج والتكاليف من أجل تحقيق المزيد من الأرباح.

ربما هنا عندما تقود تحليلات البيانات اللعبة. يساعد في دراسة البيانات وتسجيلها وتحليلها من أجل التكيف مع الممارسات الأكثر ربحية والتقدمية.

ما العلاقة بين ذكاء الأعمال وتحليل البيانات ؟

ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات مفهومان مختلفان. ومع ذلك ، يمكن أن يكون فهمهم محيرًا. على الرغم من وجود الكثير من الالتباسات في هذا العالم ، إلا أن هذا بالتأكيد أمر كبير! يتمحور المفهومان حول العمليات التجارية وتحليل البيانات ، حيث يوجد العديد من الاختلافات التي سأناقشها في هذا الجزء.

تعكس هذه الصورة الاختلافات بين ذكاء الأعمال وتحليل البيانات:

• العملية مقابل الابتكار
• الماضي مقابل / ثانية من المستقبل
• الأدوات والأساليب
• اتجاهات استجواب
• اتخاذ القرار مقابل تحقيق الأهداف

عوامل التفرقة بين ذكاء الأعمال وتحليل البيانات.

العملية مقابل الابتكار

يتمثل الاختلاف الأول والأهم بين ذكاء الأعمال وتحليل البيانات في أن الأول يدور حول العملية بينما الأخير يميل أكثر نحو الابتكار.

نظرًا لأن ذكاء الأعمال يهتم بجمع البيانات الأولية وتقييم النمو التاريخي للأعمال التجارية ، فإنه يدور حول العمليات التجارية وقد يركز أو لا يركز على الابتكار.

من ناحية أخرى ، تدور تحليلات البيانات حول تحويل البيانات الأولية وتحليلها من أجل تحديد الاتجاهات والأنماط المستقبلية ، مما يضمن مشاركة مسؤولي الأعمال في عملياتهم التجارية بشكل مبتكر.

ذكاء الأعمال ، على عكس تحليلات البيانات ، يسجل البيانات بتنسيق خام يجب دمجه في خوارزمية تساعدنا على استخراج الأنماط الأساسية.

بينما يتخلف ذكاء الأعمال في هذا الجانب ، تغطي تحليلات البيانات هذا المجال وتوفر فرصة لموظفي الأعمال لإضافة الابتكار إلى إدارة عملياتهم التجارية.

يحدد هذا الاختلاف وظيفة المفهومين اللذين يختلفان تمامًا كما فهمنا. علاوة على ذلك ، يسلط هذا الاختلاف الضوء أيضًا على أهمية المفهومين اللذين لا غنى عنهما ولكنهما لا يهزمان.

الماضي مقابل المستقبل

هناك اختلاف آخر بين ذكاء الاعمال وتحليل البيانات وهو أن ذكاء الأعمال يميل أكثر نحو الماضي بينما تميل تحليلات البيانات نحو المستقبل. تؤكد ذكاء الأعمال ، على عكس تحليلات البيانات ، على دراسة البيانات بناءً على المواقف التي حدثت بالفعل في تاريخ الأعمال.

ومع ذلك ، تميل تحليلات البيانات إلى تسليط الضوء على الأنماط المستقبلية التي من المحتمل أن تحدث في المستقبل. يؤدي هذا أيضًا إلى اشتقاق يشير إلى أن ذكاء الأعمال ينطوي على مخاطر أقل مقارنةً بتحليلات البيانات.

نظرًا لأن الابتكار ينطوي على مخاطر ، فإن ذكاء البيانات يختلف اختلافًا كبيرًا عن ذكاء الأعمال بهذا المعنى. يعتبر ذكاء الأعمال أكثر أهمية عندما يتعلق الأمر بالأنماط السابقة للعمليات التجارية التي تؤدي في النهاية إلى تكوين البيانات الخاصة بـتحليل البيانات.

بالإضافة إلى ذلك ، يميل ذكاء الأعمال بشكل كبير نحو السجلات التاريخية للأعمال التجارية التي تميزها بطريقة ما عن تحليل البيانات، والتي تتضمن تنفيذ اتجاهات مبتكرة في المستقبل من أجل نمو أفضل.

اتجاهات صنع القرار في مقابل طرح الأسئلة

ذكاء الأعمال يدور حول كونك ذكيًا من حيث الأعمال والعمليات ذات الصلة.

من ناحية أخرى ، تتضمن تحليلات البيانات تحليل البيانات والتشكيك في الاتجاهات التي استمرت بمرور الوقت. ما يعنيه هذا هو أن الفرق بين ذكاء الأعمال وتحليل البيانات يحيط بفكرة صنع القرار والتشكيك في الاتجاهات.

بينما ينتقل موظفو الأعمال لمواجهة الاتجاهات التي تم ممارستها في تاريخ الأعمال ، تؤدي تحليلات البيانات إلى عمليات صنع القرار التي غالبًا ما تشارك.

هذا هو أحد الاختلافات الرئيسية التي تميز بين مفاهيم ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات وتساعدنا بالتأكيد على فهم المفاهيم بطريقة أفضل.

الأدوات والأساليب

الاختلاف الرابع هو أنواع الأدوات والتقنيات التي يدمجها ذكاء الأعمال وتحليل البيانات في عملياتهما. في حين أن ذكاء الأعمال يدور حول صلاحيات اتخاذ القرار التي تظهر من البيانات الأولية التي تم جمعها ، فإن تحليلات البيانات تدور حول مواجهة هذه القرارات ومحاولة إبطال القرارات الأكثر عرضة للخسائر.

في ضوء هذا الاختلاف ، هناك العديد من الأدوات والتقنيات التي تعزز عمليات ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات على التوالي.

نظرًا لأن ذكاء الأعمال يتكون من أدوات تتعامل في جمع البيانات ، وإنتاج لوحات النتائج والتقارير ، فإن تحليلات البيانات تتعامل في الأدوات والتقنيات التي تسهل تحليل البيانات أثناء تحويل البيانات إلى أجزاء ذات مغزى.

علاوة على ذلك ، تشتمل تحليلات البيانات بشكل خاص على أدوات متقدمة تقنيًا لإفساح المجال للتحليل الفعال. تستمر أدوات تحليلات البيانات في التطور بمرور الوقت حيث يتم تصميم المزيد والمزيد من الأدوات والتقنيات التي تتمتع بالدهاء التكنولوجي من وقت لآخر.

تحقيق الأهداف مقابل إضافة الأهداف

آخر الاختلافات ، ولكن أحد أهمها أيضًا ، يوقع في شرك عملية التفكير لدينا في طريقة عمل المفهومين.

هذا يعني أنه في حين أن ذكاء الأعمال يهتم أكثر بتحقيق الأهداف التي كانت بالفعل جزءًا من أهداف العمل ، فإن تحليلات البيانات تقود الشخص إلى إضافة أهداف لتقدم العمليات التجارية وفقًا للأنماط التي يجب أن تتبعها.

يلقي هذا الاختلاف في إضافة الأهداف مقابل تحقيق الأهداف الضوء على وجهات النظر المختلفة التي تنطوي عليها هذه العمليات. إلى جانب ذلك ، يركز ذكاء الأعمال أيضًا على تطبيق مهارات التنفيذ السريع مقارنةً بتحليلات الأعمال التي تتضمن استراتيجيات طويلة الأجل لتسريع العمليات التجارية.

لذلك ، تختلف ذكاء الأعمال وتحليلات الأعمال على أساس المعلمات المذكورة أعلاه التي تحدد خطًا بعيدًا بين هذه المفاهيم.

الطريق نحو التحليلات التنبؤية في ذكاء الاعمال

ذكاء الأعمال (BI) هو رحلة. الشركات التي تفعل ذلك بشكل أفضل تتخرج من إعداد التقارير الأساسية إلى التحليل إلى المراقبة والتحليلات التنبؤية ، مع كل خطوة تقدم تحسينات دائمة لأداء الأعمال.

تبدأ الرحلة عادةً بالحصول على البيانات تحت السيطرة وتقديم إمكانيات إعداد التقارير. يخبرنا الإبلاغ عن كل ما حدث بالفعل. على الرغم من أن التقارير مفيدة ، إلا أن البيانات التي تحتوي عليها ثابتة ، ولا تسمح عادةً للمستخدمين بالحفر بعمق أكبر وعرض البيانات بطرق مختلفة.

تحد الطبيعة التطلعية للتقارير من قيمتها في قرارات التفكير المستقبلي. يعد إعداد التقارير أمرًا مهمًا (حتى ضروريًا) ولكن نادرًا ما توضح التقارير ما يجب فعله بعد ذلك. تمنحنا التقارير والاستعلامات وأدوات البحث إحساسًا ممتازًا بالحالة الحالية أو الماضية ، ولكن أكثر من ذلك بقليل.

التحليل هو الخطوة التالية في سلم ذكاء الأعمال ، مما يسمح لنا بالتركيز على سبب حدوث الأشياء ، ومساعدة المشغلين على اتخاذ قرارات أفضل. من خلال التحليل ، ندخل عالم التصور والمعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) ، وربط عناصر البيانات وتقديمها بطريقة تجعل علاقاتهم أكثر وضوحًا. يتمثل الاختلاف الجوهري بين إعداد التقارير والتحليل في القدرة على استكشاف البيانات والعلاقات بكفاءة بدلاً من الاقتصار على عرض صارم للمعلومات.

تأخذنا المراقبة إلى مستوى آخر لأنها تخبرنا بالضبط بما يحدث الآن. تتيح لنا المراقبة تحديد المشكلات والتدخل والتصحيح في الوقت الفعلي تقريبًا بدلاً من انتظار تقرير لإخبارنا بمدى سوء أداءنا. تتيح لنا لوحات المعلومات وبطاقات النتائج والتنبيهات اتخاذ قرارات استباقية لتحقيق نتائج جيدة وتجنب الأداء دون المستوى الأمثل قبل أن يتراكم.

التحليلات التنبؤية هي المحرك الرئيسي لذكاء الأعمال. تقوم التحليلات التنبؤية بمعالجة البيانات للتنبؤ بما قد يحدث في المستقبل. على الرغم من عدم انتشارها بعد في الإسكان متعدد العائلات ، إلا أن بعض التحليلات التنبؤية موجودة بالفعل في مجموعة التكنولوجيا القياسية. على سبيل المثال ، تتنبأ تطبيقات تسجيل الائتمان بالديون المعدومة المحتملة. تتنبأ أنظمة إدارة التسعير والإيرادات بالإيجارات المثلى لتحقيق التوازن بين الإشغال والعائد.

إن قيمة التحليلات التنبؤية واضحة: إذا عرفنا شيئًا عن المستقبل ، فلدينا فرصة أكبر لاتخاذ الإجراءات ، أو على الأقل للتحضير لها كجزء من عملية صنع القرار لدينا.

لماذا نموذج البيانات هو مفتاح النجاح

في حين أن الكثير من مشغلي العائلات المتعددة يخطئون في ذكاء الأعمال ، إلا أن الكثير منهم على صواب أيضًا! يفهم ممارسو العائلات المتعددة الأفضل في فئتهم أن المفتاح لمنصة ذكاء الأعمال الرائعة هو نموذج البيانات الخاص بها. فيما يلي بعض ميزات منصات ذكاء الأعمال الممتازة:

تعمل نمذجة البيانات الدقيقة (بدون تجميع مسبق) في المستقبل على إثبات منصة ذكاء الأعمال الخاصة بك من خلال السماح لك بحساب أي قياس مستقبلي ، حتى لو لم يتم التفكير في المقياس في وقت التصميم الأولي

• لوحات المعلومات والتقارير التي
• تستند إلى تجربة العالم الحقيقي ،
• يتم بناؤها بالطريقة التي يدير بها المشغلون ومديرو الأصول والمديرون التنفيذيون أعمالهم ؛ و
• تقديم مؤشرات الأداء الرئيسية التي تجعل من السهل معرفة الإجراءات التي يجب اتخاذها

واجهات مستخدم مرنة: بدلاً من إجبار المستخدمين على مطابقة التصورات المحددة مسبقًا بالأدوار الحالية ، يمكنهم إنشاء لوحات المعلومات الخاصة بهم لمطابقة أدوارهم ، أو حتى تطبيق أدوات التصور الخاصة بهم في أعلى نموذج البيانات

هيكل بيانات قابل للتوسيع يسمح للمستخدمين بدمج أي مصادر بيانات ممكنة. يجب ألا تحد عمليات الدمج التي يتحكم فيها البائع من قدرة المستخدمين على توسيع منصة البيانات لتشمل مجموعة من الشركاء

الوصول المباشر إلى البيانات التي تسمح للخبراء بإنشاء تحليلات مخصصة ، بما في ذلك إنشاء مقاييس الملكية ، من خلال الوصول المباشر إلى جميع الأبعاد والمقاييس
الوصول إلى البيانات عبر السحابة ، مما يضمن عدم حاجة المستخدمين إلى صيانة أي من “السباكة” ويمكنهم الوصول إلى البيانات في أي وقت وفي أي مكان على أي جهاز

خلاصة

في الختام ، أود أن أبرز مرة أخرى أهمية المفهومين. أساسيات في العمليات التجارية ، ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات تساعد في جمع البيانات الأولية وتحليلها للعمليات المستقبلية.

على الرغم من أن المفهومين متشابهان ، إلا أن هناك اختلافات كبيرة بينهما. من تحقيق الأهداف إلى عمليات صنع القرار ، يدور ذكاء الأعمال حول دراسة نمو الأعمال وأنماطها بناءً على البيانات التي تم جمعها من العمليات السابقة.

من ناحية أخرى ، يتعامل ذكاء الأعمال في تحويل البيانات الأولية إلى مادة ذات مغزى والتي تساعد في النهاية على رسم الاتجاهات المستقبلية على أسس تنبؤية من خلال التشكيك في الأنماط والاستراتيجيات السابقة.

أخيرًا ، المفهومان مختلفان تمامًا عن بعضهما البعض ولكنهما متشابكان بطريقة لا يمكن لذكاء الأعمال الاستغناء عنها بدون تحليلات الأعمال والعكس صحيح.