ما هو مجال تحليل البيانات؟ وما أهميته في تطوير ذكاء الاعمال

في الوقت الحاضر ، أصبحت البيانات هي رأس الحربة في التسويق الرقمي. في قلب إستراتيجية العمل ، تدعم البيانات التطورات الرقمية المختلفة من خلال خلق تحديات جديدة ومهن جديدة وطرق عمل جديدة. تلاحظ الشركات ، في عملية التحول الرقمي ، أن مجال تحليل البيانات أصبح عنصرًا أساسيًا ، بل وقيمة مضافة أساسية ، لاستراتيجياتها الاقتصادية. بالإضافة إلى معالجة البيانات ، يساعد التحليل أيضًا في اتخاذ القرار وتحسين المنتجات والخدمات. تخبرك كلية إدارة الأعمال الأمريكية في باريس بكل ما تحتاج لمعرفته حول هذا الموضوع!

يمكن تعريف تحليل البيانات على أنه حقل فرعي من الإحصائيات يهتم بوصف البيانات المشتركة. تسعى هذه الأساليب إلى إعطاء الروابط التي قد تكون موجودة بين البيانات المختلفة واستخلاص المعلومات الإحصائية منها مما يجعل من الممكن وصف المعلومات الرئيسية الواردة في هذه البيانات بشكل أكثر إيجازًا.

ما هو مجال تحليل البيانات ؟

يشير مجال تحليل البيانات إلى عملية فحص وتنقية وتعديل ونمذجة البيانات لتحديد المعلومات والحلول المهمة التي تساعد على تحسين حل المشكلات. يتم تضمين تحليل البيانات في علم البيانات ، والذي يشير إلى تحليل المعلومات لأسباب تجارية مختلفة.

تُستخدم تحليلات البيانات في عالم الأعمال لفهم أوجه القصور بشكل أفضل ، وتحسين عملية صنع القرار ، والقضاء على المخاطر. من خلال إجراء تحليل البيانات بشكل فعال ، يمكن للشركات تحديد المجالات التي تحدث فيها النفايات واستخدام هذه المعلومات لتحقيق الربحية. فيما يلي الأنواع الستة لتحليل البيانات وأغراضها وتقنيات التحليل

فهم مجال تحليلات البيانات

تتمثل عملية تحليل البيانات بشكل أساسي في تجميع المعلومات المفيدة للأعمال التجارية ، والتي يتم تنظيمها ومعالجتها وتحليلها باستخدام طرق مختلفة لتوفير المعلومات الحيوية. في عالم الأعمال ، يتم استخدام تحليل البيانات هذا ليس فقط لحل المشكلات وزيادة الإيرادات ، ولكن أيضًا لفهم أنماط الأعمال والتنبؤات بشكل أفضل لضمان تحسين أفضل.

بمجرد التنفيذ ، يمكن أن يكون لاستخدام تحليلات البيانات تأثير متعدد الأبعاد على عمليات المنظمة مع التأثير بشكل إيجابي على صنع القرار القائم على البيانات. يمكن أن تتراوح هذه التأثيرات من تطوير استراتيجيات التسويق المستهدفة إلى استخدام أنماط الطلب التي يمكن تحديدها. من خلال فهم سلوك المستهلك ، يمكن للشركات تطوير خطط مبيعات تستند إلى الاتجاهات الكمية لتجنب عدم اليقين.

ما هو التدريب المناسب لتصبح محلل بيانات؟

يتركز تعيين محللي البيانات على مستوى الماجيستر.

للعمل في مجال تحليل البيانات يمكن النظر في عدد كبير من الدبلومات (حسب التخصص المستهدف) ، بما في ذلك:

• ماجستير في علوم الحاسوب
• الرياضيات
• ماجستير الرياضيات والتطبيقات
• نظم المعلومات ودعم القرار
• ماجستير الرياضيات المطبقة على العلوم الإنسانية والاجتماعية
• ماجستير طرق الكمبيوتر المطبقة على إدارة الأعمال
• ماجستير علوم البيانات
• ماجستير متخصص في البيانات الضخمة
• دبلوم كلية الهندسة مع التخصص في البيانات الضخمة …

ما هي مهام محلل البيانات؟

يقوم محلل البيانات بجمع وفرز ومعالجة المعلومات التي يجمعها صاحب العمل. هدفها: القدرة على تمييز الأنماط المتكررة (سلوك العميل ، تقدم العملية) من أجل استخلاص استنتاجات استراتيجية.

لذلك ، يتعين على محلل البيانات على أساس يومي القيام بما يلي:

• تطوير خوارزميات لتحسين الاستهداف وجمع البيانات
• قم بفرز البيانات التي تم جمعها لاستخراج الأكثر صلة بالشركة
• نموذج النتائج لجعلها مفهومة وقابلة للاستخدام
• اكتب استنتاجاتك
• تقديم التوصيات الحالية.

على عكس الإحصائي ، لا يطبق محلل البيانات النماذج فحسب ، بل يجب أن يكون قوة الاقتراح. من خلال تطوير طرق علاج جديدة ، يقوم باستمرار بتحسين استنتاجاته.

يمكن لمحلل البيانات أن يتخصص في العديد من المجالات: العلاقات مع العملاء ، والتسويق ، وعلم الاجتماع …1

ما هي المهارات المتوقعة؟

محلل البيانات هو قبل كل شيء خبير في الأرقام. على هذا النحو ، لديه معرفة متعمقة بالرياضيات والإحصاء وكذلك الخوارزميات والنمذجة.
لديه أيضًا بعض المهارات في لغات الكمبيوتر.

محلل البيانات يجعل نفسه موثوقًا به من خلال صرامته وقدرته على التركيز. يمكنه الاعتماد بشكل يومي على روح جيدة جدًا من التحليل والتركيب ، وكذلك على المهارات القوية في إدارة المشاريع. إنه قابل للتكيف ومتفاعل وفضولي لتحديث معرفته.

تتطلب مسؤولياته منه مقاومة كبيرة للتوتر بالإضافة إلى حس المبادرة الذي لا يمكن إنكاره. تمارس السلطة التقديرية الكاملة على البيانات التي تعالجها.

مطلوب بشكل متزايد مستوى جيد في اللغة الإنجليزية.

4 أنواع رئيسية لتحليل بيانات الأعمال

يمكن أن تكون البيانات عملية معقدة ومتنوعة. لذلك ، يجب على الشركات أولاً أن تنظر إلى الداخل لتحديد أهدافها واحتياجاتها التحليلية لتحديد أي من الأنواع الأربعة الرئيسية لتحليلات البيانات التي تناسب وضعها.

التحليل الوصفي

يتضمن هذا الشكل من تحليل البيانات فحص الماضي لفهم المستقبل بشكل أفضل. باختصار ، يستخدم تحليل البيانات الوصفية بيانات من السنوات السابقة لاستخلاص استنتاجات حول العملية الحالية والمستقبلية للأعمال. يستخدم هذا النوع من التحليل للحصول على عملاء متوقعين للمبيعات وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs).

التحليل التشخيصي

التشخيص يتضمن تحليل البيانات التشخيصية فهم سبب حدوث شيء ما ، سواء كان إيجابيًا أو سلبيًا ، من أجل فهم كيفية حدوثه. بعد تحديد الأسباب والعوامل المحيطة بهذه السيناريوهات ، يمكن للشركات اتخاذ تدابير وقائية أو تكرار العملية. على سبيل المثال ، يتم استخدام التحليل التشخيصي لتحديد طفرات المبيعات أو الطفرات المفاجئة لمساعدة الشركات على استخدام استراتيجيات التسويق المناسبة في المستقبل.

التحليل التنبئي

على عكس التحليلات الوصفية ، تسعى تحليلات البيانات التنبؤية إلى النظر إلى المستقبل ، عادةً باستخدام البيانات الوصفية. يسمح هذا للأعمال التجارية باستخدام الإحصائيات والأرقام السابقة للتنبؤ بما سيحدث في الربع أو السنة القادمة. يمكن استخدام نموذج التحليلات التنبؤية للتنبؤ بكل شيء من اتجاهات السوق إلى الأرباح الحالية. من خلال التطلع إلى المستقبل ، يمكن للشركات أيضًا تقييم المخاطر المحتملة في سلسلة التوريد قبل ظهور المشاكل.

التحليلات الوصفية

غالبًا ما يكون هذا هو الأكثر شمولاً بين الأنواع الأربعة لتحليل البيانات. تجمع طريقة التحليلات الوصفية بين عناصر من النماذج الوصفية والتشخيصية والتنبؤية لتمكين الشركات من صياغة خطط تعتمد على البيانات. خلال هذه العملية ، تسعى الشركات إلى إنشاء رؤى قابلة للتنفيذ من شأنها أن تؤثر بشكل إيجابي على قرارات العمل واتجاهه.

خطوات تحليل البيانات

1.اطرح الأسئلة الصحيحة

البيانات بالنسبة للشركات ، تعتبر المعلومات قوة ، مما يعني أن القدرة على معالجة البيانات بكفاءة ودقة يمكن أن تؤثر بشكل كبير على قدرة المؤسسة على توسيع نطاق عملياتها. باتباع الخطوات الخمس العامة لمعالجة البيانات وتحليلها ، يمكن للشركات تسخير وتحقيق الإمكانات الكاملة لمجموعات البيانات الخاصة بها.

قبل البدء في تحليل البيانات ، ابدأ بتصميم أسئلة واضحة وقابلة للقياس تهدف إلى حل مشكلة معينة. قد يتطلب هذا تعديل عدد الموظفين ، على سبيل المثال إمكانية تعزيز الفريق أو استكشاف جدوى تنفيذ تدابير خفض التكاليف دون المساس بالجودة.

2.اختر ما تريد قياسه وكيفية قياسه

بمجرد تحديد الأسئلة الصحيحة ، فإن الخطوة التالية في تحليل البيانات هي تحديد مجموعات البيانات اللازمة للإجابة عليها. نظرًا لأن السؤال العام قد يتكون من عدة أجزاء ، فقد يكون من الضروري تفصيل الموضوع بشكل أكبر.

على سبيل المثال ، عند النظر في إمكانية زيادة عدد الموظفين ، سيكون من الحكمة قياس أكثر من مجرد الجدوى العامة ، ولكن ما إذا كانت هذه الزيادة يمكن أن تستمر خلال فترات المبيعات البطيئة. من المهم أيضًا تحديد كيفية قياس ذلك ، مثل وحدة القياس والتقويم الذي سيتم استخدامه.

3.جمع البيانات

بمجرد طرح الأسئلة الرئيسية وتحديد المقاييس والمعايير ، يمكن البدء في جمع البيانات.

ومع ذلك ، قبل جمع هذه البيانات ، يجب على الشركات استكشاف المعلومات التي يمكن جمعها من المصادر الحالية وتصميم نظام تخزين الملفات لتسهيل تفويض المهام وتنظيم الفريق. من خلال تكامل البيانات والأنظمة ، يمكن للشركات جمع جميع المعلومات وتنظيفها تلقائيًا في قاعدة بيانات واحدة.

4.تحليل البيانات

بمساعدة برنامج تكامل البيانات ، يمكن أن يبدأ التحليل الآن. في هذه المرحلة ، يجب فرز البيانات ومعالجتها لوضع أنماط واتجاهات وتنوعات واضحة.

يساعد استخدام التصورات مثل المخططات والرسوم البيانية في إظهار الارتباطات بوضوح في مجموعات البيانات الحالية. اعتمادًا على نتائج هذه الخطوة ، قد تحتاج الشركات إلى إعادة النظر في الخطوات السابقة لجمع معلومات إضافية مثل رؤى السوق والبيانات الضخمة.

يمكن أن يربط برنامج التكامل جميع الأنظمة الحالية مثل نقاط البيع وتتبع المخزون والتنبؤ وبرامج إعداد التقارير لإنشاء تدفق مجاني للمعلومات وأتمتة عملية التحليل.

5.تفسير النتائج

بمجرد الحصول على النتائج ، حان الوقت لفهم ما تعنيه بالضبط. خلال هذه الخطوة الأخيرة ، يجب على الشركات طرح الأسئلة الرئيسية الثلاثة التالية:

• هل تحليل البيانات أجاب على السؤال الأصلي؟ إذا كانت الإجابة نعم ، فكيف؟
• هل مكن تحليل البيانات من دحض الاعتراضات؟ إذا كانت الإجابة نعم ، فكيف؟
• ما هي حدود الدراسة؟

بعد هذه الخطوة الأخيرة ، حان الوقت لتنفيذ الخطة المبنية على البيانات. يمكن للشركات استخدام المعلومات التي تم جمعها لتحديد أفضل مسار للعمل للشركة وإعادة النظر في الخطوات الخمس لمزيد من التحليل إذا ظهرت أسئلة أخرى.

ما هي أنواع البيانات المختلفة ؟

في مجال تحليل البيانات ، هناك نموذجان أو متغيران أساسيان للبيانات: البيانات الكمية والبيانات النوعية. هناك فرق كبير بين البيانات الكمية والبيانات النوعية. يستخدم هذان النموذجان على نطاق واسع في تحليل البيانات. لتحقيق أقصى استفادة منها ، من الضروري إتقانها لإجراء تحليل مناسب للبيانات واستخلاص استنتاجات أفضل ، نخبرك بالمزيد في هذه المقالة!

‍البيانات الكمية أو العددية

في مجال تحليل البيانات ، تشير البيانات الكمية أو العددية إلى المعلومات أو الخصائص القابلة للقياس الكمي التي تأخذ الأرقام كقيمة لها. البيانات الكمية منظمة ومناسبة تمامًا لتحليل البيانات. عدد الموظفين في الشركة ، والعمر ، والوزن ، والطول ، ودرجة الحرارة ، والوقت ، والمساحة ، ودوران الشركة كلها أمثلة على البيانات الكمية. يمكن تمثيل البيانات الكمية باستخدام الجداول والرسوم البيانية والرسوم البيانية. هنا سوف تفهم الفرق بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.

في مجال تحليل البيانات ، هناك نموذجان رئيسيان للبيانات الكمية: البيانات الكمية المستمرة والبيانات الكمية المنفصلة.

• البيانات الكمية المستمرة: يُقال أن المسند الكمي مستمر عندما يأخذ عددًا لا حصر له من القيم الحقيقية خلال فترة زمنية معينة. ارتفاع الشخص هو مثال على البيانات الكمية المستمرة. حتى لو لم تستطع أخذ جميع القيم الحقيقية الممكنة ، فيمكنها أن تأخذ عددًا لا نهائيًا من القيم في فاصل زمني محدد وفقًا للكائن المقاس. يعتبر وزن الشخص وارتفاع المبنى أمثلة على البيانات الكمية المستمرة. بين قيمتي وزن ، على سبيل المثال ، هناك الملايين من الأوزان الممكنة. بشكل عام ، البيانات التي تأتي من القياس هي كمية.
• بيانات كمية منفصلة: في الدراسات الإحصائية ، تحدد البيانات الكمية المنفصلة البيانات التي يمكن أن تأخذ فقط عددًا محدودًا من القيم الحقيقية الممكنة خلال فترة زمنية معينة. لذلك لا يمكن اختزالها إلى أجزاء أصغر. هذا أيضًا كيف تختلف البيانات الكمية المنفصلة عن البيانات الكمية المستمرة. عدد موظفي الشركة أو حجم الأسرة هي أمثلة على البيانات الكمية المنفصلة.

عدد موظفي الشركة هو أيضًا بيانات كمية منفصلة. بأخذ مثال الشركات التي لديها 100 موظف على الأكثر ، من الواضح أن عدد القيم المحتملة التي يتخذها مثل هذا المتغير لا يمكن أن يتجاوز 100. نحن نعلم أنه من المستحيل أن يكون لدى الشركة عدد من الموظفين سيكون جزءًا صغيرًا من عدد صحيح مثل 60.9 على سبيل المثال.

عملية تحليل البيانات الكمية؟

يتم تحليل البيانات العددية في إطار دراسة كمية. المرحلة الأولى من ذلك هي دائمًا جمع البيانات أو المعلومات.

سواء كانت منفصلة أو مستمرة ، يمكن الحصول على البيانات الكمية من خلال طريقة أو استراتيجية مثل المسح أو المراقبة الخاضعة للرقابة. الاستطلاعات والدراسات الطولية والمقابلات الهاتفية أو وجهاً لوجه هي أيضًا طرق وتقنيات شائعة الاستخدام لجمع البيانات الكمية.

الخطوة التالية هي معالجة البيانات. خلال هذه المرحلة ، يتم إعادة تنسيق البيانات التي تم جمعها من أجل تحليلها بشكل أكثر فعالية. يمكن أن يبدأ التحليل بعد ذلك. يمكن مقارنة البيانات التي تم جمعها في شكل رسم بياني أو جدول. ثم يتم تحليل هذه النتائج باستخدام البرامج والأدوات الإحصائية. ثم يتم رسم الاستنتاجات للدراسة.

البيانات النوعية أو الفئوية

تشير البيانات النوعية أو الفئوية إلى خاصية غير قابلة للقياس تنتج في أغلب الأحيان عن العد. على عكس البيانات الكمية ، لا تقدم البيانات النوعية أرقامًا يمكن تمثيلها بيانياً. تُستخدم هذه البيانات بشكل خاص لتصنيف الاستجابات وفقًا للخصائص والسمات.

غالبًا ما يتم تفسير البيانات النوعية بلغة واضحة. يتم استخدامها لوصف المعلومات وتمييز الأشياء أو الملاحظات. طبيعتها الوصفية تجعل تحليلها أكثر صعوبة.
يسمح استخدام البيانات النوعية للباحثين والشركات بفهم سلوكيات المستجيبين وشخصيتهم وعواطفهم بشكل أفضل. وبالمثل ، في سياق أبحاث السوق ، على سبيل المثال ، تلعب البيانات النوعية دورًا حاسمًا لأنها تساعد الباحثين على فهم عملائهم بشكل أفضل. تساعد معرفة دوافعهم من خلال البيانات النوعية العلامات التجارية على اتخاذ قرارات عمل أفضل.

في مجال تحليل البيانات ، يمكن تقسيم البيانات النوعية إلى فئتين رئيسيتين: البيانات النوعية الاسمية والبيانات النوعية الترتيبية.

• البيانات النوعية الاسمية: تصف البيانات النوعية الاسمية اسمًا أو فئة بدون ترتيب معين. تُستخدم البيانات النوعية الاسمية في المقام الأول لتسمية المتغيرات. ولهذا السبب يطلق عليهم أحيانًا تسميات. إن طريقة النقل التي يستخدمها موظفو الشركة والجنس واللون المرتبط بالعلامة التجارية كلها أمثلة على البيانات النوعية الاسمية.
• البيانات النوعية الترتيبية: البيانات النوعية الترتيبية هي البيانات التي تقدم القيم المحددة بعلاقة ترتيب بين الفئات المحتملة المختلفة. مثال على البيانات النوعية الترتيبية هو تقييم العميل لجودة خدمات الشركة. في الواقع ، يقدم فئات مثل "جيد" ، "جيد جدًا" ، "ممتاز" يمكن من خلالها إنشاء علاقة نظام واضحة. فئة "جيد جدًا" أفضل من فئة "جيد" ، ولكنها أقل إثارة من فئة "ممتاز". من ناحية أخرى ، فإن البيانات النوعية الترتيبية بها عيب. حتى لو كان هناك أمر هناك ، على سبيل المثال ، لا يمكننا معرفة إلى أي مدى تكون فئة معينة أفضل من الأخرى.

كيف يتم جمع البيانات النوعية؟

تحظى البيانات النوعية بتقدير كبير في البحث في العلوم الاجتماعية مثل علم الاجتماع. يتم استخدام طرق مختلفة لجمعها داخل عينة من مجتمع معين. هذا هو الحال بشكل خاص للمقابلات الفردية ، ومجموعات التركيز ، ودراسات الحالة ، وأسئلة الاستطلاع المفتوحة ، والبحوث القائمة على الملاحظة.

يمكن أيضًا استخدام المسح لجمع البيانات النوعية. المقابلات ، على سبيل المثال ، تعزز تحليلًا أفضل للفرضية ، ولا سيما بفضل النهج الفردي. بالنسبة لمجموعات المناقشة ، فهي تسمح للعديد من الأشخاص بالتعبير عن أفكارهم وآرائهم حول موضوع معين. تزود دراسات الحالة الشركات بتعليقات المستهلكين.

الأسئلة الشائعة