ما هو تحليل البيانات؟
يشير مصطلح تحليل البيانات إلى علم تحليل البيانات الخام لاستخلاص استنتاجات حول المعلومات. تم تحويل العديد من تقنيات وعمليات تحليل البيانات إلى عمليات ميكانيكية وخوارزميات تعمل على البيانات الخام لتكون جاهزة للاستخدام البشري. يمكن استخدام تحليل البيانات من قبل كيانات مختلفة، مثل الشركات، لتحسين أدائها وزيادة أرباحها. يتم ذلك باستخدام البرامج والأدوات الأخرى لجمع وتحليل البيانات الخام.
النقاط الرئيسية
- تحليل البيانات هو علم تحليل البيانات الخام لاستخلاص استنتاجات حول تلك المعلومات.
- تساعد تحليلات البيانات الأعمال التجارية في تحسين أدائها، والعمل بكفاءة أكبر، وزيادة الربح، أو اتخاذ قرارات موجهة بشكل استراتيجي.
- تم تحويل تقنيات وعمليات تحليل البيانات إلى عمليات ميكانيكية وخوارزميات تعمل على البيانات الخام لتكون جاهزة للاستخدام البشري.
- تتضمن الأساليب المختلفة لتحليل البيانات التحليل الوصفي، والتحليل التشخيصي، والتحليل التنبؤي، والتحليل التوجيهي.
- تعتمد تحليلات البيانات على مجموعة متنوعة من أدوات البرمجيات بما في ذلك جداول البيانات، وأدوات تصور البيانات، وأدوات التقارير، وبرامج التنقيب عن البيانات، واللغات مفتوحة المصدر.
فهم تحليلات البيانات
تحليل البيانات هو مصطلح واسع يشمل العديد من أنواع تحليل البيانات المختلفة. يمكن إخضاع أي نوع من المعلومات لتقنيات تحليل البيانات للحصول على رؤى يمكن استخدامها لتحسين الأمور. يمكن لتقنيات تحليل البيانات الكشف عن الاتجاهات والقياسات التي قد تضيع في كتلة المعلومات. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتحسين العمليات لزيادة الكفاءة العامة للأعمال أو النظام.
على سبيل المثال، غالبًا ما تقوم شركات التصنيع بتسجيل وقت التشغيل، ووقت التوقف، وقائمة العمل للآلات المختلفة ثم تحليل البيانات لتحسين تخطيط عبء العمل بحيث تعمل الآلات بالقرب من أقصى طاقتها.
يمكن لتحليل البيانات أن يفعل أكثر بكثير من مجرد تحديد العوائق في الإنتاج. تستخدم شركات الألعاب تحليل البيانات لتحديد جداول المكافآت للاعبين التي تحافظ على نشاط الغالبية العظمى من اللاعبين في اللعبة. تستخدم شركات المحتوى العديد من نفس تحليلات البيانات للحفاظ على نقراتك، ومشاهداتك، أو إعادة تنظيم المحتوى للحصول على مشاهدة أو نقرة أخرى.
تحليل البيانات مهم لأنه يساعد الشركات على تحسين أدائها. إدخاله في نموذج الأعمال يعني أن الشركات يمكنها المساعدة في تقليل التكاليف من خلال تحديد طرق أكثر كفاءة لممارسة الأعمال.
خطوات تحليل البيانات
تشمل عملية تحليل البيانات عدة خطوات:
- حدد متطلبات البيانات أو كيفية تجميع البيانات. قد يتم فصل البيانات حسب العمر، الديموغرافيا، الدخل، أو الجنس. قد تكون قيم البيانات رقمية أو مقسمة حسب الفئة.
- جمع البيانات. يمكن القيام بذلك من خلال مجموعة متنوعة من المصادر مثل أجهزة الكمبيوتر، المصادر عبر الإنترنت، الكاميرات، المصادر البيئية، أو من خلال الأفراد.
- قم بتنظيم البيانات بعد جمعها بحيث يمكن تحليلها. قد يتم ذلك على جدول بيانات أو أي شكل آخر من البرامج التي يمكنها التعامل مع البيانات الإحصائية.
- قم بتنظيف البيانات قبل تحليلها. يتم ذلك عن طريق تنظيفها والتأكد من عدم وجود تكرار أو خطأ وأنها ليست غير مكتملة. تساعد هذه الخطوة في تصحيح أي أخطاء قبل أن تنتقل البيانات إلى محلل البيانات لتحليلها.
أنواع تحليلات البيانات
يتم تقسيم تحليل البيانات إلى أربعة أنواع أساسية:
- التحليلات الوصفية: تصف هذه التحليلات ما حدث خلال فترة زمنية معينة. هل زاد عدد المشاهدات؟ هل المبيعات أقوى هذا الشهر مقارنة بالشهر الماضي؟
- التحليلات التشخيصية: يركز هذا النوع أكثر على سبب حدوث شيء ما. يتضمن ذلك مدخلات بيانات أكثر تنوعًا وقليلًا من الافتراضات. هل أثرت الأحوال الجوية على مبيعات البيرة؟ هل أثرت حملة التسويق الأخيرة على المبيعات؟
- التحليلات التنبؤية: هذا ينتقل إلى ما من المحتمل أن يحدث في المستقبل القريب. ماذا حدث للمبيعات في آخر مرة كان لدينا صيف حار؟ كم عدد نماذج الطقس التي تتنبأ بصيف حار هذا العام؟
- التحليلات التوجيهية: تقترح هذه التحليلات مسارًا للعمل. على سبيل المثال، يجب أن نضيف وردية مسائية إلى مصنع الجعة ونستأجر خزانًا إضافيًا لزيادة الإنتاج إذا تم قياس احتمالية صيف حار كمعدل متوسط لهذه النماذج الخمسة للطقس وكان المتوسط أعلى من 58%.
تحليل البيانات يدعم العديد من أنظمة التحكم في الجودة في العالم المالي، بما في ذلك البرنامج الشهير Six Sigma. من المستحيل تقريبًا تحسين شيء ما إذا لم تقم بقياسه بشكل صحيح، سواء كان ذلك وزنك أو عدد العيوب لكل مليون في خط الإنتاج.
القطاعات التي تبنت استخدام تحليلات البيانات تشمل صناعة السفر والضيافة حيث يمكن أن تكون التحولات سريعة. يمكن لهذه الصناعة جمع بيانات العملاء وتحديد مكان وجود المشاكل، إن وجدت، وكيفية حلها.
يجمع قطاع الرعاية الصحية بين استخدام كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة ويستخدم تحليلات البيانات لاتخاذ قرارات سريعة. وبالمثل، يستخدم قطاع التجزئة كميات هائلة من البيانات لتلبية الطلبات المتغيرة باستمرار للمستهلكين. يمكن للمعلومات التي يجمعها ويحللها تجار التجزئة أن تساعدهم في تحديد الاتجاهات، وتوصية المنتجات، وزيادة الأرباح.
تقنيات تحليل البيانات
يمكن لمحللي البيانات استخدام العديد من الأساليب والتقنيات التحليلية لمعالجة البيانات واستخلاص المعلومات. بعض من أكثر الأساليب شيوعًا تشمل:
- تحليل المجموعة (Cohort Analysis): هذه هي عملية تقسيم مجموعة بيانات إلى مجموعات من البيانات المتشابهة، غالبًا إلى فئة ديموغرافية للعملاء. يتيح ذلك لمحللي البيانات وغيرهم من مستخدمي تحليلات البيانات التعمق أكثر في الأرقام المتعلقة بمجموعة فرعية محددة من البيانات.
- تحليل السلاسل الزمنية: يتتبع البيانات على مر الزمن ويعزز العلاقة بين قيمة نقطة البيانات ووقوعها. تُستخدم هذه التقنية في تحليل البيانات عادةً لاكتشاف الاتجاهات الدورية أو لتوقع التنبؤات المالية.
أدوات تحليل البيانات
لقد تطورت تحليلات البيانات بسرعة في القدرات التكنولوجية بالإضافة إلى مجموعة واسعة من الأساليب الرياضية والإحصائية لمعالجة الأرقام. يمتلك محللو البيانات مجموعة واسعة من الأدوات البرمجية التي تساعدهم في الحصول على البيانات، وتخزين المعلومات، ومعالجة البيانات، وتقديم التقارير عن النتائج.
لطالما كانت تحليلات البيانات مرتبطة بشكل غير وثيق بجداول البيانات وبرنامج Microsoft Excel. كما يتفاعل محللو البيانات غالبًا مع لغات البرمجة الخام لتحويل قواعد البيانات ومعالجتها.
يتمتع محللو البيانات أيضًا بالمساعدة عند الإبلاغ عن النتائج أو التواصل بشأنها. تُستخدم كل من Tableau وPower BI كأدوات لتصور البيانات وتحليلها، حيث تُستخدم لتجميع المعلومات، وإجراء تحليلات البيانات، وتوزيع النتائج عبر لوحات المعلومات والتقارير.
تظهر أدوات أخرى أيضًا لمساعدة محللي البيانات. منصة SAS هي منصة تحليلات يمكن أن تساعد في التنقيب عن البيانات. Apache Spark هو منصة مفتوحة المصدر مفيدة لمعالجة مجموعات كبيرة من البيانات. يمتلك محللو البيانات مجموعة واسعة من القدرات التكنولوجية لتعزيز القيمة التي يقدمونها لشركتهم.
دور تحليلات البيانات
يمكن لتحليل البيانات تعزيز العمليات والكفاءة والأداء في العديد من الصناعات من خلال تسليط الضوء على الأنماط. يمكن لتطبيق هذه التقنيات أن يمنح الشركات والمؤسسات ميزة تنافسية. دعونا نلقي نظرة على عملية تحليل البيانات مقسمة إلى أربع خطوات أساسية.
جمع البيانات
كما يوحي الاسم، تتضمن هذه الخطوة جمع أو تجميع البيانات والمعلومات من مجموعة واسعة من المصادر. يتم بعد ذلك إعادة تشكيل أشكال مختلفة من المعلومات إلى نفس التنسيق بحيث يمكن تحليلها في النهاية. يمكن أن تستغرق هذه العملية وقتًا طويلاً، أكثر من أي خطوة أخرى.
إدارة البيانات
تتطلب البيانات قاعدة بيانات لاحتوائها وإدارتها وتوفير الوصول إلى المعلومات التي تم جمعها. لذلك، فإن الخطوة التالية في تحليل البيانات هي إنشاء مثل هذه القاعدة لإدارة المعلومات.
بينما قد يقوم بعض الأشخاص أو المنظمات بتخزين البيانات في جداول بيانات Microsoft Excel، فإن Excel محدود لهذا الغرض ويعتبر أكثر أداة للتحليل الأساسي والحسابات مثلما هو الحال في التمويل. تُعد قواعد البيانات العلائقية خيارًا أفضل بكثير من Excel لتخزين البيانات. فهي تتيح تخزين كميات أكبر بكثير من البيانات، وتسمح بالوصول الفعال إليها. الهيكل العلائقي يسمح باستخدام الجداول بسهولة معًا. لغة الاستعلام الهيكلية، المعروفة باختصارها SQL، هي اللغة الحاسوبية المستخدمة للعمل على قواعد البيانات العلائقية والاستعلام منها. تم إنشاؤها في عام 1979، وتسمح SQL بالتفاعل السهل مع قواعد البيانات العلائقية مما يمكن من استعلام، بناء، وتحليل مجموعات البيانات.
التحليل الإحصائي
الخطوة الثالثة هي التحليل الإحصائي. تتضمن تفسير البيانات المجمعة والمخزنة إلى نماذج تأمل أن تكشف عن اتجاهات يمكن استخدامها لتفسير البيانات المستقبلية. يتم تحقيق ذلك من خلال لغات البرمجة المفتوحة المصدر مثل Python. يمكن استخدام أدوات أكثر تحديدًا لتحليل البيانات، مثل R، للتحليل الإحصائي أو النمذجة الرسومية.
عرض البيانات
نتائج عملية تحليل البيانات تهدف إلى المشاركة. الخطوة النهائية هي تنسيق البيانات بحيث تكون متاحة ومفهومة للآخرين، خاصةً الأفراد داخل الشركة المسؤولين عن النمو، التحليل، الكفاءة، والعمليات. يمكن أن يكون الوصول إلى هذه البيانات مفيدًا للمساهمين أيضًا.
أهمية واستخدامات تحليل البيانات
توفر تحليلات البيانات مكونًا حاسمًا لاحتمالية نجاح الأعمال. يمكن لجمع وفرز وتحليل وتقديم المعلومات أن يعزز بشكل كبير ويفيد المجتمع، لا سيما في مجالات مثل الرعاية الصحية ومنع الجريمة. ولكن يمكن أن تكون استخدامات تحليلات البيانات مفيدة بنفس القدر للمؤسسات الصغيرة والشركات الناشئة التي تبحث عن ميزة على الأعمال المجاورة، وإن كان ذلك على نطاق أصغر.
لماذا تُعتبر تحليلات البيانات مهمة؟
إدخال تحليلات البيانات في نموذج العمل يعني أن الشركات يمكنها المساعدة في تقليل التكاليف من خلال تحديد طرق أكثر كفاءة لممارسة الأعمال. يمكن للشركة أيضًا استخدام تحليلات البيانات لاتخاذ قرارات تجارية أفضل.
ما هي الأنواع الأربعة لتحليل البيانات؟
يتم تقسيم تحليل البيانات إلى أربعة أنواع أساسية. التحليل الوصفي يصف ما حدث خلال فترة معينة. يركز التحليل التشخيصي أكثر على سبب حدوث شيء ما. ينتقل التحليل التنبؤي إلى ما هو مرجح أن يحدث في المستقبل القريب. وأخيرًا، يقترح التحليل التوجيهي مسارًا للعمل.
من يستخدم تحليلات البيانات؟
تم تبني تحليلات البيانات من قبل عدة قطاعات حيث يمكن أن تكون التحولات سريعة، مثل صناعة السفر والضيافة. يُعتبر قطاع الرعاية الصحية قطاعًا آخر يجمع بين استخدام كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة، ويمكن لتحليلات البيانات أن تساعد في اتخاذ قرارات سريعة. كما تستخدم صناعة التجزئة كميات كبيرة من البيانات لتلبية الطلبات المتغيرة باستمرار للمستهلكين.
الخلاصة
تحليل البيانات يساعد الأفراد والمنظمات على التأكد من بياناتهم في عالم يعتمد بشكل متزايد على المعلومات وجمع الإحصاءات. يمكن تحويل مجموعة من الأرقام الخام باستخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات، مما ينتج عنه رؤى تعليمية ومفيدة توجه عملية اتخاذ القرار والإدارة المدروسة.