ما هو التحليل الوصفي؟
التحليلات الوصفية هي نوع من تحليلات البيانات التي تحاول الإجابة على السؤال "ماذا نحتاج أن نفعل لتحقيق ذلك؟" وتشمل استخدام التكنولوجيا لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أفضل من خلال تحليل البيانات الخام.
التحليلات الوصفية تأخذ بعين الاعتبار المعلومات حول المواقف أو السيناريوهات المحتملة، والموارد المتاحة، والأداء السابق، والأداء الحالي، وتقترح مسار عمل أو استراتيجية. يمكن استخدامها لاتخاذ القرارات على أي أفق زمني، من الفوري إلى طويل الأجل. وهي عكس التحليلات الوصفية، التي تفحص القرارات والنتائج بعد وقوعها.
النقاط الرئيسية
- التحليلات الوصفية هي شكل من أشكال تحليل البيانات التي تحاول الإجابة على السؤال "ماذا نحتاج أن نفعل لتحقيق ذلك؟"
- يستخدم التعلم الآلي لمساعدة الشركات في اتخاذ مسار عمل بناءً على توقعات برنامج الكمبيوتر.
- التحليلات الوصفية تعمل مع التحليلات التنبؤية، التي تستخدم البيانات لتحديد النتائج على المدى القريب.
- عند استخدامه بشكل فعال، يمكن أن يساعد المنظمات في اتخاذ القرارات بناءً على الحقائق والتوقعات المرجحة بالاحتمالات بدلاً من الاستنتاجات المبنية على الحدس.
- التحليلات الوصفية ليست خالية من الأخطاء - فهي فعالة بقدر فعالية مدخلاتها فقط.
كيف تعمل التحليلات التوجيهية
تحاول التحليلات الوصفية الإجابة على السؤال "كيف نصل إلى هذه النقطة؟" وتعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)، مثل التعلم الآلي (قدرة برنامج الكمبيوتر على التعلم دون تدخل بشري إضافي)، لفهم البيانات التي تحصل عليها والتقدم منها، مع التكيف طوال الوقت.
التعلم الآلي يجعل من الممكن معالجة كمية هائلة من البيانات المتاحة اليوم. عندما تصبح بيانات جديدة أو إضافية متاحة، تقوم البرامج الحاسوبية بالتكيف تلقائيًا لاستخدامها، في عملية أسرع وأكثر شمولاً بكثير مما يمكن للقدرات البشرية أن تديره.
تحليلات الوصفية تعمل مع نوع آخر من تحليلات البيانات: التحليلات التنبؤية، والتي تتضمن استخدام الإحصاءات والنمذجة لتحديد الأداء المستقبلي بناءً على البيانات الحالية والتاريخية. ومع ذلك، فإنها تذهب إلى أبعد من ذلك: باستخدام تقديرات التحليلات التنبؤية لما من المحتمل أن يحدث، توصي بما يجب اتخاذه من مسار مستقبلي.
يمكن للعديد من أنواع الشركات التي تعتمد على البيانات بكثافة والوكالات الحكومية الاستفادة من استخدام التحليلات الوصفية، بما في ذلك تلك الموجودة في قطاعات الخدمات المالية والرعاية الصحية، حيث تكون تكلفة الخطأ البشري مرتفعة.
مزايا وعيوب التحليلات الوصفية
المزايا
يمكن للتحليلات الوصفية أن تقطع الشكوك الفورية والظروف المتغيرة. يمكنها المساعدة في منع الاحتيال، والحد من المخاطر، وزيادة الكفاءة، وتحقيق الأهداف التجارية، وخلق عملاء أكثر ولاءً. عند استخدامها بفعالية، يمكن أن تساعد المنظمات في اتخاذ قرارات مبنية على حقائق محللة بشكل كبير بدلاً من القفز إلى استنتاجات غير مستندة إلى معلومات كافية بناءً على الحدس.
يمكن للتحليلات الوصفية أن تحاكي احتمالية النتائج المختلفة وتظهر احتمال كل منها، مما يساعد المنظمات على فهم مستوى المخاطر وعدم اليقين الذي تواجهه بشكل أفضل مما يمكن أن يكون بالاعتماد على المتوسطات. المنظمات التي تستخدمها يمكن أن تحصل على فهم أفضل لاحتمالية أسوأ السيناريوهات وتخطط وفقًا لذلك.
عيوب
التحليلات التوجيهية ليست مضمونة تمامًا. فهي تكون فعّالة فقط إذا كانت المنظمات تعرف الأسئلة التي يجب طرحها وكيفية التفاعل مع الإجابات. وبالتالي، تكون فعّالة فقط إذا كانت المدخلات صحيحة. إذا كانت الافتراضات المدخلة غير صحيحة، فإن النتائج الناتجة لن تكون دقيقة.
هذا الشكل من تحليلات البيانات مناسب فقط للحلول قصيرة الأجل. وهذا يعني أن الشركات لا ينبغي أن تستخدم التحليلات الوصفية لاتخاذ أي قرارات طويلة الأجل. وذلك لأنها تصبح أقل موثوقية كلما زادت الحاجة إلى الوقت.
ليس كل مقدمي التحليلات الوصفية متساوين. لذلك، من المهم أن تنظر الشركات بعناية في التكنولوجيا ومن يقدمها. قد يقدم البعض نتائج حقيقية وملموسة، بينما يعد الآخرون ببيانات ضخمة ويفشلون في تحقيقها.
الإيجابيات
يمنع الاحتيال، يقلل من المخاطر، ويزيد من الكفاءة، من بين أمور أخرى.
يحاكي النتائج ويظهر احتمال كل منها
سلبيات
فعّال فقط بقدر فعالية المدخلات
غير مناسب للتنبؤات أو الحلول طويلة الأجل
- بعض مزودي البيانات الضخمة يقدمون نتائج، بينما لا يفعل الآخرون ذلك.
أنواع تحليلات البيانات
تحليل البيانات هو عملية آلية تستخدم الخوارزميات. يقوم بتحليل البيانات الخام ويسمح للمستخدم باستخلاص استنتاجات حول تلك المعلومات.
تحليلات البيانات الوصفية ليست النوع الوحيد من تحليلات البيانات. هناك عدة أنواع أخرى نناقشها أدناه.
التحليلات الوصفية
التحليلات الوصفية تستخدم البيانات التاريخية وتفسرها بطريقة تساعد على فهم أفضل لأي تغييرات تحدث في الأعمال التجارية. مجموعات البيانات الرئيسية التي تُستخدم عادةً في التحليلات الوصفية تشمل التغيرات في الأسعار، وأنماط نمو المبيعات، وبيانات المستخدمين، والإيرادات المتعلقة بالمشتركين الإيرادات.
هذا الشكل من البيانات الضخمة يحاول الإجابة على السؤال "ماذا حدث؟". بعد قول ذلك، يمكن لقادة الأعمال استخدام هذه المعلومات للتعرف على نقاط قوتهم وضعفهم. وهذا يمكنهم من اتخاذ قرارات أفضل وتحسين استراتيجيات أعمالهم.
يمكن أن تكون التحليلات الوصفية حلاً تجاريًا مفيدًا عند استخدامها بالتزامن مع أشكال أخرى، مثل التحليلات التوجيهية.
تحليلات التشخيص
هذا النوع من تحليل البيانات يحاول طرح السؤال "لماذا حدث هذا؟" وبالتالي، فإنه يتطلب مدخلات بيانات أكثر تنوعًا بكثير.
ومع ذلك، هناك بعض التخمينات المتضمنة، لأن الشركات تستخدمه لمعرفة سبب ظهور اتجاهات معينة. على سبيل المثال، تحاول معرفة ما إذا كان هناك علاقة بين قوة سوق معينة والمبيعات أو إذا كانت حملة إعلانية معينة قد ساعدت أو أضرت بمبيعات منتج معين.
تحليلات التنبؤ
التحليلات التنبؤية تحاول استنتاج ما قد يحدث في المستقبل القريب باستخدام البيانات التاريخية وإجراء التنبؤات حول المستقبل. يمكن للشركات استخدام هذا النوع من تحليلات البيانات للعثور على فرص للنمو والتحسين، بالإضافة إلى فرصة التعرف على المخاطر التي تحتاج إلى معالجة.
أمثلة على التحليلات الوصفية
يمكن للعديد من الشركات التي تعتمد على البيانات بكثافة والوكالات الحكومية الاستفادة من استخدام التحليلات الوصفية. يشمل ذلك الشركات في قطاعات الخدمات المالية والرعاية الصحية، حيث تكون تكلفة الخطأ البشري مرتفعة. على سبيل المثال، يمكن استخدام التحليلات الوصفية لـ:
- تقييم ما إذا كان ينبغي على إدارة الإطفاء المحلية أن تطلب من السكان إخلاء منطقة معينة عندما يكون هناك حريق غابات مشتعل في مكان قريب.
- التنبؤ بما إذا كانت مقالة حول موضوع معين ستكون شائعة بين القراء بناءً على بيانات حول عمليات البحث والمشاركات الاجتماعية للمواضيع ذات الصلة.
- تعديل برنامج تدريب العاملين في الوقت الفعلي بناءً على كيفية استجابة العامل لكل درس.
فيما يلي أمثلة على كيفية استخدام التحليلات الوصفية في مختلف البيئات.
التحليلات التوجيهية للمستشفيات والعيادات
يمكن استخدام التحليلات الوصفية من قبل المستشفيات والعيادات لتحسين النتائج للمرضى. فهي تضع بيانات الرعاية الصحية في سياق لتقييم فعالية التكلفة للإجراءات والعلاجات المختلفة وتقييم الأساليب السريرية الرسمية.
يمكن أيضًا استخدامه لتحليل أي من مرضى المستشفى لديهم أعلى خطر لإعادة الدخول، بحيث يمكن لمقدمي الرعاية الصحية القيام بالمزيد من خلال تثقيف المرضى والمتابعة مع الأطباء لتجنب العودة المستمرة إلى المستشفى أو غرفة الطوارئ.
التحليلات الوصفية لشركات الطيران
افترض أنك الرئيس التنفيذي (CEO) لشركة طيران، وترغب في زيادة أرباح شركتك إلى أقصى حد. يمكن للتحليلات التوجيهية مساعدتك في تحقيق ذلك من خلال تعديل أسعار التذاكر وتوافرها تلقائيًا بناءً على عوامل عديدة، بما في ذلك طلب العملاء، والطقس، وأسعار البنزين.
عندما يحدد الخوارزم أن مبيعات التذاكر قبل عيد الميلاد هذا العام من لوس أنجلوس إلى نيويورك أقل من العام الماضي، على سبيل المثال، يمكنه تلقائيًا خفض الأسعار، مع التأكد من عدم خفضها بشكل كبير نظرًا لارتفاع أسعار النفط هذا العام.
في نفس الوقت، عندما يقوم الخوارزم بتحليل الطلب الأعلى من المعتاد على التذاكر من سانت لويس إلى شيكاغو بسبب ظروف الطرق الجليدية، يمكنه رفع أسعار التذاكر تلقائيًا. لا يحتاج المدير التنفيذي إلى الجلوس أمام الكمبيوتر طوال اليوم لمراقبة ما يحدث مع مبيعات التذاكر وظروف السوق ثم توجيه الموظفين لتسجيل الدخول إلى النظام وتغيير الأسعار يدويًا. بدلاً من ذلك، يمكن لبرنامج الكمبيوتر القيام بكل هذا وأكثر، وبوتيرة أسرع.
التحليلات التوجيهية في القطاع المصرفي
البنوك هي واحدة من الصناعات التي يمكن أن تستفيد بشكل كبير من التحليلات الوصفية. وذلك لأن الشركات في هذا القطاع تسعى دائمًا لإيجاد طرق لتحسين خدمة عملائها مع ضمان بقائها مربحة. يمكن أن تساعد أدوات التحليل الوصفي القطاع المصرفي في:
- تحسين طرق البيع المتقاطع والبيع الإضافي للمنتجات والخدمات
- تطوير المبادرات الأمنية والتنظيمية الرئيسية مثل تقارير الامتثال
التحليلات التوجيهية في التسويق
تمامًا مثل القطاع المصرفي، تُعتبر تحليلات البيانات مهمة جدًا في قطاع التسويق. يمكن للمسوقين استخدام التحليلات الوصفية للبقاء في مقدمة الاتجاهات الاستهلاكية. يمكن لاستخدام الاتجاهات السابقة والأداء السابق أن يمنح أقسام التسويق الداخلية والخارجية ميزة تنافسية.
من خلال استخدام التحليلات الوصفية، يمكن للمسوقين ابتكار حملات فعّالة تستهدف عملاء محددين في أوقات محددة، مثل الإعلان لفئة ديموغرافية معينة خلال مباراة السوبر بول. كما يمكن للشركات تحديد كيفية التفاعل مع العملاء المختلفين وكيفية تسعير وتقديم الخصومات على منتجاتهم وخدماتهم بشكل فعّال.
ماذا يعني التحليل الوصفي؟
التحليلات الوصفية هي شكل من أشكال تحليل البيانات التي تساعد الشركات على اتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة. هدفها هو المساعدة في الإجابة على الأسئلة حول ما يجب القيام به لتحقيق شيء ما في المستقبل. تقوم بتحليل البيانات الخام حول الاتجاهات والأداء السابق من خلال التعلم الآلي (مما يعني القليل جدًا من التدخل البشري، إن وجد) لتحديد المسارات الممكنة للعمل أو استراتيجيات جديدة، عادةً على المدى القريب.
لماذا تُعتبر التحليلات الوصفية مهمة جداً للأعمال التجارية؟
التحليلات الوصفية مهمة جدًا للأعمال لأنها تتيح لهم النظر في أدائهم السابق وطرح السؤال على أنفسهم، "ماذا نحتاج أن نفعل للوصول إلى هذه النقطة؟" إنها حيوية للشركات التي تحتاج إلى تحول، خاصة تلك التي تعاني من مؤشرات أداء منخفضة. باستخدام هذا النوع من تحليلات البيانات، يمكنهم وضع استراتيجيات وخطة عمل مناسبة وربما تحديد المدة التي قد تستغرقها لتحقيق هذه الأهداف.
ما هي الأشكال الأخرى لتحليل البيانات؟
الأشكال الأخرى لتحليل البيانات هي التحليل الوصفي، التحليل التشخيصي، والتحليل التنبؤي. كل منها يحاول طرح سؤال مختلف وقد تستخدمها الشركات معًا أو بشكل منفصل لاتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة.
الخلاصة
هناك العديد من الأشياء التي يمكن للشركات القيام بها لضمان نجاحها واتخاذ قرارات أفضل. تحليل البيانات هو أداة يمكنهم استخدامها لتحقيق هذه الأهداف. التحليل الوصفي هو شكل من أشكال تحليل البيانات الذي يستخدم الأداء السابق والاتجاهات لتحديد ما يجب القيام به لتحقيق الأهداف المستقبلية.
حتى مع الفوائد الواضحة، يجب على قادة الأعمال أن يدركوا أن التحليلات الوصفية لها عيوب. معرفة من أين تبدأ واختيار الشركة أو البرنامج المناسب لمساعدتك في تحقيق أهدافك يمكن أن يساعدك بالتأكيد على المدى الطويل.