يعتبر تحليل البيانات إحدى أهم ركائز المؤسسات والشركات حيث توفر لها هذه العملية إمكانية الحصول على المعلومات التي تحتاجها لصنع أفضل القرارات ولخدمة عملائها وزيادة الإنتاجية والإيرادات. ما الذي نقصده بعملية تحليل البيانات؟ ما هي نماذجها؟ وما أهم التحديات التي تواجهها وما هي أهم إيجابياتها؟
عملية تحليل البيانات – إيجابياتها وتحدياتها ونماذجها
تعريف تحليل البيانات
يعد تحليل البيانات مكونًا أساسيًا في تعدين البيانات وذكاء الأعمال (BI) وهو عنصر أساسي لقيادة قرارات الأعمال. تقوم المؤسسات والشركات بتحليل البيانات من مصادر متعددة باستخدام حلول إدارة البيانات الضخمة وحلول إدارة تجربة العملاء التي تستخدم تحليل البيانات لتحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
يشرح Dennis Junk -وهو مسؤول تسويق معتمد في HubSpot- تحليل البيانات في إحدى مقالاته:تحليل البيانات هو “جميع الطرق التي يمكنك بها تفكيك البيانات وتقييم الاتجاهات مع مرور الوقت، بالإضافة إلى مقارنة قطاع أو قياس بآخر. ويمكن أن يشمل أيضًا الطرق المختلفة لتصور البيانات لجعل الاتجاهات والعلاقات بديهية في لمح البصر”. يتضمن تحليل البيانات طرح أسئلة حول ما حدث وما يحدث وما سيحدث (التحليلات التنبؤية). وكما يضيف Junk، “تحليلات البيانات هي بشكل عام سحق البيانات، مرحلة الإجابة على الأسئلة التي تؤدي إلى مرحلة صنع القرار في عملية ذكاء الأعمال ككل”.
نموذج تحليل البيانات
يلخص Gwen Shapira، مهندس حلول في كلوديرا Cloudera ومدير Oracle ACE، سبع خطوات رئيسية لتحليل البيانات لمجلة Oracle’s Profit. يشرح شابيرا أنه في حين أن كل شركة لديها متطلبات وأهداف خاصة بها للبيانات، هناك سبع خطوات تبقى ثابتة في المؤسسات وعمليات تحليل بياناتها الخاصة:
تحديد الأهداف: تحديد أهداف فرق علم البيانات لتطوير طريقة قابلة للقياس لتحديد ما إذا كان العمل يتقدم نحو أهدافه. تحديد المقاييس أو مؤشرات الأداء في وقت مبكر.
التعرف على أدوات الأعمال: تحديد الأهداف والمقاييس والأدوات في وقت مبكر لمشاريع تحليل البيانات لتوفير مجال للتركيز والتركيز على تحليل البيانات؛ وهذا يعني أن الشركة يجب أن تكون على استعداد لإجراء تغييرات لتحسين مقاييسها الرئيسية وتحقيق أهدافها أيضًا.
جمع البيانات: جمع أكبر قدر ممكن من البيانات من مصادر متنوعة من أجل بناء نماذج أفضل واكتساب أفكار ورؤى أكثر قابلية للتنفيذ.
تنظيف البيانات: تحسين جودة البيانات لتوليد النتائج الصحيحة وتجنب التوصل إلى استنتاجات غير صحيحة؛ أتمتة العملية ولكن إشراك الموظفين للإشراف على تنظيف البيانات وضمان الدقة.
تنمية فريق علم البيانات: ضم أفراد فريق ذوي شواهد عليا في الإحصاء ليركزوا على نماذج البيانات والتنبؤات، بالإضافة إلى مهندسي البنية الأساسية ومطوري البرمجيات وخبراء ETL؛ ثم، أعط الفريق منصات تحليل البيانات واسعة النطاق التي يحتاجونها لأتمتة عملية جمع البيانات وتحليلها.
التحسين والتكرار: جعل نموذج تحليل بياناتك مثاليا حتى تتمكن من تكرار العملية لإنشاء توقعات دقيقة وتحقيق الأهداف المتوخاة والمراقبة والإبلاغ باستمرار.
فوائد وتحديات تحليل البيانات
يعتبر تحليل البيانات طريقة مثبتة للمؤسسات والشركات للحصول على المعلومات التي يحتاجونها لصنع أفضل القرارات ولخدمة عملائها وزيادة الإنتاجية والإيرادات. فوائد هذه العملية عديدة للغاية ولا يمكن عدها، ومن بين المزايا الأكثر جدارة؛ الحصول على المعلومات الصحيحة لعملك وعلى القيمة من أقسام تكنولوجيا المعلومات، إنشاء حملات تسويقية ذات فاعلية أكثر، اكتساب فهم أفضل للعملاء، و هكذا.
ولكن هناك الكثير من البيانات المتاحة اليوم والتي تعتبر تحليل البيانات تحديًا. أي أن التعامل مع جميع البيانات وعرضها هما من أكثر جوانب تحليل البيانات تحديًا. إن البنيات التقليدية والبنيات التحتية غير قادرة على التعامل مع الكمية الهائلة من البيانات التي يتم توليدها اليوم، ويجد صانعو القرار أن الأمر يستغرق وقتًا أطول من المتوقع للحصول على إحصاءات قابلة للتنفيذ من خلال البيانات.
لحسن الحظ، توفر حلول إدارة البيانات وحلول إدارة تجربة العملاء للمؤسسات القدرة على الاستماع إلى تفاعلات العملاء، التعلم من خلال سلوكهم والمعلومات السياقية، إنشاء رؤى وأفكار أكثر فاعلية وقابلية للتنفيذ، التنفيذ بذكاء أكثر على الأفكار من أجل تحسين الأهداف وإشراكها وتحسين ممارسات الأعمال .
المصدر: ngdata
فريق التعلم الحر دائما في خدمتكم إن احتجتم لمساعدة ما عبر ترك تعليقات، و عبر الصفحة الرسمية للموقع على فيس بوك التعلم الحر-EDLibre. و لاتنسوا متابعتنا أيضا عبر تطبيق Telegram، بالإضافة إلى تويتر لتتوصلوا بمستجدات موقع التعلم الحر باستمرار.
