نظرة عامة على تحليل البيانات
يجب مراجعة البيانات مراجعة سريعة من خلال عملية تجعلها قابلة للاستخدام في القصة، وذلك قبل إمكانية استخدامها لسرد قصة. تحليل البيانات هو عملية تحديد البيانات وتنقيتها وتحويلها ونمذجتها لاكتشاف معلومات مفيدة وذات مغزى. تتم صياغة البيانات بعد ذلك في قصة من خلال تقارير للتحليل لدعم عملية صنع القرار بالغة الأهمية.
في ظل استناد العالم إلى البيانات بصورة أكبر، أصبح سرد القصص من خلال تحليل البيانات عنصرًا حيويًا وجانبًا من جوانب الشركات الكبيرة والصغيرة. وهذا هو السبب وراء أن المؤسسات تواصل توظيف محللي البيانات.
تتخذ الشركات القائمة على البيانات قرارات تستند إلى القصة التي ترويها بياناتها، وفي العالم القائم على البيانات في الوقت الحالي، لا يتم استخدام البيانات بكامل إمكاناتها، وهو تحدي تواجهه معظم الشركات. تحليل البيانات هو، ويجب أن يكون، جانبًا بالغ الأهمية في جميع المؤسسات للمساعدة على تحديد التأثير على أعمالها، بما في ذلك تقييم توجه العملاء، وإجراء أبحاث السوق والمنتجات، وتحديد الاتجاهات أو رؤى البيانات الأخرى.
في حين أن عملية تحليل البيانات تركز على مهام تنقية البيانات، ونمذجتها، وتصورها، ينبغي عدم التقليل من مفهوم تحليل البيانات وأهميته بالنسبة للأعمال. لتحليل البيانات، يتم تقسيم المكونات الأساسية للتحليلات إلى الفئات التالية:
- وصفية
- تشخيصية
- متوقعة
- توجيهية
- معرفية
التحليلات الوصفية
تساعد التحليلات الوصفية في الإجابة على الأسئلة بشأن ما حدث استنادًا إلى البيانات التاريخية. وتلخص أساليب التحليلات الوصفية مجموعات البيانات الكبيرة لوصف النتائج للمساهمين.
ويمكن لهذه الاستراتيجيات، من خلال تطوير مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، أن تساعد على تعقب نجاح الأهداف الرئيسية أو فشلها. (ROI) في العديد من القطاعات، ويتم تطوير مقاييس متخصصة لتعقب الأداء في قطاعات معينة.
ومن أمثلة التحليلات الوصفية إنشاء التقارير لتوفير صورة عن مبيعات المؤسسة وبياناتها المالية.
التحليلات التشخيصية
تساعد التحليلات التشخيصية على الإجابة على الأسئلة حول سبب وقوع الأحداث. تُكمل أساليب التحليلات التشخيصية التحليلات الوصفية الأساسية، وتستخدم النتائج المستخلصة من التحليلات الوصفية لاكتشاف سبب هذه الأحداث. بعد ذلك، يتم فحص مؤشرات الأداء بشكل أكبر لاكتشاف سبب تحسن هذه الأحداث أو تفاقمها. بشكل عام، تحدث هذه العملية في ثلاث خطوات:
تحديد الحالات الخارجة عن المألوف في البيانات. قد تشكل هذه الحالات الخارجة عن المألوف تغييرات غير متوقعة في قياس أو سوق معين.
جمع البيانات التي تتعلق بهذه الحالات الخارجة عن المألوف.
استخدام الأساليب الإحصائية لاكتشاف العلاقات والاتجاهات التي تفسر هذه الحالات الخارجة عن المألوف.
التحليلات المتوقعة
تساعد التحليلات المتوقعة على الإجابة على الأسئلة بشأن ما سيحدث في المستقبل. تستخدم أساليب التحليلات المتوقعة البيانات التاريخية لتحديد الاتجاهات وتحديد إذا ما كان من المحتمل تكرارها. توفر الأدوات التحليلية المتوقعة نتيجة تحليلات قيّمة لما قد يحدث في المستقبل. وتشمل الأساليب مجموعة متنوعةوتشمل الأساليب مجموعة متنوعة من تقنيات التعلم الإحصائي والآلي مثل الشبكات العصبية وأشجار القرار والانحدار.
التحليلات التوجيهية
تساعد التحليلات التوجيهية على الإجابة على الأسئلة بشأن الإجراءات التي يجب اتخاذها لتحقيق هدف أو غاية. باستخدام نتائج التحليلات من التحليلات الوصفية، يمكن للمؤسسات اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات. يسمح هذا الأسلوب للشركات اتخاذ قرارات مستنيرة في مواجهة عدم اليقين. تعتمد أساليب التحليلات التوجيهية على التعلّم الآلي كإحدى استراتيجيات العثور على الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة. يمكن للمؤسسات تقدير احتمالية النتائج المختلفة، من خلال تحليل القرارات والأحداث السابقة.
التحليلات المعرفية
تسعى التحليلات المعرفية إلى استخلاص الاستنتاجات من البيانات والأنماط الحالية، واستمداد الاستنتاجات التي تستند إلى قواعد المعارف الحالية، ثثم إضافة هذه النتائج المستخلصة مرة أخرى إلى قاعدة المعرفة للاستنتاجات المستقبلية، تكرار حلقي للتعليقات الخاصة بالتعلم الذاتي. تساعدك التحليلات المعرفية على معرفة ما قد يحدث إذا تغيّرت الظروف وتحديد كيفية إمكانك التعامل مع هذه الحالات.
لا تعتبر الاستنتاجات استفسارات منظمة تستند إلى قاعدة بيانات بل هي عبارة عن افتراضات غير منظمة يتم جمعها من عدة مصادر والتعبير عنها بدرجات متفاوتة من الثقة. تعتمد التحليلات المعرفية الفعّالة على خوارزميات التعلّم الآلي، وستستخدم العديد من مفاهيم معالجة اللغة الطبيعية لفهم مصادر البيانات غير المستغلة من قبل، مثل سجلات محادثة مركز الاتصال ومراجعات المنتجات.
مثال
تستخدم إحدى شركات البيع بالتجزئة التحليلات الوصفية للنظر في أنماط المشتريات من السنوات السابقة لتحديد المنتجات التي قد تكون رائجة في العام المقبل، وذلك من خلال تمكين تصورات البيانات والتقارير. قد تفحص الشركة أيضًا البيانات الداعمة لفهم سبب شهرة منتج معين وإذا ما كان هذا الاتجاه مستمرًا، مما سيساعدها على تحديد إذا ما كانت ستواصل تخزين هذا المنتج أم لا.
قد تحدد شركة ما أن منتجًا معينًا كان رائجًا خلال إطار زمني محدد. بعد ذلك، يمكنها استخدام هذا التحليل لتحديد إذا ما كانت بعض الجهود التسويقية أو الأنشطة الاجتماعية عبر الإنترنت قد ساهمت في زيادة المبيعات.
يتمثل أحد الجوانب الأساسية لتحليل البيانات في أن الشركة تحتاج إلى الثقة ببياناتها. من الناحية العملية، فإن عملية تحليل البيانات سوف تجمع البيانات من مصادر موثوقة وتشكلها في قالب قابل للاستخدام، وذي مغزى، ويسهل فهمه للمساعدة في عملية صنع القرار. يتيح تحليل البيانات للشركات تحقيق فهم بياناتها فهمًا تامًا من خلال العمليات والقرارات المستندة إلى البيانات، مما يتيح لها الثقة في قراراتها.
تزداد الحاجة إلى محللي البيانات، مع تزايد كمية البيانات. يعرف محلل البيانات كيفية تنظيم المعلومات واستخلاصها في قالب ذي صلة ويسهل فهمه. كما يعرف محلل البيانات كيفية جمع البيانات الصحيحة وماذا يفعل بها، بعبارة أخرى، يجعل معنى البيانات في فيض البيانات لديك.