مهام محلل البيانات
يعتبر محلل البيانات واحد من العديد من الأدوار بالغة الأهمية في المؤسسة، حيث يساعد على الكشف عن المعلومات وفهمها للحفاظ على توازن الشركة وكفاءة العمل بها. ومن ثمّ، من الضروري أن يفهم محلل البيانات مسؤولياته ومهامه التي يتم تنفيذها على أساس شبه يومي بوضوح. يتسم محللو البيانات بأهمية جوهرية في مساعدة المؤسسات على الحصول على نتائج معرفية قيّمة بشأن نطاق البيانات الذي لديهم، ويعملون بشكل وثيق مع الآخرين في المؤسسة للمساعدة على الكشف عن المعلومات القيّمة.
يوضح الشكل التالي المجالات الخمسة الرئيسية التي ستنخرط بها أثناء عملية تحليل البيانات.
تجهيز
من المحتمل، بصفتك محلل بيانات، أن تُقسم معظم وقتك بين مهام الإعداد والنمذجة. يمكن أن تؤثر البيانات الناقصة أو غير الصحيحة تأثيرًا كبيرًا يسفر عن تقارير غير صالحة، وفقدان الثقة، وتأثير سلبي على قرارات الشركة، مما قد يؤدي إلى حدوث خسارة في الإيرادات، وتأثير سلبي على الشركة، وما هو أكثر من ذلك.
يجب إعداد البيانات، قبل إنشاء تقرير ما. إعداد البيانات هو عملية جمع معلومات بياناتك، وتنقيتها، وتحويلها لتكون جاهزة للنمذجة والتصور.
إعداد البيانات هو عملية أخذ البيانات الأولية وتحويلها إلى معلومات موثوقة ومفهومة. وهو يتضمن ، من بين أمور أخرى. وينطوي، من بين أمور أخرى، على ضمان تكامل البيانات، وتصحيح البيانات الخاطئة أو غير الدقيقة، وتحديد البيانات المفقودة، وتحويل البيانات من بنية إلى أخرى أو من نوع إلى آخر، أو ينطوي مهمة بسيطة فحسب مثل جعل البيانات أكثر سهولة في القراءة.
كما يتضمن إعداد البيانات على فهم الكيفية التي ستقوم من خلالها بالحصول على البيانات والاتصال بها وآثار الأداء المترتبة على القرارات. عند الاتصال بالبيانات، يتعين عليك اتخاذ قرارات لضمان أن النماذج والتقارير تفي بالمتطلبات والتوقعات المعترف بها، وتنفذها.
كما أنّ ضمانات الخصوصية والأمان من الأمور المهمة. يمكن أن تشتمل هذه الضمانات على إخفاء هوية البيانات لتجنب توسيع نطاق المشاركة أو منع الأشخاص من رؤية معلومات تعريف المستخدم عندما لا تكون هناك حاجة إليها. وبخلاف ذلك، يمكن أن تنطوي المساعدة على ضمان الخصوصية والأمان على إزالة تلك البيانات بالكامل إذا لم تكن ملائمة مع القصة التي تحاول تشكيلها.
قد يكون إعداد البيانات عملية تستغرق وقتًا طويلاً في كثير من الأحيان. يتبع محللو البيانات سلسلة من الخطوات والأساليب لإعداد البيانات لوضعها في سياق وحالة مناسبتين يعملان على منع تدني جودة البيانات وإتاحة تحويلها إلى نتائج معرفية قيّمة.
النموذج
عندما تكون البيانات في حالة مناسبة، فإنها تكون جاهزة للنمذجة. نمذجة البيانات هي عملية تحديد كيفية ارتباط جداولك ببعضها. يتم إجراء هذه العملية عن طريق تحديد علاقات بين الجداول وإنشائها. يُمكنك، من هذه النقطة، تحسين النموذج من خلال تحديد القياسات وإضافة حسابات مخصصة لإثراء بياناتك.
يعتبر إنشاء نموذج بيانات فعّال ومناسب خطوة بالغة الأهمية في مساعدة المؤسسات على فهم البيانات واكتساب نتائج معرفية قيّمة بشأنها. يجعل نموذج البيانات الفعّال التقارير أكثر دقة، ويسمح باستكشاف البيانات بشكل أسرع وأكثر كفاءة، ويقلل الوقت المستغرق في عملية كتابة التقرير، ويبسط عملية صيانة التقارير في المستقبل.
يُشكل النموذج مكوّنًا آخر بالغ الأهمية له تأثير مباشر على أداء تقريرك وتحليل البيانات بشكل عام. يمكن أن يؤثر النموذج سيء التصميم تأثيرًا سلبيًا بشدة على الدقة العامة وأداء تقريرك. وعلى النقيض من ذلك، فإن النموذج جيد التصميم الذي تتوفر به بيانات مُعدة إعدادًا جيدًا سيضمن تقريرًا موثوقًا ويتسم بكفاءة ملائمة. يكون هذا المفهوم هو أكثر شيوعًا عند العمل على البيانات على نطاق واسع.
من منظور Power BI، إذا كان أداء تقريرك بطيئًا، أو إذا كانت تحديثاتك تستغرق وقتًا طويلاً، فمن المحتمل أنك سيتعين عليك إعادة النظر في مهام إعداد البيانات والنمذجة لتحسين تقريرك.
عملية إعداد البيانات ونمذجة البيانات هي عملية تكرارية. يمثل إعداد البيانات المهمة الأولى في تحليل البيانات. سيجعل فهم بياناتك وإعدادها قبل نمذجتها خطوة النمذجة أكثر سهولة.
التصور
تعتبر مهمة التصور الخطوة الذي يتسنى لك فيها تجسيد بياناتك على أرض الواقع. يكمن الهدف النهائي لمهمة تصور في حل مشكلات الشركة. وينبغي أن يُخبر التقرير المصمم جيدًا بقصة مقنعة بشأن تلك البيانات، مما سيمكن صانعي القرار في الشركة من اكتساب النتائج المعرفية الضرورية بسرعة. يُمكنك، باستخدام التصورات والتفاعلات المناسبة، تقديم تقرير فعّال يوجه القارئ من خلال المحتوى بسرعة وكفاءة، ومن ثمّ، السماح للقارئ بمتابعة سرد البيانات.
تساعد التقارير التي يتم إنشاؤها أثناء مهمة التصور الشركات وصانعي القرار على فهم ما تعنيه هذه البيانات بحيث يُمكن اتخاذ قرارات دقيقة وحاسمة. توجه التقارير الإجراءات، والقرارات، والسلوكيات العامة لمؤسسة تثق في المعلومات التي يتم اكتشافها في البيانات وتعتمد عليها.
قد تُبلغ الشركة أنهم يريدون جميع نقاط البيانات في تقرير معين لمساعدتهم على اتخاذ القرارات. وبصفتك محلل بيانات، يجب أن تستغرق الوقت الكافي لفهم المشكلة التي تحاول الشركة حلها فهمًا تامًا. حدد إذا ما كانت كافة نقاط البيانات الخاصة بهم ضرورية لأن الكثير من البيانات يمكن أن يجعل اكتشاف النقاط الرئيسية أمرًا صعبًا. يمكن أن يساعد وجود قصة بيانات صغيرة وموجزة على العثور على النتائج المعرفية بسرعة.
يمكن لمحلل البيانات، باستخدام قدرات الذكاء الاصطناعي المدمجة في Power BI، إنشاء تقارير قوية، دون كتابة أي تعليمة برمجية، تمكّن المستخدمين من الحصول على نتائج معرفية وأجوبة وإيجاد أهداف قابلة للتنفيذ. تتيح قدرات الذكاء الاصطناعي في Power BI، مثل مرئيات الذكاء الاصطناعي المدمجة، إمكانية اكتشاف البيانات عن طريق طرح الأسئلة، أو استخدام ميزة «نتيجة التحليلات السريعة»، أو إنشاء نماذج التعلم الآلي مباشرةً داخل Power BI.
يتمثل جانب مهم من جوانب تصوّر البيانات في تصميم وإنشاء التقارير لإمكانية الوصول. عند تصميم التقارير، من المهم التفكير في الأشخاص الذين سيتمكنون من الوصول إلى التقارير وقراءتها. وينبغي تصميم التقارير مع مراعاة إمكانية الوصول منذ البداية بحيث لا تكون هناك حاجة إلى إجراء تعديلات خاصة في المستقبل.
سيساعد العديد من مكوّنات تقريرك على سرد القصص. تجتمع كل المكوّنات، بدءًا من نظام الألوان المتكامل والمتاح، مرورًا بالخطوط وضبط الحجم، إلى اختيار المرئيات المناسبة لما يتم عرضه، معًا لسرد تلك القصة.
تحليل
تُشكل مهمة التحليل الخطوة الهامة لفهم المعلومات التي يتم عرضها في التقرير وتفسيرها. وبصفتك محلل بيانات، يجب عليك فهم قدرات Power BI التحليلية واستخدام هذه القدرات لإيجاد النتائج المعرفية، وتحديد الأنماط والاتجاهات، والتنبؤ بالنتائج، ثم توصيل هذه النتائج المعرفية بطريقة يمكن للجميع فهمها.
تُمكّن التحليلات المتقدمة الشركات والمؤسسات في نهاية المطاف من اتخاذ قرارات أفضل في جميع أوساط الأعمال وإنشاء نتائج معرفية قابلة للتنفيذ ونتائج ذات مغزى. ويمكن للمؤسسات، باستخدام التحليلات المتقدمة، البحث في البيانات للتنبؤ بالأنماط والاتجاهات المستقبلية، وتحديد الأنشطة والسلوكيات، وتمكين الشركات من طرح الأسئلة المناسبة حول بياناتها.
في السابق، كان تحليل البيانات عملية صعبة ومعقدة كان يقوم بها عادةً مهندسو البيانات أو علماء البيانات. في الوقت الحالي، تجعل Power BI تحليل البيانات ميسرًا، مما يبسط عملية تحليل البيانات. يمكن للمستخدمين الحصول سريعًا على نتائج معرفية عن بياناتهم باستخدام المرئيات والقياسات مباشرة من سطح المكتب الخاص بهم ثم نشر هذه النتائج المعرفية على لوحات المعلومات بحيث يمكن للآخرين العثور على المعلومات المطلوبة.
هذه الميزة هي مجال آخر يمكن فيه لعمليات تكامل الذكاء الاصطناعي داخل Power BI الارتقاء بتحليلك إلى مستوى آخر. ستساعد عمليات التكامل مع التعلّم الآلي من Azure والخدمات المعرفية ومرئيات الذكاء الاصطناعي المدمجة على إثراء بياناتك وتحليلك.
إدارة
تتكون Power BI من العديد من المكوّنات، من بينها التقارير، ولوحات المعلومات، ومساحات العمل، ومجموعات البيانات، وغير ذلك الكثير. تتحمل، باعتبارك محلل بيانات، مسؤولية إدارة أصول Power BI هذه، والإشراف على مشاركة العناصر وتوزيعها، مثل التقارير ولوحات المعلومات، وضمان أمان أصول Power BI.
قد تكون التطبيقات طريقة توزيع قيّمة للمحتوى الخاص بك وتتيح إدارة أسهل لقطاع كبير من المتلقين. تسمح لك هذه الميزة أيضًا بتوفير تجارب تنقل مخصصة والربط بأصول أخرى داخل مؤسستك لاستكمال تقاريرك.
تساعد إدارة المحتوى الخاص بك على تعزيز التعاون بين الفرق والأفراد. تعتبر مشاركة المحتوى الخاص بك واكتشافه أمرًا مهمًا للأشخاص المناسبين للحصول على الإجابات التي يحتاجونها. ومن المهم أيضًا المساعدة على ضمان أمان العناصر. تريد التأكد من أن الأشخاص المناسبين لديهم إمكانية الوصول وأنك لا تقوم بتسريب البيانات متجاوزًا المساهمين الصحيحين.
كما يمكن للإدارة السليمة أن تساعد على تقليل صوامع البيانات داخل مؤسستك. يمكن أن يؤدّي تكرار البيانات إلى صعوبة إدارة زمن انتقال البيانات وإدخاله عند الإفراط في استخدام الموارد. تساعد Power BI على تقليل صوامع البيانات باستخدام مجموعات البيانات المشتركة، كما أنها تسمح لك بإعادة استخدام البيانات التي قمت بإعدادها ونمذجتها. بالنسبة لبيانات الأعمال الرئيسية، يمكن أن يساعد التصديق على أن مجموعة بيانات معتمدة على ضمان الثقة في تلك البيانات.
تساعد إدارة أصول Power BI على تقليل ازدواجية الجهود وتساعد على ضمان أمان البيانات.