تحليلات البيانات

ما هي تحليلات البيانات؟

تحليلات البيانات هي علم تحليل البيانات الخام للتوصل إلى استنتاجات حول تلك المعلومات. تم أتمتة العديد من تقنيات وعمليات تحليل البيانات في العمليات الميكانيكية والخوارزميات التي تعمل على البيانات الخام للاستهلاك البشري.

فهم تحليلات البيانات

تحليل البيانات هو مصطلح واسع يشمل العديد من الأنواع المتنوعة لتحليل البيانات. يمكن إخضاع أي نوع من المعلومات لتقنيات تحليل البيانات للحصول على نظرة ثاقبة يمكن استخدامها لتحسين الأشياء. يمكن أن تكشف تقنيات تحليل البيانات عن الاتجاهات والمقاييس التي من شأنها أن تضيع في كتلة المعلومات. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتحسين العمليات لزيادة الكفاءة الإجمالية للأعمال أو النظام.

على سبيل المثال ، غالبًا ما تسجل شركات التصنيع وقت التشغيل ووقت التوقف عن العمل وقائمة انتظار العمل لمختلف الأجهزة ثم تقوم بتحليل البيانات لتخطيط أحمال العمل بشكل أفضل بحيث تعمل الآلات بالقرب من السعة القصوى.

يمكن لتحليلات البيانات أن تفعل أكثر بكثير من مجرد الإشارة إلى الاختناقات في الإنتاج. تستخدم شركات الألعاب تحليلات البيانات لتعيين جداول المكافآت للاعبين الذين يحافظون على نشاط غالبية اللاعبين في اللعبة. تستخدم شركات المحتوى العديد من تحليلات البيانات نفسها لمواصلة النقر فوق المحتوى أو مشاهدته أو إعادة تنظيمه للحصول على عرض آخر أو نقرة أخرى.

تحليلات البيانات مهمة لأنها تساعد الشركات على تحسين أدائها. إن تطبيقه في نموذج الأعمال يعني أن الشركات يمكن أن تساعد في تقليل التكاليف من خلال تحديد طرق أكثر كفاءة لممارسة الأعمال التجارية وتخزين كميات كبيرة من البيانات. يمكن للشركة أيضًا استخدام تحليلات البيانات لاتخاذ قرارات عمل أفضل والمساعدة في تحليل اتجاهات العملاء ورضاهم ، مما قد يؤدي إلى منتجات وخدمات جديدة وأفضل.

SQL

ترجع بعض الأيام الأولى لتحليلات البيانات الحديثة إلى SQL. تم إنشاء لغة الحوسبة هذه في عام 1979 ، مما يسمح بالاستعلام عن قواعد البيانات العلائقية وتحليل مجموعات البيانات الناتجة بسهولة أكبر. لا يزال SQL يستخدم على نطاق واسع اليوم.

خطوات تحليل البيانات

تتضمن العملية المتضمنة في تحليل البيانات عدة خطوات مختلفة:

1. الخطوة الأولى هي تحديد متطلبات البيانات أو كيفية تجميع البيانات. قد يتم فصل البيانات حسب العمر أو الديموغرافية أو الدخل أو الجنس. قد تكون قيم البيانات رقمية أو مقسمة حسب الفئة.

2. الخطوة الثانية في تحليل البيانات هي عملية جمعها. يمكن القيام بذلك من خلال مجموعة متنوعة من المصادر مثل أجهزة الكمبيوتر أو المصادر عبر الإنترنت أو الكاميرات أو المصادر البيئية أو من خلال الموظفين.

3. بمجرد جمع البيانات ، يجب تنظيمها بحيث يمكن تحليلها. قد يحدث هذا في جدول بيانات أو أي شكل آخر من البرامج التي يمكن أن تأخذ بيانات إحصائية.

4. ثم يتم تنظيف البيانات قبل التحليل. هذا يعني أنه قد تم مسحه وفحصه للتأكد من عدم وجود ازدواجية أو خطأ ، وأنه ليس غير مكتمل. تساعد هذه الخطوة في تصحيح أي أخطاء قبل الانتقال إلى محلل البيانات لتحليلها.

أنواع تحليلات البيانات

تحليلات البيانات مقسمة إلى أربعة أنواع أساسية.

1. ** التحليلات الوصفية: ** تصف ما حدث خلال فترة زمنية معينة. هل ارتفع عدد المشاهدات؟ هل المبيعات أقوى هذا الشهر من الماضي؟

2. ** التحليلات التشخيصية: ** تركز بشكل أكبر على سبب حدوث شيء ما. يتضمن هذا مدخلات بيانات أكثر تنوعًا وقليلًا من الافتراضات. هل أثر الطقس على مبيعات البيرة؟ هل أثرت هذه الحملة التسويقية الأخيرة على المبيعات؟

3. ** التحليلات التنبؤية: ** ينتقل هذا إلى ما سيحدث على الأرجح في المدى القريب. ماذا حدث للمبيعات آخر مرة كان لدينا صيف حار؟ كم عدد نماذج الطقس التي تتنبأ بصيف حار هذا العام؟

4. ** التحليلات الوصفية: ** يشير هذا إلى مسار العمل. إذا تم قياس احتمالية حدوث صيف حار حيث أن متوسط هذه النماذج الخمسة للطقس أعلى من 58٪ ، فيجب أن نضيف نوبة مسائية إلى مصنع الجعة ونستأجر خزانًا إضافيًا لزيادة الإنتاج.

تدعم تحليلات البيانات العديد من أنظمة مراقبة الجودة في العالم المالي ، بما في ذلك برنامج Six Sigma الشهير. إذا لم تكن تقيس شيئًا ما بشكل صحيح - سواء كان وزنك أو عدد العيوب لكل مليون في خط الإنتاج - فمن المستحيل تقريبًا تحسينه.

تشمل بعض القطاعات التي اعتمدت استخدام تحليلات البيانات صناعة السفر والضيافة ، حيث يمكن أن تكون التحولات سريعة. يمكن لهذه الصناعة جمع بيانات العملاء ومعرفة أين تكمن المشاكل ، إن وجدت ، وكيفية إصلاحها.

تجمع الرعاية الصحية بين استخدام كميات كبيرة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وتستخدم تحليلات البيانات لاتخاذ قرارات سريعة. وبالمثل ، تستخدم صناعة البيع بالتجزئة كميات وفيرة من البيانات لتلبية متطلبات المتسوقين المتغيرة باستمرار. يمكن أن تساعد المعلومات التي يجمعها تجار التجزئة ويحللونها على تحديد الاتجاهات والتوصية بالمنتجات وزيادة الأرباح.

اعتبارًا من كانون الأول (ديسمبر) 2021 ، كان متوسط الإجمالي لمحلل البيانات في الولايات المتحدة يزيد قليلاً عن 93000 دولار.

تقنيات تحليلات البيانات

هناك العديد من الأساليب والتقنيات التحليلية المختلفة التي يمكن لمحللي البيانات استخدامها لمعالجة البيانات واستخراج المعلومات. بعض الطرق الأكثر شيوعًا مذكورة أدناه.

• يستلزم تحليل الانحدار تحليل العلاقة بين المتغيرات التابعة لتحديد كيف يمكن للتغيير في أحدهما أن يؤثر على التغيير في الآخر.

• يستلزم تحليل العوامل أخذ مجموعة كبيرة من البيانات وتقليصها إلى مجموعة بيانات أصغر. الهدف من هذه المناورة هو محاولة اكتشاف الاتجاهات الخفية التي كان من الصعب رؤيتها لولا ذلك.

• ** التحليل الجماعي ** هو عملية تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات من البيانات المتشابهة ، وغالبًا ما يتم تقسيمها إلى مجموعة سكانية للعميل. يتيح ذلك لمحللي البيانات والمستخدمين الآخرين لتحليلات البيانات مزيدًا من الغوص في الأرقام المتعلقة بمجموعة فرعية معينة من البيانات.

• نماذج محاكاة مونت كارلو نموذج احتمالية حدوث نتائج مختلفة. غالبًا ما تستخدم هذه المحاكاة للتخفيف من المخاطر ومنع الخسائر ، وتتضمن قيمًا ومتغيرات متعددة وغالبًا ما تتمتع بقدرات تنبؤية أكبر من نُهج تحليل البيانات الأخرى.

• ** تحليل السلاسل الزمنية ** يتتبع البيانات بمرور الوقت ويقوي العلاقة بين قيمة نقطة البيانات وحدوث نقطة البيانات. عادةً ما تُستخدم تقنية تحليل البيانات هذه لاكتشاف الاتجاهات الدورية أو لتوقع التوقعات المالية.

أدوات تحليلات البيانات

بالإضافة إلى مجموعة واسعة من الأساليب الرياضية والإحصائية لطحن الأرقام ، تطورت تحليلات البيانات بسرعة في القدرات التكنولوجية. اليوم ، لدى محللي البيانات مجموعة واسعة من أدوات البرامج للمساعدة في الحصول على البيانات وتخزين المعلومات ومعالجة البيانات وتقرير النتائج.

لطالما كان لتحليلات البيانات روابط فضفاضة بجداول البيانات و Microsoft Excel. الآن ، غالبًا ما يتفاعل محللو البيانات أيضًا مع لغات البرمجة الخام لتحويل قواعد البيانات ومعالجتها. غالبًا ما يتم استخدام اللغات مفتوحة المصدر مثل Python. يمكن استخدام أدوات أكثر تحديدًا لتحليل البيانات مثل R للتحليل الإحصائي أو النمذجة الرسومية.

يساعد محللو البيانات أيضًا عند الإبلاغ عن النتائج أو توصيلها. يعد كل من Tableau و Power BI أدوات لتصور البيانات وتحليلها لتجميع المعلومات وإجراء تحليلات البيانات وتوزيع النتائج عبر لوحات المعلومات والتقارير.

تظهر أدوات أخرى أيضًا لمساعدة محللي البيانات. SAS عبارة عن نظام أساسي للتحليلات يمكنه المساعدة في استخراج البيانات ، بينما يعد Apache Spark نظامًا أساسيًا مفتوح المصدر مفيدًا لمعالجة مجموعات كبيرة من البيانات. يتمتع محللو البيانات الآن بمجموعة واسعة من القدرات التكنولوجية لزيادة تعزيز القيمة التي يقدمونها لشركاتهم.

الخط السفلي

في عالم أصبح يعتمد بشكل متزايد على المعلومات وجمع الإحصاءات ، تساعد تحليلات البيانات الأفراد والمؤسسات على التأكد من بياناتهم. باستخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات ، يمكن تحويل مجموعة من الأرقام الأولية إلى رؤى إعلامية وتعليمية تقود عملية صنع القرار والإدارة المدروسة.

يسلط الضوء

• تحليلات البيانات هي علم تحليل البيانات الخام للتوصل إلى استنتاجات حول تلك المعلومات.

• تشمل الأساليب المختلفة لتحليلات البيانات النظر إلى ما حدث (التحليلات الوصفية) ، ولماذا حدث شيء ما (التحليلات التشخيصية) ، وما الذي سيحدث (التحليلات التنبؤية) ، أو ما يجب فعله بعد ذلك (التحليلات الوصفية).

• تساعد تحليلات البيانات الشركة على تحسين أدائها ، أو الأداء بشكل أكثر كفاءة ، أو زيادة الأرباح ، أو اتخاذ قرارات أكثر استرشادًا من الناحية الاستراتيجية.

• تم أتمتة تقنيات وعمليات تحليل البيانات في العمليات الميكانيكية والخوارزميات التي تعمل على البيانات الخام للاستهلاك البشري.

• تعتمد تحليلات البيانات على مجموعة متنوعة من أدوات البرامج التي تتراوح من جداول البيانات ، وتصور البيانات ، وأدوات إعداد التقارير ، وبرامج التنقيب عن البيانات ، أو اللغات مفتوحة المصدر لأكبر معالجة للبيانات.

التعليمات

لماذا تحليلات البيانات مهمة؟

تحليلات البيانات مهمة لأنها تساعد الشركات على تحسين أدائها. إن تطبيقه في نموذج الأعمال يعني أن الشركات يمكن أن تساعد في تقليل التكاليف من خلال تحديد طرق أكثر كفاءة لممارسة الأعمال التجارية. يمكن للشركة أيضًا استخدام تحليلات البيانات لاتخاذ قرارات عمل أفضل والمساعدة في تحليل اتجاهات العملاء ورضاهم ، مما قد يؤدي إلى منتجات وخدمات جديدة وأفضل.

ما هي الأنواع الأربعة لتحليلات البيانات؟

تحليلات البيانات مقسمة إلى أربعة أنواع أساسية. تصف التحليلات الوصفية ما حدث خلال فترة معينة. تركز التحليلات التشخيصية بشكل أكبر على سبب حدوث شيء ما. التحليلات التنبؤية تنتقل إلى ما سيحدث على الأرجح في المدى القريب. أخيرًا ، تقترح التحليلات الوصفية مسارًا للعمل.

من يستخدم تحليلات البيانات؟

تم اعتماد تحليلات البيانات من قبل العديد من القطاعات ، مثل صناعة السفر والضيافة ، حيث يمكن أن تكون التحولات سريعة. يمكن لهذه الصناعة جمع بيانات العملاء ومعرفة أين تكمن المشاكل ، إن وجدت ، وكيفية إصلاحها. الرعاية الصحية هي قطاع آخر يجمع بين استخدام كميات كبيرة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة ويمكن أن تساعد تحليلات البيانات في اتخاذ قرارات سريعة. وبالمثل ، تستخدم صناعة البيع بالتجزئة كميات وفيرة من البيانات لتلبية متطلبات المتسوقين المتغيرة باستمرار.