أهم أمثلة تحليلات البيانات للمساعدة في فهم البيانات بشكل فعال
من الخارج، يمكن أن تبدو المهن التكنولوجية غامضة، حيث يعمل كل شخص في مشروع أصلي سيغير مستقبلنا بشكل كبير. في حين أن هذا صحيح في بعض الأحيان، من الضروري أيضًا إدراك أن العديد من المهن التكنولوجية لها آثار عملية في الحياة والعمل اليوم. يعمل تحليل البيانات على تحويل العمليات التجارية في الصناعات التي تتراوح من التصنيع إلى التسويق. في الصناعات التجارية، تُستخدم تقنيات وتقنيات تحليل البيانات بشكل متكرر لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات تجارية أكثر استنارة. أنت تدرك مدى أهمية هذه المهنة الرقمية، لكنك لست متأكدًا من كيفية تأثير تحليلات البيانات على القرارات التي تتخذها المؤسسات بانتظام. من خلال هذه المقالة، نقدم لك بعض أمثلة تحليلات البياناتمن مختلف الشركات لمساعدتك على فهم مفهوم تحليلات البيانات بمزيد من الوضوح.
ما هو تحليل البيانات؟
يُعرَّف تحليل البيانات بأنه عملية تنقية البيانات وتحويلها ونمذجةها للعثور على معلومات مفيدة لقرارات العمل. يستخدم تحليل البيانات لاستخراج معلومات مفيدة من البيانات بحيث يمكن اتخاذ القرارات بناءً على تلك المعلومات.
أحد الأمثلة الأساسية من قائمة ضخمة من أمثلة تحليلات البيانات هو أنه عندما يتعين علينا أن نقرر حياتنا اليومية، فإننا نفكر فيما حدث سابقًا أو ما سيحدث إذا اتخذنا هذا القرار. هذا ليس أكثر من فحص ماضينا أو مستقبلنا وإصدار الأحكام بناءً على هذا التحليل. لهذا الغرض، نكتسب ذكريات من أحلامنا السابقة أو المستقبلية. إذن هذا مجرد تحليل بيانات. يُعرف الآن نفس النشاط الذي يقوم به المحلل لأهداف العمل باسم تحليل البيانات. في بعض الأحيان، كل ما عليك القيام به لتوسيع نطاق عملك أو حتى حياتك هو التحليل.
إذا كانت شركتك لا تنمو، فيجب أن تنظر إلى الوراء وتعترف بأخطائك قبل وضع استراتيجية جديدة لتجنب تكرارها. وحتى إذا كان عملك يتوسع، يجب أن تخطط لمزيد من التوسع. كل ما عليك فعله هو فحص بيانات عملك وعملياته.
أنواع تحليل البيانات
هناك مجموعة متنوعة من مناهج تحليل البيانات الفعالة التي قد تستخدمها للكشف عن الرؤى في أشكال مختلفة من البيانات، بالإضافة إلى تطوير اتجاهات تحليل البيانات التي يمكن أن تساعدك في البقاء في صدارة منافسيك.
تشمل أنواع تحليل البيانات ما يلي:
- تحليل النص
- التحليل الوصفي
- تحليل استنتاجي
- التحليل التشخيصي
- التحليل التنبئي
- التحليل الوصفي
- تحليل النص:
ينظم تحليل النص، المعروف أيضًا باسم تحليلات النص أو استخراج البيانات، بيانات نصية غير منظمة باستخدام التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) بحيث يمكن تقييمها بشكل صحيح للحصول على رؤى مهمة. تحليل النص هو نوع من التحليل النوعي يتجاوز الإحصائيات والأرقام العددية.
يمكن لأنظمة تحليل النص ترتيب النص حسب الموضوع، واستخراج الكلمات الرئيسية، والقراءة من أجل العاطفة والنية عن طريق تحويل اللغة البشرية إلى بيانات يمكن قراءتها آليًا. إنه يوضح لنا “ما الذي يحدث” من خلال بيانات دقيقة وغالبًا ما تكون ذاتية. يوفر تفسيرات أكثر تفصيلاً وتركيزًا حول سبب حدوث شيء ما أو سبب حدوث شيء ما. يمكنك استخدام تحليل النص، على سبيل المثال، لاكتشاف الموضوعات في ملاحظات العملاء ومعرفة مكونات علامتك التجارية المهمة لعملائك.
- التحليل الوصفي:
عند تقييم البيانات الكمية، يجيب تحليل البيانات الوصفي على السؤال “ماذا حدث؟” والغرض منه هو وصف وتلخيص وتحديد الأنماط باستخدام حسابات البيانات الحديثة مثل المتوسط والوسيط والوضع والنسبة المئوية والتردد والمدى.
يستخدم التحليل الوصفي عادة كنقطة انطلاق لمزيد من تحليل البيانات. إنه مفيد بلا شك لتطوير تقارير الإيرادات ولوحات معلومات مؤشرات الأداء الرئيسية. ومع ذلك، نظرًا لأنها معنية فقط بالتحليل الإحصائي والأرقام المطلقة، فإنها غير قادرة على تقديم سبب أو دافع لسبب وكيفية ظهور هذه الأرقام.
- التحليل الاستنتاجي:
يعمم التحليل الاستنتاجي أو يفترض “ماذا حدث؟ اختبار الفرضيات ونظريات التقدير هي الأساليب الأكثر استخدامًا للقيام بالإحصاءات الاستنتاجية.
في أبحاث السوق، يستخدم التحليل الاستنتاجي بشكل شائع لمقارنة متغيرين للتوصل إلى نتيجة، مثل الأموال التي تنفقها المستهلكات مقابل العملاء الذكور أو بين الفئات العمرية المختلفة. بدلاً من ذلك، يمكن استخدامه لمسح مجموعة فرعية من السكان لاستنتاج معلومات حول السكان بالكامل. في هذه الحالة، يجب حساب عينة تمثيلية من السكان بشكل صحيح.
- التحليل التشخيصي:
الهدف من التحليل التشخيصي، المعروف أيضًا باسم تحليل السبب الجذري، هو الإجابة على السؤال، “لماذا حدث” X “؟” من خلال تحديد الأنماط أو الانحرافات في البيانات، يحاول فهم سبب أو سبب الإحصائيات ويشرح.
يمكن أن يكون التحليل التشخيصي مفيدًا في فهم سلوك العميل، مثل تحديد استراتيجيات التسويق التي تعزز المبيعات حقًا. أو افترض أنك اكتشفت انخفاضًا مفاجئًا في شكاوى العملاء: ما سبب ذلك؟
ربما تركت موظفًا معينًا أو عينت موظفين جددًا. ربما لديك واجهة جديدة عبر الإنترنت أو ميزة منتج جديدة. يمكن أن يساعد التحليل التشخيصي في حساب العلاقة بين هذه الأسباب المحتملة ونقاط البيانات الموجودة.
- التحليل التنبئي:
يضع التحليل التنبئي افتراضات حول الأحداث المستقبلية بناءً على الحقائق المعروفة. إنه يهتم بـ “ما هو الأكثر احتمالا أن يحدث”. في تحليل المبيعات، يقوم بشكل متكرر بدمج البيانات الديموغرافية والمشتريات مع مصادر البيانات الأخرى للتنبؤ بإجراءات العميل.
على سبيل المثال، عندما تتغير التركيبة السكانية لموقع معين، ستتغير قدرة بعض الشركات على العمل هناك. بدلاً من ذلك، إذا ارتفع راتب العميل، فمن المفترض أنه سيكون قادرًا على شراء المزيد من الأشياء الخاصة بك.
يتضمن التحليل التنبئي أحيانًا الكثير من التخمين الاستقرائي، ولكن كلما زادت نقاط البيانات لديك حول مستهلك ديموغرافي أو فردي معين، كلما كان التنبؤ أكثر دقة.
- التحليل الوصفي:
التحليل الوصفي هو أكثر أنواع التحليل تقدمًا لأنه يدمج جميع بياناتك وتحليلاتك قبل إنتاج وصفة نموذجية: ما الإجراء الذي يجب اتخاذه. يحلل التحليل الوصفي السيناريوهات المختلفة، ويتنبأ بنتائجها، ثم يحدد المسار الأمثل للعمل بناءً على النتائج.
الذكاء الاصطناعي هو مثال على التحليل الوصفي لتحليل البيانات المتطور. يمكّن الذكاء الاصطناعي من التحليل الوصفي، والذي يمكنه ابتلاع وتشريح كميات كبيرة من البيانات لتدريب نفسه بنجاح على كيفية استخدام المعرفة والتوصل إلى استنتاجات مستنيرة.
يستخدم الذكاء الاصطناعي لاستدعاء موارد معالجة ضخمة، مما يجعل التنفيذ صعبًا للمؤسسات. ومع ذلك، مع ظهور أدوات تحليل البيانات الأكثر تعقيدًا، هناك عدد كبير من الخيارات المثيرة للاهتمام.
يمكن العثور على أمثلة تحليلات البيانات في مجموعة متنوعة من القطاعات مثل التجزئة والرعاية الصحية والتصنيع والقطاع المصرفي والخدمات اللوجستية وغيرها الكثير. فيما يلي بعض أمثلة تحليلات البيانات التي ستساعدك على فهم مفهوم تحليلات البيانات بطريقة مبسطة للغاية.
اقرأ أيضًا،
- مهارات محلل البيانات
- رسوم دورة تحليلات البيانات
- وظيفة محلل البيانات
- نطاق تحليلات البيانات
أمثلة تحليلات البيانات
يمكن لكل نوع من الأعمال استخدام تحليلات البيانات لصالحه. هناك صناعات كاملة لا يفكر فيها معظم الناس أبدًا في مهنة تستفيد من القدرات التحليلية. هذه مجرد أمثلة قليلة لكيفية استخدام الشركات في مختلف الصناعات للبيانات.
تحسين معايير الرعاية الطبية
تستخدم مرافق الرعاية الصحية تحليلات البيانات في جميع أنحاء البلاد لتقديم رعاية عالية الجودة وتعزيز نتائج المرضى. قامت شركة بتحليل البيانات للتنبؤ بالنتائج الصحية السلبية التي يمكن أن يتعرض لها كبار السن من الرعاية المنزلية. كانوا قادرين على خفض عدد المرضى في المستشفيات وزيارات الطوارئ بشكل كبير بسبب تحليل البيانات الخاصة بهم.
هذا مجرد توضيح واحد. هناك الكثير من الفرص للابتكارات والتطورات المستندة إلى البيانات في القطاع الطبي بسبب اعتماد أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية ونظام رعاية صحية رقمي بشكل عام.
المجتمعات المحلية تكافح تغير المناخ
تلتزم الكثير من الحكومات المحلية بتعزيز مجتمعات أكثر استدامة لمكافحة آثار تغير المناخ. لم يتمكنوا من تحقيق ذلك دون مساعدة تحليلات البيانات. يمكن للمجتمع بأكمله المساعدة في زيادة كفاءة الطاقة وتسريع الجهود لمكافحة تغير المناخ من خلال إتاحة الانفتاح على إحصاءات الاستدامة على مستوى المدينة، مثل استخدام المياه، واستخدام الطاقة، والنفايات وإعادة التدوير، والانبعاثات.
تزويد المؤسسات البحثية بالاتجاهات
تعتمد المنظمات التي تستخدم استطلاعات الرأي والاستطلاعات للبحث على تحليلات البيانات القوية لتحديد الاتجاهات في نتائجها. لتحليل الاستطلاعات واستطلاعات الرأي والرأي العام وما إلى ذلك، يعد تحليل البيانات أمرًا ضروريًا. على سبيل المثال، يساعد في تقسيم الجماهير حسب الفئات الديموغرافية المختلفة وتحليل المواقف والاتجاهات في كل منها، مما ينتج عنه لقطات أكثر دقة ودقة وقابلة للاستخدام للرأي العام.
وضع حد للقراصنة
في عصرنا الرقمي، أصبح الأمن السيبراني أكثر أهمية. يساعد هؤلاء الخبراء في حماية الأفراد والشركات من المتسللين من خلال تحليلات البيانات، والتي تُعرف غالبًا باسم تحليلات الأمان في هذه الصناعة. يوضح ويل إليس ، مؤسس Privacy Australia ومستشار أمن تكنولوجيا المعلومات، أنه “يتم الحصول على مجموعات البيانات ومعالجتها لإنتاج اكتشاف محسن للمخاطر وإنشاء طريقة استباقية للتعامل مع مثل هذه التهديدات.”
تزويد العملاء بالعناصر المفيدة
تتعمق الشركات التي تصمم المنتجات وتسوقها في بياناتها لاكتشاف المزيد حول ما يريده عملاؤها. يمكن لمصممي المنتجات اكتساب المعرفة من تحليلات البيانات حول أشياء مثل عادات إنفاق العميل والميزات المطلوبة. كل شيء من ميزات السيارات الفاخرة الجديدة إلى تصميم عربة الأطفال الأكثر إثارة في العام المقبل يتأثر بعمل محللي البيانات.
إدارة مبادرات تسويق الأعمال
تعمل تحليلات التسويق والبيانات بشكل متكرر معًا. تستخدم فرق التسويق بشكل متكرر تحليلات البيانات لتقييم فعالية جهودهم وتعديلها إذا لزم الأمر. تستخدم فرق التسويق تحليلات البيانات لتقسيم الجماهير لتشغيل برامج تسويق مستهدفة ذات عائد استثمار أعلى.
شجع شركات المرافق على استخدام ممارسات الطاقة الذكية
كثير من الناس لا يفكرون كثيرًا في استهلاك الطاقة في منازلهم، لكن شركات المرافق تستخدم تحليلات البيانات لتغيير ذلك. يزود بعض مزودي الطاقة المستهلكين بإحصائيات الطاقة في الوقت الفعلي حتى دقيقة واحدة. من خلال القيام بذلك، يمكن للعملاء فهم وإدارة طلب الطاقة الخاص بهم بسرعة لتوفير الوقت والمال مع فرصة لتتبع الأداء.
تطوير قطاع التأمين
لسنوات عديدة، اعتمدت شركات التأمين بشكل كبير على البيانات لمساعدتها على اتخاذ قرارات العمل التي تفيد عملائها. تعمل الاختراقات التكنولوجية في تحليلات البيانات الآن على دفع هذا القطاع إلى الأمام.
يتم بالفعل استخدام البيانات من قبل شركات التأمين لتحديد سياسة تسعير أكثر دقة وإنصافًا، واكتشاف المطالبات الاحتيالية، وتعزيز مبادراتهم التسويقية. تذهب الشركات الأخرى خطوة أخرى إلى الأمام من خلال تقديم حوافز مثل خصومات السائق الجيد التي تتيح للعملاء تتبع أنماط القيادة الخاصة بهم واستخدام المعلومات للتفاوض على أسعار أقل.
تطوير ضمانات الشركة المصنعة المعقولة
هناك ضمانات مجانية أو مدفوعة متاحة للسيارات وأجهزة الكمبيوتر المحمولة وكل شيء بينهما. لا يدرك العديد من المستهلكين أنه بالنسبة للمصنعين لتقديم هذه الضمانات، يجب عليهم فحص البيانات المتعلقة بمنتجاتهم بدقة. معظم الشركات الكبرى لديها أقسام ضمان تعتمد على المحللين لتقدير النفقات.
يمكنك أن ترى من أمثلة تحليلات البيانات هذه مدى تأثير هذا المجال من التكنولوجيا على أنواع مختلفة من الأعمال.
حتى الآن تقرأ عن أمثلة تحليلات البيانات من مختلف القطاعات أو الصناعات. الآن دعنا نرى بعض الأمثلة على تحليلات البيانات من العلامات التجارية التي ستجعلك تفهم كيف تساعد تحليلات البيانات العلامات التجارية أو المؤسسات.
دورات احترافية من IIM SKILLS
- دورة SEO
- دورة الكتابة الفنية
- دورة ضريبة السلع والخدمات
- دورة كتابة المحتوى
- دورة النمذجة المالية
- دورة المصرفية الاستثمارية
- دورة محاسبة الأعمال والضرائب
- تدريب CAT
- دورة التسويق الرقمي
أمثلة على تحليلات البيانات من العلامات التجارية
يأتي أول مثال حقيقي من بحر من أمثلة تحليلات البيانات من منصات البث عبر الإنترنت مثل Netflix و Amazon والمزيد.
تعد Netflix و Hotstar و Amazon Prime وZee5 وأنظمة البث الأخرى أمثلة ممتازة لتحليل البيانات للشركات الكبيرة التي تستخدم تحليلات البيانات الضخمة للإعلانات المستهدفة. مع وجود الكثير من العملاء، تجمع الشركات كميات هائلة من البيانات، وهو أمر بالغ الأهمية لتحقيق مكانة الصناعة التي يتمتعون بها. إذا كنت عضوًا في أي من خدمات البث هذه، فربما تكون على دراية بكيفية إرسالهم لك توصيات للفيلم التالي الذي يجب أن تشاهده. يتم تحقيق ذلك بشكل أساسي من خلال استخدام بيانات البحث والمشاهدة السابقة. تُستخدم هذه المعلومات لتقديم رؤى حول ما يهتم به المشترك أكثر.
يمكن للشركات توفير المال وزيادة الكفاءة من خلال نهج أكثر استهدافًا وتفردًا. هذا لأنهم يستهدفون الآفاق عالية الإمكانات بالمنتجات المناسبة. تعد تحليلات البيانات الضخمة مفيدة للمعلنين لأنها تتيح لهم فهم عادات الشراء لعملائهم بشكل أفضل. لا يمكنهم تحمل تكلفة التغاضي عن مشكلة الاحتيال الإعلاني الهائلة. يمكن للمؤسسات تحديد عملائها المستهدفين باستخدام التحليلات التنبؤية. نتيجة لذلك، يمكن أن تتمتع الشركات بوصول مناسب وفعال مع تجنب التكاليف الهائلة التي يسببها الاحتيال في الإعلانات.
يتعلق مثال آخر لتحليل البيانات بشركات توصيل البقالة عبر الإنترنت مثل Bigbasket و Amazon Fresh وغيرها.
تعد متاجر البقالة عبر الإنترنت أمثلة مثالية لتحليل البيانات، وهي تصف كيف يمكن أن تساعد البيانات الضخمة في تقدم الابتكار وإنشاء المنتجات. تستخدم الشركة تحليلات البيانات الضخمة لدخول سوق واسع. يمكنهم معرفة كيفية شراء العملاء لمواد البقالة وكيفية تفاعل الموردين مع المتجر من خلال التركيز على تحليلات البيانات الضخمة. توفر هذه البيانات رؤى في أي وقت تتطلب تحسينات إضافية. يمكنك أيضًا الاستفادة من البيانات من أفضل المنتجات لبيعها لتطوير خطة مبيعات أكثر فاعلية.
بمجرد الحصول على البيانات، يتم إجراء تحليل للتأكد من استخدام التفكير المنطقي قبل وضع خطة عمل. لحسن الحظ، عندما يتعلق الأمر بالحصول على البيانات الضخمة واستخدامها، فإن صانعي المنتجات من جميع الأحجام يتمتعون بميزة واضحة. نتيجة لذلك، يمكن لهذه الشركات زيادة نطاق منتجاتها بسرعة من خلال تطوير منتجات جديدة.
يأتي الرسم التوضيحي الثالث من الكثير من أمثلة تحليلات البيانات من العلامات التجارية من شركات مثل Lays و Britannia وشركات أخرى تقدم منتجات حزم المستهلك.
شركة المنتجات المعبأة للمستهلكين التي تعتمد على كميات هائلة من البيانات لتشغيل سلسلة التوريد الخاصة بها بكفاءة. تلتزم المنظمة بتجديد أرفف المحلات بكميات وأنواع مناسبة من المنتجات. يقوم العملاء بتزويد الشركة بتقارير تحتوي على مخزون المستودعات ومخزون نقاط البيع، ويتم استخدام هذه البيانات للتوفيق بين احتياجات الإنتاج والشحن وتقديرها. نتيجة لذلك، تضمن المنظمة أن المتاجر لديها المنتجات المناسبة بالكميات المناسبة وفي الوقت المناسب.
تتيح أنظمة سلسلة التوريد الحديثة التي تعتمد على البيانات الضخمة شبكات الموردين الأكثر تعقيدًا. لإنشاء استخبارات سياقية، يتم بناؤها على مشاركة المعلومات والتعاون رفيع المستوى. من الجدير بالذكر أيضًا أن المديرين التنفيذيين لسلسلة التوريد يعتبرون تحليلات البيانات الضخمة تقنية تخريبية. تأسس هذا على الاعتقاد بأنه سيضع الأساس لإدارة التغيير التنظيمي. يوفر تحليل البيانات مزيدًا من الدقة والوضوح والرؤى حول شبكات الموردين. يكتسب الموردون رؤية سياقية عبر سلاسل التوريد من خلال استخدام تحليلات البيانات. بشكل أساسي، يمكن لمقدمي الخدمة تجنب الحدود التي واجهوها سابقًا باستخدام تحليلات البيانات الضخمة.
يوصي القراءة،
- اتجاهات تحليلات الأعمال
- مهارات محلل الأعمال
- تحليلات البيانات مع بايثون
- تحليلات البيانات باستخدام Power BI
- دورات تحليلات البيانات في كورسيرا
- دورات تحليلات البيانات من المعهد الوطني للتكنولوجيا
- دورات تحليلات البيانات بعد التخرج
- دورات تحليلات البيانات في edX
- دورة تحليلات بيانات IBM
أسئلة مكررة
س 1. لماذا تحليل البيانات مهم؟
يمكن العثور على البيانات في جداول البيانات، وخط أنابيب المبيعات، ومنصات الوسائط الاجتماعية، واستطلاعات رضا العملاء، وطلبات الدعم، وأماكن أخرى. تم تطويره بسرعات مذهلة في عصر المعلومات الحالي لدينا، وعند فحصه بشكل صحيح، ربما يكون أهم أصول الشركة.
يجب أن تفهم الشركات احتياجات عملائها لتعزيز الاحتفاظ بالعملاء وجذب عملاء جدد. ومع ذلك، لفهم ما يحتاجه العملاء بالضبط وما هي نقاط الضعف لديهم، يجب على الشركات التعمق في بيانات عملائها.
باختصار، يمكن أن ينتج عن تحليل البيانات رؤى تخبرك بالمكان الذي يجب أن تركز فيه جهودك لمساعدة مؤسستك على الازدهار.
يمكن أن يساعد الشركات في تحسين مجالات معينة من منتجاتها وخدماتها، وكذلك صورة العلامة التجارية الشاملة وتجربة العملاء.
يتم تحليل تعليقات العملاء، على سبيل المثال، بشكل متكرر من قبل فرق المنتج لفهم كيفية تفاعل العملاء مع منتجهم، وما الذي يزعجهم، والميزات الجديدة التي يرغبون في رؤيتها. ثم يترجمون هذه المعرفة إلى تحسينات لتجربة المستخدم وميزات جديدة ووظائف متزايدة.
يمكنك أيضًا تحديد العيوب ونقاط القوة في منافسيك من خلال تحليل البيانات، والكشف عن فرص التحسين.
س 2. ما هي الأدوات المستخدمة في تحليلات البيانات؟
يجب أن تفكر في دمج تقنيات تحليل البيانات لتسريع عملية تحليل البيانات.
اعتمادًا على خبرتك الفنية والوضع المالي ونوع البيانات التي ترغب في فحصها، هناك العديد من أدوات تحليل البيانات التي قد تبدأ بها. من خلال عمليات الدمج وواجهات برمجة التطبيقات بنقرة واحدة، تكون معظم التقنيات سهلة الدمج.
قد تحتاج إلى مساعدة أحد المطورين لإعداد واجهة برمجة تطبيقات. يمكن أن تتدفق بياناتك بحرية عبر أدوات تحليل البيانات بمجرد اتصالك.
قد تساعدك أدوات تحليل البيانات هذه في كل شيء من تحليل النص إلى تصور البيانات. أدوات تحليل البيانات المستخدمة بشكل متكرر هي –
- بايثون
- ص
- تابلوه
- باور بي
- QlikView
- اباتشي سبارك
- ساس
س 3. كيف يتم تحليل البيانات بدقة؟
يمكن أن يكون تحليل البيانات مستهلكًا للوقت ومرهقًا في بعض الأحيان، خاصة عند تقييم كميات كبيرة من البيانات يدويًا.
ومع ذلك، إذا حددت أهدافك وجمعت ما يكفي من البيانات ذات الصلة، فيجب أن تكون في طريقك إلى اكتساب تلك الأفكار المفيدة.
في هذه المقالة، شاركنا أمثلة على تحليلات البيانات التي تعطي صورة واضحة لكيفية استخدام القطاعات والعلامات التجارية المختلفة لتحليلات البيانات للنمو.
قبل أن تبدأ رحلة تحليل البيانات، ضع في اعتبارك الاقتراحات التالية:
- جمع أكبر قدر ممكن من البيانات؛ كلما كانت البيانات ذات صلة، زادت دقة رؤيتك.
- تواصل مع عملائك بانتظام – يمكن للرؤى الحالية أن تساعد مؤسستك على التوسع، واحتياجات عميلك تتغير باستمرار، مما يعني أن بياناتك كذلك.
- تتبع ما يريده عملاؤك أو يشكو منه للبقاء على صلة.
- الحفاظ على تحليل البيانات في المنزل؛ يجب أن يكون “محلل البيانات” على دراية بشركتك ويفهم أهدافك الإستراتيجية. تذكر أن الأفكار المكتسبة من خلال تحليل البيانات قد تؤدي إلى قرارات تجارية مهمة. كلما زاد إلمام شخص ما ببياناتك وأهدافك، زادت احتمالية أن يجدوا قيمة في بياناتك.
- تذكر أن البيانات موجودة في كل مكان – لا تنس دراسة البيانات من مصادر خارجية أيضًا. من معالجة الدفع من طرف ثالث لفتح المراجعات عبر الإنترنت.
خاتمة
عندما تعرف كيفية إجراء تحليل البيانات بشكل صحيح، فإن الاحتمالات لا حدود لها عمليًا. هناك مجموعة متنوعة من الأساليب والمسارات التحليلية المتاحة لاستخراج رؤى ذات مغزى من بياناتك، سواء كانت كمية أو نوعية.
في عالم الأعمال التنافسي اليوم، تقدم تحليلات البيانات معلومات مهمة للمؤسسات. لتعزيز أعمالها، يمكن للمؤسسات تحويل حجم كبير من البيانات إلى معلومات قابلة للتنفيذ. قد يتفوق أي عمل على منافسيه إذا كان يستخدم تحليلات البيانات بشكل فعال. نظرًا لأن تحليلات البيانات عملية أكثر بكثير من النظرية، يجب أن تكون لديك المعرفة النظرية والعملية إذا كنت ترغب في تعزيز حياتك المهنية في هذا الموضوع.
المصدر: iimskills
شاهد ايضا:
