دليل كامل لتحليلات البيانات للأعمال – الاستخدامات والأمثلة

تدرس المؤسسات في جميع أنحاء العالم كيفية استخدام تحليلات البيانات للأعمال لتحسين أداء الشركة. البيانات هي أداة قيمة ومتاحة على نطاق واسع للمؤسسات. يمكن أن يقود عملية صنع القرار، والتأثير على تشكيل الإستراتيجية، وتحسين الأداء التنظيمي عند استخدامه بفعالية. يمكن أن يساعدك تعلم كيفية تحليل البيانات بنجاح في تكوين استنتاجات وتوقعات ورؤى قابلة للتنفيذ لدعم اتخاذ القرارات المؤثرة.

يتمثل دور تحليلات البيانات للأعمال في فهم حالة الأعمال وسلوك المستهلكين والمنافسين والسوق؛ لاكتشاف نقاط الضعف أو الأخطاء أو الاستراتيجيات غير الفعالة، لتحديد العملاء المستهدفين وشخصيات المشتري، واختبار النظريات أو رفضها، وما إلى ذلك. بدون سؤال، الهدف الأساسي لتحليلات البيانات للأعمال هو المساعدة في اتخاذ القرار من خلال توفير أساس متين وموثوق وجدير بالثقة لاتخاذ القرار.

بدلاً من أن تكون مجموعة من العناصر يتم الاحتفاظ بها في الدرج، يجب الآن دمج البيانات في ثقافة العمل بأكملها. بمعنى آخر، يجب أن تسعى الشركات إلى إنشاء ثقافة تعتمد على البيانات تلعب فيها تحليلات البيانات دورًا مهمًا في جميع وظائف الأعمال، وليس فقط في مجال تكنولوجيا المعلومات.

ما هي تحليلات البيانات للأعمال؟

تُعرف ممارسة تقييم البيانات للإجابة على الأسئلة واكتشاف الاتجاهات واستخراج الرؤى باسم تحليلات البيانات. عند استخدام تحليلات البيانات في الأعمال التجارية، يشار إليها عادةً باسم تحليلات الأعمال أو تحليلات البيانات للأعمال. تركز تحليلات الأعمال، وهي مجموعة فرعية من ذكاء الأعمال، على الصورة الكبيرة لكيفية استخدام البيانات لتقوية نقاط الضعف في الإجراءات الحالية أو لتوفير القيمة أو تحسين التكلفة في عملية تجارية محددة.

لتحليل البيانات ، يمكنك استخدام الأدوات والأطر والبرامج مثل Microsoft Excel و Power BI و Google Charts و Data Wrapper و Infogram و Tableau و Zoho Analytics. يمكن أن تساعدك هذه في فحص البيانات من عدة وجهات نظر وإنشاء صور مرئية تضيء القصة التي تحاول نقلها.

تعد الخوارزميات والتعلم الآلي أمثلة أخرى لأدوات تحليل البيانات التي يمكن استخدامها لجمع البيانات وفرزها وتحليلها بحجم أكبر ومعدل أسرع من البشر. على الرغم من أن كتابة الخوارزميات هي قدرة أكثر تعقيدًا في تحليل البيانات، إلا أنك لست بحاجة إلى أن تكون خبيرًا في الترميز أو النمذجة الإحصائية لجني فوائد اتخاذ القرار المستند إلى البيانات.

يمكن أن يشمل ذلك استخدام أدوات إعداد التقارير أو التحليل المالي، وأدوات تصور البيانات، واستخراج البيانات لتحسين بعض المهام التجارية مثل المبيعات والتسويق.

تركز تحليلات الأعمال، على عكس تحليلات البيانات، على إيجاد حلول ومعالجة الصعوبات الحالية التي تنفرد بها الأعمال وتظل عادةً في طليعة تدفق البيانات.

تُستخدم الرؤى المستمدة من البيانات للمساعدة في عمليات اتخاذ القرار ودفع التغييرات العملية في جميع أنحاء الشركة في تحليلات الأعمال الناجحة.

دعونا نفهم مفهوم تحليلات البيانات للأعمال مع مثال. 

برز التحليلات كقوة دافعة في تطوير الشركة وتحويلها، مما يمنح المؤسسات القدرات اللازمة لتصميم وتنفيذ استراتيجيات جديدة ومبتكرة تعمل على تحسين تجارب العملاء، وتوسيع فرص النمو، وتوليد تدفقات دخل جديدة.

ومع ذلك، فإن مصطلح التحليلات واسع جدًا لدرجة أن التمييز بين الغرض منه واستخداماته قد يكون أمرًا صعبًا. تعد تحليلات البيانات وتحليلات الأعمال أمثلة ممتازة. تُستخدم المصطلحات بشكل متكرر بالتبادل، ومع ذلك، فهي غير قابلة للتبديل، كما هو موضح في الأمثلة أدناه.

عندما تخطط شركة لاستراتيجية مبيعاتها لموسم احتفالي أو عطلة قادمة، فقد تستخدم تحليلات الأعمال للتنبؤ بالطلب على المنتج حتى تتمكن من تحسين المخزون وتحقيق هدف تجاري معين.

ومع ذلك، يمكن أن يستخدم هذا الموقف الافتراضي نفسه تحليلات البيانات للتعرف على عدد النساء اللائي تتراوح أعمارهن بين 18 و24 عامًا والذين من المرجح أن يشتروا هذه المنتجات – ثم تكييف حملتهم التسويقية بشكل مناسب.

كيف تستخدم الشركات تحليلات البيانات

التخطيط والاستراتيجية:

قبل الشروع في تحليلات البيانات، يجب على المؤسسات التأكد من أن لديها خطة طويلة الأجل وأهداف محددة في الاعتبار. يجب أن يسألوا أنفسهم الأسئلة التالية فيما يتعلق بمتطلبات البيانات الخاصة بهم: على وجه التحديد، لماذا يريدون جمع أنواع مختلفة من البيانات (على سبيل المثال، لمعرفة المزيد عن تفاعلات المستهلكين) وما يهدفون إلى تحقيقه.

جمع البيانات:

بمجرد أن تحدد الشركات هدف تحليلات البيانات، يجب عليها تحديد مصادر البيانات التي ستستخدمها، ونقاط البيانات التي سيركز عليها، وكيف سيجمعون تلك البيانات. يعتمد البعض فقط على المعاملات وبيانات الوسائط الاجتماعية، بينما يعتمد البعض الآخر على مصادر عالية التقنية مثل شرائح GPS وRFID.

تأكد من ملاءمة البيانات:

كما ذكرنا سابقًا، لا تخبرنا البيانات الأولية إلا القليل جدًا للوهلة الأولى. يجب أن تضمن الشركات أن البيانات الكمية التي تجمعها مفيدة وأنهم يفهمون كيفية تفسيرها. إن مجرد جمع كميات هائلة من البيانات لا يفيد كثيرًا – وقد يؤدي إلى نتائج عكسية عن قصد.

حسن استخدام البيانات:

يجب على الشركات التي تخطط لاستخدام تحليلات البيانات أن تنظر بعناية في كيفية القيام بذلك وتخصيص الموارد الكافية للمهمة. ما هي المقاييس التي تريد استخدامها؟ تقوم بعض الشركات بتوظيف محللي بيانات داخليين، مما يوفر لهم ميزة تنافسية؛ ولكن بالنسبة للمؤسسات الصغيرة، من غير المرجح أن يكون توظيف متخصصي البيانات الخاصين بها أمرًا عمليًا.

تقديم البيانات:

لقد ناقشنا فائدة تصورات البيانات في تقديم النتائج وجعلها أكثر قابلية للفهم. يمكن أن تساعد Tableau وأدوات تصور البيانات الأخرى الشركات في تصور البيانات في شكل مخططات ورسوم بيانية. يمكن بعد ذلك استخدام هذه كأدوات عرض البيانات. على سبيل المثال، في دورات الفيديو والندوات عبر الإنترنت، بالإضافة إلى الرسوم البيانية الجذابة بصريًا والتي تحظى بشعبية على مواقع مثل LinkedIn.

العمل بناءً على رؤى جديدة: الحصول على كل هذه الأفكار من خلال تحليلات البيانات شيء واحد، ولكن يجب أن يكون لدى الشركات أيضًا خطة جاهزة لاستخدامها. ما هي الاكتشافات التي قد تساعد شركتك على تحسين الخدمة التي تقدمها للعملاء وكيف يمكنك استخدامها للوصول إلى عملاء جدد؟

أنواع تحليلات البيانات

تحليلات وصفية

التحليلات الوصفية هي النوع الأساسي من التحليلات وتعمل كأساس لجميع التحليلات الأخرى. يمكّنك من استخراج الاتجاهات من البيانات الأولية ووصف ما حدث أو يحدث بإيجاز.

تجيب التحليلات الوصفية على السؤال الأساسي، “ماذا حدث؟”

افترض أنك تدرس بيانات شركتك وتكتشف زيادة موسمية في المبيعات لأحد منتجاتك: نظام ألعاب الفيديو. في هذه الحالة، يمكن أن تخبرك التحليلات الوصفية أنه “كل عام، يشهد نظام ألعاب الفيديو هذا زيادة طفيفة في المبيعات في أكتوبر ونوفمبر وأوائل ديسمبر”.

نظرًا لأن المخططات والرسوم البيانية والخرائط يمكنها إظهار الاتجاهات في البيانات – بالإضافة إلى الانخفاضات والارتفاعات – فإن تصور البيانات يعد مناسبًا تمامًا للتعبير عن التحليل الوصفي.

تحليلات التشخيص

يتم تناول السؤال المنطقي التالي من خلال التحليلات التشخيصية: “لماذا حدث هذا؟”

يذهب هذا الشكل من التحليل إلى أبعد من ذلك من خلال مقارنة الأنماط أو الحركات المتعايشة، وتحديد الارتباطات بين المتغيرات، وتحديد الروابط السببية عندما يكون ذلك ممكنًا.

استمرارًا للمثال السابق، يمكنك التعمق في البيانات الديموغرافية لمستخدمي وحدة التحكم في ألعاب الفيديو واكتشاف أنهم تتراوح أعمارهم بين 8 و18 عامًا. بيانات المسح، أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل الناس يشترون نظام ألعاب الفيديو هو إعطائها لأطفالهم. يمكن أن تُعزى الزيادة في المبيعات طوال أشهر الخريف وأوائل الشتاء إلى العطلات التي تستلزم تقديم الهدايا.

يمكن أن تساعدك التحليلات التشخيصية في الوصول إلى جوهر المشكلة في مؤسستك.

التحليلات التنبؤية

تُستخدم التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالاتجاهات أو الأحداث المستقبلية وللإجابة على سؤال “ما الذي قد يحدث في المستقبل؟”

يمكنك إنشاء تنبؤات مستنيرة حول مستقبل شركتك من خلال فحص البيانات السابقة جنبًا إلى جنب مع اتجاهات الصناعة.

على سبيل المثال، فإن معرفة أن مبيعات أجهزة ألعاب الفيديو قد زادت كل عام في أكتوبر ونوفمبر وأوائل ديسمبر على مدار العقد الماضي يوفر دليلاً كافياً لتوقع استمرار نفس الاتجاه العام المقبل. هذا تنبؤ معقول بالنظر إلى الاتجاه العام المتزايد في مجال ألعاب الفيديو. قد يساعد عمل التنبؤات المستقبلية شركتك في تطوير الخطط بناءً على الأحداث المتوقعة.

يوصي القراءة،

التحليلات الوصفية

أخيرًا، توفر التحليلات الوصفية حلاً للسؤال، “ماذا يجب أن نفعل بعد ذلك؟”

تأخذ التحليلات الوصفية في الاعتبار جميع الجوانب التي يمكن تصورها للظرف وتوصي بوجبات سريعة قابلة للتنفيذ. عند إصدار أحكام تستند إلى البيانات، يمكن أن يكون هذا الشكل من التحليلات قيماً للغاية.

لإكمال سيناريو لعبة الفيديو، ما الذي يجب على فريقك فعله لإعطاء الموسمية المتوقعة بسبب تقديم الهدايا في فصل الشتاء؟ ربما قررت إجراء اختبار A / B بإعلانين: أحدهما للمستخدمين النهائيين للمنتج (الأطفال) والآخر للمستهلكين (الوالدين). يمكن أن تساعد نتائج هذا الاختبار في تحديد كيفية الاستفادة أكثر من الارتفاع الموسمي ومصدره المزعوم. بدلاً من ذلك، قد تقرر تكثيف جهود التسويق في سبتمبر برسائل ذات طابع عطلة لتمديد الارتفاع أكثر للأشهر القادمة.

في حين أن التحليل الوصفي اليدوي ممكن وعملي، إلا أن خوارزميات التعلم الآلي تُستخدم بشكل متكرر للمساعدة في التنقل عبر كميات هائلة من البيانات وتحديد أفضل خطوة تالية. تستخدم الخوارزميات عبارات “if” و “else” لتحليل البيانات كقواعد. تنصح الخوارزمية بمسار محدد للعمل إذا تم استيفاء مجموعة معينة من المتطلبات. في حين أن خوارزميات التعلم الآلي أكثر بكثير من تلك العبارات، إلا أنها، إلى جانب المعادلات الرياضية، ضرورية في تدريب الخوارزمية.

لإنشاء صورة كاملة للقصة تحكي البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة، يجب استخدام الأنواع الأربعة لتحليل البيانات جنبًا إلى جنب. استخدم التحليلات الوصفية لفهم الحالة الحالية لشركتك بشكل أفضل. استخدم التحليلات التشخيصية لمعرفة كيف وصلت مؤسستك إلى هناك. التحليلات التنبؤية مهمة للتنبؤ بمسار الموقف – هل ستستمر الأنماط الحالية؟ أخيرًا، يمكن أن تساعدك التحليلات الوصفية في النظر في جميع جوانب السيناريوهات الحالية والمستقبلية وتطوير حلول استباقية.

اعتمادًا على التحدي الذي تواجهه وأهدافك، يمكنك اختيار استخدام نوعين أو ثلاثة من أنواع التحليلات هذه – أو استخدامها جميعًا بشكل متسلسل للحصول على فهم أعمق لبيانات القصة.

يمكن أن يمكّنك تحسين قدرات تحليلات البيانات الخاصة بك من الاستفادة من الرؤى التي توفرها بياناتك ومساعدتك على اتخاذ قرارات دقيقة للأعمال أو للمؤسسة التي تعمل معها وتنمية عملك ومهنتك.

اقرأ أيضًا دورات تحليلات البيانات في الهند

أيهما أفضل لعملك: تحليلات الأعمال أم تحليلات البيانات؟

في كل مكان، تعيد البيانات الضخمة تشكيل ودفع عملية صنع القرار. تساعد البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر الشركات في توسيع نطاق وصولها، وزيادة المبيعات، والعمل بكفاءة أكبر، وإطلاق منتجات أو خدمات جديدة، من المؤسسات الضخمة إلى التعليم العالي والوكالات الحكومية.

عادة، هناك ارتباك فيما يتعلق بهذين المفهومين، ويبدو أنهما يمكن استبدالهما. دعنا نفهم أهداف كل مفهوم ونقارن بين الأدوار والواجبات لمساعدتك في تحديد المسار الأفضل لك.

إن العمل مع البيانات ومعالجتها، واستخراج الرؤى من البيانات، وتطبيق تلك المعلومات لتحسين أداء الأعمال كلها جوانب تحليلات الأعمال وتحليلات البيانات. إذن، ما هي الفروق الرئيسية بين هاتين الوظيفتين؟

تهتم تحليلات البيانات للأعمال بالآثار التجارية الأوسع للبيانات والإجراءات التي يجب اتخاذها بسببها. تشير تحليلات البيانات للأعمال إلى مجموعة من المهارات والأدوات والتطبيقات التي تمكن الشركات من تحليل وتعزيز فعالية العمليات التجارية الأساسية مثل التسويق وخدمة العملاء والمبيعات وتكنولوجيا المعلومات.

تحليلات الأعمال (BA) هي التحقيق المتكرر لبيانات المؤسسة للكشف عن المعرفة التي قد تساعد في دفع الابتكار والأداء المالي. تنظر الشركات التي تعتمد على التحليلات إلى البيانات الضخمة باعتبارها أحد الأصول القيّمة للشركة التي تغذي تخطيط الشركة وتدعم المستقبل، وتساعدها تحليلات الأعمال في استخراج أكبر قيمة من هذا المنجم الذهبي للرؤى.

نظرًا لأن تحليلات الأعمال تتطلب كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة، يجب على الشركات التي تسعى للحصول على نتائج موثوقة أولاً دمج وتسوية البيانات من الأنظمة المختلفة قبل تحديد المجموعات الفرعية من البيانات التي يجب إتاحتها للشركة.

تستلزم تحليلات البيانات فرضيات ومعلومات هائلة للكشف عن الأنماط والاتجاهات، واستخلاص النتائج فيما يتعلق بالفرضيات، واستخدام الرؤى القائمة على البيانات لدعم خيارات العمل. 

أدوار وواجبات محلل الأعمال ومحلل البيانات

يتعامل كل من محللي الأعمال ومحللي البيانات مع البيانات. يكمن التمييز فيما يفعلونه به. يتم استخدام البيانات من قبل محللي الأعمال لاتخاذ قرارات تجارية استراتيجية. يقوم محللو البيانات بجمع البيانات وتعديلها واستخراج معلومات مفيدة منها وتحويل اكتشافاتهم إلى رؤى قابلة للفهم. 

يجب أن يكون لدى الأشخاص في أي من الصفتين شغف بالبيانات، وعقل تحليلي، وقدرات قوية على حل المشكلات، والقدرة على رؤية الصورة الأوسع والعمل نحوها. ومع ذلك، إذا كنت تحاول الاختيار من بين هذين الخيارين الاحترافيين – تحليلات البيانات أو تحليلات البيانات للأعمال، فمن الأهمية بمكان فهم كيفية اختلافهما.

يتم استخدام البيانات من قبل محللي الأعمال لتحديد المشاكل والحلول، لكنهم لا يقومون بدراسة فنية متعمقة على البيانات. إنهم مهتمون بالآثار التجارية للبيانات ويعملون على المستوى المفاهيمي، ويضعون استراتيجية ويتفاعلون مع أصحاب المصلحة. من ناحية أخرى، يكرس محللو البيانات معظم وقتهم للحصول على البيانات الأولية من مصادر متنوعة، وتنظيفها وتغييرها، واستخدام مجموعة متنوعة من الإجراءات المتخصصة لاستخراج المعلومات ذات الصلة واستخلاص النتائج.

عادةً ما يكون لدى محللي الأعمال مجال كبير أو خبرة صناعية في قطاعات مثل التجارة الإلكترونية أو التصنيع أو الرعاية الصحية. الأشخاص في هذه المهنة أقل اعتمادًا على الأجزاء الفنية من التحليل من محللي البيانات، لكن يجب أن يكونوا على دراية بالأدوات الإحصائية ولغات البرمجة الشائعة والشبكات وقواعد البيانات.

يجب أن يكون محللو الأعمال ماهرين في النمذجة وجمع المتطلبات، في حين يجب أن يكون محللو البيانات ماهرين في ذكاء الأعمال واستخراج البيانات، بالإضافة إلى الإلمام بالتقنيات المطلوبة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

تعتبر الخبرة القوية في إدارة الأعمال أداة قيمة لمحللي الأعمال. يمتلك العديد من محللي الأعمال أوراق اعتماد في الإدارة أو الأعمال أو تكنولوجيا المعلومات أو علوم الكمبيوتر أو أي موضوع مشابه. من ناحية أخرى، تُفضل خلفية الرياضيات أو تكنولوجيا المعلومات لمحللي البيانات، الذين يجب عليهم فهم الإحصائيات المعقدة والخوارزميات وقواعد البيانات.

يوصى بقراءات،

  • راتب محلل البيانات في الهند
  • منهج دورات محلل البيانات

أسئلة مكررة

س 1. من يستخدم تحليلات البيانات؟

يجب أن يتمتع أي محترف أعمال يتضمن دوره إصدار الأحكام بفهم قوي لتحليلات البيانات. أصبح الوصول إلى البيانات أكثر شيوعًا من أي وقت مضى. إذا طورت استراتيجيات واتخذت قرارات دون التفكير في البيانات التي يمكنك الوصول إليها، فقد تخسر فرصًا كبيرة أو إشارات حمراء تتواصل معها.

يمكن أن تساعد قدرات تحليل البيانات المهنيين التاليين:

  • المسوقون الذين يطورون خطط التسويق بناءً على بيانات العملاء واتجاهات الصناعة وبيانات الأداء من الحملات السابقة
  • يدرس مديرو المنتجات بيانات السوق والصناعة والمستخدم لتحسين منتجات شركاتهم
  • المهنيين الماليين الذين يقدرون المصير المالي لشركاتهم باستخدام بيانات الأداء السابقة واتجاهات الصناعة
  • متخصصو الموارد البشرية والتنوع والمساواة والشمول الذين يستخدمون البيانات المتعلقة بوجهات نظر الموظفين ودوافعهم وسلوكياتهم لإجراء تغييرات حقيقية في مؤسساتهم

س 2. ما هي مسؤوليات وأدوار محلل الأعمال؟

يعمل محللو الأعمال أو الأفراد المسؤولون عن إدارة تحليلات البيانات للأعمال كحلقة وصل بين عالم تكنولوجيا المعلومات والأعمال. إنهم ينشئون وينقلون الأهداف والخطط إلى جميع مستويات الشركة، من أصحاب المصلحة إلى الإدارة إلى تكنولوجيا المعلومات. إنهم يتعاملون مع الظروف والقضايا على أنهم يحلون المشكلات من خلال النظر إلى الأعمال لتوليد إجابات باستخدام البيانات. 

هناك العديد من المسؤوليات التي تقع على عاتق محلل البيانات وتطبيقاته الإضافية لتحليلات البيانات للأعمال بحيث يصعب سردها جميعًا. ومع ذلك، فيما يلي بعضًا من أكثرها شيوعًا بين الشركات: 

  • إدخال التغيير في منظمة، مثل نموذج عمل جديد، والمساعدة في إدارتها
  • تحديد وإنشاء متطلبات العمل، وكذلك التواصل الفعال مع قادة الشركة أو أصحاب المصلحة
  • تحديد قضايا الأعمال وتطوير الحلول التنظيمية
  • تفسير واقع الأعمال
  • الحصول على صورة عالمية وشاملة ويمكن الاعتماد عليها للمنظمة وجميع جوانبها
  • قدرات التفكير النقدي
  • الحصول على رؤى ومعلومات مهمة لتحسين مراقبة نشاط الأعمال
  • زيادة التعاون بين الإدارات
  • تحسين العملية
  • تحسين سير العمل
  • يتم تحديد الأخطاء والضعف والمجالات المحتملة للتحسين
  • توقع السيناريو المستقبلي (التنبؤ)
  • زيادة معرفة العملاء
  • يتم تحديد شخصيات المشتري والعملاء المستهدفين
  • تحديد إمكانيات العمل وتطوير مبادرات السوق
  • زيادة رضا العملاء
  • تحسين السوق الحالي
  • يجب إعادة توجيه استراتيجية العمل
  • التكيف مع سوق متقلبة وغير متوقعة
  • زيادة عائد الاستثمار (ROI)
  • تخفيف المخاطر

س 3. ما هي تقنيات تحليل البيانات المختلفة المستخدمة في الأعمال؟

تُعرف عملية جمع البيانات الأولية وتحليلها لتكوين استنتاجات حولها باسم تحليلات البيانات. تجمع كل شركة كميات هائلة من البيانات، مثل أرقام المبيعات وأبحاث السوق والخدمات اللوجستية وبيانات المعاملات. توجد القيمة الحقيقية لتحليل البيانات في قدرته على اكتشاف الأنماط في مجموعة البيانات التي قد تشير إلى الاتجاهات أو المخاطر أو الفرص. تمكّن تحليلات البيانات الشركات من اتخاذ قرارات أفضل من خلال تعديل عملياتها بناءً على ما تعلموه. يمكن أن يشمل ذلك تحديد العناصر الجديدة التي سيتم طرحها في السوق، أو ابتكار طرق للاحتفاظ بالعملاء الرئيسيين، أو تقييم فعالية العلاجات الطبية الجديدة.

تمت أتمتة غالبية إجراءات تحليل البيانات المستخدمة بانتظام لتسريع عملية التحليل. نظرًا لتوفر أدوات التحليل القوية على نطاق واسع، يمكن لمحللي البيانات المرور بكميات هائلة من البيانات في دقائق أو ساعات بدلاً من أيام أو أسابيع باستخدام هذه الأساليب:

التنقيب عن البيانات هو عملية البحث من خلال مجموعات البيانات الضخمة للكشف عن الاتجاهات والأنماط والعلاقات.

تقوم التحليلات التنبؤية بجمع وتحليل البيانات التاريخية لمساعدة الشركات في الاستجابة بشكل صحيح للأحداث المستقبلية مثل سلوك العملاء ومشاكل المعدات.

التعلم الآلي: استخدام الاحتمال الإحصائي لتعليم أجهزة الكمبيوتر لمعالجة البيانات بسرعة أكبر من النمذجة التحليلية التقليدية.

التنقيب عن النص هو اكتشاف الأنماط والمشاعر في الأوراق ورسائل البريد الإلكتروني والمحتويات النصية الأخرى.

مع قيام المزيد من الشركات بترحيل تطبيقات الأعمال المهمة إلى السحابة، فإنها تكتسب القدرة على الابتكار بسرعة أكبر باستخدام البيانات الضخمة. توفر التقنيات السحابية جوًا مبتكرًا سريع الخطى حيث يمكن لفرق تحليل البيانات تخزين المزيد من البيانات والوصول إليها بسرعة ودراستها، مما يؤدي إلى وقت أقصر لتقييم الحلول الجديدة.

دورات احترافية من IIM SKILLS

  • دورة المصرفية الاستثمارية
  • دورة النمذجة المالية
  • دورة التسويق الرقمي
  • دورة SEO
  • دورة الكتابة الفنية
  • دورة ضريبة السلع والخدمات
  • دورة كتابة المحتوى
  • دورة محاسبة الأعمال والضرائب

خاتمة

في عالم أكثر اعتمادًا على المعلومات والإحصاءات، تساعد تحليلات البيانات الأفراد والشركات في ضمان دقة بياناتهم. يمكن تحويل مجموعة من الأرقام الأولية إلى رؤى إرشادية وتعليمية تقود عملية صنع القرار والإدارة المتعمدة باستخدام مجموعة من الأدوات والمنهجيات.

سواء كانت أخبارًا جيدة أو سيئة، من المستحيل إنكار أننا نعتمد على البيانات في الوقت الحاضر، خاصة في عالم الشركات. أصبحت البيانات شريان الحياة لأي منظمة، وسيستمر هذا الاتجاه قريبًا فقط.

على الرغم من أن المؤسسات لديها بيانات أكثر من أي وقت مضى، يبدو أن تسخيرها وتحويلها إلى قيمة ليس بالبساطة التي قد تبدو عليها. ستحتاج الشركات إلى محللي بيانات لإنجاز ذلك، بالإضافة إلى استراتيجية بيانات كاملة تغطي جميع مجالات المؤسسة.

المصدر: iimskills

شاهد ايضا:

إنشاء حساب باي بال جديد

ترجمة عربي سويدي

إنشاء موقع ويب

إنشاء حساب فيسبوك

قوالب WordPress

تحسين محركات البحث SEO

افضل محركات البحث

ترجمة عربي هولندي

أنت تستخدم إضافة Adblock

يعتمد موقع انشاء على الاعلانات كمصدر لدعم الموقع، يجب عليك ايقاف تشغيل حاجب الاعلانات لمشاهدة المحتوي