تحليل البيانات (Data analytics) مهمة لأنها تساعد الشركات على تحسين أدائها، كما أن تطبيقها في نموذج الأعمال يمكن أن يساعد الشركات في تقليل التكاليف عن طريق تحديد طرق أكثر كفاءة لممارسة الأعمال وتخزين كميات كبيرة من البيانات. تستطيع الشركة أيضًا استخدام تحليلات البيانات لاتخاذ قرارات عمل أفضل، وتحليل اتجاهات العملاء ورضاهم بكفاءة أكبر، مما قد يؤدي إلى منتجات وخدمات جديدة وأفضل.
خطوات تحليل البيانات
تتضمن عملية تحليل البيانات عدة خطوات مختلفة:
تتمثل الخطوة الأولى في تحديد متطلبات البيانات أو كيفية تجميع البيانات. قد تُقسّم البيانات حسب العمر أو الخصائص الديموغرافية أو الدخل. وقد تكون قيم البيانات عددية أو مقسمة حسب الفئة.
الخطوة الثانية في تحليلات البيانات هي عملية جمعها. ويمكن جمعها من مجموعة متنوعة من المصادر مثل أجهزة الكمبيوتر أو المصادر عبر الإنترنت أو الكاميرات أو المصادر البيئية أو من خلال الموظفين.
بمجرد جمع البيانات، يجب تنظيمها بشكل يساعد في تحليلها. قد تُنظَم في جدول بيانات أو أي شكل آخر من البرامج التي تعالج البيانات الإحصائية.
تُجري عملية تنقية للبيانات قبل التحليل. هذا يعني إجراء مسح للبيانات وفحصها للتأكد من عدم وجود ازدواجية أو خطأ، والتحقق من عدم وجود نقص فيها. تساعد هذه الخطوة في تصحيح أي أخطاء قبل انتقال البيانات إلى محلل البيانات.
تنقسم تحليلات البيانات إلى أربعة أنواع أساسية.
التحليلات الوصفية (Descriptive analytics): تصف ما حدث خلال فترة زمنية معينة. مثال: هل ارتفع عدد المشاهدات؟ هل المبيعات أقوى هذا الشهر مقارنةً بالشهر الماضي؟
التحليلات التشخيصية (Diagnostic analytics): تركز أكثر على سبب حدوث شيء ما. تتضمن هذه التحليلات مدخلات بيانات أكثر تنوعًا وبعض الافتراضات. مثال: هل أثرت هذه الحملة التسويقية الأخيرة على المبيعات؟
التحليلات التنبؤية (Predictive analytics): تركز على الأشياء التي من المرجح أن تحدث في المدى القريب. مثال: ماذا حدث للمبيعات في آخر مرة كان الصيف حارًا جدا فيها؟ كم عدد نماذج الطقس التي تتنبأ بصيف حار جدًا هذا العام؟
التحليلات التقديرية (Prescriptive analytics): تركز على تقديم مسار عمل.
تدعم تحليلات البيانات العديد من أنظمة مراقبة الجودة في العالم المالي، بما في ذلك برنامج Six Sigma الشهير. إذا لم تقِس شيئًا ما بشكل صحيح – سواء كان وزن أو عدد المنتجات المعيبة في كل مليون منتج في خط الإنتاج – فمن المستحيل تقريبًا تحسينه.
تشمل بعض القطاعات التي اعتمدت استخدام تحليلات البيانات كل من صناعة السفر والضيافة، وهي صناعة تتسم بالتحولات السريعة. يمكن لهذه الصناعة جمع بيانات العملاء ومعرفة أين تكمن المشاكل، إن وجدت، وكيفية إصلاحها.
يجمع قطاع الرعاية الصحية بين استخدام كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة، وتستخدم تحليلات البيانات لاتخاذ قرارات سريعة. وبالمثل، تستخدم صناعة البيع بالتجزئة كميات هائلة من البيانات لتلبية متطلبات المتسوقين المتغيرة باستمرار. يمكن أن تساعد المعلومات التي يجمعها تجار التجزئة ويحللونها في تحديد الاتجاهات والتوصية بالمنتجات وزيادة الأرباح.
المصدر:
