ما المقصود بتحليلات الأعمال؟

تعريف تحليلات الأعمال

فلنبدأ بالفرق بين تحليلات البيانات والتحليلات التقليدية. غالبا ما تستخدم المصطلحات على نحو متبادل، ولكن ثمة فرق واسع ما بين التعريفات. تشير تحليلات البيانات التقليدية إلى تحليل كميات كبيرة من البيانات المجمعة للحصول على رؤى وتوقعات. تستخرج تحليلات بيانات الأعمال (التي تسمى أحيانًا تحليلات الأعمال) فكرة ما، وتضعها في سياق رؤى الأعمال، وغالباً ما يتم ذلك باستخدام محتوى وأدوات الأعمال التي تم إنشاؤها مسبقًا والتي تعجّل بعملية التحليل.

تشير تحليلات الأعمال على وجه التحديد إلى ما يلي:

• أخذ بيانات الأعمال التاريخية ومعالجتها
• تحليل تلك البيانات لتحديد الاتجاهات والأنماط والأسباب الجذرية
• اتخاذ قرارات الأعمال المستندة إلى البيانات استنادًا إلى تلك الرؤى

بعبارة أخرى، تعد تحليلات البيانات وصفًا عامًا لعملية التحليلات الحديثة. تنطوي تحليلات الأعمال التجارية على تركيز أضيق، وأصبحت وظيفيا أكثر انتشارا وأهمية للمنظمات في جميع أنحاء العالم مع ازدياد الحجم الإجمالي للبيانات.

باستخدام أدوات تحليلات السحابة، يمكن للمؤسسات تجميع البيانات من أقسام مختلفة - المبيعات والتسويق والموارد البشرية والتمويل - لعرض موحد يوضح كيف يمكن لأرقام الأقسام أن تؤثر على الأقسام الأخرى. بالإضافة إلى ذلك، توفر الأدوات، مثل التمثيل المرئي والرؤى التنبؤية، ونمذجة السيناريوهات، كل أنواع الرؤى الفريدة عبر مؤسسة بأكملها.

استخدام أدوات تحليلات الأعمال

تشتمل تحليلات بيانات الأعمال على الكثير من المكونات الفردية التي تعمل معًا لتوفير الرؤى. في حين تعالج أدوات تحليلات الأعمال عناصر تجميع البيانات وتكوين رؤى من خلال التقارير والتمثيل المرئي، تبدأ العملية فعليًا بالبنية التحتية لإدخال تلك البيانات. يكون سير العمل القياسي لعملية تحليلات الأعمال كما يلي:

تجميع البيانات: عندالحصول على البيانات من أجهزة IoT، أو التطبيقات، أو الجداول الإلكترونية، أو الوسائط الاجتماعية، يجب تجميع البيانات المشتركة وتمركزها لتمكين الوصول إليها. يؤدي استخدام قاعدة بيانات سحابية إلى تسهيل عملية التحصيل بشكل كبير.

استخراج البيانات: بمجرد الحصول على البيانات وتخزينها (عادة في بحيرة بيانات)، يجب فرزها ومعالجتها. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تسريع هذه العملية من خلال التعرف على الأنماط والإجراءات القابلة للتكرار، مثل إنشاء ميتاديتا للبيانات من مصادر محددة، مما يتيح لعلماء البيانات التركيز بشكل أكبر على استخلاص الرؤى بدلاً من المهام اللوجستية اليدوية.

التحليلات الوصفية: ماذا يحدث ولماذا؟ تجيب تحليلات البيانات الوصفية على هذه الأسئلة لتكوين فهم أكبر للقصة الكامنة وراء البيانات.

التحليلات التنبؤية: باستخدام البيانات والمعالجة الكافيتين للتحليلات الوصفية - يمكن أن تبدأ أدوات تحليلات الأعمال في إنشاء نماذج تنبؤية تستند إلى الاتجاهات والسياق التاريخي. ومن ثم يمكن استخدام هذه النماذج للاسترشاد بها في اتخاذ القرارات المستقبلية المتعلقة بالخيارات التجارية والتنظيمية.

التمثيل المرئي وإعداد التقارير: تساعد أدوات التمثيل المرئي وإعداد التقارير في تقسيم الأرقام والنماذج حتى تتمكن العين البشرية بسهولة من فهم ما يجري عرضه. وهذا لا يسهل العروض التقديمية فحسب، بل هذه الأنواع من الأدوات تساعد أي شخص من علماء البيانات ذوي الخبرة حتى مستخدمي الأعمال على اكتشاف رؤى جديدة بسرعة.

تحليلات الأعمال مقابل التحليل الذكي للأعمال

وفي مواجهة ذلك، قد لا يبدو اختلافا كبيرا بين تحليلات الأعمال والذكاء التجاري. ثمة بعض التداخل بين الاثنين، ولكن النظر إلى تحليلات الأعمال مقابل التحليل الذكي للأعمال لا يزال يخلق فجوة تحتاج إلى بعض التوضيح.

ومن المؤكد أن المصطلحات مترابطة للغاية، ولكن التحليل الذكي للأعمال يستخدم بيانات تاريخية وحالية لفهم ما حدث في الماضي وما يحدث الآن. ومن ناحية أخرى، تعتمد تحليلات الأعمال على أساس المعلومات الاستخبارية التجارية وتحاول وضع تنبؤات مدروسة عما قد يحدث في المستقبل. لإجراء تنبؤات تستند إلى البيانات حول احتمال تحقيق نتائج مستقبلية، تستخدم تحليلات الأعمال تقنية الجيل التالي، مثل التعلم الآلي، والتمثيل المرئي للبيانات، والاستعلام عن اللغة الطبيعية.

فوائد تحليلات الأعمال

تؤثر مزايا تحليلات الأعمال على كل ركن من أركان مؤسستك. عندما تدمج البيانات عبر الأقسام في مصدر واحد، فإنها تعمل على مزامنة الكل في العملية بخصوصية تامة. تكفل هذه العملية عدم وجود ثغرات في البيانات أو الاتصالات، مما يؤدي إلى إزالة فوائد مثل ما يلي:

القرارات المستندة إلى البيانات: باستخدام تحليلات الأعمال، تصبح القرارات الصعبة أكثر ذكاءً، مما يعني أنها مدعومة بالبيانات. يؤدي تحديد الأسباب الجذرية والاتجاهات بوضوح إلى إيجاد طريقة أكثر ذكاءً للنظر إلى مستقبل المؤسسة، سواء أكانت موازنات الموارد البشرية، أم الحملات التسويقية أم احتياجات التصنيع وسلسلة التوريد، أم برامج التوعية بالمبيعات.

التمثيل المرئي السهل: يمكن لبرنامج تحليلات الأعمال الحصول على كميات غير مجدية من البيانات وتحويلها إلى تمثيلات مرئية سهلة الفعالية. تساعد هذه العملية قي تحقيق أمرين. أولاً، تسهيل الرؤى أمام مستخدمي الأعمال باستخدام نقرات قليلة فقط. ثانيا، وضع البيانات في صيغة مرئية، يمكن اكتشاف أفكار جديدة بمجرد عرض البيانات بصيغة مختلفة.

إنشاء نماذج لسيناريو "ماذا لو": تقوم التحليلات التنبؤية بتكوين نماذج للمستخدمين للبحث عن الاتجاهات والأنماط التي ستؤثر على النتائج المستقبلية. في السابق، كان ذلك مجالًا لعلماء البيانات ذوي الخبرة، ولكن مع برامج تحليلات الأعمال المدعومة بالتعلم الآلي، يمكن توليد هذه النماذج داخل المنصة. يتيح ذلك لمستخدمي الأعمال القدرة على تغليف النموذج بسرعة من خلال إنشاء سيناريوهات "ماذا لو" ذات متغيرات مختلفة قليلا من دون الحاجة إلى إنشاء خوارزميات متطورة.

التعزيز: تراعي كل النقاط أعلاه الطرق التي تعمل بها تحليلات بيانات الأعمال على تسريع الرؤى المستندة إلى المستخدم. ولكن عندما يتم تشغيل برامج تحليلات الأعمال من خلال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، يتم إلغاء قفل قوة التحليلات المعززة. تستخدم التحليلات المعززة القدرة على التعلم الذاتي والتكيف ومعالجة الكميات الكبيرة من البيانات لأتمتة العمليات وتوليد رؤى بدون تحيز بشري.

تعريف تحليلات الأعمال

يحاول الكثير من الإدارات معرفة مدى تأثير قراراتهم وميزانياتهم على الأعمال بشكل عام. باستخدام برنامج تحليلات الأعمال، يمكن استخدام البيانات لاتخاذ القرارات الإستراتيجية، بغض النظر عن المهمة أو القسم:

التسويق: تحليلات لتحديد النجاح والتأثيرات
من هم العملاء الأكثر عرضة للرد على حملة البريد الإلكتروني؟ ما هو عائد الاستثمار من الحملة الأخيرة؟ يحاول الكثير والكثير من إدارات التسويق معرفة مدى تأثير برامجهم على الأعمال بشكل عام. وبفضل التحليلات المدعمة بتقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، من الممكن استخدام البيانات لدفع اتخاذ قرارات التسويق الإستراتيجية. تعرّف على المزيد

الموارد البشرية: تحليلات للعثور على رؤى المواهب ومشاركتها
ما الذي يدفع الموظفين فعليا إلى اتخاذ قرارات بشأن حياتهم الوظيفية؟ يحاول الكثير والكثير من قادة الموارد البشرية معرفة مدى تأثير برامجهم على الأعمال بشكل عام. وبفضل القدرات التحليلية الصحيحة، يمكن لقادة الموارد البشرية تحديد النتائج والتنبؤ بها وفهم قنوات التوظيف ومراجعة قرارات الموظفين بشكل جماعي. تعرّف على المزيد

المبيعات: تحليلات لتحسين مبيعاتك
ما هي اللحظة المهمة التي تقوم أثنائها بتحويل فرصة تسويقية إلى بيع؟ يمكن أن تعمل التحليلات العميقة إلى تقسيم دورة المبيعات، مع مراعاة جميع المتغيرات المختلفة التي تؤدي إلى إجراء عملية شراء. قد يكون السعر وحالة توفّر المنتج والجغرافيا والموسم وعوامل أخرى نقطة التحول في رحلة العميل — وتكون التحليلات بمثابة أداة لفك تشفير تلك اللحظة الحاسمة. تعرّف على المزيد

المالية: تحليلات لفرض موازنات تنظيمية تنبؤية
كيف يمكنك زيادة هوامش الربح؟ تعمل إدارة المالية مع جميع الإدارات، سواء كانت إدارة الموارد البشرية أو المبيعات. وهذا يعني أن الابتكار دائمًا هو الأساس، وخاصة أن الإدارات المالية تتعامل مع كميات أكبر من البيانات. ومع التحليلات، يمكن تطوير وتحسين أعمال قطاع المالية من خلال النمذجة التنبؤية والتحليل المفصل والرؤى المستقاة من التعلم الآلي. تعرّف على المزيد

قصص نجاح تحليلات بيانات الأعمال

يمكن للشركات من جميع الأحجام والصناعات تحويل عملياتها وصنع قراراتها وإسقاطاتها باستخدام تحليلات الأعمال. فيما يلي بعض القصص عن مساعدة الحلول السحابية لتحليلات الأعمال الرائدة في هذا المجال الشركات على تحسين خطها السفلي.

على سبيل المثال، يمكن لشركة Western Digital الوصول إلى البيانات بسرعة أكبر بمقدار ٢٥ ضعفًا عبر تطبيقات الأعمال الجوهرية للمهام الخاصة بها - بما في ذلك ERP وEPM وSCMلتمكين أعمالها من التركيز على الرؤى الإستراتيجية والابتكار وتجربة العملاء المحسنة بدلاً من كيفية تكامل أنظمة النقاط لتحليل البيانات.

Adventist Health: تهدف منظمة Adventist Health إلى توفير الرعاية الصحية للشخص بالكامل، وهي استراتيجية مدعومة من خلال نهجها البرنامجي الكلي لنشر سحابة موحدة تتضمن Oracle Cloud EPM، وERP وHCM، و Analytics، بالإضافة إلى إدارة بيانات المؤسسة وتخطيطها.

أدوات وحلول التحليلات لأعمالك - ابدأ الآن

باستخدام الطبقة المجانية للسحابة، يحصل المستخدمون الجدد على حق وصول مجاني دائمًا إلى قاعدتين من قواعد بيانات Oracle الذاتية المحملة بمضيف من الميزات، مثل تخزين الكائنات وضغط البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يحصل المستخدمون الجدد على ائتمانات مجانية لمحاولة استخدام Oracle Analytics وغيرها من خدمات الأعمال القوية.

اتخاذ قرارات أسرع وأكثر ثقة لأعمالك مع Oracle Analytics Cloud.