ما المقصود بتحليلات البيانات؟
تعد الرؤى حول السوق والعملاء ضرورية لنجاح الأعمال. ولكن كانت هناك دائمًا تحديات في الحصول على هذه الرؤى. في العصر الرقمي اليوم، تحتاج إلى حل تحليلات بيانات يدمج أفضل إمكانات التحليلات وإدارة البيانات للوصول بسرعة وسهولة إلى البيانات وتحليل المعلومات التي تحتاج إليها متى وأينما احتجت إليها.
كيف يمكن لتحليلات البيانات تحسين قرارات الأعمال؟
قد تكون القدرة على اشتقاق مقاييس معينة أو مؤشرات أداء رئيسة (KPI) من البيانات أمرًا صعبًا. مع توزيع البيانات في جميع أنحاء المؤسسة، يمكن أن يُثبت الحصول على معلومات متكاملة في الوقت المناسب أنه مشكلة أيضًا. عادةً، يستغرق الحصول على المعلومات أو الرؤى المرغوبة التي تحتاجها شركتك للمنافسة وقتًا طويلًا للغاية ويتطلب الكثير من الجهد.
يرجع ذلك غالبًا إلى الافتقار المحتمل إلى إمكانات التحليلات. تتوافر البيانات بسهولة؛ لكن لا توجد أداة متوفرة توفر الوصول السريع. إذا كان هناك، يمكن لمحللي البيانات أو الأعمال إجراء التمثيل المرئي للبيانات وتحليلات سريعة وذاتية الخدمة. مرة أخرى، تكون البيانات غالبًا متفرقة، مما يعني أنه يجب على الموظفين جمع البيانات يدويًا أولًا قبل أن يتمكنوا من بدء تحليلهم.
على سبيل المثال، نظرًا لاستخدام تطبيقات مبيعات متعددة، يمكن للشركات الوصول إلى العديد من مصادر البيانات، بما في ذلك عمليات استخراج البيانات المالية أو التسويق بتنسيق ملف CSV أو Excel. بل إنها قد تسحب بيانات إضافية تم الحصول عليها على أساس مخصص من مكان آخر. قبل إجراء أي تحليل، يجب دمج البيانات، على الأرجح من خلال محاولة استخدام جدول بيانات مثل قاعدة بيانات، ثم إنشاء مقاييس أو تحليلات من ذلك.
تعد عملية جمع البيانات هذه أكثر صعوبة واستهلاكًا للوقت من التحليل الفعلي للبيانات. بما أنها يدوية للغاية أيضًا، فلا يمكن التكرار، لذلك عندما تكون هناك حاجة إلى تحليل جديد بعد ثلاثة أسابيع، يجب القيام بهذه العملية الصعبة والمستهلكة للوقت مرة أخرى.
ينشئ هذا النهج أيضًا مشكلة تتعلق باتساق البيانات. في كثير من الأحيان، يتشارك زملاء العمل في جدول بيانات يتم تحديثه بمرور الوقت. نتيجة لذلك، يصبح جدول البيانات الأصلي غير متزامن، إذ استخدمت فرق مختلفة إصدارات مختلفة دون أن يصل أحد إلى مصدر عام وحالي. قم بتجميع هذه المشكلة بجانب أخطاء المعادلة بين الإصدارات والروابط التالفة الأصلية في مشاركة الجدول الإلكتروني. تظهر جميع المشاكل النموذجية التي تنشأ مع جداول البيانات هنا، لكن أكثر من ذلك عند محاولة استخدام جدول بيانات كقاعدة بيانات مؤقتة.
توجد أيضا قضايا تتعلق بالحوكمة والأمان. بالنسبة إلى أعضاء الفريق المسؤولين عن التخطيط والتحليل المالي، تُعد إرسال المعلومات المالية الأساس عبر البريد الإلكتروني حول جداول البيانات أو مشاركتها عبر SharePoint (أو أداة تعاون أخرى) ممارسات أمان محفوفة بالمخاطر قد تعرض شركتك للجرائم الإلكترونية.
المقصود بإعداد بيانات الخدمة الذاتية
لبدء استخدام تحليلات البيانات لأعمالك، يوصى بأن تبدأ المؤسسات بأتمتة بعض هذه العمليات باستخدام إعداد بيانات الخدمة الذاتية. تعد هذه قدرة متكاملة ومضمنة لأدوات التحليلات التي توثق العملية وتؤتمتها حتى يمكن تكرارها—مما يقلل من وقت التحليل والنتائج بشكل كبير.
باستخدام الحل الذاتي، يمكن لمحللي الأعمال المدركين للبيانات إعداد مستودع بيانات آمن وقابل للمشاركة خلال دقائق في خطوات قليلة وبسيطة. يمكن للشركات بعد ذلك استخدام إمكانية إعداد بيانات الخدمة الذاتية داخل النظام الأساس السحابي للتحليلات ليس لأتمتة عملية إعداد البيانات فحسب، لكن لملء مستودع بيانات آمن وقابل للمشاركة تلقائيًا أيضًا. عند تحديث البيانات، سيرى الجميع تلك التحديثات كما تم إجراؤها، مما يحل مشكلة اتساق البيانات وأمانها.
من منظور الحوكمة، يمكن لفريق البيانات والتحليلات المركزي رؤية البيانات والتحويلات والمقاييس والتقارير والتحليلات المستخدمة—مما يعني أنه يمكن تتبعها جميعًا—بما في ذلك مجموعات البيانات المخصصة هذه—داخل وظائف الأعمال وعبرها. يمكن دمج مجموعات البيانات والبيانات شائعة الاستخدام في مستودع وقياسات بيانات المؤسسة أو الأقسام، بالإضافة إلى لوحات المعلومات والتقارير القياسية. يتم دمج العمليات المعزولة والمخصصة في عمليات الأقسام والمؤسسات، مما يسمح بمزيد من الاتساق والوصول والكفاءة.
خريطة طريق تاريخ تحليلات البيانات والتكنولوجيا
من الناحية التاريخية، كانت مقارنة الإحصائيات وتحليل البيانات لرؤى الأعمال تمرينًا يدويًّا، ويستغرق غالبًا وقتًا طويلًا، مع أن جداول البيانات تمثل الأداة المناسبة. بدءًا من السبعينيات، بدأت الشركات في استخدام التكنولوجيا الإلكترونية، بما في ذلك قواعد البيانات الارتباطية، ومستودعات البيانات، وخوارزميات التعلم الآلي (ML) وحلول البحث على الويب، ومؤثرات عرض البيانات، وغيرها من الأدوات التي من شأنها تسهيل عملية التحليلات وتسريعها وأتمتتها.
مع ذلك، بجانب هذه التطورات في التكنولوجيا وزيادة الطلب على الأسواق، ظهرت تحديات جديدة. في نهاية المطاف، أدى العدد المتزايد من حلول التحليلات وإدارة البيانات التنافسية وغير المتوافقة أحيانًا إلى إنشاء مستودعات تكنولوجية، ليس داخل الأقسام والمؤسسات فحسب، لكن أيضًا مع الشركاء والموردين الخارجيين. من ناحية أخرى، إن بعض هذه الحلول معقدة للغاية، وتتطلب خبرة فنية تتجاوز متوسط مستخدمي الأعمال، مما يحد من قابلية استخدامها داخل المؤسسة.
كما فرضت مصادر البيانات الحديثة ضريبة على قدرة قواعد البيانات الارتباطية التقليدية والأدوات الأخرى على إدخال فئات كبيرة من البيانات والبحث عنها ومعالجتها. تم تصميم هذه الأدوات للتعامل مع المعلومات المهيكلة مثل الأسماء والتواريخ والعناوين. لا يمكن معالجة البيانات غير المهيكلة التي تنتجها مصادر البيانات الحديثة—بما في ذلك البريد الإلكتروني والنص والفيديو والصوت ومعالجة الكلمات وصور الأقمار الصناعية—وتحليلها باستخدام الأدوات التقليدية.
إن الوصول إلى عدد متزايد من مصادر البيانات وتحديد القيمة ليس بالأمر السهل، خاصة وأن غالبية البيانات المنتجة اليوم شبه مهيكلة أو غير مهيكلة.
ما هي أفضل أنواع تحليلات البيانات؟
يعتمد أفضل نوع من تحليلات البيانات لدى الشركة على مرحلة تطويرها. تستخدم غالبًا معظم الشركات نوعًا من التحليلات، لكنها توفر عادةً رؤى لاتخاذ قرارات أعمال تفاعلية فحسب، وليست استباقية.
بشكل متزايد، تتبنى الشركات حلول تحليلات بيانات متطورة مع إمكانات التعلم الآلي لاتخاذ قرارات أعمال أفضل والمساعدة على تحديد اتجاهات السوق وفرصه. قد تجد المؤسسات التي لا تبدأ باستخدام تحليلات البيانات مع إمكانيات استباقية ومستقبلية أداء أعمال مفقودًا لأنها تفتقر إلى القدرة على اكتشاف الأنماط الخفية واكتساب رؤى أخرى.
أربعة أنواع رئيسة من تحليلات البيانات
1. تحليلات البيانات التنبؤية
قد تكون التحليلات التنبؤية الفئة الأكثر استخدامًا لتحليلات البيانات. تستخدم الشركات التحليلات التنبؤية لتحديد الاتجاهات، والارتباطات، والأسباب. يمكن تقسيم الفئة بشكل أكبر إلى نمذجة تنبؤية ونمذجة إحصائية؛ مع ذلك، من المهم معرفة أن الاثنين يسيران جنبًا إلى جنب.
على سبيل المثال، يمكن لحملة إعلانية للقمصان على Facebook تطبيق تحليلات تنبؤية لتحديد مدى ارتباط سعر التحويل بشكل وثيق بالمنطقة الجغرافية للجمهور المستهدف وشريحة الدخل والاهتمامات. من هذه النقطة، يمكن استخدام النمذجة التنبؤية لتحليل الإحصائيات لمجموعتين من الجماهير المستهدفة (أو أكثر)، وتوفير قيم الإيرادات المحتملة لكل مجموعة ديموغرافية.
2. تحليلات البيانات التوجيهية
تمثل التحليلات التوجيهية المكان الذي يتجمع فيه الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة للمساعدة في التنبؤ بالنتائج وتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها. يمكن تقسيم هذه الفئة من التحليلات إلى تحسين واختبار عشوائي. باستخدام التطورات الحاصلة في التعلم الآلي، يمكن أن تساعد التحليلات التوجيهية في الإجابة عن أسئلة مثل "ماذا لو جربنا ذلك؟" و"ما أفضل الإجراءات؟" يمكنك اختبار المتغيرات الصحيحة وحتى اقتراح متغيرات جديدة توفر فرصة أعلى لإنشاء نتيجة إيجابية.
3. تحليلات البيانات التشخيصية
على الرغم من أن تحليل البيانات من الماضي ليس أمرًا مثيرًا مثل التنبؤ بالمستقبل، إلا أنه قد يكون سببًا مهمًا في توجيه أعمالك. تمثل تحليلات البيانات التشخيصية عملية فحص البيانات لفهم السبب والحدث أو سبب حدوث شيء ما. يتم غالبًا استخدام تقنيات مثل التعمق أكثر واكتشاف البيانات واستخراج البيانات والارتباطات.
تساعد تحليلات البيانات التشخيصية على الإجابة عن سبب حدوث شيء ما. كما هو الحال مع الفئات الأخرى، يتم تقسيمها أيضًا إلى فئتين أكثر تحديدًا: الاكتشاف والتنبيهات والاستعلام والتعمق أكثر. يتم استخدام الاستعلامات والتعمق أكثر للحصول على مزيد من التفاصيل من تقرير. على سبيل المثال، مندوب المبيعات الذي أغلق صفقات أقل بكثير في شهر واحد. يمكن أن يعرض التعمق أكثر عمل أقل، بسبب إجازة لمدة أسبوعين.
يخطر الاكتشاف والتنبيه بإحدى المشكلات المحتملة قبل حدوثها، على سبيل المثال، تنبيه حول كمية أقل من ساعات العمل، مما قد يؤدي إلى انخفاض في الصفقات المغلقة. يمكنك أيضًا استخدام تحليلات البيانات التشخيصية "لاكتشاف" المعلومات مثل المرشح الأكثر تأهيلًا لمنصب جديد في شركتك.
4. تحليلات البيانات الوصفية
تمثل التحليلات الوصفية العمود الفقري لإعداد التقارير—من المستحيل وجود أدوات ولوحات معلومات ذكاء الأعمال (BI) بدونها. يتناول ذلك الأسئلة الأساس "كم ومتى وأين وماذا".
مرة أخرى، يمكن تقسيم التحليلات الوصفية إلى فئتين: إعداد تقارير لغرض معين والتقارير الجاهزة. يعد التقرير الجاهز تقرير تم تصميمه مسبقًا ويحتوي على معلومات حول موضوع معين. من أمثلة ذلك التقرير الشهري الذي ترسله وكالتك الإعلانية أو فريقك الإعلاني الذي يعرض تفاصيل مقاييس الأداء عن آخر جهودك الإعلانية.
من ناحية أخرى، يتم تصميم التقارير الخاصة بواسطتك ولا تتم جدولتها عادةً. يتم إنشاؤها عند الحاجة إلى الإجابة على سؤال عمل محدد. تفيد هذه التقارير في الحصول على معلومات أكثر عمقًا حول استعلام محدد. يمكن أن يركز تقرير مخصص على ملف التعريف الخاص بشركتك على الوسائط الاجتماعية، مع التحقق من أنواع الأشخاص الذين أُعجبوا بصفحتك وصفحات الصناعة الأخرى، بالإضافة إلى المعلومات الديموغرافية والمشاركة الأخرى. تساعد خصوصية هذا الجهاز على إعطاء صورة أكمل لجمهور الوسائط الاجتماعية. من المحتمل ألا تحتاج إلى عرض هذا النوع من التقارير مرة أخرى (ما لم يوجد تغيير كبير في جمهورك).
رؤى قائمة على الأعمال والتعامل مع سوق سريع الخُطى
في بيئة العمل المُتغيرة باستمرار، قد يكون من الصعب التنبؤ بخطوتك التالية. هنا يأتي دور تحليل البيانات. من خلال الوصول السريع إلى البيانات عبر الفرق والمؤسسات، يمكنك اتخاذ قرارات أفضل من خلال الحصول على رؤى أعمق حول ما يلي:
- من هم عملائك وطريقة الوصول إليهم
- السوق، بما في ذلك المنافسون
- ما الذي حدث في الماضي
- ما الذي يحدث الآن
- ما يخفيه المستقبل لأعمالك
الاستفادة من البيانات لاتخاذ قرارات مدروسة
إذا كنت تتعامل مع عميل واحد فقط يجلس على الطاولة معك، فسيكون من السهل جمع المعلومات اللازمة والعمل عليها. لكن كم عدد الشركات التي لديها عميل واحد فقط؟ للحصول على مجمع العملاء النموذجي، يجب مضاعفة هذا العميل بمعدل مائة ألف مرة أو أكثر. قد يكون من الصعب إضافة بيانات التسويق والعملاء المقدمة بطرق متنوعة ومن مصادر متنوعة، وستجد الحصول على المعلومات التي تحتاج إليها—ومعرفة طريقة المضي—قدمًا. يتطلب ذلك حلًا لتحليلات البيانات يرقى إلى المهمة.
ما يجب مراعاته لحل تحليلات البيانات لديك
إذا كنت ترغب في إنشاء مؤسسة تعتمد على الرؤى، فهناك الكثير من منتجات تحليلات البيانات في السوق اليوم. في نهاية المطاف، يوفر الحل المثالي أدوات تحليل حديثة تنبؤية وبديهية وذاتية التعلم وقابلة للتكيف.
لدعم كل السبل التي ستستخدم بها مؤسستك البيانات، إليك بعض الأشياء التي يجب وضعها في الاعتبار:
- تحتاج إلى منصة واحدة يدمج إمكانات التحليلات وإدارة البيانات. يعمل هذا الحل على تجنب مشكلات التوافق والوصول إلى بيئة قديمة تشتمل على حلول متعددة لإعداد التقارير والاستكشاف والتحليل والتوصيات. تم دمج كل شيء وتضمينه حتى يسهل توفير قيمة الأعمال وتسريعها.
- تُعد المنصة التي توجد في السحابة، لكن يمكن الوصول إلى البيانات في البيئات المحلية و/أو الهجينة هو الأساس. يتيح الوصول السريع والسهل إلى البيانات وكذلك التحليلات للجميع في جميع أنحاء المؤسسة الحصول على رؤى واتخاذ قرارات مدروسة.
حل تحليلات شامل
ابحث عن حل يدعم عملية التحليلات بأكملها، بدءًا من جمع البيانات وحتى توفير الرؤى والإجراءات التوجيهية—مع الأمان والمرونة والموثوقية والسرعة.
الاستفادة من جميع البيانات
اختر حلًا يصل إلى البيانات المتوفرة وتحليلها—من أي حجم وفي أي موقع—من التطبيقات (بما في ذلك إنترنت الأشياء)، والأقسام، والأطراف الثالثة، والمهيكلة وغير المهيكلة، وفي الموقع، وفي السحابة. يعمل هذا الحل على تبسيط معالجة البيانات للحصول على قيمة حقيقية لبياناتك والكشف عن الأنماط الخفية والرؤى ذات الصلة لمساعدة المستخدمين على اتخاذ قرارات مستنيرة تستند إلى البيانات.
تحسين الإنتاجية وتكامل البيانات
يحسّن حل تحليلات البيانات المثالي جميع الخطوات في سير عمل البيانات لديك. مما يجعل عمليات البيانات والتحليلات أسرع. وتعمل الإمكانات المدمجة، مثل التعلم الآلي، على تسريع عملية إنشاء النماذج. يتم تحسين الكفاءة في كل مكان في العملية، بما في ذلك جمع البيانات واكتشاف الرؤى وتحسين عملية صنع القرار.
الاستفادة من مصدر واحد للحقيقة
لإجراء تحليلات ورؤى ونتائج جديرة بالثقة، يجب دمج البيانات في مصدر واحد. يتيح القيام بذلك الاتساق والدقة من خلال عرض موحد للبيانات والمقاييس والرؤى.
تسريع رؤى البيانات
ابحث عن حل مع التحليلات المعززة—مثل الذكاء الاصطناعي المُضمن والتعلم الآلي—لتبسيط المهام وتسريعها وأتمتتها، مما يمنحك القدرة على البحث أعمق وأسرع في سوقك. تجمع البيانات وتدمجها تلقائيًا من مصادر متعددة ويوصي بمجموعات بيانات جديدة للتحليل.
تحليلات الخدمة الذاتية—تكنولوجيا المعلومات الحرة
لتحقيق إمكاناتها كأداة أعمال، يجب أن تكون التحليلات ذات طابع ديمقراطي. يعني هذا وجود حل لا يتطلب مساعدة من قسم تكنولوجيا المعلومات. يجب أن يكون أي شخص في مؤسستك له الصلاحية المناسبة قادرًا على استخدامه. تم تصميم حل التحليلات المثالي للخدمة الذاتية، مع وظيفة التأشير والنقر أو السحب والإسقاط الإرشادي خطوة بخطوة. بدون مساعدة من قسم تكنولوجيا المعلومات، يجب أن يتمكن المستخدمون بسهولة من تحميل البيانات واستيرادها وتحليلها من أي زاوية.
توفر حلول تحليلات بيانات أفضل الممارسات للمستخدمين إمكانية الخدمة الذاتية للعثور على أصول البيانات وفهمها والتحكم فيها وتتبعها عبر المؤسسة استنادًا إلى بيانات التعريف وسياق الأعمال. يسرع ذلك إلى وقت الحصول على المزايا وتسهيل العثور على بيانات مناسبة للاستخدام. يمكن تحسين اكتشاف البيانات والتعاون والحوكمة من خلال التعليقات التوضيحية والعلامات ومصطلحات قاموس الأعمال المُحددة من المستخدم.
التمثيل المرئي للبيانات
من المحتمل أن تمنحك التحليلات صورة مفصلة عن مشهد عملك. للمساعدة على تحقيق أقصى استفادة من هذه الإمكانات، تحتاج إلى حل ذكي يمكنه تحويل البيانات تلقائيًا إلى عروض مرئية. يتيح لك ذلك رؤية وفهم الأنماط والعلاقات والاتجاهات التي قد تفوتك باستخدام جدول بيانات للأرقام المجردة. كما يتيح لك إنشاء البيانات المدمجة للحصول على رؤى جديدة وفريدة. يمكنك القيام بذلك دون تدريب متخصص، وذلك بفضل التكنولوجيا الذكية.
تحليلات الأجهزة المتنقلة
تريد حلًا يمكن أن يمنح موظفيك إمكانية الوصول إلى المعلومات التي يحتاجون إليها أثناء التنقل. لكن لا تتساوى جميع حلول تحليلات الأجهزة المحمولة. فكِّر في حل تحليلات الأجهزة المحمولة الذي لا يوفر الوصول الممكّن للصوت والتنبيهات في الوقت الفعلي فحسب، بل يوفر إمكانات متقدمة لمساعدة الموظفين على أن يصبحوا أكثر إنتاجية.
تتضمن هذه الإمكانات إنشاء تطبيقات تحليلية للأجهزة المحمولة بمؤثرات بصرية تفاعلية من هاتف أو جهاز لوحي—دون كتابة التعليمات البرمجية. أو، تخيل حلًا يبحث في أثرك الرقمي، ويعرف أنك على وشك حضور اجتماع خارج المدينة، ويقدم رؤى للمساعدة في تحقيق نجاح الاجتماع.
ترحب تحليلات البيانات بالأتمتة والاستقلالية
تُستخدم ملايين جداول البيانات المُعدة يدويًا في مجالات متنوعة، بما في ذلك التمويل والعلوم والاقتصاد. مع ذلك، ووفقًا لـ ZDNet، توجد نسبة 90% أخطاء بجميع جداول البيانات تؤثر على نتائجها. تتكلف الشركات ملايين الدولارات بسبب مشاكل القطع واللصق والخلايا المخفية وغيرها من الأخطاء.
يمكن أن تتسبب حلول وعمليات التحليلات التقليدية أيضًا في تأخير تزويد الشركات بالرؤى اللازمة لاتخاذ قرارات في الوقت المناسب. يتم غالبًا جمع البيانات من تطبيقات ومنصات متعددة، مما يتطلب من قسم الشركة: إنشاء الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) والاتصالات والواجهات؛ ونقل البيانات من قاعدة بيانات إلى أخرى؛ والبحث في جودة البيانات؛ وإدخال البيانات في جداول البيانات. قد تستغرق كل هذه المهام وقتًا وموارد ثمينة.
بالإضافة إلى ذلك، مع الحلول والعمليات التقليدية، تحتاج عادة إلى أن تكون خبيرًا في تكنولوجيا المعلومات أو التحليلات لإجراء التحليل. إنها ليست تجربة خدمة ذاتية للمسؤول التنفيذي المشغول الذي يتطلب تحليلات نهاية الشهر. يعني هذا انتظار خبير تكنولوجيا المعلومات أو التحليلات لتوفير ما هو مطلوب.
يمكن أن تكون أتمتة عمليات التحليلات ووضع العمليات في السحابة عنصرًا مغيرًا قواعد اللعبة للشركات من جميع الأحجام وفي جميع المجالات. على سبيل المثال، حل تحليلات حديث مع ذكاء اصطناعي وتعلم آلي مضمن ومستودع بيانات مستقل متكامل يعمل في سحابة ذاتية التأمين وذاتية التصحيح وذاتية الضبط.
عندما تعمل باستخدام حل تحليلات حديث، يمكن أتمتة كل شيء. حدد بعض المعلمات لما تريد فحصه، والنموذج المطلوب تطبيقه، والعمود الذي تريد توقعه، ثم يتم تقديم الحل. يمكن استيعاب البيانات من التطبيقات والمنصات والسحابات المتعددة. يمكن تجميعها وتنظيفها وإعدادها وتحويلها وتحليلها للتنبؤات—كل ذلك تلقائيًا وتسريع المعالجة وتقليل فرصة الأخطاء الناتجة عن النشاط البشري.
اختر Oracle وستحصل على منصة واحدة متكاملة تجمع بين Oracle Analytics وOracle Autonomous Database. إنه حل بسيط وقابل للتكرار مع أفضل عناصر التحليلات وخدمات البيانات الذاتية القوية. يعني هذا إزالة العقبات وجمع البيانات معًا في مصدر واحد للحقيقة وإلغاء قفل الرؤى القابلة للتنفيذ بدرجة كبيرة—مما يجعله حل تحليلات البيانات المثالي لتوجيه قرارات الأعمال الاستراتيجية.