ما المقصود بالتحليلات؟

تعريف التحليلات

تعد التحليلات عملية اكتشاف الأنماط المهمة في البيانات وتفسيرها ونقلها. ببساطة تامة، تساعدنا التحليلات في الاطلاع على الرؤى والبيانات المفيدة التي قد لا نكتشفها بطريقة أخرى. تركز تحليلات الأعمال على استخدام الرؤى المشتقة من البيانات لاتخاذ قرارات أكثر استنارة من شأنها أن تساعد المنظمات على زيادة المبيعات وخفض التكاليف وإجراء تحسينات أخرى على الأعمال.

تحليلات الأعمال

تتميز تحليلات الأعمال بانتشارها الواسع في هذه الأيام ويرجع هذا إلى رغبة كل شركة في تقديم أداء أفضل وستُجري تحليلاً للبيانات لاتخاذ قرارات أفضل. تتطلع كل المنظمات للحصول على المزيد من التحليلات—باستخدام المزيد من البيانات للحصول على رؤى أعمق بوتيرة أسرع، لمزيد من الأشخاص—وكل ذلك نظير القليل. ولتحقيق هذه الأهداف، تحتاج إلى منصة تحليلات سحابية (PDF)قوية تدعم العملية التحليلية بأكملها بالأمان، والمرونة، والموثوقية التي تتوقعها. ويجب أن تساعدك على تمكين مستخدميك من إجراء تحليلات الخدمات الذاتية دون التفريط في الحوكمة. ويجب أن يكون من السهل إدارتها.

ولكن كيف يمكنك التمتع بمزايا نظام من فئة المؤسسات التجارية دون الحاجة إلى بنية تحتية وتكاليف خاصة بفئة المؤسسات التجارية؟

مع تحليلات الأعمال—وباستخدام التخصيص، والتعلم الآلي، والمعرفة العميقة بالمجال—يمكن للشركات الحصول على رؤى سديدة وقابلة للتنفيذ من البيانات عبر التطبيقات ومستودعات البيانات وبحيرات البيانات. يجب أن تكون تحليلات البيانات عملية كاملة تستدعي اتخاذ إجراء. وبمجرد أن تتضح الرؤى، يمكن للشركة إعادة تقييم عملياتها وإعادة تنفيذها وإعادة تهيئتها. فالأمر كله يدور حول اتخاذ الإجراء.

أساسيات التحليلات

البيانات في حد ذاتها عديمة الجدوى. بإمكاننا بذل كل ما في وسعنا والتعلم من كل درس ممكن، ولكن إذا لم نتصرف، وإذا لم نحدث تغييرًا، وإذا لم نجر تعديلات، فسوف يذهب كل عملنا سُدى. إذا لم نستغل جميع التكنولوجيا التي في متناولنا، فلن نرجع كل دولار قدر الإمكان من استثمارنا. في عالمنا المعاصر، نحن قادرون على التواصل بفاعلية مع بياناتنا؛ وجعلها تجيب عن الأسئلة؛ وجعلها تتوقع النتائج بالنيابة عنا؛ وجعلها تكتشف أنماطًا جديدة. وهذه هي إمكانيات بياناتك.

قيمة التحليلات في مجال الأعمال

• أسلوب جديد للعمل

  تتسم طبيعة الأعمال بأنها متغيرة، ويجلب هذا التغيير معه أسلوبًا جديدًا للتنافس. مواكبة متطلبات القوى العاملة الخبيرة بالتكنولوجيا في هذا العصر يعني إيجاد طريقة لخلق قيمة والتشغيل بسرعة. ووفِّر ميزتي السرعة والبساطة للمستخدمين مع الحفاظ على أعلى معايير لجودة البيانات وأمانها. يجب أن يمثل النظام الأساسي المركزي للتحليلات، والذي تؤدي به تكنولوجيا المعلومات دورًا محوريًا، جزءًا أساسيًا من إستراتيجية تحليلات الأعمال الخاصة بك. وإن الدمج بين المبادرات التي يوجهها قطاع الأعمال والمبادرات التي توجهها تقنية المعلومات هو المرحلة المثالية للابتكار.

• اكتشاف الفرص الجديدة

  تخلق التطورات التي تطرأ على تكنولوجيا التحليلات فرصًا جديدة للاستفادة من بياناتك. وتتميز التحليلات الحديثة بأنها تنبؤية وذاتية التعلم وقادرة على التكيف لمساعدتك في اكتشاف أنماط البيانات المخفية. فهي تتسم بأنها سهلة الاستخدام كذلك، وتتضمن عروضًا مرئية مذهلة تتيح لك فهم ملايين صفوف البيانات وأعمدتها في لحظة. تتسم تحليلات الأعمال الحديثة بأنها سهلة التنقل وسهلة الاستخدام. وتوصلك بالبيانات الصحيحة في الوقت المناسب، بقليل من التدريب أو بدون أي تدريب.

• التمثيل المرئي لبياناتك

  هل ترغب في رؤية إشارات البيانات قبل أن يراها منافسوك. تمنحك التحليلات القدرة على الحصول على رؤية عالية الوضوح لطبيعة الأعمال الخاصة بك. بفضل الدمج بين البيانات الشخصية وبيانات الشركات والبيانات الكبيرة، يمكنك الوصول إلى فهم سريع لقيمة البيانات ومشاركة قصة بياناتك مع الزملاء والقيام بكل ذلك في غضون دقائق معدودة.

اتجاهات التحليلات

في خضم سوق تحليلات آخذ في التطور باستمرار، يصبح الوضع الطبيعي الآن التحول الأساسي من بيئة تكنولوجيا معلومات تضطلع بمهمة تحقيق مبادرات في مجال تحليلات الأعمال، إلى بيئة تشترك فيها الأعمال وتكنولوجيا المعلومات في اتخاذ هذا القرار. ولا شك في أن التحليلات اكتسبت أهمية استراتيجية بالنسبة لأغلب المؤسسات حاليًا، وبالتالي، فقد جلبت معها موجة جديدة من كل من المستهلكين الجدد والتوقعات الجديدة.

وما تغير هو الأسلوب الذي يجب به اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي ومشاركته مع جمهور عريض. تتسم القوى العاملة بطبيعة متغيرة، وسيجلب هذا التغيير معه أسلوبًا جديدًا للعمل. لقد ولت الأيام التي تكون فيها أدلة التدريب شائعة في المكتب—تتوقع القوى العاملة في هذا العصر أن تنهض وتعمل بسرعة باستخدام واجهة سهلة الاستخدام. ولكن الأمر لا ينتهي عند هذا الحد. في حين أن ميزتي السرعة والبساطة عنصران أساسيان، لا تزال شركات الأعمال الرائدة تضع توقعات عالية حول جودة البيانات وأمانها. يجب أن يمثل النظام الأساسي المركزي للتحليلات، والذي تساهم فيه تكنولوجيا المعلومات بدور محوري، جزءًا أساسيًا من أي استراتيجية تحليلات. وإن الدمج بين المبادرات التي يوجهها قطاع الأعمال والمبادرات التي توجهها تقنية المعلومات هو المرحلة المثالية للابتكار.

نعتقد أن وضع تحليلات في السحابة هو أكثر بكثير من مجرد خيار نشر—بل إنه يكسر الحواجز بين الأشخاص والأماكن والبيانات والأنظمة لإحداث تحول أساس في الطريقة التي يتفاعل بها الأشخاص والعمليات مع المعلومات والتكنولوجيا وبعضهم مع بعض.

الماضي: سجل التحليلات

إن مقارنة الإحصاءات وتحليل البيانات يسبقان التاريخ المكتوب، ولكن هناك بعض المعالم المهمة التي ساعدت في تطوير التحليلات داخل العملية التي نعرفها اليوم.

في عام 1785، توصل وليام بلايفير إلى فكرة المخطط الشريطي، وهو إحدى ميزات تصور البيانات الأساسية (والمستخدمة على نطاق واسع). تقول القصة إنه اخترع المخططات الشريطية لإظهار بضع عشرات من نقاط البيانات.

في عام 1812، وضع صانع الخرائط، تشارلز جوزيف مينارد، رسمًا بيانيًا للخسائر التي تكبدها جيش نابليون في مسيرته في موسكو. بدءًا من الحدود البولندية الروسية، ابتكر خريطة خطية مع خطوط سميكة ورفيعة توضح كيفية ارتباط الخسائر بالشتاء البارد القارص وطول المدة التي كان الجيش فيها بعيدًا عن خطوط الإمداد.

في عام 1890، اخترع هيرمان هوليريث "آلة إعداد جداول"، والتي سجلت البيانات على بطاقات مثقبة. سمح ذلك بتحليل البيانات بشكل أسرع، مما أدى إلى تسريع عملية إحصاء تعداد سكان الولايات المتحدة من سبع سنوات إلى 18 شهرًا. مما دعا إلى الحاجة في قطاع الأعمال إلى مواصلة تحسين عملية جمع البيانات وتحليلها وهو الأمر الذي لا يزال يتم الالتزام به حتى يومنا هذا.

الحاضر: التحليلات اليوم

شهدت سبعينيات وثمانينيات القرن العشرين إنشاء برامج لغة الاستعلامات القياسية (SQL) وقاعدة بيانات ارتباطية (RDB) من شأنها استقراء البيانات لتحليلها عند الطلب.

في أواخر الثمانينيات من القرن العشرين، اقترح وليام هـ. اقترح إنمون فكرة "مستودع البيانات" الذي يمكن من خلاله الوصول إلى المعلومات بسرعة وبشكل متكرر. بالإضافة إلى ذلك، أطلق محلل Gartner، هوارد دريسنر، عبارة "ذكاء الأعمال"، والتي مهدت الطريق للدفع بالصناعة نحو تحليل البيانات بهدف فهم أفضل لعمليات سير الأعمال.

في تسعينيات القرن العشرين، سمح مفهوم استخراج البيانات للشركات بتحليل الأنماط واكتشافها في مجموعات البيانات الضخمة للغاية. توافد محللو البيانات وعلماء البيانات على لغات البرمجة، مثل R وPython لتطوير خوارزميات التعلم الآلي، والعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة، وإنشاء تصورات للبيانات معقدة.

في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، سمحت الابتكارات في مجال البحث على شبكة الإنترنت بتطوير MapReduce وApache Hadoop وApache Cassandra للمساعدة في اكتشاف المعلومات وإعدادها وتقديمها.

المستقبل: تحليلات الجيل التالي

بما أن الشركات قد تحولت من مجرد الحصول على بيانات واضحة وطلب المزيد من الرؤى، فقد تطورت الأدوات وإمكانياتها أيضًا.

استندت مجموعة أدوات التحليلات الأولى إلى النماذج الدلالية التي تم تشكيلها من برامج ذكاء الأعمال. وقد ساعدت في إنشاء حوكمة قوية وتحليل البيانات ومواءمة بين الوظائف. وكان العيب الوحيد يتمثل في عدم إعداد تقارير دائمًا في الوقت المناسب. وفي بعض الأحيان، لم يكن صانعو القرار في مجال الأعمال متأكدين من توافق النتائج مع الاستعلامات الأصلية الخاصة بهم. من الناحية الفنية، يتم استخدام هذه النماذج بشكل أساسي في أماكن العمل، مما يجعلها غير فعالة من حيث التكلفة. غالبًا ما يتم الاحتفاظ بالبيانات في مخازن.

بعد ذلك، أدى تطور أدوات الخدمة الذاتية إلى تطوير تحليلات لجمهور أوسع نطاقًا. وعملت على التعجيل باستخدام تحليلات نظرًا لأنها لا تتطلب مهارات خاصة. اكتسبت أدوات تحليلات الأعمال المكتبية هذه شعبية على مدار السنوات القليلة الماضية، ولا سيما في السحابة. إن مستخدمي الأعمال متحمسون لاستكشاف مجموعة واسعة من أصول البيانات. بينما تعتبر سهولة الاستخدام أمرًا جذابًا، فإن مزج البيانات وإنشاء "نسخة واحدة من الحقيقة" يزداد تعقيدًا. تحليلات سطح المكتب ليست دائمًا قابلة للتكيف مع مجموعات أكبر. كما أنها عرضة للتعاريف غير متسقة.

في الآونة الأخيرة، تتيح أدوات التحليلات تحولاً كبيرًا في الرؤى في مجال الأعمال بمساعدة الأدوات التي تقوم تلقائيًا بترقية وأتمتة اكتشاف البيانات، وتنقية البيانات، ونشر البيانات. يمكن للمستخدمين في قطاع الأعمال التعاون باستخدام أي جهاز بالسياق، وتسخير المعلومات في الوقت الحقيقي، وتحقيق النتائج.

اليوم، لا يزال البشر يؤدون أغلب العمل، لكن الأتمتة هي من تحظى بالتأييد. يمكن جمع البيانات المستمدة من المصادر الموجودة بسهولة. يعمل المستهلك من خلال تنفيذ الاستعلامات، ثم يكتسب رؤى من خلال التفاعل مع التمثيلات المرئية للبيانات وينشئ نماذج للتنبؤ بالاتجاهات أو النتائج المستقبلية. تتم إدارتها والتحكم فيها جميعًا بواسطة أشخاص على مستوى دقيق للغاية. يمد تضمين جمع البيانات واكتشاف البيانات والتعلم الآلي المستخدم النهائي بالمزيد من الخيارات في إطار زمني أسرع من أي وقت مضى.

تبني التحليلات في مجال الأعمال

تتخلل التحليلات كل جانب من جوانب حياتنا. بغض النظر عن السؤال الذي تطرحه—سواء كان يتعلق بالموظفين أو الشؤون المالية، أو ما الذي يعجب العملاء وما لا يروق لهم وكيف يؤثر ذلك على سلوكهم—تمنحك التحليلات إجابات وتساعدك على اتخاذ قرارات مستنيرة.