أصبحت البيانات لغةً عالمية، وأصبحت أكثر أهمية من أي وقت مضى، يُنتج البشر البيانات أكثر من إنتاجهم لأي شيء آخر، إذ تتدفق بكميات ضخمة بحيث يقوم الناس بتوليد 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم!
وبحلول عام 2023، ستُقَدّر قيمة صناعة البيانات الضخمة بنحو 77 مليار دولار!
بالنسبة للشركات لا يُمثّل نُقص البيانات مشكلة، ولكن، مع وجود تلك الكمية من البيانات التي تحتاج إلى الفرز، يُصبح تحليل البيانات (على الرغم من أهميته)، هو التحدي الكبير الذي يواجه الشركات، وأصحاب الأعمال، فعلى الرغم من حجم البيانات التي نقوم بإنشائها كل ثانية إلا أن ما نقوم بتحليله واستخدامه لا يتعدى 0.5% منها!
في الواقع لا يمكن لأيّ قَدرٍ من البيانات أن يساعد أيَّ مؤسسة ما لم يتم تحليلها، في هذا المقال سنتعرف على تحليل البيانات وأهميته للشركات لاتخاذ أفضل القرارات..
إن تحليل البيانات هو القدرة على جمع البيانات وتنظيمها بحيث يتم ترجمتها إلى معلومات مفيدة.
يُعرّف قاموس الأعمال تحليل البيانات بأنه: "عملية تقييم البيانات باستخدام التفكير التحليلي والمنطقي لفحص كل مُكوّن من مكونات البيانات المُقدَّمة، هذا الشّكل من التحليل هو مجرد خطوة واحدة من العديد من الخطوات التي يجب إكمالها عند إجراء تجربة بحثية.
يتم جمع البيانات من مصادر مختلفة ومراجعتها ثم تحليلها لتشكيل نوع من النتائج أو الاستنتاجات، هناك مجموعة متنوعة من طرق تحليل البيانات المحددة، والتي يتضمن بعضها التنقيب عن البيانات، وتحليلات النص، وذكاء الأعمال، وتصوير البيانات."
لم يعد اتخاذ القرارات اليوم قائما على الحدس، ولأن جميع الخيارات القائمة على البيانات اليوم هي الطريقة الوحيدة لتحقق النجاح ولتكون واثقًا حقًا في قرارات العمل.
في تحليل بيانات مؤسستك أو عملك، يجب أن تبدأ بالسؤال (الأسئلة) الصحيح، يجب أن تكون الأسئلة قابلة للقياس وواضحة ومختصرة، صمم أسئلتك إما لتأهيل أو استبعاد الحلول المحتملة لمشكلتك أو فرصتك المحددة.
يجب أن تضع في الحسبان أيضا:
لسنا نبالغ إن كنا نقول أن تحليل البيانات أصبح ركيزة أساسية في نجاح الأعمال، فالشركات تستخدم تحليل البيانات في الأعمال لتحصل على رؤية أفضل لتتخذ خيارات صحيحة سواء كان ذلك فيما يتعلق بمنتجاتها، أبحاث السوق، مراجعات العملاء، تحليل الانطباعات، أو أي مشكلة أخرى قد تُحلّ بتحليل البيانات، تكمن أهمية تحليل البيانات أيضا في:
هناك عدة أنواع من تقنيات تحليل البيانات، ولكن الأنواع الرئيسية لتحليل البيانات هي:
هو جمع وتفسير وعرض ونمذجة البيانات، للكشف عن الأنماط والاتجاهات الأساسية، وهو أحد مكونات تحليل البيانات، في سياق ذكاء الأعمال (BI) ؛ يتضمن التحليل الإحصائي جمع وفحص كل عينة بيانات في مجموعة من العناصر التي يمكن أخذ العينات منها.
يعد التحليل الوصفي خطوة أولى مهمة لإجراء التحليلات الإحصائية؛ يمنحك فكرة عن توزيع بياناتك، وغالبًا ما يستخدم هذا عند تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) والإيرادات والمبيعات المتوقعة.
يحلل عينة من البيانات الكاملة، في هذا النوع من التحليل، يمكنك العثور على استنتاجات مختلفة من البيانات نفسها عن طريق اختيار عينات مختلفة.
يُظهر التحليل التشخيصي "لماذا حدث ذلك؟"، هذا التحليل مفيد لتحديد أنماط سلوك البيانات، إذا ظهرت مشكلة جديدة في عملك، فيمكنك النظر في هذا التحليل للعثور على أنماط مماثلة لتلك المشكلة، وقد يكون هناك فرص لاستخدام وصفات مماثلة للمشاكل الجديدة.
يُظهر التحليل التنبئي "ما يمكن أن يحدث" باستخدام البيانات السابقة، يقوم هذا التحليل بتقديم تنبؤات حول النتائج المستقبلية بناءً على البيانات الحالية أو السابقة.
تمكنت بعض الشركات من استخدام التحليلات التنبؤية لعملية المبيعات من الألف إلى الياء، وقياس توليد العملاء المحتملين، وعدد التفاعلات..
من الضروري أن تعرف أن عملية تحليل البيانات تمر عبر بضعة مراحل، كل خطوة تلعب دورًا رئيسيا في العملية:
قبل الدخول في التفاصيل الجوهرية لتحليل البيانات، ستحتاج إلى تحديد سبب سعيك للحصول على البيانات، فقبل كل شيء يجب أن تُحدّد هدفك من جمع وتحليل البيانات، وأن تختار أي نوع تحليل البيانات الذي تريد القيام به، وما هي التدابير وكل ما تحتاجه لمعرفته.
عندما تصبح لديك فكرة واضحة عن هدفك، وكيف ستحلل البيانات تأتي خطوة جمع البيانات بناء على المتطلبات، وبمجرد جمع بياناتك، تذكر أنه يجب معالجة البيانات التي تم جمعها أو تنظيمها للتحليل، أثناء قيامك بجمع البيانات من مصادر مختلفة، يجب عليك الاحتفاظ بسجل تجميع البيانات ومصدرها.
في إحدى التقارير قال 60% من علماء البيانات أنهم يقضون معظم وقتهم في فرز البيانات، في بعض الأحيان تكون البيانات التي تقوم بتجميعها غير ذات صلة بهدفك من التحليل، لذلك ينبغي فرزها وتنظيمها، واستبعاد غير ذات الصلة منها، لأنه بناءً على فرز البيانات، سيكون ناتج التحليل أقرب إلى النتيجة المتوقعة.
بعد جمع وفرز البيانات حان الوقت الآن لعملية تحليل أعمقٍ للبيانات، ابدأ بمعالجة بياناتك بعدد من الطرق المختلفة، أثناء معالجة البيانات، قد تجد أن لديك المعلومات الدقيقة التي تحتاجها، أو قد تحتاج إلى جمع المزيد من البيانات.
بعد تحليل بياناتك وربما إجراء مزيد من البحث، يأتي دور تفسير نتائجك التي حصلت عليها، ضع في اعتبارك أنه بغض النظر عن مقدار البيانات التي تجمعها، فقد تتداخل الصدفة دائمًا مع نتائجك.
يقوم رجال الأعمال بتحليل البيانات بطرق مختلفة منذ بدء التجارة في العالم، ومع ذلك، في العصر الحديث، هم محظوظون لأن لديهم موارد غزيرة عبر الإنترنت لتحليل البيانات تساعد في تسهيل المهام المعقدة وتساعد أعمالهم على النجاح، فغالبية الشركات تدرك قيمة استراتيجية العمل القائمة على البيانات، وتحتاج إلى تحسين مهارات تحليل البيانات، لتحصل نظرة ثاقبة حول التدفق المستمر للمعلومات التي تم جمعها، إليك أهم النصائح التي ستساعدك في تحسين مهارات تحليل البيانات:
الغرض الأساسي من تحليل البيانات هو اتخاذ قرارات عمل أفضل مدعومةً بالبيانات، لذلك فإن القيام بعملية تحليل بيانات بالطرق التقليدية يمكنه أن يكون صعبا مع الكم الهائل من البيانات المتاحة على الإنترنت، وسيستغرق وقتا طويلا ومن المحتمل أن تحصل على بيانات غير موثوقة، وربما بحلول الوقت الذي تصبح فيه البيانات جاهزة، لن تكون حديثةً وستكون هناك بيانات أحدث.
لذلك أنت بحاجة إلى استخلاص أكثر الاستنتاجات دقة من بياناتك، ودون بذل جهد ووقت كبيرين باستخدام الأداة مناسبة التي تسمح بذلك.
لوسيديا هي أداة استماع لوسائل التواصل الاجتماعي مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تُمكّن الشركات من خلال رصد وتحليل المحتوى باللغتين العربية والانجليزية، وباللهجات العربية المحلية المختلفة، في الحصول على أدق البيانات عن علامتها التجارية، لتتمكن من تصميم منتجات ذات قيمة، وتعزيز رضا العملاء، وتنفيذ حملات تسويقية ناجحة، وتحقيق المزيد من المبيعات بفضل قائمة شاملة من مزايا الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي.
هل أنت على استعداد لاستكشاف وتحليل البيانات الذي يؤدي إلى نجاح مؤسستك؟
