ما هو تحليل البيانات ؟

ما هو تحليل البيانات ؟ في القرن الحادي والعشرين ومع استمرار الشركات في جميع أنحاء العالم في جمع البيانات وتتبعها وتخزينها، ربما تكون قد صادفت في كثير من الأحيان كلمة “تحليل البيانات”. حيث تزداد أهمية ممارسة تحليل البيانات. ولكن ماذا نعني عندما نشير إلى تحليلات البيانات؟

حاليًا هي واحدة من أكثر المصطلحات اثارةً للجدل. وبالنسبة لأولئك الذين يرغبون في بدء رحلتهم في تحليل البيانات، ويمكننا القول ان، التحليل المعلوماتي data analytics  باختصار هي المجال الواسع لاستخدام البيانات والأدوات لتقديم رؤى لاتخاذ قرارات مستنيرة.

ما هو تحليل البيانات ؟

تقوم معظم الشركات بجمع كميات كبيرة من البيانات طوال الوقت، ولكن في شكلها الأولي، وفعلياً هذه البيانات بلا معنى. لذا فهذا هو المكان الذي تأتي فيه تحليل البيانات data analytics. وهي عملية تحليل البيانات الخام من أجل استخلاص رؤى هادفة وقابلة للتنفيذ، والتي تُستخدم بعد ذلك للإبلاغ عن قرارات الأعمال الذكية ودفعها.

فيقوم محلل البيانات باستخراج البيانات الأولية وتنظيمها ثم تحليلها وتحويلها من رموز غير مفهومة إلى معلومات متماسكة وواضحة. وبعد تفسير البيانات، سيقوم محلل البيانات بعد ذلك بتمرير النتائج التي توصلوا إليها في شكل اقتراحات أو توصيات حول الخطوات التالية للشركة.

يمكنك التفكير في التحليل كشكل من أشكال ذكاء الأعمال، وتستخدم لحل مشاكل وتحديات معينة داخل المؤسسة. يتعلق الأمر كله بالعثور على أنماط في مجموعة بيانات يمكن أن تخبرك بشيء مفيد وملائم حول منطقة معينة من العمل – مثلاً كيف تتصرف مجموعات معينة من العملاء، أو كيفية تفاعل الموظفين مع أداة معينة.

حيث يساعدك data analytics على فهم الماضي والتنبؤ بالاتجاهات والسلوكيات المستقبلية؛ فبدلاً من أن تستند قراراتك واستراتيجياتك إلى التخمين، فإنك تقوم باختيارات مدروسة بناءً على ما تخبرك به البيانات. ومسلحين بالأفكار المستمدة من البيانات، حيث أن الشركات والمؤسسات قادرة على تطوير فهم أعمق لجمهورها، ومجالها، وشركتها ككل. ونتيجة لذلك، فهي مجهزة بشكل أفضل لاتخاذ القرارات والتخطيط للمستقبل.

 

طرق استخدام تحليل البيانات

و بعد أن نظرت في ماهية تحليل البيانات، سنفهم كيف يمكننا استخدام تحليل البيانات:

• تحسين اتخاذ القرار

تحليل البيانات تقضي على التخمين والمهام اليدوية، سواء كان ذلك اختيار المحتوى المناسب، أو التخطيط للحملات التسويقية، أو تطوير المنتجات.  حيث يمكن للمؤسسات استخدام الرؤى التي تكتسبها من التحليل لاتخاذ قرارات مستنيرة. وبالتالي يؤدي إلى نتائج أفضل ورضا العملاء.

 

• خدمة عملاء أفضل

يسمح لك التحليل بتخصيص خدمة العملاء وفقًا لاحتياجاتهم. كما أنه يوفر التخصيص ويبني علاقات أقوى مع العملاء. يمكن أيضاً أن تكشف البيانات التي تم تحليلها عن معلومات حول اهتمامات العملاء ومخاوفهم وغير ذلك. حيث يساعدك على تقديم توصيات أفضل للمنتجات والخدمات.

 

 

 

• عمليات فعالة

بمساعدة تحليل البيانات، يمكنك تبسيط عملياتك وتوفير المال وزيادة الإنتاج. فمن خلال فهم أفضل لما يريده جمهورك، إنك تقضي وقتًا أقل في إنشاء إعلانات ومحتوى لا يتماشى مع اهتمامات جمهورك.

 

• التسويق الفعال

يمنحك تحليل البيانات رؤى قيمة حول كيفية أداء حملاتك. هذا يساعد في ضبطها للحصول على أفضل النتائج. وبالإضافة إلى ذلك، يمكنك أيضًا العثور على عملاء محتملين من المرجح أن يتفاعلوا مع حملة ما ويتحولون إلى عملاء محتملين.

خطوات المشاركة في data analytics

هناك بضع خطوات متضمنة في دورة حياة تحليل البيانات، فمثلاً لك أن تتخيل أنك تدير نشاطًا تجاريًا للتجارة الإلكترونية وأن شركتك لديها ما يقرب من مليون عميل في قاعدة العملاء. وهدفك هو اكتشاف بعض المشكلات المتعلقة بعملك، ومن ثم التوصل إلى حلول تعتمد على البيانات لتنمية أعمالك.

فيما يلي الخطوات التي يمكنك اتخاذها لحل مشاكلك.

 

• اولاً: افهم المشكلة

يعد فهم مشاكل العمل وتحديد الأهداف التنظيمية والتخطيط لحل مربح الخطوة الأولى في عملية التحليل. فغالبًا ما تواجه شركات التجارة الإلكترونية مشكلات مثل التنبؤ بإرجاع العناصر، وتقديم توصيات المنتج ذات الصلة، وإلغاء الطلبات، وتحديد عمليات الاحتيال، وتحسين توجيه السيارة، وما إلى ذلك.

 

• ثانياً: اجمع البيانات

بعد ذلك، تحتاج إلى جمع بيانات الأعمال التجارية والمعلومات المتعلقة بالعملاء من السنوات القليلة الماضية لمعالجة المشاكل التي يواجهها عملك. يمكن أن تحتوي البيانات على معلومات حول إجمالي الوحدات التي تم بيعها لمنتج والمبيعات والأرباح التي تم إجراؤها، وكذلك متى تم تقديم الطلب. تلعب البيانات السابقة دورًا مهمًا في تشكيل مستقبل الأعمال.

 

• تنظيم وتهذيب البيانات

الآن، ستكون عملية التحليل التي تجمعها غالبًا غير منظمة وفوضوية وتحتوي على قيم مفقودة غير مرغوب فيها. هذه البيانات ليست مناسبة أو ذات صلة لإجراء تحليل البيانات. وبالتالي، تحتاج إلى تنظيف البيانات لإزالة القيم غير المرغوب فيها والمكررة والمفقودة لجعلها جاهزة للتحليل.

 

• استكشاف وتحليل البيانات

بعد جمع البيانات الصحيحة، فإن الخطوة الحيوية التالية هي تنفيذ التحليل للبيانات الاستكشافية. حيث يمكنك استخدام أدوات تصور البيانات وذكاء الأعمال وتقنيات استخراج البيانات والنمذجة التنبؤية لتحليل وتصور وتوقع النتائج المستقبلية من هذه البيانات. كما ويمكن أن يخبرك تطبيق هذه الأساليب بتأثير وعلاقة ميزة معينة مقارنة بالمتغيرات الأخرى.

 

أدوات تحليل البيانات

الآن بعد أن نظرنا في الخطوات المختلفة في تحليل البيانات ، دعنا نرى أدوات تحليل البيانات:

• بايثون:

Python هي لغة برمجة مفتوحة المصدر موجهة للكائنات. والتي تدعم مجموعة من المكتبات لمعالجة البيانات وتصورها ونمذجتها.

 

• R:

R هي لغة برمجة مفتوحة المصدر تستخدم بشكل رئيسي للتحليل العددي والإحصائي. حيث توفر مجموعة من المكتبات لتحليل البيانات والتصور.

 

• Tableau:

أداة مبسطة لتصور البيانات وتحليلها. والتي تساعدك في إنشاء مجموعة متنوعة من المرئيات لتقديم البيانات بشكل تفاعلي وإنشاء التقارير ولوحات المعلومات لعرض الرؤى والاتجاهات.

 

• Power BI:

Power BI هي أداة ذكاء أعمال تتميز بوظيفة “سحب وإفلات” سهلة. كما وتدعم مصادر بيانات متعددة بميزات تجذب البيانات بصريًا. وتدعم Power BI الميزات التي تساعدك في طرح الأسئلة على بياناتك والحصول على رؤى فورية.

 

• QlikView:

يقدم QlikView تحليلات تفاعلية باستخدام تقنية التخزين في الذاكرة لتحليل كميات هائلة من البيانات واستخدام اكتشافات البيانات لدعم اتخاذ القرار. كما ويوفر اكتشاف البيانات الاجتماعية والتحليلات الموجهة التفاعلية. ويمكنه معالجة مجموعات البيانات الضخمة على الفور وبدقة.

 

• Apache Spark اباتشي سبارك:

Apache Spark هو محرك مفتوح المصدر ل data analytics يقوم بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي وتنفيذ تحليلات متطورة باستخدام استعلامات SQL وخوارزميات التعلم الآلي.

 

• SAS:

SAS هو برنامج تحليل إحصائي يمكنه مساعدتك في إجراء التحليلات ، وتصور البيانات ، وكتابة استعلامات SQL ، وإجراء التحليل الإحصائي ، وبناء نماذج التعلم الآلي لعمل تنبؤات مستقبلية.

 

تطبيقات تحليل البيانات

تُستخدم تحليل البياناتdata analytics في كل قطاع من قطاعات الأعمال تقريبً ، دعنا نناقش عددًا منها:

 

• بيع بالتجزئة

يساعد التحليل للبيانات تجار التجزئة على فهم احتياجات العملاء وعادات الشراء للتنبؤ بالاتجاهات والتوصية بمنتجات جديدة وتعزيز أعمالهم. كما ويقومون بتحسين سلسلة التوريد وعمليات البيع بالتجزئة في كل خطوة من رحلة العميل.

 

• الرعاية الصحية

تحلل صناعات الرعاية الصحية بيانات المرضى لتوفير التشخيصات المنقذة للحياة وخيارات العلاج. ويساعد data analytics في اكتشاف طرق جديدة لتطوير الأدوية أيضًا.

 

• التصنيع

باستخدام التحليل، يمكن لقطاعات التصنيع اكتشاف فرص جديدة لتوفير التكاليف. ويمكنهم حل مشكلات سلسلة التوريد المعقدة وقيود العمالة وأعطال المعدات.

 

• القطاع المصرفي

تستخدم المؤسسات المصرفية والمالية التحليل لاكتشاف المتعثرين المحتملين في سداد القروض ومعدل تخلف العملاء. كما أنه يساعد في الكشف عن المعاملات الاحتيالية على الفور.

 

• الخدمات اللوجستية

تستخدم شركات الخدمات اللوجستية تحليل البيانات لتطوير نماذج أعمال جديدة وتحسين الطرق. وهذا بدوره يضمن وصول التسليم في الوقت المحدد بطريقة فعالة من حيث التكلفة.

 

ما هو مستقبل data analytics؟

في حين أن نطاق وعمق تحليل البيانات جديد نسبيًا في العديد من المؤسسات، إلا أن هناك بعض الصناعات التي كانت تعتمد على data analytics منذ فترة ليست بالقصيرة. وعلى سبيل المثال يعد استخدامdata analytics في الرعاية الصحية أمرًا شائعًا بالفعل. كما يمكن أن يؤدي التنبؤ بنتائج المرضى بشكل فعال إلى تخصيص التمويل بشكل صحيح، والذي بدوره يحسن تقنيات التشخيص.

حتى أننا نستخدم التحليل التنبئي في منازلنا. فأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) المستخدمة على نطاق واسع، مثل منظمات الحرارة الذكية والأجهزة المنزلية وأجهزة تتبع اللياقة البدنية – على سبيل المثال لا الحصر – تجمع نقاط بيانات ذات مغزى منا للتنبؤ بسلوكنا وتحقيق مزيد من التقدم في أتمتة المنزل.

ناهيك عن search Google و Alexa و Siri فقد اعتدنا على المساعدين الافتراضيين في استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم ومعالجة اللغة البشرية الطبيعية في الوقت الفعلي. كما إن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لديها القدرة على تسهيل استخدام تطبيقات الأعمال والمستهلكين.  بالاضافة لأن لديها القدرة على تغيير كيفية إجراء استعلامات البيانات. فباستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) ، يمكن أن يساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) المهنيين على حل التحديات العالمية مثل الطاقة النظيفة.

 

سايبر وان لمكافحة مخاطر الأمن السيبراني

شركة سايبر وان واحدة من ألمع وأبرز الشركات المتخصصة وبخبرة طويلة في مجال الأمن السيبراني وامن المعلومات، ومكافحة الجرائم الالكترونية والسيبرانية على اختلاف انوعها، والتي تساعد في حمايتك من أي هجمات او جرائم قد تتعرض لها مهما كان نوعها ومهما كانت تعقيد مشكلتك، وأينما كنت حول العالم، وبسرية تامة لا مثيل لها، بالإضافة لدعمك في كيفية حماية نفسك فيما يتعلق في مجال الأمن السيبراني وكيفية التعامل مع المخاطر التي تحيط به. ويمكن التواصل معنا عن طريق الأرقام التالية بالاتصال المباشر او على واتس اب:

972533392585+

972505555511+

او من خلال البريد الإلكتروني التالي: info@cyberone.co

 

في عالم أصبح يعتمد بشكل متزايد على المعلومات وجمع الإحصاءات، يساعد تحليل البياناتdata analytics الأفراد والمؤسسات على التأكد من بياناتهم. فباستخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات، يمكنك تحويل مجموعة من الأرقام الأولية إلى رؤى إعلامية وتعليمية تقود عملية صنع القرار والإدارة المدروسة.

 

جميع الحقوق محفوظة لشركة سايبر وان المختصة في الامن السيبراني والجرائم الإلكترونية

لا يحق لكم نقل او اقتباس اي شيء بدون موافقه الشركة قد يعاقب عليها القانون.

للتواصل info@cyberone.co

00972533392585