تحليل البيانات Data Analysis تحليل البيانات هي استراتيجية تتضمن جمع وإدارة البيانات المدخلة الضخمة لتحديد اتجاهاتها والحصول على شكلها النهائي المتقدم. وشكلت هذه المعالجة التحليلية أساس العمل الإلكتروني الرقمي المعاصر، بعيداً عن الأدوات والأساليب التقليدية القديمة. كما أصبح محوراً رئيسياً في هيكل إدارة الأعمال وتنظيم المعلومات للشركات الناشئة والمتوسطة والكبيرة. تسعى كل شركة إلى إجراء فحص وتحليل دقيق ومميز لمدخلاتها، من أجل تحقيق أفضل المزايا العملية وتحسين استراتيجية العمل والقدرة على اتخاذ القرار الصحيح في أصعب المواقف. خاصة لتحقيق تمايز أعلى ومنافسة أقوى مع الشركات الأخرى في السوق. حتى تعرف المزيد عن الموضوع تحليل البيانات المتقدمةكيف يمكن استخدام تحليل البيانات في نجاح الأعمال وصنع القرار؟ لقد أعددنا هذا المقال على المال والسعر لاستعراض ماهيته. تحليل البيانات أهميته ومراحله والعديد من التفاصيل الأخرى المتعلقة بهذا الأمر.
اقرأ أيضًا: تحميل تطبيق معرفة شبيهك
ما هو تحليل البيانات المتقدم؟
التحليل المتقدم للبيانات: هو عملية معالجة البيانات الأولية الضخمة بعد جمعها من خلال أجهزة استشعار خاصة، وفحصها بعناية، ومن ثم إدخالها لتحليلها من خلال أدوات وتقنيات متخصصة.. وذلك من أجل استخلاص نتائجه النهائية (المخرجات) بناءً على البيانات المدخلة. ومن ثم معرفة اتجاه المخرجات النهائية ومسارها الصحيح الذي يمكن الاستفادة منه بشكل مباشر لرفع أداء العمل واتخاذ القرارات الحاسمة الصحيحة التي تدفع النمو والازدهار للشركة أو المؤسسة أو المشروع الناشئ بشكل كبير وملحوظ.
اقرأ أيضًا: الفرق بين التسويق الرقمي والإلكتروني
أهمية أتمتة البيانات في إدارة الأعمال
تكمن أهمية التحليل المتقدم للبيانات في إدارة الأعمال واتخاذ القرار في ما يلي:
- الحصول على تحليلات منطقية مفصلة لتجارب العملاء وآلية التعامل معها.
- وكذلك القدرة على اتخاذ القرارات المناسبة لمواجهة وحل أي مشكلة تعيق سير العمل أو تواجه العميل أثناء تجربته مع الشركة.
- وأيضا الوصول إلى قاعدة عملاء قوية ومتينة مما يساهم في توسيع شعبية الشركة أو المؤسسة ويساعد على انتشار علامتها التجارية إلى أقصى حد.
- رفع مستوى العملية الإنتاجية من خلال تحسين جودة المنتجات وتحفيز نشاط العمال ودعم مستوى إنتاجيتهم.
أنواع البيانات الضخمة القابلة للتحليل المتقدم
تتضمن البيانات القابلة للتحليل الأنواع التالية:
- البيانات المنظمة المنظمة: تتضمن البيانات الصلبة البحث، وغالبًا ما توجد في قواعد البيانات وجداول البيانات. بما في ذلك المعلومات الشخصية للشركة والعملاء مثل الاسم والتاريخ المالي والأرقام الخاصة المهمة.
- البيانات شبه المنظمة: فهو يجمع بين البيانات المنظمة والبيانات غير المنظمة. وهي لا تتضمن صيغة ثابتة، لكن تحليلها وأتمتتها يتطلب عدة صيغ، أبرزها بيانات وسائل التواصل الاجتماعي.
- البيانات غير المنظمة: وهي تتضمن مجموعة من البيانات غير الثابتة ولا تحتفظ بصيغة معينة، وبالتالي يصعب معالجتها بالوسائل التقليدية البسيطة. بما في ذلك بيانات الفيديو والصور والصوت ورسائل البريد الإلكتروني وتفاعلات العملاء.
آلية استخدام تحليل البيانات المتقدمة في اتخاذ القرار
تعتمد آلية اتخاذ القرارات العملية على تحليل البيانات المتقدمة من خلال ما يلي:
- جمع البيانات الأولية من مصادر مختلفة.
- ومن ثم تنفيذ الإجراء القياسي لدمج البيانات المدخلة من مصادر متعددة سواء من داخل الشركة أو من خارجها.
- ابدأ في أتمتة البيانات من خلال معالجتها بأدوات وتقنيات آلية ورقمية عالية الأداء ودقيقة.
- التحقق من قيم المعلومات المعالجة عبر لوحات البيانات التفاعلية المرئية، للتمكن من قراءة النتائج بشكل واضح وسريع.
- استخراج البيانات النهائية الآلية في الوقت المحدد لاستخدامها مباشرة في اتخاذ القرار التجاري المناسب فيما يتعلق بالشراء أو البيع أو أي معاملات مالية أو إدارية. وسيكون القرار الناتج هو القرار الذي يستند بدقة إلى البيانات المدخلة.
مراحل تحليل البيانات المتقدمة
تتضمن عملية تحليل البيانات المتقدمة الخطوات التالية:
- مرحلة تحديد الهدف: من الضروري تحديد الهدف النهائي لمعالجة المدخلات الرسومية. بما في ذلك الآلية المنهجية الصحيحة لتحقيق نتائج تحليلية صحيحة ومثالية.
- مرحلة جمع البيانات: تتضمن هذه المرحلة جمع البيانات من المصادر الداخلية والخارجية خلال فترة زمنية محددة. رسائل البريد الإلكتروني والسجلات المالية هي مصادر داخلية. بينما يتم جمع الاستبيانات ومواقع التواصل الاجتماعي من مصادر خارجية.
- مرحلة التحقق من البيانات: وتشمل عملية الفحص فحصاً دقيقاً وغربلة للمعلومات المدخلة لفرز البيانات التي يمكن تحليلها باستخدام الطرق التقليدية والبيانات التي تتطلب أدوات وتقنيات عالية لأتمتتها.
- مرحلة نمذجة النتائج: تتكون مرحلة نمذجة البيانات من إنشاء نماذج صحيحة وواضحة. ويأتي النموذج على شكل رسم بياني يوضح عملية التحليل بأكملها مع معلومات توضيحية عنها.
- مرحلة الحصول على النتائج النهائية: تأتي هذه المرحلة في نهاية عملية معالجة البيانات، بهدف الحصول على النتائج النهائية (المخرجات) بناءً على المدخلات الصحيحة.
أنماط تحليل البيانات للوصول إلى قرارات عملية
ينقسم التحليل المتقدم للبيانات إلى الفئات التالية:
- التحليلات التشخيصية: ويتضمن الفحص الدقيق للبيانات المدخلة والكشف عن مجالات المشكلات في أداء عمل الشركات وأسباب المشكلة لوضع الحلول المناسبة لمواجهتها.
- التحليلات التنبؤية: تنتج هذه التحليلات تنبؤات مستقبلية واضحة وشاملة بناءً على النتائج التحليلية للبيانات.
- التحليلات النفسية: يساهم في تحليل مشاعر العملاء وتحديد رغباتهم تجاه منتجات الشركات والمؤسسات.
- تحليلات النص: يتضمن تحويل الإدخالات النصية إلى تنسيقات رسومية رقمية.
كيفية التحليل المتقدم للبيانات المستخدمة في اتخاذ القرار
تتضمن عملية التحليل المتقدم للبيانات المستخدمة في اتخاذ القرار وتطوير الأعمال الخطوات التالية:
- حدد هدفك: يجب على المستخدم تحديد نقاط هدف محددة للشركة أو المؤسسة والعمل على الوصول إليها كنتيجة نهائية. بما في ذلك زيادة المبيعات، أو توسيع قاعدة العملاء لتحقيق انتشار أكبر للعلامة التجارية للشركة.
- البحث عن البيانات بدقة: ينبغي بحث البيانات بعناية وإعدادها للإدخال من مصادر موثوقة للغاية. بحيث تساهم في الوصول إلى أفضل القرارات التي تجذب العملاء وترفع مستوى الشرعية والمصداقية في العمل.
- قم بإنشاء خطتك التحليلية: تتضمن هذه الخطوة مراجعة البيانات بعناية والاعتماد عليها لإنشاء استراتيجية عمل فعالة تتضمن آلية تحليل البيانات في نظام إدارة علاقات العملاء (CRM). كذلك قم بإعداد تقارير العملاء وسجلات الموظفين والعمل على تخزين هذه المعلومات بشكل صحيح والوصول إليها بسهولة للمساعدة في اتخاذ القرارات المستنيرة اللازمة في عملهم الروتيني.
ميزات تحليل البيانات المتقدمة
تتمتع آلية تحليل البيانات المتقدمة بالمزايا الإيجابية التالية:
- مساعدة الشركات والمؤسسات على اتخاذ أفضل القرارات لتطوير مسار العمل، وذلك من خلال جمع البيانات الجيدة وفحصها بدقة للوصول إلى القرار الصحيح، حيث أن البيانات السيئة غالباً ما تؤدي إلى قرارات فاشلة.
- رفع مستوى وكفاءة أداء العمل، وبالتالي زيادة معدل الإنتاج اليومي والشهري والسنوي من خلال اكتشاف الثغرات السلبية والعمل على تجنبها تماماً.
- متابعة التغيرات في سلوك العملاء بناء على قراءة وفهم رغباتهم تجاه العلامة التجارية للمؤسسة أو الشركة في ضوء حركة العرض والطلب في السوق.
- إضافة طابع شخصي للمنتجات والخدمات مما يساعد على جذب العملاء وترسيخ العلامة التجارية للمنتج في أذهانهم. مما يزيد الطلب والمبيعات.
عيوب التحليل المتقدم للبيانات
عيوب تحليل البيانات المتقدمة هي:
- عدم الانسجام في العمل الجماعي، بسبب اختلاف الآراء والمهارات بين أعضاء الفرق المشرفة على أتمتة البيانات.
- إن عملية معالجة البيانات مكلفة بالنسبة للشركات ونتائجها المربحة ليست واضحة، بل تتطلب وقتا وجهدا للتحقق منها.
- من الصعب الحصول على بيانات المدخلات بجودة جيدة، لأنها تتطلب عملية بحث وتحقق واسعة النطاق.
- يعد التعرض لفقدان البيانات وانتهاكات الخصوصية أمرًا شائعًا جدًا، خاصة من قبل قراصنة الويب.
وفي ختام مقالنا كانت هذه أهم المعلومات عنه تحليل البيانات المتقدمة تحليل البيانات. ومن خلالها تعرفنا على معالجة البيانات وأنواعها ومراحل تحليلها والوصول إلى القرارات اللازمة لتطوير الأعمال. ولا يجب أن نذكر هنا ضرورة البحث الدقيق للحصول على بيانات صحيحة وممتازة معدة للأتمتة، للاستفادة منها في الحصول على نتائج قرارات سليمة وتنافسية في سوق العمل. واستخدام كافة أدوات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي اللازمة لهذا الغرض، خاصة في إعداد التقارير ولوحات المعلومات التحليلية التي تهدف إلى تحسين أرباح الأعمال دائمًا.
