ما هي تحليلات الأعمال؟

تقوم تحليلات الأعمال بتحليل البيانات للعثور على رؤى تفيد قرارات العمل. في الأساس، يتضمن تطبيق أدوات وتقنيات تحليل البيانات على بيئة الأعمال لتبسيط عملية صنع القرار وتحسين نتائج الأعمال. غالبًا ما يتم اختصارها إلى BA، وتتضمن تحليلات الأعمال ما يلي:

• جمع البيانات
• تطبيق الأساليب الإحصائية
• تحليل البيانات
• مشاركة النتائج مع أصحاب المصلحة

باستخدام الأدوات والتقنيات المناسبة، يمكن للمؤسسات تحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ، مما يدفع عملية صنع القرار الاستراتيجي والنمو المستدام. على سبيل المثال، يمكن لقادة الأعمال الاستفادة من بيانات سلوك العملاء لفهم جمهورهم المستهدف بشكل أفضل. يمكنهم أيضًا استخدام البيانات لتحسين العمليات والتنبؤ بالنتائج المستقبلية. تعتبر هذه القدرات ضرورية للحفاظ على القدرة التنافسية والمرونة في اقتصاد اليوم القائم على البيانات.

 

كيف تؤثر تحليلات الأعمال على قرارات الأعمال

تقليديا، اتخذت المنظمات خياراتها على أساس الخبرة أو الحدس. تستبدل تحليلات الأعمال هذا التخمين بنهج يعتمد على البيانات. إن جمع وتحليل كميات هائلة من المعلومات يمكّن الشركات من الكشف عن معلومات مهمة، مثل الأنماط المخفية وتفضيلات العملاء واتجاهات السوق.

علاوة على ذلك، تمكن تحليلات بيانات الأعمال الشركات من تخصيص استراتيجيات التسويق وتحسين عروض المنتجات بناءً على تفضيلات العملاء، مما يعزز علاقات أقوى مع العملاء والولاء.

هناك أنواع عديدة من تحليلات الأعمال. فالتحليلات التنبؤية، على سبيل المثال، تمكن الشركات من توقع الاتجاهات والمخاطر، مما يتيح اتخاذ القرارات الاستباقية والتخطيط الاستراتيجي. يتيح استخدام البيانات التاريخية وتقنيات النمذجة الإحصائية للشركات التنبؤ بالطلب وتحديد الفرص الناشئة وتخفيف التهديدات المحتملة في وقت مبكر. يقلل هذا النهج الاستباقي من المخاطر ويمكّن الشركات من الاستفادة من الاتجاهات الناشئة.

تنفيذ تحليلات الأعمال: دليل خطوة بخطوة

تتضمن تحليلات الأعمال سلسلة من الخطوات لتحويل البيانات الأولية غير المنظمة إلى رؤى متماسكة توجه قرارات العمل. وإليك كيف يعمل:

جمع البيانات

جمع البيانات هو الخطوة الأولى حيث تقوم الشركات بجمع المعلومات من مصادر مختلفة، مثل سجلات المبيعات وقواعد بيانات العملاء ووسائل التواصل الاجتماعي وأبحاث السوق ومجموعات البيانات العامة. الهدف هو جمع بيانات شاملة وذات صلة توفر قاعدة صلبة للتحليل.

تنظيف البيانات

بمجرد جمع البيانات، فإن الخطوة التالية هي تنظيفها. تنظيف البيانات يضمن أن البيانات دقيقة وقابلة للاستخدام. تتضمن هذه الخطوة استخدام أدوات تحليلات الأعمال من أجل:

• إزالة التكرارات: تحديد وإزالة الإدخالات المتكررة لتجنب النتائج المنحرفة.
• تصحيح الأخطاء: إصلاح الأخطاء في البيانات، مثل الأخطاء المطبعية، والإدخالات غير الصحيحة، والتناقضات.
• ملء القيم المفقودة: معالجة الثغرات في البيانات عن طريق ملء المعلومات المفقودة من خلال طرق مثل استبدال المتوسط، أو احتساب الانحدار، أو استخدام البيانات من إدخالات مماثلة.
• توحيد البيانات: التأكد من اتساق البيانات، مثل استخدام نفس تنسيق التاريخ أو وحدة القياس عبر مجموعة البيانات.

تعد البيانات النظيفة أمرًا بالغ الأهمية لأنها تضمن أن يكون التحليل موثوقًا ودقيقًا، مما يؤدي إلى رؤى صحيحة.

تحليل البيانات

مع البيانات النظيفة والمنظمة، فإن الخطوة التالية هي تحليلها لاستخلاص الأفكار والأنماط. تحليل البيانات يمكن تقسيمها إلى نوعين رئيسيين:

• التحليل الوصفي: التحليل الوصفي يلخص السمات الرئيسية للبيانات. ويستخدم تقنيات إحصائية لوصف الخصائص الأساسية للبيانات، مثل المتوسط ​​والوسيط والوضع والانحراف المعياري والتوزيعات التكرارية. الهدف هو توفير فهم واضح لما حدث في الماضي من خلال تحويل البيانات الأولية إلى ملخصات وتصورات ذات معنى.
• التحليل التنبئي: يذهب التحليل التنبؤي إلى أبعد من ذلك باستخدام البيانات التاريخية للتنبؤ بالأحداث المستقبلية. ويستخدم تحليل الانحدار، وتحليل السلاسل الزمنية، ونماذج التعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. يساعد التحليل التنبئي الشركات على التنبؤ بالمبيعات، وتوقع سلوك العملاء، وتحديد المخاطر المحتملة، مما يسمح لهم باتخاذ قرارات استباقية.

عرض مرئي للمعلومات

بمجرد اكتمال التحليل، يتم تفسير النتائج لتوليد النتائج ذات الصلة بالأعمال التجارية. يعرض تصور البيانات هذه النتائج بتنسيق واضح ومفهوم:

• إنشاء مرئيات: تمثيل نتائج التحليل بالمخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات. تشتمل المرئيات الشائعة على المخططات الشريطية والرسوم البيانية الخطية والمخططات الدائرية والخرائط الحرارية والمؤامرات المبعثرة.
• رواية القصص بالبيانات: تحويل نتائج التحليل المعقدة إلى صور واضحة وقابلة للتنفيذ تحكي قصة مقنعة. تساعد التصورات الفعالة أصحاب المصلحة على فهم الاتجاهات الرئيسية بسرعة واتخاذ قرارات مستنيرة.

من خلال هذه الخطوات، تساعد تحليلات الأعمال المؤسسات على الاستفادة من البيانات بشكل فعال، وتمكين أصحاب المصلحة من اتخاذ قرارات مستنيرة وتحقيق النمو المستدام.

ذكاء الأعمال (BI) مقابل تحليلات الأعمال

إن ذكاء الأعمال (BI) وتحليلات الأعمال مرتبطان ببعضهما البعض ولكنهما تخصصان مختلفان، وغالبًا ما يربكان الناس بسبب وظائفهما المتداخلة:

ذكاء الأعمال يغطي جميع العمليات والأدوات المستخدمة لجمع البيانات وتخزينها وتحليلها وتقديمها. يقوم بفحص البيانات التاريخية والحالية لفهم الأداء السابق والاتجاهات التشغيلية. يجيب BI على أسئلة مثل "ماذا حدث؟" و "كيف حدث هذا؟" فهو يساعد المؤسسات على مراقبة المقاييس الرئيسية وإنشاء التقارير وتصور البيانات من خلال لوحات المعلومات لدعم اتخاذ القرارات اليومية.

تحليل الأعمال هو جزء متخصص من ذكاء الأعمال يتجاوز التحليل التاريخي. ويستخدم أساليب متقدمة مثل استخراج البيانات والنمذجة الإحصائية والتعلم الآلي للتعمق في البيانات. تهدف تحليلات الأعمال إلى الإجابة على هذا السؤال، "لماذا يحدث هذا؟" لفهم الاتجاهات الحالية والتنبؤ بالنتائج المستقبلية. فهو يساعد الشركات على اتخاذ قرارات استراتيجية، وتوقع تغيرات السوق، وتحسين العمليات للحفاظ على قدرتها التنافسية.

يركز ذكاء الأعمال على الفهم البيانات الماضية والحالية للحصول على رؤى تشغيلية، بينما تستفيد تحليلات الأعمال من التقنيات المتقدمة لتحقيق التنبؤ بالسيناريوهات المستقبلية وتوجيه عملية صنع القرار المستندة إلى البيانات.

الفوائد الرئيسية لتحليلات الأعمال

توفر تحليلات الأعمال مزايا كبيرة للمؤسسات في مختلف الصناعات، بما في ذلك البيع بالتجزئة والتكنولوجيا والرعاية الصحية والخدمات اللوجستية. تشمل بعض الفوائد الرئيسية ما يلي:

• اتخاذ قرار مستنير: تمكن تحليلات الأعمال المؤسسات من اتخاذ القرارات بناءً على الرؤى المستندة إلى البيانات بدلاً من الحدس وحده.

على سبيل المثال، وول مارت تستخدم تحليلات الأعمال لتحسين إدارة المخزون واستراتيجيات التسعير. يسمح تحليل بيانات المبيعات والتركيبة السكانية للعملاء والاتجاهات الإقليمية لشركة Walmart بتعديل مستويات المخزون واستراتيجيات التسعير لمختلف المنتجات عبر متاجرها. يضمن هذا النهج المبني على البيانات أن تلبي Walmart طلب العملاء بكفاءة وتعظيم الربحية.

• رؤى تنبؤية: تستخدم تحليلات الأعمال تقنيات متقدمة مثل النمذجة التنبؤية والتعلم الآلي للتنبؤ بالاتجاهات والنتائج.

على سبيل المثال، Netflix تستفيد من تحليلات الأعمال لتعزيز نظام توصيات المحتوى الخاص بها. يستخدم تقنيات لتحليل سجل المشاهدة وتفضيلات المستخدم ومقاييس التفاعل للتنبؤ بالعروض أو الأفلام التي من المرجح أن يستمتع بها المستخدم. يعمل نظام التوصيات المخصص هذا على تعزيز رضا المستخدم وزيادة تفاعل المشاهدين وتقليل معدلات التوقف عن العمل، مما يساهم في ريادة Netflix في السوق في مجال البث المباشر.

• كفاءة العملية: تعمل تحليلات الأعمال على تحسين الكفاءة من خلال تمكين قادة الأعمال من تبسيط سير العمل وخفض التكاليف وتحسين الإنتاجية.

على سبيل المثال، UPS (خدمة الطرود المتحدة) قامت بدمج التحليلات لتحويل عملياتها اللوجستية التقليدية إلى نهج أكثر مرونة ومرونة. تقوم الشركة بتقييم حجم الطرود ومواقع التسليم وأنماط حركة المرور لتحسين المسارات وتقليل استهلاك الوقود وتعزيز كفاءة الخدمة. تتيح هذه الإستراتيجية المبنية على البيانات لشركة UPS تلبية احتياجات العملاء والتكيف مع تغيرات السوق واتخاذ قرارات مستنيرة طوال سلسلة التوريد.

التغلب على التحديات في تحليلات الأعمال

يمكن أن يؤدي تنفيذ تحليلات الأعمال إلى تحسين عملية صنع القرار والكفاءة بشكل كبير، ولكنه يأتي مع التحديات. إن معالجتها أمر بالغ الأهمية لتعظيم فوائد تحليلات الأعمال. فيما يلي بعض التحديات والاستراتيجيات الشائعة للتغلب عليها.

• جودة البيانات وتكاملها
  يعد ضمان دقة البيانات واتساقها وتكاملها من مصادر متنوعة تحديًا أساسيًا عند تحليل بيانات الأعمال. غالبًا ما تكافح المنظمات من أجل تنسيق مجموعات البيانات المتباينة وإنشاء مصدر واحد للحقيقة. يعد تنفيذ أطر قوية لإدارة البيانات وعمليات ضمان الجودة أمرًا ضروريًا لمعالجة هذه المشكلة. يمكن للمؤسسات تعزيز موثوقية البيانات واتساقها عبر جميع العمليات باستخدام أدوات تكامل البيانات وفرض تنسيقات البيانات الموحدة.
• المهارات والخبرات
  يمثل النقص في المهنيين المهرة الذين يتقنون تحليل البيانات والإحصاءات والمعرفة في مجال الأعمال تحديًا كبيرًا آخر. إن بناء الخبرة الداخلية من خلال الاستثمار في برامج التدريب والشراكات مع المؤسسات التعليمية أمر بالغ الأهمية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمؤسسات الاستفادة من المستشارين الخارجيين أو التعاون مع الشركات المتخصصة لسد فجوات المهارات والتأكد من أن لديهم الموهبة اللازمة لتحليل البيانات وتفسيرها بشكل فعال.
• التكلفة والعائد على الاستثمار
  يجب على المؤسسات أن تأخذ في الاعتبار التكاليف وفهم عائد الاستثمار (ROI) من جهود تحليلات الأعمال. قد يكون تنفيذ وصيانة أدوات تحليلات الأعمال والبنية التحتية أمرًا مكلفًا. ولمعالجة هذه المشكلة، يجب على المؤسسات إجراء تحليلات شاملة للتكلفة والعائد قبل الاستثمار. يساعد تحديد مقاييس واضحة ومؤشرات أداء رئيسية تتماشى مع أهداف العمل على قياس تأثير هذه المبادرات على الإيرادات وتوفير التكاليف والكفاءة التشغيلية.

حالات استخدام تحليلات الأعمال

تتضمن بعض حالات الاستخدام الملحوظة التي توضح تأثير تحليلات الأعمال عبر القطاعات المختلفة ما يلي:

تحسين سلسلة التوريد

تستفيد الشركات من التحليلات لتحسين إدارة المخزون والخدمات اللوجستية والتنبؤ بالطلب، مما يضمن توفر المنتجات في المكان والوقت المناسبين مع تقليل التكاليف. ومن خلال تحديد الاختناقات في سلسلة التوريد، يمكن للشركات التفاوض بشكل أفضل مع الموردين، وتحسين تخصيص الموارد، وتعزيز الكفاءة التشغيلية الشاملة.

كشف الاحتيال والوقاية

تستخدم المؤسسات المالية تحليلات الأعمال لاكتشاف الأنشطة الاحتيالية ومنعها. إن تحليل أنماط المعاملات وسلوك العملاء يمكّن المؤسسات من تحديد الحالات الشاذة التي قد تشير إلى الاحتيال، مما يتيح الكشف والاستجابة في الوقت المناسب. يمكن أن تساعد التقنيات المتقدمة، مثل الكشف عن الحالات الشاذة والنمذجة التنبؤية، في تقليل الخسائر المالية والحفاظ على ثقة العملاء.

تحسين الحملة التسويقية

تساعد تحليلات الأعمال المؤسسات على تحسين استراتيجياتها التسويقية من خلال تحليل بيانات العملاء. إن فهم التركيبة السكانية للعملاء وتفضيلاتهم وأنماط سلوكهم يعني أن الشركات يمكنها تحسين الحملات التسويقية لاستهداف جماهير محددة بشكل فعال. تمكن التحليلات في الوقت الفعلي المسوقين من تعديل الاستراتيجيات على الفور بناءً على مقاييس أداء الحملة، مما يضمن تخصيص الموارد بكفاءة وزيادة العائد على الاستثمار التسويقي.

الموارد البشرية وإدارة المواهب

تعمل تحليلات الأعمال على تحسين إدارة المواهب ورضا الموظفين داخل المؤسسات. يمكن للمؤسسات تنفيذ مبادرات تعمل على تحسين ثقافة مكان العمل والإنتاجية والاحتفاظ بهم من خلال تحليل تعليقات الموظفين وبيانات الأداء. تسهل الرؤى المستندة إلى البيانات التخطيط الاستراتيجي للقوى العاملة، مما يمكّن أقسام الموارد البشرية من التنبؤ باحتياجات التوظيف وتحسين عمليات التوظيف.

أدوات تحليلات الأعمال والاعتبارات الرئيسية

تقوم الشركات بجمع البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك تفاعلات العملاء والعمليات التشغيلية. وبدون الأدوات المناسبة لتحليل هذه البيانات، تظل إمكاناتها غير مستغلة. تساعد أدوات تحليلات الأعمال في الكشف عن الأنماط والارتباطات القيمة، مما يتيح اتخاذ قرارات مستنيرة.

يعد الاستثمار في أداة تحليلات الأعمال أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات لفهم بياناتها بشكل فعال. عند اختيار أداة تحليل الأعمال، ضع في اعتبارك العوامل التالية:

• احتياجات وأهداف العمل: قم بمواءمة إمكانات الأداة مع أهداف عمل محددة، مثل تحسين رضا العملاء، أو تحسين تخصيص الموارد، أو تحسين عروض المنتجات.
• سهولة الاستخدام وإمكانية الوصول: تأكد من أن الأداة سهلة الاستخدام ويمكن الوصول إليها للمستخدمين التقنيين وغير التقنيين. ابحث عن الواجهات البديهية وإمكانات الخدمة الذاتية لتمكين المستخدمين عبر المؤسسة.
• التكامل مع الأنظمة الموجودة: قم بتقييم مدى جودة تكامل الأداة مع البنية الأساسية الحالية للبيانات لديك، بما في ذلك التوافق مع مصادر البيانات وقواعد البيانات وأنظمة تكنولوجيا المعلومات.
• القدرات التحليلية: قم بتقييم قدرة الأداة على إجراء تحليلات وصفية للرؤى التاريخية، والتحليلات التنبؤية للتنبؤ، والتحليلات الإرشادية للتوصيات القابلة للتنفيذ.
• قابلية التوسع والأداء: خذ في الاعتبار قابلية تطوير الأداة للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وأدائها في معالجة تحليل البيانات في الوقت الفعلي والاستعلامات المعقدة.
• التكلفة وعائد الاستثمار: احسب التكلفة الإجمالية للملكية، بما في ذلك تكاليف الإعداد الأولية ورسوم الترخيص والصيانة والتدريب. تقييم عائد الاستثمار المحتمل من حيث تحسين عملية صنع القرار والكفاءات التشغيلية.
• الأمان والامتثال: تأكد من أن الأداة تلبي معايير الصناعة ومتطلبات أمان البيانات والخصوصية والامتثال. ابحث عن ميزات مثل التشفير وعناصر التحكم في الوصول.
• سمعة البائع وخريطة الطريق: ابحث عن سمعة البائع في الصناعة وراجع خارطة طريق المنتج الخاصة به لمعرفة التحسينات والتحديثات المستقبلية التي تتوافق مع الاحتياجات المتطورة لمؤسستك.

وفي الختام

ومع تطورات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، من المتوقع أن تصبح القدرات التحليلية أكثر تعقيدًا. ومن المرجح أن يؤدي هذا التطور إلى تمكين الشركات من التعمق في التحليلات، مما يسمح لها بالتنبؤ بالاتجاهات وتحسين الاستراتيجيات. علاوة على ذلك، مع نمو أحجام البيانات بشكل كبير، فإن القدرة على استخلاص رؤى مفيدة ستكون حاسمة للحفاظ على القدرة التنافسية ودفع النمو المستدام.

ولذلك، فإن الاستثمار في حلول إدارة البيانات الشاملة أمر بالغ الأهمية. Astera يوفر نظامًا أساسيًا لإدارة البيانات من البداية إلى النهاية مع إمكانات استخراج البيانات وتكاملها وتحويلها وتخزينها. يتكامل الحل بسلاسة مع أدوات ذكاء الأعمال والتحليلات الرائدة مثل Power BI وTableau، مما يمكّن الشركات من استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ وتعزيز الكفاءة التشغيلية وقيادة المبادرات الإستراتيجية.

احصل على رؤى قابلة للتنفيذ مع Asteraمجموعة الحلول - بإمكانك تحميله النسخة التجريبية المجانية لمدة 14 يومًا اليوم!