كل من ذكاء الأعمال (BI) و تحليلات البيانات مساعدة الشركات على تحقيق أقصى استفادة من بياناتها من خلال الرؤى. على الرغم من أن المصطلحين مرتبطان، إلا أنهما ليسا متماثلين ولا يمكن استخدامهما بالتبادل. والفرق الأكبر هو أن ذكاء الأعمال يتطلب تحليلات البيانات لتوليد النتائج، ولكن تحليلات البيانات تعمل بشكل جيد حتى بشكل مستقل عن بيانات الأعمال. 

دعونا نجري مقارنة متعمقة بين الاثنين ونرى ما إذا كان النقاش حول ذكاء الأعمال مقابل تحليلات البيانات مبررًا.

ما هي ذكاء الأعمال؟ 

يشير ذكاء الأعمال إلى البنية التحتية التي تساعد الشركات على تحليل البيانات وتفسيرها لاستخلاص رؤى ذات معنى واتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة. 

غالبًا ما يتم اختصاره إلى BI، ويتضمن ذكاء الأعمال ما يلي:

• التكنولوجيا مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتخزين البيانات وعمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL). 

• استراتيجيات مثل حوكمة البيانات، وإدارة الجودة والأداء، والأمن والامتثال. 

• الممارسات مثل جمع البيانات، والتكامل، والتصور، والتحليل. 

By الاستفادة من هذه العناصر الثلاثة، محللو ذكاء الأعمال يمكنها جمع بيانات معقدة، وتطبيق تدابير مراقبة الجودة والامتثال اللازمة، ومن ثم تقسيمها إلى صيغ يسهل الوصول إليها ومفهومة للتحليل والاستكشافعلى. 

الهدف 

الغرض الأساسي من ذكاء الأعمال هو مساعدة الشركات على اتخاذ قرارات تجارية أكثر استنارة. ويحقق ذلك من خلال تقديم بيانات عالية الجودة في الوقت المناسب، بشكل دقيق وسهل الفهم.

بالإضافة إلى ذلك، يساعد ذكاء الأعمال في تتبع وتقييم مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) والمقاييس عبر وظائف العمل المختلفة، بما في ذلك الكفاءة التشغيلية والمركز المالي ورضا العملاء.

يخدم BI أيضًا أغراضًا خارجية إلى جانب استخداماته الداخلية. يمكنك استخدام أدوات ذكاء الأعمال لتحديد اتجاهات السوق وإجراء تحليل المنافسين وتقييم موقعك في الصناعة.

كيف يعمل ذكاء الأعمال؟ 

تبدأ عمليات ذكاء الأعمال بجمع البيانات وتتوج برؤى لدعم اتخاذ القرار. وفيما يلي نظرة فاحصة على كل مرحلة: 

• جمع البيانات: تقوم أدوات تكامل البيانات بجمع البيانات من مصادر مختلفة. هذه المصادر يمكن تختلف اعتمادًا على نموذج عملك وصناعتك ولكنها تتضمن بشكل عام مصادر داخلية وخارجية. 

• تكامل البيانات: بعد التجميع، يتم دمج بياناتك في ملف مصدر واحد الحقيقة (SSOT). يتضمن تكامل البيانات أيضًا إدارة جودة البيانات تدابير للتأكد من أن البيانات التي تستخدمها صالحة ودقيقة ومتسقة.

• تحليل البيانات: يشتمل تحليل البيانات على المرحلة التالية، حيث تستخدم تقنيات مثل التنقيب عن البيانات لإجراء تحليل متعمق وإنشاء لوحات معلومات وتقارير ومرئيات لمشاركة نتائجك. 

• عرض بيانات: في مرحلة عرض البيانات، ستستخدم أدوات ذكاء الأعمال لعرض نتائجك على مستخدمي الأعمال وأصحاب المصلحة غير التقنيين عبر المخططات والرسوم البيانية.  

• التنفيذ:وأخيرًا، يمكنك تنفيذ الرؤى التي تم الحصول عليها من خلال العمليات السابقة في وضع الاستراتيجيات وتطوير المنتجات الجديدة والتسويق والتحسينات التشغيلية.

أمثلة 

فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام الأقسام التنظيمية المختلفة لذكاء الأعمال: 

1. يمكن للتسويق استخدام أدوات ذكاء الأعمال لتحليل بيانات العملاء وتقسيم السوق بناءً على التركيبة السكانية وتفضيلات الشراء والسلوك العام لإنشاء حملات تسويقية أكثر تخصيصًا. 
2. يمكن لفريق المبيعات تتبع بيانات المبيعات وتحليلها واستخدامها لمقارنة الأداء بالأهداف المعينة. يمكنهم تحديد الاتجاهات وتحديد العروض التي تحقق أداءً أفضل من غيرها لتعزيز المبيعات. 
3. يمكن لأدوات ذكاء الأعمال دمج البيانات المالية من مصادر متعددة للحصول على رؤى في الوقت الفعلي حول الأداء المالي للشركة. يمكن لموظفي الشؤون المالية استخدام هذه الرؤى لوضع الميزانية والتنبؤ وإعداد التقارير. 
4. يمكن للموارد البشرية استخدام ذكاء الأعمال لرصد وتقييم مقاييس أداء الموظف القياسية مثل الحضور والإنتاجية. 
5. يمكن أن يستخدم دعم العملاء أدوات ذكاء الأعمال لتحليل تعليقات العملاء من قنوات مختلفة (مثل وسائل التواصل الاجتماعي أو الاستطلاعات أو المكالمات) لتحديد المشكلات الشائعة وتحديد مجالات التحسين.

ابحث عن is تحليلات البيانات؟

تحليلات البيانات هي عملية فنية تستخدم أساليب مختلفة - مثل استخراج البيانات، والتنظيف، والتحويل، والتخزين، والنمذجة، والاستعلام - لاستخراج معلومات مفيدة من البيانات.  

 هناك أربعة أنواع من تحليلات البيانات: 

• التحليلات الوصفية: يركز على الأداء السابق ويستخدم البيانات التاريخية لتحليل ما حدث بالفعل. 

• تحليلات التشخيص: يدرس الأسباب الكامنة وراء ما حدث. 

• التحليلات التنبؤية: يستخدم البيانات السابقة والتقنيات الإحصائية للتنبؤ بما سيحدث. 

• التحليلات الوصفية: يجيب على "ماذا يمكننا أن نفعل؟" السؤال من خلال تقديم مسار عمل محتمل للمستقبل.

الهدف 

تهدف تحليلات البيانات في المقام الأول إلى تحول مسودة بيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ يمكن استخدامها لأغراض مختلفة. يمكن أن تتضمن هذه الأغراض، على سبيل المثال لا الحصر، ذكاء الأعمال.  

تدعم تحليلات البيانات اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات من خلال توفير رؤى تقلل من الاعتماد على التخمين أو نهج التجربة والخطأ.  

بالإضافة إلى ذلك، تساعد تحليلات البيانات على تحسين رضا العملاء وتجربة العملاء الشاملة. يمكن أن يكشف تحليل بيانات العملاء عن توقعات العملاء، والتي يمكن للمؤسسة تلبيتها من خلال مبادرات خدمة العملاء المحسنة وضبط استراتيجياتها التسويقية. 

تعد إدارة المخاطر والامتثال مجالًا آخر حيث تثبت تحليلات البيانات أنها مفيدة للغاية، مما يمكّن المؤسسات من تحديد عوامل الخطر المحتملة وضمان جهود الامتثال المتسقة من خلال المراقبة والتحليل.

كيف تعمل تحليلات البيانات؟

يتكون تحليل البيانات من عدة مراحل: 

• جمع البيانات: في المرحلة الأولى، يتم جمع البيانات من مصادر مختلفة - مثل قواعد البياناتأو سجلات المعاملات أو سجلات وسائل التواصل الاجتماعي أو الاستطلاعات - باستخدام مجموعة من الطرق. يمكن أن تتضمن هذه الطرق استخراج الويب أو التقاط البيانات تلقائيًا أو إدخال البيانات يدويًا أو واجهات برمجة التطبيقات. 

• تنظيف البيانات: تعتمد تحليلات البيانات بشكل كبير على البيانات عالية الجودة. ويجب تنظيف البيانات المجمعة قبل أن تخضع لأية عمليات تحليلية. تنظيف البيانات يتضمن تصحيح الأخطاء وإصلاح البيانات المكررة أو الزائدة عن الحاجة ومعالجة القيم المفقودة أو غير المكتملة. يتم أيضًا توحيد البيانات في هذه المرحلة لضمان تنسيق موحد. 

• استكشاف البيانات وتصورها: تكشف التحليلات الأولية عن بنية البيانات وأي حالات شاذة. يساعد هذا الاستكشاف أيضًا في تحديد الأنماط في البيانات. وأخيرًا، يقوم التصور بتحويل البيانات إلى رسوم بيانية ومخططات ولوحات معلومات سهلة الفهم. 

• نمذجة البيانات: يمكن أن تختلف نماذج البيانات حسب أهدافك. يمكن أن تساعد النماذج الإحصائية في اختبار الفرضيات أو الاستدلال أو فهم العلاقات. تساعد خوارزميات التعلم الآلي في التعرف على الأنماط والتصنيف والكشف عن الحالات الشاذة. يمكن أن تساعد النماذج التنبؤية في إدارة المخاطر أو الكفاءة التشغيلية أو التخطيط الاستراتيجي. عند تطبيقه على البيانات، يسهل النموذج المحدد التحليلات التنبؤية أو تحليل الاتجاه أو تحليل المشاعر. 

• التوصيات والتنفيذ: يتم تقديم التوصيات إلى أصحاب المصلحة بناءً على نتائج نمذجة البيانات وتفسيرها لتوجيه عملية صنع القرار.

أمثلة 

فيما يلي بعض الأمثلة لتوضيح فائدة تحليلات البيانات عبر الصناعات المختلفة: 

• الرعاية الصحية: باستخدام عوامل مثل البيانات الديموغرافية وخطط العلاج والتاريخ الطبي، تساعد تحليلات البيانات متخصصي الرعاية الصحية على قياس خطر إعادة قبول المريض. يمكن لمقدمي الرعاية الصحية استخدام مثل هذه النتائج لتحديد المرضى المعرضين للخطر وإعادة تقييم التدخلات إذا لزم الأمر. 

• التمويل: يستخدم القطاع المالي تحليلات البيانات لتحديد حالات الاحتيال. تقوم نماذج التعلم الآلي المدربة بتحليل بيانات المعاملات وتحديد الأنشطة غير النظامية للمتابعة والتحقيق. 

• الرياضة: أخصائي تستخدم الفرق الرياضية تحليلات البيانات لتحسين أداء اللاعب وتطوير استراتيجيات اللعبة. يقوم المدربون والمديرون بتحليل لقطات اللعبة وإحصائيات اللاعبين والبيانات البيومترية لتحسين برامجهم التدريبية وتكتيكات اللعب. 

• التعليم:تساعد تحليلات البيانات في التعليم المؤسسات على تقييم أداء الطلاب وتحسينه. يقوم المعلمون بتحليل الدرجات وسجلات الحضور ومقاييس المشاركة لتحديد الطلاب ذوي الأداء الضعيف أو المتغيبين وتطوير تدخلات مستهدفة لهم.

• الاتصالات: يمكن لمقدمي الخدمات في قطاع الاتصالات التنبؤ بالتغيير من خلال تحليل بيانات العملاء مثل أنماط الاستخدام ومعلومات الفواتير وسجلات خدمة العملاء (الشكاوى والملاحظات). وبمجرد تحديد هؤلاء العملاء، يمكن منحهم عروضًا خاصة للاحتفاظ بهم.

ذكاء الأعمال مقابل تحليلات البيانات

1. نطاق

يركز ذكاء الأعمال في المقام الأول على التحليلات الوصفية لتقديم رؤى حول أداء الأعمال. كما يتضمن أيضًا بعض عناصر التحليلات التشخيصية لتحديد الأسباب الجذرية للمشكلات. يدعم ذكاء الأعمال العمليات التجارية واتخاذ القرارات الإستراتيجية من خلال إعداد التقارير عن البيانات ومراقبتها وتصورها. 

من ناحية أخرى، تتضمن تحليلات البيانات التحليلات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية والإرشادية. فهو يستكشف البيانات للكشف عن الأنماط والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية واقتراح التدابير التي يمكنك اتخاذها. 

2. التقنيات 

تتضمن تقنيات ذكاء الأعمال الشائعة المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP)، وعمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL)، وتخزين البيانات، ولوحة المعلومات وإعداد التقارير، وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية. 

تتضمن تقنيات تحليل البيانات خوارزميات التعلم الآلي والتحليل الإحصائي والنمذجة التنبؤية. 

3. أنواع البيانات

 يستخدم BI البيانات المنظمة. في حين يتم الحصول على هذا بشكل أساسي داخليًا من قواعد البيانات أو مستودعات البيانات أو جداول البيانات، يمكن لعمليات ذكاء الأعمال أيضًا استخدام بيانات خارجية.

تستخدم تحليلات البيانات بيانات منظمة وغير منظمة من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات أو الوسائط الاجتماعية أو أجهزة إنترنت الأشياء أو الملفات النصية.

4. تعقيد 

عادةً ما يكون ذكاء الأعمال أقل تعقيدًا لأنه يستخدم التصور والتلخيص على نطاق واسع. وهذا يجعل نتائجها في متناول مستخدمي الأعمال أو أصحاب المصلحة غير التقنيين. 

في المقابل، تعد تحليلات البيانات أكثر تعقيدًا لأنها تطبق تقنيات إحصائية وتعلم آلي متقدمة على البيانات. يحتاج المستخدمون إلى بعض الكفاءة في الإحصائيات ونمذجة البيانات لفهم النتائج التي توصلوا إليها بشكل كامل. 

5. حجم البيانات 

يتعامل ذكاء الأعمال عادةً مع كميات هائلة من البيانات المنظمة ولكن ضمن قيود تخزين البيانات. ومن ناحية أخرى، يمكن لتحليلات البيانات التعامل مع كميات أكبر من البيانات، بما في ذلك البيانات الضخمة. 

6. أدوات

 تشمل أدوات ذكاء الأعمال الأكثر شيوعًا في السوق ما يلي: 

• التابلوه لوحة حية 

• مايكروسوفت باور بى 

• عرض Qlik 

• مشاريع SAP للأعمال 

• آي بي إم كوجنوس 

تتضمن أدوات تحليل البيانات الشائعة ما يلي: 

• R 

• Python (باستخدام مكتبات مثل Panda، أو scikit-Learn، أو TensorFlow) 

• SAS 

• اباتشي هادوب 

• أباتشي سبارك 

7. قاعدة المستخدمين 

يستهدف ذكاء الأعمال مستخدمي الأعمال والمديرين والمديرين التنفيذيين الذين قد يكونون أو لا يكونون ماهرين تقنيًا. تحليلات البيانات موجهة نحو علماء البيانات والمحللين والمهنيين التقنيين. 

8. وقت التنفيذ 

يعد BI أسرع في التنفيذ لأنه يستخدم لوحات المعلومات والتقارير. يمكن أن تستغرق تحليلات البيانات وقتًا أطول نظرًا لاحتياجاتها معالجة البيانات، يليه التدريب النموذجي والتحقق من صحته. 

ملخص ذكاء الأعمال مقابل تحليلات البيانات

هل يجب عليك اختيار ذكاء الأعمال أو تحليلات البيانات؟ 

صحيح أن تحليلات البيانات وذكاء الأعمال تستخدم أساليب مختلفة وتستخدم أساليب مختلفة لتوليد الأفكار. ومع ذلك، فهو ليس موقفًا إما/أو؛ ليس عليك بالضرورة أن تختار الآخر وتتخلى عنه. ستجد أنه على الرغم من الاختلافات بينهما، فإن تحليلات ذكاء الأعمال والبيانات يكمل كل منهما الآخر. يوفر استخدام مزيج من الاثنين رؤى أكثر شمولاً وقيمة.

يعمل حل البيانات الشامل على تبسيط الوصول إلى البيانات الجاهزة للتحليل. Astera تقدم منصة موحدة لإدارة البيانات تعالج كل مرحلة، بدءًا من دمج البيانات من مصادر مختلفة بسلاسة وحتى بناء مستودعات بيانات قوية وإدارة واجهة برمجة التطبيقات (API).

بدافع Astera، يمكنك: 

• يمكنك جمع البيانات وتوحيدها بسهولة من مصادر مختلفة، مما يضمن الموثوقية والاتساق اللازمين لذكاء الأعمال والتحليلات. 

• قم بتنظيف بياناتك وتحويلها وإعدادها للتحليل الأمثل، مما يوفر الوقت والموارد الثمينة. 

• قم ببناء مستودع بيانات آمن وقابل للتطوير والذي يعد الأساس لجميع احتياجات استكشاف البيانات الخاصة بك. 

• قم بتمكين أدوات ذكاء الأعمال والتحليلات الخاصة بك ببيانات عالية الجودة، وفتح رؤى أعمق وقرارات أكثر استنارة. 

كل ذلك دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية!

Eتجربة سريعة، بدون كود تكامل البيانات والإدارة مع Astera. بدء الخاص بك 14 يوما تجربة مجانية اليوم!