أفضل 15 أداة لتحليل البيانات في عام 2024

ما هي أدوات تحليل البيانات؟

أدوات تحليل البيانات هي حلول برمجية وتطبيقات ومنصات تعمل على تبسيط وتسريع عملية تحليل كميات كبيرة من البيانات. أنها تمكن ذكاء الأعمال (BI)، والتحليلات، عرض مرئي للمعلوماتوإعداد التقارير للشركات حتى يتمكنوا من اتخاذ قرارات مهمة في الوقت المناسب.

إن مفهوم تحليل البيانات قديم قدم البيانات نفسها. واليوم، تم دمجها بعمق في كل جانب من جوانب الأعمال وصنع القرار، مما يؤدي إلى توجيه الرؤى والاستراتيجيات عبر الصناعات. أدت البيانات الضخمة والحاجة إلى التحليل السريع لكميات كبيرة من البيانات إلى تطوير أدوات ومنصات متنوعة بقائمة طويلة من الميزات. ومع ذلك، مع وفرة الأنواع المختلفة من أدوات تحليل البيانات في السوق، فإن ما كان من المفترض أن يكون مهمة بسيطة أصبح مهمة معقدة.

تهدف هذه المقالة إلى تبسيط عملية العثور على النظام الأساسي لتحليلات البيانات الذي يلبي الاحتياجات المحددة لمؤسستك. بالإضافة إلى تقديم قائمة ببعض أفضل أدوات تحليل البيانات المتاحة في السوق اليوم، فإنه يذكر أيضًا العوامل المهمة التي يجب عليك مراعاتها قبل اتخاذ قرار الشراء. ولأغراض هذه المقالة، سيتم استخدام المصطلحين "أدوات تحليل البيانات" و"أدوات تحليل البيانات" بالتبادل لتجنب أي لبس.

أفضل أدوات تحليل البيانات التي يجب مراعاتها في عام 2024

فيما يلي قائمتنا لأفضل الأدوات لتحليل البيانات، وتصورها، وإعداد التقارير، وذكاء الأعمال (BI) مع الإيجابيات والسلبيات حتى تتمكن من اتخاذ قرار مستنير:

مايكروسوفت باور بى

مايكروسوفت باور بى هي واحدة من أفضل منصات ذكاء الأعمال المتوفرة في السوق اليوم. تتميز هذه الخدمة التي تقدمها Microsoft بواجهة مستخدم مرئية (UI) تسهل تصور البيانات ومشاركة الرؤى عبر المؤسسة. يستخدم محللو ذكاء الأعمال والبيانات Power BI للاتصال بمصادر البيانات، وتحويل البيانات الأولية إلى رؤى مفيدة، وإنشاء تقارير ولوحات معلومات تفاعلية. نظرًا لكونه عرضًا خاصًا بشركة Microsoft، يوفر Power BI التكامل الأكثر سلاسة مع أدوات Microsoft الأخرى ونظام Azure البيئي الأوسع.

الايجابيات

• تكامل قوي مع تطبيقات وخدمات Microsoft الأخرى
• دعم تقنيات التحليلات المتقدمة مثل التعلم الآلي الآلي (AutoML) والنمذجة التنبؤية
• تقدم Microsoft إصدارًا مجانيًا يحتوي على ميزات أساسية وخيارات تسعير قابلة للتطوير لتناسب الاحتياجات التنظيمية.

سلبيات

• المستخدمون على مواقع المراجعة الشهيرة، مثل غارتنر، أبلغ عن أن لوحات المعلومات يمكن أن تصبح مزدحمة بسهولة.
• في حين أنه يوفر واجهة مستخدم رسومية، نمذجة البيانات لا يزال معقدًا بالنسبة للمستخدمين غير التقنيين.
• يقدم تجربة محدودة مع نظام التشغيل Mac OS.

وهو مثالي لما يلي: إنشاء تصورات بيانات وتقارير للشركات بجميع أحجامها، مع مستخدمين يتراوحون من المبتدئين التقنيين إلى المحللين.

 

التابلوه لوحة حية

التابلوه لوحة حية (التي استحوذت عليها Salesforce في عام 2019) هي منصة أخرى من أفضل منصات ذكاء الأعمال والتصور. ويستخدم ميزات الذكاء الاصطناعي (AI) لإرساء الديمقراطية تحليلات البيانات وتسريع اكتشاف الرؤى. باستخدام Tableau، يمكن للمستخدمين الاتصال بسرعة بمصادر البيانات المختلفة، وتنظيف البيانات وإعدادها، وإنشاء تصورات تفاعلية، وإنشاء لوحات معلومات شاملة. إنه يتفوق في استكشاف البيانات واكتشاف الاتجاهات والكشف عن الأنماط المخفية.

الايجابيات

• واحدة من أسهل أدوات التحليل للاستخدام، حتى بالنسبة للمستخدمين الجدد.
• يمكن دمج Tableau مع R والأدوات الأخرى للاستفادة من إمكانات التحليلات المتقدمة.
• تعمل إمكانات التحليل المخصصة على تمكين المستخدمين من طرح الأسئلة حول بياناتهم والحصول على الإجابات بسرعة.

سلبيات

• واحدة من أغلى أدوات التحليل، خاصة للمؤسسات التي لديها العديد من المستخدمين.
• أبلغ المستخدمون في مواقع المراجعة عن أداء بطيء مع مجموعات كبيرة من البيانات.
• إن إمكانات نمذجة البيانات ليست قوية مثل تلك التي يقدمها Power BI.

وهو مثالي لما يلي: تصور البيانات المتقدمة واستكشافها، مثالي للمؤسسات المتوسطة والكبيرة التي لديها فرق بيانات تتمتع ببعض الخبرة في أدوات تحليل البيانات.

 

كليك سينس

كليك سينس عبارة عن منصة BI وتحليلات تعمل بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتي تمكن المستخدمين من إنشاء تصورات البيانات والتقارير ولوحات المعلومات باستخدام الواجهة القائمة على السحب والإفلات. يسمح محرك Qlik's Associative Engine للمستخدمين بإقامة علاقة داخل البيانات بحرية بدلاً من الاعتماد على الاستعلامات المحددة مسبقًا.

الايجابيات

• يوفر تعاونًا سلسًا حيث يمكن للمستخدمين مشاركة التقارير ولوحات المعلومات بسرعة.
• يسهل تحليل البيانات الاستكشافية ويتيح الاكتشاف السريع للرؤى من خلال نموذج البيانات النقابي الخاص به.
• القدرة على أتمتة عملية إنشاء نماذج التعلم الآلي (ML) باستخدام AutoML.

سلبيات

• يمثل منحنى التعلم الأولي للمستخدمين غير التقنيين تحديًا.
• من بين أغلى أدوات تحليل البيانات.
• تخصيص واجهة المستخدم لا يتساوى مع الأدوات الأخرى.

وهو مثالي لما يلي: سهل الاستعمال استكشاف البيانات وتحليلات الخدمة الذاتية، وهي مناسبة تمامًا للشركات من جميع الأحجام مع التركيز على البديهية اكتشاف البيانات.

 

ساس فيا

ساس فيا هو محرك تحليلات في الذاكرة يعمل بالذكاء الاصطناعي ويقدم تصورًا للبيانات وإعداد التقارير والتحليلات للشركات. يحصل المستخدمون على وصول مبسط للبيانات وتكاملها من مصادر مختلفة أدوات جودة البيانات و نسب البيانات تتبع مدمج في المنصة.

الايجابيات

• يُسهل الاختيار الآلي للنموذج اكتشاف الرؤى المخفية وإجراء التنبؤات.
• يوفر التحكم في الوصول الحبيبي للمحافظة عليه تكامل البيانات والامتثال التنظيمي.
• يمكن للمستخدمين بسهولة دمج R وPython.

سلبيات

• تعد SAS Viya واحدة من أغلى أدوات تحليل البيانات.
• يجد المستخدمون أن وثائق SAS غير موجودة، مما يزيد من تعقيد عملية استكشاف الأخطاء وإصلاحها.
• إن الترحيل من SAS 9.4 إلى SAS Viya ليس أمرًا سهلاً وله منحنى تعليمي.

وهو مثالي لما يلي: التحليلات المتقدمة وعلوم البيانات، التي تلبي احتياجات المؤسسات الكبيرة مع التركيز القوي على الإحصائيات وفريق من علماء البيانات.

 

Sisense

Sisense هو حل لتحليل المعلومات والبيانات يلبي احتياجات المستخدمين التقنيين والتجاريين. مثل الأدوات الأخرى، فهو يسمح للمستخدمين بالاتصال بمصادر بيانات مختلفة، سواء المحلية أو المستندة إلى السحابة، ودمج البيانات، وإنشاء لوحات معلومات وتقارير لتوصيل النتائج. تدمج Sisense قدرات الذكاء الاصطناعي لتوليد الرؤى الآلية والتحليلات التنبؤية.

الايجابيات

• ويمكن دمجه في التطبيقات والبرامج لتمكين استكشاف البيانات ضمن سير العمل الحالي.
• يتيح Sisense Mobile BI للمستخدمين الوصول إلى لوحات المعلومات والتقارير والتفاعل معها من أي مكان.
• تعمل Elasticube، وهي بنية البيانات الفريدة من Sisense، على تحسين معالجة البيانات وتحليلها حتى مع مجموعات البيانات الكبيرة.

سلبيات

• يتطلب التخصيص (على سبيل المثال، للمخططات الشائعة) ترميزًا لا يتقنه مستخدمو الأعمال.
• يجب شراء الكثير من الميزات المفيدة بشكل منفصل لأنها غير مدمجة.
• مجموعة ميزاتها ليست موسعة مثل بعض اللاعبين المعروفين.

وهو مثالي لما يلي: الشركات من جميع الأحجام التي تتطلع إلى تمكين فرقها من خلال التحليلات بغض النظر عن خبرتها الفنية.

مجموعة ساب بي آي

تقدم SAP تحليلات متعددة وحلول ذكاء الأعمال. SAP BusinessObjects BI Suite مخصص لإعداد تقارير البيانات المحلية وتصورها ومشاركتها. سحابة تحليلات SAP يأخذها خطوة إلى الأمام من خلال ميزات مثل التحليلات المعززة والتكامل مع حلول SAP الأخرى المستندة إلى السحابة. يجب على الشركات التي تتطلع إلى الانتقال بشكل كامل إلى السحابة والاستفادة من منصة تحليلات أكثر حداثة أن تفكر في SAP Analytics Cloud.

الايجابيات

• القدرة على الوصول إلى البيانات السحابية والمحلية من خلال منصة واحدة.
• تكامل قوي مع أدوات SAP الأخرى (المنتجات والخدمات).
• تلبي لوحات المعلومات المخصصة احتياجات المستخدمين المحددة، وتقدم رؤى مستهدفة لمختلف الأقسام.

سلبيات

• بالمقارنة مع أدوات التحليل الأخرى، يعد تطبيق SAP أمرًا صعبًا.
• للحصول على المستوى المطلوب من العمق في ملخص الأفكار، يجب على المستخدمين إرسال تقرير مكرر قطعة من المعلومات.
• يؤدي اتساع الميزات إلى منحنى تعليمي حاد.

وهو مثالي لما يلي: المؤسسات الكبيرة التي تتمتع بمشهد بيانات معقد ومزيج من المستخدمين التقنيين وغير التقنيين.

متسكع

متسكع هو نظام أساسي لتحليل المعلومات وذكاء الأعمال على مستوى المؤسسات من Google والذي يمكّن المستخدمين من اكتشاف الرؤى ومشاركتها في الوقت الفعلي. يمكن للمستخدمين الاستفادة من Looker لإنشاء لوحات معلومات وتقارير تفاعلية والحصول على رؤى حول الجوانب المختلفة لأعمالهم. وهذا يعني أنه يمكنهم الاتصال بمصادر بيانات متنوعة، وإنشاء نماذج بيانات، وإجراء تحليل مخصص للإجابة على أسئلة محددة.

الايجابيات

• يعمل Gemini in Looker على تسريع سير العمل التحليلي.
• القدرة على إنشاء منتجات بيانات مخصصة واستثمار البيانات.
• واحدة من أكثر المنصات سهلة الاستخدام للتحليلات وذكاء الأعمال.

سلبيات

• يعتبر Looker أكثر تكلفة مقارنة بأدوات التحليل الأخرى.
• أبلغ المستخدمون في قنوات المراجعة عن وجود مشكلات في الأداء في مواقف معينة.
• إن نمذجة البيانات عبر LookML ليست هي الأكثر سهولة أو سهولة في الاستخدام.

وهو مثالي لما يلي: دمج التحليلات مباشرة في التطبيقات للمطورين ومحللي البيانات العاملين في المؤسسات المتوسطة والكبيرة.

 

R

على عكس أدوات تحليل البيانات التجارية التي تتميز بواجهات مستخدم سهلة السحب والإفلات، R هي لغة برمجة مجانية مفتوحة المصدر يستخدمها الإحصائيون وعلماء البيانات والباحثون للتحليل الإحصائي المعقد وتصور البيانات وتطوير النماذج الإحصائية. يقدم مكتبة واسعة من الحزم لأداء مهام متخصصة مثل التعلم الآلي وتحليل السلاسل الزمنية.

الايجابيات

• يمكن للمستخدمين كتابة وظائفهم الخاصة ومعالجة البيانات بطرق معقدة.
• مجتمع R النشط يعني أن الدعم متاح بسهولة.
• قادر على أداء مجموعة واسعة جدًا من المهام التحليلية والنمذجة.

سلبيات

• تتمتع لغة R بمنحنى تعليمي حاد للغاية وتلبي احتياجات الأشخاص الذين يتمتعون بمهارة في البرمجة.
• إنه أبطأ إلى حد كبير مع مجموعات البيانات الكبيرة مقارنة باللغات المترجمة الأخرى (مثل Python).
• يقدم دعمًا مدمجًا محدودًا جدًا لذكاء الأعمال ويتطلب التكامل مع الأدوات الأخرى.

وهو مثالي لما يلي: الحوسبة الإحصائية والتحليلات المتقدمة من قبل علماء البيانات والإحصائيين.

 

بايثون

بايثون هي لغة برمجة أخرى تستخدم على نطاق واسع لتحليل البيانات والتعلم الآلي والحوسبة العلمية. توفر مكتباتها، مثل NumPy وPandas، أدوات فعالة لـ معالجة البيانات, تنظيف ، والاستكشاف. إن سهولة الاستخدام النسبية ومكتبات علوم البيانات وإمكانيات التصور تجعلها أداة تحليل البيانات العليا لعلماء البيانات ذوي الخبرة.

الايجابيات

• تتكامل لغة Python بشكل جيد مع أدوات ذكاء الأعمال الشائعة.
• يمكن للمستخدمين أتمتة المهام المتكررة بسهولة.
• تجعل إمكانيات التعلم الآلي (ML) منه خيارًا ممتازًا لعلماء البيانات.

سلبيات

• يتطلب إتقان تقنيات تحليل البيانات وتصورها المتقدمة وقتًا وجهدًا.
• بايثون ليس الخيار الأفضل للاستخدام مع مجموعات البيانات الكبيرة جدًا.
• تتطلب الحلول المخصصة مع Python الصيانة والدعم المستمرين.

وهو مثالي لما يلي: تحليل البيانات وعلوم البيانات والتعلم الآلي بواسطة علماء البيانات والمبرمجين عبر الشركات بجميع أحجامها.

 

مايكروسوفت إكسل

Excel هو برنامج جداول بيانات معروف بقدراته على تنظيم البيانات وتحليلها وتصورها. يمكن للمستخدمين إجراء العمليات الحسابية الأساسية بالإضافة إلى التحليلات المعقدة.

الايجابيات

• يقدم Excel مكتبة غنية بالوظائف الإحصائية والرياضية والمالية والنصية.
• تكامل قوي مع تطبيقات Microsoft الأخرى.
• تتيح PivotTables للمستخدمين تلخيص مجموعات البيانات الكبيرة وتحليلها.

سلبيات

• يواجه برنامج Excel صعوبة في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة جدًا.
• أنها تفتقر إلى قدرات النمذجة الإحصائية المتقدمة.
• عروض محدودة تحويل البيانات القدرات.

وهو مثالي لما يلي: تحليل البيانات الأساسية وإعداد التقارير، مناسب لجميع أحجام الأعمال والمستخدمين ذوي المهارات التقنية المختلفة.

منصة KNIME Analytics

KNIME، وهو اختصار لـ Konstanz Information Miner، عبارة عن منصة شعبية لتحليل البيانات مفتوحة المصدر مصممة لتبسيط العمليات كثيفة البيانات. فهو يوفر لعلماء البيانات والمحللين والباحثين وأي شخص مشارك في عملية صنع القرار المستندة إلى البيانات واجهة مستخدم مرئية لاستكشاف البيانات وتنظيفها وتحليلها وتصورها.

الايجابيات

• KNIME مجاني للاستخدام التجاري.
• يعد مجتمعها الكبير والنشط مصدرًا موثوقًا للدعم.
• يمكن للمستخدمين إنشاء مسارات عمل مخصصة مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات أعمالهم.

سلبيات

• يتطلب إتقان واجهة مستخدم KNIME قدرًا كبيرًا من التدريب.
• خيارات إعداد التقارير والتصورات في KNIME محدودة مقارنة بأدوات مثل Tableau وPower BI.
• العمل مع البيانات غير المنظمة معقد.

وهو مثالي لما يلي: تحليلات البيانات و سير العمل الآلي، تستهدف المستخدمين ذوي الخبرة الفنية المعتدلة.

 

رابيدماينر

التالي في قائمتنا لأدوات تحليل البيانات هو رابيدماينر، منصة لعلم البيانات تهدف إلى تبسيط استخراج البيانات عملية. يستخدم علماء البيانات والمحللون ومستخدمو الأعمال RapidMiner لـ إعداد البيانات، الاستكشاف، والنمذجة، والتقييم، والنشر.

الايجابيات

• وهو يوفر ميزات بناء النماذج وتحسينها تلقائيًا.
• تتكامل الأداة بسهولة مع مصادر البيانات الضخمة.
• يوفر RapidMiner ميزات مدمجة لتعديل المتغيرات للحصول على دقة أعلى.

سلبيات

• بالمقارنة مع أدوات التحليلات الأخرى، يعد RapidMiner باهظ الثمن.
• منحنى التعلم أكثر حدة، خاصة مع الميزات المتقدمة.
• تتطلب إدارة سير عمل علوم البيانات متخصصين ماهرين.

وهو مثالي لما يلي: علماء البيانات والمحللون في الشركات من جميع الأحجام معالجة البياناتوالتعدين والنمذجة والاستكشاف والتحليلات التنبؤية.

 

برتقالي

برتقالي هي أداة أخرى للتعلم الآلي واستخراج البيانات مفتوحة المصدر تستهدف في المقام الأول علماء البيانات والباحثين والطلاب مع التركيز على تحليل البيانات وتصورها. تستخدم أداة التحليل البرمجة المرئية لتبسيط استخراج البيانات.

الايجابيات

• يجد المستخدمون أنه من السهل التثبيت والاستخدام.
• يتكامل Orange مع Python بسهولة.
• ويوفر مجموعة متنوعة من المؤامرات والرسوم البيانية لاستكشاف البيانات وتصورها.

سلبيات

• وفقا لمراجعات المستخدمين، فإن الوثائق تفتقر إلى العمق.
• درجة عالية من الاعتماد على مكتبات بايثون الخارجية.
• دعم العملاء ليس من بين أقوى خدمات Orange.

وهو مثالي لما يلي: تصور البيانات والتعلم الآلي، مناسب تمامًا لمحللي البيانات والباحثين من جميع مستويات الخبرة.

 

منصة تجربة بيانات دومو

دومو هي أداة لتحليل البيانات قائمة على السحابة تجعل البيانات في متناول الجميع في المؤسسة. مثل الأدوات الأخرى لتحليل البيانات، يتميز Domo بواجهة مستخدم مرئية تمكن المستخدمين من إنشاء تصورات وتقارير ولوحات معلومات دون الحاجة إلى مهارات فنية واسعة النطاق.

الايجابيات

• يمكن للمستخدمين استكشاف البيانات بشكل مستقل دون الاعتماد على تكنولوجيا المعلومات.
• يتعامل Domo مع مجموعات كبيرة من البيانات ويقدم رؤى في الوقت الفعلي.
• ويقدم تطبيقًا تفاعليًا لتحليلات بيانات الهاتف المحمول.

سلبيات

• كونها أداة تحليل قائمة على السحابة، يمكن أن تصبح Domo باهظة الثمن بسهولة.
• الأدلة ليست فعالة، نظرا لتعقيد الميزات المتقدمة.
• قد لا يكون Domo هو الخيار الأفضل للمؤسسات التي تعتمد على البنية التحتية المحلية.

وهو مثالي لما يلي: موحد إدارة البياناتوذكاء الأعمال والتعاون، الذي يستهدف المؤسسات المتوسطة والكبيرة.

 

تحليلات IBM Cognos

تحليلات IBM Cognos هو ذكاء الأعمال (BI) والتحليلات منصة تلبي احتياجات مجموعة واسعة من المستخدمين، مثل المديرين التنفيذيين ومحللي الأعمال وعلماء البيانات.

الايجابيات

• يوفر القدرة على استكشاف البيانات عبر استعلامات المحادثة بناءً على معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
• من السهل إنشاء لوحات المعلومات وتخصيصها.
• يستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم رؤى أعمق تلقائيًا.

سلبيات

• يؤدي اتساع الميزات إلى منحنى تعليمي حاد.
• واجهة المستخدم الخاصة بتطبيق تحليلات الهاتف المحمول ليست مصقولة.
• يقوم المستخدمون في قنوات المراجعة بالإبلاغ عن مشكلات في الأداء عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة جدًا.

وهو مثالي لما يلي: تحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات وتقارير الخدمة الذاتية، مثالية للشركات الكبيرة التي تضم مزيجًا من المستخدمين التقنيين وغير التقنيين.

ما الذي يجعل أداة تحليل البيانات رائعة؟

تأتي حزم البرامج لتحليل البيانات مع مجموعات ميزات وقدرات مختلفة. في حين أن البعض يقدم حلاً تحليليًا كاملاً شاملاً بما في ذلك تكامل البياناتوالتنظيف والتحليل والتصور، بينما يركز البعض الآخر بشكل أكثر تحديدًا على جوانب محددة مثل النمذجة الإحصائية المتقدمة أو معالجة البيانات في الوقت الفعلي.

كقاعدة عامة، تجمع أداة تحليل البيانات الرائعة اليوم بين استيعاب البيانات وإعدادها واستكشافها وتحليلها وتصورها والتعاون في حزمة واحدة سهلة الاستخدام.

بالإضافة إلى ذلك، ينبغي للأداة:

• يكون من السهل التنقل فيه، حتى بالنسبة لأولئك الذين ليس لديهم معرفة تقنية واسعة
• أن تكون مرنة بما يكفي لتمكين المستخدمين من تخصيصها وفقًا لاحتياجاتهم وتفضيلاتهم المحددة
• تقديم مجموعة متنوعة من خيارات التصور وإعداد التقارير
• أن تكون قادرًا على الاتصال بمصادر البيانات المختلفة (قواعد البيانات، وجداول البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، وما إلى ذلك)
• توفر القدرة على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة ومعالجتها
• تحتوي على ميزات مدمجة للتعامل مع البيانات المفقودة والقيم المتطرفة والتناقضات
• لديها ميزات لإجراء أنواع متعددة من التحليلات

كيف يمكن اختيار أداة تحليل البيانات لإجراء تحليلات ومعلومات معلوماتية بسهولة؟

ترغب كل شركة في تزويد فريقها من محللي البيانات والأعمال بأفضل الأدوات لتحليل البيانات من أجل اتخاذ قرارات مدعومة بيانات موثوقة. ومع ذلك، نظرًا لعدم وجود شركتين لديهما احتياجات بيانات متطابقة، فمن غير المحتمل أيضًا أن يلبي حل تحليلي واحد كلا المتطلبات بشكل كامل. ولذلك، يتعين على المنظمة تقييم احتياجاتها من البيانات واختيار الأداة التي تلبي احتياجاتها بشكل أكثر فعالية.

تحديد نوع البيانات التي تتعامل معها مؤسستك

تتفوق الأدوات المختلفة في التعامل مع أنواع مختلفة من تنسيقات البيانات. على سبيل المثال، تتمتع بعض الأدوات بمهارة في معالجة كميات كبيرة من البيانات النصية غير المنظمة لتحليل المشاعر، بينما تتخصص أدوات أخرى في قواعد البيانات العلائقية لتحليل بيانات محددة. لذا، كخطوة أولى، فكر في نوع البيانات التي تحتاج مؤسستك إلى تحليلها ومصادر البيانات التي تأتي منها. هل هي بيانات منظمة من قواعد البيانات وجداول البيانات، أم بيانات شبه منظمة مثل السجلات وملفات JSON، أم بيانات غير منظمة مثل المستندات النصية وخلاصات الوسائط الاجتماعية؟

قم بتقييم ما إذا كنت بحاجة إلى أداة مخصصة لتكامل البيانات

يقودنا هذا إلى حقيقة أن الأداة المصممة بشكل صارم للتحليل وإعداد التقارير لا يمكنها التعامل مع جميع الفروق الدقيقة في البيانات وتحتاج دائمًا إلى منصة تكامل البيانات كجسر. تتخصص هذه الأدوات في استخراج البيانات من مصادر مختلفة، وتحويلها إلى تنسيق موحد، وتحميلها إلى ملف مستودع البيانات أو بيئة التحليلات، مع ضمان كل ذلك جودة البيانات وإمكانية الوصول، والتي تعتبر ضرورية لإجراء تحليلات دقيقة وموثوقة.

النظر في متطلبات وخبرة المستخدم النهائي

تحتاج أيضًا إلى مراعاة الخبرة الفنية للمستخدم النهائي - هل سيستخدمها مستخدم غير تقني (محلل أعمال) أو مستخدم أكثر تقنية (محلل بيانات أو عالم بيانات)؟ في حين أن بعض الأنظمة الأساسية توفر ميزات تلبي متطلبات مجموعتي المستخدمين، فإن الأدوات الأخرى تلبي فقط مجموعة واحدة أو أخرى. الأدوات المدعومة بواجهة مستخدم مرئية تعمل بالسحب والإفلات تجذب مستخدمي الأعمال، بينما يحتاج علماء البيانات بشكل عام إلى مزيد من التحكم، وبالتالي يفضلون حلول التحليلات التي تقدم مزيجًا من الترميز (عادةً SQL) وميزات التوجيه والنقر.

العوامل الأخرى التي يجب عليك مراعاتها هي:

• هيكل تسعير الأداة.
• جودة دعم العملاء.
• عمق التوثيق.
• قفل البائع المحتمل.

ما هي حالات الاستخدام التي يمكنك تلبيتها باستخدام أداة تحليل البيانات؟

يجب أن تكون منصة تحليل البيانات الشاملة قادرة على تقديم مجموعة واسعة من حالات الاستخدام.

عرض مرئي للمعلومات

يحدث هذا عندما تحتاج الشركات إلى ترجمة البيانات إلى تمثيلات مرئية (المخططات والرسوم البيانية والخرائط) لفهم الأنماط والاتجاهات. لتصور البيانات، تحتاج إلى أدوات تحتوي على مجموعة واسعة من أنواع المخططات والتفاعلية وخيارات التخصيص والتكامل مع أدوات تحليل البيانات الأخرى.

ذكاء الأعمال (BI)

يقوم ذكاء الأعمال بتحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ لدعم اتخاذ القرارات الإستراتيجية. بالنسبة لذكاء الأعمال، تحتاج إلى أدوات تحليل البيانات التي تعمل على تبسيط نمذجة البيانات وإعداد التقارير والتصور، وتوفر ميزات التعاون.

التقارير

تتضمن عملية إعداد التقارير إنشاء ملخصات بيانات منسقة ومحددة مسبقًا للاستهلاك العادي. ويتطلب أدوات تحتوي على قوالب التقارير والجدولة والتوزيع وخيارات تصدير البيانات.

تحليلات البيانات المتقدمة

تحتاج الشركات في بعض الأحيان إلى تطبيق تقنيات إحصائية وتعلم آلي معقدة من أجل استخلاص الأنماط والرؤى المخفية. بالنسبة لتحليلات البيانات المتقدمة، تحتاج إلى أدوات تحليل بيانات متخصصة ذات وظائف إحصائية وخوارزميات التعلم الآلي وإمكانيات النمذجة التنبؤية وميزات استخراج البيانات.

تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)

يتضمن التحقيق في البيانات لاكتشاف الأنماط والشذوذات دون فرضيات محددة مسبقًا. يمكن إجراء EDA باستخدام الأدوات المقدمة التنميط البيانات وميزات التصور والملخصات الإحصائية وقدرات الاستكشاف التفاعلية.

التنقيب عن البيانات

لاكتشاف الأنماط المخفية في مجموعات البيانات الكبيرة، تحتاج الشركات إلى أدوات تحليل البيانات المزودة بها معالجة البياناتوالتعدين على قاعدة الارتباط والتجميع والتصنيف وقدرات التنبؤ.

هندسة البيانات

تقوم العديد من الشركات بتصميم وبناء البنية التحتية للبيانات لدعم تحليل البيانات. لتبسيط العملية، يحتاجون إلى أدوات محددة للبيانات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL)تخزين البيانات، بحيرة البيانات الإدارة والتكامل السحابي.

توفر العديد من أدوات تحليل البيانات الحديثة مجموعة من هذه الإمكانات لتوفير حل شامل. على سبيل المثال، تشتمل أداة ذكاء الأعمال عادةً على تصور البيانات وإعداد التقارير وميزات التحليلات الأساسية، بينما تركز منصة علوم البيانات على التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي وهندسة البيانات.

 Astera يقدم بيانات جاهزة للتحليل لمنصة ذكاء الأعمال والتحليلات الخاصة بك

إن موثوقية التحليل تكون جيدة بقدر جودة البيانات التي يعتمد عليها. هناك متطلبان لاتخاذ قرارات عمل دقيقة وفي الوقت المناسب هما: بيانات عالية الجودة و الوصول السلس إليها. ونظرًا للتعقيد المتزايد للبيانات، فإن الأدوات التي تركز على التحليلات وإعداد التقارير غالبًا ما تكون قاصرة عندما يتعلق الأمر بدمج مصادر البيانات المتباينة وإعداد البيانات للتحليل.

هذا هو المكان Astera ثبت أن هذه الأداة لا تقدر بثمن. إنها عبارة عن منصة لإدارة البيانات تعمل بالذكاء الاصطناعي وتتيح لك الجمع بين البيانات من مصادر متعددة في الوجهة التي تختارها، سواء كانت محلية أو في السحابة. جرّب Astera مجانًا أو جدولة عرض لرؤيته في العمل.