الدليل الكامل لتحليلات البيانات

ما هي تحليلات البيانات؟

تتضمن تحليلات البيانات تحليل الخام، البيانات غير المنظمة اتخاذ استنتاجات حول هذا الموضوع. عملية ينطوي فحص مجموعات البيانات الشاملة للكشف عن الأنماط المخفية والعلاقات والرؤى الأخرى. مع التكنولوجيا الحالية، يمكن لتحليلات البيانات أن تتجاوز التحليل التقليدي، لتدمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) التي تساعد في معالجة المعلومات بشكل أسرع من الطرق اليدوية.

تشتمل تحليلات البيانات على عدة مكونات:

• تجميع البيانات: جمع البيانات من مصادر مختلفة.
• تنقيب في البيانات: غربلة البيانات للعثور على المعلومات ذات الصلة.
• التحليل الإحصائي: استخدام الإحصائيات لتفسير البيانات وتحديد الاتجاهات.
• التحليلات التنبؤية: توظيف نماذج للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية بناء على البيانات التاريخية.
• عرض مرئي للمعلومات: تقديم البيانات بشكل مرئي لجعل التحليل مفهوما لأصحاب المصلحة.

تساعد هذه الخطوات المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على الأدلة المستندة إلى البيانات، وتحسين العمليات، والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.

تختلف تحليلات البيانات عن علم البيانات في أن تحليلات البيانات تركز على تحليل البيانات السابقة لإرشاد القرارات الحالية، بينما يستكشف علم البيانات في كثير من الأحيان البيانات للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. اقرأ المزيد عن علم البيانات مقابل تحليلات البيانات بالتفصيل.

لماذا تعتبر تحليلات البيانات مهمة للشركات؟

تعمل تحليلات البيانات على دفع عملية اتخاذ القرار، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وتوفير التكاليف، وتمنح المؤسسات ميزة تنافسية. إليك سبب أهمية الاستفادة من تحليلات البيانات لأي عمل تجاري:

تعزيز صنع القرار

تعمل تحليلات البيانات على تعزيز عملية صنع القرار بشكل كبير وتوفر ميزة تنافسية. فهو يمكّن المؤسسات من فحص العمليات الداخلية واتجاهات السوق وسلوك العملاء.

وبالتالي، يمكن للشركات اتخاذ قرارات أفضل بناءً على البيانات التجريبية بدلاً من التخمين. هذا النهج المبني على البيانات يقلل من المخاطر ويزيد من احتمالات النجاح في الخيارات الاستراتيجية.

ووفقا ل دراسةيمكن للمؤسسات التي تتبنى اتخاذ القرارات والتحليلات المستندة إلى البيانات أن تفعل ذلك تعزيز الإنتاجية بنسبة 9-10%. علاوة على ذلك، الشرق الأوسط أن التقارير 42% من قادة المبيعات يؤمنون بذلك لقد أدت التحليلات إلى تحسين عائد الاستثمار بشكل كبير.

من حيث ميزة تنافسية، توفر تحليلات البيانات رؤى تمكن الشركات من هزيمة المنافسين. من خلال فهم تفضيلات العملاء وظروف السوق، يمكن للشركات تخصيص منتجاتها وخدماتها للعملاء، غالبًا قبل أن يحدد المنافسون هذه الاتجاهات. وقد ساعد هذا النهج الاستباقي 90% من شركات فورتشن 500 الحصول على ميزة تنافسية.

كفاءة العملية

تساعد تحليلات البيانات على تعزيز الكفاءة التشغيلية وتوفير التكاليف. فهو يمكّن المؤسسات من إدارة الموارد وتقليل النفايات وتحسين العمليات بشكل فعال، وبالتالي تحسين العمليات. على سبيل المثال، يمكن للتحليلات التنبؤية توقع زيادات الطلب، مما يسمح للشركات بتعديل سلاسل التوريد الخاصة بها ديناميكيًا، وتحسين تقديم الخدمات.

وفقًا برايس ووترهاوس كوبرز، يمكن لتحليلات البيانات تحسين وقت تشغيل التصنيع من خلال 9%، خفض التكاليف بنسبة 12%التخفيف من مخاطر السلامة والصحة والبيئة والجودة من خلال 14%، وإطالة عمر الأصول القديمة عن طريق 20%.

علاوة على ذلك، فإن تحديد أوجه القصور وتخصيص الموارد يمكن أن يساعد المؤسسات على تقليل التكاليف بشكل كبير. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد تحسين استراتيجيات التسويق من خلال التحليلات المبنية على البيانات المؤسسات على تحقيق عائد استثمار أفضل. حسب ماكينزي، ساعدت التحليلات إحدى الشركات المصنعة في تقليص إجمالي التكاليف حسب 7.8%.

تحسين علاقات العملاء

تمكن تحليلات البيانات الشركات من فهم سلوك العملاء والتنبؤ به، مما يؤدي إلى علاقات أفضل مع العملاء. إن التسويق المخصص، والعروض الترويجية المستهدفة، واستجابات خدمة العملاء في الوقت المناسب، وكلها مستنيرة برؤى البيانات، تعمل على تعزيز رضا العملاء وولائهم. واحد مراجعة MIT Sloan كشف البحث واسع تساعد تحليلات البيانات المؤسسات على تقديم توصيات فردية، مما يعزز علاقات العملاء المخلصين.

ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟

تحليلات البيانات الضخمة هي فرع متخصص من التحليلات التي تتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة التقليدية معالجة المعلومات لا يمكن للبرامج إدارتها بشكل فعال. يساعد هذا النوع من التحليلات في الكشف عن الأنماط المخفية والعلاقات غير المعروفة وغيرها من رؤى الأعمال المفيدة من مصادر بيانات متنوعة ومعقدة وواسعة النطاق، وغالبًا ما يكون ذلك في الوقت الفعلي.

فيما يلي العناصر التسعة التي تميز البيانات الضخمة:

• الصوت: كمية البيانات التي تم إنشاؤها هائلة وتستمر في النمو بشكل كبير.
• سرعة: السرعة التي يتم بها إنشاء هذه البيانات ومعالجتها لتلبية الطلبات عالية بشكل استثنائي.
• تشكيلة: تأتي البيانات بجميع التنسيقات - بدءًا من البيانات المنظمة والرقمية في قواعد البيانات التقليدية وحتى رسائل البريد الإلكتروني والمستندات النصية غير المنظمة ومقاطع الفيديو والصوت والمعاملات المالية وبيانات مؤشر الأسهم.
• المصداقية: عدم اليقين وموثوقية البيانات. يصبح ضمان جودة البيانات ودقتها أمرًا صعبًا مع الحجم الكبير للبيانات وتنوعها. تتناول الصدق مصداقية البيانات وسلامتها.
• القيمة: القيمة التي يمكن يتم استخراجها من البيانات الكبيرة. وعلى الرغم من الاختلافات الأخرى، فإن الهدف الأساسي هو استخلاص رؤى ذات معنى وقيمة لدفع عملية صنع القرار والمبادرات الإستراتيجية.
• التباين: يمكن أن يؤثر عدم اتساق البيانات بمرور الوقت على دقة نماذج البيانات وتحليلاتها. تتضمن هذه التغييرات تغييرات في معنى البيانات وأنماط الاستخدام والسياق.
• التصور: القدرة على تمثيل البيانات بشكل مرئي، مما يسهل فهمها وتفسيرها واستخلاص الأفكار. تعتبر تقنيات التصور الفعالة ضرورية لتقديم البيانات المعقدة بتنسيق يمكن الوصول إليه.
• صحة: صحة ودقة البيانات للاستخدام المقصود منها. تضمن البيانات الصحيحة أن الأفكار والقرارات المبنية عليها سليمة وموثوقة.
• التقلب: عمر البيانات والمدة التي تظل فيها ذات صلة و مفيد. تفقد بعض البيانات قيمتها بسرعة، مما يستلزم معالجتها وتحليلها في الوقت المناسب.

تحليلات البيانات التقليدية تم تكييفها بشكل جيد لمجموعات البيانات الصغيرة ذات البيانات المنظمة. في المقابل، تتضمن تحليلات البيانات الضخمة بيانات معقدة وضخمة تتطلب من الشركات دمج التقنيات والأدوات المتقدمة لمعالجتها. تتضمن هذه في كثير من الأحيان خوارزميات تعلم الآلة والتحليلات التنبؤية وتقنيات استخراج البيانات.

ما هي الأنواع الأربعة لتحليلات البيانات؟

إن فهم أنواع تحليلات البيانات المختلفة يمكن أن يساعد الشركات على تصميم استراتيجيات البيانات الخاصة بها بشكل فعال. يخدم كل نهج تحليلي غرضًا فريدًا ويقدم رؤى محددة يمكنها توجيه الجوانب المختلفة للعمليات التجارية.

التحليلات الوصفية: ماذا حدث؟

تساعد التحليلات الوصفية على تلخيص البيانات الأولية وتحويلها إلى نموذج قابل للتفسير. يتضمن مقاييس مثل المتوسط ​​والوسيط والوضع والانحرافات المعيارية أو تصورات بيانات أكثر تعقيدًا مثل الرسوم البيانية والمخططات. يستخدم علماء ومحللو البيانات هذا النوع من التحليلات للإجابة على السؤال الأساسي وهو "ماذا حدث؟" من خلال معالجة البيانات التاريخية لتحديد الأنماط والاتجاهات.

مثال: تستخدم الشركة التحليلات الوصفية لتحديد المنتجات الأكثر مبيعًا في الربع الأخير أو لتحليل اتجاهات حركة المرور على موقع الويب خلال العام الماضي.

التحليلات التشخيصية: لماذا حدث ذلك؟

بينما تُظهر التحليلات الوصفية اتجاهًا أو تغييرًا في العمليات، فإن التحليلات التشخيصية تتعمق أكثر للعثور على السبب. غالبًا ما يتضمن هذا النهج عمليات أكثر تعقيدًا مثل التنقيب واكتشاف البيانات والتعدين والارتباطات.

مثال: يمكن تحليل انخفاض المبيعات في الربع السابق من خلال التحليلات التشخيصية للعثور على أسباب محددة، مثل ظروف السوق أو التحديات الداخلية.

التحليلات التنبؤية: ماذا سيحدث؟

تستفيد التحليلات التنبؤية من تقنيات التنبؤ والنماذج الإحصائية لفهم المستقبل. ويعتمد على البيانات التاريخية وتقنيات التعلم الآلي لتحديد فرص النتائج المستقبلية.

مثال: باستخدام التحليلات التنبؤية، يستطيع بائع التجزئة التنبؤ باتجاهات المبيعات المستقبلية بناءً على أنماط الشراء الموسمية وديناميكيات السوق الحالية.

التحليلات الإرشادية: كيفية تحقيق ذلك؟

تقترح التحليلات الإرشادية إجراءات لتحقيق النتائج المتوقعة. يستخدم هذا النوع من التحليلات تقنيات متقدمة، بما في ذلك التعلم الآلي وقواعد العمل والخوارزميات الإحصائية، مما يسمح للشركات باتخاذ قرارات مستنيرة.

مثال: لضمان أسرع أوقات التسليم، تستخدم شركة الخدمات اللوجستية التحليلات الإرشادية لتحسين مسارات التسليم والجداول الزمنية بناءً على متغيرات مثل حركة المرور، وأحوال الطقس، وبيانات موقع العميل.

تمثل هذه الأنواع الأربعة من التحليلات معًا منحنى نضج المنظمة. مع تطور الشركات، فإنها غالبًا ما تنتقل من التحليلات الوصفية إلى التحليلات الإرشادية الأكثر تقدمًا، مما يؤدي إلى الاستفادة من الرؤى الأعمق وقدرات اتخاذ القرار الاستباقية.

خطوات حاسمة في عملية تحليل البيانات

إن عملية تحليل البيانات عبارة عن سلسلة من الخطوات التي تتبعها المؤسسات لتسخير البيانات واستخلاص رؤى ذات معنى. يضمن هذا النهج المنهجي الدقة ويزيد من قيمة البيانات عبر العمليات التجارية المختلفة.

1. جمع البيانات

الخطوة الأولى في عملية تحليل البيانات هي جمع البيانات. يمكن أن تأتي هذه البيانات داخليًا من أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وقواعد البيانات والمصادر الخارجية مثل وسائل التواصل الاجتماعي وقواعد البيانات العامة وأبحاث السوق. تستخدم الشركات تقنيات مختلفة، مثل استخراج وتحويل وتحميل (ETL)، لجمع البيانات من هذه المصادر. تؤثر جودة وحجم البيانات المجمعة بشكل مباشر على الرؤى التي يمكن أن تولدها.

2. تخزين البيانات

البيانات تحتاج إلى منزل آمن وموثوق. يمكن أن يكون هذا حل تخزين قائم على السحابة، أو خوادم محلية، أو مزيجًا من الاثنين معًا. تعتمد طريقة التخزين المختارة على خصائص البيانات والاستخدام المقصود. بالنسبة للبيانات المنظمة والتاريخية المحسنة للاستعلام وإعداد التقارير، أ مستودع البيانات مثالي بشكل عام. وبدلاً من ذلك، أ بحيرة البيانات يمكن أن يكون مناسبًا لتخزين كميات هائلة من البيانات الأولية وغير المنظمة من مصادر مختلفة. يمكن بعد ذلك تغذية بحيرة البيانات هذه في مستودع البيانات أو تحليلها مباشرة بواسطة علماء البيانات للقيام بمهام استكشافية أو تحليلات متقدمة مثل التعلم الآلي.

3. تنظيف البيانات وإعدادها

بمجرد جمع البيانات، يجب تنظيفها و أعدت للتحليل عن طريق إزالة الأخطاء أو عدم الدقة، ومعالجة القيم المفقودة، وتوحيد تنسيقات البيانات. تحضير و تنظيف البيانات تعتبر خطوة حاسمة في العملية لأنها تضمن موثوقية التحليل.

4. تحليل البيانات

مع البيانات النظيفة، فإن الخطوة التالية هي تحليل البيانات، والتي يمكن أن تختلف اعتمادًا على أهداف العمل ونوع التحليلات التي يتم إجراؤها. يمكن أن تتراوح التقنيات من التحليل الإحصائي البسيط وتصور البيانات إلى النمذجة التنبؤية أو الإرشادية المعقدة.

5. تفسير البيانات

تتضمن هذه المرحلة فهم نتائج تحليل البيانات. يجب على محللي البيانات تفسير البيانات لاستخلاص استنتاجات ورؤى عملية تفيد قرارات العمل. غالبًا ما تتطلب هذه المرحلة فهمًا عميقًا لسياق الأعمال والجوانب الفنية لعمليات البيانات.

6. تصور البيانات وإعداد التقارير

غالبًا ما يتم تصوير البيانات على شكل مخططات ورسوم بيانية وجداول لجعل تحليل البيانات مفهومًا ويمكن لأصحاب المصلحة الوصول إليه. يعد التصور وإعداد التقارير الفعالين أمرًا ضروريًا لتوصيل النتائج بشكل واضح وفعال، مما يمكّن صناع القرار من فهم المفاهيم والنتائج المعقدة بسرعة.

7. صنع القرار

وأخيرًا، يتم استخدام الأفكار التي تم جمعها من تحليل البيانات لاتخاذ قرارات عمل مستنيرة. توجه الرؤى التخطيط الاستراتيجي أو التغييرات التشغيلية أو المبادرات التكتيكية. الهدف النهائي لتحليلات البيانات هو تحفيز الإجراءات التي من شأنها تحسين نتائج الأعمال.

ما هي تقنيات تحليل البيانات المختلفة؟

يمكن للشركات تطبيق تقنيات مختلفة لفهم بياناتها واستخراج معلومات مفيدة. وتختلف هذه التقنيات من حيث التعقيد والتطبيق، ويعتمد اختيار الأسلوب المناسب على احتياجات المنظمة وأهدافها المحددة. بعض منهجيات تحليل البيانات الأكثر شيوعًا هي:

التحليل الإحصائي

تطبق الشركات تقنيات إحصائية لتحليل البيانات وتفسيرها لتحديد الارتباطات والأنماط والاتجاهات. إنها إحدى الطرق الأساسية في تحليل البيانات ويمكن أن تتراوح من الإحصائيات الوصفية البسيطة إلى الإحصائيات الاستدلالية المعقدة.

تحليل السلاسل الزمنية

ينظر تحليل السلاسل الزمنية إلى البيانات بمرور الوقت؛ فهو يحدد العلاقة بين قيمة البيانات ووقت حدوثها. وعادة ما يتم تطبيقه لعزل اتجاهات التكرار أو التنبؤ المالي.

مثال: يمتلك المزارع بيانات إنتاجية محاصيله على مدى عدة سنوات. ويستخدمون تحليل السلاسل الزمنية لتحديد الأنماط والتنبؤ بالعوائد المستقبلية.

تحليل الانحدار

يتضمن تحليل الانحدار دراسة العلاقة بين واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة ومتغير تابع فردي. يساعد في تحديد كيفية تغير المتغير التابع عند تغيير المتغيرات المستقلة.

مثال: تريد إحدى الشركات المصنعة للسيارة أن تعرف كيف تتغير كفاءة استهلاك الوقود (المتغير التابع) مع حجم المحرك (المتغير المستقل). ويستخدمون تحليل الانحدار لمعرفة ما إذا كانت العلاقة متناسبة بشكل مباشر أو عكسي.

تحليل عامل

يعمل التحليل العاملي على تبسيط مجموعة البيانات المعقدة عن طريق تقليل عدد المتغيرات. يستخدمه المحللون لاكتشاف الأنماط الكامنة التي لا يمكنهم إدراكها بسهولة من مجموعة كبيرة.

مثال: تقوم شركة أبحاث تسويقية بجمع بيانات عن إنفاق المستهلكين في فئات مثل البقالة، وتناول الطعام خارج المنزل، والترفيه، والسفر، والصحة، والتعليم. الهدف هو فهم سلوك المستهلك لتشكيل استراتيجيات التسويق.

يلعب التحليل العاملي دورًا لتبسيط هذه البيانات المعقدة. وهو يجمع فئات الإنفاق هذه في عدة عوامل، يمثل كل منها نمط إنفاق. على سبيل المثال:

• "الإنفاق الأساسي" قد تجمع بين البقالة والنفقات الصحية.
• "الإنفاق الفاخر" قد تجمع بين تناول الطعام بالخارج والترفيه والسفر.
• "الإنفاق على الصحة والتعليم" قد تدمج تكاليف الصحة والتعليم.

هذه العوامل، المستنتجة من المتغيرات، لا يمكن ملاحظتها بشكل مباشر ولكنها تبسط البيانات، مما يسهل على الشركة فهم سلوك المستهلك واستهدافه. كما أنها تساعد في الكشف عن العلاقات الخفية بين فئات الإنفاق. بهذه الطريقة، يقلل التحليل العاملي من أبعاد البيانات الأصلية، مما يساعد في تفسيرها.

تحليل الجماعة

تقوم هذه التقنية بفصل مجموعة البيانات إلى مجموعات فرعية ذات خصائص متشابهة، وغالبًا ما تكون على أساس ديموغرافي. إن إنشاء المجموعات النموذجية يجعل من السهل على المحللين فحص البيانات لأي مجموعة فرعية معينة بعمق.

مثال: يقوم مطور التطبيق بتجميع المستخدمين بناءً على الشهر الذي استخدموه فيه لأول مرة. يتيح لهم هذا التجميع رؤية أنماط الاستخدام لكل مجموعة، مما يساعدهم على فهم سلوك المستخدم بشكل أفضل.

تعلم آلة

التعلم الآلي هو أسلوب تحليلي متقدم يستخدم الخوارزميات لمعالجة البيانات والتدريب عليها وتحديد شيء ما أو التنبؤ به. على عكس التحليلات الثابتة القائمة على القواعد، يمكن للتعلم الآلي تحديث التوقعات عند توفر بيانات جديدة.

مثال: تستخدم شركات التجارة الإلكترونية التعلم الآلي لتخصيص توصيات المنتجات للمستخدمين بناءً على التصفح السابق وسجل الشراء.

تنقيب في البيانات

التنقيب عن البيانات يكتشف الأنماط في مجموعات البيانات كبيرة الحجم من خلال الاستفادة من التعلم الآلي والإحصاءات وأنظمة قواعد البيانات. هو - هي مصمم لاستخراج الرؤى التنبؤية المخفية من قواعد البيانات الكبيرة وتحويلها إلى معرفة قابلة للتنفيذ.

مثال: تكتشف شركات بطاقات الائتمان أنماطًا غير عادية في سلوك الإنفاق من خلال الاستفادة من استخراج البيانات.

تحليلات النص

تحليلات النص، أو استخراج النص، تستمد معلومات عالية الجودة من النص. تقوم هذه التقنية بتحليل تعليقات العملاء أو محادثات وسائل التواصل الاجتماعي أو الأخبار للحصول على معلومات حول المشاعر العامة وتفضيلات العملاء واتجاهات السوق.

مثال: تقوم الشركات بمراقبة الإشارات على وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام تحليلات النص لفهم المشاعر العامة تجاه علامتها التجارية ومنافسيها.

التحسين والمحاكاة

تحاكي هذه التقنيات سيناريوهات مختلفة وتحدد النتائج المثلى. يمكن للشركات استخدام هذه الأساليب للتنبؤ بآثار التغييرات المحتملة في عملياتها واختيار أفضل الخيارات في ظل ظروف مختلفة.

مثال: محاكاة مونت كارلو

محاكاة مونت كارلو هي تقنية تحليل المخاطر التي تصمم النتائج المحتملة المختلفة واحتمالاتها. يتم تطبيقها بشكل عام لتقليل المخاطر أو تجنب الخسائر المحتملة. تأخذ عمليات المحاكاة هذه في الاعتبار العديد من القيم والمتغيرات، وهي تنبئ بشكل أفضل بكثير من معظم وسائل تحليل البيانات الأخرى.

كيف يتم استخدام تحليلات البيانات في الأعمال؟

أصبحت تحليلات البيانات أداة محورية في مشهد الأعمال، حيث تؤثر على مختلف الصناعات من خلال توفير رؤى أعمق حول العمليات وسلوك العملاء واتجاهات السوق والأداء المالي. فيما يلي كيفية تطبيق الشركات لتحليلات البيانات في سيناريوهات عملية:

تحسين التسويق

تمكن تحليلات البيانات الشركات من تحسين استراتيجيات التسويق من خلال فهم تفضيلات العملاء وعادات الشراء وأنماط المشاركة. يساعد تحليل هذه البيانات المؤسسات على زيادة معدلات التحويل والاحتفاظ بالعملاء.

مثال: تقوم شركات البيع بالتجزئة بتحليل بيانات العملاء لتحديد أنماط الشراء وتخصيص جهود التسويق لقطاعات مختلفة، مما يؤدي إلى عروض ترويجية أكثر تخصيصًا وفعالية.

إدارة سلسلة التوريد

يساعد تطبيق تحليلات البيانات في سلسلة التوريد الشركات على التنبؤ بالطلب بشكل أكثر دقة، وتقليل التكاليف المرتبطة بالإفراط في التخزين أو نقص المخزون، وتحسين مستويات المخزون.

مثال: تستخدم إحدى شركات التصنيع التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالطلب على المنتجات بشكل موسمي، وتعديل جداول الإنتاج وإدارة المخزون وفقًا لذلك لتقليل النفايات وضمان تلبية العرض للطلب.

تحليل مالي

تساعد تحليلات البيانات الشركات على اتخاذ القرارات المالية من خلال التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، وتحليل مخاطر الاستثمار، والكشف عن الأنشطة الاحتيالية.

مثال: تستخدم المؤسسات المالية التحليلات لتقييم مخاطر الائتمان من خلال تحليل البيانات التاريخية لمقدمي الطلبات والتنبؤ بقدرتهم على سداد القروض.

4. تعزيز تجربة العملاء

يتيح تحليل تفاعلات العملاء وتعليقاتهم عبر القنوات المختلفة للشركات تحسين الخدمات والمنتجات ورحلات العملاء.

مثال: تستخدم شركات الاتصالات التحليلات لتتبع مكالمات خدمة العملاء، وتحديد المشكلات الشائعة، وتدريب ممثلي خدمة العملاء بشكل أكثر فعالية لتعزيز تجربة العملاء.

5. إدارة الموارد البشرية

تساعد تحليلات البيانات في تحسين عمليات التوظيف ومراقبة أداء الموظفين وتعزيز تخطيط القوى العاملة.

مثال: تستخدم أقسام الموارد البشرية التحليلات لتحليل بيانات طلبات الوظائف وأداء الموظفين، مما يساعد على التنبؤ بنجاح الموظف وتحديد مجالات التطوير داخل الفرق.

6. الكفاءة التشغيلية

يمكن للتحليلات الكشف عن أوجه القصور في العمليات، مما يساعد الشركات على تحسين تقديم الخدمات، وتبسيط العمليات، وخفض التكاليف.

مثال: تستخدم شركات الطيران التحليلات لتحسين مسارات الطيران ومهام الطاقم، وتقليل تكاليف الوقود وتحسين الأداء في الوقت المحدد.

ما هي أدوات تحليل البيانات، وكيف تساعد؟

أدوات تحليل البيانات تطبيقات برمجية تعمل على تحليل البيانات واستخراج رؤى قابلة للتنفيذ. وتختلف هذه الأدوات على نطاق واسع في التعقيد، من الأدوات الإحصائية البسيطة إلى منصات التعلم الآلي المتقدمة. وفيما يلي نظرة عامة على بعض الأنواع الرئيسية لأدوات تحليل البيانات وكيف تساعد الشركات في اتخاذ قرارات مستنيرة.

منصات ذكاء الأعمال

منصات ذكاء الأعمال (BI). دمج البيانات من جميع أنحاء المؤسسة وتوفير لوحات المعلومات والتقارير وإمكانيات تصور البيانات. تعتبر هذه الأدوات ضرورية للشركات التي تراقب مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وتتخذ قرارات سريعة ومستنيرة.

مثال: تعد Tableau وPower BI من أدوات BI الشائعة التي تساعد المستخدمين على الإنشاء لوحات معلومات تفاعلية وديناميكية. تصور هذه المخططات اتجاهات البيانات وأنماطها.

برمجيات التحليل الإحصائي

هذه الأدوات وتستخدم لتحليل البيانات المعقدة، بما في ذلك النمذجة التنبؤية واختبار الفرضيات. إنها ضرورية للشركات التي تتطلب رؤى إحصائية مفصلة لتوجيه استراتيجياتها.

مثال: يتم استخدام SPSS وSAS على نطاق واسع لقدراتهما الإحصائية المتقدمة، مما يساعد الباحثين والشركات على إجراء تحليل البيانات المعقدة.

أدوات استخراج البيانات

أدوات استخراج البيانات مصممة لاكتشاف الأنماط والعلاقات في مجموعات البيانات الكبيرة. تعتبر هذه الأدوات ذات قيمة للشركات التي تتطلع إلى استكشاف البيانات من أجل الارتباطات غير المتوقعة والفرص الجديدة.

مثال: يوفر Apache Mahout وMonkeylearn إمكانات فعالة لاستخراج البيانات تساعد الشركات على الكشف عن الرؤى المخفية والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.

منصات التعلم الآلي

منصات التعلم الآلي هي أدوات تحليلية متقدمة تتعلم تلقائيًا من التجربة. إنها مثالية للشركات التي تتطلب نماذج متطورة تتكيف مع البيانات الجديدة.

مثال: TensorFlow وScikit-Learn هما منصتان للتعلم الآلي تمكنان الشركات من تطوير نماذج معقدة تتحسن بمرور الوقت، مما يؤدي إلى الابتكار والكفاءة.

كيفية Astera تمكين تحليلات البيانات

تعد تحليلات البيانات أداة لا غنى عنها توفر رؤى عميقة في كل جانب من جوانب العمليات التجارية. يمكن أن يحدث ثورة في النمو القائم على البيانات، وتعزيز عملية صنع القرار وتحسين جهود التسويق لتحسين الكفاءة التشغيلية والعلاقات مع العملاء.

Astera هو قوي حل تكامل البيانات مما يبسط تعقيدات تحليلات البيانات. مصممة لتلبية احتياجات المستخدمين التقنيين وغير التقنيين، Astera يسهل استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها بسلاسة، مما يضمن قدرة الشركات على التركيز على استخلاص الرؤى بدلاً من إدارة البيانات.

نادي شيكاغو لدوري الاتحاد (ULCC)

يحتاج Union League Club of Chicago (ULCC) إلى التحسين إدارة البيانات عبر أنظمة متنوعة لتحسين التحليلات وإعداد التقارير. ومع ذلك، مزامنة البيانات عبر الثلاثة رئيسي كانت الأنظمة — Northstar، وClubEssentials، وResortSuite — تمثل تحديًا.

تم الاستفادة من ULCC Asteraمحرك ETL القوي على مستوى المؤسسات للتغلب على هذا، واستبدال حل ETL القديم الخاص بهم. قدمت هذه الترقية:

• منصة تكامل بيانات قابلة للتطوير، مما يتيح مزامنة البيانات بشكل سلس.
• تحويل.
• الاستخراج عبر أنظمتهم.

ونتيجة لذلك، حققت ULCC أ تخفيض 70٪ في الوقت اللازم لإنشاء جداول بيانات متزامنة، وتحسين قدرات التحليلات وإعداد التقارير، واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.

حلول GaP

تهدف GaP Solutions إلى أتمتة معالجة البيانات للتحليلات وإعداد التقارير. لقد تلقوا ما يصل إلى 10,000 فاتورة غير منظمة كل شهر. شكّل إدخال هذه البيانات يدويًا تحديات كبيرة، حيث استغرق إعداد بيانات الفاتورة للتحليلات أكثر من 24 ساعة.

Astera أتمتة سير عمل معالجة الفواتير، وتقديم الاستخراج القائم على القالب، والتحويلات المضمنة، وفحوصات التحقق المخصصة، وسير عمل الأتمتة. النتيجة؟ تخفيض كبير في وقت المعالجة من 24 ساعة إلى أقل من ثلاث دقائق.

تتمتع Gap Solutions الآن بالمعالجة الآلية للفواتير، وتحسين توافر البيانات، وقدرات التحليلات وإعداد التقارير المحسنة، مما يساعدها على تعزيز عملية صنع القرار والكفاءة التشغيلية بشكل كبير.

الكرز الصحة

سعت Cherry Health إلى تبسيط عملية حفظ السجلات الإلكترونية، وخفض التكاليف، وضمان توفر البيانات للتحليلات. وكان عليهم معالجة مصادر بيانات متنوعة، بما في ذلك النماذج الإلكترونية الممسوحة ضوئيًا والنصوص والتقارير وملفات السجل وملفات PDF وExcel والعديد من قواعد البيانات.

Astera قدمت منصة موحدة لمزامنة البيانات وتحويلها واستخراجها بشكل سلس من هذه المصادر المتنوعة. وقد سهّل سير العمل الآلي للحل والواجهة سهلة الاستخدام تحويل بيانات المرضى غير المنظمة إلى تنسيق منظم جاهز للتحليلات.

أدت هذه الميزات إلى تكامل شامل للبيانات من مصادر متنوعة، وتحسين توافر البيانات، وزيادة الكفاءة التشغيلية، مما يعزز القدرات التحليلية لشركة Cherry Health.

تعمل الشركات التي تستفيد من تحليلات البيانات المحسنة على مواءمة الأهداف الإستراتيجية بشكل أفضل مع رؤى البيانات القابلة للتنفيذ، مما يدفعها نحو المزيد من الابتكار والكفاءة. Asteraتم تصميم منصة ™ لتسهيل هذه المواءمة، مما يسهل على الشركات الاستفادة من البيانات للتحليلات.

Astera يضع الأساس للقدرات التحليلية من خلال ضمان إمكانية الوصول إلى البيانات وإعدادها للتحليل، مما يسمح للشركات بالتفاعل بسرعة مع ديناميكيات السوق وحلقات التعليقات الداخلية. إليك الطريقة:

الميزات الرئيسية:

• واجهة مستخدم سهلة الاستخدام: تسريع مهام مستودع البيانات من خلال بيئة سهلة الاستخدام وخالية من التعليمات البرمجية.
• التكامل الشامل للبيانات: دمج البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك قواعد البيانات والأنظمة الأساسية السحابية وتطبيقات الويب والمزيد، باستخدام مجموعة واسعة من الموصلات الأصلية وواجهات برمجة تطبيقات REST.
• نمذجة البيانات الفعالة: يمكنك إنشاء مخطط منطقي لمستودعات البيانات بسهولة عن طريق استيراد مخطط قاعدة البيانات أو إجراء هندسة عكسية له في أنماط نمذجة البيانات المستخدمة على نطاق واسع مثل 3NF، ونمذجة الأبعاد، وخزينة البيانات.
• التحقق من النموذج الموثوق: تقوم ميزات التحقق القوية من نموذج البيانات بإجراء المئات من عمليات التحقق من الصحة لضمان سلامة نشر النموذج.
• خطوط الأنابيب الآلية المبسطة: تقليل تعقيد إنشاء خطوط أنابيب التحميل من خلال بعض إجراءات السحب والإفلات البسيطة مع ميزة الأتمتة لدينا.
• تحويلات البيانات المتنوعة: قم بتعديل البيانات باستخدام مكتبة تضم أكثر من 600 تحويل، والتي يمكن تحويلها تلقائيًا إلى الكود الأصلي للنظام الأساسي المستهدف عند التشغيل في وضع ELT.
• التقارير والتحليلات الديناميكية: استخدم استعلامات OData لاسترداد المعلومات من أسواق البيانات والمستودعات واستهلاكها مباشرة في أدوات ذكاء الأعمال الرائدة مثل Power BI وTableau و إلخ.

تجربة قوة Asteraحل تكامل البيانات مباشرة. قم بالتسجيل للحصول على أ مجانا محاكمة شنومك يوم واكتشف كيف Astera تحويل البيانات إلى أصول استراتيجية.