تعتمد التحليلات الوصفية هياكل نمذجة مماثلة للتنبؤ بالنتائج ثم تستعمل مزيجًا من التعلم الآلي وقواعد العمل والذكاء الاصطناعي والخوارزميات لمحاكاة الأساليب المختلفة لهذه النتائج العديدة.
ما هي خصائص التحليلات الوصفية
في جوهرها تقوم التحليلات الوصفية باعتماد “ما نعرفه” (البيانات) وتفهم هذه البيانات بشكل شامل للتأكد بما يمكن أن يحصل وتقترح أحسن الخطوات إلى الأمام بناءً على عمليات المحاكاة المستنيرة.
- باستعمال التحليلات الوصفية تقضي الشركات وقتًا أقل في البحث في جداول البيانات والمزيد من الوقت في اعتماد البيانات المستنيرة لإنشاء العمليات والرسائل التي ستميزها عن المنافسين.
- يمكن لأدوات البيانات الوصفية الفعالة والقائمة على السحابة أن تساعد الشركات على تحقيق هذه الميزة بشكل أسرع.
- إنّ التحليلات الوصفية هي نوع من تحليلات البيانات التي تتضمن استخدام التكنولوجيا لمساعدة الشركات على تحديد قرارات أفضل من خلال تحليل البيانات الأولية.
- تعتمد التحليلات الوصفية بشكل كبير على البيانات التي تتعلق بالمواقف أو السيناريوهات الممكنة والموارد المتوفرة والأداء القديم والأداء الممكن وتقترح مسارًا للعمل أو استراتيجية، ويمكن استخدامه لاتخاذ القرارات في أي أفق زمني من الفوري إلى المدى الطويل.
- تعتمد التحليلات الوصفية البيانات التاريخية وتفسرها بطريقة لفهم أي تغييرات تحدث في الشركة بشكل أفضل.
- إنّ مجموعات البيانات الرئيسية المستخدمة بشكل شائع في التحليلات الوصفية هي التغييرات في السعر وأنماط نمو المبيعات وبيانات المستخدم والإيرادات المتعلقة بالمشتركين.
- يمكن لقادة الأعمال استخدام بيانات التحليلات الوصفية للتعرف على نقاط القوة والوهن لديهم وهذا يسمح لهم بوضع قرارات أفضل وتعزيز استراتيجيات أعمالهم.
- يمكن أن تكون التحليلات الوصفية حلاً مفيدًا عند استعمالها بالاقتران مع أشكال أخرى مثل التحليلات التنبؤية.
- يمكن للعديد من الشركات اعتماد البيانات والاستفادة من استعمال التحليلات الوصفية، ويشمل ذلك الشركات العاملة في مجالي الخدمات المالية والرعاية الصحية، حيث تكون نسبة الخطأ البشري عالية.
