تعتمد أنواع الرؤى التي تحصل عليها من البيانات على نوع التحليل الذي تقوم به، وفي تحليلات البيانات وعلوم البيانات هناك أربعة أنواع رئيسية من تحليل البيانات وهي: الوصفي والتشخيصي والتنبؤي والتعليمي، ويُعد تحليل البيانات جزءًا حيويًا من إدارة الأعمال الناجحة وعندما يتم استخدام البيانات بشكل فعال، فإنّها تؤدي إلى فهم أفضل لأداء الشركة السابق واتخاذ قرارات أفضل لأنشطتها المستقبلية، وهناك العديد من الطرق التي يمكن من خلالها استخدام البيانات على جميع مستويات عمليات الشركة.
ما هي عملية تحليل البيانات
عملية تحليل البيانات: هي عملية تحليل البيانات الأولية من أجل استخلاص الأنماط والاتجاهات والرؤى التي يمكن أن تخبرك بشيء ذي معنى حول مجال معين من العمل، ثم تُستخدم هذه الأفكار لاتخاذ قرارات ذكية قائمة على البيانات.
هناك أربعة أنواع من تحليل البيانات قيد الاستخدام في جميع الصناعات، بينما يتم بفصل هذه الفئات إلى فئات أخرى فإنّها جميعًا مرتبطة ببعضها البعض وتبنى على بعضها البعض، وعندما تبدأ في الانتقال من أبسط أنواع التحليلات إلى أكثر تعقيدًا تزداد درجة الصعوبة والموارد المطلوبة وفي الوقت نفسه يزداد أيضًا مستوى البصيرة والقيمة المضافة.
أنواع عملية تحليل البيانات
أولاً: التحليل الوصفي
تبحث التحليلات الوصفية في حدث ما في الماضي، وإنه أساس كل رؤية البيانات وهو الاستخدام الأبسط والأكثر شيوعًا للبيانات في الأعمال التجارية اليوم، ويجيب التحليل الوصفي على “ما حدث” من خلال تلخيص البيانات السابقة وعادةً في شكل لوحات معلومات، وأكبر استخدام للتحليل الوصفي في الأعمال هو تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، وتصف مؤشرات الأداء الرئيسية كيفية أداء الأعمال التجارية بناءً على المعايير المختارة، كما تشمل تطبيقات الأعمال للتحليل الوصفي ما يلي:
- لوحات معلومات (KPI).
- تقارير الإيرادات الشهرية.
- نظرة عامة على العملاء المحتملين.
برنامج (Google Analytics) هو مثال جيد للتحليلات الوصفية في العمل، حيث إنّه يوفر نظرة عامة بسيطة على ما يجري في موقعك على الويب ويوضح لك عدد الأشخاص الذين زاروا موقعك في فترة زمنية معينة، وبالمثل ستُظهر لك أدوات مثل (HubSpot) عدد الأشخاص الذين فتحوا بريدًا إلكترونيًا معينًا أو شاركوا في حملة معينة.
هناك طريقتان رئيسيتان مستخدمتان في التحليلات الوصفية وهي تجميع البيانات واستخراج البيانات، بحيث يتم تجميع البيانات هو عملية جمع البيانات وتقديمها في شكل موجز، ستوفر البيانات المجمعة أو البيانات الملخصة نظرة عامة على مجموعة البيانات الأوسع نطاقًا مثل: متوسط عمر العميل أو متوسط عدد عمليات الشراء التي تم إجراؤها.
التنقيب في البيانات هو جزء التحليل، وهذا عندما يستكشف المحلل البيانات من أجل الكشف عن أي أنماط أو اتجاهات ونتيجة التحليل الوصفي هي تمثيل مرئي للبيانات كرسم بياني شريطي أو مخطط دائري، والتحليلات الوصفية تختصر كميات كبيرة من البيانات في نظرة عامة بسيطة وواضحة لما حدث، وغالبًا ما تكون هذه نقطة البداية لمزيد من التحليل المتعمق.
ثانيًا: التحليل التشخيصي
بعد طرح السؤال الرئيسي “ماذا حدث” فإنّ الخطوة التالية هي الغوص بشكل أعمق والسؤال عن سبب حدوث ذلك وهذا هو المكان الذي يأتي فيه التحليل التشخيصي، ويأخذ التحليل التشخيصي الرؤى الموجودة من التحليلات الوصفية ويتعمق للعثور على أسباب تلك النتائج وتستفيد المؤسسات من هذا النوع من التحليلات؛ لأنّه ينشئ المزيد من الاتصالات بين البيانات ويحدد أنماط السلوك.
يتمثل أحد الجوانب الحاسمة للتحليل التشخيصي في إنشاء معلومات مفصلة وعندما تظهر مشاكل جديدة فمن الممكن أنّه يتم بالفعل بجمع بعض البيانات المتعلقة بالمسألة، ومن خلال وجود البيانات تحت تصرفك بالفعل ينتهي الأمر بتكرار العمل ويجعل جميع المشكلات مترابطة، وتشمل تطبيقات الأعمال للتحليل التشخيصي ما يلي:
- شركة شحن تحقق في سبب بطء الشحنات في منطقة معينة.
- تقوم شركة (SaaS) بالتنقيب لتحديد الأنشطة التسويقية التي أدت إلى زيادة التجارب.
ثالثًا: التحليل التنبؤي
يحاول التحليل التنبؤي الإجابة على السؤال “ما الذي يمكن أن يحدث؟”، ويستخدم هذا النوع من التحليلات البيانات السابقة لعمل تنبؤات حول النتائج المستقبلية، وهذا النوع من التحليل هو خطوة أخرى من التحليلات الوصفية والتشخيصية ويستخدم التحليل التنبؤي للبيانات لعمل تنبؤات منطقية لنتائج الأحداث، ويعتمد هذا التحليل على النمذجة الإحصائية الأمر الذي يتطلب تكنولوجيا وقوى عاملة إضافية للتنبؤ.
من المهم أيضًا أن نفهم أن التنبؤ هو مجرد تقدير وتعتمد دقة التنبؤات على الجودة والبيانات التفصيلية، وفي حين أنّ التحليل الوصفي والتشخيصي من الممارسات الشائعة في الأعمال التجارية، فإنّ التحليل التنبؤي هو المكان الذي تبدأ فيه العديد من المؤسسات في إظهار علامات الصعوبة، وبعض الشركات لا تملك القوة البشرية لتنفيذ التحليل التنبؤي في كل مكان ترغب فيه والبعض الآخر ليسوا مستعدين بعد للاستثمار في فرق التحليل عبر كل قسم أو ليسوا مستعدين لتثقيف الفرق الحالية، وتشمل تطبيقات الأعمال للتحليل التنبؤي ما يلي:
- تقييم المخاطر.
- التنبؤ بالمبيعات.
- استخدام تجزئة العملاء لتحديد العملاء المتوقعين الذين لديهم أفضل فرصة للتحويل.
- التحليلات التنبؤية في فرق نجاح العملاء.
رابعًا: التحليل التقديري
النوع الأخير من تحليل البيانات هو الأكثر طلبًا ولكن القليل من المؤسسات مجهزة حقًا لأداء ذلك، والتحليل التقديري هو طليعة تحليل البيانات، حيث يجمع بين البصيرة من جميع التحليلات السابقة لتحديد مسار العمل الذي يجب اتخاذه في مشكلة أو قرار حالي ويستخدم التحليل التقديري أحدث التقنيات وممارسات البيانات، وإنّه التزام تنظيمي ضخم ويجب أن تكون الشركات على يقين من استعدادها وراغبتها في بذل الجهد والموارد.
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مثال ممتاز للتحليلات التقديرية، حيث تستهلك أنظمة الذكاء الاصطناعي قدرًا كبيرًا من البيانات للتعلم المستمر لهذه المعلومات واستخدامها لاتخاذ قرارات مستنيرة، وأنظمة الذكاء الاصطناعي جيدة التصميم قادرة على إيصال هذه القرارات وحتى وضع تلك القرارات موضع التنفيذ، بحيث يمكن تنفيذ العمليات التجارية وتحسينها يوميًا دون أن يقوم الإنسان بأي شيء باستخدام الذكاء الاصطناعي.
وحاليًا تستخدم معظم الشركات التي تعتمد على البيانات الضخمة (Apple) و(Facebook) و(Netflix) التحليلات التقديرية والذكاء الاصطناعي لتحسين عملية اتخاذ القرار، وبالنسبة للمؤسسات الأخرى قد يكون الانتقال إلى التحليلات التنبؤية والتعليمية أمرًا لا يمكن التغلب عليه، ومع استمرار تحسن التكنولوجيا وتعليم المزيد من المتخصصين في مجال البيانات سنرى المزيد من الشركات تدخل مجال البيانات.
خامسًا: التحليل الإحصائي
- التحليل الوصفي يعمل إمّا مع مجموعة تامة أو مختارة من البيانات الرقمية المختارة، ويوضح الوسائل والانحرافات في البيانات المستمرة والنسب المئوية والترددات في البيانات الفئوية.
- يعمل التحليل الاستدلالي مع العينات المشتقة من البيانات الكاملة، ويمكن للمحلل التوصل إلى استنتاجات مختلفة من نفس مجموعة البيانات الشاملة فقط عن طريق اختيار عينات مختلفة.
سادسًا: تحليل النص
يُسمى أيضًا “استخراج البيانات”، يعتمد تحليل النص قواعد البيانات وأدوات التنقيب عن البيانات للوصول إلى الأنماط الموجودة في مجموعات البيانات الكبيرة، ويحول البيانات الخام إلى معلومات تجارية مفيدة ويمكن القول أن تحليل النص هو الطريقة الأكثر مباشرة والأكثر مباشرة لتحليل البيانات.
يرتبط كل نوع من أنواع تحليلات البيانات هذه ويعتمد على بعضها البعض إلى حد ما، وكل منها يخدم غرضًا مختلفًا ويقدم رؤى متباينة ويتطلب الانتقال من التحليل الوصفي إلى التحليل التنبؤي والتعليمي قدرًا أكبر من القدرات الفنية، ولكنّه يفتح أيضًا مزيدًا من البصيرة لمؤسستك.
