ما هي عملية تحليل علوم البيانات

قد تعتمد عمليات وتقنيات تحليل البيانات تطبيقات تتضمن خوارزميات التعلم الآلي والمحاكاة والأنظمة الآلية والبيانات غير المهيكلة للاستخدام البشري، ويتم تفسير هذه النتائج واستخدامها؛ لمساعدة المؤسسات على فهم عملائها بشكل أفضل وتحليل حملاتهم الترويجية وتخصيص المحتوى وإنشاء استراتيجيات المحتوى وتطوير المنتجات، كما تساعد تحليلات البيانات المؤسسات على زيادة كفاءة السوق وتحسين أرباحها.

ما المقصود بتحليلات البيانات Data Analytics

تحليلات البيانات (Data Analytics): هي علم تحليل مجموعات البيانات الأولية من أجل إخراج استنتاج بشأن المعلومات التي تعمل على تخزينها، بحيث تمكن من معرفة الأنماط في البيانات الأولية واستخلاص معلومات قيمة منها.

يتم اعتماد تخيل البيانات في بعض الأحيان لتصوير البيانات لسهولة اكتشاف الأنماط المفيدة في البيانات بحيث أنّ المصطلحات نمذجة البيانات وتحليل البيانات تعني نفس الشيء، ويُعد تحديد المراحل الحرجة في عملية تحليل البيانات أمرًا لا يحتاج إلى تفكير، ومع ذلك فإنّ كل خطوة لها نفس الأهمية لضمان أنّ البيانات يتم تحليلها بشكل صحيح وتتيح معلومات قيمة وقابلة للتنفيذ.

خطوات عملية تحليلات البيانات

1- تحديد معايير تجميع البيانات

يمكن تقسيم البيانات حسب مجموعة من المعايير المختلفة مثل: العمر أو السكان أو الدخل أو الجنس، كما يمكن أن تُعتبر قيم البيانات بيانات رقمية أو فئوية، وتعتمد البيانات المطلوبة للتحليل على سؤال أو تجربة وبناءً على متطلبات أولئك الذين يوجهون التحليل، يتم تحديد البيانات اللازمة كمدخلات للتحليل كعدد السكان، كما يمكن تحديد المتغيرات المحددة المتعلقة بالسكان كالعمر والدخل والحصول عليها، وقد تكون البيانات عددية أو فئوية.

قبل الدخول في التفاصيل الجوهرية لتحليل البيانات يجب على الشركة أولاً تحديد سبب احتياجها لعملية قائمة على أسس جيدة في المقام الأول، وتتمثل الخطوة الأولى في عملية تحليل البيانات في تعيين سبب حاجتك إلى تحليل البيانات، وتنبع هذه الحاجة عادةً من مشكلة أو سؤال تجاري مثل:

• كيف يمكننا تقليل تكاليف الإنتاج دون التضحية بالجودة؟

• ما هي بعض الطرق لزيادة فرص المبيعات بمواردنا الحالية؟

• هل يرى العملاء علامتنا التجارية بشكل إيجابي؟

بالإضافة إلى إيجاد هدف ضع في اعتبارك المقاييس التي يجب تتبعها على طول العملية، وتأكد أيضًا من تحديد مصادر البيانات عندما يحين وقت جمعها، وقد تكون هذه العملية طويلة وشاقة لذا فإنّ بناء خارطة طريق سيعمل بشكل كبير على إعداد فريق البيانات الخاص بك لجميع الخطوات التالية.

2- جمع البيانات

يمكن جمع البيانات من خلال عدة مصادر، بما في ذلك المصادر عبر الإنترنت وأجهزة الكمبيوتر والموظفين والمصادر من المجتمع، وجمع البيانات هو عملية جمع المعلومات عن المتغيرات المطلوبة المحددة كمتطلبات البيانات، وتنصب الأهمية في ضمان جمع دقيق وصحيح للبيانات.

يضمن جمع البيانات أن البيانات التي تم جمعها دقيقة بحيث تكون القرارات ذات الصلة صالحة، حيث يوفر جمع البيانات كلاً من خط الأساس للقياس وهدفًا للتحسين، ويتم جمع البيانات من مصادر مختلفة تتراوح من قواعد البيانات التنظيمية إلى المعلومات الموجودة في صفحات الويب، والبيانات التي تم الحصول عليها بهذه الطريقة قد لا تكون منظمة وقد تحتوي على معلومات غير ذات صلة، ومن ثم فإنّ البيانات التي تم جمعها يجب أن يتم معالجتها وتنظيفها.

3- تنظيم البيانات

• يجب تنظيم البيانات بعد جمعها بحيث يمكن فحصها.

• يمكن أن يتم تنظيم البيانات على جدول بيانات أو أي نوع آخر من البرامج القادرة على أخذ البيانات الإحصائية.

• يشمل ذلك هيكلة البيانات على النحو المناسب لأدوات التحليل ذات الصلة، وعلى سبيل المثال قد يتم وضع البيانات في صفوف وأعمدة في جدول داخل جدول بيانات أو تطبيق إحصائي، وقد يلزم إنشاء نموذج بيانات.

4- تنظيف البيانات

يتم تنظيف البيانات أولاً للتأكد من عدم وجود تداخل أو خطأ، ثم تتم مراجعتها للتأكد من أنّها ليست ناقصة حيث يساعد تنظيف البيانات في إصلاح أي أخطاء أو التخلص منها، قبل انتقال البيانات إلى محلل البيانات لتحليلها.

قد تكون البيانات المعالجة والمنظمة غير كاملة أو تحتوي على نسخ معادة أو تحتوي على أخطاء، وتنظيف البيانات هي وسيلة منع هذه الأخطاء وتصحيحها، وهناك عدة أنواع من تنظيف البيانات تعتمد على نوع البيانات وعلى سبيل المثال خلال تنظيف البيانات المالية، يمكن مقارنة مجاميع معينة بأرقام منشورة موثوقة أو عتبات محددة، وبالمثل يمكن استعمالها طرق البيانات الكمية للكشف عن الحالات الخارجية التي سيتم استبعادها لاحقًا في التحليل.

5- تحليل البيانات

• ستكون البيانات التي تتم معالجتها وتحسينها وتنقيتها جاهزة للتحليل.

• تتيح تكنولوجبا تحليل البيانات المتنوعة لفهم وتفسير واستخلاص النتائج بالنسبة للمتطلبات.

• يمكن أيضًا استعمال تصور البيانات لفحص البيانات في تنسيق رسومي للحصول على رؤية إضافية فيما يتعلق بالرسائل داخل البيانات.

• يمكن استعمال نماذج البيانات الإحصائية مثل: الارتباط وتحليل الميلان لتخصيص العلاقات بين متغيرات البيانات وهذه النماذج الوصفية للبيانات مفيدة في تبسيط التحليل وتوصيل النتائج.

• قد تحتاج العملية تنظيفًا إضافيًا للبيانات أو جمعًا إضافيًا للبيانات، وبالتالي فإن هذه الأنشطة تكرارية بطبيعتها.

6- الاتصالات

• يجب الإبلاغ عن نتائج تحليل البيانات بالتنسيق الذي يطلبه المستخدمون لدعم قراراتهم وإجراءاتهم الإضافية وقد تؤدي التعليقات الواردة من المستخدمين إلى تحليل إضافي.

• يستطيع محللي البيانات تحديد تقنيات تصور البيانات مثل: الجداول والمخططات والتي تساعد في توصيل الرسالة بوضوح وكفاءة للمستخدمين.

• توفر أدوات التحليل وسيلة لتسليط الضوء على المعلومات المطلوبة مع رموز الألوان والتنسيق في الجداول والمخططات.

أنواع تحليلات البيانات

• التحليلات الوصفية.

• التحليلات التشخيصية على سبب حصل أي حدث.

• التحليلات التنبؤية.

فوائد استخدام تحليلات البيانات

1. تحسين صنع القرار

• قد تستخدم الشركات المعلومات التي تحصل عليها من تحليلات البيانات لتوجيه قراراتها ممّا يؤدي إلى نتائج أفضل.

• تزيل تحليلات البيانات الكثير من التخمين من إعداد خطط التسويق وتحديد المواد التي يجب صنعها وإنشاء السلع والمزيد.

• باستخدام تقنيات تحليل البيانات المتقدمة يمكن جمع البيانات الجديدة وتحليلها باستمرار لتعزيز فهمك للظروف المتغيرة.

2. زيادة فعالية التسويق

• عندما تفهم الشركات عملائها بشكل أفضل، ستكون قادرة على البيع لهم بشكل أكثر كفاءة.

• توفر تحليلات البيانات أيضًا للشركات رؤى لا تقدر بثمن حول كيفية عمل حملات التسويق الخاصة بهم حتى يتمكنوا من ضبطها للحصول على نتائج أفضل.

3. تحسين خدمة العملاء

توفر تحليلات البيانات للشركات رؤية أعمق لعملائها ممّا يساعدهم على تخصيص تجربة العملاء وفقًا لاحتياجاتهم وتقديم المزيد من التخصيص وإنشاء علاقات أفضل معهم.

4. زيادة كفاءة العمليات

• ستساعد تحليلات البيانات الشركات على تبسيط عملياتها وتوفير الموارد وتحسين النتيجة النهائية.

• عندما تحصل الشركات على فكرة أفضل عما يحتاجه الجمهور، فإنّها تقضي وقتًا أقل في إنتاج الإعلانات التي لا تلبي رغبات الجمهور.

تحليل البيانات هو عملية جمع البيانات وتحويلها وتنظيفها ونمذجتها بهدف اكتشاف المعلومات المطلوبة ويتم إبلاغ النتائج التي تم الحصول عليها واقتراح الاستنتاجات ودعم اتخاذ القرار.