اقرأ في هذا المقال
- ما المقصود بذكاء الأعمال
- ما هي عملية التنقيب في البيانات
- الاختلافات بين ذكاء الأعمال وعملية التنقيب في البيانات
- العلاقة بين ذكاء الأعمال وعملية التنقيب في البيانات
الغرض من ذكاء الأعمال هو تحويل البيانات إلى معلومات مفيدة للمدراء التنفيذيين، ويتتبع ذكاء الأعمال مؤشرات الأداء الرئيسية ويقدم البيانات بطريقة تعمل على وضع قرارات تعتمد على البيانات، وعلى النقيض من ذلك فإنّ التنقيب في البيانات موجه نحو استكشاف البيانات وإيجاد حلول لقضايا تجارية معينة، حيث يحتوي التنقيب عن البيانات على الذكاء الحسابي والخوارزميات لاكتشاف الأنماط التي يتم تفسيرها وتقديمها إلى الإدارة عبر ذكاء الأعمال.
ما المقصود بذكاء الأعمال
يلمح مصطلح ذكاء الأعمال (BI) إلى التطورات والتطبيقات بجمع بيانات الأعمال وتكاملها وفحصها وإدخالها، حيث أنّ السبب وراء (Commerce Insights) هو تعزيز عملية الاختيار التجاري المتفوق، وفي الأساس تُعتبر أطر (Trade Insights) عبارة عن أنظمة لتأييد القرار تعتمد على البيانات (DSS)، وكما يتم استخدام ذكاء الأعمال بين الحين والآخر مع الكتب الموجزة والتقارير وأدوات الاستفسار وأطر البيانات الرسمية.
كما توفر أطر عمل ذكاء الأعمال رؤى حقيقية وحديثة وواضحة للعمليات التجارية وتستخدم في أغلب الأحيان المعلومات التي تم تجميعها في مخزن المعلومات أو متجر المعلومات وفي بعض الأحيان تعمل من المعلومات التشغيلية، وذكاء الأعمال (BI) عبارة عن مجموعة من العمليات والبنى والتقنيات التي تحول البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة، وتساعد الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة، وهي مجموعة من البرامج والخدمات المصممة لتحويل البيانات إلى ذكاء ومعرفة قابلة للتنفيذ.
ما هي عملية التنقيب في البيانات
يمكن أن يكون التنقيب عن البيانات المخفية من قواعد البيانات الواسعة ابتكارًا حديثًا قويًا مع إمكانات كبيرة لمساعدة الشركات على التركيز على البيانات الحيوية قبل كل شيء في مستودعات البيانات الخاصة بهم، وكما يتم استخدام التنقيب عن البيانات بشكل أساسي في المسار العكسي لتخزين المعلومات.
من خلال تحليل معلومات العميل الخاصة بشركة ما يمكن لأجهزة التنقيب عن البيانات إنشاء عرض واضح يمكن أن يخبرك عن العملاء المناسبين، ونظرًا لتطور تقنية تخزين البيانات وظهور البيانات الضخمة فقد تسارع اعتماد تقنيات التنقيب في البيانات على مدار العقود القليلة الماضية، ممّا ساعد الشركات في تحويل البيانات الأولية إلى معرفة مفيدة.
يتم تقديم مجموعات البيانات الكبيرة عادةً بواسطة تقنيات ذكاء الأعمال ومع ذلك فهي تقتصر على معالجة قواعد البيانات المترابطة، كما يتطلب التنقيب في البيانات مجموعات بيانات أصغر ممّا يؤدي إلى ارتفاع تكاليف معالجة البيانات ويُعد التنقيب عن البيانات هو الأنسب لمعالجة مجموعات البيانات التي تركز على قسم معين أو شريحة عميل أو منافس.
كما ينتج التنقيب عن البيانات مجموعات بيانات فريدة لأنّه أكثر توافقاً مع الحصول على البيانات في تنسيق قابل للاستخدام وحل مشاكل العمل الفريدة، حيث يوفر التنقيب في البيانات تقارير مع توصيات لاتخاذ القرار الاستراتيجي ومن ناحية أخرى يتم تقديم نتائج ذكاء الأعمال في المشاريع والرسوم البيانية ولوحات المعلومات والتقارير ومن الأهمية بمكان عرض نتائج ذكاء الأعمال من أجل التأثير على القرارات التي تعتمد على البيانات.
الاختلافات بين ذكاء الأعمال وعملية التنقيب في البيانات
الرقم | ذكاء الأعمال | عملية التنقيب عن البيانات |
1 | تحويل المعلومات الأولية إلى بيانات قيمة للأعمال. | مصمم للتحقيق في المعلومات واكتشاف الترتيب لمشكلة في العمل. |
2 | تُحدث البيانات المعتمدة على البيانات فرقًا في اتخاذ الخيارات للأعمال التجارية. | يجد إجابات لقضية أو مشكلة في التجارة. |
3 | مجموعات البيانات الموسعة التي تتم معالجتها في قواعد البيانات الاجتماعية أو الأبعاد مجموعات البيانات الصغيرة | التعامل مع جزء صغير من البيانات. |
4 | عرض النتيجة الدقيقة باستخدام التصورات. | يستخدم العمليات الحسابية للتمييز بين التصميمات الدقيقة لإحدى المشكلات ويميز البقع المذهلة. |
5 | لوحات التحكم والتقارير التي يتم التحدث إليها بواسطة الرسوم البيانية والمخططات باستخدام مؤشرات الأداء الرئيسية. | يحدد الترتيب الخاص بالمشكلة التي سيتم التحدث إليها كأحد مؤشرات الأداء الرئيسية في لوحات التحكم أو التقارير. |
6 | اعتمادًا على نطاق ضيق من المعلومات السابقة ولا توجد معلومات استخباراتية؛ تحتاج الإدارة إلى اتخاذ القرار بناءً على المعلومات. | يركز على قضية محددة في التجارة على المعلومات الصغيرة باستخدام الحسابات لاكتشاف الترتيب. |
7 | يظهر تقدير التكلفة والمزايا والإضافة إلى الجلب وما إلى ذلك كمؤشرات أداء رئيسية. | يحدد الترتيب لقضية إنشاء مؤشرات أداء رئيسية حديثة لذكاء الأعمال. |
8 | تُحدث ذكاء الأعمال فرقًا في اتخاذ القرار. | سيكشف التنقيب عن البيانات عن مشكلة محددة ويساهم في صنع القرار. |
9 | يتكون ذكاء الأعمال من إنشاء البيانات وتجميعها وتحليلها وتصورها. | يتكون التنقيب عن البيانات من تنظيف البيانات ودمجها وتحويلها وتفسيرها. |
العلاقة بين ذكاء الأعمال وعملية التنقيب في البيانات
يُعد التنقيب عن البيانات هو الأمثل لمعالجة مجموعات البيانات المركزة على قسم معين أو شريحة من العملاء أو منافس ومن خلال تحليل مجموعات البيانات الأصغر هذه، يمكن أن يكشف التنقيب في البيانات عن إجابات خفية لأسئلة عمل محددة وعلى عكس خصوصية استخراج البيانات، يقوم ذكاء الأعمال بمعالجة قواعد البيانات ذات الأبعاد أو الارتباطية من أجل استنتاج كيفية أداء المؤسسة بشكل عام.
نظرًا لأنّ التنقيب عن البيانات يتجه أكثر نحو الحصول على البيانات في تنسيق قابل للاستخدام وحل مشاكل الأعمال الفريدة فإنّ نتائج التنقيب عن البيانات هي مجموعات بيانات فريدة، وعلى العكس من ذلك يتم عرض نتائج ذكاء الأعمال في الرسوم البيانية وتمثيل المعلومات والتقارير ويُعد عرض نتائج ذكاء الأعمال أمرًا حيويًا للتأثير على القرارات التي تعتمد على البيانات.
ويختلف التنقيب عن البيانات وذكاء الأعمال في تركيزهما، حيث تساعد دراسة الأنماط من خلال التنقيب في البيانات الشركات على تطوير مؤشرات أداء رئيسية جديدة لذكاء الأعمال، ولذلك يركز ذكاء الأعمال على إظهار التقدم نحو مؤشرات الأداء الرئيسية المحددة لتنقيب البيانات، وترسم المقاييس الواسعة مثل: إجمالي الإيرادات وإجمالي تذاكر دعم العملاء و(ARR) بمرور الوقت صورة شاملة لأداء الشركة وتمنح أصحاب المصلحة الثقة لاتخاذ قرارات مهمة.
يقوم التنقيب في البيانات بفك تشفير مجموعات البيانات المعقدة هذه ويقدم نسخة أفضل لفريق ذكاء الأعمال لاستخلاص الرؤى وبالإضافة إلى ذلك يمكن أن يتعمق التنقيب في البيانات في مجموعات بيانات أصغر، ويتيح ذلك للشركات تحديد السبب الجذري لاتجاه معين واستخدام ذكاء الأعمال لاقتراح طرق للاستفادة منه، كما يستخدم المحللون التنقيب عن البيانات لجمع معلومات محددة بالتنسيق الذي يحتاجون إليه، ثم المتابعة باستخدام أدوات ذكاء الأعمال لتحديد وتقديم سبب أهمية المعلومات.
في حين أنّ تعريفات ذكاء الأعمال وعملية التنقيب عن البيانات مختلفة فإنّ العمليتين تعملان بشكل أفضل عند استخدامهما جنبًا إلى جنب، ويمكن اعتبار التنقيب في البيانات بمثابة مقدمة لذكاء الأعمال وعند الجمع غالبًا ما تكون البيانات أولية وغير منظمة ممّا يجعل من الصعب استخلاص النتائج.
