فوائد أدوات عملية تحليل البيانات

اقرأ في هذا المقال


تقوم بيئة الأعمال اليوم بطبيعتها على البيانات، وتحليلات البيانات بدورها هي عملية الوصول إلى الاتجاهات والأنماط في كميات كبيرة من البيانات لوضع قرارات ذكية.

ما هي فوائد أدوات عملية تحليل البيانات

  • حجم البيانات: يُعد حجم البيانات أحد الاعتبارات المهمة عند تحديد أداة تحليل البيانات الأنسب، حيث تعمل العديد من الحلول بشكل جيد عندما تكون البيانات صغيرة ولكنّها لا تتناسب مع نشاطك التجاري أثناء نموه.
  • تعقيد البيانات: يُعد تعقيد البيانات أيضًا عاملاً مهما يجب مراعاته في اعتماد أدوات عملية تحليل البيانات، حيث إذا كان من الصعب فهم البيانات أو تحليلها يمكن الاستفادة من ميزات حل التحليلات الرائد اليوم.
  • نوع التحليل الذي تريد إجراؤه: يمكن أن تكون الأنواع المختلفة من أدوات التحليل مفيدة لأغراض مختلفة، وهنا سيتم التفكير في أداة تحليلات تم تصميمها للتوسع.
  • خبرة محللي البيانات: يُعد مستوى مهارة الأشخاص في فريقك أحد الاعتبارات المهمة أيضًا، حيث تتخذ أدوات تحليل البيانات نهجًا فريدًا بين منصات (BI) الحديثة، ويوفر وظائف لكل من المستخدمين المهتمين بالأعمال التجارية بالإضافة إلى المحللين التقنيين.
  • القدرات التحليلية: تأتي أدوات تحليل البيانات الضخمة المختلفة مع أنواع مختلفة من القدرات التحليلية مثل: أشجار القرار والتنقيب التنبئي والشبكات العصبية والسلاسل الزمنية وما إلى ذلك.
  • التكامل: في بعض الأحيان تحتاج الشركات إلى لغات برمجة وأدوات إحصائية إضافية لإجراء أشكال مختلفة من التحليل المخصص ولذلك من الضروري أن تكون أدوات تحليل البيانات الضخمة مجهزة بها.
  • قابلية التوسع: لن تكون البيانات هي نفسها دائمًا وستنمو مع نمو النشاط التجاري، حيث من خلال ميزة قابلية التوسع لأدوات تحليلات البيانات يسهل دائمًا التوسع بمجرد أن يلتقط النشاط التجاري بيانات جديدة.
  • التحكم في الإصدار: تشارك غالبية أدوات تحليل البيانات في تعديل معلمات نماذج تحليلات البيانات، وتساعد ميزة التحكم في الإصدار على تحسين القدرات لتتبع التغييرات.

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: