التحليلات التنبؤية مقابل التحليلات الوصفية

اقرأ في هذا المقال


التحليلات التنبؤية والوصفية هي استراتيجيات بيانات أساسية لإدارة الأعمال الصغيرة، بحيث تساعد التحليلات التنبؤية في العثور على النتائج المحتملة، بينما تبحث التحليلات الوصفية في تلك النتائج وتجد المزيد من الخيارات، ويمكن أن يساعد كلا النوعين من التحليلات أي شركة صغيرة على التقدم في المنحنى.

ما هي التحليلات التنبؤية

إنّ التحليلات التنبؤية هي فئة تحليلات متقدمة تساعد الشركات على فهم النتائج المحتملة أو تداعيات القرار، ومن خلال الاستفادة من البيانات الغامضة والأرقام التاريخية والإحصاءات، تستخدم التحليلات التنبؤية بيانات أولية وحديثة للتعمق في سيناريو مستقبلي.

حتى سنوات قليلة ماضية كانت التحليلات التنبؤية مجالًا للأعمال التجارية على مستوى المؤسسة وهي الشركات الوحيدة القادرة على تحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات من مصادر متعددة، ومع ذلك فإنّ النمو في البرامج كخدمة (SaaS) وموفري تحليلات (CRM) يعني أنه حتى الشركات الصغيرة يمكنها الوصول إلى تحليلات البيانات القيمة، ويتضمن أحد الجوانب الرئيسية للتحليلات التنبؤية فصل البيانات الزائدة عن الحاجة أو المضللة التي يمكن أن تغير الرؤى.

ما هي التحليلات الوصفية

تنظر التحليلات الوصفية أيضًا في السيناريوهات المستقبلية لكنّها تعتمد نهجًا أكثر تقنية، ويستعمل خوارزميات رياضية معقدة وذكاء اصطناعي وتعلم آلي لإلقاء نظرة أعمق نتيجة مستقبلية محتملة، ويمكن أن تساعد التحليلات الوصفية أيضًا الشركة على رؤية خيارات متعددة ونتائج محتملة.

مع ورود المزيد من البيانات يمكن للتحليلات الوصفية تغيير توقعاتها واقتراحاتها وفقًا لذلك، ويمكن أن تساعد التحليلات الوصفية الشركات على تغيير المستقبل، وكما أنّ التحليلات التنبؤية والتعليمية ضرورية لتحسين عملية صنع القرار ونتائج الأعمال.

العلاقة بين التحليلات التنبؤية والتحليلات الوصفية

  • التحليلات التنبؤية والوصفية تُعلم استراتيجيات عملك بناءً على البيانات التي تم جمعها، حيث تتنبأ التحليلات التنبؤية بالنتائج المستقبلية المحتملة بينما تساعدك التحليلات الوصفية على رسم توصيات محددة.
  • التحليلات التنبؤية والوصفية هي أدوات لتحويل المقاييس الوصفية إلى رؤى وقرارات، لكن لا يجب أن تعتمد على أحدهما أو الآخر، وعند استخدامهما معًا يمكن أن يساعدك كلا النوعين من التحليلات في تغيير استراتيجية عملك لإنشاء أفضل النتائج الممكنة.
  • كما أنّ التنبؤ بحد ذاته لا يكفي لمواكبة البيانات التنافسية المتزايدة، وتوفر التحليلات الوصفية توصيات ذكية للخطوات التالية المثلى لأي تطبيق أو عملية تجارية تقريبًا لتحقيق النتائج المرجوة أو تسريع النتائج.
  • على الرغم من أنّ التحليلات الوصفية عبارة عن عبارة معروفة تمامًا في فضاء التحليلات فإنّ العديد من قادة البيانات والتحليلات لديهم بالفعل خبرة محدودة في تطبيقهم الواقعي، أو لا يعرفون أنّه يمكن استخدام التحليلات الوصفية جنبًا إلى جنب مع التحليلات التنبؤية.
  • في حين أنّ عملية الجمع بين التحليلات التنبؤية والتعليمية لن تكون دائمًا منطقية وستختلف اعتمادًا على مشكلة العمل وتعقيدها، فإنّ القيام بذلك يمكن أن يكون مفيدًا بشكل كبير في العمل على إيجاد حل للمشكلة المذكورة.
  • الجمع بين التوقعات (شكل من أشكال التحليلات التنبؤية) مع التحسين (شكل من أشكال التحليلات الوصفية)، يتيح للمؤسسة استكشاف كيفية تأثير التغييرات على المتغيرات المختلفة على النتائج أو تغيير المفاضلات النسبية، ويصل هذا النهج المركب القابل للإنشاء إلى صميم مهمة إضافة قيمة الأعمال.

الفرق بين التحليلات التنبؤية والتحليلات الوصفية

  • تتنبأ التحليلات التنبؤية بالنتائج المستقبلية المحتملة بناءً على البيانات السابقة.
  • تستخدم التحليلات الوصفية مجموعة واسعة من البيانات لإنشاء توصيات محددة وقابلة للتنفيذ لهذه الفرضيات.
  • غالبًا ما تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية المنظمة (مثل السجلات الائتمانية وبيانات المعاملات وبيانات العملاء).
  • تستخدم التحليلات الوصفية عادةً البيانات المختلطة ومزيج من البيانات المنظمة (كما هو موضح بالفعل) والبيانات غير المنظمة (مثل مقاطع الفيديو والصور والمستندات).
  • من الناحية الإحصائية تتضمن التحليلات التنبؤية التنبؤ بقيمة متغير غير معروف باستخدام قيم المتغيرات المستقلة المعروفة.
  • وفي الوقت نفسه، تتضمن التحليلات الوصفية تحديد القيمة المثلى لمتغير القرار (ضمن قيود معينة) لتحسين واحد أو أكثر من مقاييس الأداء.
  • سيوفر نفس نموذج التحليلات التنبؤية دائمًا تنبؤات متطابقة بناءً على نفس البيانات.
  • تتطلب نماذج التحليلات الوصفية التحديث باستمرار ببيانات جديدة للحفاظ على ملاءمة التوصيات.
  • على الرغم من هذه الاختلافات تشترك التحليلات التنبؤية والتعليمية أكثر من تلك التي تفصل بينهما، وعلى هذا النحو قد يكون من الصعب (وفي بعض الأحيان غير مفيد) محاولة تصنيفهم بدقة شديدة.

ما هي سمات التحليلات التنبؤية مقابل التحليلات الوصفية

1- التشابه

  • كل من التحليلات التنبؤية والوصفية ضرورية لاستراتيجية بيانات ناجحة، حيث يمكن أن توفر إستراتيجية تحليل البيانات المعقدة الشركات الصغيرة في الحصول على نقطة البداية التي تشتد الحاجة إليها.
  • من الناحية الفنية، تشير التحليلات التنبؤية والوصفية إلى البيانات التاريخية للتنبؤ بما سيحدث في المستقبل.
  • في جوهره يُعد الانتقال من التحليلات التنبؤية إلى التحليلات الوصفية الخطوة التالية الطبيعية للمؤسسات التي تحرص على أن تصبح أكثر استباقية وأقل تفاعلًا، وتعمل على حل المشكلات التي أثيرت في تحليل البيانات التنبؤية.
  • تمهد التحليلات التنبؤية المرحلة من خلال إنتاج المواد الخام لاتخاذ قرارات أكثر صوابًا واستنارة، بينما تنتج التحليلات الوصفية مجموعة من خيارات القرار للتوازن مع بعضها البعض وفي النهاية جعل الخيار الذي له التأثير الأكبر على الأعمال.
  • لا سيما مع استمرار الصناعات في التعامل مع الأزمة الصحية العالمية واستعادتها، فإنّ إيجاد طرق لتحقيق النتائج المرجوة أو تسريع النتائج سيكون أمرًا بالغ الأهمية، ويمكن أن يساعد التوازن الصحيح بين التحليلات التنبؤية والوصفية.

2- الاختلافات

  • توفر لك التحليلات التنبؤية أساسًا للبيانات الأولية التي يمكن تحليلها بدورها بمزيد من التفاصيل باستخدام التحليلات الوصفية، وبمعنى آخر يوفر التنبؤية البيانات الضخمة في حين أن الوصفية يقوم برفع الأحمال الثقيلة ويحللها.
  • تتحقق التحليلات الوصفية من النتائج التي توفرها التحليلات التنبؤية وتجد المزيد من الخيارات المعتمدة على البيانات التي يمكن أخذها في الاعتبار.

3- المقارنة

  • التحليلات التنبؤية في المستوى الأدنى في التسلسل الهرمي للتحليلات.
  • النمذجة التنبؤية تغطي فقط جوانب محددة من الأعمال التجارية، في حين أن التحليلات الوصفية لديها القدرة على تغطية العمل بأكمله.
  • لا تتوقع التحليلات التنبؤية إلّا ما يمكن أن يحدث ومتى ولكن التحليلات الوصفية توفر لك عددًا من الخيارات والحلول لكيفية التعامل مع هذه التغييرات.
  • تميل التحليلات التنبؤية إلى تحسين وظيفة واحدة على حساب الآخرين؛ وفي الوقت نفسه حسابات التحليلات الوصفية لهم جميعًا.
  • بمعنى آخر كلا النوعين من التحليلات مطلوبان لكي يعمل النظام بأكمله ويتنبأ بما سيحدث في المستقبل، ومع ذلك فإنّ النموذج التنبؤي هو الأقل كفاءة من بين حلي التحليلات.

نستخدم التحليلات التنبؤية والوصفية في حياتنا اليومية، وهمّا أداتان استشرافيتان يستخدمهما قادة الأعمال ويتغلبون على هذه القيود، وتوفر حلول التحليلات طريقة ملائمة للاستفادة من بيانات الأعمال، ولكن قد يكون عدد الحلول في السوق كبيراً وقد يبدو أنّ العديد منها يغطي فئة مختلفة من التحليلات.

المصدر: Introducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionFoundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / 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: