تحليل البيانات: رحلة من الفوضى إلى المعرفة في عالم اليوم، تغرقنا كميات هائلة من البيانات من جميع الاتجاهات.
حيث تأتي هذه البيانات من مصادر متنوعة، مثل المعاملات المالية، وسجلات المرضى، ومنصات التواصل الاجتماعي، وأجهزة الاستشعار، والعديد من المصادر الأخرى.
بينما قد تبدو فوضوية في البداية، إلا أنها تخفي وراءها كنوزًا من المعرفة والرؤى القابلة للاستفادة منها.
تحليل البيانات :
هي عملية استخراج المعرفة والرؤى من مجموعات البيانات الضخمة يبدأ هذا المسار بتنظيف البيانات وتنقيتها، ثم معالجتها وتحليلها باستخدام أدوات وتقنيات مختلفة، وأخيرًا استخلاص النتائج والاستنتاجات المفيدة.
مميزات تحليل البيانات :
تحسين عملية صنع القرار من خلال تحويلها الخام إلى معلومات قابلة للتنفيذ وتحليلها للمساعدة في اتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة.
مهمه في تحديد الاتجاهات والأنماط، مما يتيح للمستخدمين فهم الماضي بشكل أفضل واتخاذ قرارات مستقبلية أكثر فعالية.
على سبيل المثال، يمكن لشركة ان تقوم بتحليل المبيعات لتحديد المنتجات الأكثر شعبية بين العملاء وتقوم بتحسين استراتيجيات التسويق والترويج.
اكتشاف فرص جديدة لزيادة الإيرادات أو تحسين الكفاءة حيث يمكن تحليل سلوكيات العملاء لتحديد المنتجات أو الخدمات التي قد يهتم بها العملاء الحاليون ويسمح بتقديم خدمات جديدة.
يؤدي إلى تحسين تجربة العملاء ويمكن لشركة ردود الفعل من العملاء لتحديد مجالات تحسين خدمة العملاء وتعمل علي زيادة رضا العملاء وتحسين ولائهم.
زيادة الكفاءة لتحديد مجالات الهدر وعدم الكفاءة داخل المنظمة وهي أين تحدث عمليات التأخير أو الاختناقات ويتيح تحسين كفاءة عملياتها وخفض التكاليف.
تحفيز الابتكار لاكتشاف أنماط واتجاهات جديدة لتحديد الاتجاهات الجديدة في السوق وتطوير منتجات أو خدمات جديدة تلبي احتياجات العملاء.
لمعرفة المزيد أيضا من هنا
يمكن أن يساعد تحليل البيانات على :
لتحديد المخاطر المحتملة واتخاذ خطوات للتخفيف منها وضمان الامتثال للقوانين واللوائح.
أيضا تقوم بتحسين التواصل والتعاون بين الفرق المختلفة داخل المنظمة.
مجالات تطبيق تحليل البيانات :
1. الأعمال التجارية
يحتاجه الكثير من العملاء لفهم سلوكهم واحتياجاتهم، وتحسين حملات التسويق، وقياس عائد الاستثمار.
أهمية معرفة وتحليل المبيعات لتحديد أفضل الفرص، وتحسين توقعات المبيعات، وتطوير استراتيجيات تسعير فعالة.
التمويل المالي بشكل مستمر لتقييم المخاطر، واتخاذ قرارات الاستثمار، والكشف عن الاحتيال والعمليات لتحسين الكفاءة، وخفض التكاليف، وتحديد مجالات الهدر.
2. العلوم
للتحليل الجينية لفهم الأمراض الوراثية وتطوير علاجات جديدة و التجارب السريرية لتحديد فعالية الأدوية الجديدة وسلامتها.
علم الفلك تحليل بيانات الملاحظات الفلكية لفهم الكون ثم التجارب الفيزيائية لاختبار النظريات العلمية.
3. الطب
من حيث الصور الطبية، مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي، لتشخيص الأمراض والتجارب السريرية لتحديد فعالية العلاجات الجديدة وسلامتها.
تحليل الأمراض الجينية للمرضى لتطوير خطط علاجية مخصصة وانتشار الأمراض لتحديد العوامل المؤثرة عليها واتخاذ تدابير الوقاية.
4. الحكومة
تحليل النقل العام لتحديد أفضل مسارات الحافلات وتقليل الازدحام المروري.
يكون هذا التحليل مهم في الجريمة لتحديد مواقع الجريمة وأنماطها واتخاذ تدابير مكافحة الجريمة.
تحسين أداء الطلاب وتحديد احتياجاتهم التعليمية ثم تحليل دافعي الضرائب للكشف عن الاحتيال وجمع الضرائب بكفاءة.
العوامل المهمة في استخدام تحليل البيانات :
تنتج المنظمات والأفراد كميات هائلة من البيانات كل يوم وذلك يتيح فرص جديدة للتحليل .
أصبحت تقنيات تخزين البيانات ومعالجتها أرخص، مما يجعل تحليل البيانات أكثر سهولة وبأسعار معقولة.
تتطور أدوات التحليل باستمرار، مما يجعلها أكثر قوة وسهولة الاستخدام.
تدرك المنظمات والأفراد بشكل متزايد قيمة البيانات وتحليلها، مما يؤدي إلى زيادة الطلب على محللي البيانات وعلماء البيانات.
أدوات تحليل البيانات :
تتوفر العديد من الأدوات تتراوح من البرامج البسيطة إلى البرامج المتطورة. وتعتمد هذه أداة الأفضل على احتياجاتك ومهاراتك وميزانيتك.
جداول البيانات
Microsoft Excel هي أداة شائعة أساسية مثل إنشاء الرسوم البيانية والجداول، وإجراء العمليات الحسابية البسيطة.
Google Sheets أداة مجانية قائمة على السحابة توفر ميزات مشابهة لـ Excel.
لغات البرمجة
R لغة برمجة قوية في الإحصاء ثم أيضا Python لغة شائعة لتحليل البيانات والتعلم الآلي.
SQL لغة للاستعلام عن البيانات واستخراجها من قواعد البيانات.
أدوات تحليل البيانات البصرية
Tableau هي أداة شائعة لإنشاء رسوم بيانية تفاعلية وتصورات بيانات.
Power BI أداة من Microsoft لإنشاء تقارير تحليلية وتصورات بيانات.
Qlik Sense أداة قوية لإنشاء تطبيقات تحليل البيانات.
الأدوات التنبؤية
SAS أداة تجارية قوية للبيانات التنبؤية ثم SPSS وهي أداة إحصائية تنبؤية.
تعرف علي أدوات مفتوحة المصدر
KNIME منصة مفتوحة المصدر لإنشاء سير عمل .
RapidMiner اللتعلم الآلي بسهوله لجميع الفئات .
Orange سهلة الاستخدام للتحليل بكفاءة عالية .
من أهم التحديات على الرغم من فوائده العديدة، إلا أنه يواجه بعض التحديات وهي
ازدياد حجم البيانات، يزداد التحدي في تحليلها ثم تأتي البيانات من مصادر مختلفة، مما يجعل تحليلها أكثر صعوبة. لذلك هناك نقص في المهارات المطلوبة .
من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دور مهم في المستقبل سيتم استخدام التعلم الآلي بشكل متزايد لتحليل البيانات واستخراج الرؤى الجديدة.
