توّلد الشركات وتجمع كميات كبيرة من البيانات خلال أعمالها التجارية، لكن إذا جمعت هذه البيانات دون تحليلها فلن تكون مفيدة لعمل الشركة. من هنا تبرز أهمية القصوى لعملية تحليل البيانات، ففي عصرنا الغني بالبيانات أصبح فهم تحليل البيانات واستخراج الرؤى أحد المحركات الأساسية لتحقيق النجاح. فما المقصود بتحليل البيانات؟ وكيف تُحلل بيانات شركتك؟

جدول المحتويات:

ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات Data Analysis هو عملية تطبيق منهجي للأساليب الإحصائية والمنطقية، بهدف وصف البيانات وتوضيحها وتلخيصها وتقييمها. ويُعرف أيضًا بأنه عملية جمع ونمذجة البيانات، لاستخراج الرؤى والإحصائيات التي تدعم اتخاذ القرار. إذ تعتمد الأعمال التجارية على تحليل البيانات في تحليل بياناتها، لاتخاذ قرارات قد تمكّنها من تحسين أدائها العام.

الفرق بين علم البيانات وتحليل البيانات

يُعرّف علم البيانات بأنه مجال متعدد التخصصات فهو يركز أساسًا على الدراسة العلمية للبيانات، ويمكن استخدامه في أي مجال مثل؛ البيع بالتجزئة والرعاية الصحية، والتجارة الإلكترونية وغيرها الكثير. ويهدف إلى تحليل كميات هائلة من البيانات الأولية غير المهيكلة، بحثًا عن استراتيجيات تساعد في دفع عمل الشركات للأمام.

يتضمن علم البيانات العديد من المهام المعقدة مثل: نمذجة البيانات، وبناء الخوارزميات من البداية حتى النهاية، وإدارة الفرق الكبيرة، وبناء هياكل البيانات الجديدة وتنفيذها. أما تحليل البيانات فهو أحد تخصصات علم البيانات. ورغم كونه مجالًا قائمًا بذاته إلا أنه محدودٌ؛ فبينما يجيب علم البيانات عن أسئلة استراتيجية واسعة النطاق، يعمل تحليل البيانات في دورٍ أضيق يتمثل في البحث عن إجابات لأسئلة محددة.

ما هي البيانات الضخمة؟

تشير البيانات الضخمة إلى مزيج كبير ومعقدة من البيانات المنظمة وغير المنظمة أو شبه المنظمة، التي يُحصل عليها من مجموعة متنوعة من المصادر، وتُحلل لإعطاء إحصائيات ومعلومات تستخدم في مشاريع التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية، وغيرها من التطبيقات التحليلية المتقدمة. من أمثلة البيانات الكمية:

  • تجارب التسوق المخصصة للتجارة الإلكترونية.
  • البحث الطبي المعزز من تجميع البيانات.
  • التعرف على عادات التسوق بالتجزئة، وتحسين المنتجات وفقًا لها.
  • اقتراحات مقاطع الفيديو على تطبيقات البث.
  • تحليل الطرق لتقليل الازدحام في المدن.
  • التعرف على عادات التعليم بالنسبة للطلاب، والمدارس، والمدن.

أهمية تحليل البيانات

يمتلك تحليل البيانات قيمة كبيرة في عمل الشركات إذا ما أُستخدم استخدامًا صحيحًا، فهو يساعد الشركات على الآتي:

تحسين صنع القرار

تستخدم الشركات تحليل البيانات لتتمكن من اتخاذ قرارات معتمدة على البيانات، إذ تمنح التحليلات الشركات نظرة ثاقبة تساعدها على أن تصبح أكثر كفاءة من خلال تحسين عملية صنع القرار. كما تسمح تحليلات الأعمال أيضًا بأتمتة عمليات اتخاذ القرارات بالكامل، وهذا يوفر استجابات صحيحة على الفور عند الحاجة.

التسويق الفعّال

إحدى مزايا تحليل البيانات أنه يوفر إحصاءات حول عملائك المستهدفين وعن أداء الحملات التسويقية، وهي معلومات قيمة للغاية لأنها تمكّنك من إجراء حملات تسويقية أكثر فعالية في المستقبل، وهذا بالتأكيد يساعدك في تحقيق مبيعات أفضل.

خدمة عملاء أفضل

يمكنك جمع بيانات العملاء من مصادر متعددة مثل: المتاجر الإلكترونية ومتاجر البيع بالتجزئة ووسائل التواصل الاجتماعي وغيرها من القنوات، وبفضل تحليل البيانات ستتمكن من تحويل هذه البيانات إلى ملفات تعريف شاملة للعملاء تساعدك في الحصول على رؤى حول سلوكهم واحتياجاتهم، وبالتبعية تقديم تجربة خدمة عملاء أفضل أكثر تخصيصًا.

أنواع تحليل البيانات

هناك أربعة أنواع رئيسية لتحليل البيانات وهي الأكثر استخدامًا اليوم في الشركات، تتمثل في:

1. التحليلات الوصفية

التحليلات الوصفية هي التحليلات التي تجيب على سؤال «ماذا حدث؟» وتُعدّ أبسط أنواع تحليل البيانات، وفي الوقت نفسه يُبنى عليها أنواع التحليلات الأخرى. لنفترض أنك تدير شركة لبيع مستلزمات الرياضة، وأثناء تحليل البيانات وجدت زيادة موسمية في مبيعات ملابس السباحة في أشهر الصيف من كل عام، هذا ما يمكننا تسميته بالتحليل الوصفي الذي يظهر على هيئة رسوم بيانية سهلة الفهم وواضحة، تُظهر اتجاهات البيانات.

2. التحليلات التشخيصية

تتناول التحليلات التشخيصية السؤال المنطقي التالي «لماذا حدث هذا؟»، وإذا عدنا للمثال السابق سنجد أن غالبية ملابس السباحة المُباعة كانت تناسب أشخاص أعمارهم أقل من 18 عامًا، رغم أن أعمار المشترين تتراوح بين 30 و50 عام. عند تحليل بيانات العملاء سنكتشف أن الدافع الأساسي لشراء ملابس السباحة أولًا هو أشهر الصيف الحارة، وثانيًا هو إهداء الآباء تلك الملابس للأبناء، وهذا ما يُفسر ارتفاع المبيعات في هذه الأشهر من السنة.

3. التحليلات التنبؤية

تُجيب التحليلات التنبؤية على سؤال «ماذا سيحدث في المستقبل؟» إذ تُستخدم لوضع تنبؤات حول الأحداث المستقبلية. فمن خلال تحليل البيانات السابقة، ستتمكن من الحصول على تنبؤات حول ما يجب أن تعمل عليه في شركتك مستقبلًا.

بالتطبيق على المثال السابق، ستجد أن مبيعات ملابس السباحة يرتفع في أشهر الصيف من كل عام على مدار عدة أعوام سابقة، ومن هنا يمكن التنبؤ بحدوث الأمر نفسه في العام القادم، ما يساعدك على وضع استراتيجيات قادمة بالاعتماد على تحليل البيانات التنبؤية المتوفرة لديك.

4. التحليلات التوجيهية

تجيب التحليلات التوجيهية على السؤال «ماذا يجب أن نفعل بعد ذلك؟»، وهي مفيدة عند اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. بالعودة لمثال ملابس السباحة، ستجد أن القرار الأفضل هو زيادة جهود التسويق عبر تنفيذ حملات تسويقية تستهدف الآباء في الشهر الذي يسبق بدء العطلة الصيفية، والتي تشجعهم على شراء مستلزمات السباحة لأبنائهم في العطلة قبل ذهابهم لأماكن السباحة، وهذا كله سيحقق لشركتك ارتفاعًا موسميًا للمبيعات في أشهر العطلة.

تقنيات تحليل البيانات

هناك العديد من الأساليب والتقنيات التحليلية المختلفة، التي يمكن أن يستخدمها محلل البيانات لمعالجة البيانات واستخراج المعلومات، مثل:

  • تحليل الانحدار: يتمثل في تحليل الصلة بين البيانات، لمعرفة تأثير التغيير في أحدها على البيانات الأخرى.
  • تحليل العوامل: يستهدف تقليص مجموعة بيانات كبيرة، وتقسيمها إلى مجموعات أصغر، بهدف محاولة اكتشاف المعلومات الخفية التي يصعب رؤيتها.
  • التحليل الجماعي: يقسم البيانات إلى مجموعات متشابهة (غالبًا ما تكون مجموعات سكانية)، وهذا يساعد محلل البيانات أو المستخدمين الآخرين على التعمق أكثر في الأرقام ضمن مجموعة بيانات فرعية محددة.
  • نموذج احتمالية حدوث نتائج مختلفة: يستخدم محلل البيانات تقنية محاكاة «مونت كارلو» بهدف منع الخسائر أو تخفيفها، وهي تتضمن متغيرات وقيم عديدة، كما أنها تتمتع بإمكانيات تنبؤية أكبر من باقي تقنيات تحليلات البيانات.
  • تحليل السلاسل الزمنية: هي التقنية التي تتبع البيانات مع مرور الوقت، ويُستخدم تحليل السلاسل الزمنية للتنبؤ بالتوقعات المالية، أو لاكتشاف الاتجاهات الدورية.

برامج تحليل البيانات

هناك برامج وأدوات لا يمكن الاستغناء عنها عند التفكير في تحليل البيانات، تتمثل فيما يلي:

مايكروسوفت إكسل

لا زال برنامج الإكسل عنصرًا أساسيًا في مجال تحليل البيانات، فهو يتضمن ميزات عدة، مثل الجداول التي تُستخدم لفرز البيانات أو تجميعها، وأدوات إنشاء النماذج، إضافةً إلى الخصائص الأخرى التي تسهّل معالجة البيانات وفرزها.

لغة البرمجة بايثون

بايثون لغة برمجة مفتوحة المصدر متعددة الاستخدامات، وتُعد أداة ضرورية في عملية تحليل البيانات. تمتاز بايثون بالبساطة، وذلك لأنها تُركّز على قابلية القراءة، وتمتلك مجموعة كبيرة من مكتبات الموارد المناسبة لتنفيذ مهام جمع البيانات المختلفة وتحليلها، وإعداد التقارير وتصور البيانات مثل: مكتبات NumPy، وPandas، وBeautiful Soup، ومكتبة Scrapy.

لغة البرمجة R

هي لغة برمجة مفتوحة المصدر أيضًا مثلها مثل بايثون، إلا أنها تُستخدم بكثرة في إنشاء برامج تحليل البيانات، وعلى الرغم من أن البرمجة بلغة R معقدة وصعبة أكثر من بايثون، إلا أنها مصممة خصيصًا للتعامل مع مهام الحوسبة الإحصائية الثقيلة، وتحظى بشهرة كبيرة بمجال تصور البيانات. كما تمتلك مجموعة من الأكواد تسمى CRAN متاحة مجانًا، يمكنك الاستفادة منها عند تحليل البيانات.

إطار عمل أباتشي سبارك

أباتشي سبارك هو إطار عمل برمجي يسمح لعلماء البيانات بمعالجة مجموعة ضخمة من البيانات بسرعة، إذ تأتي سرعته بفضل إمكانية توزيع مهام تحليل البيانات الضخمة على العديد من أجهزة الكمبيوتر؛ باستخدام ذاكرة الوصول العشوائي بدلًا من الذاكرة المحلية، ولهذا السبب يُستخدم لتطوير نماذج التعلم الآلي ذات البيانات الضخمة، كما أنه يحتوى على مكتبة من خوارزميات التعلم الآلي تسمى MLlib.

برامج SAS

كلمة SAS تعبّر عن نظام التحليل الإحصائي، وهي مجموعة تجارية شهيرة من أدوات تحليل المعلومات والبيانات التجارية. إذ تُستخدم في تحديد سمات العملاء، وإعداد التقارير، واستخراج البيانات وتحليلها، والنمذجة التنبؤية.

مهارات محلل البيانات المحترف

ثمة مجموعة من المهارات التي يجب أن يمتلكها محلل البيانات ليحقق النجاح في المهام المطلوبة منه، مثل:

  • SQL: هي أداة جداول بيانات وحوسبة قادرة على التعامل مع مجموعات ضخمة من البيانات، ومعالجة المعلومات بسرعة أكبر بكثير من برامج جداول البيانات الأخرى، لذلك يُعدّ تعلّمها أمرًا أساسيًا لتحليل البيانات.
  • لغات البرمجة الإحصائية: يستخدم محللو البيانات لغات البرمجة الإحصائية، مثل لغة R وبايثون لتحليل مجموعات بيانات ضخمة، لهذا يجب عليهم امتلاك معرفة واسعة بلغات البرمجة الإحصائية.
  • الإحصاء: تساعد العمليات الإحصائية محللي البيانات على فهم مجموعات ضخمة من البيانات، للعثور على المعلومات المفيدة فقط، ثم تطبيقها على المشكلة التي تواجه الشركة
  • تصوّر البيانات: إنشاء تصاميم سهلة الفهم للبيانات المحللة أمرًا أساسيًا لمشاركة النتائج، لذا ينبغي أن يمتلك محلل البيانات القدرة على تصوّر البيانات باستخدام المرئيات، مثل المخططات أو الرسوم البيانية.
  • تخزين البيانات: يعرّف تخزين البيانات بأنه عملية إنشاء أنظمة افتراضية لتخزين وتنظيم بيانات الشركة، وفي كثير من الأحيان يتولى محلل البيانات هذه المسؤولية، لهذا يجب أن يكون قادرًا على تخزين وحماية ومراقبة البيانات، مع التحكم في إمكانية الوصول إليها.
  • التفكير النقدي: غالبًا ما يُكلّف محللي البيانات بمهام مثل جمع وتفسير البيانات لأغراض معينة، لهذا فإن معرفة البيانات التي يجب جمعها، وكيفية معالجتها للحصول على المعلومات المناسبة هي مهارة تفكير نقدية ضرورية لمحللي البيانات.
  • تعلم الآلة: مع نمو وتطور الذكاء الاصطناعي المتزامن مع التقدم التكنولوجي، أصبح لزامًا على محللي البيانات تطوير مهاراتهم في تعلم الآلة.

خطوات تحليل البيانات

هناك 5 خطوات أساسية في تحليل البيانات، تتمثل فيما يلي:

1. بيان المشكلة

الخطوة الأولى في أي عملية تحليل بيانات هي تحديد الهدف منها، وهو ما يسمى «بيان المشكلة» في لغة تحليل البيانات. فمثلًا إن كنت تعمل في شركة تحصل على عملاء جدد باستمرار، إلا أنّ معدل عودتهم للتعامل من جديد منخفض، في هذه الحالة يجب أن تسأل؛ ما العوامل التي تؤثر سلبًا على تجربة العميل؟ أو كيف يمكن للشركة زيادة الاحتفاظ بالعملاء مع تقليل التكاليف؟

بعد أن حددت المشكلة، يجب تحديد مصادر البيانات التي ستساعدك على حلها. فستلاحظ مثلًا أن عملية البيع للعملاء الجدد مثالية، لكن تجربة ما بعد البيع غير موجودة، وهو ما قد يكون سبب عدم عودة العملاء. هذه الخطوة تتطلب أدوات لتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية KPIs ومقاييس الأعمال، لإنشاء لوحات معلومات KPI سهلة تستخدمها في بداية عمليات تحليل البيانات ونهايتها.

2. جمع البيانات

بعد تحديد الهدف ستحتاج إلى جمع البيانات المناسبة وترتيبها، إذ يُعدّ جمع البيانات شرطًا أساسيًا للبدء بتحليلها، وتنقسم مصادر جمع البيانات إلى ثلاث فئات، وهي:

بيانات الطرف الأول

هي البيانات التي تجمعها شركتك مباشرةً من عملائها، يمكن أن تكون مجمّعة عبر نظام إدارة علاقات العملاء، أو بيانات تتبع المعاملات، ويمكن أن تتضمن بيانات الاشتراك، والبيانات التي جُمعت من المقابلات والاستبيانات، وما إلى ذلك. هذه البيانات مفيدة للتنبؤ بالأنماط المستقبلية، واكتساب رؤى الجمهور.

بيانات الطرف الثاني

هذه البيانات هي بيانات الطرف الأول التي جُمعت من الشركات الأخرى، وقد تتيحها الشركة الثانية مباشرةً أو تشتريها من طرف آخر. وقد تتضمن بيانات من مصادر مماثلة للطرف الأول مثل: نشاط موقع الويب، واستطلاعات العملاء، ووسائل التواصل الاجتماعي، وما إلى ذلك. إذ يمكنك استخدامها للوصول إلى جماهير جديدة، والتنبؤ بسلوكياتهم. أكثر ما يميز بيانات الطرف الثاني أنها منظمة، ويمكن الاعتماد عليها.

بيانات الطرف الثالث

هي البيانات التي تُجمع من مصادر متعددة من مؤسسة تابعة لجهة خارجية، غالبًا ما تكون غير منظمة، وتُجمع بواسطة العديد من الشركات لإجراء التحليلات وأبحاث التسويق. ومن أبرز أمثلتها عناوين البريد الإلكتروني، وأرقام الهواتف، وحسابات التواصل الاجتماعي، وسجلات الشراء، وأنشطة تصفح العملاء للمواقع الإلكترونية.

بمجرد تحديد البيانات التي تحتاجها وكيفية جمعها، يمكنك الآن الاستفادة من أدوات إدارة البيانات مثل منصات إدارة البيانات DMP؛ وهي برامج تمكّن المستخدمين من اكتشاف البيانات، وتجميعها من عدة مصادر قبل تشكيلها وفصلها.

3. تنظيف البيانات

بعد جمع البيانات تأتي مهمة تنفيذ التحليل الذي يتضمن تنظيف البيانات وتنقيتها والتأكد من جودتها، وتشمل حذف الأخطاء والنسخ المتماثلة، وأي مشكلات أخرى أثناء تجميع البيانات من مصادر متعددة. والتخلص من البيانات والملاحظات التي لا تتعلق بالتحليل المقترح. إلى جانب حل أي مشكلات في المظهر وإصلاح الأخطاء المطبعية، وسد فجوات البيانات المحذوفة أثناء التنظيف.

يمكن أن يكون تنظيف البيانات بالأساليب التقليدية أمرًا شاقًا بعض الشيء، لهذا يمكنك الاستفادة من الأدوات المصممة لهذا الغرض، مثل الأدوات مفتوحة المصدر OpenRefine، وTrifacta Wrangler، وDrake التي تُعدّ أدوات مفيدة للمحافظة على بيانات نظيفة، ولكن لتنظيف البيانات بدقة أكبر يجب الاعتماد على لغات البرمجة مثل بايثون، ولغة R.

4. تفسير البيانات ومشاركة النتائج

في هذه الخطوة تُستخدم البيانات المُنظفة لتحليل وتحديد الاتجاهات، إذ يجري محلل البيانات العمليات الحسابية ويجمع البيانات للحصول على نتائج أفضل. ذلك باستخدام أدوات تحليل البيانات المختلفة؛ فيستخدم الإكسل في إنشاء جداول البيانات وإجراء العمليات الحسابية، في حين يستخدم SQL لإنشاء جداول مؤقتة لإجراء العمليات الحسابية، بينما تستخدم لغات بايثون وR هي لتفسير البيانات بسهولة.

5. مشاركة النتائج

بمجرد الانتهاء من تحليل البيانات واستنباط الرؤى، فإن الخطوة الأخيرة في عملية تحليل البيانات هي مشاركة الأفكار المستخلصة مع الجهات المعنية، وهذا يتضمن فك تشفير النتائج وعرضها بتصميم بسيط سهل الفهم، إذ يجب أن يضع محلل البيانات بالحسبان أن النتائج التي يقدمها ستٌتخذ القرارات بناءً عليها، والتي قد تتمثل في إطلاق منتجات جديدة، أو إغلاق أحد الأقسام، أو إعادة هيكلته.

كما ترى، عملية تحليل البيانات عملية معقدة تتضمن خطوات متتالية تتطلب فهمًا عميقًا بآلية تحليل البيانات، وخبرة جيدة بالمحاسبة وأدوات تحليل البيانات. فإذا كنت لا تمتلك المهارات اللازمة لإجراء تحليل البيانات بشركتك، وظف محلل بيانات محترف من منصة مستقل، أكبر منصة عمل حر عربية، واستفد من الخبراء في تحليل بيانات شركتك بكفاءة.

نظرًا إلى أن البيانات تزداد بسرعة في وقتنا الحاضر أصبح تحليل البيانات أمرًا ضروريًا للغاية في الشركات، فهو يشكل خطوة استراتيجية نحو النجاح، وذلك لأن تحليلات البيانات تساعدك على اتخاذ قرارات أفضل تنعكس إيجابًا على الأداء العام لشركتك، بالإضافة إلى دعم اتخاذ القرارات.

تم النشر في: استشارات أعمال