مجال تحليل البيانات، في عصرنا التكنولوجي الحالي، لا يوجد شيء أكثر وفرة من البيانات التي يمكن استخدامها تقنيًا وعلميًا لمساعدة الشركات على تحقيق نجاح أكبر.
ما هو تحليل البيانات؟
ينطوي علم تحليل البيانات على جمع البيانات ومعالجتها وتنظيمها لاستخراج بيانات موثوقة لدعم القرارات الاستراتيجية التي تؤثر إيجاباً على أداء أعمال الشركة.
يتم جمع هذه البيانات على مدى فترة طويلة من الزمن في الماضي، ولكن تحليلها أمر بالغ الأهمية لحاضر ومستقبل الأعمال.
من خلال تحليل البيانات، يمكن للمؤسسات تحويل جميع البيانات التي تم جمعها إلى مخرجات علمية ذات مغزى. يمكن أن تأخذ هذه المخرجات شكل جداول إحصائية ورسوم بيانية، والتي يمكن تحويلها إلى ملخصات مركزة يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات محددة.
ما أهمية تحليل البيانات؟
استهداف العملاء بشكل أفضل.
قد تنفق مؤسسة ما الكثير من الموارد البشرية والمادية على حملة إعلانية جيدة، ولكنها لا تحقق النتائج المتوقعة بسبب سوء استهداف العملاء.
تحسين الإنتاجية: يمكن أن يؤدي تحليل البيانات إلى تحسين عملك. توفر البيانات التي تم تحليلها معلومات دقيقة عن نقاط القوة في عملك، مما يضمن لك البناء على نقاط القوة هذه.
اتخاذ القرار الأمثل بدلاً من اتباع الحدس أو التخمين العشوائي، يمكن أن يساعد تحليل البيانات في اتخاذ قرارات منطقية ومعقولة.
تبسيط التكاليف، من خلال تحليل البيانات، يمكنك معرفة مجالات عملك التي تهدر الكثير من المال دون تحقيق نتائج إيجابية.
يتيح ذلك لشركتك تقليل بعض نفقاتها غير الفعالة تجاريًا مع زيادة الميزانيات في المجالات التي تحقق أفضل النتائج.
خطوات تحليل البيانات
ينطوي تحليل البيانات على سلسلة من الخطوات المنهجية التي يجب احترامها لتحقيق أفضل النتائج، بما في ذلك
1- تحديد الأهداف
بغض النظر عن نوع تحليل البيانات الذي تستخدمه شركتك، من المهم تحديد أهداف التحليل قبل البدء به.
2- جمع البيانات
بما أن عملية جمع البيانات هي عملية مستمرة غير مرتبطة بفترة زمنية محددة، فإن تنظيم وتخزين بيانات العملاء من قبل الشركات يعتبر جمعاً للبيانات.
يمكن جمع البيانات من مصادر داخلية مثل: السجلات المحاسبية والمعاملات ورسائل البريد الإلكتروني، ومصادر خارجية مثل: منصات التواصل الاجتماعي والاستبيانات.
عند جمع البيانات، يجب ملاحظة العناصر التالية:
1- تحديد البيانات التي يمكن جمعها من المصادر الموجودة التي تمتلكها الشركة.
تحديد نظام التخزين الذي سيتم استخدامه لضمان تخزين البيانات بشكل آمن.
- جمع البيانات في ملفات موسومة بنوع البيانات وتاريخها.
- التدقيق في البيانات
لا تكون جميع البيانات صالحة وقابلة للاستخدام وقد تحتوي على تكرار أو أخطاء.
لذلك، يتم تدقيق البيانات من أجل اختيار أفضل البيانات وأكثرها قابلية للتحليل.
يعتمد نوع البيانات التي سيتم تحليلها على الغرض من التحليل.
على سبيل المثال، سيكون من غير المجدي تحليل عادات التسويق الخاصة بالعملاء عند الحاجة إلى اتخاذ قرار بشأن ترشيد التكاليف الداخلية.
3- تحليل البيانات ونماذج النتائج
تتضمن هذه المرحلة خطوات تحليل البيانات من أجل استخلاص استنتاجات ذات مغزى.
وبمجرد تحليل البيانات، لا ينبغي أخذها كما هي، بل يجب تحويلها إلى نموذج جذاب ومفهوم ويمكن ملاحظته بسهولة.
وهذا يسمح بإنشاء الرسوم البيانية ولوحات المعلومات واستخراج الأنماط والاتجاهات التي يصعب التعرف عليها من الجداول وحدها.
4- استخلاص الاستنتاجات من التحليل
يفترض في هذه المرحلة استخلاص الاستنتاجات ذات الصلة بالأهداف الكامنة وراء عملية تحليل البيانات.
وبمجرد الانتهاء من عملية التحليل واستخلاص الاستنتاجات، تكون الخطوة التالية هي تفسير النتائج من أجل توضيح الأسئلة التي سبقت عملية التحليل.
أنواع تحليل البيانات
هناك العديد من أنواع تحليل البيانات، والتي تتلخص جميعها في الحصول على معلومات مفيدة للمساعدة في اتخاذ القرارات الصحيحة.
التحليل التنبؤي
يحاول التحليل التنبؤي التنبؤ بالأحداث المستقبلية بناءً على نتائج تحليل البيانات السابقة أو التاريخية. على سبيل المثال، إذا أظهر تحليل البيانات أن مبيعات الشركة ترتفع بشكل ملحوظ خلال أشهر الصيف، فمن المتوقع أن يتحقق نفس النجاح في نفس الوقت في المستقبل.
يمكن أن يكون هذا النوع من التحليل مفيدًا أيضًا في إجراء عدد من التنبؤات، مثل احتياجات العملاء أو إمكانية توسع الأعمال في المستقبل.
قد يهمك أيضاً: كورس تحليل البيانات من كورسيرا
التحليل النصي
نظرًا لأن البيانات ليست كلها رقمية أو إحصائية، فإن التحليل النصي هو أفضل طريقة.
فهو يساعد على تحويل البيانات النصية إلى بيانات رقمية يمكن قراءتها آلياً.
على سبيل المثال، يمكن أن توفر التعليقات المكتوبة على منصات التواصل الاجتماعي المختلفة بيانات إحصائية عن تكرار عبارات معينة تشير إلى عدم رضا العملاء.
التحليل التشخيصي
يهدف التحليل التشخيصي إلى اكتشاف مواطن الخطأ في الشركة وأسبابه.
على سبيل المثال، قد تلاحظ الشركة انخفاضًا حادًا في أحد منتجاتها وتتساءل عن سبب حدوث ذلك.
وبمجرد معرفة سبب حدوث المشكلة وكيفية حدوثها، يمكنك صياغة أفضل الحلول والتدابير للتغلب عليها.
التحليل العلائقي
يهدف هذا النوع من التحليل إلى إيجاد العلاقات بين مجموعة من المتغيرات أو العناصر. بعبارة أخرى، يحاول تحديد أوجه الترابط بين سلسلة من العناصر، بعضها ثابت وبعضها متغير.
على سبيل المثال، لنفترض أنه تم تنفيذ حملة تسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي لزيادة المبيعات. في هذه الحالة، يمكن الاعتماد على هذا التحليل لتحديد العلاقة بين الحملة التسويقية وعدد المبيعات.
وبمجرد توفر نتائج التحليل، يمكن اتخاذ القرارات المتعلقة بإيلاء المزيد من الاهتمام لشكل الحملة التسويقية ونفقاتها من أجل تحقيق أفضل النتائج الممكنة.
التحليل النفسي
قد تظن أن تحليل البيانات يتمحور حول الجداول والأرقام، ولكن هذا يرجع بشكل أساسي إلى تجاهل أو عدم إدراك قيمة البيانات النوعية.
يمكن استخدام البيانات النوعية لفهم مشاعر وأحاسيس العملاء تجاه العلامة التجارية.
الهدف هو فهم البيانات النوعية وتصنيفها بحيث يمكن التقاط المشاعر الحقيقية تجاه الشركة والعلامة التجارية.
التحليل الوصفي
لا يحاول هذا النوع من التحليل تقديم حلول أو إجابات على الأسئلة المطروحة قبل عملية التحليل، ولكنه يساعد الشركات على فهم ما يحدث في الوقت الحالي من خلال الحصول على وصف للبيانات دون تقديم تفسير.
هكذا قد نكون انتهينا من مقال مجال تحليل البيانات أتمني أن يكون نال إعجابكم.