التحليل المتقدم للبيانات: كيف يمكن استخدام تحليل البيانات في نجاح الأعمال واتخاذ القرارات؟

التحليل المتقدم للبيانات

تحليل البيانات Data Analysis هو الاستراتيجية التي تشمل تجميع  وإدارة البيانات الضخمة المدخلة لتحديد اتجاهاتها والحصول على الصيغة النهائية المتقدمة لها. وقد شكلت هذه المعالجة التحليلية أساس العمل الإلكتروني الرقمي المعاصر بعيدًا عن الأدوات والأساليب التقليدية القديمة. كما غدت محورًا رئيسيًا في هيكلية إدارة الأعمال وتنظيم المعلومات الخاصة بالشركات الناشئة والمتوسطة والضخمة. حيث تسعى كل شركة إلى فحص وتحليل دقيق وفريد لإدخالها، بغية تحقيق أفضل المزايا العملية وتحسين استراتيجية العمل والقدرة على اتخاذ القرار الصائب في أصعب الحالات. لا سيما للوصول على تفاضل أعلى وتنافس أقوى مع الشركات الأخرى في السوق. لذا وللتعرّف أكثر حول موضوع التحليل المتقدم للبيانات: كيف يمكن استخدام تحليل البيانات في نجاح الأعمال واتخاذ القرارات؟، أعددنا هذا المقال عبر موقع ويكي العرب لنستعرض من خلاله ماهية تحليل البيانات، وأهميتها ومراحلها، وغير ذلك الكثير من التفاصيل المرتبطة بهذا الشأن.

قد يهمك أيضًا: التكنولوجيا الحيوية

ما هو التحليل المتقدم للبيانات Data Analysis

تحليل البيانات المتقدم Data Analysis: هي عملية معالجة البيانات الأولية الضخمة بعد تجميعها من خلال مستشعرات خاصة وفحصها بدقة ومن ثمّ إدخالها ليتم تحليلها عبر أدوات وتقنيات متخصصة. وذلك بغية استخلاص نتائجها النهائية (المخرجات) بناءَ على بيانات الإدخال. ومن ثمّ معرفة توجه النواتج الأخيرة ومسارها الصحيح الذي يمكن الاستفادة منه مباشرةً في رفع أداء العمل واتخاذ القرارات الصائبة المصيرية التي تدفع عجلة النمو والازدهار للشركة أو المؤسسة أو المشروع الناشئ بشكل كبير وملحوظ.

التحليل المتقدم للبيانات

أهمية أتمتة البيانات في إدارة الأعمال

تكمن أهمية التحليل المتقدم للبيانات في إدارة الأعمال واتخاذ القرارات من خلال ما يلي:

  • الحصول على تحليلات منطقية تفصيلية خاصة بتجارب العملاء وآلية التعامل معهم.
  • كذلك القدرة على اتخاذ القرارات المناسبة لمواجهة وحل أي مشكلة تعترض مسيرة العمل أو تواجه العميل أثناء تجربته مع الشركة.
  • أيضًا الوصول إلى قاعدة عملاء قوية ومتينة، تساهم في توسيع شعبية الشركة او المؤسسة وتساعد على انتشار علامتها التجارية إلى أبعد مدى.
  • رفع سوية العملية الإنتاجية من خلال تحسين جودة المنتجات وتحفيز نشاط العاملين ودعم مستوى إنتاجيتهم.

أنواع البيانات الضخمة القابلة للتحليل المتقدم

تشمل البيانات القابلة للتحليل، الأنواع التالية:

  • البيانات الهيكلية المنظمة: تتضمن البيانات الثابتة البحثية، وغالبًا ما توجد في القواعد والجداول البيانية. بما في ذلك معلومات الشركة والعملاء الشخصية كالاسم والسجل المالي والأرقام الخاصة المهمة.
  • البيانات شبه المنظمة: تجمع ما بين البيانات الهيكلية والبيانات غير المنظمة. حيث لا تتضمن نسق ثابت، وإنما يتطلب تحليلها وأتمتتها عدة صيغ، ومن أبرزها بيانات الوسائط الاجتماعية.
  • البيانات غير المنظمة: تشمل مجموعة البيانات غير الثابتة والتي لا تحتفظ بتنسيق محدد، وبالتالي من الصعب معالجتها بالوسائل التقليدية البسيطة. بما في ذلك بيانات الفيديو والصور والصوت ورسائل البريد الإلكتروني وتفاعلات العملاء.

آلية استخدام التحليل المتقدم للبيانات في صنع القرارات

تتمثل آلية اتخاذ القرارات العملية بالاعتماد على التحليل المتقدم للبيانات من خلال ما يلي:

  • جمع البيانات الخام من مصادرها المختلفة.
  • ومن ثمّ القيام بإجراء قياسي لدمج البيانات المدخلة ذات المصادر المتعددة، سواء من داخل الشركة أو من خارجها.
  • البدء بأتمتة بيانات عبر معالجتها بأدوات وتقنيات آلية ورقمية عالية الأداء والدقة.
  • فحص القيم الخاصة بالمعلومات المُعالجة عبر لوحات البيانات التفاعلية المرئية، للتمكن من قراءة النتائج بكل وضوح وسرعة.
  • استخراج البيانات النهائية المؤتمتة في الوقت المحدد، لاستخدامها مباشرةً في اتخاذ القرار المنسب للأعمال من بيع أو شراء أو أي تعاملات مالية أو إدارية. ليكون القرار الناتج هو القرار المبني على البيانات المدخلة بدقة.

مراحل التحليل المتقدم للبيانات 

تشمل عملية تحليل البيانات المتقدمة Data Analysis الخطوات المراحل التالية:

  1. مرحلة تحديد الهدف: من الضروري تحديد الغاية النهائية المستخلصة من عملية المعالجة للمدخلات البيانية. بما في ذلك الآلية المنهجية الصحيحة لتحقيق النتائج التحليلية الصحيحة والمثالية.
  2. مرحلة جمع البيانات: تشمل هذه المرحلة تجميع البيانات من مصادر داخلية وخارجية خلال مدة زمنية محددة. حيث تعتبر رسائل البريد الإلكتروني والسجلات المالية من المصادر الداخلية. في حين أن الاستبيانات ومواقع السوشيال ميديا من مصادر التجميع الخارجية.
  3. مرحلة فحص البيانات: تتضمن عملية الفحص، معاينة دقيقة وغربلة للمعلومات المدخلة لفرز البيانات القابلة للتحليل بالطرق التقليدية والبيانات التي تحتاج أدوات وتقنيات عالية لأتمتتها.
  4. مرحلة نمذجة النتائج: تتمثل مرحلة النمذجة للبيانات من خلال إنشاء نماذج صحيحة وواضحة، حيث يأتي النموذج بشكل رسم بياني يوضح عملية التحليل بالكامل مع معلومات توضيحية عنها.
  5. مرحلة الحصول على النتائج النهائية: تأتي هذه المرحلة في ختام عملية معالجة البيانات، وذلك بهدف الحصول على النتائج الأخيرة (المخرجات) المبنية على الإدخالات الصحيحة.
التحليل المتقدم للبيانات

أنماط تحليل البيانات للوصول إلى القرارات العملية

يندرج تحليل البيانات المتقدم ضمن الأنماط التالية:

  • التحليلات التشخيصية: تتضمن الفحص الدقيق للبيانات المدخلة، والكشف عن مواضع المشاكل في أداء عمل الشركات ومسببات المشكلة لوضع الحلول المناسبة لمواجهتها.
  • التحليلات التنبؤية: تنتج هذه التحليلات، توقعات مستقبلية واضحة وشاملة بناءً على النتائج التحليلية للبيانات.
  • التحليلات النفسية: تساهم في تحليل مشاعر العملاء وتحديد رغباتهم تجاه منتجات الشركات والمؤسسات.
  • التحليلات النصية: تتضمن تحويل الإدخالات النصية إلى صيغ بيانية رقمية.

كيفية التحليل المتقدم للبيانات المستخدمة في صنع القرارات

تتضمن عملية التحليل المتقدم للبيانات المستخدمة في صنع القرارات وتطوير الأعمال الخطوات التالية:

  1. حدد هدفك: يتوجب على المستخدم وضع نقاط أهداف محددة للشركة أو المؤسسة والعمل للوصول إليها كنتيجة نهائية. بما في ذلك زيادة المبيعات، أو توسيع قاعدة العملاء لتحقيق انتشار أكبر للعلامة التجارية للشركة.
  2. ابحث عن البيانات بدقة: ينبغي البحث الدقيق للحصول على البيانات وإعدادها للإدخال، بحيث تكون من مصادر موثوقة جدًا. بحيث تساهم في الوصول إلى أفضل القرارات التي تجذب العملاء وترفع من سوية الشرعة ومصداقيتها في العمل.
  3. أنشئ خطتك التحليلية: تتضمن هذه الخطوة مراجعة البيانات بدقة والاستناد إليها لإنشاء استراتيجية عملية فعّالة تشمل آلية تحليل البيانات في CRM. كذلك إعداد تقارير العملاء وسجلات الموظفين والعمل على تخزين هذه المعلومات بطريقة صحيحة، والوصول إليها بسهولة للمساعدة في اتخاذ القرارات المستنيرة الضرورية في عملهم الروتيني.

ميزات التحليل المتقدم للبيانات 

تمتاز آلية التحليل المتقدم للبيانات Data Analysis بالمزايا الإيجابية التالية:

  • مساعدة الشركات والمؤسسات في اتخاذ القرارات الأفضل لتطوير مسار العمل، من خلال جمع البيانات الجيدة وفحصها بشكل دقيق للحصول على القرار الصائب، فغالبًا ما تؤدي البيانات السيئة إلى إصدار قرارات فاشلة.
  • رفع سوية وكفاء الأداء في العمل، وبالتالي زيادة معدل الإنتاج اليومي والشهري والسنوي عبر اكتشاف الثغرات السلبية والعمل على تفاديها بالكامل.
  • متابعة تغيرات سلوك العملاء المبنية على قراءة وفهم رغباتهم تجاه العلامة التجارية للمؤسسة أو الشركة في ضوء حركة العرض والطلب في السوق.
  • إضافة الطابع الشخصي للمنتجات والخدمات التي تساعد في جذب العملاء وترسيخ العلامة التجارية للمنتج في أذهانهم. مما يزيد من عمليات الطلب والمبيع.

عيوب التحليل المتقدم للبيانات 

تتمثل عيوب التحليل المتقدم للبيانات  Data Analysis بما يلي:

  • عدم الانسجام في العمل الجماعي، تبعًا لتفاوت الآراء والمهارات بين أعضاء الفرق المشرفة على أتمتة البيانات.
  • تعد عملية معالجة البيانات مكلفة بالنسبة للشركات ونتائجها الربحية ليست مباشرة، وإنما تتطلب وقت وجهد للتحقق.
  • صعوبة الحصول على بيانات الإدخال بسويةٍ جيدة، فالأمر يحتاج إلى عملية بحث وتدقيق واسعة جدًا.
  • التعرض لفقدان البيانات وانتهاك الخصوصية وارد جدًا، لا سيما من قبل قراصنة شبكة الويب.

في ختام سطور مقالنا، كانت هذه أهم المعلومات حول التحليل المتقدم للبيانات Data Analysis. حيث تعرفنا من خلاله على ماهية معالجة البيانات وأنواعها ومراحل التحليل والوصول إلى صنع القرارات اللازمة لتطوير الأعمال. وهنا لا أن ننوه بضرورة البحث الدقيق للوصول إلى البيانات الصحيحة الممتازة المعدة للأتمتة، بغية الاستفادة منها في الحصول على نتائج قرارات صائبة ومنافسة في سوق العمل. واستخدام كل ما يلزم في سبيل ذلك من أدوات وتطبيقات خاصة بالذكاء الاصطناعي، لا سيما في إعداد التقارير ولوحات المعلومات التحليلية الهادفة إلى تحسين أرباح العمل دومًا.

 

‫0 تعليق

اترك تعليقاً