يتم جمع البيانات من مصادر مختلفة ومراجعتها ثم تحليلها لتشكيل نوع من النتائج أو الاستنتاجات، هناك مجموعة متنوعة من طرق تحليل البيانات المحددة، والتي يتضمن بعضها التنقيب عن البيانات، وتحليلات النص، وذكاء الأعمال، وتصوير البيانات. " لم يعد اتخاذ القرارات اليوم قائما على الحدس، ولأن جميع الخيارات القائمة على البيانات اليوم هي الطريقة الوحيدة لتحقق النجاح ولتكون واثقًا حقًا في قرارات العمل. ما الذي يجب عليك معرفته؟ في تحليل بيانات مؤسستك أو عملك، يجب أن تبدأ بالسؤال (الأسئلة) الصحيح، يجب أن تكون الأسئلة قابلة للقياس وواضحة ومختصرة، صمم أسئلتك إما لتأهيل أو استبعاد الحلول المحتملة لمشكلتك أو فرصتك المحددة. يجب أن تضع في الحسبان أيضا: أهمية امتلاك المهارات اللازمة لتحليل البيانات. اختيار طرق جمع البيانات والتحليل المناسب بشكل متزامن. ما هي وظيفة تحليل البيانات - تجارتنا. عليك أن تتأكّد أنك حصلت على البيانات الصحيحة للإجابة على أسئلتك تحتاج إلى استخلاص استنتاجات دقيقة من تلك البيانات، من خلال تقديم تحليل نزيه ودقيق. ما أهمية تحليل البيانات؟ لسنا نبالغ إن كنا نقول أن تحليل البيانات أصبح ركيزة أساسية في نجاح الأعمال، فالشركات تستخدم تحليل البيانات في الأعمال لتحصل على رؤية أفضل لتتخذ خيارات صحيحة سواء كان ذلك فيما يتعلق بمنتجاتها، أبحاث السوق، مراجعات العملاء، تحليل الانطباعات، أو أي مشكلة أخرى قد تُحلّ بتحليل البيانات، تكمن أهمية تحليل البيانات أيضا في: يُعدّ تحليل البيانات ضروريا للحصول على معلومات دقيقة لاتخاذ قرارات مستنيرة وفعّالة، وأكثر ذكاءً في مجال عملك.
تُستخدم أدوات وتقنيات تحليل البيانات في العديد من الصناعات مثل البنوك والتمويل والتأمين والاتصالات والرعاية الصحية والطيران وتجارة التجزئة وشركات الوسائط الاجتماعية وما إلى ذلك. ليس هناك وقت أفضل من الآن لتعلم تحليل البيانات والدخول إلى مجالات القوى العاملة كعالم بيانات. المشهد الوظيفي واعد، والفرص تشمل صناعات متعددة، وطبيعة الوظيفة تسمح بمرونة العمل عن بعد وحتى التوظيف الذاتي. ماهو تحليل البيانات يُعرَّف تحليل البيانات بأنه عملية تنظيف وتحويل ونمذجة البيانات لاكتشاف معلومات مفيدة لاتخاذ قرارات الأعمال. الغرض من تحليل البيانات هو استخراج معلومات مفيدة من البيانات واتخاذ القرار بناءً على تحليل البيانات. ما هو تحليل البيانات الاستكشافية؟ - المملكة العربية السعودية | IBM. أهم مجالات تطبيقات تحليل البيانات ومجالات العمل هناك عدة أنواع من تقنيات تحليل البيانات الموجودة على أساس الأعمال والتكنولوجيا. ومع ذلك، فإن طرق تحليل البيانات الرئيسية هي تحليل النص، التحليل الإحصائي، التحليل التشخيصي، التحليل التنبؤي، والتحليل الوصفي، كما يوجد هناك عدد من مجالات العمل التي تعنى بتحليل البيانات، مثل: هندسة البيانات وتخزين البيانات – Data Engineering and Data Warehousing تشير هندسة البيانات إلى تحويل البيانات إلى تنسيق مفيد للتحليل.
اتخاذ القرارات بشكل أسرع: نتيجة التحليلات السريعة والمفصلة لمصادر البيانات المُختلفة، تتمكن الشركات من فهم المعلومات وتحليلها بشكلٍ سريعٍ وفوريٍّ لاتخاذ القرارات المناسبة، والتي تحسن من آلية عملها وربحها في الأيام القادمة. تقديم الخدمات والمنتجات الجديدة: تتمكن الشركات من فهم وتحديد احتياجات العملاء ومعرفة ما يرضيهم، نظرًا لتحليل بيانات المنتجات والمبيعات وآراء الناس التي تقوم بها تقنيات تحليل البيانات، مما يجعل الشركات تقوم بتطوير المنُتجات الناجحة وتقديم المُنتجات والخدمات الجديدة التي ستنال إعجاب ورضى الزبائن. 3. آلية عمل تحليل البيانات في أغلب الأحيان، تستخدم الشركات منصات التخزين كمحطةٍ أوليةٍ لتخزين البيانات الضخمة قبل نقلها لقاعدة البيانات التحليليّة، وبمجرد أن تصبح البيانات كاملةً وجاهزةً، يتم تحليلها بوساطة برامج تحليل عالية الجودة، والتي تعتبر كثيرةً في الأسواق، حيث تمتلك هذه البرامج أدواتٍ خاصةً للقيام بعملية التحليل، وأبرز هذه الأدوات: التنقيب عن البيانات: تقوم هذه الأدوات بتنقيح البيانات، بالإضافة إلى البحث عن جميع أصناف وأنماط البيانات. التحليل التنبؤي: تعتمد هذه الأدوات على الذكاء الاصطناعي في بناء نماذج الاحتمال والتنبؤ بالتطورات المستقبليّة، وبسلوك وحركة العملاء المتعلقة بآرائهم ومتطلباتهم.
طرح الأسئلة: هي عملية إجراء محاولة لطرح سؤال في مجال المشكلة. جمع البيانات: يجب جمع البيانات ذات الصلة بالسؤال من المصادر المناسبة. معالجة البيانات: حيث أنه يتم جمع البيانات الخام في عدة أشكال مختلفة، ويجب تنظيف البيانات التي تم جمعها وتحويلها بصورة بحيث يمكن لأدوات تحليل البيانات من استيرادها واستعمالها. تحليل البيانات: تتيح لك عملية التحليل استكشاف البيانات، والعثور على أنماط فيها، وطرح أسئلة والإجابة عليها، وهذه هي العملية التي يتم بها استخدام المعطيات التي يتم جمعها في البحث عن طريق التطبيق الصحيح للأساليب الإحصائية. استخلاص النتائج ووضع التنبؤات: هي الخطوة التي يمكن من خلالها استخلاص النتائج من البيانات بعد التحليل الكافي لها، ويمكن بعدها صناعة قرار وتلخيص هذه الاستنتاجات والتنبؤات في تقرير يتم تسليمه إلى المستخدمين النهائيين.
تحديد مشاكل الأداء التي تتطلب اتخاذ إجراء. اكتساب فهم أعمق لمتطلبات العملاء ، مما يؤدي بدوره إلى إنشاء علاقات عمل أفضل. زيادة الوعي بالمخاطر لتنفيذ التدابير الوقائية. تصور الأبعاد المختلفة للبيانات. اكتساب ميزة تنافسية. فهم أفضل للأداء المالي للشركة. تحديد طرق تقليل التكاليف وبالتالي زيادة الأرباح. اقرأ أيضا: " البيانات الضخمة في السحابة" أمثلة عن (Data Analysis) تحليل البيانات هو مفهوم مجرد إلى حد ما لفهمه دون مساعدة من الأمثلة. لتوضيح كيفية وسبب أهمية تحليل المعلومات بشكل أفضل للشركات، إليك الأنواع الأربعة وأمثلة لكل منها. التحليل الوصفي: يبحثهذا النوع في المعلومات السابقة ويخبرنا بما حدث. غالبًا ما يستخدم هذا عند تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) والإيرادات والمبيعات المتوقعة والمزيد. التحليل التشخيصي: تهدف (Data Analysis) التشخيصية إلى تحديد سبب حدوث شيء ما. بمجرد أن يُظهر التحليل الوصفي حدوث شيء سلبي أو إيجابي، يمكن إجراء التحليل التشخيصي لمعرفة السبب. قد يرى النشاط التجاري أن العملاء المحتملين قد زادوا في شهر أكتوبر ويستخدم التحليل التشخيصي لتحديد جهود التسويق الأكثر مساهمة. التحليل التنبئي: يتنبأ تحليل البيانات التنبؤية بما قد يحدث في المستقبل.