في عالم الأعمال اليوم ، تعتمد الشركات بشكل كبير على تحليلات البيانات لأنها تساعد الإدارة على اتخاذ قرارات مستنيرة ، وتحسن جهود التسويق ، وتعزز الكفاءة. يمنح استخدام تحليلات البيانات الشركات ميزة لأنها تتيح لها تنفيذ التغييرات بسرعة أكبر ، مما يؤدي بدوره إلى زيادة الأرباح وتقليل النفقات وتشجيع الإبداع. أيضًا ، يعد اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات وتطوير الإستراتيجية المستنيرة بالتحليل ضروريين في عالم اليوم الرقمي للقادة في أي مجال. في هذه المقالة ، سنناقش بيانات المراوغة والتحليلات.
ما هي تحليلات البيانات؟
تحليلات البيانات (DA) هي عملية تقييم مجموعات البيانات لتحديد الاتجاهات ووضع استنتاجات حول المعلومات الواردة فيها. يستخدم تحليل البيانات الآن عادةً استخدام أجهزة وبرامج مصممة خصيصًا. تعتمد الشركات في جميع القطاعات بشكل متزايد على أدوات وأساليب تحليل البيانات لمساعدتها على اتخاذ قرارات تسويقية أكثر ذكاءً واستراتيجية. يستخدم العلماء والباحثون أدوات التحليلات أيضًا لاختبار صحة الفرضيات والنظريات والنماذج.
علاوة على ذلك ، تعد تحليلات البيانات عبارة واسعة تغطي مجموعة واسعة من المجالات والتقنيات ، من ذكاء الأعمال التقليدي (BI) وإعداد التقارير إلى OLAP المتقدمة وأنواع أخرى من المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP). تحليلات الأعمال ، وهو مصطلح شامل آخر لأساليب تحليل البيانات ، مماثل في هذا الصدد. يركز الأخير على تطبيقات الأعمال ، في حين أن تحليلات البيانات أكثر عمومية. ومع ذلك ، لا يشترك الجميع في هذا التعريف الواسع ؛ في سياقات أخرى ، تشير "تحليلات البيانات" فقط إلى "التحليلات المتقدمة" ، بينما تعتبر "ذكاء الأعمال" كيانًا منفصلاً.
يمكن للشركات تعزيز أرباحها النهائية وكفاءاتها وتسويقها وخدمة العملاء بمساعدة مبادرات تحليل البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، تساعد التحليلات الشركات على توقع التطورات الجديدة في صناعاتها والتفاعل معها بشكل أفضل. قد يتضمن تحليل البيانات النظر في المعلومات التي تم جمعها مسبقًا أو البيانات الجديدة تمامًا التي تمت معالجتها في الوقت الفعلي. ويمكن أن يأتي من مجموعة متنوعة من مصادر البيانات الداخلية والخارجية.
كيف تعمل تحليلات البيانات؟
من أجل الوصول إلى نتيجة موثوقة ، تتطلب تحليلات البيانات عملية متعددة الخطوات. يقوم علماء البيانات ومهندسو البيانات ، الذين يعملون مع محللي البيانات لبناء خطوط أنابيب البيانات والمساعدة في إعداد النموذج ، بأداء هذه المهام. في الفقرات التالية ، سنتطرق إلى الإجراءات المتضمنة في تحليلات البيانات:
# 1. جمع البيانات
هناك طريقتان لوضع جمع البيانات موضع التنفيذ. تتمثل الخطوة الأولى في جمع كل المعلومات التي ستحتاجها لتحليلاتك في مكان واحد. إذا كانت البيانات تأتي من أنظمة متعددة ، فسيحتاج المحلل إلى استخدام إجراءات تكامل البيانات لتجميعها معًا.
ومع ذلك ، قد يكون جزء صغير من مجموعة بيانات أكبر هو كل ما هو مطلوب في ظروف معينة. كجزء من تحليلهم ، سيضع علماء البيانات خطة لتقسيم المجموعة الفرعية ذات الصلة من البيانات. يتيح ذلك إجراء فحص متعمق للمجموعة الفرعية دون الحاجة إلى أي تغييرات على مجموعة البيانات الكاملة.
# 2. ضبط جودة البيانات
الخطوة التالية هي التحقيق في أي مشكلات تتعلق بجودة البيانات المجمعة وإصلاحها. يجب أيضًا إعداد بيانات النموذج التحليلي وفقًا لسياسة الشركة المعمول بها. التناقضات والأخطاء والتكرارات كلها أمثلة على رداءة جودة البيانات. تساعد إجراءات تحديد ملفات التعريف وتنظيف البيانات في إصلاح هذه المشكلات.
يقوم محللو البيانات بعد ذلك بتشكيل المعلومات وترتيبها وفقًا لمواصفات النموذج التحليلي الذي يخطط لتوظيفه. تنفيذ سياسة حوكمة البيانات هو الخطوة الأخيرة في عملية جودة البيانات. تضمن هذه اللوائح استخدام المعلومات بشكل صحيح ووفقًا للإجراءات المعمول بها.
# 3. بناء نموذج تحليلي
ثم يتعاون محلل البيانات مع علماء البيانات لتطوير نماذج تحليلية يمكن أن تنتج نتائج موثوقة. تُستخدم البرامج التحليلية مثل أدوات النمذجة التنبؤية ولغات البرمجة مثل Python و Scala و R ولغة الاستعلام الهيكلية (SQL) لإنشاء هذه النماذج.
بعد البناء ، يتم اختبار النموذج باستخدام معلومات من العالم الحقيقي. يتم تحليل بيانات الاختبار وإجراء التعديلات على النموذج. يتم اختبار النموذج بشكل متكرر حتى يحقق النتائج المرجوة. أخيرًا ، في وضع الإنتاج ، يتم اختبار النموذج على بيانات حقيقية.
# 4. عرض تقديمي
تتمثل المرحلة الأخيرة من تحليلات البيانات في مشاركة نتائج النماذج مع العملاء والإدارة العليا. من المستحسن أن تستفيد العروض التقديمية من الوسائل المساعدة البصرية مثل الرسوم البيانية والرسوم البيانية. فهي سهلة الفهم ونقل النتائج بشكل فعال.
أنواع تحليلات البيانات
هناك خمسة أنواع مختلفة من تحليلات البيانات. قد يتطلب تحليل البيانات الكامل استخدامها جميعًا ، اعتمادًا على المشكلة المطروحة ، ولكن هذا نادرًا ما يكون ضروريًا. ومع ذلك ، من الضروري أن تكون على دراية بجميع أنواع تحليل البيانات.
# 1. تحليلات البيانات الوصفية
يبحث هذا النوع من تحليل البيانات في الأحداث الماضية لتحديد أسبابها. إنها أبسط طريقة لتحليل كميات كبيرة من البيانات. يتم استخدام التحليلات الوصفية من قبل بعض محللي البيانات كملخص لإجراء نسخ احتياطي للتحقيقات والتحليلات من أشكال أخرى من التحليلات ، اعتمادًا على الموقف. يمكننا أن نطلق على هذا "أفضل الممارسات" لأنه يوضح نتائج التحليلات السابقة على البيانات السابقة.
أيضًا ، يتم إجراء تحليل البيانات الوصفية بشكل شائع من قبل الشركات باستخدام الأساليب الإحصائية. من خلال تحليل البيانات بهذه الطريقة ، قد يرون كيف تغيرت الأشياء بمرور الوقت ، وتحديد القيم المتطرفة ، ومقارنة وتباين نقاط القوة والقصور ، وما إلى ذلك. غالبًا ما تستخدم الشركات التحليل الوصفي للتركيز على مصدر المشكلة.
# 2. تحليلات البيانات التشخيصية
الهدف من تحليلات البيانات التشخيصية هو اكتشاف ما أدى إلى حدوث غير متوقع في الماضي. باستخدام نتيجة من التحليلات الوصفية ، تحاول هذه الطريقة شرح "لماذا حدث هذا؟"
تستفيد تحليلات البيانات التشخيصية من أساليب البحث والاكتشاف والتعدين والارتباط. يستخدم المحللون طريقة اكتشاف البيانات لتحديد موقع المعلومات التي يمكن استخدامها لاستنتاج المعنى من الملاحظة. يتم "استخراج" المعلومات من مجموعة ضخمة من البيانات الخام باستخدام الأساليب الحسابية. تهدف التحليلات التشخيصية إلى إنتاج استنتاجات من خلال تحديد العلاقات أو الأنماط في البيانات.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للشركات استخدام الرؤى المستقاة من هذه التحليلات لصياغة مناهج مستهدفة للتحديات ، بدلاً من الاعتماد على التخمين.
# 3. تحليلات البيانات التنبؤية
يتم تحليل البيانات من الحاضر أو الماضي من أجل عمل تنبؤات حول المستقبل. يتم إجراء التحليل التنبئي بواسطة الأفراد والشركات من خلال استخدام مزيج من التعلم الآلي واستخراج البيانات والنمذجة الإحصائية أعلى قواعد البيانات الحالية للمعلومات السابقة. تساعدهم هذه في تحديد الاتجاهات والتنبؤ بالمشاكل أو الاحتمالات المحتملة.
أيضًا ، الخوارزميات والطرق (مثل نموذج الانحدار الخطي أو اللوجستي) هي أدوات هذا النوع من التحليلات. هناك العديد من الخوارزميات المصممة لسياقات مختلفة ، واستخدام الخوارزميات الخاطئة سيؤدي إلى نتائج غير دقيقة. بدون تطبيقها على مشكلة ، فإن بيانات العميل والبيانات الخارجية لا معنى لها. ستكون الشركات عرضة لارتكاب أخطاء لن تتعافى منها أبدًا إذا لم تكن التحليلات التنبؤية متاحة.
# 4. تحليلات البيانات الوصفية
الهدف من تحليلات البيانات الوصفية هو تحديد ووصف الاستجابة المثلى لمشكلة ما. يأخذ تحليل البيانات هذا في الاعتبار نتائج التحليلات السابقة ويوفر التوجيه للوصول إلى النتيجة المرجوة.
تستخدم أدوات مثل محركات التوصية ومحركات الموافقة على القروض ونماذج التسعير الديناميكية وجداول إصلاح الماكينة تحليلات البيانات الإرشادية لتحليل جميع النتائج المحتملة وتكييف العملية وفقًا لاحتياجات كل مستخدم على حدة. يمكن تقديمها كزوج نعم / لا أو قائمة نقطية. توضح هذه الموارد بالتفصيل نتائج كل اختيار وتقترح تحسينات. يسمح التحليل الوصفي للشركات بتبسيط عمليات الموافقة الخاصة بهم وأتمتة عملية اتخاذ القرار.
# 5. تحليلات البيانات في الوقت الحقيقي
في تحليلات البيانات في الوقت الفعلي ، تتم معالجة المعلومات بمجرد إدخالها في قاعدة البيانات. يتم تحليل البيانات الجديدة من المستهلكين أو المصادر الخارجية في الوقت الفعلي ، على عكس الطرق الأخرى لتحليل البيانات التي تعتمد على المعلومات من الماضي (البيانات التاريخية).
تعد الحوسبة المتطورة ، والتحليلات داخل قاعدة البيانات ، والتحليلات في الذاكرة ، وأجهزة تخزين البيانات ، والبرمجة المتوازية ، وما إلى ذلك ، كلها تقنيات مستخدمة في تحليلات البيانات في الوقت الفعلي. أفضل حالة استخدام لهذا النوع من تحليلات البيانات هي في التطبيقات التي تتطلب توافرًا عاليًا ووقت استجابة قصيرًا. يساعد الشركات على تحديد الاتجاهات ومؤشرات الأداء قبل منافسيها. يمكن مراقبة أنشطة المنافسين وتحليلها في الوقت الفعلي.
ما هو دور البيانات والتحليلات في الأعمال؟
الغرض من البيانات والتحليلات هو مساعدة الشركات وموظفيها ومديريها التنفيذيين على اتخاذ قرارات أكثر استنارة وزيادة جودة الأحكام التي يتخذونها. تتأثر جميع القرارات - الكبيرة أو الصغيرة ، المتخذة مسبقًا أو في الوقت الحالي ، الدورية أو غير ذلك ، الإستراتيجية أو التكتيكية أو التشغيلية -. يمكن أن يكشف D & A أيضًا عن المشكلات التي لم يتم طرحها من قبل ، جنبًا إلى جنب مع الإجابات الإبداعية والفرص التي قد يغفلها المسؤولون التنفيذيون في الشركة.
من أجل اتخاذ قرارات عمل أفضل ، تعتمد الشركات الحديثة بشكل كبير على البيانات ، وغالبًا ما تأتي هذه البيانات من مصادر خارج مجال التأثير المباشر للمؤسسة.
تعد القدرة على اتخاذ قرارات أعمال أفضل وفي الوقت المناسب في إعدادات ديناميكية ومعقدة محركًا رئيسيًا للتحول الرقمي.
يتخذ الفرد قرار شراء منتج أو خدمة ، بينما يتخذ فريق داخل المؤسسة قرار تقديم أكبر خدمة ممكنة لعميل أو مواطن.
ومع ذلك ، يشير مصطلح "صنع القرار المستند إلى البيانات" إلى ممارسة تحليل البيانات لتحديد كيفية اتخاذ خيارات أفضل. يؤدي هذا إلى مفهوم نموذج القرار ، والذي قد يتضمن مناهج تحليلية إلزامية لإنتاج مخرجات تحدد الخطوات التي ينبغي اتخاذها. بصرف النظر عن النماذج الموضحة ، هناك أيضًا نماذج تشخيصية وتعليمية. كل منها مفيد في اتخاذ أنواع معينة من الخيارات.
والأهم من ذلك ، أن القرارات لا تحدد متى يجب التصرف فحسب ، بل تحدد أيضًا متى يجب الامتناع عن التصرف.
أصبحت نتائج الأعمال قابلة للقياس والإبلاغ ، كما يتم تعزيز تحسينات الأعمال المدعومة بالبيانات حيث تقوم الشركات ذات التفكير المستقبلي بضخ البيانات والتحليلات في إستراتيجية أعمالها والتحول الرقمي.
تقنيات تحليلات البيانات
يمكن لمحللي البيانات معالجة البيانات واستخراج المعلومات باستخدام مجموعة متنوعة من المنهجيات والتقنيات التحليلية. فيما يلي بعض الأساليب الأكثر شيوعًا.
- مونتي كارلو. احتمال من الأحداث على غرار محاكاة مونت كارلو. توفر هذه المحاكاة قوة تنبؤية أكثر من طرق تحليل البيانات الأخرى لأنها تأخذ في الاعتبار نطاقًا أوسع من القيم والعوامل ، وهو أمر مفيد لتقليل المخاطر ومنع الخسائر.
- تحليل الانحدار. الهدف من تحليل الانحدار هو تحديد التأثير المحتمل للتغيير في متغير تابع واحد على المتغيرات التابعة الأخرى.
- تحليل السلاسل الزمنية. تحليل السلاسل الزمنية هو طريقة لدراسة البيانات على مدى فترة زمنية وإنشاء رابط سببي بين قيمة نقطة البيانات وتكرار حدوثها. تعد الأسواق المالية ودورات الأعمال من التطبيقات الشائعة لهذه الطريقة في تحليل البيانات.
- تحليل عامل. باستخدام تحليل العوامل ، يمكنك تقليل مجموعة بيانات ضخمة إلى حجم يسهل إدارته. من المأمول أنه من خلال استخدام هذه الاستراتيجية ، يمكن الكشف عن الميول المحجوبة سابقًا.
- تحليل الجماعة. تحليل المجموعة هو عملية تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات فرعية ذات خصائص قابلة للمقارنة ، وعادةً ما تستند إلى ملف تعريف العميل. هذا يمهد الطريق لمزيد من الفحص الإحصائي المتعمق لعينة مختارة من البيانات من قبل محللي البيانات وغيرهم من مستخدمي تحليلات البيانات.
أدوات تحليلات البيانات
تقدمت تحليلات البيانات بسرعة في القدرات التكنولوجية ، وهي تستخدم مجموعة متنوعة من الأساليب الرياضية والإحصائية لطحن الأرقام. في هذه الأيام ، يمكن لمحللي البيانات الاختيار من بين مجموعة متنوعة من البرامج التي تساعد في جمع البيانات وأرشفة البيانات ومعالجة البيانات وتقديم النتائج.
لم يكن تحليل البيانات يعتمد بشكل خاص على جداول البيانات أو البرامج مثل Microsoft Excel. كثيرًا ما يستخدم محللو البيانات اليوم لغات البرمجة غير المصفاة لتغيير قواعد البيانات ومعالجتها. Python ، لغة برمجة مفتوحة المصدر ، ترى الكثير من الاستخدام. للتحليل الإحصائي أو النمذجة الرسومية ، يمكن استخدام برامج تحليل البيانات الأكثر تخصصًا ، مثل R.
عند الإبلاغ عن الاستنتاجات أو توصيلها ، يحظى محللو البيانات أيضًا بالدعم. يعد كل من Tableau و Power BI تطبيقات تصور وتحليل البيانات المستخدمة لجمع البيانات وإجراء التحليلات ومشاركة النتائج من خلال لوحات المعلومات والتقارير.
هناك أيضًا أدوات جديدة في الأفق يمكن أن تساعد محللي البيانات. في حين أن Apache Spark عبارة عن نظام أساسي مفتوح المصدر مفيد لمعالجة كميات هائلة من البيانات ، فإن SAS هي أداة تحليلية يمكن أن تساعد في استخراج البيانات. يتمتع محللو البيانات اليوم بإمكانية الوصول إلى مجموعة متنوعة من الأدوات التقنية ، مما يسمح لهم بزيادة القيمة التي يجلبونها إلى مؤسستهم. اقرأ أيضًا أفضل أدوات تحليل البيانات: محدث
لماذا تحليلات البيانات مهمة؟
تعتمد معظم الأقسام في الأعمال الحديثة على تحليلات البيانات لتحليل الأحداث الجارية والتخطيط للمستقبل. العديد من النتائج الإيجابية ممكنة نتيجة اتخاذ هذه التدابير. من بين هذه المزايا:
# 1. تقليل مصاريف التشغيل
على الرغم من مخاوف التكلفة الأولية ، فمن المنطقي في النهاية الاستثمار في محلل بيانات. يمكن تحقيق توفير الأموال من خلال تجنب المخاطر المالية ، وتعزيز أمن البيانات ، وغيرها من التدابير التي أصبحت ممكنة من خلال التحليل الشامل للبيانات. تستخدم الشركات أيضًا تحليلات البيانات لمعرفة الأقسام التي تنفق الكثير من المال وأيها تتطلب دفعات نقدية أكبر. يؤدي هذا إلى تحقيق وفورات ، لا سيما في مجالات العمليات والإنتاج ، ويقلل في النهاية من الحاجة إلى العمالة البشرية.
# 2. تحسين قدرتك على اتخاذ القرارات
تُمكِّن تحليلات البيانات الشركات أيضًا من اتخاذ قرارات أسرع وأكثر حكمة ، مما يوفر الوقت والمال اللذين كان من الممكن إهدارهما على تكتيكات مهدرة ، وإجراءات غير فعالة ، وإعلانات خاطئة ، وأفكار غير مثبتة لمنتجات وخدمات جديدة. يمكّن القادة الذين يتبنون نهجًا قائمًا على البيانات في اتخاذ القرار فرقهم ليكونوا أكثر استباقية في رؤية الاحتمالات ، حيث يمكنهم بناء أفعالهم على الأدلة التجريبية بدلاً من تفضيلاتهم الشخصية أو آراء من حولهم. قد يؤدي حدوث خطأ في التحليل أو طريقة التجميع إلى جعل البيانات خاطئة أو مضللة ، ومع ذلك لا يزال من الضروري أن يدرك صانعو القرار أن البيانات قد تكشف عن اتجاه معين أو توقع نتيجة.
بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تأخذ DATA 2100: تحليلات البيانات الوسيطة بمجرد الانتهاء من الدورة التدريبية الأولى في تحليلات البيانات. ستعلمك هذه الدورة كيفية إجراء كل من المسح والبحث التجريبي. سوف تتعلم خصوصيات وعموميات إجراء أبحاث المسح ، من تصميم الاستبيان إلى اختيار العينة إلى تحليل البيانات وتفسيرها. ستعمل هذه الدورة التدريبية الذاتية عبر الإنترنت على صقل قدراتك في البرمجة R أثناء تعليمك كيفية تصميم تجربة عشوائية وتحليلها.
# 3. تقليل عدم الكفاءة وزيادة السلامة في العمليات
تعد القدرة على تطبيق الرؤى لتحسين الكفاءات التشغيلية ميزة مهمة أخرى لتحليلات البيانات. يمكن للشركات تحسين عروضها من خلال التعلم من تعليقات العملاء والبيانات التي تجمعها بكميات كبيرة. يمكن الكشف عن فرص تبسيط العمليات أو خفض التكاليف أو زيادة الإيرادات باستخدام تحليلات البيانات. باستخدام تحليلات البيانات ، يمكن للشركات تحديد العمليات التي تحقق أفضل النتائج وأيها ضعيفة الأداء بسرعة. يمكن لصانعي القرار بعد ذلك تكييف تكتيكاتهم لتوقع المشكلات ومنعها بشكل أفضل ، بالإضافة إلى إدارة المخاطر وإجراء التغييرات.
أيضًا ، هناك طلب كبير على علماء البيانات من ذوي الخبرة في النمذجة التنبؤية ، حيث يتم استخدام هذه الخبرة في مجموعة متنوعة من المجالات ، من استراتيجية الأعمال والمنظمات غير الربحية إلى تخطيط الحملات السياسية. بدءًا من نظرة متعمقة على تحليل الانحدار البسيط ، DATA 4010: تستمر الموضوعات المتقدمة في تحليلات البيانات من Penn LPS Online لتغطية الموضوعات الأكثر تعقيدًا في R مثل رسم الخرائط والتحليل النصي وكشط الويب والعمل مع متغيرات السلسلة. بالإضافة إلى أساسيات تصور البيانات ، ستتعلم أيضًا تقنيات متقدمة ، مثل استخدام حزمة Shiny R لإنشاء تمثيلات بيانات تفاعلية.
# 4. البحث عن منتجات / خدمات جديدة
من خلال اكتساب نظرة ثاقبة لقاعدة عملائها الحالية باستخدام تحليلات البيانات ، قد تبتكر الشركات بشكل أفضل من خلال سد أي فجوات في السوق للمنتجات والخدمات التي تقدمها بالفعل. باستخدام البيانات ، يمكن للشركات مراقبة ليس فقط مدى جودة بيع منتجاتها ومدى رضا العملاء ، ولكن أيضًا كيفية أداء منافسيهم. يمكن للمؤسسات استخدام الرؤى المكتسبة من تحليلات البيانات لتحسين خدمة العملاء ، وتعديل استراتيجيات التسويق الخاصة بهم لتلبية احتياجات الديموغرافية المستهدفة ، وتحديث خطوط الإنتاج الخاصة بهم لتلبية التفضيلات المتطورة لعملائهم. قد يتوقف نجاح الشركة أو فشلها على قدرتها على الاستفادة من الرؤى التي توفرها المرونة المتزايدة للبيانات الضخمة.
# 5. اكتساب فهم أعمق لأسواق معينة
يمكن للشركات اكتساب ثروة من البصيرة حول أذواق العملاء ورغباتهم وعاداتهم في التصفح / الشراء من خلال تحليل آثارهم الرقمية. يمكن للشركات اكتشاف الاتجاهات والأنماط بسرعة أكبر في المناطق المستهدفة من خلال تحليل البيانات التي تم الحصول عليها من هذه الأسواق وتكييف منتجاتها وخدماتها وفقًا لذلك. كلما عرفت الشركة أكثر عن عملائها وماذا يريدون ، كان من الأفضل تطوير ولاء العملاء والتأكد من رضاهم وتعزيز المبيعات. إذا لم ينتبه القادة ، فقد يرون عملائهم ينشقون عن منافسهم.
أصبح من الواضح بشكل متزايد أن القدرة على تقييم البيانات وشرح النتائج بطريقة مفهومة ببساطة أمر بالغ الأهمية للنجاح في سوق العمل اليوم ، سواء كنت تبحث عن منصب مبتدئ أو منصب قيادي. ستعلمك DATA 1010 من Penn LPS Online ، مقدمة إلى تحليلات البيانات ، أساسيات تحليلات البيانات عبر عدة مجالات عن طريق لغة البرمجة R. بعد الانتهاء من هذه الدورة ، ستتمكن من استخدام البيانات الكمية لتشخيص المشكلات بسرعة ودقة ، صياغة استنتاجات سليمة وتصميم حلول فعالة.
ما هي المهارات اللازمة لتصبح محلل بيانات؟
للبدء ، من المهم فهم الدور الذي يلعبه محلل البيانات. يهتم جميع محللي البيانات بالبيانات ، تحت خطر التصريح بما هو واضح. يستخدمون أدوات تكنولوجية معقدة لفحص كميات هائلة من البيانات غير المعالجة واستخلاص استنتاجات مفيدة. عادةً ما تتضمن واجبات محلل البيانات أيضًا تنظيف المعلومات السيئة وتقييم جودة البيانات وكتابة التقارير للإدارة.
تتطلب كل هذه الواجبات ، كما قد تكون أدركت بالفعل ، أن يكون لدى محللي البيانات مجموعة أدوات مطورة جيدًا من المهارات التقنية. ضع في اعتبارك ما يلي قليلًا محددًا.
# 1. تنظيف البيانات وإعدادها
وفقًا للدراسات ، سيقضي منظفو البيانات ومُعدوها حوالي 80٪ من وقتهم في هذه المهام. لذلك ، هذه القدرة حاسمة.
جزء لا يتجزأ من وظيفة محلل البيانات هو جمع المعلومات من العديد من المصادر وتنسيقها للفحص الإحصائي والمنطقي. يعد أيضًا جزءًا من تنظيف البيانات لملء أي فراغات وتصحيح أي تناقضات قد تؤدي إلى التخلص من التحليل.
على الرغم من أن إعداد البيانات ليس بالضرورة الجزء الأكثر روعة في تحليلات البيانات ، فقد يكون الأمر كذلك إذا تعاملت معه على أنه نشاط ممتع وصعب لحل المشكلات.
# 2. المعرفة الإحصائية
يحتاج محللو البيانات إلى فهم قوي للاحتمالات والإحصاءات. سيوجه هذا الفهم تحقيقك وتحليلك ، مما يسمح لك بفهم النتائج.
بالإضافة إلى ذلك ، سيساعدك فهم الإحصائيات أيضًا على ضمان صحة تحليلك ، وسيساعدك على تجنب المغالطات الشائعة والأخطاء المنطقية.
ستحدد وظيفتك المحددة والبيانات المرتبطة بها الطبيعة الدقيقة وعمق متطلبات الخبرة الإحصائية الخاصة بك.
في حالة الشركة التي تستخدم التحليل الاحتمالي ، على سبيل المثال ، يلزم مزيد من الإلمام المتعمق بالحقول ذات الصلة.
# 3. الكتابة والتواصل
إحدى المهارات المهمة لمحلل البيانات هي القدرة على تقديم المعلومات بطرق مختلفة. يتطلب النجاح في أي منصب لتحليل البيانات مهارات اتصال ممتازة ، بما في ذلك الكتابة والتحدث والشرح والاستماع.
عند العمل مع الآخرين ، فإن التواصل ضروري. في الاجتماع الافتتاحي مع أصحاب المصلحة في الأعمال ، على سبيل المثال ، يمكن أن يساعدك الاستماع اليقظ في فهم أنواع التحليلات التي يحتاجونها.
على نفس المنوال ، من المهم أن تكون قادرًا على إيصال الأفكار الصعبة إلى زملاء العمل الذين ليسوا خبراء في المجال الذي تعمل فيه.
التعبير عن نفسك كتابيًا ، سواء كان ملخصًا لبحثك أو شرحًا لاكتشافات من استكشاف البيانات ، أمر بالغ الأهمية أيضًا.
إذا كنت ترغب في المضي قدمًا في العالم الرقمي ، فتعلم كيفية التواصل بشكل واضح ومباشر. إنها مهارة "ناعمة" ، لكن لا تستبعدها فقط بسبب ذلك.
إن القدرة على إيصال أهمية نتائجك وإقناع الآخرين بتنفيذ توصياتك لا تقل أهمية عن براعتك التحليلية.
# 4. حل المشاكل
كل يوم كمحلل بيانات ، ستواجه تحديات مثل الأعطال والأخطاء والعقبات. هناك مهارة أخرى مهمة يجب أن يمتلكها محلل البيانات وهي القدرة على تحديد المشكلات والتوصل إلى حلول إبداعية.
بعض النتائج المحتملة مذكورة أدناه:
- من المحتمل أنك ستحتاج إلى التعرف على خصوصية البرنامج أو لغة البرمجة التي تستخدمها.
- تحتاج أحيانًا إلى التفكير خارج الصندوق بسبب القيود المفروضة على موارد شركتك.
- من الممكن أن تفقد بياناتك بعض الأجزاء الأساسية.
- إذا كان الوقت ينفد ، فقد تحتاج إلى إجراء تحليل "جيد بما فيه الكفاية".
في أي حالة ، فإن مهارة محلل البيانات في التفكير الإبداعي وحل المشكلات ستكون لا تقدر بثمن.
# 5. إنشاء تصورات البيانات
يمكن فهم الاتجاهات والأنماط في البيانات بشكل أفضل عند تصورها. نظرًا لأن معظم الأفراد أكثر انسجامًا مع الإشارات المرئية أكثر من الإشارات الرقمية ، فمن المنطقي أن يكون الرسم البياني أو الرسم البياني أسهل بالنسبة لهم في الفهم من جدول البيانات.
من المهم عمل مخططات سهلة للعيون لضمان توصيل نتائجك بشكل فعال. أيضًا ، ابتعد عن أي شيء يمكن أن يضلل القراء ، مثل المخططات الدائرية أو العبث بقيم المحور.
يمكن أن تكون التمثيلات المرئية أيضًا جانبًا مهمًا من استكشاف البيانات الخاصة بك. إذا نظرت إلى الأرقام فقط ، فقد تفوتك الأشياء التي تقفز إليك عندما تتخيل البيانات.
من الصعب للغاية العثور على وظيفة في علم البيانات لا تحتاج إلى تصور البيانات ، مما يجعلها مهارة رئيسية في تحليل البيانات.
# 6. تحليل البيانات واستكشافها
في قائمة المهارات الأساسية لمحلل البيانات ، قد يبدو "تحليل البيانات" في غير محله ، ولكن في الواقع ، هذه مهارة أساسية.
يعد تحليل البيانات للإجابة على سؤال تجاري أو تلبية أحد المتطلبات هو الوظيفة الأساسية لتحليل البيانات.
التحليل الاستكشافي هو طريقة أخرى للنظر في البيانات. استكشاف البيانات هو عملية البحث في البيانات للعثور على الأنماط المخفية أو الارتباطات التي يمكن أن تساعد الشركة.
قد يتم توجيه الاستكشاف من خلال سؤال تجاري ، أو قد يكون غير موجه تمامًا. قد تتمكن من توفير المال أو فتح أسواق جديدة لشركتك إذا كنت تأخذ الوقت الكافي للبحث عن الاتجاهات في البيانات.
بيانات التسويق والتحليلات
يتطور تطبيق تحليلات البيانات في التسويق إلى دور يزداد أهمية. أثناء تشغيل الحملات ، هناك دائمًا أشياء يمكنك معرفتها عن عملائك من النقرات التي يجرونها ، بالإضافة إلى إبداءات الإعجاب والفتح والمشاركة.
البيانات هي الملك. ومع ذلك ، تكمن القوة الفعلية في القدرة على معالجة البيانات وتحليلها من أجل استخلاص الأفكار ، والتي ستؤدي في النهاية إلى تحسين الأحكام فيما يتعلق بالمبادرات المستقبلية.
التسويق ليس دائما سهلا. يكون الأمر أكثر صعوبة إذا كنت قد بدأت للتو في حملتك الإعلانية الجديدة أو إذا كنت تجرب طرقًا مختلفة للوصول إلى العملاء المحتملين.
إذا لم يكن لديك تحليلات ، فلن تعرف مدى جودة أداء استراتيجياتك التسويقية من حيث ما ينجح وما لا ينجح. هذا يمكن أن يكون غير فعال ويمكن أن يؤدي إلى تأثيرات شديدة.
من الممكن أن تحقق بعض الشركات نتائج ملحوظة دون استخدام التحليلات. قد لا يتمكنون من شرح نجاح مبادراتهم وقد يقولون ببساطة ، "لقد كنا محظوظين". في هذه الأثناء ، عندما تنفجر جهود التسويق تمامًا ، لا يمكن لأي شخص تحديد السبب.
ما هي تحليلات بيانات التسويق؟
تحليلات بيانات التسويق هي ممارسة دراسة بيانات التسويق للحصول على رؤى ذات مغزى. يتضمن ذلك إنشاء مؤشرات تسويقية مهمة ، وجمع بيانات جديرة بالثقة ، وتتبع المقاييس بمرور الوقت ، وتطبيق النتائج على تكتيكات مستقبلية أفضل.
تبدو "تحليلات التسويق" مجرد إحصائيات ، لكنها أكثر من ذلك بكثير. لتحقيق أهداف التسويق ، إنها عملية تشمل الأشخاص والأدوات والتكنولوجيا.
تمنحك تحليلات بيانات التسويق القدرة على اكتشاف ما ينجح ولماذا. سيساعدك هذا الإجراء في الاستفادة الكاملة مما تستطيعه.
لماذا تعتبر تحليلات البيانات مهمة في التسويق؟
يتم استخدام تحليل بيانات التسويق بعدة طرق من قبل الشركات. ضع في اعتبارك بعض الأمثلة المتكررة:
# 1. توقعات النتائج المحتملة
باستخدام البيانات الحالية والتاريخية ، يمكن للمرء إنشاء نموذج تنبؤ مع تحليلات تنبؤية. علاوة على ذلك ، باستخدام هذا النوع من التحليل ، يمكنك تحديد مستوى الاهتمام بجزء معين من المحتوى أو التسويق ، بالإضافة إلى الإطار الزمني الذي تتوقع فيه الشراء من عميل متوقع معين. يمكنك زيادة الأرباح ، والوصول إلى مجموعة سكانية أوسع ، وجذب مستهلكين جدد من خلال إعلانات أكثر تركيزًا إذا كان لديك فهم قوي لكيفية تلقي الخصومات والعروض الخاصة من قبل مجموعات فرعية ديموغرافية مختلفة ، مثل تلك المحددة حسب العمر.
# 2. اتجاهات وتفضيلات العملاء
إذا فهمت اتجاهات عملائك وتفضيلاتهم ، فستتمكن من تغيير مزيج التسويق الخاص بك بحيث يكون أكثر جاذبية للسكان الذين تحاول الوصول إليهم.
يمكن أن تساعدك هذه البيانات أيضًا في تقسيم قاعدة المستهلكين إلى مجموعات أكثر قابلية للإدارة من أجل جهود إعلانية أكثر تركيزًا.
# 3. البث وإرسال الرسائل
باستخدام تحليلات البيانات ، يمكنك تحديد القنوات والوسائط الأكثر إنتاجية من حيث الوصول إلى جمهورك المستهدف وتحويله. يمكن إجراء حملات تسويقية أكثر دقة ونجاحًا باستخدام هذه البيانات.
# 4. دعم العملاء
يسمح استخدام التحليلات بتحسين دعم العملاء من خلال تمكين تحديد المجالات التي يواجه فيها المستهلكون صعوبات أو يحتاجون إلى المساعدة. يمكن استخدام هذه المعلومات في إنشاء مواد التدريب وكذلك تحسين بدائل الخدمة الذاتية.
إيجابيات وسلبيات تحليلات البيانات في التسويق
أصبحت تحليلات البيانات ذات أهمية متزايدة في المشهد الاقتصادي اليوم. سأعطيكم بعض الأمثلة عن السبب.
الإيجابيات
# 1.إستراتيجية تسويق أفضل
توفر لك تحليلات البيانات نظرة محايدة على جهودك التسويقية. سيسمح لك ذلك باتخاذ خيارات أكثر استنارة بدلاً من الاعتماد على التخمين. يمكن أن يساعدك تطبيق التحليلات قبل اتخاذ القرار وبعده على تحقيق أفضل النتائج. سيساعد هذا في مراقبة نتائج حملاتك وإجراء التعديلات حسب الضرورة.
# 2. يوفر الوقت والمال
تُمكِّن تحليلات البيانات المرء من تحديد طرق التسويق الأكثر إنتاجية في إنشاء النتائج واختيار تلك الاستراتيجيات وفقًا لذلك. لا يساعدك هذا فقط في توفير الوقت والمال في المبادرات المستقبلية ، ولكنه يضمن أيضًا عدم إنفاق الأموال على الأنشطة التي لا تقدم نتائج.
# 3. التأثيرات على مناطق أخرى
يمكن أن يكون لتطبيق تحليلات التسويق تأثير على المجالات الأخرى. على سبيل المثال ، يمكن أن يعزز بشكل كبير التعرف على علامتك التجارية بالإضافة إلى جودة المحتوى الخاص بك ، وتحسين قنواتك ، وفهمك لعملائك.
ويري
قد يكون من الصعب على العديد من الشركات إنشاء عملية تحليلات تقيس وتتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية بشكل موثوق. يقدم تطوير طريقة تحليل موثوقة مجموعة واسعة من الصعوبات. فيما يلي بعض العقبات الرئيسية التي يتعين علينا التغلب عليها.
# 1. بيانات التسويق واسعة ومتنوعة
بيئة التسويق اليوم واسعة ومعقدة. يحدث معظم التوزيع الآن عبر الإنترنت ، وتتم قراءة المعلومات التي تولدها الحملات على مجموعة متنوعة من المنصات. في حين أن هذه الثروة من المعلومات مفيدة ، إلا أنها غالبًا ما تؤدي إلى تحميل بيانات زائدة لأقسام التسويق.
# 2. وسائل غير كافية
الصعوبة النموذجية الأخرى هي أن الشركات تحتاج إلى موارد أكبر لتوظيف تحليلات البيانات بكفاءة. سيكون التركيز الأكبر هو زيادة عدد الموظفين ذوي الخبرة التحليلية. تفتقر العديد من الشركات إلى الموارد اللازمة لتكريسها لتحليلات البيانات ، وحتى أقل من ذلك لديها الوقت لتكريسه لتحليلات البيانات التسويقية.
# 3. التعليم والتدريب غير الملائمين
هناك نقص في الخبرة في استخدام تحليلات البيانات في العديد من شركات التسويق. التحليل الإحصائي وتصور البيانات والخبرة الفنية كلها ضرورية لتحليلات بيانات التسويق الفعالة. من الأهمية بمكان أن يكون لديك فهم قوي للسوق والمنتجات المعروضة. هذه القدرات مطلوبة لتفسير البيانات واستخلاص استنتاجات مفيدة.
كيف يمكن لتحليلات البيانات المساعدة في استراتيجية التسويق؟
حتى بدون وجود استراتيجية تسويقية أو عملية تحليلات واضحة ، يمكن للشركات المشاركة في أنشطة التسويق. قد لا تكون التحليلات جزءًا من ميزانيات التسويق للشركات الناشئة والشركات الصغيرة. هل يمكن أن يصنعوها بدونها؟ ربما لا ، لأن تحليلات التسويق تساعد في الحفاظ على نهجك موحدًا. بدون إجراء تحليلات في مكانه الصحيح ، يمكنك أيضًا القيادة في الظلام.
باستخدام نهج تحليل البيانات الصحيح المعمول به ، يمكنك معرفة كيف يعمل التسويق الآن ومعرفة كيفية تحسينه. اقرأ أيضًا خدمة التحليلات: دليل لخدمة تحليل البيانات
تساعدك التحليلات أيضًا في معرفة مدى نجاح استراتيجيتك حتى تتمكن من تعديلها إذا لزم الأمر. ستكون قادرًا على إبقاء عقلك في المهمة المطروحة وبالتالي تحسين الإنتاجية.
كيفية استخدام تحليلات البيانات في التسويق
هناك مجموعة متنوعة من الأساليب الفعالة لدمج تحليلات البيانات في التسويق والتي قد تكون مخصصة لاحتياجات العميل أو الشركة والصناعة التي تعمل فيها. فيما يلي بعض الأساسيات لتحقيق أقصى استفادة من تحليلات بيانات التسويق:
# 1. فكر في جهودك التسويقية في الماضي
يعد تحديد ما إذا كانت شركتك أو عميلك قد استخدم مسبقًا تحليلات البيانات لتوجيه قرارات التسويق أم لا هو خطوة أولى حاسمة. لهذا السبب من المهم معرفة مدى نجاح حملاتهم التسويقية. يمكن أن تكشف الرسوم البيانية والعروض المرئية الأخرى للبيانات عن اتجاهات المبيعات وفعالية الحملات التسويقية.
# 2. افحص المسار الأخير للسوق
يمكن أن يكشف التحقق من صحة السوق عن تفاصيل مفيدة حول الأشخاص الذين ترغب في الوصول إليهم بجهودك التسويقية. الأهم من ذلك ، أنه يسمح لك بمعرفة ما إذا كانت هناك فرصة مجدية للوافدين الجدد إلى السوق. تتمثل إحدى الطرق الشائعة للقيام بذلك في فحص حصة السوق التي تحتفظ بها المنتجات المنافسة.
من خلال دراسة منافسيهم ومراقبة تحولات السوق ، يمكنك مساعدة عملائك في الإعلان عن أعمالهم. بالنسبة إلى الشركات مثل تلك التي تنتج اللوازم المكتبية ، يعد الإعلان إلى العاملين عن بُعد خيارًا قابلاً للتطبيق. مع اعتماد المزيد من الشركات لسياسات العمل عن بُعد ، يبحث الموظفون عن طرق مريحة لإجراء الأعمال من المنزل.
# 3. مراقبة أنماط الأسواق الناشئة
في بعض الأحيان ، بمساعدة تحليل البيانات ، من الممكن توقع تحركات السوق المتغيرة للعبة. يمكنك تحسين جهودك التسويقية ورضا جمهورك المستهدف باستخدام الأفكار المستقاة من تحليل بيانات التسويق الخاصة بك. يتطلب توقع اتجاهات التسويق ، على المدى القصير والطويل ، فهم العوامل التي تخلق اهتمام العملاء.
# 4. دفع التغيير التسويقي باستخدام البيانات
من الأسهل كثيرًا أن ترى كيف تتغير أذواق المستهلكين بمرور الوقت إذا تتبعت نشاطهم الحالي مع علامة تجارية معينة. قد ترغب في تضمين المزيد من محتوى الفيديو في إستراتيجيتك التسويقية عندما ترى أن عددًا أقل من الأفراد يشاهد المواد المكتوبة لعميلك ، على سبيل المثال. يمكن للشركات في كثير من الأحيان الاحتفاظ بحصتها في السوق وحتى تنميتها من خلال التكيف بسرعة مع التغييرات الطفيفة في سلوك العملاء ، مما يؤدي إلى زيادة الإيرادات واكتساب عملاء جدد.
دودج البيانات والتحليلات
Dodge Construction Network (DCN) هي شركة تكنولوجيا حلول توفر مجموعة شاملة من البيانات والتحليلات والعلاقات التي تتجاوز قطاع البناء التجاري لإنشاء المصدر الأكثر فاعلية للمعلومات والمعرفة والرؤى والاتصالات في هذا المجال. أيضًا ، تعد Dodge Data & Analytics و The Blue Book Network و Sweets و IMS و Principia مجرد عدد قليل من حلول الصناعة التي تدعمها هذه المؤسسة. كانت هذه الحلول موجودة منذ فترة طويلة واكتسبت ثقة صناعة البناء التجارية.
بشكل عام ، تفتح هذه الخيارات آفاقًا متميزة وقابلة للتطبيق للشركات من جميع الأحجام ، من الفرق المحلية إلى التكتلات متعددة الدول. لأكثر من قرن ، زودت شبكة دودج للإنشاءات الصناعة بالبيانات التي تحتاجها لمواصلة النمو والازدهار.
أدوار بيانات وتحليلات دودج
لفهم آفاق وعلاقات المشاريع الهامة والاستفادة منها بشكل أفضل ، فإنهم يساعدون أصحاب المصلحة في صناعة البناء بما في ذلك مصنعي مواد البناء والموزعين والمقاولين العامين والمقاولين من الباطن والمتخصصين والمهندسين المعماريين ومحترفي التصميم ومقدمي خدمات البناء. نحن نقدم خدمات أبحاث السوق لمساعدة الشركات في صياغة خطط توسع قصيرة الأجل وطويلة الأجل ، بالإضافة إلى حلول تكامل تدفق العمل المتطورة لتسريع مرحلة ما قبل البناء. مقالات لها صلة: شركات تحليل البيانات: أفضل شركات تحليل البيانات لعام 2023
توفر هذه الخيارات لمحترفي البناء البيانات التي يحتاجونها لتنمية أعمالهم وجعل الاحتياجات المعقدة لمشاريع البناء أكثر قابلية للإدارة للمؤسسات من جميع الأحجام. شبكة دودج للإنشاءات هي القوة الدافعة وراء البناء التجاري اليوم بسبب قرن من الخبرة في هذا المجال.
هل تتطلب تحليلات البيانات الترميز؟
نعم. عند السعي للحصول على شهادة في تحليلات البيانات عبر الإنترنت ، فإن الترميز أمر لا بد منه. ومع ذلك ، فإنه لا يتطلب مهارات برمجة متقدمة للغاية. ومع ذلك ، من الضروري اكتساب فهم أساسي لـ R و Python. بالإضافة إلى ذلك ، يعد الفهم الشامل للغات الاستعلام مثل SQL أكثر من المطلوب.
هل يمكن لأحدث أن يصبح محلل بيانات؟
نعم. في الوقت الحاضر ، يبحث أصحاب العمل عن الأشخاص الذين أكملوا دورات تحليل البيانات أو المعسكرات التمهيدية. تعد مجموعة أعمالك السابقة مفيدة أيضًا عند التقدم لشغل وظائف محلل بيانات على مستوى الدخول.
وفي الختام
تعد تحليلات البيانات اليوم واحدة من أكثر مجالات الدراسة استثمارًا. بحلول عام 2025 ، كما يقول جارتنر ، ستتوقف التحليلات التقليدية عن طريق الأساليب الجديدة مثل التحليل المستند إلى السياق والذكاء الاصطناعي. تتوقع Gartner أيضًا تطورات مهمة في الحوكمة المتصلة ومشاركة البيانات وانتشار أنسجة البيانات.
ومع ذلك ، يجب أن تكون الشركات بارعة في تحليلات البيانات وأشكالها واستخداماتها العديدة إذا أرادت أن تدرك بالكامل إمكانات هذه الأدوات. حتى في الصناعة التنافسية ، يمكن أن يؤدي تنفيذ التحليلات بشكل صحيح إلى تعزيز نجاح الشركة وتسريع النتائج.
أسئلة مكررة
هل يتقاضى محللو البيانات رواتب جيدة؟
نعم. رواتب محللي البيانات مرتفعة. أفاد مكتب إحصاءات العمل (BLS) أن متوسط الأجر السنوي في الولايات المتحدة هو 58,260،XNUMX دولارًا. الأجر النموذجي لمحلل البيانات أعلى من ذلك بكثير.
كم ساعة يعمل محللو البيانات؟
غالبًا ما يعمل محللو البيانات ما بين 40 و 60 ساعة في الأسبوع ، من الاثنين إلى الجمعة. يعتمد هذا الجدول على الساعات التي تكون فيها الشركة متاحة للعمل. عادة ما يستلزم العمل خلال أيام الأسبوع بين الساعة 9 صباحًا و 5 مساءً أو 8 صباحًا و 6 مساءً.
هل تحليلات البيانات مهنة جيدة؟
نعم. محللو البيانات الأكفاء هم من بين المتخصصين الأكثر طلبًا في العالم. يمكن لمحللي البيانات ، حتى عند مستوى الدخول ، توقع أجور ومزايا أعلى من المتوسط بسبب ارتفاع الطلب وقلة توافر المتقدمين الأكفاء.
مقالات مماثلة
- تم الكشف عن أكثر 37 مهنًا ممتعةً تؤتي ثمارها جيدًا في عام 2023 !!
- ما هي المهارات المطلوبة للتقدم في دور الإدارة؟
- كيف تصبح مسجلاً: أكمل الخطوات السهلة التي يجب اتباعها
- تحليلات رحلة العميل: دليل وكل ما يجب معرفته
الرقم المرجعي
