يعد اتخاذ الأحكام المناسبة أمرًا صعبًا في الأعمال ، خاصةً عندما لا توجد أجزاء كافية من البيانات للمساعدة في اتخاذ القرار. إن تحليل التاريخ ليس دائمًا مؤشرًا موثوقًا به لما سيحدث في المستقبل. ومن ثم ، فإن اتخاذ القرارات فقط على أساس الحقائق التاريخية غالبًا ما يكون غير صحيح. التحليلات التنبؤية والوصفية هما تقنيتان للتفكير المستقبلي يستخدمهما قادة الشركة لتجاوز هذه القيود. فهم يتنبأون بالمستقبل بشكل أكثر دقة ، وفي حالة التحليلات الوصفية ، يوجهون المديرين التنفيذيين إلى أفضل القرارات الشاملة من خلال الجمع بين البيانات التاريخية (التحليلات الوصفية) والقواعد ومعرفة الأعمال. ولكن بعد ذلك يجب عليك أولاً معرفة الفرق بين الاثنين (التحليلات التنبؤية مقابل التحليلات الوصفية) قبل اتخاذ خطوة في هذا الاتجاه - مع الأخذ في الاعتبار أنهما متشابهان.
نظرة عامة (التحليلات التنبؤية مقابل التحليلات الوصفية)
تنعكس الأهمية المتزايدة لهذه التقنيات التحليلية في توقع أن السوق العالمية للتحليلات التنبؤية والتعليمية سوف تتوسع في معدل نمو سنوي مركب بنسبة 19.6٪ إلى 28.7 مليار دولار بحلول عام 2026.
لذا فإن السؤال الكبير هو ، هل هناك أي فروق بين التحليلات التنبؤية والتحليلات الوصفية ، أم أنها قابلة للتبادل؟
حسنًا ، على العكس من ذلك ، على الرغم من حقيقة أن كلتا الاستراتيجيتين متشابهتان في التفكير التقدمي ، إلا أن هناك فرقًا كبيرًا بينهما. وفق نموذج الصعود التحليلي لشركة Gartnerفيما يلي التسلسل الهرمي للتقنيات التحليلية:
- ماذا حدث؟ (التحليلات الوصفية)
- لماذا حصل هذا؟ (تحليلات التشخيص)
- ماذا سيحدث؟ (التحليلات التنبؤية)
- كيف يمكننا جعل التحليلات التنبؤية حقيقة؟ (تحليلات وصفية)
لذلك ، بينما تنبئ التحليلات التنبؤية بما قد يحدث ، تكشف التحليلات الوصفية كيفية تحقيق ذلك. التحليلات التنبؤية خاضعة للتحليلات الوصفية في هذا السيناريو. هذا لا يعني أن التحليلات التنبؤية ليست مفيدة ؛ إنها فقط أن المعلومات التي يقدمونها ليست هي نفسها.
التحليلات التنبؤية
يُعرف استخدام الأساليب الإحصائية والنمذجة للتنبؤ بما سيحدث في المستقبل باسم التحليلات التنبؤية. يحسب احتمالية حدث أو أحداث معينة باستخدام البيانات التاريخية ونهج النمذجة. الصيانة التنبؤية هي مثال رائع للتحليلات التنبؤية لأنها تحاول معرفة متى تحتاج الآلة إلى الخدمة باستخدام خوارزميات مختلفة وبيانات الآلة لتقدير دورة حياة المكونات المهمة. على الرغم من أن هذه البيانات مفيدة وقابلة للتنفيذ ، إلا أنها لا تحدد الإجراء المحدد الذي يجب أن يتبع. بدلا من ذلك ، يخبر المستخدم أن الصيانة مطلوبة.
تحليلات وصفية
تختلف التحليلات الوصفية عن التحليلات التنبؤية من حيث أنها لا تتنبأ فقط بما سيحدث ولكنها تمنح المستخدم أيضًا خيارات محددة وتصف أفضل حلول الأعمال بناءً على معايير محددة. يساعد هذا النوع من التحليلات شركة أو مؤسسة في بناء نموذج. وللتأكد من أنه يمثل بدقة جميع جوانب العمل ، يتم تقييم هذا النموذج مقابل البيانات الحالية والتاريخية.
علاوة على ذلك ، يمكن للمستخدمين فحص النموذج لتحديد أفضل قرار بناءً على معايير محددة مثل الربحية واتفاقيات مستوى الخدمة والإنتاجية ، بدلاً من مجرد توقع ما سيحدث.
التحليلات الوصفية ، في سياق مثال الصيانة التنبؤية أعلاه ، لا تقرر فقط أن الصيانة وشيكة ، ولكنها تحدد أيضًا أفضل الخيارات للصيانة أو الاستبدال أو الاستعانة بمصادر خارجية من أجل تعظيم الربحية الإجمالية ودوران الأعمال.
التحليلات التنبؤية مقابل التحليلات الوصفية: ما الفرق؟
تعد كل من التحليلات التنبؤية والتعليمية أدوات عمل مهمة ، ويخدم كل منها غرضًا مختلفًا. ولكن بعد ذلك ، تعد التحليلات التنبؤية أدنى من التحليلات الوصفية ، وفقًا لـ التسلسل الهرمي لتحليلات Gartner. وذلك لأن التحليلات التنبؤية تتنبأ بما سيحدث ولكنها لا توفر توجيهًا حول كيفية اتخاذ القرارات اللازمة. من ناحية أخرى ، لا تتوقع التحليلات الوصفية ما سيحدث فحسب ، بل تحدد أيضًا القرار التجاري الأمثل.
سمات التحليلات التنبؤية
- يساعد على نمذجة عناصر معينة من الأعمال.
- يتنبأ بما قد يحدث في المستقبل.
- يتنبأ بإطار زمني (متى سيحدث).
- النواتج غير قابلة للتنفيذ ؛ أنها تشير فقط إلى أن القرار مطلوب.
- يميل إلى إعطاء الأولوية لوظيفة واحدة على غيرها.
- عادةً ، يتم اختبار الفرضيات باستخدام سيناريوهات محددة مسبقًا ذات خيارات محدودة.
سمات التحليلات الوصفية
- يساعد على نمذجة الشركة بأكملها
- تعتمد فقط على البيانات
- يساعد في التوصية بقرارات عمل محددة.
- يأخذ في الاعتبار الترابط
- لا تقيده لوائح صارمة
- الفوائد يمكن ملاحظتها وقابلة للقياس الكمي.
- يدمج سيناريوهات ماذا لو.
- خالية حرفيا من "غريزة القناة الهضمية" والتحيز الشخصي
- يأخذ في الاعتبار جميع المدخلات والمتغيرات والنتائج.
- تنفذ نماذج تمت معايرتها والتحقق من صحتها لتعكس بدقة كيفية عمل الشركة.
هل تحليل التحليلات التنبؤية مقابل التحليلات الوصفية مهم؟
نعم ، هناك فرق كبير بين التحليلات التنبؤية والتحليلات الوصفية.
غالبًا ما يتساءل البعض عما إذا كان التمييز بين هذين التحليلين مهمًا حقًا في الممارسة. ينتج هذا عن مدى كون تشغيل التحليلات التنبؤية مقابل التحليلات الوصفية أكثر اقتصادا. بعبارة أخرى ، يحاولون الإشارة إلى أن تحسين حل تحليلات وصفي يتطلب جهدًا أكبر بكثير من تحسين حل تحليلات تنبؤية على نطاق أصغر. من الأهمية بمكان تقييم نضج الأعمال للعملاء المحتملين عند الإجابة على هذا السؤال.
بينما تستخدم غالبية الشركات ذكاء الأعمال ، لم تتقدم جميعها في التحليلات التنبؤية. بالإضافة إلى ذلك ، تُظهر السجلات أن التحليلات الوصفية تستخدم حاليًا من قبل 11٪ فقط من المؤسسات المتوسطة والكبيرة. من ناحية أخرى ، من المتوقع أن ينمو سوق برمجيات التحليلات الوصفية بمعدل معدل نمو سنوي مركب بنسبة 20.6 في المائة بحلول عام 2023. يشير هذا إلى أن ما يقرب من 37٪ من الشركات ستبدأ في استخدام التحليلات الوصفية.
تظهر هذه النتائج أن التمييز بين التحليلات التنبؤية والتحليلات الوصفية أصبح ذا أهمية متزايدة لعدد متزايد من الشركات.
في أي حال ، تخدم المنهجيتان التحليليتان أغراضًا مختلفة تمامًا. التحليلات التنبؤية تفاعلية بمعنى أنها تؤكد على ضرورة استجابة الإدارة. من ناحية أخرى ، تعتبر التحليلات الوصفية استباقية من حيث أنها تُظهر للإدارة المسار إلى الأمام.
ولكن هناك شيء مشترك بينهما. تستخدم كل من التحليلات التنبؤية والتعليمية بيانات الوقت الفعلي التي يتم الحصول عليها من شركة أو شركة ، بالإضافة إلى معلومات أخرى.
التحليلات التنبؤية مقابل التحليلات الوصفية: ما المشكلات التي ستحلها؟
التحليلات التنبؤية والوصفية ليست حلولًا قائمة بذاتها يمكن استخدامها بمفردها. جميع أنواع تحليلات الأعمال لها مكان في المؤسسات لحل المشكلات المختلفة.
غالبًا ما تكون التحليلات التنبؤية أداة لتحديد الاتجاهات قصيرة إلى متوسطة المدى ، والتي غالبًا ما تكون مفيدة - وإن كانت بمعزل عن الاتجاهات الأكبر. وفيما يلي بعض الأمثلة على ذلك:
- تحليل المخاطر للتأمين قصير الأجل
- اتجاهات المبيعات خاصة للخطوط الفردية والسلع.
- توقعات الطلب
- ادارة المخزون
- زبد العملاء
- الربحية
- متطلبات الصيانة
على الجانب الآخر ، تأخذ التحليلات الوصفية نظرة واسعة للموقف. غالبًا ما تحلل النماذج الوصفية مؤسسات بأكملها ، أو على الأقل الوظائف أو الأقسام أو المصانع المنفصلة ، بينما قد تقيس التحليلات التنبؤية أنماطًا معينة. تحل التحليلات الوصفية المشكلات التالية:
- تحسين استخراج الفحم عبر مناجم متعددة لتلبية متطلبات العملاء مع زيادة الربحية الإجمالية.
- تحديد أفضل استراتيجية للتصنيع والمخزون خاصة لشركات السلع الاستهلاكية.
- اختيار نهج التشغيل الأمثل لمرفق معالجة مياه الصرف الصحي الذي يخدم منطقة حضرية شاسعة مع الالتزام باللوائح.
الفرق في القيمة التنظيمية الذي توفره كلتا التقنيتين
على الرغم من حقيقة أن كلا المنهجيتين لهما فوائد فعلية ، إلا أن التحليلات الوصفية عادةً ما تتفوق في الأداء على التحليلات التنبؤية. بينما يلعب حجم العمليات دورًا ، تلعب أنواع القرارات المتخذة وقدرات التحليلات الوصفية لتحسين القرارات دورًا أيضًا.
بالنسبة لتقييم المخاطر على المدى القصير ، تميل التحليلات التنبؤية إلى التركيز على مجموعة محدودة نسبيًا من المعايير ، مثل المثال أعلاه. في حين أن هذا النوع من البحث يمكن أن يحقق فوائد كبيرة من خلال تقليل المخاطر ، فمن غير المرجح أن يكون على نفس النطاق مثل حل التحليلات الإلزامية الذي يحاكي عمليات شركة التأمين. يمكن لنموذج كهذا اكتشاف منتجات التأمين الأكثر ربحية ، وأفضل الأسواق ، وأفضل الطرق لنجاح الأعمال على المدى الطويل. بالإضافة إلى ذلك ، بدلاً من الاقتصار على سيناريوهات محددة ، قد يستخدم المسؤولون التنفيذيون في الشركة التحليلات الوصفية لفحص مجموعة متنوعة من الأمور والإمكانيات والمفاضلات.
قد تكون التحليلات الوصفية أكثر تكلفة من التحليلات التنبؤية ، ومع ذلك ، من المحتمل أن يكون عائد الاستثمار أكبر بكثير.
التمييز بين احتياجات التكنولوجيا
كان تحليل البيانات تقليديًا مجالًا لعلماء البيانات ؛ ولكن ، تتطلب بيئة الأعمال سريعة الخطى اليوم أن يكون لدى المديرين التنفيذيين والمديرين التنفيذيين إمكانية الوصول الفوري إلى هذه الأدوات التحليلية. في حين أن هذا لا يشير إلى المشاركة في البرمجة أو تنقيح البيانات ، فإنه يستلزم أنه يجب أن يكون لديهم إمكانية الوصول إلى أدوات المستخدم النهائي ولوحات المعلومات التي تسمح لهم بالتحقيق في النتائج بشكل مستقل. يغرس هذا النهج العملي الثقة في التقنيات مع توفير بيانات في الوقت الفعلي للمساعدة في صنع القرار.
يمكنك بشكل أساسي تنفيذ الكثير من مهام التحليلات الوصفية باستخدام مجموعة متنوعة من التقنيات ، بدءًا من لغات البرمجة عالية المستوى إلى أدوات تخطيط موارد المؤسسات (ERP) المضمنة وحزم البرامج الخاصة بالحلول. لجعل البيانات قابلة للاستخدام ، فإن الخطوة الأولى هي تنظيفها ودمجها. بعد ذلك ، تشمل العديد من الأساليب التحليلية التي تم طرحها ما يلي:
- تقنيات الانحدار يتضمن طرق الانحدار الخطي والقائم على الوقت واللوجستية
- طرق التعلم الآلي
- الشبكات العصبية
- الاحتمال الشرطي (Nave Bayes)
تأخذ التحليلات الوصفية هذه خطوة إلى الأمام من خلال دمج الاستدلال أو التحسين في التحليل.
الاستدلال
يكون الاستدلال مفيدًا عند التعامل مع سيناريوهات تشغيلية تتجاوز الوصف. هذه الطريقة هي نهج رياضي يعتمد على القواعد. إنه مفيد في الحالات التي يتم فيها اتخاذ قرارات مماثلة على أساس منتظم ، مثل الحصول على المواد الخام. في الأساس ، الاستدلال مفيد لأتمتة الأحكام ولكن ليس كثيرًا لتحسينها. ومع ذلك ، تتضمن بعض العيوب الأساسية عدم وجود متطلبات لتعديل القواعد بانتظام لتجنب أن تصبح القواعد قديمة ، بالإضافة إلى حقيقة أن الاستدلال لا يمكنه فحص كل ظرف ممكن.
يتم تحديد الحل المثالي باستخدام مجموعة من النماذج الرياضية والخوارزميات الدقيقة. للإجابة على استفسارات محددة ، يتم إنشاء نموذج رياضي يعكس العمل أو الوظيفة ، ويتم استخدام خوارزمية دقيقة. هدف نموذج التحسين هو تعظيم أو تقليل معلمة مثل الربح أو التكاليف.
التحسين
الحلول المجمعة ومنصات التحسين متاحة أيضًا لـ برنامج تحليلات وصفي. الحزم أسهل في التهيئة ويتم إنشاؤها بشكل متكرر لمعالجة مشكلة شائعة أو لصناعة معينة. إنها متوفرة بشكل شائع كحلول SaaS أو PaaS في السحابة.
ومع ذلك ، تتكون منصة التحسين من جزأين: منصة النمذجة لتحديد المشكلة وحل التحسين.
يتم إنشاء النماذج باستخدام واجهة مرئية بالسحب والإفلات أو باستخدام الرياضيات. علاوة على ذلك ، يتم تشغيل غالبية أنظمة التحسين داخليًا ، وتختلف النفقات بشكل كبير. إنها توفر حلولًا مخصصة للغاية تمثل تمثيلات واقعية للمشكلة. بالإضافة إلى ذلك ، قد تتطلب استخدام المبرمجين المهرة لبناء النموذج ، وغالبًا ما يفتقرون إلى واجهات المستخدم النهائي.
البعض ، مثل منصة Microsoft Azure الخاصة بـ River Logic ، يتطلب قدرات برمجية واسعة ، بينما البعض الآخر ، مثل منصة Microsoft Azure الخاصة بـ River Logic ، لا يتطلب ذلك.
ما هي التحليلات التنبؤية والتعليمية؟
التحليلات التنبؤية والتعليمية هما تقنيتان للتفكير المستقبلي يستخدمهما قادة الشركة لتجاوز قيود اتخاذ القرارات بناءً على مجرد التكهنات. فهم يتنبأون بالمستقبل بشكل أكثر دقة ، وفي حالة التحليلات الوصفية ، يوجهون المديرين التنفيذيين إلى أفضل القرارات الشاملة من خلال الجمع بين البيانات التاريخية (التحليلات الوصفية) والقواعد ومعرفة الأعمال.
ما هو الفرق بين الصيانة الوصفية والتنبؤية؟
التحليلات الوصفية ، على عكس التحليلات التنبؤية ، لا تقرر فقط أن الصيانة ضرورية ، ولكنها تحدد أيضًا أفضل الخيارات للصيانة أو الاستبدال أو الاستعانة بمصادر خارجية من أجل تعظيم الربحية الإجمالية ودوران الأعمال.
ما هو مثال على التحليلات الوصفية؟
تعد تطبيقات الخرائط وحركة المرور أمثلة شائعة للتحليلات الوصفية قيد التنفيذ. ستفحص خرائط Google جميع أشكال النقل المتاحة (مثل الحافلة أو المشي أو القيادة) ، وظروف حركة المرور الحالية ، وأعمال الطرق المحتملة عند حساب المسار الأمثل لنقلك من النقطة أ إلى النقطة ب.
ما نوع تحليلات البيانات الأكثر قيمة؟
بينما تنبئ التحليلات التنبؤية بما قد يحدث ، تكشف التحليلات الوصفية كيفية تحقيق ذلك. التحليلات التنبؤية خاضعة للتحليلات الوصفية في هذا السيناريو. هذا لا يعني أن التحليلات التنبؤية ليست مفيدة ؛ إنها فقط أن المعلومات التي يقدمونها ليست هي نفسها.
كيف تتشابه التحليلات التنبؤية والتعليمية؟
كلاهما يوفر المعرفة وحتى البصيرة لمساعدة الشركات على اتخاذ القرارات. تستخدم كل من التحليلات التنبؤية والوصفية النمذجة الإحصائية والتعلم الآلي واستخراج البيانات لتوفير أدوات استراتيجية ورؤية عميقة للعملاء والعمليات الشاملة للمديرين التنفيذيين في ماجستير إدارة الأعمال وطلاب الدراسات العليا في ماجستير إدارة الأعمال.
