في اقتصاد اليوم ، تعد تحليلات الأعمال والذكاء أداة فعالة. تقوم المنظمات عبر الصناعات بإنشاء كميات هائلة من البيانات ، مما أدى إلى زيادة الطلب على الخبراء الذين يمكنهم فهم تلك البيانات وتحليلها.
وفقا لأحدث مسح MicroStrategy، تستفيد الشركات في جميع أنحاء العالم من البيانات لتحقيق ذلك
- تحسين كفاءة العملية والتكلفة (60 بالمائة)
- وضع الإستراتيجيات وتنفيذ التغيير (57 بالمائة)
- تتبع الأداء المالي وتحسينه (52 بالمائة)
وفقًا للبحث ، تتوقع 71 بالمائة من المؤسسات في جميع أنحاء العالم أن تتسارع استثماراتها في التحليلات خلال السنوات الثلاث المقبلة وما بعدها.
بالنظر إلى هذا الاتجاه ، يمكن أن يساعدك تعلم تعقيدات تحليلات الأعمال في تطوير حياتك المهنية وإصدار أحكام أكثر ذكاءً في العمل.
يعد استخدام تحليلات البيانات لممارسة التأثير في الشركة استراتيجية فعالة للغاية. قبل الخوض في فوائد تحليل البيانات ، من الضروري تحديد عبارة "تحليلات الأعمال".
ما هي تحليلات الأعمال؟
تحليلات الأعمال هي عملية استخلاص المعنى من البيانات باستخدام المنهجيات الكمية لاتخاذ قرارات عمل مستنيرة.
يمكن إجراء تحليل الأعمال بثلاث طرق:
- التحليلات الوصفية: تحليل البيانات التاريخية لكشف الاتجاهات والأنماط.
- التحليلات التنبؤية: هذا هو استخدام الإحصائيات لتقدير النتائج المستقبلية.
- التحليلات الوصفية: استخدام الاختبار والنهج الأخرى لتحديد النتيجة التي ستؤدي إلى أفضل النتائج في حالة معينة.
يتم تحديد طريقة الاستخدام حسب ظروف العمل في متناول اليد. فيما يلي بعض الأمثلة حول كيفية استفادة المؤسسات من اعتماد تحليلات الأعمال.
فوائد تحليلات الأعمال
# 1. اتخاذ قرارات مدروسة بشكل أفضل
عند معالجة قرار استراتيجي حاسم ، يمكن أن تكون تحليلات الأعمال موردًا مهمًا.
عندما قامت شركة Uber بترقية مساعد هوس العملاء (COTA) في أوائل عام 2018. إنها أداة تستخدم التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لمساعدة الوكلاء على تحسين سرعتهم ودقتهم عند الاستجابة لتذاكر الدعم. يستخدم تحليلات وصفية لتحديد ما إذا كان الإصدار الجديد سيكون أكثر فعالية من الإصدار السابق.
كانت المنظمة قادرة على تحديد أن المنتج المحسن أدى إلى خدمة أسرع ، وتوصيات دقة أكثر دقة ، ومستويات أعلى لرضا العملاء من خلال اختبار A / B - وسيلة لتقييم النتائج المترتبة على خيارين مختلفين. لم تؤد هذه الاكتشافات إلى تسريع إجراءات تسوية تذاكر Uber فحسب ، بل وفرت أيضًا للشركة ملايين الدولارات.
# 2. زيادة الإيرادات
قد تستفيد الشركات التي تتبنى مشاريع البيانات والتحليلات من الناحية المالية بشكل كبير.
وفقًا لأبحاث McKinsey ، فإن الشركات التي تستثمر في البيانات الضخمة ترى متوسط مكاسب في الأرباح بنسبة ستة بالمائة. يرتفع هذا إلى تسعة في المئة للاستثمارات لمدة خمس سنوات.
تماشياً مع هذا الاتجاه ، اكتشفت دراسة حديثة لـ BARC أن المنظمات التي يمكنها تحديد مكاسبها من تحليل البيانات أبلغت عن متوسط زيادة بنسبة 8٪ في المبيعات وانخفاض بنسبة 10٪ في التكاليف.
توضح هذه النتائج المردود المالي الواضح الذي يمكن أن ينتج عن استراتيجية تحليل الأعمال القوية - استراتيجية يمكن للعديد من الشركات الاستفادة منها مع توسع سوق البيانات الضخمة والتحليلات.
# 3. زيادة الكفاءة التشغيلية
يمكن استخدام التحليلات لتحسين العمليات التجارية بالإضافة إلى المكاسب المالية.
وفقًا لتحليل KPMG الأخير حول اتجاهات البنية التحتية الناشئة ، تتبنى العديد من الشركات بالفعل التحليلات التنبؤية لتوقع مخاوف الصيانة والتشغيل قبل أن تصبح مشكلات أكبر.
ذكر مشغل شبكة الهاتف المحمول الذي تم استطلاع آرائه أنه يستخدم البيانات للتنبؤ بالاضطرابات قبل سبعة أيام. مع هذه المعرفة ، يمكن للشركة منع الانقطاعات من خلال توقيت الصيانة بشكل أكثر ملاءمة ، مما يسمح لها ليس فقط بتوفير التكاليف التشغيلية ولكن أيضًا ضمان أداء الأصول على النحو الأمثل.
لماذا يجب عليك دراسة تحليلات الأعمال؟
اتباع نهج قائم على البيانات يمكن أن يكون للأعمال التجارية فوائد ضخمة ، إلا أن العديد من الشركات تشير إلى وجود نقص في الموظفين ذوي الخبرة في مجالات التحليل.
يسرد موقع LinkedIn تحليل الأعمال كواحد من أفضل المهارات التي يحتاجها أصحاب العمل في عام 2019 ، و tمكتب إحصاءات العمل تتوقع نمو توظيف محللي أبحاث العمليات بمعدل 27 في المائة حتى عام 2026 - أسرع بكثير من المعدل الوطني لجميع المهن.
يمكن للعديد من الأفراد تحليل الإحصائيات ، لكنني أعتقد أنهم سيكونون في وظائف محدودة جدًا ما لم يتمكنوا من المساعدة في فهم هذه النتائج في السياق الذي تتنافس فيه الشركة. إذا كنت ترغب في الاستفادة من الطلب على المتخصصين الذين يعتمدون على البيانات ، فإن إكمال دورة عبر الإنترنت يمكن أن يساعدك على تحسين مجموعة مهاراتك والارتقاء بحياتك المهنية.
يمكنك بناء إطار تحليلي يمكن استخدامه في اتخاذ القرارات اليومية. يمكنك أيضًا مساعدة شركتك على الازدهار من خلال تعلم كيفية تحديد الاتجاهات واختبار الفرضيات والاستنتاج من عينات السكان.
قال هاموند: "إذا لم تستخدم البيانات ، فسوف تتأخر". "الأشخاص الذين يتمتعون بهذه الصفات ، بالإضافة إلى الوعي ببيئات العمل ، سيضيفون أكبر قيمة وسيكون لهم أكبر تأثير."
أمثلة تحليلات الأعمال
تحليلات الأعمال لها تطبيقات في مجموعة واسعة من الصناعات. تبتكر بعض الشركات طرقًا جديدة للاستفادة من البيانات الضخمة لتحسين تجربة العملاء وزيادة الأرباح. فيما يلي مثال على تحليلات الأعمال قيد التنفيذ:
بدأت شركات الوجبات السريعة في استخدام درجة البكالوريوس لتحسين كفاءة مواقعها. من يريد أن يضيع الوقت في جولة للوجبات السريعة بالسيارة؟ يمكن لهذه الشركات تعزيز الكفاءة خلال ساعات الذروة من خلال مراقبة مدى انشغال القيادة. عندما يكون هناك طابور طويل ، تتقلب لوحات الطلبات الرقمية. يبدأون بالتركيز على المنتجات التي يمكن تحضيرها بسرعة. ينتج عن هذا أوامر أبسط يمكن إكمالها بسرعة أكبر. تظهر العناصر الأبطأ ذات الهوامش الأكبر عندما تكون الخطوط قصيرة. نتيجة لذلك ، يمكن أن يتكيف المتجر مع احتياجات الوقت الفعلي وزيادة الكفاءة.
تتعدى الأنواع الأخرى من تطبيقات BA مجرد الاستجابة للظروف الحالية. تساعد هذه الأساليب الشركات في توقع العملاء الأقل احتمالا للعودة. يمكنهم بعد ذلك تركيز الإعلانات والعروض الترويجية لهؤلاء العملاء لزيادة الاحتفاظ بالعملاء. فيما يلي بعض الأمثلة على التحليلات التنبؤية في مكان العمل:
تستخدم الكازينوهات درجة البكالوريوس لزيادة الأرباح والاحتفاظ بالمستهلكين. على الرغم من أن المنزل عادة ما يفوز في معظم الوقت ، يحتاج اللاعبون عادةً إلى الفوز بما يكفي للاستمتاع والاستمرار في اللعب. خلاف ذلك ، قد يفقد اللاعبون الاهتمام ويتوقفون عن العودة. يمكن للكازينوهات اكتشاف العملاء الذين ينفقون أكبر قدر من الأموال من خلال تتبع نفقاتهم. يمكنهم تقديم المزيد من الحوافز لهؤلاء العملاء ذوي الإنفاق المرتفع لإعادتهم. تساعد البيانات التي تم الحصول عليها أيضًا هذه المنتجعات في تحديد وسائل الراحة الأكثر شيوعًا.
تحليلات البيانات مقابل تحليلات الأعمال
تحليلات البيانات هي كلمة مظلة واسعة النطاق تشير إلى علم تحليل البيانات الخام لتحويل تلك البيانات إلى معلومات ذات مغزى يمكن من خلالها الكشف عن الاتجاهات والمقاييس. بينما تهدف كل من تحليلات الأعمال وتحليلات البيانات إلى تحسين الكفاءة التشغيلية ، تركز تحليلات الأعمال بشكل أكبر على تطبيقات الأعمال. في حين أن تحليلات البيانات لها تركيز أوسع - فكل من ذكاء الأعمال وإعداد التقارير ، وكذلك المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) ، تندرج تحت مظلة تحليلات البيانات.
في عملية تحليل البيانات ، يتعاون علماء البيانات ومحللو البيانات ومهندسو البيانات للحصول على البيانات ودمجها وإعدادها لتطوير النماذج التحليلية واختبارها ومراجعتها ، مما يضمن نتائج دقيقة. ينصب تركيز تحليلات البيانات لأغراض العمل على أسئلة عمليات تجارية محددة.
علم البيانات مقابل تحليلات الأعمال
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يدرس البيانات المهيكلة وغير المهيكلة باستخدام الأنظمة والأساليب والخوارزميات العلمية لتحديد مصدر المعلومات ، وماذا تعني ، وكيف يمكن تحويلها إلى مورد قيم في تطوير استراتيجيات تكنولوجيا المعلومات.
جيد المنهج الدراسي لعلم البيانات سوف يعلمك كيفية دمج تحليل البيانات والإحصاءات والتعلم الآلي والمنهجيات ذات الصلة لإدارة وفهم طوفان البيانات الناتج عن صعود تكنولوجيا المعلومات. علماء البيانات مسؤولون عن تقديم المعلومات الرقمية بطريقة توضح قيمتها العملية في صنع القرار المستند إلى البيانات. ومع ذلك ، فهم لا يسعون في كثير من الأحيان للإجابة على أسئلة معينة بنفس الطريقة التي يفعلها محللو الأعمال عند البحث عن رؤى تحليلات الأعمال.
تحليلات الأعمال مقابل ذكاء الأعمال
بينما تؤدي ذكاء الأعمال وتحليلات الأعمال وظائف قابلة للمقارنة ويمكن استخدامها بالتبادل ، تختلف كلتا الطريقتين اختلافًا جوهريًا في تركيزهما. تركز تحليلات ذكاء الأعمال على التحليلات الوصفية ، والتي تجمع بين جمع البيانات وتخزينها وإدارة المعرفة مع تحليل البيانات لمراجعة البيانات السابقة وتقديم وجهات نظر جديدة حول المعلومات المتاحة حاليًا.
التحليلات الوصفية هو تركيز تحليلات الأعمال ، والذي يستخدم التنقيب عن البيانات والنمذجة والتعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. ذكاء الأعمال يجيب بشكل أساسي على الأسئلة ، "ماذا حدث؟" و "ما الذي يجب تغييره؟" وتحليلات الأعمال تجيب على السؤال ، "لماذا يحدث هذا؟" "ماذا لو استمر هذا الاتجاه؟" "ماذا سيحدث بعد؟" و "ماذا لو غيرنا شيئًا ما؟" تميل بنية وغرض تحليلات الأعمال وحلول ذكاء الأعمال إلى التداخل.
الأسئلة الشائعة حول تحليلات الأعمال
ما هو نطاق تحليلات الأعمال في المستقبل؟
من المتوقع أن يكون لتحليلات الأعمال تأثير كبير على ، من بين أمور أخرى ، التسويق والمبيعات وتجربة العملاء والتمويل وإدارة المخاطر والموارد البشرية وعمليات وسائل التواصل الاجتماعي. الأشخاص الذين يفهمون هذه التحليلات بعمق هم في وضع أفضل ليكونوا رواد الصناعة.
هل تحليلات الأعمال سهلة التعلم؟
أصبح تسخير قوة التحليلات في الأعمال الآن أسهل من أي وقت مضى بفضل التقدم التكنولوجي وزيادة البيانات المتاحة.
هل هناك الكثير من الرياضيات في تحليلات الأعمال؟
على عكس الرأي العام ، لا تتطلب تحليلات الأعمال تدريباً كبيراً على الترميز أو الرياضيات أو علوم الكمبيوتر. إنها مهنة ممتازة لأولئك الذين يقدرون مواجهة التحديات المعقدة وتقديم الحلول العملية بناءً على بيانات الشركة في العالم الحقيقي.
