أدوات تحليل البيانات هي برامج وبرامج تجمع وتحلل البيانات حول الأعمال التجارية وعملائها ومنافستها من أجل تحسين العمليات والمساعدة في الكشف عن الرؤى لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. أيضًا ، تساعد أفضل أدوات تحليل البيانات الشركات في استخلاص رؤى من بيانات العملاء ، والعثور على الاتجاهات والأنماط لتحقيق نتائج أعمال أفضل. وبالتالي ، هناك عدد كبير من أدوات تحليل البيانات المجانية التي يمكنك الاستفادة منها ، سواء كنت تريد إجراء تحليل بيانات أساسي أو أكثر تقدمًا. تابع القراءة لاكتساب المزيد من الأفكار.
نبذة
تساعد أدوات تحليل البيانات الشركات بعدة طرق حيث يمكنها تتبع البيانات وتحليلها ، مما يسمح لها بإنشاء التقارير. يساعدك التعرف على هذه الأدوات بصفتك صاحب عمل على اتخاذ قرارات أفضل حول مكان وضع مواردك وكيفية تحديد سعر للسلع والخدمات.
بنفس القدر من الأهمية ، تساعد أفضل أدوات تحليل البيانات في تحديد الاتجاهات وفهم أفضل لقاعدة العملاء. أيضًا ، يعتمد أفضل نوع من تحليلات البيانات لشركة ما على مرحلة تطورها ولكنه عادةً ما يوفر رؤى فقط لاتخاذ قرارات تجارية تفاعلية وليست استباقية.
أنواع أدوات تحليل البيانات
فيما يلي الأنواع المختلفة.
# 1. تحليلات التشخيص
تحليلات البيانات التشخيصية هي عملية فحص البيانات لفهم السبب والحدث أو سبب حدوث شيء ما. تمامًا مثل التحليلات الوصفية ، فإنه يستخدم البيانات التاريخية للإجابة على سؤال. ولكن بدلاً من التركيز على "ماذا" ، تتناول التحليلات التشخيصية السؤال الحاسم حول سبب حدوث حدوث أو شذوذ في بياناتك. يساعد هذا النوع من التحليلات الشركات في الإجابة عن أسئلة مثل:
- لماذا انخفضت مبيعات شركتنا في الربع السابق؟
- لماذا نشهد طفرة في تذبذب العملاء؟
- لماذا تتعدى سلة معينة من المنتجات بشكل كبير أرقام مبيعات العام السابق؟
تميل التحليلات التشخيصية إلى أن تكون أكثر سهولة في الوصول وتناسب نطاقًا أوسع من حالات الاستخدام من التعلم الآلي / التحليلات التنبؤية. قد تجد أنه يحل بعض مشاكل العمل التي خصصتها لحالات استخدام التحليلات التنبؤية.
# 2. تحليلات البيانات الوصفية
التحليلات الوصفية هي المكان الذي يتحد فيه الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة للمساعدة في توقع النتائج وتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها. يمكن تقسيم هذه الفئة من التحليلات إلى تحسين واختبار عشوائي. باستخدام التطورات في ML ، يمكن أن تساعد التحليلات الوصفية في الإجابة على أسئلة مثل "ماذا لو جربنا هذا؟" و "ما هو أفضل عمل؟" يمكنك اختبار المتغيرات الصحيحة وحتى اقتراح متغيرات جديدة توفر فرصة أكبر لتوليد نتيجة إيجابية.
# 3. تحليلات البيانات الوصفية
التحليلات الوصفية هي العمود الفقري لإعداد التقارير لأنه من المستحيل أن يكون لديك أدوات ولوحات معلومات تجارية (BI) بدونها. وبالتالي ، تجيب التحليلات الوصفية على سؤال "ماذا حدث؟" هذا النوع من التحليلات هو الأكثر استخدامًا من قبل العملاء إلى حد بعيد ، حيث يوفر تقارير وتحليلات تتمحور حول الأحداث الماضية. يساعد الشركات على فهم أشياء مثل:
- كم بيعنا كشركة؟
- ماذا كانت إنتاجيتنا الإجمالية؟
- كم عدد العملاء الذين تحركوا في الربع الأخير؟
تُستخدم التحليلات الوصفية لفهم الأداء العام على مستوى إجمالي وهي إلى حد بعيد أسهل مكان لبدء الشركة حيث تميل البيانات إلى أن تكون متاحة بسهولة لإنشاء التقارير والتطبيقات.
# 4. تحليلات البيانات التنبؤية
التحليلات التنبؤية هي شكل من أشكال التحليلات المتقدمة التي تحدد ما يمكن أن يحدث بناءً على البيانات التاريخية باستخدام التعلم الآلي. تُستخدم البيانات التاريخية التي تضم الجزء الأكبر من التحليلات الوصفية والتشخيصية كأساس لبناء نماذج التحليلات التنبؤية.
على سبيل المثال ، يمكن لحملة إعلانية للذكور يرتدونها على Instagram تطبيق التحليلات التنبؤية لتحديد مدى ارتباط معدل التحويل بالمنطقة الجغرافية للجمهور المستهدف وشريحة الدخل والاهتمامات لتحليل الإحصائيات لجماهير مستهدفة (أو أكثر) وتوفير ذلك ممكن قيم الإيرادات لكل ديموغرافية
كيفية اختيار أداة فعالة لتحليل البيانات
يمكن أن يمثل اختيار أداة تحليل البيانات الصحيحة تحديًا. إذا كنت تكافح من أجل تحديد أداة فعالة من القائمة أعلاه ، فإن الإجابات على هذه الأسئلة ستوجهك إلى العثور على أفضل أداة لتحليل البيانات تناسب احتياجاتك:
# 1. ما نوع البيانات التي أحتاج إلى تحليلها؟
قبل اختيار أداة تحليل البيانات ، يجب أن تقرر نوع البيانات التي تريد تحليلها. هل هي بيانات كمية أم نوعية؟ نظرًا لأنه من السهل تحويل البيانات الرقمية المخزنة في جداول البيانات وقواعد البيانات إلى رؤى مرئية باستخدام البيانات في Excel وأدوات BI مثل Tableau. لكن فهم البيانات النوعية مثل ردود الاستطلاع المفتوحة ورسائل البريد الإلكتروني ومحادثات الوسائط الاجتماعية ، غالبًا ما يستدعي برنامج تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي.
# 2. المهارات اللازمة لاستخدام الأدوات
قامت معظم الشركات بتحسين فرق علوم البيانات التي تتعامل مع استعلامات وأدوات SQL. ليست هناك حاجة للمحترفين لجعل أداة تحليل البيانات تعمل ولكن إذا لزم الأمر ، قم بملء الفراغ للتدريب أو تعيين شخص لديه المهارات المناسبة لتعليم فرقك. بدلاً من ذلك ، استخدم أداة سهلة الاستخدام وامنح الوصول إلى جميع أعضاء الفريق.
# 3. ما مقدار البيانات التي أحتاج إلى تحليلها؟
إذا تلقيت بضع مئات من نقاط البيانات شهريًا ، فقد تتمكن من التعامل مع هذه البيانات بدون أدوات متقدمة تعمل على أتمتة عمليات جمع البيانات وتحليلها. ومع ذلك ، إذا وصلت بياناتك إلى الآلاف ، فستحتاج إلى تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي لتجنب إضاعة الوقت في المهام اليدوية والمملة. تحليل كميات هائلة من البيانات النصية يدويًا ، على سبيل المثال ، ليس فقط متكررًا ولكن من المحتمل أن يؤدي إلى نتائج سيئة.
لماذا؟ لأن البشر غير موضوعيين. إذا كنت بحاجة إلى توظيف العديد من الأيدي لفرز بياناتك ووضع علامات عليها ، فسيقوم كل عامل تمييز بشري بتسمية نقاط البيانات الخاصة بك بشكل مختلف. يتم تدريب أدوات الذكاء الاصطناعي باستخدام مجموعة واحدة من المعايير وغالبًا ما تكون قابلة للتخصيص ، بحيث يمكنك التأكد من أن بياناتك تقدم رؤى دقيقة وقابلة للتنفيذ .
# 4. ما هي ميزانيتي
تحتاج أيضا إلى النظر في تكاليف البنية التحتية. هل ستحتاج إلى الاستثمار في مستودع بيانات أو تخزين البيانات المستندة إلى السحابة وخطوط أنابيب البيانات؟ مرة أخرى ، ستحتاج إلى التفكير في هيكل فريقك الحالي وإذا كانت لديك الميزانية لتوظيف فريق من الخبراء إذا اخترت أدوات تحليل بيانات أكثر تعقيدًا. أخيرًا ، ستؤثر أدوات تحليل الأسعار ووقت التنفيذ أيضًا على قرارك. عند مقارنة أدوات تحليل البيانات ، قد ترغب في التحقق مما إذا كان يمكنك الدفع مقابل ما تستخدمه أو ما إذا كان هناك رسوم شهرية ثابتة.
#5. زمن
أخيرًا ، كم من الوقت يستغرق تنفيذ أدوات تحليل البيانات؟ هل تحتاج إلى حل يعمل في غضون 4 أسابيع أو 4 أشهر؟ إذا كنت تقوم ببناء أدوات تحليل البيانات الخاصة بك ، فستحتاج إلى مراعاة تكاليف وقت الانتظار غير المنتج. السعر والترخيص. سيتم تقديم بعض أدوات تحليل البيانات على أساس الاشتراك أو الترخيص. في هذه الحالة ، قد تحتاج إلى مراعاة عدد المستخدمين المطلوبين أو إذا كنت تبحث فقط من مشروع إلى آخر عن المدة المحتملة للاشتراك.
بمجرد إجابتك على جميع الأسئلة المذكورة أعلاه ، سيكون لديك فهم أفضل للأدوات المناسبة لك.
أفضل أدوات تحليل البيانات
تدعم أفضل أدوات تحليل البيانات الشركات في تحسين منتجاتها وخدماتها لزيادة رضا العملاء. في الأساس ، تحليل البيانات هو جمع وترتيب كميات كبيرة من البيانات لاستخراج المعلومات المفيدة التي تساعد في اتخاذ خيارات العمل الرئيسية. بشكل عام ، تقوم تحليلات البيانات بفحص البيانات وإنشاء تنبؤات لاستخراج المعلومات المفيدة. دعونا نلقي نظرة على أفضل أدوات تحليل البيانات أدناه ،
# 1
على عكس أدوات تحليلات البيانات التقليدية ، تعمل ThoughtSpot على فهم اللغة الطبيعية. لتصور بياناتك ، ما عليك سوى طرح السؤال الصحيح باستخدام اللغة الطبيعية. يعرض ThoughtSpot تلقائيًا التصورات والرؤى الفريدة الأخرى ، والتي يمكنك استخدامها لإنشاء التقارير أو لوحات المعلومات.
رقم 2. مايكروسوفت اكسل
برنامج جداول البيانات الأكثر شهرة في العالم. علاوة على ذلك ، فهي تتميز بالحسابات ووظائف الرسوم البيانية المثالية لتحليل البيانات. مهما كان تخصصك ، وبغض النظر عن البرامج الأخرى التي قد تحتاجها ، فإن Excel هو عنصر أساسي في هذا المجال. تشمل الميزات المضمنة التي لا تقدر بثمن الجداول المحورية وأدوات الإنشاء.
# 3. بايثون
لغة برمجة مع مجموعة واسعة من الاستخدامات ، تعد Python ضرورية لأي محلل بيانات. على عكس اللغات الأكثر تعقيدًا ، فهي تركز على قابلية القراءة ، وشعبيتها العامة في مجال التكنولوجيا تعني أن العديد من المبرمجين على دراية بها بالفعل. بايثون أيضًا متعددة الاستخدامات للغاية ؛ لديها مجموعة كبيرة من مكتبات الموارد المناسبة لمجموعة متنوعة من مهام تحليل البيانات المختلفة
# 4. قليكفيو
يوصى باستخدام Qlikview كأفضل أداة لتصور البيانات. إنه أسرع وسهل وفريد في طبيعته. يوجد مجتمع في QlikView به منتديات مناقشة ومدونات ومكتبة. يساعد المجتمع في حل معظم استفساراتك. يوضح العلاقة بين البيانات باستخدام ألوان مختلفة. يساعد Qlikview المستخدمين على اتخاذ القرارات الصحيحة من مناهجهم المختلفة لتصور البيانات.
# 5. R [كران]
يستخدم بشكل شائع لإنشاء برنامج تحليل إحصائي / بيانات. يعتبر بناء جملة R أكثر تعقيدًا من Python ومنحنى التعلم أكثر حدة. ومع ذلك ، فقد تم تصميمه خصيصًا للتعامل مع مهام الحوسبة الإحصائية الثقيلة ويحظى بشعبية كبيرة لتصور البيانات. يشبه إلى حد ما Python ، يمتلك R أيضًا شبكة من الأكواد المتاحة مجانًا ، تسمى CRAN (شبكة أرشيف R الشاملة) ، والتي تقدم أكثر من 10,000 حزمة.
أدوات تحليل البيانات المجانية
تُستخدم أدوات تحليل البيانات المجانية لتحليل البيانات وإنشاء رؤى ذات مغزى خارج مجموعة البيانات. هذه مجموعة من الأدوات التي تساعد الشركات على إنشاء عملية صنع قرار تعتمد على البيانات.
أدوات تحليل البيانات المجانية هي تطبيقات وبرامج يستخدمها محللو البيانات لتطوير وتنفيذ العمليات التحليلية اللازمة التي تساعد الشركات على اتخاذ قرارات عمل أفضل وأكثر استنارة مع خفض التكاليف وزيادة الأرباح. فيما يلي أمثلة لأدوات تحليل البيانات المجانية
# 1. المتفرج
يوفر Looker المستند إلى السحابة واجهة سحب وإفلات سهلة الاستخدام. يوفر أدوات مجانية لتحليل البيانات وإدارتها ، وذكاء الأعمال ، وقدرات تصور متقدمة. تدعم إستراتيجية الأداة السحابية المتعددة استخدام مصادر البيانات المختلفة وطرق النشر. يتصل Looker أيضًا بسهولة بمجموعة من قواعد البيانات ، بما في ذلك Snowflake و Amazon Redshift.
رقم 2. البرتقالي
هي أداة مفتوحة المصدر لاستخراج البيانات والتعلم الآلي وهي موجودة منذ أكثر من 20 عامًا كمشروع من جامعة ليوبليانا. يمكن استخدام مجموعة الأدوات البرتقالية كتصور بسيط للبيانات لخوارزميات التعلم الآلي المعقدة بشرط أن تكون مفتوحة المصدر. يمكن استخدامه أيضًا مع مكتبة Python. إنه مثل لوحة قماشية حيث يضع المستخدم عناصر واجهة المستخدم ويتم إنشاء سير العمل. تتم جميع وظائف البيانات في لوحة الحاجيات. يمكن للمستخدمين استكشاف تقنيات التصور المختلفة المتوفرة في الأداة.
# 3. دومو
يوفر أكثر من 1,000 عملية تكامل مدمجة تسمى الموصلات التي تسمح للمستخدمين بنقل البيانات من وإلى الأنظمة الداخلية والسحابة الخارجية. يدعم Domo أيضًا إنشاء تطبيقات مخصصة تتكامل مع النظام الأساسي ، مما يسمح للمطورين بتوسيع النظام من خلال الوصول الفوري إلى الموصلات وأدوات التصور. يأتي Domo كمنصة واحدة تتضمن مستودع بيانات وبرنامج ETL ، لذلك قد ترغب الشركات التي لديها بالفعل مستودع بيانات خاص بها وخط أنابيب بيانات في البحث في مكان آخر.
# 4. قاعدة التعريف
هذه أداة مجانية ومفتوحة المصدر للتحليلات والمعلومات التجارية. تسمح قاعدة التعريف للمستخدمين "بطرح أسئلة" حول البيانات ، وهي طريقة للمستخدمين غير التقنيين لاستخدام واجهة التأشير والنقر لبناء الاستعلام. يعمل هذا بشكل جيد للتصفية والتجميعات البسيطة ؛ يمكن للمستخدمين الأكثر تقنيًا الانتقال مباشرة إلى SQL الخام لإجراء تحليل أكثر تعقيدًا. تمتلك قاعدة التعريف أيضًا القدرة على دفع نتائج التحليلات إلى أنظمة خارجية مثل Slack.
# 5. تابلوه
أداة تحليلات مجانية لتصور البيانات من البيانات البسيطة إلى البيانات المعقدة. إنه نوع تفاعلي ويمكننا اقتراح تسميات وأدوات وحجم العمود وأي شيء تقريبًا يمكننا تخصيصه. تعد واجهة السحب والإفلات مفيدة حقًا في هذا البرنامج ويمكن أيضًا إجراء الحسابات في Tableau. يمكن لأي شخص ليس لديه أي فكرة عن التحليلات رؤية وفهم البيانات من منصة Tableau.
فوائد أدوات تحليل البيانات
من خلال تحفيز أدوات تحليل البيانات ، يمكن للمؤسسات تسريع عملية اتخاذ القرار واكتساب عملاء جدد وتعزيز تجربة العملاء وتصبح مؤيدة للمستقبل. بعض مزايا أدوات تحليل البيانات هي:
# 1. الإسراع في اتخاذ القرار
نظرًا لأن أدوات تحليل البيانات يمكن أن تمكّن كل محترف من خلال تحليلات الخدمة الذاتية ، يمكن للمؤسسات تسريع عملية اتخاذ القرار من خلال معرفة البيانات. يمكن للمستخدمين طرح أسئلة مختلفة واكتشاف الأفكار التي يمكن أن تحدث ثورة في العمليات التجارية وأداء المبيعات.
# 2. كسب العملاء
من خلال تحليل البيانات من المجالات العامة ، بما في ذلك وسائل التواصل الاجتماعي ، يمكن للمنظمات تحديد الاحتياجات المتغيرة للمستخدمين. سيسمح ذلك للشركات بمواكبة المتطلبات المتغيرة عن طريق إضافة منتجات / خدمات جديدة للاستمرار في اكتساب استخدامات جديدة.
# 3. تعزيز تجربة العملاء
تساعدك أدوات تحليل البيانات على تقييم أوجه القصور في تقديم المنتجات / الخدمات وتسمح لك بالعثور على ما لا يعجب المستخدمين. باستخدام أدوات تحليلات البيانات ، يمكنك إجراء تحليلات متقدمة مثل التحليل العاطفي لاكتشاف شعور العملاء تجاه منتجاتك ، مما يتيح لك خدمة المستخدمين بشكل أفضل.
# 4. كن دليلًا على المستقبل
من خلال الرؤى ، تتخذ المؤسسات قرارات مستنيرة للحصول على نتائج أفضل في المستقبل. لسنوات ، اعتمدت الشركات على حدس صانعي القرار ، ولكن مع تحليل البيانات ، يمكنهم التخلص من الافتراضات غير الدقيقة والعمل بوضوح.
وفي الختام
يمكن إجراء تحليلات البيانات بسهولة بقليل من الممارسة. كل الأدوات لن تساعد بالتساوي. من الجيد تحديد أداة واحدة وتصبح خبيرًا في هذه الأداة. يعد فهم البيانات أمرًا ضروريًا لمعرفة ما نحن فيه حقًا من حيث تحليلات البيانات. البرمجة ليست مهمة حقًا في تصور البيانات وتحليلها. لكن بعض الأدوات تجعلك أقرب إلى البرمجة.
مراجع حسابات
- ادوكبا
- .stitchdata.
- .فوربس.
- المهنة
مقالات ذات صلة
