للتعامل مع مسؤوليات تكنولوجيا المعلومات المتنوعة ، تستخدم الشركات اليوم مجموعة متنوعة من برامج المراقبة والإدارة ، بما في ذلك إدارة مكتب المساعدة الأمامية ، ومراقبة البنية التحتية ، والأمن السيبراني ، وإدارة المشاريع ، وإدارة Active Directory. كل يوم ، يقوم كل تطبيق من هذه التطبيقات بإنشاء غيغابايت من البيانات. أيضا ، فإنه يطرح مجموعة متنوعة من التحديات. ومن ثم ، فقد خصصنا هذا المنشور لمعالجة كل ما تحتاج لمعرفته حول تحليلات تكنولوجيا المعلومات والأدوات والبرامج وغيرها من المعلومات الضرورية.
تحليلات تكنولوجيا المعلومات
تحليلات تكنولوجيا المعلومات هي طرق لجمع وتحليل وإبلاغ البيانات المستخدمة في عمليات تكنولوجيا المعلومات وإدارتها واستراتيجياتها لاكتشاف الأنماط المعقدة في توافر نظام تكنولوجيا المعلومات ومجموعات البيانات الكبيرة مع تحسين الأداء وإنتاج رؤى الأعمال في الوقت الفعلي. لن يكون تنفيذ المشاريع التحويلية المختلفة التي تقع غالبًا على عاتق قسم تكنولوجيا المعلومات مشكلة أو فشلًا. باستخدام برنامج التحليلات المناسب ، يمكنك إدارة بياناتك في الوقت الفعلي للحصول على مقاييس مفيدة ومحدثة من أجل اكتشاف المشكلات مبكرًا بما يكفي ومعالجتها على الفور.
نبذة
داخل الشركات ، تتشكل مجموعة جديدة من الاتصالات حول كيفية تعاون العاملين في البيانات والتحليلات وتكنولوجيا المعلومات وفرق العمليات. هل هناك طريقة "صحيحة" لإعداد هذه التوصيلات؟
يتم طمس الخطوط التقليدية للفصل بين نطاق تكنولوجيا المعلومات ومسؤوليات الأقسام التشغيلية بواسطة البيانات والتحليلات. ضع في اعتبارك المهمة الأساسية لقسم تكنولوجيا المعلومات الحديث: استيعاب جميع "الفوضى" التقنية للشركة (أحيانًا من العديد من الأقسام) ، وخلق الكفاءات المطلوبة ، وتوفير التكاليف وتوفير الكفاءة. بعد الانتهاء من هدفها الأصلي ، تركز العديد من شركات تكنولوجيا المعلومات الآن على الخطوة التالية ، وهي ابتكار.
أدخل البيانات والتحليلات التي تفتح الباب لمثل هذا الإبداع. ومع ذلك، البيانات عادةً ما تكون مملوكة للشركة ، ولا تكون التحليلات ذات قيمة إلا إذا تم استخدامها لإبلاغ خيارات العمل ، والتي تكون أيضًا "مملوكة" للشركة. كثيرًا ما تكون إعادة تنظيم الأدوار والمسؤوليات مطلوبة لتعمل تكنولوجيا المعلومات في بيئة البيانات والتحليلات.
ما هو التحليلات ولماذا يتم استخدام تكنولوجيا المعلومات؟
إن العثور على أنماط ذات مغزى في البيانات هو هدف مجال علوم الكمبيوتر المعروف باسم التحليلات ، والذي يستخدم الرياضيات والإحصاءات والتعلم الآلي. تتضمن عملية التحليلات ، المعروفة أيضًا باسم تحليلات البيانات ، غربلة مجموعات البيانات الضخمة من أجل تحديد وتفسير وتوصيل المعلومات الجديدة والفهم.
ما هو نوع الوظيفة التحليلات؟
يتم تحليل البيانات ذات الصلة بالشركة من قبل محلل الأعمال. إعداد التقارير الإدارية هو عملية تزويد الإدارة بتحليلات البيانات حول العمليات التجارية المختلفة. محلل إستراتيجية الشركة: سيركز هذا النوع من التوظيف على تقييم البيانات من جميع أنحاء الشركة وتقديم المشورة للإدارة بشأن الاتجاه الاستراتيجي للمؤسسة.
هل التحليلات مهارة صعبة؟
على الرغم من تصنيف التفكير التحليلي كشكل من أشكال المهارات اللينة ، إلا أن هناك بعض المهارات الصعبة التي يمكن أن تساعدك على أن تصبح محللًا أفضل بشكل عام. تحليل البيانات والبحث وحل المشكلات الإبداعي والتواصل الفعال كلها أمثلة على المهارات التحليلية.
هل التحليلات مهمة صعبة؟
تحليل البيانات ليس مهارة "صعبة" وليست مهارة "ناعمة" ؛ بدلاً من ذلك ، إنها عملية تتضمن مزيجًا من كلا النوعين من المهارات. تعد لغات البرمجة مثل Python وأدوات قواعد البيانات مثل Excel وأدوات تصور البيانات مثل Tableau بعض الأمثلة على القدرات الفنية التي يجب أن يمتلكها محلل البيانات.
برنامج تحليلات تكنولوجيا المعلومات
يعد برنامج تحليلات تكنولوجيا المعلومات أحد أكثر الطرق استخدامًا لتحليل البيانات. سيكون هذا البرنامج ، المتخصص في تحليلات الأعمال ، مفيدًا لأي محلل بيانات يتعين عليه تقييم النتائج المهمة ومراقبتها والإبلاغ عنها. الخدمة الذاتية والتحليلات التنبؤية وأنماط SQL المعقدة تجعل هذه الحلول قابلة للتكيف مع أي مستوى من الفهم دون الحاجة إلى تدخل واسع النطاق لتكنولوجيا المعلومات. بدون ذكاء الأعمال، ستكون قائمتنا الخاصة ببرنامج تحليلات تكنولوجيا المعلومات للبيانات غير مكتملة ، و datapine هو أحد الأمثلة التي تلبي معظم احتياجات المستخدمين المبتدئين والمتقدمين.
# 1. داتابين
Datapine هو برنامج ذكاء أعمال شهير يركز على تقديم ميزات تحليل أساسية لكنها قوية للمبتدئين والمستخدمين المتقدمين الذين يحتاجون إلى حل سريع ويمكن الاعتماد عليه لتحليل البيانات عبر الإنترنت. يمكنك بسهولة سحب القيم المختارة وإفلاتها في محلل البيانات وإنشاء مجموعة متنوعة من المخططات والرسوم البيانية مع واجهة مستخدم فعالة. إذا كنت محللًا متمرسًا ، فقد ترغب في الاستكشاف باستخدام SQL الوضع. مما يسمح لك بإنشاء استعلاماتك الخاصة مع السماح لك أيضًا بالعودة بسرعة إلى الوضع المرئي. يعد محرك التنبؤ التحليلي التنبئي مكونًا مهمًا آخر. في حين أن هناك العديد من أدوات التنبؤ المتاحة ، فإن datapine يقدم الأفضل من حيث البساطة والسرعة. سيتم الكشف عن مخطط شامل مع التوقعات بعد تحديد مدخلات ومخرجات التنبؤ بناءً على نقاط البيانات المقدمة وجودة النموذج المختار.
من الجدير بالذكر أيضًا كيف أصبح الذكاء الاصطناعي القوي أداة لا غنى عنها في عمليات التحليل الحالية. ستقوم تنبيهات الشبكات العصبية والتعرف على الأنماط والعتبة بإخطارك بمجرد ظهور حالة شاذة في العمل. لذلك لن تضطر إلى قضاء الوقت في تحليل كميات هائلة من البيانات يدويًا. شارك نتائجك بسهولة مع أي شخص يحتاج إلى إجابات سريعة لأي نوع من الاستعلام التجاري عبر لوحات المعلومات أو التقارير القابلة للتخصيص.
# 2. ار ستوديو
R هي لغة أنشأها الإحصائيون وهي واحدة من أكثر أدوات تحليل البيانات استخدامًا. تم إنشاؤه في عام 1995 وهو الآن أحد أكثر البرامج استخدامًا للتحليل الإحصائي وعلوم البيانات. إنه مفتوح المصدر ويعمل على مجموعة من الأنظمة الأساسية ، بما في ذلك Windows و macOS. أكثر بيئة التطوير المتكاملة انتشارًا هي RStudio. إخراج تقرير تنقية البيانات وتقليل البيانات وتحليل البيانات من R مع ميزات علامة R. يجعله مساعدًا تحليليًا لا غنى عنه لتحليل البيانات العامة والأكاديمية.
يتكون من نظام بيئي واسع يضم أكثر من 10,000 حزمة وإضافات يمكنك تصفحها حسب الفئة واستخدامها لإجراء تحليلات إحصائية مثل الانحدار والتحليل الموحد وتحليل مجموعة العوامل وما إلى ذلك. يمكن لـ R إجراء عمليات حسابية معقدة باستخدام أمر واحد. تسهيل فهمه للأشخاص الذين ليس لديهم الكثير من الخبرة في البرمجة. لأنه يتمتع بقدرة فعالة على بناء تصورات رائعة. يميز عدد من المكتبات الرسومية ، مثل ggplot و plotly ، هذه اللغة عن اللغات الأخرى في المجتمع الإحصائي.
تم استخدام R في الغالب في الأوساط الأكاديمية ، ولكن لديها الآن تطبيقات عبر الصناعات والشركات الضخمة مثل شراء مراجعات جوجلو Facebook و Twitter و Airbnb ، على سبيل المثال لا الحصر. يمتلك R مجتمعًا كبيرًا ونشطًا ، وذلك بفضل عدد كبير من الباحثين والعلماء والإحصائيين الذين يستخدمونه.
# 3. بايثون
من السهل جدًا برمجة Python للغات شائعة أخرى مثل Java ، كما أن تركيبها سهل للغاية للتعلم ، مما يجعلها شائعة بين العملاء الذين يبحثون عن حل مفتوح المصدر بأساليب تشفير بسيطة. هذا في تحليل البيانات للزحف والتنظيف والنمذجة وخوارزميات تحليل البناء اعتمادًا على سيناريوهات العمل. Python هي لغة عالية المستوى لا تخضع للمعالج المحلي للكمبيوتر. وبالتالي لا يحتاج المبرمجون إلى فهم بنية النظام أو إدارة الذاكرة.
قابلية نقل بايثون هي خاصية بارزة أخرى. ليس من الضروري إنشاء كود جديد تمامًا لأن المستخدمين قد يقومون فقط بتشغيل الكود على العديد من أنظمة التشغيل دون إجراء أي تعديلات. لغة Python هي لغة محمولة بشكل كبير حيث يمكن للمبرمجين استخدامها على كل من Windows و Mac OS X. وبالتالي ، فهي لغة محترمة وقابلة للاستخدام عبر الصناعات. المنظمات الأكثر شيوعًا التي تستخدمها هي Spotify و Netflix و Dropbox و Reddit. أصبحت Python مرجعًا معترفًا به لإجراءات التحليل المتقدمة ، وذلك بفضل إمكانات مثل التنقيب عن النصوص والتعلم الآلي.
# 4. وحدة تحكم SQL
SQL هي لغة برمجة لإدارة والاستعلام عن البيانات في قواعد البيانات العلائقية. لذلك ، من الجيد بشكل خاص التعامل مع البيانات كأداة قاعدة بيانات للمحللين. إنها إحدى أدوات التحليل في العديد من حالات العمل وسيناريوهات البيانات. وبالتالي ، فهي تحظى بشعبية كبيرة في مجتمع علوم البيانات.
التفسير بسيط: لأن معظم البيانات موجودة في قواعد البيانات العلائقية وتحتاج إلى الوصول إلى قيمتها وفتحها. SQL هي عنصر حيوي لنجاح الشركات ، والمحللين الذين يتقنونها قد يمنحون مجموعة مهاراتهم ميزة تنافسية. توجد أنظمة إدارة قواعد بيانات ارتباطية مختلفة (قائمة على SQL). مثل MySQL و PostgreSQL و MS SQL و Oracle ، وإتقان برامج تحليل البيانات هذه. سيكون هذا ذا قيمة كبيرة لأي محلل محترف. سنركز على MySQL Workbench لأنه الأكثر شهرة.
# 5. منضدة MySQL
يستخدم المحللون MySQL Workbench لتصميم قواعد البيانات ونمذجتها وإدارتها بشكل مرئي. قم بتحسين استعلامات SQL وإدارة إعدادات MySQL واستخدام مجموعة متنوعة من الأدوات لتحسين أداء تطبيق MySQL. سيمكنك من إنشاء وفحص قواعد البيانات والكائنات (مثل المشغلات أو الإجراءات المخزنة) وإعداد الخوادم وغير ذلك الكثير. النسخ الاحتياطي والاسترداد ، وكذلك فحص بيانات التدقيق ، كلها مهام بسيطة. يعد MySQL Workbench حلاً كاملاً للمحللين العاملين في إدارة قواعد البيانات العلائقية. والشركات التي تحتاج إلى الحفاظ على قواعد بياناتها نظيفة وفعالة ، وكذلك لترحيل قواعد البيانات.
# 5. التنبؤ SAS
لقد أثبتت SAS Forecasting for Desktop نفسها كواحد من أشهر برامج تحليل البيانات وأكثرها تطورًا. مع مجموعة متنوعة من منهجيات التنبؤ مثل التسوية الهرمية ونمذجة الأحداث وتحليل ماذا لو وتخطيط السيناريو.
التنبؤ التلقائي وقابلية التوسع والنمذجة ؛ مستودع نموذج لانهائي ؛ واجهة مستخدم رسومية سهلة الاستخدام ؛ وحدة نمذجة الحدث ؛ وماذا لو تحليل. يعد إعداد البيانات من بين الجوانب السبعة الرئيسية لإجراءات التنبؤ التي يقدمونها. ستحدد SAS تلقائيًا المتغيرات بناءً على المتغيرات التي تدخلها في عملية النمذجة لإنشاء تنبؤات لمساعدتك في معرفة ما يحدث في مؤسستك.
علاوة على ذلك ، تمكّن حزمة البيانات هذه العملاء من إجراء عدد كبير من التنبؤات وأتمتة إجراءاتهم من خلال الجمع بين خادم SAS Forecast وحلول التنبؤ المرئي. منذ أن كانت المنظمة موجودة منذ عقود. لقد أثبتوا أنفسهم كأرقام سلطة التحليلات التنبؤية ، وبالتالي فمن المنطقي منحهم فرصة.
# 6. مصمم بيانات Erwin (DM)
في مستودع البيانات وفي السحابة ، يعمل Erwin DM مع كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة. وفقًا لموقعهم الإلكتروني الرسمي ، فإن الهدف هو "اكتشاف أصول بيانات المؤسسة عالية الجودة وتصورها وتصميمها وتوزيعها وتوحيد معاييرها". لتحقيق أهداف ومتطلبات عملك ، يمكن أن يساعدك Erwin في تقليل المضاعفات وفهم مصادر البيانات. كما أنها توفر عمليات آلية تتيح لك تطوير النماذج والتصميمات تلقائيًا ، مما يقلل الأخطاء ويزيد الكفاءة. هذه إحدى أدوات التحليل التي تركز على هندسة البيانات. ويسمح لك بتطوير نماذج بيانات منطقية ومفاهيمية ومادية.
ميزات إضافية مثل واجهة واحدة لجميع بياناتك ، سواء كانت منظمة أو غير منظمة ، في مستودع البيانات أو السحابة. اجعل هذا الحل مناسبًا جدًا لاحتياجاتك التحليلية. يأتي مصمم بيانات Erwin في سبعة إصدارات مختلفة. جعلها قابلة للتكيف للغاية للمؤسسات والمحللين الذين يحتاجون إلى وظائف مميزة لنمذجة البيانات.
هل محللو البيانات يفعلون الرياضيات؟
الأساس المتين في الرياضيات ضروري للنجاح في مجال تحليل البيانات ، تمامًا كما هو الحال في أي مسعى علمي آخر. قبل البدء في التدريب لتصبح محلل بيانات ، يوصى بصقل معرفتك بالرياضيات وإجراء أي تحسينات ضرورية إذا لزم الأمر. ألقِ نظرة على القائمة التالية للتعرف على بعض الجوانب المهمة للبحث:
هل أحتاج إلى Python لتحليلات البيانات؟
لقد حان الوقت لاتخاذ خطوة ، حيث من المتوقع أن تزداد الحاجة إلى علماء البيانات والأشخاص الذين يقومون بتحليل البيانات بأكثر من ألف في المائة خلال السنوات القليلة المقبلة. يعد التعلم والإتقان في Python أمرًا ضروريًا إذا كنت ترغب في ممارسة مهنة كمحلل بيانات أو الارتقاء بحياتك المهنية إلى عالم بيانات.
ما هي الخطوات الأربع لتحليلات البيانات؟
لهذا السبب ، من الضروري أن يكون لديك فهم للطبقات الأربع للتحليلات ، والتي توصف بأنها وصفية وتشخيصية وتنبؤية وتعليمية على التوالي.
التحليلات الوصفية.
تحليلات التشخيص.
التحليلات التنبؤية.
التحليلات الوصفية.
هل SQL لغة كافية لتحليل البيانات؟
مطلوب معرفة SQL أيضًا من محللي البيانات حتى يتمكنوا من فهم المعلومات الموجودة في قواعد البيانات العلائقية مثل Oracle و Microsoft SQL و MySQL. يعد تعلم SQL ضروريًا للغاية من أجل إعداد البيانات وتنظيمها بشكل صحيح. على سبيل المثال ، إذا احتاج المحللون إلى إجراء تحليل باستخدام أدوات البيانات الضخمة ، فإن SQL هي اللغة التي يحتاجون إلى معرفتها.
الأسئلة الشائعة
ما هي أفضل 3 مهارات لمحلل البيانات؟
المهارات الأساسية لمحللي البيانات
- SQL. SQL ، أو لغة الاستعلام المهيكلة ، هي لغة قاعدة البيانات القياسية في الصناعة في كل مكان ، وربما تكون أهم مهارة يجب أن يعرفها محللو البيانات. ...
- مايكروسوفت اكسل.
- التفكير النقدي.
- R أو Python - البرمجة الإحصائية.
- عرض مرئي للمعلومات.
- مهارات العرض.
- تعلم الآلة.
ما مدى صعوبة تحليلات البيانات؟
كما ذكرت أعلاه ، تحليلات البيانات ليست مجالًا صعبًا للاختراق لأنه ليس أكاديميًا بدرجة عالية ، ويمكنك تعلم المهارات المطلوبة على طول الطريق. هذا يعني أنك ستحتاج إلى تخصيص بضع ساعات كل أسبوع لتعلم هذه المهارات من أجل إجراء تحول وظيفي فعال.
هل يمكنني تعلم تحليلات البيانات بمفردي؟
نعم ، يمكنك معرفة أساسيات تحليل البيانات بنفسك. لتعلم R ، قد يحتاج الشخص الذي لديه خبرة في البرمجة إلى أسبوع واحد فقط من الدراسة بدوام جزئي ، بينما يحتاج المبتدئ على الأرجح إلى ما يقرب من ثلاثة أسابيع من الدراسة بدوام كامل. بالطبع ، لا يتم استخدام أي من هذه المهارات بمعزل عن غيرها.
هل التحليلات الرقمية صعبة؟
تعد تحليلات الويب صعبة للغاية ، في جوهرها ، لأننا نتعامل مع مجموعات بيانات معقدة للغاية ، وتحليل إحصائي ، ونحاول ربط البيانات عبر الإنترنت وغير المتصلة معًا ، والموسمية ، والمزيد. يتطلب الأمر شخصًا ذكيًا جدًا للقيام بذلك بشكل جيد ، دون ارتكاب أخطاء.
المجلات ذات الصلة
