يتزايد عدد أدوات تحليل البيانات مع تطور تخصص تحليلات البيانات. إذا كنت تفكر في العمل في هذه الصناعة ، فعليك قراءة كل جزء من هذه المقالة. سنناقش بعضًا من أهم أدوات تحليل البيانات في هذه المقالة ، جنبًا إلى جنب مع فوائدها. ستتلقى وصفًا موجزًا لكل منها ، يحدد استخداماته وفوائده وعيوبه لكل من الأدوات مفتوحة المصدر والبرامج الربحية.
ما هي الأداة التحليلية
تشير الأدوات التحليلية إلى الأدوات التي تتيح الوصول إلى البيانات لأغراض البحث والتقييم ، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر لوحات المعلومات ومنشئ الاستعلام وملخصات نتائج الطلاب والتوظيف المهمة ومكتبة الأبحاث التي قد تتضمن مجموعة بيانات P20W.
أدوات تحليلية للأعمال
من أجل تقييم البيانات وتحليلها ، تجمعها حلول تحليلات الأعمال من واحد أو أكثر من أنظمة الأعمال وتدمجها في مستودع ، مثل مستودع البيانات. تستخدم غالبية الشركات مجموعة متنوعة من أدوات التحليل ، بما في ذلك برامج التنقيب عن البيانات المعقدة ، وجداول البيانات ذات الميزات الإحصائية ، وبرامج النمذجة التنبؤية.
توفر أدوات تحليل الأعمال هذه معًا للمؤسسة صورة شاملة للأعمال ، وتكشف عن رؤى مهمة وفهم الصناعة ، وتمكن المؤسسة من اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن العمليات التجارية وتحويلات العملاء ومسائل أخرى.
أدوات لتحليل الأعمال:
# 1. تقييم SWOT
تحليل SWOT عبارة عن مجموعة من التقنيات المستخدمة للنظر في العناصر الداخلية والخارجية التي لها تأثير على نجاح الشركة. قبل إطلاق الشركة لأي خطط جديدة ، لا سيما خطط التسويق الإستراتيجية ، تُجرى هذه الدراسة عادةً في المراحل المبكرة. نقاط القوة والضعف والفرص والتهديدات هي العوامل الأربعة المساهمة في هذه الدراسة التي يجب النظر إليها من أجل الانتهاء منها. تشير نقاط القوة والضعف فيما بينها إلى أي عوامل داخلية وخاضعة لسيطرة الشركة ؛ لهذا السبب ، تُعرف أيضًا بالعوامل الداخلية. من ناحية أخرى ، يركز التحليل المقارن على تحليل العناصر الخارجية. ثم يتم تقسيم هذه العناصر إلى فرص العمل والتهديدات.
# 2. تقييم PEST
هذا التحليل لـ PEST ، والذي يرمز إلى السياسية والاقتصادية والاجتماعية والتكنولوجية ، هو نهج لفحص كيفية تأثير العوامل الخارجية على أداء المؤسسة. يتم إعطاء أصحاب الأعمال مجموعة متنوعة من الجوانب الخارجية للنظر فيها أثناء عملية التحليل والتي لها تأثير على شركاتهم بشكل مباشر وغير مباشر.
# 3. معظم التقييم
هذا النهج مناسب لأي عمل يرغب في إجراء تحليل داخلي لأنه يمنح المالكين التأكيد على أنهم يتبعون النمط الصحيح. يتم اختصار المهمة والأهداف والاستراتيجيات والتكتيكات على أنها MOST. يجب أن تحدد الشركة المكان الذي تريد أن تذهب إليه ، والأهداف التي يجب أن تحققها لتنفيذ مهمتها ، وتفاصيل خطتها ، وكيف ستنفذها.
# 4. تحليل الكبد
يحلل هذا النهج الجوانب الرئيسية لمبادرة العمل في بداية عملية التقييم. إن فرص السوق ، المنتج أو الحل ، استراتيجية التنفيذ ، المحرك المالي ، رأس المال البشري ، العائد المرتقب ، وهامش الأمان هي العوامل الأساسية السبعة التي يتكون منها هذا التحليل.
أدوات تحليل البيانات
سنبدأ قائمتنا بالضرورات المطلقة - أدوات تحليل البيانات التي تحتاجها. بعد ذلك ، سننتقل إلى بعض المنتجات والمنصات الأكثر شهرة والتي تستخدمها الشركات الكبيرة والصغيرة.
# 1. استخدم Excel
التفوق باختصار:
- برنامج لجداول البيانات ، نوع الأداة المساعدة.
- التوفر: عمل.
- الإبلاغ عن البيانات والجدل هما الاستخدامان الرئيسيان.
- الإيجابيات: يستخدم على نطاق واسع ويحتوي على الكثير من المكونات الإضافية المفيدة.
- السلبيات: باهظة الثمن ، وأخطاء حسابية ، وسوء إدارة البيانات الضخمة.
برنامج جداول البيانات الأكثر شهرة هو Excel. كما أن لديها ميزات حسابية ورسوم بيانية ممتازة لتحليل البيانات. بغض النظر عن مجال خبرتك أو البرنامج الإضافي الذي قد ترغب فيه ، يعد Excel معيارًا في الصناعة. تتضمن ميزاته المضمنة المفيدة أدوات تصميم النموذج والجداول المحورية (لفرز البيانات أو فرزها). كما يوفر نطاقًا واسعًا من الميزات الإضافية التي تبسط معالجة البيانات. على سبيل المثال ، يمكنك دمج النصوص والأرقام والتواريخ في خلية واحدة باستخدام الدالة CONCATENATE. تجعل ميزة البحث في Excel من السهل عزل بيانات معينة ، ويتيح لك SUMIF إنشاء إجماليات القيم بناءً على معايير مرنة.
# 2. بايثون
شيء صغير:
- اللغة المستخدمة في البرمجة.
- المصدر المفتوح والآلاف من المكتبات المجانية متوفرة.
- يتم استخدام كل شيء من تجريف البيانات إلى التحليل وإعداد التقارير.
- الإيجابيات: سهل التعلم ، قابل للتكيف للغاية ، ومستخدم على نطاق واسع.
- السلبيات: كثيفة الذاكرة. ليست بنفس سرعة تنفيذ بعض اللغات الأخرى
تعد Python أداة أساسية لكل محلل بيانات ولديها مجموعة واسعة من التطبيقات. إنه يعطي أولوية أعلى للقراءة من اللغات الأكثر تعقيدًا ، وبسبب استخدامه على نطاق واسع في صناعة الكمبيوتر ، فإن العديد من المبرمجين على دراية به بالفعل. بالإضافة إلى ذلك ، فإن Python قابلة للتكيف بشكل لا يصدق ، مع مجموعة واسعة من مكتبات الموارد المناسبة لمجموعة واسعة من وظائف تحليل البيانات المتنوعة. على سبيل المثال ، تعد مكتبات NumPy و pandas ممتازة لدعم معالجة البيانات العامة بالإضافة إلى تبسيط أعباء العمل الحسابية العالية.
# 3. دفتر Jupyter
نظرة عامة على دفتر Jupyter:
- برنامج التأليف التفاعلي هو هذا النوع من الأدوات.
- التوفر: مفتوح المصدر.
- تشمل الاستخدامات الشائعة مشاركة التعليمات البرمجية ، وتطوير البرامج التعليمية ، وعرض العمل.
- الايجابيات: ممتاز للعرض. بغض النظر عن اللغة.
- السلبيات: ليست قائمة بذاتها أو تساعد على العمل الجماعي.
يتيح لك برنامج ويب مفتوح المصدر يسمى Jupyter Notebook إنشاء مستندات تفاعلية. تتضمن هذه النصوص النص السردي والمعادلات والبرمجة الحية والتصورات. فكر في شيء يشبه صفحة Microsoft Word ولكنه أكثر تفاعلية ومصممة لتحليلات البيانات! إنها أداة ممتازة لعرض العمل كأداة لتحليل البيانات: يتم دعم أكثر من 40 لغة ، بما في ذلك Python و R ، بواسطة Jupyter Notebook ، الذي يعمل في المتصفح. كما يوفر مجموعة متنوعة من المخرجات ، بما في ذلك HTML والصور ومقاطع الفيديو والمزيد ، ويتصل بأدوات تحليل البيانات الكبيرة مثل Apache Spark (انظر أدناه).
# 4. اباتشي سبارك
ملخص سريع لأباتشي سبارك
- إطار معالجة البيانات ، نوع الأداة.
- التوفر: مفتوح المصدر.
- تعد معالجة البيانات الضخمة والتعلم الآلي الاستخدامين الرئيسيين.
- المميزات: سريع وديناميكي وسهل الاستخدام.
- السلبيات: واجهة مستخدم صارمة وعدم وجود آلية لإدارة الملفات.
باستخدام بنية البرنامج Apache Spark ، يمكن لعلماء البيانات والمحللين تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة. تم إنشاؤه في البداية في عام 2012 ثم تم التبرع به لمؤسسة Apache Software Foundation الخيرية. Spark عبارة عن إطار عمل تحليلي موزع تم إنشاؤه لفحص مجموعات البيانات واسعة النطاق غير المهيكلة. في حين أن هناك أطر عمل أخرى متشابهة (مثل Apache Hadoop) ، فإن Spark سريعة بشكل لا يصدق. إنه أسرع بحوالي 100 مرة من Hadoop لأنه يستخدم ذاكرة الوصول العشوائي بدلاً من الذاكرة المحلية. لذلك يتم استخدامه بشكل متكرر في إنشاء نماذج التعلم الآلي التي تتطلب الكثير من البيانات.
# 5. مايكروسوفت باور بي
Power BI باختصار:
- مجموعة من أدوات تحليل الأعمال.
- البرنامج المتاح للشراء (بنسخة مجانية).
- الأكثر استخدامًا للتحليلات التنبؤية وتصور البيانات.
- الإيجابيات: اتصال بيانات ممتاز وتحديثات متسقة وتصورات فعالة.
- السلبيات: بيانات محدودة (في الإصدار المجاني) ، صيغ صارمة ، وواجهة مستخدم عالية الجودة.
Power BI هو الوافد الجديد نسبيًا إلى السوق لحلول تحليلات البيانات مع عمر أقل من عشر سنوات. تم تطويره لأول مرة كمكون إضافي لبرنامج Excel ولكن تم تحديثه لاحقًا كمجموعة مستقلة من أدوات تحليل بيانات الشركة في أوائل عام 2010. باستخدام منحنى تعليمي قصير ، يمكن لمستخدمي Power BI إنشاء تقارير مرئية ولوحات معلومات تفاعلية بسهولة. تكامل البيانات القوي هو نقطة البيع الرئيسية ؛ إنه يعمل بشكل جيد مع المصادر السحابية مثل تحليلات Google و Facebook بالإضافة إلى الملفات النصية وخوادم SQL و Excel (كما قد تتوقع من أحد منتجات Microsoft).
# 8. تابلوه
نظرة عامة سريعة على Tableau:
- أداة من هذا النوع: واحدة لتصور البيانات.
- التوفر: تجاري.
- إن إنشاء لوحات معلومات وأوراق عمل هو ما يتم استخدامه في الغالب.
- المميزات: السرعة والتفاعل والدعم للأجهزة المحمولة.
- السلبيات: نقص المعالجة المسبقة للبيانات والتحكم السيئ في الإصدار.
تعد Tableau واحدة من أفضل أدوات تحليل البيانات التجارية ، والتي تتيح لك إنشاء تصورات ولوحات معلومات تفاعلية دون الحاجة إلى فهم عميق للبرمجة. الجناح سهل الاستخدام بشكل لا يصدق ويتعامل مع كميات هائلة من البيانات بشكل أفضل من العديد من أدوات ذكاء الأعمال الأخرى. تعد واجهة السحب والإفلات المرئية ميزة أخرى تميزها عن العديد من أدوات تحليل البيانات الأخرى. لكن،
# 9. KNIME
شيء صغير:
- منصة تكامل البيانات ، نوع الأداة.
- التوفر: مفتوح المصدر.
- يعد التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي الاستخدامين الرئيسيين.
- الإيجابيات: النظام الأساسي مفتوح المصدر ممتاز للبرمجة التي تحركها المرئيات.
- السلبيات: غير قابل للتطوير ، وتتطلب العديد من الوظائف الدراية الفنية.
KNIME (Konstanz Information Miner) ، منصة تكامل بيانات مفتوحة المصدر وقائمة على السحابة ، هي الأخيرة في قائمتنا. قام مهندسو البرمجيات من جامعة كونستانز في ألمانيا بإنشائه في عام 2004. على الرغم من أن KNIME تم تطويرها في البداية لقطاع الأدوية ، إلا أن قدرتها على تجميع البيانات من عدة مصادر في نظام واحد أدى إلى استخدامها في مجالات أخرى. تتكون هذه من التعلم الآلي وذكاء الأعمال وتحليل المستهلك.
سبب احتلال Sprout Social المرتبة الأولى في قائمتنا هو بسبب الطلب على تحليلات الوسائط الاجتماعية عبر القنوات.
لقد قام Sprout بتغطية ما إذا كنت تريد مقارنة النتائج بسرعة عبر العديد من الشبكات في وقت واحد أو البحث بعمق في أدائك على شبكة واحدة.
يشتمل جهاز Sprout على خيارات إعداد تقارير نموذجية وقابلة للتخصيص ، مما يمنحك مجموعة متنوعة من الطرق ليس فقط لجمع البيانات الاجتماعية المهمة ولكن أيضًا لفهم ما تمثله وتوصيله للآخرين مع استبعاد المقاييس غير ذات الصلة وتقليل الضوضاء.
رقم 2. HubSpot
تتيح لك الأدوات التحليلية التي توفرها HubSpot ربط أداء الوسائط الاجتماعية بزيادة المبيعات والأعمال. يمكنك الإبلاغ عن نجاح استراتيجيتك الاجتماعية عبر جميع القنوات سواء كنت تنتج محتوى مباشرة من خلال HubSpot أو من خلال منصات أخرى أو أثناء تنقلك. لقياس نجاح الحملة ، يمكنك أيضًا مقارنة أداء العديد من منصات الوسائط الاجتماعية.
# 3. BuzzSumo
BuzzSumo هي أداة رائعة لفحص التفاعل الاجتماعي لأي معلومة معينة ، على الرغم من أنها ليست منصة وسائط اجتماعية بالمعنى التقليدي.
يمكن أن تعرض لك هذه الأداة عدد مشاركات أحدث مقالة مدونة تلقيتها على Facebook و Twitter و Pinterest. من أجل تقييم كيفية مقارنة استراتيجيات تسويق المحتوى الخاصة بك بالمنافسة ، يمكنك أيضًا تتبع أداء المحتوى الذي يتنافس على الكلمات الرئيسية ذات الصلة بالصناعة.
# 4. كورالاتي
يمكن للشركات التي تهدف إلى زيادة مبيعاتها على Instagram استخدام منصات مثل Curalate كأداة للتحليل والواجهة المختلطة. ربما تكون قد صادفت رابط "Like2Buy" في البرية ، سواء كان ذا علامة تجارية أم لا. انظر إلى السيرة الذاتية لـ Curalate في Instagram لترى كيف تستخدمها الشركات الكبيرة مثل Bose للمبيعات الاجتماعية.
# 5. شكل
تقدم أدوات مثل Keyhole تحليل أداء في الوقت الفعلي لعلامات التصنيف الخاصة بالقطاع والحملة على Twitter و Instagram. من خلال القيام بذلك ، قد تقوم الشركات بالإعلان خلال فترات الانشغال ومعرفة علامات التصنيف الأكثر شيوعًا لدى متابعيها.
# 6. تطبيق SHIELD.
يتلقى موقع LinkedIn قدرًا متزايدًا من الاهتمام من جهات تسويق B2B نظرًا لأنه مصدر 80٪ من العملاء المحتملين على الشبكات الاجتماعية. وفي الوقت نفسه ، نظرًا للطلب المتزايد على مناصرة الموظفين ، يجب على المؤسسات أيضًا مراقبة الملف الشخصي لكل مندوب مبيعات على LinkedIn بالإضافة إلى صفحة الشركة الخاصة بهم.
يتم سد الفجوة من خلال حلول تحليلات الوسائط الاجتماعية الناشئة مثل SHIELD. على سبيل المثال ، تقوم SHIELD بتقييم فعالية الملف الشخصي لكل موظف ومشاركاته. يمكن للموظفين تعديل منشوراتهم قبل المشاركة لزيادة مدى وصولهم باستخدام مقاييس المحتوى ، مثل متوسط الإعجابات والتعليقات وعلامات التصنيف.
أدوات التسويق التحليلية
يجب أن نفهم المجالات التي يمكن أن تكون فيها هذه الأدوات مفيدة إذا أردنا فهم أهمية أدوات التحليل التسويقي. تأتي تحليلات التسويق في أشكال متنوعة.
# 1. ارتجال
إن الارتجال هو عبارة عن منصة تحليلات تسويق على مستوى المؤسسات تعمل على تبسيط الدراسة الإضافية لبيانات التسويق والمبيعات والإيرادات من خلال أتمتة جمع البيانات وتحويلها. المنصة تسهل كامل خط أنابيب بيانات التسويق.
# 2. ما جراف
بمساعدة أداة إعداد التقارير التسويقية Whatagraph ، يمكنك تجميع تقارير مفيدة من مجموعة متنوعة من مصادر البيانات. الخصائص الديموغرافية الرئيسية للمستخدمين في Whatagraph هي كما يلي. تتكون الفئة الأولى من شركات التسويق التي تدير حسابات متعددة لكل عميل. يمكنهم ربط مصادر البيانات هذه بـ Whatagraph لإنتاج التقرير. يمكن أتمتة التقرير لإرسال بيانات جديدة تلقائيًا على فترات زمنية محددة مسبقًا بعد إعداده. على هذا الأساس ، قد تقلل الوكالات من الساعات الأسبوعية التي تقضيها في تطوير التقارير لكل عميل.
# 3. دومو
Domo هي أداة تحليلات تركز على تصور البيانات وذكاء الأعمال.
تعتبر منصة Domo مثالية للمديرين التنفيذيين من المستوى C الذين توظفهم الشركات الكبيرة التي ترغب في استخدام أداة ذكاء الأعمال غير الخاصة بالتسويق والتي يمكنها إنتاج لوحات معلومات على المستوى التنفيذي في جميع أنحاء الشركة. البيانات من مبادرات التسويق ليست محور تركيز دومو الرئيسي. يشير هذا إلى أنه على الرغم من أن البرنامج لديه قدرة كبيرة على لوحات المعلومات التنفيذية ومعلومات الأعمال على مستوى الشركة ، إلا أنه ربما لا يكون الخيار المثالي لجمع وتصور بيانات التسويق. النظام الأساسي مكلف للغاية لاستخدامه من قبل قسم التسويق وحده لأن الموصلات لا تمتد بشكل عميق كما أن عمليات الدمج التسويقية أقل شمولاً.
# 4.قمع
Funnel.io عبارة عن نظام أساسي لتحليلات التسويق يعمل على تبسيط تقارير التسويق والتحليل من خلال أتمتة جمع البيانات وتحويلها وتحميلها. تم دمج أكثر من 500 تطبيق ومنصة ، بما في ذلك CRMs والتجارة الإلكترونية ومنصات التسويق عبر البريد الإلكتروني وغيرها ، مع البرنامج. يمكن للمستخدمين إجراء تصنيف تلقائي للبيانات ، وتعديل وتيرة عمليات الاستيراد والتصدير ، وتغيير البيانات الأولية باستخدام Funnel.io.
ما هي الفئات الخمس للأدوات التحليلية؟
- تقديري
- تنبؤي،
- التشخيص ،
- وصفي
- والمعرفية
هل يعد Excel أداة تحليلية؟
يعد Microsoft Excel أحد أكثر البرامج استخدامًا لتحليل البيانات. إنها بلا شك الأداة التحليلية الأكثر طلبًا لأنها تتضمن جداول محورية مضمنة. يمكنك ببساطة استيراد بياناتك وتصفحها وتنظيفها وتحليلها وتصورها باستخدام أداة إدارة البيانات الشاملة هذه.
هل SPSS أداة لتحليل البيانات؟
يتم توفير تحليل البيانات للإحصاءات الوصفية وثنائية المتغير ، وتوقعات النتائج العددية ، والتنبؤات لتحديد هوية المجموعة بواسطة SPSS. بالإضافة إلى ذلك ، يقدم البرنامج وظائف الرسوم البيانية والتسويق المباشر وتحويل البيانات.
ما هي الأداة التحليلية الأكثر استخدامًا؟
الأداة الأكثر شيوعًا للعمل مع جداول البيانات وإنشاء التحليلات هي Microsoft Excel.
ما هي الأداة والطريقة التحليلية؟
تشير الأدوات التحليلية إلى الأدوات التي تتيح الوصول إلى البيانات لأغراض البحث والتقييم ، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر لوحات المعلومات ومنشئ الاستعلام وملخصات لنتائج الطلاب والتوظيف المهمة ومكتبة الأبحاث التي قد تتضمن مجموعة بيانات P20W.
ما هي الأساليب التحليلية الثلاثة الشائعة؟
- تحليل الانحدار.
- نمذجة مونت كارلو.
- تقييم العامل
كيف أختار أداة التحليل؟
- اهداف العمل. يجب أن تخدم منصة التحليلات الخاصة بك كلاً من متطلبات عملك الحالية والمستقبلية ، تمامًا مثل أي استثمار آخر في تكنولوجيا المعلومات.
- التسعير،
- واجهة المستخدم والتصور ،
- التحليلات المتقدمة والتسعير.
- التكامل والتنقل
- رشاقة وقابلية التوسع.
- مصادر بيانات متعددة.
وفي الختام
توجد تهديدات لأمن البيانات لجميع الشركات. من خلال تحليل وتصور البيانات ذات الصلة ، يمكن للمؤسسات استخدام تحليلات البيانات لتحديد الأسباب الجذرية لانتهاكات البيانات السابقة. على سبيل المثال ، يمكن لقسم تكنولوجيا المعلومات استخدام برامج تحليل البيانات لتحليل سجلات التدقيق وتحليلها وتصورها من أجل تحديد مسار الهجوم ونقطة منشأه. يمكن لتقنية المعلومات استخدام هذه المعلومات للعثور على الثغرات الأمنية وتصحيحها.
مقالات ذات صلة
- أفضل 10 أنظمة لإدارة سير العمل: 2023 مراجعات
- ما هي المهارات التحليلية؟ أمثلة ونصائح
- أدوات للأعمال: كيف تعمل وأدوات مجانية للأعمال
- أدوات ذكاء الأعمال: المعنى ، وأفضل الأدوات ، والدليل
- أسهل بطاقة ائتمان للأعمال للحصول عليها: أفضل بطاقات الائتمان للأعمال الجديدة ، مع سوء الائتمان وعدم وجود ضمان شخصي
- الاعتمادات الضريبية القابلة للاسترداد: التعريف والاختلافات والدليل الكامل
- استشارة محامٍ: العثور على مساعدة قانونية مجانية عبر الإنترنت
مراجع حسابات
