كل ما تحتاج معرفته عن تحليل البيانات – دليل شامل

في ظل عصرنا الغنيّ بالبيانات، حيث تُشير دراسات أن ما لا يقل عن 2,5 كوينتيليون بايت من البيانات يتم إنتاجها يوميًا، تعد قدرتك على استغلال البيانات بأفضل شكل ممكن؛ أحد مقومات النجاح الرئيسية لأي منظّمة. ولكي تستفيد من تلك البيانات، يجب عليك أولًا تحليلها.

وتحليل البيانات جزء حيوي من إدارة أي عمل ناجح. وعندما تستخدم البيانات بشكل فعّال، فإنها تضعك على الطريق الصحيح نحو فهم أفضل لأداء منظّمتك وتحسين عملية اتخاذ القرارات فيما يتعلق بأنشطتها المستقبلية. وهناك طرق عديدة للاستفادة من البيانات في جميع المستويات.

في هذا المقال، سنتعرّف على مفهوم تحليل البيانات، والإمكانات التي يُضيفها لمنظّمتك، وأهم تقنيات تحليل البيانات، وأنواع تحليل البيانات، والمراحل التي تمر فيها البيانات قبل أن تُصبح معلومات ورؤى مُفيدة.

ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات هو عملية جمع ونمذجة وتحليل “البيانات” بطرق متعددة؛ لاستخلاص معلومات ورؤى واضحة تُستخدم فيما بعد لتفسير ظواهر حدثت خلال فترة زمنية معيّنة ومعرفة أسباب حدوثها، واتّخاذ قرارات بناءً على معطيات منطقية وبنسبة صواب عالية.

والجدير بالذكر، إنّ البيانات ليست معلومات، على الأقل وفقًا لمعايير شكلها. البيانات هي مجموعة من الحروف، أو الكلمات، أو الأرقام، أو الرموز، أو الصور الخام المتعلقة بموضوع معين. بينما المعلومات هي نتيجة لمعالجة مجموعة محددة من البيانات، ونتيجة المعالجة تكون مفهومة للأشخاص المعنيين، على عكس البيانات.

ما أهمية عملية تحليل البيانات؟

تعتبر البيانات أحد الأصول القيّمة في جميع المُنشآت، بمختلف أنواعها وأحجامها وأنشطتها التجارية. وهناك استخدامات وفوائد عديدة لتحليل البيانات، نذكر بعضها:

1. يمكن استخدام تحليل البيانات لمعرفة احتياجات وسلوكيات العملاء، حيث يمكنك معرفة قنوات التواصل الأكثر استخدامًا من عملائك، وبياناتهم الديموغرافية، واهتماماتهم، وعاداتهم، وسلوكيات الشراء، غيرها الكثير..
2. وكما يمنحك تحليل البيانات ميزة تحديد العملاء المحتملين، وتجنُّب إهدار الموارد والجهود التسويقية على استهداف أشخاص غير مهتمين بعملك أو استخدام طرق وأساليب تسويقية غير مجدية مع فئتك المستهدفة.
3. تتبع رضا العملاء من خلال تحليل مراجعات العملاء أو تحليل أداء إدارة خدمة العملاء في مؤسستك.
4. ويمكنك الاستفادة من تحليل البيانات على مستوى الإدارة، حيث تساعدك على اتخاذ قرارات العمل بناء على حقائق وأرقام ومعطيات منطقية يمكنك عرضها على الأعضاء وأصحاب المصلحة بثقة. فعلى سبيل المثال، يُمكنك تحليل بيانات الأسواق لتعرف أين تستثمر أموالك، أو تكتشف أفضل فرص النمو لعملك، أو تتوقّع دخل عملك في الأشهر المقبلة، أو معرفة المشاكل التي تواجهها ومن ثم معرفة أنسب الطرق لمعالجتها.
5. يمكن أن تساعد عمليات تحليل البيانات المنظّمات على فهم المخاطر واتخاذ التدابير الوقائية. فعلى سبيل المثال، يمكن لتُجّار التجزئة أن يستخدموا تحليل البيانات لتحديد المتاجر الأكثر عرضة للسرقة، وبناءً على نتائج التحليل، يمكنهم عندئذ تحديد مقدار الأمن اللازم في المخازن والمتاجر.
6. فهم ظروف واتجاهات السوق وتكوين رؤى عملية حول المنافسين، وتحديد أفضل الطرق لتخطّي المنافسين. على سبيل المثال، إذا كنت تاجر تجزئة ومنافسيك يغيّرون إستراتيجيتهم التسويقية أو يخفضون الأسعار، يمكنك التكيّف مع تلك التغييرات مباشرة بعد اكتشافها، وكسب الوقت.
7. تحسين تجربة العميل: سواء كنا نتحدث عن التجارة الإلكترونية، أو شركات التأمين، أو شركات تُقدّم البرمجيات كخدمة (ساس)، فإن جميعهم يتنافسون الآن على إرضاء العملاء. ونتيجة لذلك، فإن المنظمات تستعين بتحليل للبيانات للوصول بتجربة العميل إلى المستوى الأمثل.

أنواع تحليل البيانات

هناك أربعة أنواع رئيسة من تحليل البيانات المستخدمة في جميع الصناعات. وعلى الرغم من أن خبراء المجال يصنّفون هذه الأنواع إلى أربعة، إلّا أن جميعها ترتبط ببعضها البعض وتعتمد على بعضها البعض. الأنواع الأربعة من تحليل البيانات هي:

1. التحليل الوصفي (Descriptive Analysis)

يُعد التحليل الوصفي الاستخدام الأبسط والأكثر شيوعًا في مجال الأعمال التجارية. ويجيب على سؤال: “ماذا حدث؟” من خلال تحليل البيانات الموجودة؛ لمعرفة المشاكل/الأحداث التي تواجه المنظّمة.

2. التحليل التشخيصي (Diagnostic Analysis)

بعد طرح السؤال الأوّل: “ماذا حدث”، الخطوة التالية هي التعمق بشكل أكبر في الحدث ومعرفة الأسباب التي أدّت إلى حدوثه من خلال السؤال “لماذا حدث؟”. هنا يأتي دور نوع جديد من أنواع تحليل البيانات، وهو التحليل التشخيصي.

التحليل التشخيصي يستخدم تقنيات استخراج البيانات واستنتاج الروابط بينها لمعرفة أسباب نتائج التحليلات الوصفية. وتستفيد المنظّمات من هذا النوع من التحليلات حيث أنه يخلق المزيد من الروابط بين البيانات ويحدد أنماط السلوك. فعندما تواجه المنظّمة مشكلة جديدة، يمكنك الرجوع لهذا التحليل والنظر بالنتائج السابقة ولا تضطر للبدء من الصفر لتحليل تلك المشكلة.

3. التحليل التنبؤي أو التوقّعي (Predictive Analysis)

يُجيب التحليل التنبؤي على سؤال: “ما الذي يُحتمل أن يحدث”. يستخدم هذا النوع من التحليلات البيانات السابقة أو الحالية لإجراء تنبؤات حول النتائج المستقبلية، مثل: تقييم المخاطر، وتوقُّع المبيعات، ومعرفة شرائح العملاء.

ويعتمد هذا التحليل على النمذجة الإحصائية التي تتطلب موارد وتقنيات وأشخاص ذوي مهارات متخصصة. والجدير بالذكر أن التنبؤات ليست سوى تقديرات؛ وتعتمد دقة التنبؤات على جودة البيانات المُدخلة وتفاصيلها.

وعلى عكس النوعين السابقين، تجد كثير من المنظّمات صعوبة في تنفيذ التحليل التنبؤي داخل أنشطتها وأعمالها، فبعضها لا تمتلك القوى العاملة والأدوات والخبرة اللازمة لتنفيذ التحليل التنبُّئيّ. والبعض الآخر غير مستعد بعد للاستثمار في توظيف فرق تحليل بيانات متخصصة أو تدريب الموظفين الحاليين. وفي هذه الحالات، تلجأ الشركات إلى حلول تحليل البيانات التي تُقدّمها جهات استشارية خارجية.

4. تحليل إلزامي (Prescriptive Analysis)

التحليل الإلزامي هو الحد النهائي لقدرات تحليل البيانات، حيث أنه لا يكتفي بالتوقّع أو التنبؤ بل يقترح خيارات للإستفادة من النتائج السابقة، وتحديد الطرق والأساليب الواجب اتخاذها في حال حدوث مشكلة مستقبلية أو اتّخاذ قرار لتطوير الأعمال.

ويحتاج التحليل الإلزامي لتنفيذه تقنيات حديثة وممارسات متعلقة بالرياضيات وعلوم الحاسوب. والجدير بالملاحظة أن قليل من المُنشآت تمتلك القدرة على تنفيذ هذا النوع من التحليلات؛ بسبب وما يتطلّبه من موارد وتقنيات ومهارات متخصصة في هذا الشأن.

مراحل تحليل البيانات

هناك سبع خطوات/مراحل لعملية تحليل البيانات تتّبعها عديد من المنظّمات لتحويل البيانات إلى معلومات ورؤى ومن ثم معارف قابلة للتنفيذ. وهي كالآتي:

1. تحديد الهدف من التحليل

تتمثل الخطوة الأولى من عملية تحليل البيانات في تحديد أهداف واضحة ومحددة من إجراء التحليل.

ويمكن أن تبدأ هذه الخطوة بأهداف عامة وبسيطة، على سبيل المثال: “يمكن أن يكون هدفك هو زيادة المبيعات أو زيادة الإيرادات خلال فترة معيّنة”. ومن ثم ينبغي أن يصبح ذلك الهدف أكثر وضوحًا بعد التشاور مع أصحاب المصلحة والإدارات ذات الصلة. فيصبح الهدف العام أكثر تحديدًا، وبالرجوع للمثال السابق، سيصبح الهدف كما يلي: “هدف الشركة من التحليل هو العثور على منتجات لها فرصة نجاح بناءً على سجل مشتريات العملاء”.

2. جمع البيانات (Data Collection)

الخطوة الثانية هي تجميع البيانات من مصادر مختلفة بهدف إيجاد بيانات ذات صلة بالمشكلة أو دعم حل تحليلي للهدف المعلن. وقد ينطوي على هذه المرحلة تنفيذ عدد من المهام للحصول على البيانات، مثل الرجوع لقواعد البيانات، أو اختيار البيانات من مصادر مختلفة، أو تقديم طلبات إلى الإدارات الأخرى للحصول على البيانات، أو البحث عن مصادر خارجية للبيانات.

3. معالجة البيانات وفحصها (Process and Clean Data)

وفي الخطوة الثالثة من عملية تحليل البيانات، تتم معالجة البيانات المجمعة والتحقق من وملاءمتها لنوع التحليل وهدفه.

4. تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)

وفي خطوة تحليل البيانات الاستكشافية، تُدرس البيانات بعناية لمعرفة إذا كانت البيانات المُجمّعة بالخطوات السابقة جاهزة تمامًا، واستكشاف الأخطاء والتحقّق من صحة الافتراضات.

5. تطوير، واختيار، واختبار النموذج المفاهيمي للبيانات

الخطوة التالية بعد تحليل البيانات هي اختيار وتطوير النموذج، واختباره. وفي هذه الخطوة، يتم تجميع النهج التحليلي واختباره.

6. نشر النماذج

بعد اختيار النماذج، الخطوة التالية هي نشرها وتعميمها على الأشخاص والإدارات المعنية. والهدف من النشر هو تحقيق نتائج تؤدي إلى اتخاذ قرار.

7. المراقبة والتحسين باستمرار

والخطوة الأخيرة في عملية تحليل البيانات هي رصد النتائج والتحقق من جدوى نتائج التحليلات. بعد وضع القرارات موضع التنفيذ ولفترة زمنية محدّدة وقصيرة، من المهم التحقّق من النتائج لمعرفة ما إذا كانت النتائج كما هو متوقع.

والهدف هو التأكّد من تحقيق النتائج على النحو المتوقع، ومراجعة الافتراضات، والتحقّق من الأخطاء في البيانات أو أي تغييرات غير متوقعة على خصائص البيانات.

ومن خلال الرصد المستمر، يمكن اكتشاف المشاكل في وقت مبكر وتصحيحها قبل أن يجد صانعو القرار أنفسهم يحاولون فهم نتائج ليس لها علاقة بالواقع.

مصادر البيانات المُستخدمة خلال عملية تحليل البيانات

مرحلة جمع البيانات هي عملية الحصول، وجمع، واستخراج، وتخزين كمية من البيانات التي قد تكون في شكل منظم أو غير منظّم.

في عملية تحليل البيانات، مرحلة “جمع البيانات” هو أول خطوة قبل البدء في تحليل الأنماط في البيانات. ويجب جمع البيانات التي يتعين تحليلها من مصادر صحيحة مختلفة. والهدف الرئيسي لجمع البيانات هو جمع البيانات الغنية بالمعلومات والمتعلقة بالمشكلة التي تحتاج إلى تحليل جوانبها أو توقّع الإجراءات المستقبلية.

وتبدأ عملية جمع البيانات بطرح بعض الأسئلة مثل نوعية البيانات التي يتعين جمعها وما هي مصادر جمعها.

وتنقسم البيانات إلى نوعين هما:

1. البيانات الأولية:

وتعرف البيانات الأولية المستخرجة مباشرة من المصادر الرسمية باسم البيانات الأولية. ويتم جمع هذا النوع من البيانات بواسطة تقنيات الأداء والمحاورة الإجتماعية، مثل الاستبانات والمقابلات والدراسات الاستقصائية. ويجب التأكُّد من أن البيانات تُجمَع من الجمهور المستهدف الذي يجري عليه التحليل، وإلا فسيشكل ذلك عبئا في مرحلة معالجة البيانات.

ومن أساليب جمع البيانات الأولية:

• المقابلة: عبارة عن مقابلة شخص أو مجموعة أشخاص يقعوا ضمن نطاق جمهورك المستهدف يتم خلالها طرح بعض الأسئلة الأساسية المتعلقة بالأعمال التجارية. وتكون البيانات المُجمّعة في شكل ملاحظات أو سجلات صوتية أو فيديو. ويمكن تنظيم هذه المقابلات من خلال المقابلات الشخصية أو المقابلات الرسمية عبر الهاتف، أو وجهًا لوجه، أو عبر البريد الإلكتروني.
• الاستقصاء الإحصائي: طريقة الاستقصاء هي عملية البحث عن إجابات عبر نماذج، حيث يتم طرح قائمة من الأسئلة ذات الصلة. ويمكن إجراء طريقة الاستقصاء عبر الإنترنت أو على أرض الواقع. ومن الأمثلة على تلك الدراسات الاستقصائية التي تُجرى عبر الإنترنت هي استطلاعات الرأي في منصات الإعلام الاجتماعي.
• الأبحاث الرصدية: طريقة الملاحظة أو الرصد هي طريقة لجمع البيانات حول موضوع معين من خلال المراقبة، حيث يلاحظ الباحث بحرص سلوك وممارسات الجمهور المستهدف باستخدام بعض أدوات جمع البيانات، ومن ثم يخزن البيانات في شكل نص أو صوت أو فيديو أو أي أشكال أوليّة. وفي هذه الطريقة، تجمع البيانات مباشرة عن طريق عرض بعض الأسئلة على المشاركين. على سبيل المثال، مراقبة مجموعة من العملاء وسلوكهم تجاه المنتجات.
• التجربة: الطريقة التجريبية هي عملية جمع البيانات من خلال إجراء التجارب والبحوث والتحقيقات. وأكثر طرق التجربة استخدامًا هي: التصاميم العشوائية (CRD)، والتجارب الإحصائية العشوائية (RBD)، وتصميم المربع اللاتيني LSD، وتصميم عاملي (Factorial design).

2. البيانات الثانوية:

البيانات الثانوية هي البيانات التي جُمعت بالفعل وأُعيد استخدامها مرة أخرى لأغراض أُخرى. ويسجل هذا النوع من البيانات من قبل من البيانات الأولية. ومن مصادر البيانات الثانوية ما يلي:

• المصادر الداخلية: يمكن العثور بسهولة على هذه الأنواع من البيانات داخل المنظمة مثل سجلات السوق، والمبيعات، والمعاملات التجارية، وبيانات العملاء، والموارد المحاسبية، وما إلى ذلك. تعتبر تكلفة ووقت الحصول على المصادر الداخلية أقل من من المصادر الأُخرى.
• المصادر الخارجية: البيانات التي لا يمكن العثور عليها من داخل المنظّمة والتي يمكن الحصول عليها من خلال الموارد الخارجية لأطراف ثالثة تُعتبر مصادر خارجية. وتستهلك تكلفة ووقت أكبر لجمعها. ومن أمثلة المصادر الخارجية: البيانات الحكومية، والمنشورات الإخبارية.
• بيانات أجهزة الاستشعار: مع تقدم الأجهزة وظهور أجهزة إنترنت الأشياء، أصبحت تقوم أجهزة الاستشعار في هذه الأجهزة بجمع البيانات التي يمكن استخدامها في تحليل البيانات لتتبع أداء المنتجات.
• بيانات الأقمار الصناعية: تجمع الأقمار الصناعية الكثير من الصور والبيانات يوميًا من خلال كاميرات المراقبة.

مستقبل تحليل البيانات

من المؤكَّد أن تحليل البيانات سيكتسب زخمًا كبيرًا في المستقبل وسيكون في صميم كلّ صناعة. أصبح الآن تحليل البيانات شرط رئيسي لتخطيط الأعمال ويتفوق على التخطيط الاستراتيجي. ووفقاً لتقرير أصدرته شركة ماكنزي، فإن “تحليل البيانات سوف يشهد معدل نمو بنسبة 16% إلى 18% على مدى السنوات الخمس المقبلة.”

وتواجه الشركات الآن صعوبة في إدارة بياناتها نظرًا لتعدّد مصادر البيانات. وهذا بالإضافة إلى التهديدات المستمرة لقضايا الأمن.

وبالمقابل، هناك نقص ملحوظ في أخصائيين ومحللي البيانات وعلماء البيانات المُؤهلين في السوق اليوم، ومن المتوقع أن تتفاقم هذه الفجوة في السنوات القادمة.

والأخبار السارة هنا، أنَّ مطورو أدوات تحليل البيانات يركّزون حاليًا على ميزات سهولة الاستخدام وزيادة معالجة اللغة الطبيعية في الأدوات؛ لتمكين المستخدمين من استخراج البيانات وإنشاء التقارير دون الحاجة إلى فهم الخوارزميات الأساسية. وهذا سيؤدي إلى زيادة الكفاءة، وسيساعد أيضًا في تقليل الفجوات الناجمة عن نقص المهارات والخبرات في مجال تحليل البيانات.

المُلخص

قدَّمنا في هذا المقال شرح لتعريف تحليل البيانات، وأهميته، وأنواعه. كما قمنا بشرح الأنواع الأربعة الرئيسة لتحليل البيانات، وذكرنا مصادر البيانات التي تعتمد عليها الشركات في عملية التحليل وكيفية معرفة ما إذا كانت جيدة، كذلك شرحنا المراحل التي تمر بها البيانات خلال عملية التحليل قبل أن تُصبح معلومات وتتحول إلى معارف مهمّة للمنظّمة. وأخيرًا ذكرنا بعض الإحصاءات عن مستقبل تحليل البيانات.

ختامًا، إن كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول أي من الموضوعات المذكورة أعلاه أو ترغب في مناقشة تفاصيل محددة حول تحديات تواجه مؤسستك، اتصل بنا لحجز استشارة مجانية مع خبراء تحليل البيانات في المملكة!