هل سمعت يوماً عن تحليل البيانات؟ هذا المصطلح الذي يتردد في الآونة الأخيرة، ويبدو أنه سيأخذ مكانته في المستقبل. في عصر الأعمال الرقمية والتقنية المتطورة، أصبح من الأساسيات للشركات والمؤسسات الاستفادة من البيانات الكبيرة والتعرف على النمطيات والاتجاهات لاتخاذ القرارات الصائبة.
في هذا المقال، سنتعرف ما هو تحليل البيانات، وكيف يمكن لهذا المجال دعم الشركات والمؤسسات في الازدهار والنمو.
ما هو تحليل البيانات
تحليل البيانات هو عملية تحويل البيانات الخام إلى معلومات استراتيجية قابلة للاستخدام والتنفيذ. تتضمن عملية تحليل البيانات مجموعة من الأدوات الحاسوبية والتقنيات المستخدمة في فحص البيانات وتفسيرها وتصنيفها وتجميعها.
وتهدف عملية تحليل البيانات إلى استكمال المعلومات وتوسيع المعرفة حول المواضيع المختلفة التي يتم فحصها. وتعتبر تحليلات البيانات أداة مهمة لاتخاذ القرارات الاستراتيجية وتحسين الأعمال والخدمات.
تختلف طرق تحليل البيانات باختلاف المجالات التي يستخدمها المحللون.فمثلاً يمكن استخدام تحليل البيانات في العلوم الاجتماعية والمالية والاقتصادية والصحية ويمكن تصنيف تحليل البيانات إلى تحليل وصفي وتحليل استكشافي.
حيث إن التحليل الوصفي يتمحور حول وصف ملخص للبيانات، دون الحاجة إلى إيجاد تفسيرات لها أما التحليل الاستكشافي فيحاول إيجاد العلاقات والاكتشافات والارتباطات بين البيانات، بهدف إيجاد أفكار وفرضيات معينة.
تساعد تحليلات البيانات الشركات في الحصول على رؤى أوضح وفهم أعمق لعمليات الأعمال والخدمات التي تقدمها. كما تقدم تحليلات البيانات رؤىً تفصيليةً حول تجربة العملاء والمشكلات التي تواجههم. ومن خلال نقل النماذج المستخلصة من التحليلات إلى الإجراءات، يمكن للشركات إنشاء تجارب عملاء مخصصة، وبناء منتجات رقمية ذات صلة، وتحسين العمليات وزيادة إنتاجية الموظفين.
وتعتبر البيانات الكبيرة مجموعات كبيرة من البيانات المتنوعة والمهيكلة وغير المهيكلة، والتي يتم إنشاؤها باستمرار بسرعة عالية وبأحجام كبيرة. ويتم حساب المجموعات الكبيرة بوحدات تيرابايت أو بيتابايت، وتُحسب بأعداد تبدأ من المئات أو الآلاف.
خطوات تحليل البيانات
1. جمع البيانات: هذه الخطوة هي الأساس والأولى في عملية تحليل البيانات. يجب جمع جميع البيانات المتاحة التي تتعلق بالموضوع المطلوب للتحليل. يمكن جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل مواقع الإنترنت العامة، ملفات الشركة، الهواتف الذكية وعمليات البيع.
2. تخزين البيانات: بعد جمع البيانات، يجب تخزينها في مكان آمن وسري، حتى يتمكن المحللون من الوصول إليها في أي وقت. يمكن استخدام أنظمة تخزين البيانات المختلفة مثل السحابة الذكية، ومراكز البيانات.
3. معالجة البيانات: يتم معالجة البيانات بعد جمعها وتخزينها، وتشمل هذه الخطوة ترتيب البيانات وتصنيفها وتحويلها إلى صيغ خاصة للتحليل، وفحصها عن أي أخطاء محتملة.
4. تنظيف البيانات: في هذه الخطوة، يجب مراجعة البيانات وتنظيفها من الأخطاء والتكرارات والمعلومات الزائدة، حتى يمكن الوصول إلى بيانات أكثر دقة.
5. التحليل الإحصائي: بعد مرحلة تنظيف البيانات، يتم فحصها إحصائيًا لتحديد العلاقات والأنماط والتغيرات الرئيسية والإجابة على الأسئلة المطروحة. يمكن استخدام العديد من تقنيات التحليل الإحصائي لإجراء عملية تحليل والتي تشمل الإحصاء التوصيفي والروابط الإحصائية والنمذجة الإحصائية.
باختصار، تحليل البيانات يعد عملية مهمة جدًا للشركات والمؤسسات، حيث يقوم محللي البيانات بجمع وتحليل وتطوير بيانات متعددة لتعزيز الفهم والحصول على نتائج دقيقة وشاملة. وتلك النتائج يمكن استخدامها في اتخاذ قرارات مهمة ومؤثرة على نجاح المنظمات. وتحتاج هذه العملية إلى الخطوات الخمسة الأساسية وهي جمع البيانات، تخزين البيانات، معالجة البيانات، تنظيف البيانات والتحليل الإحصائي.
طرق تحليل البيانات
1. التحليل الكمّيّ: يستخدم هذا الأسلوب لتحليل البيانات الكمّية المتكوّنة من أرقام محدّدة يمكن قياسها. يستخدم هذا الأسلوب في العلوم الاجتماعية والإحصائيات.
2. التحليل النوعيّ: يستخدم هذا الأسلوب في تحليل البيانات النوعيّة كالخطاب والنقاشات والمقابلات، والهدف منه هو تحليل المعاني والتفسيرات.
3. التحليل الإحصائيّ: يستخدم هذا الأسلوب في العلوم الإحصائيّة ويستخدم الرياضيات والإحصائيات لتحليل البيانات الكمّية.
4. التحليل التنبؤيّ: يستخدم هذا الأسلوب لتحليل البيانات وتوقّع المستقبل وتحديد المخاطر.
5. التحليل التشخيصيّ: يستخدم هذا الأسلوب في الطب والصناعة والإدارة لتحليل البيانات وتشخيص الأمراض أو المشاكل.
6. التحليل الوصفيّ: يستخدم هذا الأسلوب لوصف البيانات وترتيبها وتحويلها إلى شكل يسهّل فهمها.
7. التحليل النصيّ: يستخدم هذا الأسلوب في تحليل النصوص والمحتوى، ويستخدم بشكل خاص في البحوث النفسية والاجتماعية.
لا يوجد أسلوب تحليل أفضل من آخر، يجب على الباحث اختيار الأسلوب الأنسب حسب نوع البيانات التي يعمل عليها. كما يجب أن يتمتع الباحث بالمهارات اللازمة لتحليل البيانات بطريقة دقيقة وموضوعية.
تعليقات
إرسال تعليق