بالنسبة للمراحل المختلفة لتحليلات الأعمال ، تتم معالجة كمية هائلة من البيانات في خطوات مختلفة. اعتمادًا على مرحلة سير العمل ومتطلبات تحليل البيانات ، هناك أربعة أنواع رئيسية من التحليلات – الوصفية والتشخيصية والتنبؤية والتعليمية. تجيب هذه الأنواع الأربعة معًا على كل ما تحتاج الشركة إلى معرفته – بدءًا من ما يحدث في الشركة وحتى الحلول التي يجب اعتمادها لتحسين الوظائف.
عادةً ما يتم تنفيذ الأنواع الأربعة من التحليلات على مراحل ولا يُقال إن أي نوع من التحليلات أفضل من الآخر. إنها مترابطة وكل منها تقدم رؤية مختلفة. مع كون البيانات مهمة للعديد من القطاعات المتنوعة – من التصنيع إلى شبكات الطاقة ، تعتمد معظم الشركات على واحد أو كل هذه الأنواع من التحليلات. من خلال الاختيار الصحيح للتقنيات التحليلية ، يمكن للبيانات الضخمة تقديم رؤى أكثر ثراءً للشركات.
قبل التعمق في كل من هذه ، دعنا نحدد الأنواع الأربعة من التحليلات:
1) التحليلات الوصفية: وصف أو تلخيص البيانات الحالية باستخدام أدوات ذكاء الأعمال الحالية لفهم ما يجري أو ما حدث بشكل أفضل.
2) التحليلات التشخيصية: ركز على الأداء السابق لتحديد ما حدث ولماذا. غالبًا ما تكون نتيجة التحليل عبارة عن لوحة معلومات تحليلية.
3) التحليلات التنبؤية: تؤكد على التنبؤ بالنتيجة المحتملة باستخدام النماذج الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي.
4) التحليلات الوصفية: هي نوع من التحليلات التنبؤية التي تستخدم للتوصية بمسار واحد أو أكثر من الإجراءات لتحليل البيانات.
دعونا نفهم هذه بعمق أكثر قليلا.
1. تحليلات وصفية
يمكن وصف هذا بأنه أبسط شكل من أشكال التحليلات. إن الحجم الهائل للبيانات الضخمة يتجاوز قدرة الإنسان على الفهم ، ومن ثم تتضمن المرحلة الأولى تحليل البيانات إلى أجزاء مفهومة. الغرض من هذا النوع من التحليلات هو فقط تلخيص النتائج وفهم ما يجري.
من بين بعض المصطلحات المستخدمة بشكل متكرر ، ما يسميه الناس بالتحليلات المتقدمة أو ذكاء الأعمال هو في الأساس استخدام الإحصاءات الوصفية (العمليات الحسابية ، المتوسط ، الحد الأقصى ، النسبة المئوية ، إلخ) على البيانات الموجودة. يُقال أن 80٪ من تحليلات الأعمال تتضمن بشكل أساسي أوصافًا تستند إلى تجميعات الأداء السابق. إنها خطوة مهمة لجعل البيانات الأولية مفهومة للمستثمرين والمساهمين والمديرين. بهذه الطريقة يصبح من السهل تحديد ومعالجة مجالات القوة والضعف بحيث يمكن أن تساعد في وضع الإستراتيجيات.
والتقنيتان الرئيسيتان المتضمنتان هما تجميع البيانات واستخراج البيانات التي توضح أن هذه الطريقة تستخدم فقط لفهم السلوك الأساسي وليس لإجراء أي تقديرات. من خلال استخراج البيانات التاريخية ، يمكن للشركات تحليل سلوكيات المستهلكين والتفاعلات مع أعمالهم التي يمكن أن تكون مفيدة في التسويق المستهدف وتحسين الخدمة وما إلى ذلك. الأدوات المستخدمة في هذه المرحلة هي MS Excel و MATLAB و SPSS و STATA ، إلخ.
2. التحليلات التشخيصية
تُستخدم التحليلات التشخيصية لتحديد سبب حدوث شيء ما في الماضي. يتميز بتقنيات مثل الحفر ، واكتشاف البيانات ، واستخراج البيانات والارتباطات. تأخذ التحليلات التشخيصية نظرة أعمق على البيانات لفهم الأسباب الجذرية للأحداث. إنه مفيد في تحديد العوامل والأحداث التي ساهمت في النتيجة. يستخدم في الغالب الاحتمالات والاحتمالات وتوزيع النتائج للتحليل.
في بيانات السلاسل الزمنية للمبيعات ، ستساعدك التحليلات التشخيصية على فهم سبب انخفاض المبيعات أو زيادتها لسنة محددة أو نحو ذلك. ومع ذلك ، فإن هذا النوع من التحليلات لديه قدرة محدودة على تقديم رؤى قابلة للتنفيذ. إنه يوفر فقط فهمًا للعلاقات والتسلسلات السببية أثناء النظر إلى الوراء.
تتضمن بعض التقنيات التي تستخدم التحليلات التشخيصية أهمية السمات ، وتحليل المكونات الأساسية ، وتحليل الحساسية ، والتحليل الموحد. تندرج خوارزميات التدريب للتصنيف والانحدار أيضًا في هذا النوع من التحليلات.
اقرأ أيضا: أهمية الذكاء الاصطناعي في الأعمال
3. التحليلات التنبؤية
كما ذكر أعلاه ، يتم استخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أنه لا يمكن التنبؤ بما إذا كان حدث ما سيحدث في المستقبل ؛ إنه يتنبأ فقط باحتمالات وقوع الحدث. يعتمد النموذج التنبئي على مرحلة التحليلات الوصفية الأولية لاشتقاق إمكانية النتائج.
يتمثل جوهر التحليلات التنبؤية في ابتكار نماذج بحيث تُفهم البيانات الحالية على أنها تستنبط الحدوث المستقبلي أو ببساطة التنبؤ بالبيانات المستقبلية. يوجد أحد التطبيقات الشائعة للتحليلات التنبؤية في تحليل المشاعر حيث يتم جمع وتحليل جميع الآراء المنشورة على وسائل التواصل الاجتماعي (البيانات النصية الحالية) للتنبؤ بمشاعر الشخص تجاه موضوع معين باعتباره إيجابيًا أو سلبيًا أو محايدًا (التنبؤ المستقبلي) ).
ومن ثم ، فإن التحليلات التنبؤية تشمل بناء والتحقق من صحة النماذج التي توفر تنبؤات دقيقة. تعتمد التحليلات التنبؤية على خوارزميات التعلم الآلي مثل الغابات العشوائية و SVM وما إلى ذلك والإحصاءات لتعلم البيانات واختبارها. عادة ، تحتاج الشركات إلى علماء بيانات مدربين وخبراء في التعلم الآلي لبناء هذه النماذج. تشمل الأدوات الأكثر شيوعًا للتحليلات التنبؤية Python و R و RapidMiner وما إلى ذلك.
يعتمد التنبؤ بالبيانات المستقبلية على البيانات الحالية حيث لا يمكن الحصول عليها بطريقة أخرى. إذا تم ضبط النموذج بشكل صحيح ، فيمكن استخدامه لدعم التوقعات المعقدة في المبيعات والتسويق. إنه يتقدم خطوة عن BI القياسي في إعطاء تنبؤات دقيقة.
4. التحليلات الوصفية
أساس هذه التحليلات هو التحليلات التنبؤية ولكنها تتجاوز الثلاثة المذكورة أعلاه لاقتراح الحلول المستقبلية. يمكن أن يقترح جميع النتائج المواتية وفقًا لمسار عمل محدد وأيضًا اقتراح مسارات مختلفة من الإجراءات للوصول إلى نتيجة معينة. ومن ثم ، فإنه يستخدم نظام تغذية مرتدة قويًا يتعلم باستمرار ويحدث العلاقة بين الإجراء والنتيجة.
تتضمن الحسابات تحسين بعض الوظائف المرتبطة بالنتيجة المرجوة. على سبيل المثال ، أثناء الاتصال بسيارة أجرة عبر الإنترنت ، يستخدم التطبيق نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لتوصيلك بالسائق الصحيح من بين عدد من السائقين الموجودين في مكان قريب. وبالتالي ، فإنه يحسن المسافة لوقت وصول أسرع. تستخدم محركات التوصية أيضًا التحليلات الوصفية.
يتضمن الأسلوب الآخر المحاكاة حيث يتم الجمع بين جميع مجالات الأداء الرئيسية لتصميم الحلول الصحيحة. يتأكد من تضمين مقاييس الأداء الرئيسية في الحل. سيعمل نموذج التحسين بشكل أكبر على تأثير التنبؤات التي تم إجراؤها مسبقًا. نظرًا لقدرتها على اقتراح حلول مواتية ، فإن التحليلات الوصفية هي الحدود النهائية للتحليلات المتقدمة أو علم البيانات ، في مصطلح اليوم.
استنتاج
قد تجعل الأساليب الأربعة في التحليلات الأمر يبدو كما لو أنه بحاجة إلى التنفيذ بالتتابع. ومع ذلك ، في معظم السيناريوهات ، يمكن للشركات الانتقال مباشرة إلى التحليلات الوصفية. بالنسبة لمعظم الشركات ، فهي على دراية بالتحليلات الوصفية أو تقوم بتنفيذها بالفعل ، ولكن إذا حدد المرء المجال الرئيسي الذي يحتاج إلى التحسين والعمل عليه ، فيجب عليه استخدام التحليلات الوصفية للوصول إلى النتيجة المرجوة.
وفقًا للبحث ، لا تزال التحليلات الوصفية في طور النمو ولم تستخدم العديد من الشركات قوتها بالكامل. ومع ذلك ، فإن التطورات في التحليلات التنبؤية ستمهد الطريق بالتأكيد لتطويرها. آمل أن يكون هذا المقال قد أعطاك فهمًا أفضل لطيف التحليلات.
اقرأ أيضا: أهمية الصحة في حياتنا اليومية