كيف يكون تحليل البيانات سببًا لنجاح مشروعك التُجاري خلال (6) خطوات؟!

كيف يكون تحليل البيانات سببًا لنجاح مشروعك التُجاري خلال (6) خطوات؟!

 في العالم الرقمي اليوم تُعد القُدرة على اِتخاذ قرارات تعتمد على البيانات وإنشاء إستراتيجية مُستنيرة 

بالتحليل أمرًا أساسيًا للقيادة الناجحة في أي صناعة

اليوم لا يوجد نقص في البيانات الخام التي يتم جمعها لمُساعدة الشركات على تحسين الكفاءة والربحية

 أو الإشارة إلى المشاكل والتغييرات "وهذه البيانات غير مُجدية بدون تفسير الخُبراء لها".

- حيثُ تسمح تحليلات الأعمال للمهنيين بفهم المعلومات التي توفرها البيانات.
وتحليلات الأعمال هي عملية تخزين وتنظيم وتحليل المعلومات.
وتُساعد هذه الوظائف المؤسسات على اِستكشاف البيانات واِستخدامها لتمكين اِتخاذ قرارات مُربحة وفعالة.

في سوقنا العالمي المدفوع رقميًا، تحتاج المؤسسات في جميع الصناعات إلى قادة تحليلات بيانات

 مُدربين لجمع معلومات الأعمال وتفسيرها.

- حيثُ تُساعد الخبرات الكمية والتقنية التي يمتلكها مُتخصصو تحليلات الأعمال التُجارية الشركات 

في حل المشكلات وإجراء اِستثمارات اِستراتيجية ودفع عجلة النمو للأمام.
وأصبحت تحليلات الأعمال ذات أهمية مُتزايدة لاِتخاذ قرارات مُتعلمة في اِقتصاد عالمي غير مؤكد.

- وببساطة تحليلات البيانات أمر بالغ الأهمية لنجاح الأعمال الحديثة لأن مُحللي البيانات أنفسهم 

هُم الأفراد المسؤولون عن مُراجعة مقاييس الأداء الرئيسية وتفسير تلك البيانات واِستخدامها

 لتحديد اِستراتيجية فعالة لقيادة الأداء التنظيمي.

وخلال مقال (كيف يكون تحليل البيانات سببًا لنجاح مشروعك التُجاري خلال 6 خطوات؟!) سنتعرف معًا علي:

1. المقصود بعلم تحليل البيانات؟.
2. لماذا تحليلات البيانات ضرورية لعملك؟.
3. كيف تستخدم الشركات تحليلات البيانات؟.
4. كيفية النجاح في هذا المجال؟!.

أولاً: ما هي تحليلات البيانات؟

ماذا يعني تحليل البيانات؟

تحليلات البيانات (Data Analytics) هي عملية تخزين وتنظيم وتحليل البيانات لأغراض العمل.
تُستخدم هذه العملية لإعلام صانعي القرار الرئيسيين وتسمح لهم باِتخاذ قرارات إستراتيجية مُهمة بُناءً على البيانات

 بدلاً من الإعتماد علي الحدس.

- تُشير المعلومات التي يُمكن قراءتها من قبل الإنسان (المعروفة أيضًا باسم البيانات غير المُنظمة)

 إلى البيانات والحقائق التي يُمكن للبشر فقط عرضها وتحليلها مثل "صورة أو تفسير كٌتلة نصية".
إذا كان بإمكان الشخص تفسيرها، يُشار إلى المعلومات على أنها مقروءة من قبل الإنسان.

- تٌشير البيانات المقروءة من الكمبيوتر (أو البيانات المُنظمة) إلى المعلومات التي يمكن لبرامج الكمبيوتر مُعالجتها.
البرنامج عبارة عن سلسلة من التعليمات لمُعالجة البيانات.

- وعندما نأخذ البيانات وننفذ سلسلة من البرامج، نحصل على التطبيقات.
لكي ينفذ النظام أوامر البيانات، يجب أن يكون للبيانات هيكل موحد.
قد يبدو الأمر سهلاً ولكن البيانات تغير بشكل أساسي العالم الذي نعيش فيه والطريقة التي نعمل بها.

- إذا كُنت تمتلك نشاطًا تجاريًا وترغب في التوسع، فمن المُحتمل أن يكون لديك فكرة أن البيانات أساسية

 لمُساعدتك في اِتخاذ الخطوة التالية.

في المؤسسات الحديثة يكون مُحللو البيانات مسؤولين عن المساعدة في توجيه وحدات العمل الأساسية

 والمُمارسات بما في ذلك العمليات بالغة الأهمية مثل:

• التسويق.

• تكنولوجيا المعلومات.

• الموارد البشرية.

• المُحاسبة.

• المبيعات.

• تطوير الأعمال.

كما قد تتخيل فإن هذه العملية والدور الحاسم الذي تلعبه تحليلات البيانات ومُحللو البيانات المُحترفون

 قد جعلتهم أعضاء مُهمين بشكل لا يصدق في كل مؤسسة تقريبًا تعمل في أي قطاع من قطاعات الاِقتصاد.

ثانيًا: ماذا يفعل محللو البيانات في الواقع؟

مُحللو البيانات مسؤولون عن التعامل مع مجموعة متنوعة من المسؤوليات المهمة، بما في ذلك المهام مثل:

• تخزين البيانات.

• التنقيب عن البيانات والتصور.

• تحليل الأعمال.

• التحليلات التنبؤية.

• إدارة أداء المؤسسة.

- وفقًا لذلك يلعب مُحللو البيانات دورًا مهمًا في مُساعدة فرق القيادة العُليا على اِتخاذ قرارات صعبة

 حول دفع الفعالية التنظيمية والكفاءة والربحية.

تتضمن بعض المهارات الأساسية التي يحتاجها محللو البيانات لأداء هذه المهام المُعقدة ما يلي:

• تحليل مجموعات كبيرة ومعقدة من البيانات.

• تطبيق سياسات وإجراءات لحماية خصوصية وأمن البيانات التي يقومون بتحليلها.

• صياغة الاِستنتاجات التحليلية واِقتراحات الإستراتيجية كتابةً ولفظياً ومرئياً عبر العروض التقديمية مُتعددة الوسائط.

• توظيف حلول تحليلات البيانات لأغراض ذكاء الأعمال والتنبؤ.

• مُمارسة المعايير الأخلاقية عند التعامل مع البيانات والتحليلات.

• اِستخدام التحليلات التنبؤية لمواجهة تحديات الأعمال الأساسية.

من الواضح إذن أن وظائف مُحلل البيانات تتطلب اِهتمامًا مُمتازًا بالتفاصيل والإحصاءات 

على مُستوى الخُبراء والمهارات الرياضية وفهمًا عميقًا للإحصاءات والتحليلات التنبؤية.

ثالثًا: كيف تستخدم الشركات تحليلات البيانات؟

كيف تستخدم الشركات تحليلات البيانات في أعمالها؟

- غالبًا ما يكون مُحللو البيانات مسؤولين عن وظائف الأعمال الحاسمة، بما في ذلك تخزين البيانات وتصور البيانات والتحليلات التنبؤية.

في جميع المجالات تقريبًا، يُساعد مُحللو البيانات قادة الأعمال على تحديد المسار للمؤسسات وإجراء مُكالمات حول القرارات التشغيلية الرئيسية التي تدفع الفعالية والربحية.

- اِعتمادًا على دورك قد تُساهم في التخطيط لزيادة الربح أو تحسين رضا العُملاء أو جعل العمليات في المؤسسة أكثر كفاءة أو المساعدة في تحديد خيارات التسويق الفعالة.

للنجاح في اِتخاذ القرارات يجب على مُحللي الأعمال التعرف على المُشكلات أو الفُرص وجمع البيانات بشكل صحيح وآمن واستكشاف تلك البيانات لاِستخلاص النتائج وسن الحلول.

لذا يُعدك برنامج مثل Master of Business Analytics عبر الإنترنت لتكون قادرًا على:

• التعرف على الفروق الدقيقة في تحليلات الأعمال في اتخاذ القرار.

• اِختيار من بين الأساليب التحليلية لتحديد الأدوات المناسبة للبيانات والسياق والشروط.

• تطبيق الأساليب التحليلية لإيجاد حلول لمشاكل العمل.

• ترجمة نتائج تحليلات الأعمال إلى مسارات عمل فعالة.

• توصيل البيانات والنتائج بشكل فعال إلى أصحاب المصلحة غير التقنيين.

• ستقوم أيضًا ببناء الكفاءة التقنية في "Excel و Tableau و SQL و Python".

وأخيرًا ستقوم بتطوير المهارات متعددة التخصصات اللازمة للنجاح في عالم الأعمال 

مثل "التفكير النقدي والتواصل وحل المُشكلات".

رابعًا: أنواع تحليلات البيانات

أنواع تحليلات البيانات

هُناك أربعة أنواع أساسية من تحليلات البيانات، وهي كالتالي:

أ) التحليلات الوصفية: تصف ما حدث خلال فترة زمنية مُعينة.
"على سبيل المثال" زيادة المبيعات أو زيادة مُشاهدات الصفحة في شهر أو ربع معين.

ب) التحليلات التنبؤية: تتنبأ بما قد يحدث على المدى القريب نسبيًا بُناءً على البيانات السابقة.

ج) التحليلات التشخيصية: تحلل سبب حدوث ظاهرة معينة (مثل الزيادة أو الاِنخفاض في المبيعات).

د) التحليلات الوصفية: تقترح مسارًا معينًا للعمل.
"على سبيل المثال" زيادة موسمية في تخزين منتج معين بُناءً على البيانات السابقة.

ه) تحليل الاِنحدار: يُغطي هذا المُصطلح عددًا من الأساليب الإحصائية المُستخدمة لتقدير العلاقات بين مُتغير تابع 

ومُتغير واحد أو أكثر من المُتغيرات المستقلة.

- يُمكن أن يُساعد هذا في توفير رؤى حول قوة العلاقات بين المتغيرات وصياغة علاقاتهم المستقبلية.
من خلال تحليل البيانات التاريخية، يُمكننا اِتخاذ قرارات تُجارية أفضل لأننا أكثر قُدرة على توقع التقلبات

 في طلب المُستهلك وفهم سبب حدوث ذلك.

- هذا إذا تم اِستخدامه بشكل صحيح يجب أن يترجم في النهاية إلى ربحية أفضل ونتائج صحية أفضل.
ومع ذلك فإن جودة البيانات وإدارة البيانات بكفاءة أمران مهمان للغاية.

إذا كانت بياناتك دون المُستوى المطلوب أو غير موثوق بها إلى حد ما، فلن تكون قادرًا على تحسين قرارات عملك 

كما تفعل بخلاف ذلك "البيانات المُنظمة لا غنى عنها".

خامسًا: فوائد تحليلات البيانات

تحليلات البيانات مُهمة لأنها تُساعد الشركات على تحسين أدائها

الآن بعد أن حددنا تحليلات البيانات وحددنا أنواعها المختلفة، نحتاج إلى إلقاء نظرة على الفوائد المُحتملة 

التي يُمكن أن تُقدمها للشركات.
- هُناك العديد من تطبيقات البيانات، لذا فمن الأفضل أن نُركز على القليل منها هنا على وجه الخصوص.

تتضمن بعض الفوائد الرئيسية لتحليلات البيانات ما يلي:

1) تسويق أكثر دقة: بمُساعدة تحليلات البيانات، يُمكنك التعرف على جمهورك المُستهدف بشكل أفضل.
لديك تقدير أوضح لما يبحثون عنه وما يحتاجون إليه.
يُتيح لك ذلك اِستهدافهم بدقة أكبر من خلال حملات أفضل صياغة، بما في ذلك عبر وسائل التواصل الاِجتماعي.

2) اِتخاذ قرارات أفضل: مُتابعة من النقطة السابقة، تُتيح تحليلات البيانات للشركات صقل مُهاراتها في اِتخاذ القرار.
نظرًا لتزويدهم بفهم أكثر شمولاً لقاعدة عُملائهم وأدائهم الخاص، فإن يُمكنك اِستخدام الرؤى

 التي تم الحصول عليها عبر تحليلات البيانات لاِتخاذ قرارات مُحسنة بالإضافة إلى جعل إدارة المشروع أكثر فعالية.

3) كفاءة مُحسّنة: بفضل تحليلات البيانات، يُمكن للشركات تبسيط العديد من عملياتها وبالتالي جعلها أكثر كفاءة

 مع تمكينها أيضًا من خفض التكاليف.
وبالتالي فهي تُساعدهم أيضًا في التحليل المالي، وتمكينهم من نشر مواردهم بشكل أكثر كفاءة.
"على سبيل المثال" فيما يتعلق بالحملات التسويقية المٌستهدفة.

4) خدمة عُملاء مُحسّنة: "أخيرًا وليس آخرًا" يُمكن أن تُساعد تحليلات البيانات الشركات أيضًا 

على تحسين المُستوى العام لخدمة العُملاء.
أولاً يوفر رؤى مُتعمقة حول ما يُريده العُملاء وتفضيلاتهم.
ثانيًا يُمكن أن يُساعد تخزين البيانات في موقع مركزي واحد والسماح لفريق خدمة العُملاء بأكمله 

بالوصول إليها في ضمان اِتساق أفضل لجودة الخدمة.

سادسًا: كيف يُمكن للشركات إنجاح تحليلات البيانات

- الأمر يستحق التوقف لمُناقشة كيفية قيام الشركات باِستخدامها العملي اليومي.
هذه مهمة صعبة لأن حجم البيانات المعنية كبير للغاية.

- لذلك من المُهم التفكير مليًا في تطبيقات تحليلات البيانات.
كما أشرنا سابقًا غالبًا ما يكون اِكتشاف رؤى حقيقية بدون تقنيات تحليل بيانات جيدة أمرًا صعبًا للغاية.

إليك نظرة خطوة بخطوة على كيفية اِستخدام الشركات لتحليلات البيانات والأسئلة الرئيسية التي يتعين عليهم 

مُراعاتها طوال دورة حياة تحليلات البيانات:

أ) التخطيط والاستراتيجية: قبل القيام بأي شيء آخر فيما يتعلق بتحليلات البيانات، يجب على الشركات

 التأكد من أن لديها خطة طويلة الأجل وأهداف واضحة في الاِعتبار.
يجب أن يسألوا أنفسهم أسئلة حول مُتطلبات البيانات الخاصة بهم على وجه التحديد ولماذا يُريدون 

جمع أنواع معينة من البيانات (لمعرفة المزيد عن تفاعلات العملاء وما يأملون في تحقيقه).

ب) جمع البيانات: بمُجرد أن تكون الأنشطة التجارية واضحة في أذهانها بشأن الغرض من تحليلات البيانات 

فإنها تحتاج بعد ذلك إلى تحديد مصادر البيانات التي سيستخدمونها ونقاط البيانات التي سيركزون عليها 

وكيفية جمع تلك البيانات.
يستخدم البعض ببساطة بيانات المعاملات والوسائط الاجتماعية، بينما يستخدم البعض الآخر مصادر عالية التقنية 

بما في ذلك شرائح GPS و RFID.

ج) ضمان البيانات ذات صلة: ذكرنا سابقًا أن البيانات الأولية تُخبرنا القليل جدًا للوهلة الأولى.
يتعين على الشركات التأكد من أن البيانات الكمية التي تجمعها ذات صلة وأنهم يعرفون كيفية فهمها.
إن مُجرد تجميع كميات ضخمة من البيانات لا يفيد كثيرًا وقد يُثبت أنه يؤدي إلى نتائج عكسية.

د) الاِستخدام الفعال للبيانات: يجب على الشركات التي تنوي نشر تحليلات البيانات التفكير مليًا في الكيفية 

التي تنوي القيام بذلك وتوفير موارد كافية لهذا الغرض.
- ما المقاييس التي تُخطط لاِستخدامها؟ توظف بعض الشركات مُحللي بيانات داخليين 

الأمر الذي يُمكن أن يمنحها ميزة على المنافسين ولكن بالنسبة للشركات الأصغر من غير المُرجح 

أن يكون توظيف متخصصي البيانات الخاصين بها أمرًا قابلاً للتطبيق.

ه) عرض البيانات: ذكرنا سابقًا أهمية تصورات البيانات في عرض النتائج وجعلها أكثر قابلية للفهم.
يُمكن أن تساعد أدوات مثل Tableau الشركات في تصور البيانات في شكل مخططات ورسوم بيانية.
ويُمكن بعد ذلك تقديم مُساعدات في عرض البيانات.
"على سبيل المثال" في دروس الفيديو والندوات عبر الإنترنت وكذلك للرسوم البيانية اللافتة للنظر 

التي أثبتت شعبيتها على مواقع مثل LinkedIn.

و) العمل بناءً على رؤى جديدة: اِكتساب كل هذه الأفكار من خلال تحليلات البيانات شيء واحد 

ولكن يجب أن يكون لدى الشركات خطة عمل من أجل اِستخدامها عمليًا.
- كيف يُمكن لبعض النتائج أن تُساعد عملك على تحسين الخدمة التي يقدمها للعُملاء؟ 

وكيف يُمكنك اِستخدامه للوصول إلى عُملاء جُدد؟.

سابعًا: تقنيات تحليل البيانات

تنقسم تقنيات تحليل البيانات إلي (4) أقسام رئيسية

هُناك مجموعة واسعة من أدوات تحليل البيانات التي يُمكن للشركات اِستخدامها، ويتم تقديم المزيد طوال الوقت.
تتضمن بعض تقنيات تحليل البيانات الأكثر اِستخدامًا ما يلي:

1) التحليلات التنبؤية: يوفر للشركات فكرة أوضح عما يمكن توقعه في المستقبل القريب نسبيًا، مما يسمح لهم بالاِستعداد ووضع أنفسهم وفقًا لذلك.

2) إدارة البيانات: يُعد جمع البيانات شيئًا واحدًا ولكن عليك معرفة كيفية إدارتها إذا كنت ستستخدمها بشكل فعال.
لذلك لا غنى عن عمليات وأدوات التحليلات لإدارة تدفق البيانات وتنظيمها.
يُمكن أن تُساعد نشاطك التجاري في ضمان حصولك على بيانات عالية الجودة، ومن السهل الحصول عليها

 عندما تحتاجها فرقك.

3) مُستودع البيانات: نوع من أنظمة الإدارة المُستخدمة لتسهيل تحليلات البيانات وعمليات ذكاء الأعمال الأُخرى.
يُمكن للشركات اِستخدام مستودعات البيانات لمركزية البيانات المُستمدة من مصادر مُختلفة 

مما يجعلها أكثر قابلية للإدارة ويسهل اِستخلاص الأفكار منها.
يُمكن أن يكون أيضًا بمثابة سجل تاريخي مُفيد يُمكن للمُحللين اِستخدامها لإجراء مُقارنات طويلة الأجل.

4) التعلم الآلي: مجموعة فرعية من الذكاء الاِصطناعي (AI)، يتضمن التعلم الآلي أساسًا مُحاكاة

 أو تقريب الذكاء البشري في إكمال المهام.

كما يوحي الاسم، فهو يتضمن تطبيقات يمكنها تحليل البيانات والتعلم منها بمرور الوقت مما يضمن

 أنها تصبح تدريجياً أكثر دقة في التنبؤ بالنتائج.

وخِتامًا .... إذا كان عملك لا يستفيد بشكل جيد من علم البيانات ، فهناك اِحتمال أن يكون منافسوها كذلك بالفعل.

• اليوم فإن إدارة شركة بمُساعدة البيانات يعني تشغيلها بكل رهانات الجدول.

• وعندما لا تستخدم البيانات لاِكتشاف المعرفة التي ستوجه شركتك إلى المُستقبل، ستُصبح شركة من الماضي.

• لحسن الحظ فإن التقدم في تحليل البيانات يجعل من المُمكن لعملك أن يتوسع أكثر من أي وقت مضى نظرًا لوجود الموارد المتاحة للقيام بذلك.

• هٌناك الكثير الذي يُمكنك فعله بتحليل البيانات لجعل عمليات شركتك أكثر وضوحًا وإدارة عملك بكفاءة.

• كما أن هُناك العديد من حالات الفشل في العمل.

• ونظرًا لأن الأشخاص الذين يديرونها ليسوا متعلمين جيدًا بشأن التفاصيل الجوهرية للشركة، فقد يتيح ذلك لهم منع هذه الخسائر.