في عالم المعلومات الذي نعيش به اليوم، أصبح تحليل البيانات Data analysis بشكل صحيح وفعّال هو أثمن ما تملكه الشركات والأفراد، وهو سبيلها للتميّز والنمو والتطوّر واتخاذ القرارات الصحيحة، وإن تحليل البيانات علمية ومنهجية تتطلب العديد من المهارات والأدوات وتنطوي على الكثير من الطرق.
هو عملية تنظيف البيانات وتنظيمها ونمذجتها ومعالجتها، من خلال تمثيل البيانات عبر الصور والجداول والرسوم البيانية، وتقييمها باستخدام الميول الإحصائية والاحتمالات، وذلك بغرض استخراج المعلومات المفيدة القابلة للتنفيذ، لمساعدة الشركات على اتخاذ القرارات الصحيحة بناءً عليها.
تُولّد البيانات الأولية بشكل مستمر، ولذلك تُجرى عملية تحليل البيانات وتحويلها إلى إحصاءات ومعلومات وتفسيرات مفيدة بشكل مستمر ومتكرر أيضًا، ولهذا يُستخدم تحليل البيانات بشكل أساسي في العديد من المجالات، مثل: النقل، والرعاية الصحية، والتخطيط العمراني، والإعلانات، والتسويق، واكتشاف المخاطر، وغيرها الكثير.
لإتمام عملية التحليل للبيانات بنجاح وتحقيق النتيجة المطلوبة، يجب أن يتمتع محلل البيانات ببعض المهارات، مثل:
إن لغة الاستعلام الهيكلية Structured Query Language هي أهم مهارة يجب أن يتقنها جميع القائمين على تحليل البيانات؛ وذلك لأنها اللغة القياسية المُستَخدَمة للتواصل مع قاعدة البيانات وتحليل البيانات المُخزنة بها وتنظيمها والتعامل معها، كما أنها واحدة من أسهل اللغات للتعلّم.
هناك العديد من لغات البرمجة القوية التي تساعد على تحليل ومعالجة بيانات الاتصالات والخوارزميات الخاصة بالذكاء الاصطناعي Artificial intelligence وتحسينها، بالإضافة إلى إجراء التنبّؤات المستقبلية لسلوك العميل الفريد، وأهم تلك اللغات هي لغة بايثون Python، ولغة R، ولغة SAS.
من الوهلة الأولى، ترتبط مهارات الاحتمال والإحصاء بشكل وثيق بمجال الرياضيات والعلوم، ولكنهما أيضًا مهمان ومفيدان لتحليل بيانات الشركات والمؤسسات المختلف؛ ويمنح إتقان مهارات الاحتمالات والإحصاءات القدرة على تحديد الاتجاهات المستقبلية بشكل صحيح، وتجنّب التحيّزات والمغالطات المنطقية، وذلك في سبيل الحصول على نتائج دقيقة وموثوقة.
لا يقتصر تحليل البيانات على التعامل معها في المرحلة الأخيرة فقط، بل يجب معرفة وفهم كيفية التعامل مع البيانات في جميع خطوات ومراحل العمل، تشير إدارة البيانات إلى جميع الممارسات التي تتعلّق بالتعامل مع البيانات، بداية من إدارة عملية جمع البيانات ثم تنظيمها وتخزينها بطريقة فعالة وآمنة وتجهيزها لعملية التحليل.
يستخدم التصور الإحصائي لفهم كيفية توزيع البيانات وكيف يقارن ذلك بمجموعات البيانات والتوزيعات الأخرى، إن إنشاء المخططات والرسوم البيانية والخرائط والتمثيلات المرئية مرحلة مهمة جدًّا من مراحل تحليل البيانات، ولكن الأهم من ذلك هو سرد قصة تقدّم جميع المعلومات التي توصّل إليها متخذي القرار في شكل تقارير مكتوبة أو شفهية لمساعدتهم على اتخاذ قرارات أفضل، ولذلك فإن تصوّر البيانات والإحصائيات بشكل مرئي من أهم المهارات المطلوبة في هذا المجال.
لا تقتصر عملية تحليل وتنظيم البيانات على التحليل الورقي فقط، بل يعمل محلل البيانات على شرح عملية التحليل للبيانات بشكل شفهي إلى فريق العمل ثم المدراء، وشرح البيانات التي جُمعت والمعلومات التي توصل إليها بشفافية، إذ يعتمد الحكم على جودة العمل بشكل كبير على طريقة تقديمه، ولذا فإن مهارة التحدّث أمام الجمهور واحدة من أهم المهارات المساهمة في نجاح تحليل البيانات.
هناك العديد من الأدوات الموجودة في هذا المجال، لكل منها وظائفه المحددة التي تساعد في تلك العملية، لذلك يجب اختيار الأداة بناءً على نوع التحليل ونوع البيانات المُستَخدَمة.
يتطلب العمل في مجال تحليل البيانات درجة البكالوريوس في إحدى التخصصات التالية:
هناك العديد من الشهادات التي تثبت كفاءة الشخص في هذا المجال، هذه أهم شهادتين علميتين ومهنيتين فيه:
يُعَد تحليل البيانات أحد أهم الركائز الأساسية في ممارسات الأعمال التجارية، وترجع أهميته إلى ثلاثة أسباب رئيسية:
لا يرغب أصحاب الأعمال في إهدار الوقت والمال في تسويق منتجاتهم وخدماتهم لشريحة ليست مُهتمَّة بهم، ولذلك فإنهم يسخّرون كافة أدواتهم في معرفة العميل المثالي للمُنتَج واستهدافه بشكل دقيق، وهنا تظهر قيمة تحليل البيانات، فمن خلال تحليل المنتجات والخدمات التي تُقدّمها الشركة، وتحليل المقبلين عليها، يمكن الحصول على تصوّر واضح لعادات الجمهور المُستَهدَف واهتماماته ودخله المادي، وبالتالي تحديد الأسعار والمنتجات المناسبة لهم، والأهم هو تحديد المكان الذي يجب أن تركّز فيه الشركة جهودها التسويقية.
من خلال تحليل المعلومات والبيانات الصادرة من أقسام الشركة ومواردها المختلفة، يمكن استنتاج أي تلك الأقسام لا تُدرّ دخلًا للشركة وتمثّل عبئًا على المؤسسة وبالتالي تقليصها أو التخلص منها، وأيها منتج وبالتالي فإنه يحتاج إلى المزيد من الاهتمام والموارد والأموال، مما يساعد على تقليل التكاليف التشغيلية المفقودة وتوجيهها إلى الأماكن المناسبة.
إن تحليل البيانات يزوّد الشركات بالمعلومات القيّمة الحقيقية عن كل ما يخص الشركة ومستقبلها، إذ تُحلّل البيانات الماضية والحاضرة للتنبؤ بمستقبل الشركة وما ستحققه إذا اتخذت هذا القرار أو ذاك، ولذلك يساعد التحليل الدقيق للبيانات الشركات على اتخاذ القرارات الصحيحة وتطوير استراتيجيات العمل الحالية، واكتشاف المشكلات وحلها.
مع اختلاف طبيعة البيانات وكميتها والهدف من تحليلها، تختلف أيضًا الطريقة التي تُحلّل بها البيانات، وهذه أهم 5 طرق للتحليل بشكل فعّال في عالم الأعمال والتكنولوجيا:
إنه الطريقة الأكثر مباشرة وسهولة في عالم تحليل البيانات، ويُسمى أيضًا "التنقيب عن البيانات" وفيه تُحوّل الكميات الضخمة للبيانات الخام إلى معلومات تجارية هامة ومفيدة، وذلك من خلال تقطيع أكوام الملفات الغير منظّمة إلى أجزاء صغيرة من البيانات، وإعادة ترتيب كل جزء منها على حدة لجعلها بيانات سهلة القراءة والإدارة والتفسير.
وفي هذه الطريقة يمكن استخدام أدوات التعلّم الآلي مع البرمجة اللغوية العصبية NLP لتنظيم البيانات النصية غير المُهيكلة، وتحليلها بشكل صحيح حسب الموضوع، واستخراج الكلمات المفتاحية بشكل صحيح؛ للحصول على رؤى ووجهات نظر أكثر تعمقًا، ومعرفة السبب وراء حدوث شيء ما في الحاضر.
وهو أحد طرق التحليل للبيانات، والذي يتضمّن إجراء العديد من العمليات الإحصائية لتحديد البيانات وتفسيرها والتحقق من صحتها، ثم تطبيق التحليل الإحصائي عليها باستخدام نظام التحليل الإحصائي SAS والحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية SPSS، وذلك بغرض الإجابة على سؤال واحد فقط، وهو "ماذا يحدث الآن؟"
وتنقسم طريقة التحليل الإحصائي إلى نوعين، وهما:
إنها الطريقة الأساسية والأكثر شيوعًا في عملية تحليل البيانات، وعادة ما يكون هو نقطة البداية والأساس لبقية طرق تحليل البيانات، إذ يخبر التحليل الوصفي بما يحدث الآن من خلال اختيار مجموعة من البيانات الرقمية، وتلخيصها، ثم استخراج الأنماط المختلفة الموجودة في البيانات من خلال تحديد المتوسّط والوسط والوسيط والنسبة المئوية والتكرار والمدى، بغرض قياس الانحرافات التي تحدث في البيانات.
فمثلًا: يمكن للتحليل الوصفي توزيع المبيعات عبر مجموعة الموظفين المُكلَّفين بذلك، ومعرفة متوسّط رقم المبيعات لكل موظّف على حدة، لتحديد أيهم أكثر كفاءة، وبذلك يفيد التحليل الوصفي للبيانات في تحديد ما يحدث الآن، لكنه يعجز عن معرفة السبب أو الدافع خلف هذه البيانات.
إنها الطريقة الأكثر شيوعًا لاختبار الفرضيات والنظريات، وذلك من خلال استغلال جميع المتغيرات الموجودة في البيانات، إذ يعمل محلل البيانات هنا على تحليل عينة من البيانات للوصول إلى استنتاجات معيّنة، ومن ثم تحليل عينة أخرى للوصول إلى استنتاجات مختلفة، ومن خلال مقارنة الإحصاءات الناتجة عن كل منهما يمكن الوصول إلى نتيجة.
فمثلًا: من خلال التحليل الاستدلالي يمكن مقارنة الأموال التي ينفقها الزبائن الرجال مع تلك التي تنفقها النساء، أو مقارنة الأموال التي ينفقها الزبائن في الفئات العمرية المختلفة، وذلك لمحاولة الوصول إلى استنتاج يفيد بأن النساء ينفقن أكثر من الرجال على هذا المنتج أو العكس.
"لماذا حدث ذلك؟" هذا هو السؤال الذي تجيب عليه هذه الطريقة من طرق التحليل، إنه يبحث بشكل متعمّق في الإحصاءات والبيانات الموجودة بهدف الوصول إلى سبب هذه الإحصاءات، ومعرفة السبب الرئيسي للمشكلات الموجودة وبالتالي معرفة الحل، لذلك يُطلَق عليه أيضًا "التحليل الجذري Root cause analysis"
يعتمد التحليل التشخيصي على التحليل الإحصائي ويكمّله، فبعد إجراء التحليل الإحصائي، ينقسم التحليل الشخصي إلى ثلاث خطوات رئيسية
ولذلك فإن التحليل التشخيصي مفيد في فهم سلوك العميل ودوافعه، فلنفترض أن صاحب المشروع لاحظ انخفاضًا مفاجئًا في المبيعات، فإنه سيتساءل، لماذا حدث ذلك؟ وهنا يأتي دور التحليل التشخيصي لمعرفة سبب حدوث ذلك.
بإلقاء نظرة سريعة على الطرق السابقة، من الملاحظ أنها مهتمة أكثر بتحليل الماضي والحاضر لمعرفة ما يحدث الآن أو ما حدث وسببه، ولكن ماذا عما سيحدث في المستقبل؟ هذا هو دور التحليل الإحصائي، والذي يستخدم التحليلات والبيانات لتشكيل توقعات حول المستقبَل، وبالتأكيد لن تصيب التنبؤات بنسبة 100% ولكن تلك التنبؤات تتحسن بالتدريج إذا كان لدى محلل البيانات معلومات أكثر لتحليلها.
فمثلًا: باستخدام التحليل التنبؤي قد تلاحظ زيادة المبيعات لمنتج ما بشكل كبير في الشهرين السابقين، وهذا يعني أنه يمكن التنبؤ بمبيعات مرتفعة في الشهور القادمة، وذلك باستخدام جمع البيانات الديموغرافية وبيانات الشراء للتنبؤ بإجراءات العملاء في المستقبَل.
إنه الطريقة الأهم والأكثر تقدّمًا في تحليل البيانات، والتي تمثّل الغرض الأساسي من تلك العملية، ففي التحليل الإلزامي تُجمع الأفكار من التحليلات السابقة والحاضرة وتُقدّم في شكل توصيات للشركة، لمساعدة الرؤساء على اتخاذ القرار، وإعداد الخطط، واقتراح مسارات العمل المختلفة، التي تؤدي إلى النمو والتطوير.
والذكاء الاصطناعي هو المثال الأكثر وضوحًا على تلك الطريقة، إذ يستوعب كمية هائلة من البيانات، ويفككها، ويحلل السيناريوهات المختلفة، ويتنبّأ بنتيجة كل منها، وذلك بغرض التعلّم منها واتخاذ قرارات صحيحة في المرات القادمة.
يتنوّع استخدام التحليل للبيانات في مجالات الحياة المختلفة، والأمثلة على ذلك كثيرة، لكننا اخترنا مثالين فقط لتوضيح عملية تحليل البيانات وأهميتها وكيفية استخدامها.
تستخدم جميع المرافق الصحية والمستشفيات تحليل البيانات في جميع أنحاء العالم، فمثلًا: قامت احدى المنظمات بتحليل بياناتها عن المرضى كبار السن وتنبؤوا بالمخاطر الصحية السلبية التي سيتعرّض لها كبار السن إذا تلقّوا رعايتهم في المنزل، ومن خلال التنبؤ بما سيحدث، يصبح اتخاذ الإجراءات لمنعه أمر سهل، بغرض تقليل عدد مرات دخول المرضى كبار السن إلى الطوارئ.
تسعى جميع الحكومات اليوم للتغلّب على التغيّر المناخي من خلال مكافحة الأسباب وخلق مجتمع أقل تلوثًا، وهنا يلعب تحليل البيانات دورًا هامًّا في استخدام المياه والطاقة والنفايات والإشعاعات، ومقارنتها بالبيانات السابقة، لتحديد ما إذا كان المجتمع في الطريق الصحيح وهل يحتاج إلى تحسين أم لا.
تتواجد الجداول والمبيعات وتحليلات منصات التواصل الاجتماعي واستطلاعات الرأي في كل مكان، ولكن المعرفة الحقيقية بعملية تحليل البيانات ومهاراتها وطرقها وأدواتها هو ما يحدد كيفية الاستفادة من تلك البيانات.
يعد تحليل البيانات عملية تنظيف وتحويل ونمذجة البيانات لاكتشاف معلومات مفيدة لاتخاذ قرارات الأعمال، وتتمثل أنواع تحليل البيانات بالطرق والأساليب التالية: تحليل نصي، إحصائي، تشخيصي، تنبؤي، تحليلي وصفي. يتكون تحليل البيانات من جمع متطلبات البيانات، وجمع البيانات، وتنظيف البيانات، وتحليل البيانات، وتفسير البيانات، وتصور البيانات.
