تعتبر تحليلات البيانات جزءًا أساسيًا من العمليات التي تسهم في اتخاذ القرارات الذكية والفعالة في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك الأعمال التجارية والطب والعلوم والتكنولوجيا. يساعد تحليل البيانات في رصد الاتجاهات والتغيرات في السلوك والأداء، ويمكنه أن يكشف عن أنماط مخفية وعلاقات غير مرئية بين البيانات. بفضل تحليل البيانات، يمكن للمؤسسات والأفراد اتخاذ قرارات أكثر دقة وفهمًا أفضل للظواهر المعقدة. ومن هنا، تنشأ حاجة متزايدة لمحترفين يتقنون تقنيات تحليل البيانات. لذا، سواء كنت تتطلع إلى تحسين مهاراتك في العمل أو بدء مسيرة مهنية في مجال تحليل البيانات، فهذه المقالة مناسبة لك. سنناقش ماهية تحليلات البيانات واهميتها والوظائف ذات العلاقة.
ما المقصود بتحليلات البيانات؟
وفقاً لموقع techtarget تحليلات البيانات Data analytics (DA)هي عملية فحص مجموعات البيانات للعثور على الاتجاهات واستخلاص استنتاجات حول المعلومات التي تحتوي عليها. على نحو متزايد، يتم إجراء تحليلات البيانات بمساعدة الأنظمة والبرامج المتخصصة. تُستخدم تقنيات تحليلات البيانات على نطاق واسع في الصناعات التجارية لتمكين المؤسسات من اتخاذ قرارات تجارية أكثر استنارة. يستخدم العلماء والباحثون أيضًا أدوات التحليل للتحقق من أو دحض النماذج والنظريات والفرضيات العلمية. كمصطلح، تشير تحليلات البيانات في الغالب إلى مجموعة متنوعة من التطبيقات، بدءًا من ذكاء الأعمال الأساسي (BI) وإعداد التقارير والمعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) إلى أشكال مختلفة من التحليلات المتقدمة. وبهذا المعنى، فهو يشبه في طبيعته تحليلات الأعمال business analytics. والفرق هو أن الأخير موجه للاستخدامات التجارية.
من ناحية أخري، غالبًا ما يتم الخلط بين تحليلات البيانات وتحليل البيانات. يشير موقع كورسيرا الشهير، الي انه وعلى الرغم من أن هذه المصطلحات مرتبطة ببعضها البعض، إلا أنها ليست متماثلة تمامًا. في الواقع، تحليل البيانات هو فئة فرعية من تحليلات البيانات التي تتعامل بشكل خاص مع استخلاص المعنى من البيانات. تتضمن تحليلات البيانات، ككل، عمليات تتجاوز التحليل، بما في ذلك علم البيانات (استخدام البيانات للنظرية والتنبؤ) وهندسة البيانات (بناء أنظمة البيانات).
تحليلات البيانات: الاستخدامات والأمثلة
البيانات موجودة في كل مكان، وهي حاضرة في كل تفاصيل حياتنا، حيث يلجأ الأفراد إلى استخدام البيانات بصورة يومية سواء كانوا يدركون ذلك أم لا. وسواء تمثل ذلك بقياس كمية حبوب القهوة الازمة لتحضير فنجان الصباح، أو بفحص تقرير الطقس قبل اتخاذ قرار حول ملابسهم، أو حتى بتتبع خطواتهم طوال اليوم باستخدام جهاز تتبع اللياقة البدنية. جميع هذه الأنشطة تمثل أشكالًا عملية لتحليل البيانات والاستفادة منها. كما تعد تحليلات البيانات مهمة في العديد من الصناعات، حيث يستخدم العديد من قادة الأعمال البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة. قد تنظر الشركة المصنعة للأحذية الرياضية إلى بيانات المبيعات لتحديد التصميمات التي يجب الاستمرار فيها وتلك التي سيتم إيقافها، أو قد ينظر مسؤول الرعاية الصحية إلى بيانات المخزون لتحديد الإمدادات الطبية التي يجب عليه طلبها. كما يمكن لتحليلات البيانات أن تكون أداة قوية لتحسين تجربة الطلاب وتحسين الأداء التعليمي. يمكن للمدارس والجامعات تحليل بيانات الطلاب لفهم نمط التعلم لكل فرد، مما يسمح بتقديم خطط دراسية مخصصة. على سبيل المثال، يمكن تحليل نتائج الاختبارات والأداء في المهام أن يساعد في تحديد المجالات التي يحتاج فيها الطلاب إلى دعم إضافي. كما يمكن استخدام تحليلات البيانات في تقييم فعالية الطرق التعليمية وتحسينها، مما يسهم في تعزيز جودة التعليم وتحفيز التحسين المستمر. في نسيج ندرك الدور المحوري الذي تلعبه تحليلات البيانات في تشكيل القرارات الإستراتيجية وتحسين العمليات وتقديم رؤى مفيدة. ومن خلال الاستفادة من خبرتنا المكتسبة خلال سنوات من التعاون مع عملاء متنوعين في جميع أنحاء الشرق الأوسط، فإننا نفهم الاحتياجات والتحديات الفريدة التي يواجهونها في مجال تحليلات البيانات، ومن ثم نقوم بتصميم حلولنا المصممة خصيصًا لتمكين المؤسسات المرتبطة بنسيج من استخلاص معلومات قيمة من بياناتها، والتنقل بين تعقيدات تحليلات البيانات، ودفعها إلى المستقبل حيث تقود الرؤى المبنية على البيانات النجاح في المشهد المتطور للتكنولوجيا وإدارة المعرفة.
تحليلات البيانات: الأهمية والمزايا
تعتبر تحليلات البيانات أمرًا ذا أهمية بالغة في عالمنا الحديث نظرًا لقدرتها على تحويل البيانات الضخمة إلى رؤى قيمة. من خلال فهم الاتجاهات والتحليل العميق، يمكن لتحليلات البيانات أن توفر رؤى استراتيجية تمكّن المؤسسات من:
-
استهداف أفضل للعملاء وقدرات تنبؤية
تلعب تحليلات البيانات الضخمة دورًا محوريًا في الكشف عن رؤى عميقة حول سلوك المستهلك، مما يوفر نافذة قيمة على تعقيدات ديناميكيات السوق. ومن الأمثلة ذات الصلة النهج الاستراتيجي الذي تبنته شركة جوجل العملاقة للتكنولوجيا، والذي يجمع على نطاق واسع ويحلل أنواع البيانات المتنوعة بدقة. ومن خلال فحص عناصر مثل سجل البحث والأنماط الجغرافية والموضوعات الشائعة، تستخدم Google تحليلات البيانات الضخمة لاستنتاج وفهم رغبات المستهلكين وتفضيلاتهم المتطورة باستمرار. يتجاوز هذا التحليل متعدد الأوجه مجرد الفهم على المستوى السطحي، مما يمكّن Google من تمييز الأنماط المعقدة والارتباطات داخل بحر البيانات الهائل. والنتيجة هي فهم دقيق لاحتياجات العملاء، مما يسمح بتقديم خدمات أكثر تخصيصًا وملاءمة. لا تعمل هذه العملية المعقدة على تمكين الشركات من البقاء في صدارة اتجاهات السوق فحسب، بل تجسد أيضًا التأثير التحويلي لتحليلات البيانات الضخمة في تشكيل القرارات الإستراتيجية المستنيرة بفهم معمق لسلوك المستهلك.
2. تحسين الكفاءة التشغيلية وخفض التكاليف
توفر تحليلات البيانات أيضًا ميزة تبسيط العمليات وتقليل التكاليف التنظيمية. إنه يسهل على الشركات تحديد الاختناقات وفرص التحسين. وهذا يتيح لهم تحسين تخصيص الموارد وخفض التكاليف في نهاية المطاف. تقف شركة Procter & Gamble (P&G) بمثابة شهادة على القوة التحويلية لتحليلات البيانات في مجال سلسلة التوريد وإدارة المخزون. ومن خلال تسخير أدوات تحليل البيانات المتطورة، اتخذت شركة P&G مبادرة استراتيجية لتحسين عمليات سلسلة التوريد الخاصة بها، مما أدى إلى توفير كبير في التكاليف.
3. تحسين رضا العملاء والاحتفاظ بهمتتيح لك أنماط سلوك العملاء فهم ما يشعرون به تجاه منتجاتك وخدماتك وعلامتك التجارية. كما تساعد نماذج تحليل البيانات المختلفة في الكشف عن الاتجاهات المستقبلية. تتيح لك هذه الاتجاهات تخصيص تجربة العملاء وتحسين رضاهم. تبرز أمازون كمثال على التأثير العميق لتحليل البيانات في تعزيز تجربة المستخدم ورضاه من خلال توصيات المنتجات المخصصة. باستخدام خوارزميات متقدمة ومجموعات ضخمة من البيانات، تحلل أمازون بعناية سلوكيات العملاء، تاريخ مشترياتهم، وتفضيلاتهم بدقة. يمكن لهذا التحليل التفصيلي للبيانات التنبؤ بتفضيلات كل مستخدم بشكل دقيق. ومن خلال تصميم توصيات المنتجات باستناد إلى هذه البيانات الغنية، تخلق أمازون تجربة تسوق مخصصة بشكل فائق لكل عميل. إن تكامل تحليل البيانات لا يقتصر على تيسير اقتراحات المنتجات بدقة وصلة فحسب، بل يسهم أيضًا في زيادة رضا العملاء ومشاركتهم.
4. تحسين عملية التعويضات
يعد دور تحليلات البيانات في تحسين عملية التعويضات أمرًا بالغ الأهمية ، حيث تتيح الاستفادة من أدوات تحليل البيانات المتطورة للمؤسسات التعمق في البيانات المتعلقة بالموظفين، والكشف عن الأنماط والرؤى التي تساهم في إنشاء هيكل تعويضات أكثر إستراتيجية وإنصافًا. ومن خلال تحليل عوامل مثل مقاييس الأداء واتجاهات السوق والمعايير الداخلية، يمكن للشركات اتخاذ قرارات مستنيرة فيما يتعلق بهياكل الرواتب والمكافآت وأشكال التعويض الأخرى. كما تمكّن تحليلات البيانات المؤسسات من التأكد من أن ممارسات التعويضات الخاصة بها تتوافق مع معايير الصناعة واكتساب المواهب وأهداف الاحتفاظ بها. علاوة على ذلك، فهو يسهل تحديد الفوارق أو التحيزات، ويعزز العدالة والشفافية في عملية التعويض. وبشكل عام، فإن دمج تحليلات البيانات في إدارة التعويضات لا يعزز الكفاءة فحسب، بل يمكّن الشركات أيضًا من جذب القوى العاملة عالية الأداء والاحتفاظ بها وتحفيزها في سوق المواهب التنافسية.
فرص التوظيف في مجال تحليلات البيانات
وفقًا لمكتب إحصاءات العمل الأمريكي، من المتوقع أن ينمو توظيف علماء البيانات بنسبة 35% في الفترة من 2022 إلى 2032، وهو أسرع بكثير من المتوسط لجميع المهن. بلغ متوسط الأجر السنوي لعلماء البيانات 103,500 دولار أمريكي في مايو 20221. ومن المتوقع توفير حوالي 17,700 وظيفة شاغرة لعلماء البيانات كل عام، في المتوسط، على مدار العقد.
بالإضافة إلى ذلك، يقدر مكتب الولايات المتحدة لإحصاءات العمل زيادة في الطلب بنسبة تزيد عن 30% على مدى السنوات العشر المقبلة على وظائف علوم البيانات والتحليلات. وبحسب Coursera، من المتوقع أن ينمو عدد الوظائف الشاغرة لمحللي البيانات بنسبة 23% بين عامي 2021 و20313. تشير هذه الإحصائيات إلى أن وظائف تحليل البيانات مطلوبة بشكل كبير ومن المتوقع أن تستمر في النمو في السنوات القادمة.. نسلط هنا الضوء على خمس وظائف عالية الأجر تتطلب خبرة في تحليل البيانات:
محلل البيانات Data analyst: يقوم محللو البيانات بجمع البيانات وتحليلها لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة والإجابة على الأسئلة وتعزيز الربحية. يعد التواصل الفعال والاهتمام بالتفاصيل أمرًا بالغ الأهمية لترجمة الأرقام المعقدة إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
محلل الأعمال Business analyst: يذهب محللو الأعمال إلى ما هو أبعد من تحليل البيانات لمساعدة الشركات على تحديد كيفية استخدام البيانات بشكل استراتيجي. ويقومون بإجراء بحث معمق لفهم احتياجات الأعمال وفرصها، الأمر الذي يتطلب مهارات اتصال قوية للتفاعل مع أصحاب المصلحة الرئيسيين.
مدير المشروع Project manager: يتعامل مديرو المشاريع في تحليل البيانات مع مجموعة من المهام، بدءًا من تحديد وإدارة المشاريع ضمن قيود الميزانية وحتى تحليل اتجاهات السوق. غالبًا ما يقودون الفرق لضمان الإنتاجية ويتم تعويضهم جيدًا عن مسؤولياتهم.
المسوق الرقمي Digital marketer: يستخدم المسوقون الرقميون البيانات لتوجيه الحملات الترويجية أثناء إطلاق المنتج أو الخدمة. يعتمد النجاح في هذا الدور على القدرة على جمع البيانات وتحليلها، والتكيف مع التغيرات السريعة، والتواصل مع أصحاب المصلحة بشكل فعال.
عالم البيانات Data Scientist: بينما يركز محللو البيانات على جمع البيانات وتحليلها، يذهب علماء البيانات إلى أبعد من ذلك من خلال بناء نماذج وعمليات جديدة لتعزيز عمل محللي البيانات. عادةً ما يمتلك علماء البيانات الأكفاء أسسًا قوية في الرياضيات والتحليلات وعلوم الكمبيوتر.
توفر هذه المهن فرصًا متنوعة في المجال الديناميكي لتحليل البيانات، ويمكن للأفراد المهتمين بمتابعتها الاستفادة من تحسين المهارات من خلال برامج مثل المعسكرات التدريبية لمحللي البيانات للبقاء قادرين على المنافسة في هذا المجال المتنامي والمربح.
