تنمية بشرية

مجال تحليل البيانات: دليلك الشامل لتحقيق النمو والربح

تخيل انك تمشي في طريق تجهله ولكن لديك خريطة، تفصيلية لهذا الطريق تدلك على كل المنعطفات والعقبات، هذا هو مجال تحليل البيانات هو البوصلة التي تساعدك على الانخراط، في عالم الأعمال المعقد واتخاذ القرارات الصائبة. حيث أن الشركات الناجحة تستخدم البيانات لاتخاذ قرارات مدروسة وفهم عملائها بشكل أفضل فالمستقبل هو لمن يستطيع التنبؤ به لان تحليل البيانات هو طريقة استخراج معلومات قيمة، من مجموعة كبيرة من البيانات، حيث يتم اتخاذ قرارات صحيحة بناء على الحقائق والأرقام الصادرة عنها، حيث يمكن تحديد نقاط الضعف والقوة في العمليات وتقديم اقتراحات لزيادة الكفاءة وتقليل التكاليف.

أهمية مجال تحليل البيانات

إن تحليل البيانات أداة مهمة جداً في عالم الأعمال، فهو الوقود الذي يحرك عربة العمل في طريقها نحو التقدم والنجاح، حيث يمكنك من تحليل البيانات أن:

١ اتخاذ قرارات صائبة مرتكزة على حقائق، وأرقام بدلا من الاعتماد على التخمينات

٢- يساعدك تحليل البيانات على اكتشاف فرص للنمو، والتطور لم تكن تعرفها من قبل.

٣- يساعدك على تحليل سلوك عملائك وفهم احتياجاتهم وتلبيتها.

إقرأ أيضا:افضل لغة برمجة للمبتدئين: لغات البرمجة الأسهل في 2023

٤- يساعدك على تحديد نقاط الضعف والقوة في عملك لتتمكن من تحسينها.

أنواع البيانات

للبيانات أنواع كثيرة وتختلف أدواتها، على اختلاف نوع البيانات التي تريد تحليله منها.

البيانات الكمية: هي عبارة عن أرقام ومعلومات يمكن قياسها، مثل الأرباح و إعمار العملاء والموقع الجغرافي والأرباح البيانات النوعية: وهي عبارة عن آراء العملاء وجنسهم وتصنيفات المنتجات.

البيانات الهيكلية: وهي عبارة عن جداول منظمة مثل بيانات المبيعات في جداول اكسل.

البيانات غير الهيكلية: وهي عبارة عن صور ونصوص وفيديوهات وصور.

أدوات مجال تحليل البيانات

إن تحليل البيانات أمر مهم جداً، فهو يساعدك على تحويل البيانات الموجودة بين يديك، إلى معلومات مهمة تساعدك على اتخاذ القرار الصحيح، ويوجد الكثير من الأدوات التي تسهم في تحليل البيانات، كل أداة لها ميزاتها التي تتوافق مع احتياجاتك المختلفة، والتي منها:

أدوات تحليل البيانات الأساسية: وهي أدوات بسيطة لكنها جيدة لتحليل البيانات الصغيرة والمتوسطة مثل برنامج Excel & Google sheets او الاثنين معاً.

إقرأ أيضا:7 من مهارات سوق العمل الأكثر طلباً في 2023

أدوات تحليل البيانات المتقدمة: وهي لغات برمجة قوية لتحليل البيانات، وتحسين نماذج التعلم الآلي مثل Python & R &

أدوات تحليل البيانات المرئية: وهي تصور البيانات بشكل جذاب، لبناء لوحات تحكم تفاعلية مثل Tableau & Power Bi

كيف تختار الأداة المناسبة في تحليل البيانات

كما أشرنا سابقاً أن للبيانات أدوات كثيرة، ولكي تعرف الاداة التي تساعدك، وتناسب عملك عليك أن تأخذ بعين الاعتبار بعض النقاط مثل حجم البيانات، وهل التحليل بسيط أو معقد، كما أن خبرتك في البرمجة تؤثر على اختيارك الأداة بالإضافة، إلى أن ميزانيتك تلعب دوراً مهما حيث، يتوفر أدوات مجانية لكن المدفوعة تحتاج إلى اشتراك، لنفرض مثلا أنك تمتلك متجر الكتروني، و أردت تحليل سلوك عملائك هنا تستخدم Google Analytics الذي يساعدك على جمع بيانات حول زيارات موقعك وأعمار الزوار و موقعهم، والمنتجات التي بيعت أكثر من غيرها كما يمكنك الاستعانة ببرنامج Excel أو Tableau أما إذا كنت تريد بناء نموذج تنبؤي تتوقع مبيعاتك المستقبلية يمكنك الاستعانة ببرنامج Python أو R

مجالات تحليل البيانات

يتم تطبيق مجال تحليل البيانات في الصناعة والتجارة وأشياء كثيرة سوف نذكرها في رحاب هذا المقال:

إقرأ أيضا:افضل لغة برمجة للمبتدئين: لغات البرمجة الأسهل في 2023

في مجال التسويق

هي عملية يتم من خلالها جمع البيانات المرتبطة بحملات التسويق، والأداء العام للشركات وفحصها وتفسيرها، بشكل مستمر والغاية منه فهم سلوك العملاء وحركة السوق بشكل عميق، لتحسين استراتيجيات التسويق وزيادة الأرباح ويتم بها تحليل أنواع كثيرة من البيانات مثل:

البيانات السلوكية: التي ترتبط بتفاعل العملاء مع الموقع الإلكتروني.

البيانات الديموغرافية: مثل العمر والجنس والموقع الجغرافي.

بيانات الأداء المرتبطة بأداء الحملات التسويقية: مثل معدلات النقر و المبيعات والتحويلات.

أدوات تحليل البيانات التسويقية

أولاً: Google Analytics هي أداة قوية يتم بها تحليل حركة المرور على المواقع الإلكترونية لفهم سلوك المستخدمين.

ثانياً: منصة Tableau تستخدم لتحليل البيانات ويتم بها إنشاء تقارير تفاعلية.

ثالثاً: Excel وهو مجال واسع جداً في تحليل البيانات وانشاء الرسوم البيانية والتقارير.التحديات التي تواجه تحليل البيانات التسويقية

التحديات التي تواجهه: يواجه تحليل البيانات التسويقية تحديات كثيرة، مثل التعامل مع الكميات الكبيرة، من البيانات والتأكد من أنها موثوقة صحيحة بالإضافة إلى تحويلها، إلى رؤى قابلة للتطبيق مما يجعل الأمر صعب إلى حد ما.

في مجال الصحة

إن مجال تحليل البيانات الصحية هو عملية مهمة يتم من خلالها جمع، البيانات المتعلقة في مجال الصحة وتحليلها وتفسيرها، لتحسين جودة الخدمات الصحية وزيادة كفاءة النظام الصحي حيث يستطيع فهم سلوكيات، المرضى وتحديد النمط الذي يؤدي إلى الشخصي والعلاج كما يساعد المؤسسات الصحية على التنبؤ في تفشي الأمراض وتطوير طرق الوقاية، المتعلقة بالمجال وتقليل التكاليف وأوقات الانتظار، كذلك يساعد الهيئة الصحية للأنظمة على أخذ قرارات صحيحة تتعلق السياسات الصحية والتخطيط الاستراتيجي وتتضمن أنواع كثيرة من البيانات مثل:

البيانات السريرية: والتي تتضمن معلومات عن التشخيص الطبي والعلاج والإجراءات الاحترازية، وتحديد فعالية العلاجات الجديدة.

البيانات الديموغرافية: وهي تتضمن العمر والجنس والموقع الجغرافي.

بيانات الصحة العامة: وهي تتكون من معلومات عن انتشار الأمراض والحالات الصحية في المجتمع.

خطوات تحليل البيانات الصحية يتم جمع البيانات من السجلات الصحية الإلكترونية ثم يتم التأكد من دقتها كما يتم استخدام الأداة المناسبة له، بعد ذلك يتم تفسير النتائج واتخاذ القرارات الصحيحة بناء عليها.

التحديات في مجال تحليل البيانات الصحية: يواجه تحليل البيانات الصحية تحديات كثيرة، مثل التعامل مع الكميات الكبيرة، من البيانات والتأكد من أنها موثوقة، بالإضافة إلى حماية بيانات المرضى من الوصول غير المصرح به.

مجال تحليل البيانات المالية

هي عملية يتم بها فحص البيانات وتحليلها وتفسيرها للشركات والمؤسسات، بشكل مستمر باستخدام الأدوات المناسبة والغاية منه تقييم الأداء المالي واتخاذ قرارات صائبة مهمة، في مجال العمل من قبل المستثمرين لأنهم يفهمون من خلاله مدى ربحية الشركة واستقرارها المالي، كما يحدد لهم نقاط القوة والضعف في أداء الشركة للعمل على ثبات نقاط القوة، وتحسين نقاط الضعف ومعالجتها، بالإضافة إلى أنه يحدد لهم المخاطر المحتملة مثل الديون وقلة العملاء والعمل، على تطوير إجراءات تحد من هذه المخاطر، والتحليل المالي له أنواع منها:

التحليل الأساسي: يتم به تقييم مضمون الشركة من خلال معرفة العوامل المالية والاقتصادية.

التحليل الفني: ويدرس الأسعار و التداولات وعمليات التصدير والبيع و التنبؤ في الاتجاهات المستقبلية.

التحليل الكمي: ويتم به تحليل البيانات المالية والتنبؤ في أدائها المستقبلي باستخدام النماذج الاحصائية والرياضية.

خطوات تحليل البيانات المالية: يتم جمع البيانات المالية من القوائم المالية والتقارير السنوية، ثم يتم التأكد من صحتها وخلوها من أي أخطاء، ثم تستخدم الأداة المناسبة لتحليلها وتفسر النتائج، لاتخاذ القرارات الصحيحة.

أدوات تحليل البيانات المالية

أولاً: القوائم المالية مثل بيان الدخل والميزانية العمومية و التدفقات النقدية.

ثانياً: النسب المالية مثل نسبة السيولة الربحية والدين إلى حقوق الملكية.

ثالثاً: التحليل الأفقي ويتم به مقارنة الأداء المالي لفترات زمنية مختلفة.

رابعاً: التحليل الرأسي يتم به مقارنة بنود القوائم المالية كنسبة مئوية عن مجمل الأصول و الإيرادات. التحديات التي تواجهه: يواجه تحليل البيانات المالية تحديات كثيرة، مثل التعامل مع الكميات الكبيرة، من البيانات والتأكد من أنها موثوقة، بالإضافة إلى أن التغيرات في الاقتصاد الكلي تؤثر على دقة التحليل المالي.

في مجال التعليم

هو عملية جمع وتحليل وتفسير البيانات المرتبطة بالمعلمين والمتعلمين والمؤسسات التعليمية، والغاية منه تحسين جودة التعليم والعملية التعليمية، حيث يساعد في فهم سلوك الطلاب وتحديد النماذج التي تؤدي إلى تحسين الأداء التعليمي، كما يساعد المتعلمين على معرفة احتياجات كل طالب لزيادة فاعلية التعلم، كما يقدم رؤية مستقبلية تساعد في اتخاذ قرارات صحيحة تخص السياسات التعليمية، والبيانات التعليمية لها أنواع منها:

البيانات الأكاديمية: والتي تتضمن درجات الطلاب ومعدلات حضورهم ونتائج اختباراتهم.

البيانات الديموغرافية: و ترتبط بالعمر والجنس والموقع الجغرافي للطلاب.

بيانات التفاعل: وتشمل تفاعل الطلاب مع المواد التعليمية عبر الإنترنت.

أدوات تحليل البيانات التعليمية

أولاً: انظمة إدارة التعلم LMS والتي تتضمن تطبيقات مثل Moodle & Canvas والتي يتم من خلالها جمع، البيانات حول تفاعل الطلاب مع المواد التعليمية.

ثانياً: أدوات تصور البيانات والتي تتضمن Tableau & power Bl حيث تساعد على إعداد تقارير مرئية تفاعلية تسهل فهم البيانات.

ثالثاً: التحليلات التنبؤية والتي يتم بها استخدام الإحصائيات و خوارزميات التعلم، الآلي للتنبؤ في الأداء الأكاديمي وتحديد الطلاب المعرضين للخطر.

خطوات تحليل البيانات التعليمية: يتم جمع البيانات من عدد من المصادر مثل مديريات التعليم و الاستبيانات، والتأكد من صحتها، ثم يتم استخدام الأدوات المناسبة للوصول إلى النتائج التي يتم اتخاذ القرارات بناء عليها.

التحديات التي تواجهه يواجه مجال تحليل البيانات المالية تحديات كثيرة، مثل: التعامل مع الكميات الكبيرة، من البيانات والتأكد من أنها موثوقة، وحماية بيانات الطلاب من الوصول غير المصرح به.

في مجال التجارة الإلكترونية

هو عملية جمع وتحليل وتفسير البيانات الصادرة عن معاملات البيع بالتجزئة، عبر الإنترنت في تفاعلات العملاء للعمل على تحسين الأداء وزيادة المبيعات ويعتمد تحليل البيانات في مجال التجارة الإلكترونية على تحليل سلوك، المستخدمين و تفاعل العملاء مع المنتجات او الخدمات من المواقع الإلكترونية وتحديد نقاط الضعف والقوة لتحسينها، كما يتم تحليل السلع الأكثر مبيعاً وتحديد فرص زيادتها.

أدوات تحليل البيانات في التجارة الإلكترونية

أولاً: Google Analytics هي أداة قوية يتم بها تحليل حركة المرور على المواقع الإلكترونية لفهم سلوك المستخدمين.

ثانياً: منصة Tableau تستخدم لتحليل البيانات ويتم بها إنشاء تقارير تفاعلية.

ثالثاً: Excel وهو مجال واسع جداُ في تحليل البيانات وانشاء الرسوم البيانية والتقارير.مؤشرات الأداء الرئيسية (KPls) في تحليل التجارة الإلكترونية يوجد العديد من المؤشرات التي نستطيع من خلالها تقييم أداء الموقع الإلكتروني والتي منها

١- متوسط قيمة الطلب AOV يتم من خلاله قياس متوسط المبلغ الذي يدفعه العميل في كل طلب.

٢- معدل التحويل CR يقيس عدد الزوار الذين يتحولون إلى عملاء فعليين.

٣- معدل ترك سلة التسوق SCAR والذي يقيس عدد الزوار الذين يضيفون منتجات إلى سلة التسوق ولكنهم يسحبون قبل الشراء.

خطوات تحليل البيانات في التجارة الإلكترونية: يتم جمع البيانات من مصادر متعددة مثل المواقع الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي، ثم التأكد من صحتها ثم تحليلها للأدوات المناسبة لاستخراج النتيجة، التي تساعد على أخذ القرارات الصحيحة.

التحديات التي تواجهه: يصطدم تحليل البيانات المالية بتحديات كثيرة، مثل التعامل مع الكميات الكبيرة، من البيانات والتأكد من أنها موثوقة، وحماية بيانات الطلاب من الوصول غير المصرح به.

في مجال الرياضة

ان مجال تحليل البيانات في الرياضة أمر مهم جداً، حيث يتم تفسير البيانات المتعلقة في الأداء الرياضي للفرق واللاعبين بعد جمعها وتحليلها، والغاية منه تحسين الأداء للاعبين والفرق وفهم نقاط القوة والضعف ،لديهم مما يمكن المدربين من تطوير خطط تدريبية تناسب كل لاعب لتطوير استراتيجيات الفوز، اتخاذ قرارات صحيحة بشأن التشكيلات والتكتيكات كذلك يساعد في فهم تفضيلات المشجعين وتحسين تجربة الحضور في المباريات كذلك يمكن التنبؤ بنتائج المباريات وتحديد اللاعبين المؤثرين في المستقبل.إن تحليل البيانات الرياضة له عدة أنواع منها:

البيانات البدنية: وتتضمن السرعة ومعدل ضربات القلب والمسافة المقطوعة.

البيانات التكتيكية: وتشمل طريقة تحرك اللاعبين في الملعب تفاعلهم مع بعضهم البعض.

البيانات الاحصائية: وتشمل الأهداف و التمريرات التسديدات على المرمى.

أدوات تحليل البيانات الرياضية

أولاً: أنظمة تتبع الأداء مثل GPS وأجهزة الاستشعار التي، تجمع بيانات حول اللاعبين وأدائهم البدني.

ثانياً: التحليلات التنبؤية ويتم بها استخدام الخوارزميات التعلم الآلي لتوقع الأداء المستقبلي، والنماذج الاحصائية وتحديد المخاطر المحتملة للإصابة.

ثالثاً: أدوات تصور البيانات مثل power Bl & Tableau التي تنشئ تقارير تفاعلية تسهل فهم البيانات.

خطوات تحليل البيانات: يتم جمع البيانات من عدة مصادر مثل أجهزة التتبع والفيديوهات، والتأكد من دقتها واستخدام الأدوات المناسبة لتحليلها للوصول إلى النتيجة التي ستبنى عليها القرارات الفعالة.

التحديات التي تواجهه: يواجه تحليل البيانات الرياضية تحديات كثيرة، مثل التعامل مع الكميات الكبيرة، من البيانات والتأكد من أنها موثوقة، وحماية بيانات الطلاب من الوصول غير المصرح به.

في مجال الطاقة

هو عملية تتضمن جمع وتنظيم وتحليل كميات ضخمة من المعلومات، المرتبطة بإنتاج الطاقة و استهلاكها وتوزيعها، وتحديد نقاط القوة والضعف فيها مما يساعد على اتخاذ قرارات لتحسين الكفاءة وتقليل التكاليف، كما يعزز فهم الناس للظروف المناخية و مصادر الطاقة المتجددة وهذا يساعد في تحفيز الابتكار في هذه التقنيات، كما يمكن التنبؤ بفشل المعدات، مما يقلل من تكاليف الصيانة الطارئة بالإضافة إلى أنه يساعد في اكتشاف الاحتيال في قراءات الأجهزة والعمليات التجارية. للبيانات في قطاع الطاقة أنواع كثيرة منها:

بيانات الإنتاج: وتتضمن معلومات عن انتاج الطاقة، من عدة مصادر مثل النفط والغاز و الفحم والطاقة المتجددة.

بيانات الاستهلاك: تتضمن بيانات استهلاك الطاقة المنزلية والصناعية والتجارية.

بيانات الشبكة: و تتضمن معلومات عن أداء الشبكة الكهربائية مثل الجهد والتيار و تردده.

بيانات الطقس: وتتضمن معلومات عن درجة الحرارة والرياح والأشعة الشمسية، وهي مهمة جدا لتقدير انتاج الطاقة المتجددة.

أدوات تحليل البيانات المستخدمة في قطاع الطاقة

أولاً: التعلم الآلي يستخدم لبناء نماذج تنبؤية لتقدير الطلب على الطاقة وتحسين كفاءة، التشغيل واكتشاف الأنماط في البيانات.

ثانياً: تحليل السلاسل الزمنية: يستخدم لتحليل البيانات التي تتغير مع مرور، الوقت مثل أسعار الطاقة الاستهلاكية.

ثالثاً: الذكاء الاصطناعي: يستخدم لتطوير أنظمة ذكية قادرة على اتخاذ قرارات مستقلة في إدارة الشبكة الكهربائية.

رابعاً: التحليل الإحصائي: يستخدم لاختبار الفرضيات وتحديد العلاقات بين المتغيرات المختلفة.التحديات التي تواجهه.

قد تكون البيانات غير مكتملة أو غير دقيقة أو غير منسقة مما يؤثر بشكل سلبي، على جودة التحليل، كما يتطلب الحجم الكبير للبيانات المتولدة في قطاع الطاقة استخدام تقنيات حوسبة متقدمة.كذلك تعتمد أنظمة تحليل البيانات على البنية التحتية الرقمية مما يجعلها، عرضة للهجمات السيبرانية.في المستقبل.

يبدو مستقبل تحليل البيانات في قطاع الطاقة واعداً، حيث تسهم التطورات التكنولوجية في تعزيز كفاءة وأداء أنظمة التحليل من المتوقع، أن يشهد هذا المجال المزيد من الابتكارات في مجالات مثل:

الذكاء الاصطناعي: تطوير أنظمة ذكية قادرة على اتخاذ قرارات أكثر تعقيداً، في إدارة الشبكة الكهربائية.

إنترنت الأشياء: ربط الأجهزة المختلفة في الشبكة الكهربائية لجمع المزيد، من البيانات وتحسين الكفاءة. تحليل البيانات الضخمة: التعامل مع كميات هائلة من البيانات لتوليد، رؤى أعمق حول قطاع الطاقة.

في مجال التصنيع

ان تحليل البيانات في قطاع التصنيع هو عملية تتضمن جمع وتحليل كميات كبيرة من البيانات الناتجة عن مختلف العمليات الصناعية والغاية منه، الكشف عن الأنماط والتوجهات المخفية وتحسين اتخاذ القرارات وزيادة الكفاءة والإنتاجية.

تأتي أهمية تحليل البيانات في التصنيع من خلال تحليل البيانات المرتبطة بعمليات التصنيع يمكن تحسين جودة المنتج، كما يمكن تحديد الأسباب الجذرية للمشكلات التي تؤثر على الجودة واتخاذ الإجراءات اللازمة لتحسينها.كذلك يسهم في تحديد نقاط الاختناق في عمليات الإنتاج وتحسين تخصيص، الموارد وتقليل التكاليف كذلك يمكن استخدام، تحليل البيانات للتنبؤ بحدوث أعطال في المعدات مما يتيح إجراء الصيانة، اللازمة قبل حدوث أي توقف غير متوقع كما يمكن، تحليل البيانات المتعلقة بسلسلة التوريد لتحديد نقاط الضعف وتحسين إدارة المخزون وتخطيط الإنتاج، ويساعد على توفير رؤى قيمة تساعد صناع القرار على اتخاذ قرارات صائبة بشأن الاستثمارات والتوسع والمنتجات الجديدة.

أدوات تحليل البيانات المستخدمة في التصنيع

أولاً: التحليل الإحصائي الوصفي لاستخلاص المعلومات الأساسية حول البيانات، مثل المتوسط والانحراف المعياري.

ثانياً: التعلم الآلي لبناء نماذج تنبؤية لتوقع الأحداث المستقبلية مثل، الأعطال أو الطلب على المنتجات.

ثالثاً: تحليل السلاسل الزمنية لتحليل البيانات المتغيرة بمرور الوقت، مثل الإنتاجية أو جودة المنتج.

رابعاً: تحليل النصوص لتحليل البيانات النصية، مثل التقارير والملاحظات لاكتشاف، الأنماط والاتجاهات.

تطبيقات عملية لتحليل البيانات في التصنيع

صناعة السيارات: لتحسين جودة السيارات، وتقليل تكاليف الإنتاج وتعزيز تجربة العملاء.

صناعة الإلكترونيات: لضمان جودة المنتجات الإلكترونية وتحسين، كفاءة عمليات التصنيع.

صناعة الأدوية: لضمان جودة الأدوية وتقليل، التكاليف وتعزيز سلامة المرضى.

صناعة المواد الغذائية: لضمان سلامة الأغذية وتحسين، جودة المنتجات وتقليل التكاليف.

لماذا يجب تعلم مجال تحليل البيانات؟

  • يساعد في اتخاذ قرارات مدروسة مبنية على حقائق وأرقام.
  • يحسن العمل ويقلل التكاليف.
  • يساعد في اكتشاف طرق جديدة للنمو
  • يسهم في زيادة المبيعات وتطوير الاستثمار.

في النهاية نجد إن مجال تحليل البيانات هو أحد المهارات المهمة، في عصرنا الرقمي والتي يمكن أن تساعدك على فهم العالم، بشكل أفضل وتشجيعك على اتخاذ قرارات صائبة ومهمة، في حياتك المهنية. لذلك يعتبر مجال تحليل البيانات أداة قوية يمكن أن تساعد الشركات، في تحقيق تحسينات كبيرة في مجالات متعددة مثل التسويق والصحة والتعليم، والتجارة الالكترونية والرياضة وغيرها من خلال الاستفادة من قدرات تحليل البيانات، يمكن للشركات والمؤسسات الحكومية والخاصة أن تصبح أكثر تنافسية، ومرونة في مواجهة التحديات المتغيرة في السوق.

السابق
كنز المعرفة الجديد: 9 قنوات بودكاست مفيدة ستبهرك
التالي
اكتشف أفضل تطبيقات أندرويد المفيدة والمناسبة لجميع الأذواق