تعيش مجتمعاتنا الحديثة في عصر رقمي يعتمد بشكل كبير على تكنولوجيا المعلومات والبيانات الضخمة ومع زيادة حجم وتعقيد هذه البيانات، لذلك تنشأ الحاجة الملحة إلى فهمها وتحليلها بطرق ذكية ومبتكرة ومن هنا يأتي دور مجال تحليل البيانات.

يُعرف تحليل البيانات على أنه عملية الاستخلاص الذكي للمعلومات القيمة والأنماط المخفية في مجموعات البيانات الضخمة. فالبيانات في حد ذاتها لا تعني شيئًا إذا لم يتم تحليلها وفهمها بشكل صحيح. وهنا يتمتع محللو البيانات بدور حاسم في ترجمة هذه الأرقام إلى قصص واقعية وتوجيهات استراتيجية.

أنواع البيانات القابلة للتحليل

١- البيانات الكمية (Quantitative Data)

تتكون البيانات الكمية من مجموعة من المعلومات والمعطيات العددية. على سبيل المثال: أرقام المبيعات وعدد الشكاوى الشهرية المتعلقة بمنتج معين ونسبة النقر على الإعلانات التسويقية في شبكات التواصل الاجتماعي. يُستخدم هذا النوع من أنواع البيانات في قياس الظواهر ومراقبتها بشكل سهل ودقيق. يتم تحليل البيانات الكمية من خلال تحويلها إلى معطيات إحصائية، نتيجةً لذلك فهي تساعد في ملاحظة حجم الظواهر ومستوى تطورها بطريقة مبسطة.

٢- البيانات النوعية (Qualitative Data)

البيانات النوعية تأتي على شكل نصوص مكتوبة ولا تحتوي على أرقام أو معطيات عددية. وتشمل هذه البيانات التعليقات على شبكات التواصل الاجتماعي، والآراء المعبر عنها في استطلاعات الرأي، ومحتوى الشكاوى المرسلة إلى الشركات بشأن خدماتها ومنتجاتها. يتعذر قياس البيانات النوعية مباشرة، ولكن يتم تحليلها من خلال تصنيفها وتنظيمها في موضوعات قابلة للتحليل. يمكن تحويل هذه الموضوعات إلى بيانات عددية قابلة للتحليل بهدف فهمها واستخلاص المعلومات القيمة منها.

أهم مجالات تطبيقات تحليل البيانات

١- مجال الأعمال والتسويق

يعد تحليل البيانات أحد العوامل الرئيسية لنجاح الشركات في العصر الحديث، حيث يساعد تحليل البيانات الشركات على فهم سلوك المستهلكين وتحديد الاتجاهات السوقية وتحليل الأداء التجاري. وتستخدم تقنيات تحليل البيانات في تحليل العملاء وتحليل سلسلة التوريد والتنبؤ بالطلب لتحسين العمليات وتحقيق الكفاءة وزيادة المبيعات.

٢- مجال الطب والرعاية الصحية

يعتبر تحليل البيانات أداة قوية في تحسين الرعاية الصحية واتخاذ قرارات سريعة ودقيقة. يمكن استخدام تحليل البيانات لتحديد الأنماط الصحية وتشخيص الأمراض وتوقع المخاطر وتحسين العلاج. من خلال تحليل البيانات الطبية والسجلات الصحية، يمكن للأطباء والباحثين تحسين الرعاية الشخصية وتطوير علاجات مبتكرة وتوفير الوقاية والعلاج الفعال.

٣- مجال العلوم والبحث

 يلعب تحليل البيانات دورًا حاسمًا في مجال العلوم والبحث، حيث يستخدم في تحليل النتائج التجريبية واستكشاف العلاقات وتحديد الأنماط في البيانات العلمية. يمكن للعلماء استخدام تحليل البيانات لتوجيه أبحاثهم واتخاذ قرارات مستنيرة وتحقيق اكتشافات جديدة. بفضل التحليل الإحصائي والتحليل الجغرافي وتقنيات التعلم الآلي، يمكن توفير نتائج دقيقة وشاملة تساهم في تطور المعرفة والتكنولوجيا.

٤- مجال السلامة والأمان

يعتبر تحليل البيانات أداة قوية في مجال السلامة والأمان، حيث يستخدم لتحديد الأنماط والسلوكيات الغير عادية والتنبؤ بالمخاطر والتحذير المبكر من التهديدات الأمنية، سواء كان ذلك في مجال الأمن السيبراني، أو الحفاظ على السلامة العامة، أو التحقق من الهوية. يمكن لتحليل البيانات أن يلعب دورًا حاسمًا في الحفاظ على الأمان والوقاية من المخاطر.

٥- مجال النقل واللوجستيات

يمكن استخدام تحليل البيانات في تحسين العمليات اللوجستية وإدارة النقل، وذلك من خلال تحليل بيانات المرور والنقل العام والتجارة الدولية. لذلك، يمكن تحسين تخطيط الطرق وتحسين كفاءة النقل وتوفير وقت وموارد. يمكن لتحليل البيانات أن يساهم في تقليل الازدحام وتحسين خدمات النقل وتقديم تجربة أفضل للمسافرين والشحن.

أنواع تحليل البيانات

١- تحليل البيانات الوصفي (Descriptive Analysis)

يعتبر التحليل الوصفي أبسط أنواع تحليل البيانات ويتمثل في وصف وملخص البيانات الموجودة. يتضمن هذا النوع من التحليل الاستعراض الأولي للبيانات، لذلك فهو يتيح فهم المعلومات الأولية حول البيانات وتصنيفها وتصورها بطريقة سهلة الفهم.

٢- تحليل البيانات التوقعي (Predictive Analysis)

يهدف التحليل التوقعي إلى توقع الأحداث المستقبلية ببناءاً على البيانات القديمة. على سبيل المثال، إذا أظهر تحليل البيانات أن هناك نقص ملحوظ في مبيعات الشركة خلال أشهر الشتاء، فمن المتوقع أن يتكرر نفس النقص في الفترة ذاتها في السنوات القادمة. علاوة على ذلك، يساعد هذا النوع من التحليل في توجيه التوقعات الأخرى، مثل احتياجات العملاء وفرص التوسع المستقبلية. من خلال دراسة البيانات القديمة وتحليلها، يمكن للشركات استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات أكثر فعالية وتحقيق توقعات مستندة إلى أدلة قوية.

٣- تحليل البيانات التفسيري (Interpretive Analysis)

يهدف التحليل التفسيري إلى إيجاد العلاقة بين مجموعة من المتغيرات أو العناصر، محاولًا تحديد الترابط بينها، حيث قد يكون بعضها ثابتًا وبعضها متغيرًا. فنفترض أنك تدير متجرًا عبر الإنترنت وترغب في تحسين تجربة المستخدم على الموقع الخاص بك. يمكنك الاعتماد على هذا التحليل لتحديد العلاقة بين تجربة المستخدم ومعدل الزوار الذين يتحولون إلى عملاء فعليين.

عند الحصول على نتائج التحليل، يمكنك اتخاذ قرارات مستندة إلى التركيبة المكتشفة، وتركيز جهودك ومواردك على جوانب تحسين تجربة المستخدم التي تظهر نتائج إيجابية.

٤- تحليل البيانات التشخيصي (Diagnostic analysis)

يهدف التحليل التشخيصي إلى اكتشاف أسباب الخلل في أداء الشركة وتحديد المشكلات التي تسببت في حدوثه. على سبيل المثال، عندما تشهد الشركة تراجعًا كبيرًا في مبيعات منتج ما بشكل مفاجئ، فإنها تسعى لمعرفة سبب حدوث ذلك الانخفاض. يقوم التحليل التشخيصي للبيانات بتحليل مجموعة متنوعة من المعطيات لفهم الأسباب الكامنة وراء المشكلة.

باستخدام هذا التحليل، يمكن للشركة تحديد العوامل المؤثرة في تراجع المبيعات، سواء كان ذلك بسبب تغيرات في السوق، مشاكل في التسويق أو التوزيع، جودة غير مرضية للمنتج، أو أي عوامل أخرى محتملة. عندما تتمكن الشركة من تحديد أسباب المشكلة، يمكنها اتخاذ الإجراءات اللازمة لتصحيحها وتحسين أدائها. وبالتالي، يساعد التحليل التشخيصي في تطوير الحلول المناسبة واتخاذ القرارات الصحيحة للتغلب على التحديات وتجاوز المشاكل التي تواجهها الشركة.

خاتمة

في النهاية، تحليل البيانات يمكن أن يكشف الأسرار والقصص التي تخفيها البيانات ويساهم في اتخاذ قرارات مستنيرة وتحقيق تقدم وتطور في مجالات متنوعة. إنها أداة قوية تتطلب خبرة ومعرفة في تقنيات التحليل واستخدام الأدوات المناسبة. لذالك، يجب على المهتمين بمجال تحليل البيانات الاستعداد والتعلم المستمر لمواكبة التطورات الحديثة في هذا المجال المثير والديناميكي.