دليل الأعمال الحديث لأساليب وتقنيات تحليل البيانات

يحتاج العالم الحالي إلى تعلم وإتقان كيفية تحليل واستخراج الرؤى الرقمية من عملك لتحمل المنافسة داخل مجال عملك. بغض النظر عن الكميات الكبيرة من البيانات التي تنشئها يوميًا ، يتم تحليل جزء صغير جدًا من البيانات لاكتشاف الاتجاهات والأنماط في عملك.

كشفت الأبحاث أنه من المتوقع أن ينمو سوق بيانات العطاء ويولد حوالي 103 مليار دولار بحلول عام 2027. نظرًا لوجود كميات هائلة من البيانات ضمن إعداد الأعمال ، تحتاج إلى معرفة كيفية جمع قيم البيانات الأساسية لتجنب إضاعة الوقت.

هذا هو السبب في أنك بحاجة إلى فهم طرق تحليل البيانات المختلفة التي ستشير إلى بعض نقاط البيانات الأساسية التي يمكنك استخدامها في اتخاذ القرار ورفع مستوى أداء عملك. يستخدم تحليل البيانات المنهجيات العلمية والمعقدة لاستكشاف وتجربة قيم البيانات المختلفة.

ما هو تحليل البيانات؟

يشير تحليل البيانات إلى عملية جمع البيانات وتحليلها ونمذجةها لتكوين رؤى تدعم عملية صنع القرار. إلى جانب ذلك ، هناك طرق مختلفة لتحليل البيانات يتم إجراؤها اعتمادًا على طبيعة صناعة الأعمال. يتم استخدام كل هذه الأساليب بناءً على أغراض البحث الكمي أو النوعي.

تحتاج إلى اكتساب فهم متعمق لتقنيات تحليل البيانات المختلفة بناءً على الكمية والنوعية لتكون في وضع أفضل لإجراء أنشطة تصور البيانات الخاصة بك بطريقة أفضل. من الأهمية بمكان أن تأخذ الكثير من وقتك للسماح لكل هذه المفاهيم بالغرق لتكون في وضع أفضل لإنجاز المهمة.

أهمية تحليل البيانات

قبل التعمق في التفاصيل ، تحتاج إلى فهم قوة تحليل البيانات في نمو وتطوير العلامة التجارية لشركتك.

1. خفض التكاليف

بمساعدة تقنيات تحليل البيانات مثل التحليل التنبئي ، من المحتمل أن تكتشف الفرص والاتجاهات والأنماط التجارية المحتملة التي تسهل التخطيط لاستراتيجيات العمل. ستكون في وضع أفضل لخفض التكاليف والموارد المختلفة التي قمت بتنفيذها عند تشغيل استراتيجيات خاطئة لا تعطي عوائد.

من خلال التنبؤ بسيناريوهات مختلفة داخل صناعة الأعمال ، يمكنك بسهولة توقع إنتاج وتوريد أفضل في عملك.

2. استهداف أفضل للعملاء

العملاء هم الأصول الأساسية في كل عمل عبر أي صناعة. يمنحك تحليل البيانات القدرة على تصور السوق المستهدف في جميع الجوانب التي ترتبط ارتباطًا وثيقًا باحتياجات عملك ويمكن أن تفهم النمو من خلال مخطط النمو الأسي. سيساعدك هذا في تحديد أفضل قنوات الاتصال لعملائك ، مما يسهل الوصول إليها.

يمكنك معرفة المزيد عن عادات الشراء لدى عملائك واهتماماتهم وسلوكهم ، مما يمنحك ميزة تنافسية داخل العمل. أيضًا ، ستحدد بسهولة العملاء الجدد الذين سيؤثرون على نجاح عملك على المدى الطويل.

3. اتخاذ قرار دقيق

يتمتع فريق إدارة الأعمال بفرصة أفضل لتحليل البيانات واتخاذ القرارات بناءً على الحقائق والرؤى الرقمية. يسمح تحليل البيانات لمديري الأعمال بتحديد فرص النمو وتدفقات الدخل التي تساهم في نجاح الأعمال. بالإضافة إلى ذلك ، يساعد تحليل البيانات في عملية استخراج الرؤى الحاسمة من جميع أركان الشركة.

طرق تحليل البيانات

من الضروري فهم طرق تحليل البيانات المختلفة لتحديد أفضل طريقة لاحتياجاتك. فيما يلي بعض طرق تحليل البيانات الشائعة التي تحتاج إلى معرفتها.

1. التحليل العنقودي

يتم إنشاء مصطلح الكتلة من طريقة تجميع عناصر البيانات بحيث تتشابه العناصر بطريقة معينة. نظرًا لعدم وجود متغير مستهدف عند إجراء التجميع ، يصبح من السهل تحديد الأنماط والاتجاهات داخل بياناتك. يستخدم تحليل الكتلة بشكل أساسي لعرض سياق إضافي ضمن مجموعات البيانات.

هذا هو أفضل نهج يمكن لأصحاب الأعمال استخدامه لتحليل بيانات كل عميل على حدة وتقديم خدمات مخصصة تناسب احتياجات أعمالهم. يمكنك تحليل بيانات العميل بناءً على سلوك الشراء والتركيبة السكانية والقيمة النقدية.

2. بيانات التعدين

تعتبر طريقة تحليل البيانات هذه مصطلحًا شاملاً للمقاييس الهندسية والرؤى التي تهدف إلى تقديم قيمة إضافية. يستخدم التنقيب عن البيانات بشكل أساسي لتحديد التبعيات والأنماط والعلاقات لتوليد معرفة تجارية أكثر تقدمًا. أيضًا ، يعد هذا خيارًا رائعًا إذا كنت تنوي استكشاف البيانات من منظور أكثر تفصيلاً.

يعمل التنقيب عن البيانات جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للكشف عن رؤى أكثر تفصيلاً توضح قيم بيانات الأعمال بشكل أكبر. في معظم الحالات ، يتم استخدام التنقيب عن البيانات في تنبيهات البيانات الذكية Datapine ضمن بيئة عمل.

3. تحليل السلاسل الزمنية

كما يوحي الاسم ، يتم استخدام تحليل السلاسل الزمنية لتقييم وتحليل مجموعات نقاط البيانات التي تم إنشاؤها خلال إطار زمني محدد. في معظم الحالات ، يستخدم محللو البيانات هذه الإستراتيجية لمراقبة نقاط بيانات معينة خلال مدة محددة بدلاً من مراقبتهم على أساس متقطع.

عندما يتعلق الأمر بإعداد الأعمال ، يتم استخدام طريقة تحليل البيانات هذه لتحديد أسباب الاتجاهات والأنماط المختلفة داخل الصناعة. كما أنه يساعد في التنبؤ بالسلسلة الزمنية ، مما له تأثير كبير على نجاح الأعمال.

تقنيات تحليل البيانات

تحتاج إلى فهم كيفية إجراء كل عملية تحليل بيانات لتكون في الجانب الآمن. فيما يلي بعض التقنيات التي تحتاج إلى فهمها لإنجاح العملية.

1. دمقرطة البيانات

بمجرد إعطاء منهجية تحليل البيانات الخاصة بك اتجاهًا دقيقًا لمتابعة والحصول على صورة واضحة عن المدخلات النهائية المقصودة ، يجب أن تركز على دمقرطة البيانات. ما هو إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات؟ يركز هذا الإجراء بشكل أساسي على ربط قيم البيانات المختلفة من مصادر مختلفة لتسهيل الوصول إلى البيانات.

لاحظ أنه يمكنك اختيار استخراج البيانات بأي تنسيق ، مثل الصور والأرقام والنصوص وأي تنسيق آخر تريده. يمكنك بعد ذلك تطبيق تحليل قاعدة بيانات متقاطعة لتكوين رؤى قيمة يمكنك استخدامها في صنع القرار.

2. نظف بياناتك

بعد جمع البيانات من مصادر مختلفة ، ستدرك أن لديك مجموعة من البيانات يصعب التعامل معها. في حالات أخرى ، قد تدرك أن البيانات التي تتعامل معها غير صحيحة ، مما يؤدي إلى تضليل عملية تحليل البيانات الخاصة بك. أفضل طريقة للتخلص من مثل هذه الظروف هي تنظيف بياناتك والتأكد من دقة جميع قيمك.

يجب أن يكون هذا دائمًا هو الشيء الفوري الذي تفعله قبل أن تبدأ في تصور البيانات لتجنب المضايقات. عند تنظيف بياناتك ، تحتاج إلى التخلص من القيم المكررة والأرقام غير الدقيقة التي من المحتمل أن تؤثر على إخراج التصور النهائي.

3. تعاون مع احتياجاتك

قبل استثمار الكثير من وقتك في إجراء تحليل البيانات ، من الضروري استشارة أعضاء فريقك وتحديد جميع أهداف عملك لضمان تضمين كل شيء في عملية تحليل البيانات. يجب أن تقرر أهدافك الأساسية والتركيز على تحقيق أهداف عملك.

تذكر أن احتياجات عملك يجب أن تكون في نفس السطر مع أنشطة تصور البيانات الخاصة بك لتعزيز النمو والتطوير التدريجي لعملك.

الحد الأدنى

مع استمرار صناعة الأعمال في التأثير على التحول الرقمي ، وافق 94٪ من مديري الأعمال على أن تحليل البيانات له تأثير كبير على نجاحهم. لقد غطت هذه المقالة جميع العناصر الحيوية التي تحتاج إلى تعلمها وإتقانها لجعل رحلة تحليل البيانات الخاصة بك أسهل.