ما تحليلات الخدمة الذاتية؟

القادة والمستخدمون في الخطوط الأمامية يمكنهم استخدام مصادر البيانات الداخلية الرئيسية في الوقت الفعلي للحصول على تنبؤات أكثر دقة ورؤى قابلة للتنفيذ وتبسيط مهام سير العمل وتقديم خدمة أفضل للعملاء.

تشكل أدوات ذكاء الأعمال للخدمة الذاتية جانبًا أساسيًا لإستراتيجية البيانات الفعالة. باستخدام البيانات الموثوقة، يمكن لصناع القرار تحسين التوقعات ووضع مؤشرات أداء رئيسية (KPIs) دقيقة واتخاذ قرارات حساسة قائمة على البيانات. تُمكّن منصات التحليلات الذاتية الفعالة المؤسسات من زيادة الكفاءة وتعزيز معرفة البيانات على كافة المستويات.

تعتمد منصات تحليلات الخدمة الذاتية علي شبكة من مسارات البيانات تم إنشاؤها وإدارتها من قِبل فرق تكنولوجيا المعلومات ومهندسي البيانات. وتُغذي مسارات البيانات هذه البيانات التنظيمية في أدوات تحليلات الخدمة الذاتية التي يمكن لمستخدمي الأعمال من خلالها الوصول إلى البيانات.

تلتزم فرق البيانات المسؤولة عن تحليلات الخدمة الذاتية في المؤسسة بمقاييس صارمة لإدارة البيانات وإمكانية ملاحظتها للحفاظ على أمان البيانات وجودتها.

• مسارات البيانات تجمع البيانات التنظيمية وتخزنها وتنقلها عبر المؤسسة. وتقوم فرق مهندسي البيانات بإنشائها وصيانتها.

• تستقبل منصات التحليلات الذاتية البيانات من مسارات البيانات وتوصلها إلى المستخدمين النهائيين.

مسارات البيانات هي الشبكات التي تخزن البيانات وتنقلها عبر المؤسسة. وتتضمن 3 مراحل رئيسية لإدارة البيانات ومعالجتها:

• تكامل البيانات: تُنقل البيانات من صوامع البيانات ومصادرها المختلفة، مثل مستودعات البيانات ومستودعات بحيرات البيانات، إلى نظام بيانات موحد واحد.

• تحويل البيانات: تُفرز البيانات لتحسين موثوقية البيانات وتُتنسَّق في مجموعات بيانات جاهزة للاستخدام.

• تقديم البيانات: توفر أدوات تحليلات الخدمة الذاتية بيانات سهلة الفهم للمستخدمين غير التقنيين. وتُعد نمذجة البيانات في الوقت الفعلي والعرض المصور للبيانات مثالين شائعين على تقديم البيانات يبسطّان البيانات المعقدة للمستخدمين النهائيين.

تختتم منصات بيانات الخدمة الذاتية مسارات البيانات الخاصة بالمؤسسة. تقوم بإدخال البيانات ذات الصلة إلى واجهات بديهية ذات قدرات تحليلية قوية تساعد على فهم بيانات الأعمال الرئيسية.

يقدم العديد من حلول التحليلات، مثل Tableau و Microsoft's Power BI و IBM® Cognos® Analytics، العديد من الميزات المشتركة التالية: 

• التحليلات المعززة: تحليل البيانات المؤتمتة بالذكاء الاصطناعي.

• نمذجة البيانات: تحديد العلاقات بين البيانات.

• العرض المصور للبيانات: إنشاء تمثيلات رسومية للبيانات.

• مراقبة البيانات: ضمان جودة البيانات في الوقت الفعلي.

التحليلات المعززة هي تطور متخصص في تحليلات الذكاء الاصطناعي يبسط عملية استخلاص الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة. وهي نوع من التحليلات المتقدمة التي تعمل على أتمتة تحليلات البيانات الكبيرة التي يقوم بها عادة علماء البيانات والمحللون.

بفضل خوارزميات التعلم الآلي (ML) القوية ونماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، تعمل التحليلات المعززة على تحويل مجموعات البيانات المعقدة إلى رؤى قابلة للفهم والتنفيذ.

نمذجة البيانات هي عملية هيكلة قاعدة بيانات علائقية بناءً على العلاقات بين نقاط البيانات. وتتطلب نظرة شاملة لمحتويات قاعدة البيانات للمساعدة على ضمان رسم الخرائط الدقيقة للعلاقات إلى جانب تمثيل البيانات وتخزينها. ولا غنى عن نمذجة البيانات عند صياغة المخططات لمستودعات البيانات ومستودعات بحيرات البيانات.

يجعل التمثيل الدقيق للبيانات من السهل على أدوات ذكاء الأعمال تحويل استعلامات اللغة الطبيعية إلى لغة استعلام هيكلية (SQL) عند البحث في قاعدة بيانات.

العرض المصور للبيانات هو ممارسة إنشاء تمثيلات رسومية للبيانات لكي يكون التحليل المخصص واستكشاف البيانات أكثر سهولة. وتشكل الجداول والرسوم البيانية والمخططات 3 تقنيات شائعة الاستخدام في العرض المصور البيانات تكشف عن الاتجاهات والأنماط في مجموعات البيانات.

من ضمن الميزات الأساسية لمنصات ذكاء الأعمال ذاتية الخدمة قدرتها على تقديم مجموعات بيانات معقدة يمكن لمستخدمي الأعمال فهمها بسهولة. ويُبسّط تحميل البيانات عبر السحب والوضع عملية إنشاء العرض المصور للبيانات المخصصة حسب الحاجة.

مراقبة البيانات هي عملية التقييم المستمر لموثوقية بيانات المؤسسة ودقتها واتساقها. وتؤدي المراقبة القوية للبيانات إلى الحصول علي توقعات دقيقة والكشف عن الاتجاهات بشكل أفضل. تحظى إدارة البيانات—أي ممارسة أمن البيانات— بالقدر نفسه من الأهمية لأنها تحمي البيانات التنظيمية من عمليات الوصول أو التغييرات غير المرغوب فيها.

تمهد التحليلات ذاتية الخدمة الطريق لاتخاذ قرارات أكثر استنارة وعمليات سير عمل أكثر كفاءة ومرونة أكبر في الاستجابة للأسواق المتغيرة. عند التنفيذ الصحيح، تشمل ميزات تحليلات الخدمة الذاتية ما يلي: 

• قرارات أفضل قائمة على البيانات: توفر البيانات سياقًا غنيًا بالمعلومات لاتخاذ قرارات قوية.

• كفاءة أكبر: يمكن لجميع الموظفين الوصول إلى البيانات حسب الحاجة.

• المزيد من التعاون بين الفرق: يمكن للفرق العمل معًا على نفس المنصة.

• الدقة المحسّنة: يحول حفظ البيانات آليًا دون اضطرار الموظفين إلى إدخال البيانات يدويًا.

• زيادة المرونة: يمكن للمؤسسات الاستجابة بسرعة للظروف المتغيرة.

• المزيد من التخصيص: يمكن للعاملين إنشاء مساحات عمل بيانات مخصصة خاصة بهم.

ربما يكون اتخاذ القرار القائم على البيانات أقوى حالة استخدام لتحليلات الخدمة الذاتية. وعندما تكون البيانات الموثوقة متاحة بشكل عام ويمكن تسليمها بتنسيقات مرئية سهلة الفهم، يمكن لمستخدمي الأعمال اتخاذ قرارات مستنيرة لتحقيق أفضل النتائج. 

تُحوّل أدوات ذكاء الأعمال ذاتية الخدمة البيانات الداخلية إلى واحدة من أعظم أصول المؤسسة. ويمكن اتخاذ كل قرار خاص بالعمل على جميع المستويات باستخدام المعلومات ذات الصلة المتاحة.

تُمكن أدوات ذكاء الأعمال ذاتية الخدمة جميع الموظفين من العمل من دون الحاجة إلى انتظار شخص لمنحهم البيانات التي يحتاجون إليها. ويمكن لمستخدمي الأعمال إنشاء تقارير وإجراء تحليلات مخصصة واتخاذ الإجراءات المناسبة و القرارات المستقلة.

قبل تحليلات الخدمة الذاتية، كانت فرق البيانات مسؤولة عن إعداد البيانات وتسليمها، ما أدى إلى حدوث اختناق تنظيمي تمت إزالته الآن. وتتيح الكفاءة المتزايدة الناجمة عن تحليلات بيانات الخدمة الذاتية للمؤسسات إنشاء عمليات سير عمل البيانات مع قابلية التوسع والمرونة العالية.

مع وجود مؤسسة كاملة تحت مظلة منصة واحدة لتحليلات الخدمة الذاتية، يمكن للفرق المتنوعة العمل معًا ضمن البيئة ذاتها. تحافظ مساحة عمل البيانات المركزية على اطلاع جميع الموظفين على كل ما يحدث، ما يؤدي إلى توحيد الأولويات وإزالة صوامع البيانات التي تعمل كحواجز أمام التعاون الفعال.

تمكّن أدوات البيانات البديهية مستخدمي الأعمال ومحللي البيانات من اتخاذ قرارات تعاونية ومستنيرة تؤدي إلى نتائج إجمالية أقوى.

يلغي تسليم البيانات على مستوى المؤسسة حاجة الموظفين إلى إدخال البيانات يدويًا في أثناء عملهم، مما يؤدي بدوره إلى زيادة الدقة. وتمنع خدمة البيانات الآلية مستخدمي الأعمال من إدخال بيانات غير صحيحة عن طريق الخطأ والتسبب في مزيد من الأخطاء اللاحقة.

عندما تتوفر البيانات الجيدة دائمًا، يمكن لقادة الأعمال والموظفين إجراء تحليلات مخصصة والاستجابة بسرعة للظروف المتغيرة. فهم يتصرفون ويتخذون القرارات بناءً على الاتجاهات والأنماط السابقة مع الاستفادة من التوقعات الدقيقة. و في الوقت نفسه، يمكن للفرق الانخراط بحرية في سيناريوهات الاحتمالات وإنشاء خطط عمل لمستقبل افتراضي.

تُمكّن أدوات تحليلات الخدمة الذاتية المستخدمين من إنشاء مساحات عمل بيانات مخصصة استنادًا إلى المعلومات التي يحتاجون إليها. وتملأ واجهات السحب والوضع والعرض المصور للبيانات الآلي لوحة معلومات المستخدم بجميع البيانات ذات الصلة بأدوارهم من دون تشتيت انتباهه بالمعلومات غير الضرورية.

يمكن تقسيم مجال تحليلات البيانات إلى 4 فئات رئيسية. وقد أصبح كل منها أكثر بساطة باستخدام تحليلات بيانات الخدمة الذاتية. الأنواع الأساسية لتحليلات البيانات هي:

• التحليلات الوصفية: ماذا حدث في الماضي؟ 

• التحليلات التشخيصية: لماذا حدثت هذه الأحداث أو الاتجاهات؟ 

• التحليلات التنبئية: ماذا سيحدث بعد ذلك؟ 

• التحليلات الإلزامية: ما الخطوة التالية؟ 

تسعى التحليلات الوصفية إلى تحديد الاتجاهات والأحداث السابقة، والإجابة عن سؤال "ماذا حدث؟" ويمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتوجيه القرارات المستقبلية. على سبيل المثال، يمكن لسلسلة مطاعم كبيرة تحديد العناصر الغذائية الشائعة أو الكشف عن الاتجاهات الموسمية أو اكتشاف العناصر التي من المحتمل أن يشتريها العملاء معًا. وتقوم منصة تحليلات الخدمة الذاتية بتغذية هذه البيانات في لوحات المعلومات المرئية لتحليل البيانات بشكل أكثر سهولة بفضل الأتمتة.

التحليلات التشخيصية هي دراسة الأسباب والارتباطات داخل مجموعات البيانات المعقدة، والإجابة عن "السبب" وراء الأحداث والاتجاهات. ويمكن للأطراف المعنية التعمق في الأحداث التي تم الكشف عنها من خلال التحليلات الوصفية ومعرفة سبب حدوثها. وبعد ذلك يمكن تطبيق هذه الرؤى لتحسين النجاحات السابقة والتعلم من الأخطاء.

تحدد التحليلات التنبؤية الأنماط في الماضي لإجراء تخمينات مدروسة حول المستقبل، وتوقع الاتجاهات والنتائج. وتقدم بعض منصات تحليلات الخدمة الذاتية نمذجة تنبئية مدمجة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، ما يوفر لقادة الأعمال توقعات موثوقة تساعد على اتخاذ القرارات الإستراتيجية.

التحليلات الإلزامية توفر مقترحات حول كيفية تفاعل القادة الأعمال في موقف معين. ويمكن لفرق الأعمال أن تضع هذه التوجيهات في حسبانها عند صياغة خطط العمل استنادًا إلى السيناريوهات الحالية أو النظرية.