ما هي تحليلات الأعمال؟

تتضمن تحليلات الأعمال الشركات التي تستخدم البيانات الناتجة عن عملياتها أو البيانات المتاحة للجمهور لحل مشاكل الأعمال، ومراقبة أساسيات أعمالها، وتحديد فرص النمو الجديدة، وخدمة عملائها بشكل أفضل.

تعتمد تحليلات الأعمال على استكشاف البيانات، وتصور البيانات، ولوحات المعلومات المتكاملة، وغير ذلك الكثير بهدف تزويد المستخدمين بإمكانية الوصول إلى معارف الأعمال والبيانات العملية.

يساعد ذكاء الأعمال (BI) على تحسين عملية اتخاذ قرارات الأعمال القائمة على قاعدة بيانات الأعمال. تحليلات الأعمال (BA) هي فرع من فروع ذكاء الأعمال، حيث توفر تحليلات الأعمال التحليل، في حين تتضمن البنية التحتية الشاملة لذكاء الأعمال الأدوات اللازمة لتحديد البيانات التي ستُستخدم لاتخاذ القرارات وتخزينها.

يعمل ذكاء الأعمال على جمع بيانات الإدخال غير المنسقة وإدارتها واستخدامها وكذلك البيانات الناتجة والمعارف العملية الناتجة عن تحليلات الأعمال. يتمثل الغرض الدائم من تحليلات الأعمال في تطوير بيانات ومعارف جديدة لزيادة إجمالي ذكاء الأعمال بالشركة.

يمكن استخدام تحليلات الأعمال للإجابة عن أسئلة حول الأحداث الماضية، وإجراء التنبؤات وتوقع نتائج الأعمال^.1 يمكن أن تحصل المؤسسة على صورة أكثر شمولاً لأعمالها، ما يُمكّنها من فهم سلوك المستخدم بشكل أكثر فعالية.

يستخدم علماء البيانات ومحللو البيانات المتقدمون تحليلات الأعمال لتقديم تحليلات إحصائية متقدمة. تتضمن بعض الأمثلة على التحليل الإحصائي تحليل الانحدار الذي يستخدم بيانات المبيعات السابقة لتقدير قيمة بقاء العميل، والتحليل العنقودي لتحليل سلوك المستخدمين ذوي معدل الاستخدام العالي والمستخدمين ذوي معدل الاستخدام المنخفض في منطقة معينة وتقسيمهم.

توفر حلول تحليلات الأعمال مزايا لجميع الأقسام، بما في ذلك الشؤون المالية والموارد البشرية وسلسلة التوريد والتسويق والمبيعات وتقنية المعلومات، بالإضافة إلى جميع المجالات، بما في ذلك الرعاية الصحية والخدمات المالية والسلع الاستهلاكية.

تستخدم تحليلات الأعمال التحليلات—أي عملية استخلاص المعارف من البيانات—لتعزيز أداء الأعمال. غالبًا ما تُستخدم أربعة أنواع من التحليلات القيّمة، وهي ما يلي:

كما يوحي الاسم، يصف هذا النوع من التحليلات البيانات التي يحتوي عليها. ومن الأمثلة على ذلك المخطط الدائري الذي يُقسّم الخصائص الديموغرافية لعملاء الشركة.

تساعد التحليلات التشخيصية على تحديد السبب الأساسي للأحداث. ويمكن أن تسهم في الإجابة عن أسئلة مثل: ما سلسلة الأحداث التي أثرت في نتائج الأعمال؟ أين يكمن الارتباط الحقيقي والعلاقة السببية ضمن إطار زمني تاريخي معين؟ ما الدوافع وراء النتائج؟ على سبيل المثال، يمكن لشركات التصنيع تحليل مكون معطل على خط التجميع وتحديد السبب وراء تعطله.

يعمل التحليل التنبئي على استخراج البيانات المتوفرة وتحديد الأنماط ومساعدة الشركات على التنبؤ بما قد يحدث في المستقبل بناءً على تلك البيانات. ويستخدم نماذج تنبئية تضع فرضيات حول السلوكيات أو النتائج المستقبلية. على سبيل المثال، يمكن أن تُجري المؤسسة عمليات تنبؤ بشأن التغير في مبيعات المعاطف إذا كان من المتوقع أن يكون فصل الشتاء القادم أكثر دفئًا.

تساعد النمذجة التنبئية² المؤسسات أيضًا على تفادي المشاكل قبل حدوثها، مثل معرفة متى قد تتعطل سيارة أو أداة والتدخل قبل حدوث ذلك، أو معرفة متى ستؤثر التغييرات الديموغرافية أو النفسية إيجابًا أو سلبًا في عمليات الإنتاج لديها.

تساعد هذه التحليلات المؤسسات على اتخاذ قرارات بشأن المستقبل بناءً على المعلومات والموارد المتوفرة. يمكن أن تستخدم أي شركة التحليلات الوصفية من خلال استعراض البيانات المتوفرة لديها بهدف التنبؤ بما سيحدث بعد ذلك. على سبيل المثال، يمكن أن تُحلل مؤسسات التسويق والمبيعات معدلات نجاح جذب المحتوى الجديد للعملاء المحتملين بهدف تحديد أنواع المحتوى التي ينبغي أن يعطوها الأولوية في المستقبل. تستخدمها شركات الخدمات المالية للكشف عن عمليات الاحتيال من خلال تحليل البيانات المتوفرة بهدف اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي بشأن ما إذا كانت أي عملية شراء احتيالية أم لا.

تتضمن عمليات تحليلات الأعمال العديد من الأدوات التي تساعد الشركات على فهم البيانات التي تجمعها واستخدامها لتحويل تلك البيانات إلى معارف. فيما يلي بعض الأدوات والنُظم والأساليب الأكثر شيوعًا:

• إدارة البيانات: إدارة البيانات هي عملية جمع بيانات المؤسسة ومعالجتها وتأمينها وتخزينها. ثم تُستخدم في اتخاذ القرارات الإستراتيجية بهدف تحسين نتائج الأعمال. أصبحت نُظم إدارة البيانات ذات أولوية متزايدة حيث أدى توسيع مخازن البيانات إلى ظهور تحديات كبيرة، مثل صوامع البيانات والمخاطر الأمنية والعقبات العامة في عملية اتخاذ القرار.
  
  
• استخراج البيانات أو KDD: استخراج البيانات، والمعروف أيضًا باسم اكتشاف المعرفة من البيانات (KDD)، هي عملية الكشف عن الأنماط والمعلومات القيمة الأخرى من مجموعات البيانات الكبرى وهو عنصر مهم في تحليلات البيانات الضخمة. تجعل الأهمية المتزايدة للبيانات الضخمة من استخراج البيانات عنصرًا مهمًا لأي عمل حديث من خلال مساعدة الشركات على تحويل البيانات غير المنسقة إلى معرفة مفيدة.
  
  
• تخزين البيانات: مستودع البيانات، أو مستودع بيانات المؤسسة (EDW)، هو نظام يجمع البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك التطبيقات وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) ووسائل التواصل الاجتماعي وجداول البيانات في مخزن بيانات مركزي واحد ومتسق بهدف دعم تحليل البيانات واستخراج البيانات والذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). يساعد نظام مستودع البيانات المؤسسة على إجراء تحليلات فائقة لكميات هائلة من البيانات (بيتابايتات وبيتابايتات) بطرق لا تتمكن قاعدة البيانات القياسية من فعلها.

• تصور البيانات: تمثيل البيانات باستخدام الرسوم البيانية مثل الخرائط والمخططات والإنفوجرافيك وحتى الرسوم المتحركة. تعكس هذه العروض المرئية للمعلومات علاقات البيانات المعقدة والمعارف القائمة على البيانات بطريقة يسهل فهمها، ما يساعد بشكل خاص الموظفين غير التقنيين على فهم مفاهيم التحليلات، ويساعد على إظهار الأنماط في نقاط البيانات المتعددة. يمكن أن يساعد تصور البيانات أيضًا على توليد الأفكار أو توضيحها أو الاكتشاف البصري.
  
  
• التنبؤ: تأخذ هذه الأداة البيانات القديمة وظروف السوق الحالية ثم تُجري عمليات تنبؤ بشأن حجم الإيرادات التي يمكن أن تتوقع المؤسسة تحقيقه خلال الأشهر أو السنوات القليلة المقبلة. وتُعدّل التنبؤات عند توافر معلومات جديدة. عندما تتبنى الشركات البيانات والتحليلات مع أفضل ممارسات التخطيط والتنبؤ المعروفة، فإنها تعزز عملية اتخاذ القرارات الإستراتيجية ويمكن مكافأتها بخطط أكثر دقة وتوقعات في الوقت المناسب.
  
  
• خوارزميات التعلم الآلي: خوارزمية التعلم الآلي هي مجموعة من القواعد أو العمليات التي يستخدمها نظام الذكاء الاصطناعي لإجراء مهام، غالبًا اكتشاف معارف وأنماط البيانات الجديدة، أو للتنبؤ بقيم المخرجات من مجموعة معينة من متغيرات الإدخال. تساعد خوارزميات التعلم الآلي التعلم الآلي على التعلم، ما يوفر إمكانات تحليل البيانات وتحديد الاتجاهات والتنبؤ بالمشكلات قبل حدوثها.
  
  
• إعداد التقارير: تعتمد تحليلات الأعمال على البيانات بهدف مساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة. يمكن أن تستخرج برامج إعداد التقارير على مستوى المؤسسات المعلومات من التطبيقات المختلفة التي تستخدمها المؤسسة، وتحليل البيانات، وإعداد التقارير.
  
  
• التحليل الإحصائي: يساعد التحليل الإحصائي المؤسسة على استخلاص معارف عملية من بياناتها. تساعد إجراءات التحليل الإحصائي المتقدمة على ضمان الدقة والجودة الفائقة في اتخاذ القرارات. تتضمن دورة حياة التحليلات إعداد البيانات وإدارتها وحتى التحليل وإعداد التقارير.
  
  
• تحليل النصوص: يحدد الأنماط والاتجاهات النصية في البيانات غير المنظمة باستخدام التعلم الآلي والإحصائيات واللغويات. وبتحويل البيانات إلى تنسيق أكثر تنظيمًا من خلال استخراج النصوص وتحليل النصوص، يمكن اكتساب المزيد من المعارف الكمية.

تحتاج المؤسسات الحديثة إلى إمكانات تساعدها على اتخاذ قرارات سريعة حتى تتمكن من التنافس في عالم سريع التغير، حيث يظهر منافسون جدد باستمرار وتتغير عادات العملاء دائمًا. تتمتع المؤسسات التي تعطي الأولوية للتحليلات بالعديد من المزايا مقارنةً بالمنافسين الذين لا يفعلون ذلك.

قرارات أسرع وأكثر استنارة: يمكن أن يؤدي وجود إمكانات مرنة ومتطورة لعرض جميع البيانات لدى المؤسسة إلى القضاء على عدم الاستقرار، ودفع المؤسسة إلى اتخاذ إجراءات أسرع، وتحسين عمليات الأعمال. إذا كانت بيانات المؤسسة تشير إلى أن مبيعات خط إنتاج معين تنخفض بشكل حاد، فقد تقرر المؤسسة إيقاف هذا الخط. إذا أثرت المخاطر المناخية في الحصول على مادة خام تعتمد عليها مؤسسة أخرى، فقد تحتاج إلى الحصول على مادة جديدة من مكان آخر. ويكون ذلك مفيدًا بشكل خاص عند التفكير في الإستراتيجية التسعيرية.

تعتمد كيفية تسعير الشركة لسلعها أو خدماتها على الآلاف من نقاط البيانات، والتي لا يظل الكثير منها ثابتًا بمرور الوقت. وسواء كانت الشركة تتبع إستراتيجية تسعير ثابتة أم متغيرة، فإن إمكانية الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي لجعل بيانات التسعير قصيرة وطويلة الأجل أكثر ذكاءً أمر بالغ الأهمية. بالنسبة إلى المؤسسات التي ترغب في دمج التسعير المتغير، فإن تحليلات الأعمال تُمكّنها من استخدام الآلاف من نقاط البيانات للتفاعل مع الأحداث والاتجاهات الخارجية بهدف تحديد نقطة السعر الأكثر ربحية كلما كان ذلك ضروريًا.

العرض الموحد للمعلومات: زيادة التعاون بين الأقسام ومستخدمي الأعمال يعني أن كل شخص لديه البيانات نفسها ويتحدث من المنظور نفسه. يكشف هذه العرض الموحد عن المزيد من الأنماط الخفية، ما يُمكّن الأقسام المختلفة من فهم النهج الشامل للشركة وتعزيز قدرة المؤسسة على الاستجابة للتغيرات في السوق.

تحسين خدمة العملاء: من خلال معرفة ما يريده العملاء، ومتى وكيف يريدونه، تدعم المؤسسات عملاء أكثر سعادة وتبني ولاءً أكبر. بالإضافة إلى تحسين تجارب العملاء، ومن خلال القدرة على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً بشأن تخصيص الموارد أو عمليات التصنيع، من المرجح أن تتمكن المؤسسات من تقديم هذه السلع أو الخدمات بأسعار أقل.

من المحتمل أن تحتاج الشركات التي تتطلع إلى استخدام بيانات الأعمال إلى تطوير مهارات الموظفين الحاليين أو تعيين موظفين جدد، ما قد يؤدي إلى إنشاء توصيفات وظيفية جديدة. تحتاج المؤسسات القائمة على البيانات إلى موظفين يتمتعون بمهارات تحليلية عملية ومهارات تواصل ممتازة.

إليك بعض الموظفين الذين يحتاجون إلى الاستفادة من الإمكانات الكاملة لإستراتيجيات تحليلات الأعمال الفائقة:

علماء البيانات: هؤلاء الأشخاص مسؤولون عن إدارة الخوارزميات والنماذج التي تدعم برامج تحليلات الأعمال. يستخدم علماء البيانات بالمؤسسات إما مكتبات مفتوحة المصدر، مثل مجموعة أدوات معالجة اللغة الطبيعية (NTLK) للخوارزميات أو يُنشئون مكتباتهم الخاصة لتحليل البيانات. وهم يتفوقون في حل المشكلات وعادةً ما يحتاجون إلى معرفة العديد من لغات البرمجة، مثل Python، التي تساعد على الوصول إلى خوارزميات التعلم الآلي الجاهزة ولغة الاستعلامات المركبة (SQL)، والتي تساعد على استخراج البيانات من قواعد البيانات لإدخالها في نموذج.

في السنوات الأخيرة، زاد عدد الجامعات التي تقدم درجة الماجستير في العلوم أو درجة البكالوريوس في علوم البيانات، حيث يُسجل الطلاب في برنامج الدرجات العلمية حيث يتعلمون علوم الكمبيوتر والنمذجة الإحصائية والتطبيقات الرياضية الأخرى.

مهندسو البيانات: يطورون ويجرون عمليات صيانة لأنظمة المعلومات التي تجمع البيانات من أماكن مختلفة، ثم تُنظم وتُفرز وتوضع في قاعدة بيانات رئيسية. وغالبًا ما يكونون مسؤولين عن المساعدة على ضمان سهولة جمع البيانات ووصول الأطراف المعنية إليها بهدف توفير للمؤسسة رؤية موحدة بشأن عمليات بياناتها.

محللو البيانات: يؤدون دورًا محوريًا في توصيل المعارف إلى الأطراف المعنية الخارجية والداخلية. وبحسب حجم المؤسسة، قد يجمعون مجموعات البيانات ويحللونها ويُنشئون تصورات البيانات، أو قد يأخذون العمل الذي أنشأه علماء البيانات الآخرون ويركزون على بناء سرد قوي للنقاط الرئيسية.

من أجل تحقيق أقصى فائدة من تحليلات الأعمال بالمؤسسة، فإنها تحتاج إلى تنظيم بياناتها وربطها وإنشاء تصورات البيانات وتقديم معارف بشأن وضع الأعمال اليوم مع المساعدة على التنبؤ بما سيحدث غدًا. ويتضمن ذلك عادةً الخطوات الآتية:

أولاً، يتعين على المؤسسات تحديد جميع البيانات المتوفرة لديها والبيانات الخارجية التي تريد دمجها لمعرفة فرص تحليلات الأعمال المتاحة.

وللأسف، تظل الكثير من بيانات الشركة غير منظمة، ما يجعلها عديمة الفائدة في التحليل الدقيق حتى تُعالج هذه المشكلة.

فيما يلي بعض الأسباب التي قد تجعل بيانات المؤسسة بحاجة إلى التنظيم:

• حقول بيانات غير صحيحة: بسبب الإدخال اليدوي أو عمليات النقل غير الصحيحة للبيانات، قد يكون لدى المؤسسة بيانات غير صحيحة مختلطة ببيانات دقيقة. إذا كانت هناك أي بيانات غير صحيحة في النظام، فمن المحتمل أن يؤدي ذلك إلى جعل المجموعة بأكملها بلا قيمة.
  
  
• قيم البيانات القديمة: قد تحتاج مجموعات بيانات معينة، بما في ذلك معلومات العملاء، إلى التعديل بسبب مغادرة العملاء أو توقف خطوط الإنتاج أو وجود بيانات قديمة أخرى لم تعد ذات أهمية.
  
  
• البيانات المفقودة: قد تكون الشركات قد غيرت طريقة جمعها للبيانات أو البيانات التي تجمعها، ما يعني أن الإدخالات القديمة قد تفتقر إلى بيانات مهمة لتحليل الأعمال في المستقبل. وقد تحتاج الشركات في هذه الحالة إلى الاستثمار إما في إدخال البيانات يدويًا أو تحديد طرق استخدام الخوارزميات أو التعلم الآلي للتنبؤ بالبيانات الصحيحة.
  
  
• صوامع البيانات: إذا كانت البيانات المتوفرة لدى المؤسسة موجودة في جداول بيانات متعددة أو أنواع أخرى من قواعد البيانات، فقد تحتاج إلى دمج البيانات بحيث تكون جميعها في مكان واحد. في حين أن أساس أي نهج لتحليلات الأعمال هو بيانات الطرف الأول (البيانات التي جمعتها الشركة من الأطراف المعنية والتي تمتلكها)، فقد يرغبون في إلحاق بيانات الطرف الثالث (البيانات التي اشترتها أو استخلصتها من مؤسسات أخرى) لمقارنة بياناتها بمعارف خارجية.

أصبح الآن بإمكان الشركات الاستعلام عن كميات هائلة من البيانات بحجم جيجابايتات أو تيرابايتات وتحليلها بسرعة من خلال التوسع في استخدام الحوسبة السحابية. يمكن أن يحلل علماء البيانات البيانات بشكل أكثر فعالية باستخدام التعلم الآلي والخوارزميات والذكاء الاصطناعي وغيرها من التقنيات. يمكن أن يؤدي فعل ذلك إلى إنتاج معارف عملية بناءً على مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) للمؤسسة..

وعندئذٍ يمكن أن تستخدم برامج تحليلات الأعمال كميات هائلة من البيانات المحللة في إنشاء لوحات المعلومات والتصورات بسرعة حيث يمكن تخزين البيانات وعرضها وفرزها ومعالجتها وإرسالها إلى الأطراف المعنية.

تشمل أفضل ممارسات تصور البيانات معرفة أفضل تصور يناسب البيانات التي تستخدمها المؤسسة والنقاط الرئيسية التي تأمل في توضيحها، والحفاظ على التصور واضح وبسيط قدر الإمكان، وتقديم التفسيرات والمحتوى المناسبين للمساعدة على ضمان فهم الجمهور لما يستعرضونه.

تُجرى إدارة البيانات المستمرة جنبًا إلى جنب مع ما سبق ذكره. يتعين على المؤسسة التي تتبنى تحليلات الأعمال أن تضع إستراتيجية شاملة للحفاظ على بياناتها المنظمة، خاصةً عند دمج مصادر بيانات جديدة.

تُعد تحليلات الأعمال مفيدة لكل نوع من وحدات الأعمال كوسيلة لفهم البيانات المتوفرة لديها ومساعدتها على اكتساب معارف محددة تدعم عملية اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.

• التخطيط المالي والتشغيلي: توفر تحليلات الأعمال معارف قيمة تساعد المؤسسات على التنسيق بين تخطيطها المالي وعملياتها بسلاسة أكبر. ويكون ذلك عن طريق وضع قواعد لإدارة سلسلة التوريد، ودمج البيانات عبر الوظائف، وتحسين تحليلات سلسلة التوريد والتنبؤ بالطلبات.
  
  
• تحليلات التخطيط: نهج تخطيط الأعمال المتكامل الذي يجمع بين جداول البيانات وتقنيات قواعد البيانات لاتخاذ قرارات أعمال فعالة في موضوعات مثل زيادة الطلب وجذب العملاء المحتملين، وتحسين التكاليف التشغيلية، ومتطلبات التقنيات بناءً على مقاييس ثابتة. استخدمت العديد من المؤسسات على مر التاريخ أدوات بما في ذلك Microsoft Excel للتخطيط للأعمال، ولكن بعضها ينتقل إلى أدوات مثل IBM Planning Analytics.
  
  
• التخطيط المتكامل للمبيعات والتسويق: لدى معظم المؤسسات بيانات قديمة متعلقة بجذب العملاء المحتملين وتحويلات المبيعات ومعدلات نجاح الاحتفاظ بالعملاء. تستخدم المؤسسات التي تتطلع إلى إنشاء خطط وتوقعات إيرادات أكثر دقة واكتساب رؤية أعمق بشأن بيانات التسويق والمبيعات تحليلات الأعمال بهدف تخصيص الموارد بناءً على الأداء أو الطلب المتغير من أجل تحقيق أهداف العمل.
  
  
• التخطيط المتكامل لأداء القوى العاملة: بينما تشهد المؤسسات تحولاً رقميًا وتتفاعل مع المشاهد المتغيرة، فقد تحتاج إلى التأكد من أن لديها القوى العاملة المناسبة ذات المهارات التحليلية المناسبة. وهذا صحيح بشكل خاص في عالم من المرجح أن يترك فيه الموظفون الشركة بحثًا عن وظيفة جديدة. يساعد تخطيط أداء القوى العاملة المؤسسات على فهم متطلبات القوى العاملة لديها، وتحديد فجوات المهارات ومعالجتها، وتوظيف المواهب والاحتفاظ بها بشكل أفضل لتلبية احتياجات المؤسسة اليوم وفي المستقبل.