ما هي تحليل البيانات | أنواعها والغرض منها

ما هو تحليل البيانات؟ بشكل عام هو عملية جمع معلومات مهمة لتوجيه قرارات العمل. تعمل أداة التقييم هذه على تحويل البيانات الرقمية إلى معلومات يمكن الوصول إليها يمكن أن تساعدك في تحديد أفضل طريقة للمضي قدمًا في مشروع أو عملية. من خلال تعلم كيفية جمع البيانات وتحليلها بشكل صحيح ، يمكنك تحسين مهارات اتخاذ القرار في مكان العمل.

في هذه المقالة ، سنناقش ما هو تحليل البيانات ، وكيف يمكنك إجراؤه وكيف تستخدمه الشركات لاتخاذ القرارات.

يتطلب اتخاذ قرارات مستنيرة معلومات من جمهور الشركة وقاعدة العملاء. قد تحتاج سلسلة قهوة كبيرة ، على سبيل المثال ، إلى فهم أنماط مبيعات الشتاء عبر عدة ولايات لتطوير خطة تسويق جديدة للعام المقبل. بدون بيانات العملاء من السنوات الماضية ، سيكون من الصعب التحديد الدقيق للقهوة الموسمية التي كان الطلب عليها مرتفعًا في ولايات معينة وما إذا كان ينبغي إعادتها.

أنواع تحليل البيانات

فيما يلي الأنواع الأربعة الأكثر شيوعًا لتحليل البيانات المستخدمة في مكان العمل.

التحليل الوصفي

يحول التحليل الوصفي الأرقام الأولية إلى معلومات يسهل تفسيرها وفهمها. يقوم بإعادة ترتيب البيانات وترتيبها ومعالجتها لإنشاء ملخصات بسيطة توضح ما حدث داخل الدراسة. توضح لك طريقة تحليل البيانات هذه توزيع بياناتك. كما يساعدك على اكتشاف القيم المتطرفة والتناقضات والأخطاء ، مما يسمح للمحللين بتحديد كيفية ارتباط هذه العناصر. يمكن أن تساعد البيانات المستمدة من التحليل الوصفي الشركات على فهم العمليات التي تعمل بشكل جيد والمجالات التي قد تتطلب مزيدًا من التحليل.

التحليل التشخيصي

بينما يخبرك التحليل الوصفي بما حدث ، يحدد التحليل التشخيصي سبب حدوثه. إذا كنت بحاجة إلى بيانات لمعرفة كيفية تكرار مشروع ناجح أو لإعادة تقييم عملية تحتاج إلى بعض التحسين ، فيمكن أن يوفر لك التحليل التشخيصي هذه المعلومات. يساعدك التحليل التشخيصي في اكتشاف أسباب نجاح حملة تسويقية معينة ، على سبيل المثال ، أو أين كان من الممكن مراجعتها.

تحليل البيانات التنبؤية

يتوقع تحليل البيانات التنبؤية النتائج المستقبلية لقرار أو عملية باستخدام المعلومات الناتجة عن التحليلات الوصفية والتشخيصية.

يستعرض التحليل التنبئي البيانات السابقة لتحديد الاتجاهات المحتملة. على سبيل المثال ، يمكن لمتجر متعدد الأقسام استخدام البحث التنبئي لتحديد ما إذا كان يجب عليه تعيين موظفين إضافيين خلال موسم العطلات المزدحم.

التحليل التقديري

يجمع التحليل التقديري البيانات ويساعد المؤسسات على اتخاذ قرار بشأن كيفية تحسين عمليات مكان العمل. لأن المعلومات المكتسبة من هذه العملية على نطاق واسع ، يتطلب التحليل التوجيهي التزامًا تنظيميًا.

يمكن للذكاء الاصطناعي ، أو AI ، الاستفادة بشكل فعال من التحليل التوجيهي. يستهلك الذكاء الاصطناعي كمية كبيرة من البيانات ويتعلم باستمرار باستخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات مستنيرة تفيد مكان العمل. يقوم نظام الذكاء الاصطناعي المصمم جيدًا أيضًا بتوصيل هذه القرارات ووضعها موضع التنفيذ. يمكن للذكاء الاصطناعي أداء وتحسين العمليات التجارية يوميًا دون أي مدخلات من الموظفين الآخرين.

كيفية استخدام تحليل البيانات لاتخاذ القرارات في مكان العمل

قبل إجراء أي نوع من تحليل البيانات ، تأكد من وجود فكرة واضحة عن الاستراتيجية والأهداف الرئيسية. إذا كنت تتطلع إلى تعزيز قاعدة عملائك ، على سبيل المثال ، فكن واضحًا بشأن الطريقة التي تريدها لتحقيق ذلك. اسأل نفسك عما تحتاج إلى معرفته لتحقيق هذا الهدف ، وحدد الأسئلة الرئيسية حول شركتك.

اتبع هذه الخطوات لاستخدام تحليلات البيانات لتحسين مهاراتك في اتخاذ القرار في مكان العمل.

1. حدد نوع تحليلات البيانات التي ستساعد في الإجابة على أسئلتك.
2. تحديد التكلفة والجهد المبذول في إنتاج البيانات.
3. اجمع البيانات.
4. حلل البيانات.

حدد نوع تحليلات البيانات التي ستجيب على أسئلتك

ركز على تحديد نوع البيانات التي ستتناول أسئلتك. إذا كان كل ما تحتاجه هو نظرة عامة بسيطة ، فقد تحتاج فقط إلى تحليل وصفي. قد يكون لديك بالفعل حق الوصول إلى هذه البيانات من مشروع سابق. إذا كانت الأرقام الموجودة خلفها لا تزال حديثة وذات صلة ، فقد تحتاج إلى التفكير في استخدام هذه المعلومات.

تحديد التكلفة والجهد المبذول في إنتاج البيانات

سيستهلك تحليل البيانات قدرًا متفاوتًا من الموارد اعتمادًا على نوع المعلومات التي تحاول جمعها. قبل الاستثمار في هذا النوع من المشاريع ، ضع في اعتبارك العوامل المساهمة مثل التكلفة النقدية والالتزام الزمني والنتائج طويلة الأجل لتحليل البيانات.

اجمع البيانات

يتطلب جمع البيانات إعداد العمليات والأشخاص الذين سيجمعون معلوماتك ويديرونها. لتوفير الوقت ، يمكنك اختيار شراء حق الوصول إلى مجموعة بيانات جاهزة للتحليل مثل المعلومات الديموغرافية لشريحة معينة من المستهلكين.

حلل البيانات

يتضمن هذا التوصل إلى نتيجة عملية بناءً على البيانات التي جمعتها. بمجرد تحديد البيانات وجمعها وتحليلها ، يمكنك استخدام طريقة مثل تصور البيانات لإضفاء معنى على المعلومات. يمكن أن تساعد أدوات التصور في فهم نتائج الإجراءات المختلفة. يمكن أن تمثل المخططات والرسوم البيانية الملونة مئات من نقاط البيانات التي تُظهر اتجاهًا أو سردًا قويًا. قد يساعدك تشغيل بيانات المبيعات المرتبطة بمنطقة جغرافية ، على سبيل المثال ، في اتخاذ قرار بإعادة تخصيص أموال التسويق.

فوائد تحليل البيانات (الغرض من تحليل البيانات)

يمكن أن يؤدي تحليل البيانات إلى تعزيز مهمة مؤسستك ورؤيتها وأهدافها.

يمكن أن تساعدك هذه المعلومات في اقتراح تحسينات مستمرة على الجودة وتوسعات الشركة أو المنتجات وابتكارات مكان العمل. يمكن أن يساعد أيضًا في تطوير وتنفيذ خطط مثل:

• ترقيات البرامج لتبسيط الخدمات
• تحسين مراقبة المخزون لتسليم أسرع
• التدريب على القيادة لتمكين الموظفين
• تحالفات أو عمليات اندماج إستراتيجية جديدة للبقاء قادرة على المنافسة في السوق
• تدريب المتطوعين لزيادة جهود التوعية
• التوسع في استخدام التعلم الآلي
• زيادة فهم المتغيرات التي تؤثر على رضا العملاء

من خلال تشغيل تحليل البيانات ، يمكنك تفسير البيانات التي تنطبق على مشروعك. تساعد هذه الرؤية في تحديد أشياء مثل المنتجات الجديدة التي قد يحبها العملاء ، سواء للتوسع في منطقة أو بلد جديد أو مكان تقليل التكاليف المحددة.