10 تحديات وحلول في تحليلات البيانات

يعرف رواد الأعمال أن استخدام بياناتهم أمر مهم، لكن لا تزال الشركات تواجه صعوبة في تسخير البيانات بفعالية لتعزيز اتخاذ قرارات أفضل وتحسين نتائج الأعمال. بعد ذلك، تميل مصادر البيانات إلى التحسين لتخزين البيانات، ليس تحليلاتها. يجعل هذا من الصعب على رجال الأعمال استيعاب ذلك. في الوقت نفسه، تصارع الشركات نحو أفضل طريقة لتطبيق تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية—دون توظيف أسطول من علماء البيانات. إنه جهد جدير بالاهتمام، لأن تحليلات البيانات يمكن أن تساعد الشركات في تحديد الأنماط والاتجاهات والفُرص التي تسترشد بمجموعة واسعة من القرارات الاستراتيجية، مثل المنتجات التي يجب الاستثمار فيها، والحملات التسويقية التي تجريها، والعملاء الذين تستهدفهم.

لكن دون استراتيجية رسمية وتقنية مُستهدفة لجَمع البيانات ذات الصلة وتحليلها، تخاطر المؤسسات باتخاذ القرارات بناءً على الحدس أو الافتراضات، مما يفقدها فرص تحسين النتائج المالية وتجارب الموظفين والعملاء.

أهم 10 تحديات في تحليلات البيانات تواجه الشركات

لا تظهر البيانات بمفردها بأنها مُفيدة تمامًا—إنها تحليل البيانات الذي يتيح للفِرق اتخاذ قرارات أكثر استنارة والاستجابة بشكل أفضل لظروف الأعمال المُتغيرة. تعد تحليلات البيانات عملية مركزية لمؤسسة تتحول إلى إن تكون معتمدة على البيانات حقًا. مع ذلك، يستهلك صياغة استراتيجية تحليلات البيانات وتنفيذها وتشغيلها وقتًا وجهدًا، وتأتي العملية مع بعض التحديات المعروفة لكنها ضخمة.

1. جودة البيانات

يَكمُن أحد أكبر التحديات التي تواجهها معظم الشركات في ضمان موثوقية البيانات التي تجمعها. عندما تعاني البيانات من عدم الدقة وعدم الاكتمال وعدم الاتساق والتكرار، يمكن أن يؤدي ذلك إلى رؤى غير صحيحة وسوء اتخاذ القرار. توجد العديد من الأدوات المتاحة لإعداد البيانات وإلغاء تكرار البيانات والتحسين، ويتم تضمين بعض هذه الوظائف في منصة التحليلات لديك بشكل مثالي.

يمكن أن تكون البيانات غير القياسية أيضًا مشكلة—على سبيل المثال، عندما تختلف الوحدات أو العملات أو تنسيقات التاريخ. يقلل توحيد المعايير قدر الإمكان، وفي أقرب وقت ممكن إلى أدنى حد من جهود التنقيح ويتيح تحليلاً أفضل.

من خلال تنفيذ حلول مثل التحقق من البيانات وتنقيح البيانات والحوكمة المناسبة للبيانات، يمكن للمؤسسات ضمان دقة بياناتها واتساقها وأنها كاملة ويمكن الوصول إليها وآمنة. يمكن أن تعمل هذه البيانات عالية الجودة باعتبارها وقود للتحليل الفعَّال للبيانات وتؤدي في النهاية إلى اتخاذ قرارات أفضل.

2. الوصول إلى البيانات

يكون لدى الشركات غالبًا بيانات متفرقة عبر أنظمة وإدارات متعددة، وفي تنسيقات مُنظمة وغير مُنظمة وشبه مُنظمة. يجعل هذا من الصعب دمجها وتحليلها وتكون عُرضة للاستخدام غير المصرح به. تفرض البيانات غير المُنظمة تحديات على مشروعات التحليلات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التي تعمل بشكل أفضل مع وجود أكبر قدر ممكن من البيانات للاستفادة منها.

بالنسبة إلى العديد من الشركات، يتمثل الهدف في الإتاحة للجميع—مما يمنح الوصول إلى البيانات عبر المؤسسة بأكملها بغض النظر عن القسم. لتحقيق هذا مع الحماية أيضًا من الوصول غير المُصرح به، يجب على الشركات جَمع بياناتها في مستودع مركزي، مثل بحيرة البيانات، أو ربطها مباشرةً بتطبيقات التحليلات باستخدام واجهات برمجة التطبيقات وأدوات التكامل الأخرى. يجب أن تسعى أقسام تكنولوجيا المعلومات جاهدة لإنشاء عمليات سير عمل مُبسطة للبيانات من خلال الأتمتة والمصادقة المُضمنة لتقليل حركة البيانات إلى أدنى حد، وخفض مشكلات التوافق أو التنسيق، والاحتفاظ بمعالجة ما يمكن للمستخدمين والأنظمة الوصول إليه من معلومات.

3. تمثيلات مرئية سيئة

يساعد تحويل البيانات إلى رسوم بيانية أو مخططات من خلال جهود مؤثرات عرض البيانات في تقديم معلومات مُعقدة بطريقة ملموسة ودقيقة يسهل فهمها. لكن يمكن أن يؤدي استخدام طريقة التمثيل المرئي الخاطئة أو تضمين الكثير من البيانات إلى تمثيلات مرئية مُضللة واستنتاجات غير صحيحة. يمكن أن تتسبب أخطاء الإدخال والتمثيلات المرئية المبسطة بشكل مُفرط في تحريف التقرير الناتج حول ما يجري بالفعل.

تدعم أنظمة تحليلات البيانات الفعَّالة إنشاء التقارير، وتوفر إرشادات حول التمثيلات المرئية، كما أنها سهلة الاستخدام بما يكفي لمستخدمي الأعمال للعمل عليها. غير ذلك، فإن عبء الإعداد والمخرجات يقع على عاتق تكنولوجيا المعلومات، ويمكن أن تكون جودة التمثيلات المرئية ودقتها موضع شك. لتجنب ذلك، يجب على المؤسسات التأكد من أن النظام الذي تختاره يمكنه التعامل مع البيانات المُنظمة وغير المُنظمة وشبه المُنظمة.

كيف يمكنك تحقيق تمثيل مرئي فعَّال للبيانات؟ ابدأ بالمفاهيم الثلاثة التالية:

اعرف جمهورك: قم بتخصيص التمثيل المرئي بما يلبي اهتمامات مشاهديك. تجنب المصطلحات الفنية أو الرسوم البيانية المُعقدة وكُن انتقائيًا في البيانات التي تُضمِّنها. يحتاج المدير التنفيذي إلى معلومات مُختلفة تمامًا عن رئيس القسم.

ابدأ بغرض واضح: ما القصة التي تحاول أن ترويها بياناتك؟ ما الرسالة الرئيسة التي تريد أن ينتزعها المشاهدون؟ بمجرد أن تعرف هذا، يمكنك اختيار أنسب نوع مُخطط. تحقيقًا إلى هذه الغاية، لا تختر افتراضيًا رسم بياني قرصي أو شريطي فحسب. توجد العديد من خيارات التمثيل المرئي، كل منها مناسب لأغراض مُختلفة. تعرض المخططات الخطية الاتجاهات بمرور الوقت، وتكشف المخططات التشتت عن العلاقات بين المتغيرات، وما إلى ذلك.

حفاظ على بساطة الأمور: تجنب تكدس مؤثراتك المرئية بعناصر غير ضرورية. استخدم التسميات الواضحة والعناوين المُختصرة ولوحة ألوان محدودة لتحسين إمكانية القراءة. تجنب المقاييس المُضللة، أو العناصر المشوهة، أو أنواع المخططات التي قد تشوِّه البيانات.

4. خصوصية البيانات وأمانها

يمثل التحكم في الوصول إلى البيانات تحديًا لا نهاية له يتطلب تصنيف البيانات بالإضافة إلى تكنولوجيا الأمان.

على مستوى أكبر، يجب إيلاء اهتمام دقيق حول مَن يُسمح له في أنظمة التشغيل الحيوية باسترداد البيانات، لأن أي ضرر يحدث هنا يمكن أن يؤثر في الأعمال التجارية. وبالمثل، تحتاج الشركات إلى التأكد من أنه عندما يسجل مستخدمون من أقسام مُختلفة الدخول إلى لوحات معلوماتهم، فإنهم لا يرون سوى البيانات التي يجب عليهم رؤيتها. يجب على الشركات إنشاء ضوابط وصول قوية والتأكد من أن أنظمة تخزين البيانات والتحليلات الخاصة بها آمنة ومُتوافقة مع لوائح خصوصية البيانات في كل خطوة من خطوات عملية جمع البيانات وتحليلها وتوزيعها.

قبل أن تتمكن من تحديد الأدوار التي يجب أن تتمتع بالوصول إلى أنواع أو مجموعات مُختلفة من البيانات، يجب أن تفهم ماهية تلك البيانات. يتطلب ذلك إعداد نظام تصنيف بيانات. للبدء في هذا، ضع في اعتبارك الخطوات التالية:

تعرَّف على ما لديك: حدد أنواع البيانات التي تجمعها مؤسستك وتُخزِّنها وعملياتها، ثم صنفها بناءً على الحساسية والعواقب المُحتملة لخرق ما واللوائح التي تخضع إليها، مثل HIPAA أو GDPR.

تطوير مصفوفة تصنيف بيانات: حدد مخطط به فئات مختلفة، مثل الاستخدام العام والسري والداخلي فحسب، وضع معايير لتطبيق هذه التصنيفات على البيانات بناءً على حساسيتها ومتطلباتها القانونية وسياسات شركتك.

مراجعة مَن قد يرغب في الوصول: حدد الأدوار والمسئوليات لتصنيف البيانات والملكية والتحكم في الوصول. يتمتع موظف الإدارة المالية بحقوق وصول مُختلفة عن عضو في فريق الموارد البشرية على سبيل المثال.

ثم، بناءً على سياسة التصنيف، اعمل بجانب مالكي البيانات لتصنيف بياناتك. بمجرد وضع مُخطط، ضع في اعتبارك أدوات تصنيف البيانات التي يمكنها مسح البيانات وتصنيفها تلقائيًا على أساس قواعدك المُحددة.

أخيرًا، أعد ضوابط أمان البيانات المناسبة ودرِّب موظفيك عليها، مع التأكيد على أهمية التحكم السليم في معالجة البيانات والوصول إليها.

5. النقص في المواهب

لا تستطيع العديد من الشركات أن تجد المواهب التي تحتاجها لتحويل إمداداتها الهائلة من البيانات إلى معلومات قابلة للاستخدام. تجاوز الطلب على محللي البيانات وعلماء البيانات والأدوار الأخرى المُتعلقة بالبيانات المعروض من المهنيين المؤهلين مع المهارات اللازمة للتعامل مع مهام تحليلات البيانات المُعقدة. ولا توجد علامات على انخفاض الطلب أيضًا. بحلول عام 2026، من المتوقع أن ينمو عدد الوظائف التي تتطلب مهارات علوم البيانات بنسبة 28% تقريبًا، وفقًا إلى مكتب إحصاءات العمل الأمريكي.

لحُسن الحظ، توفر العديد من أنظمة التحليلات اليوم إمكانات مُتقدمة لتحليلات البيانات، مثل خوارزميات التعلم الآلي المُضمنة التي يمكن لمستخدمي الأعمال الوصول إليها دون خلفيات في علوم البيانات. يمكن للأدوات ذات الوظائف الآلية لإعداد البيانات وتنقيحها، على وجه الخصوص مساعدة محللي البيانات في إنجاز المزيد من المهام.

يمكن للشركات أيضًا صقل المهارات وتحديد الموظفين ذوي الخلفيات التحليلية أو الفنية القوية الذين قد يرغبون في الانتقال إلى أدوار في البيانات وتقديم برامج تدريبية مدفوعة الأجر أو دورات عبر الإنترنت أو معسكرات تدريب حول البيانات لتزويدهم بالمهارات اللازمة.

6. الكثير من أنظمة التحليلات وأدواتها

ليس من غير المألوف أنه بمجرد أن تبدأ المؤسسة في استراتيجية تحليلات البيانات، أن تنتهي بشراء أدوات مُنفصلة لكل طبقة من عملية التحليلات. بالمثل، إذا تصرفت الإدارات بشكل مستقل، فقد ينتهي بها المطاف إلى شراء منتجات مُتنافسة ذات إمكانات مُتداخلة أو مُضادة؛ وقد يكون هذا أيضًا مشكلة عند دمج الشركات.

تكون النتيجة في خليط من التكنولوجيا، وإذا تم نشرها محليًا، فيظهر في مكان ما مركز بيانات مليء بالبرامج والتراخيص المختلفة التي يجب إدارتها. إجمالًا، يمكن أن يؤدي هذا إلى إهدار الأعمال وإضافة تعقيد غير ضروري على البنية. لمنع ذلك، يجب على قادة تكنولوجيا المعلومات إنشاء إستراتيجية على مستوى المؤسسة لأدوات البيانات، والعمل مع مختلف رؤساء الأقسام لفهم احتياجاتهم ومتطلباتهم. يمكن أن يساعد إصدار كتالوج يتضمن خيارات مُتنوعة قائمة على السحابة في وجود الجميع على منصة موحدة.

7. التكلفة

تتطلب تحليلات البيانات الاستثمار في التكنولوجيا والموظفين والبنية التحتية. لكن ما لم تكن المؤسسات واضحة بشأن المزايا التي تحصل عليها من جهد التحليلات، فقد تواجه فِرق تكنولوجيا المعلومات صعوبة في تبرير تكلفة تنفيذ المبادرة بشكل سليم.

يمكن أن يؤدي نشر منصة تحليلات البيانات عبر بنية قائمة على السحابة إلى التخلص من معظم النفقات الرأسمالية الأولية مع تقليل تكاليف الصيانة. كما يمكن أن تحد من مشكلة الكثير من الأدوات ذات الاستخدام لمرة واحدة.

من الناحية التشغيلية، يأتي عائد الاستثمار في المؤسسة من الرؤى التي يمكن أن تكشف عنها تحليلات البيانات لتحسين التسويق والعمليات وسلاسل التوريد ووظائف الأعمال الأخرى. للكشف عن العائد على الاستثمار، يجب على فِرق تكنولوجيا المعلومات العمل مع أصحاب المصلحة لتحديد مقاييس نجاح واضحة ترتبط بأهداف الأعمال. قد تكون الأمثلة على ذلك ف أن نتائج تحليلات البيانات أدت إلى زيادة في الإيرادات بنسبة 10%، أو انخفاض بنسبة 8% في معدل فقدان العملاء، أو تحسن بنسبة 15% في الكفاءة التشغيلية. فجأة، تبدو هذه الخدمة السحابية كأنها صفقة.

على الرغم من أهمية البيانات القابلة للقياس الكمي، قد يكون من الصعب قياس بعض المزايا مباشرةً، لذلك تحتاج فِرق تكنولوجيا المعلومات إلى التفكير بما يتجاوز مجرد أرقام البنود. على سبيل المثال، قد يحسِّن مشروع البيانات من مرونة اتخاذ القرار أو تجربة العملاء، مما قد ينتج عنه مكاسب طويلة الأجل.

8. تغيير التكنولوجيا

يتطور مشهد تحليلات البيانات باستمرار، مع ظهور أدوات وتقنيات وتقنيات جديدة في كل وقت. على سبيل المثال، بدأ السباق حاليًا بين الشركات للحصول على إمكانات مُتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) وتصبح متوفرة لمستخدمي الأعمال بالإضافة إلى علماء البيانات. يعني ذلك أن إدخال أدوات جديدة تجعل هذه التقنيات متاحة وذات صلة. لكن بالنسبة إلى بعض المؤسسات، قد لا تتوافق تقنيات التحليلات الجديدة مع الأنظمة والعمليات القديمة. يمكن أن يتسبب هذا في تحديات تكامل البيانات التي تتطلب المزيد من التحويلات أو الموصلات ذات التعليمات البرمجية المخصصة لحلها.

تعني مجموعات الميزات المُتطورة أيضًا تقييم مستمر لأفضل منتج مناسب لاحتياجات العمل الخاصة بالمؤسسة. مرة أخرى، يمكن أن يسهِّل استخدام أدوات تحليلات البيانات القائمة على السحابة من ترقيات الميزات والوظائف، إذ يضمن الموفر إتاحة أحدث إصدار دائمًا. قارن ذلك بنظام محلي لا يمكن تحديثه إلا كل عام أو عامين، مما يؤدي إلى منحنى تعلم أكثر حدة بين الترقيات.

9. مقاومة التغيير

يتطلب غالبًا تطبيق تحليلات البيانات ما يُسمى بمستوى غير مريح من التغيير. فجأة، صارت الفِرق تمتلك معلومات جديدة حول ما يحدث في الأعمال والخيارات المُختلفة لطريقة رد فعلها. قد يشعر القادة الذين اعتادوا على العمل بناءً على حدسهم بدلاً من البيانات أيضًا بالتحدي—أو حتى التهديد—من التحول.

لمنع مثل هذا رد الفعل العكسي، يجب على موظفي تكنولوجيا المعلومات التعاون مع الأقسام الفردية لفهم احتياجات البيانات لديهم، ثم التواصل حول طريقة تحسين برامج التحليلات الجديدة لعملياتهم. في جزء من عملية النشر، يمكن لفِرق تكنولوجيا المعلومات إظهار كيف تؤدي التطورات في تحليلات البيانات إلى عمليات سير عمل أكفأ ورؤى أعمق للبيانات، واتخاذ قرارات أفضل عبر الأعمال في نهاية المطاف.

10. تعيين الأهداف

بدون أهداف وغايات واضحة، تواجه الشركات صعوبة في تحديد مصادر البيانات التي يجب استخدامها للمشروع، وطريقة تحليل البيانات، وما تريد فعله بالنتائج، وكيف تقيس النجاح. يمكن أن يؤدي عدم وجود أهداف واضحة إلى جهود تحليلات بيانات غير مركزة ولا تقدم رؤى أو عوائد ذات مغزى. يمكن الحد من هذا عن طريق تحديد الأهداف والنتائج الرئيسة لمشروع تحليلات البيانات قبل أن يبدأ.

التعامل مع تحديات تحليلات البيانات باستخدام أنظمة Oracle

حتى بالنسبة إلى الشركات التي تبنت بالفعل تحليلات البيانات، يمكن للتكنولوجيا مثل التعلم الآلي السهل الاستخدام والبديهي أو تحليلات الخدمة الذاتية أو أنظمة التمثيل المرئي المُتقدمة أن تقدِّم فُرصًا جديدة لاكتساب ميزة تنافسية وتوقع متطلبات الأعمال المستقبلية. على هذا النحو، يجب على قادة الأعمال مواصلة الاستثمار في الأشخاص والتقنيات لتحسين استخدام البيانات ودمج الاستراتيجيات القائمة على التحليلات في ثقافتهم من أجل تحقيق النمو المستدام والأهمية.

يمثل Oracle Analytics حل تحليلات شامل مع إمكانات جاهزة للاستخدام عبر مجموعة واسعة من أحمال العمل وأنواع البيانات. يمكن أن تساعد المنصة المُخصصة لتحليلات البيانات أعمالك في إدارة عملية التحليلات بأكملها، بدءًا من استيعاب البيانات وإعدادها حتى تمثيل النتائج مرئيًا ومشاركتها. يمكن للمستخدمين الاستفادة من الذكاء الاصطناعي الرائد في المجال والتعلم الآلي للمساعدة في حل المشكلات التشغيلية الصعبة والتنبؤ بالنتائج وتخفيف المخاطر. في الوقت نفسه، يمكن لقادة الأعمال الحصول على رؤى أسرع وأدق لتعزيز عملية صنع القرار الواثقة والمستنيرة للغاية.

بالإضافة إلى ذلك، تسهِّل Oracle تحليل مجموعات البيانات وتطبيق نماذج التعلم الآلي المُضمنة مع التمثيلات المرئية للبيانات السياقية—كل ذلك للوصول إلى تكلفة اشتراك شهرية يمكن التنبؤ بها.

إن التغيير في تحليلات البيانات حتمي، لذلك؛ لا بد أن تنشأ تحديات جديدة. من خلال تبني هذه الاستراتيجيات، يمكن للمؤسسات التغلب على الخوف من التغيير والحمل الزائد للبيانات والبدء في استخدام التحليلات باعتبارها محفز للنمو.

الأسئلة الشائعة حول التحديات التي تواجه تحليلات البيانات

ما التحديات الرئيسة لتحليلات البيانات؟

تشمل التحديات الرئيسة المرتبطة بتحليلات البيانات جمع بيانات ذات مغزى، واختيار أداة التحليلات المناسبة، والتمثيل المرئي للبيانات، وتحسين جودة البيانات، والعثور على محللين مهرة، وإنشاء ثقافة قائمة على البيانات.

كيف يتم استخدام التعلم الآلي في تحليلات البيانات؟

يلعب التعلم الآلي (ML) دورًا قويًا في تحليلات البيانات من خلال أتمتة المهام، والكشف عن الأنماط الخفية، وإجراء التنبؤات من مجموعات البيانات الكبيرة والمتباينة. على سبيل المثال، يمكن أن يستغرق تنقيح البيانات وفرزها عمليات يدوية مُستهلكة للوقت. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أتمتة هذه المهام، مما يسمح لمحللي البيانات أن تعمل بشكل أكثر استراتيجية مثل تفسير النتائج وإنشاء النماذج.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تحتوي مجموعات البيانات الكبيرة على أنماط واتجاهات خفية قد تفوتها الأساليب الإحصائية التقليدية. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل كميات هائلة من البيانات للتعرُّف على العلاقات المُعقدة وتحديد أوجه الخلل في الاتجاهات. بمجرد تدريب نماذج التعلم الآلي على بيانات الشركة السابقة، يمكنها التنبؤ بالنتائج المستقبلية للمساعدة في تقليل معدل فقدان العملاء، وإنشاء حملات تسويقية مُستهدفة، وتحديد مستويات تسعير مثالية.