تعد الرؤى حول السوق والعملاء ضرورية لنجاح الأعمال. ولكن كانت هناك دائمًا تحديات في الحصول على هذه الرؤى. في العصر الرقمي اليوم، تحتاج إلى حل تحليلات بيانات يدمج أفضل إمكانات التحليلات وإدارة البيانات للوصول بسرعة وسهولة إلى البيانات وتحليل المعلومات التي تحتاج إليها متى وأينما احتجت إليها.
قد تكون القدرة على اشتقاق مقاييس معينة أو مؤشرات أداء رئيسية (KPI) من البيانات صعبة. ومع توزيع البيانات في جميع أنحاء المؤسسة، يمكن أن يثبت أن الحصول على معلومات متكاملة في الوقت المناسب يمثل مشكلة أيضًا. عادةً، يستغرق الحصول على المعلومات أو الرؤى المرغوبة التي تحتاجها شركتك للمنافسة وقتًا طويلاً للغاية ويتطلب الكثير من الجهد.
ويرجع ذلك غالبًا إلى الافتقار المحتمل إلى إمكانيات التحليلات. تتوافر البيانات بسهولة؛ ولكن لا توجد أداة متوفرة توفر الوصول السريع. إذا كان هناك، يمكن لمحللي البيانات أو الأعمال إجراء مؤثرات عرض بيانات وتحليلات سريعة وذاتية الخدمة. ومرة أخرى، غالبًا ما تكون البيانات متفرقة، مما يعني أنه يجب على الموظفين جمع البيانات يدويًا أولاً قبل أن يتمكنوا من بدء تحليلهم.
على سبيل المثال، نظرًا لاستخدام تطبيقات مبيعات متعددة، يمكن للشركات الوصول إلى العديد من مصادر البيانات، بما في ذلك عمليات استخراج البيانات المالية أو التسويق بتنسيق ملف CSV أو Excel. بل إنها قد تسحب بيانات إضافية تم الحصول عليها على أساس مخصص من مكان آخر. قبل إجراء أي تحليل، يجب دمج البيانات، على الأرجح من خلال محاولة استخدام جدول بيانات مثل قاعدة بيانات، ثم إنشاء مقاييس أو تحليلات من ذلك.
وتعد عملية جمع البيانات هذه أكثر صعوبة واستهلاكًا للوقت من التحليل الفعلي للبيانات. وبما أنه يدوي للغاية أيضًا، فلا يمكن التكرار، لذلك عندما تكون هناك حاجة إلى تحليل جديد بعد ثلاثة أسابيع، يجب القيام بهذه العملية الصعبة والمستهلكة للوقت مرة أخرى.
ويخلق هذا النهج أيضًا مشكلة تتعلق باتساق البيانات. في كثير من الأحيان، يتشارك زملاء العمل في جدول بيانات يتم تحديثه بمرور الوقت. ونتيجة لذلك، يصبح جدول البيانات الأصلي غير متزامن، حيث استخدمت فرق مختلفة إصدارات مختلفة دون أن يصل أحد إلى مصدر عام وحالي. قم بتجميع هذه المشكلة مع أخطاء المعادلة بين الإصدارات والروابط التالفة المتأصلة في مشاركة الجدول الإلكتروني. تظهر جميع المشاكل النموذجية التي تنشأ مع جداول البيانات هنا، ولكن أكثر من ذلك عند محاولة استخدام جدول بيانات كقاعدة بيانات مؤقتة.
وهناك أيضا شواغل تتعلق بالحكم والأمن. بالنسبة إلى أعضاء الفريق المسؤولين عن التخطيط والتحليل المالي، تُعد إرسال المعلومات المالية الأساسية عبر البريد الإلكتروني حول جداول البيانات أو مشاركتها عبر SharePoint (أو أداة تعاون أخرى) ممارسات أمان محفوفة بالمخاطر قد تعرض شركتك للجرائم الإلكترونية.
لبدء استخدام تحليلات البيانات لأعمالك، يوصى بأن تبدأ المؤسسات بأتمتة بعض هذه العمليات باستخدام إعداد بيانات الخدمة الذاتية. تعد هذه قدرة متكاملة ومضمنة لأدوات التحليلات التي توثق العملية وتؤتمتها بحيث يمكن تكرارها - مما يقلل من وقت التحليل والنتائج بشكل كبير.
باستخدام الحل الذاتي، يمكن لمحللي الأعمال المدركين للبيانات إعداد مستودع بيانات آمن وقابل للمشاركة خلال دقائق في خطوات قليلة وبسيطة. يمكن للشركات بعد ذلك استخدام إمكانية إعداد بيانات الخدمة الذاتية داخل النظام الأساسي السحابي للتحليلات ليس فقط لأتمتة عملية إعداد البيانات، ولكن أيضًا لملء مستودع بيانات آمن وقابل للمشاركة تلقائيًا. عند تحديث البيانات، سيرى الجميع تلك التحديثات كما تم إجراؤها، مما يحل مشكلة اتساق البيانات وأمانها.
من منظور الحوكمة، يمكن لفريق البيانات والتحليلات المركزي رؤية البيانات والتحويلات والمقاييس والتقارير والتحليلات المستخدمة - مما يعني أنه يمكن تتبعها جميعًا - بما في ذلك مجموعات البيانات المخصصة هذه - داخل وظائف الأعمال وعبرها. يمكن دمج مجموعات البيانات والبيانات شائعة الاستخدام في مستودع وقياسات بيانات المؤسسة أو الأقسام، بالإضافة إلى لوحات المعلومات والتقارير القياسية. يتم دمج العمليات المعزولة والمخصصة في عمليات الأقسام والمؤسسات، مما يسمح بمزيد من الاتساق والوصول والكفاءة.
من الناحية التاريخية، كانت مقارنة الإحصائيات وتحليل البيانات لرؤى الأعمال تمرينًا يدويًّا، وغالبًا ما يستغرق وقتًا طويلاً، مع أن جداول البيانات هي أداة الانتقال إلى العمل. بدءًا من السبعينيات، بدأت الشركات في استخدام التكنولوجيا الإلكترونية، بما في ذلك قواعد البيانات الارتباطية، ومستودعات البيانات، وخوارزميات التعلم الآلي (ML) وحلول البحث على الويب، ومؤثرات عرض البيانات، وغيرها من الأدوات التي من شأنها تسهيل عملية التحليلات وتسريعها وأتمتتها.
ومع ذلك، ومع هذه التطورات في التكنولوجيا وزيادة الطلب على الأسواق، ظهرت تحديات جديدة. وفي نهاية المطاف، أدى العدد المتزايد من حلول التحليلات وإدارة البيانات التنافسية وغير المتوافقة أحيانًا إلى إنشاء مستودعات تكنولوجية، ليس فقط داخل الأقسام والمؤسسات ولكن أيضًا مع الشركاء والموردين الخارجيين. ومن ناحية أخرى، فإن بعض هذه الحلول معقدة للغاية، فهي تتطلب خبرة فنية تتجاوز متوسط مستخدمي الأعمال، مما يحد من قابلية استخدامهم داخل المؤسسة.
كما فرضت مصادر البيانات الحديثة ضريبة على قدرة قواعد البيانات العلائقية التقليدية والأدوات الأخرى على إدخال فئات كبيرة من البيانات والبحث عنها ومعالجتها. وقد تم تصميم هذه الأدوات للتعامل مع المعلومات المهيكلة مثل الأسماء والتواريخ والعناوين. لا يمكن معالجة البيانات غير المنظمة التي تنتجها مصادر البيانات الحديثة - بما في ذلك البريد الإلكتروني والنص والفيديو والصوت ومعالجة الكلمات والصور الساتلية - وتحليلها باستخدام الأدوات التقليدية.
إن الوصول إلى عدد متزايد من مصادر البيانات وتحديد القيمة ليس بالأمر السهل، خاصة وأن غالبية البيانات المنتجة اليوم شبه منظمة أو غير منظمة.
يعتمد أفضل نوع من تحليلات البيانات لدى الشركة على مرحلة تطويرها. غالبًا ما تستخدم معظم الشركات نوعًا من التحليلات، ولكنها توفر عادةً رؤى فقط لاتخاذ قرارات أعمال تفاعلية، وليست استباقية.
وبشكل متزايد، تتبنى الشركات حلول تحليلات بيانات متطورة مع إمكانات التعلم الآلي لاتخاذ قرارات أعمال أفضل والمساعدة على تحديد اتجاهات السوق وفرصه. قد تجد المؤسسات التي لا تبدأ باستخدام تحليلات البيانات مع إمكانيات استباقية ومستقبلية أداء أعمال مفقودًا لأنها تفتقر إلى القدرة على اكتشاف الأنماط الخفية واكتساب رؤى أخرى.
قد تكون التحليلات التنبؤية الفئة الأكثر استخدامًا لتحليلات البيانات. تستخدم الشركات التحليلات التنبؤية لتحديد الاتجاهات، والارتباطات، والسبب. يمكن تقسيم الفئة بشكل أكبر إلى نمذجة تنبؤية ونمذجة إحصائية؛ ومع ذلك، من المهم معرفة أن الاثنين يسيران جنبًا إلى جنب.
على سبيل المثال، يمكن لحملة إعلانية للقمصان على Facebook تطبيق تحليلات تنبؤية لتحديد مدى ارتباط سعر التحويل بشكل وثيق بالمنطقة الجغرافية للجمهور المستهدف وقوس الدخل والاهتمامات. ومن هناك، يمكن استخدام النمذجة التنبؤية لتحليل الإحصائيات لجماهيرين مستهدفين (أو أكثر)، وتوفير قيم الإيرادات المحتملة لكل ديموغرافي.
التحليلات التوجيهية هي المكان الذي تتجمع فيه الذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة للمساعدة في التنبؤ بالنتائج وتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها. يمكن تقسيم هذه الفئة من التحليلات إلى تحسين واختبار عشوائي. باستخدام التطورات الحاصلة في التعلم الآلي، يمكن أن تساعد التحليلات التوجيهية في الإجابة عن أسئلة مثل "ماذا لو جربنا ذلك؟" و"ما أفضل الإجراءات؟" يمكنك اختبار المتغيرات الصحيحة وحتى اقتراح متغيرات جديدة توفر فرصة أعلى لتوليد نتيجة إيجابية.
على الرغم من أن تحليل البيانات من الماضي ليس أمرًا مثيرًا مثل التنبؤ بالمستقبل، إلا أنه قد يكون سببًا مهمًا في توجيه أعمالك. تحليلات البيانات التشخيصية هي عملية فحص البيانات لفهم السبب والحدث أو سبب حدوث شيء ما. وغالبًا ما يتم استخدام تقنيات مثل التنقل لأسفل واكتشاف البيانات واستخراج البيانات والارتباطات.
تساعد تحليلات البيانات التشخيصية على الإجابة عن سبب حدوث شيء ما. كما هو الحال مع الفئات الأخرى، يتم تقسيمها أيضًا إلى فئتين أكثر تحديدًا: اكتشاف وتنبيهات والاستعلام والتنقل لأسفل. يتم استخدام الاستعلامات والنفاذ للداخل للحصول على مزيد من التفاصيل من تقرير. على سبيل المثال، مندوب مبيعات أغلق صفقات أقل بكثير في شهر واحد. يمكن أن يعرض التوسيع أيام عمل أقل، بسبب إجازة لمدة أسبوعين.
قم باكتشاف وتنبيه بإخطار إحدى المشكلات المحتملة قبل حدوثها، على سبيل المثال، تنبيه حول كمية أقل من ساعات العمل، مما قد يؤدي إلى انخفاض في الصفقات المغلقة. يمكنك أيضًا استخدام تحليلات البيانات التشخيصية "لاكتشاف" المعلومات مثل المرشح الأكثر تأهيلًا لمنصب جديد في شركتك.
التحليلات الوصفية هي العمود الفقري لإعداد التقارير - من المستحيل وجود أدوات ولوحات معلومات ذكاء الأعمال (BI) بدونها. وهو يتناول الأسئلة الأساسية "كم ومتى وأين وماذا".
مرة أخرى، يمكن تقسيم التحليلات الوصفية إلى فئتين: إعداد تقارير لغرض معين والتقارير الجاهزة. التقرير المعلب هو تقرير تم تصميمه مسبقًا ويحتوي على معلومات حول موضوع معين. ومن أمثلة ذلك التقرير الشهري الذي ترسله وكالتك الإعلانية أو فريقك الإعلاني الذي يعرض تفاصيل مقاييس الأداء عن آخر جهودك الإعلانية.
من ناحية أخرى، يتم تصميم التقارير الخاصة بواسطتك ولا تتم جدولتها عادةً. يتم إنشاؤها عند الحاجة إلى الإجابة على سؤال عمل محدد. تفيد هذه التقارير في الحصول على معلومات أكثر عمقًا حول استعلام محدد. يمكن أن يركز تقرير مخصص على ملف التعريف الخاص بشركتك على الوسائط الاجتماعية، مع فحص أنواع الأشخاص الذين يحبون صفحتك وصفحات الصناعة الأخرى، بالإضافة إلى المعلومات الديموغرافية والمشاركة الأخرى. تساعد خصوصية هذا الجهاز على إعطاء صورة أكثر اكتمالاً لجمهور الوسائط الاجتماعية. من المحتمل ألا تحتاج إلى عرض هذا النوع من التقارير مرة أخرى (ما لم يكن هناك تغيير كبير في جمهورك).
في بيئة العمل المتغيرة باستمرار، قد يكون من الصعب التنبؤ بخطوتك التالية. وهنا يأتي دور تحليلات البيانات. من خلال الوصول السريع إلى البيانات عبر الفرق والمؤسسات، يمكنك اتخاذ قرارات أفضل من خلال الحصول على رؤى أعمق حول:
إذا كنت تتعامل مع عميل واحد فقط يجلس على الطاولة معك، فسيكون من السهل جمع المعلومات اللازمة والعمل عليها. ولكن كم عدد الشركات التي لديها عميل واحد فقط؟ للحصول على مجمع العملاء النموذجي، يجب مضاعفة هذا العميل بمعدل مائة ألف مرة أو أكثر. قد يكون من الصعب إضافة بيانات التسويق والعملاء المقدمة بطرق متنوعة ومن مصادر متنوعة، وستجد الحصول على المعلومات التي تحتاج إليها - ومعرفة كيفية المضي قدمًا. يتطلب حلاً لتحليلات البيانات يرقى إلى المهمة.
إذا كنت ترغب في إنشاء مؤسسة تعتمد على الرؤى، فهناك الكثير من منتجات تحليلات البيانات في السوق اليوم. وفي نهاية المطاف، يوفر الحل المثالي أدوات تحليل حديثة تنبؤية وبديهية وذاتية التعلم وقابلة للتكيف.
لدعم كل الطرق التي ستستخدم بها مؤسستك البيانات، إليك بعض الأشياء التي يجب وضعها في الاعتبار:
ابحث عن حل يدعم عملية التحليلات بأكملها، بدءًا من جمع البيانات وحتى توفير الرؤى والإجراءات التوجيهية، مع الأمان والمرونة والموثوقية والسرعة.
اختر حلاً يصل إلى البيانات المتوفرة وتحليلها - من أي حجم وفي أي موقع - من التطبيقات (بما في ذلك Internet of Things)، والأقسام، والأطراف الثالثة، والهيكلية وغير الهيكلية، وفي الموقع، وفي السحابة. ويعمل هذا الحل على تبسيط معالجة البيانات للحصول على قيمة حقيقية لبياناتك والكشف عن الأنماط الخفية والرؤى ذات الصلة لمساعدة المستخدمين على اتخاذ قرارات مستنيرة تستند إلى البيانات.
يحسّن حل تحليلات البيانات المثالي جميع الخطوات في سير عمل البيانات لديك. مما يجعل عمليات البيانات والتحليلات أسرع. وتعمل الإمكانات المدمجة، مثل التعلم الآلي، على تسريع عملية إنشاء النماذج. ويتم تحسين الكفاءة في كل مكان في العملية، بما في ذلك جمع البيانات واكتشاف الرؤى وتحسين عملية صنع القرار.
لإجراء تحليلات ورؤى ونتائج جديرة بالثقة، يجب دمج البيانات في مصدر واحد. يتيح القيام بذلك الاتساق والدقة من خلال عرض موحد للبيانات والمقاييس والرؤى.
ابحث عن حل مع التحليلات المعززة - مثل الذكاء الاصطناعي المضمن والتعلم الآلي- لتبسيط المهام وتسريعها وأتمتتها، مما يمنحك القدرة على البحث بشكل أعمق وأسرع في سوقك. وهو يجمع البيانات ويدمجها تلقائيًا من مصادر متعددة ويوصي بمجموعات بيانات جديدة للتحليل.
لتحقيق إمكانياتها كأداة أعمال، يجب أن تكون التحليلات ذات طابع ديمقراطي. وهذا يعني وجود حل لا يتطلب مساعدة من قسم تكنولوجيا المعلومات. يجب أن يكون أي شخص في مؤسستك له الصلاحية المناسبة قادرًا على استخدامه. تم تصميم حل التحليلات المثالي للخدمة الذاتية، مع وظيفة السحب والإفلات والتنقل الإرشادي خطوة بخطوة. وبدون مساعدة من قسم تكنولوجيا المعلومات، يجب أن يتمكن المستخدمون بسهولة من تحميل البيانات واستيرادها وتحليلها من أي زاوية.
توفر حلول تحليلات بيانات أفضل الممارسات للمستخدمين إمكانية الخدمة الذاتية للعثور على أصول البيانات وفهمها والتحكم فيها وتتبعها عبر المؤسسة استنادًا إلى بيانات التعريف وسياق الأعمال. يؤدي ذلك إلى تسريع وقت الحصول على المزايا وتسهيل العثور على بيانات مناسبة للاستخدام. يمكن تحسين اكتشاف البيانات والتعاون والحوكمة من خلال التعليقات التوضيحية والعلامات ومصطلحات قاموس الأعمال التي يحددها المستخدم.
من المحتمل أن تمنحك التحليلات صورة مفصلة عن مشهد عملك. للمساعدة على تحقيق أقصى استفادة من هذه الإمكانات، تحتاج إلى حل ذكي يمكنه تحويل البيانات تلقائيًا إلى عروض مرئية. يتيح لك ذلك رؤية وفهم الأنماط والعلاقات والاتجاهات التي قد تفوتك مع جدول بيانات للأرقام الأولية. كما يتيح لك إنشاء البيانات المدمجة للحصول على رؤى جديدة وفريدة. يمكنك القيام بذلك دون تدريب متخصص، وذلك بفضل التكنولوجيا الذكية.
تريد حلاً يمكن أن يمنح موظفيك إمكانية الوصول إلى المعلومات التي يحتاجون إليها أثناء التنقل. ولكن لا تتساوى جميع حلول تحليلات الأجهزة المحمولة. فكر في حل تحليلات الأجهزة المحمولة الذي لا يوفر الوصول الممكّن للصوت والتنبيهات في الوقت الفعلي فحسب، بل يوفر إمكانات متقدمة لمساعدة الموظفين على أن يصبحوا أكثر إنتاجية.
وتتضمن هذه الإمكانات إنشاء تطبيقات تحليلية للأجهزة المحمولة بمؤثرات بصرية تفاعلية من هاتف أو جهاز لوحي - دون كتابة التعليمات البرمجية. أو تخيل حلاً ينظر إلى بصمتك الرقمية، ويعرف أنك على وشك حضور اجتماع خارج المدينة، ويقدم رؤى لمساعدة ذلك الاجتماع على تحقيق النجاح.
تُستخدم ملايين جداول البيانات المُعدة يدويًا في مجالات متنوعة، بما في ذلك التمويل والعلوم والاقتصاد. ومع ذلك، ووفقًا لـ ZDNet، يوجد لدى 90% من جميع جداول البيانات أخطاء تؤثر على نتائجها. تتكلف الشركات ملايين الدولارات بسبب مشاكل القطع واللصق والخلايا المخفية وغيرها من الأخطاء.
يمكن أن تتسبب حلول وعمليات التحليلات التقليدية أيضًا في تأخير تزويد الشركات بالرؤى اللازمة لاتخاذ قرارات في الوقت المناسب. غالبًا ما يتم جمع البيانات من تطبيقات ومنصات متعددة، مما يتطلب من قسم الشركة: إنشاء الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) والاتصالات والواجهات؛ ونقل البيانات من قاعدة بيانات إلى أخرى؛ والنظر في جودة البيانات؛ وإدخال البيانات في جداول البيانات. قد تستغرق كل هذه المهام وقتًا وموارد ثمينة.
بالإضافة إلى ذلك، مع الحلول والعمليات التقليدية، تحتاج عادة إلى أن تكون خبيرًا في تكنولوجيا المعلومات أو التحليلات لإجراء التحليل. إنها ليست تجربة خدمة ذاتية للمسؤول التنفيذي المشغول الذي يتطلب تحليلات نهاية الشهر. وهذا يعني انتظار خبير تكنولوجيا المعلومات أو التحليلات لتوفير ما هو مطلوب.
يمكن أن تكون أتمتة عمليات التحليلات ووضع العمليات في السحابة عنصرًا مغيرًا قواعد اللعبة للشركات من جميع الأحجام وفي جميع المجالات. على سبيل المثال، حل تحليلات حديث مع ذكاء اصطناعي وتعلم آلي مضمن ومستودع بيانات مستقل متكامل يعمل في سحابة ذاتية التأمين وذاتية التصحيح وذاتية الضبط.
عندما تعمل باستخدام حل تحليلات حديث، يمكن أتمتة كل شيء. حدد بعض المعلمات لما تريد فحصه، والنموذج المطلوب تطبيقه، والعمود الذي تريد التنبؤ به، ثم سيستغرق الحل. يمكن استيعاب البيانات من التطبيقات والأنظمة الأساسية والسحابات المتعددة. يمكن تجميعها وتنظيفها وإعدادها وتحويلها وتحليلها للتنبؤات - كل ذلك تلقائيًا وتسريع المعالجة وتقليل فرصة الأخطاء الناتجة عن النشاط البشري.
اختر Oracle وستحصل على نظام أساسي واحد متكامل يجمع بين Oracle Analytics وOracle Autonomous Database. إنه حل بسيط وقابل للتكرار مع أفضل عناصر التحليلات وخدمات البيانات الذاتية القوية. وهذا يعني إزالة العقبات وجمع البيانات معًا في مصدر واحد للحقيقة وإلغاء قفل الرؤى القابلة للتنفيذ بدرجة كبيرة - مما يجعله حل تحليلات البيانات المثالي لتوجيه قرارات الأعمال الإستراتيجية.