10 تحديات وحلول لتحليلات البيانات

يعرف قادة الأعمال أن استخدام بياناتهم أمر مهم، لكن لا تزال الشركات تواجه صعوبة في تسخير البيانات بفعالية لتحقيق اتخاذ قرارات أفضل وتحسين نتائج الأعمال. بعد كل شيء، تميل مصادر البيانات إلى التحسين لتخزين البيانات، وليس التحليلات. وهذا يجعل من الصعب على رجال الأعمال استيعاب. في الوقت نفسه، تصارع الشركات أفضل طريقة لتطبيق تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية—دون توظيف سرب من علماء البيانات. إنه جهد جدير بالاهتمام لأن تحليلات البيانات يمكن أن تساعد الشركات على تحديد الأنماط والاتجاهات والفرص التي تسترشد بمجموعة واسعة من القرارات الاستراتيجية، مثل المنتجات التي يجب الاستثمار فيها، والحملات التسويقية التي يجب تشغيلها، والعملاء الذين يجب استهدافهم.

ولكن من دون استراتيجية رسمية وتقنية مستهدفة لجمع البيانات ذات الصلة وتحليلها، تخاطر المؤسسات باتخاذ القرارات بناءً على الحدس أو الافتراضات، مع فقدان فرص تحسين النتائج المالية وتجارب الموظفين والعملاء.

أهم 10 تحديات في تحليلات البيانات للشركات

البيانات بمفردها ليست مفيدة تمامًا - إنها تحليل البيانات الذي يتيح للفرق اتخاذ قرارات أكثر استنارة والاستجابة بشكل أفضل لظروف الأعمال المتغيرة. تعد تحليلات البيانات كعملية مركزية للمؤسسة التي تصبح قائمة على البيانات حقًا. ومع ذلك، فإن صياغة استراتيجية تحليلات البيانات وتنفيذها وتشغيلها يستغرق وقتًا وجهدًا، وتأتي العملية مع بعض التحديات المعروفة ولكنها هائلة.

1. جودة البيانات

يكمن أحد أكبر التحديات التي تواجهها معظم الشركات في ضمان موثوقية البيانات التي تجمعها. عندما تعاني البيانات من عدم الدقة وعدم الاكتمال وعدم الاتساق والازدواجية، يمكن أن يؤدي ذلك إلى رؤى غير صحيحة وضعف عملية صنع القرار. هناك العديد من الأدوات المتاحة لإعداد البيانات وإلغاء البيانات المكررة والتحسين، ومن الناحية المثالية، يتم تضمين بعض هذه الوظائف في منصة التحليلات لديك.

يمكن أن تكون البيانات غير القياسية أيضًا مشكلة - على سبيل المثال، عندما تختلف الوحدات أو العملات أو تنسيقات التاريخ. ومن شأن توحيد المعايير قدر الإمكان، في أقرب وقت ممكن، أن يقلل إلى أدنى حد من جهود التطهير ويتيح تحليلا أفضل.

من خلال تنفيذ حلول مثل التحقق من البيانات وتنقيح البيانات والحوكمة المناسبة للبيانات، يمكن للمؤسسات ضمان دقة بياناتها واتساقها وكاملها ويمكن الوصول إليها وآمنة. يمكن أن تعمل هذه البيانات عالية الجودة كوقود لتحليل البيانات الفعال وتؤدي في النهاية إلى اتخاذ قرارات أفضل.

2. الوصول إلى البيانات

غالبًا ما يكون لدى الشركات بيانات متناثرة عبر أنظمة وإدارات متعددة، وفي تنسيقات منظمة وغير منظمة وشبه منظمة. هذا يجعل من الصعب دمج وتحليل وعرضة للاستخدام غير المصرح به. تفرض البيانات غير المنظمة تحديات على مشروعات التحليلات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التي تعمل بشكل أفضل مع أكبر قدر ممكن من البيانات للاستفادة منها.

بالنسبة للعديد من الشركات، يتمثل الهدف في إتاحة البيانات للجميع—منح الوصول إلى البيانات عبر المؤسسة بأكملها بغض النظر عن القسم. ولتحقيق ذلك مع الحماية أيضًا من الوصول غير المصرح به، يجب على الشركات جمع بياناتها في مستودع مركزي، مثل بحيرة البيانات، أو ربطها مباشرة بتطبيقات التحليلات باستخدام واجهات برمجة التطبيقات وأدوات التكامل الأخرى. يجب أن تسعى أقسام تكنولوجيا المعلومات جاهدة لإنشاء عمليات سير عمل مبسطة للبيانات من خلال الأتمتة والمصادقة المضمنة لتقليل حركة البيانات إلى أدنى حد، وتقليل مشكلات التوافق أو التنسيق، والاحتفاظ بمعالجة ما يمكن للمستخدمين والأنظمة الوصول إليه من معلومات.

3. تمثيلات مرئية غير صحيحة

يساعد تحويل البيانات إلى رسوم بيانية أو مخططات من خلال جهود مؤثرات عرض البيانات على تقديم معلومات معقدة بطريقة ملموسة ودقيقة تسهل فهمها. ولكن استخدام طريقة التمثيل المرئي الخاطئة أو تضمين الكثير من البيانات يمكن أن يؤدي إلى تمثيلات مرئية مضللة واستنتاجات غير صحيحة. يمكن أن تتسبب أخطاء الإدخال والتمثيلات المرئية المبسطة بشكل مفرط في تحريف التقرير الناتج لما يجري بالفعل.

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

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

تعرف على جمهورك: قم بتخصيص التمثيل المرئي لمصالح المشاهدين. تجنب المصطلحات الفنية أو الرسوم البيانية المعقدة وتكون انتقائية حول البيانات التي تقوم بتضمينها. يريد المدير التنفيذي معلومات مختلفة تمامًا عن رئيس القسم.

ابدأ بغرض واضح: ما القصة التي تحاول إخبارها ببياناتك؟ ما الرسالة الرئيسية التي تريد أن يتلقاها المشاهدون؟ بمجرد أن تعرف هذا، يمكنك اختيار أنسب نوع للتخطيط. وتحقيقا لهذه الغاية، لا تفترض فقط رسم بياني قرصي أو شريطي. هناك العديد من خيارات التمثيل المرئي، كل منها مناسب لأغراض مختلفة. تعرض المخططات الخطية الاتجاهات بمرور الوقت، وتكشف المخططات المبعثرة عن العلاقات بين المتغيرات، وما إلى ذلك.

الحفاظ على بساطة الأمر: تجنب تشوش مؤثراتك المرئية بعناصر غير ضرورية. استخدم التسميات الواضحة والعناوين المختصرة ولوحة الألوان المحدودة لتحسين إمكانية القراءة. تجنب المقاييس المضللة، أو العناصر المشوهة، أو أنواع المخططات التي قد تشوه البيانات.

4. خصوصية البيانات وأمانها

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

على مستوى عال، يجب إيلاء اهتمام دقيق لمن يسمح له في أنظمة التشغيل الحيوية لاسترداد البيانات، لأن أي ضرر يحدث هنا يمكن أن يضع الأعمال التجارية تحت السيطرة. وبالمثل، تحتاج الشركات إلى التأكد من أنه عندما يقوم مستخدمون من أقسام مختلفة بتسجيل الدخول إلى لوحات المعلومات الخاصة بهم، 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 ومتوافقة مع لوائح خصوصية البيانات في كل خطوة من خطوات عملية جمع البيانات وتحليلها وتوزيعها.

قبل أن تتمكن من تحديد الأدوار التي يجب أن يكون لها الوصول إلى أنواع أو مجموعات مختلفة من البيانات، يجب أن تفهم ماهية تلك البيانات. يتطلب ذلك إعداد نظام تصنيف بيانات. للبدء. ضع في اعتبارك الخطوات التالية:

تعرف على ما لديك: تحديد أنواع البيانات التي تجمعها مؤسستك وتخزنها وعملياتها، ثم تسميتها بناءً على الحساسية والعواقب المحتملة لخرق ما واللوائح التي تخضع لها، مثل HIPAA أو GDPR.

تطوير مصفوفة تصنيف البيانات: تحديد مخطط بفئات مختلفة، مثل الاستخدام العام والسري والداخلي فقط، ووضع معايير لتطبيق هذه التصنيفات على البيانات بناءً على حساسيتها ومتطلباتها القانونية وسياسات شركتك.

راجع من قد يرغب في الوصول: تحديد الأدوار والمسئوليات لتصنيف البيانات والملكية والتحكم في الوصول. يتمتع موظف الإدارة المالية بحقوق وصول مختلفة عن عضو فريق الموارد البشرية، على سبيل المثال.

ثم، بناءً على سياسة التصنيف، اعمل مع مالكي البيانات لتصنيف بياناتك. بمجرد وضع مخطط، ضع في اعتبارك أدوات تصنيف البيانات التي يمكنها مسح البيانات وتصنيفها تلقائيًا استنادًا إلى قواعدك المحددة.

وأخيرًا، قم بإعداد ضوابط أمان البيانات المناسبة وتدريب موظفيك عليها، مع التأكيد على أهمية التحكم السليم في معالجة البيانات والوصول إليها.

5. نقص المواهب

لا تستطيع العديد من الشركات العثور على المواهب التي تحتاجها لتحويل إمداداتها الهائلة من البيانات إلى معلومات قابلة للاستخدام. تجاوز الطلب على محللي البيانات وعلماء البيانات والأدوار الأخرى المتعلقة بالبيانات عرض المهنيين المؤهلين بالمهارات اللازمة للتعامل مع مهام تحليلات البيانات المعقدة. ولا توجد علامات على أن الطلب ينخفض أيضًا. وبحلول عام 2026، من المتوقع أن ينمو عدد الوظائف التي تتطلب مهارات علوم البيانات بنسبة 28% تقريبًا، وفقًا لمكتب إحصاءات العمل الأمريكي.

لحسن الحظ، توفر العديد من أنظمة التحليلات اليوم إمكانات متقدمة لتحليلات البيانات، مثل خوارزميات التعلم الآلي المضمنة، التي يمكن لمستخدمي الأعمال الوصول إليها دون خلفيات في علوم البيانات. يمكن للأدوات المزودة بوظائف مؤتمتة لإعداد البيانات وتنظيفها، على وجه الخصوص، مساعدة محللي البيانات على إنجاز المزيد من المهام.

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

6. الكثير من أنظمة وأدوات التحليلات

من المألوف أنه بمجرد أن تبدأ المؤسسة في استراتيجية تحليلات البيانات، فإنها تنتهي بشراء أدوات منفصلة لكل طبقة من عملية التحليلات. وبالمثل، إذا تصرفت الإدارات بشكل مستقل، فقد ينتهي بها المطاف إلى شراء منتجات متنافسة ذات قدرات متداخلة أو مضادة؛ وقد يكون هذا أيضًا مشكلة عند دمج الشركات.

والنتيجة هي مزيج من التكنولوجيا، وإذا تم نشرها محليًا، فهناك في مكان ما مركز بيانات مليء بالبرامج والتراخيص المختلفة التي يجب إدارتها. وإجمالًا، يمكن أن يؤدي هذا إلى إهدار الأعمال وإضافة تعقيد غير ضروري إلى البنية. لمنع ذلك، يجب على قادة تكنولوجيا المعلومات إنشاء استراتيجية على مستوى المؤسسة لأدوات البيانات، والعمل مع مختلف رؤساء الأقسام لفهم احتياجاتهم ومتطلباتهم. يمكن أن يساعد إصدار كتالوج يتضمن خيارات متنوعة قائمة على السحابة في الحصول على الجميع على منصة موحدة.

7. التكلفة

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

يمكن أن يؤدي نشر منصة تحليلات بيانات عبر بنية قائمة على السحابة إلى التخلص من معظم النفقات الرأسمالية الأولية مع تقليل تكاليف الصيانة. كما يمكن أن تكبح مشكلة الكثير من الأدوات 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. ولإظهار العائد على الاستثمار، يجب على فرق تكنولوجيا المعلومات العمل مع أصحاب المصلحة لتحديد مقاييس نجاح واضحة ترتبط بأهداف الأعمال. قد تكون الأمثلة على ذلك أن نتائج تحليلات البيانات أدت إلى زيادة في الإيرادات بنسبة 10%، أو انخفاض بنسبة 8% في انحسار العملاء، أو تحسن بنسبة 15% في الكفاءة التشغيلية. فجأة، تبدو هذه الخدمة السحابية وكأنها صفقة.

على الرغم من أهمية البيانات القابلة للقياس الكمي، إلا أن بعض المزايا قد يكون من الصعب قياسها مباشرةً، لذلك تحتاج فرق تكنولوجيا المعلومات إلى التفكير بما يتجاوز مجرد أرقام البنود. على سبيل المثال، قد يعمل مشروع البيانات على تحسين مرونة اتخاذ القرار أو تجربة العملاء، مما قد يؤدي إلى مكاسب طويلة الأجل.

8. تغيير التكنولوجيا

يتطور مشهد تحليلات البيانات باستمرار، مع ظهور أدوات وتقنيات وتكنولوجيا جديدة في كل وقت. على سبيل المثال، يتم تشغيل السباق حاليًا للشركات للحصول على إمكانات متقدمة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) في أيدي مستخدمي الأعمال بالإضافة إلى علماء البيانات. يعني هذا إدخال أدوات جديدة تجعل هذه التقنيات متاحة وذات صلة. ولكن بالنسبة لبعض المؤسسات، قد لا تكون تقنيات التحليلات الجديدة متوافقة مع الأنظمة والعمليات القديمة. يمكن أن يتسبب ذلك في تحديات تكامل البيانات التي تتطلب المزيد من التحويلات أو الموصلات المشفرة المخصصة لحلها.

وتعني مجموعات الميزات المتطورة أيضًا التقييم المستمر لأفضل منتج مناسب لاحتياجات العمل الخاصة بالمؤسسة. مرة أخرى، يمكن أن يؤدي استخدام أدوات تحليلات البيانات المستندة إلى السحابة إلى تسهيل ترقيات الميزات والوظائف، إذ سيضمن الموفر توفر 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 تطبيق تحليلات البيانات غالبًا ما يكون مستوى غير مريح من التغيير. فجأة، تمتلك الفرق معلومات جديدة حول ما يحدث في الأعمال والخيارات المختلفة لكيفية رد فعلها. قد يشعر القادة الذين اعتادوا على العمل على الحدس بدلاً من البيانات أيضًا بالتحدي - أو حتى التهديد - من خلال التحول.

لمنع مثل هذا رد الفعل العكسي، يجب على موظفي تكنولوجيا المعلومات التعاون مع الأقسام الفردية لفهم احتياجات البيانات الخاصة بهم، ثم التواصل حول كيفية تحسين برامج التحليلات الجديدة لعملياتهم. كجزء من عملية النشر، يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات إظهار كيف تؤدي تقدم تحليلات البيانات إلى عمليات سير عمل أكثر كفاءة ورؤى أعمق للبيانات، وفي نهاية المطاف، اتخاذ قرارات أفضل عبر الأعمال.

10. تعيين الأهداف

بدون أهداف وغايات واضحة، ستواجه الشركات صعوبة في تحديد مصادر البيانات التي يجب استخدامها للمشروع، وكيفية تحليل البيانات، وما تريد فعله بالنتائج، وكيف ستقيس النجاح. يمكن أن يؤدي عدم وجود أهداف واضحة إلى جهود تحليلات بيانات غير مركزة لا تقدم رؤى أو عوائد ذات مغزى. يمكن تخفيف هذا عن طريق تحديد الأهداف والنتائج الرئيسية لمشروع تحليلات البيانات قبل أن يبدأ.

مواجهة تحديات تحليلات البيانات باستخدام Oracle

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

Oracle Analytics هو حل تحليلات شامل مزود بإمكانات جاهزة للاستخدام عبر مجموعة واسعة من أحمال العمل وأنواع البيانات. يمكن أن تساعد منصة مخصصة لتحليلات البيانات أعمالك على إدارة عملية التحليلات بأكملها، بدءًا من استيعاب البيانات وإعدادها وحتى التمثيل المرئي للنتائج 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 وأكثر دقة لدفع عملية صنع القرار الواثقة والمستنيرة للغاية.

بالإضافة إلى ذلك، تسهل Oracle تحليل مجموعات البيانات وتطبيق نماذج التعلم الآلي المضمنة مع التمثيلات المرئية للبيانات السياقية—كل ذلك للحصول على تكلفة اشتراك شهرية يمكن التنبؤ بها.

لا مفر من التغيير في تحليلات البيانات، لذلك ستنشأ تحديات جديدة. من خلال تبني هذه الاستراتيجيات، يمكن للمؤسسات التغلب على الخوف من التغيير والحمل الزائد للبيانات والبدء في استخدام التحليلات كمحفز للنمو.

الأسئلة الشائعة حول تحديات تحليلات البيانات

ما التحديات الرئيسية لتحليلات البيانات؟

تتضمن التحديات الرئيسية المرتبطة بتحليلات البيانات جمع بيانات ذات مغزى، واختيار أداة التحليلات المناسبة، وتصور البيانات، وتحسين جودة البيانات، والعثور على محللين ماهرين، 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 المخفية، وإجراء التنبؤات من مجموعات البيانات الكبيرة والمتباينة. على سبيل المثال، يمكن أن يستغرق تنظيف البيانات وفرزها عمليات يدوية مستهلكة للوقت. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أتمتة هذه المهام، مما يوفر لمحللي البيانات للعمل الأكثر 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 لتحديد العلاقات المعقدة وتحديد أوجه الخلل في الاتجاهات. بمجرد تدريب نماذج التعلم الآلي على بيانات الشركة التاريخية، يمكنها التنبؤ بالنتائج المستقبلية للمساعدة في تقليل انحسار العملاء، وإنشاء حملات تسويقية مستهدفة، وتحديد مستويات تسعير مثالية.