لا توجد نتائج

بحثك لم يطابق أي نتائج.

نقترح أن تجرِّب ما يلي للمساعدة في العثور على ما تبحث عنه:

  • تحقق من تهجئة كلماتك الرئيسية التي تبحث عنها.
  • استخدم المرادفات للكلمة الرئيسية التي كتبتها، على سبيل المثال، جرِّب “تطبيق” بدلاً من “برنامج.”
  • جرِّب إحدى عمليات البحث الشائعة الموضحة أدناه.
  • ابدأ بحثًا جديدًا.
الأسئلة الرائجة

ما المقصود بتحليلات الأعمال؟

تعريف تحليلات الأعمال

لنبدأ بالتفريق بين تحليلات البيانات والتحليلات التقليدية. غالبًا ما يتم استخدام المصطلحين بالتبادل، ولكن مع وجود تمييز. تشير تحليلات البيانات التقليدية إلى عملية تحليل كميات هائلة من البيانات المجمعة للحصول على رؤى وتوقعات. تأخذ تحليلات بيانات الأعمال (يطلق عليها أحيانًا اسم تحليلات الأعمال) هذه الفكرة، لكنها تضعها في سياق رؤية الأعمال، غالبًا مع محتوى الأعمال المصمم مسبقًا والأدوات التي تسرع عملية التحليل.

تشير تحليلات الأعمال على وجه التحديد إلى:

  • أخذ بيانات الأعمال التاريخية ومعالجتها
  • تحليل تلك البيانات لتحديد الاتجاهات والأنماط والأسباب الجذرية
  • اتخاذ قرارات أعمال قائمة على البيانات بناءً على تلك الرؤى

بعبارة أخرى، تعد تحليلات البيانات أكثر من مجرد وصف عام لعملية التحليلات الحديثة. تتضمن تحليلات الأعمال تركيزًا أضيق وأصبحت أكثر انتشارًا من الناحية الوظيفية وأكثر أهمية للمؤسسات في جميع أنحاء العالم مع زيادة الحجم الإجمالي للبيانات.

باستخدام أدوات التحليلات السحابية، يمكن للمؤسسات دمج البيانات من أقسام مختلفة - المبيعات والتسويق والموارد البشرية والتمويل - للحصول على طريقة عرض موحدة توضح كيف يمكن لأرقام قسم واحد أن تؤثر على الأقسام الأخرى. علاوة على ذلك، تقدم الأدوات، مثل العرض المرئي والرؤى التنبؤية ونمذجة السيناريو جميع أنواع الرؤى الفريدة عبر المؤسسة بأكملها.


استخدام أدوات تحليلات الأعمال

تشتمل تحليلات بيانات الأعمال على العديد من المكونات الفردية التي تعمل معًا لتقديم رؤى. بينما تتعامل أدوات تحليلات الأعمال مع عناصر تحليل البيانات وإنشاء رؤى من خلال التقارير والعروض المرئية، تبدأ العملية بصورة فعلية بالبنية التحتية للحصول على تلك البيانات. يكون سير العمل القياسي لعملية تحليلات الأعمال على النحو التالي:

جمع البيانات: أيًا كان المكان الذي تأتي منه البيانات، سواء كانت أجهزة إنترنت الأشياء أو التطبيقات أو جداول البيانات أو مواقع التواصل الاجتماعي، يجب جمع كل تلك البيانات وجعلها مركزية للوصول إليها. إن استخدام قاعدة البيانات السحابية يجعل عملية الجمع أسهل بكثير.

استخراج البيانات بمجرد وصول البيانات وتخزينها (عادةً في بحيرة بيانات)، يجب فرزها ومعالجتها. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تسريع ذلك من خلال التعرف على الأنماط والإجراءات القابلة للتكرار، مثل إنشاء البيانات الوصفية للبيانات من مصادر محددة، مما يسمح لعلماء البيانات بالتركيز بصورة أكثر على استخراج الرؤى بدلاً من المهام اللوجستية اليدوية.

التحليلات الوصفية: ماذا يحدث ولماذا يحدث؟ تجيب تحليلات البيانات الوصفية عن هذه الأسئلة للحصول على فهم أكبر للقصة الكامنة وراء البيانات.

التحليلات التنبؤية: باستخدام بيانات كافية، ومعالجة كافية للتحليلات الوصفية، يمكن لأدوات تحليلات الأعمال البدء في إنشاء نماذج تنبؤية تعتمد على الاتجاهات والسياق التاريخي. ومن ثم يمكن استخدام هذه النماذج لإبلاغ القرارات المستقبلية المتعلقة بخيارات الأعمال والخيارات التنظيمية.

العرض المرئي وإعداد التقارير: يمكن أن تساعد أدوات العرض المرئي وإعداد التقارير على تقسيم الأرقام والنماذج بحيث يمكن للعين البشرية فهم ما يتم تقديمه بسهولة. لا يؤدي هذا إلى تسهيل العروض التقديمية فحسب، بل يمكن أن توفر هذه الأنواع من الأدوات المساعدة لأي شخص بدءًا من علماء البيانات ذوي الخبرة وحتى مستخدمي الأعمال للكشف بصورة سريعة عن رؤى جديدة.

استخدام أدوات تحليلات الأعمال

تحليلات الأعمال مقابل التحليل الذكي للأعمال

على نحو ظاهري، قد لا يبدو أن هناك فرقًا كبيرًا بين تحليلات الأعمال والتحليل الذكي للأعمال. هناك بعض التداخل بين الاثنين، ولكن بالنظر إلى تحليلات الأعمال مقابل التحليل الذكي للأعمال لا يزال هناك فجوة تحتاج إلى بعض التفسير.

بالتأكيد، هناك ترابط كبير بين المصطلحين، لكن التحليل الذكي للأعمال يستخدم البيانات التاريخية والحالية لفهم ما حدث في الماضي وما يحدث الآن. من ناحية أخرى، تعتمد تحليلات الأعمال على أساس التحليل الذكي للأعمال وتحاول وضع تنبؤات مستنيرة بشأن ما قد يحدث في المستقبل. للوصول إلى تنبؤات تستند إلى البيانات حول احتمالية النتائج المستقبلية، تستخدم تحليلات الأعمال تقنية الجيل التالي، مثل التعلم الآلي والعرض المرئي للبيانات والاستعلام عن اللغة الطبيعية.

مزايا تحليلات الأعمال

تؤثر مزايا تحليلات الأعمال على كل ركن من أركان مؤسستك. عند دمج البيانات عبر الأقسام في مصدر واحد، فإنها تقوم بمزامنة الجميع في عملية شاملة. وهذا يضمن عدم وجود فجوات في البيانات أو الاتصالات، ومن ثم يفتح مزايا مثل:

القرارات القائمة على البيانات: من خلال تحليلات الأعمال، تصبح القرارات الصعبة أكثر ذكاءً - وبذكاء، هذا يعني أنها مدعومة بالبيانات. إن تحديد الأسباب الجذرية وتحديد الاتجاهات بصورة واضحة يخلق طريقة أكثر ذكاءً للنظر إلى مستقبل المؤسسة، سواء كانت تتمثل في ميزانيات الموارد البشرية، أو حملات التسويق، أو احتياجات التصنيع وسلسلة التوريد، أو برامج التوعية بالمبيعات.

العرض المرئي السهل: يمكن أن تأخذ برامج تحليلات الأعمال كميات غير عملية من البيانات وتحولها إلى عروض مرئية بسيطة وفعالة في الوقت نفسه. وهذا يحقق نتيجتين. أولاً، يجعل الوصول إلى الرؤى أكثر سهولة لمستخدمي الأعمال من خلال نقرات قليلة فقط. ثانيًا، من خلال وضع البيانات في تنسيق مرئي، يمكن الكشف عن أفكار جديدة ببساطة من خلال عرض البيانات بتنسيق مختلف.

نمذجة سيناريو "ماذا لو": تعمل التحليلات التنبؤية على إنشاء نماذج للمستخدمين بهدف البحث عن الاتجاهات والأنماط التي ستؤثر على النتائج المستقبلية. كان هذا في السابق مجالاً لعلماء البيانات ذوي الخبرة، ولكن باستخدام برنامج تحليلات الأعمال المدعوم بالتعلم الآلي، يمكن إنشاء هذه النماذج داخل النظام الأساسي. يمنح ذلك مستخدمي الأعمال القدرة على تعديل النموذج بصورة سريعة من خلال إنشاء سيناريوهات "ماذا لو" مع إضافة متغيرات مختلفة قليلاً دون الحاجة إلى إنشاء خوارزميات معقدة.

التعزيز: تراعي جميع النقاط المذكورة الطرق التي تعمل بها تحليلات بيانات الأعمال لتسريع الرؤى التي يحركها المستخدم. ولكن عند تشغيل برنامج تحليلات الأعمال من خلال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، يتم إلغاء قفل قوة التحليلات المعززة. تستخدم التحليلات المعززة القدرة على التعلم الذاتي والتكيف ومعالجة البيانات بكميات كبيرة لأتمتة العمليات وإنشاء رؤى دون تحيز بشري.

حالات استخدام تحليلات الأعمال

تحاول الكثير والكثير من الإدارات معرفة مدى تأثير قراراتهم وميزانياتهم على الأعمال بوجه عام. من خلال برنامج تحليلات الأعمال، من الممكن استخدام البيانات لتوجيه القرارات الإستراتيجية، بغض النظر عن المهمة أو الإدارة:

التسويق: تحليلات لتحديد النجاح والتأثير
من العملاء الذين من المرجح أن يستجيبوا لحملة عبر البريد الإلكتروني؟ ماذا كان عائد الاستثمار من الحملة الأخيرة؟ تحاول الكثير والكثير من إدارات التسويق معرفة مدى تأثير برامجهم على الأعمال بشكل عام. وبفضل التحليلات المدعمة بتقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، من الممكن استخدام البيانات لدفع اتخاذ قرارات التسويق الإستراتيجية. معرفة المزيد

الموارد البشرية: تحليلات للعثور على رؤى المواهب ومشاركتها
ما الذي يدفع بالفعل إلى اتخاذ قرارات الموظفين فيما يتعلق بحياتهم المهنية؟ يحاول الكثير والكثير من قادة الموارد البشرية معرفة مدى تأثير برامجهم على الأعمال بشكل عام. وبفضل القدرات التحليلية الصحيحة، يمكن لقادة الموارد البشرية تحديد النتائج والتنبؤ بها وفهم قنوات التوظيف ومراجعة قرارات الموظفين بشكل جماعي. معرفة المزيد

المبيعات: تحليلات لتحسين مبيعاتك
ما اللحظة الحاسمة التي تحول العميل المحتمل إلى عملية بيع؟ يمكن أن تعمل التحليلات العميقة إلى تقسيم دورة المبيعات، مع مراعاة جميع المتغيرات المختلفة التي تؤدي إلى إجراء عملية شراء. قد يكون السعر وحالة توفّر المنتج والجغرافيا والموسم وعوامل أخرى نقطة التحول في رحلة العميل — وتكون التحليلات بمثابة أداة لفك تشفير تلك اللحظة الحاسمة. معرفة المزيد

المالية: التحليلات المخصصة لدعم الميزانيات التنظيمية التنبؤية
كيف يمكنك زيادة هوامش الربح الخاصة بك؟ تعمل إدارة المالية مع جميع الإدارات، سواء كانت إدارة الموارد البشرية أو المبيعات. وهذا يعني أن الابتكار دائمًا هو الأساس، وخاصة أن الإدارات المالية تتعامل مع كميات أكبر من البيانات. وباستخدام التحليلات، يمكن تطوير أعمال قطاع المالية وتحسينها من خلال النمذجة التنبؤية والتحليل التفصيلي والرؤى المستقاة من التعلم الآلي. معرفة المزيد

قصص نجاح تحليلات بيانات الأعمال

يمكن للشركات من جميع الأحجام والصناعات تحويل عملياتها وصناعة القرار والتوقعات من خلال استخدام تحليلات الأعمال. فيما يلي بعض القصص التي تدور حول كيفية تقديم حلولنا السحابية المختصة بتحليلات الأعمال الرائدة في الصناعة المساعدة للشركات لتحسين أرباحها النهائية.

يمكن لشركة Western Digital، على سبيل المثال، الوصول إلى البيانات بصورة أسرع بمعدل 25 مرة عبر تطبيقات الأعمال ذات المهام الحرجة - بما في ذلك ERP وEPM وSCM - مما يمكِّن أعمالهم من التركيز على الرؤى الإستراتيجية والابتكار وتجربة العملاء المحسّنة بدلاً من كيفية دمج أنظمة النقاط لتحليل البيانات.

Adventist Health: تهدف Adventist Health إلى توفير رعاية صحية شاملة، وهي إستراتيجية مدعومة من خلال نهج برمجي شامل لنشر سحابة موحدة تشتمل على Oracle Cloud EPM وERP وHCM وAnalytics، إلى جانب إدارة بيانات المؤسسة والتخطيط لها.


أدوات التحليلات والحلول لعملك - البدء

من خلال Cloud Free Tier، يحصل المستخدمون الجدد على وصول مجاني دائمًا إلى قاعدتي بيانات Oracle Autonomous Database محملتين بمجموعة من الميزات، مثل تخزين الكائنات وإخراج البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يحصل المستخدمون الجدد على أرصدة مجانية لتجربة Oracle Analytics وخدمات الأعمال القوية الأخرى.

اتخذ قرارات بصورة أكثر سرعة وثقة لأعمالك باستخدام Oracle Analytics Cloud.