تحليل بيانات المشاريع: 5 اختلافات رئيسية بين تحليلات البيانات (Data Analytics) مقابل تحليل البيانات (Data Analysis)

تُعد أنظمة تحليل بيانات المشاريع عنصرًا أساسيًا في الأعمال الحديثة. تعتمد المؤسسات بجميع أحجامها، من الشركات الصغيرة إلى الشركات متعددة الجنسيات الكبيرة، على قرارات قائمة على الذكاء الاصطناعي ومبنية على البيانات لتحسين عملياتها. ومع ذلك، قد يكون استخدام مصطلحات علم البيانات مُربكًا.

تحليلات البيانات (Data Analytics) وتحليل البيانات (Data Analysis) مصطلحان يُحيران أصحاب الأعمال كثيرًا. ورغم تشابههما في اللفظ والشكل، إلا أن الفرق بينهما جوهري. تحليلات البيانات وتحليل البيانات جزآن مُختلفان من عملية ذكاء البيانات، ولكل منهما أساليبه وأهدافه الخاصة.

في هذه المقالة، سنتناول المصطلحين بتفصيل.

ما هي تحليلات البيانات (Data Analytics)؟

تحليلات البيانات مجال واسع في علم البيانات، يجمع فيه الخبراء البيانات من مصادرها لتوحيدها وتحليلها وتفسيرها. يستخدم الخبراء هذه البيانات لاستخلاص استنتاجات عملية في تحليل بيانات المشاريع. وهو يمثل العملية الكاملة التي تقوم بها المؤسسات، مستفيدةً من الرؤى لتحسين عملية اتخاذ القرارات.

تعمل عملية تحليل البيانات القياسية على النحو التالي:

1. يحدد صانعو القرار وعلماء البيانات المشكلات الرئيسية أو مجالات التحسين في عمليات الشركة. على سبيل المثال، قد يدرس علماء البيانات انخفاض حركة العملاء في الأعياد المهمة، أو يدرسون زيادة تقييمات العملاء السلبية على الإنترنت.
2. يقرر الفريق البيانات التي يجب جمعها للدراسة. في مثالنا، يوصي الفريق بجمع بيانات حركة العملاء عبر الإنترنت وخارجها من السنوات القليلة الماضية، وبيانات من مواقع المراجعات الإلكترونية أو نماذج التعليقات.
3. تُجمع البيانات من مصادر متعددة. اجمع البيانات من أنظمة نقاط البيع (POS)، ومقاييس حركة مرور الويب، وأنظمة الدفع الإلكتروني، وكاميرات المراقبة داخل المتاجر. ينبغي أيضًا جمع البيانات من مواقع المراجعات مثل Google Business وYelp، بالإضافة إلى نماذج الملاحظات المادية التي يقدمها العملاء.
4. تحتوي مجموعة البيانات هذه على أنواع مختلفة من البيانات من مصادر رقمية وتناظرية. يجب تحويلها جميعًا إلى صيغة موحدة والتحقق من أي قيم خاطئة أو مفقودة. تُسمى هذه العملية توحيد البيانات، وغالبًا ما تتضمن بناء قنوات بيانات لإدارة البيانات بكفاءة.
5. خوارزميات مخصصة. بمجرد توحيد البيانات، يُمرر المتخصصون هذه البيانات لتحديد القيم المهمة بدقة، مثل الشكاوى الأكثر شيوعًا في المراجعات السلبية، والمنتجات الأكثر شراءً، والمنتجات التي نفدت من المخزون والتي يتم طلبها بشكل متكرر قرب موسم الأعياد.
6. استخلاص النتائج. بناءً على هذه النتائج، يقدم علماء البيانات رؤى عملية. على سبيل المثال، قد يوصون بتخزين الشموع المعطرة والبخور قبل موسم الأعياد إذا كان من المحتمل نفاد هذه المنتجات في ذلك الوقت من العام.

إلى جانب حل مشكلات محددة، تستخدم الفرق أيضًا تحليلات البيانات لمراقبة جوانب مهمة مثل كفاءة الفريق، وصافي الأرباح، وحركة العملاء من أجل تحليل بيانات المشاريع بشكل جيد. يمكنهم استخدام هذه الرؤى لتوجيه مبادرات الأعمال مثل الحملات التسويقية أو استراتيجيات التسعير الديناميكية. غالبًا ما يتم عرض النتائج في لوحات معلومات تفاعلية حتى يتمكن أصحاب المصلحة من تفسيرها بسهولة.

مثال على حالات استخدام

على سبيل المثال، إذا أرادت فرق التسويق والعمليات لديك فهم سبب انخفاض تفاعل العملاء خلال العروض الترويجية الموسمية، فستحتاج إلى استخدام تحليلات البيانات في تحليل بيانات المشاريع من أجل:

• تحديد أنماط حركة العملاء. مقارنة النشاط داخل المتجر وعبر الإنترنت خلال العروض الترويجية السابقة لرصد أي انخفاض أو ارتفاع في تفاعل العملاء.
• تحليل مشاعر العملاء. معالجة المراجعات من وسائل التواصل الاجتماعي لتتبع الشكاوى المتكررة أو الثناء المتعلق بالحملات الموسمية.
• قياس فعالية العروض الترويجية. تقييم معدلات التحويل من حملات البريد الإلكتروني وتطبيقات الولاء ولافتات المواقع الإلكترونية لتحديد القنوات التي تعاني من ضعف الأداء.
• ربط المبيعات بالمخزون. ربط بيانات توافر المنتجات بمقاييس المبيعات لمعرفة ما إذا كان نفاد المخزون يتسبب في ضياع فرص الإيرادات خلال فترات الطلب المرتفع.
• تقسيم سلوك العملاء. معاملة المتسوقين المتكررين بشكل مختلف عن المشترين لأول مرة لفهم كيفية استجابة كل مجموعة لعروض العطلات.

من خلال تحليلات البيانات، يمكن لفريق التسويق تحديد ما إذا كانت المشكلات ناجمة عن التسويق غير الفعال، أو مشاعر العملاء السلبية، أو عدم كفاية توافر المنتجات، وتطبيق الإجراءات التصحيحية.

ما هو تحليل البيانات (Data Analysis)؟

تحليل البيانات (Data Analysis) هو فرع من تخصص تحليل البيانات الواسع. يُعنى بالمعالجة الفعلية للبيانات المُجمعة. يتكون تحليل البيانات من جميع العمليات اللازمة لتنظيف البيانات وتصورها لاستخلاص النتائج منها. غالبًا ما يتضمن استخدام التحليل الإحصائي وتقنيات وأطر تحليل البيانات لاستخلاص رؤى قيّمة من مجموعات البيانات الضخمة.

لماذا يُعد تحليل البيانات ضروريًا من أجل تحليل بيانات المشاريع؟ قد تكون البيانات الخام، كما جُمعت من أنظمة الأعمال، ذات قيمة ضئيلة. تُحدد كيفية معالجة علماء البيانات للبيانات مدى أهميتها للشركة. بدون معالجة، من المرجح أن تحمل المعلومات في البيانات الخام إشارات مُربكة.

مثال على حالات استخدام

لنفترض أن فرقك تجمع بيانات من أنظمة نقاط البيع، وكاميرات المراقبة، ومواقع البيع بالتجزئة. ستحتاج إلى استخدام تحليل البيانات ضمن عملية تحليل بيانات المشاريع من أجل:

• تحويل البيانات النصية. تحويل البيانات النصية من نظام نقاط البيع إلى صيغة يُمكن لجهاز الكمبيوتر معالجتها.
• معالجة البيانات السمعية والبصرية. البيانات من كاميرات المراقبة هي بيانات سمعية وبصرية بحتة، ويجب معالجتها بشكل صحيح.
• توحيد تنسيقات البيانات. بعد ذلك، يجب معالجة البيانات وتحويلها إلى صيغة قياسية واحدة.
• تنظف البيانات ونمذجتها. بعد توحيد البيانات، نظّفها ونمذجتها بشكل صحيح لتجهيزها للتحليل.
• تعامل مع البيانات حسب المصدر. على سبيل المثال، تعامل مع البيانات المجمعة من خلال واجهة متجر بشكل مختلف عن البيانات المجمعة من خلال موقعك الإلكتروني، مع مراعاة أن هذه المصادر تعكس تجارب عملاء مميزة.

بدون عملية المعالجة والتحويل، قد يُقدّم تحليلك نتائج منحرفة أو غير دقيقة. بناءً على حجم فريق تحليل البيانات ومسؤولياته، قد يشمل تحليل البيانات أيضًا تفسير البيانات واقتراح تدابير عملية للفرق الأخرى وأصحاب المصلحة.

نصيحة: تساعدك نمذجة البيانات على التخلص من أي تحيزات في بياناتك لتسهيل تحليل أفضل وأكثر دقة عند تحليل بيانات المشاريع.

أنواع أساليب تحليل البيانات

يمكن تصنيف أساليب تحليل البيانات إلى أربع فئات بناءً على هدف التحليل. وهي:

• التحليل الوصفي (Descriptive analysis). تُعرف هذه الخطوة أيضًا باسم استخراج البيانات، وهي الطريقة الأكثر شيوعًا لتحليل البيانات، حيث يتم جمع مجموعات بيانات ضخمة وتحليلها بحثًا عن أي أنماط تُقدم فهمًا أعمق لعمليات الأعمال. يُتيح هذا النوع من التحليل للمتخصصين إيجاد إجابات لأسئلة إحصائية رئيسية. قد يرغبون في معرفة مقدار الإيرادات التي تُحققها الشركة، وعدد العملاء الذين يزورونها في المتوسط، ومقدار الربح الذي تُحققه.
• التحليل التشخيصي أو الاستدلالي (Diagnostic or inferential analysis). كما يوحي الاسم، يُحدد التحليل التشخيصي الاستدلالي السبب الجذري للمشكلات الحالية. ويتضمن استخدام البيانات لتحديد كيفية وأسباب فشل أو تفوق عملية تجارية. غالبًا ما تتطلب هذه الطريقة مهارات متقدمة في حل المشكلات واستخدام منهجيات متعددة.
• التحليل التنبؤي (Predictive analysis). يمكن للمتخصصين استخدام البيانات التاريخية لتقدير ما سيحدث على الأرجح بناءً على اتجاهات المستهلكين السابقة. غالبًا ما يتضمن هذا التحليل خوارزميات التعلم الآلي وتحليل الانحدار.
• التحليل التوجيهي (Prescriptive analysis). يساعد هذا النوع من التحليلات المتخصصين على اكتساب منظور إحصائي لقرار تجاري مهم. هل هذا هو الوقت المناسب لإطلاق منتج جديد؟ ستساعد التحليلات التوجيهية في الإجابة على هذا السؤال. هل يمكنك تحمل تكاليف التوسع الآن؟ سيساعدك هذا النوع من التحليلات على معرفة ذلك.

غالبًا ما تتضمن جميع هذه الأساليب ضمن عملية تحليل بيانات المشاريع نمذجة إحصائية لتفسير البيانات بدقة واستخلاص استنتاجات ذات معنى.

5 اختلافات رئيسية بين تحليلات البيانات (Data Analytics) وتحليل البيانات (Data Analysis)

يسعى تحليل البيانات وتحليلات البيانات إلى تحقيق أهداف مختلفة ضمن عملية تحليل بيانات المشاريع. يستغرق كل منهما وقتًا مختلفًا، ويُستخدمان في ظروف مختلفة.

في حين أن تحليلات البيانات عملية أكثر شمولًا تتضمن جمع البيانات والتحقق منها وتصورها، فإن تحليل البيانات جزء منها، ويقتصر على التعامل الفعلي مع البيانات ومعالجتها.

في الأقسام التالية، نشرح الاختلافات الرئيسية بين العمليتين.

1. تحليل البيانات فرع من تحليلات البيانات

في الواقع، يُعد تحليل البيانات فرعًا من تحليلات البيانات. وكما ذكرنا سابقًا، يُعد تحليل البيانات تخصصًا واسعًا يشمل عدة عمليات، مثل جمع البيانات (استخراج البيانات)، وتحليلها، وتوليد الرؤى، وتقديم التوصيات إلى فرق العمل المعنية.

يمكن اعتبار تحليل البيانات آليةً واسعةً لذكاء الأعمال ضمن عملية تحليل بيانات المشاريع، حيث يتم تحويل البيانات الخام إلى توصيات مفيدة. ويُعد تحليل البيانات جزءًا صغيرًا من هذه الآلية، ويركز حصريًا على تنقية البيانات وتحليلها.

على عكس تحليلات البيانات، يعمل تحليل البيانات ضمن نطاق عمل محدود، حيث يتطلب نوعًا محددًا من المدخلات لتوليد نتيجة محددة (بتنسيق قياسي). ويمكن اعتبار تحليل البيانات جزءًا لا يتجزأ من الآلة الأكبر، وهي تحليلات البيانات.

2. تحليل البيانات ينظر إلى البيانات السابقة، بينما تنشئ تحليلات البيانات نماذج تنبؤية

لتحليل البيانات وتحليلات البيانات أهداف وعمليات مختلفة. فبينما يكون تحليل البيانات أكثر انفتاحًا وتنبؤًا، يكون تحليل البيانات أكثر كميًا ويعمل ضمن حدود محددة.

يسعى الكثير من تحليلات البيانات إلى الإجابة على الأسئلة التالية ضمن عملية تحليل بيانات المشاريع: ماذا سيحدث لاحقًا، وكيف يمكن للشركة استخدام هذه المعرفة لصالحها؟ يجمع المتخصصون البيانات التاريخية ويدرسونها لإيجاد أنماط يمكن أن تُولد رؤى تجارية قيّمة للنتائج المستقبلية المحتملة. تستخدم فرق التحليلات تقديرها وخبرتها التجارية لتحديد البيانات التي يمكن أن تكون مفيدة للمؤسسة وكيفية معالجتها. يساعد إيجاد إجابات لهذه الأسئلة في بناء نماذج تحليلية تنبؤية.

على عكس فرق تحليلات البيانات، تُمنح فرق تحليل البيانات بيانات مُجمّعة مسبقًا، وأحيانًا بيانات مُعالجة بشكل طفيف، للعمل عليها. وقد تُمنح أيضًا معلومات حول المشكلات التشغيلية للمؤسسة وأهدافها.

يستخدم المحللون هذه البيانات للإجابة على أسئلة محددة. يمكن القول أن تحليل البيانات هو ممارسة تشخيصية يتم فيها استخدام البيانات للعثور على الأخطاء الوظيفية التي تحدث حاليًا أو حدثت بالفعل وإصلاحها.

3. استخدامات مختلفة في الأعمال

تستخدم الشركات تحليل البيانات وتحليلات البيانات في سياقات منفصلة.

تستفيد تحليلات البيانات من جميع مصادر البيانات المتاحة خلال عملية تحليل بيانات المشاريع، ويستخدمها لمساعدة الشركة على التعلّم من طلبات المستهلكين والتكيف معها. ويُستخدم لصياغة طرق بناءة لتحسين العمليات التشغيلية للشركة، بما يخدم العملاء بشكل أفضل ويحقق المزيد من الإيرادات.

من ناحية أخرى، يُلقي تحليل البيانات الضوء على الأسئلة التي طرحها فريق تحليل البيانات. ويُستخدم بشكل أساسي لإيجاد حلول للمشاكل التي حددتها فرق التحليلات أثناء العمل ضمن حدود البيانات التي وضعتها تلك الفرق.

4. أدوات مختلفة ضرورية لكل مجال

نظرًا لاختلاف نطاقات وعمليات تحليل البيانات وتحليلات البيانات، تُستخدم مجموعات منفصلة من أدوات الأعمال لإجرائها ضمن عملية تحليل بيانات المشاريع. يستخدم تحليل البيانات مجموعة أكثر شمولًا من أدوات ذكاء الأعمال للمساعدة في التقاط المعلومات المفيدة وتصفيتها وتحويلها ومعالجتها وتفسيرها وتوصيلها.

تُعدّ أدوات تحليل الأعمال الشاملة، مثل لغة البرمجة بايثون، وPower BI، وTableau، أساسية بشكل خاص لعمليات تحليل البيانات.

يمكن أن يكون استخدام هذه الأدوات لإنتاج رؤى عملية مفيدًا في مسارك المهني. يمكنك البدء بالتسجيل في دورات الشهادات أو استكشاف البرامج من خلال أدلة الاستخدام.

من ناحية أخرى، صُممت أدوات تحليل البيانات خصيصًا لتصفية البيانات وتحويلها ومعالجتها. تُبرمج هذه الأدوات لإجراء عمليات تحليلية محددة على مجموعات بيانات الأعمال الكبيرة (المعروفة أيضًا باسم البيانات الضخمة).

5. عملية تحليلات البيانات أطول

تحليلات البيانات عملية طويلة تتكون من عدة خطوات. تتضمن دورة حياة تحليل البيانات القياسية ما يلي:

• تحديد البيانات: تحديد المشكلة التي ترغب في حلها وتحديد مصادر البيانات المطلوبة.
• جمع البيانات وتصفيتها: جمع البيانات الخام من المصادر ذات الصلة، ثم تصفية المعلومات غير ذات الصلة أو المكررة.
• استخراج البيانات: تحويل البيانات المهيكلة وغير المهيكلة إلى صيغة قابلة للاستخدام للمعالجة.
• التحقق من صحة البيانات وتنقيتها: ضمان الدقة من خلال إزالة الأخطاء والتناقضات والقيم المفقودة.
• تجميع البيانات وتمثيلها: دمج البيانات من مصادر متعددة وتنظيمها بصيغة منطقية.
• تحليل البيانات: تطبيق التقنيات الإحصائية أو الرياضية أو تقنيات التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط والرؤى.
• تصور البيانات: عرض النتائج من خلال المخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات لتسهيل تفسير البيانات المعقدة.
• إنشاء قصص بيانات: ترجمة النتائج إلى سرديات ذات معنى تساعد صانعي القرار على فهم الآثار المترتبة واتخاذ الإجراءات اللازمة.

خلال هذه الخطوات، تُحدد مشاكل الأعمال وتُصاغ كأسئلة ملموسة، وتُعالَج من خلال جمع ومعالجة غيغابايت (وأحيانًا بيتابايت) من البيانات.

أما تحليل البيانات، فهو عملية قصيرة نسبيًا مقارنةً بتحليلات البيانات، ويتكون من ثلاث خطوات رئيسية:

• تنظيف البيانات.
• تصور البيانات.
• إنشاء قصص بيانات باستخدام الرؤى.

يُعد تنظيف البيانات خطوة مهمة في هذه العملية خلال مراحل تحليل بيانات المشاريع. وكما ذُكر، فإن البيانات الواقعية في صورتها الخام ذات قيمة محدودة للشركات. فالبيانات الخام عرضة للتحيزات الداخلية والتناقضات وغيرها من المشاكل التي قد تعيق التحليل الفعال. يستخدم المتخصصون تقنيات تنظيف البيانات لضمان توحيد جميع البيانات المُجمعة وجاهزيتها لمزيد من المعالجة.

أيهما تحتاجه: تحليلات البيانات أم تحليل البيانات؟

يُعد كلٌّ من تحليل البيانات وتحليلات البيانات أساسيين للشركات الحديثة. لا ينبغي النظر إليهما كبدائل متنافسة، بل كشكلين مختلفين من عملية استخبارات البيانات نفسها.

تعد تحليلات البيانات خيارًا جيدًا للشركات التي تسعى إلى إنشاء نماذج تنبؤية وتحتاج إلى نظام استخبارات بيانات أكثر شمولية يُساعدها على تبسيط عملياتها.

من ناحية أخرى، يُعد تحليل البيانات أكثر ملاءمة للشركات التي تواجه مشاكل محددة بوضوح وترغب في تشخيصها وإيجاد حلول لها باستخدام أنظمة استخبارات الأعمال.

ابحث عن محللي بيانات محترفين على نفذلي

سواءً كنت بحاجة إلى تنظيف بياناتك ومعالجتها وتوحيدها، أو كنت تبحث عن حلول شاملة لتحديات واسعة، تساعدك منصة نفذلي من التواصل مع أبرز محللي البيانات وعلماء البيانات. مع الدعم المناسب، ستتمكن من اتخاذ قرارات مدروسة تُعزز نمو أعمالك.

وإذا كنتَ بارعًا في أيٍّ من هذين المجالين، فابحث عن وظائف في مجال تحليل البيانات على موقع نفذلي.