كيف يمكن تحسين عملية صنع القرار وتحليلات البيانات المبنية على البيانات؟

كان العقد الماضي مدفوعًا بالكامل بالإنتاج الضخم ، والاستهلاك ، وتحليل البيانات. تستخدم الشركات الآن عملية صنع القرار القائمة على البيانات كجزء أساسي من استراتيجيات الشركة ، باستخدام تحليلات البيانات لتقديم قرارات منتجة وتبسيط التقدم. ستتعرض لضغوط شديدة للعثور على شركة لا تستثمر حاليًا في تحليلات البيانات والبيانات الضخمة.

في الواقع ، يستثمر أكثر من 97٪ من الشركات في مشاريع البيانات الضخمة ، حيث صرح 79٪ منهم بأنهم قلقون من أن الشركات الأخرى التي تعتمد على البيانات سوف تتفوق عليهم في الأداء. يرتبط تحليل البيانات في ذكاء الأعمال ونجاح هذا العمل ارتباطًا وثيقًا ، مع قدرة الشركات التي تستخدم البيانات على اتخاذ قرارات أكثر فاعلية وهادفة ودقة.

ومع ذلك ، فإن تحليلات البيانات تأتي في العديد من الأشكال المختلفة. في حين أن ما يتبادر إلى الذهن في البداية قد يكون رقميًا بحتًا ، فإن البيانات الكمية ليست هي الدفق الوحيد الذي يمكن للشركات الوصول إليه. في كثير من الأحيان ، من خلال توسيع عدد مصادر البيانات التي تستوعبها الشركة ، تكون قادرة على تطوير فهم أكثر شمولاً للسوق العام ، ومنافسيها ، واتجاهات الشركة الداخلية.

في هذه المقالة ، سوف نتعمق في عالم تحليلات البيانات ، ونستكشف بالضبط كيفية تحسين استراتيجيات صنع القرار القائمة على البيانات. من خلال استكشاف كل تدفق محتمل لتحليلات البيانات ، سنشرح بالتفصيل كيفية تشغيل البيانات بطريقة فعالة ومباشرة ومنتجة للغاية. دعنا نتعمق في الأمر.

أنواع تحليلات البيانات التي يمكن للشركات استخدامها

عبر المؤسسة ، تسمح تحليلات البيانات للأشخاص بالحصول على رؤية أعمق للعمليات التي يتعاملون معها بشكل يومي. بدلاً من الاضطرار إلى اتخاذ قرارات بناءً على الآراء أو المشاعر الغريزية ، يوفر تكامل تحليلات البيانات طريقة قائمة على الأدلة لتحديد القرارات الصحيحة وتنفيذها.

في عام 2023 ، تستخدم الشركات في جميع أنحاء العالم تحليلات البيانات لتبسيط عملياتها وتحسين كل عنصر من عناصر عملياتها اليومية. ستجد تحليلات البيانات في كل مكان ، من أقسام التسويق والمبيعات إلى الموارد البشرية والمزيد. خاصة مع العدد الكبير من أدوات دمقرطة البيانات المتاحة للشركات ، أصبح الآن أسهل من أي وقت مضى إنشاء قاعدة بيانات مركزية حيث يمكن للموظفين الوصول بسرعة إلى المعلومات التي يحتاجون إليها.

نظرًا لمدى استخدام تحليلات البيانات على نطاق واسع ، هناك عدد من مجالات التحليل المختلفة التي يمكن للشركات أن تختار التركيز عليها. اعتمادًا على طبيعة النشاط التجاري والأسواق التي يتنافسون فيها وعملائها ، قد تختلف مدارس التحليلات المحددة التي يستخدمونها. هناك أربعة أنظمة أساسية لتحليل البيانات تستخدمها الشركات:

• تحليلات وصفية.
• تحليلات الوسائط الاجتماعية.
• تحليلات نصية.
• التحليلات التنبؤية.

دعونا نقسم هذه المزيد من التفاصيل.

الموضوعات ذات الصلة: كيفية استخدام تحليلات البيانات الاجتماعية لإطلاق حملة تسويقية ناجحة؟

1. تحليلات وصفية

التحليلات الوصفية هي عملية تحليل البيانات عبر فترة زمنية معينة للكشف عن الاتجاهات والرؤى والأحداث غير المرئية. ستمتلك غالبية الشركات كنزًا من البيانات السابقة ، والتي تغطي سجلات مبيعاتها ، وزوار الموقع ، وبيانات التجارة الإلكترونية ، والمزيد. من خلال جمع هذه البيانات على فترات زمنية طويلة ، يمكن لتحليلات البيانات أن تستخلص معنى منها.

تعد التحليلات الوصفية مفيدة بشكل خاص لمعرفة العوامل الكامنة وراء اتجاهات معينة تحدث في الأعمال التجارية. على سبيل المثال ، إذا لاحظ متجر التجارة الإلكترونية أن مبيعاته قد ارتفعت فجأة في الأشهر الثلاثة الماضية ، فيمكنه استخدام التحليلات الوصفية لتحديد متى بدأت هذه الزيادة.

من خلال الشحذ في التاريخ المحدد ، يمكن لأعمال التجارة الإلكترونية مواءمة الزيادة في المبيعات مع اليوم الذي نشروا فيه تصميم موقع الويب الجديد الخاص بهم. تسمح الاتجاهات السابقة للشركات بالإجابة على أسئلة "لماذا" هذه ، بالإضافة إلى الاستعداد بشكل أفضل للمستقبل. إذا لاحظت شركة ما أن المبيعات ترتفع في أشهر الصيف ، فإن زيادة المخزون المتاح لديها لتلك الأشهر السابقة سيسهل العمليات السلسة خلال فترات الانشغال.

هذا النوع من التحليلات هو أحد أكثر أشكال التحليلات شيوعًا ، ويرجع ذلك أساسًا إلى مدى اتساع نطاق تطبيقه.

2. تحليلات وسائل الاعلام الاجتماعية

مع تحسن الأدوات التي يوفرها محللو البيانات لهم ، أصبحت مجالات التحليلات الجديدة متاحة بشكل أكبر. تحليلات الوسائط الاجتماعية هي نتاج هذا الابتكار ، حيث تستخدم الشركات في جميع أنحاء العالم الآن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخلاص المعنى من كميات هائلة من البيانات المكتوبة.

تستخدم تحليلات وسائل التواصل الاجتماعي مزيجًا من البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي لمعالجة كميات هائلة من البيانات التي تكونت من التغريدات والمنشورات على Facebook والمواقع الاجتماعية الأخرى بسرعة. بالنظر إلى مدى شعبية وسائل التواصل الاجتماعي ، يعد هذا مكانًا رائعًا لمعرفة المزيد عن التصور العام للشركة. من خلال تحليل الآلاف من المنشورات التي تشير إلى علامة تجارية ، يمكن لأدوات تحليلات الوسائط الاجتماعية تتبع سلوك المستهلك ورسم مشاعر العلامة التجارية بمرور الوقت.

عندما تصدر شركة منتجًا جديدًا ، أو تجري إعادة تسمية أو تريد ببساطة زيادة وعيها حول كيفية إدراك الجمهور لها ، فإن تحويل عالم وسائل التواصل الاجتماعي المزدحم يعد إستراتيجية ممتازة.

3. التحليلات النصية

تستخدم التحليلات النصية العديد من التقنيات الأساسية نفسها مثل تحليلات الوسائط الاجتماعية. ومع ذلك ، فإنهم يركزون على الإدخالات النصية مثل مراجعات العملاء والدعم والتذكرة ورسائل البريد الإلكتروني والبيانات النصية الأخرى. تمامًا كما هو الحال مع البرمجة اللغوية العصبية على وسائل التواصل الاجتماعي ، يمكن للمحللين استيعاب البيانات من هذه العناصر النصية ثم إجراء تحليل عليها لتحديد ما إذا كانت هناك أي اتجاهات أساسية.

يمكن للشركات استخدام التحليلات النصية بشكل أفضل لفهم سلوك المستهلك وردود الفعل. على سبيل المثال ، إذا كانت إحدى الشركات تقوم بتشغيل برنامج صوت العميل (VOC) وتقوم بجمع التعليقات ، فيمكن أن تساعد التحليلات النصية في تحديد ما يريد العملاء رؤيته محسنًا بشأن الأعمال التجارية.

نظرًا لأن أدوات معالجة اللغة أصبحت أكثر فاعلية ، أصبحت التحليلات النصية بسرعة أداة حيوية في عالم نجاح العملاء والمراقبة والدعم. من خلال البدء في استخدام التحليلات النصية ، تكون الشركات قادرة على استيعاب كمية هائلة من البيانات غير المهيكلة التي يمكن استخدامها بعد ذلك.

4. التحليلات التنبؤية

تأخذ التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية وتستخدمها لتوقع سلسلة من النتائج المستقبلية المحتملة بناءً على الأحداث الماضية. إذا شهدت شركة ما ارتفاعًا في المبيعات في ديسمبر على مدار السنوات الخمس الماضية ، فإن التحليلات التنبؤية تشير إلى احتمال حدوث ارتفاع في ديسمبر مرة أخرى.

إلى جانب مجرد توقع الارتفاع والانخفاض في المبيعات ، يمكن أن تصبح التحليلات التنبؤية مجالًا دقيقًا للغاية. على سبيل المثال ، سيستخدم مقدمو خدمات التأمين بيانات العملاء ، وسجل المطالبات ، والموقع ، والعمر ، والجنس ، والعوامل الديموغرافية والنفسية الأخرى من أجل حساب الخطر النسبي لمواجهة عميل جديد.

من خلال تقدير احتمالية مطالبة العميل بتأمينه ، يمكن للشركات تحسين استراتيجية التسعير الخاصة بها لحماية مصالحها الفضلى. المجال الثانوي للتحليلات التنبؤية ، التحليلات الوصفية ، هو خطوة أبعد من ذلك ، حيث تتخذ الشركات إجراءات بناءً على نتائج التحليلات التنبؤية.

في حين أن الأداء السابق لا يضمن بالضرورة النتائج المستقبلية ، فإن البيانات التاريخية توفر منظورًا مفيدًا يمكن للشركات استخدامه لتحسين عملياتها.

كيف تزيد من كفاءة اتخاذ القرار المبني على البيانات؟

لا توجد تحليلات البيانات في فراغ. يمكن استخدام كل طريقة من الطرق المذكورة أعلاه فيما يتعلق بجميع الطرق الأخرى. في كثير من الأحيان ، كلما زادت المعلومات التي تمتلكها الشركة ، كان من الأفضل تجهيزها لمواجهة أي شيء يمكن أن يلقي بها المستقبل عليها.

مع وضع ذلك في الاعتبار ، هناك عدد من الأشياء التي يمكن للشركات القيام بها لزيادة كفاءة معالجة البيانات ومعالجتها واستخدامها في اتخاذ القرار:

1. تبسيط البنية التحتية الأساسية

في حين أن الجودة مهمة عندما يتعلق الأمر بتحليلات البيانات ، فإن الكمية كذلك. من أجل الحصول على أفضل النتائج الممكنة من التحليلات ، تحتاج الشركات إلى التأكد من أن لديها أكبر عدد ممكن من المصادر. من أجل تخزين كل هذه البيانات والاستعلام عنها ، تحتاج الشركات إلى التأكد من امتلاكها لأدوات بيانات أساسية جيدة. على سبيل المثال ، عند مقارنة Apache Pinot مقابل Druid ، تكون قاعدة بيانات التحليلات المتخصصة أكثر ملاءمة لإدارة البيانات ومعالجتها بسرعة. لكي تعمل تحليلات البيانات الخاصة بك بأفضل شكل ممكن ، يحتاج عملك إلى التأكد من أن البنية التحتية الأساسية الخاصة بك تخدم الغرض الذي تبحث عنه.

2. إنشاء ثقافة قائمة على البيانات

حتى إذا كان عملك يوفر جميع البيانات والأدوات وهياكل التصور الممكنة ، فلن يصبح ذلك مستندًا إلى البيانات إذا لم يفهم موظفوك قوة البيانات. يعد إنشاء ثقافة تعتمد على البيانات من خلال إظهار أهمية استخدام البيانات في عملية صنع القرار أحد أهم الخطوات في التحول إلى البيانات. بمجرد أن يفهم جميع موظفيك كيف ولماذا يجب عليهم استخدام تحليلات البيانات ، سترى فجأة أن جميع القرارات تأتي من مكان المنطق والسبب والتحليل الدقيق.

3. مركزية البيانات

في حين أن إنشاء ثقافة قائمة على البيانات هي طريقة قوية لزيادة أهمية القرارات التي تعتمد على البيانات ، فإن هذا يكاد يكون مستحيلاً بدون مركزية البيانات. يجب أن تكون إحدى أولوياتك مركزية البيانات وإزالة مستودعات البيانات. بمجرد أن تتدفق البيانات بحرية بين الأقسام والفرق وقطاعات عملك ، سيتمكن الجميع من الوصول إلى المعرفة التي يحتاجونها ليصبحوا مدفوعين بالكامل بالبيانات.

تعد تحليلات البيانات أحد الأصول القوية بشكل لا يصدق للشركات ، ولكنها تخلق تغييرًا تحويليًا فقط عندما تدمجها الشركة بشكل صحيح. من خلال التركيز على البنية التحتية الأساسية وثقافة الشركة وممارسات إدارة البيانات ، ستكون الشركات على استعداد للدخول في عصر اتخاذ القرار القائم على البيانات.

انظر أيضًا: الغرض من جمع البيانات وطرقها - هيا بنا نكتشف!

افكار اخيرة

إن اتخاذ القرار القائم على البيانات ليس مجرد اتجاه تجاري. على العكس من ذلك ، فهي ركيزة أساسية للأعمال التجارية الحديثة والتي تقود التقدم في جميع أنحاء العالم. من خلال دمج استراتيجيات تحليل البيانات في العمليات اليومية ، يمكن للشركات أن تكون أكثر استعدادًا لما يخبئه المستقبل ، وتحسين العمليات والإدارة والقرارات بسرعة لتحقيق أفضل مصالح الشركة.

من أجل الحصول على أفضل النتائج الممكنة من دمج البيانات في عمليات صنع القرار ، يجب على الشركات التأكد من أنها مجهزة بشكل صحيح للتعامل مع تحليل البيانات على نطاق واسع. إن التركيز على تطوير البنية التحتية الأساسية لجمع البيانات وتحويلها وتخزينها وتحليلها بشكل صحيح سيؤتي ثماره في الأرباح في المستقبل.