كيفية اختيار أدوات تحليل البيانات المناسبة لمنظَّمتك

وقت القراءة 8 دقيقة

تحليل البيانات كيفية اختيار أدوات تحليل البيانات المناسبة لمنظَّمتك مجموعة ريناد المجد لتقنية المعلومات RMG

في الوقت الحالي، لا يخفى على أحد بأن الأعمال التجارية أصبحت تعتمد بشكل كبير على البيانات. وبغض النظر عن القطاع الذي ينشط فيه عملك، تستطيع البيانات مساعدتك في عملية اتخاذ القرارات الاستراتيجية، وإرشادك نحو مصادر جديدة للإيرادات، واكتشاف الفرص والمشاكل والتحديات التي تواجه عملك.

وعلى الرغم من ذلك، وجود البيانات وحدها لا يكفي لتحقيق فائدة منها. ستحتاج إلى مجموعة أدوات متخصصة تجمع البيانات وتُحلّلها ومن ثم تصوير نتائج التحليل. ولسوء الحظ، فإن اختيار منصات وأدوات تحليل البيانات ليس بالأمر السهل، الأمر يعتمد على عدة معايير واعتبارات، حيث لا توجد أداة تتناسب مع كل شيء.

في هذا المقال، سنشرح -بالتفصيل- كيفية اختيار أدوات تحليل البيانات ومعايير تقييمها، وسنتحدّث أيضًا عن أنواع منصات تحليل البيانات الموجودة في السوق، وتقديم نصائح لاختيار المنصات والأدوات التي تناسب عملك.

 

ما هي أدوات تحليل البيانات؟

يستخدم مصطلح “أدوات تحليل البيانات” لتصنيف البرمجيات والتطبيقات المستخدمة من قبل محللي البيانات لإنشاء وتنفيذ العمليات التحليلية التي تساعد الشركات/ المؤسسات على اتخاذ قرارات أكثر ذكاء واستنارة في مجال الأعمال مع تقليل التكاليف وتعزيز الأرباح.

تحليل البيانات

اختيار أدوات تحليل البيانات

عندما تُقرّر الاستعانة بأدوات تحليل البيانات، هناك بعض النقاط والعوامل التي يجب عليك التحقّق منها أولًا. تساعدك هذه العوامل في اتخاذ قرارات أكثر استنارة واختيار الحل الأفضل الذي يتناسب مع عملك.

  • تحديد الأهداف: في حين أنه من السهل جدًا الانغماس في البحث عن إمكانيات أدوات تحليل البيانات، فإن تحديد الأهداف الرئيسية لبرنامجك وتطوير إستراتيجية جيدة التصميم يعد أهم بكثير من الأدوات نفسها.

من المهم أن تسأل نفسك ما الذي تأمل بتحقيقه وفق استراتيجية البيانات الخاصة بك؟ ابدأ باستهداف مجموعة من المشكلات التي تواجهك، أو الفرص التي تعتقد أنها قد تعود بفائدة كبيرة على عملك، ومن ثم قُم باختيار مجموعة الأدوات التي تخدم تلك الأهداف الأساسية.

  • راقب من هم في نفس مجالك: قم ببعض الأبحاث لاكتشاف منصات التحليلات والأدوات التي يستخدمها الآخرون في نفس المجال لتحليل بياناتهم.

على سبيل المثال، قد ينظر تُجّار التجزئة في كيفية استخدام الشركات الأخرى لأداة تحليل معينة من جانب أنها تعمل على تحسين تجربة العملاء، في حين أن شركة أُخرى تُقدّم خدمات مالية ستكون مهتمة بكيفية مساعدة نفس الأداة باكتشاف عمليات الاحتيال.

  • التركيز على المستخدم النهائي للأدوات: للحصول على أكبر قيمة من البيانات، ستحتاج إلى تنفيذ إستراتيجية بيانات تتضمن كل فرد في الشركة: من الإدارة العليا إلى فرق خدمة العملاء.

ضع في اعتبارك كيفية تطبيق التحليلات على الأدوار المختلفة داخل مؤسستك – أي المستخدمين يحتاجون إلى حلول مبسطة لدعم اتخاذ القرار؟ هل تحتاج إلى أدوات خاصة بالمبيعات أو التسويق؟ هل لديك قدرات ومهارات علوم البيانات الكافية لاستخدام الأدوات؟

  • وأخيرًا، ضع التكلفة في عين الاعتبار: بعض أدوات تحليل البيانات يتوجب دفع رسوم ترخيص أو اشتراك، في حين أن بعض الأدوات الأخرى مجانية تماماً. أدوات تحليل البيانات المدفوعة ليست دائما الأكثر شمولًا والأفضل، هناك العديد من أدوات تحليل البيانات القوية والمجانية المتاحة في السوق والتي لا ينبغي عليك إغفالها خلال بحثك عن أدوات التحليل المناسبة.

أدوات تحليل البيانات

أنواع أدوات تحليل البيانات

تمثل أدوات تحليل البيانات فئة واسعة جدًا ومن الصعب حصرها، ولكن سنحاول تصنيفها في مجموعات رئيسية كالآتي:

  1. منصات بيانات العملاء (CDPs)

تجمع منصات بيانات العملاء (CDPs)، مثل منصات إدارة علاقات العملاء (CRMs)، بيانات العملاء التي يمكن استخدامها لتحسين العمليات أو بيع المنتجات.

حيث تقوم أدوات إدارة علاقات العملاء بجمع البيانات فقط من التفاعلات التجارية، مثل سجل الاتصالات وزيارات مواقع الويب وسلوكيات الشراء. لقد تم تصميم منصات بيانات العملاء للتعامل مع أنواع البيانات المختلفة من مجموعة متنوعة من مصادر البيانات.

المميزات الأساسية:

  • تجميع مصادر بيانات المتعددة في مكان واحد
  • جمع بيانات العملاء عبر جميع الأنظمة المتصلة
  • تحسين الاستهداف للحملات التسويقية

 

  1. أدوات تحليلات العملاء

صُمّمت أدوات تحليلات العملاء لإدارة العملية التحليلية بالكامل: ابتداءً من تحضير وإعداد البيانات ومروراً بإنشاء الرؤى وانتهاءً بفهم وتفسير بيانات العملاء وسلوكياتهم وملاحظاتهم.

في معظم الحالات، تأتي منصات تحليلات العملاء مع نماذج بيانات مبنية مسبقًا للتنبؤ باحتمالية أن يتخذ العميل أي قرار شراء، ومجموعة متنوعة من تقنيات التحليل الإحصائي لفهم سلوك العملاء وتحسين المنتجات والخدمات وتجارب العملاء.

وعلى الرغم من أن نماذج البيانات المبنية مسبقًا تُعزّز قابلية وسهولة استخدام أنظمة تحليلات العملاء لغير التقنيين، إلّا أنك ستظل بحاجة إلى مهارات متقدمة في علوم البيانات لتطوير نماذج مخصصة وتشغيلها أو الحصول على رؤية كاملة حول رحلة العميل.

الميّزات الأساسية:

  • تتيح لك تجزئة وتقسيم العملاء (Granular Segmentation)
  • يوفّر رؤى وبيانات حول رضا العملاء (Customer Satisfaction)
  • النمذجة الإحصائية (Statistical Modeling)
  • تتيح لك معرفة معدل اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم، ومعدل حجم العملاء الذين خسرتهم (Acquisition, Retention, & Churn Metrics)
  • تحليل النصوص بهدف استخلاص معلومات عالية الجودة
  • إمكانية التوسّع، وتخصيص النماذج

 

  1. أدوات ذكاء الأعمال (BI)

تساعد أدوات ذكاء الأعمال (BI) الشركات على تحليل وفهم البيانات. وفقًا ل Gartner، تنقسم أدوات ذكاء الأعمال إلى ثلاث فئات رئيسية:

  1. أدوات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) والتي تُتيح إمكانية جمع البيانات وإعداد التقارير المخصصة ونماذج المحاكاة وإدارة الأداء وإمكانيات التحليل المعقدة الأخرى
  2. أدوات إيصال وتقديم المعلومات – والتي تُقدّم رؤى في شكل تصورات وتقارير ولوحات معلومات
  3. أدوات تكامل ذكاء الأعمال – التي تعمل على إدارة البيانات الوصفية وتوفير بيئة تطوير لدعم استراتيجيتك

في حين أن هذه المنصات متنوعة جدًا، فإن الهدف من أدوات ذكاء الأعمال هو مساعدة المؤسسات على أن تصبح “منظّمات تستند للبيانات في اتخاذ قراراتها” من خلال توفيرها لعمليات التنقيب عن البيانات والنمذجة التنبؤية ومعالجة اللغة الطبيعية.

وتتيح منصات ذكاء الأعمال لعلماء البيانات تطبيق معرفتهم بعلوم البيانات، والتحليلات، والأعمال للإجابة على مسائل جديدة هامة تتعلق بالأعمال التجارية.

الميزّات الأساسية:

  • تصوير البيانات
  • النمذجة التنبؤية
  • التنقيب عن البيانات
  • التنبؤ أو التوقّع
  • التقارير الآلية
  • لوحات تحكم قابلة للتخصيص
  • التكامل مع مصادر البيانات والأنظمة الأخرى
  • إدارة جودة البيانات
  • معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
  • إدارة الأداء
  • التحليل المخصص
  • نماذج المحاكاة

اختيار أدوات تحليل البيانات

مميزات يجب وضعها في عين الاعتبار عند اختيار أدوات تحليل البيانات

يجب عليك بذل جهد وإجراء بحوثك الخاصة قبل أن تتخذ قرار الاستثمار في أي من أدوات تحليل البيانات التي سوف تستخدمها في أعمالك. وهنالك بعض الميّزات الرئيسية التي يجب أن تتوافر في أداة تحليل البيانات الجيدة، نذكر منها:

  1. مهنية مزوّد الخدمة وخدمات الدعم

أُولى خطوات معرفة ما إن كانت الأداة جيدة أو لا هي معرفة مزوّد الخدمة. ضع في اعتبارك ما إذا كنت ترغب في العمل مع شريك يقدم الدعم العملي والتوجيه حول الحصول على أقصى قيمة من الحل الذي يقدمه. وغالبًا ما تجد هذه الميزة في الأدوات القائمة عبر السحابة (SaaS products).

وفي الجهة المقابلة، تميل حلول الأنظمة مفتوحة المصدر (مثل منصات Hadoop و Spark) والحلول ذاتية الاستضافة إلى كونك أنت المسؤول على عملية التوجيه. في هذا الحالة، أنت ستشتري من البائع الخدمات، وتعتمد على الخبرات والمهارات الداخلية، والأسئلة الشائعة والوثائق الإرشادية التي يوفّرها البائع لتوجيه العملية بعد ذلك.

انتبه، في هذه الخطوة قد تضطر إلى إجراء مفاضلة بين الحلول. فعندما تأتي أدوات التحليل القائمة على السحابة مع دعم فني كبير من البائع، عادة يكون هناك بعض القيود وقد لا تدعم كل أنواع البيانات أو عملية التكامل مع مجموعة التكنولوجيا الخاص بك (Technology Stack).

  1. التكاليف التشغيلية والمستقبلية

تساهم عدة عوامل في التكلفة الإجمالية للحل الخاص بك، بما في ذلك:

  • كم لديك من البيانات؟
  • مدى تعقيد البيانات ونظافتها
  • هل تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي
  • قدرات علوم البيانات لديك
  • كم عدد حالات الاستخدام؟
  • هل تستضيف خدماتك ذاتيًا أو تعمل مع مزود طرف ثالث؟
  • هل يوفر هذا الحل قابلية تطوير فعالة من حيث التكلفة؟
  1. تكامل البيانات

تساعد منصات تكامل البيانات الشركات على “تفكيك الصوامع” عبر النظام البيئي للبيانات بأكمله. إنها ميزة مهمة لإدارة مجموعات البيانات وتخزينها، لا سيما عندما تتعامل مع أنواع بيانات مختلفة التي جُمعت من عدد كبير من أجهزة إنترنت الأشياء والتطبيقات.

  1. تخزين البيانات: التخزين السحابي أم الاستضافة الذاتية

يعد الاختيار بين الحلول القائمة على السحابة والاستضافة المحلية أحد الاعتبارات الرئيسية عند اختيار أداة تحليل البيانات.

تعتمد حلول SaaS على التخزين السحابي ويديرها مزوّد خدمة خارجي يتحمل عبء إدارة البُنية التحتيّة لتقنية المعلومات للمنصة – والتي تشمل التخزين والأمان والنسخ الاحتياطي للبيانات.

تعد خدمات SaaS حلاً فعالاً من حيث التكلفة، وقابل للتطوير والتوسّع، ويمتلك ميزة التكامل مع الأنظمة الأخرى. تتمثل فائدة استخدام أدوات SaaS في أنها تُسهّل على المستخدمين غير التقنيين الوصول إلى الرؤى وفهمها دون مساعدة من محلل أو خبير تقني.

على النقيض تمامًا، تعني الاستضافة الذاتية أنك تقوم بتشغيل منصة تحليل البيانات على خادمك الخاص. وعلى الرغم من أنَّ الحلول ذاتية الاستضافة تتطلب المزيد من العمل والجهد، ولكنها تتيح أيضًا ميزات التخصيص وتُعطي مرونة أكبر.

بالنسبة للمؤسسات الكبيرة التي تتطلب خيارات مخصّصة وفق احتياجاتها، من المحتمل أن تكون الحلول المستضافة ذاتيًا أفضل، حيث سيكون لديك المزيد من التحكم على التكامل بين البيانات وأدوات إعداد التقارير والأتمتة المصممة وفقًا لاحتياجات المؤسسة الفريدة.

الاعتبارات الرئيسية:

  • ما هي حاجة العمل الذي تحاول معالجته؟
  • ما مقدار البيانات التي ستحتاج إلى معالجتها لهذا المشروع؟
  • هل لديك أجهزة موجودة يمكنها التعامل مع متطلبات البيانات؟
  • هل يمكنها التطوّر بسرعة وبسهولة لاستيعاب كميات البيانات المتزايدة؟
  • ما هي التكلفة التشغيلية للبيانات، بما في ذلك رسوم الاستضافة والبنية التحتية لتقنية المعلومات والصيانة والموارد الداخلية الأخرى؟
  • من يستخدم البيانات وكيف سيصلون إلى تلك المعلومات؟
  1. إنشاء التقارير وعرض البيانات

في الغالب، تُجيد المنظّمات عملية جمع البيانات، حول كل شيء من العملاء إلى المنافسين، بشكل جيد جدًا، ولكنها تبدأ بمواجه مشاكل عندما يتعلق الأمر بتحليل الأفكار وتطبيقها بشكل استراتيجي.

يجب عليك مراعاة من سيستخدم الأدوات المُختارة وما الهدف من استخدامها. تأكّد ما إذا كان لدى المستخدمين خلفية في علم البيانات أو أنهم بحاجة إلى أداة إنشاء تقارير سهلة تُقدّم المعلومات بسرعة حتى يتمكنوا من تطبيقها على الأنشطة الأخرى.

على سبيل المثال، إذا كنت تبحث عن حلول مصممة لمساعدة فرق المبيعات على اتخاذ قرارات أكثر استنارة، فستحتاج إلى حل يُمكّنهم من الوصول إلى الرؤى المهمّة بسرعة أثناء تفاعلهم مع المشترين.

الاعتبارات الرئيسية التي يجب عليك مراعاتها:

  • هل نحتاج إلى عرض النتائج بسرعة أو في الوقت الفعلي؟
  • هل ستحتاج إلى حل يسهل فهم البيانات؟ أم أنك تبحث عن أداة يستخدمها المحللون فقط؟
  • هل تحتاج إلى إمكانات مخصصة لإعداد التقارير؟

 تحليل البيانات في المؤسسات

أفضل أدوات تحليل البيانات الموجودة في السوق

الآن بعد أن تعرّفنا على العوامل التي يجب الانتباه لها عند اختيار أدوات تحليل البيانات، دعونا نُقدّم قائمة بأفضل الخيارات، تتضمن الخيارات المجانية والمدفوعة، الموجودة في السوق حاليًا مع ذكر مميزات كل أداة.

  1. مايكروسوفت باور بي آي

مايكروسوفت باور بي آي (بالإنجليزية: Microsoft Power BI) تعتبر من أفضل منصات ذكاء الأعمال. تُتيح للمستخدمين إنشاء وتبادل التقارير، وتصوير البيانات، وإنشاء لوحات المعلومات. ويتيح BI أيضًا للمستخدمين بناء نماذج آلية لتعلم الآلات ودمجها مع Azure Machine Learning.

  1. SAP BusinessObjects

منصة SAP BusinessObjects توفّر مجموعة من تطبيقات ذكاء الأعمال لجمع البيانات وتحليلها وإنشاء تقارير واضحة. هذه الأدوات تستهدف مستخدمي الأعمال غير التقنيين.

تستطيع دمج BusinessObjects مع منتجات مايكروسوفت أوفيس، مما يُتيح لمحللي الأعمال مرونة أكبر وإمكانية تنقّل أسرع بين التطبيقات، مثل أكسل وBusinessObjects reports. كما أنها تدعم التحليل التنبؤي.

  1. TEBCO SpotFire

TEBCO SpotFire هي منصة لتحليل البيانات مزوّدة بميّزات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي. إنها أداة تصورية شاملة يمكنها استخراج ونشر التقارير لكل من تطبيقات سطح المكتب والهواتف المتنقلة. وإضافةً على ذلك، توفّر منصة “سبوتفاير” أدوات بناء نماذج تحليل التنبؤية فقط عبر استخدام “التأشير والنقر”.

  1. IBM Cognos

IBM Cognos هي منصة ذكاء أعمال مزوّدة بقدرات الذكاء الاصطناعي لاستخراج الرؤى والمعلومات من البيانات. تتضمن منصة Cognos أيضا أدوات آلية لإعداد البيانات وجمعها من مصادر البيانات المختلفة وتنظيفها؛ مما يُتيح يوفّر سرعة دمج مصادر البيانات وتحليلها.

  1. لغة R

(R) هي لغة برمجة مفتوحة المصدر وبيئة حاسوبية تُركّز على التجسيد المرئي للبيانات. وتتميّز لغة R بالعديد من أدوات التمثيل البصري وأكثر من 15,000 مكتبة مفتوحة المصدر متاحة للاستخدام: للتحميل، والتلاعُب، والنمذجة، وتصور البيانات. وتسمح البيئة للمحللين التقنيين ذوي المهارات البرمجية ببناء أي نوع تقريبًا من أنواع تحليل البيانات، ولكن هذه الأداة لا تُناسب الأشخاص الذين لا يمتلكوا مهارات برمجية.

  1. لغة بايثون

 python هي لغة برمجة عالية المستوى (high-level) ومفتوحة المصدر، غالبًا ما تستخدم من قبل المحللين التقنيين وعلماء البيانات. لغة بايثون تُتيح إمكانية التعامل مع العديد من التحليلات المختلفة، والتكامل مع مكتبات الطرف الثالث للتعلم الآلي وتصور البيانات. ومن الأمثلة الشائعة على مكتبات تصور البيانات تلك: Matplotlib ، Plotly ،seaborn. تُستخدم لغة بايثون أيضًا كواجهة برمجة لنظم التحليل الأخرى.

  1. برنامج مايكروسوفت إكسل

Microsoft Excel هي الأداة الأكثر شيوعًا في التحليلات. وعلى الرغم من قدمها وتاريخها الطويل، يمكن أن يدعم برنامج إكسل أي عمل تحليلي قياسي -تقريبًا-. برنامج الإكسل مناسب للتحليل البسيط، ولكنه ليس مناسبًا لتحليل البيانات الضخمة وينبغي على المؤسسات التي تتطلع لإجراء مثل تلك التحليلات أن تنظر لمنصات أكثر حداثة.

 

هل تحتاج إلى مساعدة في اختيار أدوات تحليل البيانات المناسبة؟

سواء كنت بحاجة إلى مساعدة في إنشاء إستراتيجية البيانات في مؤسستك/شركتك أو العثور على حزمة أدوات تحليل البيانات التي تتناسب مع حجم أعمالك واحتياجاتك، يمكن أن يساعدك مستشارو شركة ريناد المجد لتقنية المعلومات (RMG) في الوصول لأفضل الحلول. اتصل بنا اليوم لمعرفة المزيد عن خدماتنا!

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *