معجم مصطلحات التسويق
عرض المساردتحليلات الأعمال
تحليلات الأعمال هي مجال متعدد التخصصات يركز على عملية تحويل البيانات إلى رؤى قيمة لدعم قرارات عمل أفضل. في عالم اليوم القائم على البيانات ، تجمع المؤسسات كميات هائلة من البيانات من مصادر مختلفة ، وتحليلات الأعمال هي المفتاح لإطلاق العنان للإمكانات المخفية داخل هذه البيانات.
ما هي تحليلات الأعمال؟
تحليلات الأعمال هي عملية استخدام تحليل البيانات وتقنيات التحليل الإحصائي والكمي والتشغيلي لتحويل البيانات إلى رؤى قيمة وإبلاغ عملية صنع القرار التجاري بشكل أفضل. وهو ينطوي على جمع البيانات وتنظيفها وتنظيمها وتحليلها من مصادر مختلفة لاستخراج معلومات واتجاهات ذات مغزى يمكن أن تساعد المؤسسات على تحسين عملياتها وتحسين العمليات وتحقيق أهدافها الاستراتيجية.
تشمل الجوانب الرئيسية لتحليلات الأعمال ما يلي:
- إدارة البيانات
- تحليل البيانات
- تصور البيانات
- النمذجة التنبؤية
- تقريري
- دعم القرار
- إدارة البيانات: يتضمن ذلك جمع وإعداد البيانات من مصادر مختلفة ، وضمان جودتها وسلامتها ، وتنظيمها بطريقة مناسبة للتحليل.
- تحليل البيانات: يستخدم محترفو تحليلات الأعمال الأساليب الإحصائية والنماذج الرياضية وتقنيات استخراج البيانات لتحليل البيانات والكشف عن الأنماط والارتباطات والرؤى.
- تصور البيانات: لجعل البيانات أكثر قابلية للفهم وقابلة للتنفيذ ، غالبا ما تتضمن تحليلات الأعمال إنشاء تصورات مثل المخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات.
- النمذجة التنبؤية: تستخدم التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالاتجاهات والنتائج المستقبلية بناء على البيانات التاريخية. يمكن أن يكون هذا مفيدا بشكل خاص للتنبؤ بالمبيعات أو سلوك العملاء أو اتجاهات السوق.
- تقريري: يقوم محترفو تحليلات الأعمال بإنشاء تقارير تنقل نتائج تحليلاتهم إلى أصحاب المصلحة ، بما في ذلك قادة الأعمال والمديرين التنفيذيين وصناع القرار.
- دعم القرار: الهدف النهائي لتحليلات الأعمال هو تزويد صانعي القرار بالمعلومات التي يحتاجونها لاتخاذ قرارات مستنيرة وقائمة على البيانات يمكن أن تؤدي إلى نتائج أعمال أفضل.
ما هو تعريف تحليلات الأعمال؟
تشير تحليلات الأعمال إلى المهارات والتقنيات والممارسات والاستكشاف التكراري المستمر والتحقيق في أداء الأعمال السابق لاكتساب نظرة ثاقبة ودفع تخطيط الأعمال.
وهو يركز على استخدام البيانات والأساليب الإحصائية لتحليل البيانات التاريخية ، وتحديد الاتجاهات ، وتوليد الأفكار ، واتخاذ قرارات تجارية مستنيرة. الهدف من تحليلات الأعمال هو تحسين العمليات التجارية وتعزيز الكفاءة وتحقيق نتائج أفضل من خلال الاستفادة من الرؤى المستندة إلى البيانات.
يشمل هذا المجال تقنيات وأدوات مختلفة ، بما في ذلك استخراج البيانات والتحليل الإحصائي والنمذجة التنبؤية وتصور البيانات والمزيد ، لمساعدة المؤسسات على استخراج معلومات قابلة للتنفيذ من البيانات ودفع عملية صنع القرار الاستراتيجي.
ما هي أنواع تحليلات الأعمال؟
تشمل الأنواع الرئيسية لتحليلات الأعمال ما يلي:
- التحليلات الوصفية
- التحليلات التشخيصية
- التحليلات التنبؤية
- التحليلات الوصفية
- التحليلات الوصفية: تتضمن التحليلات الوصفية فحص البيانات التاريخية لفهم أداء الأعمال والأحداث السابقة. يوفر نظرة ثاقبة لما حدث في الماضي ، غالبا من خلال الإحصاءات الموجزة وتصور البيانات وإعداد التقارير. تساعد التحليلات الوصفية المؤسسات على اكتساب فهم أساسي لعملياتها.
- التحليلات التشخيصية: تخطو التحليلات التشخيصية خطوة إلى الأمام من خلال التحقيق في سبب وقوع أحداث أو اتجاهات معينة في الماضي. وهو ينطوي على تحليل السبب الجذري لتحديد العوامل التي ساهمت في نتائج أو قضايا محددة. تساعد التحليلات التشخيصية المؤسسات على فهم الأسباب الكامنة وراء أدائها والحالات الشاذة.
- التحليلات التنبؤية: تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية والنماذج الإحصائية للتنبؤ بالأحداث أو الاتجاهات المستقبلية. إنه ينطوي على بناء نماذج تنبؤية يمكنها إجراء تخمينات مستنيرة حول ما قد يحدث بناء على البيانات السابقة. هذا النوع من التحليلات ذو قيمة لتوقع سلوك العملاء والتنبؤ بالطلب وتقييم المخاطر.
- التحليلات الوصفية: تأخذ التحليلات الوصفية التحليلات التنبؤية خطوة إلى الأمام من خلال التوصية بإجراءات أو استراتيجيات محددة لتحسين النتائج. فهو لا يتنبأ بالسيناريوهات المستقبلية فحسب ، بل يقترح أيضا أفضل مسار للعمل لتحقيق النتائج المرجوة. غالبا ما تستخدم التحليلات الوصفية لتحسين القرار وتخصيص الموارد وتحسين العملية.
ما هو الفرق بين ذكاء الأعمال مقابل تحليلات البيانات مقابل علم البيانات؟
الفرق بين ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات وعلوم البيانات:
1. التركيز الأساسي
- يركز ذكاء الأعمال بشكل أساسي على إعداد التقارير وتصور البيانات التاريخية لدعم اتخاذ القرارات التجارية. يجيب على أسئلة مثل "ماذا حدث؟" و "كيف كان أداؤنا في الماضي؟"
- تحليلات البيانات هي مجال أوسع يشمل تقنيات مختلفة لفحص البيانات لاكتشاف الأفكار وتحديد الاتجاهات واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. إنه يجيب على أسئلة مثل "لماذا حدث ذلك؟" و "ماذا يمكننا أن نفعل حيال ذلك؟"
- علم البيانات هو مجال متخصص للغاية يجمع بين الخبرة في البرمجة والإحصاءات ومعرفة المجال لاستخراج الأفكار وبناء نماذج تنبؤية وإنشاء حلول تعتمد على البيانات. إنه يجيب على أسئلة مثل "ماذا سيحدث بعد ذلك؟" و "كيف يمكننا تحقيق ذلك؟"
2. الهيكل
- يتعامل ذكاء الأعمال مع البيانات المنظمة من قواعد البيانات ومستودعات البيانات وجداول البيانات. عادة لا يتعامل مع البيانات غير المهيكلة أو شبه المنظمة.
- يمكن لتحليلات البيانات التعامل مع البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة. إنه أكثر تنوعا في التعامل مع أنواع البيانات المختلفة.
- يتعامل علم البيانات مع مصادر بيانات متنوعة وغير منظمة في كثير من الأحيان ، بما في ذلك البيانات الضخمة. يتطلب معالجة مسبقة كبيرة للبيانات وتنظيفها.
3. الأدوات
- Business intelligence tools are designed for creating reports, dashboards, and scorecards. Common BI tools include Tableau, Power BI, and QlikView.
- تتضمن أدوات تحليل البيانات البرامج الإحصائية ولغات البرمجة مثل Python و R وأدوات مثل Excel. قد يستخدم أيضا بعض أدوات ذكاء الأعمال للتصور.
- يستخدم علم البيانات مجموعة واسعة من الأدوات ، بما في ذلك لغات البرمجة مثل Python و R ومكتبات التعلم الآلي وتقنيات البيانات الضخمة مثل Hadoop و Spark.
ما هي التحديات الشائعة لتحليلات الأعمال؟
التحديات الشائعة لتحليلات الأعمال هي:
- جودة البيانات
- تكامل البيانات
- أمن البيانات والخصوصية
- قابلية التوسع
- فجوة المهارات
- كلف
- التعقيد
- إدارة التغيير
- جودة البيانات: يمكن أن تؤدي جودة البيانات الرديئة إلى تحليلات غير دقيقة ورؤى معيبة. قد تحتوي البيانات على أخطاء أو تناقضات أو قيم مفقودة ، مما قد يعيق فعالية جهود التحليلات.
- تكامل البيانات: غالبا ما يكون لدى المؤسسات بيانات مخزنة في أنظمة وتنسيقات مختلفة. يمكن أن يكون دمج هذه البيانات للتحليل معقدا ويستغرق وقتا طويلا ، مما يتطلب تنقية البيانات وتحويلها.
- أمن البيانات والخصوصية: يتطلب التعامل مع البيانات الحساسة تدابير أمنية قوية للحماية من الانتهاكات. يعد الامتثال للوائح خصوصية البيانات ، مثل GDPR أو HIPAA ، مصدر قلق بالغ الأهمية.
- قابلية التوسع: مع نمو أحجام البيانات، يجب توسيع نطاق البنية التحتية والأدوات المستخدمة للتحليلات وفقا لذلك. يمكن أن يشكل هذا تحديات من حيث الأجهزة والبرامج وقوة المعالجة.
- فجوة المهارات: قد يكون العثور على محللي الأعمال المهرة ومحللي البيانات وعلماء البيانات والاحتفاظ بهم أمرا صعبا. غالبا ما يتجاوز الطلب على محترفي التحليلات العرض.
- كلف: قد يكون تنفيذ أدوات التحليلات والبنية التحتية وصيانتها مكلفا. رسوم الترخيص ونفقات الأجهزة وتكاليف الصيانة المستمرة هي عوامل يجب مراعاتها.
- التعقيد: يمكن أن تصبح مشاريع التحليلات معقدة ، خاصة عند التعامل مع التقنيات المتقدمة مثل التعلم الآلي. يمكن أن يمثل ضمان أن تكون التحليلات مفهومة وقابلة للتنفيذ تحديا.
- إدارة التغيير: يمكن أن يتطلب تنفيذ عملية صنع القرار المستندة إلى البيانات تحولا ثقافيا داخل المؤسسة. قد يحتاج الموظفون إلى التدريب والدعم للتكيف مع الممارسات القائمة على البيانات.
ما هي أمثلة تحليلات الأعمال؟
أمثلة تحليلات الأعمال هي:
- تقسيم العملاء: تستخدم الشركات التحليلات لتقسيم قاعدة عملائها إلى مجموعات متميزة بناء على التركيبة السكانية أو السلوك أو أنماط الشراء. يساعد هذا في تخصيص استراتيجيات التسويق وعروض المنتجات لشرائح عملاء محددة للحصول على مشاركة أفضل ومعدلات تحويل أعلى.
- التنبؤ المتقلب: يمكن أن تحدد "إحصاءات Google" العملاء المعرضين لخطر إلغاء الاشتراكات أو إيقاف الخدمات. من خلال تحليل البيانات التاريخية وسلوك العملاء ، يمكن للشركات اتخاذ خطوات استباقية للاحتفاظ بهؤلاء العملاء.
- التنبؤ بالمبيعات: تستخدم تحليلات الأعمال للتنبؤ باتجاهات المبيعات المستقبلية والطلب على المنتجات أو الخدمات. هذه المعلومات ضرورية لإدارة المخزون وتخطيط الإنتاج وتخصيص الموارد.
- تحليل سلة السوق: يستخدم تجار التجزئة التحليلات لتحليل أنماط شراء العملاء واكتشاف الارتباطات بين المنتجات. يساعد هذا في وضع المنتج والبيع العابر والتوصيات المخصصة.
- تحسين سلسلة التوريد: تلعب التحليلات دورا مهما في تحسين عمليات سلسلة التوريد من خلال تحليل البيانات المتعلقة بمستويات المخزون وتكاليف النقل وتقلبات الطلب. وهذا يضمن كفاءة الخدمات اللوجستية وتوفير التكاليف.
- تقييم مخاطر الائتمان: تستخدم المؤسسات المالية التحليلات لتقييم الجدارة الائتمانية لطالبي القروض. تحلل النماذج التنبؤية تاريخ الائتمان والمتغيرات الأخرى لتحديد احتمالية التخلف عن السداد.
ما هي الأدوار والمسؤوليات في تحليلات الأعمال؟
المسؤوليات في تحليلات الأعمال هي:
- جمع وتحليل البيانات لفهم العمليات التجارية والمشاكل.
- ترجمة متطلبات العمل إلى حلول تعتمد على البيانات.
- إنشاء التقارير ولوحات المعلومات والمرئيات وصيانتها.
- تحديد الاتجاهات والأنماط والرؤى في البيانات.
- التعاون مع أصحاب المصلحة لتحديد أهداف المشروع والتسليمات.
- تقديم توصيات تستند إلى البيانات لتحسين العمليات التجارية.
- مراقبة وتقييم تأثير الحلول المنفذة.
كيف تعمل تحليلات الأعمال؟
خطوات عمل تحليلات الأعمال هي:
- جمع البيانات
- المعالجة المسبقة للبيانات
- استكشاف البيانات (التحليلات الوصفية)
- تحليل البيانات (التحليلات التشخيصية)
- النمذجة التنبؤية (التحليلات التنبؤية)
- النمذجة الوصفية (التحليلات الوصفية)
- تصور البيانات
- الاتصال والإبلاغ
1. جمع البيانات
- تبدأ العملية بجمع البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك قواعد البيانات وجداول البيانات وتطبيقات الويب وأجهزة الاستشعار والمزيد.
- يمكن أن تكون البيانات منظمة (على سبيل المثال ، جداول قاعدة البيانات) أو غير منظمة (على سبيل المثال ، المستندات النصية ، منشورات وسائل التواصل الاجتماعي).
- قد يتضمن جمع البيانات استخراج البيانات وتكامل البيانات وتحويل البيانات لضمان جودة البيانات واتساقها.
2. المعالجة المسبقة للبيانات
- تتضمن المعالجة المسبقة للبيانات تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل.
- تتضمن هذه الخطوة معالجة القيم المفقودة وإزالة التكرارات وتوحيد تنسيقات البيانات ومعالجة القيم المتطرفة للبيانات.
- يمكن أيضا تحويل البيانات لضمان توافقها مع أهداف التحليل (على سبيل المثال ، تحويل الوحدات أو ميزات القياس).
3. استكشاف البيانات (التحليلات الوصفية)
- تتضمن التحليلات الوصفية استكشاف البيانات وتلخيصها للحصول على فهم أولي.
- يستخدم المحللون تقنيات مثل تصور البيانات والإحصاءات الموجزة وتوصيف البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات والحالات الشاذة في البيانات.
4. تحليل البيانات (التحليلات التشخيصية)
- تتعمق التحليلات التشخيصية لفهم سبب وقوع أحداث أو أنماط معينة في البيانات.
- قد يقوم المحللون بإجراء تحليل السبب الجذري واختبار الفرضيات لتحديد العوامل التي تساهم في نتائج محددة.
5. النمذجة التنبؤية (التحليلات التنبؤية)
- تتضمن التحليلات التنبؤية بناء نماذج رياضية وخوارزميات للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناء على البيانات التاريخية.
- تستخدم تقنيات مثل تحليل الانحدار وتحليل السلاسل الزمنية والتعلم الآلي لعمل التنبؤات.
6. النمذجة الوصفية (التحليلات الوصفية)
- تأخذ التحليلات الوصفية الرؤى التنبؤية إلى أبعد من ذلك من خلال التوصية بإجراءات أو استراتيجيات محددة لتحسين النتائج.
- يساعد في الإجابة على أسئلة مثل "ما الذي يجب أن نفعله لتحقيق النتيجة المرجوة؟"
7. تصور البيانات
- تستخدم أدوات وتقنيات تصور البيانات لإنشاء تمثيلات مرئية للبيانات ، مثل المخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات.
- تسهل التصورات على أصحاب المصلحة فهم البيانات المعقدة وتفسيرها.
8. التواصل والإبلاغ
- ينقل المحللون ومحترفو البيانات نتائجهم ورؤاهم إلى أصحاب المصلحة من خلال التقارير والعروض التقديمية ورواية البيانات.
- التواصل الواضح والموجز ضروري لتوجيه صانعي القرار.
الموارد والمدونات
لم يتم العثور على أي عناصر.
روابط سريعة
حلول المكافآت
بطاقات الهدايا ذات العلامات التجارية
بطاقات الهدايا حسب حالة الاستخدام
بطاقات الهدايا حسب بيرسونا
بطاقات الهدايا حسب المناسبة
أفضل 10 بطاقات هدايا
بطاقات هدايا من ماركات عالمية
ادله
Glossaries
njnjn
أهم المقالات
الالات الحاسبه
