خطوات تحليل البيانات وأهم الطرق والأساليب والمراحل

يُعد تحليل البيانات من أهم العمليات التي تنفذها المؤسسات من أجل اتخاذ قرارات تجارية ذكية، فمن خلال هذه العملية يتم تحويل البيانات من شكلها الأولي الخام إلى معلومات يمكن الوصول إليها حول مختلف مجالات العمل، ونظرًا لأهمية هذه العملية في مشهد الأعمال الديناميكي اليوم؛ فقد بات من الضروري تعلم كيفية تنفيذها بشكل صحيح حتى يتسنى للمؤسسات الاستفادة من مميزاتها، لذلك نوضح في هذا المقال خطوات ومراحل تحليل البيانات، وأبرز أساليب تحليل البيانات.

تحليل البيانات هو فن تحويل الأرقام الخام إلى رؤى حيوية تُضيء طريق اتخاذ القرارات الذكية. تبدأ الرحلة بتحديد الأهداف، حيث يضع المحللون خريطة طريق لمشكلة معينة. ثم يجمعون البيانات من مصادر متعددة، كمنقبين يبحثون عن الكنوز. بعد ذلك، ينظفون البيانات بدقة، وكأنهم ينقون الجواهر من الشوائب، ثم يحللونها باستخدام تقنيات متقدمة كالتعلم الآلي، مثل صيادين يتعقبون الاتجاهات. وأخيراً، يقدمون النتائج عبر تصورات جذابة، مما يجعل المعلومات واضحة وجاهزة لاتخاذ قرارات استراتيجية تُحقق النجاح.

خطوات تحليل البيانات:

عندما يشرع المتخصصون في تحليل البيانات في تنفيذ هذه العملية، فهم يتبعون مجموعة من الخطوات المحددة، وإليكم فيما يلي مراحل تحليل البيانات بالترتيب: 

1- تحديد الأهداف

في البداية، يجب أن يقوم محلل البيانات بتحديد أهداف عملية تحليل البيانات، وذلك عن طريق تحديد ما هي المشكلة المُراد معالجتها من خلال تحليل البيانات، إذ يساعد ذلك على إنشاء مجموعة من الأهداف القابلة للقياس والواضحة التي تساعد على حل هذه المشكلة.

كما تنطوي هذه الخطوة على طرح مجموعة من الأسئلة من أجل استخراج أهداف هذه العملية، ومن الأمثلة على تلك الأسئلة ما يلي:

• ماذا تحتاج المؤسسة؟
• ما نوع البيانات المطلوب جمعها؟
• كيف يمكن للبيانات المُراد جمعها حل المشكلة؟
• ما هي التقنيات المُقرر استخدامها عند جمع وتحليل البيانات؟
• كيف سيتم قياس النتائج؟

ومن خلال وضع إجابات لتلك الأسئلة، سيكون لدى محلل البيانات فكرة واضحة ومحددة جيدًا عن الخطوات التالية واتجاه العملية بالكامل.

2- جمع وتخزين البيانات

وهي المرحلة التي تأتي بعد تحديد أهداف عملية تحليل البيانات، وفيها يتعين على محلل البيانات جمع البيانات وتخزينها في مكان آمن من أجل تحليلها، إذ يتم الاعتماد على عدة مصادر داخلية وخارجية، والبيانات الداخلية هي التي يتم الحصول عليها من البيانات المتاحة في المؤسسة، والبيانات الخارجية هي المتاحة من مصادر أخرى غير المؤسسة.

ومن أجل تنظيم البيانات التي يتم جمعها، يجب تقسيمها إلى ثلاثة أنواع وهي:

• بيانات الطرف الأول: وهي البيانات التي تجمعها المؤسسة مباشرة من عملائها ومواردها الخاصة، ويسمح هذا المصدر بتطوير استراتيجية بيانات للتأكد من تلبية احتياجات العملاء.
• بيانات الطرف الثاني: هي بيانات الطرف الأول التي تحصل عليها المؤسسة من مؤسسة أخرى أو شريك تثق به، والتي تساعد في الكشف عن المزيد من الأفكار حول العملاء والتنبؤ بالنمو في المستقبل.
• بيانات الطرف الثالث: وهي البيانات التي يتم جمعها من مصادر خارجية، أي من قِبل كيان ليس له علاقة مباشرة بالمؤسسة، وتتكون من نقاط بيانات منظمة أو غير منظمة أو شبه منظمة تُعرف باسم البيانات الضخمة ويتم تحليلها باستخدام التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية.

وتتعدد المصادر التي يمكن الاستعانة بها في الحصول على البيانات ما بين المقابلات والدراسات الاستقصائية والاستبيانات والتغذية المرتدة والملاحظات، مع إمكانية تخزينها في جدول بيانات أو قاعدة بيانات SQL، سواء بشكلها الكمي أو النوعي.

3- تنظيف البيانات

بعد جمع البيانات من عدة مصادر، تأتي خطوة تنظيف البيانات والتأكد من خلوها من الأخطاء الإملائية والتكرار وعدم الأهمية ومن ثم زيادة جودتها حتى تكون قابلة للاستخدام وقابلة للقراءة وقابلة للتنفيذ، إذ يعتمد نجاح تحليل البيانات على جودتها بصورة كبيرة.

ومن أجل تنظيف البيانات، لا بد من إصلاح جميع الأخطاء التي تشوبها، مثل إزالة الصفوف أو الأعمدة أو الخلايا المكررة وغير المهمة، توحيد هيكل البيانات وأنواعها، إدارة القيم المتطرفة، إزالة نقاط البيانات غير المرغوب فيها، إصلاح الأخطاء المطبعية أو مشكلات التخطيط.

وإذا كانت عملية تحليل البيانات جزءًا من الأنشطة التجارية اليومية للمؤسسة؛ ففي هذه الحالة يُفضل  تنفيذ استراتيجية حوكمة البيانات والتي تضمن اتباع قواعد وسياسات واضحة حول كيفية تنظيف البيانات ومعالجتها، وهو ما يعزز من استعداد المؤسسة للتعامل مع البيانات وتقليل الوقت المُستغرق في تنفيذها.

4- تحليل البيانات

بعد أن تم تنظيف البيانات فهي تصبح جاهزة للتحليل، وتتعدد التقنيات المتاحة لتحليل البيانات والتي تختلف باختلاف أهداف التحليل ونوعية البيانات، ومن أكثر تلك التقنيات شيوعًا ما يلي:

• التعلم الآلي: وهو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يوفر مجموعة من الخوارزميات التي تمكن الآلات من تعلم الأنماط والاتجاهات من البيانات المتاحة، إذ يمكن للخوارزميات عمل تنبؤات قابلة للتعميم.
• التعلم العميق: أحد فروع التعلم الآلي، وتمتاز خوارزميات التعلم العميق بقدرتها على التعلم من كميات هائلة من البيانات وتحقيق نتائج دقيقة للغاية.
• رؤية الكمبيوتر: وهي التي تساعد أجهزة الكمبيوتر على رؤية وفهم محتوى الصور الرقمية.

وبعد اختيار تقنية التحليل المناسبة، يتم تحليل البيانات إلى الفئات التالية:

• التحليل الوصفي: وهو الذي يحدد ما حدث بالفعل، فمن خلاله يتم تحديد ما هو جيد وما هو بحاجة إلى تحسين، وفي هذا التحليل يمكن استخدام أدوات مثل SQL، DAX.
• التحليل التشخيصي: وهو التحليل الذي يشخص المشكلة من خلال التركيز على فهم سبب حدوث شيء ما، ومن خلاله يمكن اكتشاف الارتباطات بين مختلف التغيرات، وفيه يمكن استخدام أدوات مثل بايثون، R.
• التحليل التنبؤي: وهو الذي يتيح استخدام البيانات التاريخية في تحديد الاتجاهات المستقبلية والتنبؤ بالنمو المستقبلي.
• التحليل التوجيهي: وهو التحليل الأكثر تعقيدًا الذي يسمح بتقديم توصيات للمستقبل بناءً على التحليلات السابقة، وبالتالي يمكّن المؤسسات من اتخاذ قرار بشأن المنتجات أو مجالات العمل الجديدة للاستثمار فيها.

5- تصور النتائج

بعد الانتهاء من تحليل البيانات، لا بد من تقديمها بطريقة تجعلها قابلة للفهم وواضحة بالكامل، قبل مشاركتها مع أصحاب المصلحة وصناع القرار بالمؤسسة، وبالتالي يمكن استخدام التقارير والتصورات التفاعلية لدعم النتائج التي جرى التوصل إليها.

وتتعدد الأدوات التي يمكن استخدامها في تصور البيانات ومن أبرزها:

• لغة Python: وهي لغة برمجة تقدم عددًا من حزم الرسم البياني لتصور البيانات مثل: Matplotli، Geoplotlib، Bokeh.
• لغة R: وهي لغة برمجة للحوسبة والرسومات الإحصائية يمكن استخدامها في تحليل البيانات، وتتضمن مجموعة من الحزم التي يمكن الاعتماد عليها في إنشاء أي نوع من الرسم البياني، مثل ggplot2، Plotly، Leaflet.
• أدوات الذكاء التجاري: وهي الأدوات التي تُستخدم في جمع ومعالجة ودمج وتصور وتحليل كميات كبيرة من البيانات الأولية من أجل اتخاذ القرارات التجارية، ومن أمثلتها Tableau، PowerBI، Qlik.

أساليب تحليل البيانات:

تشير أساليب تحليل البيانات إلى التقنيات المُستخدمة في تحليل البيانات وتحويلها إلى رؤى قابلة التنفيذ، ومن أبرزها ما يلي:

1- تحليل الانحدار

تحليل الانحدار هو طريقة إحصائية يُستخدم في تحليل العلاقة بين المتغيرات، إذ يحدد إلى أي مدى يتأثر المتغير التابع عندما يتغير متغير مستقل واحد أو أكثر، وهو ما يساعد على توقع النتائج المُحتملة، ومن ثم اتخاذ قرارات أفضل في المستقبل.

ومثال على ذلك، تقوم إحدى الشركات بتحليل أسباب تراجع مبيعاتها العام الماضي، ووجدت أن هناك متغيرات مثل جودة المنتج وقنوات التسويق وخدمة العملاء كانت جميعها عوامل أثرت على النتيجة الإجمالية للمبيعات، وبالتالي تعمل في العام الحالي على معالجة مشكلات تلك العوامل ثم  إجراء تحليل تراجع آخر للتحقق مما إذا كانت المتغيرات قد تغيرت.

2- تحليل المجموعات

في هذا النوع من أسلوب التحليل، يتم تجميع عناصر البيانات المتشابهة في مجموعات، وهو ما يمكّن من الكشف عن الأنماط وأوجه التشابه ومجالات التركيز داخل مجموعة البيانات.

والهدف الأساسي من تحليل المجموعات هو إيجاد مجموعات متأصلة في البيانات دون معرفة مسبقة بها، إلى جانب تقسيم مجموعات البيانات إلى هياكل ذات مغزى تساعد على فهمها بشكل أفضل وتعزز من عملية صنع القرار.

وتتعدد المجالات التي يمكن استخدام تحليل المجموعات عند تحليل البيانات الخاصة بالمؤسسات، ومن أمثلتها:

• التسويق: يستخدم تحليل المجموعات لتجميع قاعدة كبيرة من العملاء في قطاعات متميزة وتقسيمهم بناءً على عادات الشراء.
• شركات التأمين: تستخدم تحليل المجموعات لمعرفة سبب ارتباط مواقع معينة بعدد كبير من مطالبات التأمين.
• التمويل: يُستخدم تحليل المجموعات في إدارة المحفظة لتجميع الأصول مع تحركات أسعار مماثلة.

3- تحليل السلاسل الزمنية

يستخدم محللو البيانات طريقة تحليل السلاسل الزمنية من أجل تتبع البيانات خلال فترة زمنية محددة بشكل مستمر، ومعرفة ما إذا كانت المتغيرات قد تغيرت خلال فترة الدراسة أو التحليل وكيف تحققت النتيجة.

وبالتالي، يمكن استخدام طريقة تحليل السلاسل الزمنية من أجل فهم اتجاهات معينة في السوق والتنبؤ بالأحداث المستقبلية، ومن ثم اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات السابقة.

ويمكن تطبيق طريقة تحليل السلاسل الزمنية في عدة مجالات مثل:

• التمويل: تُستخدم للتنبؤ بسوق الأسهم بناءً على الأسعار التاريخية.
• الاقتصاد: تُستخدم للتنبؤ بالتضخم أو معدلات البطالة أو بالناتج المحلي الإجمالي.
• البيع بالتجزئة: تُستخدم للتنبؤ بمتطلبات المبيعات والمخزون بناءً على الاتجاهات السابقة.

4- تحليل العوامل

تُستخدم تقنية تحليل العوامل لتقليل عدد كبير من المتغيرات إلى عدد أقل من العوامل من أجل تبسيط مجموعات البيانات المعقدة، وتمثل هذه العوامل الأنماط الأساسية أو المتغيرات الكامنة في البيانات، وهو ما يمكّن من فهم العلاقات الخفية بينها.

وينقسم تحليل العوامل إلى نوعين وهما:

• تحليل العوامل الاستكشافية: يُستخدم هذا النوع في حال عدم اليقين من البنية الأساسية للبيانات، إذ يساعد في الكشف عن العلاقات المُحتملة.
• تحليل العوامل التأكيدية: يُستخدم هذا النوع في حال وجود نظرية مسبقًا حول بنية البيانات، إذ يؤكد الهيكل المتوقع أو ينفيه.

5- تحليل المحتوى

يُستخدم أسلوب تحليل المحتوى في فحص الموضوعات والكلمات التي ذُكرت أكثر من مرة في النصوص والصور والصوت ومقاطع الفيديو، مثل تحديد عدد المرات التي ذُكر فيها اسم العلامة التجارية على مواقع التواصل الاجتماعي، وبالتالي يمكن للمؤسسات استخدام هذه الطريقة  في التسويق لقياس وتحليل سلوك العملاء وسمعة علامتها التجارية.

وينقسم تحليل المحتوي إلى نوعين وهما:

• تحليل المحتوى المفاهيمي: يركز هذا النوع على البيانات الصريحة، مثل عدد المرات التي يتم فيها ذكر الكلمة في جزء من المحتوى.
• تحليل المحتوى العلائقي: يركز هذا النوع على العلاقة بين مختلف الكلمات والمصطلحات، وكيف يتم الربط بينها في سياقات محددة.

دورات تحليل البيانات بشهادات معتمدة

يمكنك التسجيل الآن في دورة تحليل بيانات الأعمال IIBA®-CBDA التي تقدمها بكه والمعتمدة من المعهد الدولي لتحليل الأعمال IIBA، والتي تساعدك على تطوير مهاراتك كمحلل بيانات وتمكنك من الحصول على شهادة مهنية مُعتمد عالميًا تعزز من فرص قبولك للعمل في كبرى المؤسسات المُعتمدة على البيانات في أعمالها.

هل ترغب في تعزيز مهاراتك وتحقيق التميز في مجال تحليل الأعمال؟ سجّل الآن في دورات بكه للتعليم في مجال تحليل الأعمال والبيانات واحصل على شهادات معترف بها عالميًا، مثل شهادة ECBA، CBAP، IIBA®-AAC، PMI-PBA، وشهادات أخرى متميزة. اكتسب المعرفة والمهارات اللازمة لتفوق في مجال تحليل الأعمال والأمن السيبراني وتحليل البيانات. لا تفوت الفرصة لتطوير مهاراتك وتعزيز مسيرتك المهنية مع بكه للتعليم. سجّل الآن وابدأ رحلتك نحو التميز!

• تحليل الأعمال ECBA -  شهادة ECBA
• شهادة القدرة على تحليل الأعمال 
• شهادة أخصائي تحليل الأعمال المعتمد - شهادة CBAP 
• شهادة تحليل الأعمال أجايل IIBA®-AAC
• شهادة PMI-PBA 
• شهادة تحليل الأمن السيبراني IIBA - 
• شهادة تحليل بيانات الأعمال IIBA®-CBDA 
• دورة محترف في تحليل الأعمال ®PMI-PBA.

الخاتمة:

تحليل البيانات هو عملية حيوية لتحويل البيانات الخام إلى معلومات قابلة للتنفيذ تدعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية. تبدأ العملية بتحديد الأهداف، تليها جمع وتخزين البيانات من مصادر متنوعة. بعد ذلك، تُنظف البيانات من الأخطاء وتُحلل باستخدام تقنيات مثل التعلم الآلي والتعلم العميق.

 تُقدم النتائج عبر تصورات واضحة، مع استخدام أساليب تحليلية مثل تحليل الانحدار وتحليل المجموعات. هذه الخطوات تضمن تحسين دقة التحليل وتمكن المؤسسات من اتخاذ قرارات مستنيرة تعزز من نجاحها.

وفي الختام، فإن تنفيذ عملية تحليل البيانات بطريقة منهجية منظمة، يعظم من فوائدها ويمكّن المؤسسات من اتخاذ أفضل القرارات التي تصب في صالح أعمالها.