تحليل البيانات

تحليل البيانات هي آلية يتم فيها فحصٌ وتدقيقٌ للبيانات الضخمة المتاحة، وإعطاء صورة مبسطة على شكل رسوم ومخططات بهدف الوصول إلى استنتاجات ومعلومات، يمكن الارتكاز عليها لاتخاذ قرارات تخص العمل التجاري. تبدأ هذه العملية بدراسة طبيعة عمل المؤسسة وكيفيته، بالإضافة إلى السوق الذي تعمل به والعملاء الذين تستهدفهم.

يُستخدم في إجراء هذه التحليلات برامج وتقنيات مخصصة توفر مخططات ورسومات بيانية في غالب الأحوال. ولا يقتصر تحليل البيانات على مجال معين، إذ يمكنك استخدامه في العلوم الاجتماعية والمالية أيضًا.

يساعد محللو البيانات المهرة في تقديم رؤية واضحة للتأكد مما إذا كان العمل يتجه في المسار الصحيح أم لا، يساهم ذلك في اتخاذ قرارات فعالة تناسب اتجاهات السوق ومتطلبات العملاء بعد فهمها. كما أن الدراسة العميقة لطبيعة العمل ومجاله، تحدد العمليات التي يجب تحسينها، أو العمليات التي تستهلك تكلفة عالية لا تتساوى مع إيراداتها.

هذه المعلومات ذات القيمة العالية تساهم في مساعدة المؤسسة على اتخاذ قرارات مستنيرة في إدارة الأعمال ومساعدتها على التخفيف من أي خسائر ممكنة بدراسة كل عمل يتم إجراؤه بدقة.

يمكنك توظيف محلل بيانات عبر الإنترنت عن طريق مستقل، ويمكنك ذلك بإضافة مشروع توضح فيه كافة المتطلبات التي تحتاجها لإنجاز العمل، كيف يمكن ذلك؟ بعد اختيار خيار "أضف مشروع" عبر الموقع، ستظهر لك الحقول التالية لتعبئتها:

• عنوان المشروع: أضف عنوانًا مختصرًا يصف ما تحتاجه بالضبط، كن محددًا. على سبيل المثال: "أحتاج محلل بيانات محترف لتحليل عدد من الاستبيانات في مجال الدواجن".
• تفاصيل المشروع: اهتم بتناول كافة التفاصيل والمهام المطلوب إتمامها، إضافة إلى الخبرات اللازمة لذلك. من المهم أيضًا أن تضمّن أي ملاحظة أخرى يحتاج المستقل إلى معرفتها عند التقديم.
• الميزانية المتوقعة: عند إضافة الميزانية، يجب أن تراعي نوعية المهام المطلوبة وكميتها، فكلما زاد حجم المهام، ازداد السعر المقترح.
• المدة المتوقعة للتسليم: لا يجب أن تكون المدة دقيقة تمامًا، ولكن تقديرية قدر الإمكان، وتناسب الوقت الذي تحتاج فيه لنتائج العمل، وحجم العمل كذلك.
• المهارات المطلوبة: يتيح مستقل قائمة من المهارات المهنية الشاملة لكل نوع عمل، اختر المهارات المطلوبة التي ستجد أغلبها في خيار "تسويق إلكتروني ومبيعات"، مثل: التسويق عبر الانترنت، معالجة البيانات.

ستحصل على عدة عروض من المستقلين بعد إضافة المشروع، فكيف يمكن أن تحقق اختيار أفضل محلل بيانات منهم للمشروع؟ اتبع الخطوات التالية لذلك:

1. تأكد أن العرض يتناول تفاصيل المشروع الخاص بك، وليس عرضًا عامًا يمكن تقديمه لأي وظيفة محلل بيانات، فهذا يُظهر مدى اهتمام المستقل وقراءته الدقيقة لمتطلبات المشروع.
2. افحص الملفات الشخصية لمن يقدم عرضًا مميزًا، وراجع مؤهلاته ومعرض أعماله المرتبطة بتحليل البيانات.
3. إن كان للمرشح مشاريع سابقة على مستقل، فراجع التقييمات التي حصل عليها والملاحظات التي تركها أصحاب المشاريع عنه.
4. يمكنك مراسلة أكثر من مستقل لأي استفسارات من أجل تحديد الشخص الأنسب للمشروع.

يعد علم تحليل البيانات واسعًا، ويحتاج لتطبيق عدة مبادئ أساسية في شتى مناحيه ليحقق الأهداف المرجوة منه. تتمثل أبرز هذه الأساسيات فيما يلي:

• تحديد النتائج المرادة مسبقًا: تغوص العديد من الشركات في تحليل البيانات دون أن يكون لها أهداف واضحة أو نتائج متوقعة. لكن، لكي يكون لتحليل البيانات غرض حقيقي وفعال، يجب أن يكون هناك معيارًا وسببًا واضحًا لها. فوجود هدف واضح يساهم في اتباع معايير تتفق معه.
• أن يعطي إجراءًا قابلًا للتنفيذ: يجب أن تسمح لك النتائج المقدمة من تحليل البيانات بالقيام بإجراء تنفيذي بناءً عليها، وأن تضع أمامك قرارًا لاتخاذه.
• توفير واجهات مستخدم مرنة للبيانات: المرونة هي إحدى المبادئ الأساسية لتحليل البيانات. بعبارة أخرى، من المهم أن يكون لديك ميزة تسمح بتنوع عرض البيانات لتلبية متطلبات ومهارات مختلف محللي البيانات في الواجهة التي يتعاملون معها. قد يُفضل بعض المحللين التعامل مع واجهة SQL، والبعض الآخر يُفضل عرضها وفق لغة R البرمجية، بينما يجيد آخرون التعامل مع لوحات تحكم بشكل أفضل.

كلا المجالين -علم البيانات وتحليل البيانات- يتعاملون مع البيانات الضخمة Big Data، لكن علم البيانات أكثر شمولًا ويندرج مجال تحليل البيانات تحت مظلته، فعلم البيانات مزيج بين تخصصات متعددة مثل الإحصاء وعلم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي. يختص علم البيانات بتطوير خوارزميات خاصة لتحويل البيانات إلى استراتيجيات قابلة للتنفيذ.

من جهة أخرى، يهتم تحليل البيانات بالرياضيات والتحليل الإحصائي، ويركز على توفير إجابات للأسئلة التي يطرحها علم البيانات. ويمكن توضيح الفروقات بصورة أوضح من ناحيتين:

1. الخبرة العلمية
   • علم البيانات: غالبًا ما يكون عالم البيانات حاصلًا على درجة علمية في مجال علوم الحاسوب وعلى معرفة رياضية وإحصائية عالية أيضًا. يسعى علماء البيانات إلى درجة الماجستير في مجال "علم البيانات".
   • تحليل البيانات: يجب أن يكون لمحلل البيانات خلفية في الرياضيات والإحصاء والتعامل مع الأرقام بشكل استراتيجي.
2. المسؤوليات
   • علم البيانات:
     • إنشاء خوارزميات متخصصة في استخراج المعلومات من البيانات، بالإضافة لنماذج تنبؤية وعملية للمغيرات.
     • التنقيب عن البيانات.
   • تحليل البيانات:
     • إحصاء وتفسير مجموعة من البيانات، بالإضافة إلى إمكانية تصنيفها.
     • تحضير تقارير ورسومات بيانية توضح الاتجاهات الممكنة للمتغيرات.
     • إجراء عمليات SQL على قواعد البيانات.

يمكن تطبيق تحليل البيانات وفق عدة طرق، ويندرج تحت هذا المصطلح عدة أنواع وأساليب متخصصة، تتمثل فيما يلي:

• التحليل الوصفي: يراد به تحليل مجموعة كبيرة من البيانات بهدف توفير ملخص ورؤية عامة. مثل إجراء إحصائي لسكان منطقة معينة، أو عدد مرضى مرض معين، وهكذا.
• التحليل الاستكشافي: يهدف إلى الإجابة على أسئلة واحتمالات واردة، بالإضاف إلى إيجاد فرضيات واكتشافات.
• التحليل الاستنتاجي: أكثر التحليلات شيوعًا في البحوث العلمية، يختص في تحديد العلاقات والارتباطات بين الأمور التي تتم دراستها أو تم اكتشافها بعد التحليل الاستكشافي.
• التحليل التنبؤي: غالبًا ما يُستخدم هذا التحليل في محاولة تنبؤ الخسائر والمكاسب للشركة، بحيث يهتم بتوقع أحدث وأرقام معينة من خلال المقاييس الموجودة أو المقدمة.
• التحليل السببي: يختص هذا التحليل بإيجاد مقاييس معينة تبعًا لمقاييس أخرى، مثلًا تحليل إمكانية تأثير نشاط معين على تقليل الإصابة من مرضٍ ما ومقدار هذا التأثير، على سبيل المثال: الدراسات التي توضح أن التدخين من مسببات مرض السرطان.
• التحليل الميكانيكي: هذا التحليل قائم على التجارب العشوائية، بهدف الوصول إلى مقاييس وعلاقة دقيقة وصحيحة بين المتغيرات.