ما هي تحليلات الأعمال ولماذا تحتاجها لتحقيق النجاح

عندما يتعلق الأمر بالكلمات الطنانة التي تستخدمها الشركات ، يجب أن تكون التحليلات على رأس القائمة الأكثر استخدامًا.

بفضل الإنترنت وكل الطرق التي تتغير بها التكنولوجيا ، لم تكن التحليلات واستخراج البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى. وعلى الرغم من أن البيانات رائعة ، إلا أن ما يتم من خلاله يمكن أن يؤدي إلى إنشاء شركة أو انهيارها.

وهنا يأتي دور تحليلات الأعمال.

عند استخدامها بشكل صحيح ، يمكن الاستفادة من BA للتنبؤ بدقة بالأحداث المستقبلية المتعلقة بإجراءات المستهلكين واتجاهات السوق ، وكذلك المساعدة في إنشاء عمليات أكثر كفاءة يمكن أن تؤدي إلى زيادة الإيرادات.

أساسيات تحليلات الأعمال

تحتوي تحليلات الأعمال على العديد من حالات الاستخدام ، ولكن عندما يتعلق الأمر بالمؤسسات التجارية ، يتم استخدام درجة البكالوريوس عادةً من أجل:

• تحليل البيانات من مصادر متنوعة. قد يكون هذا أي شيء من التطبيقات السحابية إلى أدوات أتمتة التسويق وبرامج إدارة علاقات العملاء.
• استخدم التحليلات والإحصاءات المتقدمة للعثور على أنماط داخل مجموعات البيانات. يمكن أن تساعدك هذه الأنماط على توقع الاتجاهات في المستقبل والوصول إلى رؤى جديدة حول المستهلك وسلوكه.
• راقب مؤشرات الأداء الرئيسية والاتجاهات أثناء تغيرها في الوقت الفعلي. هذا يجعل من السهل على الشركات ليس فقط الحصول على بياناتها في مكان واحد ولكن أيضًا للوصول إلى استنتاجات بسرعة ودقة.
• دعم القرارات بناءً على أحدث المعلومات. مع توفير مكتبة الإسكندرية لمثل هذا الكم الهائل من البيانات التي يمكنك استخدامها لدعم قراراتك ، يمكنك التأكد من أنك على دراية كاملة ليس بسيناريوهات واحدة ، ولكن لعدة سيناريوهات مختلفة.

في حين أن هذه هي حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا ، إلا أن هناك أربع طرق أساسية لتحليل الأعمال. يتم تنفيذها على مراحل ، بدءًا من الأبسط. إحدى الطرق ليست أكثر أهمية من الأخرى ، كل هذا يتوقف على هدفك النهائي عند استخدام BA.

عند استخدام هذه الأنواع الأربعة من التحليلات ، يمكن تنظيف بياناتك وتشريحها واستيعابها بطريقة تجعل من الممكن إنشاء حلول بغض النظر عن التحديات التي قد تواجهها مؤسستك.

1. التحليلات الوصفية: تفسير البيانات التاريخية ومؤشرات الأداء الرئيسية لتحديد الاتجاهات والأنماط. يسمح هذا بإلقاء نظرة كبيرة على ما حدث في الماضي وما يحدث حاليًا باستخدام تقنيات تجميع البيانات واستخراج البيانات.
   
   تستخدم العديد من الشركات التحليلات الوصفية لإلقاء نظرة أعمق على سلوك العملاء وكيف يمكنهم توجيه استراتيجيات التسويق لهؤلاء العملاء.
2. التحليلات التشخيصية: تركز على الأداء السابق لتحديد العناصر التي تؤثر على اتجاهات معينة.
   
   يتم ذلك باستخدام البحث ، واكتشاف البيانات ، والتنقيب عن البيانات ، والارتباط للكشف عن سبب أحداث معينة. بمجرد الوصول إلى تفاهم فيما يتعلق باحتمالية وقوع الحدث ، ولماذا قد يقع حدث ما ، يتم استخدام الخوارزميات للتصنيف والانحدار.
3. التحليلات التنبؤية: تستخدم الإحصائيات للتنبؤ بالنتائج المستقبلية وتقييمها باستخدام النماذج الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي. غالبًا ما يأخذ هذا نتائج التحليلات الوصفية لإنشاء نماذج تحدد احتمالية نتائج محددة.
   
   غالبًا ما يستخدم هذا النوع من قبل فرق المبيعات والتسويق للتنبؤ بآراء عملاء معينين استنادًا إلى بيانات الوسائط الاجتماعية.
4. التحليلات الوصفية: تستخدم بيانات الأداء السابقة للتوصية بكيفية التعامل مع المواقف المماثلة في المستقبل. لا يحدد هذا النوع من تحليلات الأعمال النتائج فحسب ، بل يمكنه أيضًا التوصية بالإجراءات المحددة التي يجب أن تحدث للحصول على أفضل نتيجة ممكنة. غالبًا ما يتم تحقيق ذلك باستخدام التعلم العميق والشبكات العصبية المعقدة.
   
   غالبًا ما يستخدم هذا النوع من تحليلات الأعمال لمطابقة الخيارات المختلفة مع احتياجات المستهلك في الوقت الفعلي.

يعتمد تحديد الطريقة التي يجب اتباعها على حالة العمل في متناول اليد.

الآن بعد أن قمنا بتضييق نطاق كيفية عملها ، دعنا الآن نقسم جميع المكونات التي تدخل في تحليلات الأعمال والطرق التي تستخدمها للعثور على استنتاجاتها القيمة.

ستعتمد الطريقة التي تقرر اتباعها عند الغوص العميق في مكتبة الإسكندرية على الهدف النهائي الذي حددته قبل بدء العملية. أيًا كانت الطريقة التي تختارها ، فمن المؤكد أنك ستجد رؤى قابلة للتنفيذ تنتظرك عند خط النهاية.

بيانات التعدين

التنقيب عن البيانات هو إستراتيجية غربلة مجموعات البيانات الضخمة للكشف عن الأنماط والاتجاهات والحقائق الأخرى حول البيانات غير المرئية في البداية باستخدام التعلم الآلي والإحصاءات وأنظمة قواعد البيانات. هناك العديد من تقنيات التنقيب عن البيانات التي يمكن لتحليلات الأعمال الاستفادة منها ، بما في ذلك الانحدار والتجميع واكتشاف الحالات الخارجية.

هذا عنصر مفيد في تحليلات الأعمال لأنه يؤدي إلى اتخاذ قرارات أسرع وأكثر كفاءة.

على سبيل المثال ، من خلال التنقيب في البيانات ، قد تتمكن الشركة من معرفة العملاء الذين يشترون منتجات معينة في أوقات معينة من العام. يمكن بعد ذلك استخدام هذه البيانات لتقسيم هؤلاء العملاء.

تحليل النصوص

التنقيب عن النص هو عملية استخراج معلومات عالية الجودة من النص الموجود في التطبيقات وعبر شبكة الويب العالمية.

تستخدم الشركات التنقيب عن النصوص لجمع المعلومات النصية من مواقع التواصل الاجتماعي وتعليقات المدونات وحتى نصوص مركز الاتصال. بعد ذلك ، يتم استخدام هذه البيانات لتحسين خدمة العملاء وتجربتهم ، وتطوير منتجات جديدة ، ومراجعة أداء منافسيهم.

تجميع البيانات

تتكون عملية تجميع البيانات من جمع البيانات وتجميعها ، والتي يتم تقديمها بعد ذلك في شكل موجز. بشكل أساسي ، قبل أن يتم تحليلها ، يجب جمعها وتركيزها وتنظيفها ثم تصفيتها لإزالة أي أخطاء أو حالات زائدة عن الحاجة.

هذه خطوة حاسمة لتحليلات الأعمال لأن الدقة التي يمكنك من خلالها جمع الأفكار من البيانات ترتبط ارتباطًا مباشرًا بنوع النتائج ذات الصلة والقابلة للتنفيذ التي ستحصل عليها في ختام العملية.

قد يكون أحد الأمثلة على تجميع البيانات هو كيفية استخدام فريق التسويق لبيانات مثل التركيبة السكانية للعملاء والمقاييس (العمر والموقع وعدد المعاملات وما إلى ذلك) لتخصيص رسائلهم وعروضهم.

التوقع

عند استخدام تحليلات الأعمال لتحليل العمليات التي حدثت خلال فترة أو موسم معين ، يتم تزويد الشركات بتنبؤات بالأحداث أو السلوكيات المستقبلية ، وذلك بفضل البيانات التاريخية.

يمكن استخدام التنبؤ لعدة أشياء مختلفة ، مثل مبيعات التجزئة في أيام العطلات المحددة والارتفاع المفاجئ في عمليات البحث المحددة على الإنترنت حول أحداث معينة - مثل عرض الجوائز أو Super Bowl.

تشدد جاكي جيفرز ، محلل التحليلات الإستراتيجي في Portent ، على أهمية استخدام التنبؤ كجزء رئيسي من إستراتيجيتك. "يعد التنبؤ المستند إلى البيانات السابقة مفيدًا لتحديد الأهداف السنوية والتنبؤ بسلوك المستخدم عبر الإنترنت ، مثل حركة المرور والتحويلات. تتيح لك تحليلات رحلة العميل تحديد تفاعلات اللمسة الأولى مع عميل محتمل ، وصولاً إلى خطوة التحويل. وجود رؤية لجميع نقاط الاتصال في عملية التنشئة ، يتيح لك تحسين الخطوات فيما بينها وتحسين رحلة المستخدم ".

لا تساعد تحليلات الأعمال في بناء مسار التحويل الخاص بك فحسب ، بل إنها تؤثر على النتيجة النهائية بطرق أخرى. يمكن أن يساعد التنبؤ بحجم المكالمات ، على سبيل المثال ، في تحسين موارد التوظيف في مركز الاتصال. إن امتلاك القدرة على جمع البيانات وتحليلها ليس مفيدًا فحسب ، بل إنه مهم أيضًا لاتخاذ قرارات مستنيرة وقائمة على البيانات ".

عرض مرئي للمعلومات

لجميع المتعلمين المرئيين لديك ، يعد تصور البيانات جزءًا لا بد منه من تحليلات الأعمال. يأخذ المعلومات والأفكار المستمدة من بياناتك بسلاسة ويقدمها في رسم بياني تفاعلي أو مخطط.

يعد برنامج تصور البيانات الصحيح أمرًا بالغ الأهمية لهذه العملية للمساعدة في تتبع مقاييس الأعمال ومؤشرات الأداء الرئيسية في الوقت الفعلي حتى تتمكن من فهم الأداء والأهداف بشكل أفضل. إذا لم تكن متأكدًا من خيار البرنامج المناسب لشركتك ، فقم بإلقاء نظرة على مئات المراجعات غير المتحيزة ، التي قدمتها لك G2!

لماذا تحليلات الأعمال مهمة؟

هناك الكثير من الأجزاء المتحركة التي تدخل في تحليلات الأعمال ، ولكن قد يكون من غير الواضح سبب أهمية BA لمؤسستك في المقام الأول.

بالنسبة للمبتدئين ، فإن تحليلات الأعمال هي الأداة التي تحتاجها شركتك لاتخاذ قرارات دقيقة. من المحتمل أن تؤثر هذه القرارات على مؤسستك بأكملها لأنها تساعدك على تحسين الربحية وزيادة حصتك في السوق وتوفير عائد أكبر للمساهمين المحتملين.

ليس هناك من ينكر أن العديد من الشركات تتأثر بالتكنولوجيا ، ولكن عند استخدامها بشكل صحيح ، فإن BA لديها فرصة للتأثير على شركتك للأفضل لأنها توفر ميزة تنافسية لمجموعة متنوعة من الشركات.

في حين أن بعض الشركات غير متأكدة مما يجب فعله بكميات كبيرة من البيانات ، تعمل تحليلات الأعمال على دمج هذه البيانات مع رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين القرارات التي تتخذها كشركة.

بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأنه يمكن تقديم هذه البيانات باستخدام أي تنسيق ، فسيشعر صانع القرار في مؤسستك بأنه على دراية بالطريقة التي تناسبهم والأهداف التي حددتها في بداية العملية.

بشكل أساسي ، الطرق الأربعة الرئيسية لتحليلات الأعمال مهمة ، بغض النظر عن الصناعة ، هي:

• يحسن الأداء من خلال إعطاء عملك صورة واضحة لما ينجح وما لا يعمل
• يوفر قرارات أسرع وأكثر دقة
• يقلل المخاطر لأنه يساعد الشركة على اتخاذ الخيارات الصحيحة فيما يتعلق بسلوك المستهلك واتجاهاته وأدائه
• يلهم التغيير والابتكار من خلال الإجابة على أسئلة حول المستهلك

أمثلة تحليلات الأعمال

تحليلات الأعمال لها حالات استخدام في مجموعة واسعة من الصناعات والمؤسسات. نظرًا لأن التكنولوجيا أصبحت أكثر تقدمًا ، تعمل المزيد والمزيد من الشركات على تطوير طرق جديدة للاستفادة من البيانات الضخمة لصالحها لزيادة أرباحها وتحسين تجربة العملاء.

على سبيل المثال ، لنفترض أنك تدير مطعمًا للوجبات السريعة. يمكنك استخدام تحليلات الأعمال لتسريع عملية الطلب لعملائك باستخدام محرك الأقراص. عندما تستخدم BA لمراقبة حركة المرور التي يتلقاها محرك الأقراص ، ستتمكن من معرفة ساعات الذروة لديك ومتى تزيد الكفاءة.

عندما تعلم أن الخط على وشك أن يطول ، يمكنك التنقل بين موظفيك لجعل المزيد من الموظفين يعملون في مسار القيادة ، أو حتى تجعلهم يوصون بالطلبات التي يمكن إكمالها بسرعة. عندما تكون السطور أقصر ، يمكن للموظفين التوصية بعناصر ذات هوامش أعلى تكون أكثر تكلفة وتستغرق وقتًا أطول لإنشائها.

استخدمت خدمة توصيل مجموعة الوجبات الشهيرة ، Blue Apron ، تحليلات الأعمال للتنبؤ بالطلب على طلباتهم ووصفاتهم. أرسلوا إلى المشتركين في كل أسبوع قائمة مختلطة من الوجبات للشراء ، وبفضل التحليلات التنبؤية ، تمكنوا من استخدام رؤى البيانات المختلفة لتجنب تلف المنتج وتلبية الطلبات.

للقيام بذلك ، نظرت Blue Apron في الرؤى المتعلقة بالعميل والتي تتكون من البيانات التاريخية لعدد المرات التي قدم فيها العميل أوامر محددة. كانت هناك أيضًا بيانات متعلقة بالوصفات ركزت على تفضيل العميل للوصفات في الماضي. أخيرًا ، نظروا في الاتجاهات الموسمية لمعرفة ما إذا كانت هناك أنماط شراء لأسعار أوامر أعلى أو أقل لفترة زمنية محددة من العام.

بفضل التحليلات التنبؤية ، تمكنت Blue Apron من فهم عملائها بشكل أفضل ، وتحسين تجربة المستخدم ، والتنبؤ بتغيير التفضيلات ، وحتى تحديد كيف تتغير الأذواق في الوجبات بمرور الوقت.

استغرق الرئيس التنفيذي لشركة Growth Hackers ، جوناثان أوفراي ، الوقت لمشاركة كيفية استخدامهم لتحليلات الأعمال. "في Growth Hackers ، نستخدم تحليلات الأعمال لتتبع مصادر حركة المرور الخاصة بنا وعدد العملاء المتوقعين الذين ننشئهم. وهذا يسمح لنا بفهم استراتيجيات التسويق التي تعمل وأيها لا تعمل ، مما يسمح لنا بتحسين أقلها أداءً ، وإسقاط بعضها ، ومضاعفة قنوات التسويق التي تعطي أفضل النتائج ".

نستخدم أيضًا تحليلات الأعمال للعملاء الذين نساعدهم. من الضروري أن تكون قادرًا على تتبع أفعالك وجمع البيانات من أجل الاستمرار في تحسين استراتيجياتك. بدون بيانات ، لا يمكنك معرفة ما ينجح وكيفية تحسين استراتيجيتك. أعتقد أنه يجب على جميع الشركات استخدام التحليلات للتسويق وتوليد العملاء المحتملين والمبيعات وتجربة العملاء ".

فوائد تحليلات الأعمال

بغض النظر عن حجم عملك أو الصناعة التي تعمل فيها ، توفر تحليلات الأعمال مجموعة متنوعة من الفوائد.

تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية في أنه يسمح لعملك بالتخطيط لما هو غير متوقع. يمكن لمكتبة الإسكندرية نمذجة الاتجاهات في مبيعات المؤسسة والأرباح والمقاييس الرئيسية الأخرى أثناء توقعها للمستقبل. يتيح ذلك للشركات رؤية التغييرات التي قد تحدث سنويًا أو موسميًا أو على أي نطاق ، مما يوفر فرصة للاستعداد والتخطيط للمستقبل.

ربما ستحتاج إلى تقليل الإنفاق للاستعداد لموسم بطيء ، أو الاستثمار في حملات تسويقية جديدة. يمكن أن تجعل BA من السهل على الشركات الكبيرة التنبؤ بحجم الطلب وتقليل الهدر.

تسمح تحليلات الأعمال أيضًا لمؤسستك باختبار حملات تسويقية جديدة. نظرًا لأن مكتبة الإسكندرية توفر لك البيانات المحيطة بسلوك العملاء ، يمكنك فهم فعالية حملاتك الإعلانية بشكل أفضل على مختلف الجماهير والديموغرافيات. أيضًا ، عندما تكون قادرًا على تحديد أن احتمال عودة العميل أقل ، يمكنك التفكير في تقديم عروض ترويجية مستهدفة لاستعادة أعمالهم.

عندما تستخدم BA لصالحك ، ستتمتع بميزة تنافسية على المنافسة - بغض النظر عن مجال عملك.

تحديات تحليلات الأعمال

تتضمن تحليلات الأعمال بعض المخاطر المحتملة التي ستحتاج إلى التغلب عليها.

بالنسبة للمبتدئين ، ستجد أكبر قدر من النجاح معها عندما تدعم جميع الأطراف داخل شركتك اعتمادها وتنفيذها بشكل كامل. ستحتاج دائمًا إلى دعم من القيادة العليا واستراتيجية واضحة للشركة.

قد يكون من الصعب الحصول على كل شخص في الإدارة العليا للتوقيع على إستراتيجية BA ، لذا تأكد من تقديم تحليلات الأعمال على أنها داعمة للاستراتيجيات الموجودة بالفعل. يجب أن يتضمن هذا أيضًا أهدافًا واضحة وقابلة للقياس لمساعدة أولئك الذين يتباطأون في الإقناع بفوائد BA.

بالإضافة إلى الملكية التنفيذية ، تتطلب تحليلات الأعمال أيضًا مشاركة تكنولوجيا المعلومات ، مما يعني وجود البنية التحتية والأدوات التكنولوجية المناسبة للتعامل مع البيانات. يجب أن تعمل فرق الأعمال وتكنولوجيا المعلومات معًا من أجل تحليلات الأعمال لكي تنجح حقًا. أثناء تواجدك فيه ، تأكد من أن لديك برنامج إدارة المشروع المناسب لتنفيذ النماذج التنبؤية واعتماد نهج رشيق.

خلال الأشهر الأولى لمشروع التحليلات ، من المهم أن تظل ملتزمًا بالنتيجة النهائية. في حين أن تكلفة برامج التحليلات قد تكون عالية ، والعائد على الاستثمار ليس فوريًا ، ابق مكرسًا. ستتطور النماذج التحليلية بمرور الوقت وستتحسن التوقعات فقط. من المحتمل أن تتخلى الشركة التي لم تتمكن من النجاح خلال فترة الاستثمار عن المفهوم بأكمله.

بمجرد تقديم تحليلاتك ، ستحتاج أيضًا إلى موافقة المستخدم النهائي.

يحتاج المستخدمون النهائيون إلى المشاركة في تبني تحليلات الأعمال وأن يكون لهم نصيب في النموذج التنبئي الذي تم تطويره. مع ذلك تأتي إدارة التغيير من الدرجة الأولى ، حيث يجب أن تكون مؤسستك مستعدة للتغييرات التي ستجلبها هذه الرؤى إلى العمليات التجارية والتقنية الحالية.

وظائف في تحليلات الأعمال

يعد العمل في مجال تحليلات الأعمال اختيارًا شائعًا بين أولئك الذين يستمتعون بالعمل باستخدام الأرقام. لبدء العمل من أجل الحصول على وظيفة في درجة البكالوريوس ، ستحتاج إلى درجة البكالوريوس في تحليلات الأعمال أو علوم البيانات أو إدارة المعلومات أو ذكاء الأعمال أو التسويق أو الإحصائيات أو أي مجال ذي صلة.

بعض المسارات الوظيفية الأكثر شيوعًا المتعلقة بتحليلات الأعمال هي:

• محلل بيانات أو عالم بيانات: بصفتك عالم بيانات ، فإنك ستجمع البيانات وتحللها وتنظمها بطريقة تزود المؤسسة برؤى قيمة يمكن أن تستخدمها جميع الأقسام. يقدم محلل البيانات هذه البيانات للإدارة العليا باستخدام الجداول والمخططات وأنواع أخرى من التقارير.
• محلل ذكاء الأعمال: يختلف محلل ذكاء الأعمال في الطريقة التي سيتم بها جمع المعلومات وتحليلها للحصول على ميزة على المنظمات المنافسة. سيقدمون للإدارة العليا بالضبط موقف أعمالهم ، ونقاط القوة والضعف فيها ، وكيف يمكنهم تحقيق ربح أكبر.
• أخصائي تحليلات البيانات الضخمة: باستخدام أحدث التطورات في التكنولوجيا وعلوم البيانات ، يقوم متخصصو تحليلات البيانات الضخمة بحل التحديات التي تنشأ عند العمل في صناعة رقمية. غالبًا ما يُطلب منهم التفكير في القرارات المختلفة باستخدام الأفكار المكتسبة من خلال البيانات ويجب أن يكونوا قادرين على دعم استنتاجاتهم بأدلة واقعية.
• محلل أو مستشار إداري: يتمثل دور المحلل الإداري في العمل مع العمليات التجارية والتأكد من أنها تعمل بسلاسة وفعالية. ستعمل مع العديد من الإدارات الأخرى لتضييق نطاق العمليات التجارية التي تحتاج إلى تحسين مع إيجاد طريقة لتحسين الكفاءة.
• مدير التسويق : سيُطلب من أولئك الذين يختارون مسار مدير التسويق أن يتوصلوا إلى استراتيجيات التسويق الخاصة بالمؤسسة. سواء أكان ذلك يشرف على الحملات التسويقية ، أو يجمع تحليلات البيع بالتجزئة ، أو العمل مباشرة مع فرق المبيعات والتسويق ، أو يقدم تقارير إلى الإدارة العليا ، فمن المحتمل أن يعتمد على نوع المؤسسة والصناعة.
• محلل أبحاث العمليات: يعمل محللو أبحاث العمليات على تحليل البيانات التشغيلية باستخدام تكنولوجيا المعلومات لإجراء تحليل وتطوير حلول لتحسين الكفاءات عبر الأقسام المختلفة.
• محلل أبحاث السوق: أولئك الذين يختارون أن يكونوا محللين لأبحاث السوق سيعملون مباشرة مع بيانات التسويق. سيساعد هذا النوع من المعلومات في تحديد العملاء المحتملين وتقييم مدى استصواب المنتج وتطوير نطاقات أسعار محددة لزيادة الإيرادات بمرور الوقت.
  

راتب محلل البيانات

إذا كنت بحاجة إلى مكان للبدء في صناعة تحليلات الأعمال ، فإن أحد المسارات الأكثر شيوعًا هو دور محلل البيانات. ليس هناك من ينكر أن هذه الوظيفة مطلوبة بشدة ، خاصة عندما تفكر في أن كل مؤسسة بدأت في رؤية القيمة التي سيضيفها محلل البيانات إلى موظفيها.

إذا كنت تسير في هذا الطريق ، فقد تتساءل عما إذا كنت تعيش في مدينة تدفع أكثر لتصبح واحدة. فيما يلي أهم خمس مدن مدفوعة:

مهارات تحليل الأعمال

من أجل الحصول على وظيفة في أحد الأدوار المذكورة أعلاه ، ستحتاج إلى مجموعة مهارات محددة للنجاح.

• التفكير النقدي: يتمثل جزء كبير من العمل مع تحليلات الأعمال في معرفة البيانات التي يمكن أن تكون مفيدة في اتخاذ القرارات والتفكير النقدي في الآثار المترتبة على البيانات التي يتم جمعها.
• حل المشكلات: غالبًا ما يكون الهدف العام من جمع البيانات هو حل نقطة ألم معينة داخل المنظمة ، لذا فإن امتلاك هذه المهارة يجعل من السهل ربط النقاط واستخلاص النتائج على طول الطريق.
• التواصل: سواء كنت تعمل مع الآخرين في فريقك أو تنقل النتائج إلى الإدارة العليا ، فإن كونك متواصلًا قويًا من خلال الكتابة والعرض هو المفتاح.
• الفضول: العمل مع تحليلات الأعمال يعني أن تكون مهتمًا بكيفية عمل الأشياء ، وتناسبها معًا ، والتغيير بمرور الوقت.
• التركيز على التفاصيل: نظرًا لأن العاملين في هذا المجال يعملون مع مثل هذه البيانات المعقدة ، فإن الانتباه إلى التفاصيل العديدة لهذه البيانات ، والتوصيات التي قد تقدمها ، أمر بالغ الأهمية.
  

تحليلات الأعمال مقابل ذكاء الأعمال

ليس من غير المألوف أن يتم الخلط بين ذكاء الأعمال (BI) لتحليلات الأعمال ، والعكس صحيح ، لأن الاثنين متشابهان. يتعامل ذكاء الأعمال أيضًا مع البيانات التاريخية ، ولكن تميل هذه البيانات إلى أن يتم تجميعها من أماكن مختلفة ، مثل برامج إدارة علاقات العملاء الخاصة بالشركة وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات وأدوات أتمتة التسويق.

باستخدام كل من BA و BI ، يتم جمع البيانات وفرزها وعرضها باستخدام برنامج تصور البيانات بحيث يمكن لمديري الأعمال الحصول على تمثيل مرئي لأي ارتفاعات أو نقاط ألم قد يتم الكشف عنها.

ومع ذلك ، هناك فرق رئيسي واحد بين الاثنين:

يهتم ذكاء الأعمال بشكل أكبر بالإبلاغ عن أداء الشركة وأين يقف على المقاييس الرئيسية. إنه يوفر سياقًا لما حدث في الماضي ، ولماذا حدث ، وما يحدث الآن.

تأخذ تحليلات الأعمال السياق الذي يوفره ذكاء الأعمال ويطبق التحليل الإحصائي واستخراج البيانات والنمذجة التنبؤية وغيرها من التقنيات. هذه الأساليب أكثر تقدمًا ، وستوفر المزيد من السياق لما يمكن توقعه في المستقبل - المعروف أيضًا باسم التنبؤ.

قد يكون من الصعب تحديد الطريقة المناسبة لعملك. استخدم ذكاء الأعمال إذا:

• تحتاج إلى تصور أداء شركتك في الماضي أو الحاضر.
• أنت أقل اهتمامًا بالتنبؤ من اهتمامك بتجميع وتصور المقاييس المهمة.
• تريد أن يكون المزيد من المستخدمين على دراية بالبيانات. أصبح هذا ممكنًا من خلال ذكاء الأعمال بالخدمة الذاتية ، وهو حل موجه نحو المستخدمين الأقل تقنيًا حتى يتمكنوا من إنشاء المخططات والتقارير.
• أنت مرتاح لاتخاذ القرارات بناءً على البيانات.

من ناحية أخرى ، استخدم تحليلات الأعمال إذا:

• أنت بحاجة إلى طريقة لتصور الأداء المستقبلي لشركتك.
• التوقع هو مفتاح نجاح شركتك.
• لديك محللو بيانات لاستكشاف البيانات ومعالجتها ويمكنهم أيضًا تصور النتائج من أجل التنبؤ الدقيق.
• تفضل اتخاذ القرارات بناءً على نتائج التنقيب عن البيانات والتحليل الإحصائي والنمذجة التنبؤية.

تحليلات الأعمال مقابل علم البيانات

مثل ذكاء الأعمال ، أحيانًا يكون من غير الواضح كيف تختلف تحليلات الأعمال عن علم البيانات. كلاهما يتضمن جمع البيانات والنمذجة والحصول على رؤى مختلفة.

ينبع الاختلاف بين الاثنين من كون درجة البكالوريوس محددة للمشاكل المتعلقة بالعمل ، مثل التكلفة والربح ، ويمكنها التنبؤ بما يمكن أن يحدث في المستقبل.

علم البيانات هو أكبر أو مجموعة من الاثنين ، حيث ينصب تركيزه الرئيسي على الإجابة على الأسئلة المتعلقة بتفضيلات العملاء والعوامل الموسمية والجغرافيا داخل الشركة. فهو يجمع البيانات مع بناء الخوارزمية والتكنولوجيا للإجابة على هذه الأسئلة.

باختصار ، علم البيانات هو علم دراسة البيانات باستخدام الإحصاء والخوارزميات والتكنولوجيا. بكالوريوس هو الدراسة الإحصائية لبيانات الأعمال.

لنفكر في مثال من الحياة الواقعية.

لنفترض أنك فتحت متجرًا لبيع الآيس كريم. تشتري جميع المكونات والمعدات اللازمة ، بل وتبتكر اسمًا جذابًا.

ستساعدك تحليلات الأعمال في الإجابة عن أسئلة مثل:

• هل عملي مربح؟
• كيف يمكنني جعل عملي أكثر ربحية؟
• إذا لم تكن مربحة ، فما الخطأ الذي أفعله؟
• ما العنصر الذي يسبب نقص الربحية؟
• هل يجب أن أبيع الآيس كريم الخاص بي بسعر أعلى أم أقل؟

يمكن أن يساعدك علم البيانات في الإجابة عن أسئلة مثل:

• ما هي التركيبة السكانية النموذجية لمتوسط ​​آكل الآيس كريم؟
• هل سيؤدي تشغيل أفضل 40 موسيقى على الراديو إلى زيادة إكرامية عملائي؟
• ما هو أفضل موقع جغرافي لفتح متجر آيس كريم آخر؟
• في أي شهر من السنة أبيع أكبر قدر من الآيس كريم؟

أفضل ممارسات تحليلات الأعمال

إن تنفيذ إستراتيجية تحليلات الأعمال الصحيحة ليس شيئًا يمكن أن تفعله الشركة بين عشية وضحاها. ومع ذلك ، عند وضع أفضل الممارسات المحددة موضع التنفيذ ، يمكنك التأكد من أن الرؤى التي تتلقاها تسمح لعملك أن يكون ناجحًا قدر الإمكان. تتضمن أفضل الممارسات ما يلي:

• تحديد حالة استخدام عملك والهدف قبل استخدام تحليلات الأعمال
• اتخاذ قرار بشأن معايير محددة للنجاح والفشل
• التحقق من صحة النماذج باستخدام معايير النجاح والفشل
• إنشاء منهجية ، وتضييق نطاق البيانات الخاصة بك ، وتحديد العوامل الداخلية والخارجية التي تدخل في إجراء تنبؤ دقيق

عندما تأخذ الوقت الكافي للقيام بهذه الممارسات الأربعة ، يمكنك التأكد من أن عملك سيستفيد إلى أقصى حد من اتخاذ القرارات المبنية على البيانات.

دعونا ننكب على العمل

عندما تختار مؤسستك استخدام تحليلات الأعمال ، فأنت ملزم باتخاذ قرارات أفضل فيما يتعلق بالإيرادات وتجربة العملاء والكفاءة العامة.

غالبًا ما تُعتبر هذه الأساليب جوهرة خفية لأنها يمكن أن تكشف عن طرق للتغلب على منافسيك. حدد هدفك ، وراقب الجائزة ، وستفاجأ بسرور بما تجده.

لا تتوقف عن التعلم حتى الآن! اكتشف المزيد حول تحليلات البيانات الضخمة وكيف يتم استخدامها لاتخاذ قرارات أسرع وأكثر احتسابًا.