ما هو تحليل البيانات؟ دليل شامل

تحليل البيانات هو فن تحويل الأرقام والمعلومات إلى قصص تجسد واقع الأعمال وتوجهاتها المستقبلية. في عصر المعلومات الحالي، حيث البيانات تتزايد بسرعة هائلة، أصبح هذا الفن ضروريًا للشركات التي تسعى لتحقيق التفوق. عملية تحليل البيانات تبدأ بجمع المعلومات وتنظيمها، ثم تنظيفها لتصبح صالحة للتحليل. بعدها، يُستخدم التحليل الإحصائي وتقنيات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأنماط والتوجهات التي قد تكون خفية. هذه التحليلات تُترجم إلى رؤى عميقة تساعد الشركات على اتخاذ قرارات مدروسة، تحسين العمليات، والتنبؤ بما قد يحدث في المستقبل. من هنا، يبرز دور تحليل البيانات كأداة قوية في صناعة الاستراتيجيات وتوجيه الأعمال نحو النجاح.

خلال السنوات الأخيرة، أصبح العالم أكثر اعتمادًا على البيانات نتيجة التطورات المذهلة التي شهدها عصر المعلومات الذي نعيشه حاليًا، الأمر الذي جعل العديد من المؤسسات ترغب في استخدام تلك البيانات في تحسين قدراتها على صنع القرارات ومعرفة المزيد عن المنافسين والعملاء الحاليين والجمهور المُستهدف، من أجل اكتساب ميزة تنافسية وتعزيز وضعها في السوق، وهو ما لا يمكن تحقيقه إلا من خلال القيام بعملية تُسمى تحليل البيانات، لذلك نوضح في هذا المقال ما هو تحليل البيانات وأنواعه ووظائفه وكيف يتم والهدف منه وأثره على الأعمال ودوراته، وكيفية التخصص فيه ومتطلبات هذا المجال ومستقبله وما هي وظائفه والمهارات المطلوبة في تحليل البيانات.

ما هو تحليل البيانات:

يمكن تعريف تحليل البيانات Data Analysis بأنها العملية المنهجية التي يتم من خلالها تحويل البيانات الأولية إلى رؤى ذات قيمة يعتمد عليها قادة المؤسسات في اتخاذ القرارات المستنيرة التي تساعد على تحسين عملياتها وتلبية احتياجات عملائها وزيادة إيراداتها وأرباحها.

وفي عملية تحليل البيانات، يتم استخدام الأدوات التحليلية والإحصائية في جمع مجموعات كبيرة من البيانات وتنظيمها وتنظيفها وتحليلها وتفسيرها ثم تحويلها من أرقام غير مفهومة إلى معلومات واضحة وقابلة للتنفيذ، ومن ثم تقديم تلك المعلومات في شكل توصيات أو مقترحات إلى صناع القرار في المؤسسة من أجل اتخاذ قرارات تجارية أكثر ذكاءً وفقًا للاتجاهات الحالية أو المتوقعة في السوق أو الصناعة.

وينطوي تحليل البيانات بشكل أساسي على كيفية العثور على أنماط مخفية في مجموعة البيانات، والتي يمكن من خلالها استنتاج شيئًا مفيدًا وذو صلة بمجال المؤسسة، وهو ما يمكّن المؤسسات من فهم الماضي والتنبؤ بالاتجاهات والسلوكيات المستقبلية، واتخاذ أفضل القرارات بناءً على المعلومات وليس بالاعتماد على الافتراضات أو التخمين.

أنواع البيانات:

في مجال تحليل البيانات، تنقسم البيانات إلى أنواع عديدة يتم على أساسها انتقاء أساليب التعامل معها، وتشمل أنواع البيانات ما يلي:

1- البيانات المنظمة

وهي البيانات التي يتم تنظيمها في جداول البيانات أو قواعد البيانات أو الجداول، وبالتالي يسهل إدارتها وتحليلها باستخدام طرق إحصائية مثل تحليل الانحدار أو تحليل الارتباط، وتلك البيانات غالبًا كمية ورقمية، أي أنها تأتي في صورة أرقام وتواريخ ونسب مئوية وأسماء المنتجات وأرقام الهواتف، وغيرها.

2- البيانات غير المنظمة

وهي البيانات التي ليس لها شكل أو تنظيم محدد، وبالتالي ليس من السهل استخدام أدوات إدارة البيانات التقليدية في إدارتها، وفي الغالب فإن تلك البيانات هي بيانات نوعية، ولا بد من استخدام تقنيات التحليلات المتقدمة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أو تحليل المشاعر في تحليلها، وتأتي البيانات غير المنظمة في صورة الصور ومقاطع الفيديو ورسائل البريد الإلكتروني ومنشورات مواقع التواصل الاجتماعي.

3- البيانات شبه المنظمة

وهي البيانات التي تجمع بين عناصر البيانات المنظمة وغير المنظمة، وبالتالي تحتوي على معلومات منظمة جزئيًا ولكن ليست بصورة كاملة، ومن ثم فإن تحليل هذا النوع من البيانات يتطلب مزيجًا من أدوات إدارة البيانات التقليدية وتقنيات التحليلات المتقدمة، ومن أمثلة البيانات شبه المنظمة ملفات XML و JSON.

4- البيانات الضخمة

وهي مجموعات البيانات الكبيرة التي تحتوي على مجموعة متنوعة من أنواع البيانات، بما في ذلك البيانات المنظمة وغير المنظمة وشبه المنظمة، ويصعب معالجتها باستخدام أدوات إدارة البيانات التقليدية، ولا يمكن تحليلها سوى باستخدام أدوات وتقنيات متخصصة مثل Hadoop أو Spark.

أنواع تحليل البيانات وأهم مجالاته:

تتعدد أنواع تحليل البيانات والتي تختلف باختلاف الطرق المُستخدمة في عملية التحليل، وذلك على النحو التالي:

1- تحليل البيانات الوصفي

وهو أبسط أنواع تحليلات البيانات، إذ يركز على تحليل الأحداث الماضية من أجل الحصول على رؤية حول كيفية التعامل مع الأحداث المستقبلية، وتُعد مجالات المبيعات والتمويل والتسويق والعمليات من أكثر المجالات التي تستخدم تحليل البيانات الوصفي، إذ تفهم سبب النجاح أو الفشل في الماضي من خلال النظر إلى تحليل البيانات التاريخية وفهم الأداء السابق.

وفي تحليل البيانات الوصفي، يقوم محلل البيانات بجمع البيانات وتقديمها في تنسيق موجز، ثم تحليلها من أجل اكتشاف الأنماط، ثم تقديم البيانات بطريقة تسهل على الجمهور فهمها.

2- تحليل البيانات التشخيصي

بينما يركز التحليل الوصفي على ما حدث في الماضي، فإن التحليل التشخيصي يهتم بمعرفة سبب حدوث ذلك، إذ يتم التحقيق في أسباب الظواهر والأحداث التي وقعت سابقًا من خلال فهم أنماط السلوك لأجل تقديم شرحًا مفصلًا لسيناريو أو حدث معين.

ويتم تنفيذ تحليل البيانات التشخيصي من خلال البدء في مرحلة الاكتشاف والتي يتعرف محلل البيانات منها على أي مصادر بيانات إضافية توضح المزيد حول سبب وقوع حدث ما، ثم الكشف عن العلاقات السببية والنظر في الأحداث التي قد ترتبط بالحدث محل التحقيق، وبالتالي يستخدم محلل البيانات نظرية الاحتمالات وتحليل الانحدار وتحليلات بيانات السلاسل الزمنية.

3- تحليل البيانات التنبؤي

وهو عكس النوعين السابقين، إذ يركز على استخدام المعلومات الناتجة عن التحليل الوصفي والتشخيصي في محاولة التنبؤ بالأحداث المستقبلية، وذلك من خلال النظر في الاتجاهات السابقة والبيانات التاريخية ومعرفة الأنماط السلوكية.

وعلى الرغم من عدم دقة نتائج هذا التحليل بشكل كامل؛ إلا أنه يساعد على اتخاذ الكثير من قرارات العمل بناءً على البيانات وليس تخمين الأحداث، لذلك يمكن استخدام التحليل التنبؤي للتنبؤ بجميع أنواع النتائج، مثل المنتجات التي يزداد عليها الطلب في وقت معين أو مقدار إيرادات المؤسسة التي قد تزداد أو تنخفض خلال فترة معينة، وغير ذلك من الأحداث.

4- تحليل البيانات التوجيهي

يتم تنفيذ تحليل البيانات التوجيهي بناءً على نتائج تحليل البيانات التنبؤي التي تقدم توصيات بشأن الإجراءات الواجب اتخاذها، وبالتالي فإن التحليل التوجيهي يوضح كيف يمكن الاستفادة من النتائج التي تم التنبؤ بها، ولذلك يُعد التحليل التوجيهي هو أعلى مستوى من التحليل الذي يساعد على اختيار أفضل حل من خلال النظر في البيانات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية.

وعند إجراء التحليل التوجيهي، يقوم محلل البيانات بوضع مجموعة من السيناريوهات المُحتملة وتقييم مختلف الإجراءات التي قد تتخذها المؤسسة، وهو ما يتطلب استخدام التعلم الآلي والخوارزميات وإجراءات النمذجة الحسابية.

5- تحليل البيانات الإحصائي

وهو عبارة عن تقنية تُستخدم في تحليل مجموعات البيانات من أجل التعرف على أهم خصائصها واكتشاف المتغيرات المهمة من خلالها وتقديمها في صورة موجزة، وذلك باستخدام بعض الوسائل البصرية والتقنيات والأساليب الرياضية.

وينطوي تحليل البيانات الإحصائي على تحديد السؤال المُراد إجابته ثم جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها، وتفسير النتائج التي يتم التوصل إليها وتقديمها من خلال التقرير الذي يعرضها بصورة منظمة.

6- تحليل الانحدار للبيانات

يُستخدم تحليل الانحدار للبيانات من أجل فهم طبيعة العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل واحد أو أكثر، إذ يقدم نتائج تتضمن تقييمًا كميًا لتأثير المتغيرات المستقلة على المتغيرات التابعة، وهو ما يساعد على تحديد الاتجاهات والتنبؤ بالأحداث المستقبلية.

وينطوي هذا النوع من التحليل على تركيب معادلة الانحدار للبيانات المحددة، وتحديد المعاملات التي تحسن من ملاءمة النموذج، وبالتالي يساعد على استقراء الأنماط داخل البيانات، وهو ما يساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات صائبة وتحقيق أفضل النتائج في مختلف الصناعات.

7- تحليل بيانات النص

من خلال تحليل النص، يتم استخدام تقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية في تنظيم البيانات النصية غير المنظمة واستخراج معلومات قيمة منها، وبالتالي يساعد هذا النوع من تحليل البيانات على استخراج الموضوعات الرئيسية والأنماط من النصوص ذات الأحجام الكبيرة.

ويساعد تطبيق تحليل النص في تقديم رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات النصية، وهو ما يمكّن المؤسسات من فهم الكم الهائل من المعلومات غير المنظمة المتاحة، ويساعدها على الاستجابة لها.

8- تحليل البيانات الاستكشافي

يتضمن تحليل البيانات الاستكشافي فحص البيانات من أجل استكشاف العلاقات بين المتغيرات التي لم تكن معروفة من قبل، وذلك باستخدام التصورات البيانية والرسوم البيانية والتي تساعد على فهم هيكل البيانات.

ومن خلال التحليل الاستكشافي، يمكن اكتشاف العلاقات بين المقاييس في البيانات وتشكيل الفرضيات، وتحديد كيفية تخطيط التصميم وجمع البيانات.

9- تحليل البيانات الاستنتاجي

ينطوي تحليل البيانات الاستنتاجي أو الاستدلالي على استخدام مجموعة صغيرة من البيانات من أجل استنتاج معلومات حول مجموعة أكبر من البيانات، وذلك باستخدام تقنيات مثل تحليل الانحدار والاختبارات الإحصائية.

وتستفيد المؤسسات من تحليل البيانات الاستنتاجي في اتخاذ القرارات بناءً على البيانات الإحصائية التي تحصل عليها من خلاله.

كيف يتم تحليل البيانات:

تتمثل منهجية تحليل البيانات في تنفيذ مجموعة من الخطوات وهي: تحديد أهداف عملية تحليل البيانات، جمع وتخزين البيانات، تنظيف البيانات، تحليل البيانات، وفي النهاية تصور النتائج من أجل تقديمها في صورة معلومات يمكن فهمها وتفسيرها واستخدامها في اتخاذ القرارات المستنيرة التي تصب في صالح المؤسسة.

أدوات تحليل البيانات:

تتعدد الأدوات المتاحة للاستخدام في عملية تحليل البيانات، ومنها أداة Tableau وأداة PowerBI وأداة KNIMEk، وأداة TensorFlow، ومنصة Looker، وجداول Excel، فضلًا عن لغات البرمجة مثل  SQL و Python و R.

مهارات تحليل البيانات:

يتطلب العمل في مجال تحليل البيانات امتلاك مهارات تقنية تشمل: البرمجة، تنظيف البيانات، تصور البيانات، التعلم الآلي، إدارة قواعد البيانات، إلى جانب المهارات الناعمة ومنها: التواصل الفعال، القدرة على حل المشكلات، التفكير النقدي، العمل الجماعي والتعاون، الانتباه إلى التفاصيل.

أتمتة تحليلات البيانات:

يشير مصطلح أتمتة تحليلات البيانات إلى عملية جمع البيانات وإعدادها وتحليلها وتصورها باستخدام أحدث الأدوات والتقنيات بدلًا من تنفيذ تلك الأنشطة بشكل يدوي، إذ أن الهدف من هذه الأتمتة هو تبسيط عملية تحليل البيانات بما يساعد على تقديم رؤى أدق وأسرع وخالية من الأخطاء البشرية.

وتتضمن أتمتة تحليل البيانات ربط مصادر البيانات وإعداد الأدوات لجمعها وتحويلها وتطبيق النماذج والخوارزميات التحليلية، وتوليد مخرجات مثل لوحات المعلومات أو التقارير.

وتمر عملية أتمتة تحليلات البيانات بعدة خطوات أساسية وهي:

• جمع البيانات: إذ يتم جمع البيانات من مختلف المصادر مثل قواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات والتطبيقات السحابية، ثم سحبها إلى النظام الآلي.
• معالجة البيانات: بعد جمع البيانات يتم استخدام أدوات لتوحيدها لضمان جودتها ودقتها، إذ يتم تنظيفها وتصفيتها تلقائيًا باستخدام أدوات ETL.
• أتمتة التحليل: تُستخدم البيانات النظيفة والمُعدة في تشغيل التحليلات ونماذج التعلم الآلي على أساس مجدول، مع الكشف عن الأنماط وإجراء التنبؤات من خلال تطبيق الخوارزميات والنماذج الإحصائية على البيانات.
• التصور والإبلاغ: في هذه الخطوة يتم عرض البيانات على لوحات التحكم التفاعلية مثل المخططات والرسوم البيانية من أجل تقديم رؤى دقيقة وفورية.

الهدف من تحليل البيانات:

يتمثل الهدف الأساسي من تحليل البيانات في استخراج رؤى قيمة وذات مغزى تستخدمها المؤسسات في تحسين عملية صنع القرار وتحسين العمليات وزيادة وعيها بالمخاطر وفهم أدائها المالي بشكل أفضل.

كما تهدف المؤسسات من خلال تنفيذ عملية تحليل البيانات إلى فهم احتياجات العملاء بشكل أعمق، وإيجاد أفضل الاستراتيجيات التي تساعد على زيادة الإيرادات وخفض النفقات، والتنبؤ بالأحداث المستقبلية وتوجيه التخطيط الاستراتيجي وفقًا لذلك.

أهم المصطلحات في مجال تحليل البيانات Data Analysis:

هناك العديد من المصطلحات المرتبطة بمجال تحليل البيانات والتي يتعين على جميع المتخصصين في هذا المجال فهمها جيدًا من أجل الاستفادة من مختلف الأدوات والمنهجيات فيه بشكل فعال، ومن أبرز تلك المصطلحات ما يلي:

توصيف البيانات

يشير مصطلح توصيف البيانات إلى العملية التي يتم خلالها فحص مجموعات البيانات الموجودة في قاعدة البيانات وجمع المعلومات والإحصاءات عنها، وذلك من أجل اكتساب فهمًا أفضل لجودة تلك البيانات وهيكلها والعلاقات المتبادلة بين مجموعات البيانات، وهو ما يساعد على الحفاظ على سلامتها وقابليتها للاستخدام.

البيانات الضخمة

البيانات الضخمة هي المجموعات الكبيرة من البيانات المعقدة التي تحتوي على بيانات منظمة وغير منظمة، تشهد تزايدًا مستمرًا في أحجامها وسرعتها، وتحتاج تلك البيانات اهتمامًا خاصًا فيما يخص تخزينها ونقلها وتحديثها وتحليلها وتجميعها.

نمذجة البيانات

المقصود بنمذجة البيانات بأنها العملية التي تنفذها المؤسسات من أجل تحديد وتحليل متطلبات البيانات اللازمة لدعم العمليات التجارية داخل نظم المعلومات، إذ يتم تصميم هياكل البيانات وتعريفها بطريقة تدعم متطلبات المؤسسة من تلك البيانات.

تنظيف البيانات

تنظيف البيانات هي العملية التي يتم خلالها إعداد البيانات الأولية للتحليل، وذلك من خلال إزالة جميع الأخطاء الموجودة بها للتأكد من أنها دقيقة وكاملة ومتسقة وغير متحيزة، وتُعد عملية تنظيف البيانات من أهم مراحل عملية تحليل البيانات، نظرًا لدورها في تقديم استنتاجات دقيقة واتخاذ قرارات عمل صحيحة.

هندسة البيانات

وهي العملية التي ينفذها مهندسو البيانات من أجل جعل البيانات متاحة للتحليل، إذ يتم بناء أنظمة لجمع البيانات الأولية وإدارتها وتحويلها إلى معلومات قابلة للاستخدام، وتشمل تلك الأنظمة تطوير خوارزميات لتحويل البيانات إلى معلومات ذات قيمة، وإنشاء أدوات جديدة لتحليل البيانات.

استراتيجيات البيانات

تشير استراتيجيات البيانات إلى الخطة المُحددة التي تُستخدم في تحديد الأشخاص والعمليات والتكنولوجيا التي تحتاج إليها المؤسسة لتحقيق أهدافها من عملية تحليل البيانات، إذ تُصمم الاستراتيجية لتوضيح المطلوب لاستخدام البيانات بشكل فعال، من حيث العمليات التي تحمل البيانات عالية الجودة والتكنولوجيا المُستخدمة في تخزين البيانات وتبادلها وتحليلها، ومصادر الحصول على البيانات المطلوبة.

تصور البيانات

تصور البيانات هي العملية التي يتم خلالها تمثيل البيانات والمعلومات في شكل رسوم بيانية أو صور أو جداول، من أجل تقديم تلك المعلومات بطريقة يمكن فهمها وتفسيرها، مما يساعد على تحديد القيم المتطرفة بها بسرعة ودقة.

إثراء البيانات

يشير مصطلح إثراء البيانات إلى إضافة المزيد من البيانات إلى مجموعة البيانات الحالية، وذلك خلال عملية تحويل البيانات من أجل البدء في تحليلها والإجابة على السؤال الأساسي الذي يدور حول عملية تحليل البيانات.

أهمية تحليل البيانات:

من خلال عملية تحليل البيانات، تتحول البيانات الأولية إلى معلومات قيمة تستخدمها المؤسسات في اتخاذ قرارات تساعد في تحسين الكفاءة التشغيلية وتحسين تجارب العملاء وتوقع الاتجاهات المستقبلية، وهوما يمكنها من اكتساب ميزة تنافسية تحسن من وضعها العام في السوق.

أثر تحليل البيانات على الأعمال:

تلعب عملية تحليل البيانات دورًا بارزًا في تحديد مستقبل الأعمال، إذ تمكّن المؤسسات من الحصول على رؤى قيمة تستخدمها في اتخاذ أفضل القرارات واكتساب ميزة تنافسية، لذلك نوضح فيما يلي كيف تستخدم الشركات والمؤسسات تحليل البيانات لتحقيق استراتيجيات ناجحة:

1- اتخاذ القرارات المستنيرة

تُعد عملية تحليل البيانات هي الأساس الذي تستند إليه المؤسسات عند اتخاذ القرارات المستنيرة، فمن خلال هذه العملية تحصل على رؤى قيمة حول الأداء السابق والاتجاهات الحالية والنتائج المستقبلية المُحتملة، وبالتالي تتخذ قراراتها بناءً على أدلة ملموسة وليس بالاعتماد على الحدس أو التخمين أو الافتراضات، فيتخذ صناع القرار أية قرارات بعد تقييم المخاطر والمميزات لمختلف الخيارات، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات صائبة في النهاية.

2- تحسين الفهم

تعتمد المؤسسات على عملية تحليل البيانات في اكتساب فهمًا أعمق للعمليات والسلوكيات والاتجاهات، من خلال المعلومات التي تحصل عليها حول ديناميكيات السوق وتفضيلات العملاء والكفاءة التشغيلية.

3- اكتساب ميزة تنافسية

تساعد عملية تحليل البيانات في إكساب المؤسسات ميزة تنافسية، لأنها تنطوي على تحليل أداء المنافسين واتجاهات السوق وسلوك المستهلكين، وهو ما يمكّن المؤسسات من تحديد الفرص والتهديدات، ومن ثم تركيز استراتيجياتها على التكيف والابتكار والاستجابة بفعالية للحصول على أفضلية عن المنافسين.

4- التخفيف من المخاطر

تستخدم المؤسسات تحليل البيانات كأداة مهمة في تقييم المخاطر المُحتملة واستخدام البيانات التاريخية في اتخاذ التدابير الوقائية التي تساعد على منع وقوع تلك المخاطر أو التقليل من حدتها، وهو ما يساعد على تقليل الخسائر المالية وحماية سمعة المؤسسة وعلامتها التجارية.

5- تخصيص الموارد بكفاءة

يُعد تخصيص الموارد بكفاءة من أبرز فوائد تحليل البيانات للأعمال التجارية، فمن خلال هذه العملية تحصل المؤسسة على رؤى قائمة على البيانات تستخدمها في تخصيص الموارد البشرية أو المادية أو الميزانية لتحقيق أفضل النتائج.

6- تخصيص الحملات التسويقية

توفر عملية تحليل البيانات المعلومات القيمة التي تستخدمها أقسام التسويق في المؤسسات في معرفة الجمهور المُستهدف، وهو ما يمكنها من تخصيص الحملات التسويقية والاستفادة منها في جذب عملاء جدد، كما تستخدم تلك المعلومات في التنبؤ بالحملات التي قد تحقق نجاحًا أكبر من خلال تقييم المشتريات السابقة وتاريخ مشاهدة صفحة المنتج، وغيرها من أنماط التسوق.

7- توقع تغييرات السوق

تستفيد العديد من المؤسسات من المعلومات الناتجة عن عملية تحليل البيانات في الكشف عن الاتجاهات والتنبؤ بالنتائج المستقبلية، وبالتالي تتخذ قرارات تجارية أكثر ذكاءً، وتعمل على تطوير الخطط الاستراتيجية التي تمكنها من التكيف بشكل استباقي مع أية تغيرات قد يشهدها السوق.

8- تحسين جودة المنتجات

تحصل المؤسسات من خلال عملية تحليل البيانات على معلومات قيمة حول تفضيلات عملائها، وتستخدم تلك المعلومات في تحسين جودة المنتجات أو الخدمات التي تقدمها للعملاء، أو تطوير منتجات جديدة تلبي احتياجاتهم، وهو ما يساعد في زيادة مبيعاتها وإيراداتها الإجمالية.

9- خفض التكاليف التشغيلية

يمكن للمؤسسات استخدام نتائج تحليل البيانات في معرفة المجالات التي تحتاج إلى موارد إضافية، والمجالات غير المنتجة التي يمكن إزالتها أو تقليلها إلى الحد الأدنى، وهو ما يساعد على توفير الكثير من التكاليف التشغيلية.

10- التحسين المستمر

تُعد عملية تحليلات البيانات في الأعمال بمثابة الدافع الذي يحفز المؤسسات للتحسين المستمر، لأنها تتيح لها تقييم مقاييس الأداء وتتبع التقدم المُحرز وتحديد مجالات التحسين، وهو ما يساعدها على تحسين كفاءة العمليات والمنتجات التي تقدمها.

مستقبل تحليل البيانات:

يتطور علم تحليل البيانات بصورة مستمرة بفضل التطور التكنولوجي الذي تشهده جميع المجالات، والزيادة المستمرة في حجم البيانات المُستخدمة في مختلف الصناعات، وبالتالي ظهرت مجموعة من الاتجاهات الرئيسية التي تشكل مستقبل هذا المجال وهي:

1- دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

باتت تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي جزءًا أساسيًا من عملية تحليل البيانات، إذ أنها تتيح أتمتة بناء النماذج التحليلية، مما يؤدي إلى تحليلات أكثر تعقيدًا يستخدمها المحللون في الكشف عن الأنماط والرؤى سريعًا وعلى نطاق أوسع أكثر من ذي قبل، وهو ما يتيح توقعات أكثر دقة واتخاذ قرارات أعمال استراتيجية.

2- استخدام التحليلات المعززة

يمكن لغير الخبراء إجراء تحليلات معقدة واتخاذ قرارات قائمة على البيانات دون امتلاكهم معرفة تقنية عميقة، بفضل استخدام التحليلات المعززة تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ومن المتوقع أن تزيد التحليلات المعززة من سهولة رؤى البيانات عبر المؤسسات، مما يعزز من ثقافة اتخاذ القرارات المستنيرة.

3- التركيز على خصوصية البيانات وأخلاقياتها

مع زيادة الوعي بأهمية خصوصية البيانات والحفاظ على أخلاقياتها؛ بات من الضروري أن يولي محللو البيانات اهتمامًا بأمن البيانات وإعطاء الأولوية للامتثال للوائح والاعتبارات الأخلاقية فيما يخص ممارسات معالجة البيانات وتحليلها.

4- زيادة تحليلات الوقت الفعلي

ازداد الطلب على إجراء التحليلات في الوقت الفعلي، نظرًا لعمل المؤسسات في بيئة ديناميكية بشكل متزايد بما يحتم عليها ضرورة اتخاذ القرارات المستنيرة سريعًا وبالتالي تحليل البيانات خلال اتخاذ تلك القرارات، وهو ما يمكّن المؤسسات من الاستجابة السريعة لتغيرات السوق والمشكلات التشغيلية وسلوكيات العملاء المتغيرة، فتزداد القدرة التنافسية للمؤسسات.

5- التركيز على محو الأمية في مجال البيانات

نظرًا للأهمية المتزايدة لعملية تحليل البيانات؛ فمن المتوقع أن يزداد اهتمام المؤسسات بالاستثمار في تدريب موظفيها على هذه العملية من أجل ضمان قيامهم بتفسير البيانات وتحليلها واستخدامها بشكل مناسب، وهو ما يساعد على تكوين قوى عاملة أكثر إلمامًا بالبيانات.

كيفية التخصص في تحليل البيانات:

يتطلب التخصص في تحليل البيانات امتلاك مجموعة من المهارات التقنية والمعارف التي تساعد على القيام بهذه العملية على النحو الأمثل، وإليكم فيما يلي متطلبات مجال تحليل البيانات:

1- المؤهل التعليمي

من أجل التخصص في تحليل البيانات؛ لا بد من الحصول على مؤهل تعليمي يتمثل في درجة البكالوريوس في علوم البيانات أو الإحصاء أو علوم الكمبيوتر أو المجالات ذات الصلة، وهناك بعض وظائف تحليل البيانات الأكثر تخصصًا تشترط الحصول على درجة الماجستير.

ولزيادة فرص الحصول على وظائف في مجال تحليل البيانات؛ من الأفضل الالتحاق بدورات تدريبية في الإحصاء والرياضيات وتحليل البيانات والبرمجة الحاسوبية، والحصول على شهادة مهنية تدعم المؤهل التعليمي.

2- المهارات والمعارف الأساسية

يحتاج التخصص في تحليل البيانات إلى امتلاك معارف أساسية في التحليل الإحصائي وما يتضمنه من الاختبارات الإحصائية والتوزيعات وتقنيات تفسير البيانات، مع إتقان لغات البرمجة مثل Python أو R أو SQL الضرورية في تحليل البيانات، مع القدرة على إنشاء تصورات للبيانات باستخدام أدوات مثل Tableau أو PowerBI لإيصال النتائج.

3- الخبرة العملية

لا بد من اكتساب الخبرة العملية في مجال تحليل البيانات عن طريق العمل في مشاريع تحليل البيانات الواقعية لتطوير المهارات المطلوبة في هذا المجال، أو من خلال التدريب الداخلي أو العمل كمحلل مبتدئ في الصناعات ذات الصلة.

4- الخبرة في استخدام الأدوات والتقنيات

يتطلب العمل في مجال تحليل البيانات امتلاك خبرة في استخدام التقنيات الحديثة مثل التعلم الآلي، وأدوات الأتمتة من أجل تبسيط عملية جمع البيانات وتحليلها، ومنصات البيانات الضخمة المُستخدمة في تحليل البيانات مثل Hadoop أو Spark.

5- المهارات اللينة

هناك العديد من المهارات اللينة التي لا بد من توافرها في المتخصصين في تحليل البيانات، أبرزها مهارات التواصل والقدرة على حل المشكلات حل المشكلات والتفكير النقدى والاهتمام بالتفاصيل.

6- بناء شبكة علاقات مهنية

من أجل ضمان تحقيق التطوير المهني في مجال تحليل البيانات؛ يُفضل الانضمام إلى المجموعات المهنية في هذا المجال، والمشاركة  في المنتديات والمجتمعات عبر الإنترنت، وحضور مؤتمرات الصناعة وحلقات العمل والحلقات الدراسية لمواصلة الإطلاع على أحدث الاتجاهات في تحليل البيانات.

7- العمل في وظيفة محلل البيانات

تُعد وظيفة محلل البيانات هي أولى وظائف المسار المهني في هذا المجال، لذلك عند التقدم لهذه الوظيفة لا بد من تركيز السيرة الذاتية على الخلفية التعليمية والمهارات والخبرات، والاستعداد للمقابلة الشخصية من خلال إظهار المهارات التحليلية ومناقشة المشاريع السابقة.

وظائف تحليل البيانات:

تتعدد الأدوار الوظيفية المتاحة في مجال تحليل البيانات، ولكل دور وظيفي مسؤولياته ومهامه التي تختلف عن مهام ومسؤوليات الأدوار الأخرى، ومن أبرز تلك الأدوار ما يلي:

1- محلل البيانات

تُعد وظيفة محلل البيانات من أكثر وظائف تحليل البيانات شيوعًا، وهي تناسب المبتدئين في هذا المجال، وتتمثل مهام محلل البيانات في جمع البيانات من مصادر متنوعة ثم تنظيفها ثم تحليلها للكشف عن الأنماط والعلاقات والاتجاهات، ثم تحويل تلك البيانات إلى معلومات قابلة للتنفيذ تستخدمها المؤسسات في اتخاذ القرارات التجارية الذكية أو التنبؤ بالأحداث المستقبلية.

والعمل في وظيفة محلل البيانات، يتطلب امتلاك فهمًا قويًا للغات البرمجة SQL و Python و R، مع خبرة قوية في استخدام جدول البيانات Excel، فضلًا عن الخبرة في استخدام أدوات أكثر تخصصًا مثل Tableau أو Power BI لتصور البيانات.

2- محلل أمن المعلومات

تستعين المؤسسات بمحلل أمن المعلومات حتى يوفر الحماية الكافية لأصولها الرقمية من أية انتهاكات وهجمات إلكترونية، إذ يتولى مسؤولية مراقبة الشبكات بصورة مستمرة من أجل رصد أية أنشطة مشبوهة، وتنفيذ الإجراءات الأمنية عند تحديث برامج المؤسسة.

وتتطلب وظيفة محلل أمن المعلومات امتلاك خبرة كافية في تكوينات الشبكة وأنظمة التشغيل وتقنيات التشفير، وخبرة في استخدام منصات الأمن السيبراني الحديثة وأدوات مسح الثغرات الأمنية وأنظمة الكشف عن التطفل.

3- عالم البيانات

هناك عدة مهام توكل إلى عالم البيانات، وهي استخدام أحدث الطرق لالتقاط البيانات اللتي يجمعها محلل البيانات، إذ يصمم عمليات نمذجة البيانات لإنشاء خوارزميات ونماذج تنبؤية وتطبيق تقنيات التعلم الآلي المتقدمة من أجل جمع رؤى من تلك البيانات.

وتشمل المهارات المطلوبة في عالم البيانات، إتقان لغات البرمجة مثل Python و R، امتلاك خبرة قوية في علوم الحاسوب أو الإحصاء أو الرياضيات.

4- محلل ذكاء الأعمال

محلل ذكاء الأعمال هو الشخص المسؤول عن استخدام البيانات في تقديم المساعدة للمؤسسات لاتخاذ القرارات القائمة على تلك البيانات، إذ يقوم بجمع وتنظيم وتحليل بيانات الصناعة الداخلية والخارجية، ثم تحديد الأنماط أو القضايا التي تحتاج إلى معالجة، وبالتالي تتحول البيانات الأولية إلى استراتيجيات قابلة للتنفيذ تفيد في تحسين الأعمال التجارية.

ولا بد من امتلاك محلل ذكاء الأعمال خبرة في مجال الأعمال التجارية، إضافة إلى خبرة في تخزين البيانات وأدوات BI مثل Power BI، وخبرة في استخدام SQL و Excel و Tableau.

5- مهندس التعلم الآلي

مهندس التعلم الآلي هو الشخص المنوط به إنشاء أنظمة وخوارزميات ذكية قادرة على التعلم من البيانات، واتخاذ قرارات قائمة على البيانات، وتطوير نماذج لمعالجة البيانات والتنبؤ بها وتحليلها مع الحد الأدنى من التدخل البشري، لذلك تُعد هذه الوظيفة من أكثر الوظائف طلبًا في مجال تحليل البيانات.

والعمل في وظيفة مهندس التعلم الآلي، يتطلب امتلاك خبرة في  لغات البرمجة مثل Python أو R أو Java، مع إتقان استخدام الخوارزميات والإحصاءات والرياضيات.

6- محلل ضمان البيانات

يقوم محلل ضمان البيانات بمهمة أساسية وهي التأكد من أن بيانات المؤسسة موثوقة ودقيقة، ولذلك فهو يقوم بتنفيذ التدابير التي تكشف عن مختلف الأخطاء في البيانات ومن ثم إصلاحها، أي أن هذه المهمة تتجاوز مهمة مراقبة جودة البيانات.

ويجب أن يكون لدى محلل ضمان البيانات معرفة باللوائح العامة لحماية البيانات، مع الخبرة في استخدام برامج جودة البيانات مثل Informatica Data Quality أو Talend أو IBM InfoSphere.

7- مهندس البيانات

يتولى مهندس البيانات مهمة تصميم الهياكل التي تحتاج إليها المؤسسة من أجل الحصول على البيانات وتنظيمها وتحليلها وإدارتها واستخدامها بشكل فعال، إذ تمد المؤسسة مهندس البيانات بأهدافها، ليقوم هو بترجمتها وتحويلها إلى إطارًا يُستخدم في إدارة البيانات، فيصمم الإطار ويحدد كيف تتدفق البيانات خلاله.

أفضل شهادات ودورات تحليل البيانات المعتمدة:

هناك العديد من دورات تحليل البيانات التي تتيح الحصول على شهادات مهنية مُعتمدة، أبرزها: دورة تحليل بيانات الأعمال CBDA، دورة محترف التحليلات المتقدمة SAS، دورة محلل بيانات IBM المهنية، دورة محترف تحليلات معتمد CAP، دورة بيانات CompTIA.

تخصص تحليل البيانات في السعودية:

يُعد تخصص تحليل البيانات من أهم التخصصات التي تهتم الجامعات السعودية بتدريسها، وذلك في ظل التحول الرقمي الذي تشهده المملكة، وسعي جميع القطاعات لتنفيذ رؤية المملكة 2030، وبالتالي زيادة الطلب على المتخصصين في تحليل البيانات بمختلف المسميات الوظيفية في هذا المجال، ومن أبرز الجامعات السعودية التي تدرس تحليل البيانات: جامعة الملك سعود، جامعة الملك خالد، جامعة الأمير سلطان، جامعة الإمام عبد الرحمن بن فيصل، جامعة دار الحكمة.

إذا كنت تسعى للتخصص في مجال تحليل البيانات؛ فإن دورة تحليل بيانات الأعمال CBDA المُقدمة من بكه تساعدك على ذلك، إذ تمدك بجميع المعارف والمهارات المطلوبة في هذا المجال، وتمكنك من الحصول على شهادة مهنية مُعترف بها دوليًا، بما يعظم من فرص حصولك على أفضل الوظائف في هذا المجال.

تعلم تحليل البيانات بشهادة معتمدة دوليًا:

أطلق مسيرتك المهنية في تحليل البيانات إلى آفاق جديدة مع شهادة IIBA®-CBDA. تعمل هذه الشهادة على سد الفجوة وبناء الجسور بين المهارات التقنية في تحليل البيانات وفهم الأعمال، مما يجعلك محلل بيانات مطلوبًا للغاية في الشركات والمؤسسات، حيث تركز هذه الدورة بشكل خاص على التقاطع بين تحليل الأعمال وتحليلات البيانات.

وتقوم هذه الشهادة والدورة بتزويدك بالمهارات اللازمة لتحديد احتياجات العمل، وترجمتها إلى حلول تعتمد على البيانات، وتوصيل الرؤى إلى أصحاب المصلحة.

تصفح الشهادة الآن! شهادة تحليل بيانات الأعمال IIBA®-CBDA 

تعلم تحليل الأعمال والبيانات بشهادات معتمدة:

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 منهجية لتحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ تساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة. تشمل العملية جمع البيانات وتنظيمها وتنظيفها وتحليلها باستخدام أدوات إحصائية وتصور النتائج لعرضها بوضوح. تنقسم البيانات إلى أنواع منظمة وغير منظمة وشبه منظمة وضخمة، ويُجرى التحليل باستخدام أساليب مثل الوصفي والتشخيصي والتنبؤي والتوجيهي. تساهم الأدوات الحديثة مثل Tableau وPowerBI في تسريع التحليل، بينما تركز الأتمتة على تحسين الكفاءة وتقليل الأخطاء. يعتبر تحليل البيانات حيويًا لتحسين العمليات وزيادة الإيرادات وفهم المخاطر، ويستمر في التطور بفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

وفي الختام، فإن التنفيذ الصحيح لعملية تحليل البيانات يتيح للمؤسسات الاستفادة من مميزاتها بالكامل، من أجل استمرارها في ركب المنافسة في السوق.