في عالم الأعمال والتكنولوجيا يعتمد كل شيء على البيانات تتمتع المنظمات بإمكانية الوصول إلى وفرة من المعلومات التي تحمل رؤى قيمة وإمكانات لدفع نمو الأعمال، هناك مجالان بارزان يتعاملان مع قوة البيانات هما تحليل البيانات وتحليل الأعمال.
 |
| الفرق بين تحليل البيانات وتحليل الأعمال |
في حين أن هذه المصطلحات تُستخدم غالبًا وبتبادل، إلا أنها في الواقع تمثل مناهج متميزة ذات أهداف ومنهجيات فريدة، يعد فهم الفرق بين تحليل البيانات وتحليل الأعمال أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات التي تسعى إلى اتخاذ قرارات سليمة وتحقيق أهدافها الاستراتيجية.
يعد تحليل البيانات وتحليل الأعمال من التخصصات التكميلية التي تقدم وجهات نظر متميزة حول الاستفادة من البيانات في فهم مسار الشركة نحو تحقيق أهدافها.
من خلال فهم الاختلافات بين كل من التحليلين، يمكنك استخدام كلا النهجين بشكل فعال لاكتساب فهم شامل لمختلف جوانب شركتك، بدءا من تحديد فرص النمو واتخاذ قرارات تدفع أداء الأعمال.
في المقال سنتعرف على الفرق بين تحليل البيانات وتحليل الأعمال، وسوف نتعمق في أهداف وأدوات ونتائج كل تحليل، مع تسليط الضوء على مساهماتهم الفريدة واستكشاف كيفية دمجها لتحقيق أفضل النتائج.
ماهو تحليل البيانات
 |
| تحليل البيانات |
تحليل البيانات هو عملية استخراج المعلومات القيمة من مجموعة كبيرة من البيانات، يستخدم تحليل البيانات الأدوات والتقنيات لفهم النماذج والعلاقات والاتجاهات التي تكمن في البيانات.
تحليل البيانات يمكن أن يكشف الاتجاهات المخفية والأنماط غير الملحوظة في البيانات، ويساعد في التنبؤ بالمستقبل وفهم العملاء وسلوكهم، وتحسين العمليات وتحقيق الكفاءة والابتكار في مجالات مختلفة مثل التسويق والمبيعات والتمويل والعمليات الإنتاجية.
في جوهره، يعمل تحليل البيانات على تحويل البيانات الخام إلى رؤى ومعرفة تساعد في اتخاذ القرارات الذكية واتخاذ إجراءات فعالة.
يتم ذلك من خلال استخدام العديد من التقنيات والأساليب مثل الإحصاءات، والتنقيب عن البيانات، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي.
يتضمن ذلك تحويل البيانات إلى تنسيق يمكن تحليله بسهولة واستخدام التقنيات خاصة الخوارزميات الإحصائية لاكتشاف الاتجاهات والارتباطات والمعلومات القيمة الأخرى.
الهدف الأساسي من تحليل البيانات هو اكتساب رؤى قابلة للتنفيذ يمكن أن تقود عملية صنع القرار وتحسين النتائج.
من خلال فهم الأنماط والعلاقات داخل البيانات يمكن للمؤسسات اتخاذ خيارات مستنيرة، وتحسين العمليات وتحديد مجالات التحسين، وتحسين أدائها العام في نهاية المطاف.
في مجال تحليل البيانات هناك مجموعة واسعة من الأدوات والتقنيات المتاحة لاستخراج الرؤى من البيانات، تتراوح هذه الأدوات من تطبيقات جداول البيانات البسيطة إلى خوارزميات التنقيب عن البيانات المتطورة وخوارزميات التعلم الآلي.
يتم استخدام برامج التحليل الإحصائي مثل R و Python، بالإضافة إلى أدوات تصور البيانات مثل Tableau و Power BI بشكل شائع في مشاريع تحليل البيانات.
تساعد التقنيات الإحصائية مثل تحليل الانحدار واختبار الفرضيات والتجميع في الكشف عن العلاقات والأنماط في البيانات، يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي بما في ذلك شجرة القرار والشبكات العصبية وآلات ناقلات الدعم للنمذجة التنبؤية والتعرف على الأنماط.
توفر هذه الأدوات والتقنيات الوسائل اللازمة لاستكشاف البيانات وفهمها، واستخراج رؤى ذات مغزى وإيصال نتائج بشكل فعال.
لتفهم هذا المجال بشكل أكثر وضوحا دعنا نفكر في سيناريو افتراضي في مجال البيع بالتجزئة في التجارة الإلكترونية، لنفترض أن بائع تجزئة كبير عبر الإنترنت يريد تحسين معدل الاحتفاظ بالعملاء.
من خلال تحليل بيانات العميل مثل سجل الشراء وسلوك التصفح والمعلومات الديموغرافية يمكن لشركته تحديد العوامل الرئيسية التي تساهم في اضطراب العملاء.
باستخدام تقنيات تحليل البيانات يمكن لمتاجر التجزئة تقسيم قاعدة عملائها إلى مجموعات مختلفة بناءً على سلوكهم وخصائصهم.
من خلال تحليل أنماط الشراء وتفضيلات العملاء الذين تغيروا، سيكتشف المتجر قواسم مشتركة مثل انخفاض المشاركة أو انخفاض معدل الشراء أو عدم وجود توصيات مخصصة.
بهذه المعلومات يمكن لمتاجر التجزئة تطوير استراتيجيات مستهدفة للاحتفاظ بالعملاء المعرضين للخطر مثل عبر اتخاذ إجراءات احتياطية مثل برامج الولاء أو دعم العملاء الاستباقي.
علاوة على ذلك يمكن أن يساعد تحليل البيانات بائع التجزئة في تحديد الاتجاهات والأنماط في سلوك العميل التي يمكن أن توجه جهود التسويق.
من خلال تحليل بيانات العملاء جنبًا إلى جنب مع مصادر البيانات الخارجية تحليل المنافسين، يمكن للمتجر تحسين أي حملة تسويقية إطلاقها واستهداف شرائح محددة من العملاء وتخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية.
ماهو تحليل الأعمال
.jpg "الفرق بين تحليل البيانات وتحليل الأعمال") |
| تحليل الأعمال |
تحليل الأعمال هو عملية دراسة وفهم الأنشطة والعمليات التجارية للشركة بهدف تحقيق أهدافها الاستراتيجية وتحسين أدائها.
يشمل تحليل الأعمال العديد من الجوانب والمفاهيم التي تساهم في فهم وتقييم النجاح والفشل والتحديات التي تواجه شركتك، وفيما يلي بعض النقاط الرئيسية لتحليل الأعمال:
1. تحليل المالية: يشمل التحليل المالي دراسة البيانات المالية مثل القوائم المالية وتقارير الدخل والتدفقات النقدية لتقييم صحة وأداء شركتك من الناحية المالية.
2. تحليل السوق: يهدف إلى فهم السوق التي تعمل فيها والعوامل التي تؤثر على صناعتها، بما في ذلك حجم السوق والاتجاهات والمنافسة واحتياجات العملاء.
3. تحليل العملاء: يركز على فهم سلوك عملائك واحتياجاتهم وتفضيلاتهم وردود فعلهم تجاه المنتجات أو الخدمات تقدمها.
4. تحليل العمليات: يتناول دراسة وتقييم العمليات الداخلية لشركتك وتحليل كفاءتها وفعاليتها وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسينها.
5. تحليل المخاطر: يشمل تحليل العوامل الخارجية والداخلية التي يمكن أن تؤثر على عملك وتحديد المخاطر المحتملة ووضع استراتيجيات للتعامل معها.
هذه مجرد مقتطفات من مجال تحليل الأعمال، حيث يمكن أن يشمل مجموعة واسعة من التحليلات الأخرى التي تدخل في إطاره والتي يفترض عليك استخدامها حال احتياج شركتك لها.
ما يجعل تحليل الأعمال مهمًا هو أنه يساعدك في تحقيق أهدافك التجارية، يساعدك على رؤية النقاط القوية والضعف في عملك، ويمكنك من خلاله تحسين العمل وزيادة الكفاءة.
من خلال فهم البيانات والمؤشرات الرئيسية، يمكنك اتخاذ قرارات استراتيجية تعزز نجاح عملك وتضعك في موقع تنافسي.
تتمحور أهداف تحليل الأعمال الأساسية في تعزيز الكفاءة والفعالية، من خلال تحليل البيانات يمكنك تحديد العمليات الغير فعالة وعقبات ومجالات الهدر في عملك، وفيما يلي نستكشف هذه الأهداف التي تساهم في تعزيز الكفاءة والفعالية:
1. فهم العمل: يهدف تحليل الأعمال إلى فهم كيفية عمل العمل من خلال استكشاف البيانات وتحليلها، يمكن أن يوفر فهمًا شاملاً للعمليات الداخلية والعلاقات بين المتغيرات المختلفة.
2. اتخاذ قرارات استراتيجية: يعزز تحليل الأعمال عملية اتخاذ القرارات من خلال توفير أدلة قوية، يمكن للتحليلات العميقة والتوقعات المستندة إلى البيانات أن تساعد في اتخاذ قرارات استراتيجية مبنية على الحقائق وتحقيق أهداف التسويق والعمل.
3. تحسين العمليات: يساعد تحليل الأعمال في تحديد النقاط الضعيفة وتحسين العمليات الحالية، من خلال تحليل البيانات يمكن اكتشاف الفجوات وتحديد التحسينات اللازمة لزيادة الكفاءة وتحقيق التحسين المستمر.
أدوات وتقنيات تحليل الأعمال
بدون الحاجة لتقنية معقدة، يمكنك استخدام بعض التقنيات التحليلية البسيطة التي سنذكرها تاليا و من خلال الاعتماد على الأدوات في تحليلها بشكل آلي يمكنك استخلاص رؤى الأعمال عبر عملية سهلة:
1. جداول البيانات والرسوم البيانية: جداول البيانات والرسوم البيانية هي أدوات قوية لتصور البيانات وتحويلها إلى معلومات قابلة للفهم، تساعد في تلخيص البيانات المعقدة واستخلاص النتائج الرئيسية.
2. التحليل الإحصائي: يستخدم التحليل الإحصائي لاكتشاف العلاقات بين المتغيرات وتحديد التأثيرات الإحصائية الهامة، يمكنك استخدام الاختبارات الإحصائية وتحليل الانحدار وتحليل العامل لفهم العوامل المؤثرة وتحقيق التنبؤات.
3. تحليل الشبكات الاجتماعية: يستخدم تحليل الشبكات الاجتماعية لفهم وتحليل العلاقات الاجتماعية والتفاعلات بين الأفراد، يمكن استخدامها لتحليل العملاء وتحديد العوامل التي تؤثر على سلوك العملاء واتخاذ قرارات استراتيجية للتسويق.
4. تحليل النصوص: يهدف تحليل النصوص إلى فهم المعاني والأنماط في البيانات النصية مثل المقالات والتعليقات، يمكن استخدامه في تحليل ملاحظات العملاء وتحديد الاحتياجات والمشاكل الشائعة.
باختصار تحليل الأعمال يعزز فهمك لعملك ويساعدك في اتخاذ قرارات مدروسة تعمل على تحقيق أهدافك التجارية، باستخدام الأدوات والتقنيات المناسبة، يمكنك استكشاف الفرص وتحسين العمليات لتحقيق نجاح مستدام وتفوق على المنافسين.
ولنوضح عملية التحليل المالي بشكل أبسط بحيث تفهمها بشكل أدق فلنفترض أنك تمتلك متجرًا لبيع الملابس وترغب في زيادة المبيعات، باستخدام تحليل البيانات، يمكنك استكشاف سجلات المبيعات وتحليل الأنماط الشرائية للعملاء.
قد تكتشف أن هناك منتجات معينة تباع بشكل جيد، وبالتالي يمكنك زيادة الإمدادات لتلك المنتجات والترويج لها بشكل أكبر. قد تكتشف أيضًا أن هناك فترات زمنية معينة يكون فيها الطلب على الملابس مرتفعًا، وبالتالي يمكنك تنظيم حملات تسويق مستهدفة خلال تلك الفترات لزيادة المبيعات.
الفرق بين تحليل الأعمال وتحليل البيانات
تحليل البيانات وتحليل الأعمال مفهومان مرتبطان يتضمنان العمل مع البيانات، لكنهما يركزان على جوانب مختلفة من العمل.
يتعامل تحليل البيانات بشكل أساسي مع عملية استخراج الرؤى من البيانات الأولية، يتضمن استخدام الأدوات والتقنيات الإحصائية لتحليل البيانات العددية والواقعية.
الهدف من تحليل البيانات هو اكتشاف الأنماط والعلاقات واتجاهات الشركة من البيانات، والتي يمكن استخدامها واستغلالها في مصلحة الشركة.
من ناحية أخرى ينظر تحليل الأعمال إلى البيانات من منظور عملي وإداري، يهدف إلى فهم وتحسين العمليات التجارية واتخاذ قرارات منطقية حكيمة.
يتضمن تحليل الأعمال استخدام البيانات والمعلومات لفهم العمليات الداخلية وتحديد نقاط القوة والضعف وتحديد مجالات التحسين، ويشمل أدوات وتقنيات مثل تقارير الإدارة ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وتحليل العملاء وأبحاث السوق.
بعبارات أبسط، يركز تحليل البيانات على استخراج معلومات ورؤى تستند إلى البيانات الكمية للشركة، باستخدام الأساليب الإحصائية والحسابية هدفها هو الكشف عن ومسار الشركة واستخلاصها لاكتساب الأفكار.
إذا كنت مهتمًا بفهم الأنماط والاتجاهات والعلاقات الإحصائية في البيانات، فإن تحليل البيانات هو المفتاح.
من ناحية أخرى يهدف تحليل الأعمال إلى فهم وتحسين العمليات التجارية وتحسين الأداء واتخاذ قرارات مدروسة، في تحليل الأعمال تستخدم البيانات لتقييم فعالية العمليات وتحديد مجالات التحسين وتطوير خطط العمل لدفع النمو والنجاح.
بينما يوفر تحليل البيانات رؤى تستند إلى البيانات الكمية، يتخذ تحليل الأعمال نهجًا شاملاً من خلال مراعاة عوامل متعددة مثل الكفاءة التشغيلية وديناميكيات السوق وسلوك العملاء والأهداف الاستراتيجية.
من ناحيتك ستقوم بترجمة الرؤى المستندة من البيانات إلى توصيات قابلة للتنفيذ في شركتك.
استخدام تحليل البيانات وتحليل الأعمال معًا
كلا النهجين لهما قيمة في حد ذاته ويساهمان في النجاح الشامل للشركة، من خلال الجمع بين قوة تحليل البيانات وتحليل الأعمال يمكنك اكتساب فهم شامل لمختلف جوانب الشركة واتخاذ قرارات مستنيرة تدفع النمو وتحقق الأهداف.
لكن كيف يمكن دمج كلا النهجين في عملك؟ فيما يلي بعض الخطوات لدمج واستخدام تحليل البيانات وتحليل الأعمال معًا بشكل فعال:
حدد أهدافًا واضحة: حدد بوضوح الأهداف والغايات التي تريد تحقيقها من خلال تحليل البيانات وتحليل الأعمال، اطرح الأسئلة الرئيسية التي تحتاج إلى إجابات عليها، مثل تحسين الكفاءة التشغيلية أو تحديد اتجاهات العملاء، أو تحسين استراتيجيات التسويق.
تحديد مصادر البيانات ذات الصلة: حدد مصادر البيانات التي لها صلة بتحليلك، قد يشمل ذلك بيانات داخلية من أقسام مختلفة مثل المبيعات والتسويق والتمويل وخدمة العملاء، بالإضافة إلى البيانات الخارجية من تقارير أبحاث السوق.
جمع البيانات ومعالجتها: جمع البيانات اللازمة والتأكد من جودتها، تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا عن طريق إزالة التكرارات ومعالجة القيم المفقودة وتوحيد التنسيقات، هذه الخطوة حاسمة لضمان دقة وموثوقية التحليل.
تطبيق تقنيات تحليل البيانات: استخدم تقنيات تحليل البيانات المناسبة لاستخراج المعطيات من البيانات التي تم جمعها، قد يشمل ذلك الإحصاء الوصفي أو تصور البيانات أو تحليل الانحدار أو النمذجة التنبؤية، حدد التقنيات التي تتوافق مع أهدافك وتوفر معطيات قيمة.
تفسير النتائج والتحقق من صحتها: فسر نتائج تحليل البيانات في سياق أهداف عملك، تحقق من صحة النتائج من خلال مقارنتها بمعايير الصناعة أو البيانات التاريخية أو معرفة الخبراء، تساعد هذه الخطوة على ضمان موثوقية وملاءمة الرؤى الناتجة.
إجراء تحليل الأعمال: استخدم المعطيات المكتسبة من تحليل البيانات كمداخل لتحليل الأعمال، قم بتقييم تأثير النتائج على جوانب مختلفة من عملك مثل عمليات التسويق أو التمويل أو تجربة العملاء.
تنفيذ خطط العمل: تطوير خطط العمل بناءً على المعطيات المجمعة من تحليل البيانات وتحليل الأعمال، حدد استراتيجيات أو مبادرات أو تغييرات محددة ليتم تنفيذها لتحسين العمليات التجارية أو تحسين تجارب العملاء أو لدفع النمو.
من خلال دمج واستخدام تحليل البيانات وتحليل الأعمال معًا، يمكنك الحصول على فهم شامل لشركتك واكتشاف الرؤى القيمة واتخاذ قرارات تصب في مصلحة شركتك.
يتيح لك هذا الدمج تحسين العمليات ودفع النمو والبقاء في الصدارة على المنافسين في مشهد الأعمال القائم على البيانات اليوم.
تذكر أن تحليل البيانات وتحليل الأعمال ليسا عمليتين منفصلتين بل هما نهجان مكملان لبعضهما، عندما يتم دمجهما بشكل فعال يمكن أن يوفرا إطارًا قويًا للنجاح.