لماذا تحليلات الأعمال مهمة

في جوهرها ، تحليلات الأعمال هي استكشاف بيانات المؤسسة ، مع التركيز القوي على التحليل الإحصائي وكيفية اختيار أفضل الممارسات والأنظمة الفردية لكل عمل.

على نحو متزايد ، أصبحت المزيد من الشركات مدفوعة بالبيانات ، حيث أصبحت الشركات من جميع الأحجام تدرك بشكل متزايد أن بياناتها هي واحدة من أكثر الأصول قيمة للاستفادة منها كميزة على المنافسة.

بمجرد فهم الهدف النهائي للتحليل ، يتم اختيار منهجية التحليل واختيار بيانات الشركة لدعم التحليل. يتضمن هذا عادةً موجزًا ​​من مصادر وأنظمة بيانات متعددة ، ليتم بعد ذلك تنظيفها ودمجها في مساحة موحدة ، مثل مستودع البيانات.

يعتمد نجاح تحليلات الأعمال بطبيعته على جودة البيانات (بيانات جيدة ، بيانات جيدة) وخبرة المحلل الذي يفهم الفروق الدقيقة للأعمال الفردية ، فضلاً عن التكنولوجيا التي يُبنى عليها كل شيء.

التحدي من مصادر متعددة

تستخدم العديد من الشركات مجموعة من حلول ومنصات الأعمال المختلفة ، والتي قد تكون رائعة بشكل فردي ، ولكنها تعيقها عدم قدرتها على التواصل بشكل تعاوني مع بعضها البعض ، أو على الأقل التدفق إلى نفس المكان. عند إضافة مصادر البيانات الورقية القديمة إلى هذا المزيج ، فمن السهل معرفة سبب قضاء الكثير من الوقت في محاولة العثور على المعلومات في العديد من المؤسسات - ناهيك عن القيام بأي شيء بناء معها.

قد يكون من الصعب الحصول على مصادر متعددة للبيانات في موجز موحد واحد ، خاصةً عندما تفكر في مجموعة متنوعة من التنسيقات والأنظمة القديمة وأوقات التصدير والتوافر التي تواجهها العديد من المؤسسات.

التحدي المتمثل في تحليلات الأعمال في الوقت الحقيقي

على سبيل المثال ، تم استخدام تحليلات البيانات في الوقت الفعلي في التداول المالي لبعض الوقت الآن ، والآن يمكنك استيعاب المزيد من تدفقات البيانات أكثر من أي وقت مضى.

لكي تكون تطبيقات التحليلات في الوقت الفعلي مفيدة ، يجب أن تتمتع بتوافر جيد إلى جانب أوقات الاستجابة المنخفضة. يجب أن تكون الأنظمة أيضًا قادرة على إدارة كميات هائلة من البيانات ، ولكن لا يزال من المتوقع أن تُرجع الاستعلامات في غضون ثوانٍ.

كلما عرفت شركتك مكانها الآن بشكل أفضل ، كان من الأفضل لها التنبؤ بالمكان الذي يجب أن تكون فيه.

التحليلات التنبؤية هي جزء من تحليلات الأعمال والذكاء التي يتم تعزيزها بشكل متزايد من خلال كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، باستخدام الإحصائيات والنمذجة لتحديد الأداء المستقبلي واستنتاج النتائج المحتملة ، بناءً على البيانات التاريخية والحالية.

يسمح هذا للمؤسسات بتحديد أفضل مكان لتركيز الموارد ، وبالتالي ، تكون قادرة على عمل تنبؤات ذكية حول المستقبل. يمكن للمرء أن يجادل في أن هذا المستوى من البصيرة قيِّم للغاية ، بحيث يمكن للأنظمة التي تحقق ذلك أن تدفع ثمنها بسهولة في أي وقت من الأوقات.

تختلف التطبيقات الدقيقة من صناعة إلى أخرى ، ولكن القدرة على عمل تنبؤات ذكية حول الأحداث المستقبلية لها تطبيقات لا حدود لها تقريبًا.

تُستخدم تحليلات الأعمال المتقدمة بالفعل في مجموعة متنوعة من الصناعات ، بما في ذلك الاتصالات والأدوية والدفاع والخدمات اللوجستية والتأمين والخدمات المالية وما هو أبعد من ذلك.

ما هي الاختلافات الرئيسية بين تحليلات الأعمال وذكاء الأعمال؟

من الشائع (بشكل مفهوم) أن يخلط الناس بين BA (Business Analytics) و BI (Business Intelligence) لأن كلاهما يبدو متشابهًا بطبيعته.

تتطلب كل من BA و BI جمع البيانات وتنظيفها وتمثيلها بصريًا من خلال برنامج تصور البيانات لسرد القصص بشكل مقنع والحصول على intel من البيانات.

ومع ذلك ، هناك بعض الاختلافات الرئيسية بينهما:

يتعامل ذكاء الأعمال مع البيانات التاريخية ، ولكن تميل البيانات إلى تجميعها من عدد من المصادر ، على سبيل المثال. برنامج CRM أو أدوات التسويق الآلي. تتمثل الوظيفة الرئيسية لذكاء الأعمال في الإبلاغ عن أداء الشركة ، بناءً على المقاييس الرئيسية. إنه يوفر سياقًا لما حدث سابقًا في الماضي ، ولماذا حدث ، وما يحدث حاليًا.

من ناحية أخرى ، تأخذ تحليلات الأعمال السياق المستخلص من ذكاء الأعمال وتطبق النمذجة التنبؤية واستخراج البيانات والتحليل الإحصائي والمزيد. هذه الأساليب أكثر تقدمًا ، لذا فهي أكثر دلالة على ما يمكنك توقعه في المستقبل.

كيف يمكن أن تساعد تحليلات الأعمال مؤسستك؟

• اتخاذ قرارات أفضل تستند إلى البيانات

عادةً ما يكون هذا هو السبب الأكثر أهمية لاستخدام المؤسسات لتطبيقات علوم البيانات - لفهم بياناتها (القابلة للقياس الكمي) بشكل أفضل واستخدامها بشكل جيد.

• القدرة على تحديد الفرص بشكل أفضل

القدرة الأخرى لأدوات علوم البيانات والتحليلات هي تحديد الفرصة. يمكن أن يدعم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التحليلات التنبؤية لتحديد الأنماط في البيانات بشكل أفضل التي يمكن أن تحدد احتمالية الظهور في المستقبل. يسمح هذا للمؤسسات بتحديد أفضل مكان لتركيز الموارد ، وبالتالي ، تكون قادرة على عمل تنبؤات ذكية حول المستقبل. باستخدام كل من بيانات السوق التاريخية والمتوقعة ، يمكن اتخاذ القرارات والتنبؤات لتحديد ما إذا كان من المحتمل أن يكون لمشروع / منتج / خدمة جديدة أو استثمار عائد استثمار صحي.

• للتأكد من تجنيد أفضل الأشخاص

باستخدام خوارزميات فريدة ، يمكن لعلم البيانات أن يأخذ البيانات من السير الذاتية ويحدد ما إذا كان المرشح يستحق النظر في المتابعة إلى المرحلة التالية.

• لاكتساب فهم أفضل لنوايا العملاء

كمثال ، يمكن للشركات الآن استخدام علم البيانات لفهم طبيعة استفسار العميل بشكل أفضل بطريقة أكثر استقلالية ، ويرجع الفضل في ذلك إلى حد كبير إلى التطورات في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، المدعومة بعلوم البيانات.

أحدث التطورات في تحليلات الأعمال

يتم تشغيل Advanced Business Analytics بواسطة قواعد البيانات المسرَّعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات (GPU) لتمكين المستخدمين من تصور واستعلام بلايين من خطوط البيانات بشكل تفاعلي على الفور. ومع ذلك ، فإن الأنظمة القديمة التي تعتمد على وحدة المعالجة المركزية تعتمد على العمليات اليدوية ، مثل الاختزال والفهرسة. يمكن أن يستغرق الأمر قدرًا هائلاً من الوقت والقوى العاملة عند استخدام هذه الأنظمة القديمة ، لذا فإن العديد من الشركات تعلم أن حالة العمل الخاصة بالترقية إلى الأنظمة الجديدة القائمة على وحدة معالجة الرسومات (GPU) تشكل حالة عمل مقنعة حقًا.

باختصار

عندما تقرر شركتك الانغماس في عالم تحليلات الأعمال ، فمن شبه المؤكد أنك ستتخذ قرارات أفضل كعمل تجاري بشكل عام.

هل لديك أي أفكار حول هذا؟ أخبرنا أدناه في التعليقات أو انقل المناقشة إلى Twitter أو Facebook.

توصيات المحررين:

• طرق العثور على أفضل حل للتحليلات الرقمية
• تحليلات المكالمات: كيف تعزز نتائج تحليلات الويب والتسويق؟
• 15 أداة تسويق عبر الإنترنت لمساعدتك في عملك
• ارتقِ بمعرفتك ببرنامج Google Analytics إلى المستوى التالي من خلال هذه الدورة التدريبية التي تبلغ 35 دولارًا