التحليلات المتقدمة وأهميتها لعملك

تتضمن التحليلات المتقدمة تقنيات معقدة وحديثة تستخدمها المؤسسات لعمل تنبؤات وقرارات عمل أفضل.

يبدو أن تحليلات البيانات التقليدية وتقنيات ذكاء الأعمال غير فعالة للعديد من حالات الاستخدام في هذا العالم المتقدم تقنيًا.

في الوقت الحاضر ، تنتقل العديد من المؤسسات من الأساليب التقليدية إلى التقنيات الحديثة وتقوم الآن بتسخير فوائد التحليلات المتقدمة.

تشمل العديد من التقنيات المستخدمة في التحليلات المتقدمة الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) والمزيد لمساعدة المؤسسات في مجموعة متنوعة من الطرق.

سواء كان الأمر يتعلق بتطوير حملات تسويقية ، أو إيجاد ثغرات في السياسات المؤسسية الجديدة ، أو تحسين الأمان في الأنظمة المصرفية ، فإن استخدام التحليلات المتقدمة آخذ في الازدياد.

في هذه المقالة ، سأناقش التحليلات المتقدمة ومدى أهميتها لعملك.

لنبدأ!

ما هي التحليلات المتقدمة؟

التحليلات المتقدمة هي منهجية لتحليل البيانات تستفيد من أدوات وتقنيات التحليل المختلفة للتنبؤ بالأحداث والتنبؤ بالنتائج واتخاذ قرارات أفضل واكتساب رؤى قيمة من أجل تحسين الأعمال.

تقنيات التحليلات المستخدمة هنا هي الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية وأتمتة العمليات التجارية والتعلم العميق والمزيد لتعلم وتحليل بيانات الأعمال من مصادر متعددة. تعمل حلول وأدوات التحليلات المتقدمة على توسيع وتجمع كل من التحليلات الوصفية والتنبؤية لتصور البيانات ، والعثور على الأنماط ، وتحسين عملية صنع القرار.

تجد التحليلات المتقدمة الاستخدام في مختلف الصناعات والشركات ، بما في ذلك التنقيب عن البيانات والتسويق والإعلان والأمن السيبراني. تستخدمه العديد من الشركات لاكتساب نظرة ثاقبة لأعمالهم ، والعثور على ثغرات في السياسات ، وتوقع ديناميكيات السوق ، والعثور على اتجاهات جديدة في السوق ، والاستفادة منها في العديد من الأغراض الأخرى.

من المتوقع أيضًا تضمين العديد من المنهجيات المعقدة ، مثل الثقافة الرقمية ، وتحليل المجموعات ، ومعالجة الأحداث المعقدة ، والإحصاءات متعددة المتغيرات ، وذكاء القرار ، وما إلى ذلك ، في التحليلات المتقدمة.

قائمة المنهجيات تحت مظلة التحليلات المتقدمة تتزايد باستمرار ، ومع مرور الوقت ، يتم تبني تقنيات جديدة. ومع ذلك ، فإن المهام الأساسية التي تساعد طريقة التحليلات هذه في إنجازها هي التجزئة والتصنيف والارتباط والتنبؤ والارتباط.

• يساعد التقسيم في الجمع بين البيانات المتشابهة المختلفة
• التصنيف يساعد في تصنيف البنود غير المصنفة
• الارتباط هو أحد المهام التي تحدد العلاقة بين خصائص العناصر
• تمنح مهمة التنبؤ الأعمال نتيجة مستقبلية يمكن التنبؤ بها
• تساعد الجمعية الشركة في تقييم عدد المرات التي قد يحدث فيها حدوث مشترك لبياناتين في مجموعة بيانات أولية. كما أنه يساعد في تحديد اشتقاق القواعد

تحليلات متقدمة: الفوائد

التحليلات المتقدمة هي طريقة فعالة تستخدمها العديد من الشركات في جميع أنحاء العالم. يمنح الشركات إمكانية الوصول إلى العديد من تقنيات تحليل البيانات التي تساعدهم على تجنب تحديات الأعمال وتنمية المنظمة.

فوائد التحليلات المتقدمة هي:

• التنبؤ الدقيق: الفائدة الأساسية للتحليلات المتقدمة التي جذبت معظم الشركات نحوها هي المستوى العالي من الدقة في التنبؤ ، على عكس أدوات ذكاء الأعمال القديمة التي لا تزال تستخدم عناصر عدم اليقين ، يمكن للتحليلات المتقدمة التنبؤ بالنتائج بشكل أكثر فعالية وتساعدك على اتخاذ القرار ما إذا كان ينبغي عليك اتخاذ قرارات عملك في هذا الاتجاه.

• إدارة أفضل للمخاطر: المخاطر جزء لا يتجزأ من أي عمل ، والتحليلات المتقدمة هي أفضل حل لتقليلها. تساعد دقة التنبؤ العالية المنظمة في إدارة أفضل للمخاطر وتحد من فرصة حدوث أخطاء مكلفة. سواء كنت تبدأ مشروعًا جديدًا أو تطلق منتجًا ، يمكن أن تساعدك التحليلات المتقدمة في منع الخسارة المحتملة.

• التعمق في التفاصيل: باستخدام أدوات التحليلات المتقدمة ، يمكنك الحصول على رؤية أعمق قابلة للتنفيذ في بيانات السوق. من خلال تحليل ديناميكيات السوق واستخدام النمذجة التنبؤية ، يمكنك تحديد إمكانات خطوة عملك التالية في السوق.

• قرارات أسرع: من خلال التنبؤات المستقبلية الدقيقة للغاية ، يمكنك اتخاذ قرارات أسرع بشأن أي استراتيجية عمل. يساعدك على دعم أي قرار توقعت فيه أي نتيجة إيجابية.
• الحد من التحيزات: من المزايا الرئيسية الأخرى لتنفيذ التحليلات المتقدمة قدرتها على الحد من التحيزات المعرفية التي يمكن أن تؤثر سلبًا على أي قرار تجاري. تستخدم التحليلات المتقدمة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الذي يمنحك نتيجة تعتمد على البيانات وحلاً منطقيًا لاتخاذ قرار.
• توقع الفرص والمشكلات: باستخدام أدوات التحليل المتقدمة الموثوقة ، يمكن للشركات تحديد فرص جديدة في السوق والعمل حسب الطلب. علاوة على ذلك ، يمكن أن يساعدك أيضًا في تحديد المشكلات المحتملة في نهج عملك وإجراء التغييرات وفقًا لذلك.

تقنيات التحليلات المتقدمة

تتضمن التحليلات المتقدمة مجموعة متنوعة من التقنيات التي تعمل معًا لمساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات الأعمال والتنبؤات. فيما يلي بعض الأساليب الشائعة:

• التنقيب في البيانات: يعد التنقيب عن البيانات أحد أكثر التقنيات استخدامًا التي يتم استخدامها لتحديد الأنماط والثغرات والاتجاهات مع مجموعة بيانات معينة. كما أنه يساعد في إنشاء علاقة بين المتغيرات في مجموعة البيانات لحل المشكلات المحتملة. يجمع التنقيب عن البيانات بين الذكاء الاصطناعي والإحصاءات والتعلم الآلي لأداء المهام بفعالية.
• تحليل المشاعر: تحليل المشاعر هو أسلوب حديث يستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والقياسات الحيوية وتحليل النص للتحقق مما إذا كان النص سالبًا أو محايدًا أو إيجابيًا. يساعد الشركات في تحليل عاطفة عملائها المحتملين وكيف ينظرون إلى علامة تجارية أو منتج جديد.
• تحليلات البيانات الضخمة: إنها تقنية أخرى معروفة يتم تنفيذها في التحليلات المتقدمة لتقييم كمية هائلة من البيانات غير المنظمة وشبه المهيكلة والمنظمة. هذه التقنية مفيدة للغاية لاكتشاف اتجاهات السوق والعلاقة بين الكيانات والأنماط المخفية ورغبات العملاء والمعلومات المخفية الأخرى من مجموعة كبيرة من البيانات.

• تصور البيانات: يعرض تصور البيانات البيانات بتنسيق رسومي. إنها ممارسة تحليل قياسية من قبل كيانات الأعمال لعرض التحليل والمعلومات الأخرى من خلال تمثيل رسومي. تصور البيانات هو أكثر من مجرد رسوم بيانية ومخططات انسيابية ؛ يعرض الكثير من المعلومات ، مثل كيفية أداء نشاطك التجاري وإلى أين يتجه.

• تحليل الكتلة: تستخدم التحليلات المتقدمة تحليل الكتلة لتحليل مجموعات البيانات غير المهيكلة وتحديد مجموعات من نقاط البيانات المتشابهة. إنها طريقة تحليل شائعة تساعد الشركات على تصنيف البيانات غير المهيكلة واستخدامها في العثور على المعلومات ذات الصلة. لا يقتصر الأمر على أوجه التشابه فحسب ، بل تساعد هذه التقنية أيضًا في العثور على الاختلافات في نقاط البيانات هذه وعرضها بصريًا.
• التعلم الآلي: بدون أدنى شك ، يعد التعلم الآلي تقنية تحليلات متقدمة مستخدمة بشكل كبير حيث يتعلم المعلومات الحيوية من مصادر البيانات المجمعة وينتج نموذجًا مفصلاً. يساعد ذلك في تحديد الأنماط المعقدة وإنشاء تنبؤات دقيقة تساعد في تحديد خارطة طريق المنظمة.

• معالجة الأحداث المعقدة: تعد معالجة الأحداث المعقدة طريقة مفيدة تساعد في تتبع وتحليل تدفقات البيانات المنظمة في الوقت الفعلي والتنبؤ باستنتاجات قابلة للتنفيذ عالية الدقة. يستخدم تقنية متخصصة لمطابقة الأنماط للتعرف على أي حدث أو إجراء وتوفير جميع المعلومات الحيوية حول كيفية الاستجابة لهذا الحدث.

• التحليل الجماعي: تساعد هذه التقنية في تقسيم مجموعات ضخمة من البيانات إلى مجموعات ذات صلة واستخدام الأفكار لاتخاذ الخطوة التالية في السوق المستهدف.

تستخدم الشركات هذه التقنية لتفكيك كميات كبيرة من معلومات العملاء بناءً على تحليلات مختلفة ثم فصلها إلى مجموعات ذات صلة. غالبًا ما يستخدم لاختبار دقة فرضيات الافتراضات المختلفة بناءً على بيانات العينة.

• النمذجة التنبؤية: تستخدم الشركات النمذجة التنبؤية على نطاق واسع لأنها تساعدهم في عمل تنبؤات حول النتائج المستقبلية لاستراتيجية العمل. يعتمد التنبؤ على البيانات التاريخية ، وتستخدم هذه التقنية التعلم الآلي والنمذجة الإحصائية للتنبؤ بالنتيجة. وباستخدام التوقعات ، يمكن للشركات أن تقرر خطواتها التالية وفقًا لذلك مع تقليل المخاطر.
• تحليلات المحاكاة: تعد تحليلات المحاكاة مفيدة للشركات حيث تساعدك هذه التقنية على توقع النتائج البديلة التي يمكن أن تحدث أثناء تنفيذ القرار أو قبله أو بعده.
• الإحصائيات متعددة المتغيرات: إنها تقنية متقدمة للغاية تتضمن طرقًا مختلفة لفحص الاتصال بين المتغيرات المختلفة داخل مجموعة البيانات. يحدد الاتصال في نفس الوقت لتقديم نتيجة دقيقة.
• تحليلات التدفق: تحليلات التدفق هي تقنية حديثة متقدمة تقوم بتقييم البيانات المتدفقة ذات النطاق الترددي العالي بشكل مستمر ، وذلك أيضًا في الوقت الفعلي. غالبًا ما تستخدم العديد من الشركات التي تدير متاجر عبر الإنترنت هذه التقنية لفهم المعلومات المختلفة المتعلقة بالمبيعات وسلوك العملاء.
• التحليلات الوصفية: غالبًا ما تستخدم المؤسسات التحليلات الوصفية لأنها تجمع بين سمات التحليلات التنبؤية وذكاء الأعمال. تساعد هذه التقنية المؤسسات على تحديد الخطوة التالية وتمهيد المسار بناءً على السجلات السابقة. يتم استخدامه على وجه التحديد عندما تكون المنظمة متشككة بشأن نهجها وتريد معرفة النهج الذي سيعطيها نتيجة عمل أفضل.

ذكاء الأعمال مقابل التحليلات المتقدمة

ذكاء الأعمال (BI) والتحليلات المتقدمة هما الخياران الأكثر شيوعًا لمؤسسات الأعمال لمساعدتها على اتخاذ قرارات عالية الدقة تعتمد على البيانات. على الرغم من أنهم يهدفون إلى مهام متشابهة ، إلا أن هناك اختلافات كثيرة بينهم.

التحليلات المتقدمة ذكاء الأعمال التعريف تستخدم التحليلات المتقدمة العديد من التقنيات الحديثة واستراتيجيات النمذجة للتنبؤ بالمستقبل واتخاذ القرارات وفقًا لذلك.
إنه موجه بشكل أساسي نحو الأحداث المستقبلية. يستخدم I العروض السابقة والبيانات التاريخية لمساعدة المؤسسة على تحسين أعمالها.
إنه موجه بشكل أساسي نحو الأحداث الماضية والحالية. الغرض الأساسي الغرض الأساسي منه هو اكتشاف المشكلات المعقدة في العمل وتحديد مسار العمل وفقًا لذلك ، ويساعد في الحصول على رؤى حول البيانات التاريخية ومعالجة المشكلات الثانوية. ، مطابقة الأنماط ، وغير ذلك الكثير. تتضمن الأساليب التنقيب عن البيانات ، وإعداد التقارير ، والاستعلام ، استخدام البيانات الكبيرة ، كثيرًا ما يستخدم البيانات الضخمة ، ويستخدم البيانات الضخمة بشكل منتظم تقريبًا ، ونوع التحليل ، يقوم بإجراء تحليل تنبؤي دقيق للغاية ، ويكتشف السبب الجذري وراء نمط البيانات ، استخدام نوع البيانات ، تستخدم التحليلات المتقدمة أنواع البيانات غير المهيكلة والمنظمة ، ويتضمن ذكاء الأعمال أنواع البيانات المهيكلة بشكل كبير ، ويتخذ النهج نهجًا إداريًا استباقيًا ، ويصنع منهجًا تجاريًا تفاعليًا لمعالجة المعلومات ، ويتم إنشاء المعرفة تلقائيًا في هذه الطريقة. يتم إنشاؤه يدويًا. المستخدمون ومحللو الأعمال وعلماء البيانات هم المستخدمين الرئيسيين للتحليلات المتقدمة ، وهي تستخدم بشكل أساسي من قبل محللي الأعمال والمستخدمين.

استخدام حالات التحليلات المتقدمة

يمكن استخدام التحليلات المتقدمة بعدة طرق في نظام عملك الحالي ، مثل:

• تحسين سلسلة التوريد: يمكن أن تساعد التحليلات المتقدمة مؤسستك في تقييم الطلب وتغيير تفضيلات العملاء والتكيف مع تقلبات التكلفة وإنشاء سلسلة توريد ديناميكية. إنه يجعل سلسلة التوريد قابلة للتكيف مع التغيرات السريعة في السوق ويساعد في تقليل التأخير ، والحد من تكاليف التوزيع ، وتبسيط العمليات.

• إجراء تحليل التسويق: يساعد الشركات على إجراء حملات تسويقية مخصصة ومستهدفة وبيع المنتجات. بهذه الطريقة ، يمكنك تجنب الاستراتيجيات غير الفعالة وتقليل إهدار الأموال. من خلال تحليل النتائج المستقبلية ، يمكنك تحديد فرص البيع الإضافي والبيع التكميلي وكذلك تحسين تجربة العملاء.
• تبسيط العمليات التجارية: باستخدام التحليلات المتقدمة ، يمكنك تبسيط عملياتك وجعلها تتكيف مع اتجاهات السوق المتغيرة. على عكس أدوات ذكاء الأعمال التي قد لا تتكيف بشكل مناسب مع ظروف السوق المتغيرة ، يمكن أن تساعد التحليلات المتقدمة في تحسين أداء مؤسستك وإيراداتها وإنتاجيتها.
• تحليل نواقل المخاطر: من خلال تنفيذ التحليلات المتقدمة ، يمكن للشركات تحليل مجموعات البيانات الضخمة وتدفقات البيانات في الوقت الفعلي. يسمح لك هذا باكتشاف الأنماط في البيانات التي يمكن أن تشكل مخاطر أكبر للمؤسسة. من الاحتيال في الدفع وثغرات السياسة إلى التزامات التأمين ومراقبة سمعة العملاء ، يمكن أن تساعد التحليلات المتقدمة في التخفيف من المخاطر وتوفير المال.

بعض أدوات التحليلات المتقدمة

# 1. عد

Countly هي أداة تحليلات متقدمة فعالة يمكن أن تساعدك على اكتساب رؤى أعمق حول عملك من تطبيقاتك. إنه متاح على سحابة خاصة أو يمكن استضافته ذاتيًا. يتيح لك تتبع أداء منتجك وسلوك العميل ورحلته على سطح المكتب والويب وتطبيقات الهاتف المحمول.

الميزات والفوائد:

• ملكية كاملة للبيانات والتحكم فيها
• إنه قابل للتوسيع بمساعدة المكونات الإضافية
• وصول أسهل للبيانات مع لوحات معلومات قابلة للتخصيص
• تحليلات المنتج
• دعم لاستراتيجية التتبع
• دفع الإخطارات التفاعلية
• البريد الإلكتروني وتقارير الأعطال
• أمان أكبر مع أذونات المستخدم
• خصوصية البيانات المحسّنة مع الالتزام بلوائح الامتثال مثل HIPAA و GDPR و COPPA

على GitHub ، حصل على 5.1 ألف + نجمة و 949 شوكة في المجموع.

# 2. اباتشي سوبرست

Superset هي عبارة عن منصة لاستكشاف البيانات والتصور بواسطة Apache. يمكن لتطبيق ذكاء الأعمال الحديث والمجهز للمؤسسات زيادة أدوات ذكاء الأعمال الخاصة بالعديد من الشركات أو استبدالها.

الميزات والفوائد:

• يمكنك إنشاء مخططات بسرعة باستخدام واجهة Superset الخالية من التعليمات البرمجية
• قم بإجراء استعلام متقدم باستخدام محرر SQL الفعال المستند إلى الويب
• حدد المقاييس والأبعاد المخصصة بسرعة باستخدام طبقة دلالية خفيفة الوزن
• يدعم جميع قواعد بيانات SQL تقريبًا خارج الصندوق
• تصور البيانات مع العديد من التصورات الجميلة مثل المخططات الشريطية والتصورات الجغرافية المكانية وما إلى ذلك.
• خيارات قابلة للتوسيع للمصادقة الأمنية والأدوار
• طبقة تخزين مؤقت قابلة للتكوين وخفيفة الوزن لتبسيط تحميل قاعدة البيانات
• التخصيص مع API

كما أنه يتكامل بشكل جيد مع مصادر البيانات المتعددة وله بنية سحابية أصلية تم تصميمها من البداية لسهولة القياس.

# 3. توقعات رائعه

تسمح شركة Great Expectations (GX) لفرق البيانات ببناء فهم مشترك للبيانات التي تم جمعها من خلال تحسين التنميط والتوثيق واختبار الجودة. يساعدك على إدارة خطوط أنابيب البيانات الخاصة بك بشكل فعال وسريع نشر اختبارات جودة مرنة وقابلة للتوسيع.

الميزات والفوائد:

• يتناسب بسلاسة مع مجموعة التكنولوجيا الحالية ويتكامل مع خطوط أنابيب CI / CD
• اكتشاف البيانات المعجل ، حتى بالنسبة لأحجام البيانات الأكبر
• توثيق البيانات التي يتم إنشاؤها تلقائيًا
• مراقبة أفضل للبيانات وصيانتها مع إجراءات الحوكمة والأمن
• التنبيهات والإخطارات
• يتكامل جيدًا مع العديد من الأنظمة والأدوات مثل AWS S3 و GCP وما إلى ذلك.

وثائقها سهلة الفهم لكل من المستخدمين التقنيين وغير التقنيين.

موارد لتعلم التحليلات المتقدمة

# 1. تحليلات البيانات المتقدمة باستخدام Python

ستساعدك هذه الدورة التدريبية على إتقان التحليلات المتقدمة باستخدام Python وحل المشكلات في الوقت الفعلي.

# 2. تقدم التحليلات مع Excel – تحليل البيانات toolpak / Solver

تعلم هذه الدورة التدريبية تحليل البيانات المتقدم في Excel باستخدام أدوات تحليل البيانات ، مثل toolpak للإحصاءات و Solver للتحسين الخطي.

# 3. تحليلات متقدمة مع Spark- أنماط للتعلم

يمكّنك هذا الكتاب العملي الذي أعده أربعة علماء بيانات من Cloudera من إجراء تحليل بيانات على نطاق واسع باستخدام Spark. ستجد هنا أمثلة على كيفية التعامل مع مشكلات التحليلات المختلفة وحلها.

# 4. تحليلات متقدمة في Power BI مع R و Python

قدم المؤلف Ryan Wade وصفات Python و R لمساعدتك في تطبيق لغات مختلفة في مجال تحليلات البيانات على عملك في MS Power BI.

# 5. تحليلات متقدمة مع Excel 2019

يتيح لك المؤلف Manisha Nigam استكشاف طرق وطرق مختلفة للتحليل المعقد ودمج البيانات والتنبؤ بناءً على الاتجاهات الحديثة.

خاتمة

يمكن أن تثبت التحليلات المتقدمة أنها استراتيجية عمل عالية الفعالية والكفاءة لمساعدتك على النمو وتشكيل أهدافك مع التخفيف من المخاطر. إنه يتطور باستمرار مع تقدم التقنيات ، ويضيف المزيد من الأطياف ويصبح أكثر فائدة. تستخدم العلامات التجارية الكبرى بالفعل تحليلات متقدمة ، وسرعان ما ستنتشر بين آخرين.

يمكنك أيضًا استكشاف التحليلات المعززة.