كيف تختار أداة تحليل البيانات المناسبة لاحتياجات عملك المتنوعة؟

تُعدّ أدوات تحليل البيانات إحدى أهم الأدوات التي ينبغي للشركات وأصحاب الأعمال دمجها في أعمالهم اليومية لتعزيز عمليات صُنع القرار، من خلال الاستفادة من قدرتها على تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ، ما يمكّن من اتخاذ خيارات مستنيرة تتوافق مع الأهداف الاستراتيجية والمساهمة في نمو الأعمال التي أصبحت اليوم أكثر اعتماداً على البيانات.

فما هي أدوات تحليل البيانات؟ وما أهميتها في نمو الأعمال؟ وكيف تختار الأداة المناسبة لدفع أعمالك إلى الأمام؟

ما هي أدوات تحليل البيانات؟

أدوات تحليل البيانات (Data Analysis Tools) هي تطبيقات برمجية مصممة لمساعدة الشركات وأصحاب الأعمال على جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها لاستخراج رؤى ذات قيمة منها، حيث تؤدي دوراً حاسماً في تحويل البيانات الخام إلى معلومات قابلة للاستخدام، ما يساعد في الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً عليها.

وتشمل أدوات تحليل البيانات مجموعة واسعة من حلول البرامج التي يمكن أن تتنوع من التطبيقات الإحصائية البسيطة إلى منصات الاستخبارات التجارية الشاملة التي تُلبي احتياجات تحليلية متنوعة، ومن أهم الوظائف التي تقدّمها أدوات تحليل البيانات:

جمع البيانات: من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات وجداول البيانات والمنصات عبر الإنترنت، وقد تكون هذه البيانات منظمة أو غير منظمة.
تنظيف البيانات: من خلال تنظيم البيانات وإعدادها عن طريق إزالة التكرارات وتصحيح الأخطاء ومعالجة القيم المفقودة لضمان إدخال عالي الجودة.
معالجة البيانات: من خلال خضوع البيانات التي تم تنظيفها إلى عمليات إحصائية أو تحليلية مثل التلخيص والتحويل لجعلها قابلة للفهم.
تحليل البيانات: تُطبق تقنيات مختلفة مثل الإحصاءات الوصفية (Descriptive Statistics) وتحليل الانحدار (Regression Analysis) والتجميع (Aggregation) والنمذجة التنبؤية لاستخراج الأفكار من البيانات المعالجة.
تصور البيانات: تقدّم النتائج من خلال تنسيقات مرئية مثل المخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات، ما يجعل البيانات المعقدة أسهل في الفهم والتفسير.

جدير بالذكر أن الذكاء الاصطناعي أصبح يؤدي مؤخراً دوراً محورياً في أدوات تحليل البيانات، من خلال أتمتة عمليات البيانات المعقدة وتعزيز التحليلات التنبؤية ودمج معالجة اللغة الطبيعية لتسهيل تحليل البيانات، حيث توفّر الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مزايا أكثر دقة مثل إمكانية التدقيق في مجموعات البيانات الضخمة لتحديد الأنماط والاتجاهات والشذوذ التي قد لا تكون واضحة من خلال التحليل اليدوي.

أبرز 5 أدوات لتحليل البيانات وميزاتها لإنجاح الأعمال

1- تشات جي بي تي

يمكن لبوت الدردشة تشات جي بي تي تحسين عملية تحليل البيانات بشكلٍ كبير من خلال طرق مختلفة وتوفير الأفكار وتصور البيانات دون معرفة برمجية واسعة النطاق، وتتضمن بعض حالات الاستخدام الشائعة:

استخدام تحليل البيانات الاستكشافية إي دي أيه (EDA) لتلخيص مجموعات البيانات واقتراح طرق تصور فعّالة، ما يسمح باكتساب رؤى تساعد على عملية اتخاذ القرار.
تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقاً من خلال مطالبته بتقديم إرشادات حول التعامل مع القيم المفقودة أو إزالة القيم المتطرفة أو توحيد المتغيرات، والتي تُعدّ خطوات حاسمة في إعداد البيانات قبل تحليلها.
من خلال تقديم تفاصيل حول مجموعة البيانات يمكن مطالبته بتقديم إحصاءات موجزة أو تصورات تُسلّط الضوء على الخصائص الرئيسية مثل المتوسط الحسابي أو الانحراف المعياري.
استخدام تشات جي بي تي لتحليل البيانات النصية لتحديد الأنماط والاتجاهات، ما يجعله مفيداً لمهام معقدة مثل تحليل المشاعر أو استخراج الكلمات الرئيسية من تعليقات العملاء.
من خلال الاستفادة من قدرته على التعرف إلى الأنماط، يمكنه المساعدة على تحديد الاتجاهات داخل مجموعات البيانات التاريخية، ما يساعد على التنبؤ بالنتائج المستقبلية.
يمكن أن يساعد على إنشاء تمثيلات مرئية للبيانات، مثل المخططات والرسوم البيانية التي من شأنها أن تبسّط تفسير مجموعات البيانات المعقدة.

2- لغة البرمجة بايثون

برزت بايثون (Python) كلغة برمجة رائدة لتحليل البيانات بسبب بساطتها وتنوعها ونظامها البيئي الواسع للمكتبات، وهي تُستخدم على نطاقٍ واسع في مختلف المجالات بما في ذلك الأعمال والعلوم والهندسة لمهام مثل استخراج البيانات والنمذجة والتصور، وتتضمن بعض الاستخدامات الشائعة للغة بايثون في تحليل البيانات ما يلي:

استخراج أفكار مفيدة من مجموعات البيانات الضخمة مثل تحديد الأنماط التي يمكن أن تفيد القرارات الاستراتيجية حول سلوك العملاء واتجاهات السوق.
هيكلة البيانات لتتوافق مع التسلسلات الهرمية للأعمال أو الأطر التحليلية، وهذا يضمن بيانات عالية الجودة يمكن استخدامها بشكلٍ موثوق لاتخاذ القرار.
تحليل اتجاهات سوق الأوراق المالية وإجراء تقييمات المخاطر من خلال معالجة كميات كبيرة من البيانات المالية بكفاءة.

3- مايكروسوفت باور بي آي Microsoft Power BI

هو نظام قائم على السحابة يقدّم تصورات تفاعلية وإمكانات ذكاء أعمال مصممة للمساعدة على تجميع البيانات وتحليلها وتصورها ومشاركة الرؤى، من خلال واجهة سهلة الاستخدام وكأداة تحليل بيانات توفّر العديد من الميزات من ضمنها:

يمكنه الاقتران بمجموعة واسعة من مصادر البيانات، بما في ذلك قواعد البيانات وخدمات التحليل السحابية والملفات مثل إكسل.
يساعد على إنشاء نماذج بيانات معقدة من خلال ربط مجموعات بيانات مختلفة وإثرائها بمقاييس مضمنة واضحة الفهم.
يوفّر خيارات مرئية متنوعة ما يسمح بإنشاء مخططات ورسوم بيانية ولوحات معلومات تترجم الأفكار إلى رؤى واضحة.
تُعدّ المنصة مدعومة بميزات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغات الطبيعية لاستعلام البيانات وإنشاء الأفكار تلقائياً والتكامل مع منصات التحليلات المتقدمة.
تُتيح مشاركة تقارير لوحة المعلومات مع أعضاء الفريق، ما يُنشئ بيئة ديناميكية للمناقشات المستندة إلى البيانات في الوقت الفعلي.

4- أباتشي سبارك Apache Spark

أداة قوية للتعامل مع كميات هائلة من البيانات باستخدام تقنيات تحليل البيانات المتقدمة، حيث تتعدد استخداماتها ولديها قابلية للتوسع، ما يجعلها الحل المفضل لمعالجة البيانات الضخمة وتحليلها. ويعتمد جوهر بنيتها على استخدام مجموعات البيانات الموزعة المرنة أر دي دي إس (RDDs)، كما توفّر الأداة العديد من الميزات التي تجعلها مناسبة للتعامل مع مهام معالجة البيانات وتحليلها بكفاءة من ضمنها:

القدرة على معالجة البيانات بسرعة عالية من خلال استخدام الحوسبة في الذاكرة (In-Memory Computing)، ما يسمح لها بالوصول إلى البيانات بشكلٍ أسرع بكثير من الأنظمة التقليدية القائمة على الأقراص.
موثوقية البيانات من خلال القدرة على استرداد البيانات المفقودة.
معالجة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي، حيث تجعل هذه القدرة الشركات قادرة على الاستجابة بسرعة للظروف المتغيرة للتحليلات في الوقت الفعلي.

5- تابلو Tableau

أداة لتحليل البيانات تُستخدم على نطاقٍ واسع في مجال ذكاء الأعمال وتقدّم مجموعة من الميزات التي تجعلها خياراً جيداً لتحليل البيانات من ضمنها:

القدرة على تحويل مجموعات البيانات المعقدة إلى تنسيقات بصرية من خلال دعم أنواعٍ مختلفة من المخططات، بما في ذلك المخططات الشريطية والرسوم البيانية الخطية ومخططات التشتت والتصورات المتقدمة مثل الخرائط الحرارية.
إمكانات معالجة البيانات في الوقت الفعلي والوصول إلى المعلومات المحدثة وتحليلها، ما يساعد على اتخاذ قرارات مستنيرة دون الاعتماد على التقارير القديمة.
إنشاء لوحات معلومات قابلة للتخصيص تدمج مصادر بيانات متعددة في عرض واحد، ما يعزّز تجربة المستخدم ويسهّل الحصول على رؤى سريعة.
الاتصال بمجموعة كبيرة ومتنوعة من مصادر البيانات، بما في ذلك الخدمات السحابية وقواعد البيانات العلائقية وجداول البيانات ومنصات البيانات الضخمة.

نصائح لاختيار أفضل أداة تحليل بيانات لدفع أعمالك إلى الأمام

يُعدّ اختيار أداة تحليل البيانات المناسبة أمراً ضرورياً للاستفادة الفعّالة من البيانات للحصول على رؤى واتخاذ قرارات تساعد على نمو أعمالك التجارية. وفيما يلي بعض النقاط المهمة التي ينبغي التركيز عليها عند اختيار أداة تحليل البيانات المناسبة لك:

ركّز على ما تحتاج إليه عند استخدام الأداة، هل تريد استخدامها في التحليل الإحصائي المتقدم أو التقارير في الوقت الفعلي؟ حيث سيساعدك فهم أهدافك المحددة على تضييق نطاق خياراتك بشكلٍ كبير.
تأتي أدوات تحليل البيانات بميزات فريدة مصممة لتناسب احتياجات مختلفة مثل التصور المرئي للبيانات والتحليلات التنبؤية والقدرة على معالجة البيانات الضخمة، لذا من المهم عمل قائمة بالميزات الأساسية بناءً على متطلبات البيانات الخاصة بعملك واختر الأداة التي تلبي هذه المعايير.
تأكد من تكامل الأداة بسلاسة مع الأنظمة الأخرى التي تستخدمها في عملك لتسهيل تدفق البيانات بشكلٍ أكثر سلاسة وتعزيز الكفاءة العامة.
اختر أداة يمكنها النمو مع عملك، حيث تُعدّ قابلية التوسع أمراً بالغ الأهمية إذا كنت تتوقع زيادة في أحجام البيانات بمرور الوقت.