مفهوم تحليل البيانات وأنواعها
تحليل البيانات
يتم تحديد تحليل البيانات على أنه عملية تطهير وتحويل ونمذجة البيانات لاستكشاف المعلومات المفيدة لاتخاذ القرارات التجارية المناسبة. الهدف من تحليل البيانات هو استخراج المعلومات المفيدة منها واتخاذ القرارات بناء على تحليل البيانات. مثال بسيط على تحليل البيانات هو أننا عند اتخاذ أي قرار في حياتنا اليومية، نفكر أولا في ما حدث في الماضي أو ما سيحدث عند اختيار هذا القرار وهذا عمليا يعد تحليلا لماضينا أو مستقبلنا واتخاذ القرارات بناء عليه. ولذلك، جمع ذكريات ماضينا أو أحلام مستقبلنا ليس سوى تحليلا للبيانات.
مراحل تحليل البيانات
هناك عملية مباشرة مكونة من خمس خطوات يمكن اتباعها لاستخراج الأفكار من البيانات وتحديد الفرص الجديدة وتعزيز النمو. والقدرة على القيام بذلك ليست مقتصرة على علماء البيانات أو عباقرة الرياضيات، حيث يمكن للأشخاص في جميع التخصصات وفي جميع مراحل حياتهم المهنية تطوير المهارات اللازمة لتحليل البيانات. وتكون هذه المهارات مفيدة سواء أراد الفرد الانتقال إلى صناعة جديدة أو في مسار حياته المهني. وتتألف العملية المذكورة من خمس مراحل
- الخطوة الأولى: اسأل الأسئلة الصحيحة
عليك اكتشاف ما سيضع علامة فى ذهن عملائك أو موظفيك ولذلك عليك سريعًا أن تجمع أكبر قدر ممكن من البيانات التي يمكنك الحصول عليها عن طريق البحث في السجلات والدراسات الاستقصائية. كلما كانت المعلومات أكثر كلما كان ذلك أفضل، وقبل البدء في جمع البيانات يجب عليك أولاً فهم ما تريد القيام به لذلك خذ بعض الوقت للتفكير في مشكلة تجارية معينة تريد معالجتها أو النظر في فرضية يمكن حلها باستخدام البيانات، ومن هناك سوف تقوم بإنشاء مجموعة من الأسئلة الواضحة الموجزة القابلة للقياس والتى من شأنها أن تساعد في الإجابة على ذلك البدء، الهدف الواضح هو خطوة أساسية في عملية تحليل البيانات فمن خلال التعرف على المشكلة التجارية التي تريد حلها وتحديد أهداف محددة بشكل جيد سيكون من الأسهل اتخاذ قرار بشأن البيانات التي تحتاج إليها. - الخطوة الثانية: تجميع البيانات يقودنا إلى الخطوة التالية، والآن بعد أن حصلت على فكرة قوية حول أسئلتك، حان الوقت لتحديد البيانات التي تحتاجها للعثور على الإجابات. كن الآن في بداية التحديد، حيث ستحتاج أولا إلى معرفة ما إذا كانت البيانات متاحة بسهولة داخل مؤسستك، مثل نتائج استطلاع الموظفين أو مراجعات الأداء السنوية في حالة الموارد البشرية. ثم اسأل نفسك: هل حصلت على جميع البيانات التي تحتاجها أم ستحتاج أيضا إلى مصادر أخرى؟ الهدف النهائي لهذه الخطوة هو ضمان الحصول على رؤية شاملة من جميع الزوايا للمشكلة التي ترغب في حلها.
- الخطوة الثالثة: تنقية البيانات لقد قمت بجمع البيانات ودمجها من مصادر متعددة وذلك جيد ولكن لا يمكن استخدامها بهذا الشكل لأن البيانات الخام نادرًا ما يمكن استخدامها في شكلها الحالي لانها غالبًا ما تحمل العيوب (مثل القيم المفقودة) وفي حين أن هذه العيوب طفيفة لكنها يمكن أن تكون ضارةً للغاية حتى أصغر خطأ يمكن أن يشوه نتائجك.
- الخطوة الرابعة: تحليل البيانات، لديك الآن ثروة من البيانات المنقاة التى قد استغرقت وقتًا طويلًا فى جمعها و انت الآن مستعد لتحليلها، ففي هذه الخطوة ستبدأ في تقسيم البيانات الخاصة بك واستخراج تحليلات ذات معنى منها، وباستخدام تقنيات وأساليب تحليل البيانات سوف تبحث عن الأنماط والعلاقات المخفية والعثور على الرؤى والتنبؤات.
-
الخطوة الخامسة: تفسير النتائج، بعد أن تقوم بتفسير النتائج ورسم الرؤى ذات المعنى منها فإن الخطوة التالية هي إنشاء القرار عن طريق تحديد المخططات والرسوم البيانية الأكثر ملاءمة، فيجب أن تكون قادرًا على تقديمها إلى صناع القرار وأصحاب المصلحة بطريقة مقنعة وسهلة الفهم وأفضل طريقة للقيام بذلك هي من خلال ما يسمى برواية البيانات وهو ما يعني في الأساس تحويل بياناتك إلى سرد مقنع.
برنامج تحليل البيانات
تسهل أدوات تحليل البيانات على المستخدمين معالجة البيانات وفهمها وتسهل ايضًا تحليل العلاقات والارتباطات بين مجموعات البيانات كما أنها تساعد على تحديد الأنماط والاتجاهات اللازمة لتفسيرها وفيما يلي قائمة كاملة بالأدوات المستخدمة لتحليل البيانات في مجال البحث واليك بعض برامج تحليل البيانات:
Xplenty
Xplenty” هو برنامج ETL سحابي يوفر خدمات للبيانات بشكل بسيط لتدفق البيانات تلقائيا من مصادر وجهات متعددة، حيث تتيح أدوات التحويل القوية في منصة “Xplenty” تنظيف وتطبيع البيانات وتحويلها وفقا لأفضل الممارسات التطبيقية
خصائصه:
- يتميز عرض وتحويل البيانات على هذه المنصة بالقوة والخلو من التعليمات البرمجية
- رابط API يؤدى لبقية سحب البيانات
- يتيح النظام إرسال البيانات إلى قواعد البيانات ومستودعات البيانات وSalesforce بأمان
Zoho Analytics
يعد هذا البرنامج أداة تحليلية توفر التحليل المرئي للوحات المعلومات، ويمكن استخدامه لربط مصادر البيانات المتعددة، بما في ذلك: تطبيقات الأعمال وقواعد البيانات ومحركات الأقراص السحابية.
خصائصه:
- يقدم التحليل البصري ولوحات القيادة.
- يساعدك على تحليل البيانات بعمق.
- يوفر المراجعة والتحليل التعاونيين.
- يمكنك إدراج التقارير على مواقع الويب والتطبيقات والمدونات وغير ذلك.
Microsoft HDInsight
هو برنامج يوفر عروض سحابة البيانات الضخمة في فئتين: هذا النظام متاح في الإصدارين القياسي والوسط، ويوفر مجموعة على مستوى المؤسسة لتنظيم وتشغيل أعباء العمل الخاصة بالبيانات الضخمة.
خصائصه:
- يتم توفير تحليلات موثوقة مع الشركة الرائدةفي الصناعة SLA
- يوفر الأمن على مستوى المؤسسة والرصد
- يُحمى أصول البيانات ويُوسَّع نطاق عناصر التحكم في الأمان والدخول إلى السحابة
- منصة عالية الإنتاجية للمطورين والعلماء
- لها تكامل مع تطبيقات الإنتاجية الرائدة
Skytree
سكايتري هو أحد أفضل أدوات تحليل البيانات الضخمة التي تمكن علماء البيانات من بناء نماذج دقيقة بشكل أسرع. يقدم سكايتري نماذج دقيقة للتعلم الآلي التنبؤي بسهولة الاستخدام.
خصائصه:
- خوارزميات قابلة للتطوير العالي
- الذكاء الاصطناعي لعلم البيانات
- يسمح لعلماء البيانات بتصور وفهم المنطق وراء قرارات ML
- مصمم لحل المشاكل التنبؤية الصعبة مع قدرات إعداد البيانات
- الوصول البرمجي و GUI
Talend
Talend هو برنامج تحليل البيانات الكبيرة الذي يسهل ويكمل معالجة البيانات الضخمة ويساعد في إنشاء تعليمات برمجية أصلية. ويسمح أيضا بتكامل البيانات الضخمة وإدارتها والتحقق من جودتها.
خصائصه:
- يُسرّع الوقت ليزيد قيمة المشاريع الكبيرة والبيانات الضخمة
- يبسط ETL و ELT للبيانات الضخمة
- تقدم هذه المنصة بيئة بسيطة لاستخدام تقنيات MapReduce و Spark للبيانات الكبيرة عن طريق إنشاء رمز مصدري أصلي
- لديه جودة بيانات أكثر ذكاءً بفضل ميزة التعلم الآلي
أنواع طرق تحليل البيانات
توجد العديد من أنواع تحليل البيانات وسوف نتناولها فى هذا المقال:
التنقيب في النصوص Text Analysis
يشار أيضا إلى تحليل واستخراج النصوص بـ “استخراج البيانات” وهو أحد طرق تحليل البيانات لاكتشاف النمط في مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام قواعد البيانات أو أدوات تعدين البيانات، وقد كانت تستخدم لتحويل البيانات الخام إلى معلومات للأعمال، وهي من أدوات ذكاء الأعمال الموجودة في السوق التي تستخدم لاتخاذ قرارات الأعمال الاستراتيجية، وعموما فإنها توفر وسيلة لاستخراج ودراسة البيانات واشتقاق الأنماط وتفسير البيانات في نهاية المطا.
التحليل الإحصائي Statistical Analysis
يُظهر التحليل الإحصائي الاجابة عن سؤال “ماذا يحدث؟” باستخدام البيانات التى يتم ادخالها في شكل لوحات معلومات ويشمل التحليل الإحصائي جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها وعرضها و عرض نوعها، ويقوم هذا النوع بتحليل مجموعة من البيانات أو عينة منها، وهناك فئتان من هذا النوع من التحليل – التحليل الوصفي والتحليل الاستدلالي.
التحليل الوصفي Descriptive Analysis
يقوم هذا النوع من التحليل بتحليل البيانات الكاملة أو عينة من البيانات الرقمية الملخصة، ويعرض الوسيط والانحراف للبيانات المستمرة، كما يظهر النسبة المئوية والتردد للبيانات الفئوية.
التحليل الاستنتاجي/الاستدلالي Inferential Analysis
يعتمد هذا النوع من التحليل على تحليل عينة من البيانات الكاملة، ويمكن العثور فيه على استنتاجات مختلفة من نفس البيانات عن طريق اختيار عينات مختلفة.
التحليل التشخيصي Diagnostic Analysis
يكشف التحليل التشخيصي عن الإجابة على سؤال `لماذا حدث؟` من خلال العثور على السبب عن طريق فهم المعلومات الموجودة في التحليل الإحصائي. يعد هذا التحليل مفيدا لتحديد أنماط سلوك البيانات، فإذا واجهتك مشكلة جديدة أثناء عملك في عملية البحث، يمكنك الاستعانة بهذا التحليل للعثور على أنماط مماثلة لهذه المشكلة، وبالتالي ستتمكن من حلها، وقد تتاح لك فرص لاستخدام المشاكل المماثلة في إيجاد حلول للمشاكل الجديدة.
التحليل التنبئي Predictive Analysis
يُظهر التحليل التنبؤي الاجابة عن سؤال “ما الذي من المحتمل أن يحدث؟” باستخدام البيانات السابقة، وهذا التحليل يصنع التنبؤات حول النتائج المستقبلية استنادًا إلى البيانات الحالية أو البيانات الماضية ولكن التنبؤ هو مجرد تقدير وتستند دقة هذا التحليل على كمية المعلومات التفصيلية التي لديك ومدى عمقها.
التحليل الإرشادي
يجمع التحليل الإرشادي بين العديد من التحليلات السابقة لتحديد الإجراء الذي يجب اتخاذه في مشكلة أو قرار ما، تستخدم معظم الشركات المستندة إلى البيانات التحليل الارشادى لأن التحليل التنبؤي والوصفي لا يكفيان لتحسين أداء البيانات واستناداً إلى المواقف والمشاكل الحالية يقومون بتحليل البيانات واتخاذ القرارات.