تعريف تحليل البيانات وأدوات تحليل المعلومات

تحليل البيانات (بالإنجليزية: Data Analysis) هو تطبيق منهجي لأساليب إحصائية ومنطقية لوصف البيانات وتوضيحها وتحديد العلاقة بينها والدلالات المرتبطة بها، ويهدف تحليل البيانات لاستخلاص مؤشرات مفيدة وذات معنى تساعد في اتخاذ القرارات وفهم المشكلات ورسم الخطط المستقبلية لضمان استمرار نمو المؤسسة أو تحقيق أهدافها بالشكل الأمثل.

يعتبر تحليل البيانات على رأس أولويات الشركات والمؤسسات والمنظمات مثل البنوك ومنظمات الرعاية الصحية والوزارات إضافة إلى المشاريع الخاصة والمواقع الإلكترونية وغيرها، حيث يضمن تحليل البيانات فهم العلاقة بين المتغيرات والثوابت وتحديد العوامل المؤثرة على نتائج الأعمال التي تقوم بها المؤسسة. [1-2-3]

مثال عن تحليل البيانات

على سبيل المثال، تتضمن البيانات المتوفرة لدى قسم المبيعات في المؤسسة حجم المبيعات والسلع الأكثر مبيعاً والتوزيع الجغرافي لنقاط البيع حسب الأكثر نشاطاً، وأيضاً المسوقين الأكثر تحقيقاً للمبيعات، مع بيانات تتعلق بأعمار وأنواع المستهلكين ومستواهم الاجتماعي والمادي... إلخ، وتكون هذه البيانات منفصلة عن بعضها ومجردة.

يعمل تحليل البيانات على وصفها وإيجاد العلاقة بينها واستنباط مؤشرات دقيقة، تكشف مثلاً عن العوامل المؤثرة في اختلاف النتائج بين نقطة بيع وأخرى أو بين فترة زمنية وأخرى في نقطة البيع ذاتها، تساعد بالتالي على رسم أو تعديل الخطة التسويقية.

تختلف طرق تحليل البيانات بحسب طبيعة البيانات المرادة أو باختلاف طبيعة العمل، فهناك العديد من الطرق التي يمكن استخدامها وفقاً للمعلومات المطلوبة، ومن بعض هذه الطرق:

• التحليل النوعي والاستكشافي: يستخدم المحلل هذا النوع من تحليل البيانات عن طريق التساؤل لماذا وكيف، وهو يختلف عن الأنواع الرقمية من تحليل البيانات، لأن البيانات التي يتم تقديمها هي عبارة عن كلمات وأوصاف ورسوم، ويتم استخدام التحليل النوعي للبيانات عادةً للبحث الاستكشافي، حيث يعمل الباحثون على قراءة البيانات المتاحة والشائعة.
• التحليل الكمي: يقدم هذا التحليل الكمي تحليل البيانات ذات الطبيعة الرقمية وتشمل الإحصائيات والنسب المئوية والحسابات والقياسات، ويتطلب التحليل الكمي للبيانات استخدام أدوات التحليل الرياضي والبرمجيات لمعالجة البيانات التي تساعد في تقييم سير العمل وتسهّل وضع الخطط واتخاذ القرارات، ويتم استخدام التحليل الكمي في الشركات بشكل كبير، حيث تمتلك الشركات عدد كبير من البيانات والتقارير المالية التي يجب دراستها ومتابعتها.
• التحليل الإحصائي: ويسمى أيضاً بالتحليل الوصفي وهو تقنية تعتمد على إجراء العديد من العمليات الإحصائية لتحديد البيانات الوصفية والكمية مثل استطلاعات الرأي، حيث يتم جمع البيانات والتحقق من صحتها، وهو يستخدم على نطاق واسع في العلوم لاختبار الفرضيات والتنبؤات، على سبيل المثال من المستحيل عملياً قياس موضوعات العلوم الاجتماعية مثل دراسة حالات الطلاق المتزايدة، ففي هذه الحالة يعمل تحليل البيانات الاحصائي على القاء الضوء على السيناريوهات الأكثر احتمالاً أو الأقل احتمالاً للعوامل التي تسبب ارتفاع نسبة الطلاق، لمعرفة تقييم الأسباب ووضع الحلول المناسبة للحد من هذه المشكلة الاجتماعية.
• تحليل النص: يتم استخدام هذا النوع من تحليل البيانات لتحليل النصوص المكتوبة واستخراج المعلومات والحقائق المهمة من خلال انشاء بيانات منظمة من نصوص غير منظمة، وتتم هذه العملية من خلال التنقيب في النصوص المختلفة غير المتجانسة وتحويلها إلى بيانات سهلة القراءة والفهم، مثل البحث للكتابة عن مقال عن موضوع محدد يسهل فهمه من قبل الأشخاص العاديين عن طريق الاطلاع على مجموعة من التقارير والمقالات الأخرى والتأكد من المعلومات من خلال استخدام مصادر موثوقة وجمعها بشكل صحيح للحصول على نص واضح يمكن من خلاله تقييم البيانات والتعامل معها بشكل صحيح.
• التحليل التشخيصي: يعتر من أكثر الأنواع قوةً، وهي تدعى أيضاً باسم تحليل السبب، فهو يوفر تحليل للإجابة على الأسئلة ومعرفة الحالات الشاذة وتحديد أسبابها وتقديم البيانات لاتخاذ الإجراءات اللازمة لتجنب السبب واتخاذ قرارات مناسبة لمعالجتها، على سبيل المثال يمكن استخدام تحليل البيانات التشخيصي في مجال الرعاية الصحية الذي يتطلب دراسة ظاهرة مرضية معينة مثل انتشار مرض معين، حيث يعمل مختصو مراكز الرعاية الصحية على دراسة أسباب زيادة الانتشار، لمعرفة كيفية تجنبه وكذلك معرفة الحالات التي تزداد فيها الخطورة وما العوامل المسببة لزيادة هذه الخطورة عند اشخاص معينين لاتخاذ الاحتياطات اللازمة. [1]

1. فهم العمل الذي تقوم به ومتطلباته: أول خطوة للقيام بتحليل البيانات هو معرفة نوع البيانات التي يحتاجها المحلل، وتتم عن طريق تحديد الهدف لمعرفة طبيعة المعلومات المراد منه تحليلها، ففي مجال العمل في شركة قد يطلب تحليل بيانات العملاء لتحديد رغباتهم، أو عند القيام ببحث في مجال الرعاية الصحية قد يطلب تحليل بيانات المرضى والقيام بإحصائيات عن الأمراض المنتشرة.
2. جمع البيانات: بعد معرفة المطلوب يجب جمع المعلومات بدقة ومصداقية من مصادر موثوقة أو من المجتمع المحيط والحصول على إجابة لكافة الاستفسارات حول الموضوع المطلوب تحليل البيانات عنه حيث تعتبر دقة المعلومات جزءً مهماً أثناء جمع البيانات للوصول لنتيجة صحيحة.
3. معالجة البيانات: وهو الجزء الذي تبدأ به بتحديد البيانات المطلوبة من المعلومات التي تم جمعها، ويتم عن طريق تنظيم المعلومات وتلخيصها في صفوف وأعمدة في جدول بيانات يصنعه المحلل أو عن طريق استخدام إحدى أدوات تحليل البيانات المتاحة.
4. تنظيف البيانات: يجب تلخيص البيانات المطلوبة والتخلص من المعلومات الغير ضرورية، ومن المحتمل وجود بعض الأخطاء الواجب تصحيحها مثل الأخطاء الاملائية، وتعتبر هذه الخطوة مهمة للحصول على تحليل صحيح ودقيق.
5. تقييم البيانات: يجب تقييم البيانات وتنظيمها وتحليلها عن طريق استخدام الأدوات الإحصائية المتاحة مثل جمع الاتجاهات وإيجاد الارتباطات وجمع الآراء بما يتوافق مع الموضوع الذي يتم العمل عليه للتأكد من صحتها.
6. التفريغ والاتصال: بعد القيام بجمع المعلومات ومعالجتها وتحليل البيانات، يتم تحويلها إلى مستندات منظمة وبسيطة وتقديمها على شكل جداول أو مخططات أو رسومات بيانية وتقديمها للجهات المعنية لاتخاذ الإجراءات اللازمة والقرارات الصحيحة بناء على هذه البيانات. [2]

يمكن استخدام تحليل البيانات في الكثير من المجالات على مستوى العمل والمجتمع والشركات والمنظمات للمساعدة في تكوين فكرة مستقبلية عن الإجراءات التي يجب اتخاذها، وبعض هذه التطبيقات:

• تحليل البيانات في مجال الأعمال: تعتمد إدارة الأعمال في الشركات بشكل رئيسي على تحليل البيانات، فهي تساعد على تحديد رغبات العملاء والتفاعل معهم، بالإضافة إلى دوره المهم في الحصول على المعلومات والإمكانيات التي تملكها الشركة للقدرة على خلق قيمة تجارية وميزة تنافسية، كما تساعد على توفير المال وتطوير استراتيجيات تسويق أفضل وتحسين جودة المشتريات ووضع خطط بشكل أفضل لدعم نمو الأعمال التجارية.
• تحليل البيانات في الرعاية الصحية: يمكن استخدام تحليل البيانات في مجال الرعاية الصحية، لتوجيه مجموعة هائلة من المعلومات لتسهيل التعامل بما يتناسب مع التكلفة وعلاج أكبر عدد ممكن من المرضى، مع مراعاة تحسين جودة الرعاية الصحية عن طريق اكتشاف خيارات العلاج بسرعة كبيرة، بالإضافة لمعرفة إجابات دقيقة للمخاوف التي قد يتعرض لها بعض المرضى.
• تحليل البيانات في التعليم: يعتبر تطبيق تحليل البيانات في التعليم الأكثر حاجة في الوقت الحالي، بسبب التغيرات المحيطة بالطلاب، فهو يقدم بيانات حول الطلاب وظروفهم ومدى تأثيرها على القدرة على التعلم، وإيجاد الطرق والأساليب لتحسين قدرة الطالب على المتابعة في التعليم مع مراعاة الظروف المحيطة.
• تحليل البيانات في الأمن: تستخدم العديد من البلدان التحليل التنبئي، للتنبؤ بالمناطق التي من المحتل ارتفاع حدوث الجريمة فيها، عن طريق جمع البيانات الجغرافية والتاريخية وكذلك البحث في الأسباب والدوافع، حيث أن توفر البيانات يساعد في اتخاذ الإجراءات الضرورية، مثل توزيع ضباط الشرطة في مكان محدد حسب الحوادث السابقة، ما يعمل على خفض معدل الجريمة.
• تحليل البيانات في التصنيع: يساعد تحليل البيانات في الصناعات على الحفاظ على سير العمل وجودته من خلال استخدام أدوات مثل استخدام التحليل التنبئي وفحص الانحدار ومعرفة أسبابه وعلاجها، وكذلك وضع ميزانية للمواد الأولية وتكلفة التصنيع والصيانة بالإضافة الى دراسة الأرباح، كما يساعد تحليل البيانات في تحديد عدد المنتجات المراد تصنيعها وفقاً للمعلومات التي تم جمعها من عينات الطلب التي تزيد من القدرة على التصنيع بشكل أفضل وزيادة الأرباح. [4]

هناك الكثير من الأدوات التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات، وقد تختلف الحاجة لها بحسب نوع التحليل وحجم البيانات وطبيعتها وسهولة تناولها:

• الإكسل (Microsoft Excel): يستخدم الاكسل لتصفية البيانات الكمية وتنظيمها وتصورها، ما يجعلها أداة مثالية لإجراء تحليل بسيط للبيانات، حيث يمكنك استخدام مجموعة من الصيغ وانشاء جداول محورية ومخططات ورسومات يسهل التعامل معها وفهمها، ولكن يوجد حد لكمية المعلومات التي يمكن للبرنامج استيعابها وقد تحتاج إلى أدوات أكثر فعالية إذا كنت ترغب بتحليل البيانات على نطاق أوسع.
• SAS: وهو حامل علم تحليل البيانات لجميع محللي الأعمال يعمل بتقنية بارعة في تحويل البيانات الخام إلى بيانات ذكية، يركز على التصورات التي يمكن فهمها ومشاركتها بسهولة للحصول على مسار واضح لتنفيذ التغيرات، من أجل تبسيط عمليات اتخاذ القرار والحصول على رضى العملاء.
• رابيدماينر (RapidMiner): يعتبر منبر لعلماء البيانات ومحليين البيانات الضخمة لتحليل بياناتهم بسرعة ودقة وحقق نجاحاً كبيراً في مجتمع الذكاء الصنعي كونه يوفر عدداً كبيراً من الخيارات من حيث المكونات الإضافية وتقنيات تحليل البيانات، وفكرة هذه الأداة هي انشاء مكان واحد لكافة البيانات المطلوبة، ولهذا السبب هو عبارة عن نظام رئيسي في علوم البيانات يستهدف معالجة البيانات الصعبة والتعامل مع كميات كبيرة من البيانات الغير منظمة، كما يتيح لك تنظيف البيانات الخاصة باحتياجاتك واعدادها كعمل مرئي.
• تايلند: وهو مجموعة من التطبيقات الحسابية لتكامل البيانات، حيث يساعد على جمع كافة البيانات، ويسمح للمستخدمين بتحليل البيانات دون الحاجة إلى الترميز عن طريق استخدام خوارزميات التصنيف والتجميع والانحدار.
• باور بي أي (Microsoft Power BI): تستخدم في تحليلات الأعمال بشكل واسع من أجل التحليلات التنبئية حيث يتمكن المحلل من فحص البيانات بدقة واستخراج القيمة بتحليل أعمق، إضافة لتعلم كيفية فرز البيانات وتقديم التقارير بطريقة متكاملة ما سوف يساعد المحلل على تطبيق وتنفيذ تحليلات متقدمة للحصول على رؤى أكثر جدوى للبيانات، ولكنه يحوي على واجهة مستخدم ليست سهلة، وفي المقابل يقدم تحديثات منتظمة وتصورات جيدة وايصال البيانات بشكل رائع.
• لغة برمجة SQL: تعد من لغات برمجة قواعد البيانات وهي عبارة عن لغة استعلامية تتعامل مع البيانات وتقوم بالعديد من الاجراءات، وهي شهيرة في مجال العمل مع البيانات الضخمة، فهي عبارة عن اللغة القياسية التي يتم انشاءها مع قواعد البيانات وهي مفيدة للبحث عن البيانات واضافتها وتحديثها وحذفها، ويتم تخزين معظم البيانات المنظمة للحصول على نتائج قوية.
• مونكي ليرن (MonkeyLearn): هو عبارة عن برنامج تعلم تحليل النص يتيح للمستخدمين الحصول على البيانات القابلة للتنفيذ من نص خام، ويمكن استخدام هذه الأداة لتحليل مجموعة كبيرة من البيانات الغير منتظمة تلقائياً وعلى مدار الساعة باستخدام نماذج مدرجة مسبقاً أو نماذج مخصصة لتحليل النص في واجهة بسيطة وسهلة الفهم، كما تتيح لك تصنيف البيانات حسب الموضوع والمشاعر والهدف لاستخلاص المعلومات ذات الصلة من أسماء ومواقع وكلمات رئيسية. [3]

يعتبر تحليل البيانات من الأمور الرئيسية للوصول إلى أقصى درجات النجاح في الحياة والعمل وهي عنصر أساسي للتطور في المجتمع، حيث يقوم بجمع المعلومات ودراستها والاعتماد على نتائجها لتحديد رؤية مستقبلية واضحة، فو يساعد في تسليط الضوء على النقاط المهمة، فمن بعض الوظائف التي يقدمها تحليل البيانات:

• المساعدة في وضع إجابات منطقية: من الأهداف التي يقدمها تحليل البيانات هي الوصول إلى إجابات واضحة بالنسبة لحالة معينة يطلب دراستها، ويتم عن طريق تقديم أسباب واضحة لوقوع الحالة عن طريق طرح بعض الاستفسارات وإيجاد الأجوبة الواضحة عنها.
• تحديد الاتجاهات المهمة: يساعد تحليل البيانات على إيضاح نقاط القوة والضعف في مجال العمل، وكذلك يساعد في تنظيم الأفكار لاتخاذ إجراءات حديثة تتناسب مع القضية المراد تحديثها أو تطويرها عن طريق جمع المعلومات وتحليلها.
• تحديد المشاكل وتقديم إجراءات واقتراحات أفضل: وهو الهدف الرئيسي لتحليل البيانات، حيث يساعد تنظيم المعلومات على تحديد المشاكل بدقة وهذا سيمنح فرص للقيام بالخطوات لتجنب وقوع هذه المشاكل وتصحيحها عن طريق خيارات واقتراحات أفضل.
• اتخاذ قرارات أسرع وأفضل: عن طريق توفير تحليل البيانات بشكل مرئي حيث يتم تقديم البيانات بشكل مبسط يسهل فهمه والتعامل معه، ما يساعد على التنبؤ بالخطوات المستقبلية واتخاذ القرارات الصائبة لتطوير العمل أو مناهج الدراسة أو الرعاية الصحية وغيرها من القرارات اللازمة للحصول على نظرة مستقبلية صحيحة.
• معرفة متطلبات العملاء المحتملين وعاداتهم: تستخدم الشركات تحليل البيانات بشكل واسع فهو يصنف بالعمل الأكثر أهمية بعد الذكاء الصنعي، كونه يدرس طبيعة العملاء وعاداتهم والتطلع لرغباتهم والعمل عليها لتنمية عمل الشركة كما يقدم أفكار جديدة يمكن تنفيذها تبعا لرغبة العملاء.
• منح الشركة ميزة تنافسية: يمنح تحليل البيانات فرصة كبيرة لاتخاذ قرارات أكثر ذكاءً تجعل عملك مميزاً حقاً، ما يجعلك أكثر قدرة على التغلب على المنافسين من خلال جذب العملاء كونه يساعد في اتباع طرق تسويق وإعلان حديثة. [3]