هل تعلم أن العديد من الشركات التي تعتمد على البيانات في اتخاذ قراراتها، تحقق زيادة في الأرباح مقارنة بتلك التي لا تستخدمها. الأمر يتطلب أكثر من مجرد جمع البيانات؛ يحتاج إلى اتباع خطوات تحليل البيانات​​​​ من البداية إلى النهاية، من جمع البيانات، إلى تنظيفها وتحليلها، حتى اتخاذ القرارات بناءً عليها.

في هذه المقالة، سنناقش ما المقصود بتحليلات البيانات؟ وما اهميتها والخطوات الأساسية التي يجب اتباعها لتحليل البيانات بشكل دقيق وفعّال و أدوات تحليل البيانات. لنبدأ اولاً بتعريف تحليل البيانات.

ما المقصود بتحليلات البيانات؟

تحليلات البيانات هي فهم واستخلاص المعلومات والتفاصيل من البيانات و التي تساعد على اتخاذ القرارات السليمة في الوقت الحالي كما توضح الرؤية المستقبلية للشركات. فهي علم تحويل  البيانات إلى رؤى واضحة و قرارات يمكن تنفيذها مبنية على حقائق وليست افتراضات.  

 تحليلات البيانات ليست مجرد أداة تحسين، بل هي استثمار استراتيجي يساعد الشركات على البقاء و المنافسة في سوق سريع التغير.

أهمية تحليلات البيانات

 :تأتي أهمية تحليلات البيانات في توضيح الرؤية الكاملة التي على أساسها يتم اتخاذ القرارات. وتظهر الأهمية في 

• تقليل التكاليف 

تساعد تحليلات البيانات على تحديد أوجه القصور في العمليات التجارية وتحديد النفقات غير الضرورية ويعطي الفرصة للتقليل منها، ما يمكن الشركات من إيجاد طرق لخفض التكلفة وزيادة الإنتاجية وتقليل الوقت. 

• تعزيز الإنتاجية

يساعد تحليل البيانات على زيادة العائد وتعزيز الإنتاجية بتوفير الرؤى عن تطوير المنتجات وكيفية الاحتفاظ بالعملاء

• اتخاذ القرارات

تحول تحليل البيانات اتخاذ القرارات السليمة من الاعتماد على الافتراضات والحدس إلى قرارات مبنية على أدلة وحقائق 

• التقليل من المخاطر

 تحليل البيانات يمكن وصفه بأنه عين على المستقبل، حيث يساعد على التنبؤ بالمخاطر وحل المشكلة قبل أن تحدث،  وهذا أمر لا يقدر بثمن للمؤسسات.

 

• تحسين تجربة العملاء

تحديد رغبات وتفضيلات العملاء وتلبية احتياجاتهم يعزز من رضاهم وزيادة ولائهم وهو من أهم أهداف تحليل البيانات. 

• تحديد الفرص الجديدة والاستفادة منها

يكشف تحليل البيانات عن فرص جديدة في السوق وسبل التوسع وتسمح هذه الرؤية للشركات بالابتكار ودخول أسواق جديدة على أساس قوي من البيانات.

أنواع تحليل البيانات

أنواع تحليل البيانات عديدة و يقدم كل منها رؤى مختلفة حسب الهدف من التحليل ونوع البيانات المتاحة.

فيما يلي أبرز أنواع تحليل البيانات

• التحليل الوصفي (Descriptive Analytics)

يُعتبر هذا النوع الأساس الأول لفهم البيانات. يعمل على تلخيص الأحداث التي حدثت سابقًا باستخدام الجداول والرسوم البيانية. 

على سبيل المثال، يساعد الشركات على معرفة المبيعات الشهرية أو أنماط تفاعل العملاء في الماضي.

• التحليل التشخيصي (Diagnostic Analytics)

يهدف إلى فهم الأسباب الكامنة وراء الأحداث. باستخدام هذا النوع، يمكن للشركات معرفة الأسباب التي أدت إلى انخفاض المبيعات في فترة معينة أو زيادة معدل الشكاوى من العملاء. 

• التحليل التنبؤي (Predictive Analytics)

يُستخدم لتوقع ما قد يحدث في المستقبل بناءً على البيانات التاريخية نماذج التعلم الآلي.

 على سبيل المثال، توقع زيادة الطلب على منتج معين خلال موسم معين بناءً على بيانات السنوات السابقة.

• التحليل التوجيهي (Prescriptive Analytics)

يقدم هذا النوع توصيات وحلول عملية بناءً على البيانات والتحليلات السابقة. يساعد الشركات على اتخاذ قرارات مدروسة مثل تحسين العمليات أو تصميم استراتيجيات تسويقية موجهة.

• التحليل الاكتشافي (Exploratory Data Analysis – EDA)

 استكشاف البيانات للكشف عن الأنماط والعلاقات غير المتوقعة.

 يستخدم تقنيات مثل الرسوم البيانية والتحليل الإحصائي.

مثال: اكتشاف علاقة بين الطقس ومبيعات المشروبات الباردة في السعودية.

خطوات تحليل البيانات​​

خطوات تحليل البيانات​​ هي المراحل التي تمر فيها البيانات للوصول في النهاية إلى بيانات محددة تساعد في حل مشكلة معينة أو اتخاذ قرارات مبنية على حقائق. يمكن توضيح تلك الخطوات وهي 

تحديد الهدف

هي الخطوة الأولى التي على أساسها تحدد البيانات اللازمة لحل مشكلة معينة وتحديد المقاييس والمؤشرات لقياس النتائج. 

• جمع البيانات وتخزينها

بعد تحديد الهدف تأتي خطوة جمع البيانات ذات الصلة وذلك عن طريق استخراج من قواعد البيانات المتوفرة، والاستبيانات، أو المقابلات. 

• التحقق من جودة البيانات

تلك الخطوة مهمة جدا لأنها تتضمن التحقق من جودة البيانات وأنها على درجة عالية من الثقة التي تساعد في تحديد الأخطاء وتصحيحها؛ للحصول على نتائج دقيقة وذات مغزى من التحليل.

تحليل البيانات 

الأن وقت التحليل الفعلي للبيانات لاكتشاف الأنماط أو العلاقات أو الاتجاهات بتطبيق تقنيات احصائية او رياضية. تتوفر العديد من الأدوات و البرامج التي تساعد في ذلك مثل Excel, Python, SAS  وغيرهم. 

• تصوير النتائج

بعد تحليل البيانات تأني طريقة تقديمها لسهولة الفهم وتوفير صورة واضحة.  يمكن تصوير البيانات بإنشاء المخططات او الرسوم البيانية أو تمثيلات اخرى. 

اتخاذ القرارات 

تحليل البيانات يساعد على اتخاذ القرارات بناء على حقائق ووقائع وليس تخمينات وتكون قرارات قابلة للتنفيذ وتحل مشاكل حالية، كما تقدم رؤية مستقبلية يتم على أساسها اتخاذ قرارات حالية. 

أساليب تحليل البيانات

أساليب تحليل البيانات  تساعد في استخراج الرؤى المفيدة من البيانات. تختلف هذه الأساليب حسب نوع البيانات والهدف من التحليل. من أبرز أساليب تحليل البيانات

• التحليل الإحصائي

هذا الأسلوب يعتمد على تطبيق تقنيات إحصائية مثل الانحدار وتحليل التباين لفهم العلاقات بين المتغيرات. على سبيل المثال، يمكن للشركات استخدام التحليل الإحصائي لتحديد العوامل المؤثرة في تراجع المبيعات. أهمية هذا الأسلوب تكمن في توفير فهم عميق للبيانات والعلاقات بين عناصرها.

• تحليل البيانات الكمية

يركز هذا الأسلوب على الأرقام والبيانات القابلة للقياس مثل الأرباح والتكاليف. يتم استخدامه لتحديد الأداء المالي للشركات. على سبيل المثال، تحليل الأرباح الفصلية لتحديد النمو المالي واتخاذ قرارات استثمارية.

ومن التقنيات المستخدمة في تحليل البيانات الكمية تحليل التباين (ANOVA). و تحليل الارتباط (Correlation Analysis).

• تحليل البيانات النوعية

يركز على تحليل البيانات غير الرقمية  مثل النصوص والآراء والمراجعات وتعليقات العملاء. يُستخدم لفهم مشاعر العملاء تجاه منتج معين. مثال: تحليل تعليقات المستخدمين على وسائل التواصل الاجتماعي لفهم مدى رضا العملاء وتحسين المنتجات بناءً على ذلك. من التقنيات المستخدمة

     – تحليل المحتوى (Content Analysis).

     – التحليل الموضوعي (Thematic Analysis).

  

• تحليل البيانات الزمنية (Time Series Analysis)

يُستخدم لتحليل البيانات التي تم جمعها عبر الزمن بهدف التنبؤ بالتغيرات المستقبلية مثل المبيعات الموسمية. 

مثال: تحليل الطلب على منتج معين خلال مواسم الأعياد لتحديد الكميات المناسبة للتصنيع. من التقنيات المستخدمة

     – التنبؤ بالاتجاهات (Trend Forecasting).

     – تحليل الموسمية (Seasonality Analysis).

    

• تحليل البيانات الضخمة (Big Data Analysis)

يركز على تحليل كميات هائلة من البيانات باستخدام تقنيات متقدمة.

  معالجة البيانات في الوقت الفعلي (Real-time Processing).

     – استخدام خوارزميات التعلم الآلي.

  يستخدم في تحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي والإنترنت.

  

• تحليل البيانات الاستكشافي (Exploratory Data Analysis – EDA)

تحليل البيانات الاستكشافي يُعتبر خطوة أساسية لفهم طبيعة البيانات قبل الشروع في التحليل المتقدم. يهدف إلى اكتشاف الأنماط والقيم المتطرفة والخصائص الأساسية للبيانات باستخدام تقنيات مثل الجداول المحورية والمخططات التفاعلية.

مثال: استخدام الرسوم البيانية لفهم توزيع مبيعات منتج معين على مدار العام. أهميته تكمن في تقديم رؤى أولية تُسهم في تحسين عملية اتخاذ القرارات.

• تحليل البيانات التنبؤي (Predictive Analytics) 

تحليل البيانات التنبؤي يركز على رؤية المستقبل بناءً على البيانات الحالية. باستخدام تقنيات مثل النمذجة الإحصائية والتعلم الآلي، يمكن للشركات التنبؤ بحدوث سيناريوهات معينة. 

مثال: شركات التأمين تستخدم هذا الأسلوب لتقدير احتمالات وقوع الحوادث بناءً على سلوك العملاء وبياناتهم السابقة.

 أهمية هذا الأسلوب تكمن في تعزيز الاستعداد واتخاذ قرارات استباقية مدروسة على بناء نماذج رياضية باستخدام تقنيات تعلم الآلة لتوقع الأحداث المستقبلية بناءً على البيانات الحالية. يستخدم في التخطيط الاستراتيجي وإدارة المخاطر.

    

• تحليل البيانات التوجيهي (Prescriptive Analytics)

  يُعتبر هذا النوع الأكثر تطورًا حيث يقدم توصيات عملية بناءً على نتائج التحليل. باستخدام خوارزميات معقدة، يمكن تحديد الإجراءات المثلى لتحقيق الأهداف. 

مثال: تقديم توصيات حول كيفية توزيع الموارد لتحسين الإنتاجية. أهميته تكمن في تحويل البيانات إلى استراتيجيات تنفيذية.

• تحليل التكتلات (Cluster Analysis)

يهدف إلى تقسيم البيانات إلى مجموعات متجانسة بناءً على الخصائص المشتركة.

مثال: تقسيم العملاء إلى فئات بناءً على تفضيلاتهم الشرائية لتصميم استراتيجيات تسويقية مخصصة

أدوات تحليل البيانات 

أدوات تحليل البيانات تساعد على فهم البيانات وترجمتها لمعلومات واضحة،إليك قائمة بأهم أدوات تحليل البيانات  مع شرح  لكل أداة، استخداماتها، مميزاتها 

• Python

 هي لغة برمجة متعددة الاستخدامات، تُستخدم على نطاق واسع لتحليل البيانات بفضل مكتباتها القوية مثل Pandas (لإدارة (البيانات)، NumPy (للحسابات العددية)، وMatplotlib (للرسوم البيانية).

تُستخدم Python في

• معالجة البيانات الأولية، تحليلها، وإنشاء تصورات بيانية.
•   كتابة الأكواد باستخدام محررات مثل Jupyter Notebook.
•  تحليل البيانات الضخمة.

• بناء النماذج التنبؤية باستخدام Machine Learning (مثل مكتبة scikit-learn). تصور البيانات.

مميزاتها

مجانية ومفتوحة المصدر.

مجتمع واسع للمطورين ودعم فني ممتاز.

مكتبات متعددة تناسب مختلف الاحتياجات.

• R

هي لغة برمجة مخصصة للتحليل الإحصائي والبياني، تُستخدم في الأبحاث والأكاديميا بشكل كبير.

يتم استخدامها لتحليل البيانات المعقدة وإنشاء تصورات بيانية متقدمة باستخدام مكتبات مثل ggplot2 و dplyr.

وتستخدم في  التحليل الإحصائي، وإنشاء تقارير البيانات وتحليلها في مجال الأبحاث، والنماذج التنبؤية.

مميزاتها

قوة في العمليات الإحصائية.

مكتبات متخصصة في التحليل.

عيوبها

منحنى تعلم حاد للمبتدئين.

•  Tableau

هي أداة قوية لتصور البيانات، تُستخدم لإنشاء لوحات تحكم ورسوم بيانية تفاعلية لفهم البيانات بسهولة.
يمكن توصيل Tableau بمصادر البيانات المختلفة (Excel، قواعد بيانات، أو سحابة) ثم إنشاء التصورات البيانية باستخدام واجهة السحب والإفلات.

مجالات الاستخدام

مراقبة الأداء المالي.

تحليل بيانات العملاء.

مراقبة العمليات التجارية.

مميزاتها

واجهة مستخدم سهلة.

تصورات تفاعلية جذابة.

دعم لتوصيل عدة مصادر بيانات.

عيوبها

مكلفة للمؤسسات الصغيرة.

قدرات محدودة في التحليل الإحصائي مقارنة بـ Python أو R.

Power BI

Power BI من Microsoft هي أداة ذكاء أعمال لتحليل البيانات وإنشاء تقارير ولوحات تحكم.
يمكن استيراد البيانات من مصادر متعددة ثم استخدام الأدوات التفاعلية لإنشاء تصورات تساعد في اتخاذ القرارات.

مجالات الاستخدام

• تحليل أداء المبيعات.
• مراقبة مقاييس الأعمال.
• تحليل بيانات العملاء.

مميزاتها

• تكامل ممتاز مع منتجات Microsoft.
• نسخة مجانية بمزايا كافية للشركات الصغيرة.

•  Apache Spark

هي منصة مفتوحة المصدر لمعالجة وتحليل البيانات الكبيرة بسرعة وكفاءة. تُستخدم لتحليل كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي باستخدام لغات مثل Python أو Scala.

مجالات الاستخدام

• تحليل البيانات الضخمة.
• معالجة البيانات الزمنية.
• التعلم الآلي.

مميزاتها

• سرعة عالية مقارنة بـ Hadoop.
• يدعم تحليل البيانات في الوقت الفعلي.

• Google Data Studio

أداة مجانية من Google لتصور البيانات وإنشاء تقارير تفاعلية. يمكن توصيلها بمصادر مثل Google Analytics أو Google Sheets لإنشاء لوحات تقارير تفاعلية.

• مجالات الاستخدام

• تحليل أداء الحملات التسويقية.
• مراقبة زوار المواقع.

• مميزاتها

• مجانية بالكامل.
• سهلة الاستخدام والتكامل مع أدوات Google الأخرى.

SQL

 هي لغة لإدارة قواعد البيانات تُستخدم لاستخراج البيانات وتحليلها. يتم كتابة استعلامات لتحليل البيانات المخزنة في قواعد بيانات مثل MySQL أو PostgreSQL.

مجالات الاستخدام

• استخراج وتحليل بيانات العملاء.
• مراقبة المخزون والعمليات.

مميزاتها

• مرونة وقوة في التعامل مع قواعد البيانات.
• أساسية لجميع المحللين.

• Zoho Analytics

منصة لتحليل البيانات وإنشاء تقارير وذكاء الأعمال. تُستخدم لتوصيل البيانات من مصادر متعددة وتحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي المدمج.

مجالات الاستخدام

• تحليل أداء فرق العمل.
• إنشاء لوحات قياس KPI.

مميزاتها

• واجهة مستخدم بديهية.
• أدوات ذكاء اصطناعي متقدمة.

Microsoft Excel

 هي أداة لتحليل البيانات وتنظيمها، تُستخدم على نطاق واسع في العديد من المجالات لتحليل البيانات وتصورها، بفضل واجهتها البسيطة والوظائف المتنوعة. يمكن من خلالها 

• إنشاء الجداول لتحليل البيانات وتنسيقها.
• استخدام الصيغ (Formulas) مثل SUM، AVERAGE، وVLOOKUP لتطبيق عمليات حسابية.
• إنشاء مخططات بيانية (Charts) مثل الأعمدة والدوائر لتصور البيانات.
• تحليل البيانات باستخدام Pivot Tables لتلخيص البيانات بشكل ديناميكي.
• استيراد وتصدير البيانات بين Excel وبرامج أخرى.

مجالات الاستخدام

• تحليل البيانات المالية والمحاسبية.
• تتبع المخزون وإدارة البيانات اللوجستية.
• إنشاء تقارير شهرية وتصورات بيانية.
• تحليل بيانات المبيعات والأداء.

مميزاتها

• سهولة الاستخدام: واجهة رسومية بديهية مناسبة للمبتدئين والمحترفين.
• مرونة: يدعم مجموعة واسعة من المهام من العمليات الحسابية البسيطة إلى التحليل المعقد.
• التكامل: يتكامل بسهولة مع أدوات تحليل البيانات الأخرى مثل Power BI وSQL.
• إضافات مخصصة: مثل Power Query لتحليل البيانات المتقدمة.

• KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner)

هي منصة مفتوحة المصدر لتحليل البيانات والتعلم الآلي، تعتمد على سير العمل Workflow لتسهيل معالجة البيانات. تُستخدم لبناء وتحليل سير العمل باستخدام واجهة سحب وإفلات لمعالجة البيانات وتحليلها بدون الحاجة إلى كتابة كود.

مجالات الاستخدام

• تحليل البيانات المعقدة.
• النمذجة التنبؤية.
• عمليات التنقيب عن البيانات Data Mining.

مميزاتها

• سهلة الاستخدام بفضل واجهتها التفاعلية.
• مفتوحة المصدر ومجانية.
• تدعم التكامل مع Python و R.

تحليلات البيانات الكبيرة

تحليلات البيانات الكبيرة هي تحليل لمجموعات ضخمة من البيانات التي لا يمكن معالجتها باستخدام قواعد البيانات التقليدية أو أدوات التحليل العادية. هذه البيانات تتراوح بين بيانات مهيكلة (Structured Data) مثل قواعد البيانات العادية إلى بيانات غير مهيكلة (Unstructured Data) مثل النصوص والصور والفيديوهات.

خصائص البيانات الكبيرة:(Big Data Analytics)

الحجم الكبير (Volume)

يتمثل في حجم البيانات الكبير جدًا الذي يتم جمعه يوميًا من مصادر متعددة مثل الإنترنت، الشبكات الاجتماعية، وأجهزة الاستشعار. على سبيل المثال، يُنتج مستخدمو الإنترنت مليارات الرسائل يوميًا عبر منصات مثل تويتر وفيسبوك، ويُنتج الهواتف الذكية كميات ضخمة من البيانات.

السرعة العالية (Velocity)

تعني السرعة التي يتم بها توليد البيانات ومعالجتها. هذه البيانات غالبًا ما تتطلب معالجة في الوقت الفعلي

(Real-Time Processing) ، مثل تحليل البيانات القادمة من الأجهزة المتصلة أو الاستجابة للتفاعلات على منصات التواصل الاجتماعي.

التنوع (Variety)

البيانات الكبيرة لا تأتي فقط في شكل بيانات مهيكلة، ولكنها تتضمن أيضًا بيانات غير مهيكلة مثل النصوص، الصور، الصوت، والفيديو.

القيمة (Value)

البيانات الكبيرة توفر قيمة هائلة عندما يتم تحليلها بفعالية. يمكن استخراج رؤى تساعد الشركات على تحسين قراراتها الإستراتيجية.

مجالات استخدام تحليلات البيانات الكبيرة

• الرعاية الصحية

تحليل البيانات الكبيرة يمكن أن يساعد في تقديم رعاية صحية أفضل من خلال تحليل سجلات المرضى، الصور الطبية، وتحليل الأنماط لتوقع الأمراض. على سبيل المثال، يمكن استخدام تحليل البيانات للتنبؤ بظهور الأمراض الوبائية أو لمراقبة تقدم مرض معين.

• القطاع المالي

يتم استخدام البيانات الكبيرة في القطاع المالي لتحليل المعاملات المالية، التنبؤ بالتقلبات السوقية، وتحليل مخاطر الائتمان. كما يتم استخدام الخوارزميات لاكتشاف الأنشطة الاحتيالية في الوقت الفعلي.

• التجارة الإلكترونية

باستخدام تحليلات البيانات الكبيرة، يمكن للتجار معرفة تفضيلات العملاء وتحليل سلوكياتهم لزيادة المبيعات وتحسين تجربة المستخدم. على سبيل المثال، تقوم شركات مثل أمازون ونتفليكس باستخدام تحليل البيانات لتوصية المنتجات أو الأفلام بناءً على التاريخ السابق.

• الطاقة والنقل

في صناعة الطاقة، يمكن استخدام البيانات الكبيرة لتحليل استهلاك الطاقة والتنبؤ بمطالب الكهرباء. في مجال النقل، يمكن استخدامها لتحليل البيانات المتعلقة بحركة المرور وتحسين التخطيط.

• الأمن السيبراني

تُستخدم تحليلات البيانات الكبيرة لتحليل سجلات الأمن والكشف عن الأنشطة المشبوهة أو الهجمات السيبرانية في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، يمكن تحليل البيانات الواردة من ملايين الأجهزة لاكتشاف التهديدات الأمنية.

الأخطاء الشائعة التي يجب تجنبها في تحليل البيانات

تحليل البيانات هو عملية معقدة تتطلب الانتباه إلى التفاصيل واستخدام الأدوات والتقنيات بشكل دقيق. هناك العديد من الأخطاء الشائعة التي قد تؤثر على جودة التحليل وتؤدي إلى نتائج غير دقيقة أو مضللة. فيما يلي أبرز هذه الأخطاء:

1. عدم تحديد الهدف بوضوح

بدء عملية التحليل دون وضوح في الهدف الذي يسعى التحليل لتحقيقه. هذا يؤدي إلى تحليلات مبعثرة وغير مركزة.

2.تجاهل جودة البيانات (Data Quality)

تحليل بيانات غير نظيفة أو غير دقيقة، مما يؤدي إلى استنتاجات خاطئة. قد تشمل المشاكل مثل القيم المفقودة، أو البيانات المكررة، أو القيم الشاذة.

3. استخدام البيانات غير المناسبة أو غير كافية

اختيار مجموعة بيانات غير ملائمة أو غير كافية لتلبية الأهداف. قد تؤدي البيانات غير الكافية إلى استنتاجات غير دقيقة.

4. عدم أخذ التوزيع الطبيعي للبيانات في الاعتبار

 إغفال الفهم الجيد للتوزيع البياني للبيانات (مثل التوزيع الطبيعي أو التوزيع غير المنتظم) وعدم استخدام الأساليب المناسبة للتحليل بناءً على هذا الفهم.

5. الاعتماد المفرط على النماذج المعقدة

استخدام نماذج معقدة بشكل مفرط دون ضرورة. قد تكون النماذج المعقدة مفيدة في بعض الحالات، لكنها قد تؤدي إلى زيادة الخطأ أو الفوضى إذا لم يكن لها أساس قوي.

6. تجاهل تحليل التباين أو العوامل المؤثرة

تجاهل العوامل الأخرى التي قد تؤثر على البيانات أو العلاقة بين المتغيرات. قد يؤدي ذلك إلى استنتاجات خاطئة أو مغالطة.

7. الاعتماد على العينات الصغيرة

استخدام عينات صغيرة أو غير ممثلة قد تؤدي إلى تحليلات منحازة أو غير دقيقة.

8. التفسير الخاطئ للارتباط بدلاً من السببية

 افتراض وجود علاقة سببية بين متغيرين فقط لأن هناك ارتباطًا بينهما. فمثلاً، قد يُلاحظ وجود ارتباط بين ارتفاع درجات الحرارة وزيادة معدلات بيع المثلجات، لكن هذا لا يعني بالضرورة أن الارتفاع في درجات الحرارة يسبب زيادة المبيعات.

9. الإغفال عن القيم الشاذة (Outliers)

عدم التعرف على القيم الشاذة أو التفسير الخاطئ لها، مما يمكن أن يؤثر على نتائج التحليل.

10. عدم تحديث البيانات أو النماذج

استخدام بيانات قديمة أو نماذج إحصائية قديمة التي لا تعكس الظروف الحالية. يؤدي ذلك إلى استنتاجات غير دقيقة أو غير ملائمة.

11. التقليل من أهمية التفاعل البشري في تفسير النتائج

الاعتماد بالكامل على الخوارزميات والنماذج دون إشراك التحليل البشري. البيانات لا تحمل دائمًا المعنى الكامل بدون تفسير سياقي.

12. عدم مراعاة القوانين الأخلاقية وحماية الخصوصية

جمع أو تحليل البيانات بشكل يتجاوز الحدود القانونية أو الأخلاقية. يمكن أن يشمل ذلك جمع بيانات شخصية دون إذن أو تحليل بيانات بطريقة تنتهك خصوصية الأفراد.

الاتجاهات المستقبلية في تحليل البيانات

الاتجاهات المستقبلية في تحليل البيانات تشير إلى تكامل التقنيات الحديثة مثل الذكاء الاصطناعي، البيانات الضخمة، السحابة، والنماذج التنبؤية المتقدمة. سيكون للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي دور رئيسي في توفير حلول تحليلية دقيقة وفورية. البيانات الضخمة ستستمر في دفع الابتكارات عبر التعامل مع بيانات متنوعة وغير مهيكلة. من المهم على الشركات والمحترفين في هذا المجال الاستعداد لهذه التحولات والتكيف مع التقنيات الجديدة لضمان البقاء في طليعة التطور التكنولوجي وتحقيق الاستفادة القصوى من البيانات.

خاتمة

 لم يعد اتخاذ القرارات العشوائية خيارًا. تعتمد الشركات الناجحة على خطوات تحليل البيانات​​ لفهم الأسواق، تحسين الأداء، واستباق التحديات. وهنا يأتي دور إيماك كشريك استراتيجي يساعدك في تحويل بياناتك إلى رؤى قابلة للتنفيذ، مما يمنحك ميزة تنافسية قوية.

لا تترك قراراتك للمصادفة دع إيماك تزودك بالتحليلات الدقيقة والاستراتيجيات المدروسة لتحقيق أهدافك بكفاءة.

 تواصل معنا اليوم، وابدأ رحلتك نحو قرارات أكثر ذكاءً ومستقبل أكثر نجاحًا! 

 

بقلم:شيماء منصور