مفهوم تحليل البيانات وأنواعها
تحليل البيانات
يتم تعريف تحليل البيانات على أنه عملية تنظيف وتحويل ونمذجة البيانات لاكتشاف معلومات مفيدة لاتخاذ القرارات التجارية المناسبة، الغرض من تحليل البيانات هو استخلاص معلومات مفيدة منها واتخاذ القرار على
أساسيات تحليل البيانات
، من الأمثلة البسيطة على تحليل البيانات هو أنه كلما نتخذ أي قرار في حياتنا اليومية نقوم أولًا بالتفكير في ما حدث في المرة الماضية أو ما سيحدث عند اختيار هذا القرار وهذا فى الحقيقة ليس سوى تحليل لماضينا أو مستقبلنا واتخاذ القرارات على أساس ذلك ، ولذلك جمع ذكريات ماضينا أو أحلام مستقبنا ليس سوى تحليلًا للبيانات.
مراحل تحليل البيانات
هناك عملية مباشرة من خمس خطوات يمكن اتباعها لاستخراج الأفكار من البيانات وتحديد الفرص الجديدة ودفع النمو، والقدرة على القيام بذلك لا تقتصر على علماء البيانات أو عباقرة الرياضيات حيث يمكن للناس في جميع التخصصات وفي جميع مراحل حياتهم المهنية تطوير المهارات اللازمة لتحليل البيانات وهى مفيدة ما إذا كان المرء يتطلع إلى الانتقال إلى صناعة جديدة و لها خمس مراحل وهي:
-
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: جمع البيانات وهذا يقودنا إلى الخطوة التالية، فالآن بعد أن أصبحت لديك فكرة قوية عن أسئلتك حان الوقت لتحديد البيانات التي تحتاجها للعثور على هذه الإجابات، وكنقطة بداية ستحتاج إلى تحديد ما إذا كانت البيانات متاحة بسهولة داخل مؤسستك مثل (نتائج استطلاع الموظفين أو مراجعات الأداء السنوية في حالة الموارد البشرية)، ثم اسأل نفسك: هل لديك كل البيانات التي تحتاج إليها أم أنك ستحتاج أيضًا إلى مصادر؟ الهدف النهائي لهذه الخطوة هو التأكد من الحصول على رؤية كاملة من كل الزوايا للمشكلة التي تريد 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 سحابى يوفر خطوط للبيانات بتصور بسيط لتدفق البيانات بشكل آلى عبر مجموعة واسعة من المصادر والوجهات، تتيح لك أدوات التحويل القوية على المنصة من Xplenty تنظيف البيانات وتطبيعها وتحويلها مع الالتزام أيضًا بأفضل الممارسات التطبيقية
خصائصه:
- عرض وتحويل للبيانات قوي خالٍ من التعليمات البرمجية على المنصة
- رابط API يؤدى لبقية سحب البيانات
- يتيح إرسال البيانات إلى قواعد البيانات ومستودعات البيانات و Salesforce الأمن
Zoho Analytics
هذا البرنامج هو برنامج تحليلات وهو أداة توفر التحليل المرئي للوحات المعلومات وهو يسمح لك بتوصيل 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 تضمين التقارير إلى مواقع الويب والتطبيقات والمدونات وغير ذلك.
Microsoft HDInsight
هو برنامج يوفر عروض سحابة البيانات الضخمة في فئتين: قياسي ووسط ويوفر هذا النظام مجموعة على مستوى المؤسسة لتنظيم وتشغيل أعباء العمل الخاصة بالبيانات الضخمة.
خصائصه:
- يعطى تحليلات موثوقة مع SLA الرائدة في الصناعة
- يوفر الأمن على مستوى المؤسسة والرصد
- يحمى أصول البيانات ويوسع نطاق عناصر التحكم في الأمان والدخول إلى السحابة
- منصة عالية الإنتاجية للمطورين والعلماء
- لها تكامل مع تطبيقات الإنتاجية الرائدة
Skytree
Skytree هو واحد من أفضل أدوات تحليل البيانات الضخمة التي تمكن علماء البيانات من بناء نماذج أكثر دقة بشكل أسرع، وهو يقدم نماذج دقيقة للتعلم الآلي التنبؤي سهلة الاستخدام.
خصائصه:
- خوارزميات قابلة للتطوير العالي
- الذكاء الاصطناعي لعلم البيانات
- يسمح لعلماء البيانات بتصور وفهم المنطق وراء قرارات ML
- مصمم لحل المشاكل التنبؤية القوية مع قدرات إعداد البيانات
- الوصول البرمجي و GUI
Talend
Talend هو برنامج تحليلات للبيانات الكبيرة وهو يبسط ويكمل البيانات الضخمة ويقوم المعالج الخاص به بإنشاء تعليمات برمجية أصلية كما أنه يسمح بتكامل البيانات الضخمة ويدير البيانات الرئيسية ويتحقق من جودة البيانات.
خصائصه:
- يقوم بتسريع الوقت ليعلي قيمة المشاريع البيانات الضخمة
- يبسط ETL و ELT للبيانات الضخمة
- هو منصة البيانات الكبيرة ويبسط استخدام MapReduce و Spark من خلال توليد رمز أصلي
- له جودة بيانات أكثر ذكاءً مع خاصية التعلم الآلي[1]
أنواع طرق تحليل البيانات
توجد العديد من أنواع تحليل البيانات وسوف نتناولها فى هذا المقال:
التنقيب في النصوص Text Analysis
كما يشار إلى تحليل أو تنقيب النصوص باسم “استخراج البيانات” وهي واحدة من 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 وهى من أدوات ذكاء الأعمال الموجودة في السوق التي تستخدم لإتخاذ قرارات الأعمال الاستراتيجية، وعموما فإنها توفر وسيلة لاستخراج ودراسة البيانات واشتقاق الأنماط وتفسير البيانات في نهاية المطاف.
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 بتحليل البيانات الكاملة أو عينة من البيانات الرقمية الملخصة وهو يبين الوسيط والانحراف للبيانات المستمرة وكذلك يظهر النسبة المئوية والتردد للبيانات الفئوية.
التحليل الاستنتاجي/الاستدلالي Inferential Analysis
يظهر هذا النوع تحليل عينة من البيانات الكاملة وفي هذا النوع من التحليل يمكنك العثور على استنتاجات مختلفة من نفس البيانات عن طريق اختيار عينات مختلفة.
التحليل التشخيصي Diagnostic Analysis
يظهر التحليل التشخيصي الاجابة عن سؤال “لماذا حدث؟” وذلك من خلال العثور على السبب من خلال فهم المعلومات الموجودة في التحليل الإحصائي، هذا التحليل مفيد لتحديد أنماط سلوك البيانات فإذا وصلت مشكلة جديدة في عملية البحث اثناء عملك يمكنك النظر في هذا التحليل للعثور على أنماط مماثلة لهذه المشكلة وبالتالى ستسطيع حلها وقد يكون لديك فرص لاستخدام المشاكل المماثلة فى ايجاد 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.[2]