الفرق بين تحليلات البيانات وتحليلات الأعمال
البيانات الضخمة والتحليلات
أصبحت التحليلات محركًا لتطوير الأعمال والتحول ، حيث تزود المؤسسات بالقدرات اللازمة لإنشاء وتنفيذ استراتيجيات جديدة مبتكرة تعزز تجارب العملاء ، وتزيد من فرص النمو ، وتوفر مصادر دخل جديدة.
لكن مصطلح “تحليلي” مستخدم على نطاق واسع لدرجة أنه قد يكون من الصعب التمييز بين الغرض والتطبيقات. تعد تحليلات البيانات وتحليلات الأعمال أمثلة جيدة. غالبًا ما يتم استخدام المصطلحين بالتبادل ، لكن كلا المصطلحين مختلفان تمامًا عن بعضهما البعض ، كما تظهر الأمثلة التالية.
عندما تخطط شركة ما لاستراتيجيات مبيعاتها لموسم أو عطلة قادمة ، يمكنها استخدام تحليلات الأعمال للتنبؤ بالطلب على المنتج لتحسين المخزون والتأكد من قدرته على تحقيق هدف عمل محدد.
ومع ذلك ، من خلال تحليلات البيانات ، يمكن لتلك الشركة الافتراضية نفسها استخدام البيانات لاكتشاف أن النساء اللائي تتراوح أعمارهن بين 18 و 24 عامًا من المرجح أن يشترن هذه المنتجات ، ومن ثم تصميم حملتهن التسويقية وفقًا لذلك.
- لنبدأ الآن تعلمنا لتحليلات الأعمال مقابل تحليلات البيانات من خلال فهم المصطلحات جيدًا.
- تحليلات البيانات: كشف الاتجاهات والرؤى
- تحليلات الأعمال: يجعلها عملية
- الادوار والمسؤوليات
لنبدأ الآن تعلمنا لتحليلات الأعمال مقابل تحليلات البيانات من خلال فهم المصطلحات جيدًا.
نظرة سريعة ولكن عميقة في تحليل البيانات وتحليل الأعمال تتضمن تحليلات البيانات وتحليلات الأعمال استخدام البيانات لإبلاغ عملية صنع القرار وإعداد الأعمال التجارية في نهاية المطاف للمستقبل. بالنسبة للراغبين في الحصول على وظيفة محتملة في هذه المجالات ، فإن فهم الاختلاف أمر بالغ الأهمية.
تحليلات البيانات: كشف الاتجاهات والرؤى
تحليلات البيانات هي عملية تحليل البيانات وتصنيفها: الفرز والتخزين والتنظيف وتحديد الأنماط وتفسير المعلومات باستخدام تقنيات إحصائية متنوعة ومعالجة البيانات الضخمة والتكنولوجيا.
يعد التعلم الآلي أحد أكثر أشكال تحليلات البيانات شيوعًا وتميزًا ، والذي يعالج كميات هائلة من البيانات ويكشف عن الأنماط في تلك البيانات لعمل تنبؤات ذكية وإنتاج رؤى فريدة تلبي مشكلة تجارية معينة أو تحل مشكلة تجارية معينة.
يعد تحليل البيانات أكثر تقنية من تحليل الأعمال ويتطلب استخدام أدوات تحليلية متطورة مثل Python و Tableau. يجب أيضًا ترجمة نتائج البيانات إلى معلومات مفيدة لتقديمها إلى مختلف الفرق أو قادة الأعمال الذين يجب أن يكونوا قادرين على فهم هذه المعلومات وتفسيرها بسهولة.
يعد تحليل البيانات ممارسة حاسمة لتحسين الكفاءة التنظيمية أو التشغيلية ولتطوير الاستراتيجيات لاغتنام فرص العمل الجديدة.
تحليلات الأعمال: يجعلها عملية
تركز تحليلات الأعمال ، وهي قسم فرعي لذكاء الأعمال ، على كيفية استخدام البيانات لتحسين نقاط الضعف في إجراء قائم أو لإضافة قيمة أو تحسين التكاليف في عملية تجارية محددة.
قد يشمل ذلك استخدام التقارير المالية أو أدوات التحليل ، وتصور البيانات وأدوات التنقيب عن البيانات لتحسين وظائف عمل محددة مثل المبيعات والتسويق ، على سبيل المثال.
تركز تحليلات الأعمال على إنشاء حلول وحل المشكلات الحالية الفريدة للأعمال التجارية وتظل عمومًا في طليعة خط أنابيب البيانات ، على عكس تحليلات البيانات ، التي تركز بشكل أكبر على الخلفية.
يطبق تحليل الأعمال الناجح الرؤى المكتسبة من البيانات لدعم عمليات صنع القرار ودفع التغيير العملي عبر المؤسسة.
الادوار والمسؤوليات
محللو الأعمال هم الرابط بين عالم تكنولوجيا المعلومات وعالم الأعمال. إنهم يخططون وينقلون الأهداف والاستراتيجيات إلى كل فرد في المنظمة ، من أصحاب المصلحة إلى الإدارة إلى تكنولوجيا المعلومات. بصفتهم يحلون المشكلات ، فإنهم يتعاملون مع المواقف والتحديات من خلال النظر إلى العمل ككل حتى يتمكنوا من إنشاء حلول باستخدام البيانات. وتشمل مسؤوليات:
- إدخال تغييرات على مؤسسة ، على سبيل المثال نموذج عمل جديد ، والمساعدة في إدارة تقدمها
- تحديد وتعريف احتياجات العمل المحددة والتواصل بشكل فعال مع قادة الأعمال أو أصحاب المصلحة
- تحديد مشاكل العمل وإنشاء حلول للمؤسسة
يساعد محللو البيانات في ترجمة البيانات واستخدام التقارير للتعبير عن البيانات بوضوح في تنسيق سردي ، وكذلك تجميع البيانات وإضافة مصادر جديدة حسب الحاجة. يساعدون في تحديد مصادر جديدة للبيانات المفيدة ويسعون إلى فهم الأسئلة والحلول التي يبحث عنها قادة الأعمال ، وكيفية استخدام البيانات للحصول على الإجابات الصحيحة. محللو البيانات مسؤولون عن:
- تنفيذ أو تصميم قواعد البيانات والقيام بجمع البيانات
- الحصول على البيانات والاحتفاظ بها وإجراء تنقية البيانات
- تفسير الاتجاهات من البيانات المعقدة ونقل المعلومات إلى مختلف الإدارات أو الفرق أو قادة الأعمال