تعمل تحليلات البيانات على تحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ. من خلال تحليلات البيانات، يتمكن مستخدمو الأعمال الذين يسعون إلى الكشف عن الاتجاهات الرئيسية أو حل المشكلات من الوصول إلى مجموعة واسعة من الأدوات والتقنيات والعمليات. بمرور الوقت، يمكن لتحليلات البيانات تحسين عملية صنع القرار، وتشكيل العمليات التجارية، وتسريع نمو الأعمال.
ومع الدور المتزايد الأهمية الذي تلعبه البيانات في استمرارية الأعمال ونجاحها، تستفيد المؤسسات من التحليلات بطرق جديدة ومبتكرة. فيما يلي ملخص سريع لأهم خمسة اتجاهات حالية لتحليل البيانات.
1. تبادل البيانات بين الشركات
يحدث ذلك في كل وقت. تتعثر الشركة التي تحاول تطوير حل معلوماتي محدد عند وجود فجوة حرجة في ما تعرفه، مما يؤدي إلى خلق فجوة في البيانات. تقول Barbara H. Wixom: “ربما ليس لديهم بيانات حول الاستخدام الفعلي للمنتج، ويحتاجون إلى الحصول عليها من العميل، أو ربما ليس لديهم بيانات حول سلوكيات السوق، ويحتاجون إلى بيانات من أقرانهم أو لاعبين آخرين في الصناعة”. ، عالم الأبحاث الرئيسي في مركز معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لأبحاث نظم المعلومات (CISR)، في مقابلة عبر البريد الإلكتروني.
عندما تفشل شركة ما في سد فجوة البيانات لديها، فإن الحل محكوم عليه بالفشل، لأنه لا يتم تغذيته بشكل صحيح. يقول ويكسوم: “تتضمن مشاركة البيانات استخدام بيانات من خارج الشركة و/أو توفير البيانات لشركات أخرى”. وتشير إلى أن تبادل البيانات بين المنظمات أمر ضروري لخلق القيمة في الاقتصاد الرقمي.
2. التحليلات المرتكزة على البيانات
الاتجاه الرئيسي الحالي في تحليلات البيانات، بصرف النظر عن الذكاء الاصطناعي، هو التحليلات التي تركز على البيانات، كما يقول شري سانتانام، نائب الرئيس التنفيذي والمدير العام للبرمجيات والمنصات والذكاء الاصطناعي في شركة تقارير الائتمان الاستهلاكي Experian North America، عبر البريد الإلكتروني. ويوضح قائلاً: “يركز هذا الاتجاه على الاستفادة من البيانات عالية الجودة والمدارة بشكل جيد باعتبارها الأصل المركزي لقيادة التحليلات والنمذجة والرؤى”. “إنه يؤكد على أهمية إدارة البيانات والتكامل والحوكمة لضمان قدرة المؤسسات على تحقيق أقصى استفادة من قدراتها التحليلية.”
يقول سانتانام إن التحليلات المرتكزة على البيانات أمر بالغ الأهمية، لأنها تسلط الضوء على الحاجة إلى بيانات موثوقة ودقيقة وشاملة كأساس لأي عملية تحليلية. “في الوقت الذي تنمو فيه أحجام البيانات بشكل كبير، فإن وجود استراتيجية قوية لإدارة البيانات يضمن أن تتمكن الشركات من استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من بياناتها.” ويضيف أن التحليلات المرتكزة على البيانات تدعم أيضًا إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات عبر الفرق، مما يجعل الوصول إليها أكثر سهولة للعلماء غير المتخصصين في البيانات، ويسمح لمختلف أقسام المؤسسة باتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على مصادر بيانات متسقة وجديرة بالثقة.
3. دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في أطر التحليلات
أحد أكثر اتجاهات تحليل البيانات تأثيرًا في الوقت الحالي هو دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) في أطر التحليلات، كما لاحظ أنيل إنامدار، الرئيس العالمي لخدمات البيانات في شركة مراقبة وإدارة البيانات Instaclustr بواسطة NetApp، في مقابلة عبر الإنترنت.
يقول إنامدار: “إننا نشهد ظهور عصر جديد للبيانات 4.0، والذي يعتمد على التحولات السابقة التي ركزت على الأتمتة والتحليلات التنافسية والتحول الرقمي”. ويقول: “تستفيد هذه المرحلة الجديدة المتميزة من الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز قدرات تحليل البيانات بشكل كبير”. في حين أن الإمكانات التحويلية متاحة الآن للاستفادة منها، يجب على الشركات وضع استراتيجية بعناية عبر العديد من المجالات الرئيسية. “إن مدى نجاحهم في ذلك سيحدد مدى نجاحهم في استخدام البيانات 4.0 على المدى القريب.”
يعتقد إنامدار أن هناك حاجة إلى قيادة قوية ومتقدمة في مجال تكنولوجيا المعلومات لتحويل الثقافة التنظيمية بعيدًا عن التفكير القديم ونحو عقلية أكثر ابتكارًا تعتمد على البيانات. “يحتاج المسؤولون التنفيذيون إلى دعم اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لتحليلات البيانات، مما يضمن توافق المنظمة بأكملها مع هذه الرؤية.”
4. مضاعفة جهود حوكمة البيانات
يجب أن تكون حوكمة البيانات الشغل الشاغل لجميع المؤسسات. يحذر كريس مونيز، رئيس ممارسة البيانات والتحليلات الوطنية لشركة استشارات الأعمال والتكنولوجيا Centric Consulting، عبر البريد الإلكتروني: “إذا لم تكن ملكك، فأنت تتجه نحو عالم من الأذى”.
يقول مونيز إن حوكمة البيانات تملي القواعد التي ينبغي بموجبها إدارة البيانات. ويشير إلى أن “النظام لا يفعل ذلك فقط من خلال تحديد من يمكنه الوصول إلى ماذا”. “كما أنها تفعل ذلك من خلال تحديد ماهية بياناتك، وتحديد العمليات التي يمكن أن تضمن جودتها، وبناء أطر العمل التي تعمل على مواءمة الأنظمة المتباينة عبر المجالات المشتركة، ووضع معايير للبيانات المشتركة التي يجب أن تستهلكها جميع الأنظمة.”
إن الدافع وراء الحاجة إلى حوكمة قوية للبيانات هو التطور السريع للذكاء الاصطناعي. ويحذر مونيز قائلاً: “بدون ممارسة ناضجة لحوكمة البيانات – وعمليات إدارة البيانات الداعمة التي تمليها – فإن أي محاولة لإضافة قدرات جديدة للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ستؤدي إلى أضرار جانبية هائلة”.
5. التركيز المتزايد على جودة البيانات
أحد أكبر الاتجاهات في البيانات والتحليلات هو التركيز المتزايد على تحسين البيانات نفسها. يقول سكوت تشامبرز، مدير التحليلات في شركة NTT DATA Business Solutions: “نحن نعلم أن أعظم المخرجات تأتي من المدخلات عالية الجودة، والآن نرى المؤسسات تعمل على جمع بيانات أكثر شمولاً وتصبح حجر الأساس لتحليلات أفضل”. بريد إلكتروني. “عندما يتم تجانس عملية التقاط تلك البيانات بشكل فعال، فإن النتائج تعمل بشكل أفضل للجميع، خاصة مع ظهور الذكاء الاصطناعي مؤخرًا جنبًا إلى جنب مع التحليلات.”
يقول تشامبرز إنه عندما تعيش المعلومات في أماكن مختلفة، وغالبًا ما تظهر بطرق مختلفة، فإن هذا هو الوقت الذي تظهر فيه مشكلات الجودة. ويقول: “نحن نلاحظ أن المزيد من الأشخاص يدركون هذه الحقيقة ويهتمون شخصيًا بتحسين البيانات على الواجهة الأمامية بدلاً من مجرد تحليل المشكلات على الواجهة الخلفية”.
