ما هي تحليلات الأعمال؟ الدليل الكامل لأصحاب الأعمال

بدون معلومات ثاقبة ، تفتقر المنظمات إلى القدرة على تحسين أدائها ونموها . وبينما تتمتع كل شركة بفرصة جمع البيانات من الإجراءات اليومية ، مثل المعاملات ومراقبة المخزون ، فقد لا يمتلك البعض التكنولوجيا اللازمة.

تعتمد حوالي 84٪ من الشركات الصغيرة الحديثة على العمليات اليدوية التي تتطلب حفظ السجلات يدويًا. هذه الطريقة ليست غير فعالة فحسب ، ولكنها أيضًا غير قادرة على جمع بيانات كافية لإجراء تحليلات الأعمال.

باستخدام التحليلات ، تستطيع الشركات استخدام البيانات لتعزيز عمليات صنع القرار لتحسين أدائها العام.

ما هي تحليلات الأعمال؟

تحليل الأعمال هو استخدام منهجيات مختلفة، مثل استخراج البيانات، والتحليلات التنبؤية، الإحصائي التحليل ، وحلول إدارة، لنمذجة البيانات إلى معلومات مفيدة. يتيح ذلك للشركات تحديد الأنماط وتوقع الاتجاهات والتنبؤ بالنتائج لاتخاذ قرارات تستند إلى البيانات بشكل أفضل.

تشمل العناصر الأساسية لتحليلات الأعمال-

• تجميع البيانات هو جمع وتنظيم وتصفية المعلومات من المصادر المتطوعة وسجلات المعاملات.
• يشير التنقيب في البيانات إلى الفرز من خلال كميات كبيرة من المعلومات باستخدام قواعد البيانات والإحصاءات والبرامج لتحديد العلاقات وتوقع الاتجاهات.
• يحدد تعريف الاقتران والتسلسل الإجراءات التي يمكن التنبؤ بها الناتجة عن إجراء آخر.
• يستكشف تعدين النص مجموعات البيانات وينظمها لإعداد المعلومات للتحليل الكمي والنوعي.
• التنبؤ هو تحليل البيانات التاريخية من إطار زمني محدد لعمل تقديرات مستنيرة للأحداث أو النتائج أو السلوكيات المستقبلية.
• تستخدم التحليلات التنبؤية العديد من الأساليب الإحصائية والبيانات المستخرجة لتطوير النماذج التي تولد نتيجة تنبؤية لسيناريوهات مختلفة.
• يحدث التحسين بعد إجراء التنبؤات عندما تستخدم الشركات طرق محاكاة مختلفة لاختبار السيناريوهات.
• يستخدم تصور البيانات التمثيلات المرئية ، مثل الرسوم البيانية والجداول والمخططات لشرح المقاييس المعقدة لفهمها بسهولة.

تستخدم العديد من الشركات حلول التحليلات ، مثل برامج التنبؤ ، لأتمتة إجراءات البيانات هذه وتوسيع قدرات المعالجة الخاصة بها.

عادةً ما يتم تصنيف تحليلات الأعمال ضمن التحليلات الوصفية أو التشخيصية أو التنبؤية أو الوصفية. ومع ذلك ، بناءً على احتياجاتهم ، يمكن للشركات استخدام أشكال متعددة من التحليلات لتحسين عملياتها الداخلية.

الغرض من تحليلات الأعمال ليس فقط تعزيز الكفاءة التشغيلية ، ولكن أيضًا لإعداد الأنظمة للأحداث المستقبلية. تستخدم العديد من الصناعات ، مثل الرعاية الصحية وتجارة التجزئة ، التحليلات لتحسين مهاراتهم الإدارية.

على سبيل المثال ، يمكن لتجار التجزئة تتبع تفضيلات العملاء ومعدلات الاستبقاء وإنتاجية الموظفين والأداء التسويقي لزيادة المبيعات والدخل. حتى المطاعم تراقب ساعات الذروة لتحديد موعد بدء إعداد خط تجميع الطعام لتقديم خدمة عملاء سريعة.

4 أنواع التحليلات

اعتمادًا على الصناعة ، تستخدم الشركات الحديثة عادةً أحد نماذج التحليلات الأساسية الأربعة-

1. التحليلات

الوصفية تعمل التحليلات الوصفية على استخراج البيانات الأولية وتجميعها حتى يتمكن المحللون من الحصول على عرض دقيق للأداء في الوقت الفعلي. على الرغم من اعتبار التنقيب عن البيانات جزءًا غير أساسي من سلسلة قيمة البيانات ، إلا أنه يمكّن نماذج التحليلات من تحديد الأنماط والاتجاهات للتنبؤ بالنتائج المستقبلية.

2. التحليلات

التشخيصية لا تركز التحليلات التشخيصية على الأداء الفوري لحملة أو عملية ، بل تبحث في النتائج السابقة للتأكد مما حدث ولماذا. يكسر النموذج البيانات التاريخية حتى يتمكن من تحديد العلاقات بين المتغيرات.

3. التحليلات التنبؤية

تُستخدم التحليلات التنبؤية ، بما في ذلك تقنيات التنبؤ والإحصاء ، للتنبؤ بعدة سيناريوهات لما يمكن أن يحدث بناءً على الأفكار المحددة. غالبًا ما تستخدم هذه الطريقة جنبًا إلى جنب مع نماذج التنبؤ المعقدة الأخرى.

4. التحليلات

الوصفية تأخذ التحليلات الوصفية النموذج التنبئي خطوة إلى الأمام من خلال التنبؤ بالأحداث المستقبلية وتحديد الكيفية التي يجب أن تتخذ الشركة إجراءات بها. تضيق هذه الطريقة المعلومات العامة التي توفرها البيانات الضخمة لحلول دقيقة.

غالبًا ما تستخدم الشركات التحليلات الوصفية أو التشخيصية عندما تبدأ في إنشاء قاعدة عملاء مخلصين ولكنها لا تعمل بنشاط بعد على التوسع. تقوم الشركات الأكبر والأكثر بروزًا في النهاية بتنفيذ نماذج تنبؤية وتعليمية للحفاظ على نجاحها وتحسين العمليات الداخلية .

علوم البيانات مقابل ذكاء الأعمال مقابل تحليلات الأعمال

هناك العديد من عمليات البيانات التي تبدو متشابهة ولكنها تحتوي على عناصر مختلفة تمامًا. يجب أن تأخذ الشركات الوقت الكافي لمعرفة الاختلافات بين الأساليب التالية.

تحليلات الأعمال مقابل تحليلات البيانات

تحليل البيانات هو مصطلح واسع يستخدم لوصف سلسلة العمليات العلمية التي يتم إجراؤها لتشكيل البيانات الأولية في معلومات مفيدة. على الرغم من أن تحليلات الأعمال والبيانات تسعى جاهدة لتحسين الكفاءة التشغيلية ، إلا أن تحليلات الأعمال مصممة وفقًا لاحتياجات الشركة.

من ناحية أخرى ، فإن تحليلات البيانات لها تطبيق أوسع بكثير ، يشمل ذكاء الأعمال ، وإعداد التقارير ، والمعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP). لذلك ، يمكن لأي مؤسسة أو فرد استخدام تحليلات البيانات.

يعمل المحللون والمهندسون والعلماء جميعًا في تحليلات البيانات لجمع المعلومات وتجميعها وإعدادها لمزيد من التطوير والاختبار. وهذا يمكنهم من توصيل الأشكال بالنماذج وصياغة الحلول. لذلك ، إذا أرادت شركة ما استخدام تحليلات البيانات ، فستحتاج إلى تكييف عملياتها لعملياتها المحددة.

تحليلات الأعمال مقابل علوم البيانات

علم البيانات هو دراسة متعددة التخصصات تستخدم خوارزميات وأساليب وعمليات علمية مختلفة لتحليل البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. يتيح ذلك لعلماء البيانات تحديد مصدر المعلومات ، وما تنطوي عليه ، وكيف يمكن استخدامها.

يتعاون علم البيانات مع طرق مختلفة ، من تحليل البيانات إلى التعلم الآلي ، للاستفادة بشكل أفضل من أحدث تقنيات المعلومات. المحللون مسؤولون عن استخدام حلول التحليل والبيانات لتقديم معلومات رقمية شاملة تمكن الشركات من اتخاذ قرارات قائمة على البيانات.

ومع ذلك ، لا يتم استخدام علم البيانات للإجابة على أسئلة محددة مثل تحليلات الأعمال. يسعى علماء البيانات إلى فهم المعلومات التي تم جمعها ، بينما تهدف تحليلات الأعمال إلى معالجة مشكلة معينة.

ذكاء الأعمال مقابل تحليلات الأعمال

غالبًا ما يتم استخدام ذكاء الأعمال وتحليلات الأعمال بشكل مترادف لأن لهما أغراضًا متشابهة. ومع ذلك ، يركز ذكاء الأعمال عادةً على التحليلات الوصفية ، التي تجمع البيانات وتخزنها لتقييم الاتجاهات التاريخية لتوفير منظور جديد لمقاييس الوقت الفعلي.

من ناحية أخرى ، تستخدم تحليلات الأعمال التحليلات الوصفية لتعدين البيانات وصياغتها باستخدام التعلم الآلي لحساب احتمالية السيناريوهات المختلفة. بمعنى آخر ، تحدد ذكاء الأعمال ما حدث والعناصر التي يجب تغييرها ، بينما تجيب التحليلات عن سبب حدوثها وما سيحدث بعد ذلك.

تميل تحليلات وذكاء الأعمال إلى التداخل لأنها تحمل هياكل وممارسات وأغراض متشابهة.

كيف يمكن لتحليلات الأعمال تحسين الأداء

تحليلات الأعمال لديها القدرة على تحسين أي عملية ؛ كل هذا يتوقف على تطبيق الشركة. عادةً ما تستخدم المؤسسات تحليلات الأعمال لأنها-

• تمكن الشركات من إحداث تأثير

يتيح تحليل البيانات للشركات فهم كل من أدائها العام والسوق الذي تعمل فيه. وهذا يمنح الشركات القدرة على فحص ربحيتها مع المنافسين لتحسين جهود التوسع.

على وجه التحديد ، تمنح تحليلات الأعمال الشركات الوضوح والقدرة التنافسية وحسن التوقيت. إن الوضوح حول مكانة العمل داخل صناعتهم يمنح الإدارة المعرفة لتطوير استراتيجيات أكثر فاعلية. تمكن القدرة التنافسية الشركات من استخدام بياناتها للبقاء في صدارة المنافسة. ويسمح التوقيت المناسب بإلقاء نظرة ثاقبة فورية على العمليات لاتخاذ القرارات بسرعة.

• يبقي الشركات على اطلاع دائم في الأسواق المتقلبة

لكي تظل الشركة قادرة على المنافسة ، لا يمكنها الاعتماد على الاستراتيجيات التي كانت فعالة في السابق. بدلاً من ذلك ، يجب عليهم تكييف نماذجهم وعملياتهم باستمرار. باستخدام تحليلات الأعمال ، يمكن للمؤسسات البقاء على دراية باتجاهات السوق المتقلبة لتحسين استراتيجياتها وقابلية التوسع.

يوفر Analytics أيضًا للشركات فرصة للاستفادة من الاتجاهات الناشئة وتجنب تحديات الصناعة.

• يعزز الكفاءة التشغيلية

توفر تحليلات الأعمال رؤى واضحة للعمليات الداخلية ، مما يمكّن الإدارة من تحديد أوجه القصور وعدم الدقة لتنفيذ قرارات سريعة.

على سبيل المثال ، إذا أظهر نظام إدارة المخزون تناقضات باستمرار داخل خط الإنتاج ، فيمكن للإدارة تحديد ما إذا كانت هناك مشكلة في أرقام الباركود أو الماسحات الضوئية أو الموظفين.

• يعزز توسع الأعمال

يمنح الوصول إلى التحليلات الشركات خيار تنفيذ نماذج التنبؤ ، وتعزيز سرعة الشركة ، والميزة التنافسية ، ومهارات الإعداد. يتيح ذلك للمؤسسات توقع وتجنب المخاطر المحتملة ، مثل تقلب طلبات العملاء أو أسعار السوق.

من خلال الرؤية المحسّنة ، يمكن للشركات اتخاذ قرارات أفضل وأسرع مدعومة بالبيانات.

• يبني علاقات أقوى مع العملاء

من خلال جمع وتحليل بيانات العملاء ، يمكن للشركات فهم سلوكيات المستهلك ومخاوفه وتفضيلاته بشكل أفضل. كما يسمح للإدارة بمراقبة منظور الجمهور ورأي العلامة التجارية بنشاط من خلال وسائل التواصل الاجتماعي والاستطلاعات ومراجعة مواقع الويب.

يمكن لفرق التسويق تتبع نتائج العروض الترويجية لتحديد نوع المحتوى الذي يفضله المتسوقون ، مما يعزز تجربة العملاء والمبيعات.

• يزيد الأرباح

أظهرت دراسة أجرتها شركة McKinsey أن الشركات التي تستثمر في تحليلات البيانات الضخمة تشهد زيادة في الأرباح بنسبة 6٪ ، والتي تمتد إلى 9٪ للاستثمارات التي تتجاوز خمس سنوات. من خلال قياس البيانات التي تم جمعها ، يمكن للشركات تقليل الأعطال الداخلية ، مما يعزز الكفاءة ويقلل من تكاليف التشغيل.

هذا ، إلى جانب استراتيجيات التسويق المحسّنة ، يمنح الشركات القدرة على الاستثمار في الحملات المربحة التي تدفع المبيعات والإيرادات.

7 خطوات لتحليلات الأعمال الناجحة

تحليلات الأعمال هي عملية تكرارية ، مما يعني أنها دورية. أثناء قيام الشركات بجمع وتقييم بياناتها ، سيكون للتحليل تأثير مباشر على احتياجاتها المستقبلية. لذلك ، يجب على الشركات تكييف عملية التحليل وتنفيذها بعناية لضمان رؤى موثوقة.

بينما يمكن للمؤسسات تصميم تحليلات الأعمال وفقًا لعملياتها ، تتكون العملية عادةً من سبع خطوات –

1. تحديد الهدف

أولاً ، يجب على أصحاب الأعمال تحديد احتياجاتهم وأهدافهم وأهدافهم. يمكن أن يكون هذا أي شيء من تحسين النظام المتأخر إلى زيادة الوصول إلى العملاء والمبيعات. بغض النظر عن الهدف ، يجب أن تكون الشركة قادرة على جمع البيانات ذات الصلة لتعزيز عملية اتخاذ القرار.

على سبيل المثال ، تحتاج الشركة التي تتطلع إلى تحسين عملية تنفيذ الطلبات إلى أن يكون لديها نظام إدارة مناسب ، مثل برنامج المخزون أو المستودعات. تولد هذه الحلول تقارير مفصلة تمكن المديرين من صياغة رؤى قابلة للتنفيذ.

2. جمع البيانات

والخطوة التالية هي البدء في جمع البيانات. يمكن أن تكون المعلومات منظمة وغير منظمة ونوعية وكمية ، اعتمادًا على أهداف الشركة.

البيانات المنظمة هي أي معلومات تم تشكيلها بالفعل في مقاييس شاملة ، مثل التركيبة السكانية والجنس والعمر ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs). البيانات غير المنظمة هي معلومات أولية تحتاج إلى تدخل بشري لاستخلاص النتائج ، مثل ملاحظات العملاء واستطلاعات الرأي.

قد تحتاج بعض الشركات إلى نوع واحد فقط من البيانات ، بينما قد تتطلب شركة أخرى نماذج متعددة. على سبيل المثال ، غالبًا ما تقوم الشركات التي تتطلع إلى تحسين تجربة العملاء بجمع البيانات من مصادر متعددة ، من مراجعة وسائل التواصل الاجتماعي إلى بيانات نقاط البيع (POS) ، للحصول على منظور شامل.

3. تحليل البيانات

بعد جمع البيانات ، يجب تحليلها. قد تحتاج المهام الأكثر وضوحًا فقط إلى حسابات سريعة من فرق الإدارة ، بينما قد يتطلب البعض الآخر أدوات تحليلية ، مثل البرامج ، لحساب الخوارزميات المعقدة.

يجب على الشركات التشاور مع المطورين وعلماء البيانات لتحديد كيفية تحليل المعلومات. يمكن برمجة البرامج لإنشاء تقارير حول المقاييس والاتجاهات والعلاقات في الوقت الفعلي. ومع ذلك ، غالبًا ما تتطلب عملًا إضافيًا لتطوير رؤى قابلة للتنفيذ.

4. إجراء تنبؤات

بناءً على تحليل البيانات ، يمكن للشركات إجراء تنبؤات. مرة أخرى ، يمكن تبسيط هذه الخطوة بالحلول الحديثة ، مثل برنامج التنبؤ ، الذي يدمج البيانات التاريخية والحقيقية لتقدير النتائج المستقبلية.

على سبيل المثال ، إذا أظهرت البيانات أن متوسط ​​عمر العميل لبائع التجزئة هو 45 عامًا ، يمكن لفرق التسويق تطوير عروض ترويجية تروق لهذه الفئة السكانية. يتضمن ذلك قنوات البيع التي يجب وضع الإعلانات فيها ، ووقت تشغيل الإعلانات التجارية ، وحتى كيفية توصيل الترويج.

5. تقييم كل خيار

قد تقدم التنبؤات أكثر من خيار واحد يمكن أن يتخذه العمل. في هذه الحالة ، يجب على الإدارة تقييم كل مسار لتحديد أيهما أكثر جدوى ، وأكثر فعالية من حيث التكلفة ، ويوفر نتائج سريعة.

6. تنفيذ الحل

بعد اختيار الخيار ، حان الوقت لتنفيذ الحل. يمكن أن يعني هذا عدة أشياء ، من إجراء التصحيحات ضمن إجراء معياري إلى تنفيذ حل تقني فعلي.

7. مراقبة الحل

لا تنتهي العملية بمجرد وضع الحل في مكانه. تحتاج الإدارة إلى المراقبة النشطة لكيفية أداء الحل وما إذا كان يلبي الهدف الأصلي. إذا لم يكن الأمر كذلك ، فقد يلزم تكرار العملية أو إعادة تقييمها.

تعد تحليلات الأعمال أداة قوية تلقي الضوء على كيفية تحسين الشركات لأدائها العام باستخدام البيانات الثاقبة. وهذا يمكّن أصحاب المصلحة من تعزيز عملياتهم لتعزيز الربحية والنمو