تحليلات وصفية فهم الاتجاهات والرؤى الماضية

التحليلات الوصفية تشبه دليلًا ودودًا للشركات التي ترغب في فهم بياناتها التاريخية. في جوهرها، تركز على تلخيص البيانات السابقة لتقديم رؤى تساعد المنظمات على فهم ما حدث. اعتبرها كراوي قصص، تحول الأرقام الخام إلى سرد يبرز الاتجاهات والأنماط والعلاقات داخل البيانات.

لفهم كيفية عمل التحليلات الوصفية، من المفيد تحليل مكوناتها الرئيسية:

• جمع البيانات: هذه هي الخطوة الأولى، حيث يتم جمع البيانات ذات الصلة من مصادر متنوعة. قد تشمل سجلات المبيعات، ملاحظات العملاء، التفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي والمزيد.

• معالجة البيانات: بمجرد جمعها، يجب تنظيف البيانات وتنظيمها. تضمن هذه الخطوة أن تكون البيانات دقيقة وجاهزة للتحليل، مع إزالة أي تناقضات أو أخطاء.

• تحليل البيانات: هنا تحدث السحر. يستخدم محللو البيانات الأساليب الإحصائية لاستكشاف البيانات، وتحديد الاتجاهات والأنماط التي يمكن أن تُفيد في اتخاذ قرارات الأعمال.

• تصوير البيانات: أخيرًا، يتم تقديم الرؤى المستخلصة من التحليل بصريًا من خلال الرسوم البيانية والمخططات ولوحات المعلومات. هذا يسهل على أصحاب المصلحة فهم المعلومات بسرعة واتخاذ قرارات مستنيرة.

يمكن تصنيف التحليلات الوصفية إلى عدة أنواع، كل منها يخدم غرضًا فريدًا:

• التقارير: يتضمن ذلك إنشاء تقارير دورية تلخص مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وغيرها من المقاييس المهمة.

• تنقيب البيانات: هذه التقنية تستكشف مجموعات البيانات الكبيرة لكشف الأنماط أو العلاقات المخفية، مما يوفر رؤى أعمق حول البيانات.

• لوحات المعلومات: تتيح لوحات المعلومات التفاعلية للمستخدمين تصور البيانات في الوقت الفعلي، مما يساعدهم على مراقبة الأداء واتخاذ قرارات سريعة.

• تحليل الاتجاه: تركز هذه الطريقة على تحديد الاتجاهات على مر الزمن، والتي يمكن أن تكون حاسمة للتنبؤ بالأداء المستقبلي استنادًا إلى البيانات التاريخية.

تُستخدم التحليلات الوصفية عبر صناعات مختلفة لدفع عملية اتخاذ القرار:

• التجزئة: قد تقوم شركة تجزئة بتحليل بيانات المبيعات السابقة لتحديد المنتجات الأكثر شعبية خلال مواسم معينة. يمكن أن تُستخدم هذه المعلومات في اتخاذ قرارات المخزون واستراتيجيات التسويق.

• الرعاية الصحية: تستخدم المستشفيات التحليلات الوصفية لتتبع نتائج المرضى وكفاءة العمليات. من خلال فحص بيانات المرضى التاريخية، يمكنهم تحديد الاتجاهات التي تؤدي إلى تحسين رعاية المرضى.

• المالية: غالبًا ما تستفيد المؤسسات المالية من التحليلات الوصفية لتقييم أداء محفظتها بمرور الوقت، مما يساعدها على فهم أي الاستثمارات تحقق أفضل العوائد.

تحليل البيانات الوصفي غالبًا ما يعمل جنبًا إلى جنب مع أساليب تحليلية أخرى:

• التحليلات التنبؤية: بينما تنظر التحليلات الوصفية إلى البيانات الماضية، تتنبأ التحليلات التنبؤية بالنتائج المستقبلية بناءً على الاتجاهات التاريخية.

• التحليلات التوجيهية: هذه الطريقة تأخذ خطوة إضافية من خلال التوصية بالإجراءات بناءً على الرؤى المستمدة من التحليلات الوصفية والتنبؤية.

• ذكاء الأعمال (BI): تستخدم أدوات BI التحليلات الوصفية لتزويد المؤسسات برؤى تساعد في توجيه التخطيط الاستراتيجي والتحسينات التشغيلية.

تعتبر التحليلات الوصفية أداة حيوية للمنظمات التي تسعى لاتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات. من خلال تلخيص الأحداث والاتجاهات الماضية، توفر صورة واضحة عن أداء الأعمال، مما يمكّن المعنيين من تحديد الفرص والتحديات. مع اعتماد المزيد من الشركات على استراتيجيات مستندة إلى البيانات، ستستمر أهمية التحليلات الوصفية في النمو، مما يجعلها جزءًا أساسيًا من أي استراتيجية بيانات.