أدوات تحليل البيانات هي عيون المؤسسات في عالم مليء بالمعلومات الخام حيث إنها تحوّل الأرقام المعقدة إلى رؤى قابلة للتنفيذ حتي يتم أخذ قرار مناسب لأنه بدلاً من الاعتماد على التخمين تسمح هذه الأدوات بالحصول علي حقائق وأرقام دقيقة كما أنها تقوم بتوجيه الحملات الإعلانية للجمهور المناسب لـ تقليل التكاليف وزيادة العائد على الاستثمار.
تكون ضرورية في تحسين العمليات التشغيلية مثل إدارة المخزون وسلسلة التوريد، لتقليل الهدر وزيادة الإنتاجية ثم الكشف عن الاختناقات في سير العمل وتحسينه مع بسلوكيات العملاء المستقبلية واتجاهات السوق وحتى المشاكل المحتملة في سلسلة التوريد لـ يتم اتخاذ تدابير استباقية للتخفيف من هذه المخاطر حتي يمنحها تفوق تنافسي بين جميع الشركات.
أدوات تحليل البيانات المجانية :
هذه الأدوات تسمح للمستخدمين التعامل مع البيانات من البداية إلى النهاية سواء بداية من استخراجها ومرورا بتنظيفها وتحويلها ثم تحليلها بعمق حتي تصل إلى تقديمها في أسلوب قابل للتنفيذ لتحقيق أهدافك سواء كنت فرد يسعى لفهم سلوكه المالي أو شركة عملاقة تهدف للسيطرة على السوق.
1. لغات البرمجة :
لغة Python تكون مفتوحه المصدر ومرنه وقوية جدا كما أنها سهلة التعلم نسبيا ولديها مكتبات ضخمة لتحليل البيانات مثل Pandas لمعالجة البيانات وتنظيفها ثم NumPy للعمليات العددية والمصفوفات وأيضا Matplotlib و Seaborn للتصوير البياني وإنشاء الرسوم البيانية وتستخدم هذه الأداة في لتحليلات المعقدة.
أيضا لغة R متخصصة في الحوسبة الإحصائية والرسوم البيانية مفتوحة المصدر ولديها مجتمع نشط يدعمها بالعديد من الحزم للإحصاء والتعلم الآلي وتصور البيانات لكنها أقل كفاءة في التعامل مع البيانات مقارنة بـ Python وتستخدم في للتحليل الإحصائي المتقدم بشكل احترافي.
2. أدوات تصور البيانات ولوحات المعلومات :
هناك أداة Google Data Studio وهي مجانية بالكامل متكاملة مع خدمات Google الأخرى كما تسمح بإنشاء لوحات معلومات وتقارير تفاعلية. ولكنها أقل دعما للميزات المتقدمة مقارنة بالأدوات المدفوعة ومناسبة للمبتدئين خصوصا في أمور التسويق وإنشاء تقارير سريعة شاملة.
أيضا أداة Tableau Public توفر نسخة مجانية من Tableau الشهير حتي تنشئ تصورات بيانية مبهرة سهلة الاستخدام. لكن لا تسمح بحفظ العمل محليا إلا إذا كان لديك نسخة مدفوعة وتتطلب مشاركة العمل علنا. ثم تستخدم هذه الأداة في تعليم ومشاركة تصورات البيانات مع الجمهور المستهدف.
ثم أداة Apache Superset تكون مفتوحة المصدر وتوفر مكتبة غنية من التصورات ثم تدعم الاتصال بمصادر البيانات. وأحيانا تحتاج المعرفة التقنية للتثبيت والإعداد وتستخدم من خلال المؤسسات التي تبحث عن حل مفتوح لإنشاء لوحات معلومات وتقارير صحيحة.
أقرأ أيضا : أساسيات تحليل البيانات للمبتدئين
3. أدوات جداول البيانات :
حيث أن Microsoft Excel توفر نسخة مجانية محدودة لذلك فهي شائعة جدا وسهلة في الاستخدام. لذا وظائفها تكون أساسية لفرز وتصفية وتنظيم البيانات وإنشاء رسوم بيانية بسيطة وفي بعض الاحيان تكون قدراتها محدودة وتتناسب مع المشاريع الصغيرة والمتوسطة.
هناك Google Sheets عبارة عن قائمة على الويب وتسمح بالتعاون في الوقت الفعلي وتوفر وظائف مماثلة لـ Excel. لكن أبطأ مع البيانات الكبيرة والاستخدام الأمثل لها في الوصول إلى البيانات من أي مكان. وسوف تستطيع مشاهدة التغييرات التي يقوم بها الآخرون لحظيا سواء الفرق في التسويق أو المبيعات.
4. أدوات متخصصة أخرى :
1. KNIME هي منصة مفتوحة المصدر لتحليل البيانات وتعديلها لأنها تتميز بواجهة رسومية (Drag-and-Drop) لبناء سير عمل البيانات دون الحاجة إلى كتابة الكثير من التعليمات البرمجية لكن من المؤسف أن واجهته معقدة للمبتدئين في البداية وتستخدم في لتحليل الإحصائي المتقدم.
Apache Hadoop .2 و Apache Spark هما إطاران عمل مفتوحا المصدر لمعالجة وتخزين البيانات الضخمة (Big Data) بشكل موزع وفعال. Spark أسرع بشكل عام لمعالجة البيانات في الذاكرة ويطلبو معرفة تقنية متقدمة. لذلك هو الأفضل بالنسبة للمؤسسات التي تتعامل مع كميات هائلة من البيانات.
كيفية اختيار الأداة المناسبة لك :
1. تحديد مستوى خبرتك سواء مبتدئ تماما يكون الحل الأفضل Microsoft Excel للتحليلات الأساسية لأنها تكون سهلة التعلم واجهاتها رسومية ولا تتطلب أي معرفة برمجية يمكنك البدء بتحليل البيانات المنظمة فورا.
2. اذا كانت خبرتك متوسط يمكنك البدء بـ Python لأنها ستمكنك من التعامل مع أنواع بيانات أكبر وأكثر تعقيدا وخطواتك التاليه تعمل علي تعميق فهمك للغة التي اخترتها واستكشاف مكتبات متخصصة التصوير البياني.
3. فهم طبيعه وحجم البيانات التي تتعامل معها اذا كانت صغيرة سوف تستخدم أكسل لأنه كافي في هذه الأحجام لكن المتوسطة تحتاج لـ لغة Python و R ثم البيانات الضخمة جدًا تستخدم لغة برمجه مدمجة مع أطر عمل.
4. لا تشعر بالضغط لاختيار الأداة “المثالية” من البداية لأن يكون أفضل نهج هو البدء بالأداة التي تشعر بالراحة تجاهها وتناسب احتياجاتك الحالية وكلما اكتسبت خبرة وتعقّدت مشاريعك تستطيع التوسع وتعلم أدوات جديدة.
Comments are closed.