خطوات تحليل البيانات خطوة بخطوة

فكرة تحليل البيانات بدأت من خلال تحديد المشكلات داخل الأنظمة عن طريق فهم أسبابها الجذرية ثم اقتراح حلول مبنية على الأدلة والكشف عن أي أشياء مخفية واتجاهات قد لا تكون واضحة للعين المجردة مثل عيوب في عملية الإنتاج لاتخاذ قرارات سليمه تجاه هذه العيوب وتحسين الكفاءة كما أنه لا يتعلق الأمر فقط بالأرقام بل بتحويلها إلى قصة مقنعة ومفهومة.

خطوات تحليل البيانات : 

1. قبل البدء في التحليل يجب أن تحدد بوضوح ما هي المشكلة التي تحاول حلها من خلال تحليل البيانات. لأن هذا التحديد المنطقي يجعل العمليه بأكملها متوجه لما تريد حتي تتضمن نتائج ذات صلة ومفيدة لك بسهوله. مثل سؤال لماذا انخفضت مبيعات المنتج “س” الشهر الماضي؟

2. بعد تحديد الهدف حان الوقت لجمع البيانات التي ستحتاجها للإجابة على سؤالك. ويمكن أن تأتي من مصادر متنوعة داخلية أو خارجية سواء من مصادرها الشائعة مثل قواعد (SQL، NoSQL).  أو واجهات برمجة التطبيقات (APIs) لجمع البيانات من منصات التواصل الاجتماعي.

3. من أهم الخطوات هو تنظيف البيانات وتكون حاسمه لضمان جودة ودقة النتائج حيث أن التنظيف يقوم بـ إزالة السجلات المكررة وتعبئة القيم المفقودة بطرق مناسبة ثم التأكد من أن جميع البيانات لها نفس التنسيق وتحديد القيم التي تبتعد بشكل كبير عن بقية البيانات واتخاذ قرار التعامل معها.

4. بعد تلك الأمور تبدأ عملية التحليل الفعلية عن طريق استخدام تقنيات إحصائية مثل التحليل الوصفي الذي يلخص ويصف خصائص البيانات ويجيب على سؤال “ماذا حدث؟”. والتحليل التشخيصي هدفه هو فهم سبب حدوث شيء معين ثم التنبؤي يكون دوره في التنبؤ بالأحداث المستقبلية.

5. بمجرد تحليل البيانات تقوم بتفسير النتائج بطريقة منطقية وعرضها بصريا لمساعدة الجمهور على فهمها بسهولة والتفسير. هو عباره عن الربط بين النتائج والسؤال البحثي الأصلي وتحديد الرؤى الهامة حتي يتم مناقشة أي قيود للتحليل. لكن تصور البيانات هو استخدام الرسوم البيانية لعرض العلاقات.

6. الخطوة الأخيرة هي توصيل النتائج إلى أصحاب المصلحة المعنيين واتخاذ القرارات عن طريق إعداد تقرير يوضح المنهجية والتوصيات. ثم تقديم عرض تقديمي موجز ومقنع يسلط الضوء على أهم ما تم التوصل له وتحويلها لخطط قابله للتنفيذ وأحيانا تؤدي هذه الخطوة إلى تحليلات إضافية تعيدنا إلى الخطوة الأولى.

أقرأ أيضا : أفضل كورسات تحليل البيانات أونلاين

من هم محللين البيانات :

مجموعه من الأشخاص هدفهم الأساسي هو مساعدة الشركات والمؤسسات ويعتبر هو  الرابط بين البيانات الأولية والقرارات الاستراتيجية. فهم ليسوا مجرد جامعي أرقام بل هم مفكرون نقديون ومحللون يقومون بتحويل الأرقام والحقائق إلى قصص يمكن للإدارة فهمها والتصرف بناءً عليها.

المهارات الأساسية لمحلل البيانات :

لكي يصبح الشخص محلل بيانات ناجحا يحتاج إلى مزيج من المهارات التقنية والمهارات الشخصية لأنها بمثابة العمود الفقري للعمل. ويجب اتقان برامج أكسل لأنها ضرورية للمبتدئين وللتعامل مع مجموعات البيانات الأصغر سواء الجداول المحورية والرسوم البيانية وتصفية البيانات وفرزها.

تعد SQL من أهم المهارات حيث أنها تستخدم للاستعلام عن قواعد البيانات العلائقية وتصفيتها والتعامل مع كميات كبيرة من المعلومات بكفاءة. ثم استخدام برنامج مثل Tableau لتحويل البيانات المعقدة إلى رسوم بيانية وشرحها بطريقه مفهومه للجمهور غير التقني ولابد من وجود الفضول.

لابد من الدراسة والتعلم دائما لكي تتكيف مع التغيرات في أنواع البيانات ومتطلبات العمل. لذلك المحلل هو المترجم الذي يري الأرقام بشكل مختلف ومميز عن جميع الأشخاص تكون عباره عن أشياء معقد يتم تفككها إلى معلومات مفيدة وقصص تدعم نمو الأعمال وتحسين الأداء للتطوير.

مستقبل تحليل البيانات :

1. تقوم أدوات الذكاء الاصطناعي بالاهتمام بـ عملية تحليل البيانات مثل تنظيفها وتحضيرها وحتى بناء النماذج التحليلية الأولية لتقليل بشكل كبير من الجهد اليدوي.

2. سوف يتمكن من إجراء تحليلات أكثر تعقيدا ومنها تحليل اللغة الطبيعية (NLP) لفهم النصوص والمحادثات، والرؤية الحاسوبية لتحليل الصور ومقاطع الفيديو.

3. ستصبح هناك قدرة على التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية واقتراح الإجراءات المثلى أكثر دقة وقوة بفضل نماذج التعلم الآلي المتطورة لتعزيز قدرات محلل البيانات البشري.

4. مع تزايد أعداد أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) والاحتياج لاتخاذ قرارات فورية سيزداد الطلب على تحليل البيانات في الوقت الفعلي للاستجابه السريعه في الأحداث المتغيرة.

5. لن يكون محللو البيانات هم الوحيدين الذين يحتاجون إلى فهم البيانات لكن ستزداد أهمية محو الأمية بالبيانات في جميع مستويات المؤسسة وسيلعب دور في تثقيف الآخرين.

للمزيد عن خطوات تحليل البيانات من هنـــــــــــــا