هل البيانات هي النفط الجديد (3) ؟

في هذه السلسلة من المقالات عن البيانات والتحليلات، تم التطرق في المقالات السابقة لأهمية ومجالات استخدام البيانات والبعد التاريخي لعلم البيانات. في هذا المقال، سيتم التفصيل في أنواع التحليلات المتعارف عليها من قبل الخبراء والتي تندرج تحت أربعة أقسام رئيسية كما يلي:

1- التحليل الوصفي Descriptive analytics : هذا النوع من التحليلات يُساعد متخذ القرار على الإجابة على أسئلة من نوع “ماذا حدث في الماضي أو ماذا يحدث الان او what happened”. مثلاً، بإمكان منشأة من معرفة هل يستخدم السكان/العملاء مُنتج معين، ونوعية العُملاء مستخدمي المنتج، ومتى وأين يستخدم المُنتج وبأي كمية، وأين يتركز السكان، ومن أين ياتون/يذهبون ومتى، واَي من وسائل المواصلات يستخدمون ومتى. 

2- التحليل التشخيصي Diagnostic analytics : يُستخدم هذا النوع من التحليلات للإجابة على أسئلة من نوع “لماذا حدث/يحدث شي ما او why did it happen”. مثلاً، بإمكان منشأة من البحث لمعرفة سبب عزوف السكان/العملاء عن إستخدام مُنتج، وسبب انقطاع خدمة، وسبب زيادة الإيرادات أو المصروفات، وسبب هجرة سكان منطقة معينة أو سبب تغير نمط المعيشة. 

3- التحليل التَنبؤي او Predictive analytics:  في هذا النوع من التحليلات، يُمكن لصناع ومتخذي القرارات الإجابة على أسئلة من نوع “ماذا سيحدث في المستقبل او what will happen”. مثلاً، من الممكن معرفة بوادر عزوف عُملاء عن إستخدام منتج بالمستقبل، وبوادر وإحتمالات انقطاع الخدمة، وبوادر فشل اجهزة، وبوادر صعوبات في تحقيق الإيرادات المرجوة، بوادر إستقالة موظفين كل ذلك قبل حدوث الحالة نفسها. هذه المعلومات تمكن صانعي ومتخذي القرار من معالجة الأسباب بشكل إستباقي وبالتالي تجنب تبعات الحالة بعد حدوثها. فكما هو معلوم في علم التسويق والموارد البشرية مثلاً، تكلفة إستقطاب عميل أو موظف متميز تفوق تكلفة الاحتفاظ به. 

4- التحليل التوجيهي  Prescriptive Analytics: في الحالات الاكثر تقدماً،  يستخدم هذا النوع من التحليلات لمساعدة متخذ القرار على اختيار القرار الأنسب بناء على أهداف وقيود معينة. 

لكي تتمكن اَي منشأة من جني هذه الثمار والاستفادة من البيانات وإجراء هذه الأنواع من التحليلات المتقدمة، لابد من معرفة رحلة تطويع البيانات والأدوات المستخدمة والمهارات المطلوبة. في المقالات القادمة، سنكمل الحديث عن هذه المحاور.