هل تسألت يوماً عن حجم البيانات التي يتم إنشاؤها في كل يوم ؟! من المؤكد ان الجواب سيكون صادماً حيث يبلغ حجم البيانات 2500000000000000000 بايت اي 2.5 كوانتيليون بايت ، وهذا الرقم الهائل نتيجة التطور في عصرنا الرقمي وهو ما يعكس بدوره أهمية تحليل البيانات .
في هذا المقال سوف نتعرف على تحليل البيانات (data analysis) وأهميته وأشهر الأدواتوكيفية حماية البيانات وغيرها من المعلومات الهامة في هذا الشأن .
ما هو تحليل البيانات data analysis ؟
تحليل البيانات هو عملية جمع وفحص وتدقيق البيانات ومعالجتها وتحويلها وتحليلها واستخراج المعلومات منها، بهدف فهمها بشكل أفضل واتخاذ قرارات مستنيرة بناء عليها.
والغرض منه اتخاذ القرارات الصائبة . تبدأ هذه العملية بجمع البيانات من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات والملفات والويب وأجهزة الاستشعار.
ثم تخضع هذه البيانات لعملية فحص وتدقيق دقيقة للتأكد من صحتها واكتمالها وخلوها من أي أخطاء أو تناقضات.
ما هو عمل تحليل البيانات؟
في زمننا الحالي، أصبح حجم البيانات يزداد بشكل هائل مثل تدفق الأنهار، وخاصة بعد التقدم التكنولوجي.
مجال تحليل البيانات مثل الأداة السحرية التي تساعدنا على استخراج كنوز المعرفة من بين أكوام هذه البيانات.
ببساطة، تُعد عملية التحليل بمثابة عدسة البحث اللازمة لفهم وتحليل البيانات والحصول على نتائج مفيدة .
و عمليات التحليل ليست مجرد تقنية عابرة، بل هو منهج علمي يساعدنا على فهم العالم من حولنا بشكل أفضل، واتخاذ القرارات اللازمة لنجاح العمل بناءاً على النتائج تحليل البيانات ، وتحسين كفاءة عملياتنا في مختلف المجالات.
وعمليات تحليلات البيانات موجودة في مختلف تعاملاتنا، وأعمالنا والبنوك وفي مجال الصحة والتعليم وغيرها.
فأهمية عمليات التحليل للبيانات تظهر جليا على مجالات متعددة منها في:
1. مجال الأعمال:
من خلال تحليل بيانات العملاء تتمكن الشركات من فهم احتياجاتهم وتوقعاتهم بشكل أفضل، مما يساعدها على تطوير منتجات وخدمات تلبي احتياجاتهم وبالتالي زيادة مبيعاتها وأرباحها.
وعن طريق تحليلات البيانات يمكن معرفة طرق لتحسين عمليات الإنتاج والتوريد، مما يساعد على خفض التكاليف وتحسين الكفاءة.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحديد فرص جديدة للنمو والتوسع، مما يساعد الشركات على البقاء في طليعة المنافسة.
2. مجال الرعاية الصحية:
يمكن لعمليات التحليل من تحسين تشخيص الأمراض وتطوير علاج جديد أكثر فاعلية.
كما يمكن من تحسين جودة الرعاية الصحية المقدمة للمرضى، وتقليل معدلات الوفيات.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن مراقبة صحة المرضى عن بعد، مما يساعد على اكتشاف المشكلات الصحية في وقت مبكر وعلاجها قبل تفاقمها.
3. مجال التمويل:
لفهم أسرار الأسواق، يمكن لتحليل البيانات تقييم المخاطر الاستثمارية بشكل أفضل، واتخاذ قرارات استثمارية صائبة.
كما يمكن اكتشاف فرص جديدة لتحقيق الأرباح مثل فرص الاستثمار في أسواق جديدة أو قطاعات ناشئة.
بالإضافة إلى ذلك، كشف عمليات الاحتيال وغسل الأموال مما يساعد على حماية النظام المالي من المخاطر.
4. مجال الحكومة:
للوصول لبناء مجتمعات أكثر أمانا وازدهارا، يمكن لتحليل البيانات من تحسين الخدمات العامة المقدمة للمواطنين، مثل خدمات التعليم والصحة والمواصلات.
كما يمكن مكافحة الجريمة وتحسين الأمن العام.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن ن حماية البيئة من التلوث وهدر الموارد الخام، وتحقيق التنمية المستدامة.
فمع ازدياد كمية البيانات المتاحة ستزداد الإمكانيات لعمليات التحليل بشكل كبير، وستصبح أداة لا غنى عنها في جميع جوانب حياتنا.
ما هي أدوات تحليل البيانات :
تتنوع الأدوات المستخدمة في عملية التحليل لتلبي احتياجات ومستويات مختلفة من الخبرة، بدءا من البرامج البسيطة التي يمكن لأي شخص استخدامها وصولا إلى أنظمة معقدة تتطلب مهارات تقنية عالية.و
ونوضح أشهر الأدوات المستخدمة في عمليات التحليل :
1. Microsoft Excel:
يعد برنامج Microsoft Excel أداة شائعة لتحليل البيانــات ، حيث يتيح إمكانيات قوية لتنظيم البيانات وتحليلها وتصورها.
يمكن استخدام Excel لإنشاء جداول البيانات وإجراء العمليات الحسابية وإنشاء الرسوم البيانية وتطوير نماذج البيانات البسيطة، وهو يعد أحد أدوات تحليل البيانات للمبتدئين.
2. Google Sheets:
يقدم Google Sheets بديلا مجانيا لـ Microsoft Excel، حيث يتيح إمكانيات مماثلة لتنظيم البيانات وتحليلها وتصورها.
يتميز Google Sheets بسهولة مشاركة البيانات والتعاون مع الآخرين في الوقت الفعلي.
3. Tableau:
يعد Tableau أداة قوية لتحليل البيانات وتصورها، حيث يتيح إنشاء رسوم بيانية تفاعلية وجذابة تساعد على فهم البيانات بشكل أفضل.
يتميز Tableau بسهولة الاستخدام حتى بالنسبة للمستخدمين الذين ليس لديهم خبرة سابقة لتحليل البيانات.
4. Power BI:
تقدم Microsoft أداة Power BI لتحليل البيانات وتصورها، حيث تتيح إنشاء لوحات معلومات تفاعلية تتيح تتبع البيانات الرئيسية وتحليلها.
يتميز Power BI بسهولة الاتصال بمصادر البيانات المختلفة، بما في ذلك قواعد البيانات السحابية وتطبيقات الأعمال.
5. Qlik Sense:
يعد Qlik Sense أداة قوية لتحليل البيانات الذاتي، حيث يتيح للمستخدمين استكشاف البيانات وتحليلها دون الحاجة إلى الاعتماد على خبراء البيانات.
يتميز Qlik Sense بقدراته على التعلم الآلي واكتشاف الأنماط، مما يتيح للمستخدمين الحصول على رؤى جديدة من البيانات.
6. SAS:
تعد SAS أداة شاملة لتحليل البيانات الإحصائي، حيث تتيح إجراء تحليلات إحصائية معقدة وتطوير نماذج البيانات المتقدمة.
تستخدم SAS من قبل الباحثين وعلماء البيانات لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة.
7. R:
يعد R لغة برمجة مفتوحة المصدر لتحليل البيانات الاحصائي، حيث تتيح إمكانيات قوية لمعالجة البيانات وتحليلها وتصورها.
يستخدم R من قبل علماء البيانات والإحصائيين لتطوير أدوات مخصصة لتحليل البيانات.
8. Python:
تعد Python لغة برمجة شائعة متعددة الاستخدامات، بما في ذلك تحليل البيانات.
تتيح Python إمكانيات قوية لمعالجة البيانات وإنشاء نماذج التعلم الآلي وتطوير تطبيقات لتحليل البيانات.
9. KNIME:
يعد KNIME منصة مفتوحة المصدر لتحليل البيانات، حيث تتيح للمستخدمين إنشاء سير عمل لتحليل البيانات باستخدام واجهة رسومية سهلة الاستخدام و يتميز KNIME بسهولة دمج أدوات التحليل البيانات المختلفة.
10. RapidMiner:
تقدم RapidMiner منصة تجارية لتحليل البيانات، حيث تتيح للمستخدمين إنشاء سير عمل للتحليل باستخدام واجهة رسومية سهلة الاستخدام.
يتميز RapidMiner بقدراته على التعلم الآلي واكتشاف الأنماط.
هذه مجرد أمثلة قليلة من بين العديد من أدوات تحليل البيانات المتاحة.
وعند اختيار أداة منها لتحليل البيانات، من المهم مراعاة احتياجاتك ومستوى خبرتك وميزانيتك. كما ان الأمر لايتوقف فقط على البرامج المستخدمة وانما يتطلب مهارات محلل البيانات اللازمة لفهم وتحليل البيانات وكيفية استخدام نتائج تحليل البيانات لاتخاذ القرارات الصائبة .
التحديات التي تواجه وتعرقل تحليل البيانات:
عمليات التحليل لا تخلو من التحديات، فما هي هذه التحديات؟ وكيف يمكن التغلب عليها؟
1. الحصول على بيانات دقيقة وموثوقة:
عملية تحليل البيانات تبدأ بأول خطوة وهي جمع البيانات.
ولكن قد يكون الحصول على بيانات دقيقة وموثوقة أمرا صعبا وغير متاح، خاصة في ظل كمية البيانات الهائلة المتاحة.
قد تكون بعض البيانات ناقصة أو غير دقيقة أو متضاربة، مما قد يؤثر على دقة تحليلات البيانات.
2. معالجة كميات هائلة من البيانات:
تتطلب تحليلات البيانات أدوات متطورة لمعالجة كميات هائلة من البيانات.
قد تكون تكلفة هذه الأدوات وتشغيلها عالية جدا، مما قد يشكل تحديا للشركات والأفراد الذين يرغبون في استخدام تحليلات البيانات.
بالإضافة إلى ذلك قد تتطلب معالجة البيانات وقتا طويلا وجهدا كبيرا.
3. استخراج معنى من البيانات:
تحليل البيانات ليس مجرد جمع للبيانات، بل هو عملية معقدة تتطلب مهارات متقدمة لاستخراج المعنى من البيانات.
قد يكون من الصعب على الأشخاص الذين لا يملكون مهارات تحليلية متقدمة فهم نتائج تحليلات البيانات.
بالإضافة إلى ذلك، قد تكون هناك تفسيرات متعددة لنتائج تحليلات البيانات، مما قد يؤدي إلى اتخاذ قرارات خاطئة.
4. حماية البيانات:
مع ازدياد أهمية جمع البيانات لتحليها والخروج بها بنتائج، ازدادت أيضا مخاطر سرقة هذه البيانات أو إساءة استخدامها.
يجب على الشركات والأفراد الذين يستخدمون تحليلات البيانات اتخاذ خطوات لحماية بياناتهم من الوصول غير المصرح به.
5. مهارات بشرية ضرورية :
على الرغم من أهمية الأدوات والبرامج في تحليل البيانات، إلا أنها لا تغني عن المهارات البشرية.
يجب على الأشخاص الذين يعملون في مجال التحليل للبيانات أن يمتلكوا مهارات تحليلية قوية ومهارات في حل المشكلات واتخاذ القرارات.
كيف يمكن التغلب على تحديات تحليل البيانات؟
وللتغلب على هذه التحديات، يجب القيام بالتالي:
-
الحصول على بيانات دقيقة وموثوقة:
يجب على الشركات والأفراد وضع خطط لجمع البيانات وتنظيمها وتخزينها بشكل فعال.
يجب أيضا التأكد من صحة ودقة البيانات قبل استخدامها في تحليلات البيانات.
-
معالجة كميات هائلة من البيانات:
يمكن استخدام أدوات متطورة مثل الحوسبة السحابية لمعالجة كميات كبيرة من البيانات.
يمكن أيضا الاستعانة بخدمات شركات متخصصة في تحليلات البيانات.
-
حماية البيانات:
يجب على الشركات والأفراد اتخاذ خطوات لحماية بياناتهم من الوصول غير المصرح به، مثل استخدام برامج مكافحة الفيروسات وجدران الأمان.
يجب أيضا وضع سياسات واضحة لتنظيم الوصول إلى البيانات واستخدامها.
-
مهارات بشرية ضرورية:
يجب على الشركات والأفراد الاستثمار في تدريب موظفيها على مهارات عمليات التحليل، والحرص على تسلح الموظفين بالمهارات والمعرفة اللازمة لفهم وتحليل البيانات وكيفية اتخاذ القرار .
يمكن أيضا الاستعانة بخبراء في مجال تحليلات البيانات لتقديم الدعم والتوجيه.
على الرغم من هذه التحديات، فإن فوائد تحليل البيانات هائلة.
فالشركات والأفراد الذين يمكنهم استخدام التحليل للبيانات بفعالية سيكونون في وضع أفضل لاتخاذ قرارات صائبة لتحقيق النجاح في مختلف المجالات.
مستقبل تحليل البيانات:
ولكن ماذا يخبئ لنا مستقبل عمليات التحليل للبيانات؟ ما هي الاتجاهات الناشئة في هذا المجال؟ وكيف ستؤثر هذه الاتجاهات على حياتنا؟
1. الذكاء الاصطناعي:
يلعب الذكاء الاصطناعي دورا متزايدا في مجال عمليات التحليل.
يمكن أن تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل تعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية في تحليل كميات هائلة من البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة من البشر.
يمكن أيضا استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأنماط والاتجاهات في البيانات التي قد لا يستطيع البشر اكتشافها.
2. إنترنت الأشياء:
ما هو إنترنت الأشياء؟
إنترنت الأشياء (IoT) هو مصطلح يشير إلى شبكة واسعة من الأجهزة المترابطة بالإنترنت. تتضمن هذه الأجهزة كل شيء بدءا من الأجهزة المنزلية الذكية إلى السيارات ذاتية القيادة، مرورا بالأجهزة الطبية والأجهزة الصناعية.
كيف يؤثر إنترنت الأشياء على عملية التحليل للبيانات؟
زيادة كمية البيانات المتاحة: مع انتشار أجهزة إنترنت الأشياء تزداد كمية البيانات المتاحة لتحليلها بشكل هائل.
ترسل هذه الأجهزة بيانات عن حالتها ونشاطها وبيئتها المحيطة، مما يتيح لنا تحسين فهمنا للعالم من حولنا.
تنوع البيانات: تقدم أجهزة إنترنت الأشياء أنواع جديدة من البيانات لم تكن متاحة من قبل، مثل البيانات المكانية والبيئية. تتيح هذه البيانات تحليلات أكثر عمقا ودقة.
التحليلات في الوقت الفعلي: تتيح بعض أجهزة إنترنت الأشياء إرسال البيانات في الوقت الفعلي، مما يتيح تحليلات فورية واتخاذ قرارات سريعة.
يصبح إنترنت الأشياء أكثر انتشارا، مما يؤدي إلى زيادة كمية البيانات المتاحة لتحليل البيانات.
ترسل أجهزة إنترنت الأشياء بيانات عن أنفسها وعن محيطها، مما يمكن استخدامه لتحسين العمليات واتخاذ قرارات أفضل.
3. البيانات المفتوحة:
تصبح البيانات المفتوحة أكثر توفرا، مما يتيح للباحثين والشركات والأفراد إمكانية الوصول إلى كميات هائلة من البيانات لتحليلها.
يمكن أن تساعد البيانات المفتوحة على تحفيز الابتكار وتحسين جودة الحياة.
4. التحليلات المتقدمة:
تتطور تقنيات تحليل البيانات باستمرار، مما يتيح إمكانية إجراء تحليلات أكثر تقدما ودقة.
يمكن أن تساعد التحليلات المتقدمة على حل مشكلات معقدة واتخاذ قرارات أكثر استنارة.
ختاما، عمليات تحليل البيانات هي أداة قوية تمكننا من فهم العالم من حولنا بشكل أفضل، واتخاذ قرارات صائبة مبنية على الأدلة، وتحسين كفاءة عملياتنا في مختلف المجالات.
مع استمرار تطور التقنيات، ستصبح تحليلات البيانات أكثر قوة وفعالية، و ستؤثر بشكل كبير على جميع جوانب حياتنا.
المراجع
[1]المرجع رقم 1
[2]المرجع رقم 2
[3]المرجع رقم 3
[4]المرجع رقم 4
[5]المرجع رقم 5
المراجع
- ↑ المرجع رقم 1 What is Data Analytics? A Complete Overview for a Budding Data Analysis Career
- ↑ المرجع رقم 2 What is exploratory data analysis (EDA)?
- ↑ المرجع رقم 3 Что такое интеллектуальный анализ данных?
- ↑ المرجع رقم 4 Definition: Was ist eine Datenanalyse?
- ↑ المرجع رقم 5 Estrategias de producto: definición, tipos y ejemplos
