كيف تنتقل المنظمة من مرحلة البيانات إلى مرحلة المعلومات، ومن ثم المعرفة التي أصبحت ضرورة ملحة لاتخاذ القرارات المناسبة المدعومة بالتحليل العلمي والتوقع المبني على مؤشرات حقيقية مع تفعيل تحليل البيانات وتقديم نتائج للمسؤولين من أجل مساعدتهم على تتبع التوجهات والاستجابة لها بسرعة وبشكل استباقي

هدف تحليل الأعمال هو ، الحصول على المعلومات الصحيحة للأشخاص المناسبين في الوقت المناسب من خلال القناة المناسبة حيث تمكّنك تحليل الأعمال الاحترافية من تمكين الأشخاص عبر المنظمة لإستكشاف الإحصاءات القابلة للتنفيذ والعثور بسرعة على الإجابات التي يحتاجونها لتحفيز نتائج الأعمال. وهذا من خلال إعطاء الموارد المناسبة و إمكانية الوصول إلى المعلومات الدقيقة في الوقت المناسب وبتصميم بصري ملائم يساعد على التحليل ، وبالتالي تحويل المعلومات التي تتفاعل مع الاتجاهات المتغيرة إلى واحدة تتنبأ وتخطط للمستقبل. عرض مجموعات من البيانات بطريقة فريدة يمكن رؤيتها بدلاً من قراءتها وتصميمها بطريقة توفر استنتاجًا موحداً لجميع محللي الأعمال وأصحاب القرار .ولكن لتحويل هذه البيانات الخام إلى تلك القرارات ، يجب أن يحدث شيء آخر على طول الطريق – يجب فهم البيانات. واحدة من أكثر الأدوات قيمة في فهم الأعمال وتحليلها هو التمثيل البصري infographic & data visualization.

التمثيل البصري للبيانات يعتبر وسيلة مساعدة للقيادات لإتخاذ قرارات إدارية أفضل إعتمادا على تصميم مرئي موجز لتعزيز القرارات وتوسيع نطاق التعاون وتحسين العمليات حيث تقوم الشركات بجمع وتنظيم وتحليل البيانات وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ. تحول هذه الاستراتيجيات البيانات الخام إلى قرارات ، مما يسمح للشركات بالقيام بعملها بفعالية وتنافسية. وتوجد عدة أشكال تستخدم حسب الهدف من العلومات والبيانات المطلوب تمثيلها

ما هو تحليل الأعمال؟

تحليل الأعمال هو مصطلح شائع الاستخدام تسمح للمنظمة بإجراء تحليل تنبؤي بدلاً من الاستجابة للتغيرات في البيانات. من خلال المراقبة الدقيقة للبيانات ومشاركة المعلومات مع منسوبي المنظمة ، عبر dashboard ، تمكنك من مراقبة بيانات عملك أو مشروعك ، للحصول على الإجابات بسرعة عندما تحتاج إليها. إن الوصول إلى المعلومات في الوقت الفعلي لا يعمل تلقائيًا فحسب ، بل يعمل على تحسين عمليات الأعمال.

كل من الرسوم البيانية Infographic وتصور البيانات Data Visualization هي أدوات تستخدم لتمثيل البيانات بشكل مرئي. فهي تسهل على صانعي القرار الرئيسيين فهم المفاهيم الصعبة عن طريق توصيل سياق أوسع في شكل مرئي ومختصر. في العديد من الحالات ، قد لا يفهم أصحاب المصلحة الأرقام الثابتة أو التقارير المطولة أو الأوصاف الفائقة ، لكنهم يميلون إلى فهم التمثيل البياني . فإن الأفكار المكتسبة من تحليل البيانات الكبيرة تمهد الطريق لمزيد من التخطيط الاستراتيجي في المستقبل حيث إنهم ينشئون طريقة جديدة لرؤية عالم البيانات ، والقدرة على جعل هذا النوع من الارتباطات يسمح للمحللين ، ومديري المشاريع ، وأصحاب المصلحة ، والمديرين التنفيذيين بتحديد الأسباب الجذرية للمشكلات والتصرف بسرعة لحلها

في حين أن التقارير ولوحات المعلومات لها مكانها ، فإن تمثيل البيانات هي في الغالب النهج الأقوى لأنها قادرة على نقل كميات كبيرة من المعلومات في المساحات الصغيرة. حيث يمكن أن يستغرق الأمر مدة طويلة ، للبحث في مجموعات بيانات طويلة ، فإن التمثيل المرئي يسمح بتفسير سريع وفعال.

خطوات تحليل الأعمال

تحليل الأعمال وتطبيقات ذكاء الأعمال

يقصد بذكاء الأعمال حسب تعريف ويكيبيديا : نظريات ومنهجيه وعمليات وخصائص وتقنيات تقوم على تحويل البيانات الاوليه إلى معلومات مفيده ذات معنى لاغراض الاعمال. له القدرة على التعامل مع أعداد هائلة من المعلومات لمساعدة المؤسسات في تحديد وتطوير فرص التجارية الجديدة، والاستفادة من الفرص الجديدة وتنفيذ إستراتيجية فعالة. بعبارات أبسط، الأمر يتعلق بالقيام بقرارات أفضل ضمن العمل عن طريق تحليل المعلومات. عادةً ما يأخذ هذا شكل قاعدة بيانات أو أي برنامج آخر يقوم بسحب الحقائق والأرقام من عدة أقسام داخل المنشأه ومن ثم القيام بتوليد المخططات البيانية، التقارير، وأي وسائل أخرى تساعد على الفهم. وتقوم بعض الجهات بإنشاء إدارة ذكاء الأعمال وتشمل : وحدة دعم القرار -وحدة الحلول الفنية – وحدة إدارة المعرفة Knoweldge Management

دور إدارة ذكاء الأعمال ليس رقابياً بل يتمثل في تمكين القيادات و أصحاب القرار من اتخاذ القرارات الصحيحة في الوقت المناسب، بناء على معلومات يتم توفيرها له، ويستطيعيون بموجبها الاطلاع على ما يحصل في المنشأه وتحسينها ضمن الاطار العام لاستراتيجية المنشأة

بعد تحليل البيانات، تواجه المنظمات تحدّيات في استخدام البيانات المتوفرة لدعم القرار. لذا يتم الاستعانة بتطبيقات ذكاء الأعمال البيانات التي تم جمعها من مخزن البيانات. ومع ذلك، ليس كل مخازن البيانات مُستخدمة لذكاء الأعمال ولا جميع تطبيقات ذكاء الأعمال تتطلب مخزن بيانات. وأهم هذه التحديات في استخراج المؤشرات التجارية تتلخص في ما يلي:

  • تخزين البيانات في ملفات و قواعد بيانات متعددة و غير المترابطة مع بعضها البعض .
  • ربط البيانات المتعددة المصادر لتوفير رؤية موحدة و متكاملة عن بيانات المؤسسة.
  • القدرة على متابعة تنفيذ الاستراتيجبات و الخطة الموضوعة من واقع البيانات و المؤشرات.
  • جودة البيانات لغايات التحليل – و خصوصا التاريخية منها.
  • عدم استخدام العرض و التصميم المناسب لكل مؤشر و احصائية من خلال الرسومات البيانية و ربط ذلك بقواعد البيانات.

السبب الرئيسي لاستعمال المنشأت والمنظمات لذكاء الأعمال Business intelligence هو “القيام بصناعة قرارات أفضل”. الأسباب المهمة الأخرى تضمنت:

  • نمو الإيرادات
  • زيادة أفضليتهم على المنافسين
  • تحسين فعالية العمليات وإدارة المشاريع
  • تحسين خدمة العملاء

توجد عدة أدوات وتطبيقات BI لتحليل الأعمال وتمثيلها بصريا مع مميزات متقدمة لتحليل البيانات وتمثيلها مباشرة على الشاشة، حيث تتيح التكامل مع باقي التطبيقات والسرعة في الأداء من أجل استخلاص البيانات والبحث فيها وتحليلها وتمثيلها. ويمكن لتطبيقات ذكاء الأعمال BI أن تعطيك نظرةً شاملةً عن أهم مقاييس عملك أو مؤشرات الأداء الرئيسية لديك في مكان واحد وفي الوقت الفعلي. كما تسمح بتكوين صفحات الويب مع ميزة سرعة الاستجابة بالتواصل والتفاعل وتحليل بيانات على أي جهاز محمول بما في ذلك الأجهزة اللوحية والهواتف الذكية.

الخلاصة

  • تحليل الأعمال: تحليل البيانات وبحوث العمليات، وهي إدارة أو متخصصين معنيين بجمع وتحويل البيانات إلى معلومات، حيث يتم فيها استخراج ما يفيد في توجيه المنشأة، وتعريفها بمواقع التطوير أو إدارة المخاطر لتسهل فهم المعلومات و لإعداد التقارير عن وحساب مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs).
  • تمثيل البيانات: سواء الرسوم البيانية Infographic وتصور البيانات Data Visualization فهي طريقة لإخبار قصة المعلومات.
  • ذكاء الأعمال : أدوات تحليل البيانات المباشرة والتقارير الصادرة في الوقت الفعلي والتي تعرض الوضع الحالي للمؤسسة و تساعد المستخدمين في تفسير البيانات بالنسبة إلى مؤشرات الأداء الرئيسية لديهم، ومساعدتهم على أتخاذ القرارات بشكل أفضل