عندما يفكر معظم الأشخاص في تحليل البيانات ، يفكرون في معالجة البيانات وتحليلها في أداة مثل Microsoft Excel. الحقيقة هي أن تحليل البيانات يشمل مجموعة واسعة من الأدوات والكثير من الأساليب المختلفة للتلاعب وفهم القصة التي ترويها البيانات.
ما هو تحليل البيانات؟ يتم استخدام تحليل البيانات بشكل مختلف تمامًا إذا كنت تتحدث عن بيانات العمل أو بيانات التصنيع أو بيانات التسويق أو البيانات الخاصة بالصناعة والأعمال التي تديرها.
في هذه المقالة ، ' ستتعرف على الجوانب المختلفة لتحليل البيانات ، وما تعنيه ، وكيف يتم استخدامها بشكل عام في جميع المجالات.
جمع البيانات
الأول مرحلة أي تحليل للبيانات هي جمع البيانات. هذا يعني ببساطة جمع البيانات من جميع المصادر التي تحتفظ بالمعلومات التي تحتاجها.
يمكن أن تتضمن البيانات أيًا مما يلي والمزيد:
تحدٍ كبير للكثير من المنظمات معرفة الأدوات التقنية المتاحة لجمع هذه المعلومات. معظم الوقت مطلوب برنامج للاتصال بهذا الجهاز البعيد أو مصدر البيانات ثم سحبها إلى قاعدة بيانات داخلية أو نظام مؤرخ البيانات.
In_content_1 الكل: [300x250] / dfp: [ 640x360]->غالبًا ما يُشار إلى مناطق التخزين هذه باسم "مستودع البيانات".
بمجرد جمع المعلومات في مستودع بيانات داخل مؤسسة ، يمكن استخدام أدوات متنوعة لإجراء البيانات الفعلية التحليل.
ذكاء الأعمال
بمجرد جمع البيانات ، فإن الخطوة التالية هي تحديد ما يجب فعله بكل تلك البيانات. عندما يتعلق الأمر بذكاء الأعمال ، من المفترض أن تساعد البيانات المطلوبة المؤسسة على اتخاذ قرارات عمل أفضل.
تساعد تقارير ولوحات معلومات ذكاء الأعمال (BI) المديرين وقادة الأعمال الآخرين على فهم الاتجاهات بشكل أفضل واكتساب رؤى حول مختلف جوانب العمل.
تتضمن هذه الجوانب:
جمع البيانات من كل هذه العناصر المختلفة تتيح لك الأنظمة في جميع أنحاء مؤسستك بناء اتصالات بين المعلومات التي لم تكن ممكنة من قبل.
ذكاء التصنيع
تكمن الصعوبة عندما يتعلق الأمر بجمع البيانات من عمليات التصنيع في أنه غالبًا ما يكون هناك الكثير منها.
إذا كنت تعتقد حول منشأة التصنيع النموذجية ، تجمع كل آلة على أرضية المتجر عشرات إلى مئات من نقاط البيانات التي تشمل:
في معظم الحالات ، يتم تصنيع معدات التصنيع تلقائيًا باستخدام وحدة تحكم منطق قابلة للبرمجة (PLC). لا تعمل هذه الأجهزة على تشغيل المعدات وفقًا لكيفية برمجتها فحسب ، ولكنها تجمع أيضًا البيانات وتجمعها من تلك المعدات.
يتضمن إخراج البيانات من تلك PLCs برامج يتم تشغيلها على خادم على نفس الشبكة مثل تلك PLCs. هناك العديد من البائعين الذين كتبوا برامج لإخراج البيانات من وحدات التحكم هذه إلى مؤرخ البيانات أو قاعدة البيانات.
يشمل قادة مؤرخ البيانات في هذا المجال:
يتضمن جميع موفري البرامج تقريبًا أدوات تحليل البيانات لتتوافق مع حل مؤرخ البيانات الخاص بهم. يعتمد اختيار حل جمع البيانات والتحليلات المناسب لمنشأة التصنيع حقًا على وحدات التحكم التي تستخدمها ، وكيفية تخزين البيانات ، والمبلغ الذي ترغب في إنفاقه.
تصور البيانات
الأداة الأكثر شيوعًا لجمع بيانات العمل وتحليلها وتصورها هي مايكروسوفت باوربي.
تعد PowerBI أداة مرئية فعالة تقدمها Microsoft وتتيح لك جلب البيانات من العديد مصادر بيانات مختلفة. يمكنك بعد ذلك تقسيم البيانات وتقسيمها عبر مخططات دائرية وأشرطة عمودية ورسوم بيانية خطية وجداول والمزيد.
تتيح لك القدرة على دمج المعلومات من مصادر البيانات المختلفة العثور على الارتباطات التي لم تكن ممكنة قبل. هذا هو سحر تحليل البيانات الحديثة. يوفر القدرة على اكتساب رؤى لم تكن متاحة من قبل قبل الأدوات التي تتيح لك تصور البيانات من مصادر عديدة.
ليس PowerBI هو التطبيق الوحيد القادر على معالجة البيانات وتصورها بهذه الطريقة. في الواقع ، هناك سوق متنامية لهذه الأنواع من الأدوات فقط.
تتضمن أدوات عرض البيانات الرائدة اليوم:
يعتمد الخيار الذي تقرر المضي به حقًا على الاستثمار الذي تستخدمه أنت أو مؤسستك تريد أن تجعل. لحسن الحظ ، هناك خيارات ممتازة مفتوحة المصدر متاحة إذا كنت بحاجة إلى البدء.
استخراج البيانات
إحدى أقوى تقنيات تحليل البيانات الجديدة هي شيء يسمى استخراج البيانات.
يركز استخراج البيانات على استخدام النمذجة الإحصائية لسحب الأنماط والاتجاهات من حجم كبير من البيانات للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
تعتبر التطبيقات التي يمكنها إجراء تحليل إحصائي لتعدين البيانات متخصصة للغاية وغالبًا ما تحتاج إلى تخصيصها للتطبيق أو الوضع القائم.
تشمل أنواع تحليل استخراج البيانات:
تتضمن بعض أدوات برامج استخراج البيانات الرائدة المتوفرة في السوق اليوم:
كما ترى ، هناك العديد من الجوانب لتحليل البيانات والأدوات التي تحتاج إلى استخدامها تعتمد حقًا على ما تأمل في تعلمه من تلك البيانات .
تستمر التطورات في تحليل البيانات في التقدم كل عام ، ويجب على أي شركة أو مؤسسة تأمل في البقاء في مجال صناعتها أن تبقى على اطلاع بأدوات تحليل البيانات المتاحة واستخدامها لأقصى إمكاناتها.