تقنية تحليل البيانات

تحليل البيانات هو عملية جمع وتنظيف ومعالجة وتفسير البيانات بهدف استخراج معلومات قيمة تساعد في اتخاذ قرارات مبنية على الأدلة. تُستخدم هذه التقنية لتحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

أنواع تحليل البيانات

1. التحليل الوصفي (Descriptive Analytics): يوضح ما حدث (مثلاً: كم عدد المبيعات في شهر معين؟)

2. التحليل التشخيصي (Diagnostic Analytics): يفسر لماذا حدث شيء ما.

3. التحليل التنبؤي (Predictive Analytics): يتوقع ما قد يحدث في المستقبل باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.

4. التحليل التوجيهي (Prescriptive Analytics): يوصي بما يجب القيام به لاتخاذ قرارات مثلى.

أدوات وتقنيات تحليل البيانات

· Excel / Google Sheets

· Power BI / Tableau (للتحليل المرئي)

· SQL (لاستخراج البيانات)

· Python / R (للتحليل المتقدم والنمذجة)

· Big Data Platforms مثل Hadoop وSpark

· الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل الأنماط والتوقعات

تطبيقات تحليل البيانات

· القطاع الصحي: تحسين جودة الرعاية الصحية واتخاذ قرارات علاجية أدق.

· القطاع المالي: تحليل الأسواق واكتشاف الاحتيال.

· التعليم: تقييم أداء الطلاب وتطوير المناهج.

· التسويق: فهم سلوك العملاء وتخصيص الحملات.

· الحكومة: اتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات في التخطيط والسياسات.

أهمية تحليل البيانات

· دعم صناعة القرار بناءً على الأدلة بدلاً من الحدس

· رفع كفاءة الأداء المؤسسي وتقليل التكاليف.

· الكشف عن الفرص والمخاطر المستقبلية.

· تمكين التحول الرقمي في جميع القطاعات.