أهم 8 اتجاهات لتحليل البيانات: تحويل الرؤى إلى عمل

مع اقتراب العام من نهايته ، تختتم الشركات الاستشارية ذات الشهرة العالمية وعشاق التكنولوجيا عام 2022 بأخذهم في اتجاهات تحليلات البيانات المستقبلية. باتباع مثال اتجاهات بيانات وتحليلات Gartner ، نريد أن نقدم لك بعض رؤى تحليلات البيانات القابلة للتنفيذ. ومع ذلك ، على عكس المراجعات الأخرى ، قررنا التركيز على اتجاهات صناعة تحليلات البيانات المتاحة في المنظور قصير المدى والآن بدلاً من بعض الوعود بعيدة المنال.

توفر تحليلات البيانات للشركات الفرصة لاكتساب رؤى تجارية قيمة والعمل عليها بشكل كامل ، مما يجعل استشارات ذكاء الأعمال أمرًا بالغ الأهمية أكثر من أي وقت مضى. تستمر التكنولوجيا في التطور ، وكذلك تتطور الفرص المتاحة للشركات التي تستفيد من البيانات بطرق جديدة ومبتكرة. تعد مواكبة أحدث الاتجاهات المستقبلية في تحليلات البيانات الضخمة أمرًا ضروريًا للاستفادة من هذه الفرص بشكل فعال.

في هذه المقالة ، سننظر في كيفية تأثير الاتجاهات المختلفة في تحليلات البيانات على مشهد الأعمال ككل ، ومعرفة كيف يمكن للمؤسسات اتباع اتجاهات تحليلات البيانات لاكتساب ميزة تنافسية.

اتجاهات تحليلات البيانات التي تحقق قيمة لشركتك

فيما يلي أهم 8 اتجاهات لتحليل البيانات ستشكل كيفية تنافس المؤسسات مع بعضها البعض.

1. منح المزيد من المستخدمين إمكانية إنشاء رؤى قائمة على البيانات

غالبًا ما يتم تنظيم أنظمة بيانات المؤسسات وفقًا لمعايير من أعلى إلى أسفل ، مما يُفضل بشكل فعال C-suite وصناع القرار الرئيسيين في المؤسسة عندما يتعلق الأمر بالوصول إلى البيانات والاستفادة من أدوات ذكاء الأعمال.

ومع ذلك ، لم يعد تسخير خدمات تحليل البيانات من اختصاص عدد قليل من الأفراد المختارين. نظرًا لأن المؤسسات تتطلع إلى الاستفادة من إمكانات بياناتها ، فقد بدأت في إدراك الحاجة إلى المزيد من المستخدمين ليكونوا قادرين على اتخاذ قرارات قائمة على الأدلة على أساس يومي.

لنأخذ صناعة تصنيع الإلكترونيات كمثال. بينما تعتمد هندسة منتج جديد اعتمادًا كبيرًا على توافر بعض المواد ومواصفاتها ، يفتقر العديد من المهندسين في شركات التصنيع إلى وسائل الوصول إلى هذه البيانات ، والأكثر من ذلك ، الأدوات اللازمة لفهمها. من خلال نهج أكثر ديمقراطية للوصول إلى البيانات ، سيستخدم المهندسون أدوات تحليلات الخدمة الذاتية لتحسين وتسريع عملية اتخاذ القرار من خلال تحليل بيانات التوريد والمشتريات بسرعة.

يعد منح الوصول إلى البيانات لمزيد من المستخدمين جزءًا واحدًا فقط من الاتجاهات الحالية في تحليلات البيانات. يعد تقديم الرؤى بوضوح ودقة أمرًا حيويًا مثل إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات. ما يجعل المعلومات قابلة للتنفيذ على الفور هو تصور البيانات الانخراط والفهم. باستخدام أدوات تصور البيانات في متناول اليد ، يمكن لجميع المستخدمين ، بغض النظر عن خلفيتهم التقنية ، فهم مجموعات البيانات المعقدة واتخاذ قرارات تستند إلى البيانات بثقة.

2. زيادة تطوير الحلول مفتوحة المصدر

قد لا تكون أسباب الانتشار الحتمي للبرامج مفتوحة المصدر كإتجاه ناشئ في تحليلات البيانات واضحة على الفور بالمعنى التجاري. ومع ذلك ، لا يزال اعتماده المتزايد يفيد المستخدمين والمقدمين ومجال تحليلات البيانات ككل. بعبارات بسيطة للغاية ، كلما زاد عدد الأشخاص الذين يستخدمون حلول تحليل البيانات مفتوحة المصدر ، زادت قيمة هذه الأدوات.

على سبيل المثال ، من خلال نشر الوصول إلى عدد لا حصر له من علماء البيانات ، الذين يتشاركون الدافع للفضول والاستكشاف ، تظل R و Python على رأس أحدث الاتجاهات في تحليلات البيانات. مثل لغة عالمية ، المصدر المفتوح يعزز الابتكار والتعاون وينشط الذكاء الجماعي.

بمعنى تطبيقي أكثر ، ستستمر شعبية برنامج ذكاء الأعمال مفتوح المصدر في الارتفاع لأنه يقدم طريقة أقل تكلفة بشكل ملحوظ لبناء حلول تحليلات قابلة للتخصيص بدرجة عالية دون المساس بالجودة. تسمح أدوات ذكاء الأعمال مفتوحة المصدر للشركات بتجنب قيود البائعين ورسوم الترخيص ، وزيادة قابلية التشغيل البيني ، والحصول على البيانات بكفاءة بسرعة.

3. تنقيح خوارزميات معالجة البيانات وتحليلها

على الرغم من أنه قد يبدو تافهًا ، إلا أن أحدث اتجاهات تحليلات البيانات تهدف إلى جعل نماذج تحليل البيانات أكثر دقة. من خلال التدريب الصارم والكثير من تنظيف البيانات ، يمكن لنماذج التعلم الآلي الحديثة تحقيق دقة تنبؤ لم يسبق لها مثيل.

ومع ذلك ، عندما يتعلق الأمر بتطبيق الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات ، هناك فرق حاسم بين نظام التنبؤ الدقيق في الوقت الحالي ونظام التنبؤ الذي يمكن أن يظل دقيقًا بمرور الوقت.

بالنظر إلى أن توقعات العملاء واتجاهات الأعمال وظروف السوق في حالة تغير مستمر ، فإن دقة التنبؤ لنموذج الذكاء الاصطناعي الذي تم تدريبه مرة واحدة تتضاءل حتمًا بمرور الوقت. الطريقة الوحيدة لنماذج الذكاء الاصطناعي للبقاء في صدارة المشهد التجاري المتغير باستمرار هي التعلم باستمرار من دفق لا ينتهي من البيانات الجديدة.

في السنوات القادمة ، سنختبر تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي. بدلاً من الاعتماد على البشر للتكيف مع الظروف الجديدة ، ستقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي ذاتية الاستدامة بتعديل أساليب التعلم الخاصة بهم وفقًا للتغيرات في العالم الحقيقي. الأهم من ذلك ، أن الذكاء الاصطناعي التكيفي له دور فعال في تحقيق التخصيص المفرط.

4. التكامل السلس لحلول تحليل البيانات في سير العمل

تدرك المؤسسات عبر الصناعات قيمة التحليلات المضمنة لتمكين اتخاذ قرارات أكثر استنارة وتحقيق نتائج أعمال أفضل. تسمح حلول التحليلات المضمنة للشركات بدمج تحليل البيانات مباشرة في التطبيقات الحالية ، مما يخلق تجربة مستخدم موحدة يمكنها تحسين سرعة اتخاذ القرار والدقة والرشاقة بشكل كبير.

يتيح الوصول إلى تحليلات البيانات مباشرة داخل التطبيق للمستخدمين الاعتماد على البيانات عند اتخاذ قراراتهم اللاحقة. على سبيل المثال ، مع وجود التحليلات المضمنة ، يمكن لمعلمي المدارس الثانوية رؤية نقاط القوة لدى كل طالب ومدى فعالية طرق التدريس السابقة في مجموعة معينة من الطلاب لتعديل خطط الدروس مع مراعاة الصفات الفريدة للطلاب. يعد البحث في سلسلة البيانات هذه في نظام منفصل أمرًا غير مريح ويستغرق الكثير من الوقت ، وغالبًا ما يثني المستخدمين عن تطبيق تحليلات البيانات.

من خلال منح الوصول الفوري إلى البيانات عند نقطة الحاجة ، سيتخذ المستخدمون قرارات حاسمة بشكل أسرع ، ويقللون من الخطأ ، ويصبحون أكثر تشجيعًا للاعتماد على البيانات عند أداء المهام اليومية. يعتبر اتجاه سوق تحليلات البيانات ذا قيمة خاصة للمؤسسات التي تعتمد على البيانات والتي تحتاج إلى جمع البيانات بسرعة وتحليلها في السياق واتخاذ القرارات بناءً على الرؤى في الوقت الفعلي.

5. وظائف أكثر سهولة لأنظمة تحليل البيانات الضخمة

نظرًا للتقدم السريع في الحوسبة السحابية والكميات المتزايدة من البيانات ، أصبح تحليل البيانات الضخمة أكثر أهمية ومجديًا اقتصاديًا. غالبًا ما يُنظر إلى البيانات الضخمة على أنها فن معقد للغاية لا يمكن الوصول إليه إلا لعلماء البيانات ، وفي السنوات القادمة ، سيتغير هذا.

تعتمد اتجاهات تحليلات البيانات الضخمة الحالية على جعل واجهة أنظمة تحليل البيانات الضخمة أكثر سهولة ويسهل على الأشخاص الذين ليس لديهم خلفية تقنية للاستخدام. سيؤدي ذلك إلى اختصار الوقت بين تحليل البيانات واستخلاص الأفكار ، وهو أمر بالغ الأهمية في مشهد الأعمال الحديث. في الوقت الحالي ، تعيد الشركات التي تقدم حلول تحليلات البيانات الضخمة تصور واجهاتها لتلبية احتياجات نطاق أوسع من المستخدمين.

على سبيل المثال ، في الماضي ، كان إنشاء نظام ETL قوي في Qlik View يتطلب من المستخدمين امتلاك مهارات برمجة نصية قوية. مع إصدار Qlik Sense ، أصبح إنشاء نظام ETL ممكنًا للمستخدمين من جميع مستويات المهارة بفضل الواجهة المرئية البديهية.

6. العودة إلى الجذور: بيانات صغيرة وواسعة

لا يمكن المبالغة في تقدير تأثير البيانات الضخمة على مجال الأعمال. على سبيل المثال ، بالنسبة للتبادل المالي الرقمي ، يعد تتبع الملايين من تدفقات بيانات العملاء في الوقت الفعلي وفهم أنماطها مصدرًا أساسيًا للميزة التنافسية. ومع ذلك ، نظرًا لأن قطار الضجيج حول البيانات الضخمة يفقد قوته ، بدأت الشركات تدرك أنه لا يحتاج الجميع إلى تحليل البيانات على هذا النطاق الواسع لاتخاذ قرارات تجارية حاسمة.

تسمح البيانات الضخمة للمؤسسات بفهم الاتجاهات بعيدة المدى التي تعكس غالبًا الاتجاهات العامة للصناعات الخاصة بها. إنها ضخمة ومتغيرة وتتطلب مجموعة محددة من تقنيات النمذجة الإحصائية ليتم تحليلها. من ناحية أخرى ، تعد البيانات الصغيرة والواسعة أكثر فائدة في استخلاص الأفكار من مجموعات البيانات الفردية الصغيرة التي تكون مفيدة لحل مشكلات الأعمال الأكثر تحديدًا وقصيرة المدى.

عادة ما توجد البيانات الصغيرة داخل منظمة فردية ويسهل على البشر فهمها وتصورها. في السنوات القادمة ، نتوقع أن تركز المزيد من المؤسسات على مجموعات بيانات أصغر حجماً ومحددة السياق والتي ستساعدهم على اتخاذ قرارات مستنيرة.

7. أسهل استهلاك البيانات

كما يحث النمو الهائل للبيانات الضخمة الشركات على إعادة التفكير في نهجها في إدارة البيانات. لم تعد الأساليب التقليدية لإدارة البيانات كافية للتعامل مع التعقيدات الموروثة لتنظيم تدفقات تدفقات البيانات. يؤدي استخدام ممارسات إدارة البيانات القديمة إلى صوامع البيانات ، وتعرض أمان البيانات للخطر ، وإبطاء عملية اتخاذ القرار بشكل عام.

نسيج البيانات هو طريقة للمؤسسات لإنشاء عرض شامل لبياناتها وجعلها أكثر سهولة وموثوقية وأمانًا عبر المؤسسة. على سبيل المثال ، تعمل هياكل نسيج البيانات المدروسة جيدًا على تبسيط حركة البيانات عبر المؤسسة من خلال تحديد مصادر البيانات الوصفية اللازمة للمحاكاة الافتراضية للبيانات. قد تعمل الأخيرة ، في مرحلة ما ، كبديل لعملية ETL واسعة النطاق ، لأنها توفر الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى نقلها أو تكرارها.

يربط نسيج البيانات أنواعًا مختلفة من مصادر البيانات الموزعة ويسمح بإنشاء واجهة واحدة موحدة يمكن من خلالها الوصول إلى جميع البيانات ذات الصلة. إنه يوفر للمستخدمين رؤية كاملة في مكدس البيانات بالكامل ، مما يبسط عملية الجمع بين الرؤى القيمة وتجميعها.

8. معالجة البيانات بسرعات وأحجام أكبر

برزت الحوسبة المتطورة باعتبارها اتجاهًا مهمًا لتحليل البيانات ، مما يوفر للمؤسسات مزيدًا من المرونة والمرونة. من خلال دفع قوة المعالجة والحوسبة إلى نقطة أقرب إلى نقطة الحصول على البيانات ، تسمح الحوسبة المتطورة بتحليل البيانات بشكل أسرع وتقليل زمن الوصول مع تحسين قابلية التوسع.

تعد حوسبة الحافة مفيدة بشكل خاص عند التعامل مع تطبيقات إنترنت الأشياء في الوقت الفعلي ؛ حيث يتم إجراء التحليلات على الجهاز نفسه بدلاً من خادم بعيد. على هذا النحو ، تسمح الحوسبة المتطورة للمؤسسات بتقليل تكاليف النطاق الترددي وتحسين الأمان لعمليات تحليل البيانات الخاصة بهم.

بالإضافة إلى ذلك ، تسهل الحوسبة المتطورة على المؤسسات إنشاء تطبيقات موزعة عبر أجهزة أو أنظمة أساسية متعددة عن طريق توجيه معالجة البيانات والتحليلات إلى العقد الطرفية. للمضي قدمًا ، نتوقع أن نرى تركيزًا متزايدًا على التحليلات والمعالجة القائمة على الحافة حيث تتطلع المزيد من المؤسسات إلى الاستفادة من هذه التكنولوجيا.

كيف تستفيد من الاتجاهات المستقبلية في تحليلات البيانات الضخمة لاحتياجاتك الحالية؟

نظرًا لأن تحليلات البيانات أصبحت متطورة بشكل متزايد ، فإن فهم الاتجاهات الحالية في تحليلات البيانات ومتابعتها أمر محوري لإطلاق فوائدها للشركات. ومع ذلك ، فإن العمل على هذه الاتجاهات يتطلب خبرة فنية واسعة وتخطيطًا استراتيجيًا وفهمًا عميقًا لتعقيدات إدارة البيانات.

في * instinctools ، نحن ملتزمون بمساعدة عملائنا على إثبات أعمالهم في المستقبل من خلال الاستفادة من قوة تحليلات البيانات بطرق جديدة ومبتكرة. يمكن أن يساعدك مستشارونا في البدء بشكل صحيح بالموارد والرؤى والاستراتيجيات حول كيفية تصميم بنية تحليلات قوية.

احتضان الاتجاهات في تحليلات البيانات للابتكار بشكل أسرع والتعامل مع التغييرات بكفاءة

يوفر تبني التغيير في تحليلات البيانات فرصًا جديدة للشركات لتظل قادرة على المنافسة وسط مشهد الأعمال الأكثر تقلبًا بشكل متزايد. إذا نظرنا إلى الصورة الأكبر ، فإن المتجه العام للاتجاهات المستقبلية لتحليلات البيانات يدور حول تقليص الوقت المستغرق لتحويل الرؤى إلى عمل. أصبح إنشاء الرؤى المستندة إلى البيانات في متناول الجميع الآن. للتقدم في المنافسة ، من الضروري جعل الرؤى قابلة للتنفيذ على الفور للمستخدم المناسب في الوقت المناسب.

تم نشر المقال في الأصل هنا.