ما المقصود بتحليلات الأعمال؟

فيما يلي بعض الأمثلة لتوضيح هذه النقطة بشكل أكبر.

الشؤون المالية

قد يرغب المدير المالي أو المدير الذي يعتني بالشؤون المالية للقسم أو مجال عمله في معرفة الإيرادات والتكاليف وهوامش الربح وما إلى ذلك بالنسبة لخط عمله. أما المدير المالي، فيسعى إلى الوصول إلى مؤشرات الأداء على مستوى إجمالي يشمل جميع خطوط الأعمال، مع القدرة على استكشاف التفاصيل ضمن كل خط أعمال على حدة. قد يرغب المدير المالي أيضًا في معرفة نفقات الفائدة وتأثير أسعار صرف العملات والضرائب وما إلى ذلك والتي قد تكون خارج نطاق ما يهتم به المدير المالي

التسويق

قد يرغب مدير التسويق المسؤول عن إنشاء الطلبات في معرفة عدد العملاء المحتملين والفرص والصفقات المغلقة. وسيقومون أيضًا بتحليل أداء قنوات توليد الطلب سواء كانت رقمية أو تقليدية. من ناحية أخرى، قد يرغب مدير التسويق المسؤول عن تطوير العلامة التجارية في معرفة كيف ينظر العملاء والشركاء والمنافسين والمؤثرين إلى العلامة التجارية للشركة وما إلى ذلك. سيهتم مدير التسويق بكل من المقاييس المتعلقة بالعلامة التجارية والطلب ويرغب في فهم العائد الإجمالي على الاستثمار التسويقي (ROMI)

المبيعات

يركز مدير المبيعات المسؤول عن منطقة معينة ولديه هدف مبيعات محدد على مسار المبيعات الخاص به، بما يشمل الفرص المُنشأة والمغلقة بنجاح وتلك التي لم تُكلل بالنجاح. وسيرغبون أيضًا في معرفة المدة اللازمة لإغلاق الفرص من أجل تقدير عدد الفرص المطلوبة للوصول إلى أهداف المبيعات. أما نائب رئيس المبيعات، فيسعى للحصول على معلومات مماثلة بشكل مجمّع، مع القدرة على الوصول إلى التفاصيل حسب ممثل المبيعات أو المنطقة الجغرافية.

العمليات

يحرص مدير العمليات المسؤول عن خط الإنتاج على ضمان تسليم المنتجات في الوقت المحدد، مع تقليل نسبة العيوب والحفاظ على مستوى مخزون ملائم لتلبية احتياجات السوق. وبالتالي، فإنهم يهتمون بمعرفة عدد الوحدات الجاري إنتاجها، ومدة مرور كل وحدة عبر خط الإنتاج، وسرعة الإنتاج، وعدد الوحدات غير المطابقة لمعايير الجودة، وغير ذلك من التفاصيل التشغيلية.

الموارد البشرية

يهتم مدير الموارد البشرية المعني بعمليات الانضمام والاحتفاظ بالموظفين وإنهاء خدماتهم بإحصاءات مثل عدد الشواغر الوظيفية، وعدد المرشحين ضمن مسار التوظيف، وعدد حالات المغادرة الطوعية وغير الطوعية، وغيرها من المؤشرات ذات العلاقة.

الرئيس التنفيذي

يهتم الرئيس التنفيذي بفهم الصورة الشاملة للشركة، ويأخذ في الاعتبار جميع الجوانب والتفاصيل التي تم ذكرها سابقًا. يحرصون على الاطلاع على مؤشرات الأداء الإجمالية لمختلف أقسام العمل، مع إمكانية التعمق في أي مجال محدد للحصول على فهم أعمق. يود الرئيس التنفيذي أيضًا فهم موقع الشركة مقارنةً بالشركات الأخرى في السوق التي تعمل في نفس المجال.

يشمل مجال تحليلات الأعمال مجموعة متنوعة من أساليب تحليل البيانات. تسهم كل فئة من تحليلات البيانات في دعم المؤسسات لاتخاذ قرارات قائمة على المعرفة، حتى مع تزايد مستوى التعقيد والتطور.

التحليلات الوصفية

تهدف التحليلات الوصفية إلى تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) والمقاييس التشغيلية الأخرى لتوفير رؤية واضحة عن الوضع الحالي للشركة. تعتمد على تحليل الأداء السابق للإجابة عن سؤال "ماذا حدث؟"، وتلخيص البيانات التاريخية لاكتشاف الاتجاهات والأنماط والرؤى المفيدة.

فعلى سبيل المثال، قد تقوم شركة بيع بالتجزئة بمراجعة بيانات المبيعات للربع الأخير بهدف التعرف على مواسم الشراء النشطة، والمنتجات الشائعة، وشرائح العملاء المستهدفة.

التحليلات التشخيصية

بينما تركز التحليلات الوصفية على رصد الاتجاهات، تسعى التحليلات التشخيصية إلى فهم الأسباب التي أدت إلى ظهور تلك الاتجاهات. لا تكتفي التحليلات التشخيصية بوصف ما حدث، بل تهدف إلى معرفة الأسباب التي أدت إلى ذلك. تعتمد هذه التحليلات على تقنيات مثل تنقيب البيانات، وتحليل العلاقات، والتعمق في التفاصيل للوصول إلى الأسباب الجذرية.

كمثال، قد يلاحظ مزود للتجارة الإلكترونية تراجعًا في المبيعات ويستعين بالتحليلات التشخيصية لمعرفة الأسباب الكامنة وراء ذلك. عبر دراسة نسب التخلي عن السلة وتعليقات العملاء، تبيّن أن تحديث الموقع الأخير تسبب في بطء عملية الدفع، مما أدى إلى تراجع المبيعات.

التحليلات التنبؤية

تهدف التحليلات التنبؤية إلى استشراف التوجهات القادمة. تعتمد على النماذج الإحصائية وتقنيات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي لتوقع ما سيحدث لاحقًا من خلال سؤال "ماذا سيحدث؟". من خلال تحليل البيانات السابقة، يمكن للشركات توقع التوجهات وتحديد المخاطر والفرص المحتملة.

كمثال توضيحي، يوظف أحد البنوك التحليلات التنبؤية في تحليل مخاطر الائتمان لدى العملاء. بتحليل تاريخ سداد القروض السابق، ومستوى دخل العميل، وسلوك الإنفاق، يتمكن البنك من التنبؤ باحتمالات التعثر في السداد وتحديث سياسات الإقراض بناءً على ذلك.

التحليلات التوجيهية

تعتمد التحليلات التوصيفية على التوجهات المستقبلية المتوقعة للمساعدة في اتخاذ قرارات تجارية مدروسة. وتمضي خطوة أبعد من خلال اقتراح إجراءات من شأنها تحسين النتائج وتعزيز كفاءة العمليات التجارية. يدمج هذا المفهوم بين تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وخوارزميات التحسين لمساعدة المؤسسة في التعامل مع ما قد تواجهه من تحديات وما قد يظهر من فرص مستقبلية.

كمثال، تعتمد شركة تعمل في مجال الخدمات اللوجستية على التحليلات التوصيفية لتحديد أفضل مسارات التوصيل الممكنة. من خلال دمج بيانات حركة المرور في الوقت الفعلي، وتنبؤات الطقس، وتكاليف الوقود، يقدم النظام توصيات بأفضل المسارات لتسريع عمليات التوصيل وخفض التكاليف.

التحليلات المعرفية

تعتمد التحليلات الإدراكية على الذكاء الاصطناعي وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم العميق لتحليل البيانات غير المنظمة، مثل النصوص والصور والفيديوهات، واتخاذ قرارات تحاكي التفكير البشري. تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات بناءً على فهمها للسياق والمعاني أو من خلال تمييز عناصر معينة داخل الصور، وتتطور قدرتها على اتخاذ القرار مع مرور الوقت. توضح التحليلات الإدراكية علاقات وأنماطًا دقيقة تعجز التحليلات التقليدية عن اكتشافها.

كمثال، يستفيد روبوت محادثة مخصص لخدمة العملاء من التحليلات الإدراكية لفهم استفسارات العملاء، وتحديد نبرة المشاعر، وتقديم إجابات شخصية تُحسّن من تجربتهم.

يُعد مصطلح تحليلات البيانات مظلة تشمل مختلف أشكال تحليل البيانات. تتضمن تحليلات البيانات جميع المراحل، بدءًا من تنظيف البيانات ومعالجتها، وصولًا إلى النمذجة المتقدمة والتصور البياني، سواء كان الهدف تجاريًا أم لا. تمثل تحليلات الأعمال جزءًا متخصصًا من تحليلات البيانات، وتهدف إلى معالجة التحديات التجارية وتحسين الأداء التشغيلي.

التطبيقات

تهدف تحليلات الأعمال إلى دعم عملية اتخاذ القرار وتحقيق الربحية وتحسين كفاءة العمليات. غالبًا ما يتم تطبيق تحليلات الأعمال في الشركات حيث تلعب البيانات دورًا محوريًا في اتخاذ الإجراءات الاستراتيجية. وعلى النقيض من ذلك، تتسم تحليلات البيانات بطابع استكشافي في كثير من الأحيان، وتركّز على استخراج الأنماط والمعارف التي قد لا تكون مرتبطة مباشرة بتطبيق تجاري فوري. تُوظف تحليلات البيانات في مجالات مثل البحث العلمي، والدراسات الاجتماعية، ومعالجة التحديات الهندسية.

أمثلة

تعتمد الشركة على تحليل الأعمال لفهم أنماط الشراء لدى العملاء واقتراح منتجات تناسب اهتماماتهم، بهدف تعزيز الأداء التجاري مستقبلًا. أما الباحث، فقد يلجأ إلى تحليلات البيانات لفحص صور الأقمار الصناعية لاكتشاف التغيرات المناخية وإزالة الغابات، أو لتحليل بيانات الصحة العامة من أجل التنبؤ بانتشار الأمراض.

لجني فوائد تحليلات الأعمال، تحتاج إلى ثلاثة أشياء.

التركيز

اطرح أسئلة ذات صلة بنشاطك التجاري. من السهل الوقوع في فخ طرح أسئلة غير ذات صلة يمكن أن تقودك إلى المسار الخطأ أو تجعلك تقوم بالكثير من العمل للحصول على إجابات للأسئلة التي لا تساعدك.

البيانات

في كثير من الأحيان، يكون الحصول على بيانات موثوقة للإجابة عن الأسئلة المهمة أصعب مما يُتوقع. لكي تتمكن من الوصول إلى البيانات المطلوبة، لا بد من بناء ثقافة مؤسسية قائمة على البيانات تشمل جميع المستويات، إلى جانب تطبيق عمليات فعّالة لإدارة البيانات تضمن دقتها وموثوقيتها.

النظم والتقنيات

يجب أن تتوفر لديك أدوات قادرة على معالجة وتحليل البيانات، خاصة في عصر الاقتصاد المعلوماتي الذي تقوم فيه الشركات بجمع كميات هائلة من البيانات — بتيرابايتات وبيتابايتات — موزعة عبر قواعد بيانات متباينة وأنظمة متعددة من الأجهزة والبرامج. لا بد من توفر أنظمة أو أدوات تتيح لك استخراج البيانات، ومعالجتها، وتحليلها، ومن ثم عرضها بطريقة مرئية.