ما المقصود بتحليلات البيانات؟

تحليلات البيانات تُحوّل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ. وهي تتضمن مجموعةً من الأدوات والتقنيات والعمليات المستخدمة في معرفة التوجهات وحل المشكلات عن طريق استخدام البيانات. يمكن لتحليلات البيانات تشكيل عمليات الأعمال، وتحسين عملية اتخاذ القرار، وتعزيز نمو الأعمال.

ما السبب وراء أهمية تحليلات البيانات؟

تساعد تحليلات البيانات الشركات في اكتساب رؤية أوضح وفهم أعمق لعملياتها وخدماتها. تقدم تحليلات البيانات رؤىً تفصيليةً حول تجربة العملاء والمشكلات التي تعترضهم. وعن طريق نقل النموذج إلى ما هو أبعد من البيانات للربط بين الرؤى والإجراءات، تستطيع الشركات إنشاء تجارب عملاء مخصصة، وبناء منتجات رقمية ذات صلة، وتحسين العمليات، وزيادة إنتاجية الموظفين.

ما المقصود بتحليلات البيانات الكبيرة؟

البيانات الكبيرة تعني مجموعاتٍ كبيرةً من البيانات المتنوعة، المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المهيكلة، التي يتم إنشاؤها باستمرار بسرعة عالية وبأحجام كبيرة. تُقاس البيانات الكبيرة عادةً بوحدات تيرابايت أو بيتابايت. واحد بيتابايت يساوي 1000000 جيجابايت. ولتبسيط الأمر، إذا كان فيلم واحد عالي الدقة يحتوي على حوالي 4 جيجابايت من البيانات. فإن واحد بيتابايت يساوي 250000 فيلم. تُحسب مجموعات البيانات الكبيرة في أي مكان بدايةً من المئات وحتى آلاف وملايين البيتابايت.

تحليلات البيانات الكبيرة هي عملية البحث في مجموعات بيانات ضخمة عن الأنماط والاتجاهات والعلاقات. تتطلب هذه التحليلات المعقدة أدواتٍ وتقنياتٍ معينة، وقوةً حوسبيةً، وتخزين بيانات يدعم التوسع.

ما كيفية عمل تحليلات البيانات الكبيرة؟

تشتمل تحليلات البيانات الكبيرة على خمس خطوات لتحليل أي من مجموعات البيانات الكبيرة: 

  1. جمع البيانات
  2. تخزين البيانات
  3. معالجة البيانات
  4. تنظيف البيانات
  5. تحليل البيانات

جمع البيانات

تتضمن هذه الخطوة تحديد مصادر البيانات وجمع البيانات منها. جمع البيانات ينتهج عملية ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) أو عملية ELT (الاستخراج والتحميل والتحويل).

ETL – الاستخراج والتحويل والتحميل

في ETL، يتم أولاً تحويل البيانات المنشأة إلى تنسيق قياسي ثم تحميل البيانات إلى وحدة التخزين.

ELT – الاستخراج والتحميل والتحويل

في ELT، يتم أولاً تحميل البيانات في وحدة التخزين ثم تحويلها إلى التنسيق المطلوب.

تخزين البيانات

بناءً على تعقيد البيانات، يمكن نقل البيانات إلى وحدة التخزين مثل مستودعات البيانات السحابية أو مخازن البيانات. ويمكن لأدوات ذكاء الأعمال الوصول إليها عند الحاجة.

مقارنة مخازن البيانات بمستودعات البيانات

مستودع البيانات عبارة عن قاعدة بيانات محسنة لتحليل البيانات الارتباطية الواردة من أنظمة المعاملات وتطبيقات الأعمال. يتحدد مسبقًا هيكل البيانات ومخطط البيانات لتحسينها لتحقيق السرعة في البحث وإعداد التقارير. يتم تنظيف البيانات وإثرائها وتحويلها لتقوم بدور "المصدر الواحد للحقيقة" الذي يستطيع المستخدمون الثقة فيه. تتضمن أمثلة البيانات ملفات تعريف العملاء ومعلومات المنتجات.

يختلف مخزن البيانات عن مستودع البيانات في أنه يخزن كلاً من البيانات المهيكلة والبيانات غير المهيكلة بدون إجراء أي معالجة أخرى. وعند جمع البيانات لا تتحدد البيانات ولا مخطط البيانات؛ وهذا يعني أنه يمكنك تخزين جميع بياناتك بدون تصميم دقيق وهذا أمر مفيد خاصةً عندما يكون الاستخدام المستقبلي للبيانات غير معلوم. تتضمن أمثلة البيانات محتوى الوسائط الاجتماعية، وبيانات أجهزة إنترنت الأشياء، والبيانات غير العلائقية من تطبيقات الأجهزة المحمولة.

تتطلب المنظمات عادةً كلاً من مخازن البيانات ومستودعات البيانات لإجراء تحليلات البيانات. يمكن لكل من AWS Lake Formation وAmazon Redshift تلبية احتياجاتك من البيانات.

معالجة البيانات

عندما تكون البيانات في مكانها، يجب تحويلها وتنظيمها للحصول على نتائج دقيقة من الاستعلامات التحليلية. توجد خيارات متنوعة لمعالجة البيانات. يعتمد اختيار الطريقة على الموارد الحوسبية والتحليلية المتاحة لمعالجة البيانات.

المعالجة المركزية 

تُجرى جميع عمليات المعالجة على خادم مركزي مخصص يستضيف جميع البيانات.

المعالجة الموزعة 

يتم توزيع البيانات وتخزينها على خوادم مختلفة.

المعالجة الدفعية أو المجمعة 

تتراكم البيانات بمرور الوقت وتتم معالجتها على دفعات.

المعالجة في الوقت الفعلي

تتم معالجة البيانات بصفة مستمرة، حيث تكتمل المهام الحوسبية في غضون ثوانٍ. 

تنظيف البيانات

يشتمل تنظيف البيانات على التنقيح والبحث عن أي أخطاء مثل التكرارات أو التناقضات أو التنسيقات الخطأ.  وتُستخدم أيضًا في تصفية أي بيانات غير مرغوب فيها لأغراض التحليلات.

تحليل البيانات

هذه هي الخطوة التي يتم فيها تحويل البيانات الخام إلى رؤىً قابلة للتنفيذ. توجد أربعة أنواع من تحليلات البيانات:

1. التحليلات الوصفية

يقوم علماء البيانات بتحليل البيانات لفهم ما حدث أو ما يحدث في بيئة البيانات. يتسم هذا النوع من التحليلات بالعرض المرئي للبيانات، مثل المخططات الدائرية أو المخططات الشريطية أو المخططات الخطية أو الجداول أو الأشكال السردية الوصفية المنشئة.

2. التحليلات التشخيصية

التحليلات التشخيصية هي عملية تحليلات عميقة ومفصلة للبيانات الهدف منها هو فهم سبب حدوث أمر ما. يتسم هذا النوع من التحليلات بوجود تقنيات مثل التعمّق، واستكشاف البيانات، وتنقيب البيانات، والارتباطات. في كلٍ من هذه التقنيات، تُستخدم عدة عمليات بيانات وتحويلات بهدف تحليل البيانات الخام.

3. التحليلات التنبؤية

تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية في عمل تنبؤات دقيقة حول الاتجاهات المستقبلية. وهذا النوع من التحليلات يتميز بتقنيات مثل التعلم الآلي، والتوقع، ومطابقة الأنماط، وبناء النماذج التنبؤية. في كل من هذه التقنيات، يتم تدريب أجهزة الكمبيوتر لفهم الروابط السببية الهندسية في البيانات.

4. التحليلات التوجيهية

ترتقي التحليلات التوجيهية بالبيانات التنبؤية إلى المستوى التالي. وهو لا يتنبأ بالأمر محتمل الحدوث فحسب، بل يقترح أيضًا استجابة مثلى لهذه النتيجة المتوقعة. وتستطيع التحليلات التوجيهية تحليل الآثار المحتملة للاختيارات المختلفة والتوصية بأفضل مسار عمل. ويتميز هذا النوع من التحليلات بالتحليل الرسومي، والمحاكاة، ومعالجة الأحداث المعقدة، والشبكات العصبونية، ومحركات التوصيات.

ما التقنيات المختلفة المستخدمة في تحليلات البيانات؟

تُستخدم عدة تقنيات حوسبة في تحليلات البيانات. فيما يلي مجموعة من الحالات الأكثر شيوعًا:

معالجة اللغة الطبيعية

معالجة اللغة الطبيعية هي التقنية المستخدمة في جعل أجهزة الكمبيوتر تفهم اللغة البشرية المنطوقة والمكتوبة وتستجيب لها. يستخدم محللو البيانات هذه التقنية في معالجة البيانات مثل الملاحظات الإملائية، والأوامر الصوتية، ورسائل الدردشة.

التنقيب في النص

يستخدم محللو البيانات "التنقيب في النص" لتحديد الاتجاهات في البيانات النصية مثل رسائل البريد الإلكتروني، والتغريدات، والأبحاث ومنشورات المدونة. يُمكن استخدام هذه التقنية في تصنيف محتوى الأخبار، وتعليقات العملاء، ورسائل البريد الإلكتروني الخاصة بالعملاء.

تحليل بيانات المستشعرات

تحليل بيانات المستشعرات هو عملية فحص للبيانات الصادرة عن المستشعرات المختلفة. ويُستخدم هذا النوع من التحليلات في الصيانة التنبؤية للآلات، وتتبع الشحنات، وغيرها من عمليات الأعمال التي تقوم الآلات فيها بإنشاء بيانات.

تحليل أوجه الشذوذ

يقوم تحليل أوجه الشذوذ أو اكتشاف أوجه الخلل بتحديد نقاط البيانات وأحداثها التي تنحرف عن بقية البيانات.

هل يمكن أتمتة تحليلات البيانات؟

نعم، يستطيع محللو البيانات أتمتة العمليات وتحسينها. أتمتة عملية تحليلات البيانات هي عبارة عن استخدام أنظمة الكمبيوتر في إجراء المهام التحليلية مع تدخل بشري ضئيل أو بدون تدخل بشري. تختلف هذه الآليات من حيث التعقيد؛ بدايةً من برامج نصية بسيطة أو سطور تعليمة برمجية وحتى أدوات تحليل البيانات التي تُجري نمذجة البيانات، واكتشاف الميزات، والتحليل الإحصائي.

على سبيل المثال، قد تستخدم إحدى شركات الأمن السيبراني الأتمتة في جمع البيانات من كم هائل من نشاط الويب وإجراء مزيد من التحليل، ثم استخدم العرض المرئي للبيانات في إظهار النتائج ودعم قرارات الأعمال.

هل يمكن الاستعانة بمصادر خارجية في تحليلات البيانات؟

نعم، يمكن للشركات الاستعانة بمساعدة خارجية في تحليل البيانات. إن الاستعانة بمصادر خارجية في تحليلات البيانات يتيح للإدارة والفريق التنفيذي التركيز على عمليات الأعمال الأساسية الأخرى. الفرق المتخصصة في تحليلات الأعمال هم خبراء في مجالهم؛ حيث إنهم على دراية بأحدث تقنيات تحليلات البيانات وهم خبراء في إدارة البيانات. وهذا يعني أنه يمكنهم إجراء تحليلات البيانات بشكل أكثر كفاءة، وتحديد الأنماط، والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية بنجاح. ومع ذلك فإن الاستعانة بمصادر خارجية قد يمثل تحديات أعمال بسبب ما ينطوي عليه من نقل المعرفة وسرية البيانات.

تحليلات البيانات تُحسّن رؤى الأعمال

يمكن إجراء تحليلات البيانات على مجموعات البيانات من مصادر مختلفة لبيانات العملاء مثل ما يلي:

• استبيانات العملاء من جهات خارجية
• سجلات شراء العملاء
• نشاط الوسائط الاجتماعية
• ملفات تعريف الارتباط على الكمبيوتر
• إحصائيات مواقع الويب أو التطبيقات

يمكن أن تكشف التحليلات عن معلومات مخفية مثل تفضيلات العملاء، والصفحات الشائعة على موقع الويب، والوقت الذي يقضيه العملاء في التصفح، وتعليقات العملاء، والتفاعل مع نماذج مواقع الويب. وهذا يمكّن الشركات من الاستجابة بكفاءة لاحتياجات العملاء وزيادة مستوى رضا العملاء.

دراسة حالة: كيف استخدمت Nextdoor تحليلات البيانات في تحسين تجربة العملاء

Nextdoor هو مركز الحي الذي يتم فيه التواصل الموثوق وتبادل المعلومات والسلع والخدمات المفيدة. وعن طريقة استغلال قوة المجتمع المحلي، يساعد Nextdoor الناس في عيش حياة تنعم بمزيد من السعادة والفاعلية. استخدم Nextdoor حلول التحليلات من Amazon في قياس مشاركة وتفاعل العملاء وقياس مدى كفاءة توصياتهم. عملت تحليلات البيانات على تمكينهم من مساعدة العملاء في بناء اتصالات أفضل وعرض محتوى أكثر صلة في الوقت الفعلي.

تؤدي تحليلات البيانات إلى تنفيذ حملات تسويقية فعالة

تتخلص تحليلات البيانات من التخمين في التسويق، وتطوير المنتجات، وإنشاء المحتوى، وخدمة العملاء. تتيح تحليلات البيانات للشركات نشر المحتوى المستهدف وتحسين دقته عن طريق تحليل البيانات في الوقت الفعلي. توفر تحليلات البيانات أيضًا رؤىً قيمةً حول كيفية تنفيذ الحملات التسويقية. ويمكن تعديل الاستهداف والرسالة والإعلانات المبتكرة بناءً على التحليل في الوقت الفعلي. تستطيع التحليلات تحسين التسويق للحصول على تحويلات أكثر وتقليل هدر الإعلانات.

دراسة الحالة: كيف استخدمت Zynga تحليلات البيانات في تعزيز الحملات التسويقية

تعد Zynga واحدةً من أنجح شركات ألعاب الأجهزة المحمولة في العالم، حيث تقدم ألعابًا متميزةً من بينها Words With Friends، وZynga Poker، وFarmVille. قام أكثر من مليار لاعب حول العالم بتثبيت هذه الألعاب. تأتي عوائد Zynga من عمليات الشراء داخل التطبيقات، وبالتالي فهي تستخدم Amazon Kinesis Data Analytics في تحليل الإجراءات التي يتخذها اللاعبون في الوقت الفعلي داخل الألعاب لتخطيط حملات تسويقية داخل الألعاب تتسم بفاعلية أكبر.
 

تحليلات البيانات تزيد من الكفاءة التشغيلية

تحليلات البيانات تساعد الشركات في تبسيط العمليات، وتقليل الخسائر، وزيادة الإيرادات. تؤدي جداول الصيانة التنبؤية، وقوائم الموظفين المحسّنة، والإدارة الفعالة لسلاسل التوريد إلى تحسين أداء الأعمال بشكل كبير.

دراسة الحالة: كيف استخدمت BT Group تحليلات الأعمال في تبسيط العمليات

BT Group هي شبكة الاتصالات الرائدة في المملكة المتحدة، حيث إنها تخدم العملاء في 180 دولة. قام فريق دعم الشبكة في BT Group باستخدام Amazon Kinesis Data Analytics للحصول على طريقة عرض في الوقت الفعلي للمكالمات التي تتم عبر الشبكة داخل المملكة المتحدة. يستخدم مهندسو دعم الشبكة ومحللو الأخطاء النظام في تحديد المشكلات الموجودة بالشبكة والتفاعل معها وحلها حلاً ناجعًا.

دراسة الحالة: كيف استخدمت Flutter تحليلات البيانات في تسريع عمليات الألعاب

تُعد Flutter Entertainment واحدةً من أكبر مزودي الألعاب الرياضية والألعاب عبر الإنترنت في العالم. وتتمثل مهمتها في تقديم الترفيه لأكثر من 14 مليون عميل بطريقة تتسم بالأمان والمسؤولية والاستدامة. وطوال السنوات العديدة الماضية، تجمّع لدى Flutter الكثير والكثير من البيانات من معظم الأنظمة المصدر. وإن التوفيق بين الحجم وزمن الاستجابة يخلق تحديًا مستمرًا. تقدم Amazon Redshift المساعدة لـ Flutter في التوسع لتلبية الاحتياجات المتزايدة ولكن مع توفر تجربة مستخدم نهائي متسقة.

تحليلات البيانات تنير الطريق خلال تطوير المنتجات

تستخدم المؤسسات تحليلات البيانات في تحديد الميزات الجديدة وترتيبها حسب الأولوية لتطوير المنتجات. ويُمكنها تحليل متطلبات العملاء، وتقديم المزيد من الميزات في وقت أقل، وإطلاق منتجات جديدة بشكل أسرع.

دراسة الحالة: كيف استخدمت GE تحليلات البيانات لتسريع تقديم المنتجات

GE Digital هي شركة تابعة لشركة General Electric. تمتلك GE Digital العديد من المنتجات البرمجية والخدمات في عدة قطاعات مختلفة. وأحد هذه المنتجات هو Proficy Manufacturing Data Cloud. تُمكّن Amazon Redshift من تحسين تحويل البيانات وزمن استجابة البيانات بشكل كبير وبالتالي التمكّن من تقديم ميزات أخرى للعملاء. 

تحليلات البيانات تدعم توسيع نطاق عمليات البيانات

تحليلات البيانات تقدم الأتمتة في العديد من مهام البيانات مثل الترحيل، والإعداد، وإعداد التقارير، والتكامل. تعمل تحليلات البيانات على التخلص من أوجه القصور اليدوية وتقليل ما يلزم من وقت وساعات عمل لإكمال عمليات البيانات. وهذا يدعم التوسع ويتيح لك سرعة التوسع في أفكار جديدة.

دراسة الحالة: كيف استخدمت FactSet تحليلات البيانات في تبسيط عمليات دمج العملاء

تتمثل مهمة FactSet في أن يكون النظام الأساسي الرائد متاحًا لكل من المحتوى والتحليلات. يشتمل نقل البيانات على عمليات كبيرة، ومجموعة متنوعة من أعضاء الفريق من جانب العميل، ومجموعة من الأفراد من جانب FactSet. في أي وقت كانت تحدث فيه مشكلة، كان من الصعب تحديد المكان الذي حدث فيه الخطأ في حركة البيانات. ساعدت Amazon Redshift في تبسيط العملية وتمكين عملاء FactSet من التوسع بشكل أسرع، وجلب المزيد من البيانات لتلبية احتياجاتهم.

كيف تُستخدم تحليلات البيانات في الأعمال؟

تستقي الشركات الإحصائيات والبيانات الكمية والمعلومات من قنوات متعددة موجهة للعملاء وقنوات داخلية. لكن العثور على رؤى أساسية يتطلب تحليلًا دقيقًا لكمية مذهلة من البيانات. وهذا ليس بالأمر الهين. ادرس بعض الأمثلة التي تتناول كيف أنه يمكن لتحليلات البيانات وعلوم البيانات أن تضيف قيمةً إلى إحدى الشركات.

تحليلات البيانات تُحسّن رؤى الأعمال

يمكن إجراء تحليلات البيانات على مجموعات البيانات من مصادر مختلفة لبيانات العملاء مثل ما يلي:

  • استبيانات العملاء من جهات خارجية
  • سجلات شراء العملاء
  • نشاط الوسائط الاجتماعية
  • ملفات تعريف الارتباط على الكمبيوتر
  • إحصائيات مواقع الويب أو التطبيقات

يمكن أن تكشف التحليلات عن معلومات مخفية مثل تفضيلات العملاء، والصفحات الشائعة على موقع الويب، والوقت الذي يقضيه العملاء في التصفح، وتعليقات العملاء، والتفاعل مع نماذج مواقع الويب. وهذا يمكّن الشركات من الاستجابة بكفاءة لاحتياجات العملاء وزيادة مستوى رضا العملاء.

دراسة حالة: كيف استخدمت Nextdoor تحليلات البيانات في تحسين تجربة العملاء

Nextdoor هو مركز الحي الذي يتم فيه التواصل الموثوق وتبادل المعلومات والسلع والخدمات المفيدة. وعن طريقة استغلال قوة المجتمع المحلي، يساعد Nextdoor الناس في عيش حياة تنعم بمزيد من السعادة والفاعلية. استخدم Nextdoor حلول التحليلات من Amazon في قياس مشاركة وتفاعل العملاء وقياس مدى كفاءة توصياتهم. عملت تحليلات البيانات على تمكينهم من مساعدة العملاء في بناء اتصالات أفضل وعرض محتوى أكثر صلة في الوقت الفعلي.

تؤدي تحليلات البيانات إلى تنفيذ حملات تسويقية فعالة 

تتخلص تحليلات البيانات من التخمين في التسويق، وتطوير المنتجات، وإنشاء المحتوى، وخدمة العملاء. تتيح تحليلات البيانات للشركات نشر المحتوى المستهدف وتحسين دقته عن طريق تحليل البيانات في الوقت الفعلي. توفر تحليلات البيانات أيضًا رؤىً قيمةً حول كيفية تنفيذ الحملات التسويقية. ويمكن تعديل الاستهداف والرسالة والإعلانات المبتكرة بناءً على التحليل في الوقت الفعلي. تستطيع التحليلات تحسين التسويق للحصول على تحويلات أكثر وتقليل هدر الإعلانات.

دراسة الحالة: كيف استخدمت Zynga تحليلات البيانات في تعزيز الحملات التسويقية

تعد Zynga واحدةً من أنجح شركات ألعاب الأجهزة المحمولة في العالم، حيث تقدم ألعابًا متميزةً من بينها Words With Friends، وZynga Poker، وFarmVille. قام أكثر من مليار لاعب حول العالم بتثبيت هذه الألعاب. تأتي عوائد Zynga من عمليات الشراء داخل التطبيقات، وبالتالي فهي تستخدم Amazon Kinesis Data Analytics في تحليل الإجراءات التي يتخذها اللاعبون في الوقت الفعلي داخل الألعاب لتخطيط حملات تسويقية داخل الألعاب تتسم بفاعلية أكبر.

تحليلات البيانات تزيد من الكفاءة التشغيلية

تحليلات البيانات تساعد الشركات في تبسيط العمليات، وتقليل الخسائر، وزيادة الإيرادات. تؤدي جداول الصيانة التنبؤية، وقوائم الموظفين المحسّنة، والإدارة الفعالة لسلاسل التوريد إلى تحسين أداء الأعمال بشكل كبير.

دراسة الحالة: كيف استخدمت BT Group تحليلات الأعمال في تبسيط العمليات

BT Group هي شبكة الاتصالات الرائدة في المملكة المتحدة، حيث إنها تخدم العملاء في 180 دولة. قام فريق دعم الشبكة في BT Group باستخدام Amazon Kinesis Data Analytics للحصول على طريقة عرض في الوقت الفعلي للمكالمات التي تتم عبر الشبكة داخل المملكة المتحدة. يستخدم مهندسو دعم الشبكة ومحللو الأخطاء النظام في تحديد المشكلات الموجودة بالشبكة والتفاعل معها وحلها حلاً ناجعًا.

دراسة الحالة: كيف استخدمت Flutter تحليلات البيانات في تسريع عمليات الألعاب

تُعد Flutter Entertainment واحدةً من أكبر مزودي الألعاب الرياضية والألعاب عبر الإنترنت في العالم. وتتمثل مهمتها في تقديم الترفيه لأكثر من 14 مليون عميل بطريقة تتسم بالأمان والمسؤولية والاستدامة. وطوال السنوات العديدة الماضية، تجمّع لدى Flutter الكثير والكثير من البيانات من معظم الأنظمة المصدر. وإن التوفيق بين الحجم وزمن الاستجابة يخلق تحديًا مستمرًا. تقدم Amazon Redshift المساعدة لـ Flutter في التوسع لتلبية الاحتياجات المتزايدة ولكن مع توفر تجربة مستخدم نهائي متسقة.

تحليلات البيانات تنير الطريق خلال تطوير المنتجات

تستخدم المؤسسات تحليلات البيانات في تحديد الميزات الجديدة وترتيبها حسب الأولوية لتطوير المنتجات. ويُمكنها تحليل متطلبات العملاء، وتقديم المزيد من الميزات في وقت أقل، وإطلاق منتجات جديدة بشكل أسرع.

دراسة الحالة: كيف استخدمت GE تحليلات البيانات لتسريع تقديم المنتجات

GE Digital هي شركة تابعة لشركة General Electric. تمتلك GE Digital العديد من المنتجات البرمجية والخدمات في عدة قطاعات مختلفة. وأحد هذه المنتجات هو Proficy Manufacturing Data Cloud.

تُمكّن Amazon Redshift من تحسين تحويل البيانات وزمن استجابة البيانات بشكل كبير وبالتالي التمكّن من تقديم ميزات أخرى للعملاء.

تحليلات البيانات تدعم توسيع نطاق عمليات البيانات

تحليلات البيانات تقدم الأتمتة في العديد من مهام البيانات مثل الترحيل، والإعداد، وإعداد التقارير، والتكامل. تعمل تحليلات البيانات على التخلص من أوجه القصور اليدوية وتقليل ما يلزم من وقت وساعات عمل لإكمال عمليات البيانات. وهذا يدعم التوسع ويتيح لك سرعة التوسع في أفكار جديدة.

دراسة الحالة: كيف استخدمت FactSet تحليلات البيانات في تبسيط عمليات دمج العملاء

تتمثل مهمة FactSet في أن يكون النظام الأساسي الرائد متاحًا لكل من المحتوى والتحليلات. يشتمل نقل البيانات على عمليات كبيرة، ومجموعة متنوعة من أعضاء الفريق من جانب العميل، ومجموعة من الأفراد من جانب FactSet. في أي وقت كانت تحدث فيه مشكلة، كان من الصعب تحديد المكان الذي حدث فيه الخطأ في حركة البيانات. ساعدت Amazon Redshift في تبسيط العملية وتمكين عملاء FactSet من التوسع بشكل أسرع، وجلب المزيد من البيانات لتلبية احتياجاتهم.

كيف تساعد AWS في تحليلات البيانات؟

توفر AWS خدمات تحليلات بيانات تتسم بالشمول، والأمان، والقابلية للتكيف، والتكلفة الميسورة. تعمل خدمات التحليلات من AWS على تلبية جميع احتياجات تحليلات البيانات، وتمكّن المنظمات باختلاف أحجامها وقطاعاتها من إعادة ابتكار أعمالها باستخدام البيانات. تقدم AWS خدمات مبنية لغرض معين توفر أفضل أداء تسعيري: حركة البيانات، وتخزين البيانات، ومخازن البيانات، وتحليلات البيانات الكبيرة، والتعلم الآلي، وكل شيء له علاقة بذلك. 

  • Amazon Kinesis Data Analytics هو الطريقة المبسطة لنقل بيانات البث وتحليلها في الوقت الفعلي باستخدام Apache Flink. إنها توفر وظائف مضمنة لتصفية بيانات البث، وتجميعها، وتحويلها للحصول على تحليلات متقدمة.
  • تتيح Amazon Redshift لك الاستعلام في إكسابايت من البيانات المهيكلة والبيانات شبه المهيكلة ودمجها في مستودع بياناتك وقاعدة البيانات التشغيلية ومخزن البيانات.
  • Amazon QuickSight هي خدمة ذكاء أعمال (BI) مصممة للسحابة ومدعومة بتعلم الآلة (ML) وقابلة للتوسع وبدون خوادم وقابلة للتضمين. عن طريق استخدام QuickSight، يُمكنك بسهولة إنشاء ونشر لوحات معلومات ذكاء الأعمال (BI) تتضمن رؤىً مدعومةً بالتعلم الآلي.
  • تسهّل خدمة Amazon OpenSearch Service إجراء تحليلات تفاعلية للسجلات ومراقبة التطبيقات في الوقت الفعلي والبحث في مواقع الويب وغير ذلك الكثير.

يمكنك بدء رحلتك مع التحوّّل الرقمي من خلال استخدام ما يلي:

  • AWS Data Lab – تفاعل هندسي مشترك بين العملاء وموارد AWS الفنية لتسريع مبادرات البيانات والتحليلات. 
  • برنامج AWS D2E – شراكة مع AWS للتقدم بشكل أسرع وبدقة أكبر ونطاق أكثر طموحًا.

سجّل الاشتراك للحصول على حساب مجاني أو اتصل بنا لمعرفة المزيد.

 

الخطوات التالية على AWS

التحقق من الموارد الإضافية المتعلقة بالمنتج
الاطلاع على خدمات التحليلات المجانية 
تسجيل الاشتراك للحصول على حساب مجاني

تمتع بالوصول الفوري إلى طبقة AWS المجانية. 

التسجيل 
بدء البناء في وحدة التحكم

ابدأ في البناء باستخدام AWS في وحدة إدارة تحكم AWS.

تسجيل الدخول