ما المقصود بالعرض المرئي للبيانات؟

العرض المرئي للبيانات هو عملية استخدام عناصر مرئية مثل المخططات أو الرسوم البيانية أو الخرائط لتمثيل البيانات. يعمل العرض المرئي للبيانات على ترجمة البيانات المعقدة أو كبيرة الحجم أو العددية إلى تمثيل مرئي يكون أسهل في المعالجة. تعمل أدوات العرض المرئي على تحسين وأتمتة عملية التواصل المرئي للحصول على الدقة والتفاصيل. يمكنك استخدام التمثيل المرئي في استخراج رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات الخام.

ما سبب أهمية العرض المرئي للبيانات؟

تعالج الشركات الحديثة عادةً كمياتٍ كبيرةً من البيانات من مصادر بيانات مختلفة، مثل ما يلي:

  • مواقع الويب الداخلية والخارجية
  • الأجهزة الذكية
  • الأنظمة الداخلية لجمع البيانات
  • الوسائط الاجتماعية

ولكن قد يكون من الصعب فهم البيانات الخام واستخدامها. ومن ثم، يقوم علماء البيانات بتجهيز البيانات وعرضها في سياقها المناسب. حيث يقدمونها في صيغة مرئية كي يتمكن صنّاع القرار من تحديد العلاقات بين البيانات واكتشاف الأنماط أو الاتجاهات المخفية. يبتكر العرض المرئي للبيانات قصصًا تعزز ذكاء الأعمال وتدعم اتخاذ القرارات استنادًا إلى البيانات والتخطيط الاستراتيجي.

ما مزايا العرض المرئي للبيانات؟

من مزايا العرض المرئي للبيانات ما يلي:

اتخاذ القرارات الإستراتيجية

يستخدم أصحاب المصلحة الرئيسيون والإدارة العليا العرض المرئي للبيانات في تفسير البيانات بطريقة هادفة. إنهم يوفرون الوقت من خلال تحليل البيانات بشكل أسرع والقدرة على العرض المرئي بطريقة أكبر وأشمل. على سبيل المثال، يمكنهم تحديد الأنماط، واكتشاف الاتجاهات، والحصول على رؤى للبقاء في صدارة المنافسة.

خدمة عملاء محسنة

العرض المرئي للبيانات يسلط الضوء على احتياجات العملاء ورغباتهم من خلال التمثيل البياني. يمكنك تحديد الثغرات الموجودة في خدمة العملاء، وتحسين المنتجات أو الخدمات بشكل إستراتيجي، وتقليل أوجه القصور التشغيلية.

زيادة تفاعل الموظفين

تُعد تقنيات العرض المرئي للبيانات مفيدةً في إرسال نتائج تحليل البيانات إلى فريق كبير الحجم. يمكن للمجموعة بأكملها التعاون في العرض المرئي للبيانات لوضع الأهداف والخطط المشتركة. يُمكنهم استخدام التحليلات المرئية في قياس الأهداف وقياس التقدم وتحسين دوافع الفريق ومحفزاتهم. على سبيل المثال، يعمل فريق مبيعات معًا على زيادة ارتفاع المخطط الشريطي الخاص بمبيعاتهم في ربع سنوي واحد.

ما مكونات العرض المرئي للبيانات؟

يستخدم علماء البيانات ثلاثة مكونات رئيسة في العرض المرئي للبيانات.

القصة

القصة تمثل الغرض الذي يهدف إليه العرض المرئي للبيانات. يتواصل عالم البيانات مع العديد من أصحاب المصلحة بشأن ما يريدون تحقيقه من خلال تحليل البيانات. على سبيل المثال، قد يريدون قياس مؤشرات الأداء الرئيسة أو التنبؤ بأحجام المبيعات. يتعاون علماء البيانات ومستخدمو الأعمال في تحديد القصة التي يريدون أن تسردها البيانات.

البيانات

يحدد محللو البيانات بعد ذلك مجموعات البيانات المناسبة التي تساعدهم في سرد قصة البيانات. ويقومون بتعديل التنسيقات الحالية للبيانات، وتنظيف البيانات، وإزالة القيم المتطرفة، وإجراء مزيد من التحليل. بعد إعداد البيانات، يحددون الطرق المختلفة المستخدمة في الاستكشاف المرئي.

العناصر المرئية

يختار علماء البيانات بعد ذلك طرق العرض المرئي الأنسب لمشاركة الرؤى الجديدة. يقومون بإنشاء مخططات ورسوم بيانية تبرز نقاط البيانات الأساسية وتبسط مجموعات البيانات المعقدة. ويدرسون الطرق الفعالة في عرض البيانات الخاصة بذكاء الأعمال بطريقة منهجية.

ما الخطوات التي تشتمل عليها عملية العرض المرئي للبيانات؟

هناك خمس خطوات للعرض المرئي للبيانات الفعّال.

تحديد الهدف

يمكنك تحديد الهدف من العرض المرئي للبيانات عن طريق تحديد الأسئلة التي من المحتمل أن تجيب عليها مجموعة البيانات الحالية. الهدف الواضح يساعد في تحديد نوع ما يلي:

  • البيانات التي تستخدمها
  • التحليل الذي تجريه
  • العناصر المرئية التي تستخدمها في إيصال نتائجك بشكل فعال

 على سبيل المثال، قد يسعى بائع تجزئة إلى فهم نوع تغليف المنتج الذي يحقق أكبر قدر من المبيعات.

جمع البيانات

جمع البيانات يتضمن تحديد مصادر البيانات الداخلية والخارجية. هناك مجموعات بيانات ضخمة متاحة عبر الإنترنت للشراء والاستخدام. قد يكون لدى شركتك أيضًا أرشيفات من البيانات موجودة ومتاحة للتحليلات. على سبيل المثال، يمكنك جمع حجم المبيعات التاريخي والحملات التسويقية وبيانات تغليف المنتج للتوصل إلى أفضل تغليف.

تنظيف البيانات

تنظيف البيانات يتضمن إزالة البيانات الزائدة عن الحاجة، أو إجراء عمليات رياضية لمزيد من التحليل، أو تصفية البيانات وتحويلها لتلبية معايير الأسئلة. على سبيل المثال، يمكنك إزالة بيانات حجم المبيعات من شهور العطلات وبعد الحملات التسويقية لتحديد متوسط المبيعات حسب نوع التغليف.

تحديد العناصر المرئية للبيانات

يمكنك الاختيار من بين عدة أنواع مختلفة من المخططات لاكتشاف العنصر المرئي الفعّال. العلاقات بين نقاط البيانات والرؤى التي تريد إيصالها هي التي تحدد أفضل التمثيلات البيانية. على سبيل المثال، يمكنك استخدام رسم بياني شريطي لتمثيل مبيعات التغليف حسب اللون في الشهر الماضي. ومع ذلك، قد يكون المخطط الدائري أكثر ملاءمةً لإظهار النسبة المئوية للتغليف حسب اللون في مخزونك. هناك نوعان رئيسيان من العرض المرئي للبيانات.

العرض المرئي الثابت

العرض المرئي الثابت يقدم طريقة عرض واحدة فقط لقصة بيانات معيّنة. المخطط المعلوماتي هو مثال على العرض المرئي الثابت.

العرض المرئي التفاعلي

العرض المرئي التفاعلي يتيح للمستخدمين التفاعل مع الرسوم البيانية والمخططات. يمكن للمشاهدين تغيير المتغيرات في معلمات العرض المرئي لاكتشاف رؤى جديدة أو الوصول إلى معلومات متعمقة. تشتمل برامج العرض المرئي للبيانات عادةً على لوحة معلومات يتفاعل من خلالها المستخدمون مع النظام.

إنشاء العناصر المرئية للبيانات

يمكنك إنشاء العناصر المرئية للبيانات التي تحتاجها عن طريق استخدام أدوات العرض المرئي للبيانات. تقوم معظم الأدوات باستيراد مجموعة البيانات النهائية وإنشاء التقارير المطلوبة تلقائيًا. تتضمن بعض مبادئ التصميم الخاصة بالعرض المرئي للبيانات المؤثر ما يلي:

  • جذب انتباه الجمهور إلى التفاصيل المهمة باستخدام الأحجام والألوان والخطوط والرسومات
  • توفير سياق للبيانات باستخدام إشارات مرئية
  • اختيار توافيق الألوان المناسبة
  • استخدام العناوين التوضيحية لتقديم رؤى أساسية للجمهور ومساعدتهم في التركيز على الأسئلة المناسبة
  • إضافة تسميات واضحة وأرقام  

ما أنواع تقنيات العرض المرئي للبيانات؟

في حين أن المخططات والرسوم البيانية هي الأكثر شيوعًا، يمكنك استخدام طرق أخرى كثيرة في العرض المرئي للبيانات. يرد أدناه خمسة أنواع رئيسة من طرق العرض المرئي للبيانات.

العرض المرئي للبيانات الزمني

يُستخدم العرض المرئي للبيانات الزمني في تمثيل كائنات خطية أحادية البُعد مثل رسم بياني خطي، أو مخطط خطي، أو مخطط زمني. على سبيل المثال، يُمكنك استخدام المخططات الخطية في عرض التغيرات التي تحدث بشكل مستمر خلال فترة زمنية معينة. توجد عدة خطوط في الرسم البياني الخطي تُظهر التباينات في مختلف العوامل خلال نفس الفترة.

العرض المرئي للبيانات الهرمي

يشير العرض المرئي للبيانات الهرمي إلى مجموعة من العناصر التي يجمع بينها روابط مشتركة متصلة بعنصر أصل. يمكنك استخدام أشجار البيانات هذه في عرض مجموعات المعلومات. على سبيل المثال، يُمكنك عرض كميات بيانات المخزون كشجرة بها عقدة أصل (الملابس) وعُقَد فرعية (القمصان والسراويل والجوارب).

العرض المرئي للبيانات الشبكي

يعد العرض المرئي للبيانات الشبكي مفيدًا في تمثيل العلاقة المعقدة بين مختلف أنواع البيانات ذات الصلة المشتركة. على سبيل المثال:

  • المخططات الانتشارية التي تمثل البيانات في صورة نقاط على رسم بياني
  • المخططات الفقاعية التي تضيف عامل بيانات ثالث إلى المخطط الانتشاري
  • سُحُب الكلمات التي تمثل تكرار الكلمات باستخدام كلمات مختلفة الأحجام

 العرض المرئي للبيانات متعدد الأبعاد

العرض المرئي للبيانات متعدد الأبعاد يمثل اثنين أو أكثر من متغيرات البيانات في صورة واحدة ثنائية الأبعاد أو ثلاثية الأبعاد. تعد المخططات الشريطية، والمخططات الدائرية، والرسوم البيانية الشريطية المتراكمة أمثلةً شائعةً لهذه العروض المرئية. على سبيل المثال، يقارن المخطط الشريطي بين عاملين أو أكثر من عوامل البيانات ويوضح التغيرات التي تحدث في متغير واحد خلال فترة زمنية. المخططات الدائرية تعرض أجزاءً من الكل تحت كل فئة. 

العرض المرئي للبيانات المكاني

العرض المرئي للبيانات المكاني، مثل خرائط حرارة أو خرائط كثافة أو خرائط بصرية، يعرض البيانات الحالية بالنسبة لمواقعها في العالم الحقيقي. على سبيل المثال، يُظهر أحد العروض المرئية للبيانات عدد العملاء الذين يزورون فروع متاجر البيع بالتجزئة المختلفة.

ما أفضل ممارسات العرض المرئي للبيانات؟

تعمل أفضل ممارسات العرض المرئي للبيانات على إضافة الوضوح، والاكتمال، والدقة إلى تقارير البيانات.

عناصر التصميم

يؤدي استخدام عناصر تصميم مبتكرة إلى جعل العرض المرئي للبيانات أكثر تفاعلاً. يُمكنك استخدام الألوان، والظلال، والأشكال لإضافة المزيد من التفاصيل إلى العنصر المرئي. على سبيل المثال، يُمكنك استخدام رموز قطرات الماء لتمثيل قيم البيانات في تقرير استخدام المياه.

دليل شامل

يؤدي استخدام حجم كبير من البيانات في التحليل إلى تحسين دقة العرض المرئي للبيانات. كثرة الأدلة تزيد الثقة وتساعد أيضًا في التميز. يمكنك دائمًا تضمين تقرير ملخص البيانات أو تمثيل بيانات موحد للحصول على نظرة عامة في عرض مرئي أكثر تفصيلاً.

المقارنات ذات الصلة

تقدم المقارنات سياقًا للبيانات وتعزز النقاط التي تريد توضيحها. وأيضًا تجعل البيانات أكثر قابلية للتنفيذ. على سبيل المثال، إن عرض البيانات الحالية بعد تجربة فكرة جديدة جنبًا إلى جنب مع البيانات ذات الصلة قبل التجربة تعرض للقارئ كيف كانت الأشياء وكيف ستكون أمام القارئ.

ما التحديات الموجودة في العرض المرئي للبيانات؟

ينطوي العرض المرئي للبيانات على بعض التحديات التي قد تؤدي إلى تحريف المعلومات أو المبالغة في بعض الحقائق.

المبالغة في تبسيط البيانات

يجب على علماء البيانات تحقيق التوازن بين فهم البيانات والتواصل. تؤدي المبالغة في تبسيط البيانات إلى فقدان المعلومات الأساسية. على سبيل المثال، لنفترض أنك تعد تقرير بيانات علمي عن الأداء الأكاديمي. يعرض التقرير مخططًا شريطيًا يشير إلى تراجع الأداء الأكاديمي، وفي الوقت نفسه يعرض زيادة استخدام الطلاب لألعاب الفيديو في العِقد الماضي. خلص التقرير إلى أن استخدام ألعاب الفيديو قد أثر سلبًا على الأكاديميين. ومع ذلك، فإن العرض المرئي للبيانات قد بالغ في التبسيط؛ فهو لا يأخذ في الاعتبار التركيبة السكانية ولا العديد من العوامل الأخرى التي تؤثر أيضًا على الأداء الأكاديمي.

التحيز البشري

التحيز البشري يؤثر سلبًا على العرض المرئي للبيانات. إن الفريق الذي ينشئ تقارير البيانات قد ينحاز في النتائج من خلال قيامه بالاختيار المسبق للبيانات التي تناسب أجنداته الشخصية. وفي حين أن أدوات العرض المرئي للبيانات تكون أكثر دقةً، إلا أن الفريق الذي يستخدمها قد يتحيز بدون قصد من خلال التحيز في اختيار البيانات وتنظيفها. وبالتالي، فمن المهم أن تُضمّن مختلف الفرق والآراء في جهودك في العرض المرئي للبيانات.

المبالغة

يمكنك تضمين بيانات غير ذات صلة في العرض المرئي لإظهار ارتباطات غير موجودة. قد تستغل الجهات الفاعلة السيئة عدم دقة هذا العرض المرئي للبيانات في تبرير السلوك الضار أو تبرير الضعف في اتخاذ القرار. على سبيل المثال، ينفق الفريق أكثر من اللازم على معدات التصنيع لدعم أحد المورّدين الذي تربطه بالفريق علاقة عائلية. يقوم الفريق بعد ذلك بتبرير الشراء من خلال استخدام تقارير العرض المرئي للبيانات التي تبرز تحسن سلامة العمال بعد تركيب المعدات الجديدة. ومع ذلك، فإن سلامة العمال قد تحسنت بسبب عوامل عديدة لا علاقة لها بالمعدات الجديدة.

ما الذي ينبغي البحث عنه عند اختيار برنامج العرض المرئي للبيانات؟

يتوفر العديد من أدوات العرض المرئي للبيانات المجانية والمدفوعة، واختيار أفضلها يعتمد على متطلباتك.

دعم البنية الأساسية

يجب أن يتكامل برنامج العرض المرئي للبيانات مع البنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات وقواعد البيانات الموجودة لديك. ويجب أن يدعم البرنامج أيضًا الكثير من مصادر البيانات التابعة لجهات خارجية حتى تتمكن من استيراد البيانات الخارجية مباشرةً عند الحاجة.

إعداد التقارير التفاعلية 

تعمل التقارير التفاعلية على تحسين تحليل البيانات الكبيرة والمساعدة في اكتشاف الأنماط من قبل المستخدمين غير الفنيين. يُمكنهم تصفية متغيرات البيانات أو فرزها أو نقلها في مخطط تفاعلي أثناء قيامهم برسم قيم البيانات. ولا يضطرون إلى الاعتماد على فريق فني في كل مرة يتم فيها اقتراح التغييرات أو طلبها.

الأمان

يمكن لأدوات العرض المرئي للبيانات أن تُحدث ثغرةً أمنيةً أخرى في نظام ذكاء الأعمال لديك. ويجب أن يتوفر لديهم ميزات أمان قوية تحد من الوصول غير المصرح به إلى المستخدمين والأدوار.

القابلية للتكيف

إننا ننصح بأدوات العرض المرئي للبيانات الكبيرة التي يسهل عليها التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة. ويجب أن يتوفر بها أيضًا إمكانات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام العرض المرئي البيانات على نطاق واسع.

كيف تساعد AWS في العرض المرئي البيانات؟

يتوفر لدى AWS اثنتان من الأدوات الرئيسية للعرض المرئي للبيانات حيث يمكنك استخدامهما في إعداد تقارير مفصلة عن جميع أنواع البيانات.

Amazon Managed Grafana

Amazon Managed Grafana هي خدمة مُدارة بالكامل لـ Grafana مفتوحة المصدر، وهي عبارة عن منصة تحليلات مفتوحة المصدر شهيرة تختص بالاستعلام عن المقاييس الخاصة بك، وعرضها بطريقة مرئية، وفهمها بصرف النظر عن مكان تخزينها. تتكامل Amazon Managed Grafana بالأساس مع مصادر بيانات AWS في حساب AWS الخاص بك. يمكنك الاختيار من بين مجموعة متنوعة من العروض المرئية المعدة مسبقًا للبدء بسرعة في تحليل المقاييس والسجلات وعمليات التتبع بدون الحاجة إلى إنشاء لوحة تحكم من البداية.

Amazon QuickSight 

Amazon QuickSight هي خدمة ذكاء أعمال أصلية للسحابة بلا خوادم توفر عناصر مرئية للبيانات، ولوحات معلومات تفاعلية، وتحليلات بيانات مدعومة بتعلّم الآلة. يُمكنك استخدامها في اكتشاف الرؤى المخفية في بياناتك، وإجراء تنبؤات دقيقة، وإطلاق العنان لفرص جديدة لتحقيق الدخل. تستخدم QuickSight التعلم الآلي في إنشاء استجابات دقيقة على أسئلة اللغة الطبيعية حول البيانات.

ابدأ استخدام العرض المرئي للبيانات على AWS من خلال إنشاء حساب مجاني اليوم.

الخطوات التالية على AWS

التحقق من الموارد الإضافية المتعلقة بالمنتج
التعرّف على المزيد حول خدمات التحليلات من AWS 
خدمات التحليلات من AWS التي ضمن الطبقة المجانية

الاطلاع على خدمات قواعد بيانات AWS المجانية

الاطلاع على خدمات التحليلات المجانية 
بدء الإنشاء في وحدة التحكم

ابدأ الإنشاء باستخدام AWS في وحدة إدارة تحكم AWS.

تسجيل الدخول