ربما تعلم أن ذكاء الاعمال وتحليل البيانات أمران حيويان لإدارة الأعمال الحديثة. من المربك أن المصطلحين يُستخدمان غالبًا بشكل مترادف ، مما يطرح السؤال: هل هما نفس الشيء؟ في حين أن الإجابة المختصرة هي لا ، إلا أنهما يشتركان في العديد من أوجه التشابه ، وهنا يكمن الالتباس. لذا نقدم لكم في هذه المقالة مفاهيم ذكاء الاعمال وتحليل البيانات قبل الغوص في الاختلافات بينهما. سنبدأ بتعريف سريع لكل منها ثم نستكشف ميزات كل منهما
ما هو ذكاء الأعمال؟
وفقًا لشركة الأبحاث والاستشارات والاستشارات الشهيرة ، Forrester ، فإن ذكاء الأعمال (BI) يصف: “مجموعة من المنهجيات والعمليات والبنى والتقنيات التي تحول البيانات الخام إلى معلومات مفيدة وذات مغزى تُستخدم لتمكين استراتيجية وخطط أكثر فاعلية ، والرؤى التشغيلية وصنع القرار “.
بمعناه الأوسع ، ذكاء الأعمال له تعريفان. أولاً ، يصف الاستراتيجيات والتقنيات والأدوات التي تستخدمها الشركات للحصول على (وتقديم) رؤى الأعمال. ثانيًا ، يصف ناتج هذه العملية ، أي الرؤى نفسها.
يتضمن ذكاء الأعمال مجموعة من الخطط والأدوات منها:
- المراقبة في الوقت الحقيقي
- تطوير لوحة القيادة وإعداد التقارير المرجعية
- برنامج التنفيذ BI ، مثل Power BI
- ادارة الأداء
- استخراج البيانات والنصوص
- تحليلات البيانات
ما هو الغرض من ذكاء الأعمال؟
سيخبرك معظمهم أن الغرض من ذكاء الأعمال هو تحسين استراتيجية المؤسسة واتخاذ القرار. وهذا صحيح. ومع ذلك ، فإن ذكاء الأعمال يتلخص في النهاية في شيء آخر: الربح. بغض النظر عن الصناعة أو الشركة أو الهدف ، فإن ذكاء الأعمال يركز في النهاية على زيادة الأرباح من خلال تحسين العمليات. بشكل عام ، هذا يعني أنها تستخدم المقاييس التي تحدد كيفية عمل المؤسسة ، من بيانات سلسلة التوريد إلى إيرادات المبيعات ، وهوامش الربح ، وحضور الموظفين ، وما إلى ذلك. الدليل في الاسم: الأمر كله يتعلق بالعمل!
ما هي تحليلات البيانات؟
تحليلات البيانات هي عملية جمع البيانات وتنقيحها وفحصها وتحويلها وتخزينها ووضع نماذج لها والاستعلام عنها (إلى جانب العديد من المهام الأخرى ذات الصلة). هدفها هو إنتاج رؤى تثري عملية صنع القرار – نعم ، في مجال الأعمال – ولكن في مجالات أخرى أيضًا ، مثل العلوم أو الحكومة أو التعليم.
ليس من المستغرب أن يبدو هذا مشابهًا لذكاء الأعمال – فهناك قدر كبير من التوافق بين الاثنين. ومع ذلك ، في أنقى معانيها ، تركز تحليلات البيانات على الجوانب الدقيقة لعملية التحليل. على الرغم من استخدامها غالبًا في سياق الأعمال ، إلا أنها ليست أداة ذكاء أعمال حصرية.
بالإضافة إلى ذلك ، في حين أن تحليلات البيانات غالبًا ما تتضمن ميزات العرض التقديمي المشتركة أيضًا في ذكاء الأعمال (مثل لوحات المعلومات والتقارير المخصصة) ، فإن العديد من هذه ليست جوانب أساسية للعملية نفسها. من الأفضل اعتبارها إضافات مفيدة.
ما هي أنواع تحليلات البيانات المختلفة؟
بالنظر إلى تحليلات البيانات كنظام تقني ، يمكننا تقسيمها إلى أربع فئات عامة. باختصار ، هذه هي:
- التحليلات الوصفية ، والتي تقدم وصفًا موضوعيًا قائمًا على الحقائق لما حدث في الماضي ، أي حدث “أ”.
- التحليلات التشخيصية ، والتي لا تركز فقط على ما حدث في الماضي ولكنها تهدف إلى فهم السبب ، على سبيل المثال ، حدث “أ” بسبب “ب”.
- التحليلات التنبؤية ، التي تستخدم البيانات السابقة للتنبؤ بالاتجاهات ، أي نظرًا لحدوث “أ” ، نتوقع حدوث “ج” في المستقبل.
- التحليلات الإلزامية ، والتي تهدف إلى توفير خطوات قابلة للتنفيذ نحو الهدف المختار ، أي لتحقيق الهدف س ، يجب علينا اتخاذ الإجراء ص.
في أبسط أشكالها ، كل ما يفعله محللو البيانات – من جمع البيانات وتحليلها ، إلى بناء قواعد البيانات وتنفيذ التحليلات المختلفة – يركز على تحقيق أحد هذه الأهداف الأربعة. تدور تحليلات البيانات حول تحويل البيانات الأولية إلى رؤى مفيدة وإتقان الأدوات التقنية المطلوبة للقيام بذلك.
ما الفرق بين ذكاء الاعمال وتحليل البيانات؟
استخدام الرؤى مقابل تكوين الرؤى
الغرض الأساسي من ذكاء الأعمال هو دعم اتخاذ القرار باستخدام رؤى قابلة للتنفيذ تم الحصول عليها من خلال تحليلات البيانات.
الغرض الأساسي من تحليل البيانات هو تحويل البيانات الأولية وتنظيفها إلى رؤى قابلة للتنفيذ ، تُستخدم في العديد من الأغراض ، بما في ذلك ذكاء الأعمال.
التطلع للخلف مقابل التطلع إلى الأمام
يهتم ذكاء الأعمال بشكل أساسي بالنظر إلى الوراء لمعرفة ما حدث بالفعل ، باستخدام هذه المعلومات لإبلاغ الاستراتيجية المستقبلية.
بينما تحدد تحليل البيانات أيضًا الأنماط السابقة ، فإنها غالبًا ما تستخدم هذه البيانات للتنبؤ بما قد يحدث في المستقبل.
البيانات المنظمة مقابل البيانات غير المهيكلة
يستخدم ذكاء الأعمال البيانات المنظمة ، أي البيانات المخزنة في المستودعات أو قواعد البيانات المجدولة أو الأنظمة الأخرى. تُستخدم هذه البيانات لإنتاج لوحات المعلومات والتقارير.
تستخدم تحليل البيانات أيضًا البيانات المنظمة ، ولكنها تبدأ عادةً ببيانات غير منظمة في الوقت الفعلي. تتمثل إحدى مهام محللي البيانات في تنقيح هذه البيانات وطلبها قبل تخزينها لتحليلها في المستقبل.
المستخدمون غير التقنيين مقابل المستخدمين التقنيين
يتم استخدام ذكاء الأعمال بشكل أساسي من قبل فرق القيادة والموظفين غير التقنيين ، مثل الرؤساء التنفيذيين أو المديرين الماليين أو كبار مسؤولي المعلومات.
عادةً ما تكون تحليلات البيانات حكراً على المحللين وعلماء البيانات ومبرمجي الكمبيوتر الذين لديهم تركيز تقني أكبر.
الصورة الكبيرة مقابل التركيز الضيق
يفكر ذكاء الأعمال عادةً من منظور “السماء الزرقاء” ، حيث يطرح أسئلة إستراتيجية عالية المستوى حول الاتجاه العام للمؤسسة.
تميل تحليلات البيانات إلى التركيز على مسألة أو سؤال واحد ، على سبيل المثال “لماذا تنخفض مبيعات المنتج أ ، على الرغم من المراجعات الإيجابية؟”
الترتيب مقابل الفوضى
يعتمد ذكاء الأعمال على لوحات معلومات واضحة وتقارير وتقنيات مراقبة أخرى لنقل الرؤى بطريقة واضحة وسهلة الاستهلاك.
للحصول على رؤى ، في تحليلات البيانات تعمل داخل الفوضى ، وتنفيذ مهام مثل التنقيب عن البيانات ، وتطوير الخوارزمية ، والنمذجة ، والمحاكاة للحصول على معلومات مرتبة.
باختصار ، يعتمد ذكاء الأعمال بشكل كبير على تحليلات البيانات. لا يمكن أن تعمل بدونها. على العكس من ذلك ، تعمل تحليلات البيانات – على الرغم من استخدامها بكثافة في الأعمال – بشكل جيد تمامًا بدون ذكاء الأعمال. إنها ببساطة أداة مفيدة اعتمدتها الأنشطة التجارية. في حين أن ذكاء الأعمال يعد الآن أحد أكثر الطرق انتشارًا في استخدام تحليلات البيانات ، إلا أنه قابل للتطبيق في العديد من المجالات الأخرى أيضًا.
