الدليل الكامل لبناء إطار التحليلات الخاص بك
نشرت: 2021-10-27يجب أن نكتشف وسيلة لترتيب تحليل البيانات لاكتساب رؤى ثاقبة في بيئة اليوم ، بينما نتصارع مع انفجار البيانات.
تعد أطر البيانات والتحليلات مهمة جدًا عندما نحتاج إلى أتمتة تتبع أداء المنتج. يوفر الإطار سياق للقياسات. يساعد في تحديد المقاييس الأساسية للشركة بالإضافة إلى العديد من العناصر التي تؤثر على المقاييس الرئيسية.
جدول المحتويات
- ما هو الإطار؟
- لماذا نحتاج إلى أطر تحليلات البيانات
- أنواع تحليلات البيانات
- خصائص أطر تحليلات البيانات
- دعم مجموعة متنوعة من أنواع البيانات
- يجب دعم بيانات NoSQL
- عمليات النشر في السحابة
- تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي
- أطر تحليل البيانات: الطريقة الأكثر فعالية للتعرف على عملائك
- قم بإجراء تحليل يركز على العميل
- عوائد استثنائية على الاستثمار
- ابق في طليعة المنحنى
- بناء أساس قوي
- قاعدة البيانات
- منصة التحليلات
- موارد لتطوير البرمجيات
- مالك منتج البيانات
- تلخيص لما سبق
ما هو الإطار؟
الإطار عبارة عن بنية مادية أو مجردة تُستخدم لدعم أو توجيه بناء أي شيء ينمي الهيكل إلى شيء مفيد.
في أنظمة الكمبيوتر ، يعتبر إطار العمل هيكلًا متعدد الطبقات يحدد أنواع البرامج التي يمكن تطويرها وكيفية تفاعلها.
لماذا نحتاج إلى أطر تحليلات البيانات
تساعدك أطر عمل البيانات والتحليلات على المتابعة من خلال البيانات غير المهيكلة بطريقة منظمة في تحليلات البيانات.
افترض أن لديك مشروعًا يعتمد على البيانات مع فريقك وابدأ في العمل عليه. إذا لم تستخدم إطار عمل أساسيًا ، فهناك احتمال كبير أن يقوم العديد من الأشخاص بمعالجة نفس المشكلة بطرق مختلفة.
يجعل وجود عدة طرق من الصعب اتخاذ القرارات في مراحل مختلفة من مشروعك ، وقد يكون من الصعب تتبعها مرة أخرى. يسمح لك بتركيز انتباهك على ما يضيف قيمة أولاً ، بدلاً من مراجعة جميع البيانات التي يمكن الوصول إليها أو التي يجب الحصول عليها.
أنواع تحليلات البيانات
"ما الأساليب التحليلية التي يمكنني استخدامها وما الأدوات التي قد تساعدني في تقييم جميع البيانات؟" قد تتساءل كعالم بيانات أو محلل بيانات.
الفئات الأربع لتحليلات البيانات والقيم المستخدم للمساعدة في إنشاء التحليل هي:
- تحليلات وصفية
- تحليلات التشخيص
- التحليلات التنبؤية
- التحليلات الوصفية
يعتمد الأسلوب التحليلي الذي تختاره على ما تريد أن تتعلمه أو تتعلمه من البيانات. قد يشمل ذلك أشياء مثل تحديد مشكلة أو اقتراح علاج لمشكلة ما أو تقديم اقتراحات أو التوصية بأنشطة مستقبلية.
# 1 تحليلات وصفية
يساعدك هذا في فهم الحالة الحالية للأشياء في الشركة . يسمح لك برؤية ما يجري الآن وكذلك ما حدث في الماضي. عادةً ما يعطي هذا النوع من التحليلات بيانات موجزة لفهم اتجاهات المبيعات الحالية أو سلوك العميل بشكل أفضل ، وربحية العميل ، والأنشطة المنافسة السابقة ، وما إلى ذلك.
المخططات المربعية البسيطة ومخططات الرسم البياني مع الوسائل والحد الأدنى والحد الأقصى هي أمثلة لمقاربات محددة. رسم البيانات في الشرائح الربعية أو العشرية لمجموعة متنوعة من العوامل. بدلاً من ذلك ، يمكنك حساب المقاييس الإحصائية مثل المتوسط والوضع والانحراف المعياري وما إلى ذلك.
# 2 التشخيص التحليلي
هذا يفسر سبب حدوث الأشياء بالطريقة التي كانت عليها في الماضي . بالنظر إلى التحليلات القائمة على الفرضيات ، يهدف هذا الشكل من التحليلات إلى المضي قدمًا في سبب أو فرضية محددة.
تحفر التحليلات التشخيصية بعمق في تكاليف المشكلات ، في حين أن التحليلات الوصفية تلقي بشبكة واسعة لفهم اتساع البيانات.
تعد التحليلات الوصفية مفيدة للغاية لاكتساب معرفة أفضل بالوضع الحالي وإنشاء فرضيات للتنبؤ بالمكان الذي يمكن أن تنشأ فيه تحديات وفرص الشركة.
# 3 التحليلات التنبؤية
التحليلات التنبؤية ، على عكس التحليلات الوصفية أو التشخيصية ، هي أكثر تطلعية. تسمح التحليلات التنبؤية بتصور البيانات التي قد تحدث في المستقبل . يمكن أن يساعد هذا النوع من التحليل العميل في الإجابة على مشكلات مثل "ما الذي يحتمل أن يفعله المستهلكون لدي في المستقبل؟" ما هي فرص منافسي في النجاح وكيف سيبدو السوق في المستقبل؟ ما هو تأثير المستقبل على منتجي أو خدمتي؟
عادةً ما تتنبأ التحليلات التنبؤية بما يمكن أن يحدث بناءً على ما لاحظناه حتى الآن.
# 4 التحليلات الوصفية
يمتد هذا إلى ما هو أبعد من تقديم التوصيات إلى القيام بالأنشطة أو إصدار الأحكام المناسبة للظروف. إنه يحقق ذلك من خلال النظر في ما حدث في الماضي ، والوضع الحالي ، وجميع الاحتمالات المستقبلية .
تعطي التحليلات الوصفية إجابات على مسألة الأنشطة أو التدخلات المطلوبة للحصول على النتائج المرجوة (ما هو الحل). في كثير من الحالات ، يكون التدخل هو الخيار الأفضل في ضوء الظروف. أو ، نظرًا لعدم القدرة على التنبؤ في البيئة والمعرفة المحدودة المقدمة ، فإن أفضل استجابة ممكنة.
التحليلات الوصفية فعالة في تحديد الخطوات المناسبة التي يجب اتخاذها الآن لمعالجة الاحتمالات المستقبلية ووضع الشركة للاستفادة من المواقف المستقبلية.
خصائص أطر تحليلات البيانات
يتم وضع أدوات وأطر جديدة في السوق لمساعدة المؤسسات في إدارة البيانات وتحليلها.
حتى إذا كانت بعض الشركات غير قادرة على تحقيق أهدافها الموضوعية ، فإنها تسعى للحصول على مساعدة الوكالات التي تقدم خدمات فعالة من حيث التكلفة للدفع لكل نقرة. علاوة على ذلك ، تعتمد المؤسسات على التكنولوجيا الجديدة لتمكين أطر تحليلات البيانات الضخمة وتلبية جميع احتياجات أعمالها.
فيما يلي بعض الجوانب الأساسية التي يجب مراعاتها أثناء اختيار إطار عمل تحليلات البيانات :
دعم مجموعة متنوعة من أنواع البيانات
يستخدم العديد من رواد الأعمال مجموعة متنوعة من أنواع البيانات في عمليات نشر البيانات الخاصة بهم. يمكن استخدام جميع أنواع البيانات شبه المهيكلة والمنظمة وغير المهيكلة في نشر البيانات هذا. نتيجة لذلك ، قبل اتخاذ قرار بشأن إطار العمل ، يجب على المؤسسات التأكد من أنها تدعم نوع البيانات التي تسعى جاهدة من أجلها.
يجب دعم بيانات NoSQL
لا تزال الشركات تستخدم SQL اليوم ، ومع ذلك ، انتقل بعضها إلى بيانات NoSQL أو أنواع أحدث من الوصول إلى البيانات. اختار الغالبية منهم الخيار الذي يوفر مساعدة أسرع ويرد على أسئلتهم في فترة زمنية أقصر. نتيجة لذلك ، اختر الخيار الذي يسمح لك بالوصول إلى البيانات من جميع الأنواع في الوقت المناسب وبطريقة فعالة.
عمليات النشر في السحابة
قد يستخدم رواد الأعمال الذكاء الاصطناعي للحصول على موارد حسابية عند الطلب. يتم الآن استخدام السحابة كصندوق حماية تحليلي من قبل غالبية المؤسسات. لأنها كانت جزءًا من ممارسات الأعمال في السنوات الأخيرة ، مما يسمح لأصحاب الأعمال بدمج الأنظمة الحالية في نهج مختلط بالإضافة إلى عمليات التثبيت السحابية.
تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي
يمكن الإشارة إلى تدفق بيانات اتجاه القرار على أنه معالجة دُفعات ، في حين يمكن اعتبار تدفق بيانات اتجاه العمل نتيجة لتحليل تدفقات البيانات. تفضل بعض الشركات أحد الخيارين ، بينما تتطلب شركات أخرى كلا الخيارين لأن تحليل البيانات يتخذ أشكالًا متعددة.
أطر تحليل البيانات: الطريقة الأكثر فعالية للتعرف على عملائك
في العالم الرقمي ، يجب على الشركات استخدام التفكير الثاقب والديناميكي لمعرفة المستهلكين. إذا كانوا لا يعرفون ، فإنهم يخاطرون بفقدان المزايا التنافسية التي قد يأخذها منافسوهم. قد يستخدمون إطار عمل تحليلات البيانات للعثور على أفكار جديدة ثاقبة حول ما يريده عملاؤهم بالضبط وكيفية توفير هذه الحاجة.
يمكنك بالتأكيد تتبع بيانات المستخدم وإنتاج تطابق رائع للجمهور المستهدف إذا عرفت ما يريده عملاؤك ، ولماذا يريدون ذلك ، ومتى يريدون ذلك باستخدام تحليلات البيانات. كما أنه يساعد في تطوير علاقات قوية وطويلة الأمد مع عملائك ، فضلاً عن رضاهم عن خدمة شركتك.
قم بإجراء تحليل يركز على العميل
إذا أرادت الشركات معرفة المزيد عن عملائها ، فإن التحليل الذي يركز على العملاء هو السبيل للذهاب. إنها إحدى أكثر الاستراتيجيات فاعلية للحصول على ميزة تنافسية. قد تستخدم الشركات ، على سبيل المثال ، إطار عمل لتحليل البيانات لمعرفة سبب تفضيل العملاء للأدوات الذكية وكيف يمكنهم توسيع وجودهم على النظام الأساسي الذي يقيم فيه عملاؤهم.
عوائد استثنائية على الاستثمار
يتم استخدام إطار عمل تحليلات البيانات لجمع شكاوى المستهلكين بحيث يمكن معالجتها لاحقًا. إنها تمكنهم من سد الفجوة بينهم وبين عملائهم المحتملين ، وكذلك السماح بنمو الأعمال التجارية استجابة لاحتياجاتهم.
ابق في طليعة المنحنى
قد تظل الشركات في صدارة المنافسة في هذه الصناعة شديدة التنافس من خلال جمع جميع البيانات باستخدام أطر تحليلات البيانات . يمكنهم الحفاظ على منتجهم أو خدمتهم محدثة ومنح المستهلكين تجربة جيدة وجذابة.
بناء أساس قوي
قبل أن تبدأ في بناء خدمة التحليلات الخاصة بك ، من الجيد إجراء تحليل مفصل لأربعة عناصر ستشكل أساس النشر الخاص بك:
قاعدة البيانات
يجب أن تكون قاعدة البيانات التي ستعمل في النهاية على تشغيل منتج التحليلات الخاص بك قابلة للتطوير بما يكفي للتعامل مع كمية البيانات وأنواع التحليلات التي ستوفرها. أوصي باختيار قاعدة بيانات ذات تزامن عالٍ ، مما يعني أنه يمكنها إدارة عدد كبير من الأشخاص الذين يصلون إلى لوحات المعلومات ويقومون بإجراء الاستعلامات في نفس الوقت.
إذا كان لديك بالفعل حالة استخدام داخلية تتطلب قاعدة بيانات مثل هذه ، فأنت أقرب إلى تقديم تحليلات مضمنة مما تعتقد.
منصة التحليلات
نظرًا لأن متطلبات البيانات الخاصة بك قد تتغير بمرور الوقت ، فستحتاج إلى التأكد من أن منصة التحليلات التي تختارها توفر خفة الحركة والقدرة على التكيف.
على سبيل المثال ، تغطي PBL (بدعم من Looker) أي حالة استخدام تحليلات خارجية ، مما يسمح لك بتوفير إمكانات Looker الكاملة كخدمة خارجية.
موارد لتطوير البرمجيات
حدد الموارد التقنية التي ستحتاج إليها لنمذجة بياناتك وإنشاء تطبيق التحليلات المضمّن قبل إطلاق منتجك. لا تقلق إذا كان لديك عدد قليل من الموارد الداخلية. ستحصل على العديد من فرق الخدمات الاحترافية والشبكات الشريكة التي ستكون متاحة لمساعدتك في زيادة مواردك الداخلية.
مالك منتج البيانات
يعد هذا أحد أهم الأشياء التي يجب تصحيحها قبل البدء في إنشاء خدمة التحليلات المُنتجة الخاصة بك. عند اختيار مدير منتج ، تأكد من توافقه مع هدف عرض منتج التحليلات وفهمه.
سيعمل هذا الفرد كمنتج ومدافع عن العملاء ، ويدفع التواصل حول منتجك ، ويساعد في اختيار الميزات ، وإدارة الجدول الزمني للإطلاق ، لذلك يجب أن يتمتع بالخبرة والسلطة اللازمتين للمضي قدمًا بالمشروع.
تلخيص لما سبق
ستجد الشركات صعوبة في الحصول على التحليلات التقليدية وحلول الذكاء إذا لم تستخدم هذه الأدوات والأطر المعقدة.
يمكنهم الوصول إلى وإدارة مليارات المستندات والبيانات في مجموعة متنوعة من الأشكال من مصادر مختلفة. يجب أن تستخدم الشركات التي ترغب في التعامل مع التحليلات عالية الجودة إطارًا واحدًا أو أكثر ، حسب احتياجاتها. كما أنه يساعدهم في تحديد ساحة المعركة التنافسية والبقاء متقدمين على منافسيهم في السباق.