تحليل البيانات 2023: التعريف والفوائد والتحديات!

هناك العديد من القدرات الحاسمة التي يحتاج المحلل لامتلاكها. عادةً ما يتم تحديد المعرفة الأساسية التي يجب أن يمتلكها جميع المحللين ، متبوعة بالتخصصات التي تميز المحلل.

يعد تحليل البيانات أحد هذه المهارات التي يجب على محللي البيانات التفكير في تطويرها.

لماذا؟

يجب تحويل البيانات غير المهيكلة إلى بيانات منظمة أو بيانات جديدة قبل استخدامها. غالبًا ما يقوم محلل البيانات بإجراء تحليل للبيانات لتحويل البيانات الأولية إلى أنواع يسهل فهمها أو استخدامها أو الاحتفاظ بها.

ما هو تحليل البيانات؟

يتضمن تحليل البيانات تحويل البيانات من تنسيق إلى تنسيق آخر . عندما نحتاج إلى قراءة رمز الكمبيوتر وإنتاج رمز الجهاز ، يتم استخدامها بشكل متكرر في المجمعين.

عندما يقوم المبرمجون بإنشاء تعليمات برمجية يتم تنفيذها على الأجهزة ، يحدث هذا بشكل متكرر. تتضمن محركات SQL أيضًا موزعي. يتم تحليل استعلام SQL بواسطة محركات SQL قبل تنفيذه وإنتاج النتائج.

يحدث هذا عادةً في حالة تجريف الويب عندما يتم أخذ البيانات من صفحة ويب عبر تجريف الويب.

إن جعل البيانات أسهل في القراءة وأفضل للتحليل بعد حذفها من الويب هو الخطوة التالية للتأكد من أن فريقك يمكنه الاستفادة بشكل صحيح من النتائج.

فوائد تحليل البيانات

يتمتع تحليل البيانات بالعديد من المزايا التي يمكن تطبيقها عبر العديد من القطاعات. دعنا نلقي نظرة على أهم خمسة أسباب لاستخدام معالجة البيانات.

1. فعالة من حيث التكلفة وأقل استهلاكا للوقت

يمكنك توفير الكثير من وقتك وجهدك من خلال أتمتة الأعمال المتكررة مع تحليل البيانات. علاوة على ذلك ، فإن تحويل البيانات إلى أنواع أكثر قابلية للقراءة يتيح لفريقك استيعاب البيانات بشكل أسرع وأداء واجباتهم بسهولة أكبر.

2. تعددية استخدامات أكبر للبيانات

يجوز لك إعادة استخدام البيانات التي تم تحليلها وتحويلها إلى نسخة صديقة للإنسان لعدة أسباب. باختصار ، يوسع تحليل البيانات نطاق عمليات البيانات الخاصة بك.

3. بيانات عالية الجودة

عادةً ما يتطلب تحويل البيانات إلى نماذج أكثر تنظيماً تنظيف البيانات وتوحيدها. هذا يعني أن تحليل البيانات يعزز الجودة الشاملة.

4. تبسيط تكامل البيانات

يحث تحليل البيانات على تحويل البيانات من مصادر مختلفة إلى تنسيق فريد. يتيح لك ذلك دمج مصادر بيانات متنوعة في وجهة واحدة ، والتي يمكن أن تكون تطبيقًا أو تقنية أو إجراءً.

5. تحليل البيانات المحسن

العمل مع البيانات المنظمة يبسط البيانات للدراسة والتحليل. ينتج عن هذا أيضًا تحليل أكثر تعمقًا ودقة.

صعوبات تحليل البيانات

قد يكون التعامل مع البيانات أمرًا صعبًا ، ولا يعد تحليل البيانات استثناءً. تفسير ذلك هو أن محلل البيانات يجب أن يتغلب على عدد من التحديات. دعونا نلقي نظرة على ثلاثة تحديات يجب وضعها في الاعتبار.

1. إدارة التناقضات والأخطاء

عادةً ما تتلقى عملية تحليل البيانات بيانات غير معالجة أو غير منظمة أو شبه منظمة كمدخلات. نتيجة لذلك ، من المحتمل وجود أخطاء وأخطاء وتباينات في بيانات الإدخال.

تعد مستندات HTML من أكثر المصادر شيوعًا لمثل هذه المشكلات. هذا يرجع إلى حقيقة أن معظم المتصفحات المعاصرة ذكية بما يكفي لعرض صفحات HTML بشكل صحيح بغض النظر عما إذا كانت تتضمن أخطاء في بناء الجملة.

نتيجة لذلك ، قد تتضمن صفحات HTML المدخلة علامات غير مغلقة أو محتوى HTML غير صالح لـ W3C أو مجرد أحرف HTML خاصة. تحليل مثل هذه البيانات ، يتطلب محرك تحليل ذكي يمكنه التعامل مع هذه المشكلات تلقائيًا.

2. إدارة كميات ضخمة من البيانات

يستهلك تحليل البيانات الجهد وموارد النظام. نتيجة لذلك ، يمكن أن يتسبب التحليل في حدوث مشكلات في الأداء ، لا سيما عند التعامل مع البيانات الضخمة.

نتيجة لذلك ، قد تحتاج إلى دمج البيانات التي تمت معالجتها من أجل تحليل أوراق الإدخال المختلفة في نفس الوقت بالإضافة إلى توفير الوقت.

من ناحية أخرى ، قد يؤدي هذا إلى زيادة استهلاك الموارد والارتباك التام. نتيجة لذلك ، يعد تحليل كميات كبيرة من البيانات مهمة صعبة تتطلب استخدام أدوات متقدمة.

3. إدارة تنسيقات البيانات المختلفة

يجب أن يكون محلل البيانات الفعال قادرًا على معالجة مجموعة متنوعة من بيانات الإدخال والإخراج. هذا يرجع إلى حقيقة أن تنسيقات البيانات تتغير بنفس معدل صناعة تكنولوجيا المعلومات بأكملها.

بعبارات بسيطة ، يجب أن تحافظ على محلل البيانات محدثًا وقادرًا على التعامل مع التنسيقات المختلفة. يجب أن يكون محلل البيانات قادرًا أيضًا على تلقي البيانات وتصديرها بترميزات متعددة الأحرف.

سيُسمح لك بالاستفادة من البيانات التي تم تحليلها على macOS وكذلك Windows بهذه الطريقة.

إنشاء مقابل شراء أداة تحليل البيانات

كما يجب أن يكون واضحًا ، يتم تحديد فعالية عملية تحليل البيانات حسب نوع المحلل اللغوي المستخدم.

نتيجة لذلك ، تبرز مسألة ما إذا كان من الأفضل السماح للموظفين التقنيين بإنشاء محلل بيانات أو ببساطة استخدام علاج تجاري قائم ، مثل Bright Data.

يعد تطوير المحلل اللغوي الخاص بك أكثر قابلية للتخصيص ولكنه يستغرق المزيد من الوقت والجهد ، في حين أن شراء واحد يكون أسرع ولكنه يمنحك خيارات أقل. من الواضح أن الوضع أكثر تعقيدًا من ذلك.

لذلك ، دعنا نحاول معرفة ما إذا كان يجب عليك تطوير أو شراء محلل بيانات.

إنشاء معالج بيانات

في هذه الحالة ، عملك لديه فريق تطوير داخلي قادر على إنشاء محلل بيانات مخصص.

الايجابيات:

• يمكنك تعديله لتلبية متطلباتك الخاصة.
• لديك كود محلل البيانات ولديك سلطة كاملة على تطويرها.
• إذا تم استخدامه بشكل متكرر ، فقد يكون أقل تكلفة في المستقبل من شراء منتج مسبق الصنع.

سلبيات:

• من المستحيل التغاضي عن تكاليف التطوير وإدارة البرامج واستضافة الخادم.
• سيتعين على فريق المطورين لديك تخصيص قدر كبير من الوقت لتصميمه وبنائه وصيانته.
• قد تظهر مشكلات في الأداء ، خاصة إذا كانت خطة الإنفاق لخادم فعال مقيدة.

دائمًا ما يكون لبناء أداة تحليل من الألف إلى الياء مزايا ، خاصة إذا كان يجب أن تفي بمتطلبات معقدة أو محددة بشكل خاص.

في الوقت نفسه ، يتطلب هذا قدرًا كبيرًا من العمل والموارد. نتيجة لذلك ، قد لا تتمكن من تمويلها أو ببساطة لا تريد أن يضيع فريقك ذو المهارات العالية الوقت في تطوير مثل هذه الأداة.

شراء معالج بيانات

في هذه الحالة ، يمكنك شراء حل تجاري يوفر وظائف تحليل البيانات التي تحتاجها. يستلزم هذا عادةً شراء ترخيص برنامج أو دفع رسوم صغيرة لكل استدعاء API.

الايجابيات

• لن يضيع فريق التطوير الخاص بك الوقت أو الموارد عليه.
• لا توجد أسرار والتكلفة واضحة منذ البداية.
• سيكون الموفر ، وليس موظفيك ، مسؤولاً عن تحديث الأداة وصيانتها.

سلبيات

• قد لا تلبي الأداة متطلباتك المستقبلية.
• ليس لديك أي تأثير على الأداة.
• قد ينتهي بك الأمر إلى استثمار أموال أكثر مما كنت تنوي.

شراء تطبيق الاعراب سريع وبسيط. أنت جاهز لبدء تحليل البيانات بعد بضع نقرات. في نفس الفترة الزمنية ، إذا اخترت أداة ليست متقدمة بما فيه الكفاية ، فقد تقصر قريبًا وتفشل في تلبية احتياجاتك المستقبلية.

كما اكتشفت للتو ، فإن القرار بين البناء والشراء يتأثر بشدة بأهدافك واحتياجاتك.

أنسب إجابة على هذا السؤال هو أن يكون لديك أداة أعمال يمكنها مساعدتك في إنشاء محلل بيانات مخصص. لحسن الحظ ، إنه موجود ويعرف باسم Web Scraper IDE!

Web Scraper IDE هي أداة مطور كاملة الميزات مع أدوات وأساليب تحليل مبنية مسبقًا. يمكّنك هذا من تقليل وقت التطوير بالإضافة إلى التوسع بشكل أكثر فعالية.

يتضمن أيضًا ميزات إلغاء حظر الوكيل الخاصة بـ Bright Data ، مما يتيح لك كشط الويب بشكل خاص.

إذا كان هذا يبدو معقدًا للغاية ، فضع في اعتبارك أن Bright Data تقدم البيانات كخدمة. يمكنك أن تطلب من Bright Data على وجه التحديد إنشاء مجموعة بيانات مخصصة تناسب متطلباتك.

سيتم توفير هذا إما عند الطلب أو على أساس منتظم. ستوفر لك Bright Data بشكل أساسي بيانات الإنترنت التي تحتاجها عندما تطلبها مع ضمان السرعة والجودة والتسليم أيضًا. هذا يبسط معالجة البيانات أكثر!

روابط سريعة:

• ما هو تجميع البيانات؟
• تطهير بيانات CRM
• ويكيبيديا ويب كشط
• لماذا نستخدم ترحيل البيانات؟

الأفكار النهائية: تحليل البيانات 2023

يتيح لك تحليل البيانات تحويل البيانات الأولية على الفور إلى تنسيق أكثر قابلية للاستخدام. وهذا يعني توفير العمالة والوقت مع تحسين جودة البيانات أيضًا.

نتيجة لذلك ، سيكون تحليل البيانات أبسط وأكثر كفاءة. في الوقت نفسه ، يمثل تحليل البيانات بعض الصعوبات ، بما في ذلك الأحرف الخاصة والأخطاء في ملفات الإدخال.

نتيجة لذلك ، فإن إنشاء محلل بيانات فعال ليس بالمهمة البسيطة. لهذا السبب يجب أن تفكر في الاستثمار في أداة تحليل بيانات تجارية ، مثل Web Scraper IDE الخاص بـ Bright Data.

ضع في اعتبارك أيضًا أن Bright Data لديها مجموعة كبيرة من قواعد البيانات الجاهزة للاستخدام.