في السنوات الأخيرة الماضية تزايد الطلب على تعلم ودراسة علم البيانات
بطريقة تحليلية من جهة بعض الشركات ورواد الأعمال بشكل كبيرفي السنوات
الأخيرة الماضية تزايد الطلب على تعلم ودراسة علم البيانات بطريقة
تحليلية من جهة بعض الشركات ورواد الأعمال بشكل كبير؛ فهو مجال واسع يركز
بشكل رئيسي على فهم ومعرفة البيانات التي تمتلكها مؤسسة أو شركة ما
لاستخدامها في حل مشكلة أو الإجابة عن بعض التساؤلات، أو بتقديم بعض
التوصيات لتطوير وتحسين الإدارة.
فيعتمد علماء تحليل البيانات على جمع كم هائل من المعلومات لاستخراج
معلومات هامة ومحددة تفيد المستخدم من خلال تطويع خوارزمياتهم وخبراتهم
لخدمة هذا الأمر؛ حيث تمكنك دراسة علم البيانات من تحقيق هدفين أساسيين
في إدارة الأعمال بوجه عام:
إدراك متطلبات العملاء وفهم احتياجاتهم بشكل أفضل.
استغلال هذا الفهم بإنشاء أو تفعيل خدمة أو منتج ومن ثم يمكن تحويله إلى
سبيل للربح.
والسؤال الأهم هنا، كصاحب عمل حر (من خلال الإنترنت):
لماذا يتوجب عليك التفكير الجدي في دمج علم البيانات؟ وكيف يمكن تطويع
التعلم الآلي وعلم البيانات بتحويل مسار مشروعك أو عملك الخاص؟
أولًا: لأنه ببساطة من خلال فهم علم البيانات وتطبيقه بطريقته الصحيحة
تستطيع بكل سهولة فهم العملاء والتعرف على عاداتهم ودوافعهم واحتياجاتهم
ومدى رضاهم وعلاقتهم بالمنتج أو الخدمة التي تقدمها أو تعلن عنها.
وبتوظيف هذا الفهم أو الإدراك يمكن تطوير أو إنشاء خدمة أو منتج لإرضاء
العميل بشكل كبير، وبالطبع يساعد هذا الفهم على تحسين مستوى أداء العمل
الخاص بك أو زيادة أرباحه؛ فتحليل البيانات يساعد على فهم المعلومات
واستنباطها وبهذا تتمكن من اتخاذ قرارات بشأن عملك بصورة أسرع وأفضل.
ثانيًا: يمنحك تطوير منتجاتك وفهم عملائك قدرة تنافسية هائلة، وكلما
تعمقت بشكل أكبر في تطوير ذاتك بالانخراط في علم البيانات، كانت النتائج
أفضل وأفضل، وميزتك التنافسية ترتفع شيئًا فشيئًا.
على سبيل المثال:
إذا طورت عملك واتبعت منهجية تحليل البيانات بالانتقال من التقارير
العادية إلى اللجوء لعمل تحليلات إحصائية، ستتمكن بلا شك من استيعاب
الدوافع التي تؤدي إلى انخفاض أو ازدياد المبيعات.
وإذا انتقلت من عمل التحليلات الإحصائية إلى استنباط التوقعات، فيمكنك
بكل سهولة متابعة خط سير العمل ومتابعة العوامل التي تؤثر سلبًا وإيجابًا
على حجم المبيعات، فربما على سبيل المثال تجد ثمة علاقة بين تأثر حجم
المبيعات بدرجات الحرارة والطقس.
أما إذا انتقلت من مرحلة استقراء واستنباط التوقعات إلى تشكيل نموذج
تنبؤي كامل بتحليل كافة العوامل والمتغيرات، فإنه بإمكانك تنبؤ ما يمكن
أن يصل إليه عملك في المستقبل.
ولتطوير عملك للأفضل يمكنك الانتقال من هذه المرحلة إلى مرحلة تحسين
النماذج السابقة وتقويتها للإجابة بشكل صريح وواضح على جميع الأسئلة التي
تراودك حتى هذا الحين حول ما يمكنك فعله لتطوير خطتك ومبيعاتك لاستمرار
وارتفاع نسب الربح والنجاح طوال العام.
اختصارًا، فإن التحليلات الأكثر شمولية وتوضيحًا بإمكانها تطوير عملك
للأفضل وتجعلك أكثر قدرة وإمكانية على التنافس والتطور.
اقرأ أيضاً: إدراك .. منصة تعليم إلكترونية مجانية.. تقدم لك العلم في كل مكان
مثال حي على نجاح علم البيانات في تطوير الأعمال
أقيمت دراسة حية بين MIT Sloan Management Review و IBM Institute for
Business Value، قام أصحابها باستطلاع أكثر من 3000 مدير ومحلل في 30 عمل
وصناعة حول اتباع منهجية تحليل البيانات وتقدير قيمة التحاليل الإحصائية.
وكشفت أهم نتائج الدراسة عن وجود صلة عميقة وواضحة بين القيمة التحليلية
التنافسية وأداء الشركات، ومن ثم قاموا بسرد 3 مراحل للقدرة التحليلية
للأعمال والشركات، وهم:
شركات ذات خبرة experienced
شركات متحولة transformed
شركات طموحة spirational
1- شركات ذات خبرة experienced
بالنسبة للشركات ذات الخبرة هي نوع من الشركات تنتهج علم تحليل البيانات
للوصول إلى القرارات الصائبة التي يجب اتخاذها بشأن تطوير ورفع كفاءة
العمل، وذلك من خلال اتباع منهجية صارمة في اتخاذ القرارات بين الحين
والآخر، ويتم تطبيق المنهج في:
التسويق والمبيعات.
الميزانية والمالية.
الإنتاج والعمليات.
خدمة العملاء.
وضع الاستراتيجيات.
التطوير وعمليات البحث.
2- الشركات المتحولة transformed
أما فيما يتعلق بالشركات المتحولة، فهي نوع من الشركات التي تستخدم علم
البيانات والإحصاء لتوظيف ووصف كافة الإجراءات الواجب تنفيذها، ولهذا
السبب تتخذ منهجية صارمة كحال باقي الأنواع ولكنها تتبعها في معظم
الأوقات لجميع الأقسام والوظائف بالشركة مثل إدارة العلامة التجارية،
إدارة المخاطر، التسويق، تحسين تجربة المستخدم.
3- الشركات الطموحة spirational
وهي نوع من الشركات تعتمد على استخدام علم البيانات للتمكن من اتخاذ
القرارات السليمة، وذلك من خلال اتباع منهجية صارمة.
وفي هذا النوع من الشركات خلصت الدراسة إلى بروز الكفاءة الوظيفية في 3 أقسام فقط:
التسويق والمبيعات.
الميزانية والمالية.
الإنتاج والعمليات.
ومن خلال نظرة متفحصة إلى الشركات الطموحة ومقارنتها بالشركات المحولة أو
المتحولة يتبين أن الشركات المتحولة تتمتع بأنها:
4 مرات أكثر عرضة لفرز والتقاط البيانات بشكل أفضل.
8 مرات أكثر عرضة لجمع البيانات والمعلومات بشكل أفضل.
9 مرات أكثر عرضة لتحليل البيانات بشكل أفضل.
10 مرات أكثر عرضة لنشر الأفكار والمعلومات بشكل أفضل.
63% أكثر عرضة لاتباع منهجية تحليل البيانات المركزية، بمعنى أنها تمتلك
وحدات مركزية خاصة بشركاتها تقوم بتحليل البيانات.
وهنا نطرح تساؤلًا، ما الذي يعيق الشركات من استخدام تحليل البيانات بشكل
أكبر وبصورة أكثر توسعًا؟
للأسف، لم تمتلك معظم الشركات وعيًا كافيًا لآلية استخدام علم البيانات
والتحليلات لتطوير أعمالهم، بالإضافة إلى نقص المهارات والوعي من جانب
الموظفين حيال استخدام علم البيانات وأهميته وكيفية الاستفادة منه.
إذًا، فيمَ يمكن استخدام علم البيانات؟
يستخدم علم البيانات والتحليلات والإحصاءات لعدد كبير من الأغراض والأهداف أهمها:
تحديد الفرص واقتناصها كما ينبغي.
تمكين إدارة الشركات من اتخاذ القرارات السليمة التي تعمل على رفع شأن الشركة.
تحديد الجمهور والتركيز على متطلباته وأهدافه لخدمته بصورة أفضل.
تحديد الإتجاهات والأهداف والأنماط الواضحة للتمتع بقدرة تنافسية بين
الشركات أو رواد الأعمال.
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق