أعمال

ما هو تعريف تحليل البيانات؟

تعريف تحليل البيانات هو الممارسة التي يتم فيها ترتيب البيانات الخام وتنظيمها بحيث يمكن استخراج المعلومات المفيدة منها.

إن عملية تنظيم البيانات والتفكير فيها أمر أساسي لفهم الفرق بين ما تحتوي وما لا تحتويه البيانات، وهناك مجموعة متنوعة من الطرق التي يمكن من خلالها تحليل البيانات. ومن المعروف أنه من السهل التلاعب البيانات خلال مرحلة التحليل لدفع بعض الاستنتاجات أو جداول الأعمال.

لهذا السبب، من المهم أن تولي اهتماماً عند تقديم تحليل البيانات، والتفكير النقدي حول البيانات والاستنتاجات التي تم رسمها.

ويمكن أن تتخذ البيانات الخام أشكالا متنوعة، بما في ذلك القياسات، وردود الاستقصاءات، والملاحظات. في شكلها الخام، يمكن أن تكون هذه المعلومات مفيدة بشكل لا يصدق، ولكن في الوقت نفسه قد تكون ساحقه.

Data Analysis وليس Data Analytics

على مدار عملية تحليل البيانات، يتم ترتيب البيانات الخام بطريقة مفيدة. على سبيل المثال، قد يتم قياس نتائج الاستطلاع حتى يتمكن الناس من رؤية لمحة سريعة عن عدد الأشخاص الذين أجابوا على الاستبيان، وكيف أجاب الناس على أسئلة محددة.

في سياق تنظيم البيانات غالباً ما تظهر الاتجاهات، ويمكن إبراز هذه الاتجاهات في كتابة البيانات لضمان علم القارئ بها.

في مسح غير رسمي لتفضيلات الآيس كريم، على سبيل المثال، قد تعبر النساء أكثر من الرجال عن ولع بالشوكولاته، وهذا يمكن أن يكون نقطة اهتمام للباحث. نمذجة البيانات باستخدام الرياضيات وغيرها من الأدوات يمكن أن يُبرز هذه النقاط المثيرة للاهتمام في البيانات، مما يجعل من السهل على الباحث رؤيتها.

الرسوم البيانية والنصوص الكتابية من البيانات هي جميع أشكال تحليل البيانات، وقد صممت هذه الأساليب لتنقيح وتقطير البيانات بحيث يمكن للقراء جمع المعلومات المثيرة للاهتمام دون الحاجة إلى فرز من خلال جميع البيانات من تلقاء نفسها.

ما هو تحليل البيانات
تحليل المعلومات

تلخيص البيانات في كثير من الأحيان تكون حاسمة لدعم الحجج التي قدمت مع تلك البيانات، كما هو تقديم البيانات بطريقة واضحة ومفهومة. ويمكن أيضاً أن يتم تضمين البيانات الخام في شكل ملحق بحيث يمكن للناس أن تبحث عن تفاصيل لأنفسهم.

عندما يواجه الناس البيانات والاستنتاجات الموجزة، يجب أن ينظر إليها بشكل نقدي. فالتساؤل عن مصدر البيانات يكون مهماً للغاية، كما هو التساؤل عن طريقة أخذ العينات المستخدمة لجمع البيانات، وحجم العينة.

إذا كان مصدر البيانات يُظهر أن هناك تضارب في المصالح مع نوع البيانات التي يتم جمعها، يمكن التعرُّف على النتائج موضع تساؤل.

وبالمثل، فإن البيانات التي يتم جمعها من عينة صغيرة أو عينة غير عشوائية قد تكون ذات فائدة مشكوك فيها. وعادةً ما يوفر الباحثون ذوي السمعة الطيبة معلومات عن تقنيات جمع البيانات المستخدمة، ومصدر التمويل، ونقطة جمع البيانات في بداية التحليل حتى يتمكن القراء من التفكير في هذه المعلومات أثناء قيامهم بمراجعة التحليل.

تعريف تحليل البيانات الكمية

هناك عدد قليل من تقنيات تحليل البيانات الكمية الأكثر شعبية تشمل الإحصاءات الوصفية، وتحليل البيانات الاستكشافية وتحليل البيانات المؤكدة. ويتضمن الأمران الأخيران استخدام دعم أو عدم دعم فرضية محددة سلفاً.

ومن المهم أيضا معرفة النسب المئوية من حيث صلتها بتلك الأرقام، بحيث يكون لعدد من السياقات سياق مجموعة البيانات الأكبر. كيفية ترتيب البيانات هو عامل مهم آخر في تحليل البيانات الكمية.

مفهوم تحليل البيانات النوعية

طرق لتفسير البيانات. عندما يحاول الباحثون استخدام تقنيات تحليل البيانات النوعية – في كثير من الأحيان.

وعادة ما يقضي الباحثون الوقت الكافي في تطوير الطريقة التي سيجمعون بها البيانات النوعية. وجود خطة ومعرفة البيانات يمكن أيضا جعل التحليل أسهل على الجزء الخلفي من عملية البحث.

تحليل البيانات بالاستبيانات

تعتمد أفضل النصائح لتحليل البيانات بالاستبيانات على عدة عوامل، بما في ذلك تنسيق السؤال، وعدد الأسئلة وسبب إجراء الاستبيان. وتتضمن المراجعة النموذجية لبيانات الاستبيانات التحليلات الكمية والنوعية. واعتماداً على أنواع مختلفة من الأسئلة، قد تكون هناك أيضاً ردود حرفية واحدة تتحدث عن آراء نسبة كبيرة من المستجيبين.

هناك مجموعة متنوعة من الطرق التي يمكن للناس استخدامها في تحليل البيانات، ومن المعروف أنه من السهل التلاعب البيانات خلال مرحلة التحليل لدفع بعض الاستنتاجات أو جداول الأعمال.

تحليل استخراج البيانات

ويمكن أن يكون تحليل استخراج البيانات عملية مفيدة توفر نتائج مختلفة اعتماداً على الخوارزمية المحددة المستخدمة لتقييم البيانات. وتشمل الأنواع الشائعة لتحليل البيانات تحليل البيانات االستكشافية EDA، والنمذجة الوصفية، والنمذجة التنبؤية، وأنماط الاكتشاف والقواعد.

تحليل المعلومات
تحليل المعلومات

هناك نوعان من الفئات الرئيسية المرتبطة باستخراج البيانات: التحليل الوصفي والنمذجة التنبؤية. التحليل الوصفي يستخدم التجزئة والتكتل لتحليل أفضل لنمط مجموعة من السلوك بين مجموعة معينة من العملاء.

تحليل انحسار البيانات

غالباً ما تكون هذه التقارير متعمقة وتستغرق بعض الوقت. تحليل الانحسار هو من بين الأنواع الأكثر شيوعاً من تحليل البيانات المنظمة. ويقارن بين متغيرين ضد بعضها البعض، واحد غير مستقل وآخر مستقل.

كما يستخدم المبرمجون والمصممون في الحاسوب دراسة الاحتمالات وتحليل البيانات الإحصائية لتطوير الآلات والبرامج الحاسوبية.

فن تحليل البيانات بالرسم البياني

الرسوم البيانية والنصوص الكتابة من البيانات هي جميع أشكال تحليل البيانات. وقد صممت هذه الأساليب لتنقيح وتقطير البيانات بحيث يمكن للقراء جمع المعلومات المثيرة للاهتمام دون الحاجة إلى فرز من خلال جميع البيانات من تلقاء نفسها.

عند هذه النقطة، قد يبدأ المحلل بالبحث عن أنماط بين البيانات. ويعد تعريف البيانات جزءاً هاماً من تحليل البيانات. على سبيل المثال، إذا أراد عميل معرفة أفضل طريقة لبيع منتج في منطقة معينة، يمكن للمحلل تحديد عدد من المتغيرات المختلفة.

كيف تقوم بتحليل البيانات

كي تقوم بعملية تحليل البيانات يجب أن تكون خطوتك الأولى هي تحديد السؤال الذي تريد الإجابة عليه من خلال تحليل البيانات.

وبمجرد تحديد ما ترغب في معرفته من خلال عملك، من المفيد البدء في تنظيم بياناتك بطريقة منطقية.

يجدر بالذكر أن المحللون يميلون إلى استخدام جداول البيانات والرسومات البيانية لفحص البيانات وتحليلها من وجهات نظر مختلفة، وأثناء تنظيم بياناتك قد تحتاج أيضاً إلى البدء بالتفكير في الطرق التي يمكنك بها تصنيف وتعريف المتغيرات المختلفة لدراستك.

ويختتم معظم المحللين هذه العملية بإنشاء تقرير يصفون فيه منهجيتهم ويشرحون نتائجهم.

كما أن تحليل البيانات هي العملية التي يقوم فيها المحلل بتقييم المعلومات، وفي معظم الحالات يتم سحب البيانات من عدد من المصادر المختلفة، ويقوم المُحلل بتنظيم البيانات ودراستها حتى يتمكن من تزويد العميل بتقييم يمكن أن يستخدمه النشاط التجاري لاتخاذ قرارات صحيحة.

على سبيل المثال، إذا كان العميل مهتم بالتعرف على كيفية تسويق أحد المنتجات، قد يقوم محلل البيانات بدراسة اتجاهات المبيعات والإعلانات في عدد من المناطق المختلفة وإنشاء تقرير يستند إلى هذه النتائج.

خطوات تحليل البيانات

تتمثل الخطوة الأولى الأكثر شيوعاً في تحليل البيانات في تحديد ما يريد العميل معرفته، لذا قد يبدأ محلل البيانات بالاجتماع مع العميل لمعرفة أفضل طرق البدء في عملية التحليل.

وفي معظم الحالات، يقوم العميل بتوظيف شركة أبحاث مسئولة عن جمع البيانات من خلال طرق مثل استخراج البيانات.

وبمجرد أن يعرف محلل البيانات طريقة التعامل مع البيانات فإن الخطوة التالية هي البدء في تنظيم البيانات بطريقة منطقية، وعادةً ما يستخدم الخبراء في هذا المجال الرسوم البيانية، وفي هذه المرحلة يبدأ محلل البيانات بالبحث عن أنماط بين البيانات.

كما يعد تعريف البيانات جزء مهم من تحليل البيانات، وعلى سبيل المثال، إذا أراد العميل معرفة أفضل طريق لبيع منتج في منطقة معينة، يمكن للمحلل تحديد عدد من المتغيرات المختلفة، مثل مستوى الدخل للعملاء المتوقعين، وإنفاقهم على المنتجات المشابهة، والمتاجر التي يتسوقون منها.

وفي معظم الحالات، يكون تحليل البيانات كاملاً عندما يصل محلل البيانات إلى نتيجة ومن ثم يصدر تقرير بهذه النتيجة.

ويكون هذا التقرير بمثابة وثيقة يمكن أن يشرح بها المحلل استنتاجه ويصف الأساليب التي تم استخدامها للوصول إلى هذا الاستنتاج.

تحليل البيانات المنظمة

تحليل البيانات المنظمة هو شكل من أشكال القياس الإحصائي المستخدم لتحليل المعلومات. وغالبًا ما تجمع الشركات المعلومات للعديد من الأغراض. بمجرد جمعها، يجب أن تجد الشركة طريقة لمراجعة المعلومات وتقسيمها إلى بيانات قابلة للاستخدام.

ويناسب تحليل البيانات المنظمة هذه الحاجة من خلال تقديم طرق تحليل متعددة. وتتضمن هذه الطرق مخططات الانحدار والكتلة والشجرة بالإضافة إلى الأساليب الأخرى التي يمكن للشركات تطبيقها على المعلومات التي تم جمعها.

وترسل العديد من الشركات استطلاعات الرأي أو أدوات أخرى لجمع المعلومات من العملاء أو من مصادر أخرى. والمعلومات التي تعود إلى الشركة تحتاج إلى تحليل من أجل تقديم معلومات محددة لاستخدامها في قرارات العمل.

ويعد تحليل البيانات المنظمة أيضًا شائعًا للاستخدام في الدراسات التي يتم إجراؤها للأغراض الأكاديمية. على سبيل المثال، قد تعمل الشركة جنبًا إلى جنب مع الشركات الأخرى من أجل تقديم بيانات إحصائية مفيدة. وغالبًا ما تكون هذه التقارير متعمقة للغاية وتستغرق بعض الوقت لإكمالها.

تحليل البيانات المنظمة

ويعد تحليل الانحدار من أكثر أنواع تحليل البيانات المنظمة شيوعًا. حيث يقارن متغيرين ضد بعضهما البعض، أحدهما تابع والآخر مستقل. وهذا التحليل شائع جدًا لعمل تنبؤات.

وتستخدم العديد من أنواع الانحدار جداول البيانات أو غيرها من التقنيات بمساعدة الكمبيوتر في محاولة لتحديد العلاقات السببية أو استنتاجها. وغالبًا ما يستغرق الانحدار وقتًا في الحساب ويتطلب أنواعًا معينة من البيانات لإنشاء تقارير قابلة للاستخدام.

أمّا تحليل الكتلة فهو نوع آخر شائع لتحليل البيانات المنظمة. تسمح هذه الطريقة للشركة بوضع المعلومات المجمعة في مجموعات محددة. وتساعد هذه المجموعات الفرعية الشركة في إعداد المعلومات لأغراض التنقيب عن البيانات.

التنقيب عن البيانات هو طريقة محددة لتحليل البيانات المهيكلة تُستخدم لجمع المعلومات المفيدة من البيانات التي تم جمعها. وغالبًا ما تكون برامج الكمبيوتر أو جداول البيانات ضرورية لإنشاء تقارير المجموعة واستكمال تحليل البيانات.

والمخططات الشجرية هي أداة شائعة تستخدم لأغراض صنع القرار التجاري. حيث توفر هذه الرسوم البيانية للشركات رؤية مصورة للقرار والنتائج المحتملة الممكنة. وغالبًا ما يكون تحليل البيانات ضروريًا لهذه العملية لأن الشركة عادةً ما تربط النسب المئوية لكل فرع من فروع شجرة القرار.

وتحدد هذه النسب المئوية إمكانات النجاح التي قد تحصل عليها كل نتيجة في ظل ظروف معينة. كما يمكن أن تكون المخططات الشجرية المتعددة جزءًا من تحليل البيانات المنظمة لقرارات العمل.

وتوجد طرق أخرى لتحليل البيانات المنظمة. حيث يمكن للشركات اختيار طريقة تتطابق مع أساليب جمع الإحصائيات أو النتائج المرجوة. كما أن استخدام نفس العمليات بشكل متكرر يسمح للشركة بتجنب إعادة اختراع العجلة لتحليل البيانات.

مهام مُحلل البيانات

يقوم محلل البيانات بمجموعة متنوعة من المهام المتعلقة بجمع وتنظيم وتفسير المعلومات الإحصائية. وتختلف الطبيعة الدقيقة للوظيفة إلى حد ما من مهنة إلى أخرى، حيث أن المحلل الذي يعمل في مستشفى سيركز بالضرورة على أشياء مختلفة عما قد يفعله أي شخص يعمل في متجر متعدد الأقسام أو سلسلة سوبر ماركت.

على الرغم من ذلك، يبحث الأشخاص الذين لديهم هذه الوظيفة بأي صفة عن طرق لتعيين القيم الرقمية لوظائف العمل المختلفة، ويكونون مسؤولين عن تحديد الكفاءات ومجالات المشكلات والتحسينات الممكنة.

ومن أهم الأشياء التي يقوم بها أي محلل بيانات هو جمع مجموعات مختلفة من المعلومات وفرزها ودراستها. قد يبدو هذا مختلفًا حقًا في الإعدادات المختلفة، ولكنه يرتبط عادةً بتدوين قيمة ثابتة لبعض العمليات أو الوظائف بحيث يمكن تقييمها ومقارنتها بمرور الوقت.

وقد يرغب محل بقالة في أن يجمع المحلل جميع الساعات التي يعمل بها بعض الموظفين جنبًا إلى جنب مع هوامش الربح لأيام أو أسابيع أو حتى ساعات معينة. وقد ترغب شركة عبر الإنترنت في رؤية أرقام ثابتة حول من أين يأتي العملاء، ومقدار ما ينفقونه على المشتريات، وما إذا كانت الصفقات مثل الشحن المجاني لها أي تأثير على الأرباح الإجمالية.

وهناك العديد من الإستراتيجيات المختلفة التي يمكن للأشخاص استخدامها لتجميع البيانات، ولكن هناك عادةً ثلاثة أهداف عالمية. يجب تنظيم البيانات وتوحيدها ومعايرتها بحيث يمكن إخراجها من السياق أو استخدامها بمفردها أو وضعها جنبًا إلى جنب مع أرقام أخرى مع الحفاظ على سلامتها.

ويستخدم المحللون عادةً أنظمة الكمبيوتر وتطبيقات الحساب المعقدة لتوضيح أرقامهم، ولكن لا يزال هناك الكثير من المعرفة الفكرية التي تدخل في جعل هذه الأنظمة تعمل.

وبمجرد جمع المعلومات، عادةً ما يكون المحللون مسؤولين عن الخروج ببعض الاستنتاجات حول ما تعنيه، بالإضافة إلى تثقيف رجال الأعمال حول كيفية استخدامها.

الحصول على أرقام ثابتة لأرقام المبيعات لموسم عطلة معين مثلًا، مفيد إلى حد ما في حد ذاته، ولكنه عادة ما يكون أكثر قيمة عندما يتم تجميعه مقابل أرقام من السنوات السابقة أو مواسم أخرى كنقطة مقارنة.

مهام مُحلل البيانات

ويمكن أيضًا استدعاء هؤلاء المحترفين لمساعدة أصحاب الأعمال والقادة على فهم معنى الاختلافات في الأرقام عند النظر إليهم من سنة إلى أخرى أو عبر الأقسام المختلفة. وعادة ما يكون لديهم الخبرة ليس فقط لتعيين القيم الإحصائية للأشياء، ولكن أيضًا لشرح ما تعنيه.

وفي بعض الشركات، يُكلف المحللون فعليًا بتقديم المشورة لمديري المشاريع والقادة حول كيفية تغيير نقاط بيانات معينة أو تحسينها بمرور الوقت. وغالبًا ما يكونون هم الأشخاص الذين لديهم أفضل فكرة عن سبب كون الأرقام على ما هي عليه، مما يجعلهم مصدرًا جيدًا عند التفكير في إجراء تغييرات.

وقد تطلب العيادة الصحية التي ترغب في تحسين وقت انتظار المريض من المحلل تحديد الأسباب الرئيسية للتأخير مثلًا، تمامًا كما قد تبحث شركة إعلانية عن ملاحظات إحصائية حول الحملات السابقة كطريقة لتصميم الشعارات المستقبلية والتخطيط لها.

وغالبًا ما تسير المسؤوليات الاستشارية جنبًا إلى جنب مع الكتابة والبحث. حيث يشعر معظم المحللين بالراحة عند إعداد الملخصات المكتوبة لمرافقة الرسوم البيانية والمخططات، ولكن الموقف غالبًا ما يتطلب مهام كتابة إضافية أيضًا، مثل صياغة مذكرة الشركة والبيانات الصحفية والتقارير الرسمية.

وعادةً ما يتعاون المحللون أيضًا مع مبرمجي قواعد البيانات والمسؤولين لكتابة توصيات تعديل النظام أو تعليمات ومواد تدريبية داخلية.

ويتم الانتهاء من معظم العمل الذي يقوم به محللو بمساعدة أجهزة الكمبيوتر والبرامج الإحصائية الرقمية، مما يعني أن المهنيين يحتاجون إلى درجة معينة من الخبرة الفنية بشكل طبيعي.

ورغم أن جعل الأنظمة تعمل هو الجزء الأول والأكثر أهمية، لكن الوظيفة تتطلب عادةً أيضًا استكشاف أخطاء البرامج وتدابير أمان النظام، فضلاً عن القدرة على التكيف مع التكنولوجيا المتغيرة والحفاظ على التحديثات الحالية والمفيدة عبر منصات متعددة.

وتحتاج كل صناعة يمكن تخيلها تقريبًا إلى تحليل البيانات، على الأقل على مستوى ما. بنفس الطريقة، تميل مجالات المبيعات والتسويق والرعاية الصحية إلى الحصول على معظم الوظائف المتاحة لهؤلاء المهنيين في أي وقت. ويعمل معظم المحترفين في فرق لمعالجة مشاريع أو مشاكل محددة حسب الحاجة.

ويتم تنفيذ الكثير من العمل على الكمبيوتر، ويمكن إنجاز الكثير منه من المنزل أو من مكتب بعيد، على الرغم من أن هذا يعتمد في بعض الأحيان على نوع البيانات التي يتم جمعها.

وعادةً ما يتوقع المحترفون العمل لساعات قياسية، على الرغم من أن المشاريع المهمة أو المواعيد النهائية التي تلوح في الأفق يمكن أن تتطلب في كثير من الأحيان بعض العمل الإضافي وعمل عطلة نهاية الأسبوع.

ويكاد يكون التعليم الجامعي ضروريًا دائمًا لهذا النوع من العمل. حيث يطلب معظم أصحاب العمل من محللي البيانات أن يكونوا حاصلين على درجة البكالوريوس على الأقل، ويفضل أن يكون ذلك في الإحصاء أو علوم الكمبيوتر أو إدارة الأعمال، على الرغم من وجود أوقات قد تكون فيها الدورات الدراسية الأخرى مقبولة إذا كان المرشح يمكنه أيضًا إثبات خبرة كبيرة في العمل في مجال ذي صلة.

ويحمل العديد من المحللين الأكثر ربحًا والأكثر نجاحًا درجات الماجستير أو الدكتوراه، مما يمنحهم المزيد من الخبرة وعادة ما يضمن أيضًا رواتب أعلى.

كيف تُصبح مُحلل بيانات

هناك ثلاث خطوات مطلوبة لتصبح محلل بيانات: التعليم بعد الثانوي، والخبرة العملية ذات الصلة، ومهارات الكمبيوتر. حيث أن محلل البيانات مسؤول عن استخدام أدوات برمجية متطورة لمراجعة وتحليل كميات كبيرة من البيانات. ويمكن أن تتنوع المعلومات من أي شيء مثل المعلومات المالية إلى الطبية. ومن الشائع جدًا الجمع بين الخبرة أو التدريب في مجال معين مع مهارات الكمبيوتر في هذا المنصب.

والأشخاص الذين يبلغون عن أكبر قدر من الرضا عن هذه الوظيفة يهتمون بالتفاصيل ويستمتعون بالعمل بالأرقام ولا يتطلبون الكثير من التفاعل الاجتماعي في عملهم اليومي.

حيث إن التقارب مع أنظمة الكمبيوتر وفهم هياكل قواعد البيانات ومفاهيم إدارة البيانات الأخرى كلها مفيدة جدًا في هذا المنصب. ومن المتوقع أن يحقق هذا النوع من الوظائف نموًا أعلى من المتوسط في السنوات الخمس إلى العشر القادمة، حيث تتطلع الشركات إلى الاستفادة من البيانات المتوفرة لديها لتحقيق أقصى استفادة.

والشرط الأول لتصبح محلل بيانات هو الحصول على دبلوم جامعي أو شهادة جامعية. ولا يوجد برنامج تعليمي محدد لمحلل البيانات، ولكن التدريب في المحاسبة والأعمال والرياضيات والإحصاء كلها مفيدة للغاية في هذه المهنة.

كيف تُصبح مُحلل بيانات

وبينما قد يكون الحصول على شهادة جامعية هو كل ما تحتاجه، فإن فرص التقدم الوظيفي تتطلب عادةً تدريبًا متقدمًا. ويمكن أن يكون هذا التدريب في منتج برنامج معين، أو في إدارة البيانات والإحصائيات أو علوم الكمبيوتر.

وتقدم العديد من الجامعات الآن برامج تمنح ائتمانات الدبلومات الجامعية، مما يقلل من عدد الدورات المطلوبة للحصول على درجة.

وتشمل الوظائف التي يمكن أن توفر خبرة عمل ذات صلة (محلل أعمال أو مبرمج كمبيوتر أو مطور). وتتوفر هذه الأنواع من المناصب في مجموعة واسعة من الصناعات، ويتم تنظيمها بشكل شائع كجزء من قسم المحاسبة أو الخدمات المالية.

ومن الممارسات الشائعة للشركات الكبيرة أن يكون لديها قسم من موظفي تحليل الأنظمة يتضمن محللي البيانات. ومن أجل الحصول على وظيفة كمحلل بيانات، من المهم أن يكون لديك عقل تحليلي طبيعي والاستمتاع بحل المشكلات.

كما أنّ مهارات الحاسوب مهمة جدا في هذا المنصب. والبرنامج المستخدم في هذا النوع من العمل متخصص تمامًا ويتطلب التدريب والتفاني لاستخدامه بشكل صحيح. لذا خذ الوقت الكافي لتتعلم كيفية استخدام بعض من أكثر برامج تحليل البيانات أو ذكاء الأعمال معرفة.

والبرامج الأكثر شيوعًا هي Cognos و MicroStrategy و SAS. وتمتلك العديد من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات الكبيرة – مثل SAP أو Oracle – أنظمة ذكاء الأعمال الخاصة بها والتي يمكن استخدامها لمراجعة البيانات في تلك الأنظمة.


مصدر الصورة/ beyondtheory


للحصول على آخر أخبار الشركات الناشئة والاستثمارات في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا، تابع حسابنا على تويتر ولمزيد من المقالات في الإدارة والتوظيف والتسويق تابع حسابنا على لينكدإن وصفحتنا على فيسبوك وصفحتنا على جوجل نيوز

زر الذهاب إلى الأعلى