ما هو الفرق بين تحليل البيانات وتحليل الأعمال؟

حديثًا؛ قد أدى مفهوم البيانات الضخمة على تطوير وتقوية عملية صنع القرار على جميع المستويات. من شركات الأعمال الكبيرة إلى مؤسسات التعليم العالي إلى الوكالات الحكومية وغير الحكومية.  إذ أن البيانات التي ترد من عدد كبير من المصادر تساعد المؤسسات والشركات على توسيع نطاق نفوذها، وتطوير شبكة تواصلها، وبالتالي زيادة المبيعات؛ وكفاءة العمل بشكل عام.

لكن؛ كيف ستكون قادرًا على المنافسة في سوق العمل بدون تحليل فعّال لهذه البيانات؛ وكذلك بدون تطبيق تحليلات الأعمال؟ في أغلب الأحيان ما يتم الخلط بين مفهومي تحليل البيانات وتحليل الأعمال؛ واللذان يبدوان للوهلة الأولى كأنهم مفهومين متشابهين!

في هذا المقال، نستعرض أهداف كل من تحليل البيانات وتحليل الأعمال، ونقارن بين الأدوار والمسؤوليات لكل من محلل البيانات ومحلل الأعمال؛ وكذلك الفرق بينهما.

نظرة عامة

يتم استخدام مصطلح التحليلات على نطاقٍ واسع، وأحيانًا يتم الخلط بين الهدف، والتطبيق. تمامًا مثل مصطلحي تحليل البيانات وتحليل الأعمال؛ يبدوان متشابهين، لكنهما مختلفين تمامًا؛ سنوضح ذلك بالمثالين الآتيين:

عندما تضع شركة ما خطتها الاستراتيجية لمبيعاتها خلال موسم معين - عطلة مثلًا- ؛ فهنا يتم استخدام تحليلات الأعمال بهدف التنبؤ فيما لو كان هناك طلب على المبيعات، وما هو كمية هذا الطلب، وهل يتناسب مع المخزون الاحتياطي لدى الشركة؛ بالتالي ستجيب تحليلات الأعمال على سؤال إلى أي درجة سيحقق المخزون الهدف التجاري المحدد المسبق وضعه.

أما تحليلات البيانات توفر لك معلومات دقيقة عن المستهلكين أو العملاء المحتملين. فقد تلجأ هذه الشركة إلى أساليب تحليل البيانات للخروج بنتيجة أن النساء اللاتي تتراوح أعمارهن بين 18-24 عام، هم الأكثر اهتمامًا بالمنتجات المتوفرة، لذلك هم فئة لديها قابلية للشراء؛ مما يدفع الشركة إلى تخصيص الحملات التسويقية وتوجيهها مباشرة لهذه الفئة المستهدفة.

ما هي أهداف تحليل البيانات وتحليل الأعمال؟

للوصول إلى الفهم العميق لمفهومي تحليل البيانات وتحليل الأعمال؛ فينبغي عليك أولًا معرفة الهدف الرئيس لكلٍ منها.

·   تهدف تحليلات الأعمال إلى التركيز على الإجراءات التسويقية الكبيرة لتحقيق المخرجات التجارية المرجوّة؛ مثل إمكانية تدشين خط إنتاج جديد، أو ترتيب الأولويات للمشاريع الحالية حسب متطلبات السوق؛ وغيرها من الإجراءات التسويقية على المستوى الاستراتيجي. إذ أن تحليلات الأعمال تُعنى بمجموعة من المهارات والأدوات والتطبيقات التي تتيح للشركة إمكانية قياس الكفاءة. وكذلك تحسين فعالية المهمّات الأساسية للشركة مثل التسويق، خدمة العملاء، قسم المبيعات، وأقسام تكنولوجيا المعلومات والوسائط المتعددة.

·   أما عن تحليلات البيانات، فهدفها الأساسي بشكل مجرد هو كيفية الاستفادة من البيانات الضخمة المجمعة من مصادر عدة؛ بما يخدم الرؤى العامة للشركة. بواسطة تحليلات البيانات يتم الجمع بين البيانات من مختلف مصادرها وتوحيدها ووضعها في أنماط واتجاهات معينة. وذلك من أجل استخلاص بعض الاستنتاجات المستندة إلى الدليل من أجل دعم قرارات العمل. فبواسطة تحليل البيانات الأمثل؛ ستستطيع الإجابة عن العديد من التساؤلات، مثل: (ما هو تأثير العوامل الموسمية على تفضيلات العملاء؟، أو ما هو احتمال أن يختار العميل منتجك أنت دونًا عن منتجات المنافسين؟ وغيرها). عادةً ما يُشار إلى تحليلات البيانات بالعديد من المصطلحات مثل علم البيانات؛ تعدين البيانات، نمذجة البيانات، أو تحليل البيانات الضخمة.

تحليل البيانات: توضّح الاتجاهات والرؤى المستقبلية

تتم عملية تحليل البيانات على عدة مستويات، منها فرز البيانات وتخزينها، ثم تحديد الأنماط والتوجهات، ثم تدعيم الرؤى والأهداف بناءً على تقنيات وبرامج معالجة إحصائية متنوعة.

يعد تعلّم الآلة (التعلم الآلي)، أحد أشهر أساليب تحليل البيانات في هذه الأيام؛ حيث يمكّنك من معالجة كميات ضخمة من البيانات، وكذلك يعمل على تصنيفها وتسويتها وبناء تنبؤات ذكية بناءً عليها.

مقارنةً بتحليل الأعمال، فإن عملية تحليل البيانات تعد عملية أكثر تقنيةً؛ كيف لا وإنها تتطلب استخدام أدوات تحليل تقنية معقدة بعض الشيء؛ مثل Python و Tableau. علاوةً على ذلك؛ يجب أيضًا إعادة صياغة نتائج تحليل البيانات إلى معلومات منظمة مناسبة للتقديم إلى فرق العمل المختلفة؛ لكي يتمكنوا من الاستفادة بسهولة من البيانات.

تحليل الأعمال: تجعل الاتجاهات والرؤى المستقبلية عملية أكثر

تعد تحليلات الأعمال قسم فرعي من ما يعرف بذكاء الأعمال، إذ أنها تركز بشكل أساسي على الصورة العامة للطريقة المثلى لاستخدام البيانات لتحسين نقاط الضعف في الإجراءات التسويقية الحالية، وكذلك إضافة قيمة للأعمال التسويقية اللاحقة.

كما هو الحال في تحليلات البيانات، أيضًا تتم تحليلات الأعمال بواسطة أدوات تحليلية مثل أدوات إعداد التقارير، أدوات التحليل المالي، وغيرها.

تقوم تحليلات الأعمال بتوفير حلول، وإيجاد بدائل للتحديات الحالية للشركات والأعمال التجارية. لذلك، حلول تحليلات الأعمال نرى نتائجها أكثر مقارنةً بتحليلات البيانات التي تركز بشكل أكبر على الواجهة الخلفية للأعمال.

باختصار، تحليلات الأعمال الناجحة تعمل على تطبيق الرؤى والاتجاهات المستمدة من تحليلات البيانات الفعّالة، مما يؤدي لدعم صنّاع القرار لاتخاذ قرارات سليمة مستندة على الثقافة القائمة على البيانات.

محلل البيانات، ومحلل الأعمال؛ ما هي المهام الرئيسية لكلٍ منهما؟ 

كل من محلل البيانات ومحلل الأعمال يتعامل مع البيانات في مرحلةٍ ما من مهامه، الفرق هو كيف يستفيد من البيانات كل من محلل البيانات ومحلل الأعمال. إذ أن محللي الأعمال يستخدمون البيانات للمساعدة في اتخاذ قرارات تسويقية استراتيجية. أما محللو البيانات؛ فهم يقومون بتجميع البيانات، وتعدينها، وتصفيتها، وتحديد ما هو المفيد منها، لكي يحولوها إلى توصيات ورؤى قابلة للتنفيذ.

عامةً؛ لكي تكون محلل بيانات أو حتى محلل أعمال ناجح، ينبغي عليك أن تتقن العديد من المهارات المشتركة؛ مثل: امتلاك عقلية تحليلية، مهارات متقدمة في طرق حل المشاكل، أن تكون شغوفًا بأي شيء يخص البيانات، أن تكون قادرًا على رؤية الصورة الأكبر والهدف العام والعمل نحوه.

ولكن هناك بعض المهارات الخاصة بمحلل البيانات ومحلل الأعمال كلّ على حدة:

• محلل الأعمال يستخدم البيانات لتقديم حلول قابلة للتنفيذ للمشاكل التي تواجه الشركة، لكنه لا يقوم بتحليل تقني عميق للبيانات. يعمل محلل الأعمال على المستوى الظاهري العملي، ويتواصل بشكل مباشر مع صناع القرار.

• محلل البيانات يقضي جل وقته في تجميع البيانات الخام من مصادرها المختلفة، ثم تعدينها وتنقيحها وتحويلها إلى صورة مستساغة يمكن الاستفادة منها.

• عادةً ما يمتلك محلل الأعمال خبرة في مجالات التجارة الالكترونية، والصناعات، وحتى الرعاية الصحية.

• محلل البيانات يجب أن يمتلك خبرة في مجال التحليل الاحصائي ولغات البرمجة وقواعد البيانات  - بالإضافة إلى تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي- بشكل أكبر من محلل الأعمال (تظل هذه المهارات مطلوبة لدى محلل الأعمال أيضًا).

• عادةً ما يكون محلل الأعمال خلفيته الأكاديمية في مجال إدارة الأعمال وتكنولوجيا المعلومات أو علوم هندسة الحاسب. أما محلل البيانات، في العادة تكون خلفيته الأكاديمية في الرياضيات والإحصاء والخوارزميات وقواعد البيانات.

  ---

  المراجع

  Loon, R. van. (2022, September 27). What’s the Difference Between Data Analytics and Business Analytics. Simplilearn.com. https://www.simplilearn.com/business-analytics-vs-data-analytics-article

  Talend. (n.d.). Business Analytics vs. Data Analytics: Which is Better for Your Business? Talend - a Leader in Data Integration & Data Integrity. Retrieved October 25, 2022, from https://www.talend.com/resources/business-analytics-vs-data-analytics/

  Burnham, K. (2022, March 11). Data Analyst vs. Business Analyst: What’s the Difference? Northeastern University Graduate Programs.https://www.northeastern.edu/graduate/blog/data-analyst-vs-business-analyst/