تحليل البيانات.. الكنز الخفي الذي يحوّل الأرقام إلى قرارات ذكية

تقرير تكتبه ـ أمل علوي:

كل نقرة تنفذها على هاتفك، وكل عملية شراء، وكل رحلة تطلبها عبر تطبيق، تترك خلفها بيانات. وتحليل البيانات هو العلم الذي يأخذ هذه الكميات الضخمة من الأرقام ويحولها إلى معلومات مفهومة وقرارات أذكى، سواء في الشركات أو المستشفيات أو المدارس أو حتى الحكومات. ومع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، أصبح التحليل أسرع وأدق، وغدت هذه المهارة من أكثر المهارات المطلوبة في سوق العمل.

ببساطة، تحليل البيانات أو Data Analysis هو أن تجمع البيانات وتنظفها وتدرسها لتستخلص منها إجابات عن أسئلة مهمة؛ كأن يرغب صاحب متجر في معرفة المنتج الأكثر مبيعًا في كل موسم، أو يريد مستشفى معرفة أوقات الذروة لتوزيع الأطباء توزيعًا صحيحًا، أو تسعى شركة إلى فهم أسباب توقف العملاء عن استخدام خدمتها.

ويمر هذا العمل بعدة مراحل؛ أولها تحديد السؤال الذي تريد الإجابة عنه، ثم جمع البيانات من مصادرها المختلفة. بعد ذلك تأتي مرحلة التنظيف، وهي من أهم المراحل وأطولها، لأن البيانات غالبًا ما تحتوي على أخطاء أو تكرار أو خانات فارغة. ثم يبدأ التحليل الفعلي، وأخيرًا تُعرض النتائج بطريقة سهلة يفهمها الجميع.

وهنا يأتي دور تصوير البيانات، أي تحويل الأرقام إلى رسوم بيانية ولوحات متابعة واضحة؛ فالصورة الجيدة قد توصل في ثوانٍ فكرة كانت ستحتاج إلى صفحات لشرحها. ولهذا أصبحت أدوات لوحات المؤشرات أساسية في أي شركة يريد مديروها اتخاذ قرارات سريعة وعلى أساس واضح.

وقد نقل الذكاء الاصطناعي هذا المجال إلى مستوى مختلف تمامًا؛ فتقنيات تعلم الآلة قادرة على البحث في ملايين السجلات واكتشاف أنماط وعلاقات يصعب على الإنسان رصدها وحده، كما تستطيع إجراء توقعات مستقبلية، مثل توقع حجم المبيعات في الشهر المقبل، أو اكتشاف عملية دفع مشبوهة لحظة حدوثها. بل ظهرت أدوات تتيح لك أن تسأل البيانات بلغتك العادية فتجيبك بالأرقام والرسوم.

وحين نتحدث عن البيانات الضخمة، فإننا نتحدث عن كميات هائلة من المعلومات تتدفق بسرعة كبيرة ومن مصادر كثيرة ومتنوعة، مثل مواقع التواصل الاجتماعي والحساسات الذكية ومواقع التجارة الإلكترونية. والتعامل مع هذا الحجم يتطلب أدوات وأنظمة خاصة، وهذا ما جعل علم البيانات مجالًا مستقلًا يجمع بين البرمجة والإحصاء وفهم طبيعة الأعمال.

لكن التحليل ليس سحرًا، وله تحديات مهمة؛ أولها جودة البيانات، فإذا كانت البيانات خاطئة فستأتي النتيجة خاطئة مهما كانت الأداة قوية. وثانيها الخصوصية، لأن كثيرًا من هذه البيانات يخص أشخاصًا حقيقيين، ويجب حمايتها واستخدامها بطريقة قانونية ومسؤولة. وثالثها التحيز، لأن النماذج التي تتعلم من بيانات متحيزة قد تُصدر قرارات ظالمة دون أن ينتبه أحد.

وفي النهاية، أصبح تحليل البيانات لغة العصر في اتخاذ القرار؛ فالشركات التي تحسن الإصغاء إلى بياناتها هي التي تسبق غيرها، والأفراد الذين يتعلمون هذه المهارة يفتحون لأنفسهم أبواب عمل كثيرة في مجالات متعددة، من المصارف إلى التسويق والصحة والتعليم.

ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

هذا المحتوي تم باستخدام أدوات الذكاء الإصطناعي