تحليلات البيانات هي عملية تحليل البيانات الأولية لاستخلاص رؤى مفيدة وقابلة للتنفيذ، تُستخدم لإبلاغ قرارات الأعمال الذكية وتوجيهها.

الخطوات الرئيسية في تحليل البيانات

1. جمع البيانات - جمع البيانات من مصادر متعددة. (قواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وأجهزة الاستشعار وتجميع الويب).
2. تنظيف البيانات - تحضير البيانات من خلال معالجة القيم المفقودة وإزالة التكرارات وتصحيح الأخطاء.إلخ
3. تحليل البيانات - تطبيق الأساليب الإحصائية والخوارزميات لتحليل البيانات باستخدام تقنيات مثل تحليل الانحدار والتصنيف للكشف عن الأنماط والعلاقات.
4. تصور البيانات - عرض البيانات بتنسيقات رسومية (الرسوم البيانية) وما إلى ذلك
5. إعداد التقارير - تلخيص النتائج وتقديم توصيات قابلة للتنفيذ.

الأدوات الأساسية لتحليل البيانات

1. قواعد البيانات SQL: ضروري للاستعلام وإدارة قواعد البيانات العلائقية. قواعد بيانات NoSQL: تستخدم للتعامل مع البيانات غير المنظمة - MongoDB وCassandra.
2. لغات البرمجة بايثون: تشمل المكتبات الباندا، numpy، وmatplotlib. R: مصمم للتحليل الإحصائي وتصور البيانات.
3. تصور البيانات Tableau: منصة لإنشاء لوحات معلومات تفاعلية وقابلة للمشاركة. PowerBI: يتيح لك هذا الحل تصور بياناتك ومشاركة الرؤى عبر مؤسستك.

التقنيات الشائعة في تحليل البيانات

1. التحليل الوصفي تلخص التحليلات الوصفية البيانات التاريخية للنظر في ما حدث في الماضي. 
2. التحليل التشخيصي تستكشف التحليلات التشخيصية "السبب" وتسعى إلى التحقيق في السبب.
3. التحليل التنبؤي تستخدم التحليلات التنبؤية النماذج الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية.
4. التحليل التوجيهي بناءً على الرؤى التي توفرها التحليلات التنبؤية، تقدم التحليلات الإرشادية توصيات بشأن الإجراءات والقرارات التي يجب اتخاذها.

تطبيقات تحليل البيانات

1. ذكاء الأعمال: يوفر رؤى عمليات الأعمال التي تعزز عمليات صنع القرار.
2. التمويل: يساعد في اكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر وتحسين استراتيجيات الاستثمار.
3. الرعاية الصحية: تحسين نتائج المرضى من خلال التحليلات التنبؤية والعلاجات المخصصة.
4. خدمة العملاء والتسويق: فهم سلوك العملاء وتحسين تجربة العملاء وكذلك تحسين الحملات التسويقية.

خاتمة
تحليلات البيانات، وهي مجال سريع التطور، تمكن المؤسسات من الابتكار من خلال اتخاذ قرارات مستنيرة، وفهم سلوك العملاء، وتحسين العمليات، والتنبؤ بالاتجاهات. إن إتقان المفاهيم والأدوات الأساسية يفتح المجال أمام هذه الإمكانات. وتشمل الاعتبارات الأخلاقية تجنب التحيز، وضمان الشفافية، واستخدام البيانات بشكل مسؤول. تشمل الاتجاهات المستقبلية تكامل الذكاء الاصطناعي لتعزيز التحليلات.