الأدوات والبرمجيات

بينما يستخدم تحليل البيانات أدوات مثل بايثون، R، وSQL لفهم التعقيدات المخفية داخل البيانات، يعتمد تحليل الأعمال غالبًا على أدوات مثل Tableau، Power BI، وSpotfire التي تقدم لوحة معلومات بصرية لجعل البيانات أكثر قابلية للفهم.

تُستخدم هذه الأدوات في تحليل الأعمال لإنشاء تقارير ونصائح حول كيفية استغلال بيانات التحليل لدعم اتجاهات محددة أو فرص في الأعمال.

طبيعة النتائج

تُنتج نتائج تحليل البيانات عادة رؤى يمكن تفسيرها فقط من قِبل خبراء في التحليل. هذه الرؤى قد لا تتضمن بالضرورة إجابات مباشرة على سؤال، ولكنها توفر فهمًا أعمق للبيانات.

على النقيض، تُصمَّم نتائج تحليل الأعمال خصيصًا لكونها سهلة الفهم وسهلة التطبيق، حيث يتضمن ذلك اختصارات مرئية ومحتوى يعالج مباشرة أسئلة الأعمال. على سبيل المثال، قد تُظهر لوحة معلومات في تحليل الأعمال الفروق بين الأداء التاريخي والأداء الحالي للمبيعات.

مهارات المتخصصين

يُتطلب تحليل البيانات مجموعة من المهارات التقنية، بما في ذلك المعرفة الإحصائية والبرمجة، لاستخدام أدوات تحليل البيانات المتقدمة. عادةً ما يُشغِّله متخصصون في هذا المجال.

أما تحليل الأعمال، فهو يحتاج إلى أفراد لديهم نظرة شاملة على عمليات الأعمال والقدرة على تفسير نتائج تحليل البيانات. يُمكن أن يشغله أشخاص لديهم خبرة في التجارة، إلى جانب مهارات في استخدام برامج تحليلية.

التفاعل والعمل الجماعي

تحليل البيانات يميل إلى أن يكون مهامًا فردية، حيث يقوم المحلل بفهم وتنظيم البيانات دون تدخل كبير من قسم آخر في الشركة.

بالمقابل، تحليل الأعمال يتطلب التفاعل بين الفرق المختلفة داخل المؤسسة لضمان توافق نتائجه مع أهداف الشركة وحلولها. يُطلب من المحللين في هذا المجال التعاون بشكل كثيف مع فرق مختلفة لضمان تنفيذ نتائج التحليل.

الدور والأهمية

في الخلاصة، تحليل البيانات هو إطار عام لاستخراج المعلومات من مجموعة بيانات كبيرة، بغض النظر عن استخدامها. أما تحليل الأعمال فهو تطبيق عملي لتلك المعلومات بهدف تحسين جوانب محددة من الأداء التجاري.

رغم أن كلاً منهما يُستخدم لإنشاء رؤى قابلة للتطبيق، إلا أن تحليل الأعمال يكون عادة أكثر توجيهًا نحو الأهداف التجارية مقارنة بالنتائج الأكثر عمومية لـ تحليل البيانات.

الخلاصة

بينما يُعد كلا من تحليل البيانات وتحليل الأعمال أساسيًا لأي نظام تجاري حديث، فإنهما يخدمان مصالح مختلفة. تحليل البيانات هو عن صياغة المعرفة من خلال استكشاف وفهم الأنماط، بينما يقدِّم تحليل الأعمال نتائجًا مباشرةً قابلة للاستخدام في اتخاذ القرارات التنفيذية.

فهم هذه الفروق يساعد المؤسسات على تحديد كيفية استخدام مواردها وخبرائها بشكل أفضل لتحقيق نتائج إيجابية ومستدامة. من خلال الجمع بين التحليل المستنير بالبيانات مع تطبيقات عملية في تحليل الأعمال، يمكن للشركات أن تواصل تعزيز مدخولها والابتكار داخل قطاعاتها المعنية.