المحاضرة الاولي | تحليلات الأعمال والتنقيب في البيانات

المحاضرة الاولي | تحليلات الأعمال والتنقيب في البيانات
المؤلف Abdelrahman Mohamed
تاريخ النشر
آخر تحديث

 

ملخص المحاضرة الأولى: تحليلات الأعمال والتنقيب في البيانات



1. مقدمة

  • مع تزايد حجم وتعقيد البيانات في المنظمات، أصبح من الضروري استخدام تقنيات تحليل البيانات لاستخلاص معلومات مفيدة تدعم عملية اتخاذ القرار وتحقيق ميزة تنافسية.
  • التنقيب في البيانات (Data Mining) هو أحد أهم الأساليب الحديثة لاستخراج المعلومات القيمة من قواعد البيانات الكبيرة.
  • يشمل التنقيب في البيانات عدة تقنيات مثل:
    • تنقيب النصوص (Text Mining): استخراج المعلومات من النصوص.
    • مخازن البيانات (Data Warehousing): تخزين البيانات بطريقة منظمة.
    • تنقيب الويب (Web Mining): تحليل البيانات عبر الإنترنت.

2. استخبارات الأعمال (Business Intelligence)

  • تعريفها: عملية جمع وتحليل ومعالجة المعلومات لدعم اتخاذ قرارات تجارية مربحة.
  • أهميتها:
    • تحسين الأداء العام للمؤسسات.
    • اكتشاف الأنماط والاتجاهات في السوق.
    • مساعدة الشركات في فهم تفضيلات العملاء وتعزيز رضاهم.
  • الخطوات الأساسية لاستخبارات الأعمال:
    1. جمع البيانات: باستخدام الاستطلاعات، المقابلات، الاستبيانات، استطلاعات الرأي، والنماذج.
    2. تحليل البيانات: باستخدام برامج تحليل البيانات للحصول على رؤى قيمة.
    3. إعداد التقارير والعرض البياني: لضمان سهولة فهم النتائج واتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات.

3. أساليب تحليلات الأعمال (Business Analytics)

  • تستخدم الشركات تحليلات الأعمال لفهم اتجاهات السوق وسلوك المستهلكين واتخاذ قرارات استراتيجية.
  • تشمل أدوات تحليلات الأعمال مجموعة متنوعة من الأساليب مثل:
    • جمع البيانات من مصادر مختلفة.
    • تحليل البيانات باستخدام النماذج الإحصائية والخوارزميات.
    • تقديم البيانات في صورة رسوم بيانية وتقارير واضحة.
  • مزايا تحليلات الأعمال:
    • تحسين الإنتاجية.
    • تقديم رؤية شاملة عن أداء الشركة.
    • تبسيط العمليات التجارية وتحسين الكفاءة التشغيلية.

اتخاذ قرارات مبنية على بيانات دقيقة بدلاً من الحدس أو التخمين.

4. أهمية استخبارات الأعمال في المؤسسات

  • تساعد في:
    • تحقيق ميزة تنافسية.
    • تحسين استراتيجيات التسويق والمبيعات.
    • تحسين تجربة العملاء وزيادة ولائهم.
    • أتمتة المهام الروتينية وزيادة الإنتاجية.
    • الامتثال للوائح والحوكمة البيانية.

5. تحديات استخدام التنقيب في البيانات واستخبارات الأعمال

  • التعامل مع كميات ضخمة من البيانات.
  • تحليل بيانات المستخدمين وفهم استفساراتهم بشكل فوري.
  • تطوير خوارزميات ذكية تستطيع التعامل مع البيانات غير المنظمة.
  • تحسين تجربة المستخدم في محركات البحث وأنظمة التحليل.

المحاضرة

 

تعليقات

عدد التعليقات : 0