دليلك الكامل للتحليلات الوصفية لعام 2021

التحليلات الوصفية

اليوم ، تستخدم معظم الشركات البيانات الضخمة لفهم مستقبل أعمالها وتحديد الأهداف. على الرغم من أن البيانات الضخمة قد لا تكون محددة بقدر ما تمنحك أرقام اليانصيب الفائزة ، إلا أنها تساعد الشركات على تحديد المشكلات وفهم السبب وراء تلك المشكلات. يمكن للشركات بعد ذلك استخدام العوامل المدعومة بالبيانات للتوصل إلى وصفات لمشاكل العمل.

ما هي التحليلات الوصفية؟

بينما تخبرك التحليلات التنبؤية بالاحتمالات والاحتمالات ، تخبرك التحليلات الوصفية بما يجب عليك فعله. تستخدم التحليلات الوصفية البيانات من التحليلات الوصفية والتنبؤية لإنشاء سيناريوهات وتحديد النتائج الأكثر جدوى. على سبيل المثال ، إذا أراد رئيس فريق التسويق معرفة عدد الدولارات التي يجب أن يستثمرها في قناة تسويقية مثل إعلانات Google ، فإن التحليلات التنبؤية توضح كيف تتعامل Google مع القنوات الأخرى بينما توضح التحليلات الوصفية عدد الدولارات التي يجب استثمارها في إعلانات Google. سيستخدم المحللون سيناريوهات ماذا لو مختلفة للتوصل إلى إجابات محددة لقيود العمل.

التحليلات الوصفية هي التحليل المنهجي للبيانات الذي يقدم المشورة بشأن النتائج المحتملة في الإجراءات التي من المحتمل أن تعزز النتيجة النهائية للأعمال. يطبق التحليل المحاكاة والتحسين للإجابة على السؤال ، "ماذا يجب أن تكون خطوة العمل التالية؟"

يقوم المحللون بمحاكاة المستقبل وفقًا لعدة افتراضات لتوليد سيناريوهات مختلفة. عندما يتحد تحليل السيناريو مع تقنيات التحسين ، تكون الشركات أو المحللين قادرين على إنشاء وصفات لمشاكل العمل. من تعريف التحليلات الوصفية ، يسعى هذا الشكل من التحليل المنهجي إلى استكشاف الإجراءات الممكنة وتقديم اقتراحات من النتائج والبيانات من التحليلات الوصفية والتنبؤية.

تعتمد التحليلات الوصفية على البيانات التي تم جمعها من قبل الشركة وقواعد العمل. قد تكون البيانات داخلية ، من عمليات شركة ، أو خارجية ، تم جمعها من العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي والأنظمة الأساسية الأخرى. تشير قواعد العمل إلى أفضل ممارسات الأعمال والحدود والقيود داخل الشركة. هذا نموذج تم الحصول عليه من ويكيبيديا قد يساعدك على تصور فكرة التحليلات الوصفية.

النماذج الرياضية المطبقة في التحليلات الوصفية:

• معالجة اللغة الطبيعية
• إحصائيات
• التعلم الالي
• بحوث العمليات

الشيء الوحيد الذي قد يعقد التحليلات الوصفية هو حقيقة أن كل من التخصصات المذكورة أعلاه لها تخصصات فرعية ومتغيرات. على سبيل المثال ، في بحوث العمليات ، يتم تطبيق تقنيات مثل المحاكاة والتحسين وتحليل القرار.

يسعى هذا الدليل إلى تبسيط مفاهيم التحليلات الوصفية.

مناهج التحليلات الوصفية

تنقسم التحليلات الوصفية إلى طريقتين مختلفتين ؛

• صنع القرار الآلي القائم على الاستدلال
• اتخاذ القرار على أساس التحسين

اتخاذ القرار على أساس التحسين

تم استخدام التحسين لفترة طويلة في حل المشكلات التشغيلية مثل التخطيط اللوجستي. اليوم ، تسهل التكنولوجيا تصميم نماذج أكبر للمشكلات على مستوى الصناعة لتقديم الدعم للتحليلات المستندة إلى السيناريوهات ، ويتيح التحسين تحليلات لاتخاذ قرارات أفضل.

اليوم ، تجمع نماذج التحسين المتقدمة البيانات المالية وسلاسل القيمة ، بما في ذلك قيود الأعمال ، لتوفير معلومات أفضل مما تقدمه النماذج التنبؤية. تضمن نماذج التحسين أيضًا وجود تناسق داخلي في البيانات وتساعد في تحديد النتائج التي قد لا تكون مجدية.

باستخدام نماذج التحسين ، يستطيع المحللون إجراء تحليلات فريدة مثل التكلفة على أساس النشاط ، وهامش المساهمة ، والبيانات المالية الأولية. تساعد هذه التحليلات المستخدمين على اتخاذ القرارات الأكثر مثالية في مجال الأعمال. هذا مثال على أحد هذه العبارات ، حيث يتم تحليل سعر القمصان وهامش الربح بمبالغ مختلفة.

(رصيد الصورة: Openstax)

يمكن للشركات استخدام التحسين لحل مشاكل العمل التي تنطوي على أكثر من عشرين قيدًا ومقايضات وأهداف. يسمح استخدام التحليلات الوصفية للمحللين بالفرز من خلال العوامل المختلفة للعثور على المسار الذي يسمح للأعمال التجارية بتحقيق معظم أهدافها.

يستخدم التحسين خوارزميات رياضية معقدة تعمل إما على تعظيم أو تقليل الوظائف الموضوعية مع الاستمرار في التفكير في واقع الأعمال لإنتاج خطط مجدية.

اختبر سيو الخاص بك في 60 ثانية!

يعد Diib من أفضل أدوات تحسين محركات البحث في العالم. يستخدم Diib قوة البيانات الضخمة لمساعدتك على زيادة حركة المرور والتصنيفات الخاصة بك بسرعة وسهولة. سنخبرك أيضًا إذا كنت تستحق بالفعل ترتيبًا أعلى لبعض الكلمات الرئيسية.

• أداة آلية لتحسين محركات البحث سهلة الاستخدام
• أفكار + مراقبة الكلمات الرئيسية والروابط الخلفية
• السرعة والأمان + تتبع العناصر الحيوية الأساسية

• يقترح بذكاء أفكارًا لتحسين مُحسّنات محرّكات البحث
• أكثر من 250.000 ألف عضو عالمي
• المقارنة المعيارية المضمنة وتحليل المنافسين

على سبيل المثال "www.diib.com"

الاشتراك مجانا

مستخدمة من قبل أكثر من 250 ألف شركة ومؤسسة:

• 
• 
• 
• 

يتزامن مع

اتخاذ القرار القائم على الاستدلال

يشار إلى هذا أيضًا باسم اتخاذ القرار القائم على القواعد. يتضمن قرارات تلقائية تستند إلى مجموعة أو قواعد محددة مسبقًا. يتم وضع هذه القواعد من قبل المحللين باستخدام معرفتهم في الأعمال وأفضل الممارسات ، وليس الرياضيات.

على عكس التحسين ، لا يقدم اتخاذ القرار القائم على الاستدلال إجابة خارج القواعد المحددة مسبقًا. هنا ، يطبق المحللون الإحصائيات والخوارزميات البسيطة لتقديم الوصفات الطبية. على سبيل المثال:

(رصيد الصورة: Slideshare)

تقدم التحليلات الوصفية قيمة تحويلية تدعم اتخاذ القرار. على عكس التحليلات الأخرى التي تظهر لك الاحتمالات ، تقدم التحليلات الوصفية اقتراحات.

القيمة التحويلية للتحليلات الوصفية

لفترة طويلة ، تم استخدام التحليلات الوصفية لحل المشكلات المعقدة مثل الجدولة والتوظيف والتوجيه. تم التعامل مع مثل هذه المشكلات من قبل علماء البيانات وليس قادة الأعمال. اليوم ، التحليلات الوصفية هي أقل من أداة تكنولوجيا المعلومات وعلوم البيانات وأكثر من كونها أداة داخل وحدة الأعمال. التحليلات الوصفية هي الآن أداة لقادة الأعمال. ساهمت العديد من العوامل في التحول في استخدام التحليلات الوصفية في العمليات التجارية اليومية: وتشمل هذه العوامل:

• توافر بيانات أفضل وأكثر تنوعًا
• توافر الأدوات التكنولوجية التحليلية الوصفية حيث لا يعتمد قادة الأعمال على علماء البيانات
• لدى قادة الأعمال قائمة بالمشكلات اليومية التي يمكن أن تستخدم أدوات التحسين المتقدمة
• تستخدم معظم الشركات المتوسطة والكبيرة التحليلات الوصفية وأصبحت أداة "ضرورية" وليست أداة "إضافة جيدة"

من الممكن تحقيق ما يصل إلى 20 ضعفًا من عائد الاستثمار عندما يتخذ القادة القرارات الأكثر جدوى. بينما يعتمد مقدار عائد الاستثمار على النهج الذي يتبعه قائد الأعمال ونوع المشكلة التي تتم معالجتها ، تقدم التحليلات الوصفية رؤى أفضل وتحسين نموذج الأعمال مقارنة بمعظم أشكال التحليلات الأخرى. والأفضل من ذلك ، أن التحليلات الوصفية تستخدم البيانات من جميع أشكال التحليلات الأخرى لتقديم توصيات واقتراحات تعتمد على البيانات. فيما يلي بعض الفوائد التي يمكن لقادة الأعمال الاستفادة منها من التحليلات الوصفية.

أنشئ خططًا صلبة بثقة أكبر

قادة الأعمال الآن لديهم ثقة أكبر في خططهم. بحكم التعريف ، الخطط المستندة إلى التحسين قابلة للتنفيذ ، وهذا هو السبب في أنها تغرس المزيد من الثقة في قادة الأعمال. من ناحية أخرى ، قد تكون الخطط القائمة على الكشف مجدية وقد لا تكون مجدية - وهذا يعتمد على طبيعة المشكلة ومدى جودة وضع القواعد.

الشركات التي تستخدم صنع القرار القائم على التحسين لديها احتمالية لتحقيق نتائج إيجابية لأن العملية والتدفق المالي للأعمال التجارية تؤخذ في الاعتبار في عملية صنع القرار. تمنح التحليلات الوصفية الشركات فهم الإجراءات اللازمة لرؤية الخطة من خلالها والقدرة على تسليم الخطة. عندما يقدم المدير خطة بثقة ، فإنه يكتسب الاحترام ويكون قادرًا على تنفيذ المزيد من التغييرات في العمل.

تحسين أداء الأعمال

تقدم التحليلات الوصفية رؤى قابلة للتنفيذ تساعد قادة الأعمال على تحسين الأداء التشغيلي والمالي للأعمال. عند تطبيقها على العمليات التي اعتمدت في السابق على الحدس أو أدوات أخرى غير موثوقة مثل Excel ، فإن التحليلات الوصفية قادرة على تبسيط العمليات.

تشمل التأثيرات على الأعمال ما يلي:

• تحسين الفعالية في تحقيق أهداف العمل
• يزيد من كفاءة العمليات التجارية - أي أن الشركة تقوم بالمزيد من الموارد المتاحة
• تعظيم العوائد من استثمارات الأعمال ، على سبيل المثال ، من خلال تحسين تخصيص الموارد لقنوات الاستثمار المختلفة

تبسيط عملية صنع القرار

يمكن أن تستغرق القرارات الصعبة أسابيع أو حتى شهور. في بعض الأحيان ، تعتمد الشركات على مستشارين خارجيين ، وهذا قد يكلف الشركة الكثير من المال. القرارات البسيطة التي تُتخذ أسبوعيًا لا تُعطى أبدًا الاعتبار والوقت الذي يتم فيه إعطاء القرارات المهمة. مرة أخرى ، قد لا توفر هذه القرارات الأسبوعية وقتًا كافيًا لقادة الأعمال لإجراء التحليلات. تعمل التحليلات الوصفية على تعزيز المعرفة التنظيمية بالوظائف المختلفة لتأثير الأعمال على بعضها البعض ، ومن خلال القيام بذلك ، يوصي بمسار يزيد من قدرة الشركة على تقييم سيناريوهات ماذا لو المختلفة لتقديم عملية اتخاذ قرار أسرع.

تقليل مخاطر الاستثمار

تأتي المخاطر في شكل تمويل أو عمليات. قد لا تعكس هذه المخاطر كيفية عمل الشركات. تساعد التحليلات الوصفية قادة الأعمال في تحديد وقياس المخاطر التي تأتي مع عمليات صنع القرار على المدى القصير والطويل. بهذه الطريقة ، يمكن للقادة تطوير استراتيجيات التخفيف من المخاطر.

زيادة عوائد الاستثمارات القائمة

تعطي التحليلات الوصفية رؤى حول كيفية الاستفادة من الاستثمار الحالي في أدوات مثل تخطيط الموارد الإلكترونية ، وتخطيط موارد المؤسسات ، والبرمجيات لتقديم بيانات جديدة حول هذه الاستثمارات. نظرًا لأن التحليلات الوصفية تُظهر أفضل مسار للمضي قدمًا ، فإن الموظفين لديهم فرصة لإحداث تأثير على تقدم الأعمال التجارية وتسلق السلم الوظيفي.

معالجة تحديات تخطيط الأعمال

تساعد التحليلات الوصفية قادة الأعمال على إيجاد حلول للتحديات المعقدة التي لا توفرها أشكال التحليلات الأخرى.

كيف تعمل التحليلات الوصفية

هناك فئتان من الخوارزميات المطبقة في التحليلات الوصفية:

• خوارزميات إرشادية (قائمة على القواعد)
• الخوارزميات الدقيقة

لا تقدم الخوارزميات الإرشادية إجابات محددة ، ولكن عندما تكون مصممة جيدًا ، فإنها تقدم طريقًا أقصر لإيجاد حلول مجدية في فترة زمنية قصيرة. من ناحية أخرى ، تضمن الخوارزميات الدقيقة إجابات محددة ، لكن الشركة تحتاج إلى وقت للتوصل إلى حل ، خاصة إذا كانت المشكلة كبيرة. يشار إلى الخوارزميات الدقيقة أيضًا باسم التحسين. من أجل التحسين لتقديم إجابات محددة لمشاكل عمل محددة ، يجب تطبيق تقنيات علمية مثبتة. لا يحتاج النهج القائم على القواعد ، نهج الاستدلال ، إلى نفس الدليل الرياضي. بالنسبة لنهج الاستدلال ، ليس من الممكن معرفة ما إذا كان يمكنك تقديم أفضل إجابة في بعض السيناريوهات.

يعتمد حل التحليلات الوصفية على الاستدلال أو التحسين. في بعض الأحيان ، يمكن تطبيق الحلين في وقت واحد ، لكن هذا أقل شيوعًا. لا يوجد نهج أفضل من الآخر. يحتاج قادة الأعمال إلى تحديد النهج الأكثر ملاءمة ، حتى يعرفوا مكان تطبيق أي من الأساليب.

تحديد أفضل نهج في التحليلات الوصفية

عند التفكير في نهج الاستخدام ، ضع في اعتبارك العوامل التالية:

• طبيعة المشكلة : تتلاءم بعض المشكلات بشكل أفضل مع الاستدلال مقارنة بالتحسين كما هو موضح لاحقًا في هذا الدليل.
• تعقيد المشكلة : قد يكون حل المشكلات المعروفة أمرًا صعبًا باستخدام التحسين. في بعض الحالات ، يكون العثور على إجابة سريعة أكثر أهمية ، وبالتالي ، فإن النهج القائم على القواعد أفضل من التحسين.
• الاستعجال : إذا كنت بحاجة إلى إجابة اليوم ، فاستخدم نهجًا إرشاديًا. إذا كنت على استعداد لانتظار الإجابة ، فقد يكون نهج التحسين هو الخيار الأفضل.
• التكرار : إذا كان عليك اتخاذ قرار عدة مرات في اليوم ، فقد لا يكون لديك الوقت لنهج التحسين ، وبالتالي فإن النهج الاستدلالي يكون مفيدًا.

HEURISTICS وطريقة العمل

الاستدلال هو القواعد المتعلقة بالمشكلة المطروحة. إذا كان بإمكانك تحديد المشكلة بدقة ، أو إذا كانت المشكلة عملية ، يمكنك تطبيق الاستدلال. مرة أخرى ، هذه القواعد قابلة للتطبيق عندما يتعين اتخاذ قرار مئات المرات كل يوم.

على الرغم من أن الاستدلال قد لا يمنحك إجابة دقيقة ، إلا أنه لا يزال يطبق تقنيات متخصصة تستفيد من جوانب معينة من المشكلة. يمكن للمحللين تطوير مجموعة من الوظائف الرياضية مثل f (x) = y ، أو مجموعة من السيناريوهات مثل "If this… then…" ؛ وأحيانًا كلاهما.

تخيل أنك تمشي في حي جديد تبحث عن مبنى لم تره من قبل ولكن سمعت عنه فقط. أعطاك الشخص الذي أرسل لك تعليمات بسيطة ، مثل "اتجه شرقًا حتى تصل إلى تقاطع به نافورة مياه كبيرة". لذلك تبدأ في المشي. نظرًا لأنه قد لا يكون لديك خريطة وليس لديك GPS أو إرشادات دقيقة تتضمن الوقت والمسافات ، فأنت بحاجة إلى الاعتماد على القواعد - يمكنك الاعتماد على معرفتك بحركة المرور وحدسك للعثور على النافورة. هنا ، لا يمكنك أن تسلك أقصر طريق ، لأنك لا تعرف ما الذي ينتظرنا. قد ينتهي بك الأمر بالمشي لمدة عشر دقائق أكثر مما لو كنت تعرف الموقع الدقيق للمبنى. بدون تفاصيل إضافية ، قد لا تصل إلى المبنى. يعكس هذا السيناريو مشكلة قائمة على الاستدلال.

يعد برنامج Excel أحد الأدوات التي يمكنك استخدامها لاتخاذ قرارات العمل. تستخدم هذه الأداة ميزات مثل دالات IF لعمل فرضية حول إجابة ممكنة. عند إدخال القيم ، يظهر الحل على الفور. ما لم تستخدم نهج التحسين ، فلا يوجد ما يدل على ما إذا كانت الإجابة التي تم إرجاعها هي الأفضل.

بعض المشاكل والقرارات هي الأنسب للاستدلال من التحسين. تتضمن بعض هذه المشكلات والسيناريوهات ما يلي:

• الشراء: شراء المواد الخام ، على سبيل المثال عندما تريد شركة ما الشراء من أرخص مورد أولاً.
• التخصيص: تخصيص الموارد ، على سبيل المثال ، تخصيص السطر الأول ، ثم الثاني ، فصاعدًا بغض النظر عن تكلفة العملية.
• التسويق: التسويق ، على سبيل المثال ، تقديم خصومات وعروض ترويجية للعملاء بناءً على الشراء المسبق أو أي قاعدة أخرى.
• تلبية الطلب: تلبية الطلب ، على سبيل المثال ، قاعدة لتلبية متطلبات عملاء المستوى 1 أثناء انتظار العملاء الآخرين.

إيجابيات وسلبيات الاستدلال

يعتبر هذا النهج مثاليًا لأتمتة القرار ، حيث يوفر الحلول على الفور. يمكن لقادة الأعمال استخدام أساليب الاستدلال لمشاكل العمل المعقدة ، مثل الجدولة. على عكس التحسين ، فإن الاستدلال أسهل في التنفيذ وقد يتطلب فقط الأدوات التي يمتلكها العمل بالفعل.

حتى مع الفوائد المذكورة أعلاه ، لا يزال النهج يقدم الحد الأدنى من الفوائد لاتخاذ قرارات شاملة. والأسوأ من ذلك ، أن الإجابات "جيدة بما فيه الكفاية" ، ولكنها ليست مضمونة ، حيث ترى أن الاستدلال لا يحلل كل سيناريو. إذا لم تكن التعليمات واضحة ، فلن تجد الطريقة الحل الصحيح.

عند استخدامها لاتخاذ القرارات الاستراتيجية أو التكتيكية ، قد تكون الخطط غير قابلة للتنفيذ. هذا هو الحال خاصة لأن القواعد أصبحت قديمة.

نأمل أن تكون قد وجدت هذه المقالة مفيدة.

إذا كنت تريد معرفة المزيد عن صحة موقعك ، احصل على توصيات وتنبيهات شخصية ، قم بفحص موقع الويب الخاص بك بواسطة Diib. يستغرق 60 ثانية فقط.

أدخل موقع الويب الخاص بك

على سبيل المثال "www.diib.com"

الاشتراك مجانا

أستمتع حقًا بتحسين محركات البحث وأشكال أخرى من تحسين موقع الويب لموقع عقد KoffeeKlatch الخاص بي. لم اعتقد ابدا انني سأقول كل هذه الكلمات. أستمتع بالتحديثات المنتظمة عبر البريد الإلكتروني على أرقامي والمهام لتحسينها. أحب الحصول على الأرقام ذات الصلة والتي يمكنني فهمها والقيام بشيء حيال ذلك.

أنابيل كاي
مراجع معتمد من Google 5 نجوم

الاقوي

يطبق التحسين النمذجة الرياضية والخوارزميات لإيجاد الحل الأكثر جدوى لمشكلة العمل. عليك أن تبدأ في تحديد المشكلة عن طريق كتابة معادلة رياضية على منصة لنمذجة الأعمال. بعد إنشاء النموذج ، يمر عبر خوارزمية عالية التخصص تحل المشكلة.

تتكون مشكلة التحسين من ثلاثة أجزاء:

• الأسئلة : هذه هي المشكلات التي يواجهها العمل التجاري والتي يلزم توفير إجابات لها. قد تطرح المشاكل المعقدة ملايين القضايا والقرارات. قد تتعلق هذه الأسئلة بكمية المواد الخام المراد شراؤها ، وعدد الساعات التي يجب تخصيصها لخطوط الإنتاج ، وعدد المنتجات المراد بيعها في أسواق معينة ، ومقدار الاستثمار الذي يجب القيام به لقنوات تسويق محددة ، وما إلى ذلك.
• البيانات : تشير البيانات المتاحة ، والتي يشار إليها أيضًا باسم المعاملات ، إلى تفرد المشكلة وما يجب أن تعمل به الخوارزمية. يمكن أن تتضمن البيانات الأسعار والعوائد. على سبيل المثال ، من الأسئلة أعلاه ، يمكن أن تكون البيانات من حيث تكلفة كل طن من المواد الخام ، وتكلفة تشغيل خط الإنتاج ، وحجم السوق للأسواق المختلفة ، وتكلفة الاستثمار في قنوات التسويق المختلفة.
• قيود الأعمال : يشار إليها أيضًا باسم حقائق أو قيود الأعمال. وهي تشمل سياسات الشركة والقوانين المادية. قد تتضمن الأسئلة في هذا القسم مدى توفر المواد الخام ، والقدرة على العمل لخط الإنتاج ، والطلب في سوق معين.

للحصول على الإجابة الأكثر جدوى ، يجب إدخال هدف لتقليل أو تكبير المقياس. تشمل المقاييس الأرباح والتكاليف والحجم واستخدام الموظفين والمزيد. يمكن للمستخدمين أيضًا تضمين مستوى الدقة المطلوب ومدة انتظار الحل. من البيانات المقدمة ، تقوم الخوارزمية بتشغيل الإجابة.

باستخدام التحسين ، يمكنك معالجة المشكلات التالية:

• مواصلات
• تحديد موعد استبدال المعدات
• تعيين موظفين لمعدات مختلفة
• مزج البنزين

يتيح توافر الأدوات التكنولوجية المتقدمة للشركات معالجة المشكلات متعددة الوظائف للتطبيقات القيمة مثل:

• ربحية العميل
• التسعير
• تخطيط استثمار الأصول
• إنشاء الخلطات والخلطات والبدائل للمنتج
• تخطيط القوى العاملة
• تمرين
• تجارة البضائع

الصناعات المختلفة لها طرق مختلفة لتطبيق التحسين. ما يلي هو أحد الأمثلة على نموذج التحسين.

(رصيد الصورة: DZone Big Data)

إيجابيات وسلبيات التحسين

على عكس الاستدلال ، يوفر التحسين الحلول الأكثر جدوى مع قيم الفرصة. بهذه الطريقة ، يمكن لقادة الأعمال اتخاذ القرارات المعقدة لتحقيق عوائد أفضل.

هذه التقنية مثبتة ومستخدمة منذ عقود. والأفضل من ذلك ، أن هناك العديد من الأدوات للمساعدة في الخوارزميات.

التحدي الرئيسي في التحسين هو أن الأمر يستغرق وقتًا لإعطاء أفضل إجابة. إذا كان عملك يستخدم حزم برامج تقليدية ، فقد تحتاج إلى مهارات متخصصة لكتابة معادلات رياضية.

اختيار النهج الصحيح

أنت بحاجة إلى فهم كيفية عمل كل من الاستدلال والتحسين لاختيار النهج الصحيح. يجب أن تمنحك التقنيات والنهج الذي تختاره المرونة لإجراء تحليلات سيناريو ماذا لو. ضع في اعتبارك جميع القرارات التي ستتخذها بعد القرار الحالي. مرة أخرى ، ضع في اعتبارك مدى توفر البيانات وتعريف المشكلة. عندما تكون المشكلة محددة جيدًا ، يعمل التحسين بشكل أفضل.

أدوات التحليلات الوصفية ومجموعات المهارات

عندما تطلق مبادرة ، فإن المهارات والأدوار القياسية مثل مدير المشروع وقيادة المبادرة واللجنة التوجيهية مهمة. ومع ذلك ، هناك حاجة أيضًا إلى مهارات خاصة لنشر التحليلات الوصفية في المجالات التالية:

تكوين النموذج

يجب أن يكون محلل الأعمال المؤهل قادرًا على إنشاء نماذج تحليلية وصفية من التاريخ المقدم. مع وجود العديد من أدوات التحليلات الوصفية اليوم ، ليست هناك حاجة لعالم بيانات أو متخصص في أبحاث العمليات. يجب أن يكون محلل الأعمال الذي عمل مع أوراق إكسل المعقدة قادرًا على تكوين النماذج. يمكن لأي شخص في مجال الهندسة والاقتصاد والمحاسبة والرياضيات والخبراء الاكتواري وإدارة العمليات التجارية القيام بذلك.

تعريف المشكلة

يتطلب تعريف المشكلة شخصًا يفهم مشكلة العمل المطروحة. يمكن أن يكون الخبير ممارسًا متمرسًا يمكنه وصف المشكلة بالتفصيل. يمكن أن يكون المحترف مخططًا أو محللاً.

تصميم التطبيق

يقوم مصمم التطبيق بتضمين نموذج التحليلات الإلزامية في تطبيق يتكامل مع عملية تخطيط الأعمال. سيتضمن دور المصمم تكامل البيانات وإدارة البيانات وتكوين سير العمل. يمكن القيام بذلك عن طريق مهندس الحلول ، ولكن إذا كانت واجهة المستخدم تتطلب مهارات خاصة ، فيمكن الاستعانة بخبير في ذكاء الأعمال.

تمويل

يضمن متخصص المالية أن نماذج التحليلات الوصفية تمثل البيانات المالية الصحيحة كما تظهر في البيانات المالية بما في ذلك التدفق النقدي ومحاسبة التكاليف والمساهمة الهامشية من بين أمور أخرى.

أدوات التحليلات الوصفية

عند التسوق للحصول على أداة تحليلات وصفية ، هناك طريقتان تقنيتان أساسيتان:

• التطبيقات المعبأة
• منصات التحسين

التطبيق المعبأ هو برنامج كامل الوظائف تشتريه وتثبته أو تشترك فيه ثم تهيئته دون أي ترميز إضافي. يقدم البرنامج إجابات إرشادية وقائمة على التحسين. قد تحتاج إلى القيام ببعض التكوينات مثل اختيار الوحدة المراد تثبيتها. تسمح لك بعض التطبيقات أيضًا بتخصيصها لتلبية متطلبات محددة.

في معظم الحالات ، تستهدف التطبيقات المجمّعة مجالات أو مجالات عمل محددة جيدًا. ينشئ البائع تطبيقًا يعمل بالفعل مع المشكلة التي تحتاج إلى حلها ، والبيانات التي لديك ، والحل الذي تبحث عنه. مثال على هذه التطبيقات يشمل Llmasoft's Supply Chain Guru ، الذي يتعامل مع تحسين الشبكة و JDA's Manufacturing Planning ، الذي يتعامل مع عمليات التصنيع.

على عكس التطبيق المعبأ الذي يأتي جاهزًا للاستخدام خارج الصندوق ، تساعدك منصة التحسين على إنشاء تطبيقات وقد تتطلب الكثير من التخصيص. تعمل معظم الأنظمة الأساسية على Linux أو Windows وتحتاج إلى ترخيص لتشغيل واحد. بينما يساعدك التطبيق المعبأ في إدارة المخزون ، تتيح لك منصة التحسين إنشاء تطبيقات للمخزون والطلب والسعة وأي استخدام آخر.

قد تتطلب منك منصة التحسين إنشاء الرياضيات. من أمثلة هذه المنصات استوديو IBM's CPLEX Optimization Studio ونظام النمذجة التفاعلية المتعددة الأبعاد المتقدم AIMMS.

تستخدم التطبيقات المعبأة ومنصات التحسين خوارزميات متخصصة ، تُعرف باسم أدوات حل التحسين ، لإيجاد حلول مجدية لمشاكل الأعمال. بعض الحلول الرائدة في السوق تشمل Gurobi و FICO's Xpress و IBM's CPLEX. في التطبيق المعبأ ، لا تكون أدوات الحل مرئية على واجهة المستخدم ، ولكن تحتاج جميع الأنظمة الأساسية إلى التفاعل مع الحلول بشكل صريح.

يوضح الشكل أدناه الفرق بين النهجين. يشتمل المربعان الموجودان على اليسار على بعض البائعين الذين يبيعون منصات النمذجة المثلى والمحللين. يسرد المربع الموجود على اليمين بعض المجالات الأساسية المتعلقة بالأعمال التجارية التي تخدمها برامج التطبيقات المعبأة.

منصات نمذجة التحسين المشتركة

• أهداف
• AMPL
• التركيز
• ساس
• ريفر لوجيك
• آي بي إم
• قرارات المحفظة

أشهر حلول التحسين

• كونوبت
• فيكو إكسبرس
• جوروبي
• IBM CPLEX
• نيترو
• SAS / أو

تطبيقات التحسين

• تسويق
• التسعير
• الخدمات اللوجستية
• الموردين
• الحكومي
• تخطيط استراتيجي
• عمليات

لاحظ أن منصة التحسين والمحلول تسمح لك بإنشاء تطبيقات. من ناحية أخرى ، تأتي التطبيقات المعبأة جاهزة للاستخدام حيث قام البائع بكل شيء من أجلك. تحتاج إلى فهم إيجابيات وسلبيات كل منها كما هو موضح أدناه.

تم تعريف التطبيقات المجمعة بشكل أكبر

معظم تطبيقات التحليلات الوصفية المجمعة قائمة على السحابة. الميزة الرئيسية للبرنامج كخدمة ، SaaS ، ومنصة كخدمة ، PaaS ، هي أنك تدفع فقط مقابل الأجهزة والبرامج التي تستخدمها أثناء قيام البائع بالصيانة. مرة أخرى ، كعميل ، لديك وصول فوري إلى آخر التحديثات.

مع التطبيق المعبأ ، هناك حاجة فقط إلى التكوين البسيط والتدريب والتكامل والدعم. يتضمن التكوين إعداد حساب مستخدم وتحديد مصادر البيانات. قد يتضمن التكامل استخدام القوالب التي يوفرها البائع لتحميل ملفات البيانات.

تتصل معظم التطبيقات مباشرة بمصادر البيانات خارج النظام والبرامج الأخرى. يعد هذا أمرًا جيدًا إذا كانت لديك بيانات خارج بنك بيانات الأعمال. ومع ذلك ، يمكن أن تكون مشكلة إذا كان عملك لا يسمح للبيانات الخارجية من خلال جدار الحماية.

إذا طلب منك أحد التطبيقات كتابة معادلات رياضية ، فإنه لا يفي بتعريف التحليلات الإلزامية للتطبيق المحزم. التطبيق الحزم الجيد لا يتطلب منك كتابة الرياضيات. مرة أخرى ، لن يكشف البائع أبدًا عن رمز الملكية الخاص به.

الحلول المغلفة الشعبية

• تحسين التسويق Angoss
• JDA Solutions للتصنيع والتجزئة وصناعات الخدمات
• تحسين شبكة Llamasoft
• حل تحليلات العملاء Manthan
• حلول البيع بالتجزئة Profitect
• River Logic ، منصة قائمة على Microsoft Azure
• حلول صيانة Rockwell Automation
• تحسين التسعير Zilliant

إيجابيات وسلبيات التطبيقات المجمعة

إذا تم تحديد المشكلة جيدًا ، على سبيل المثال تسعير المنتج ، فإن التطبيق المعبأ يكون في متناول يدي. إنه أيضًا رائع للصناعات الكبيرة التي بها العديد من الشركات مثل صناعة البيع بالتجزئة.

نظرًا لأن معظم التطبيقات المعبأة تعتمد على الويب ، فإنها لا تتطلب أي تثبيت وسيتم تشغيلها في غضون ساعات قليلة. ليس فقط لأنها سهلة البدء ، ولكنها أيضًا لا تتطلب منك كتابة معادلات رياضية ، وتستخدم موارد محدودة للشركة.

ومع ذلك ، فإن هذه التطبيقات لها أيضًا بعض النكسات. هناك تطبيقات أقل للصناعات الصغيرة وللمشكلات المعقدة. مرة أخرى ، قد لا تلبي هذه التطبيقات جميع متطلباتك وأنت تعتمد على البائع لإصلاح الأخطاء.

منصات التحسين

كما ذكرنا سابقًا ، تتكون منصات التحسين من منصة النمذجة والحل. تساعدك منصة النمذجة على كتابة الرياضيات التي تحتاجها لتحديد المشكلة. يمكنك كتابة الرياضيات عن طريق الترميز أو عبر وظيفة السحب والإفلات. بعد الدخول في الرياضيات ، يجد المحللون الحل الدقيق الذي تحتاجه.

تأتي أسماء البرامج مع كلمات مثل المطور أو الاستوديو أو المصمم أو صندوق الأدوات أو أشكال مشابهة. تعمل هذه البرامج على أنظمة تشغيل Windows و Linux. تحتاج أيضًا إلى ترخيص يمكن ربطه بمستخدم أو جهاز أو مؤسسة. اليوم ، هناك ما لا يقل عن 50 منصة في السوق.

منصات التحسين الشائعة اليوم:

• AIMMS - لغة النمذجة وبيئة التطوير
• AMPL - لغة النمذجة الجبرية
• COINOR - لغة نمذجة مفتوحة المصدر
• FICO Xpress - تطوير النمذجة والحل
• الخط الأمامي - حلالا لبرنامج Excel
• GAMS - تطوير النمذجة للبرمجة الرياضية
• غوروبي - حلالا مع العديد من لغات النمذجة
• IBM CPLEX - لغة النمذجة الجبرية
• ليندو - لغة النمذجة الجبرية
• Mathematica - تستخدم للرياضيات الحسابية الرمزية
• MATLAB - صندوق أدوات أمثل مع العديد من الخوارزميات والتقنيات
• موسك - حلال المشاكل واسعة النطاق
• River Logic - تطوير نمذجة بالسحب والإفلات بدون كود

إيجابيات وسلبيات منصات التحسين والحلول

يكون التحسين مفيدًا إذا كنت بحاجة إلى حل مخصص لشركة متخصصة أو لحل المشكلات المعقدة. إنه أيضًا خيار مثالي عندما تتطلب سياسة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بشركتك كل شيء خلف جدار حماية الشركة. معظم البائعين المذكورين أعلاه موجودون منذ أكثر من 30 عامًا.

تتطلب البرامج خبيرًا في غرفة العمليات يكتب الرياضيات. يحتاجون أيضًا إلى خبير آخر لبناء واجهة مستخدم.

ما هي التكنولوجيا التي يجب شراؤها؟

يجب أن تسمح التكنولوجيا التي تختارها للشركة بتحقيق أهدافها مع تخفيف المخاطر. من الضروري النظر في كل من المشكلة المطروحة والرؤية طويلة المدى للشركة. تحتاج إلى النظر في القيمة التي ستضيفها التحليلات الوصفية إلى عملية التخطيط واتخاذ القرار في الشركة. يجب أن تتضمن بعض الميزات الرئيسية التي يجب مراعاتها النمذجة وواجهة المستخدم وإدارة البيانات والبنية.

النمذجة

منصة النمذجة أو التطبيق المعبأ يجب أن يلبي احتياجات الشركة. هنا ، تحتاج إلى النظر في القيود الأساسية التي تحتاج إلى استخدامها للحصول على حل ممكن. ضع في اعتبارك ما إذا كنت ستستخدم النسب والمزج والمجموعات المرتبة الاجتماعية والحدود الدنيا المشروطة والنسب المالية. تحتاج أيضًا إلى الانتباه إلى مرونة النظام الأساسي للتغييرات المستقبلية. يجب أن تدعم التكنولوجيا أيضًا البيانات المالية للأعمال كمدخلات ومخرجات.

اختر دائمًا برنامجًا يسهل على الأفراد تعلمه وتكوينه وتنفيذه. تعتبر وظيفة السحب والإفلات أسهل لمحلل الأعمال الداخلي.

واجهة المستخدم

تسمح واجهة المستخدم البديهية لأصحاب المصلحة المختلفين في الأعمال التجارية بالتفاعل مع البرنامج. يجب أن تدعم واجهة المستخدم إدخال المعلومات وتصور المدخلات. يجب أن يسمح أيضًا للمستخدم بتحديد وتهيئة وتشغيل سيناريوهات ماذا لو مختلفة. يجب أن تدعم التقارير التصور الصحيح ، ويجب أن تكون واجهة المستخدم قابلة للتكوين دون الحاجة إلى البرمجة.

إدارة البيانات

تتطلب التحليلات الوصفية الكثير من البيانات ، وتحتاج البيانات إلى التنظيف والموافقة قبل الاستخدام. عند التسوق ، تحتاج إلى نظام أساسي به أدوات لجلب البيانات وتحويل البيانات وإجراء عمليات التحقق لتحديد الروابط المفقودة. يجب أن يدعم النظام الأساسي أيضًا سير العمل حيث يتلقى أحد المستخدمين البيانات ، ويقوم آخر بمراجعتها أو تحريرها ، ويوافق عليها آخر. أخيرًا ، ضع في اعتبارك توافق النظام الأساسي مع التطبيقات.

بنيان

تتضمن بعض الأسئلة التي تحتاج إلى طرحها هنا ما يلي: هل تقدم خدمة سحابية؟ هل تحتاج إلى وقت للتثبيت؟ ما مقدار قابلية التوسع التي توفرها؟ مرة أخرى ، تأكد من أن البائع قد اتخذ إجراءات أمنية مشددة.

التحليلات الوصفية مقابل. التحليلات التنبؤية

لفهم الاختلاف الرئيسي في التحليلات الوصفية مقابل التحليلات التنبؤية ، تخيل المدير في شركة البضائع المعبأة (دعنا نسميها Davina) ومحلل الأعمال (دعنا نسميه Ed).

تذهب Davina إلى Ed وتطلب منه إنشاء لوحات معلومات تجمع البيانات للإجابة على الأسئلة التي يمكن أن تساعد في اتخاذ القرار. إذا كانت المديرة ، Davina ، تعاني من ميزانيتها ، فيمكن أن تقوم Ed بتجميع لوحات المعلومات التي تساعدها على تتبع إنفاقها وإرسال إشعاراتها عندما تقترب من ميزانيتها الشهرية. لكي ينشئ Ed لوحة القيادة لدافينا ، فإنه يحتاج إلى إنشاء تقرير يقوم بتحديث نفقاتها على العروض الترويجية والإعلانات والمعارض التجارية وأي فئات أخرى من الإنفاق. إلى جانب الإشعارات ، ينشئ Ed أيضًا مخططات وصورًا تعرض بيانات إنفاق Davina في الوقت الفعلي. هذا مثال على ذكاء الأعمال ، والذي يشكل الأساس لتحليلات الأعمال.

التحليلات التنبؤية

من المثال أعلاه ، يمكن أن تلتزم Davina بالميزانية ، باتباع لوحات المعلومات التي ينشئها Ed. من خلال ذكاء الأعمال ، يمكن لـ Davina إخبار الحملات ومبادرات القنوات والشخصيات القيادية التي حققت أعلى إيرادات للأعمال. ومع ذلك ، لا يزال ذكاء الأعمال غير كافٍ لتبسيط الشركة لأن الأفكار الواردة لا تقدم الصورة الكاملة إلى جانب تتبع النفقات.

بعد تتبع إنفاقها ، لا تزال هناك مشكلات مثل اضطراب العملاء في التأثير على العمل. بالنسبة للتحليلات الوصفية ، يحتاج Ed ، محلل الأعمال ، إلى جمع بيانات التسويق والمبيعات. تشتمل البيانات على معلومات حول إغلاق الصفقات ، والخسائر ، وإدارة موقع الويب ، ومشاركة الوسائط الاجتماعية ، وسلوك العملاء ، ومعلومات الحملة ، ومشاركة العلامة التجارية.

باستخدام البيانات التي تم جمعها ، يمكن لـ Ed إنشاء نمذجة تنبؤية للتنبؤ باحتمالية النتائج. للقيام بذلك ، يستخدم المحلل تحليل الانحدار ، ومطابقة الأنماط ، والإحصاءات متعددة المتغيرات ، والتنبؤ. ستساعد التنبؤات دافينا على تحسين أدائها التسويقي.

من خلال التحليلات التنبؤية ، يتنبأ قادة الأعمال باحتمالية تضخيم العملاء والتدخل قبل حدوث الضرر. مع انخفاض معدل التغيير ، ترتفع هوامش ربح الأعمال. هذا مثال على التحليلات التنبؤية.

من أين تأتي التحليلات الوصفية؟

حتى مع التحليلات التنبؤية ، لا تزال هناك بعض الأسئلة دون إجابة. تُظهر التحليلات الوصفية القنوات التي تحقق أكبر قدر من الإيرادات وتساعد في توقع النتائج ، لكن التحليلات لا تخبرك بما يجب عليك فعله.

على سبيل المثال ، إذا فهمت أن قناة التسويق "أ" تحقق أكبر قدر من الإيرادات ، فما مقدار الأموال التي يجب أن تنفقها على هذه القناة لتحقيق أكبر قدر من العوائد؟ Those in marketing might need to understand the exact dollar to allocate for optimal return on investment.

When precise answers on what to do are needed, prescriptive analytics come in. Business analysts collect data on business processes, rules, objectives, preferences, constraints, policies, boundaries, best practices, revenue, and costs. Using the data and a set of algorithms, analysts are able to find the way forward. Prescriptive analytics tells you what to do – you enter the math to define a problem and a set of algorithms find the most feasible solution. Here is a great image that helps to understand how these two analytical tools work together.

(Image credit: SMatstraffic)

Implementing the Prescriptive Analytics Initiative

Once you understand what is prescriptive analytics and the tools available, you can now implement an initiative. When doing so, you need to:

• Establish your vision
• List the critical process steps
• Ensure you have the right skills

Your vision is the overall opportunity that prescriptive analytics presents. The vision includes how the business seeks to make its decisions now and in the future, how these decisions will affect business performance, and a roadmap of the steps to follow. The roadmap contains key steps that the organization needs to follow to achieve its objectives. Education should be part of the vision as prescriptive analytics is seen as a niche that only Operations Research PhDs understand.

The key processes from evaluation to implementation include:

• Team assignment – find a team
• Value discovery – interviews and workshops to define the problem
• Proof of concept, POC – identify a subset of problems to run a proof of concept
• Implementation – this is the design and model building process
• Data management and workflow management, user interface development, technical testing, and user acceptance training
• Expansion – leverage the initial win and identify the next areas of problems

ملخص

Prescriptive analytics by definition shows that it is a set of analyses that seeks to answer the question; ما يجب القيام به؟ How much to invest? What to do first? While other analytics give you so much data to help you make the right decision, prescriptive analytics points you to the exact direction of the decision.

Prescriptive analytics is either heuristics-based or optimization-based. Heuristics based analytics uses a set of what-if rules to prescribe solutions. These solutions may not be feasible. Optimization-based prescriptive analytics applied math and algorithms to find the most feasible solution. There are many tools to use, but they all fall into two categories; modeling platforms and packaged applications. Packaged applications are ready-to-use out of the box and only require a few configurations and settings while modeling platforms help you create applications.

Diib Will Team with You to Improve Performance

You'll have no need to purchase a packaged application for your prescriptive analytics needs when you partner with Diib. In the land of prescriptive analytics and performance analysis, Diib leads the market in both technology and expert staff. Our software compiles data from countries all over the world as well as in the United States. We take this data and give you actionable insights for improvement and performance enhancement. Here is what sets Diib apart from the rest:

• مراقبة معدل الارتداد وإصلاحه
• تكامل وأداء وسائل التواصل الاجتماعي
• الصفحات المكسورة التي يوجد بها روابط خلفية (404 checker)
• أدوات مراقبة وتتبع الكلمات الرئيسية والوصلة الخلفية والفهرسة
• تجربة المستخدم وتحسين سرعة الهاتف المحمول
• المراقبة الفنية لتحسين محركات البحث

انقر هنا للحصول على مسح مجاني أو اتصل ببساطة على 800-303-3510 للتحدث إلى أحد خبراء النمو لدينا.