التحليلات والتقارير

التحليلات والتقارير  هي عملية جمع ومعالجة وتحليل البيانات بهدف عرضها في شكل تقارير ولوحات معلومات تساعد في دعم اتخاذ القرار داخل المؤسسات. يُستخدم هذا المجال في العديد من القطاعات مثل الأعمال، الصحة، التعليم، والحكومات. ويُعتبر جزءًا أساسيًا من علوم البيانات وذكاء الأعمال، حيث يجمع بين الأساليب الإحصائية وأدوات التصور البياني للبيانات والتقنيات الحديثة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

 التاريخ 
بدأت ممارسة التحليلات منذ النصف الأول من القرن العشرين مع تطور البحث العملياتي وأساليب الإحصاء التطبيقي في مجال الإدارة والاقتصاد. ومع ظهور الحواسيب في الخمسينيات، أصبح تخزين البيانات وتحليلها أكثر سرعة وفعالية.Davenport, T. H., & Harris, J. (2007). Competing on Analytics: The New Science of Winning. Harvard Business School Press.
في التسعينيات، أدى انتشار أنظمة إدارة قواعد البيانات وتكنولوجيا مستودع البيانات (Data Warehousing) إلى توسع استخدام التحليلات. أما في القرن الحادي والعشرين، فقد ساهمت البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي في إحداث ثورة في هذا المجال.Marr, B. (2016). Big Data in Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results. Wiley.

 أنواع التحليلات 
يمكن تصنيف التحليلات إلى عدة أنواع رئيسية:Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2019). Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective. Pearson.
 التحليلات الوصفية (Descriptive Analytics): تركز على تلخيص ما حدث في الماضي من خلال تقارير وجداول ورسوم بيانية.
 التحليلات التشخيصية (Diagnostic Analytics): تهدف إلى تحديد أسباب الظواهر والنتائج من خلال دراسة العلاقات بين البيانات.
 التحليلات التنبؤية (Predictive Analytics): تعتمد على النمذجة التنبؤية والتعلم الآلي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
 التحليلات التوجيهية (Prescriptive Analytics): تقترح إجراءات وخيارات لتحسين القرارات المستقبلية.

 المكونات الرئيسية 
 جمع البيانات: الحصول على بيانات من مصادر داخلية (مثل أنظمة الموارد البشرية والمالية) أو خارجية (مثل وسائل التواصل الاجتماعي أو بيانات السوق).
 معالجة البيانات: تنظيف البيانات وتصنيفها وتجهيزها للتحليل باستخدام تقنيات مثل ETL.
 التحليل: تطبيق أساليب الإحصاء الاستدلالي، التعلم الآلي، والنمذجة التنبؤية.
 التصور البياني: استخدام الرسوم البيانية والمخططات لعرض النتائج بطريقة بصرية مفهومة.
 التقارير: تقديم النتائج على شكل مستندات أو لوحة معلومات تفاعلية لدعم الإدارة وصناع القرار.

 التطبيقات 
 الأعمال : تحسين تجربة العملاء، إدارة سلسلة الإمداد، وتطوير استراتيجيات التسويق الرقمي.
 الصحة : تحليل السجلات الطبية والتنبؤ بالأوبئة وتحسين إدارة المستشفيات.
 التعليم : قياس أداء الطلبة وتطوير البرامج الأكاديمية استنادًا إلى تحليلات تعلمية.
 الحكومات : دعم السياسات العامة وتطوير الخدمات الإلكترونية.

 الأدوات الشائعة 
من بين أشهر أدوات التحليلات والتقارير:
 Microsoft Power BI
 Tableau
 Google Data Studio
 QlikView
 Excel
 أنظمة ذكاء الأعمال (Business Intelligence Systems)

 التحديات 
رغم الفوائد، يواجه هذا المجال تحديات مثل:
 جودة البيانات ودقتها.
 الخصوصية وحماية المعلومات الشخصية.
 تعقيد النماذج التحليلية وصعوبة تفسيرها من قبل غير المتخصصين.

 انظر أيضًا 
 تحليل البيانات 
 ذكاء الأعمال 
 علوم البيانات
 إحصاء
 التصور البياني للبيانات
 البيانات الضخمة

 مراجع 

تصنيف:تحليل البيانات
تصنيف:ذكاء الأعمال
تصنيف:إدارة الأعمال