ما هي التحليلات الوصفية؟
التحليلات الوصفية هي نوع من تحليلات البيانات - استخدام التكنولوجيا لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أفضل من خلال تحليل البيانات الخام. على وجه التحديد ، فإن التحليلات الإرشادية تعالج المعلومات حول المواقف أو السيناريوهات المحتملة ، والموارد المتاحة ، والأداء السابق ، والأداء الحالي ، وتقترح مسارًا للعمل أو الاستراتيجية. يمكن استخدامه لاتخاذ القرارات في أي أفق زمني ، من المدى الفوري إلى المدى الطويل.
على العكس من التحليلات الوصفية ، التحليلات الوصفية ، والتي تدرس القرارات والنتائج بعد وقوعها.
كيف يعمل التحليلات الوصفي
تعتمد التحليلات التقريبية على تقنيات الذكاء الاصطناعي ، مثل التعلم الآلي — قدرة برنامج كمبيوتر ، دون مدخلات بشرية إضافية ، على فهم البيانات التي يحصل عليها والتقدم منها ، مع تكييفها طوال الوقت. التعلم الآلي يجعل من الممكن معالجة كمية هائلة من البيانات المتاحة اليوم. عند توفر بيانات جديدة أو إضافية ، يتم ضبط برامج الكمبيوتر تلقائيًا للاستفادة منها ، في عملية أسرع بكثير وأكثر شمولاً من القدرة البشرية على الإدارة.
يمكن أن تستفيد أنواع عديدة من الشركات التي تعتمد على البيانات والوكالات الحكومية من استخدام التحليلات الإرشادية ، بما في ذلك تلك الموجودة في قطاعات الخدمات المالية والرعاية الصحية ، حيث تكون تكلفة الخطأ البشري مرتفعة.
تعمل التحليلات الوصفية مع نوع آخر من تحليلات البيانات ، التحليلات التنبؤية ، والتي تنطوي على استخدام الإحصاءات والنمذجة لتحديد الأداء في المستقبل ، استنادا إلى البيانات الحالية والتاريخية. ومع ذلك ، فإنه يمضي إلى أبعد من ذلك: باستخدام تقدير التحليلات التنبؤية لما يحتمل أن يحدث ، فإنه يوصي بما يجب اتباعه في المستقبل.
إيجابيات وسلبيات التحليلات الوصفية
التحليلات الوصفيّة يمكن أن تخترق الفوضى في حالة عدم اليقين الفوري والظروف المتغيرة. يمكن أن يساعد في منع الاحتيال ، والحد من المخاطر ، وزيادة الكفاءة ، وتحقيق أهداف العمل ، وخلق المزيد من العملاء المخلصين.
تحليلات وصفية ليست مضمونة ، ولكن. لا تكون فعالة إلا إذا عرفت المنظمات الأسئلة التي يجب طرحها وكيفية الرد على الإجابات. إذا كانت افتراضات الإدخال غير صالحة ، فلن تكون نتائج الإخراج دقيقة.
ومع ذلك ، عند استخدامها بفعالية ، يمكن أن تساعد التحليلات الإلزامية المنظمات على اتخاذ قرارات تستند إلى حقائق تم تحليلها بدرجة كبيرة بدلاً من القفز إلى استنتاجات غير مستنيرة تستند إلى غريزة. يمكن للتحليلات الوصية محاكاة احتمال النتائج المختلفة وإظهار احتمال كل منها ، ومساعدة المنظمات على فهم مستوى المخاطر وعدم اليقين الذي تواجهه بشكل أفضل مما يمكن الاعتماد عليه في المتوسطات. يمكن للمؤسسات الحصول على فهم أفضل لاحتمال السيناريوهات الأسوأ والتخطيط وفقًا لذلك.
الماخذ الرئيسية
- تستفيد التحليلات الوصفية من التعلم الآلي لمساعدة الشركات على تحديد مسار العمل بناءً على تنبؤات برنامج الكمبيوتر. تعمل التحليلات الوصفية على التحليلات التنبؤية ، والتي تستخدم البيانات لتحديد النتائج على المدى القريب. عند استخدامها بفعالية ، يمكن للتحليلات الوصفية مساعدة المؤسسات على اتخاذ القرارات بناءً على الحقائق والإسقاطات المرجحة للاحتمال ، بدلاً من القفز إلى استنتاجات غير مستنيرة تستند إلى غريزة.
أمثلة على التحليلات الوصفية
يمكن أن تستفيد أنواع عديدة من الشركات التي تعتمد على البيانات والوكالات الحكومية من استخدام التحليلات الإرشادية ، بما في ذلك تلك الموجودة في قطاعات الخدمات المالية والرعاية الصحية ، حيث تكون تكلفة الخطأ البشري مرتفعة.
يمكن استخدام التحليلات الوصفية لتقييم ما إذا كان يجب أن تطلب إدارة مكافحة الحرائق المحلية من السكان إخلاء منطقة معينة عندما تشتعل النيران في مكان قريب. يمكن أيضًا استخدامه للتنبؤ بما إذا كانت مقالة حول موضوع معين ستكون شائعة لدى القراء استنادًا إلى بيانات حول عمليات البحث والمشاركات الاجتماعية للمواضيع ذات الصلة. قد يكون هناك استخدام آخر لضبط برنامج تدريب العاملين في الوقت الفعلي بناءً على كيفية استجابة العامل لكل درس.
تحليلات وصفية للمستشفيات والعيادات
وبالمثل ، يمكن استخدام تحليلات وصفية من قبل المستشفيات والعيادات لتحسين النتائج للمرضى. يضع بيانات الرعاية الصحية في سياقها لتقييم فعالية تكلفة الإجراءات والعلاجات المختلفة وتقييم الطرق السريرية الرسمية. كما يمكن استخدامه لتحليل المرضى الذين يعانون من أعلى مخاطر إعادة القبول في المستشفى حتى يتمكن مقدمو الرعاية الصحية من فعل المزيد ، من خلال تثقيف المرضى ومتابعة الطبيب لتجنب العودة المستمرة إلى المستشفى أو غرفة الطوارئ.
تحليلات وصفية للخطوط الجوية
افترض أنك الرئيس التنفيذي لشركة طيران وتريد زيادة أرباح شركتك. يمكن أن تساعدك التحليلات الموصوفة في القيام بذلك عن طريق ضبط أسعار التذاكر وتوافرها تلقائيًا استنادًا إلى عوامل عديدة ، بما في ذلك طلب العملاء والطقس وأسعار البنزين. عندما تحدد الخوارزمية أن مبيعات التذاكر ما قبل عيد الميلاد لهذا العام من لوس أنجلوس إلى نيويورك متخلفة عن العام الماضي ، على سبيل المثال ، يمكن أن تخفض الأسعار تلقائيًا ، مع التأكد من عدم انخفاضها بدرجة كبيرة في ضوء ارتفاع أسعار النفط هذا العام.
في الوقت نفسه ، عندما تقوم الخوارزمية بتقييم الطلب الأعلى من المعتاد على التذاكر من سانت لويس إلى شيكاغو بسبب ظروف الطرق الجليدية ، يمكن أن ترفع أسعار التذاكر تلقائيًا. لا يتعين على المدير التنفيذي التحديق على جهاز كمبيوتر طوال اليوم للنظر في ما يحدث مع مبيعات التذاكر وظروف السوق ثم توجيه العمال لتسجيل الدخول إلى النظام وتغيير الأسعار يدويًا ؛ يمكن لبرنامج الكمبيوتر القيام بكل هذا وأكثر - وبسرعة أسرع أيضًا.
