غالبًا ما يتم الخلط بين تحليل الأعمال وتحليل البيانات، وذلك بسبب اشتراك كلا منهما في طبيعة العمل، كما يعمل المتخصصون في تحليل البيانات وتحليل الأعمال بشكل أقرب عن طريق البيانات المتاحة، ولكن هناك فرقًا هامًا بين هذين المجالين، لذا سنأخذ نظرة عميقة عن الفرق بين تحليل الأعمال وتحليل البيانات خلال السطور القادمة.
تحليل الأعمال Business Analysis
يهدف تحليل الأعمال أو ما يطلق عليه تحليل بيانات الأعمال إلى فهم احتياجات العملاء والأعمال وتحديد فرص التحسين، يستخدم مهارات مثل التواصل وحل المشكلات والتفكير الاستراتيجي، وينتج عنه تقارير وتوصيات تساعد الشركات على اتخاذ قرارات أفضل.
تحليل البيانات Data Analysis
يهدف إلى استخراج المعلومات من البيانات الخام وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ، يتم استخدام مهارات خاصة به مثل الإحصاء وبرمجة الكمبيوتر وتعلم الآلة، ينتج عنه لوحات معلومات وتقارير تساعد الشركات على فهم سلوك العملاء وتحسين أدائها.
بالإضافة إلى كونها مهارة هامة يمكنها أن تفتح الباب أمام العديد من الوظائف المثيرة للاهتمام في القطاعين العام والخاص.
ببساطة، تحليل الأعمال يتعلق بفهم (ما هو) بينما تحليل البيانات يتعلق بفهم (لماذا) وإليك بعض النقاط الرئيسية التي توضح الفرق بين تحليل الأعمال وتحليل البيانات.
تحليل الأعمال |
تحليل البيانات |
|
الهدف |
فهم احتياجات العملاء والأعمال وتحديد فرص التحسين |
استخراج المعلومات من البيانات الخام وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ |
المتطلبات |
مهارات تواصل قوية، فهم عميق لأعمال الشركة، التفكير الاستراتيجي |
مهارات تقنية قوية، فهم عميق للإحصاء والرياضيات |
العاملون |
يقوم محللو الأعمال بمعالجة احتياجات العمل وتقديم الحلول باستخدام البيانات. |
يعمل محللو البيانات بشكل أقرب مع البيانات ومن ثم تحليلها للكشف عن الاتجاهات والرؤى. |
المنتجات |
تقارير، توصيات |
لوحات معلومات، تقارير |
التركيز |
المشكلات التجارية |
البيانات |
الفرق الرئيسي بين تحليل الأعمال وتحليل البيانات
سنعرض الآن الفرق الرئيسي بين تحليل الأعمال وتحليل البيانات، عن طريق توضيح التفاصيل المتعلقة بكل منهما، ونوضح كيف يتعاونان لتحقيق أهداف الأعمال.
تحليل الأعمال وتحليل البيانات هما مجالان متداخلان ولكنهما مختلفان في نطاقهما وأهدافهما. لتوضيح الفرق بينهما، نستعرض كل منهما بشكل منفصل ثم نوضح كيف يختلفان.
تحليل الأعمال
تعريف: تحليل الأعمال هو عملية تقييم وفحص العمليات التجارية والاحتياجات والتحديات من أجل تحسين الأداء واتخاذ قرارات مستنيرة. يركز تحليل الأعمال على فهم كيفية تحسين العمليات التجارية لزيادة الكفاءة وتحقيق الأهداف الاستراتيجية.
الأهداف:
- تحديد المشكلات والفرص: تحليل الأعمال يهدف إلى الكشف عن المشكلات الحالية أو الفرص المستقبلية في العمليات التجارية أو الاستراتيجيات.
- تحسين العمليات: يشمل تحسين العمليات القائمة من خلال اقتراح تغييرات وإصلاحات لزيادة الكفاءة والفعالية.
- تطوير استراتيجيات: مساعدة الشركات في تطوير استراتيجيات جديدة لتحسين أدائها العام.
- تحقيق الأهداف الاستراتيجية: دعم تحقيق الأهداف الاستراتيجية للمنظمة من خلال تحسين العمليات وتطوير حلول مبتكرة.
الأنشطة الرئيسية:
- تحليل العمليات التجارية: فحص العمليات الداخلية للشركة وتحديد نقاط القوة والضعف.
- جمع المتطلبات: العمل مع أصحاب المصلحة لتحديد متطلبات الأعمال وتوقعاتهم.
- إعداد الوثائق: توثيق الاحتياجات والتوصيات في شكل وثائق تحليلية.
- تقديم الحلول: تقديم اقتراحات لتحسين العمليات أو تنفيذ أنظمة جديدة.
أدوات وتقنيات:
- نمذجة العمليات: مثل BPMN (Business Process Model and Notation) وFlowcharts.
- تقييم الفجوات: تحديد الفجوات بين الحالة الحالية والمرغوبة.
- تحليل SWOT: تحديد نقاط القوة والضعف والفرص والتهديدات.
تحليل البيانات
تعريف: تحليل البيانات هو عملية فحص وتفسير البيانات الخام لاستخراج رؤى مفيدة وتوجيه اتخاذ القرارات. يركز تحليل البيانات على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات وتحليلها باستخدام تقنيات إحصائية وأدوات متقدمة.
الأهداف:
- استخراج رؤى: تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ تساعد في اتخاذ قرارات مبنية على الأدلة.
- اكتشاف الأنماط: تحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات التي قد تكون غير واضحة في البداية.
- التنبؤ: استخدام البيانات لتوقع الاتجاهات المستقبلية والتنبؤ بالنتائج المحتملة.
- تحليل الأداء: قياس الأداء بناءً على مؤشرات الأداء الرئيسية وتحليل النتائج لتحقيق تحسين مستمر.
الأنشطة الرئيسية:
- جمع البيانات: جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات، الاستطلاعات، والسجلات.
- تنظيف البيانات: معالجة البيانات لإزالة الأخطاء والبيانات غير الصحيحة.
- تحليل البيانات: استخدام تقنيات إحصائية وأدوات تحليل البيانات مثل Python، R، أو Excel لتحليل البيانات.
- التصور: إنشاء تقارير ومرئيات لتوضيح نتائج التحليل مثل الرسوم البيانية والمخططات.
أدوات وتقنيات:
- التحليل الإحصائي: تقنيات مثل الانحدار وتحليل التباين.
- تحليل البيانات الكبيرة: استخدام أدوات مثل Hadoop وSpark.
- التصور البياني: أدوات مثل Tableau وPower BI.
الاختلافات الرئيسية بين تحليل الأعمال وتحليل البيانات
التركيز:
-
- تحليل الأعمال: يركز على تحسين العمليات واتخاذ القرارات الاستراتيجية من خلال فهم العمليات التجارية وتحديد الفرص والتحديات.
- تحليل البيانات: يركز على تحليل البيانات الخام لاكتشاف الأنماط والاتجاهات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ.
المدخلات:
-
- تحليل الأعمال: يعتمد على المعلومات الوصفية مثل متطلبات الأعمال وملاحظات أصحاب المصلحة.
- تحليل البيانات: يعتمد على البيانات الكمية التي يتم جمعها وتحليلها باستخدام تقنيات إحصائية.
النتائج:
-
- تحليل الأعمال: يوفر توصيات لتحسين العمليات وتنفيذ استراتيجيات جديدة.
- تحليل البيانات: يوفر رؤى وتحليلات بناءً على البيانات المستخدمة لتوجيه اتخاذ القرارات.
الأدوات والتقنيات:
-
- تحليل الأعمال: يستخدم نماذج عمليات وأدوات تحليل الأعمال.
- تحليل البيانات: يستخدم أدوات التحليل الإحصائي وتقنيات تصور البيانات.
التكامل بين تحليل الأعمال وتحليل البيانات
في الواقع، يمكن أن يعمل تحليل الأعمال وتحليل البيانات بشكل تكاملي. تحليل البيانات يمكن أن يوفر البيانات اللازمة لتحليل الأعمال، بينما يمكن لتحليل الأعمال أن يوجه كيفية جمع البيانات وتحليلها لتحقيق أهداف استراتيجية محددة. يتكاملان في العديد من المجالات لتقديم رؤية شاملة وتحقيق نتائج فعالة.
الخلاصة
في عالم الأعمال الحديث، يعد فهم الفرق بين تحليل الأعمال وتحليل البيانات أمراً ضرورياً لتحقيق النجاح والنمو المستدام. بينما يتناول تحليل الأعمال تحسين الأداء الاستراتيجي والعمليات التجارية، يركز تحليل البيانات على استخراج رؤى عملية من كميات كبيرة من البيانات الخام. هذه التباينات في التركيز والهدف تجعل كل منهما فريدًا ولهما أدوار محددة في تحقيق الأهداف التنظيمية.
تحليل الأعمال يقدم قيمة من خلال تحسين العمليات وفهم المتطلبات التجارية لتطوير استراتيجيات فعالة. يتمحور حول تحليل العمليات القائمة، فهم احتياجات أصحاب المصلحة، وتقديم الحلول التي تعزز الكفاءة وتساعد في تحقيق الأهداف الاستراتيجية. هذه النظرة الشمولية تمكن الشركات من تحسين الأداء الداخلي واستجابة متكاملة للتحديات والفرص.
من ناحية أخرى، يساهم تحليل البيانات في توفير رؤى دقيقة وقابلة للتنفيذ بناءً على البيانات الكمية. من خلال تقنيات التحليل الإحصائي وأدوات التصور، يمكن للمنظمات تحديد الأنماط والاتجاهات التي قد تؤدي إلى قرارات استراتيجية مدروسة. التحليل الدقيق للبيانات يتيح للشركات التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، تحسين أداء الأعمال، وتقديم تجارب عملاء محسنة.
التكامل بين تحليل الأعمال وتحليل البيانات يوفر ميزة تنافسية قوية. تحليل البيانات يزود محللي الأعمال بمعلومات دقيقة تساعدهم في فهم أعمق للعمليات والتحديات، بينما يساعد تحليل الأعمال في توجيه كيفية جمع البيانات وتحليلها بما يتماشى مع الأهداف الاستراتيجية. العمل المشترك بين هذين المجالين يعزز من قدرة الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة، تحسين الأداء، وتحقيق النمو المستدام.
بالتالي، من الضروري أن تدرك الشركات أهمية دمج وتحسين استخدام كل من تحليل الأعمال وتحليل البيانات لتحقيق أقصى قدر من الفوائد. استخدام هذه الأدوات بشكل متكامل يساعد في تحقيق الأهداف الاستراتيجية بفعالية، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة، تعزيز رضا العملاء، وزيادة الربحية. إن فهم الأدوار المختلفة لكل منهما واستخدامها بشكل متكامل يعد أحد مفاتيح النجاح في بيئة الأعمال المعقدة والمتغيرة باستمرار.
