أهمية تحليل النتائج وتفسيرها في البحث العلمي

لقد احتل تحليل البيانات وتفسيرها الآن مركز الصدارة مع ظهور العصر الرقمي، ويمكن أن يكون الكم الهائل من البيانات مخيفاً. في الواقع، وجدت دراسة للكون الرقمي أن إجمالي إمداد البيانات في عام 2012 كان 2.8 تريليون غيغابايت. بناءً على هذا المقدار من البيانات وحده، من الواضح أن بطاقة الاتصال لأي مؤسسة ناجحة في عالم اليوم العالمي. بالتالي ستكون القدرة على تحليل البيانات المعقدة، وإنتاج رؤى قابلة للتنفيذ والتكيف مع احتياجات السوق الجديدة، كل ذلك بسرعة التفكير.

لوحات معلومات الأعمال هي أدوات العصر الرقمي للبيانات الضخمة، قادرة على عرض مؤشرات الأداء الرئيسية لكل من تحليلات البيانات الكمية والنوعية. بالتالي فهي مثالية لاتخاذ قرارات السوق سريعة الخطى والقائمة على البيانات التي تدفع قادة الصناعة اليوم إلى النجاح المستدام. فمن خلال فن الاتصال المرئي المبسط، تسمح لوحات معلومات البيانات للشركات بالمشاركة في اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. وبالتالي هي أدوات رئيسية في تفسير البيانات، بادئ ذي بدء دعنا نجد تعريفاً لفهم ما يكمن وراء هذه الممارسة.

كيف تقوم بتحليل النتائج وتفسيرها؟

عند تفسير البيانات، يجب على المحلل محاولة تمييز الاختلافات بين الارتباط والسببية والمصادفات. بالإضافة إلى العديد من التحيزات الأخرى ولكن عليه أيضاً أن يأخذ في الاعتبار جميع العوامل المتضمنة التي قد تؤدي إلى نتيجة. هناك طرق مختلفة لتفسير البيانات يمكن للمرء استخدامها لتحقيق ذلك.

تم تصميم تفسير البيانات لمساعدة الأشخاص على فهم البيانات الرقمية التي تم جمعها وتحليلها وتقديمها. وذلك سيؤدي وجود طريقة أساسية لتفسير البيانات إلى تزويد فرق المحللين لديك بهيكل وأساس متسق. في الواقع، إذا كان لدى العديد من الإدارات مناهج مختلفة لتفسير نفس البيانات أثناء مشاركة نفس الأهداف. فقد ينتج عن ذلك بعض الأهداف غير المتطابقة، ستؤدي الأساليب المتباينة إلى مضاعفة الجهود. والحلول غير المتسقة، وإهدار الطاقة، والوقت والمال حتماً.

لماذا تحليل النتائج وتفسيرها مهم؟

الغرض من الجمع والتفسير هو الحصول على معلومات مفيدة وقابلة للاستخدام واتخاذ القرارات الأكثر استنارة قدر الإمكان. حيث يوفر جمع البيانات وتفسيرها مزايا غير محدودة لمجموعة واسعة من المؤسسات والأفراد. وقد يشمل تحليل البيانات وتفسيرها، بغض النظر عن الطريقة والحالة النوعية أو الكمية، الخصائص التالية. أولاً تحديد البيانات وتفسيرها، ومقارنة البيانات، وتحديد القيم المتطرفة للبيانات، والتوقعات المستقبلية.

فيساعد تحليل البيانات وتفسيرها، في النهاية على تحسين العمليات وتحديد المشكلات. حيث من الصعب النمو وإجراء تحسينات يمكن الاعتماد عليها بدون الحد الأدنى من جمع البيانات وتفسيرها على الأقل. ومع ذلك، بدون البحث والتحليل المناسبين، من المرجح أن تظل الفكرة في حالة ركود إلى الأبد. إذاً، ما هي بعض الفوائد التجارية لتحليل البيانات وتفسيرها؟ لنلقي نظرة!

اتخاذ القرار المستنير:

القرار جيد فقط مثل المعرفة التي شكلته، حيث إن اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن البيانات لديه القدرة على تمييز قادة الصناعة عن البقية. فأظهرت الدراسات أن الشركات في الثلث الأعلى من صناعاتها، في المتوسط 5٪ أكثر إنتاجية و6٪ أكثر ربحية. عند تنفيذ عمليات صنع القرار المتعلقة بالبيانات المستنيرة، فلن تظهر معظم الإجراءات الحاسمة إلا بعد تحديد مشكلة أو تحديد هدف. كما يجب أن يشمل تحليل البيانات التعريف وتطوير الأطروحة وجمع البيانات متبوعاً بنقل البيانات.

تميل عملية صنع القرار المستنيرة إلى أن تكون دورية. وهذا يعني أنه لا يوجد حد حقاً. وفي النهاية تنشأ أسئلة وشروط جديدة ضمن العملية التي تحتاج إلى مزيد من الدراسة. ستؤدي مراقبة نتائج البيانات حتماً إلى إعادة العملية إلى البداية ببيانات ومشاهد جديدة.

توقع الاحتياجات مع تحديد الاتجاهات:

توفر رؤى البيانات المعرفة، والمعرفة تعد قوة. حيث تتمتع الرؤى التي تم الحصول عليها من تحليلات بيانات السوق والمستهلكين بالقدرة على تحديد اتجاهات للأقران ضمن قطاعات السوق المماثلة.

كفاءة التكلفة:

يمكن أن يوفر التنفيذ السليم لعمليات تحليل البيانات للشركات مزايا تكلفة عميقة في صناعاتها. فتوضح دراسة حديثة للبيانات أجرتها شركة Deloitte ذلك بوضوح في العثور على أن تحليل البيانات عائد الاستثمار مدفوع بتخفيضات فعالة في التكلفة. في كثير من الأحيان، يتم التغاضي عن هذه الميزة لأن كسب المال يُنظر إليه عادةً على أنه أكثر ربحاً من توفير المال. ومع ذلك، فإن تحليلات البيانات السليمة لديها القدرة على تنبيه الإدارة لفرص خفض التكلفة دون بذل أي جهد كبير من جانب رأس المال البشري.

تعتبر شركة Intel من الأمثلة الرائعة على إمكانية تحقيق كفاءة التكلفة من خلال تحليل البيانات. قبل عام 2012، أجرت إنتل أكثر من 19000 اختبار لوظيفة التصنيع على رقائقها قبل اعتبارها مقبولة للإصدار. لتقليل التكاليف وتقليل وقت الاختبار، نفذت إنتل تحليلات البيانات التنبؤية. باستخدام البيانات التاريخية والحالية، تتجنب Intel الآن اختبار كل شريحة 19000 مرة من خلال التركيز على اختبارات شرائح محددة وفردية. فبعد تنفيذه في عام 2012، وفرت Intel أكثر من 3 ملايين دولار من تكاليف التصنيع. فقد لا يكون خفض التكلفة "مثيراً" مثل ربح البيانات، ولكن كما تثبت إنتل. فإنه من فوائد تحليل البيانات التي لا ينبغي إهمالها.

البصيرة الواضحة:

تكتسب الشركات التي تجمع بياناتها وتحللها معرفة أفضل عن نفسها وعملياتها وأدائها. فيمكنهم تحديد تحديات الأداء عند ظهورها واتخاذ الإجراءات اللازمة للتغلب عليها. فيتيح تفسير البيانات من خلال التمثيل المرئي معالجة النتائج التي توصلوا إليها بشكل أسرع واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن مستقبل الشركة.

وأخيراً يمكنك طلب خدمات خاصة بتحليل النتائج وتفسيرها من فريق البيان من هنا .