في عالم اليوم الذي يعتمد على البيانات، يؤدي محللو البيانات دورًا حاسمًا في مساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة. ومع الكم الهائل من البيانات المتاحة، قد يكون من الصعب تحليل البيانات واستخراج الرؤى يدويًّا. وحينئذ يأتي دور أدوات تحليل البيانات.
مع استمرار تقدُّم التكنولوجيا، تتقدَّم الأدوات المتاحة لمحللي البيانات أيضًا. لا تعمل هذه الأدوات على تبسيط عملية تحليل البيانات فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين دقة وكفاءة النتائج. مع وجود عدد من الخيارات للاختيار من بينها، قد يكون من الصعب تحديد الأدوات الأنسب لاحتياجاتك. ولكن إذا كنت جادًّا حقًّا بشأن الوظائف المتعلقة بعلم البيانات، فأنت بحاجة إلى الحصول على خبرة عملية في هذه الأدوات.
في عام 2024، أصبح لدى محللي البيانات مجموعة كبيرة من الأدوات لتحليل البيانات تحت تصرفهم. سواء كنت محترفًا متمرسًا في علم البيانات أو بدأت للتو في هذا المجال، فإن امتلاك الأدوات المناسبة يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا في مشروعات تحليل البيانات الخاصة بك. لمساعدتك في التنقل في المشهد، تجمعنا قائمة بأفضل أدوات تحليل البيانات التي يجب على كل محلل بيانات التفكير في استخدامها في عام 2024.
اقرأ أيضًا: الاستثمار الجيد.. نصائح وخطوات و أفضل طرقه
ما أدوات تحليل البيانات؟
أدوات تحليل البيانات هي برامج أو تطبيقات تُساعد المحترفين على جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها وتصورها. تُستخدم لاستخراج رؤى من البيانات يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة.
يتوافر عدد من أدوات تحليل البيانات المختلفة، ولكل منها نقاط قوتها ونقاط ضعفها. تعتمد أفضل أداة لمهمة معينة على الاحتياجات المحددة للمستخدم وطبيعة البيانات. الآن دعنا نلقي نظرة على أنواع مختلفة من أدوات تحليل البيانات حسب الغرض منها.
اقرأ أيضًا: كيف تؤثر التكنولوجيا على الطبيعة البشرية ؟
أفضل 4 أدوات لتحليل البيانات لتصور البيانات
يُعدُّ التصور المرئي للبيانات جانبًا أساسيًّا من جوانب تحليل البيانات، إذ يساعد في تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى سهلة الفهم ومؤثرة. إنها واحدة من أهم المهارات لمحللي البيانات. فيما يلي بعض أفضل أدوات تحليل البيانات للتصور المرئي للبيانات التي تلبي احتياجات ومجموعات مهارات مختلفة:
1. الجدول:
Tableau هي أداة رائدة لتصور البيانات مصممة خصيصًا لمحللي البيانات؛ فهي تمكنك من تحويل البيانات الخام إلى لوحات معلومات وتقارير جذابة وتفاعلية تكشف عن رؤى وتدفع عملية اتخاذ القرارات المستنيرة. وهي معروفة بواجهتها القائمة على السحب والإفلات ولوحات المعلومات التفاعلية، وهي إلى ذلك جيدة للمستخدمين غير الفنيين ولإنشاء صور مذهلة.
نقاط القوة الرئيسة:
- سهولة السحب والإفلات
- تصورات مذهلة
- الاستكشاف التفاعلي
- تحليل البيانات العميقة
- بيئة تعاونية
- إمكانية الوصول عبر الهاتف المحمول
فوائد لمحللي البيانات:
- رؤى أسرع
- التواصل الواضح
- رواية البيانات
- تحسين عملية اتخاذ القرار
- زيادة الإنتاجية
ثانيًا: Power BI:
Power BI، أداة الاستخبارات التجارية الرائدة من Microsoft، أصبحت بسرعة الخيار المفضل لمحللي البيانات. إن ميِّزاتها القوية وتكاملها السلس مع نظام Microsoft البيئي تجعلها أصلًا قيمًا في مجموعة أدوات تحليل البيانات الخاصة بك. إنها واحدة من أكثر أدوات الذكاء الاصطناعي شيوعًا لتحليل البيانات.
نقاط القوة الرئيسة:
- واجهة بديهية
- قوة تكامل البيانات
- مكتبة تصور غنية
- نمذجة البيانات المتقدمة
- رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي
- التعاون السلس
- الوصول عبر الهاتف المحمول
فوائد لمحللي البيانات:
- زيادة الإنتاجية
- رؤى قابلة للتنفيذ
- رواية البيانات
- تحسين التواصل
- تعزيز التعاون
- قابلية التوسع
ثالثا. المراقب:
تكتسب Looker، وهي منصة استخبارات أعمال قائمة على السحابة، مكانتها بسرعة في مجموعة أدوات محللي البيانات. إن نهجها الفريد في نمذجة البيانات واستكشاف الخدمة الذاتية يجعلها أصلًا قيمًا للمستخدمين الفنيين وغير الفنيين.
نقاط القوة الرئيسة:
- خدمة ذاتية للذكاء الاصطناعي
- بيئة تعاونية
- الاستكشاف المتقدم
- الأمن والحوكمة
- قابلية التوسع
فوائد لمحللي البيانات:
- وقت أسرع للحصول على رؤى
- إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات
- التركيز على التحليل المعقد
- التواصل الواضح
- التحكم في الإصدار ومسارات التدقيق
رابعا. حبكة:
لقد أحدثت Plotly، وهي مكتبة Python مفتوحة المصدر قوية، ضجة كبيرة في عالم تصور البيانات. إن قدرتها على إنشاء تصورات تفاعلية مذهلة وذات جودة عالية تجعلها أداة قيمة لأي محلل بيانات يسعى إلى توصيل الأفكار بفعالية.
نقاط القوة الرئيسة:
- القصص التفاعلية
- تنوع التصورات
- التخصيص
- التكامل السلس
- إمكانات الاتصال بالإنترنت وغير متصل بالإنترنت
- مفتوح المصدر ويعتمد على المجتمع
فوائد لمحللي البيانات:
- تحسين التواصل
- رؤى أعمق للبيانات
- تأثير أكبر
- التعاون والمشاركة
- المرونة والتخصيص
اقرأ أيضًا: تخصص التكنولوجيا الحيوية
أفضل أداتين لتحليل البيانات باستخدام لغات البرمجة
لغات البرمجة هي أدوات قوية لمحللي البيانات، إذ تمنحك المرونة والتحكم والتخصيص العميق مقارنة بأدوات النقر. ومع ذلك، فإن اختيار اللغة المناسبة يعتمد على احتياجاتك المحددة ومجموعة المهارات ومتطلبات المشروع. فيما يلي تفصيل لبعض الخيارات الشائعة:
1. بايثون:
لقد برزت لغة بايثون على أنها قوة دافعة في مجال تحليل البيانات، إذ تقدم مجموعة متنوعة وواسعة من الأدوات والمكتبات التي تمكن محللي البيانات من استخراج رؤى مفيدة من مجموعات البيانات المعقدة. إنها لغة متعددة الاستخدامات وعامّة الأغراض مع نظام بيئي غني بمكتبات علوم البيانات مثل Pandas وNumPy وMatplotlib. تجعل بساطتها وسهولة قراءتها ودعم المجتمع النابض بالحياة من بايثون خيارًا مثاليًّا لمحللي البيانات.
نقاط القوة الرئيسة:
- التنوع
- نظام بيئي واسع النطاق
- مناسب للمبتدئين
- مفتوح المصدر ومجاني
- مرونة التكامل
فوائد لمحللي البيانات:
- كفاءة
- إنتاجية
- المرونة
- تعاون
- التقدم الوظيفي
2. لغة البرمجة R:
وهي لغة برمجة قوية ومفتوحة المصدر وبيئة برمجية، حجر الزاوية في مجموعة أدوات محللي البيانات. تشتهر R بقدراتها الحاسوبية الإحصائية ونظامها البيئي الغني بالحزم، وتمكن محللي البيانات من استكشاف البيانات وتحليلها وتصورها بدقة لا مثيل لها. تُعرَف هذه اللغة بأنها إحدى أدوات تحليل البيانات للبحث النوعي.
نقاط القوة الرئيسة:
- قوة إحصائية
- الموثوقية الأكاديمية.
- خيارات التخصيص
- التنمية المجتمعية
- أدوات تحليل البيانات مفتوحة المصدر ومجانية
فوائد لمحللي البيانات:
- تحليل متعمق
- تصورات جاهزة للنشر
- المرونة والتحكم
- التعاون والدعم
- فعالية التكلفة
أفضل أداتين لتحليل البيانات الضخمة
1. أباتشي هادوب:
لقد برز Apache Hadoop بصفته أداة ثورية في مجال معالجة البيانات الضخمة، إذ يوفر إطار عمل قابل للتطوير وموزع للتعامل مع كميات هائلة من البيانات. صُمِّم Hadoop في الأصل للتخزين والمعالجة الموزعة، ثم تطور ليصبح أداة أساسية لمحللي البيانات الذين يتعاملون مع مجموعات بيانات ضخمة وللمحترفين الذين يسعون إلى مسار وظيفي في مجال البيانات الضخمة.
نقاط القوة الرئيسة:
- المعالجة الموزعة
- فعالة من حيث التكلفة
- المرونة
- تحمل الخطأ
- مجتمع كبير
فوائد لمحللي البيانات:
- تحليل مجموعات البيانات الضخمة
- تحليل فعال من حيث التكلفة
- التعامل مع البيانات المتنوعة
- تدفقات العمل القابلة للتطوير
- بيئة تعاونية
2. أباتشي سبارك:
لقد برز Apache Spark بصفته أداة تحويلية في مجال تحليل البيانات، لأنه محرك تحليلات سريع وموحد لمعالجة البيانات الضخمة. لقد أصبح عنصرًا أساسيًّا لمحللي البيانات الذين يسعون إلى حلول فعالة وقابلة للتطوير للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة.
نقاط القوة الرئيسة:
- معالجة في الذاكرة
- محرك معالجة البيانات الموحد
- سهولة الاستخدام مع واجهات برمجة التطبيقات
- تحمل الخطأ
- نموذج الحوسبة الموزعة
- مكتبات التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي
- تحسين موقع البيانات
فوائد لمحللي البيانات:
- فعالة من حيث التكلفة
- المرونة
- تحسين جودة البيانات
- التحليل التفاعلي
- بيئة تعاونية
- المجتمع والموارد الكبيرة
- أفضل 4 أدوات أخرى جديرة بالملاحظة لتحليل البيانات
أولًا: SAS:
SAS (نظام التحليل الإحصائي) هو مجموعة برامج قوية وشاملة تستخدم على نطاق واسع للتحليلات المتقدمة والنمذجة الإحصائية وإدارة البيانات. وهو مثالي للمشروعات المعقدة واسعة النطاق والمنظمات ذات الموارد المالية الكبيرة، ويتطلب تدريبًا وخبرة متخصصة، ما يجعله أقل سهولة للمبتدئين.
نقاط القوة الرئيسة:
- التحليل الإحصائي
- إدارة البيانات
- استخبارات الأعمال
فوائد لمحللي البيانات:
- النمذجة الإحصائية المتقدمة
- إدارة البيانات على مستوى المؤسسة
- إعداد التقارير الشاملة للأعمال
ثانيًا: إكسل:
تطبيق جدول بيانات واسع الاستخدام يتمتَّع بإمكانات تحليل بيانات أساسية. وهو رائع للمهام البسيطة، مثل تنظيف البيانات والحسابات والتصورات، ولكن قد يكون محدودًا في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة أو التحليل المعقد.
نقاط القوة الرئيسة:
- واجهة سهلة الاستخدام
- تصور البيانات
- التنوع
فوائد لمحللي البيانات:
استكشاف البيانات السريع:
- تحليل مخصص
- سهولة الاستخدام
ثالثًا. السكاكين:
منصة مفتوحة المصدر بواجهة سحب وإفلات لدمج البيانات وتحليلها وتصورها. وهي سهلة الاستخدام ومناسبة للمبتدئين، ما يجعلها مناسبة لغير المبرمجين. ومع ذلك، فهي محدودة مقارنة بالأدوات الأكثر تقدمًا من حيث القوة والمرونة. مع أنَّها قد لا تكون مثالية للمهام الفنية العالية أو المشروعات واسعة النطاق.
نقاط القوة الرئيسية:
- تحليلات البيانات المرئية
- قدرات التكامل
- مفتوح المصدر وقابل للتوسع
فوائد لمحللي البيانات:
- تصميم سير العمل المرئي
- التكامل الواسع
- المرونة والتخصيص
ثالثًا: تحليلات جوجل:
تتميَّز أداة Google Analytics بأنها أداة تحليل بيانات قوية، وهي مصممة في المقام الأول لتحليلات الويب. ويستفيد محللو البيانات من هذه الأداة في التسويق الرقمي للحصول على رؤى قيمة عن أداء موقع الويب وسلوك المستخدم وإشارات الأداء الرئيسة المختلفة.
نقاط القوة الرئيسة:
- تخصص تحليلات الويب
- إمكانات إعداد التقارير في الوقت الفعلي
- التكامل مع نظام Google البيئي
- واجهة سهلة الاستخدام
- التخصيص والقدرة على التكوين
فوائد لمحللي البيانات:
- تحليل أداء الويب
- رؤى سلوك المستخدم
- تقييم فعالية المحتوى
- تحليل مسار التحويل
- تحليلات التسويق الرقمي
- تقسيم الجمهور
- إعداد التقارير ولوحات المعلومات المخصصة
ختامًا.. تتوافر أنواع مختلفة من أدوات تحليل البيانات التي يُمكن أن تساعدك بصفتك محلل بيانات؛ لذا إذا كُنت حريصًا على صقل مهاراتك وبدء هذه المهنة أو حتى وظائف أخرى في علم البيانات، فعليك أن تبدأ عملية التعلم الآن.
يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.