غالبًا ما يقول علماء البيانات الذين لم يستخدموا أدوات BI مثل Tableau أو Power BI أو Qlik Sense أن هذه الأدوات ببساطة ليست ضرورية. لقد قاموا بالفعل بتشفير البرامج النصية الخاصة بهم في إطار عمل مفتوح المصدر ، وأن البرامج النصية تؤدي المهمة على ما يرام.

إذا تعمقت قليلاً في هذه المسألة ، فغالبًا ما تسمع نفس تلك البيانات علماء يتحدثون عن بعض الاحتياجات التي لا تلبيها نصوصهم. في الواقع ، عادةً ما تتلخص في المشكلات التالية:

القص.

يمكن أن تكون لوحات المعلومات والتصورات لا تقدر بثمن ، ولكن فقط مع الشرح والسرد والسياق الصحيح. بدون ذلك ، فإنهم منفتحون على التفسير من قبل كل مشاهد. لهذا السبب يتعين على علماء البيانات (ومستخدمي التحليلات الآخرين) إعطاء صوت للبيانات. يحتاجون إلى شرح ما وجدوه ، وإخبار السرد ، والإشارة إلى كلما انحرفت القيم المتطرفة في اتجاه ما ، والمساهمة باقتراحاتهم. يتطلب العمل سياقًا ، وهذا النهج هو ما يجعل الإجراء المستنير ممكنًا. بعد كل شيء ، هذا ما أدوات ذكاء الأعمال كل شيء عن - تمكين صنع القرار القائم على البيانات. إذا كنت ستتخذ قرارات بناءً على البيانات ، فأنت تريد أن تكون هذه البيانات كاملة قدر الإمكان. وأحيانًا ، لكي تكتمل البيانات ، تحتاج إلى أكثر من مجرد تصورات على الصفحة.

الاستكشاف وليس التحضير.

بدون مهندس بيانات مجتهد أو أداة ذكاء الأعمال ، من المحتمل أن تنفق حوالي 80٪ من جهودك على تجهيز البيانات ، و 20٪ فقط في العثور على رؤى بمجرد أن تتمكن أخيرًا من استكشافها. يتضمن إنشاء بيانات جاهزة للأعمال الكثير من العمل التحضيري ، بما في ذلك عملية تكامل البيانات بأكملها (التحويل والتطهير وما إلى ذلك). من الناحية المثالية ، ستجد أداة ذكاء الأعمال التي توفر إمكانات تكامل البيانات لتحويل البيانات ودمجها. في الواقع ، يشتمل بعضها على نظام أساسي لتكامل البيانات على مستوى المؤسسات لضمان كتالوج بيانات سلس وخط أنابيب لتحليل البيانات. بدون مساعدة أداة BI (أو مهندس بيانات مخصص) ، يمكنك استخدام وقت ثمين في عملية تكامل البيانات ، عندما كان من الممكن استخدامها بشكل أكثر كفاءة في مهام أخرى. الأمر يشبه قضاء ساعات في تحضير وجبة ثم تناولها في 5 دقائق. إذا كنت تقضي وقتًا أطول في إعداد البيانات أكثر مما تقضيه في استكشافها ، فربما حان الوقت للتفكير في تغيير الاستراتيجية.

الاستكشاف من كل زاوية.

نصوص بلغة Python و R وما إلى ذلك. يمكن بالتأكيد تقديم إجابات فعالة للأسئلة المحددة مسبقًا ؛ ومع ذلك ، يقتصر تحليلهم على نموذج خطي قائم على SQL. لن يقوم نهجهم المستند إلى الاستعلام إلا باستكشاف البيانات ضمن حدود معينة ، وبالتالي فإن الاكتشافات التي يمكنك القيام بها محدودة أيضًا. تتخذ بعض أدوات ذكاء الأعمال أسلوبًا مختلفًا ، مع محركات تسمح باستكشاف البيانات مجانًا. يمكنك الاستكشاف في أي اتجاه ومن جميع الزوايا. هذا النوع من استكشاف البيانات يكشف حتى عن الاتصالات الغامضة ؛ ستتمكن من رؤية الاتجاهات والقيم المتطرفة والأنماط التي على الأرجح لم تكن لتوصل إلى نهج أكثر تقليدية. ربما لم تكن على علم بالاستعلام عنها ، أو ربما لم تتمكن الطريقة القائمة على الاستعلام من العثور عليها على الإطلاق.

التعاون.

يتمثل أحد الموضوعات الشائعة للمناقشة بين علماء البيانات في الحاجة إلى مشاركة أفضل للمعرفة وحل المشكلات الجماعية باستخدام التحليلات والبيانات. حتى يحدث هذا ، سيستمر أصحاب المصلحة في الحصول على أجزاء مجزأة من المعرفة الضمنية ، بالإضافة إلى خبرة المجال غير المستغلة. تعمل أدوات ذكاء الأعمال على تخفيف المشكلة عن طريق السماح بالتعاون غير المتزامن مع مستخدمي الأعمال ؛ هذا يوفر الوقت الذي كان من الممكن أن يضيع أثناء انتظار القرار ، أو الجلوس من خلال الاجتماعات. لكي تكون أكثر تحديدًا ، تسمح أدوات ذكاء الأعمال للمستخدمين بتقديم اقتراحات حول كيفية استكشاف الآخرين للبيانات أو تنقيحها ، أو إضافة سرد لإعطاء سياق العمل. تمامًا مثل العديد من الأشخاص الذين يمكنهم المساهمة في مستند مشترك في محرر مستندات Google ، فإن أدوات ذكاء الأعمال هذه تجعل من الممكن تحويل الذكاء الفردي إلى ذكاء جماعي.

المرونة في التصورات.

يذهب الكثير من علماء البيانات إلى مكتبات مفتوحة المصدر من أجل تصوراتهم. من ناحية أخرى ، تبني أدوات BI مرئياتها من هياكل البيانات المحددة مسبقًا. مع هذا النهج ، ستتمتع بقدر أكبر من المرونة. يقوم المحرك بتجميع البيانات من مستوى محبب ، مما يعرض الأنماط في البيانات بشكل أكثر فعالية. هذا يجعل من السهل إنشاء نقاط بيانات مشتقة أثناء التنقل ؛ أولاً ، يتم تجميع البيانات معًا ، ثم يتم إنشاء التصورات من تلك المجموعات (ترميز الألوان ، والقياس المعياري ، وما إلى ذلك). بمجرد إنشاء ذلك ، يمكنك تتبع الرموز بغض النظر عن عدد المرئيات التي تستخدمها. والأفضل من ذلك ، أن هذه الأدوات تساعدك على الاستفادة من التصورات المثلى من أجل تحليل البيانات وفقًا لسمات معينة (مثل السلاسل الزمنية أو التحليلات الجغرافية) ، وهو أمر صعب عند استخدام مكتبات مفتوحة المصدر.

بيانات موثوقة وآمنة ومحكومة.

من أجل الوثوق بنماذجك ، يجب أن تكون قادرًا على الوثوق بالبيانات. تتضمن أفضل أدوات ذكاء الأعمال الوظائف الإضافية مثل التمثيل البصري لنسل البيانات ، أو الإدارة المركزية التي تتيح لك إدارة البيانات بأمان باستخدام الحوكمة المستندة إلى القواعد. يتيح لك هذا الأخير التحكم في المشاركة والنشر وأي المستخدمين يمكنهم الوصول إلى البيانات والتطبيقات.

بالإضافة إلى ذلك ، فأنت تريد بيانات مفهرسة. تقدم بعض أدوات BI توصيف بيانات ذكي ؛ هذا يخبر المستخدمين ليس فقط ما إذا كانت البيانات جاهزة ، ولكن أيضًا يظهر مشكلات جودة البيانات. على سبيل المثال ، يمكنه تحديد أي شيء يمكن أن يكون معلومات تحديد الهوية الشخصية ، ثم إخفاءه تلقائيًا. أخيرًا ، ستجعلك البيانات التي يمكن البحث فيها بسهولة (عبر البيانات الوصفية) تشعر وكأنك تتسوق بمجرد أن تتمكن من البحث حسب الموضوع أو مجال العمل أو مصدر البيانات.

حتى إذا قررت استخدام أداة BI لعملك ، يمكنك الاستمرار في استخدام IDE خارجي لإنشاء البرامج النصية أو تحسينها. ثم يمكنك استخدامها جنبًا إلى جنب مع أداة ذكاء الأعمال ، لتلبية الاحتياجات المذكورة أعلاه. أدوات ذكاء الأعمال عبارة عن مجموعة من التطبيقات والموصلات التي تساعدك على اتخاذ قرارات أفضل من خلال دمج البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر في نظام أساسي واحد يدعم مجموعة واسعة من حالات الاستخدام مثل تصور البيانات ولوحات المعلومات والتقارير والتحليلات المضمنة والتحليلات المعززة .

ضع في اعتبارك أنه لن تتفوق كل أداة ذكاء الأعمال في جميع القدرات ؛ سيتعين عليك إجراء البحث الخاص بك للتأكد من حصولك على البحث الذي يناسب احتياجاتك. ال تقرير Gartner Magic Quadrant حول معلومات الأعمال سيوفر لك تقييمًا غير متحيز لبائعي ذكاء الأعمال.

المصدر: ذكاء بيانات أفلاطون: PlatoData.io