📘 حفظ قوي - تحليلات الأعمال

• تساعد على فهم كل ما يحدث في الأعمال ولماذا يحدث.
• تحسين عملية صنع القرار.
• المساعدة على التخطيط للمستقبل.

بناءً على المخطط التوضيحي في بداية الكتاب، تتضمن الخطوات ما يلي:
1. جمع البيانات (Collect Data).
2. تصحيح البيانات الخام (Correct Raw Data).
3. تجميع البيانات الخام (Gather Raw Data).
4. تجهيز وإعداد البيانات (Prepare Raw Data).
5. تصدير البيانات (Export Raw Data).
6. استيراد البيانات المحددة (Import Selective Data).
7. ربط المعلومات في منصة ذكاء الأعمال (Bind Information in BI Platform).

• البيانات (Data): هي المادة الخام للإحصاء ، وهي القيمة الوصفية أو الرقمية التي نحتاج إليها لمساعدتنا في اتخاذ القرارات.
• المعلومات (Information): هي البيانات التي تمت معالجتها وتنظيمها وتحليلها بحيث أصبح لها معنى وفائدة في اتخاذ القرارات.

1. التحليلات الوصفية (Descriptive): ماذا حدث؟
2. التحليلات التشخيصية (Diagnostic): لماذا حدث؟
3. التحليلات التنبؤية (Predictive): ماذا سيحدث؟
4. التحليلات توجيهية/إلزامية (Prescriptive): كيف يمكننا تحقيق ذلك؟

• المصادر الثانوية (التاريخية):
– هي البيانات المنشورة مثل نشرات الوزارات والمؤسسات.
– تكون منظمة ومعدة مسبقاً وسهلة الاستخدام.
– توفر الوقت والجهد والتكاليف.
• المصادر الرئيسية (الميدانية):
– يتم اللجوء إليها عند عدم توفر البيانات في المصادر التاريخية أو كونها قديمة.
– يقوم الباحث بجمعها بنفسه من مجتمع الدراسة (مثل الاستبانة والمقابلة).
– تتطلب وقتاً وجهداً وتكلفة أكبر.

• المفهوم: كميات هائلة من البيانات المعقدة التي تفوق قدرة الأدوات التقليدية على معالجتها.
• الخصائص (3Vs):
1. الحجم (Volume): حجم بيانات ضخم.
2. السرعة (Velocity): تدفق سريع للبيانات.
3. التنوع (Variety): تنوع أشكال البيانات (نصوص، صور، فيديو).

• التعريف: إعطاء رقم أو رمز أو حرف لتمييز مفردات البيانات (مثل 1 لذكر و 2 لأنثى).
• الأهمية:
– جعل البيانات أكثر ملاءمة للمعالجة والتشغيل الآلي.
– اختصار وتبسيط كمية البيانات المطلوب تسجيلها.
– توفير الوقت والجهد وحيز التخزين.

1. تحليل البيئة الخارجية: (الفرص والتهديدات) ويشمل البيئة العامة (PESTEL) وبيئة الصناعة.
2. تحليل البيئة الداخلية: (نقاط القوة والضعف) ويشمل الموارد والقدرات.
3. مستوى الخيارات الاستراتيجية: بناء الاستراتيجيات بناءً على التحليل.

1. النجم (Star): حصة سوقية عالية + نمو سوقي عالي.
2. البقرة الحلوب (Cash Cow): حصة سوقية عالية + نمو سوقي منخفض.
3. علامة الاستفهام (Question Mark): حصة سوقية منخفضة + نمو سوقي عالي.
4. الكلب (Dog): حصة سوقية منخفضة + نمو سوقي منخفض.

تنقسم البيانات إلى نوعين رئيسيين:
1. البيانات الوصفية (Categorical): تنقسم إلى اسمية وترتيبية.
2. البيانات الكمية (Quantitative): تنقسم إلى متقطعة ومتصلة.

• البيانات الوصفية:
– تكون الإجابة عنها بكلمة (صفة).
– تنقسم إلى اسمية (لا يمكن ترتيبها مثل النوع) وترتيبية (يمكن ترتيبها مثل درجة الموافقة).
• البيانات الكمية:
– تكون الإجابة عنها برقم.
– تنقسم إلى متقطعة (أرقام صحيحة ناتجة عن العد مثل عدد الطلاب) ومتصلة (أرقام عشرية ناتجة عن القياس مثل الوزن).

• العينات الاحتمالية (Probability):
– يتم فيها تطبيق مبدأ العشوائية (لكل مفردة نفس فرصة الظهور).
– أمثلة: العشوائية البسيطة، المنتظمة، الطبقية، العنقودية.
• العينات غير الاحتمالية (Non-probability):
– لا يتم فيها تطبيق مبدأ العشوائية.
– أمثلة: العينة العمدية، العينة الحصية.

• المميزات:
– توفير الجهد والوقت والمال.
– إمكانية إجابة المفحوصين بصراحة ودون خجل.
– أكثر موضوعية لعدم تأثرها بتحيز الباحث.
• العيوب:
– لا تصلح للأميين أو الأطفال.
– زيادة نسبة الفاقد (عدم الرد).
– تتطلب مهارة فائقة في الإعداد والصياغة.

يتم تحويل الإجابات إلى أرقام لتناسب برامج التحليل (مثل Excel):
• أسئلة الاختيار الواحد: يتم تمثيلها بمتغير واحد، وتعطى الخيارات أرقاماً (مثلاً: دكتوراه=1، ماجستير=2).
• أسئلة الاختيار المتعدد (أكثر من إجابة): لا يكفي متغير واحد، بل يتم تخصيص متغير مستقل لكل خيار، وتكون قيمته (1) إذا اختاره الشخص و (0) إذا لم يختره.

• نقاط القوة (S): امتلاك البنية التحتية للاتصالات في مصر، وحصة سوقية ضخمة في الإنترنت الأرضي.
• نقاط الضعف (W): ضعف خدمة العملاء، تغطية المحمول في بعض المناطق ليست الأفضل.
• الفرص (O): التحول الرقمي للدولة، خدمات الجيل الخامس 5G.
• التهديدات (T): المنافسة القوية من شركات المحمول الأخرى، تغير أسعار الصرف وزيادة التكاليف.