تحليل البيانات هو ممارسة أساسية للأعمال التجارية الحديثة يعد اختيار أداة تحليل البيانات الصحيحة أمراً صعباً، حيث لا توجد أداة تناسب كل الاحتياجات.
لمساعدتك في تحديد أداة تحليل البيانات الأنسب لمؤسستك، دعنا نفحص العوامل المهمة للاختيار فيما بينها ثم نلقي نظرة على بعض الخيارات الأكثر شيوعاً في السوق اليوم. هناك بعض الأشياء التي يجب الاهتمام بها قبل تقييم الأدوات المتاحة.
يجب أن تفهم أولاً أنواع البيانات التي تريد مؤسستك تحليلها. وبالتالي، متطلبات تكامل البيانات الخاصة بك. بالإضافة إلى ذلك، قبل أن تتمكن من البدء في تحليل البيانات، ستحتاج إلى تحديد مصادر البيانات والجداول والأعمدة داخلها، ونسخها إلى مستودع بيانات لإنشاء مصدر واحد للحقيقة للتحليلات.
سترغب في تقييم أمان البيانات وحوكمة البيانات أيضاً. في حالة مشاركة البيانات بين الإدارات، على سبيل المثال، يجب أن يكون هناك تحكم في الوصول وأنظمة أذونات لحماية البيانات والمعلومات الحساسة.
كيفية اختيار أداة تحليل البيانات الصحيحة؟
بمجرد أن تصبح البيانات جاهزة، يمكنك محاولة تحليلها باستخدام أدوات مختلفة. كيف تجد واحداً مناسباً لشركتك؟ ابدأ بالنظر في احتياجات أعمال مؤسستك وتعلم من سيستخدم أداة التحليلات الخاصة بك.
هل سيتم استخدامه من قبل محللي البيانات وعلماء البيانات المتطورين، أو المستخدمين غير التقنيين الذين يحتاجون إلى واجهة سهلة الاستخدام، أم يجب أن يناسب كلا النوعين من المستخدمين؟
توفر بعض الأنظمة الأساسية تجربة تفاعلية للتكرار في تطوير الكود – عادةً باستخدام SQL – بينما يركز البعض الآخر بشكل أكبر على تحليل التأشير والنقر للمستخدمين الأقل تقنياً. يجب أن توفر الأداة أيضاً دعماً للرسوم المرئية ذات الصلة بمؤسستك.
ضع في اعتبارك إمكانيات نمذجة البيانات للأداة. يدعم البعض الطبقة الدلالية أو يمكنهم أداء نمذجة البيانات بأنفسهم. إذا كنت ترغب في استخدام واحدة، فسيتعين عليك استخدام SQL أو أداة مثل dbt لنمذجة بياناتك قبل التحليل.
أخيراً، ضع في اعتبارك السعر والترخيص. بعض العروض مجانية، بينما يفرض البعض الآخر رسوم ترخيص أو اشتراك. أغلى الأدوات ليست بالضرورة الأكثر اكتمالا من حيث الميزات، ولا ينبغي على المستخدمين تجاهل العديد من الحلول المجانية القوية المتاحة.
أفضل 24 أداة من أدوات تحليل البيانات.
سنقدم لكم في سطورنا التالية مجموعة من أفضل أدوات تحليل البيانات التي تساعدك على تحليلها ونمذجتها والحصول على نتائج التحليل بطريقة احترافية.
1. Microsoft Power BI.
يعد Microsoft Power BI أحد أفضل الأنظمة الأساسية لذكاء الأعمال مع دعمه لعشرات مصادر البيانات. يسمح للمستخدمين بإنشاء ومشاركة التقارير والمرئيات ولوحات المعلومات.
يمكن للمستخدمين دمج مجموعة من لوحات المعلومات والتقارير في تطبيق Power BI للتوزيع البسيط. يتيح Power BI أيضاً للمستخدمين إنشاء نماذج التعلم الآلي المؤتمتة والتكامل مع Azure Machine Learning.
2.SAP BusinessObjects.
يوفر SAP BusinessObjects مجموعة من تطبيقات ذكاء الأعمال لاكتشاف البيانات وتحليلها وإعداد التقارير. تستهدف الأدوات مستخدمي الأعمال التقنيين الأقل، لكنها أيضاً قادرة على إجراء تحليل معقد. تتكامل BusinessObjects مع منتجات Microsoft Office.
يسمح هذا الأمر لمحللي الأعمال بالانتقال بسرعة ذهاباً وإياباً بين التطبيقات مثل تقارير Excel و BusinessObjects. كما يسمح بالتحليلات التنبؤية للخدمة الذاتية.
3. Sisense.
Sisense هي عبارة عن منصة لتحليل البيانات تهدف إلى مساعدة المطورين التقنيين ومحللي الأعمال على معالجة وتصور جميع بيانات أعمالهم. يضم مجموعة كبيرة من أدوات السحب والإفلات ويوفر لوحات معلومات تفاعلية للتعاون.
يتمثل أحد الجوانب الفريدة لمنصة Sisense في تقنية In-Chip المخصصة، والتي تعمل على تحسين الحساب لاستخدام التخزين المؤقت لوحدة المعالجة المركزية بدلاً من ذاكرة الوصول العشوائي البطيئة. بالنسبة لبعض عمليات سير العمل، يمكن أن يؤدي ذلك إلى حساب أسرع بمقدار 10-100 مرة.
4. TIBCO Spotfire.
TIBCO Spotfire هي عبارة عن منصة لتحليل البيانات توفر بحثاً بلغة طبيعية ورؤى بيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي. إنها أداة تصور شاملة يمكنها نشر التقارير لكل من تطبيقات الجوال وسطح المكتب. يوفر Spotfire أيضاً أدوات التأشير والنقر لبناء نماذج تحليلات تنبؤية.
5. Thoughtspot.
إن Thoughtspot هي عبارة عن منصة تحليلات تتيح للمستخدمين استكشاف البيانات من أنواع مختلفة من المصادر من خلال التقارير وعمليات البحث باللغة الطبيعية.
يجد نظام الذكاء الاصطناعي الخاص به، SpotIQ، رؤى تلقائياً لمساعدة المستخدمين على اكتشاف الأنماط التي لم يعرفوا البحث عنها. يسمح النظام الأساسي للمستخدمين أيضاً بربط الجداول تلقائياً من مصادر بيانات مختلفة للمساعدة في تفكيك صوامع البيانات.
6. Qlik.
يوفر Qlik نظاماً أساسياً لتحليلات بيانات الخدمة الذاتية ومنصة ذكاء الأعمال التي تدعم النشر السحابي والمحلي. تفتخر الأداة بدعم قوي لاستكشاف البيانات واكتشافها من قبل المستخدمين التقنيين وغير التقنيين على حد سواء.
يدعم Qlik العديد من أنواع المخططات التي يمكن للمستخدمين تخصيصها باستخدام كل من وحدات SQL المضمنة ووحدات السحب والإفلات.
7. SAS Business Intelligence.
توفر SAS Business Intelligence مجموعة من التطبيقات لتحليلات الخدمة الذاتية. يحتوي على العديد من ميزات التعاون المضمنة، مثل القدرة على إرسال التقارير إلى تطبيقات الهاتف المحمول.
بينما تعتبر SAS Business Intelligence منصة شاملة ومرنة، إلا أنها قد تكون أكثر تكلفة من بعض منافسيها. قد تجد الشركات الكبيرة أنها تستحق السعر نظراً لتعدد استخداماتها.
8. Tableau.
Tableau عبارة عن نظام أساسي لتصور البيانات وتحليلاتها يسمح للمستخدمين بإنشاء تقارير ومشاركتها عبر منصات سطح المكتب والأجهزة المحمولة، أو داخل مستعرض، أو مضمنة في أحد التطبيقات. يمكن أن تعمل على السحابة أو في أماكن العمل.
يعمل جزء كبير من منصة Tableau فوق لغة الاستعلام الأساسية، VizQL. يؤدي ذلك إلى ترجمة لوحة معلومات السحب والإفلات ومكونات التصور إلى استعلامات خلفية فعالة وتقليل الحاجة إلى تحسينات أداء المستخدم النهائي. ومع ذلك، يفتقر Tableau إلى دعم استعلامات SQL المتقدمة.
9.Google DataStudio.
يعد Google Data Studio أداة مجانية لعرض البيانات ولوحة القيادة والتي تتكامل تلقائياً مع معظم تطبيقات Google الأخرى، مثل Google Analytics و Google Ads و Google BigQuery. بفضل تكامله مع خدمات Google الأخرى، يعد Data Studio رائعاً لأولئك الذين يحتاجون إلى تحليل بيانات Google الخاصة بهم.
على سبيل المثال، يمكن لجهات التسويق إنشاء لوحات تحكم لبيانات إعلانات Google وبيانات Analytics لفهم تحويل العملاء والاحتفاظ بهم بشكل أفضل. يمكن أن يعمل Data Studio مع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر الأخرى أيضًا ، بشرط أن يتم نسخ البيانات أولاً إلى BigQuery باستخدام خط أنابيب بيانات مثل Stitch.
10. Redash.
Redash هي أداة خفيفة الوزن وفعالة من حيث التكلفة للاستعلام عن مصادر البيانات وبناء التصورات. الكود مفتوح المصدر، ونسخة مستضافة ميسورة التكلفة متاحة للمؤسسات التي ترغب في البدء بسرعة.
جوهر Redash هو محرر الاستعلام، والذي يوفر واجهة بسيطة لكتابة الاستعلامات واستكشاف المخططات وإدارة عمليات الدمج. يتم تخزين نتائج الاستعلام مؤقتاً في Redash ويمكن للمستخدمين جدولة التحديثات للتشغيل تلقائياً.
11. Periscope Data.
تعد Periscope Data – المملوكة الآن لشركة Sisense – منصة ذكاء الأعمال التي تدعم عمليات التكامل لمجموعة متنوعة من مستودعات البيانات وقواعد البيانات الشائعة.
يمكن للمحللين التقنيين تحويل البيانات باستخدام SQL أو Python أو R، ويمكن للمستخدمين الأقل تقنياً إنشاء لوحات المعلومات ومشاركتها بسهولة. تفتخر Periscope Data أيضاً بعدد من شهادات الأمان، مثل HIPAA-HITECH.
12. Metabase.
Metabase هي أداة تحليلات مجانية ومفتوحة المصدر وذكاء للأعمال. تسمح قاعدة التعريف للمستخدمين “بطرح أسئلة” حول البيانات، وهي طريقة للمستخدمين غير التقنيين لاستخدام واجهة التأشير والنقر لبناء الاستعلام.
يعمل هذا بشكل جيد للتصفية والتجميعات البسيطة؛ يمكن للمستخدمين الأكثر تقنياً الانتقال مباشرةً إلى SQL الخام لإجراء تحليل أكثر تعقيداً. تمتلك قاعدة التعريف أيضاً القدرة على دفع نتائج التحليلات إلى أنظمة خارجية مثل Slack.
13.Jupyter Notebook.
Jupyter Notebook هو تطبيق ويب مجاني ومفتوح المصدر يمكن تشغيله في متصفح أو على منصات سطح المكتب بعد التثبيت باستخدام منصة Anaconda أو مدير حزم Python ، pip. يسمح للمطورين بإنشاء تقارير بالبيانات والتصورات من التعليمات البرمجية الحية. كما يدعم النظام أكثر من 40 لغة برمجة.
Jupyter Notebook – IPython Notebook سابقاً – تمت برمجته في الأصل باستخدام Python، ويسمح للمطورين بالاستفادة من مجموعة واسعة من حزم Python للتحليلات والتصورات. تحتوي الأداة على مجتمع مطور واسع يستخدم لغات أخرى أيضاً.
14. IBM Cognos.
يعد IBM Cognos نظاماً أساسياً لذكاء الأعمال يتميز بأدوات الذكاء الاصطناعي المضمنة للكشف عن الرؤى المخفية في البيانات وشرحها بلغة إنجليزية بسيطة.
تمتلك Cognos أيضاً أدوات مؤتمتة لإعداد البيانات لتنظيف مصادر البيانات وتجميعها تلقائياً، مما يسمح بالتكامل والتجريب بسرعة مع مصادر البيانات لتحليلها.
15. Chartio.
Chartio هو نظام ذكاء أعمال ذاتي الخدمة يتكامل مع مستودعات البيانات المختلفة ويسمح باستيراد الملفات بسهولة مثل جداول البيانات.
كما تمتلك Chartio تمثيلاً مرئياً فريداً لـ SQL يسمح ببناء الاستعلامات عن طريق الإشارة والنقر، مما يسمح لمحللي الأعمال الذين ليسوا على دراية ببنية SQL بتعديل وتجربة الاستعلامات دون الحاجة إلى التعمق في اللغة.
16. Mode.
Mode عبارة عن نظام أساسي وأداة من أدوات تحليل البيانات، وتركز على منح علماء البيانات بيئة سهلة ومتكررة. يوفر محرر SQL تفاعلياً وبيئة دفتر ملاحظات للتحليل، جنباً إلى جنب مع أدوات التصور والتعاون للمستخدمين الأقل تقنياً.
يحتوي الوضع على محرك بيانات فريد يسمى Helix يقوم بدفق البيانات من قواعد البيانات الخارجية وتخزينها في الذاكرة للسماح بالتحليل السريع والتفاعلي. يدعم التحليل في الذاكرة حتى 10 جيجا بايت من البيانات.
17. KNIME.
KNIME – اختصار لـ Konstanz Information Miner – هو نظام أساسي مجاني لتحليل البيانات مفتوح المصدر يدعم تكامل البيانات ومعالجتها وتصورها وإعداد التقارير. يتم توصيله بمكتبات التعلم الآلي وتعدين البيانات مع الحد الأدنى من متطلبات البرمجة أو بدونها.
يعد KNIME أمراً رائعاً لعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى دمج البيانات ومعالجتها من أجل التعلم الآلي والنماذج الإحصائية الأخرى ولكن ليس لديهم بالضرورة مهارات برمجة قوية. تسمح الواجهة الرسومية بالتحليل والنمذجة بنظام التأشير والنقر.
18. Looker.
Looker عبارة عن منصة ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات المستندة إلى السحابة. يتميز بإنشاء نموذج بيانات آلياً يقوم بمسح مخططات البيانات واستنتاج العلاقات بين الجداول ومصادر البيانات. يمكن لمهندسي البيانات تعديل النماذج التي تم إنشاؤها من خلال محرر كود مضمن.
19.RapidMiner.
يوفر RapidMiner جميع التقنيات التي يحتاجها المستخدمون لدمج البيانات وتنظيفها وتحويلها قبل تشغيل التحليلات التنبؤية والنماذج الإحصائية. يمكن للمستخدمين إجراء كل هذا تقريباً من خلال واجهة رسومية بسيطة.
يمكن أيضاً تمديد RapidMiner باستخدام البرامج النصية R و Python، وتتوفر العديد من المكونات الإضافية لجهات خارجية من خلال سوق الشركة. ومع ذلك، تم تحسين المنتج بشكل كبير لواجهته الرسومية بحيث يمكن للمحللين إعداد البيانات وتشغيل النماذج بأنفسهم.
20. Domo.
يوفر Domo أكثر من 1000 عملية تكامل مضمنة – تسمى الموصلات – تسمح للمستخدمين بنقل البيانات من وإلى الأنظمة الخارجية المحلية والسحابة. يدعم Domo أيضاً إنشاء تطبيقات مخصصة تتكامل مع النظام الأساسي، مما يسمح للمطورين بتوسيع النظام من خلال الوصول الفوري إلى الموصلات وأدوات التصور.
يأتي Domo كمنصة واحدة تتضمن مستودع بيانات وبرنامج ETL، لذلك قد ترغب الشركات التي لديها بالفعل مستودع بيانات خاص بها وخط أنابيب بيانات في البحث في مكان آخر.
21. Oracle Analytics Cloud.
Oracle Analytics Cloud عبارة عن مجموعة من تطبيقات ذكاء الأعمال والتحليلات السحابية وأداة تحليل البيانات. إنه يركز على مساعدة المؤسسات الكبيرة على نقل أنظمتها القديمة إلى منصة سحابية حديثة.
كما يمكن للمستخدمين الاستفادة من مجموعة واسعة من ميزات التحليلات للقيام بكل شيء من إنتاج تصورات بسيطة إلى استخدام خوارزميات التعلم الآلي للحصول على رؤى من البيانات.
22. R.
R هي لغة برمجة مفتوحة المصدر وبيئة حوسبة مع التركيز على الإحصائيات وتصور البيانات الرسومية. يتميز R بالعديد من الأدوات الرسومية وأكثر من 15000 حزمة مفتوحة المصدر متاحة، بما في ذلك العديد من حزم التحميل والمعالجة والنمذجة وتصور البيانات.
تسمح البيئة للمحللين التقنيين ذوي المهارات البرمجية ببناء أي نوع من تحليل البيانات تقريباً، ولكن يجب على المستخدمين الذين لا يمتلكون مهارات البرمجة البحث في مكان آخر.
23. Python.
Python هي لغة برمجة عالية المستوى ومفتوحة المصدر وغالباً ما يستخدمها المحللون الفنيون وعلماء البيانات. تضم الآن مطورين في جميع أنحاء العالم أكثر من Java ولديها أكثر من 200000 حزمة متاحة.
يمكن أن تتعامل لغة البرمجة بايثون Python مع العديد من التحليلات المختلفة بمفردها. كما يمكن أن تتكامل مع حزم الجهات الخارجية للتعلم الآلي وتصور البيانات. تتضمن حزم تصور البيانات الشائعة Matplotlib و Plotly و Seaborn. تُستخدم Python أيضاً كواجهة برمجة لأنظمة التحليلات الأخرى.
24. Excel.
يعد Microsoft Excel الأداة الأكثر شيوعاً المستخدمة في معالجة جداول البيانات وبناء التحليلات. مع عقود من التطوير وراءه، يمكن لبرنامج Excel دعم أي سير عمل تحليلي قياسي تقريباً ويمكن توسيعه من خلال لغة البرمجة الأصلية، Visual Basic.
يعد Excel مناسباً للتحليل البسيط، ولكنه غير مناسب لتحليل البيانات الضخمة – حيث يبلغ حده حوالي مليون صف – ولا يحتوي على دعم جيد للتعاون أو الإصدار. كما يجب على الشركات أن تنظر في المزيد من منصات التحليلات الحديثة المستندة إلى السحابة لإجراء تحليلات كبيرة وتعاونية.
