في عالم اليوم الذي تحركه البيانات، لا يمكن التقليل من دور الإحصاءات في صنع القرار.
توفر الإحصاءات مجموعة أدوات قوية لتحليل البيانات وتفسيرها، مما يمكن الحكومات والأفراد والمؤسسات من اتخاذ خيارات مستنيرة.
من خلال استخراج رؤى ذات مغزى من كميات هائلة من المعلومات، تمكن الإحصاءات صناع القرار من التنقل بين التعقيدات وتحديد الاتجاهات وتخفيف المخاطر.
يستكشف هذا التقرير أهمية الإحصاءات في عمليات صنع القرار وتسلط الضوء على كيفية تسهيلها للاستراتيجيات والنتائج القائمة على الأدلة.
دور الإحصاءات الدقيقة في تحسين السياسات الحكومية والتخطيط
أدّت الأزمات المتتالية التي شهدها العالم في الآونة الأخيرة في الاقتصاد والغذاء والطاقة إلى زيادة الطلب على البيانات والمعلومات الإحصائية، كان لقطاع الإحصاء والمعلومات في المملكة نصيبًا كبيرًا منه، نظراً لمكانتها المهمة ودورها الرئيسي على المستويين الدولي والإقليمي.
والواقع أن التقدم الملحوظ في تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، أدى إلى تسريع الطلب على المعلومات الإحصائية الدائمة والشاملة والموثوقة والدقيقة.
وعلى المستوى الوطني، يتطلب التقدم المستمر في مسار التنمية في السعودية أيضاً إحصاءات أكثر دقة وشمولاً وحداثة لدعم صنع القرار وصنع السياسات ورصد التقدم وتقييم الأثر والأداء.
الإحصاء وصنع القرار
يمكن الاستفادة من الإحصاءات في مختلف مراحل عملية صنع السياسات لعملية صنع القرار.
وقد تم تعديل الهيكل التالي من أساليب مختلفة لدورة صنع السياسات. ويؤكد الإطار على أهمية استخدام البيانات الإحصائية في كل مرحلة من مراحل دورة صنع السياسات.
1- تحديد المشكلة وفهمها
يمكن للإحصاءات أن تساعد صناع القرار في تحديد المشاكل الاقتصادية أو الاجتماعية أو البيئية الحالية التي تتطلب الاهتمام.
على سبيل المثال، يمكن للبحوث الإحصائية أن تكشف عن المشاكل المتعلقة بشيخوخة السكان أو آثار ارتفاع الأسعار، وهي ضرورية لدراسة الاتجاهات أو الأنماط التاريخية في البيانات لاكتساب فهم أفضل للمشكلة.
2- إنشاء الجدول الزمني
تشكل الإحصاءات مصدراً مهماً للمعلومات التي يمكن استخدامها لدعم إنشاء سياسات جديدة أو مراجعة السياسات المتاحة بالفعل.
وبعد التعرف على مشكلة ما، من المهم تقييم نطاقها وتحديد مدى الحاجة الملحة إلى حلها.
ويمكن للإحصاءات أن توضح درجة المشكلة وشدتها من حيث الأرقام، مما يسلط الضوء على ضرورة إنشاء سياسات أو برامج لحل المشكلة في أقرب وقت ممكن.
3- إنشاء سياسة
بمجرد تحديد المشكلة والاعتراف بها كقضية سياسية مهمة، يجب تحديد أفضل مسار للعمل.
لبناء معرفة شاملة بالنطاق الحقيقي للمشكلة، تتطلب هذه المرحلة تحليلًا إحصائيًا شاملاً، واتصالًا دقيقًا بأصحاب المصلحة الرئيسيين، وبحثًا مفصلاً، وهذا سيجعل من السهل اختيار أفضل إجراء لتنفيذ هذه السياسات.
يجب تطوير أهداف وغايات محددة خلال هذه المرحلة مع مقاييس قابلة للقياس للنجاح، كما يجب أيضًا إنشاء معايير لضمان إمكانية قياس التقدم بعد تنفيذ السياسة.
4- تقييم السياسات ومراقبتها
حتى بعد تنفيذ السياسة، تستمر عملية صنع السياسات، ولابد من تقييم تطور السياسة بشكل مستمر لضمان فعاليتها.
ويمكن استخدام المعايير التي تم إنشاؤها مسبقًا، لقياس التقدم بدقة لتقييم أداء السياسة من حيث الكم.
وهذا يجعل من الممكن تقييم ما إذا كانت السياسة تحقق أهدافها وغاياتها الأصلية، وتحديد أي مجالات تحتاج إلى تحسين. ثم يجب بدء الدورة من جديد لتكرار العملية.
ما هو دور البيانات الضخمة في تطوير الأعمال والابتكار؟
يشير مصطلح تحليل البيانات الضخمة إلى عملية فحص مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة لكشف الأنماط الخفية والارتباطات والاتجاهات وغيرها من الرؤى المفيدة.
يتضمن ذلك استخدام تقنيات وتكنولوجيات متقدمة لتحليل البيانات المنظمة وغير المنظمة، والتي قد تأتي من منصات مختلفة بما في ذلك وسائل التواصل الاجتماعي وأجهزة الاستشعار والأجهزة وسجلات المعاملات والمزيد.
تمكّن تحليلات البيانات الضخمة المؤسسات من استخراج معلومات قيّمة من مجموعات بيانات ضخمة لا تستطيع طرق معالجة البيانات التقليدية التعامل معها بكفاءة.
ومن خلال الاستفادة من هذه الرؤى، يمكن للشركات اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وتعزيز تجارب العملاء، وابتكار المنتجات والخدمات، والحصول على ميزة تنافسية في السوق.
تحليلات البيانات الضخمة في مجال الأعمال
تتضمن تحليلات البيانات الضخمة في مجال الأعمال الاستفادة من التقنيات والأساليب التحليلية المتطورة لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة، سواء كانت ناشئة عن عمليات داخلية أو مصادر خارجية.
من الناحية العملية، فإن استخدام تحليلات البيانات الضخمة يمكّن المؤسسات من:
– الحصول على رؤى استراتيجية: استخراج رؤى قابلة للتنفيذ فيما يتعلق بسلوكيات العملاء، واتجاهات السوق، والكفاءات التشغيلية لتوجيه عملية اتخاذ القرار الاستراتيجي.
– تعزيز الكفاءة التشغيلية: تحديد ومعالجة عدم الكفاءة في العمليات التجارية وإدارة سلسلة التوريد وتخصيص الموارد لتحسين الأداء والفعالية من حيث التكلفة.
– تحسين تجربة العملاء: تصميم مبادرات التسويق وعروض المنتجات وتفاعلات خدمة العملاء لتلبية الاحتياجات والتفضيلات المحددة للجمهور المستهدف، وبالتالي تعزيز العلاقات القوية مع العملاء وولائهم.
– تعزيز الابتكار: تحديد اتجاهات السوق الناشئة، ومتطلبات المستهلكين، ومجالات تحسين المنتج/الخدمة من خلال تحليل شامل للبيانات، وتسهيل الابتكار الاستباقي والقيادة في السوق.
– إدارة المخاطر بشكل استباقي: استخدام التحليلات التنبؤية والمراقبة في الوقت الفعلي للكشف عن المخاطر المحتملة والتخفيف منها، بما في ذلك الاحتيال وتهديدات الأمن السيبراني وتقلبات السوق، وحماية مصالح الأعمال والاستمرارية.
مساعدة البيانات الضخمة للشركات الحديثة على النمو بشكل أكثر ذكاءً
1. فهم العملاء بشكل أفضل
2. اكتشاف الاتجاهات في وقت مبكر
3. تحسين العمليات
4. الرؤى التنبؤية
5. التسويق المخصص
6. تعزيز عملية اتخاذ القرار
7. مستقبل البيانات الضخمة في الأعمال الحديثة
8. المزيد من مصادر البيانات
9. التحليلات في الوقت الفعلي
10. الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
11. التحليلات التنبؤية
12. التجارب الشخصية
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين عمليات تحليل البيانات؟
يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين عمليات تحليل البيانات من خلال أتمتة المهام، وتحليل مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة، وتحديد الأنماط والاتجاهات، وتوفير رؤى لاتخاذ القرار.
وتشمل الأمثلة التحليلات التنبؤية، ومعالجة اللغة الطبيعية، وخوارزميات التعلم الآلي.
الوضع العالمي للاستثمار في البيانات والتحليلات في عام 2023
أشارت أغلبية الشركات التي شاركت في استطلاع رأي أجري عام 2023 إلى أن الاستثمار في البيانات والتحليلات يشكل أولوية قصوى.
ومع ذلك، قال 37% فقط قالوا إن جهودهم لتحسين جودة البيانات كانت ناجحة، مما يسلط الضوء على التحدي المستمر الذي تواجهه المؤسسات في مختلف قطاعات الصناعة.
