فك التشفير السهل مقابل تحليلات البيانات غير السهلة

تأليف البروفيسور س ساداغوبان ، مدير IIIT بنغالور. البروفيسور ساداغوبان هو أحد الأكاديميين الأكثر خبرة في لجنة الخبراء لبرنامج دبلوم UpGrad و IIIT-B PG في تحليلات البيانات.

بصفتك محترفًا في مجال التحليلات ، مرتبكًا من المصطلحات ، والضجيج ، والرسائل التسويقية الهائلة التي تتحدث عن ملايين الوظائف القادمة التي يتم دفع رواتبها بملايين الروبيات ، يجب أن تحصل على توضيح بشأن القيمة "الحقيقية" لتعليم تحليلات البيانات. إليك بعض الحكايات - نأمل أن يساعد ذلك في تقليل ارتباكك.

يمكن لبعض الأذكياء استخدام "التفكير التحليلي" للتوصل إلى "أرقام مذهلة" ؛ إنها مفيدة جدًا ولكنها "حدسية" ، ولا يمكن "تعليمها".

علي سبيل المثال:

تحليلات سهلة

التكوين المسبق لأجهزة الصراف الآلي باستخدام رؤى البيانات

"لدينا أسرع ماكينة صراف آلي على هذا الكوكب"

طالب باحترام البنك. هل حصلوا على جهاز صراف آلي جديد مصمم خصيصًا لهم؟ مستحيل. وجد بعض الموظفين الأذكياء ذوي العقلية التحليلية أن 90 ٪ من الوقت الذي يذهب فيه المستخدمون إلى ماكينة الصراف الآلي لسحب النقود ، يستخدمون مبلغًا ثابتًا ، على سبيل المثال 5000 روبية. لذلك ، أعاد البنك تكوين خيارات الشاشة القياسية - الاستعلام عن الرصيد ، والسحب ، وطباعة كشف الحساب وما إلى ذلك - لتشمل خيارًا آخر. سحب مبلغ XYZ ، بناءً على الإجراءات السابقة للعميل الفردي.

انتهى هذا الأمر بتوفير خطوة واحدة من تشغيل أجهزة الصراف الآلي. بدلاً من تحديد خيار السحب ثم إدخال المبلغ المراد سحبه ، يمكنك الآن توفير بعض الوقت - مما يجعل العملية أكثر ملاءمة وبديهية. ومع ذلك ، فهذه خطوة ذكية في الواقع ، تُعرف باسم "التحليلات السهلة" والتي يمكن للآخرين نسخها أيضًا. في الواقع ، قام الآخرون بالنسخ ، في غضون ثلاثة أشهر!

البيانات المخفية في الطقس

في مجموعات البيانات النموذجية التي كانت مرافقة لمنتج جدول البيانات في التسعينيات ، كانت هناك بيانات عن المنطقة والسكان في كل ولاية في الولايات المتحدة. كان هناك أيضًا تمرين لتعليم جزء الصيغة من جدول البيانات لحساب الكثافة السكانية (عدد السكان لكل كيلومتر مربع). ولاية نيو جيرسي ، التي يبلغ عدد سكانها 467 لكل كيلومتر مربع ، هي الولاية الأكثر كثافة.

أثناء تدريس فصل دراسي لطلاب ماجستير إدارة الأعمال في نيوجيرسي ، قابلت طالبًا هنديًا اكتشف أنه من حيث الكثافة السكانية ، فإن نيوجيرسي أكثر ازدحامًا من الهند مع 446 شخصًا لكل كيلومتر مربع! ملاحظة مثيرة للاهتمام ، على الرغم من أن مقارنة دولة بدولة ما يعد أمرًا مضللًا بعض الشيء. مرة أخرى ، يؤدي تمرين Easy Analytics إلى ملاحظة "لطيفة"!

يمكن إجراء بعض تمارين تحليل البيانات البسيطة بشكل روتيني ، وهي أسهل نسبيًا بفضل الأدوات الرائعة:

سلوك شراء مدرسة B- فك الشفرة

في مدرسة B في الهند التي لديها متجر في الحرم الجامعي ، (يقع الحرم الجامعي بعيدًا عن وسط المدينة) يضع بعض الطلاب الأذكياء عدة سنوات من بيانات المبيعات لمتجر الحرم الجامعي . لقد كانوا متحمسين بقوة الكمبيوتر الهائلة وبرمجيات التحليلات القريبة من الغباء.

لكن المفاجأة الحقيقية كانت أن ثمانية عناصر تمثل 85٪ من مبيعاتها السنوية . الأهم من ذلك ، أن هذه العناصر الثمانية تم استهلاكها في ستة أيام فقط من العام! كان الجميع يعلم أن حفنة من العناصر كانت العناصر الوحيدة سريعة الحركة ، لكنهم لم يعرفوا مدى (85٪) أو شدة (الاستهلاك في ستة أيام فقط) من هذا.

اتضح أنه في الأيام الثلاثة الأولى من الفصل الدراسي ، سيقوم الطلاب بتخزين العناصر للفصل الدراسي الكامل! وجدت مدرسة B أنه من المنطقي أن تطلب من متجر قريب دعم كشك مؤقت لمدة أسبوعين فقط في بداية الفصول الدراسية وإغلاق متجر الحرم الجامعي. هذا وفر مساحة مفيدة وتكاليف دون التسبب في إزعاج كبير للطلاب. مثال جيد على برنامج Easy Analytics الذي تم إجراؤه بمساعدة أداة قوية.

يحتاج برنامج "ليس بهذه السهولة" إلى فهم تحليلي عميق وأدوات و "عقلية تحليلية" وبعض العمل الجاد. فيما يلي مثالان ، أحدهما مأخوذ من السبعينيات والآخر حدث مؤخرًا:

تحليلات ليست سهلة

أن تطير أو لا تطير ، هذا هو السؤال

منذ فترة طويلة ، أتقنت الخطوط الجوية الأمريكية حجزًا زائدًا مخططًا لمقاعد شركة الطيران بشكل مثالي ، وذلك بفضل نظام SABER Air Reservation الذي يدير كل مقعد في شركة الطيران.
مسلحين بالبيانات السابقة المفصلة عن "المقاعد الفارغة" و "عدم الحضور" في كل جزء من كل رحلة لكل يوم خلال العام ، ونمذجة مقاعد شركات الطيران كسلع قابلة للتلف ، تمكنت الخطوط الجوية الأمريكية من تحسين العائد ، أي استخدام الطائرة الاهلية. لقد فعلوا ذلك من خلال الحجز الزائد المخطط له - بيع تذاكر أكثر من عدد المقاعد ، بناءً على الإلغاءات المتوقعة .

إذا ظهر عدد أكبر من الركاب بالفعل عن العدد الفعلي للمقاعد ، فستطلب شركة الخطوط الجوية الأمريكية من أي شخص تطوعًا التخلي عن السفر في الرحلة المحددة ، مع عرض نقلهم في الرحلة التالية (غالبًا ما تكون مجانية) والعناية بالإقامة في الفندق إذا لزم الأمر. في بعض الأحيان ، قد يقدمون حوافز نقدية للمتطوع ليختار الانسحاب.

باستخدام نماذج بحثية إحصائية وتشغيلية متطورة ، ستضمن شركة أمريكان إيرلاينز أن تكون الرحلات ممتلئة وأن الحوادث الفعلية لعدد أكبر من الركاب من السعة الكاملة كانت قريبة من الصفر. في الواقع ، يتطلع العديد من الطلاب إلى مثل هذه الحوادث حتى يتمكنوا من الحصول على الحوافز ، (في الواقع ، يجب أن أدرج نفسي في هذه القائمة) ولكن نادرًا ما يتم مكافأتهم!)

ما بدأته أمريكان إيرلاينز كتجربة أصبح هو الممارسة الصناعية القياسية على مر السنين. حتى وقت قريب ، كانت هناك حاجة إلى فريق من المحللين المدربين تدريباً جيداً (غالباً حاملي شهادات الدكتوراه) والمسلحين بإمكانية الوصول إلى قوة حوسبة هائلة ، لاستمرار مثل هذا التمرين التحليلي.

الآن ، تعمل برامج الجيل الجديد مثل لغة البرمجة R وأجهزة كمبيوتر سطح المكتب القوية ذات القدرة الكبيرة على التصور / الرسومات على تغيير عالم تحليلات البيانات بسرعة كبيرة. يمكن لأي شخص مدرب جيدًا (لا يحتاج بالضرورة إلى درجة الدكتوراه بعد الآن) أن يصبح متخصصًا في التحليلات من الدرجة الأولى.

الكابينة خارج الحقيبة

تعد أوبر مثالاً آخر يوضح كيف يمكن لقوة تحليلات البيانات أن تعطل صناعة راسخة. سيارات الأجرة بالتأكيد في بنغالور و Ola Cabs تشبه Uber. تحاول شركات تطبيق Taxi-App هذه معًا (باستخدام تطبيق جوّال لاستقبال سيارة أجرة ، ومراقبة الحالة لسيارة الأجرة ، واستخدام التاكسي ودفع ثمنه) إقناع العالم بالانتقال من ملكية السيارة إلى استخدام السيارة عند الطلب.
أعطى تمرين تحليلي بسيط وعميق في عام 2008 ثقة كبيرة لشركة أوبر لدرجة أنها بدأت في الحديث عن خفض مبيعات السيارات بنسبة 25٪ بحلول عام 2025!
بعد إنشاء تطبيق Uber لـ iPhone ، قام مؤسس Uber بتسجيل بضع مئات من عملاء سيارات الأجرة في سان فرانسيسكو وبضعة مئات من سائقي سيارات الأجرة في تلك المنطقة أيضًا. كل ما كان على السائقين المسجلين فعله هو لمس تطبيق أوبر متى كانوا جاهزين لاستقبال العميل. وبالمثل ، طُلب من عملاء سيارات الأجرة المسجلين لمس تطبيق أوبر كلما كانوا يبحثون عن سيارة أجرة.
بفضل الهاتف المتصل بالإنترنت (الاتصال) وتطبيق الهاتف المحمول (واجهة المستخدم) ونظام تحديد المواقع العالمي (سيارة الأجرة وموقع المستخدم النهائي) ونظام المعلومات الجغرافية (تفاصيل الموقع) ، يمكن لأوبر محاولة توصيل سائقي سيارات الأجرة ومستخدمي سيارات الأجرة.

كانت الفكرة الحقيقية أن ما يقرب من 90٪ من الوقت ، وجد سائقي سيارات الأجرة زبونًا ، على بعد أقل من 100 متر! وبنفس الطريقة ، ما يقرب من 90٪ من الوقت ، كان مستخدمو سيارات الأجرة متصلين بسائقيهم المحتملين في أي وقت من الأوقات ، وليس بعيدًا جدًا.
لسوء الحظ ، حتى ظهور تطبيق أوبر ، لم يكن لدى الدراجين وسائقي سيارات الأجرة أي وسيلة لمعرفة هذه المعلومات. الأهم من ذلك ، أنهما لم يكن لديهما وسيلة للوصول إلى بعضهما البعض! بمجرد حصولهم على هذه المعلومات والوصول إليها ، يمكن إنشاء طريقة جديدة لطلب سيارات الأجرة.

مع البرامج الخلفية لجدولة سيارات الأجرة وبوابة الدفع وآلية الدفع عبر الهاتف المحمول ، يمكن إنشاء خدمة سيارات أجرة أكثر تفوقًا بكثير. بالطبع ، بالقرب من المنزل ، كان لدينا خيارات أفضل مثل Taxi-for-sure في محاولة لتوسيع هذه التجربة حتى لعربات الريكاشة الآلية. الباقي ، كما يقولون ، هو "التاريخ في طور التكوين!"

ستساعد دورات الغوص العميق في تحليلات البيانات في إعدادك لمثل هذه التطبيقات عالية التأثير. ليس الأمر سهلاً ، لكن تذكر كلمات الرئيس الأمريكي السابق كينيدي

"اخترنا الذهاب إلى القمر ليس لأنه سهل ، ولكن لأنه صعب!"

احصل على شهادة علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. تعلم برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.