أكثر 5 أخطاء شائعة في تنفيذ تحليل البيانات (وكيفية تجنبها)

تحلل شركة Digitarab Solution Consulting التحديات التي تبطئ التحول الرقمي في شركات العالم العربي. يُعتبر تبني تحليل البيانات اليوم ركيزة أساسية لنمو المؤسسات، ولكن العديد من المنظمات – خاصة في العالم العربي – تستمر في ارتكاب أخطاء استراتيجية وتشغيلية تقلل من إمكاناتها. في هذا المقال، يسلط خبراء Digitarab Solution Consulting الضوء على أكثر خمسة أخطاء شائعة في تنفيذ تحليل البيانات، مقدمين رؤى عملية من أجل تغيير فعّال ومستدام.

1.غياب رؤية استراتيجية

تقترب العديد من الشركات من تحليل البيانات دون وجود خارطة طريق واضحة. يتم الاستثمار في الأدوات والتقنيات دون تحديد أهداف أو مؤشرات أداء أو نتائج متوقعة.

الحل: يجب البدء برؤية استراتيجية واضحة، تربط تحليل البيانات بالأهداف العملية للشركة. يجب أن يدعم تحليل البيانات اتخاذ القرارات، وليس أن يكون نشاطًا منفصلًا عن الأعمال.

2. أنظمة مجزأة وبيانات معزولة (معزولة في صوامع البيانات)

من الشائع أن نواجه بنية تحتية لتقنية المعلومات تتكون من برمجيات غير متكاملة، حيث تكون البيانات موزعة بين أقسام وأنظمة مختلفة. هذا يؤثر سلبًا على فعالية التحليلات ويسبب عدم كفاءة في الأداء.

الحل: تعزيز تكامل الأنظمة من خلال بنى موحدة (مثل مستودعات البيانات أو بحيرات البيانات) وحوكمة تدعم التشغيل البيني بين الأنظمة.

3. جودة البيانات غير كافية

تعتمد موثوقية التحليل على جودة البيانات. ومع ذلك، كثير من الشركات تهمل أهمية وجود بيانات كاملة ومتسقة ومحدثة، وتستخدم معلومات مكررة أو قديمة أو غير مُعتمدة.

الحل: تنفيذ سياسات إدارة جودة البيانات، مع عمليات منتظمة لتنظيف البيانات والتحقق من صحتها وتحديث مجموعات البيانات تلقائيًا.

4. نقص في المهارات وثقافة البيانات

غياب الموارد المؤهلة – مثل محللي البيانات، مهندسي البيانات أو مترجمي البيانات – يحد من قدرة الشركة على استخراج قيمة حقيقية من البيانات. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر الشركة إلى ثقافة بيانات مشتركة على جميع المستويات.

الحل: الاستثمار في التدريب الداخلي وتوظيف الكفاءات المهنية المناسبة. إدخال برامج “معرفة البيانات” لنشر ثقافة البيانات عبر جميع الأقسام.

5. التركيز على التكنولوجيا وليس على القيمة

تركز بعض الشركات على تبني أدوات متقدمة (مثل لوحات التحكم أو برمجيات ذكاء الأعمال) دون فهم حقيقي للمشكلات التي يجب حلها. وينتج عن ذلك “تحليل بيانات شكلي” يفتقر إلى تأثير فعلي.

الحل: يجب أن يبدأ كل مشروع لتحليل البيانات بأسئلة واضحة: “ما المشكلة التي أريد حلها؟” “أي قرارات أريد تحسينها؟” الأداة هي وسيلة فقط؛ القيمة تكمن في الاستراتيجية.

لتحويل البيانات إلى قيمة، يجب على الشركات العربية تجاوز النهج السطحية والمجزأة. هناك حاجة إلى استراتيجية منظمة، وثقافة مشتركة قائمة على البيانات، وشركاء موثوقين قادرين على مرافقة التحول الرقمي برؤية وكفاءة.

تقدم شركة Digitarab Solution Consulting حلولاً متكاملة لتحليلات البيانات، من خلال دمج التقنيات المتقدمة، وأنظمة إدارة الأصول الرقمية (DAM)، وأدوات ذكاء الأعمال مثل Power BI، مع مراعاة الخصوصيات الثقافية واللغوية والتشغيلية للعالم العربي.