أفضلية تحليل الأعمال باستخدام SQL

أفضلية تحليل الأعمال باستخدام SQL

حتى الآن ، صادف الكثير منا توصيفًا وظيفيًا لمحللي الأعمال الذين يطلبون بعض الخبرة أو الإلمام بـ SQL (لغة الاستعلام الهيكلية).

نحن نشهد المزيد والمزيد من هذا مع استمرار زيادة التركيز على البيانات والمعلومات.

وذلك لأن معظم المؤسسات الحديثة تخزن البيانات في مستودع بيانات وسيحتاج أولئك منا الذين يحتاجون إلى تحليل هذه البيانات للوصول إليها بأنفسهم.

في حين أن العديد من محللي الأعمال قد يكونون قادرين على تدبير أمورهم دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية ،

فإن القدرة على كتابة وتفسير استعلامات SQL يمكن أن تزيد بشكل كبير من فعاليتك بصفت درجة البكالوريوس.

الغرض من هذه المقالة (أفضلية تحليل الأعمال باستخدام SQL) ليس تقديم برنامج تعليمي حول تعلم SQL ،

ومع ذلك ، فإنه يوضح كيف يمكن استخدام SQL في تقنيات تحليل الأعمال المختلفة دون الحاجة إلى الاعتماد على المزيد من الأدوار الفنية مثل محللي البيانات أو المطورين (لديهم الكثير من أشياء أخرى للقيام بها).

فيما يلي بعض تقنيات تحليل الأعمال الشائعة التي يمكن إدارتها بسهولة من خلال SQL.

أيضا سننتعرف علي أفضلية تحليل الأعمال باستخدام SQL

تحليل قواعد العمل

قواعد العمل هي مبادئ توجيهية تسهل السلوكيات والقرارات المتخذة في جميع أنحاء المنظمة.

يتضمن الكثير من تحليل قواعد العمل تحديد مصدر البيانات التي يمكن استخدامها للتحقق مما إذا كان يتم اتباع قواعد العمل أم لا.

بصرف النظر عن حقيقة أنه يمكن استخدام SQL لبناء محرك القواعد ،

يمكن استخدام قدرات التصفية الخاصة به أثناء تحليل قواعد العمل للتحقق مما إذا كان يتم تنفيذ القواعد النظامية الحالية على النحو المنشود.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام SQL لتحديد نقاط البيانات المستخدمة بنشاط داخل النظام والمساعدة في تحديد ما إذا كانت عناصر البيانات الجديدة مناسبة للاستخدام في محرك قواعد العمل أم لا.

غالبًا ما تكون قواعد العمل مصدرًا رئيسيًا لقيود الحل ؛

لذلك ، يجب على محللي الأعمال دائمًا مراعاة قواعد العمل عند تحديد جدوى مبادرة التغيير.

قاموس البيانات

قواميس البيانات هي طريقة لتوحيد استخدام عناصر البيانات داخل المؤسسة.

في بعض المؤسسات ، قد يكون لمكتبة الإسكندرية دور في تطوير أو الحفاظ على قواميس البيانات هذه ، في حين أن المنظمات الأخرى قد عينت متخصصين في إدارة البيانات مسئولين عن هذه الوظيفة.

في كلتا الحالتين ، يمكن استخدام SQL عند إنشاء قاموس البيانات بعدة طرق ، وسأناقش اثنتين منها.

أولاً ، يحتوي SQL على قاموس البيانات الخاص به ، لذلك إذا كانت المؤسسة تقوم بإنشاء قاموس بيانات قياسي ،

فمن المحتمل أن أي شخص يقوم ببناء قاموس بيانات المؤسسة سيستخدم قاموس بيانات SQL كمرجع.

بعد ذلك ، فإن خبراء الموضوع الذين قد يشاركون في كيفية تعريف عناصر بيانات قاموس البيانات من وجهة نظر الواجهة الأمامية أو واجهة الواجهة عادة لا يكون لديهم نظرة ثاقبة لكيفية تنظيم المعلومات وتنظيمها في النهاية الخلفية.

وعلى العكس من ذلك ، قد لا يكون لدى الشخص الذي قام ببناء قاعدة البيانات فهم كامل لكيفية استخدام الشركة للبيانات بالفعل في عملهم اليومي.

نظرًا لأن محللي الأعمال يميلون إلى الحصول على نظرة شاملة للمؤسسة ،

لذلك ، إذا كانت مكتبة الإسكندرية قادرة على الوصول إلى قواعد بيانات SQL وتفسيرها ،

فقد يكون هو أو هي أكثر استعدادًا لتحديد مشكلات سلامة البيانات أكثر من بعض الأدوار الفنية .

هذا لأن أعضاء الفريق الفني قد لا يكونون على دراية ببعض المصطلحات التجارية أو المفردات الخاصة بالمؤسسة ، والتي يمكن أن تؤدي في كثير من الأحيان إلى المتاعب.

هذا صحيح بشكل خاص إذا كان اصطلاح التسمية لبيانات المصدر غير بديهي.

نمذجة البيانات

نماذج البيانات عبارة عن رسوم بيانية تصف كائنات البيانات الرئيسية والعناصر التي تتكون منها وعلاقتها بالكائنات الأخرى.

أشهر مخططات نمذجة البيانات هي مخططات علاقة الكيانات (ERDs) ومخططات الفئة.

تساعد هذه التقنيات في ضمان توافق هيكل وتصميم البيانات مع المتطلبات الفعلية.

هناك العديد من أدوات خادم SQL المتاحة التي يمكن أن تساعد في نمذجة البيانات.

عند التحقيق في بنية البيانات لعملية حالية ، يمكن لأدوات SQL إجراء هندسة عكسية لقواعد البيانات الحالية لإنشاء نموذج بيانات للسماح بتحليل بنية البيانات الحالية.

عند تطوير هياكل بيانات جديدة ، يمكن استخدام أدوات مصمم البيانات مع SQL لإنشاء نماذج بيانات عالية الجودة ونشر التغييرات بكفاءة على تلك النماذج.

من منظور تحليل الأعمال ، ستعمل هذه القدرة على تبسيط عملية التحقق من المتطلبات بشكل كبير عن طريق تقليل عدد عمليات التسليم المطلوبة لتحديد وإدارة المعلومات الجديدة أو المتغيرة المتعلقة بالبيانات.

تعدين البيانات

التنقيب في البيانات هو طريقة كمية وإحصائية لتحليل كميات كبيرة من البيانات.

تستخدم هذه التقنية لتحديد الأنماط والاتجاهات التي قد تكون ذات أهمية للمؤسسة.

قد تستخدم الشركة تقنية استخراج البيانات لتوفير المعلومات لأصحاب المصلحة التي يمكن أن تساعد في اتخاذ القرارات بالإضافة إلى توفير نظرة ثاقبة أثناء تحليل العملية أو تحليل السبب الجذري.

تتمتع SQL Server Analysis Services بإمكانيات متميزة لاستخراج البيانات والتي ستسمح باستكشاف البيانات وتحديد الأنماط ووضع التنبؤات.

ستكون هذه الأداة الخاصة مفيدة لشركات البكالوريوس في المؤسسة الذين يشاركون في المبادرات الإستراتيجية للمؤسسة حيث يمكن اتخاذ القرارات بناءً على البيانات التاريخية.

بالإضافة إلى ذلك ، سيكون محللو الأعمال الذين يعملون على المستوى التشغيلي أكثر فاعلية في حل مشكلات أو عيوب الإنتاج من خلال الرؤية الإضافية التي يمكن الحصول عليها من خلال تحليل بيانات SQL.

تحليل الفجوات

يتم استخدام تحليل الفجوة لتحديد الخطوات المطلوبة للانتقال من الحالة الحالية إلى الحالة المستقبلية المرغوبة.

في معظم الحالات ، يتم تسهيل تحليل الفجوة من خلال تحليل العملية من خلال مقارنة عملية الدول الحالية والمستقبلية.

ومع ذلك ، هناك العديد من العناصر الأخرى التي يجب أخذها في الاعتبار خارج نطاق العملية والوظائف فقط.

تشمل العناصر الأخرى التي يجب مراعاتها المهارات والتطبيقات ومجالات الأعمال بالإضافة إلى البيانات والمعلومات.

عندما تكون البيانات والمعلومات ذات أهمية في تحليل الفجوة ،

يمكن استخدام SQL لإيجاد فجوات في البيانات المنطقية مثل التواريخ أو التسلسلات الرقمية.

هناك العديد من وصفات SQL لتحليل الفجوات بما في ذلك العثور على الفجوات أو مجموعة من القيم المفقودة.

يعد تحليل الفجوة خطوة حاسمة في عملية التحليل الاستراتيجي ،

وبالتالي سيكون من واجب محللي الأعمال المشاركين في عناصر استراتيجية مبادرة التغيير فهم قدرات تحليل فجوة SQL.

المقاييس و KPIS

المقاييس هي طريقة قابلة للقياس الكمي لقياس أداء مختلف مؤشرات الأداء الرئيسية

(مؤشرات الأداء الرئيسية) التي تم وضعها من قبل القادة الذين حددوا الاتجاه الاستراتيجي للمؤسسة.

يمكن استخدام المقاييس ومؤشرات الأداء الرئيسية لقياس أداء المشاريع والحلول المحددة بالإضافة إلى المؤسسة ككل.

بالنسبة إلى مسؤولي الأعمال المهتمين بتقدم المؤسسة نحو مؤشرات الأداء الرئيسية هذه ،

إذا لم يكن هناك حاليًا تقارير مؤشرات أداء رئيسية ، فيمكن استخدام SQL بشكل عام لسحب البيانات الأولية وتحليلها بسرعة.

ضع في اعتبارك أن منظور مكتبة الإسكندرية سيكون مهتمًا بالوصول إلى البيانات المتوفرة حاليًا لأغراض التحليل.

إذا تم تحديد أن هناك حاجة لبناء نظام تتبع وقياس أكثر قوة لمؤشرات الأداء الرئيسية ، فيجب ترك هذه المسؤولية للفرق الفنية.

تحليل المخاطر

يتضمن تحليل المخاطر التحقيق في مجالات مختلفة من عدم اليقين من أجل تقييم التأثير السلبي المحتمل على المنظمة أو قيمة المنتج الذي يتم تسليمه.

يتم تحديد مستوى المخاطر من خلال مزيج من التأثير والاحتمال.

كما هو مذكور أعلاه ، تكشف قدرات استخراج بيانات SQL عن الاتجاهات التي ستكون بمثابة مدخلات لتكرار المخاطر المحددة.

بمجرد تقدير التكرار أو الاحتمال ، يمكن معالجة البيانات لتقدير التأثير المحتمل في حالة وقوع حدث خطر بالفعل.

نظرًا لأن تقييم المخاطر هو مهمة أساسية في إدارة المشروع ،

فإن محلل الأعمال الذي يتمتع بخبرة SQL سيكون لديه سلوك أكثر كفاءة عندما يكون قادرًا على تقديم الاتجاهات الكمية وذات الصلة لأصحاب المصلحة لمزيد من المناقشة.

تحليل السبب الجذري

يعد تحليل السبب الجذري جزءًا أساسيًا من العديد من مبادرات تحليل الأعمال.

إنها عملية فحص المعلومات من أجل تحديد المصدر الحقيقي للمشكلة.

بمجرد تحديد المشكلة ، فإن الخطوة المنطقية التالية في العملية هي جمع البيانات.

هذا هو المكان الذي سيكون فيه SQL مفيدًا.

سيعرف محلل الأعمال الذي يتمتع بخبرة في SQL داخل المؤسسة قواعد البيانات وطرق العرض التي يجب استخدامها لاسترداد مجموعة غنية من البيانات التي سيتم التحقيق فيها.

بعد ذلك ، ستقوم مكتبة الإسكندرية بفحص أنماط البيانات (التنقيب في البيانات) من أجل تحديد السبب.

في كثير من الأحيان ، يمكن أن تقدم القدرة على الاستعلام عن معلومات معينة وتصفيتها حالات شاذة بسرعة مثل البيانات المفقودة أو البيانات الخاطئة التي ستساعد في تحديد السبب.

يمكن أيضًا استخدام SQL جنبًا إلى جنب مع تمارين تحليل السبب الجذري الأخرى مثل مخطط هيكل السمكة أو خمسة أسباب ، إما لتحديد المدخلات

لتضمينها في التمرين أو لتأكيد السبب الجذري الذي تم تحديده استنادًا إلى العملية (الواجهة الأمامية) التحقيقات.

نمذجة الدولة (الانتقال)

يمثل نموذج الحالة ، المعروف أيضًا باسم نموذج الانتقال ، الحالات (الحالات) المختلفة لكائن داخل النظام.

كما يوضح أيضًا انتقال الكائن من حالة إلى حالة أخرى بناءً على عملية الأعمال أو القواعد.

هناك طرق مختلفة للحصول على المعلومات المطلوبة لتحديد حالات وانتقالات النظام

مثل جمع المعلومات من الخبراء في الموضوع أو الحصول على قاموس البيانات من بائع النظام.

في حين أن هذه الخيارات هي موارد جيدة ، يمكن تقديم معلومات غير كاملة أو وثائق قديمة.

كمحللين أعمال ، سيكون من المفيد مقارنة المعلومات المقدمة مع قواعد بيانات SQL للتأكد من توافق المعلومات.

يمكن أن تساعد استعلامات SQL المكتوبة بشكل مناسب في تحديد تفاصيل إضافية

مثل الحالات التي لم تعد نشطة أو السيناريوهات التي لا يتبع فيها انتقال الحالة عملية الأعمال أو قواعد العمل المتوقعة.

في تحليل الأعمال ، تعد المقارنة بين مصادر المعلومات المختلفة فكرة جيدة دائمًا!

أفكار ختامية

أفضلية تحليل الأعمال باستخدام SQL

مع زيادة الطلب على البيانات والتقنيات السريعة ، ستصبح توقعات مزج المهارات التقنية مع الفطنة التجارية أكثر شيوعًا.

SQL هي واحدة من العديد من لغات البرمجة المقبولة في العديد من الصناعات. والتي لها أفضلية تحليل الأعمال باستخدام SQL

في حين أن إنشاء قواعد البيانات وإدارتها ليست من الوظائف الأساسية لدور محلل الأعمال ،

فإن القدرة على التنقل عبر SQL وفهم هياكل قاعدة بيانات المؤسسة ستزيد بشكل كبير من فعالية مكتبة الإسكندرية في التواصل مع الفرق الفنية.

بينما يجب ترك غالبية تطوير قاعدة البيانات لأدوار فنية أكثر ،

ستستفيد المنظمة بشكل كبير من قدرة محلل الأعمال على تحليل بيانات SQL وتوجيه الفرق الفنية في الاتجاه الصحيح لمزيد من التحقيق.

لذلك ، هل يحتاج محللو الأعمال إلى معرفة SQL ؟؟؟ تكمن الإجابة في الاحتياجات والهيكل التنظيمي للمؤسسة التي تخدمها مكتبة الإسكندرية.

الشيء الوحيد المؤكد هو أن معرفة SQL سيزيد بشكل كبير من قدرة مكتبة الإسكندرية على إضافة قيمة إلى أي مبادرة تغيير تتضمن البيانات.

اطلب الخدمة الاحترافية الان من فريقنا المحتص