الدرس السابع: مستويات تحليل البيانات الضخمة
1. التحليل الوصفي (Descriptive Analytics)
يعد التحليل الوصفي المستوى الأول في التعامل مع البيانات الضخمة، حيث يركز على الإجابة عن سؤال “ماذا حدث؟”. في هذا المستوى يتم الاعتماد على تقارير الأداء ولوحات المعلومات والإحصاءات الوصفية من أجل تلخيص البيانات التاريخية وتوضيح الأنماط والاتجاهات العامة. على سبيل المثال، يمكن استخدامه في المجال التعليمي لعرض نسب النجاح أو معدلات الحضور لدى الطلاب خلال فترة زمنية محددة، مما يساعد على تكوين صورة شاملة عن الوضع الحالي.
2. التحليل التشخيصي (Diagnostic Analytics)
أما التحليل التشخيصي فيأتي ليجيب عن سؤال “لماذا حدث ذلك؟”. هذا المستوى يتعمق في البحث عن الأسباب والعلاقات بين المتغيرات باستخدام أدوات مثل التنقيب في البيانات وتحليل الارتباط وتحليل السبب الجذري. في السياق التعليمي، يمكن أن يساعد هذا النوع من التحليل في تحديد العوامل التي أدت إلى انخفاض أداء الطلاب، مثل ضعف المشاركة في الأنشطة الصفية أو نقص المهارات الأساسية، مما يتيح تفسير الظواهر بشكل علمي ومنهجي.
3. التحليل التنبؤي (Predictive Analytics)
بعد ذلك يظهر التحليل التنبؤي الذي يسعى للإجابة عن سؤال “ماذا سيحدث لاحقًا؟”. يعتمد هذا المستوى على النماذج الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي من أجل التنبؤ بالنتائج المستقبلية. في التعليم مثلًا، يمكن استخدامه للتنبؤ بالطلاب الأكثر عرضة للتسرب الدراسي أو الذين قد يواجهون صعوبات مستقبلية في مادة معينة، وذلك بناءً على بيانات سابقة مثل الحضور والدرجات. هذا النوع من التحليل يتيح للمؤسسات الاستعداد للمستقبل واتخاذ إجراءات وقائية.
4. التحليل التوجيهي (Prescriptive Analytics)
وأخيرًا يأتي التحليل التوجيهي الذي يجيب عن سؤال “ما الذي يجب أن نفعله؟”. هذا المستوى لا يكتفي بتفسير الماضي أو التنبؤ بالمستقبل، بل يقدم توصيات عملية قابلة للتنفيذ من خلال أدوات مثل المحاكاة، تحسين العمليات، وأنظمة التوصية الذكية. في المجال التعليمي، يمكن أن يقترح هذا التحليل خطة تعلم شخصية لكل طالب بناءً على نقاط قوته وضعفه، مما يحول البيانات إلى قرارات عملية تساعد على تحسين الأداء وتطوير العملية التعليمية.