التحليل الوصفي مقابل التحليل التطلعي: هل نصف الماضي وننسى تشكيل المستقبل؟
مقدمة
في عالم تحليل البيانات، ما زالت نسبة كبيرة من التقارير تركز على سؤال واحد:
ماذا حدث؟
مبيعات الشهر الماضي، عدد المستخدمين، متوسط الأداء…
لكن السؤال الأهم غالبًا يُهمَل:
ماذا سيحدث بعد ذلك؟
هنا يظهر الجدل بين التحليل الوصفي (Descriptive Analytics) والتحليل التطلعي (Predictive Analytics)، وبين الاكتفاء بفهم الماضي أو استخدام البيانات لصناعة المستقبل.
ما هو التحليل الوصفي؟
التحليل الوصفي يجيب عن:
- ماذا حدث؟
- كم؟
- متى؟
وهو يعتمد على:
- التقارير
- لوحات المعلومات (Dashboards)
- الإحصاءات الوصفية
“Descriptive analytics tells you what happened. Nothing more.”
— Gartner
هو ضروري… لكنه غير كافٍ.
ما هو التحليل التطلعي؟
التحليل التطلعي يستخدم:
- النماذج الإحصائية
- التعلم الآلي
- الأنماط التاريخية
للإجابة عن:
- ماذا سيحدث؟
- ما الاحتمال؟
- ما السيناريو الأفضل؟
“Prediction is not about certainty, it’s about preparedness.”
— Nate Silver
أين تكمن المشكلة؟
المشكلة ليست في التحليل الوصفي نفسه، بل في التوقف عنده.
الاعتماد المفرط على وصف الماضي يؤدي إلى:
- قرارات متأخرة
- ردّات فعل بدل استراتيجيات
- شعور زائف بالتحكم
الماضي يشرح… لكنه لا يقود.
لماذا تفضّل الشركات التحليل الوصفي؟
1️⃣ أسهل وأرخص
لا يتطلب نماذج معقدة.
2️⃣ مألوف للإدارة
أرقام واضحة بلا مخاطرة.
3️⃣ يعطي إحساسًا زائفًا بالأمان
لكن دون ميزة تنافسية حقيقية.
متى يصبح التحليل التطلعي ضرورة؟
التحليل التطلعي مهم عندما:
- تكون السوق متغيرة
- المنافسة عالية
- القرار مكلف
وهو يُستخدم في:
- توقع الطلب
- تحليل سلوك العملاء
- إدارة المخاطر
“Data-driven organizations don’t ask what happened, they ask what’s next.”
هل يعني هذا التخلي عن التحليل الوصفي؟
أبدًا.
النهج الذكي هو:
Descriptive → Diagnostic → Predictive → Prescriptive
التحليل الوصفي هو الأساس…
لكن البناء يتوقف بدونه.
ماذا يعني هذا لأصحاب الأعمال؟
الشركات التي تكتفي بوصف الماضي:
- تتحرك ببطء
- تتفاجأ بالتغير
- تنافس على السعر
بينما الشركات التي تستثمر في التحليل التطلعي:
- تسبق السوق
- تقلل المخاطر
- تتخذ قرارات استباقية
وهنا تظهر قيمة خدمات تحليل البيانات المتقدمة التي لا تكتفي بالتقارير.
الخلاصة
التحليل الوصفي يخبرك أين كنت.
لكن التحليل التطلعي يخبرك إلى أين تتجه.
وفي عالم سريع التغير،
من لا يشكّل المستقبل بالبيانات…
سيُفاجأ به.
المراجع
- Gartner – Analytics Ascendancy Model
- https://www.gartner.com
- Harvard Business Review – Competing on Analytics
- https://hbr.org
- McKinsey & Company – The Age of Analytics
- https://www.mckinsey.com
- IBM – Predictive Analytics Explained
- https://www.ibm.com
