ترابط البيانات مفهوم أساسي يمكن استخدامه لتحليل مجموعات البيانات، كما يستخدمه رجال الأعمال للحصول على توقعات أو رؤى مفيدة تتعلق بعلاقات الترابط بين نتائج أعمالهم.
في عالم الأعمال، يمكن استخدام هذه العلاقات عند اتخاذ القرارات في مختلف المجالات الوظيفية. على سبيل المثال، يمكن تحليل بيانات المبيعات في شركة ما لمعرفة مدى الترابط بين طرح سعر مخفض وازدياد المبيعات خلال مدة زمنية معينة. إذا لوحظ نمط ما سيكون ذلك بمثابة مؤشر يمكن للشركة من خلاله معرفة مستوى التسعير الأمثل الذي يحقق أرباح المبيعات المرجوة.
قوة ترابط البيانات
يتم تحديد قوة الارتباط الخطي بين متغيرين من خلال درجة تحركهما معاً في مجموعة البيانات. باستخدام عامل ارتباط (بيرسون)، تتراوح قيمة الارتباط بين -۱ و۱ وتعتبر الارتباطات أضعف كلما اقتربت قيمتها من الصفر وأقوى كلما اقتربت قيمتها من ۱ أو -۱ . ولدى قيم الارتباط الضعيفة (القريبة من صفر) قدرة تنبؤية أقل لكنها تعطى رؤى قيّمة للشركات.
إذا وصل التحليل إلى أن قوة الارتباط ضعيفة بين متغيرين، لا يعني ذلك أن هذا التحليل عديم الفائدة، فقد يكون مؤشراً يمكن للشركات أن تعتمد عليه لتوفير الوقت أو التكاليف. على سبيل المثال، لاحظت شركة ما أن علاقة الترابط بين الإعلانات التلفزيونية للتسويق وارتفاع المبيعات ليست قوية بما يكفي. في هذه الحالة، قد تتخذ هذه الشركة قراراً بتقليل الإعلانات التلفزيونية وتوفير تكاليفها.
التمييز بين الارتباطات الإيجابية والسلبية
يمكن تقسيم الارتباطات إلى نوعين رئيسيين: الإيجابية والسلبية. وتعتبر الارتباطات إيجابية إذا ازداد أحد المتغيرات بازدياد الآخر. غالباً ما نجد هذا النوع من العلاقات عند تزامن زيادة المشتريات مع الأداء التسويقي الصحي. على سبيل المثال، قد تلاحظ شركة ما ارتباطاً إيجابياً بين حملاتها الترويجية والمبيعات، مما يعني أن ارتفاع المبيعات مرتبط بزيادة الجهود الترويجية خلال نفس المدة الزمنية.
وتعد الارتباطات سلبية عندما يميل أحد المتغيرات إلى الانخفاض عند زيادة متغير آخر. على سبيل المثال، قد ترتبط زيادة عدد موظفي خدمة العملاء بانخفاض معدل الشكاوى. سيساعد هذا الشركة على تقييم جدوى توظيف موظفين جدد.
نقاط لا بد من مراعاتها
تقول مقولة قديمة: ترابط البيانات ليس علاقة سببية. يجب أن تدرك الشركات الاختلاف بين مفهومي الترابط والسببية لتجنب اتخاذ قرارات عشوائية.
ترابط البيانات لا يعني السببية، قد يكون هناك اتصال واضح بين متغيرين عند إجراء التحليل لكن هذا لا يعني أن أحدهما مسبباً للآخر.
للحصول على نتائج مفيدة من دراسة ترابط البيانات، على الأفراد والشركات مراقبة عوامل محتملة قد تكون سبباً في ارتباط ما كالمؤثرات الخارجية أو توجهات السوق الموسمية. إضافة إلى ذلك، يجب إجراء مزيد من البحث لفهم الأسباب الكامنة وراء أية ارتباطات ملحوظة قبل اتخاذ أية قرارات.
يجب على الشركات أن تضع في اعتبارها أن ارتباط متغيرين خلال فترة زمنية طويلة لا يضمن استمرار هذه العلاقة في المستقبل، فقد تؤثر مؤثرات خارجية على طبيعة هذا الارتباط مستقبلاً.
ترابط البيانات واتخاذ القرارات
يستخدم التحليل الترابطي بيانات مدة زمنية طويلة للمساعدة على اتخاذ قرارات صائبة مثل تلك المتعلقة بحملات التسويق وطرح المنتجات وكفاءة مكان العمل. ولا بد من اعتماد استراتيجيات كمية ونوعية في الشركات تساعد على صنع القرار، وترابط البيانات وسيلة فعالة لتقييم الأنشطة الحالية والسابقة للتعرف على أفضل الممارسات وأكثرها نفعاً.
فهم تأثير بعض الأنشطة والمبادرات على النتائج المرجوة في الشركات قد يساعد على تحديد توجهات السوق وكشف الفرص المخفية وصقل الاستراتيجيات وإنفاق الموارد بشكل أكثر كفاءة إضافة إلى اتخاذ قرارات أفضل بشكل عام.
