تحليل البيانات وتجسيدها

تصبح البيانات قيّمة فقط عندما يسهل فهمها والتصرف بناءً عليها. الأدوات المناسبة تحوّل جداول الأرقام الكبيرة إلى رؤى تدفع الاستراتيجية، وتكشف المشكلات، وتُظهر الفرص.

تلعب Metabase وGrafana وMermaid دورًا في تحقيق ذلك – بسرعة، ووضوح، وبدون تعقيدات غير ضرورية.

<strong>Metabase – سريعة، بسيطة، قابلة للتنفيذ</strong>

Metabase هي منصة ذكاء أعمال مفتوحة المصدر مصممة للبساطة. تتصل مباشرة بقواعد البيانات وتتيح للفرق إنشاء لوحات معلومات ومخططات وتقارير دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.

<a class="o_translate_inline btn btn-secondary" href="https://www.metabase.com/" target="_blank">موقع Metabase</a><br>

• <strong>سبب فعاليتها:</strong> سرعة الحصول على الرؤى. يمكن الإجابة على الأسئلة في دقائق، لا في أيام.
• <strong>سبب تبنيها:</strong> سهلة الاستخدام للمستخدمين غير التقنيين، وقوية بما يكفي لفرق البيانات.

<strong>جرافانا – في الوقت الفعلي، تقني، موثوق</strong>

يتخصص جرافانا في التصور في الوقت الفعلي. يستخدم على نطاق واسع لمراقبة البنية التحتية، أداء التطبيقات، وأجهزة إنترنت الأشياء. 

<a class="o_translate_inline btn btn-secondary" href="https://grafana.com/" target="_blank">موقع جرافانا الإلكتروني</a><br>

• <strong>لماذا يعمل:</strong> ممتاز لبيانات السلاسل الزمنية، والتنبيهات، والمراقبة طويلة الأمد.
• <strong>لماذا تم اعتماده:</strong> يجعل نظامه البيئي للمكونات الإضافية ومرونته الخيار الأمثل لـ DevOps والمراقبة الصناعية.

<strong>Mermaid – مرئيات للعمليات المعقدة</strong>

Mermaid ليست أداة لوحة معلومات—إنها طريقة <strong>لرسم المخططات من النص</strong>. يمكن إنشاء المخططات الانسيابية، ومخططات التسلسل، ومخططات جانت، وغيرها مباشرة من تركيب بسيط.

نستخدمه غالبًا لتحويل إجابات نصوص الذكاء الاصطناعي إلى رسوم بيانية في المستندات أو المحادثات.

<a class="o_translate_inline btn btn-secondary" href="https://mermaid.js.org/" target="_blank">موقع MermaidJS</a><br>

• <strong>سبب فعاليتها:</strong> مثالية للتوثيق ورسم خرائط العمليات وتصميم الأنظمة.
• <strong>سبب تبنيها:</strong> خفيفة الوزن، مفتوحة، وسهلة الدمج في الويكيات، ومستودعات Git، والمستندات التقنية.

<strong>لماذا نستخدمها جميعًا؟</strong>

لا توجد أداة تحليل واحدة تناسب كل موقف. Metabase تتفوق في تقارير الأعمال، Grafana تتعامل مع المراقبة التشغيلية المباشرة، وMermaid تلتقط العمليات بصريًا.

استخدامها معًا يعني أن القرارات تستند إلى:

• <strong>مؤشرات أداء الأعمال</strong> واضحة
• <strong>بيانات تشغيلية دقيقة في الوقت الفعلي</strong>
• <strong>رسوم بيانية للعمليات</strong> مفهومة

<strong>لماذا لا نستخدم أودو للذكاء الاصطناعي؟</strong>

في الواقع، يستخدم معظم عملائنا أدوات ذكاء الأعمال في أودو يوميًا: طرق العرض الافتراضية للقائمة/المحورية في أودو هي الطريقة الأكثر ديناميكية ومرونة للحصول على البيانات على أساس يومي.

توفر جداول بيانات أودو أيضًا قدرات رائعة من خلال جلب البيانات من قاعدة البيانات بتنسيق يشبه Excel. 

ومع ذلك، لا يزال بعض قادة الصناعة مثل PowerBI وMetabase وGraphana وTableau يقدمون بعض المزايا الكبيرة:

• محرك رسوم بيانية أكثر ثراءً
• اتصال أصلي بمعظم قواعد البيانات/البروتوكولات لقواعد البيانات والتدفقات
• محركات استعلام شبيهة بـ SQL أصبحت غير تقنية*
• القدرة على مشاركة لوحات المعلومات المباشرة مع أصحاب المصلحة الخارجيين
• لوحة المعلومات كمصدر بيانات للوحة معلومات أخرى
• والمزيد.

يجب إعادة النظر في قرار استخدام إحدى هذه الأدوات بدلًا من Odoo، حيث قد يضيف ذلك تبعيات إلى نظام آخر. نوصي عادةً بهذه الأدوات في الحالات التالية:

• يلزم وجود لوحات معلومات ذات استعلامات معقدة (مصادر بيانات متعددة)
• تدفق البيانات الحية مطلوب (IOT/MQTT إلخ.)
• يجب مشاركة لوحات المعلومات كتطبيق مستقل بدون مستخدم أودو (أصحاب المصلحة الخارجيون)
• معظم تطبيقات MES التي نفذناها ستستخدم مثل هذه الأداة
• يجب أن يكون مظهر لوحة المعلومات أكثر من مجرد شبيه بـ Excel

<strong>النتيجة النهائية</strong>

بيئة بيانات سهلة التنقل. يحصل المديرون التنفيذيون والمهندسون والمحللون على الرؤية التي يحتاجونها—دون صعوبة في استخدام الأدوات. تتقدم الرؤى بشكل أسرع، وتتحسن القرارات، وتبقى الفرق متناغمة.

<a class="o_translate_inline btn btn-primary" href="/contactus">هل تريد معرفة المزيد؟</a><br>