المهارات الأساسية التي تحتاجها لتصبح عالِم بيانات

عالِم البيانات هو أحد أكثر الأهداف المهنية تداولاً في أيامنا. لكن مهارات البيانات لم تعد شأناً يخص علماء البيانات وحدهم: فبالنسبة لفرق التمويل التي تعمل يومياً مع بيانات المصروفات والإنفاق والميزانية، أصبحت الثقافة البياناتية كفاءة أساسية. في هذا المقال نلخّص أولاً المهارات الأساسية لعالِم البيانات باختصار، ثم نركّز على السؤال الأهم: ما مهارات البيانات التي يحتاجها المحترف المالي، وكيف يستخدم هذه المهارات على بيانات الإنفاق؟

ما المهارات الأساسية التي يجب أن يمتلكها عالِم البيانات؟

عالِم البيانات هو الخبير الذي يستخلص نتائج ذات معنى من مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة، ويحوّل هذه النتائج إلى قرارات عمل. ويمكن تلخيص مجموعة المهارات الأساسية للمجال كالآتي:

• البرمجة: لغتا Python وR هما الأكثر شيوعاً لتحليل البيانات والنمذجة.
• الإحصاء والرياضيات: الاحتمالات واختبارات الفرضيات والانحدار وتحليل السلاسل الزمنية؛ وهي أساس القراءة الصحيحة للقصة التي تكمن خلف البيانات.
• تعلّم الآلة: القدرة على بناء نماذج التصنيف والتجميع والتنبؤ والتحقق منها.
• تصوّر البيانات: تحويل نتائج التحليل إلى رسوم بيانية يفهمها صنّاع القرار.
• معرفة المجال والتواصل: فهم العمليات التجارية للقطاع الذي يُعمل فيه، والقدرة على شرح النتائج بلغة غير تقنية.

تشكّل هذه المهارات مجمل عمل عالِم البيانات. وإذا كنت في فريق التمويل فلست بحاجة إلى التخصص فيها جميعاً؛ ما تحتاجه هو الوجه المالي لهذه المجموعة، أي الثقافة البياناتية.

ماذا تعني الثقافة البياناتية لفرق التمويل؟

الثقافة البياناتية هي القدرة على قراءة البيانات والتساؤل حولها وتفسيرها واتخاذ القرار بناءً عليها. وعلى الجانب المالي يعني هذا، أكثر من كتابة الشيفرة، القدرة على الإجابة بثقة عن الأسئلة التالية:

• هل هناك حركة غير معتادة في بنود المصروفات هذا الشهر؟
• كم تنحرف كل ميزانية قسم ولماذا؟
• إلى أي اتجاه تسير تدفقاتنا النقدية الخارجة في الربع المقبل؟
• في أي بنود تتركّز النفقات المخالفة للسياسة؟

نماذج عالِم البيانات تبني محرّك هذه الأسئلة؛ أما الثقافة البياناتية للمحترف المالي فتضمن طرح السؤال الصحيح وتحويل النتيجة إلى قرار عمل. ولا يحلّ أحدهما محل الآخر، بل يكمّل كل منهما الآخر.

مهارات البيانات التي يحتاجها المحترف المالي

1. التساؤل عن جودة البيانات

كل تحليل جيد بقدر موثوقية بياناته. فسجلات المصروفات المُدخَلة يدوياً معرّضة لأخطاء مثل الإيصالات الناقصة والتصنيف الخاطئ والإدخال المكرر. على المحترف المالي أن يجعل من الأسئلة التالية ردّ فعل تلقائياً أمام أي تقرير: «من أين أتت هذه البيانات؟ هل فيها نقص؟ هل يُحتمل أن النفقة نفسها احتُسبت مرتين؟» وللاطلاع على العبء وهامش الخطأ الناتجَين عن إدارة إدخال المصروفات يدوياً يمكنك مراجعة مقال التكلفة الزمنية الخفية لإدخال المصروفات على الشركة.

2. القراءة الإحصائية الأساسية

إن التفسير الصحيح لمفاهيم مثل المتوسط والوسيط والتوزّع والانحراف يكفي لمعظم الأعمال على بيانات الإنفاق. فعلى سبيل المثال قد يبدو متوسط نفقات الطعام لقسم ما منخفضاً بينما تضخّم بضع نفقات متطرفة الإجمالي؛ والمحترف المالي الذي يعرف أن ينظر إلى التوزّع لا إلى المتوسط يلاحظ ذلك على الفور.

3. تحليل الاتجاه والانحراف

القدرة على قراءة سلاسل الإنفاق الشهرية تعني القدرة على التمييز بين الأثر الموسمي والزيادة الدائمة والقفزة لمرة واحدة. وهذه المهارة هي أيضاً مفتاح التقاط انحرافات الميزانية قبل حدوثها. ولتعميق جانب تخطيط الميزانية وتتبّعها يُعدّ مقال إدارة الميزانية بداية جيدة.

4. التعرّف على إشارات الشذوذ والاحتيال

بعض الأنماط في بيانات الإنفاق هي علامات تحذير: نفقات مقسّمة لتبقى أسفل الحد مباشرة، ونفقات تتكثّف في عطلة نهاية الأسبوع، وإيصالات متكررة بالمبلغ نفسه. والتعرّف على هذه الأنماط يتيح التقاط الاحتيال في المصروفات في مرحلة مبكرة. ونماذج كشف الشذوذ في علم البيانات تقوم بهذا العمل على نطاق واسع؛ ومهمة فريق التمويل هي تقييم السجلات التي أشار إليها النموذج ضمن سياق العمل.

5. التصوّر والسرد بالبيانات

يتوقف أثر أي تحليل للإنفاق يُعرض على الإدارة على اختيار الرسم البياني الصحيح: فللتوزيع حسب الأقسام يُقرأ الشريط المرتّب غالباً أفضل من الرسم الدائري، وللمقارنة الدورية يُقرأ خط الاتجاه أفضل. وربط الرقم بنتيجة العمل جزء من هذه المهارة أيضاً: فقول «إذا استمر هذا الانحراف فستتجاوز الميزانية سقفها في نهاية الربع» يحرّك صانع القرار أكثر من قول «ازداد الانحراف كنسبة مئوية».

التحليل ببيانات الإنفاق: أمثلة ملموسة

للثقافة البياناتية مقابل ملموس في العمليات المالية:

• تحليل الإنفاق حسب الفئة: تقسيم النفقات إلى فئات مثل السفر والإقامة والضيافة ومقارنتها دورياً يجعل مجالات التوفير مرئية.
• مراقبة الالتزام بالسياسة: مقارنة سجلات الإنفاق بقواعد الشركة وسرد البنود المخالفة يقلّل عبء التدقيق. ولمعرفة كيفية صياغة القواعد يمكنك مراجعة دليل سياسة المصروفات.
• التنبؤ بالتدفق النقدي: تقدير التدفقات النقدية الخارجة للفترة المقبلة انطلاقاً من اتجاهات الإنفاق الماضية هو أساس التخطيط المالي؛ وللتفاصيل اطّلع على مقال التدفق النقدي.
• تركّز الموردين والبنود: رؤية ما إذا كانت النفقات تتجمّع لدى عدد قليل من الموردين أو في بنود قليلة يخلق فرصة للتفاوض وإدارة المخاطر.

لا يتطلّب أيٌّ من هذه التحليلات نمذجة متقدمة؛ ما يتطلّبه هو بيانات نظيفة وسؤال صحيح وعادة نظر منتظمة.

الأسئلة الشائعة

هل يجب أن يتعلّم كل فرد في فريق التمويل البرمجة؟

لا. تكفي مهارة أساسية في الاستعلام ومعالجة الجداول لمعظم الأدوار المالية. المهم هو ردّ فعل التساؤل عن البيانات والقدرة على تفسير النتائج بشكل صحيح؛ أما عمل النمذجة فيمكن أن يبقى لدى فريق البيانات أو داخل البرنامج المستخدَم.

ما الفرق بين عالِم البيانات والمحترف المالي المتمكّن من الثقافة البياناتية؟

عالِم البيانات يبني النموذج ويتحقق منه؛ أما المحترف المالي المتمكّن من الثقافة البياناتية فيطرح السؤال الصحيح ويفسّر المخرجات في سياق العمل ويحوّلها إلى قرار. والفرق التمويلية القوية تتحدث لغة الطرفين معاً.

من أين نبدأ في الثقافة البياناتية؟

ابدأ من بيانات إنفاقك أنت: افحص سجلات مصروفات ربع كامل بتفصيل الفئة والقسم والفترة؛ وابحث عن أكبر ثلاثة انحرافات وتقصَّ سببها. هذا التمرين على بيانات حقيقية يعلّم أسرع من أي دورة.

هل يحلّ البرنامج محلّ هذه المهارات؟

يؤتمت البرنامج أعمال جمع البيانات وتصنيفها وإصدار التنبيهات؛ أما التفسير واتخاذ القرار فيبقيان لدى الإنسان. وأفضل نتيجة تأتي من صيغة يتولى فيها الأتمتة العمل الروتيني ويركّز فيها فريق التمويل على التحليل. ولاستعادة الوقت الضائع في المعاملات الروتينية للمصروفات يمكنك مراجعة مقال منع إهدار الوقت في مكان العمل.

حوّل بيانات إنفاقك إلى قوة قرار

مجموعة مهارات عالِم البيانات مجال تخصص عميق؛ أما ما تحتاجه فرق التمويل فهو النواة المتجهة إلى جانب العمل من هذه المجموعة، أي الثقافة البياناتية: التساؤل عن جودة البيانات، وقراءة الاتجاه والانحراف، والتعرّف على الشذوذ، وتحويل النتيجة إلى قرار. إن حل إدارة المصروفات من Masraff يجمع بيانات الإنفاق ويصنّفها تلقائياً، فيقدّم لفريق التمويل أرضية نظيفة ومحدّثة للتحليل. ولرؤية ما يمكنك فعله ببيانات إنفاقك تواصل معنا.