التحليلات 2.0: كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل ذكاء الأعمال ورؤى البيانات
لقد قطع ذكاء الأعمال والتحليلات شوطا طويلا في العقد الماضي. مع ظهور البيانات الضخمة وخوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، يمكن لأدوات التحليلات الآن تقديم رؤى غير مسبوقة لدفع عملية صنع القرار بشكل أكثر ذكاءً. يُطلق على هذا العصر الجديد من التحليلات المحسنة اسم Analytics 2.0.
تستفيد حلول Analytics 2.0 من قوة التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لاستخراج رؤى أعمق من البيانات. يمكنهم أتمتة عملية إعداد البيانات، والعثور على الارتباطات المخفية، وإنشاء نماذج تنبؤية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. ونتيجة لذلك، يمكن للمؤسسات الانتقال من الإدراك المتأخر إلى الاستبصار والعمل بشكل أكثر ذكاءً. ستستكشف هذه المقالة الإمكانات الأساسية لـ Analytics 2.0 وكيف يمكن للمؤسسات استخدام هذه الأدوات لاتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات في الوقت الفعلي.
الجدل الآلي للبيانات
في الماضي، كان المحللون يقضون معظم وقتهم في جمع البيانات من مصادر مختلفة وتجهيزها للتحليل. يتكون الجدل حول البيانات من مهام مثل تحديد البيانات، والتنظيف، والتطبيع، والتحويل، والتكامل. هذه العملية اليدوية شاقة وتستغرق وقتا طويلا.
باستخدام حلول Analytics 2.0 مثل Alteryx وTrifacta، يمكن أتمتة مهام معالجة البيانات هذه باستخدام واجهات السحب والإفلات البسيطة. لا يحتاج المستخدمون إلى معرفة لغات البرمجة مثل Python أو R. تستخدم الأنظمة الأساسية التعلم الآلي لتعلم أنواع البيانات واكتشاف الحالات الشاذة وإصلاح المشكلات. وهذا يقلل من الوقت المستغرق في إعداد البيانات من 80% إلى 10-20% فقط.
توفر معالجة البيانات الآلية عرضًا موحدًا للبيانات من جميع أنحاء المؤسسة. فهو يتيح تكرار التحليلات بشكل أسرع عن طريق إزالة الاحتكاك في عملية إعداد البيانات. يمكن للمحللين التركيز على التحليل عالي القيمة بدلاً من العمل الشاق.
توليد اللغة الطبيعية للرؤى
يمكن لأدوات ذكاء الأعمال التقليدية إنشاء تصورات للبيانات ولوحات معلومات للحصول على رؤى. ومع ذلك، فإنه يتطلب جهدًا يدويًا كبيرًا لتفسير النتائج وإنشاء روايات مصاحبة.
تستفيد منصات Analytics 2.0، مثل Narrated Science، من توليد اللغة الطبيعية (NLG) لأتمتة إعداد التقارير السردية. يمكن للمستخدمين الحصول على ملخصات مكتوبة مسبقًا تشرح الاتجاهات الرئيسية والعلاقات المتبادلة والتنبؤات الموجودة في البيانات. تستخدم NLG القواعد اللغوية والذكاء الاصطناعي لترجمة أنماط البيانات إلى نص يمكن قراءته بواسطة الإنسان.
تقدم NLG الرؤى بشكل أسرع من خلال التخلص من الحاجة إلى التحليل اليدوي وإعداد التقارير. تكون الروايات التي يتم إنشاؤها تلقائيًا متسقة وخالية من الأخطاء وتزيل التحيز البشري. يمكن للمستخدمين الذين ليس لديهم خبرة في التحليلات فهم الرؤى بسهولة واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات بشكل أسرع.
تحليلات المحادثة
يقدم Analytics 2.0 رؤى من خلال واجهات المحادثة باستخدام روبوتات الدردشة والمساعدين الظاهريين. يمكن للمستخدمين الحصول على إجابات للأسئلة التحليلية بمجرد كتابة الاستعلامات أو التحدث بها باللغة الطبيعية.
يقدم بائعون مثل ThoughtSpot وIBM Watson Analytics منصات تحليلية تعمل بالصوت. يمكن للمستخدمين طرح الأسئلة والمتابعة باستعلامات إضافية للتعمق في البيانات. يفهم المساعد الافتراضي السياق ونية المستخدم.
تحليلات المحادثة تجعل استكشاف البيانات أمرًا بديهيًا. يمكن للمستخدمين العاديين ومديري الأعمال الوصول إلى الرؤى دون خبرة تحليلية عميقة. تعمل تجربة المستخدم التحادثية على إضفاء الطابع الديمقراطي على التحليلات عبر المؤسسة.
التحليلات المعززة
تعتمد أدوات ذكاء الأعمال التقليدية بشكل كامل على التحليل اليدوي. وهذا يحد من الرؤى التي يمكن للبشر توليدها بمفردهم. تجمع التحليلات المعززة بين نقاط قوة الآلات والبشر.
تستخدم الأنظمة الأساسية مثل SAP Analytics Cloud خوارزميات ML لأتمتة عملية إنشاء الرؤى. تقوم الخوارزميات بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة بشكل مستقل لاكتشاف الارتباطات والأنماط والاتجاهات التي يفتقدها البشر. يحصل المستخدمون على السبق في الرؤى.
ومع ذلك، يمكن للبشر تجاوز النظام والتحقق من صحة الرؤى التي تولدها الآلة. ويجمع هذا بين سرعة الآلات والإشراف البشري. توفر حلول التحليلات المعززة رؤى موثوقة على نطاق واسع.
الذكاء المستمر
تركز التحليلات التقليدية على البيانات التاريخية لتوفير الإدراك المتأخر. لكن الأداء السابق قد لا يتنبأ بالنتائج المستقبلية بدقة. يستخدم الذكاء المستمر تدفقات البيانات في الوقت الفعلي لتمكين الاستبصار.
تتكامل أدوات Analytics 2.0 مثل Striim مع مصادر البيانات المتدفقة مثل أجهزة استشعار إنترنت الأشياء وتدفقات النقر. يقومون بتشغيل نماذج آلية مع وصول البيانات في الوقت الفعلي لاكتشاف الحالات الشاذة وإنشاء التنبيهات. يحصل المستخدمون على رؤى فورية حول الاتجاهات والتغيرات الناشئة.
يؤدي هذا إلى تحويل المؤسسات من التقارير الثابتة المجمعة إلى التحليلات الدائمة. يساعد الذكاء المستمر المستخدمين على اكتشاف الفرص أو التهديدات والاستجابة بسرعة لتحقيق ميزة تنافسية.
التحليلات التنبؤية
التحليلات الوصفية تجيب على ما حدث. التحليلات التشخيصية تجيب على سبب حدوث شيء ما. تستخدم التحليلات التنبؤية التعلم الآلي للإجابة على ما يمكن أن يحدث في المستقبل.
يمكن لحلول Analytics 2.0 استيعاب مجموعات بيانات تاريخية كبيرة لتدريب النماذج التنبؤية. تتعلم هذه النماذج أنماط البيانات المعقدة للتنبؤ بالاحتمالات والنتائج المستقبلية. يمكن للمستخدمين توقع الطلب المستقبلي، ومنع فشل المعدات، وتقليل المخاطر.
على سبيل المثال، تستخدم الصيانة التنبؤية أجهزة استشعار لمراقبة المعدات والتنبؤ باحتياجات الصيانة قبل حدوث الأعطال. تعمل التحليلات التنبؤية على رفع عملية اتخاذ القرار المستندة إلى البيانات إلى المستوى التالي.
تحليلات وصفية
المرحلة الأكثر تقدمًا في التحليلات هي التحليلات الإرشادية. وتوصي بأفضل مسار للعمل للمستخدمين. يتعلم النظام قواعد القرار الأمثل والقيود من البيانات التاريخية.
عندما يصل المستخدمون إلى نقطة اتخاذ القرار، تقوم التحليلات الإرشادية بفحص جميع الخيارات وتتنبأ بالنتائج. فهو يصف القرار الذي سيؤدي إلى نتيجة العمل المرجوة. على سبيل المثال، يمكن لمنصة سلسلة التوريد أن تصف سياسات المخزون المثالية.
تتيح التحليلات الإرشادية أتمتة القرارات المستندة إلى البيانات. يمكن للمستخدمين التخلص من التخمين في القرارات المعقدة. يمكنهم دائمًا اتخاذ قرارات أفضل بناءً على رؤى البيانات.
شرح منظمة العفو الدولية
تستخدم أدوات Analytics 2.0 نماذج متقدمة للتعلم الآلي مثل الشبكات العصبية للتعلم العميق. هذه النماذج عبارة عن صناديق سوداء معقدة تقدم رؤى دقيقة للغاية. ومع ذلك، فإن الأعمال الداخلية لا يمكن تفسيرها بسهولة.
يمكن أن يؤدي الافتقار إلى التفسير إلى إعاقة اعتماد التحليلات المدعمة بالذكاء الاصطناعي. تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير في فهم كيفية وصول النماذج إلى الرؤى. يقوم الموردون بدمج ميزات إمكانية تفسير النماذج في حلول Analytics 2.0.
باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، يمكن للمستخدمين التحقق من صحة توصيات النموذج بشكل منطقي. وهذا يزيد من الثقة في الرؤى التي يولدها الذكاء الاصطناعي. يمكن للخبراء المتخصصين أيضًا تحسين النماذج بشكل أكبر.
ديمقراطية التحليلات
تاريخياً، كانت المهارات التحليلية نادرة. قام محللو البيانات بإعداد تقارير واجه أصحاب المصلحة صعوبة في تفسيرها. أخيرًا، تعمل Analytics 2.0 على إضفاء الطابع الديمقراطي على التحليلات للجماهير.
تتمتع منصات التحليلات الحديثة بواجهات سهلة للسحب والإفلات. كما يقلل توليد الرؤى الآلية من الحاجة إلى المهارات التقنية. باستخدام تحليلات المحادثة، يمكن حتى للمستخدمين غير التقنيين الوصول إلى الرؤى من خلال اللغة الطبيعية.
لم تعد التحليلات مقتصرة على علماء البيانات. يمكن للعاملين في مجال المعرفة في جميع أنحاء المؤسسة الاستفادة من البيانات لتعزيز الإنتاجية وصنع القرار دون الحاجة إلى خبرة تحليلية عميقة.
تفعيل النماذج
تقليديًا، يقوم محللو البيانات ببناء نماذج في البرامج الإحصائية مثل R وPython. تولد النماذج رؤى ولكنها تظل منفصلة عن سير عمل الأعمال.
باستخدام حلول Analytics 2.0، يمكن تشغيل هذه النماذج ودمجها في التطبيقات. على سبيل المثال، يمكن نشر نموذج الصيانة التنبؤية على أرض المصنع للتوصية بأوامر الصيانة تلقائيًا.
يتيح التشغيل للمؤسسات العمل بناءً على الرؤى المستمدة من النماذج التحليلية في الوقت الفعلي. تعمل النماذج على اتخاذ قرارات تلقائية وتحسين العمليات التجارية بشكل مستمر من خلال حلقات التعليقات.
التحليلات المستندة إلى السحابة
تتطلب منصات التحليلات التقليدية بنية تحتية داخلية كانت باهظة الثمن وغير مرنة. توفر التحليلات المستندة إلى السحابة بديلاً مرنًا وقابلاً للتطوير دون الحاجة إلى استثمارات في الأجهزة.
تعد المنصات الرائدة مثل Google BigQuery وAmazon QuickSight بمثابة خدمات تحليلية سحابية مُدارة بالكامل. يمكن للشركات أن تبدأ صغيرة وتتوسع بسلاسة مع نمو الاحتياجات. تتعامل السحابة أيضًا مع صيانة البنية التحتية والترقيات خلف الكواليس.
بفضل دعم الإيجارات المتعددة، تتيح التحليلات السحابية إمكانية التعاون بسهولة عبر الفرق الموزعة. يمكن للمستخدمين تطوير النماذج في السحابة ومشاركة لوحات المعلومات مع ضمان إدارة البيانات. تتيح السحابة أيضًا الوصول إلى التحليلات من أي جهاز على مستوى العالم.
عرض مرئي للمعلومات
البيانات الأولية وحدها توفر القليل من المعرفة. يعمل التصور المتقدم على تحويل البيانات إلى مخططات ورسوم بيانية وخرائط تفاعلية للكشف عن الرؤى. تشتمل منصات Analytics 2.0 على إمكانيات تصور قوية.
بالإضافة إلى المخططات الأساسية، توفر هذه العناصر مرئيات متخصصة مثل الخرائط الحرارية وتحليل مسار التحويل والخرائط الجغرافية المكانية. يمكن للمستخدمين تسليط الضوء على الاتجاهات والقيم المتطرفة والأنماط في البيانات من خلال صور مقنعة. توفر عمليات الحفر تحقيقًا أعمق.
يوصي التصور الذكي بأنواع الرسوم البيانية الصحيحة تلقائيًا بناءً على بنية البيانات. يمكن للمستخدمين الذين ليس لديهم خبرة في التحليلات إنشاء تصورات ذات معنى من خلال سهولة السحب والإفلات. الصور المرئية الواقعية تجعل الرؤى أكثر سهولة.
مسرعات التحليلات
تتطلب بعض حالات استخدام التحليلات، مثل التنبؤ بالطلب وتجزئة العملاء وتحسين المخزون، إنشاء نماذج معقدة. يستغرق تطوير النماذج من الصفر وقتًا وموارد كبيرة.
توفر حلول Analytics 2.0 مسرعات تحليلية معدة مسبقًا لحالات الاستخدام الشائعة. تحتوي هذه على خوارزميات تنبؤية مدمجة مصممة خصيصًا لمشكلة العمل.
تعمل مسرعات التحليلات على تمكين المؤسسات من البدء بشكل أسرع باستخدام النماذج التي أثبتت جدواها. يمكن لعلماء البيانات أيضًا استخدام المسرعات كنقطة انطلاق بدلاً من بناء النماذج من الصفر. الوقت اللازم لتنفيذ التحليلات يقلل بشكل كبير.
التحليلات التعاونية
تقليديا، كانت التحليلات جهدا معزولا. يقوم الأفراد أو الفرق بتطوير نماذج منعزلة، مما يؤدي إلى رؤى مجزأة. يتيح التعاون تبادل البيانات والاكتشافات بشكل أفضل.
تعمل منصات Analytics 2.0 على تعزيز التعاون من خلال سير العمل ولوحات المعلومات القابلة للمشاركة. تتيح التعليقات والتعليقات التوضيحية إجراء مناقشات حول الرؤى. تتحكم قوائم ACL في الوصول إلى البيانات الحساسة.
تكسر التحليلات التعاونية الصوامع وتسمح للمؤسسات بالاستفادة من المعرفة الجماعية بالبيانات. تدمج النماذج الرؤى من مختلف الأقسام للحصول على رؤية شاملة. إن التحول إلى الديمقراطية يؤدي إلى تضخيم التأثير.
التحليلات المضمنة
لكي تؤثر التحليلات على القرارات، يجب أن تكون مدمجة بعمق في سير عمل الأعمال. ولكن غالبًا ما يتعين على المستخدمين التبديل بين تطبيقات التحليلات المنفصلة وأنظمة التشغيل.
تسمح الأنظمة الأساسية الحديثة بدمج التحليلات أصلاً في التطبيقات من خلال واجهات برمجة التطبيقات والخدمات الصغيرة. تظهر الرؤى بسلاسة في الوقت الفعلي أثناء سير العمل.
تعمل التحليلات المضمنة على تشغيل العمليات المستندة إلى البيانات مثل التصنيع الذكي والصيانة التنبؤية والتخصيص في الوقت الفعلي والمزيد. يؤدي تفعيل التحليلات إلى تسريع عائد الاستثمار.
وفي الختام
لقد تطورت التحليلات بشكل ملحوظ من مجرد ذكاء الأعمال وإعداد التقارير. يؤدي ظهور حلول Analytics 2.0 المستندة إلى الذكاء الاصطناعي إلى فتح إمكانات تغيير قواعد اللعبة مثل اكتشاف الرؤى التلقائية، والسرد المدعوم بالبرمجة اللغوية العصبية، وتحليلات المحادثة، والتوصيات الإرشادية. يمكن للمؤسسات الاستفادة من رؤى أعمق من البيانات لتعزيز التخطيط الاستراتيجي واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. تعمل حلول Analytics 2.0 على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى التحليلات القوية للمستخدمين عبر المؤسسة، مما يتيح ثقافات قائمة على البيانات منتشرة. ومع استمرار الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في النضج، ستصبح التحليلات أكثر ذكاءً. ستكتسب الشركات التي تركب موجة Analytics 2.0 ميزة تنافسية مستدامة من خلال القرارات الذكية المستندة إلى البصيرة.
حدد موعدًا لاختبار تصريح القيادة في Maine DMV
موعد خدمة سباق الجائزة الكبرى سوبارو
تكلفة انتظار السيارات على المدى الطويل في مطار كولومبوس
يوتا بحث الأعمال وزير الخارجية
وزارة التعليم في ميشيغان البحث عن الاعتماد
وقوف السيارات على المدى القصير في مطار ديترويت
البحث عن ترخيص مجلس الصناعات الإنشائية في أوكلاهوما
التحقق من ترخيص الصيدلي في ولاية كونيتيكت
البحث عن كيان وزير خارجية أركنساس (AR SOS)
بحث وزير خارجية نيويورك عن الشركة
بحث مجاني عن رقم رخصة القيادة في ولاية كارولينا الشمالية
التحقق من ترخيص مجلس تينيسي للمقاولين
تجديد اتفاق السلام الشامل في أوهايو
رخصة معالج التدليك في أوكلاهوما
أسعار مواقف السيارات في مطار MCI
شركة ذات مسؤولية محدودة بحث يوتا
بحث عن ترخيص مجلس طب الأسنان في تكساس
البحث عن رخصة التأمين على الحياة في أنكوراج
موعد NJ DMV للحصول على الترخيص
حدد موعدًا لاختبار الطريق في DPS Texas
رقم هاتف إدارة التأمين في إنديانا
التحقق من أي ترخيص في جميع الولايات الدليل
نيو هامبشاير قسم البحث عن رخصة التأمين
تجديد رخصة الصيدلة في كارولينا الجنوبية
طبيب أسنان معتمد من البورد ابحث في أوهايو
التحقق من ترخيص مجلس طب الأسنان لطبيب الأسنان
التحقق من ترخيص الولاية أو البحث أو البحث
التحقق من رخصة التمريض في ولاية تكساس
البحث عن ترخيص المجلس الطبي لولاية إنديانا
مجلس ماساتشوستس للتسجيل في البحث عن تراخيص الصيدلة
تغيير عنوان رخصة القيادة في هاواي
تجديد الترخيص الطبي في إنديانا
البحث عن الجاني والبحث عن السجناء
عضوية المساعدة على الطريق USAA
التحقق من ترخيص الولاية أو البحث أو البحث
رقم هاتف إدارة السجون في ولاية كارولينا الجنوبية
مقاطعة هيلزبورو DMV الموعد عبر الإنترنت
حدد موعدًا لتجديد رخصة القيادة في Arkansas DMV
التقدم بطلب للحصول على اللقب المفقود إنديانا
رخصة تكنولوجيا الأظافر كونيتيكت
كيفية الحصول على رخصة القيادة بورتوريكو؟