يُعيد الذكاء الاصطناعي صياغةَ نهج الشركات في تحليل البيانات، إذ يُؤتمت المهام التي تستغرق وقتًا طويلًا، ويُسهّل استخلاص رؤى عملية من مجموعات البيانات الضخمة. فما كان يتطلب في السابق معالجة يدوية للبيانات وجداول بيانات مُعقدة، يُمكن الآن إنجازه بواسطة أدوات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات التي تُعالج المعلومات آنيًا، وتكشف الأنماط، وتدعم اتخاذ قرارات أفضل.
من أتمتة التقارير إلى دعم لوحات المعلومات التنبؤية، يُسهّل الذكاء الاصطناعي سير عمل البيانات، ويجعله أكثر قابلية للتطوير، وأكثر سهولة في الوصول. تستخدم الشركات في مختلف القطاعات التحليلات المُدعّمة بالذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة، وتقليل الأخطاء، والاستجابة للاتجاهات بثقة.
يلعب المستقلون دورًا رئيسيًا في تجسيد هذه الحلول. سواءً من خلال نماذج التدريب، أو دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الحالية، أو بناء لوحات معلومات سهلة الاستخدام، يُساعد مُختصو البيانات المُستقلون الفرق على إطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات.
كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات اليوم
حوّل الذكاء الاصطناعي من عملية يدوية تدريجية إلى سير عمل أكثر ديناميكية وأتمتة. غالبًا ما كانت الأساليب التقليدية تتطلب من محللي البيانات قضاء ساعات في تنظيف جداول البيانات، وتشغيل الاستعلامات، وبناء التقارير في أدوات مثل Excel أو SQL. أما اليوم، فيمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات أتمتة الكثير من هذا العمل، ومعالجة مجموعات البيانات الضخمة في ثوانٍ، وإبراز أنماط تُسهم في اتخاذ قرارات أعمال أفضل وأسرع.
على عكس التحليلات التقليدية، التي تركز في الغالب على البيانات المنظمة، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحليل التنسيقات غير المنظمة مثل النصوص والصور ومحتوى وسائل التواصل الاجتماعي. وهذا يُوسّع نطاق ما يمكن للفرق تعلمه والاستجابة له، خاصةً عند العمل عبر بيانات التسويق، ودعم العملاء، أو الرعاية الصحية.
باستخدام منصات مثل Python وTableau وPower BI، يمكن لعلماء البيانات والمحللين استخدام النماذج المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتوليد رؤى تنبؤية، وبناء لوحات معلومات تفاعلية، ودعم اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. سواءً كان ذلك لتحديد الاتجاهات أو لرصد الشذوذ، يُمكّن الذكاء الاصطناعي فريق العمل من العمل بسرعة وثقة استنادًا إلى البيانات.
تقنيات الذكاء الاصطناعي الرئيسية في تحليلات البيانات
يعتمد تحليل البيانات المُدعّم بالذكاء الاصطناعي على مجموعة من التقنيات لمعالجة المعلومات، وتوليد الرؤى، ودعم اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة. فيما يلي بعض أكثر الأساليب شيوعًا التي يستخدمها محللو البيانات والعلماء اليوم:
- خوارزميات التعلم الآلي. تُحدد هذه النماذج الأنماط في مجموعات البيانات الضخمة، وتُقدّم تنبؤات بناءً على الاتجاهات التاريخية. تُستخدم في كل شيء، بدءًا من كشف الاحتيال ووصولًا إلى تجزئة العملاء، وتُشغّل العديد من ميزات التحليلات التنبؤية الموجودة في لوحات المعلومات الحديثة.
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تُساعد معالجة اللغة الطبيعية الذكاء الاصطناعي على تفسير اللغة البشرية وتحليلها. كما تُتيح تحليل المشاعر، وتصنيف النصوص، والتلخيص – وهي أمور أساسية لمراجعة محتوى وسائل التواصل الاجتماعي، أو ملاحظات العملاء، أو نصوص المكالمات على نطاق واسع.
- الذكاء الاصطناعي التوليدي والملخصات. تستخدم أدوات مثل ChatGPT التعلم العميق لإنشاء الملخصات، وأتمتة التقارير، ودعم التطبيقات سهلة الاستخدام والمدعومة بالذكاء الاصطناعي. يُمكن لهذه النماذج تحويل البيانات الخام إلى تفسيرات باللغة الطبيعية لتسهيل التفسير.
- الرؤية الحاسوبية. تتيح هذه التقنية للذكاء الاصطناعي “رؤية” وتحليل البيانات المرئية، مثل صور المنتجات، أو مقاطع الفيديو، أو المسوحات الطبية. تُستخدم في قطاعات البيع بالتجزئة، والتصنيع، والرعاية الصحية لتتبع الحركة، واكتشاف أي تشوهات، أو تحسين المخزون.
- كشف التشوهات والتنبؤ بها. يستطيع الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات تحديد نقاط البيانات غير العادية آنيًا، مثل التحولات المفاجئة في سلوك المستخدم أو حركة مرور الشبكة، والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. تساعد هذه القدرات الشركات وأصحاب المصلحة على الاستجابة بسرعة والتخطيط بشكل استباقي.
تلعب كل من هذه التقنيات دورًا في تبسيط إعداد البيانات، ودعم الرؤى الفورية، وبناء سير عمل تحليلية أكثر ذكاءً.
أمثلة على استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات
يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات بالفعل في العديد من الأدوات والأنظمة التي تعتمد عليها الشركات لتفسير البيانات واتخاذ الإجراءات اللازمة. إليك بعض التطبيقات الشائعة، وكيف يُسهم المحترفون المستقلون غالبًا في نجاحها.
تحليل المشاعر
يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحليل تقييمات العملاء، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، وتذاكر الدعم لتحديد انطباعات المستخدمين عن علامة تجارية أو منتج. تستخدم شركات مثل نتفليكس تحليل المشاعر لتحديد نقاط ضعف المستخدمين وتحسين تجربة العملاء. يمكن للمستقلين المساعدة في إعداد نماذج تتبع المشاعر، وضبط معايير معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وأتمتة تقديم الرؤى من خلال لوحات المعلومات.
التنبؤ والتحليلات التنبؤية
من خلال تحليل البيانات التاريخية، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، مثل الطلب على المنتجات، أو انخفاض عدد العملاء، أو تحولات السوق. على سبيل المثال، يستخدم بنك أوف أمريكا التحليلات التنبؤية لفهم سلوك المستثمرين وتخصيص نطاق وصولهم.
منع الاحتيال واكتشاف الشذوذ
يتميز الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات بفعالية عالية في تحديد الحالات الشاذة في مجموعات البيانات الضخمة، والإبلاغ عن المعاملات الاحتيالية، وسلوكيات الروبوتات، أو أعطال النظام فورًا. على سبيل المثال، يستخدم Spotify الذكاء الاصطناعي للكشف عن البثّات المزيفة وأنماط الاستماع غير الاعتيادية. يمكن للمستقلين دعم هذه المشاريع من خلال تدريب نماذج الكشف أو دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في سير عمل التحليلات الحالية.
معالجة الصور والفيديو
تساعد الرؤية الحاسوبية الشركات على فهم البيانات المرئية. تستخدم Walmart الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات لتتبع مخزون الرفوف ورصد السرقات في المتاجر. كما يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة المسوحات الطبية أو الكشف عن عيوب المنتجات في التصنيع. غالبًا ما يساعد الخبراء المستقلون من خلال إعداد بيانات التدريب، أو وضع علامات على مجموعات بيانات الصور، أو صيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتولى التحليل المرئي.
حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الخاصة بالصناعات
يُحدث تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي تحولاً جذرياً في كيفية تعامل الصناعات مع المشكلات، وتبسيط العمليات، واكتشاف فرص جديدة. غالباً ما يلعب المستقلون دوراً محورياً في مساعدة الشركات على تطبيق هذه الحلول، بدءاً من إعداد أدوات الذكاء الاصطناعي ووصولاً إلى بناء لوحات معلومات ونماذج تدريب.
الرعاية الصحية
يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية، وتحديد أنماط الأمراض، ودعم اكتشاف الأدوية. تساعد أدوات مثل Cleerly الأطباء على اكتشاف مشاكل القلب من خلال معالجة صور الأشعة باستخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات. كما يمكن لمحللي البيانات المستقلين دعم فرق الرعاية الصحية من خلال إعداد مجموعات البيانات، وبناء نماذج تشخيصية، أو تحسين أنظمة التعرف على الصور.
المالية والخدمات المصرفية
يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات على نطاق واسع للكشف عن الاحتيال، وتقييم الائتمان، والاستثمار التنبؤي. وتساعد أدوات مثل Lender Toolkit على تبسيط عملية الاكتتاب في القروض من خلال الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. غالباً ما يُساعد المستقلون من خلال تدريب نماذج التعلم الآلي، وبناء أدوات التنبؤ، أو صيانة لوحات معلومات تتبع المخاطر المالية.
التجارة الإلكترونية وتجارة التجزئة
يستخدم تجار التجزئة الذكاء الاصطناعي لتخصيص التوصيات، وإدارة المخزون، ومراقبة ثقة العملاء. وتعتمد شركات مثل أمازون وول مارت على التحليلات التنبؤية والرؤية الحاسوبية لتحسين العمليات. يساعد المستقلون الشركات على تحليل بيانات العملاء، وبناء سير عمل مدعوم بالذكاء الاصطناعي، وتحسين نماذج التنبؤ بالمخزون.
التصنيع وسلسلة التوريد
تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي على مراقبة حالة المعدات، والتنبؤ باحتياجات الصيانة، وتحسين الخدمات اللوجستية. توفر Augury رؤى تنبؤية للصيانة، بينما تساعد منصة سلسلة التوريد من IBM على تحسين التوجيه والمخزون. يمكن للمستقلين المساعدة في إعداد البيانات، وإعداد كشف التشوهات، وتصور مقاييس سلسلة التوريد.
التسويق ورؤى العملاء
يمكن للذكاء الاصطناعي تقسيم الجمهور، واكتشاف الاتجاهات الناشئة، وتحديد نقاط ضعف العملاء. تساعد منصات مثل Symanto الشركات على تحليل البيانات الضخمة لاتخاذ قرارات استراتيجية. غالبًا ما يدعم المستقلون فرق التسويق من خلال تهيئة أدوات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وتلخيص ملاحظات العملاء، وإنشاء لوحات معلومات لتتبع نتائج الحملات التسويقية.
الاتجاهات المستقبلية في تحليلات الذكاء الاصطناعي
يستمر تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي في التطور، مع ظهور أدوات وتقنيات جديدة تجعله أسرع وأكثر مرونة وأسهل استخدامًا في مختلف القطاعات. إليك بعض الاتجاهات التي تُشكل مستقبل التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي:
نماذج أصغر وأكثر كفاءة
تصبح نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر صغرًا وكفاءة في استخدام الموارد، مما يسمح للشركات بتشغيلها محليًا دون الاعتماد على قوة حوسبة هائلة. يمنح هذا التحول الشركات مزيدًا من التحكم في بياناتها، ويتيح تطبيقات ذكاء اصطناعي مخصصة مصممة خصيصًا لسير عمل أو قطاعات محددة. يزداد الطلب على المستقلين ذوي الخبرة في تحسين النماذج البسيطة لهذه المشاريع.
أدوات تحليلات أكثر سهولة في الاستخدام
تزداد منصات التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي سهولة في الاستخدام، مما يجعل قدرات علم البيانات المتقدمة في متناول المستخدمين غير التقنيين. تتضمن الأدوات الآن مساعدين مدمجين للذكاء الاصطناعي يمكنهم الإجابة على الأسئلة، وإنشاء ملخصات، وأتمتة التقارير الروتينية. تُبسط هذه الميزات عملية اتخاذ القرار وتقلل الحاجة إلى المعالجة اليدوية للبيانات.
التنبؤات ولوحات المعلومات الآنية
يُمكّن انتشار التحليلات الآنية الشركات من الاستجابة بشكل أسرع لتحولات السوق، وسلوكيات المستخدمين، والمشكلات التشغيلية. تُمكّن لوحات المعلومات المُدارة بالذكاء الاصطناعي، والمدعومة بمنصات مثل Power BI وTableau، من عرض رؤى آنية من البيانات المُتدفقة. غالبًا ما يُساعد المستقلون في بناء هذه اللوحات وتحسينها، لضمان أنها تعكس مؤشرات الأداء الرئيسية ونماذج التنبؤ الأكثر صلة.
مع تزايد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في التحليلات اليومية، ستعتمد الفرق عليها لتحسين التنبؤات، وتحسين سير العمل، ودعم القرارات القائمة على البيانات، دون الانغماس في البيانات الخام.
اعمل مع خبراء الذكاء الاصطناعي والبيانات المستقلين على منصة نفذلي
سواء كنت تسعى لبناء سير عمل تحليلية أكثر ذكاءً أو تطبيق الذكاء الاصطناعي لحل مشاكل الأعمال، فإن الكفاءات المستقلة المناسبة قادرة على مساعدتك في تحقيق ذلك بشكل أسرع.
على منصة نفذلي، يمكنك توظيف محللي بيانات وخبراء ذكاء اصطناعي ذوي خبرة لدعم كل مرحلة من مراحل معالجة بياناتك، بدءًا من الإعداد والتدريب على النماذج وصولًا إلى إنشاء لوحات المعلومات وأتمتتها.
يمكن للمستقلين مساعدتك في تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي، ودمج منصات مثل Tableau أو Power BI، وتبسيط إعداد التقارير من خلال أدوات مثل Python وSQL والتطبيقات التي تعمل بتقنية ChatGPT. سواء كنت بحاجة إلى نماذج تنبؤ أو تصورات بيانات أو مساعدة في معالجة كميات كبيرة من البيانات، فإن المستقلين على منصة نفذلي جاهزون للانطلاق.
إذا كنت خبيرًا في البيانات وترغب في توسيع قاعدة عملائك، فإن موقع نفذلي يوفر مجموعة واسعة من الوظائف. يمكنك تطبيق مهاراتك في Excel أو Python أو Power BI لإنشاء لوحات معلومات آنية، أو إعداد أنظمة كشف الأخطاء، أو دعم اتخاذ القرارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للشركات في مختلف القطاعات.
يلعب المستقلون دورًا متزايدًا في بناء حلول مرنة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تُمكّن من اتخاذ قرارات أفضل، ومنصة نفذلي هي نقطة انطلاق هذه المشاريع.
