في عالم من التقدم التكنولوجي السريع، تمتلك المنظمات الآن القدرة على جمع كميات هائلة من المعلومات من مصادر بيانات لا حصر لها. لكن عصر البيانات الضخمة أدى أيضًا إلى ظهور تحديات رئيسية، وهي كيفية فهم المزيد من المعلومات التي لا يستطيع محللو تحليل البيانات للأعمال التقليديون فرزها في العمر.
لقد أثبت الذكاء الاصطناعي أنه في صميم الإجابة للعديد من علماء تحليل البيانات للأعمال. توفر أدوات تحليل الذكاء الاصطناعي، المزودة بخوارزميات التعلم الآلي القوية، حلولاً تتراوح من الأمان المعزز إلى القدرة على اتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات.
في هذا الدليل، سنشرح كيف يستخدم محترفو البيانات قوة تحليل البيانات للأعمال والتحليلات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. سنستكشف حالات استخدام متعددة تفحص سبب إثبات خوارزميات الذكاء الاصطناعي أنها أدوات قيمة للغاية للمؤسسات في مختلف الصناعات.
الذكاء الاصطناعي بجانب تحليل البيانات للأعمال: الابتكار المترابط
قبل أن نتعمق في الطرق العديدة التي يستخدم بها محترفو تحليل البيانات للأعمال بالذكاء الاصطناعي، دعنا نأخذ لحظة للتعرف على العديد من المصطلحات الرئيسية التي قد ترغب في فهمها.
- الذكاء الاصطناعي. يشير إلى آلة أو برنامج تم تطويره لنمذجة تحليل البيانات على غرار تحليل الدماغ البشري.
- التعلم الآلي. فرع من العلوم يستخدم الخوارزميات والبيانات لتمكين الذكاء الاصطناعي من تحسين دقته بطريقة مماثلة لعملية التعلم البشري.
- التعلم العميق. مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم أكثر من ثلاث طبقات من الشبكات العصبية لتمكين الذكاء الاصطناعي من استخراج مفاهيم معقدة بشكل متزايد من البيانات.
- تحليلات البيانات. مصطلح واسع يصف العملية الإجمالية لجمع البيانات وتفسيرها.
- تحليل البيانات. واحدة من الخطوات العديدة التي يمر بها علماء البيانات لتحويل البيانات غير المنظمة إلى رؤى قيمة.
يسمح الجمع بين الذكاء الاصطناعي مع تحليل البيانات للأعمال لمحترفي البيانات بجمع وتفسير كميات متزايدة من البيانات بشكل أسرع وأكثر كفاءة. في الأقسام التالية، سنلقي نظرة عن كثب على كيفية تمكين أدوات تحليل البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للمؤسسات من القيام بتحليل البيانات بفعالية عالية.
1. تحسين قوة الأمن السيبراني
من جهات اتصال العملاء إلى المعلومات المالية، تخزن الشركات الآن الكثير من المعلومات الحساسة عبر الإنترنت لدرجة أن خرقًا أمنيًا واحدًا يمكن أن يكون له عواقب مدمرة. في الواقع، كشف تقرير صادر عن شركة IBM في عام 2023 أن خرق البيانات المتوسط يمكن أن يكلف الشركة 4.45 مليون دولار. ومع ذلك، في بعض الحالات، يمكن أن يكون الضرر أكثر خطورة.
في الفترة ما بين عامي 2013 و2016، عانت شركة Yahoo! من بعض أكثر خروقات البيانات شهرة في التاريخ. لم تؤد الحوادث إلى المساس بالمعلومات الشخصية لمليارات مستخدمي Yahoo! فحسب، بل أدت أيضًا إلى تغريم الشركة 35 مليون دولار وأكثر من 40 دعوى قضائية جماعية.
لحسن الحظ، أصبح الذكاء الاصطناعي منذ ذلك الحين أداة لا تقدر بثمن للكشف عن التهديدات الأمنية في الوقت الفعلي ومنعها من خلال تحليل البيانات للأعمال. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الآن استخدام خوارزميات التعلم الآلي التي تعمل كحراس أمن افتراضيين من خلال مسح مجموعات البيانات الكبيرة بحثًا عن أي تشوهات. يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي هذه التخفيف من التهديدات مثل البرامج الضارة والبيانات الظلية أو حتى تقييم تهديد محاولات تسجيل الدخول التي تنحرف عن سلوك المستخدم القياسي.
مع انتشار الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع، تزداد المخاوف من أن أدوات مثل ChatGPT قد تستخدم لأغراض خبيثة من قبل جهات سيئة. كشفت الأبحاث الأخيرة التي أجرتها شركة بلاك بيري أن العديد من صناع القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات يتجهون إلى حلول أمنية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لمواجهة المخاطر المتزايدة لتهديدات الذكاء الاصطناعي. قال أكثر من 80٪ من الذين شملهم الاستطلاع إنهم ينوون الاستثمار في الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي على مدى العامين المقبلين.
2. توقع النتائج بفعالية عالية
تستخدم التحليلات التنبؤية مزيجًا من البيانات التاريخية والتعلم الآلي مع تحليل البيانات للأعمال للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. لقد غيرت خوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤية عالم تحليل البيانات للأعمال من خلال جعل اكتشاف الاتجاهات التاريخية أسهل بكثير وأقل استهلاكًا للوقت بالنسبة للباحثين.
كما يمكنك أن تتخيل، تقدم هذه التكنولوجيا التي يقودها الذكاء الاصطناعي مجموعة لا حصر لها من حالات الاستخدام التجارية. فيما يلي بعض الأمثلة على التحليلات التنبؤية في العمل.
- التمويل. تستخدم البنوك والخدمات المالية الأخرى الذكاء الاصطناعي منذ فترة طويلة للتنبؤ بالاحتيال ومخاطر الائتمان. على سبيل المثال، يستخدم بنك الكومنولث تحليلات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها حساب مخاطر الاحتيال في المعاملة في غضون 40 مللي ثانية، مما يتيح منع الاحتيال.
- التجزئة. يمكن لشركات التجزئة استخدام تحليلات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تسعير وتخطيط المخزون أو حتى للتنبؤ بما إذا كان العرض الترويجي سيكون فعالاً. تستخدم وول مارت منظفات الأرضيات التي تفحص المخزون والتي تستخدم التعلم الآلي لتنبيه الموظفين عندما تكون هناك حاجة إلى إعادة تخزين العناصر الشعبية.
- الرعاية الصحية. يمكن استخدام تحليلات الرعاية الصحية التنبؤية لمنع المخاطر الصحية التي يتعرض لها الأفراد والجمهور. يمكن لحلول الرعاية الصحية من إنتل حتى التنبؤ بطول إقامة المرضى حتى تتمكن المستشفيات من التخطيط لمواردها وطاقمها وفقًا لذلك.
- الترفيه. تستخدم Netflix وخدمات البث الأخرى التحليلات التنبؤية لتوليد اقتراحات مخصصة للبرامج التي من المرجح أن يستمتع بها المشاهدون.
- التسويق. يمكن للمسوقين الرقميين استخدام النماذج التنبؤية لتوجيه الإعلانات إلى العملاء الأكثر احتمالاً للاهتمام بها. ليس من قبيل المصادفة أن يرى المستخدمون غالبًا إعلانات وسائل التواصل الاجتماعي للمواقع التي تتوافق مع اهتماماتهم.
3. مضاعفة نسبة المبيعات
بغض النظر عن المنتجات أو الخدمات التي تقدمها الشركة، فإن بيانات المستهلكين الخاصة بها تحتوي على الكثير من الأدلة حول كيفية زيادة المبيعات. يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل جميع البيانات إلى رؤى قيمة يمكن أن تساعد مندوبي المبيعات في تحديد العملاء المحتملين ذوي الجودة العالية أو حتى تقديم ملاحظات حول مكالمات المبيعات والتفاعلات.
كما أحدثت منصات تحليل البيانات للأعمال المدعومة بالذكاء الاصطناعي ثورة في كيفية تفاعل الشركات مع العملاء. يمكن للشركات الآن التواصل مع العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع عبر برامج الدردشة الآلية، والتفاعل مع المستخدمين على منصات الوسائط الاجتماعية، وتوزيع الإعلانات حصريًا على جماهير مستهدفة محددة.
وفي الوقت نفسه، تستخدم أدوات مثل Google Analytics خوارزميات قوية لتتبع نجاح حملات المبيعات والتسويق عبر الإنترنت. من خلال استخدام منصة تحليلات، يمكن للمسوقين وأصحاب الأعمال تتبع مقاييس الأداء، وكل ذلك أثناء تعلم معلومات قيمة عن عملائهم.
4. خفض التكاليف مع الحفاظ على الكفاءة
تتمثل إحدى فوائد تحليل البيانات للأعمال بالذكاء الاصطناعي في قدرته على التعامل مع المهام الروتينية التقليدية مثل إدخال البيانات أو الجدولة أو إصدار الفواتير. ومن خلال الاستعانة بمصادر خارجية للمهام المتكررة للذكاء الاصطناعي، يتمتع الموظفون بالحرية في التركيز على الجوانب الأكثر أهمية في عملهم.
في الواقع، وجدت دراسة حديثة من مجموعة نيلسن نورمان أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية سمحت لبعض الشركات بزيادة إنتاجية الموظفين بنسبة تصل إلى 66% دون توظيف عمالة إضافية. وكان ارتفاع الكفاءة الكبير يرجع إلى حد كبير إلى قدرة أدوات الذكاء الاصطناعي على تبسيط المهام مثل صياغة المستندات التجارية الروتينية أو حل استفسارات العملاء.
كما تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل Designs.ai على خفض حواجز الدخول للشركات الناشئة وأصحاب الأعمال الصغيرة الذين قد لا يكون لديهم ميزانية كبيرة لإنشاء المحتوى. يقدم البرنامج خدمات أتمتة التصميم التي تسمح للمستخدمين بإنشاء أي شيء من منشورات وسائل التواصل الاجتماعي إلى النشرات الإخبارية دون خبرة سابقة في التصميم.
5. هيكلة وتنظيم البيانات بفعالية
في حين توفر العديد من مصادر البيانات إمكانية الوصول إلى معلومات قيمة، فإن عملية استخراج هذه البيانات وتنظيفها وهيكلتها كانت تقليديًا مهمة شاقة. اعتاد علماء البيانات على قضاء قدر هائل من الوقت في إعداد البيانات غير المنظمة للتحليل.
ومع ذلك، في هذه الأيام، عملت التقنيات التي تعمل على تحليل البيانات للأعمال بالذكاء الاصطناعي على تبسيط عملية تحويل البيانات غير المنظمة إلى تنسيقات قابلة للإدارة بشكل كبير. يثبت أتمتة هيكلة البيانات أنها المفتاح لتحرير المزيد من الوقت لمحترفي البيانات للتركيز على المهام المحورية لتحليل البيانات واتخاذ القرار.
6. تعزيز ذكاء الأعمال (BI)
تتوقع بعض الدراسات إنتاج 180 زيتابايت مذهلة من البيانات العالمية بحلول عام 2025. لقد ولت الأيام التي كانت فيها ورقة Excel المصممة جيدًا كافية لمعالجة يوم أو أسبوع من تحليلات الأعمال.
لحسن الحظ، أصبحت العديد من لوحات معلومات ذكاء الأعمال (BI) الآن مجهزة بإمكانيات الذكاء الاصطناعي التي تحول البيانات إلى معلومات سهلة الهضم من خلال تحليل البيانات للأعمال. تستخدم لوحات معلومات BI مثل Tableau وSisense وMicrosoft Power BI الذكاء الاصطناعي لترجمة البيانات إلى مقاييس محددة مسبقًا يمكن استخدامها لاتخاذ القرار.
على سبيل المثال، لنفترض أن مدير المبيعات أراد التأكد من أن كل عضو في فريق كبير حقق أهداف الأداء الخاصة به لهذا الشهر. بدلاً من تسجيل الدخول مع كل شخص على حدة، يمكن للمدير استخدام لوحة معلومات BI لتتبع أداء الفريق بأكمله في مكان واحد.
7. دمج عرض البيانات
في حين أن قِلة قليلة من الأشخاص قد يتمكنون من إيجاد أي معنى في مجموعة كبيرة من مجموعات البيانات المعقدة. فإن الصور مثل الرسوم البيانية أو المخططات الشريطية تميل إلى أن تكون أسهل بكثير في الفهم. تصور البيانات هو فن تصور الرؤى المهمة التي يكشف عنها تحليل البيانات للأعمال.
في حين أن بعض لوحات معلومات BI قادرة على أتمتة تصور البيانات. تستخدم بعض الشركات أيضًا مزيجًا من المحللين البشريين والذكاء الاصطناعي لإنتاج رؤى أكثر تحديدًا. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة كبيرة خوارزميات التعلم الآلي لاستخراج وتنظيم البيانات التي يقوم محللو البيانات بعد ذلك بتقسيمها إلى معلومات أكثر استهدافًا.
8. ترقية تقنيات سير العمل
لقد أثبت الذكاء الاصطناعي أنه أداة لا تقدر بثمن لتحسين علوم البيانات. وخاصة عندما يتعلق الأمر بمجموعات البيانات الضخمة. تتيح حلول تحليل البيانات للأعمال بالذكاء الاصطناعي مثل اكتشاف الشذوذ. وأتمتة معالجة البيانات للمحللين البشريين العمل مع بيانات أكثر بكثير مما يمكنهم القيام به بمفردهم.
يمكن لمنصات البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي الآن أتمتة استخراج المعلومات وتحويلها وتحميلها (ETL) من مصادر متعددة. من واجهات برمجة التطبيقات إلى صفحات الويب. لا يسمح هذا لعلماء البيانات بالعمل مع أكبر قدر ممكن من البيانات فحسب. بل إنه يبسط أيضًا سير عملهم حتى يتمكنوا من التركيز على المهام الأساسية مثل نمذجة البيانات وإدارتها.
9. إجراء عمليات تجزئة البيانات
تجزئة البيانات هي عملية تقسيم البيانات إلى مجموعات مختلفة بناءً على الخصائص المشتركة. تخيل، على سبيل المثال، أن فريق التسويق لشركة رعاية صحية يريد إنشاء نشرة إخبارية أسبوعية عبر البريد الإلكتروني.
المشكلة هي أن المشتركين فيها ينتمون إلى مجموعة واسعة من الأعمار والاهتمامات والقدرات. بعد كل شيء. من غير المرجح أن يهتم المشترك المسن بمقال عن فوائد الملاكمة التنافسية. مثل اهتمام شاب يبلغ من العمر 25 عامًا بنصائح الكوليسترول.
بدلاً من محاولة العثور على موضوع يناسب الجميع. قد يستخدم المسوق نماذج التعلم الآلي لتقسيم جمهوره إلى مجموعات مختلفة من خلال تحليل البيانات للأعمال بدقة. بهذه الطريقة، يمكنهم تقديم قطع حول مواضيع منفصلة حصريًا للجمهور الأكثر احتمالية لاعتبارها مثيرة للاهتمام.
10. إجراء تحليل عميق للمشاعر
تحليل المشاعر، المعروف أيضًا باسم استخراج الرأي، هو نوع من تحليل البيانات للأعمال المصمم لتزويد الشركات بملاحظات غير متحيزة. بدلاً من الاعتماد على استطلاعات العملاء. تعمل عمليات تحليل المشاعر على معالجة البيانات غير المنظمة من المصادر عبر الإنترنت. حيث لا يخجل المراجعون من تقديم آرائهم الأكثر صراحة.
على سبيل المثال، قد تستخدم الشركة التي أطلقت للتو منتجًا جديدًا أدوات الذكاء الاصطناعي. مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي لتفسير التعليقات من وسائل التواصل الاجتماعي أو غيرها من المراجعات عبر الإنترنت. يمكن أيضًا استخدام تحليل المشاعر لقياس الرأي العام حول أي شيء من سياسي معين إلى سمعة العلامة التجارية.
كان أحد الأمثلة القوية لتحليل المشاعر حملة “رسومات الجمال الحقيقي” لشركة Dove. حيث رسم فنان رسم مدرب من مكتب التحقيقات الفيدرالي النساء كما وصفن أنفسهن وكما بدا عليهن حقًا. ثم تتبعت الشركة بعناية نتائج الحملة، والتي كشفت أنها غيرت بشكل إيجابي الطريقة التي ترى بها النساء أنفسهن.
انتهى الأمر بالحملة إلى نجاح باهر، حيث حققت أكثر من 70 مليون مشاهدة على YouTube وحده. يمكن أن يكون تحليل المشاعر أداة قيمة لصياغة الاستراتيجية.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات للأعمال
أصدرت شركة جارتنر مؤخرًا قائمة بأهم اتجاهات الذكاء الاصطناعي القادمة كما تم جمعها من مؤتمر جارتنر للبيانات والتحليلات لعام 2023 في سيدني، أستراليا. ركزت بعض الاتجاهات على التطورات في تحليل البيانات للأعمال. مثل أنظمة البيانات السحابية والتحول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على البيانات.
ركزت اتجاهات أخرى على الاهتمام المتزايد بالذكاء الاصطناعي المسؤول. والذي يتمحور حول ضمان استخدام الذكاء الاصطناعي كقوة إيجابية مع تخفيف أي تهديدات قد يشكلها على المجتمع. ومع ذلك، توقعت الاتجاهات أيضًا أن تخطط المزيد من الشركات للاستثمار في حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة.
ضع الذكاء الاصطناعي في خدمة عملك التجاري مع نفذلي
يساعد الذكاء الاصطناعي الآن المحللين البشريين في عدد لا يحصى من الصناعات على تبسيط نهجهم في تحليل البيانات للأعمال. ستجد الكثير من محللي البيانات الرائدين على منصة نفذلي الذين سيكونون سعداء بإظهار قوة تحليل البيانات للأعمال القائمة على الذكاء الاصطناعي لك بشكل مباشر. سواء كنت تبحث عن خبير في تحليلات التسويق أو تصور البيانات أو استخبارات الأعمال أو أي شيء بينهما. فلدينا مجموعة متنوعة من المحترفين المهرة.
أو ربما كنت محلل بيانات يبحث عن عميلك التالي؟ ستقوم منصة نفذلي بمساعدتك في التواصل مع العملاء الذين يبحثون عن متخصصين في البيانات من جميع المستويات. بغض النظر عن خبرتك، فإن نفذلي هو مكان رائع لبناء علاقات قوية مع العملاء من مجموعة من الصناعات.
هل أنت مستعد لترقية قدرات فريقك؟ استعن بمحترف الذكاء الاصطناعي اليوم وشاهد التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي على مشاريعك.
وإذا كنت محلل بيانات تتطلع إلى عرض مهاراتك لعملاء عالميين، فإن منصة نفذلي تقدم لك منصة للتواصل مع الشركات التي تبحث عن خبرتك الفريدة. سواء كنت قد بدأت للتو أو كنت خبيرًا متمرسًا. فابحث عن مشروع الذكاء الاصطناعي التالي على نفذلي وادفع حياتك المهنية إلى الأمام.
