التحليلات المعززة هي استخدام التعلم الآلي (مل) ومعالجة اللغة الطبيعية (البرمجة اللغوية العصبية) لتعزيز تحليلات البياناتوتبادل البيانات و ذكاء الأعمال.
يمكن لبرنامج تحليل البيانات دمج أدوات التحليلات المعززة للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. يمكن للمنظمات الدخول البيانات الخام مصدر المعلومات في هذه المنصات التي فركوتحليل وإرجاع البيانات الرئيسية للتحليل. يتيح استخدام ML وNLP لأدوات التحليل المعززة فهم البيانات والتفاعل معها بشكل عضوي بالإضافة إلى تحديد الاتجاهات القيمة أو غير العادية.
يعد مجال تحليل البيانات معقدًا ويتطلب بشكل عام أ عالم البيانات لاستخراج أي قيمة منها بيانات كبيرة. يرجع هذا التعقيد جزئيًا إلى حقيقة أنه يجب جمع البيانات من عدة مصادر متباينة، مثل: تحليلات الويبوالنشرات التسويقية و وسائل التواصل الاجتماعي دعامات. جمع البيانات هو مجرد خطوة أولى؛ ويجب أيضًا أن تكون جاهزة للتحليل من خلال تنظيمها وصقلها قبل أن يتمكن المحلل أو عالم البيانات من استخلاص رؤى مفيدة. ثم يتم إرسال النتائج إلى المنظمة جنبا إلى جنب مع خطط العمل للاستفادة من هذه الرؤى.
نظرًا للجهد اليدوي المطلوب لهذه المهام، فإن الطلب على علماء البيانات مرتفع حاليًا، ويمكن أن تكون خدماتهم باهظة الثمن بشكل غير عملي بالنسبة لبعض الشركات. تشير التقديرات إلى أن عالم البيانات يمكنه قضاء ما يصل إلى 80% من وقته في جمع البيانات وإعدادها وتنظيفها. هذا هو المكان الذي يمكن تنفيذ التحليلات المعززة. مع إضافة التعلم الآلي إلى تحليلات البيانات، فإن العديد من المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً جمع البيانات و إعداد البيانات يمكن إجراؤه بسرعة وتلقائية وبأخطاء أقل. ونتيجة لذلك، يمكن لعلماء البيانات قضاء المزيد من الوقت في البحث عن رؤى قابلة للتنفيذ.
كيف تعمل التحليلات المعززة؟
قدمت مؤسسة جارتنر مفهوم الذكاء المعزز، وهو مفهوم شامل للتحليلات المعززة، في تقريرها لعام 2017 “دورة الضجيج للتكنولوجيات الناشئة.” ببساطة، تعمل التحليلات المعززة على تضخيم الذكاء البشري؛ فهي تبرز أفضل ما في التفكير البشري من خلال سد الفجوات وتحفيز رؤى إضافية. ويتم تحقيق ذلك من خلال الذكاء الاصطناعي – باستخدام التعلم الآلي لفحص مجموعات البيانات الكبيرة بعمق، والبحث عن الأنماط الدقيقة في البيانات، واستخدام التحليل الإحصائي لتوضيح الاتجاهات والعلاقات في الأنماط.
ميزات التحليلات المعززة
تساعد نظرة على الميزات الرئيسية للتحليلات المعززة، بما في ذلك ما يلي، على توضيح قدراتها وتعميق فهم وظائفها:
- إعداد البيانات الذكية. يتطلب التعلم الآلي تنظيف مجموعات البيانات الكبيرة – باستخدام القيم المتطرفة وإزالة عناصر البيانات غير الموثوقة – وتحويلها من أجل التوحيد. هذه العمليات مؤتمتة بشكل عام ويمكن نقلها إلى عمليات المؤسسة الأخرى، رفع معايير جودة البيانات في جميع المجالات.
- التعرف التلقائي على البيانات. يمكّن تحديد سمات البيانات المعتمد على الذكاء الاصطناعي المستخدمين من استخراج البيانات ذات الصلة من مصادر متعددة، منظمة وغير منظمة، مما يعزز تنوع البيانات المتاحة للتحليل.
- تصور البيانات. تستخدم التحليلات المعززة عادةً تنوعًا كبيرًا تصور البيانات الأدوات كمخرجاتها الأساسية. تقدم منصات مثل Tableau وMicrosoft Power BI مجموعات أدوات تحتوي على نطاق واسع من الرسوم البيانية والمؤامرات التفاعلية للمستخدم، مما يتيح التعمق في الأرقام وتحليلها بشكل مخصص.
- البرمجة اللغوية العصبية والتفاعل مع اللغة الطبيعية. لقد مكّن التعلم الآلي من انتشار معالجة اللغة الطبيعية، الأمر الذي جعل بدوره التحليلات المعززة في متناول العديد من مستخدمي الأعمال غير الخبراء.
- التقنيات الإحصائية. توفر منصات التحليلات المعززة للمستخدمين أدوات وعمليات إحصائية للتحليلات بجميع أنواعها، بالإضافة إلى سهولة الاستخدام غير المسبوقة.
- التوصيات. ويسمى أيضا تحليلات توجيهية، يمكن لوظائف تحليل الاتجاه لأنظمة التعلم الآلي أن تنتج أفضل الخيارات من مجموعة من النتائج المحتملة، وتقدم توصيات قوية لدعم القرار.
فوائد التحليلات المعززة
إن قائمة الفوائد التي تقدمها التحليلات المعززة، في كل من المهام الآلية والمهام التي يحركها الإنسان، كبيرة. فيما يلي بعض المزايا الأكثر أهمية:
- رؤى أفضل. يمكن لمنصات التحليلات المعززة جمع المزيد من البيانات الأفضل معًا في صورة موحدة، باستخدام مصادر متعددة، لتوضيح كيف ولماذا وماذا ومتى – مما يتيح رؤى عالية الجودة حول أحداث السوق وقضايا الأداء.
- رؤى أسرع. أصبحت عملية الحصول على الرؤى أسرع، نظرًا لسهولة الاستخدام والراحة التي توفرها معظم منصات التحليلات المعززة، والتي تم تصميمها مع أخذ المنفعة والمرونة في الاعتبار.
- صورة أكثر اكتمالا. يمكن للتحليلات المعززة أن تسد الفجوات في فهم الأحداث والقضايا، مما يتيح فهمًا أفضل للصورة الكبيرة – وهي ميزة أخرى مهمة لدعم القرار.
- المهام التشغيلية الآلية. يمكن أتمتة العديد من عمليات التحليلات المعززة ودمجها في العمليات التجارية بدون استخدام اليدين.
- نظرة ثاقبة سلوكيات العملاء. يمكن أن يوفر استخدام التحليلات المعززة للتعمق في ملفات تعريف العملاء والتاريخ وأنماط التسوق نافذة موحدة على العملاء والاختيارات التي يتخذونها.
- توقعات وتنبؤات أكثر دقة. تؤدي البيانات الأكثر تعقيدًا، إلى جانب عمليات التحليل عالية الجودة، إلى قوة تنبؤية أكبر.
تحديات التحليلات المعززة
مثلما تتمتع التحليلات المعززة بفوائد عديدة، فإن لها أيضًا تحدياتها. إن معرفة وفهم التحديات التالية مقدمًا يمكن أن يساعد المؤسسة على الاستعداد بشكل أفضل للتنفيذ:
- قضايا جودة البيانات. ترتبط جودة رؤى التحليلات المعززة بجودة البيانات المستخدمة لإبلاغهم. القمامة في الداخل والقمامة في الخارج يعني أن مصادر البيانات التي تغذي أنظمة التحليلات المعززة يجب أن تكون موثوقة قدر الإمكان في البداية؛ يؤدي تنظيف البيانات إلى تحسين فائدتها وليس جودتها.
- قضايا التعقيد. تعمل التحليلات المعززة على تبسيط حياة محللي الأعمال والمستخدمين الآخرين، ولكن منصات التحليلات المعززة نفسها ليست بسيطة على الإطلاق؛ ويتطلب تنفيذها وصيانتها القدرة على التعامل مع تعقيداتها.
- محو الأمية البيانات. مثلما تتطلب المنصات الخبرة، كذلك الأمر بالنسبة للتعامل مع التحليلات وتفسيرها. لا يتطلب الأمر وجود عالم بيانات لتحقيق الاستخدام الفعال للتحليلات، ولكن الفهم الراسخ للبيانات واستخدامها السليم ونسبها أمر ضروري.
- حوكمة البيانات. إن الإدارة الفعالة للبيانات ليست مهمة بسيطة حتى في المؤسسة التي لا تستخدم قدرات التحليلات المعززة، ولكن في تلك التي تستخدمها، تكون أكثر أهمية. سليم تنظيم تعد إدارة مصادر البيانات الداخلية واستيراد البيانات الخارجية مفتاحًا رئيسيًا للنجاح.
التحليلات المعززة مقابل الأتمتة
لقد قامت التكنولوجيا الرقمية بأتمتة العديد من العمليات لتحرير الأيدي البشرية للقيام بمهام أخرى. يحدث هذا في منصات التحليلات المعززة أيضًا لإعداد البيانات للتعلم الآلي. ويمكن استخدام التحليلات المعززة بدورها لأتمتة عمليات صنع القرار. تتمثل الفروق في أن بعض العمليات الآلية في المؤسسة لا تتضمن تحليلات؛ ويمكن أتمتة بعض عمليات اتخاذ القرار إذا تم تضمين التحليلات المعززة فيها؛ وتتطلب التحليلات المعززة نفسها استخدام الأتمتة لجعل التعلم الآلي عمليًا في المقام الأول.
حالات الاستخدام الرئيسية للتحليلات المعززة
يمكن استخدام التحليلات المعززة عبر مختلف الأقسام، بما في ذلك من غرفة مجلس الإدارة إلى غرفة البريد. فيما يلي أمثلة لحالات الاستخدام:
- يمكن استخدامه للعيش استكشاف البيانات خلال اجتماعات مجلس الإدارة والعروض التقديمية الأخرى في جناح سي مستوى.
- يمكن لأقسام تكنولوجيا المعلومات وعمليات التصنيع استخدامها للكشف عن الاختناقات الوشيكة ومشكلات الأداء.
- يمكن لفرق المبيعات استخدامه لتحليل بيانات الاتجاه العميق.
- يمكن لمجموعات التسويق تحليل فعالية الحملة وسلوكيات العملاء.
- يمكن لمديري سلسلة التوريد إجراء تحليل الكفاءة عند التسليم و استكشاف مشكلات أداء سلسلة التوريد وإصلاحها.
- يمكن للفنادق والمنتجعات ومقدمي خدمات الضيافة الآخرين استخدامها لتخصيص تجربة السفر وتقديم عروض جذابة للعملاء.
يعد جمع البيانات أمرًا حيويًا في التصنيع لحل الاختناقات وخفض التكاليف. تعلم ماذا تقنيات جمع البيانات يمكن للشركات استخدامها لتحسين عمليات خط الإنتاج الخاصة بها.
