شخصان يبحثان في التحليلات

ما التحليلات المعززة؟

فريقك في حالة تطور مستمر، ربما الآن أكثر من أي وقت مضى. سواء من خلال القياس أو تحقيق الدخل، قد يبدأ زملاؤك في فريق تكنولوجيا المعلومات في النظر في أدوات التحليلات المعززة كطريقة لتحديد ما يبحث عنه المستخدمون، وقيمته، وكيف ستساعد معرفة هذه البيانات في تنمية عملك. بمجرد صياغة "مستقبل تحليلات البيانات"، ستساعد التحليلات المعززة في توفير الإجابات والفهم والإجراءات التي ستحتاجها في مشهد رقمي سريع الخطى ومتغير باستمرار.

فهم التحليلات المعززة

تساعد التحليلات المعززة فريقك على تحويل مجموعات البيانات الكبيرة إلى معلومات أصغر وأكثر قابلية للاستيعاب من خلال التقنيات الإحصائية واللغوية. تستكشف مجموعة من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ورؤية البيانات والتعزيز كيف يمكن إنشاء التحليلات واستهلاكها ومشاركتها مع المستخدمين.

تم تطويره في عام 2017، وهناك ثلاثة مكونات أساسية للتحليلات المعززة التي يجب على الشركات فهمها:

  1. التعلم الآلي المستند إلى الخوارزميات التي لديها إمكانية التعلم من البيانات دون الاعتماد على البرمجة القائمة على القواعد.
  2. "إنشاء لغة طبيعية" (NLG) الذي يترجم نتائج الآلة إلى كلمات وعبارات يمكن للبشر فهمها، أي جعل البيانات تبدو أكثر إنسانية.
  3. رؤى الأتمتة والرؤى المستندة إلى البيانات التي تساعد في تحديد إستراتيجية عملك.

توفر هذه المكونات الثلاثة مجتمعة الغوص العميق في الأنماط المخفية وتوفر صورة متماسكة لما يمكن أن توفره البيانات الأولية والأفكار للمستخدمين لديك، بالإضافة إلى كيفية قيام فريقك بإبلاغ الأعمال بما يجب القيام به بعد ذلك.

فوائد التحليلات المعززة

أصبحت التحليلات المعززة جزءًا كبيرًا من تجارب المستخدم الناجحة، حيث تجمع بشكل أكثر فاعلية بين أفضل جوانب ذكاء الآلة وفضول الإنسان. تتضمن بعض أهم الفوائد ما يلي:

  • إعداد أسرع للبيانات. نظرًا لأن إعداد البيانات المعزز يدمج مصادر بيانات متعددة معًا بشكل أسرع، يمكنك اكتشاف الإجراءات المتكررة والضم والرؤى المتسارعة والإنتاجية الأعلى بسرعة لإنشاء توصيات مؤتمتة بالكامل وجودة تساعد في تخصيص تجربة المستخدم.

  • تقليل التحيز التحليلي. التحيز الناجم عن مجموعات البيانات غير المكتملة ونقص السياق لا يؤدي إلا إلى الإضرار بنتائج المستخدمين. من خلال تمكين جهازك لأداء التحليلات التي يتم حفظها عادةً لـ أدوات تحليلات البيانات، يمكن للتحليلات المعززة تقليل التحيز المحتمل عن طريق إجراء مجموعة أكبر من البيانات التي تركز فقط على العوامل ذات الأهمية الإحصائية.

  • الثقة العالية. في كل مرة يتفاعل فيها المستخدم مع بياناتك، يقدم أدلة على خوارزميات التعلم الآلي الخاصة بك، وبمرور الوقت، يقدم توصيات أكثر صلة ودقة لمستخدميك. تساعد هذه الاقتراحات في بناء ثقة المستخدمين نظرًا لأن البيانات المقدمة تقدم عناصر أكثر صلة مثل سياق العمل والهدف وغير ذلك. نظرًا لأنه يمكن للمستخدمين رؤية الاختيارات ذات الصلة بشكل مستمر، فإنهم قادرون على الوثوق بإستراتيجيتك، ومن ثم بناء الثقة في نشاطك التجاري.

  • زيادة محو الأمية البيانات. بينما تستمر في جمع البيانات، فلدى فريقك ومستخدميك الفرصة لاكتساب قيمة من تلك البيانات. بتوفير تحليل آلي لنتائجك، يمكن للمستخدمين البحث بسهولة عن الرؤى وتصورها من خلال محو الأمية المتزايدة للبيانات باستخدام الحد الأدنى من الجهد. يدعم هذا كلاً من المستخدمين ومؤسستك، حيث إن إنشاء قوة عاملة تتمتع بالقراءة والكتابة للبيانات يعني أن إمكانية الوصول لم تعد تشكل عقبة.

  • وقت إضافي لأعضاء الفريق. نظرًا لأن زملاءك في فريق تكنولوجيا المعلومات لن يضطروا إلى قضاء الوقت في جمع كميات هائلة من مجموعات البيانات وتحليلها وتقسيمها إلى عناصر قابلة للتنفيذ، فسيكون لديهم المزيد من الوقت للتركيز على استراتيجيات العمل عالية المستوى والمشروعات الخاصة. يساعد هذا أيضًا في تمكين فريقك حيث تصبح الموارد المتاحة أكثر تركيزًا على البيانات ويمكن طيها بسهولة في أنشطتهم اليومية بدلاً من تلك المهام المخصصة لمحترفي البيانات.

تحديات أدوات التحليلات المعززة

بفضل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحليلات والأنظمة الأساسية من ذكاء الأعمال (BI)، ترتقي المؤسسات إلى مستوى جديد من الإنتاجية والتعلم. تساعد أدوات التحليلات المعززة الشركات والمحللين على تحقيق رؤى أفضل حول كيفية تغير احتياجات المستخدمين باستمرار. وعلى الرغم من وجود العديد من المحترفين في التحليلات المعززة، فقد تكون هناك بعض العقبات التي تحول دون اعتماد هذه العملية في عملك. تتضمن بعض الأمثلة على الأشياء التي يجب الانتباه لها ما يلي:

  • جودة بيانات التدريب الخاصة بك. إذا لم تكن نماذجك التحليلية مُحدَّثة، فستكون رؤيتك عديمة الجدوى.

  • الدقة والجدارة بالثقة. إن استخدام بيانات شاملة خالية من الأخطاء وتحديث نماذجك بشكل دوري يعني أن بياناتك تظل محدثة ويمكن للمستخدمين الوثوق في أنك تقدم لهم أحدث المعلومات وأكثرها دقة.

  • الصلة. تعد تصفية البيانات غير ذات الصلة عملية شاقة وتستغرق وقتًا طويلاً. اختبر البيانات بانتظام لضمان نشر النتائج ذات الصلة فقط للمستخدمين.

  • أداء الفريق وقابلية التوسع. اعتمادًا على إمكانيات النظام الأساسي الخاص بك ومستوى مهارة الفريق، قد يؤدي تنفيذ التحليلات المعززة، بالإضافة إلى الحجم الذي يأتي معها، في عمليتك إلى إبطاء الإنتاجية مؤقتًا.

دمج التحليل المعزز لنجاح الأعمال

على الرغم من أن التحليلات المعززة كانت موجودة في بعض أنواع الأنظمة الأساسية لذكاء الأعمال، فإن بعض الشركات تدرك الآن مدى فائدة تطبيق هذه المعرفة في أعمالها. يمكنك توقع الاتجاهات والتخطيط لها بدلاً من أن تكون مجرد رد فعل وذلك مع تحول تكتيكاتك من التركيز على لوحة القيادة إلى تجربة أكثر ديناميكية، بالإضافة إلى الدوران بشكل أكبر حول قصص البيانات التي يتم إنشاؤها ديناميكيًا. باستخدام أدوات تحليلات الأعمال للتعمق في التحليلات المعززة، ستجد طرقًا جديدة لتفسير البيانات. لا يجعل ذلك من السهل على المستخدمين التحليل والتصرف بناءً على ذلك فحسب، بل يمنح عملك أيضًا ميزة تنافسية لاتخاذ قرارات محسّنة وتحقيق المزيد من الأرباح.

تبسيط رؤى المستخدمين من خلال Microsoft Power BI

هناك الكثير لتتعلمه عن المستخدمين ولم يبدأ فريقك في الاستفادة منه حتى الآن. من خلال تبني الأتمتة، يمكنك الاستفادة من رؤى البيانات والتعلم الآلي وNLG لمنح المستخدمين تجربة شاملة وصورة كاملة لاحتياجات عملائك ورغباتهم.

من خلال التحليلات المعززة، يوفر Power BI طريقة لفِرق تكنولوجيا المعلومات وذكاء الأعمال لإعادة تركيز عملياتهم لتصبح أكثر اعتمادًا على البيانات دون الحاجة إلى متخصصين في البيانات. تعلم كيفية تبسيط عمليات الأعمال الخاصة بك عن طريق إنشاء رؤى أسرع، والنظر إلى البيانات من زوايا مختلفة، وزيادة الإنتاجية، وتقديم المزيد من الفرص لاتخاذ قرارات أفضل.