ما التحليلات المعززة؟

فهم التحليلات المعززة

تقليديًا، تنتمي تعقيدات تحليلات البيانات إلى متخصصي البيانات. كان لديهم المعرفة والخبرة والبرمجيات المطلوبة لتنفيذ العمليات الرئيسية في دورة حياة تحليلات البيانات، والتي تشمل استكشاف البيانات وإعدادها، وتصميم النماذج وتطويرها، وإنشاء الأفكار ونشرها. غالبًا ما يستغرق العمل يدويًا وشاقًا أيامًا أو أسابيع أو أكثر. انتظرت فِرق العمل على الهامش للحصول على معلومات لتوجيه قراراتهم وإجراءاتهم.

ومع ذلك، نظرًا للسرعة التي يجب أن تعمل بها الشركات الآن في بيئات رقمية شديدة التنافس، لا يستطيع صانعو القرار الانتظار. إنهم بحاجة إلى رؤى أعمق - وأكثر منها - أسرع من أي وقت مضى. ومع ذلك، لا تستطيع معظم فرق علوم البيانات توسيع نطاق عملياتها بالسرعة الكافية لمواكبة متطلبات تحليلات البيانات، وهو تحد يتفاقم بسبب البيانات الضخمة ومتاجر البيانات الكبيرة والمعقدة الأخرى.

باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والتقنيات ذات الصلة، تساعد التحليلات المعززة في تحويل كيفية قيام الشركات بإنشاء ذكاء الأعمال (BI) وتحليلات الأعمال (BA) واستهلاكها ومشاركتها.

تتكون ثلاثة مكونات رئيسية من التحليلات المعززة:

1. التعلم الآلي (ML). نوع من الذكاء الاصطناعي، يستخدم التعلم الآلي الخوارزميات للبحث السريع في البيانات التاريخية، وتحديد الأنماط، والانحرافات الموضعية، وإنشاء رؤى وتوصيات. تزدهر نماذج "التعلم الآلي" على البيانات الضخمة وتتعلم باستمرار من البيانات الجديدة المهيكلة وغير المهيكلة - دون تدخل بشري. نماذج التعلم الآلي تكمن وراء معظم إمكانيات التحليلات المعززة.
2. تقنيات اللغة الطبيعية. يمكن للبشر وأجهزة الكمبيوتر التحدث مع بعضهم البعض بسهولة أكبر من خلال معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتي تفسر اللغة البشرية لأجهزة الكمبيوتر، وإنشاء اللغة الطبيعية (NLG)، الذي يترجم التعليمة البرمجية للكمبيوتر إلى لغة بشرية. نتيجة لذلك، يمكن لرجال الأعمال التعامل مع الآلات في جلسات متتالية للأسئلة والأجوبة باستخدام المجال المألوف ومصطلحات المجال.
3. الأتمتة. تعمل التقنيات المستندة إلى "التعلم الآلي" على أتمتة المهام اليدوية الروتينية عبر دورة حياة تحليلات البيانات. يقلل هذا بشكل كبير من الوقت اللازم لبناء نماذج "التعلم الآلي" وتدريبها ونشرها. على سبيل المثال، بمساعدة المطالبات التي يتم إنشاؤها تلقائيًا، يكتشف الأفراد الفنيون وغير التقنيين البيانات الأولية ويعدونها بسرعة أكبر. بالقرب من نهاية دورة الحياة، التقارير المستندة إلى النصوص - يتم إنشاؤها تلقائيًا وتوزيعها باستخدام التردد المحدد من قِبل المستخدم - مشاركة إحصاءات السرعة.

طبقًا لاسمها، فإن التحليلات المعززة لا تحل محل الذكاء البشري، والحدس، والفضول، بل تزيد من ذكاء الإنسان. من خلال أخذ الإشارات السياقية والسلوكية التي تم جمعها بمرور الوقت من المستخدمين، تقوم نماذج التعلم الآلي بتقييم نوايا الإنسان وتفضيلاته وتقديم رؤى وإرشادات وتوصيات مناسبة من خلال اللغة الطبيعية. يتركون اتخاذ القرار الفعلي للناس.

فوائد التحليلات المعززة وأدوات التحليلات المعززة

قد تكون رحلة التحليلات المعززة لشركتك قد بدأت للتو، لكنها تستحق القيام بها. ضع في اعتبارك مزايا استخدام أدوات ذكاء الأعمال المعزز:

• تحسين اتخاذ القرار. تساعد التحليلات المعززة رجال الأعمال في الحصول على ملكية أكبر لتحليلات البيانات وإنشاء رؤى قابلة للتنفيذ. يؤدي دمج مقاييس محددة ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وغيرها من المعلومات في لوحات معلومات البيانات وتقارير مخصصة إلى جعل البيانات المعقدة أكثر قابلية للفهم. بالإضافة إلى ذلك، يمكّن رواية البيانات سرد اللغة الطبيعية من وضع البيانات في سياقها باستخدام الرسوم البيانية والمخططات.
• دمقرطة البيانات. عندما يشارك المزيد من الأشخاص من مختلف الإدارات في تحليلات البيانات، تزداد المعرفة بالبيانات. مع مرور الوقت، تتغير الثقافة التنظيمية. يصبح المزيد من الفِرق مرتاحًا للعمل مع البيانات ويتعاونون لخلق قيمة تجارية معها.
• إعداد البيانات بشكل أسرع. يتم تبسيط عملية إنشاء مجموعات البيانات اللازمة لبناء نماذج "التعلم الآلي" واختبارها وتدريبها من خلال إعداد البيانات المعزز. بناءً على توصيات مصممة خصيصًا لمتطلبات مشروعهم، يمكن للمستخدمين اختيار مجموعات البيانات ودمجها؛ تنظيف مجموعات البيانات وتنسيقها وإثرائها؛ والعثور على مجموعات بيانات جديدة لتحسين نماذج "التعلم الآلي" بشكل أكبر.
• تقليل التحيز التحليلي. يؤدي التحيز الناجم عن مجموعات البيانات غير المكتملة والافتراضات الخاطئة ونقص السياق إلى نتائج غير دقيقة وغير جديرة بالثقة. خوارزميات التعلم الآلي التي تحلل أحجام البيانات الضخمة - وتدفقات العمل الآلية التي تقلل من الأخطاء اليدوية - تقلل من التحيز.
• توفير الوقت والتكلفة. مع عدد أقل من العمليات اليدوية، يمكن أن تكون فِرق علوم البيانات أكثر إنتاجية وتخصيص المزيد من الموارد لمبادرات التحليلات عالية المستوى. أيضًا، نظرًا لأن فِرق العمل تزيد من معرفتهم بالبيانات، يمكنهم تنفيذ مشروعات تحليلات أبسط، ما يوفر مزيدًا من الحرية لعلماء البيانات للقيام بمهام أكثر تعقيدًا.

تحديات أدوات التحليلات المعززة

تعتبر أدوات التحليلات المعززة جزءًا لا يتجزأ من العديد من حلول BI وBA للمؤسسات، وتستفيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي مع احترام الذكاء البشري.

ومع ذلك، يجب أن تكون شركتك مستعدة لمواجهة العقبات الشائعة التي تبطئ التبني. تشمل التحديات المحتملة ما يلي:

• المفاهيم الخاطئة حول الذكاء الاصطناعي. قد يخشى بعض الموظفين من أن تحل تقنيات الذكاء الاصطناعي محلهم. تواصل بصراحة وساعدهم على فهم أن للذكاء الاصطناعي قيودًا. تعتمد التحليلات المعززة على المبادرة البشرية والخبرة في المجال لتقديم قيمة.
• ضعف الإلمام بالبيانات. اعقد ورش عمل ووفر مرشدين لمساعدة فِرق العمل على التعامل مع التحليلات بثقة. قم بتعليم المستخدمين مفاهيم البيانات الأساسية والعبارات وكيفية التفكير في البيانات بطرق تساعد فريقهم وأعمالهم. تسليط الضوء على مشروعات التحليلات المعززة الناجحة.
• البيانات غير الفعالة وإدارة النماذج. تدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام بيانات حالية شاملة خالية من الأخطاء والتحيز، وتحديث الخوارزميات بانتظام للتعامل مع أصول البيانات المتطورة. من خلال البيانات عالية الجودة والنماذج القوية، سيثق المستخدمون في الأدوات التي تساعدهم في تكوين رؤى دقيقة وفي الوقت المناسب.
• نتائج غير ذات صلة. أظهر للمستخدمين كيفية إنشاء معلومات مفيدة لأدوارهم ومسؤولياتهم. وبخلاف ذلك، سيصابون بالإحباط ويضيعون الوقت في تصفية النتائج غير ذات الصلة.
• قوة الحوسبة وقابلية التوسع غير كافية. اعتمادًا على إمكانيات تكنولوجيا المعلومات لديك، يمكن أن تؤثر الزيادة في أحجام المعلومات ومتطلبات المعالجة على أوقات الاستجابة.

دمج التحليل المعزز لنجاح الأعمال

يعد "الوقت المستغرق في نتيجة التحليلات" أمرًا حاسمًا لقدرة شركتك على إنشاء ميزة تنافسية والحفاظ عليها. بل إن "الوقت المستغرق للحصول على نتيجة تحليلات ذات مغزى " أكثر أهمية. يمكن لأدوات التحليلات المعززة مساعدة الأشخاص المناسبين في إنشاء المعلومات الصحيحة حتى تكون جاهزة عند الحاجة.

باستخدام ذكاء الأعمال المعزز، يتفاعل رجال الأعمال مع البيانات من خلال تفاعلات محادثة مخصصة تمكنهم من النظر في البيانات من زوايا جديدة وإنشاء رؤى ذات صلة بأدوارهم. بالإضافة إلى ذلك، من خلال استخدام إمكانات التحليلات المعززة مع أدوات تحليلات الأعمال، يمكنهم الحصول على رؤية أوضح للأحداث والاتجاهات ثم التخطيط بشكل استباقي لها بدلاً من مجرد الرد عليها.

من خلال تحليل البيانات بسرعة ودقة، تتخذ المؤسسات قرارات عمل أفضل وصياغة إستراتيجيات أكثر فاعلية. بمرور الوقت، يمكنهم تحقيق نمو أكبر وإيرادات أعلى.