استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات – كيفية فهم البيانات الضخمة

على مدى السنوات القليلة الماضية، شهدنا تطورًا سريعًا في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. يؤثر ذلك على جميع أنواع الأعمال ويوفر العديد من الآثار الإيجابية على الإعلان والتسويق.

أحد استخدامات الذكاء الاصطناعي الخاصة هو تحليل البيانات. تولد الشركات الحديثة كميات كبيرة من البيانات، وتحليل البيانات بواسطة الذكاء الاصطناعي يجعل هذه البيانات مفهومة بطريقة يمكن إدارتها، وتحويلها إلى معلومات مفيدة.

يجد المسوقون أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة تساعدهم كثيرًا عند فحص البيانات الضخمة لاكتشاف رؤى ذات صلة عند استهداف عملاء محددين.

في الماضي، كانت هذه البيانات لا يمكن فهمها، ولكن الآن، بفضل قوة الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات تصفية العملاء المحتملين بسهولة أكبر واكتشاف من يجب أن يركزوا عليه ويخصصوا له الموارد.

أحد العلامات المرئية لاستخدام الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت هو إعلانات Google. كم مرة تشاهد إعلانًا لمنتج معين ويتبعه إعلانات أخرى مشابهة لها تظهر لك في الشبكة؟ ولن تكون هذه المنتجات عشوائية.

عادةً ما يكون الإعلان عن شيء يثير اهتمامك وقد بحثت عنه على الإنترنت مؤخرًا. يحدث هذا لأن Google يستخدم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لفهم المنتجات التي نحبها.

كلما قضينا وقتًا أطول على الإنترنت وقمنا بمزيد من البحث، زادت قدرة Google على فهم أذواقنا. ويستخدم هذا المعرفة لتحديد الإعلانات التي يجب عرضها لنا.

استخدام آخر مهم للذكاء الاصطناعي هو فهم كمية البيانات الضخمة المتاحة الآن. أدوات استخراج البيانات التقليدية وأدوات الاستخبارات تواجه حدودًا فعلية، ولكن تقدم الذكاء الاصطناعي الآن يجعل تحليل البيانات أكثر شمولا وعمليًا.


فهم البيانات الضخمة

تعرّف تكنوبيديا البيانات الضخمة بأنها “عملية تُستخدَم عندما لا تتمكن تقنيات التنقيب والتعامل التقليدية مع البيانات من كشف الرؤى والمعاني المتعلقة بالبيانات الأساسية.”

وهذا يشير إلى أن البيانات الضخمة ليست مجرد كمية ضخمة من البيانات ، بل تشمل أيضًا العمليات المطلوبة لتحويل تلك البيانات إلى معلومات مفيدة. هذا النوع من البيانات يتطلب نهجًا مختلفًا في المعالجة عن ما استخدمناه في الماضي.

ليس فقط تم إنشاء المزيد من البيانات مع مرور الوقت ، بل تم إنشاء أنواع جديدة من البيانات أيضًا. في البداية ، ركزت الشركات على معالجة البيانات المهيكلة ، على سبيل المثال ، الأنواع التي يمكنك تخزينها في ملف نصي أو جدول بيانات.

ولكن في الوقت الحاضر ، تكون الكثير من البيانات غير منظمة – وهذا ليس دائمًا واضحًا. على سبيل المثال ، على الرغم من أن البريد الإلكتروني يعتمد بشكل رئيسي على النص ، إلا أنه ليس في شكل يمكن لأدوات التنقيب التقليدية الوصول إليه وفهمه. وفكر في الوقت الحاضر ، كمية البيانات الموجودة على شكل ملفات صوتية وفيديو وصور.

شهدت إنترنت الأشياء توسعًا في جمع البيانات بشكل أوسع ، على سبيل المثال ، فكر في كل ما تسجله وتجمعه أجهزة الاستشعار في هاتفك ، أو حتى في Fitbit.

تساهم التوسعات الأخيرة في إمكانيات التعرف على الوجوه والصوت في إنشاء كميات ضخمة من البيانات ، وهذه تتطلب قدرات معالجة البيانات الضخمة للحصول على أي قيمة.

أدى ظهور البيانات الضخمة إلى زيادة الطلب على طرق معالجتها بكفاءة وبتكلفة معقولة. وإلا فإن جمع تلك البيانات يصبح بلا جدوى وهدرًا ضخمًا للموارد. تحتاج إلى طريقة لفحص كميات ضخمة من البيانات للبحث عن أنماط أو ارتباطات يمكنك استخدامها في التخطيط الاستراتيجي.

يصف علماء البيانات البيانات الضخمة في مصطلحات الـ 3V:

blank

الحجم – كمية البيانات التي يتم إنشاؤها من مصادر مختلفة
السرعة – سرعة إنشاء البيانات
التنوع – مزيج أنواع البيانات المشمولة في المجموعة الشاملة للبيانات – مهيكلة / شبه مهيكلة / غير مهيكلة.

يجب على أي نظام تحليل بيانات أن يأخذ في الاعتبار الـ 3V للبيانات التي يتعامل معها ، وخاصة عند تحديد قدراته.


ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات هو عملية دراسة البيانات واستخلاص الأنماط منها. إنه في صميم مجال تحليل البيانات. يشمل تحليل البيانات كل من التحليل الوصفي (تحليل البيانات ووصف ما يحدث) والتحليل التنبؤي (توقع ما سيحدث في المستقبل بناءً على الأنشطة الحالية والسابقة).

يواجه العديد من الأعمال صعوبة في الوصول إلى جميع البيانات المتعلقة بأعمالها. في كثير من الأحيان ، تكون البيانات المناسبة متاحة بسهولة ، ولكن يفتقر العمل إلى أدوات لتحليلها بشكل يمكن استخدامه.

قد تكون البيانات مبعثرة في أماكن عديدة ، مما يعني أن العمل يحتاج أولاً إلى جمع جميع البيانات اللازمة قبل أن يبدأ تحليل البيانات. وبمجرد أن يجمع العمل بيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ، فيغالباً ما يحتاج إلى تحويلها إلى شكل مشترك ودمجها.

يمكن أن يكون ذلك بسيطًا مثل القدرة على مقارنة البيانات في تنسيقات ملفات .CSV و Excel.

تلاحظ Oracle أن عملية جمع البيانات يمكن أن تكون أكثر صعوبة وتستغرق وقتًا أكثر من عملية تحليل البيانات الفعلية ، خاصةً عندما يكون الأمر يدويًا وغير قابل للتكرار. عادةً ما يضطر الأعمال إلى “اختراع العجلة” في كل مرة يحتاجون فيها إلى إجراء تحليلات البيانات هذه.

هناك أربعة أنواع رئيسية من تحليل البيانات ، وفقًا لنموذج Ascendency لشركة Gartner:

  1. تحليل البيانات الوصفي – يتناول الأسئلة الأساسية مثل “كم ، متى ، أين ، وماذا”. هذه هي تركيز أدوات الذكاء التجاري (BI) ولوحات القيادة. يمكن تقسيم التحليل الوصفي إلى تقارير الطلب الفوري (تقارير مخصصة يتم إنشاؤها لك عند الحاجة) وتقارير معدة مسبقًا (تقارير مجدولة تتبع قالب أو تنسيق مشترك). [ماذا حدث؟]
  2. تحليل البيانات التشخيصي – عملية فحص البيانات لفهم السبب والنتيجة أو لماذا حدث شيء. [لماذا حدث؟]
  3. تحليل البيانات التنبؤي – يمكنك استخدامه لتحديد الاتجاهات والترابطات والسببية. يمكن أن يشمل ذلك نمذجة التنبؤ والنمذجة الإحصائية. [ماذا سيحدث؟]
  4. تحليل البيانات التوجيهي – حيث يتم دمج الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة للمساعدة في توقع النتائج وتحديد الإجراءات المطلوبة. [كيف يمكننا جعله يحدث؟]
blank

كل نوع من أنواع تحليل البيانات له هدف محدد، حيث يركز بعضها على المستقبل والبعض الآخر على فهم الأحداث الماضية بشكل أفضل.

بغض النظر عن النوع الذي يناسب احتياجاتك بشكل أفضل، الهدف الأساسي لمحلل البيانات هو استخدام البيانات لزيادة الكفاءة وتحسين الأداء، من خلال اكتشاف الأنماط في البيانات.

تتضمن سبع تقنيات تحليل البيانات والبيانات الضخمة:

blank
  1. التحليل التنبؤي – خوارزميات إحصائية تعمل على البيانات لتحديد النتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية.
  2. هادوب – إطار برمجي قادر على معالجة واحتواء مستويات ضخمة من البيانات.
  3. تنقيب البيانات – تحليل كميات ضخمة من البيانات لكشف الروابط والأنماط.
  4. التعلم الآلي – جزء من الذكاء الاصطناعي يتضمن برمجة الكمبيوترات للتعلم من الخبرة، بحيث يمكنها إنشاء نماذج لتحليل مجموعات كبيرة من البيانات وإنتاج نتائج أفضل وأكثر تنقيبًا.
  5. تنقيب النصوص – مثل تنقيب البيانات، ولكنه يهدف إلى تحليل النصوص المتاحة لتطوير رؤى وفهم – مرتبط بشكل وثيق بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP).
  6. التحليل في الذاكرة – تحليل بيانات الذاكرة النظام لاكتساب رؤية.
  7. إدارة البيانات – تحسين تخزين البيانات وجودتها وتنظيمها في المؤسسات.

استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

كما رأينا في ما هو التسويق بالذكاء الاصطناعي؟، فقد تسبب ظهور الذكاء الاصطناعي في تحول جذري قد غير صناعة التسويق بشكل لا يُعرف عنه سابقًا.

واحدة من الأسباب وراء ذلك هو قوة الذكاء الاصطناعي في تسريع وتفسير تحليل البيانات. أعطى الذكاء الاصطناعي للمسوقين القدرة على استغلال كميات ضخمة من البيانات، وتأتيميز الأعمال المعقدة، وتخصيص المحتوى، وتوقع النتائج بدقة غير مسبوقة.

يستخدم الذكاء الاصطناعي أجهزة الحوسبة لمحاكاة عمليات الذكاء البشري. يعتمد عادة على كميات كبيرة من بيانات التدريب، حيث يتعلم منها ويحلل بيانات حية للبحث عن ترابطات وأنماط، ويقوم بعمل توقعات بشأن ما يعنيه ذلك للمستقبل.

يتطلب التحليل التقليدي للبيانات مساهمة بشرية كبيرة لتعديل الشفرة في كل مرة يحتاج فيها شخص ما إلى إجراء تغيير.

ومع ذلك، يزيل الذكاء الاصطناعي هذا المتطلب، حيث يمكنه إجراء التعديلات اللازمة بشكل مستقل، خاصة إذا كان يتضمن التعلم الآلي.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يشمل جميع السبع تقنيات المذكورة أعلاه لجعل معالجة البيانات الضخمة ممكنة وقابلة للإدارة.


كيف يختلف تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي عن التحليل التقليدي للبيانات

الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي والتحليل التقليدي للبيانات تتعلق بالقدرة واستقلالية الكمبيوتر. في السابق، كنا نصل إلى حد في كمية البيانات التي يمكن للبشر معالجتها بكفاءة.

للذهاب أبعد في تحليل البيانات، كان عادة ما يتطلب موارد كبيرة جدًا بحيث سرعان ما أصبح غير عملي وغير اقتصادي. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعامل مع كميات أكبر بكثير من البيانات والعمل بسرعة خارقة لتحقيق نتائج أفضل.

أيضًا، تتيح الأنظمة التي تتضمن التعلم الآلي للكمبيوترات التعلم والعمل بشكل مستقل، حيث يحولون أشكالًا متنوعة من البيانات الخام إلى تحليلات ذات مغزى.

هذه الأنظمة تحتاج إلى مساهمة بشرية في البداية، ولكن في وقت قصير يمكنها العمل بشكل مستقل، مما يتيح للموظفين القيام بمهام أخرى ذات أولوية أعلى.


استخدامات تحليلات البيانات بالذكاء الاصطناعي

يوفر التعلم الآلي فرصًا للشركات لمعالجة كميات ضخمة من البيانات واكتشاف الاتجاهات والأنماط. يتيح لهم ذلك فرصة تحسين الأنظمة وتقديم خدمة مخصصة لعملائهم.

يمكن للشركات الحصول على البيانات من مصادر متنوعة. يمكنهم حتى استخدام برامج التعرف على الوجوه لتخصيص التسويق للأفراد. يمكن لبرامج الأتمتة الذكية أن تتعلم من ردود الفعل العاطفية التي يظهرها المستهلكون، ويمكن للبرنامج تكييف رسائل التسويق وفقًا لذلك.

يمكن للشركات تحسين خدمة العملاء وبالتالي تجربة العملاء من خلال دمج بيانات العملاء التاريخية والخوارزميات المعقدة ومعالجة اللغة الطبيعية وحتى تحليل العواطف لتوقع رغبات العملاء بشكل أفضل.

على سبيل المثال، تستخدم وول مارت نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالمزيج المثلى للمخزون لأي متجر في يوم محدد. على سبيل المثال، يتم إدخال معلومات الطقس في أنظمتهم بحيث يمكنهم تكييف مخزون المتجر ليعكس طلب العملاء بشكل أفضل.

يعلمون أنه سيكون هناك طلب متزايد على العناصر مثل الأكياس الرملية والمياه المعبأة ومكنسة الرطب / الجافة في المناطق التي تتوقع وجود إعصار.

يعرف وول مارت أنه يجب توصيل هذه العناصر بسرعة من مراكز التوزيع الخاصة بهم إلى تلك المتاجر. كلما زادت الأحداث الجوية، زادت قدرة النظام على تعلم طلبات العملاء.

حالة أخرى حيث يتكيف وول مارت في الوقت الحقيقي مع تحليلات البيانات هو استخدام التسعير الذكي بالذكاء الاصطناعي.

يقومون بتجربة كاميرات مزودة بتقنية الواي فاي مع بيانات في الوقت الحقيقي في أقسام اللحوم، وتكييف الأسعار للحد من التلف والهدر. وقد وجدت وول مارت أن هذا التسعير الذكي أدى إلى زيادة مبيعات قسم اللحوم بنسبة 30٪


كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأفكار والاتجاهات من بيانات العملاء؟

كما يلاحظ Deeper Insights، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث ثورة في طريقة جمعنا للاستنتاجات حول المنتجات والعملاء. يمكن للشركات أن تستغل قوة تحليلات البيانات غير المهيكلة لتتبع سلوك المستهلكين مثل أنماط الشراء أو اكتشاف الاحتياجات غير الملباة في فئة المنتجات المكتظة.

يمكن لذلك مساعدة الشركات على الابتكار والتوسع وزيادة مبيعاتها وتسويق منتجاتها وخدماتها لأسواق لم يتم التفكير فيها من قبل.

تعتبر البيانات غير المهيكلة، مثل التقييمات والتعليقات ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي والمنتديات، قادرة حقًا على التقاط آراء عملائك.

ومع ذلك، كان من المحتمل سابقًا أن تكون هذه البيانات مستبعدة من عمليات اتخاذ القرار في الأعمال التجارية، وغالبًا ما يتم تصنيفها في فئة “صعبة جدًا”. توفر هذه البيانات فهمًا أعمق لسلوك العملاء والفرص المخفية.

يمكن لتحليل النصوص أن يوفر نظرة عميقة في مشاعر العملاء واتجاهات المحادثات والمواضيع المناقشة ومعلومات أخرى مفيدة.

توفر تحليلات النصوص المدعومة بالذكاء الاصطناعي قدرات تحليل توقعية تسمح للشركات بالتنبؤ باحتياجات العملاء واتجاهات السوق بشكل أفضل.

تساعد تحليلات البيانات التوقعية والتوجيهية في تحديد ما يرغب العملاء فيه قبل أن يطلبوه. وهذا يضمن لكم القدرة على طلب أنواع المخزون الصحيحة وكمياتها بدون إهدار كبير، وتحسين خدمة العملاء، وتعظيم كفاءة الأعمال، وزيادة قيمة عمر العميل لديكم.


ختاما

إن استخدام تحليلات البيانات الذكائية يستخدم خوارزميات التعلم الآلي لرصد وتحليل كميات ضخمة من البيانات، مما يتيح أتمتة العمل الذي يستغرق وقتًا طويلاً ويتم عادةً بواسطة محللي البيانات.

يحدث الآن تحول في تحليلات البيانات بفضل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، حيث يوفران مستويات من السرعة والمقياس والتفصيل التي تتجاوز القدرة البشرية وكانت غير متصورة في السابق.

ميزة أخرى لاستخدام تحليلات البيانات الذكائية هي أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي ليست محدودة بالافتراضات والتحيزات المسبقة كما هو الحال في حالة محللي البيانات البشريين.

يمكن لتحليلات الذكاء الاصطناعي تحليل كميات ضخمة من البيانات وتقديم تحليل موضوعي تمامًا. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تستجيب للتغيرات في الأعمال فور حدوثها.