كيف يتم تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
شهدت السنوات القليلة الماضية تطورات سريعة في الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) والتعلم الآلي (ML).
إنها تؤثر على جميع أنواع الأعمال وتوفر العديد من التأثيرات الإيجابية على الإعلان والتسويق.
إحدى حالات الاستخدام الخاصة الذكاء الاصطناعي هي تحليلات البيانات. تولد الشركات الحديثة كميات كبيرة من البيانات، ويكون تحليل البيانات الذكاء الاصطناعي منطقيا لكل هذه البيانات بطريقة يمكن التحكم فيها، مما يحولها إلى معلومات مفيدة.
يجد المسوقون أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي و ML مفيدة للغاية عند غربلة البيانات الضخمة لاكتشاف الرؤى ذات الصلة عند استهداف عملاء محددين.
كانت هذه البيانات في السابق غير قابلة للاختراق، ولكن الآن، بفضل قوة الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات تصفية العملاء المحتملين بسهولة أكبر واكتشاف من يجب أن يركزوا عليه ويكرسوا الموارد له.
إحدى العلامات المرئية لاستخدام الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت هي إعلانات Google.
كم مرة ترى إعلانا لمنتج معين ومنتجات أخرى مثله كثيرا، يتابعك عبر الشبكة؟ ولن يكون منتجا عشوائيا.
عادة ما يكون الإعلان لشيء يثير اهتمامك، والذي ربما تكون قد بحثت عنه عبر الإنترنت مؤخرا.
يحدث هذا لأن Google تستخدم الذكاء الاصطناعي و ML لفهم المنتجات التي نحبها.
كلما زاد الوقت الذي نقضيه على الإنترنت والمزيد من عمليات البحث التي نقوم بها، كلما فهمت Google أذواقنا بشكل أفضل. يستخدم هذه المعرفة لتحديد الإعلانات التي يجب أن يخدمنا.
استخدام آخر مهم الذكاء الاصطناعي هو فهم الكمية الهائلة من البيانات الضخمة المتاحة الآن. تصل أدوات استخراج البيانات والذكاء التقليدية إلى الحدود المادية، لكن تقدم الذكاء الاصطناعي الآن يجعل تحليل البيانات الأكثر شمولا ممكنا وعمليا.
ما هو تحليل البيانات بشكل عام؟
تحليل البيانات هو عملية دراسة البيانات وأنماط الرسم. إنه في محور مجال تحليلات البيانات. يتضمن تحليل البيانات كلا من التحليل الوصفي (تحليل البيانات ووصف ما يحدث) والتحليل التنبئي (التنبؤ بما سيحدث في المستقبل، بناء على الأنشطة الحالية والسابقة).
تكافح العديد من الشركات للوصول إلى جميع البيانات المتعلقة بأعمالها. في كثير من الأحيان، تتوفر البيانات المناسبة بسهولة، لكن الشركة تفتقر إلى الأدوات اللازمة لتحليلها في شكل قابل للاستخدام.
قد تكون البيانات مبعثرة في العديد من الأماكن، مما يعني أن الشركة تحتاج أولا إلى جمع كل البيانات اللازمة قبل أن تبدأ في تحليل البيانات.
وبعد ذلك، بمجرد أن تجمع الشركة البيانات من مجموعة من المصادر، فإنها غالبا ما تحتاج إلى تحويلها إلى نموذج مشترك ودمجها. يمكن أن يكون هذا بسيطا مثل القدرة على مقارنة البيانات في . تنسيقات ملفات CSV و Excel.
ما هو تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
مع نمو بياناتك، يصبح استكشاف البيانات أكثر صعوبة واستهلاكا للوقت. يستخدم تحليل البيانات الذكاء الاصطناعي تقنيات ذكاء اصطناعي مختلفة للحصول على رؤى قيمة من كميات كبيرة من البيانات. فيما يلي بعض الأمثلة على هذه التقنيات.
خوارزميات التعلم الآلي: استخراج الأنماط أو إجراء تنبؤات على مجموعات البيانات الكبيرة
التعلم العميق: استخدم الشبكات العصبية لأشياء مثل التعرف على الصور وتحليل السلاسل الزمنية والمزيد
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تستمد رؤى من بيانات النص غير المنظم
تخيل أنك تعمل في مستودع يخزن ويوزع آلاف الطرود يوميا. لتشغيل المستودع الخاص بك بشكل أكثر كفاءة، فأنت تريد معرفة:
- كم من الوقت يبقى المخزون في المستودع في المتوسط؟
- ما مقدار المساحة (غير المشغولة) في المستودع الخاص بك في المتوسط؟
- ما هي العناصر منخفضة المخزون وتحتاج إلى تجديد؟
- ما هو متوسط الوقت اللازم لتجديد عناصر المخزون لكل نوع منتج؟
- ما هي العناصر الموجودة في المستودع لمدة تزيد عن شهر / ربع / سنة؟
ستبحث خوارزميات الذكاء الاصطناعي عن أنماط في مجموعات البيانات الكبيرة للعثور على إجابة لأسئلة العمل هذه.
من خلال أتمتة هذه المهمة الصعبة، يمكن للشركات اتخاذ قرارات أفضل تعتمد على البيانات بسرعة.
يستخدم علماء البيانات التعلم الآلي لسنوات لتحليل البيانات الضخمة.
وفي الوقت الحاضر، تمكن موجة جديدة من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية أي شخص من تحليل البيانات، حتى لو كنت لا تعرف أي شيء عن علم البيانات.
فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليلات البيانات
يمكن في الحقيقة تنفيذ عملية تحليل البيانات بفضل الذكاء الاصطناعي بشكل فعال وسريع وأكثر دقة.
يمكن أن تشعر الذكاء الاصطناعي بالرهبة إذا لم تكن على دراية بها. ولكن إذا كنت تفكر في الفوائد، فإن الأمر يستحق غمس أصابع قدميك فيه.
أولا، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلل بشكل خطير من تكاليف التشغيل. تقول 54٪ من الشركات إن تنفيذ الذكاء الاصطناعي أدى إلى توفير التكاليف.
تخيل أنك تدفع لعالم بيانات لقضاء 8 ساعات في تنظيف البيانات أو معالجتها يدويا.
ماذا لو تمكنوا من إكمال هذه المهمة في أقل من ساعة باستخدام نماذج التعلم الآلي؟ لديهم 7 ساعات متبقية لتحليل البيانات الأخرى أو تفسير النتائج.
هذا يقودنا مباشرة إلى ميزة كبيرة أخرى. توفير الوقت. يمكن الذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع بكثير من البشر.
من الأسهل بكثير توسيع نطاق تحليل البيانات والحصول على رؤى في الوقت الفعلي.
خاصة في صناعات مثل التصنيع أو البناء أو التمويل، فإن التحليلات في الوقت الفعلي لها تأثير لا يقدر بثمن.
فقط تخيل عدد الحوادث التي تهدد الحياة التي يمكنك تجنبها إذا تم الإبلاغ عن أعطال في الماكينة قبل حدوثها.
استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات
تسبب ظهور الذكاء الاصطناعي في تحول زلزالي حول صناعة التسويق إلى ما هو أبعد من الاعتراف.
أحد أسباب ذلك هو قوة الذكاء الاصطناعي لتسريع وفهم تحليل البيانات. لقد منح الذكاء الاصطناعي المسوقين القدرة على تسخير كميات هائلة من البيانات، وأتمتة العمليات المعقدة، وتخصيص المحتوى، وإجراء تنبؤات بدقة لم يتم الإعلان عنها من قبل.
يستخدم الذكاء الاصطناعي أجهزة الحوسبة لمحاكاة عمليات الذكاء البشري. يتطلب الأمر عموما كميات كبيرة من بيانات التدريب، و “يتعلم” من هذا، ثم يحلل البيانات الحية بحثا عن الارتباطات والأنماط، مما يجعل التنبؤات حول ما يعنيه هذا للمستقبل.
يتطلب تحليل البيانات التقليدي مدخلات بشرية كبيرة لمعالجة التعليمات البرمجية في كل مرة يحتاج فيها شخص ما إلى إجراء تغيير.
ومع ذلك، الذكاء الاصطناعي يزيل هذا المطلب، حيث يمكنه إجراء التعديلات اللازمة بشكل مستقل، خاصة إذا كان يتضمن التعلم الآلي.
يمكن أن يشمل الذكاء الاصطناعي جميع التقنيات السبع التي أشرنا إليها أعلاه لجعل معالجة البيانات الضخمة ممكنة وقابلة للإدارة.
كيف يختلف تحليل البيانات الذكاء الاصطناعي عن تحليل البيانات التقليدي؟
تتعلق الاختلافات الرئيسية بين تحليل البيانات الذكاء الاصطناعي والتقليدي بالقدرة واستقلال الكمبيوتر.
لقد وصلنا سابقا إلى حد لكمية البيانات التي يمكن للبشر معالجتها بكفاءة.
إن المضي قدما في تحليل البيانات يتطلب عادة الكثير من الموارد التي سرعان ما أصبحت غير عملية وغير اقتصادية.
يمكن للأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي التعامل مع المزيد من البيانات التي يتم إلقاؤها عليها والعمل بسرعة خارقة لتحقيق نتائج أفضل.
أيضا، تسمح الأنظمة التي تتضمن التعلم الآلي لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم والعمل بشكل مستقل، وتحويل الأشكال المتباينة من البيانات الخام إلى تحليلات ذات مغزى.
تحتاج هذه الأنظمة إلى مدخلات بشرية في البداية، ولكن سرعان ما يمكن أن تعمل بشكل مستقل، تاركة الموظفين للقيام بمهام أخرى ذات أولوية أعلى.
استخدامات لتحليلات البيانات بالذكاء الاصطناعي
يوفر التعلم الآلي فرصا للشركات لمعالجة كميات هائلة من البيانات واكتشاف الاتجاهات والأنماط. وهذا يوفر لهم الفرصة لتحسين الأنظمة وتقديم خدمة شخصية لعملائهم.
يمكن للشركات الحصول على البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر. يمكنهم حتى استخدام برامج الكشف عن الوجه والتعرف عليه لتخصيص التسويق للأفراد.
يمكن لبرنامج الأتمتة الذكي التعلم من ردود الفعل العاطفية التي يعرضها المستهلكون، ويمكن للبرنامج تكييف رسائله التسويقية وفقا لذلك.
يمكن للشركات تحسين خدمة العملاء، وبالتالي تجربة العملاء، من خلال الجمع بين بيانات العملاء التاريخية والخوارزميات المعقدة ومعالجة اللغة الطبيعية وحتى التحليل العاطفي للتنبؤ بشكل أفضل برغبات العملاء.
تستخدم Walmart، على سبيل المثال، نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بشكل أفضل بمزيج المخزون الأمثل لأي متجر في يوم معين.
على سبيل المثال، يقومون بتغذية معلومات الطقس في أنظمتهم حتى يتمكنوا من اعتماد مخزون المتجر ليعكس طلب العملاء بشكل أفضل.
إنهم يعلمون أن متجرا في منطقة يتوقع فيها حدوث إعصار سيزيد الطلب على أشياء مثل أكياس الرمل والمياه المعبأة في زجاجات والمكانس الرطبة / الجافة.
تعرف وول مارت الإسراع في شحن هذه العناصر من مراكز التوزيع الخاصة بها إلى هذا المتجر. كلما زاد عدد أحداث الطقس، زاد تعلم النظام لمتطلبات العملاء.
حالة أخرى تتكيف فيها Walmart في الوقت الفعلي مع تحليلات البيانات الخاصة بها هي التسعير الذكي الذكاء الاصطناعي.
إنهم يجربون الكاميرات التي تدعم Wi-Fi مع بيانات في الوقت الفعلي في ممرات اللحوم، وتكييف الأسعار لتقليل التلف والنفايات. وجدت وول مارت أن هذا التسعير الذكي أدى إلى زيادة المبيعات بنسبة 30٪ في القسم.
كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الرؤى والاتجاهات من بيانات العملاء؟
كما تلاحظ Deeper Insights، يمكن الذكاء الاصطناعي إحداث ثورة في الطريقة التي نجمع بها رؤى المنتج والمستهلك.
يمكن للشركات الاستفادة من قوة تحليلات البيانات غير المهيكلة لتتبع سلوك المستهلك مثل أنماط الشراء أو العثور على الاحتياجات غير الملباة في فئة منتجات مزدحمة.
قد يساعد الشركات على الابتكار والتوسع والبيع والبيع العابر لمنتجاتها وخدماتها إلى أسواق لم يتم التفكير فيها من قبل.
يمكن للبيانات غير المهيكلة، مثل المراجعات والتعليقات ومنشورات الوسائط الاجتماعية والمنتديات، التقاط آراء عملائك حقا.
ومع ذلك، كان من الممكن استبعاد هذه البيانات سابقا من عملية صنع القرار في عملك، وعلى الأرجح يتم وضعها في فئة “صعبة للغاية”. هذه تعطي العلامات التجارية فهما أعمق لسلوكيات العملاء والفرص الخفية.
يمكن أن تعطي التحليلات النصية نظرة ثاقبة لمشاعر العملاء واتجاهات المحادثة والموضوعات التي تمت مناقشتها وغيرها من المعلومات المفيدة.
توفر تحليلات النص التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي إمكانات التحليل التنبئي مما يسمح للشركات بتوقع احتياجات العملاء واتجاهات السوق بشكل أفضل.
تساعدك تحليلات البيانات التنبؤية والوصفية على تحديد ما يريده العملاء قبل أن يفعلوا ذلك.
يضمن ذلك أنه يمكنك طلب الأنواع والكميات المناسبة من المخزون مع القليل من الهدر، وتحسين خدمة العملاء، وزيادة كفاءة الأعمال، وزيادة قيمة عمر العميل.
كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات؟
من البيانات الأولية إلى القرارات، دعونا نلقي نظرة على الدور الذي يلعبه الذكاء الاصطناعي في كل مرحلة من مراحل عملية تحليل البيانات.
1. جمع البيانات
إذا كنت ترغب في الحصول على رؤى قيمة من بياناتك باستخدام الذكاء الاصطناعي، فإن جمع البيانات هو الخطوة الأولى الأساسية.
ستحتاج إلى استخراج البيانات من مصادر بيانات مختلفة لتغذية خوارزمية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
خلاف ذلك، لن يكون لها مدخلات للتعلم منها. يمكنك تدريب الأنظمة الذكاء الاصطناعي على أي نوع من البيانات، سواء كانت تحليلات المنتج أو معاملات المبيعات أو تتبع الويب أو جمع البيانات الآلي من خلال تجريف الويب.
2. تنظيف البيانات
كلما كانت بياناتك أكثر نظافة، زادت قيمة رؤيتك. ومع ذلك، يعد تنظيف البيانات عملية شاقة وعرضة للخطأ البشري إذا كنت بحاجة إلى القيام بذلك يدويا.
يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي للقيام بالرفع الثقيل. على سبيل المثال، استخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد القيم المتطرفة ومعالجة القيم الفارغة وتطبيع بياناتك والمزيد.
3. تحليل البيانات
بعد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ببيانات نظيفة وذات صلة، يمكنك البدء في تحليل البيانات وإنشاء رؤى.
يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والارتباطات والحالات الشاذة والاتجاهات في البيانات.
سيؤدي القيام بذلك يدويا إلى تكليف محلل البيانات الخاص بك بضعة أيام أو أسابيع. الآن، يمكنهم القيام بذلك في غضون ساعات معدودة!
كما هو الحال مع أي تقنية، كن حذرا دائما بشأن تحيز النظام. يتعلم الذكاء الاصطناعي من بيانات التدريب الخاصة به، لذلك إذا كانت بيانات المصدر الخاصة بك تحتوي على تحيزات، فيمكن أن تتسلل إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي أيضا.
4. تصور البيانات
بمجرد العثور على أنماط مثيرة للاهتمام في بياناتك، فأنت تريد تقديمها بتنسيق سهل ومفهوم.
بمساعدة أدوات ذكاء الأعمال، يمكنك البدء في إنشاء لوحات معلومات مرئية لتفسير الرؤى. تتيح لك المخططات والرسوم البيانية التفاعلية استكشاف بياناتك بعمق، والتعمق في معلومات محددة لتحسين سير عملك.
يمكنك أتمتة مهام تصور البيانات باستخدام ChatGPT أو أدوات أخرى. أضافت بعض أدوات ذكاء الأعمال إمكانات الذكاء الاصطناعي إلى برامجها. يعد منشئ لوحة القيادة الذي يعمل بنظام الذكاء الاصطناعي من Luzmo مثالا رائعا.
5. التحليلات التنبؤية
بالمقارنة مع تحليلات الأعمال التقليدية، يتفوق الذكاء الاصطناعي في التنبؤ. استنادا إلى الأنماط في البيانات التاريخية، يمكنه تشغيل نماذج تنبؤية لعمل تنبؤات دقيقة حول المستقبل.
مجرد التفكير في التنبؤ بالمخزون بناء على مستويات المخزون السابقة. أو تحديد أهداف المبيعات بناء على المبيعات السابقة والموسمية.
6. اتخاذ القرارات القائمة على البيانات
إذا كنت قد استخدمت الذكاء الاصطناعي في الخطوات السابقة، فأنت ملزم بالحصول على رؤى أفضل نتيجة لذلك.
بالاستفادة من هذه الرؤى القوية، ستتخذ قرارات أفضل بشكل أسرع وتحسن وضعك الراهن. باستخدام التحليلات التنبؤية القوية، يمكنك حتى تجنب المشكلات قبل حدوثها.
