شرح التحليلات المعززة في 5 دقائق أو أقل

أصبحت التحليلات مهمة في الوقت الحاضر ، حيث أصبحت البيانات أكثر تعقيدًا وصعوبة في الفهم أو التفسير.

التحليلات المعززة هي أداة لمساعدة الشركات أو المستخدمين على فهم البيانات بسهولة باستخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. في هذه المقالة ، سنناقش بالتفصيل ماهية التحليلات المعززة.

أهمية فهم البيانات للأعمال

البيانات الخاصة بالعمل التجاري عبارة عن مجموعة من الحقائق أو الإحصائيات مثل البيانات التحليلية الأولية أو بيانات ملاحظات العملاء أو أرقام المبيعات أو غيرها. لأسباب متعددة ، يعد جمع البيانات وتحليلها جزءًا لا يتجزأ من الأعمال التجارية.

فيما يلي بعض الأسباب التي تجعل من المهم فهم البيانات الخاصة بنشاطك التجاري:

  • يمكن أن يساعد فهم البيانات الشركة في اتخاذ قرارات أفضل بشأن العثور على عملاء جدد وزيادة أرقام المبيعات وتحسين خدمة العملاء وغير ذلك الكثير.
  • يمكن أن يساعد تتبع البيانات ومراجعتها الشركات في حل المشكلات والكشف عن أعطال الأداء.
  • تساعد البيانات قادة الأعمال على وضع توقعات السوق الأكثر دقة باستخدام الذكاء في الوقت الفعلي.
  • بالإضافة إلى زيادة المبيعات والإيرادات ، تساعد البيانات الشركات على تحسين التدفق النقدي بالإضافة إلى المساعدة في إدارة الأموال بكفاءة.
  • تساعد البيانات الفرق والموظفين على تقليل المال والوقت وزيادة الإنتاجية وتحسين العمليات التجارية.

ما هي التحليلات المعززة؟

مدعومًا بالذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) ، تساعد التحليلات المعززة المستخدمين في إعداد البيانات وإنشاء الرؤى وتفسير الإحصاءات. تساعد التحليلات المعززة الشركات والتحليلات على العمل مع البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة وكفاءة.

التحليلات المعززة مخصصة لمستخدمي الأعمال والمديرين التنفيذيين الذين سيستفيدون من الحصول على رؤى وقيمة من البيانات دون امتلاك أي مهارات تقنية رائعة. تساعد التكنولوجيا المستخدمين في العثور بسرعة على البيانات ذات الصلة وتحليلها والكشف عن رؤى لأعمالهم.

دعنا نلقي نظرة على بعض ميزاته الأساسية:

  • تساعد التحليلات المعززة في التعرف التلقائي على البيانات إلى جانب قراءة البيانات بتنسيقات متعددة مثل PDF والمستندات النصية وما إلى ذلك.
  • يقدم تحليلاً إحصائيًا ينتج عنه نتائج أو رؤى معينة في البيانات.
  • يساعد المستخدمين على إعداد البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة ، مما يقلل من العمل اليدوي.
  • يساعد المستخدمين مع أفضل التوصيات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لإعداد البيانات واكتشافها وتحليلها والمزيد.
  • يسمح بتفاعلات اللغة الطبيعية بحيث يمكن للمستخدمين كتابة استعلام بيانات بلغة بسيطة بسيطة بدلاً من أي رمز أو لغة استعلام بيانات.
  هل يمكنك إلغاء إرسال Snap؟ بطريقة

مكونات التحليلات المعززة

هناك ثلاثة مكونات أساسية للتحليلات المعززة:

التعلم الآلي (ML) – التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يستخدم الخوارزميات والبيانات التاريخية للتنبؤ بالنتائج بشكل أكثر دقة. يساعد ML الشركات في الحصول على رؤى قيمة من سلوك العملاء وأنماط تشغيل الأعمال. يستخدم الأساليب الإحصائية لعمل التنبؤات والتصنيفات.

Natural Language Technologies (NLP) – تعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) فرعًا آخر من فروع الذكاء الاصطناعي التي تساعد أجهزة الكمبيوتر على فهم لغة الإنسان (النص والكلمات المنطوقة). يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالاستجابة للأوامر الشفهية وترجمة اللغة وتلخيص النصوص في الوقت الفعلي.

الأتمتة – تساعد تقنيات التعلم الآلي في أتمتة مهام تحليل البيانات وتقليل الوقت اللازم لإنشاء نماذج تعلم الآلة وتدريبها ونشرها.

كيف يمكن أن يساعد تكامل التحليلات المعززة في نمو الأعمال؟

يمكن أن يكون دمج التحليلات المعززة تحويليًا ، خاصة بالنسبة للصناعات الكبيرة مثل التصنيع ، الأدوية ، البيع بالتجزئة ، الرعاية الصحية ، CPG ، إلخ. فهو يساعد الشركات على زيادة الإيرادات ، والاحتفاظ بالعملاء ، وتحسين رضا العملاء ، والتدفق النقدي ، وغير ذلك الكثير. يمكن للشركات أن تصبح أكثر مرونة ، وتساعد العمليات التجارية وتتخذ قرارات أفضل.

فوائد التحليلات المعززة

تعظيم الإنتاجية

يمكن أن تساعد التحليلات المعززة في زيادة الإنتاجية البشرية عن طريق أتمتة المهام المتكررة واليدوية التي تستغرق وقتًا طويلاً. يُعد الذكاء الاصطناعي مساعدة كبيرة عندما يتعلق الأمر بتوفير الوقت والتكاليف وتوسيع نطاق المهام التي تتطلب قدرًا أقل من الذكاء.

توفير قيمة أكبر

تتطلب عملية تطوير حلول الأعمال واتخاذ القرار ذكاءً بشريًا ، ولكنها قد تكون متكررة وتستغرق وقتًا طويلاً. باستخدام التحليلات المعززة ، يمكن أتمتة معظم العمليات ، مثل إعداد البيانات ، واكتشاف الرؤى ، وما إلى ذلك. فهي تساعد الشركات على تقديم قيمة أكبر بشكل أسرع.

  Apache Hive vs Apache Impala: الاختلافات الرئيسية

تحسين التحليلات

تساعد التحليلات المعززة في جعل التحليلات في متناول كل مستخدم بغض النظر عن مهاراتهم التحليلية. يزيد الإنتاجية من خلال تقديم التحليلات للمستخدمين من جميع المستويات. مع الذكاء الاصطناعي الذي يغذي التحليلات المعززة ، يمكن للشركات الاستفادة من التحليلات المحسنة والقرارات المستنيرة.

تحسين عملية اتخاذ القرار

تساعد التحليلات المعززة الشركات على اتخاذ القرارات الأكثر استنارة من خلال تحليل البيانات.

تحسين الكفاءة والدقة

تؤدي تكنولوجيا التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المهام والحسابات المتكررة بدقة. تعمل التكنولوجيا على أتمتة المهام التي تساعد الشركات على توفير الوقت والطاقة وزيادة الإنتاجية البشرية.

جعل المنظمات رشيقة

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي المؤسسات من خلال زيادة سرعة الرؤية ، مما يجعلها أكثر مرونة. يمكن أن يساعد في القيام برحلة في منطقة البحث ، واقتراح البيانات ذات الصلة ، والتوصية بأساليب تحليل متعددة. يمكن للتحليلات المعززة تتبع سلوك المستخدم والتوصية بإجراءات لاحقة.

التحليلات التقليدية مقابل تحليلات الخدمة الذاتية مقابل التحليلات المعززة

التحليلات التقليدية تحليلات الخدمة الذاتية التحليلات المعززةالتعريف تستخدم التحليلات التقليدية بيئة تكنولوجيا المعلومات المعقدة وتخزين البيانات وموظفي تكنولوجيا المعلومات لإجراء تحليل البيانات ، وهو نوع من ذكاء الأعمال حيث يقوم المستخدمون بإجراء استعلامات البيانات وإنشاء التقارير بشكل مستقل باستخدام برنامج ذكاء الأعمال والحد الأدنى من دعم تكنولوجيا المعلومات. يساعد ذلك المستخدمين على فهم البيانات وتحليلها باستخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، وهناك حاجة إلى المهارة / الخبرة والمهارة والتدريب والخبرة. يعتمد بشكل كبير على موظفي تكنولوجيا المعلومات. يحتاج مستخدمو الأعمال إلى القليل من التدريب والخبرة لإجراء تحليل البيانات وإنشاء التقارير وتعديلها. ليست هناك حاجة إلى مهارة أو خبرة سابقة لتحليل البيانات باستخدام التحليلات المعززة. الموارد: يعتمد هذا النوع من التحليلات بشكل كبير على موظفي تكنولوجيا المعلومات ، وهذا النوع من التحليلات يحتاج إلى موارد يدوية وأدوات ذكاء الأعمال ، وهو يعتمد على تقنية التحليلات المعززة ، وإعداد تكنولوجيا المعلومات ، والتحليلات التقليدية تحتاج إلى ثابت إشراك متخصصي تكنولوجيا المعلومات والبيانات: تتطلب تحليلات الخدمة الذاتية الحد الأدنى من مشاركة تكنولوجيا المعلومات ، ومعظمها في الإعداد الأولي ، ولا تحتاج التحليلات المُعزَّزة إلى تكنولوجيا المعلومات أو أي متخصصين في البيانات ، ونوع البيانات يحتاج إلى هيكلة البيانات قبل استخدامها ، وتسخير البيانات من تنسيقات مختلفة ومتعددة الموارد تسخير البيانات من تنسيقات مختلفة وموارد متعددة.

  أضف كلمات جديدة أو حرر الكلمات الحالية في قاموس المستعرض الخاص بك

تحديات التحليلات المعززة

على الرغم من كل الفوائد العظيمة للتحليلات المعززة للشركات ، إلا أنها لا تزال تواجه بعض التحديات ، وإليك بعضًا منها:

  • قد يخشى الموظفون من أن تقنيات الذكاء الاصطناعي ستحل محلهم دون أن يعرفوا أنه مهما كانت هذه التقنيات متطورة ، فإن للذكاء الاصطناعي قيودًا.
  • تعتمد التحليلات المعززة على البشر لاتباع أفضل الممارسات ومسارات العمل لأداء كما هو متوقع. يعمل على أساس البرامج والخوارزميات التي تم تدريبه عليها.
  • تحتاج نماذج التحليلات المعززة إلى التدريب بشكل صحيح ، الأمر الذي يستغرق وقتًا.
  • كلما زادت البيانات التي تحتاج إلى تحليل ، زادت قوة الحوسبة في التحليلات المعززة لخوارزميات ML.

ملاحظة المؤلف على التحليلات المعززة

لا تزال التحليلات المعززة تقنية ناشئة ذات مجال كبير للاستخدام والتطوير في المستقبل. يمكن للشركات الاستفادة من هذه التقنية من خلال أحدث البرامج المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. على الرغم من أن هذه هي التكنولوجيا المستقبلية ، ووفقًا لشركة Gartner ، فإن 10٪ فقط من المحللين يستخدمونها بكامل إمكاناتها ، يمكن لشركتك الاستفادة من التحليلات المعززة لنموها.

قبل أن تقرر ما إذا كنت تريد تنفيذ التحليلات المعززة في عملك أم لا ، اسأل نفسك الأسئلة التالية:

  • هل عملك لديه فريق تحليلات؟
  • هل لديك بيانات مكثفة؟
  • لماذا تحتاج إلى تحليلات معززة؟

إذا كنت واضحًا بشأن استخدام التحليلات المعززة ، فإن الخطوة التالية هي اتباع أفضل الممارسات للاستفادة منها.

الكلمات الأخيرة

تعد التحليلات المعززة مساعدة كبيرة لجميع الشركات التي تحتاج إلى تحليل البيانات. تعد البيانات الدقيقة وفي الوقت المناسب عاملاً دافعًا لنمو الأعمال. تجمع التحليلات المعززة بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات واكتساب رؤى قيمة. تستخدم الشركات من جميع أنحاء العالم (الكبيرة والصغيرة) هذه التكنولوجيا ، ولذا يجب عليك المضي قدمًا في المنافسة.

يمكنك أيضًا استكشاف الذكاء المعزز.