تاريخ النشر: 05 أغسطس 2024
المساهمون: Cole Stryker
تحليلات الذكاء الاصطناعي هي تطبيق الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات وتحليلها. وهو ينطوي على استخدام التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية وتقنيات استخراج البيانات لتفسير البيانات وتقديم التنبؤات أو التوصيات.
تحليلات الذكاء الاصطناعي هي مجال متخصص ضمن تحليلات البيانات، وهو جزء من المجالات الأوسع لتحليلات الأعمال وذكاء الأعمال. تركز جميع هذه المجالات على تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
تعتمد التحليلات التقليدية على تقنيات التحليل الإحصائي الأساسية مثل تحليل الانحدار واختبار الفرضيات والإحصاءات الوصفية. توفر هذه الأساليب رؤى لأنماط البيانات والعلاقات ولكنها محدودة النطاق والتعقيد. تتضمن الأساليب التقليدية معالجة يدوية للبيانات تستغرق وقتاً طويلاً في جداول بيانات Microsoft Excel وإعداد التقارير والتصور اليدوي. قبل الذكاء الاصطناعي، اعتمدت التحليلات على نماذج وتقنيات تنبؤ أبسط، مثل تحليل السلاسل الزمنية والانحدار الخطي، والتي أسفرت عن قدرات تنبؤية محدودة وتطلبت عمليات كثيفة العمالة.
لقد أصبح تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليلات الأعمال ضرورة حتمية للمؤسسات الكبيرة التي تتطلع إلى تحقيق أقصى قدر من الميزة التنافسية. إن قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة، وتحديد الأنماط وتوليد رؤى تنبؤية توفر ميزة تنافسية كبيرة. يتيح هذا للشركات اتخاذ قرارات قائمة على البيانات لتحسين مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) المختلفة وخفض التكاليف وتحسين نتائج الأعمال.
اكتشف كيفية اختيار النهج الصحيح في إعداد مجموعات البيانات وتوظيف نماذج الذكاء الاصطناعي.
اكتسب المهارات والخبرات اللازمة للاستعداد للعمل كمحلل ذكاء أعمال
هناك أربعة أنواع رئيسية من تحليلات البيانات، ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الأربعة جميعها.
توفر التحليلات الوصفية المدعومة بالذكاء الاصطناعي فهماً واضحاً وشاملاً للأداء السابق. باستخدام خوارزميات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يمكن للذكاء الاصطناعي التدقيق في كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة لتحديد الأنماط والاتجاهات والارتباطات. فكّر في أحد بائعي التجزئة الذي يستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات العملاء للكشف عن رؤى حول اتجاهات الشراء وتفضيلاته.
على سبيل المثال، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي معالجة الملايين من سجلات المبيعات واتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي لتحديد المنتجات الأكثر شيوعًا خلال مواسم معينة أو المنتجات التي يتم شراؤها معًا بشكل متكرر. يمكن بعد ذلك عرض تحليل سلوك العميل هذا على لوحات المعلومات، وإظهار أداء المبيعات بمرور الوقت، وتقسيم العملاء بناءً على عادات الشراء وفعالية الحملات التسويقية. من خلال توفير رؤية مفصلة وشاملة لتجارب العملاء السابقة، تساعد التحليلات الوصفية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تجار التجزئة على اتخاذ قرارات قائمة على البيانات لتحسين إدارة المخزون وتصميم استراتيجيات التسويق وتعزيز رضا العملاء.
يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين التحليلات التشخيصية من خلال تحديد الأسباب الكامنة والارتباطات في مجموعات البيانات المعقدة بسرعة، مما يتيح حل المشكلات بشكل أكثر دقة وفي الوقت المناسب. يمكن العثور على مثال على كيفية تحسين الذكاء الاصطناعي للتحليلات التشخيصية في مجال الرعاية الصحية. تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات المريض، بما في ذلك التاريخ الطبي ونتائج المختبر وفحوصات التصوير. تحدد هذه الخوارزميات الأسباب الأساسية للأمراض والحالات المرضية بدقة وسرعة أكبر من الطرق التقليدية. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط في صور الأشعة التي تشير إلى المراحل المبكرة للأمراض مثل السرطان، مما يوفر للأطباء رؤى قيّمة تساعد في التشخيص الدقيق وخطط العلاج الشخصية.
يعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز التحليلات التنبؤية من خلال استخدام خوارزميات متقدمة لتحليل البيانات التاريخية وتحديد الأنماط، مما يتيح توقعات أكثر دقة للاتجاهات والنتائج المستقبلية. في الخدمات المالية، تحلل نماذج التعلم الآلي بيانات السوق التاريخية والمؤشرات الاقتصادية للتنبؤ بأسعار الأسهم ومخاطر الاستثمار، مما يساعد المستثمرين على اتخاذ قرارات مستنيرة وإدارة محافظهم بشكل أكثر فعالية.
يمكن للمحللين الاستفادة من الذكاء الاصطناعي ليس فقط لتحليل البيانات ولكن لتقديم توصيات قابلة للتنفيذ لتحسين عمليات صنع القرار واقتراح أفضل مسار للعمل لمختلف السيناريوهات. ومن الأمثلة على الذكاء الاصطناعي المستخدم في التحليلات الإلزامية إدارة سلسلة التوريد، حيث تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات حول مستويات المخزون وتوقعات الطلب وظروف الشحن. هذه الأنظمة للتوصية بكميات الطلبات المثلى وجداول التسليم، وبالتالي تقليل التكاليف وتحسين الكفاءة.
تتبع التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي عادةً الخطوات التالية:
يجب على الممارسين أولاً تحديد ما يتوقع أن يتنبأ به النموذج لتحديد النهج الأنسب. يتم تصميم النماذج المختلفة لحالات استخدام محددة، واختيار النموذج والبيانات المناسبة أمر بالغ الأهمية لتحقيق أفضل النتائج بسرعة وفعالية من حيث التكلفة.
تبدأ عمليات سير العمل بعلماء البيانات أو محللي البيانات الذين يجمعون البيانات ذات الصلة من مصادر البيانات الداخلية ومقدمي الخدمات الخارجيين. تعتمد دقة وفعالية النماذج على جودة وكمية البيانات التي تم جمعها. وبمجرد جمع البيانات ، تتم معالجتها مسبقًا لتنظيفها وتحويلها وإعدادها للتحليل. تتضمن هذه الخطوة معالجة القيم المفقودة وإزالة التكرارات وتوحيد التنسيقات وترميز المتغيرات الفئوية لضمان اتساق البيانات وجاهزيتها للنمذجة.
قبل تطبيق التحليلات الإلزامية، يقوم المحللون عمومًا بإجراء تحليلات وصفية لمراجعة الأداء السابق وتحليلات تنبؤية لتوقع النتائج المستقبلية. تتضمن التحليلات الوصفية تلخيص البيانات وتصورها لاكتساب رؤى حول الاتجاهات والأنماط التاريخية، بينما تستخدم التحليلات التنبؤية النماذج الإحصائية والتعلم الآلي لتوقع الأحداث أو السلوكيات المستقبلية.
تتضمن التحليلات الإلزامية إنشاء نماذج رياضية وخوارزميات تحسين للتوصية بقرارات الأعمال التي تهدف إلى تحقيق أفضل النتائج الممكنة. تراعي هذه النماذج عوامل مختلفة مثل القيود والأهداف وأوجه عدم اليقين والمقايضات، وتستند إلى رؤى مستقاة من التحليلات الوصفية والتنبؤية لاقتراح كيفية استجابة المؤسسة للسيناريوهات المختلفة.
بعد التقييم، يتم دمج النماذج في الأنظمة أو التطبيقات التشغيلية لتقديم تنبؤات وتوصيات في الوقت الفعلي. قد يتضمن ذلك دمج النماذج في أنظمة البرامج الحالية أو واجهات برمجة التطبيقات أو لوحات المعلومات لأتمتة عمليات اتخاذ القرار أو تقديم رؤى إرشادية للمستخدمين، مما يسهل استخدام الرؤى بشكل أكثر سلاسة.
إن المراقبة المستمرة للنماذج وصيانتها ضرورية لضمان استمرار فعاليتها وأهميتها. ويتضمن ذلك تتبع أداء النموذج، وتحديثه بالبيانات الجديدة، وإعادة تدريب النماذج وتحسينها بشكل دوري للتكيّف مع الظروف المتغيرة أو أنماط البيانات المتطورة.
يتتبع تاريخ تحليلات الذكاء الاصطناعي تطور كل من الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات، مما يمثل إنجازات مهمة في كل من التكنولوجيا والمنهجية. يتوج هذا التاريخ العصر الذهبي الحقيقي لتحليلات الذكاء الاصطناعي الذي يميز لحظتنا الحالية.
بدأ مفهوم الذكاء الاصطناعي يتبلور، حيث أرسى عمل Alan Turing في مجال الحوسبة والذكاء الأساس النظري. ركزت أبحاث الذكاء الاصطناعي المبكرة على الذكاء الاصطناعي الرمزي والأنظمة القائمة على القواعد، والتي كانت بمثابة مقدمة لتقنيات تحليل البيانات الحديثة.
أدى ظهور التعلم الآلي إلى إدخال الأساليب الإحصائية في الذكاء الاصطناعي، مما سمح للأنظمة بالتعلم من البيانات وتحسينها بمرور الوقت. وقد ظهرت الشبكات العصبية وأنظمة الخبراء، مما أتاح قدرات تحليل البيانات الأكثر تعقيدًا وقدرات الاستدلال.
أدى ظهور الإنترنت والبيانات الرقمية إلى انفجار في حجم البيانات المتاحة للتحليل. بدأت أدوات تحليل الذكاء الاصطناعي المبكرة في التكامل مع قواعد البيانات وأنظمة تخزين البيانات.
أدت التطورات الكبيرة في الخوارزميات وقوة الحوسبة إلى تطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر تطوراً. نشأ مفهوم "البيانات الكبيرة"، مؤكداً الحاجة إلى حلول تحليلية متقدمة للتعامل مع كميات هائلة من المعلومات الموجودة في مجموعات البيانات الضخمة.
أحدثت عودة التعلم العميق ، المدعوم بالشبكات العصبية ذات الطبقات العديدة ، ثورة في منصات التحليلات الذكاء الاصطناعي. أصبحت تقنيات مثل البرمجة اللغوية العصبية ورؤية الكمبيوتر بارزة ، مما يسمح بتحليل أكثر تقدما ودقة للبيانات. تشمل تحليلات الذكاء الاصطناعي الآن مجموعة واسعة من التطبيقات. يستمر تكامل الذكاء الاصطناعي مع الحوسبة السحابية وإنترنت الأشياء (IoT) في توسيع قدراتها وتطبيقاتها عبر مختلف الصناعات.
من المتوقع أن يؤثر الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي شاع في تطبيقات مثل ChatGPT، بشكل كبير على التحليلات من خلال تعزيز جوانبها المختلفة. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي إنشاء البيانات التركيبية إلى زيادة مجموعات البيانات الموجودة وإثراء سيناريوهات المحاكاة. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا تبسيط وتحسين عملية التحليل، مما يجعلها أكثر سهولة في الاستخدام من خلال أتمتة المهام المتكررة، وتوليد تقارير مؤتمتة، وإنشاء عروض مصورة ديناميكية للبيانات وغيرها من التحسينات الأخرى في التجربة.
افهم الوقائع وأسباب حدوثها، وما يمكن أن يحدث نتيجة لها، وما يمكنك فعله بشأن ذلك. فمن خلال التفسيرات الواضحة والمفصلة خطوة بخطوة لأسباب استنتاجاته، يقدم watsonx BI Assistant لجميع مستخدمي الأعمال معارف تمكّنهم من اتخاذ قرارات موثوق بها بسرعة بديهة.
استفد من الإمكانات الكاملة لبياناتك باستخدام الأتمتة والمعارف المدعومة بالذكاء الاصطناعي في Cognos Analytics. مساعد الذكاء الاصطناعي للغة الطبيعية متاح دائمًا، قم بوصف البيانات التي تحتاجها واترك لـ Cognos Analytics إنشاء عروض مصورة مذهلة للبيانات لك.
أتمتة وتوحيد تخطيط الأعمال المتكاملة عبر مؤسستك. تحويل التوقعات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي إلى إجراءات. توقع النتائج من خلال التنبؤ المرن المدعوم بالذكاء الاصطناعي. تحليل سيناريوهات ماذا لو واسعة النطاق والدقيقة في الوقت الفعلي.
يحتوي IBM MaaS360 على قدرات ذكاء اصطناعي مدمجة من Watson لمساعدتك على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة بشأن أمن نقاط النهاية وإدارتها. ويمكنك بسرعة تحديد التهديدات التي تواجه أجهزتك المحمولة واكتساب معارف لتحسين الإدارة وإنتاجية المستخدم.
بشكل عام، تشير تحليلات التطبيقات إلى عملية جمع بيانات التطبيق وإجراء تحليل في الوقت الفعلي لأداء تطبيقات SaaS والأجهزة المحمولة وسطح المكتب والويب وبيانات الاستخدام.
تعرّف على كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في مهام تحليل البيانات، مثل الاختبار والتطوير، وتحسين العروض المصورة للبيانات وملء نقاط البيانات المفقودة.
على الرغم من الاستثمارات الضخمة في قواعد البيانات والتكنولوجيا، تكافح العديد من الشركات من أجل استخراج قيمة أكبر من بياناتها. تعمل المحاكاة الافتراضية للبيانات على سد هذه الفجوة، ما يسمح للمؤسسات باستخدام مصادر البيانات الحالية الخاصة بها بمرونة وكفاءة في مبادرات الذكاء الاصطناعي والتحليلات.
وفقًا لـ Gartner &;بحلول عام 2025، سيكون 40% من مستخدمي منصة ABI قد تحايلوا على عمليات الحوكمة من خلال مشاركة المحتوى التحليلي الذي تم إنشاؤه من جداول البيانات المحملة على روبوت محادثة مدعوم بالذكاء الاصطناعي التوليدي. وبحلول عام 2027، سيتم وضع 75% من محتوى التحليلات الجديدة في سياق التطبيقات الذكية من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يتيح الربط بين الرؤى والإجراءات.&;
تبذل صناعة الطاقة الكهربائية جهودًا متسارعة للحد من الأثر البيئي. وللقيام بذلك، يحتاج خبراء الصناعة إلى الوصول إلى صور أوضح للواقع الحالي، وتحديد خارطة الطريق للحد من الانبعاثات، والتعرف على فرص التحسين الممكنة. وهنا يمكن للذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات المساعدة.