تقوم العديد من الشركات بجمع كميات هائلة من البيانات بشكل متزايد. ومع ذلك، فإن غالبية الأفكار التي توفرها هذه البيانات لا يمكن الوصول إليها حتى يتم تحليلها بواسطة محلل أو عالم بيانات. مع تحديات العثور على علماء البيانات والمحللين للعمل معهم، فإن الشركات كثيرًا ما تقع في هذا المأزق.

 بالإضافة إلى ذلك، حتى الشركات التي لديها فرق تحليلية قوية قد تجد أن الأمر يستغرق وقتًا طويلاً للحصول على البيانات التي تحتاجها ولمعالجة هذه المشكلة تم تطوير فكرة جديدة تمامًا تسمى التحليل المعزز.

 وفقًا لشركة Gartner، وهي شركة أبحاث واستشارات تكنولوجية، تستخدم تقنية التحليل المعزز الذكاء الصنعي والتعلم الآلي لتسريع عملية إعداد البيانات وإنشاء الأفكار وشرحها باستخدام منصات الاستخبارات التجارية. كما ويمكن لهذه التقنية أيضًا أن تؤدي إلى تعزيز قدرات المحلل أو عالم البيانات.

  ما هو التحليل المعزز

التحليل المعزز هي العمليات التحليلية التي تقوم بها الشركات أو المؤسسات باستخدام التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الصنعي لتحسين عملية التحليل لديها أو إضافة القدرة والكفاءة إلى فريق التحليل البشري.

 من هم المستفيدون الرئيسيون من تقنية التحليل المعزز؟

 يحصل رجال الأعمال والمدراء التنفيذيين على فائدة عظيمة من تقنية التحليل المعزز لأن هذه التقنيات تساعدهم في الاستفادة من بياناتهم بصورة سريعة دون الحاجة إلى مهارات أو خبرة فنية في التعامل مع البيانات. وكما يساعد التحليل المعزز رجال الأعمال والمديرين التنفيذيين في العثور بسهولة على البيانات ذات الصلة وتوليد الأفكار على نحو سريع في سياق أعمالهم.

 بينما تركز الكثير من فوائد التحليل المعزز على تمكين أولئك الذين ليس لديهم خبرة عميقة في مجال تحليل البيانات، فإنها تساعد أيضًا المحللين والمستخدمين المتقدمين على إجراء تحليل أكثر شمولاً والقيام بمهام إعداد البيانات بشكل أسرع.

ما التقنيات التي تشكل التحليل المعزز؟

يشمل التحليل المعزز عددًا من التقنيات الناشئة والمتطورة والراسخة في مجال أنظمة تحليل البيانات، ومن أهم تلك التقنيات:

• إعداد البيانات المعزز: يشمل هذا عادةً التطورات في إعداد البيانات وبشكل أخص مرحلة ETL، التي هي اختصار لـ “الاستخراج والنقل والتحميل”. كما وتشمل استخدام الخوارزميات لاكتشاف مخططات البيانات وتجمعاتها، كما بإمكانها تصنيف وإثراء البيانات من خلال أتمتة خطوات تحويل البيانات.

• التحليلات المؤتمتة: تسمى أيضًا المراقبة الآلية للأعمال، وهي تتيح عادةً التحليل الدائم والمستمر في جميع الأوقات. يؤدي ذلك إلى أتمتة عملية اكتشاف البيانات مما يقلل إلى حدٍّ بعيد من الوقت اللازم لتوليد الأفكار من البيانات. هذا الشكل من التحليل المعزز مفيد بشكل خاص لمجموعات البيانات الكبيرة.

• توليد اللغة الطبيعية (NLG) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP): أصبحت اللغة الطبيعية هي السائدة في منصات الاستخبارات التجارية الحديثة اليوم. تقوم التقنية تلقائيًا بوصف تفصيلي للأفكار المستخرجة من البيانات وذلك لتسهيل فهم المعلومات المعقدة. قد تتضمن هذه التقنيات أيضًا وظائف لقراءة النص أو الصوت وتفسيرهما، مما يمكّن المستخدم من التعامل بشكل أفضل مع البيانات من خلال واجهة أكثر طبيعية للمستخدم.

ما هي أهم فوائد التحليل المعزز؟

• السرعة: يمكن أن يسرّع التعزيز الناتج من تسخير الذكاء الصنعي عملية توليد الأفكار عن طريق تقليل كمية البحث اللازمة، وعرض البيانات ذات الصلة على الشخص المناسب في الموعد المناسب. ومن خلال تتبع سلوكيات المستخدم يمكن للأنظمة توفير توصيات أكثر ذكاءً وضبطها وتخصيصها بمرور الوقت بناءً على كيفية استجابة الأشخاص. وعندما يقضي المستخدم وقت أقل في التمشيط عبر البيانات للحصول على أفكار، فسيتمكن من التركيز على المزيد من المهام الاستراتيجية.

• الدقة: بما أن الآلات لا تنام، فإنها تؤدي مهام وحسابات على نحو متكرر بشكل جيد للغاية. يمكن لتقنيات الذكاء الصنعي والتعلم الآلي البحث عن كثب في البيانات حتى يتمكن المستخدم من اتخاذ القرارات الأكثر استنارة بناءً على التحليل الشامل الذي يتم تقديمه له. ويساعد هذا النوع من الرؤية الكاملة البشر على تجنب الانحياز في استنتاجاتهم.

• الكفاءة: حقّق التعلم الآلي والذكاء الصنعي تقدمًا هائلاً في التطبيقات التي يتم فيها استخدامات الخوارزميات التي تعالج المهام التكرارية عالية التخصص. ويوفر التحليل المعزز أتمتة المهام، وهذا ما يوفر الوقت والجهد عند التعامل مع البيانات سواء في عمليات إعداد البيانات أو اكتشاف البيانات أو غيرها.

عيوب التحليل المعزز

النتائج التي ليس لها صلة بالمطلوب

يستخدم التحليل المعزز التعلم الآلي وخوارزميات الذكاء الصنعي للحصول على نتائج من البيانات. ومع ذلك، إذا لم يتم تدريب هذه الخوارزميات بشكل صحيح، فيمكن أن تعطي نتائج ليس لها صلة بما تحتاجها الشركة من خلال تحليل البيانات غير مفيد للشركة. لذلك، من المهم جدا استخدام البيانات الصحيحة، ويجب إعطاء الخوارزميات تعليمات واضحة للحصول على أفكار مفيدة.

صعوبة التوسع

يمكن أن يتطلب التحليل المعزز الكثير من قوة الحوسبة حيث أنه يستخدم التعلم الآلي والذكاء الصنعي لتعزيز تحليل البيانات. بالإضافة إلى ذلك، من الصعب للغاية التوسع باستخدام هذه التقنية والسبب الرئيسي هو حجم البيانات المتزايد إلى جانب خوارزميات التعلم الآلي حيث أن هذه البيانات يمكن أن مساحات هائلة من التخزين، وقد تكون غير متوفرة في بعض الشركات التي تسخّر هذه التقنية.

تحيّز النتائج

في بعض الأحيان يمكن أن يحدث تحيّز في النتائج المعروضة بسبب تحيّز البيانات المدخلة؛ ومن ثم يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلية باستخدام هذه البيانات التي تعتبر خاطئة. لذلك من المهم للغاية إجراء فحص على جميع خوارزميات التعلم الآلي وأيضا تحليل البيانات جيدا لتجنب أي تحيّز موجود.

الحاجة لبيانات عالية الجودة

يمكن للبيانات أن تحوي العديد من الشوائب والتناقضات، ولكن من المهم للغاية استخدام بيانات عالية الجودة في التحليل المعزز وإلا، فإن الأفكار التي تم الحصول عليها ستكون عديمة الفائدة. لذلك يجب معاينة البيانات المدخلة قبل إجراء أي تحليلات للتأكد من أنها ذات جودة عالية.

أشهر استخدامات تقنية التحليل المعزز

التحليل المعزز لديه القدرة على إحداث ثورة في مجال الاستخبارات التجارية وفيما يلي بعض الأمثلة على أهم الاستخدامات الموجودة على أرض الواقع للتحليل المعزز في التمويل والمبيعات والتسويق والموارد البشرية.

• التحليلات المعزز في التمويل: يمكن لمحلل الأعمال استخدام التحليلات المعززة للتنبؤ بسهولة ومراقبة نفقات السفر والترفيه (T & E) عبر خطوط عمل مختلفة.

• تحليلات المعزز في المبيعات والتسويق: يتم تمكين فرق المبيعات والتسويق مع ملفات تعريف العملاء بشكل أفضل وإيجاد سريع لفرص مبيعات أفضل باستخدام التحليل المعزز.

• تحليلات المعزز في التصنيع: يمكن للمحلل استخدام التحليل المعزز للتنبؤ والرصد والتحكم بالإنفاق عبر المصانع المختلفة في جميع أنحاء العالم.

• تحليلات المعزز في الموارد البشرية: يمكن لمديري الموارد البشرية التنبؤ بالتسرب الوظيفي الذي يحصل في الشركة، وفهم الأسباب وراء الإجراءات والعمليات التي تحصل في الشركة، واتخاذ الإجراءات التصحيحية للاحتفاظ بالأداء الأعلى، وكل ذلك مستخدمًا التحليل باستخدام الذكاء الصنعي.

رأي المحرر

يتحول العالم ليصبح مجتمع يعتمد على البيانات، وسيتخطى هذا المجتمع حدود البيانات الضخمة. يتم الاتصال بأعداد لا تحصى من الأجهزة ويتم إنتاج كميات هائلة من البيانات الجديدة كل يوم وكل دقيقة. تتم معالجة الملفات على نحو معقد بشكل متزايد لإنتاج معلومات وأفكار ذات فائدة. لذلك، يجب على الشركات الاستثمار في الأنظمة التحليلية المتقدمة واستخدامها في تحليل البيانات. في المقابل، فإن عملية التحليل وزيادة الإنتاجية يعني أن على الشركات تطوير أفكار جديدة وتغيير استراتيجياتها الحالية. يوفر التحليل المعزز فرصة لتحسين أهداف العمل الحالية والمستقبلية للبقاء متقدمين على التزايد الحاصل والمستمر لتدفق المعلومات وبالتالي تحقيق الاستفادة الأكثر فاعلية للتحليل المعزز لبناء مجتمع يعتمد على البيانات لضمن النجاح المؤكد في القرارات التي يتم اتخاذها.