التحليلات المعتمدة على التعلم الآلي و"موت" ذكاء الأعمال
في سطور
يُحدث التعلم الآلي ثورة في التحليلات والكشف والتخصيص والأتمتة، مما يؤدي إلى طمس الخطوط الفاصلة بين ذكاء الأعمال التقليدي والتحليلات المتقدمة.
تكمن قيمة أي أداة في كيفية استخدامها لتحقيق النتيجة. وبالمثل، تدرك الشركات أن النجاح لا يتوقف على البيانات التي تمتلكها، بل على كيفية الاستفادة منها.
تتزايد البيانات بسرعة من حيث الحجم والأهمية، مما يدفع مشهد ذكاء الأعمال (BI) وتحليلات البيانات إلى حالة من التحول الدائم. مع نمو التحليلات التقليدية بشكل أكثر ديناميكية وقوة، يرى البعض أنها نهاية ذكاء الأعمال كما نعرفها.
ويأتي هذا التحول بشكل رئيسي بسبب التعلم الآلي (ML)، وهي عملية تحليل البيانات ذاتية التحسين والتي يتزايد دورها بشكل محوري في كل جانب من جوانب العمليات التجارية تقريبًا. الشركات التي تعتمد على ذكاء الأعمال لتحليل البيانات تجد نفسها بشكل متزايد في حاجة إلى قدرات التعلم الآلي.
إليك ما يحتاج مديرو البيانات والمؤسسات إلى معرفته حول البقاء في صدارة منحنى التعلم الآلي.
الدور التقليدي لتحليلات البيانات
ذكاء الأعمال، الذي كان مرادفًا لتحليلات البيانات منذ فترة طويلة، يتضمن عادةً لوحات معلومات وتقارير تم جمعها من البيانات المخزنة في مستودعات البيانات أو ليك هاوس التي تساعد المنظمات على فهم الاتجاهات والأنماط التاريخية.
ولم يعد هذا النهج التقليدي كافيا لاستيعاب طوفان البيانات الحالي. هناك قدر كبير جدًا من البيانات بحيث لا يمكن لقراءة لوحة معلومات بسيطة أو تقرير تحليلي أن يعكس رؤى أي مجموعة بيانات معينة بشكل كامل.
في حين أن تقنيات ذكاء الأعمال تستخدم البيانات لتتبع الاتجاهات بمرور الوقت والحصول على رؤى قيمة قد تمر دون أن يلاحظها أحد، إلا أنها تحلل البيانات عمومًا كحزمة معزولة من المعلومات. لذلك، يجب أن يكون المحللون البشريون وصناع القرار ذوو الصلة هم من يقومون بتكوين تنبؤات بناءً على تلك المعلومات.
صعود التعلم الآلي
على الرغم من أنها لا تزال إضافة جديدة نسبيًا إلى مجموعات التكنولوجيا الخاصة بالمؤسسات، إلا أن تعلم الآلة أصبح سريعًا القوة الدافعة الأساسية التي تدفع تحليلات البيانات إلى الأمام. جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، أصبح تعلم الآلة أمرًا عصريًا للغاية لدرجة أن مديري الأعمال غالبًا ما يدفعون مديري البيانات لتنفيذه قبل تحديد حالة الاستخدام.
فبدلاً من التقييم السلبي للبيانات التي تتلقاها - كما هو الحال غالبًا مع ذكاء الأعمال - يعمل التعلم الآلي على تمكين الأنظمة من التعلم من البيانات بنشاط، وإجراء التنبؤات بشكل مستقل والتكيف مع المعلومات الجديدة وفقًا لذلك.
فيما يلي بعض سمات تعلم الآلة التي سمحت لها بتغيير مشهد تحليلات الأعمال بشكل جذري:
- التحليلات التنبؤية – يمكّن تعلم الآلة الشركات من القيام بأكثر من مجرد فهم البيانات السابقة، حيث يمكن لتعلم الآلة التنبؤ بالنتائج المستقبلية بشكل أكثر دقة. من خلال تمييز الأنماط والعلاقات داخل مجموعات البيانات، يمكن لنماذج تعلم الآلة إجراء تنبؤات تساعد صناع القرار في تشكيل الاستراتيجيات بشكل استباقي، وتحسين تخصيص الموارد، وتخفيف المخاطر المحتملة.
- التحليل في الوقت الحقيقي – على عكس التقارير الدورية لذكاء الأعمال التقليدي، توفر التحليلات المستندة إلى التعلم الآلي رؤى في الوقت الفعلي. يمكّن هذا التحليل في الوقت الفعلي المؤسسات من الاستجابة بسرعة للظروف المتغيرة، والاستفادة من الفرص الناشئة، واتخاذ قرارات مستنيرة، وتعزيز بيئة أعمال أكثر مرونة وتكيفًا.
- إكتشاف عيب خلقي - يمكن لخوارزميات تعلم الآلة التعرف تلقائيًا على القيم المتطرفة والشذوذ في البيانات، مما يساعد المؤسسات على اكتشاف الاحتيال والأخطاء والانتهاكات الأمنية بشكل أسرع من أي وقت مضى. من خلال الكشف السريع عن الحالات الشاذة والإبلاغ عنها، تعمل تعلم الآلة على تعزيز كفاءة إدارة المخاطر، مما يتيح اتخاذ تدابير استباقية للحماية من التهديدات المحتملة.
- أتمتة - يمكن لتعلم الآلة أتمتة المهام المتكررة، مما يقلل من الجهد اليدوي المطلوب لتحليل البيانات. من خلال التعلم من البيانات والأنماط التاريخية، يمكن لخوارزميات تعلم الآلة تولي المهام الدنيوية والمستهلكة للوقت، مما يحرر الموظفين للتعامل مع المزيد من المساعي الإستراتيجية والإبداعية.
الخطوط غير الواضحة بين BI وML
أصبح التمييز بين تحليلات البيانات التقليدية والتحليلات المعتمدة على تعلم الآلة أقل وضوحًا بشكل متزايد مع اعتماد المزيد من الشركات على تعلم الآلة للأغراض التحليلية.
تعتمد العديد من الأنشطة المرتبطة تقليديًا بذكاء الأعمال، مثل إعداد التقارير وإنشاء لوحة المعلومات، الآن على خوارزميات مدعومة بالتعلم الآلي للحصول على رؤى أكثر دقة وقابلة للتنفيذ، والتي يتم ضبطها في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، بدلاً من إنشاء التقارير يدويًا، يمكن للشركات استخدام خوارزميات التعلم الآلي لإنشاء التقارير تلقائيًا، وتسليط الضوء على المعلومات الأكثر صلة والاتجاهات السابقة مع التنبؤ في الوقت نفسه بكيفية تغير هذه الاتجاهات في المستقبل.
هذا التحول يطمس الخط الفاصل بين ذكاء الأعمال والتعلم الآلي، مما يسلط الضوء على مدى اتساع ممارسة التحليلات من أي أداة أو نهج معين. وبدلا من ذلك، فإنه يتطور إلى مجال ديناميكي وتنبؤي. هناك سبب وراء بدء البعض في الإشارة إلى تعلم الآلة باسم "التحليلات المتقدمة".
بي تولد من جديد
نظرًا لأن التعلم الآلي أصبح أداة أكثر شيوعًا وانتشارًا، فلن يقتصر ذكاء الأعمال على تحليل البيانات التاريخية. وبدلاً من ذلك، سوف يقوم تعلم الآلة بتحويل تحليلات البيانات بحيث تعيد تشكيل مشهد الأعمال بشكل أساسي.
لتظل قادرة على المنافسة وتتخذ قرارات تعتمد على البيانات، يجب على المؤسسات التكيف مع النموذج المتطور وتبني دمج التعلم الآلي في عمليات تحليل البيانات الخاصة بها. على الرغم من أن وتيرة عملية التبني هذه ستختلف بين الشركات المختلفة، فإن جميع المؤسسات التي تعتمد على البيانات ستستثمر في تكنولوجيا تعلم الآلة المناسبة، وتعزز مهارات موظفيها، وتعزز الثقافة القائمة على البيانات التي تقدر الأفكار المستمدة من تعلم الآلة.
إذا تم النظر إلى ذكاء الأعمال على أنه عملية أو نهج للعمل، وليس أداة، فإن صعود تعلم الآلة لن يعني "موت" ذكاء الأعمال. وبدلا من ذلك، فإنه يدل على ولادة جديدة ــ التحول إلى بداية مستقبل أكثر ذكاء وتقدما وأتمتة.
إخلاء المسئولية
تتماشى مع المبادئ التوجيهية لمشروع الثقةيرجى ملاحظة أن المعلومات المقدمة في هذه الصفحة ليس المقصود منها ولا ينبغي تفسيرها على أنها نصيحة قانونية أو ضريبية أو استثمارية أو مالية أو أي شكل آخر من أشكال المشورة. من المهم أن تستثمر فقط ما يمكنك تحمل خسارته وأن تطلب مشورة مالية مستقلة إذا كانت لديك أي شكوك. لمزيد من المعلومات، نقترح الرجوع إلى الشروط والأحكام بالإضافة إلى صفحات المساعدة والدعم المقدمة من جهة الإصدار أو المعلن. MetaversePost تلتزم بتقارير دقيقة وغير متحيزة، ولكن ظروف السوق عرضة للتغيير دون إشعار.
نائب الرئيس لمنتجات SQream
