تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي

عناصر الموضوع

1- أهمية الذكاء الاصطناعي في استخراج رؤى الأعمال

2- أدوات شائعة لتحليل البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

3- كيفية تحسين كفاءة العمليات بناءً على التحليل

4- حالات استخدام في الصناعة (مثل التسويق، الصحة، والتجارة)

5- تحديات البيانات وكيفية التغلب عليها باستخدام الذكاء الاصطناعي

الكثير منا الآن يستخدم الذكاء الاصطناعي للحصول على إجابات سريعة، بدلًا من البحث على جوجل، ومحاولة العثور على إجابة وسط عدد كبير من الروابط والنصوص والفيديوهات، ولكن مع  الذكاء الاصطناعي، يبدو الأمر أسهل بكثير، فقط نترك السؤال وننتظر الإجابة،

أحيانًا الإجابة لا ترضينا، ولكنها تظل إجابة تفتح لنا سبيلًا للتفكير والانطلاق والإبداع،

فلهذا السبب عندما نفكر في أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة، وعادة ما نتذكر أن جميعها تعتمد على إنشاء محتوى، إلا أن هناك الكثير من أدوات الذكاء الاصطناعي التي قد تساعدك في الحصول على أكثر من ذلك، مثل تحليل البيانات.

1-أهمية الذكاء الاصطناعي في استخراج رؤى الأعمال

يؤثر الذكاء الاصطناعي، أو تطوير أنظمة الكمبيوتر والتعلم الآلي لمحاكاة قدرات حل المشكلات واتخاذ القرار لدى الذكاء البشري، على مجموعة من العمليات التجارية، تستخدم المؤسسات الذكاء الاصطناعي لتعزيز تحليل البيانات واتخاذ القرار، وتحسين تجارب العملاء، وتوليد المحتوى، وتحسين عمليات تكنولوجيا المعلومات، والمبيعات، والتسويق وممارسات الأمن السيبراني والمزيد، ومع تحسن وتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، تظهر تطبيقات تجارية جديدة.

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة لدعم القوى العاملة البشرية في تحسين سير العمل وجعل العمليات التجارية أكثر كفاءة، يتم تحقيق هذه المكاسب بطرق مختلفة، بما في ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام المتكررة، وتوليد المعلومات بناءً على خوارزميات التعلم الآلي، ومعالجة كميات هائلة من مجموعات البيانات بسرعة واستخراج رؤى ذات مغزى، والتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على تحليل البيانات، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على تشغيل عدة أنواع من أتمتة الأعمال، بما في ذلك أتمتة المؤسسات  وأتمتة العمليات، مما يساعد على تقليل الخطأ البشري وتحرير القوى العاملة البشرية للعمل على مستوى أعلى.

وفقًا لشركة ماكينزي آند كومباني، تضاعف استخدام الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية منذ عام 2017، 1 ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى أنه يمكن تخصيص تقنية الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات الفريدة للمؤسسة، ويتوقع 63% من المشاركين في ماكينزي أن تزداد استثماراتهم في تقنيات الذكاء الاصطناعي على مدى السنوات الثلاث المقبلة، 2 لاستخدام الذكاء الاصطناعي في إستراتيجية عمل فعالة، يجب أن يكون لدى المؤسسة فهم واضح لوظائفها التجارية، وكيف يعمل الذكاء الاصطناعي وما هي جوانب العمل التي يمكن تحسينها من خلال تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

في حين أن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام المتكررة وزيادة إنتاجية الموظفين لا يزال شائعًا. فإن الشركات تتحرك أيضًا إلى ما هو أبعد من حالات الاستخدام هذه، وتستخدم الذكاء الاصطناعي للمساعدة في المبادرات الإستراتيجية الأعلى مستوى التي تساعد في دفع قيمة الأعمال الأوسع. [1]

2-أدوات شائعة لتحليل البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

بجانب الأدوات التي تم ذكرها سابقًا، هناك عدد من الأدوات الأخرى التي يمكن أن تكون مفيدة في تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال:

H2O.ai

 أداة مفتوحة المصدر توفر مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي.

 RapidMiner

منصة قوية لتحليل البيانات توفر أدوات للتعلم الآلي والتحليل التنبؤي.

KNIME

منصة متكاملة لتحليل البيانات والتعلم الآلي تساعد في تنفيذ عمليات تحليل معقدة بكل سهولة. [2]

3-كيفية تحسين كفاءة العمليات بناءً على التحليل

 في العصر الحديث، تعتبر الشركات في حاجة ماسة لتحسين كفاءة عملياتها لزيادة الإنتاجية وتقليل التكاليف. ويعد استخدام الذكاء الاصطناعي من أهم التقنيات التي يمكن استخدامها لتحقيق هذا الهدف، في هذا المقال. سنناقش كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين كفاءة العمليات في الشركات.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحسين الكفاءة

• التسويق: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق لتحليل سلوك العملاء وتحسين الحملات التسويقية.
• المالية: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في المالية لتحليل البيانات المالية وتحسين القرارات المالية.
• العمليات: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في العمليات لتحسين كفاءة الإنتاج وتقليل التكاليف.
• خدمة العملاء: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء لتحسين تجربة العملاء.
• اللوجستيات: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات لتحسين كفاءة الشحن وتقليل التكاليف.

التحديات التي تواجه استخدام الذكاء الاصطناعي

•  جودة البيانات: يعتمد استخدام الذكاء الاصطناعي على جودة البيانات.
• الانحياز: يمكن للخوارزميات الذكية أن تكون متحيزة إذا كانت البيانات متحيزة.
•  الخصوصية: يعتبر استخدام الذكاء الاصطناعي تهديداً للخصوصية.
•  التكلفة: يمكن أن تكون تكلفة استخدام الذكاء الاصطناعي عالية.
• المهارات: يحتاج استخدام الذكاء الاصطناعي إلى مهارات متخصصة. [3]

4-حالات استخدام في الصناعة

التسويق

في عالم التسويق، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات العملاء وتقديم رؤى تساعد في تطوير حملات تسويقية موجهة وفعالة، يمكنه تحسين إستراتيجيات التسعير وتوزيع المنتجات بناءً على الأنماط السلوكية للعملاء، مما يزيد من فعالية الحملات التسويقية وتحقيق معدلات تحويل أعلى.

الصحة

في مجال الرعاية الصحية، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل السجلات الطبية وتوفير تشخيصات دقيقة وسريعة، يمكنه أيضًا التنبؤ بانتشار الأوبئة وتحسين إدارة الموارد الصحية، علاوة على ذلك، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تطوير علاجات مخصصة بناءً على البيانات الجينية للمرضى، مما يسهم في تحسين نتائج العلاج وزيادة فعالية العلاجات.

التجارة

في قطاع التجارة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المبيعات والتوقعات المستندة إلى البيانات لتحسين إدارة المخزون وتوقع الطلبات المستقبلية، يمكن أيضًا تحسين تجربة التسوق من خلال تقديم توصيات مخصصة للعملاء بناءً على تفضيلاتهم وسلوكياتهم الشرائية السابقة، هذه التحليلات تساعد في زيادة معدلات البيع وتحسين تجربة العملاء بشكل عام.

5-تحديات البيانات وكيفية التغلب عليها باستخدام الذكاء الاصطناعي

جودة البيانات

تعتبر جودة البيانات أحد أكبر التحديات التي تواجهها الشركات. يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين جودة البيانات من خلال تقنيات التنظيف والتصحيح التلقائي، مما يساعد في تقليل الأخطاء وزيادة دقة التحليلات، على سبيل المثال، يمكن استخدام تقنيات التعلم العميق لتحليل وتصحيح البيانات التالفة أو غير المكتملة، مما يضمن دقة وموثوقية البيانات المستخدمة في التحليل.

حماية الخصوصية

الحفاظ على خصوصية البيانات هو تحدي آخر يواجه الشركات. يمكن استخدام تقنيات التشفير والتعلم الآلي لضمان حماية البيانات والحفاظ على سرية المعلومات، بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام تقنيات التعلم الفيدرالي التي تتيح للشركات تحليل البيانات دون الحاجة إلى نقلها، مما يحافظ على خصوصية البيانات، ويقلل من مخاطر الاختراق.

التعامل مع البيانات الضخمة

تحليل البيانات الضخمة يتطلب قدرات حسابية عالية، يمكن للحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي توفير البنية التحتية اللازمة لمعالجة هذه البيانات بكفاءة، على سبيل المثال، يمكن استخدام تقنيات معالجة البيانات الكبيرة مثل Hadoop وSpark لتوزيع عمليات التحليل عبر عدد كبير من الأجهزة، مما يسمح بمعالجة كميات هائلة من البيانات بشكل سريع وفعال.

في النهاية، يمكن القول أن الذكاء الاصطناعي يلعب دوراً حاسماً في تحليل البيانات واستخراج رؤى الأعمال، من خلال الأدوات المتقدمة والتحليل الدقيق. يمكن للشركات تحسين كفاءة العمليات وتقديم حلول مبتكرة في مختلف الصناعات، تحديات البيانات موجودة، ولكن باستخدام الذكاء الاصطناعي يمكن التغلب عليها وتحقيق فوائد كبيرة. لذا، يجب على الشركات الاستثمار في تقنيات الذكاء الاصطناعي لتظل قادرة على المنافسة في عالم الأعمال المتغير بسرعة. [4]

• IBMأهمية الذكاء الاصطناعي في استخراج رؤى الأعمال -بتصرف
• مبتكرونأدوات شائعة لتحليل البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي -بتصرف
• دفترةكيفية تحسين كفاءة العمليات بناءً على التحليل -بتصرف
• Upgradتحديات البيانات وكيفية التغلب عليها باستخدام الذكاء الاصطناعي -بتصرف

مشاركة المقال

وسوم