كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل النصوص وتحويلها إلى بيانات؟

عناصر الموضوع

1- كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

2- كيف تختار أداة الذكاء الاصطناعي التوليدية المناسبة؟

3- ماهو الذكاء الاصطناعي في تحليلات البيانات؟

4- لماذا يعد الذكاء الاصطناعي مهمًا في تحليلات البيانات؟

يستخدم الكثير منا الذكاء الاصطناعي للحصول على إجابات سريعة. بدلاً من البحث على جوجل ومحاولة العثور على إجابات من بين العديد من الروابط والنصوص ومقاطع الفيديو، في بعض الأحيان ما ترضينا الإجابات، لكنها تظل إجابات تمكننا من التفكير والحركة والإبداع.

عندما نفكر في أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة. عادةً ما نتذكر أنها جميعًا تعتمد على إنشاء المحتوى، سواء كان نصًا أو صورًا. ولكن هناك أيضًا العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها القيام بأكثر من ذلك بكثير، مثل تحليل النصوص وتحويلها إلى بيانات.

1- كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

لا يمكن تجاهل الإمكانات المذهلة لأدوات الذكاء الاصطناعي. وإليك كيفية مساعدتها في الحصول على بيانات أكثر تنظيمًا للمساعدة في تشكيل استراتيجيات الأعمال.

• الحصول على معلومات دقيقة بسهولة ودون تعقيدات

ما مدى سهولة سؤال أحد برامج الذكاء الاصطناعي عن ماذا يمكننا استنتاجه من آخر تقرير عن إيراداتك السنوية؟ الأمر سهل للغاية؛ ستحصل على الإجابة في أي وقت من الأوقات، يمكن تطبيق ذلك في مؤسستك من خلال دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في عملية تحليل البيانات.

يمكن أن تختلف متطلباتك من شيء بسيط. مثل الطلب من برنامج الذكاء الاصطناعي تقديم تقرير عن مبيعات الشهر الماضي. إلى شيء معقد مثل فحص مبيعات الشركة على مدار السنوات العشر الماضية وتحليل أنماط الجمهور يمكن للذكاء الاصطناعي غربلة بيانات شركتك وتقديم نتائج دقيقة ومفيدة لتوجيه اجتماع مجلس الإدارة القادم.

يمكن ذلك على سبيل المثال. قد ترغب في الحصول على ملخص لأداء شركتك في تقرير يسلط الضوء على المؤشرات الرئيسية والاتجاهات والقيم المتطرفة. سيمنحك إدخال سؤال وأمر نصي يسمى المطالبة. تقريرًا يلبي متطلباتك في ثوانٍ معدودة.

• الحصول على البيانات في شكل رسوم بيانية وصور

يعد تحليل مجموعات كبيرة من الأرقام والمعلومات والأسماء والعبارات العشوائية مهمة شاقة ومستهلكة للوقت. ولكن بفضل الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يساعد في إنشاء المعلومات والمحتوى، أصبح الأمر أسهل من أي وقت مضى. يمكن تحويل هذا الكم الهائل من البيانات إلى جداول ورسوم بيانية ومخططات.

ومع ذلك، غالبًا ما تؤدي البيانات المفقودة أو غير المكتملة إلى مقاطعة عملية التحويل هذه. وبمساعدة الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن التغلب على ذلك حيث يمكن ملء البيانات المفقودة واستخراج معلومات مفيدة من المعلومات المتاحة بالفعل لإكمال الرسم البياني.

• تبسيط عمليات تحليل البيانات الخاصة بك

من الحقائق المعروفة أن أتمتة أي مهمة يمكن أن توفر على الشركات الكثير من المال من حيث الخطأ البشري. ولا يختلف تحليل البيانات عن ذلك. كما يمكن أن يؤدي الفرز اليدوي لعشرات مجموعات البيانات يدويًا إلى حسابات خاطئة وتفسيرات خاطئة لأي معلومات. بينما يمكن للذكاء الاصطناعي القضاء على هذه المشاكل.[1]

2- كيف تختار أداة الذكاء الاصطناعي التوليدية المناسبة؟

ومع ذلك فإن العثور على أداة الذكاء الاصطناعي المناسبة لمؤسستك ليس بالأمر السهل. ومع ذلك يكون الأمر سهلًا إذا وضعت في اعتبارك ما يلي:

• فهم احتياجاتك من البيانات: كمية ونوع ودقة البيانات المراد معالجتها. وسبب حاجتك إليها في المقام الأول.
• افهم مدى تعقيد المهمة: قد تحتاج إلى أداة تحليل وصفي بسيط، أو قد تحتاج إلى أداة تحليل تنبؤي تستخدم التعلم العميق. وقيّم متطلبات عملك وحدد الأداة المناسبة لك.
• تعرّف على ميزانيتك: بعض أدوات الذكاء الاصطناعي هي منصات مفتوحة المصدر. والبعض الآخر عبارة عن برامج متميزة. وتختلف تكاليفها. واختر الأداة التي تناسب ميزانيتك وقدراتك.
• ابحث عن أداة سهلة الاستخدام: اختر أداة ذات واجهة بسيطة وسهلة الاستخدام. خاصةً إذا كان أعضاء الفريق لديهم مستويات مختلفة من الخبرة التقنية.[2]

3- ماهو الذكاء الاصطناعي في تحليلات البيانات؟

يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتعزيز الحلول التحليلية الحالية. بدءًا من تحليل البيانات الخام إلى الحصول على معلومات قيّمة لاتخاذ القرارات؛ حيث يتيح الذكاء الاصطناعي توليد رؤى قابلة للتنفيذ وأتمتة العمليات والتوافق مع التحليلات التنبؤية. مما يُحدث ثورة في طريقة استكشاف البيانات وتحليلها. مع يعد بسلسلة من القدرات.

لن يكتفي الذكاء الاصطناعي في التحليلات بالعثور على إجابات لـ “ماذا حدث”. بل سيجري أيضًا مزيدًا من التحقيقات لفهم “لماذا” باستخدام خوارزميات أكثر تطورًا، يمكنه التنبؤ “بما سيحدث” في المستقبل، بدلاً من مجرد استخدام معرفة المستخدم النهائي لتحديد الرؤى وتفسيرها.[3]

4- لماذا يعد الذكاء الاصطناعي مهمًا في تحليلات البيانات؟

يجعل الذكاء الاصطناعي في التحليلات العمليات المتعلقة بالتحليلات أسرع وأكثر أتمتة للمستهلكين والمطورين. دعونا نلقي نظرة على سبب أهمية ذلك:

• اتخاذ قرارات أفضل: بفضل التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكن للمستخدمين اتخاذ القرارات بشكل أسرع من ذي قبل. فبدلًا من إنشاء تصورات ولوحات معلومات معقدة والبحث فيها. يمكن للمستخدمين إدخال الاستفسارات باستخدام لغة طبيعية والحصول على إجابات فورية. حيث تحتوي الإجابات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على رؤى خفية. مثل اكتشاف العلاقات والأنماط في البيانات واكتشاف الحالات الشاذة. يمكن للشركات استخدام هذه الرؤى لتحسين العمليات. وتحسين سلاسل التوريد، وتعزيز العلاقات مع أصحاب المصلحة وتحسين تجربة العملاء.
• تطوير حلول تحليلية مبسطة: يعمل الذكاء الاصطناعي على تبسيط تطوير المنصة للمطورين والمهندسين التحليليين، يتم توجيه مهام مثل إعداد واجهات المستخدم وإدارة أذونات المستخدم والتخصيص بلغة طبيعية. وهذا يُلغي الحاجة إلى التهيئة اليدوية القائمة على التوثيق والكتابة. أو تصحيح هياكل التعليمات البرمجية المعقدة.
• الميزة التنافسية: لا يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في التحليلات إلى تحسين إنتاجية فريق التحليلات فحسب. بل يخلق أيضًا تجربة أكثر متعة للمستخدم النهائي. لن يساعد حل التحليلات الجيد المدعوم بالذكاء الاصطناعي المستخدمين على استخراج نتائج مفصلة من لوحات المعلومات فحسب، بل سيوفر أيضًا ميزة تنافسية شاملة من خلال دعم إدارة إعدادات التحليلات (مثل إنشاء مساحات عمل، وتغيير نماذج البيانات المنطقية).[4]

آمل في نهاية المقال أن أكون قد سردت لكم المعلومات بشكل صحيح، وأن تكون المعلومات التي ذكرتها والتفاصيل التي وصفتها قد أضافت القليل إلى معرفتك ومعلوماتك حول هذا الموضوع.

• it-pillarsكيف يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات؟ -بتصرف
• datacamp7 أدوات أساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتميزة-بتصرف
• drbuthainaalansariاستخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات-بتصرف
• gooddataما هو الذكاء الاصطناعي في تحليلات البيانات؟-بتصرف

مشاركة المقال

وسوم