استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات - كيفية جعل البيانات الضخمة منطقية

شهدت السنوات القليلة الماضية تطورات سريعة في الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). إنها تؤثر على جميع أنواع الأعمال وتوفر العديد من التأثيرات الإيجابية على الإعلان والتسويق. حالة استخدام معينة للذكاء الاصطناعي هي تحليلات البيانات. تولد الشركات الحديثة كميات كبيرة من البيانات ، وتحليل بيانات الذكاء الاصطناعي يجعل كل هذه البيانات منطقية بطريقة يمكن إدارتها ، وتحويلها إلى معلومات مفيدة. يجد المسوقون أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مفيدة للغاية عند غربلة البيانات الضخمة لاكتشاف الأفكار ذات الصلة عند استهداف عملاء محددين. كان من الممكن أن تكون هذه البيانات غير قابلة للاختراق في السابق ، ولكن الآن ، بفضل قوة الذكاء الاصطناعي ، يمكن للشركات تصفية العملاء المحتملين بسهولة أكبر واكتشاف من يجب عليهم التركيز عليه وتخصيص الموارد له.

إحدى العلامات الواضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت هي إعلانات Google. كم مرة ترى إعلانًا لمنتج معين وما شابه ذلك كثيرًا ، يتابعك عبر الشبكة؟ ولن يكون منتجًا عشوائيًا. عادة ما يكون الإعلان عن شيء يثير اهتمامك ، والذي ربما تكون قد بحثت عنه على الإنترنت مؤخرًا. يحدث هذا لأن Google تستخدم AI و ML لفهم المنتجات التي نحبها. كلما زاد الوقت الذي نقضيه على الإنترنت وكلما أجرينا المزيد من عمليات البحث ، كان Google يتفهم أذواقنا بشكل أفضل. تستخدم هذه المعرفة لتحديد الإعلانات التي يجب أن تخدمنا.

استخدام آخر مهم للذكاء الاصطناعي هو فهم الكمية الهائلة من البيانات الضخمة المتاحة الآن. وصلت أدوات استخراج البيانات والذكاء التقليدية إلى حدود مادية ، لكن تقدم الذكاء الاصطناعي الآن يجعل تحليل البيانات الأكثر شمولاً ممكنًا وعمليًا.

تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي - كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يستفيد من البيانات الضخمة:

الاستفادة من البيانات الضخمة

تُعرِّف Technopedia البيانات الضخمة على أنها "عملية تُستخدم عندما لا تتمكن تقنيات التنقيب عن البيانات التقليدية ومعالجتها من الكشف عن رؤى ومعاني البيانات الأساسية". يشير هذا إلى أن البيانات الضخمة ليست مجرد كمية هائلة من البيانات ؛ كما يتضمن أيضًا العمليات المطلوبة لتحويل تلك البيانات إلى معلومات مفيدة. يتطلب هذا النوع من البيانات نهج معالجة مختلفًا عما استخدمناه في الماضي.

لم يتم إنشاء المزيد من البيانات بمرور الوقت فحسب ، بل تم أيضًا إنشاء أنواع جديدة من البيانات. في البداية ، ركزت الشركات على معالجة البيانات المنظمة ، على سبيل المثال ، الأنواع التي يمكنك تخزينها في ملف نصي أو جدول بيانات. لكن في الوقت الحاضر ، الكثير من البيانات غير منظمة - وهذه ليست دائمًا واضحة. على سبيل المثال ، على الرغم من أن رسائل البريد الإلكتروني تعتمد في الغالب على النص ، إلا أنها ليست بالشكل الذي يمكن لأدوات التنقيب عن البيانات التقليدية الوصول إليه وفهمه. وفكر في الوقت الحاضر ، كم البيانات الموجودة كملفات الصوت والفيديو والصور.

وسعت إنترنت الأشياء جمع البيانات على نطاق أوسع ، على سبيل المثال ، فكر في كل شيء تقوم به أجهزة الاستشعار الموجودة على هاتفك ، أو حتى Fitbit ، بتسجيلها وجمعها.

تساهم التوسعات الأخيرة في إمكانيات وتوافر التعرف على الوجه والصوت بكميات هائلة من البيانات وتتطلب قدرات معالجة البيانات الكبيرة حتى يكون لها أي قيمة.

أدى ظهور البيانات الضخمة إلى زيادة الطلب على طرق معالجتها بكفاءة وفعالية من حيث التكلفة. وبخلاف ذلك ، يصبح جمع تلك البيانات بلا فائدة ومضيعة هائلة للموارد. أنت بحاجة إلى طريقة لمسح كميات ضخمة من البيانات للبحث عن أنماط أو اتصالات ، والتي يمكنك استخدامها بعد ذلك في التخطيط الاستراتيجي الخاص بك.

يصف علماء البيانات البيانات الضخمة من حيث 3Vs:

الحجم - كمية البيانات المتولدة من مصادر مختلفة
السرعة - سرعة البيانات المتولدة
التنوع - مزيج أنواع البيانات المضمنة في المجموعة الشاملة للبيانات - منظم / شبه منظم / غير منظم.

يجب أن يأخذ أي نظام لتحليل البيانات 3Vs للبيانات التي يتعامل معها ، لا سيما عند تحديد قدراته.

ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات هو عملية دراسة البيانات وأنماط الرسم. إنه في محور مجال تحليلات البيانات. يشمل تحليل البيانات كلاً من التحليل الوصفي (تحليل البيانات ووصف ما يحدث) والتحليل التنبئي (التنبؤ بما سيحدث في المستقبل ، بناءً على الأنشطة الحالية والسابقة).

تكافح العديد من الشركات للوصول إلى جميع البيانات المتعلقة بأعمالهم. غالبًا ما تكون البيانات المناسبة متاحة بسهولة ، لكن الشركة تفتقر إلى الأدوات اللازمة لتحليلها في شكل قابل للاستخدام. قد تكون البيانات مبعثرة في العديد من الأماكن ، مما يعني أن الشركة تحتاج أولاً إلى جمع كل البيانات الضرورية قبل أن تبدأ حتى في تحليل البيانات. وبعد ذلك ، بمجرد قيام الشركة بجمع البيانات من مجموعة من المصادر ، فإنها غالبًا ما تحتاج إلى تحويلها إلى نموذج مشترك ودمجها. يمكن أن يكون هذا بسيطًا مثل القدرة على مقارنة البيانات بتنسيقات ملفات .CSV و Excel.

تلاحظ Oracle أن عملية جمع البيانات يمكن أن تكون أكثر صعوبة وتستغرق وقتًا طويلاً من تحليل البيانات الفعلي ، لا سيما عندما يكون يدويًا وغير قابل للتكرار. عادة ، يتعين على الشركات "إعادة اختراع العجلة" في كل مرة تحتاج فيها إلى إجراء تحليل البيانات هذا.

هناك أربعة أنواع رئيسية من تحليلات البيانات ، وفقًا لنموذج الصعود الخاص بشركة Gartner:

1. تحليلات البيانات الوصفية - تتناول أسئلة أساسية مثل "كم ومتى وأين وماذا". هذه هي محور أدوات ولوحات المعلومات التجارية (BI). يمكن فصل التحليلات الوصفية إلى تقارير مخصصة (تقارير مخصصة يتم إنشاؤها لك عند الاقتضاء) وتقارير جاهزة (تقارير مجدولة تتبع نموذجًا أو تنسيقًا مشتركًا). [ماذا حدث؟]

2. تحليلات البيانات التشخيصية - عملية فحص البيانات لفهم السبب والنتيجة أو سبب حدوث شيء ما. [لماذا حصل هذا؟]

3. تحليلات البيانات التنبؤية - يمكنك استخدامها لتحديد الاتجاهات والارتباطات والسببية. يمكن أن تشمل كل من النمذجة التنبؤية والنمذجة الإحصائية. [ماذا سيحدث؟]

4. تحليلات البيانات الوصفية - حيث يتحد الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة للمساعدة في التنبؤ بالنتائج وتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها. [كيف يمكننا تحقيق ذلك؟]

كل نوع من أنواع تحليل البيانات هذه له غرض محدد ، مع تركيز البعض على المستقبل ، والبعض الآخر على فهم أفضل للماضي. بغض النظر عن النوع الذي يناسب احتياجاتك ، فإن الهدف الأساسي لمحلل البيانات هو استخدام البيانات لزيادة الكفاءة وتحسين الأداء ، من خلال إيجاد أنماط في البيانات.

تشمل سبع تقنيات تحليلات البيانات والبيانات الضخمة:

• التحليلات التنبؤية - خوارزميات إحصائية تعمل على البيانات التي تحدد النتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية
• Hadoop - إطار عمل برمجي قادر على معالجة واحتواء مستويات هائلة من البيانات
• تنقيب البيانات - تحليل كميات هائلة من البيانات للكشف عن الاتصالات والأنماط
• التعلم الآلي - ذلك الجزء من الذكاء الاصطناعي الذي يتضمن برمجة أجهزة الكمبيوتر للتعلم من التجربة ، حتى يتمكنوا من إنشاء نماذج لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة وتحقيق نتائج أفضل وأكثر دقة.
• تعدين النص - مثل التنقيب في البيانات ، ولكن بهدف تحليل النص المتاح لتطوير الرؤى والفهم - يرتبط ارتباطًا وثيقًا بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)
• تحليلات في الذاكرة - تحليل بيانات ذاكرة النظام لاكتساب نظرة ثاقبة
• إدارة البيانات - تحسين تخزين البيانات وجودتها وتنظيمها في المؤسسات.

استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات

كما رأينا في What is AI Marketing؟ ، تسبب ظهور الذكاء الاصطناعي في حدوث تحول زلزالي حول صناعة التسويق إلى درجة لا يمكن التعرف عليها. أحد أسباب ذلك هو قدرة الذكاء الاصطناعي على تسريع تحليل البيانات وفهمه. لقد منح الذكاء الاصطناعي المسوقين القدرة على تسخير كميات هائلة من البيانات ، وأتمتة العمليات المعقدة ، وتخصيص المحتوى ، وعمل تنبؤات بدقة لم يتم الإعلان عنها من قبل.

يستخدم الذكاء الاصطناعي أجهزة الحوسبة لمحاكاة عمليات الذكاء البشري. يتطلب الأمر عمومًا كميات كبيرة من بيانات التدريب ، "يتعلم" من ذلك ، ثم يحلل البيانات الحية للارتباطات والأنماط ، ويضع تنبؤات حول ما يعنيه هذا للمستقبل.

يتطلب تحليل البيانات التقليدي مدخلات بشرية كبيرة لمعالجة الكود في كل مرة يحتاج فيها شخص ما إلى إجراء تغيير. ومع ذلك ، يزيل الذكاء الاصطناعي هذا المطلب ، حيث يمكنه إجراء التعديلات اللازمة بشكل مستقل ، لا سيما إذا كان يشتمل على التعلم الآلي.
يمكن أن يشمل الذكاء الاصطناعي جميع التقنيات السبع التي أشرنا إليها أعلاه لجعل معالجة البيانات الضخمة ممكنة ويمكن إدارتها.

كيف يختلف تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي عن تحليل البيانات التقليدي

تتعلق الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات التقليدي بالقدرة واستقلالية الكمبيوتر. لقد وصلنا سابقًا إلى حد لكمية البيانات التي يمكن للبشر معالجتها بكفاءة. للمضي قدمًا في تحليل البيانات يتطلب عادةً الكثير من الموارد التي سرعان ما أصبحت غير عملية وغير اقتصادية. يمكن للأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي التعامل مع المزيد من البيانات التي يتم إلقاؤها عليها والعمل بسرعة خارقة لتحقيق نتائج أفضل.

أيضًا ، الأنظمة التي تتضمن التعلم الآلي ، تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم والعمل بشكل مستقل ، وتحويل الأشكال المتباينة من البيانات الأولية إلى تحليلات ذات مغزى. تحتاج هذه الأنظمة إلى مدخلات بشرية في البداية ، ولكن سرعان ما يمكنها العمل بشكل مستقل ، مما يترك الموظفين للقيام بمهام أخرى ذات أولوية أعلى.

يستخدم لتحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي

يمنح التعلم الآلي فرصًا للشركات لمعالجة كميات هائلة من البيانات واكتشاف الاتجاهات والأنماط. يوفر لهم هذا فرصة لتحسين الأنظمة وتقديم خدمة مخصصة لعملائهم.

يمكن للشركات الحصول على البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر. يمكنهم حتى استخدام برامج الكشف عن الوجه والتعرف عليه لتخصيص التسويق للأفراد. يمكن لبرامج الأتمتة الذكية أن تتعلم من ردود الفعل العاطفية التي يعرضها المستهلكون ، ويمكن للبرنامج تكييف رسائله التسويقية وفقًا لذلك. يمكن للشركات تحسين خدمة العملاء ، وبالتالي تجربة العملاء ، من خلال الجمع بين بيانات العملاء التاريخية ، والخوارزميات المعقدة ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وحتى التحليل العاطفي للتنبؤ برغبات العملاء بشكل أفضل.

يستخدم Walmart ، على سبيل المثال ، نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بشكل أفضل بمزيج المخزون الأمثل لأي متجر في يوم معين. على سبيل المثال ، يقومون بتغذية معلومات الطقس في أنظمتهم حتى يتمكنوا من اعتماد مخزون المتجر لتعكس طلب العملاء بشكل أفضل. إنهم يعلمون أن متجرًا في منطقة يتوقع فيها إعصار سيزيد من الطلب على أشياء مثل أكياس الرمل والمياه المعبأة والمكانس الرطبة / الجافة. يعرف Walmart أنه يتسرع في شحن هذه العناصر من مراكز التوزيع الخاصة بهم إلى هذا المتجر. كلما زاد عدد أحداث الطقس ، زاد معرفة النظام بمتطلبات العملاء.

هناك حالة أخرى تتكيف فيها Walmart في الوقت الفعلي مع تحليلات البيانات الخاصة بها وهي التسعير الذكي AI. إنهم يجربون الكاميرات المزودة بتقنية Wi-Fi مع بيانات في الوقت الفعلي في ممرات اللحوم ، وتكييف الأسعار لتقليل التلف والهدر. وجد Walmart أن هذا التسعير الذكي أدى إلى زيادة المبيعات بنسبة 30 ٪ في القسم.

كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الرؤى والاتجاهات من بيانات العميل؟

كما تلاحظ Deeper Insights ، يمكن للذكاء الاصطناعي إحداث ثورة في الطريقة التي نجمع بها رؤى المنتج والمستهلكين. يمكن للشركات الاستفادة من قوة تحليلات البيانات غير المنظمة لتتبع سلوك المستهلك مثل أنماط الشراء أو العثور على الاحتياجات غير الملباة في فئة المنتجات المزدحمة. يمكن أن تساعد الشركات على ابتكار منتجاتها وخدماتها وتوسيعها وبيعها وبيعها إلى أسواق لم يسبق لها مثيل.

يمكن للبيانات غير المهيكلة ، مثل المراجعات والتعليقات ومنشورات الوسائط الاجتماعية والمنتديات ، أن تلتقط آراء عملائك حقًا. ومع ذلك ، كان من الممكن استبعاد هذه البيانات سابقًا من عملية اتخاذ القرار المتعلقة بشركتك ، ومن المرجح أن يتم وضعها في فئة "صعب للغاية". هذه تمنح العلامات التجارية فهمًا أعمق لسلوكيات العملاء والفرص المخفية.

يمكن أن تعطي تحليلات النص نظرة ثاقبة لمشاعر العملاء واتجاهات المحادثة والموضوعات التي تمت مناقشتها وغيرها من المعلومات المفيدة. توفر تحليلات النص المدعومة بالذكاء الاصطناعي قدرات تحليل تنبؤية تسمح للشركات بتوقع احتياجات العملاء واتجاهات السوق بشكل أفضل.

تساعدك تحليلات البيانات التنبؤية والتعليمية على تحديد ما يريده العملاء قبل أن يفعلوا ذلك. يضمن ذلك أنه يمكنك طلب الأنواع والكميات الصحيحة من المخزون مع القليل من الهدر ، وتحسين خدمة العملاء ، وزيادة كفاءة الأعمال ، وزيادة قيمة عمر العميل.

التفاف الأشياء

يستخدم تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم الآلي لمراقبة وتحليل كميات هائلة من البيانات ، وأتمتة العمل الذي يستغرق وقتًا طويلاً والذي يقوم به محللو البيانات عادةً. يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الآن على تحويل تحليلات البيانات من خلال تقديم مستويات السرعة والحجم والتفصيل المستحيلة بشريًا والتي لم يكن من الممكن تصورها في السابق.

ميزة أخرى لاستخدام تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي هي أنه ، على عكس محللي البيانات البشرية ، لا يتم إعاقة خوارزميات الذكاء الاصطناعي بسبب الافتراضات والتحيزات الموجودة مسبقًا. يمكن لتحليلات الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات وتقديم تحليل موضوعي تمامًا. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي الاستجابة لتغيرات الأعمال بمجرد حدوثها.