على المستوى العالمي ، يقدر أن ينتج الناس 463 إكسابايت (واحد إكسابايت = مليار غيغابايت) من البيانات كل يوم بحلول عام 2025. لوضع ذلك في السياق ، في بداية عام 2020 ، ما يقرب من 44 زيتابايت من البيانات (واحد زيتابايت = تريليون واحد) جيجا بايت) موجودة بشكل عام. إذا حاولت الشركات التحول من خلال هذه البيانات بمفردها ، فستكون مهمة لا يمكن التحكم فيها. لكن الذكاء الاصطناعي (AI) يجعل ذلك ممكنًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعمل بشكل أسرع بكثير من البشر ، ولا تتطلب فترات راحة.
إدارة كميات هائلة من البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي
كيف يحول الذكاء الاصطناعي ذكاء الأعمال
هيكلة البيانات غير المهيكلة
أدوات ذكاء الأعمال التي تشمل الذكاء الاصطناعي
رؤى قابلة للتنفيذ مع الذكاء الاصطناعي
كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل ذكاء الأعمال
بينما يمكن للبشر القيام بمعظم ما يمكن للذكاء الاصطناعي القيام به في ذكاء الأعمال ، فإن الفوائد الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي هي السرعة والاتساق والدقة. يقول David P. Mariani ، مؤسس ومدير التكنولوجيا في AtScale: “في جميع المجالات ، يعزز الذكاء الاصطناعي ما يمكن للبشر القيام به بمفردهم عن طريق أتمتة المهام المتكررة التي تستغرق وقتًا طويلاً والتأكد من تنفيذ هذه المهام باتساق”.
يقسم ماراني هذا الأمر أكثر من خلال شرح الطرق التي يدعم بها الذكاء الاصطناعي البشر في فئتين مختلفتين من إدارة البيانات. يوضح قائلاً: “في مجال إعداد البيانات ، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المطابقة ووضع العلامات والانضمام والتعليق على البيانات” ، كما يشرح قائلاً: “يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أتمتة عمليات فحص جودة البيانات وتقديم توصيات لتحسين تكامل البيانات. بالنسبة لذكاء الأعمال ، يمكن للذكاء الاصطناعي الكشف عن الاتجاهات المخفية والرؤى السطحية التي قد لا يراها الإنسان العادي. من خلال أتمتة التجزئة والتجميع وتسليط الضوء على الدوافع الرئيسية ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقود [البشر] إلى الرؤى بشكل أسرع. “
ومع ذلك ، يعاني البشر أيضًا من قيود تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر ملاءمة لإدارة البيانات. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي العمل على مدار الساعة دون فترات راحة أو نوم ، كما أن أوقات معالجتها متسقة. يعطي مايك أومالي ، نائب الرئيس الأول لشركة SenecaGlobal مثالاً على ذلك. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات البيانات التي قد تستغرق سنوات أو أكثر من البشر. خذ على سبيل المثال مشروع الجينوم البشري. بدأ العلماء المشروع في عام 1990 وانتهى عام 2003. واستغرق الأمر ثلاثة عشر عامًا لإحداث تقدم ملحوظ في علم مكافحة الأمراض الوراثية. يمكن لعلماء البيانات الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي الآن تكرار هذه العملية في غضون 24 ساعة “.
يوضح O’Malley أيضًا أن إدارة البيانات على نطاق واسع لن تكون ممكنة على الأرجح بدون الذكاء الاصطناعي. “يمكن للبشر تكرار العمليات ولكن لتوسيع نطاق العمليات بنجاح يتطلب المزيد من البشر المدربين ذوي المهارات العالية ، عادة علماء البيانات ، والذين يعانون من نقص في المعروض عالميًا.”
إن النقص في هؤلاء الموظفين المهرة بالإضافة إلى الإرهاق الذي يواجهه العديد من العمال في أعقاب COVID-19 يعني أنه من الصعب العثور على علماء البيانات الخبراء أكثر من أي وقت مضى. بينما لا يمكن للذكاء الاصطناعي استبدال هذه الوظائف ، فإنه يمكن أن يخفف العبء عليهم أو يسمح للشركات باكتساب بعض الأفكار بدونها.
هيكلة البيانات غير المهيكلة
تأخذ برامج التعلم الآلي مثل معالجة اللغة الطبيعية وتحليل النص وتحليل المشاعر الطبيعة النوعية للبيانات غير المهيكلة وتجعلها كمية. تزحف هذه النماذج إلى النص من تقييمات العملاء ومنشورات الوسائط الاجتماعية وتوفر رؤى حول الأنواع المختلفة من التعليقات التي يحصل عليها النشاط التجاري.
هذا النوع من البيانات المنظمة مفيد بعد طرح ميزة جديدة. يمكن للشركات الحصول على بيانات نوعية من الاستطلاعات أو المراجعات التي تسأل عن الميزة الجديدة ومعرفة عدد الأشخاص الذين أعجبهم أو لم يعجبهم. بعد ذلك ، يمكنهم الغوص في جزء أصغر من البيانات غير المهيكلة لتحديد ما يحتاجون إلى إصلاحه.
أدوات ذكاء الأعمال التي تشمل الذكاء الاصطناعي
يقوم المزيد من بائعي ذكاء الأعمال ببناء الذكاء الاصطناعي في أدواتهم لأنهم يرون الفوائد التي يمكن أن يوفرها. فيما يلي بعض أدوات ذكاء الأعمال التي تتضمن الذكاء الاصطناعي.
AtScale
يستخدم AtScale الذكاء الاصطناعي في إعداد البيانات وعلوم البيانات وذكاء الأعمال لتوفير رؤى قيمة دون تدخل بشري. وفقًا لماراني ، يمكن لـ AtScale استخدام “الذكاء الاصطناعي لإنشاء جداول مجمعة لتسريع الأداء استنادًا إلى سلوك استعلام المستخدم النهائي. هذه هي الطريقة التي يقدم بها AtScale استفسارات حول سرعة التفكير في مقابل مليارات من صفوف البيانات “. توفر الاتصالات الحية وصولاً في الوقت الفعلي إلى البيانات ، مما يمنح الشركات المعلومات الأكثر صلة وأحدثها لتبني عليها التوقعات والقرارات. يمكن للشركات تشغيل تحليلات “ماذا لو” واستخدام أداة السحب والإفلات لإنشاء نماذج تصور جديدة.
Qlik
يستخدم Qlik نماذج AI قوية لبناء تصورات بيانات يمكن الوصول إليها. يتم تحديث المخططات والجداول التفاعلية تلقائيًا مع تغيير البيانات أو إضافة المزيد. تعمل معالجة اللغة الطبيعية على تبسيط عملية الاستعلام وتساعد المستخدمين في العثور على ما يبحثون عنه بشكل أسرع. تعمل المنصة المستندة إلى مجموعة النظراء أيضًا على إنشاء تقارير جذابة وسهلة القراءة وتسمح للشركات بجدولتها للتسليم التلقائي ، مما يجعلها مثالية للوكالات. تطبيق الأجهزة المحمولة سريع الاستجابة ويوفر أيضًا تحليلًا في وضع عدم الاتصال ، حتى يتمكن المستخدمون من اتخاذ القرارات أثناء التنقل.
ThoughtSpot
تم تصميم ThoughtSpot باستخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم رؤى مخصصة للشركات. تسمح Open APIs للمطورين بتوصيل النظام الأساسي بتطبيقات SaaS الأخرى لرؤية البيانات في الوقت الفعلي. تقوم بعض الإجراءات بعمل المطور ، ولكن يمكن للمستخدمين الذين لديهم أي مستوى من الخبرة استخدام النظام الأساسي للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ. يمكن للمطورين استخدام النظام الأساسي منخفض التعليمات البرمجية لإنشاء تطبيقات بيانات تفاعلية ، بينما يمكن للأشخاص غير التقنيين استخدام ThoughtSpot للإجابة على الاستفسارات بأنفسهم.
رؤى قابلة للتنفيذ مع الذكاء الاصطناعي
يحلل الذكاء الاصطناعي البيانات على نطاق واسع لتوفير رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات المنظمة وغير المنظمة. يمكن أن يعمل بشكل أسرع من البشر ولا يحتاج إلى فترات راحة ، مما يوفر نتائج وتوقعات أسرع. إذا كنت تريد التأكد من حصولك على أقصى استفادة من البيانات التي لديك ، فعليك التفكير في استخدام أدوات ذكاء الأعمال التي تتضمن الذكاء الاصطناعي.