الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات.. تطوير مستمر وتفوق مؤكد

تنمو البيانات بشكلٍ هائلٍ يوميّاً فكلُّ موقعٍ تتصفَّحهُ، وكلُّ رسالةٍ تكتبها على مواقع التَّواصل الاجتماعيّ، وكلُّ منشورٍ تتفاعلُ معه يُنتج بياناتٍ متنوِّعةً عن اتِّجاهاتكَ وتفضيلاتكَ وقيمكَ وطباعكَ وغيرها، ومع ملايين ومليارات المُستخدمين يوميّاً لكافَّة أشكال التَّواصل عبر شبكة الويب، فإنَّ كمَّ البيانات الضَّخم أصبح أكبر بكثيرٍ، ممَّا يُمكن حتَّى لأضخم أجهزة الحواسيب أن تنجحَ في تحليلهِ.

قديماً كان تحليل البيانات يدويّاً أو عبر أجهزة حواسيب متنوِّعةٍ، حيث لم تكن التَّفاعلات اليوميَّة بهذه الغزارة ولا ردود الأفعال المُتباينة ولا الاستجابة للأحداث والمُنتجات سريعةً مثل الآن؛ لذا كان يجبُ على الذَّكاء الاصطناعيّ أن يتدخَّلَ في هذه العمليَّة الحيويَّة التي لا تُؤثِّر فقط على العمل والشَّركات، ولكن على المؤسَّسات والحكومات والابتكاراتِ وسوق العمل وغيرها.

فما هي فوائد الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات، وكيف يُمكن استخدامهُ بكفاءةٍ في الأعمال، وما تأثيرهُ على سوق العمل المُستقبليّ، وما أفضل الأدوات الَّتي تُساعد محلّلي البيانات؟ كلُّ هذا وأكثر سنتعرَّفُ عليه الآن.

ما هو تخصص تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي؟

يُشير تخصص تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي إلى تطبيق تقنياتٍ وخوارزميَّات التَّعلُّم الآليّ والتَّعلُّم العميق وغيرها من تقنيَّات الذكاء الاصطناعي؛ لمعالجة وتفسير واستخلاص رؤىً واقعيَّةً وصحيّحةً من مجموعةٍ شديدة الضَّخامة من البيانات المُعقَّدة. ^[1]

كما تُستخدمُ هذه التّقنيَّات لأتمتة التَّحليل وتحديد الأنماط المُختلفة سواءً للاستهلاك أو الاستجابة للمنتجات والخدمات والحوادث وغيرها وطرح تنبؤَّاتٍ واقتراح تصنيفاتٍ، فمن خلال الاستفادة من تقنيَّات الذكاء الاصطناعي المتنوّعة سواءً في التَّعرُّف على الصُّور أو معالجة اللُّغة الطَّبيعيَّة والكشف عن الحالات الشَّاذَّة، فإنَّ الشَّركاتِ يتكوَّن لديها فهمٌ أعمق لمجريات السُّوق واتّجاهات الجمهور المُستهدف، وبالتَّالي اتّخاذ قراراتٍ صحيحةٍ مُعتمدةٍ على البيانات واقتناص الفرص الخفيَّة للنُّمو وتحسين المُنتجات والخدمات.

فوائد استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

أثبت استخراجُ البيانات المُدعَّمة بالذكاء الاصطناعي فوائد متنوِّعةً، ويتمثَّل أهمُّها في:

خفض تكلفة التشغيل

تُؤكِّد 54% من الشَّركات أنَّ الذكاء الاصطناعي أدَّى إلى خفض تكلفة التَّشغيل، فبدلاً من توظيف مُحلِّل بياناتٍ يقضي 8 ساعاتٍ يوميّاً على الأقلِّ في إتمام هذه المهمَّة يدويّاً، فإنَّه يكون لديه أقلُّ من ساعةٍ باستخدام برامج التَّعلُّم الآليّ العميق لإنجاز نفس كميَّة البيانات، وبالتَّالي خفض عدد الموظَّفين وتوجيههم لوظائف إبداعيَّة أكثر.

توفير الوقت

يستطيعُ الذكاء الاصطناعي تحليل كميَّةٍ كبيرةٍ من البيانات أضعاف ما يُنجزهُ البشرُ، وبالتَّالي أصبحَ من السّهل أن تحصلَ الشَّركاتُ والمصانعُ وجهات التَّمويل على رؤى واضحةٍ في الوقت الفعليِّ.

تجنّب الحوادث والإخفاقات

من خلال التَّحليل الاستباقيّ لاتِّجاهات السُّوق يتعرَّف أصحاب الشَّركات والمصانع والمسؤولون الحكوميّون سريعاً على المخاطر المتوقَّعة، وبالتَّالي استباق خططٍ لها بدلاً من انتظار الكوارث ثُمَّ البحث عن حلولٍ لها.

استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

تتنوَّع طرق استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات المُختلفة؛ لاتِّخاذ قراراتٍ مُستنيرةٍ في النِّهاية ودفع عجلة الابتكار سريعاً، ومن أهمِّ هذه الطُّرق: ^[3]

تقليل المخاطر وتحسين الفرص

من خلال تحليل بياناتٍ مدعَّمة بالذكاء الاصطناعي، فإنَّ الشَّركات تكتسبُ فهماً أعمق بكثيرٍ لكلٍّ من العملاء والأسواق وديناميكات الصِّناعة والأمور التي تُؤثِّر عليها سواءً خارجيَّةً أو داخليَّةً، ويؤدِّي هذا النَّهج المُعتمد على تحليلٍ واقعيٍّ إلى تمكين صنَّاع القرار من اتّخاذ قراراتٍ مُستنيرةٍ وسريعةٍ، وبالتَّالي تحسين فرص الاستثمار الآمن مع تقليل المخاطر.

تحسين الاستراتيجيات التسويقية

من خلال الفهم المُتكامل للأسواق والعملاء والمُنافسين، فإنَّ الشَّركات ستكون قادرةً أكثر على تخصيص استراتيجيَّاتٍ تسويقيَّةٍ ملائمةٍ للجمهور مع ضبط عروض المنتجات وتحديد اتّجاهات الأسواق النَّاشئة، بالإضافة إلى دفع الابتكار ورفع القدرات التَّنافسيَّة وزيادة معدَّل الأرباح.

إطلاق العنان لإمكانات الإنسان الإبداعية

وهو من أهمّ تأثيرات استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات، فبدلاً من إهدار طاقة مُحلِّلي البيانات في المهام المُتكرِّرة الَّتي تستغرقُ ساعاتٍ طويلةٍ، فإنَّهم سيتوجَّهون أكثر إلى التَّفكير الاستراتيجيّ والنَّقديّ والتَّركيز على المهام الَّتي تتطلَّبُ الإبداع مع تعزيز التَّعاون بين الوظائف المتنوِّعة والأقسام وفهم نقاط الضَّعف والتَّفكير في حلول للمشكلات.

تخصيص تجارب العملاء

في العصر الحديث أصبحت تجربة المستخدم أو تجربة العميل هي مفتاح نجاحِ كلِّ شيءٍ، ويُؤثِّر هذا بالطَّبع على سوق العمل في مجالاتٍ متنوِّعةٍ بدءاً من فهم تفضيلات العملاء الفرديَّة وتحليل سلوكيَّاتهم وتلبية احتياجاتهم وتحديد أنماط المشاركة لتقسيم العملاء، وبالتَّالي تقديم منتجاتٍ شديدة التَّخصيص؛ وبالتَّالي تعزيز الولاء وهذا يُؤدِّي بالتَّالي إلى رفع مُعدَّل الإيرادات والتَّرويج للعلامة التّجاريَّة.

تَوقّع التحديّات المُستقبليّة

عبر الرُّؤى التَّنبؤيَّة القائمة على تحليل البيانات يُمكن للذَّكاء الاصطناعيّ اكتشاف نسبة تغيُّر تفضيلات العملاء ومدى اختلاف أنماط الطَّلب مع تحديد المخاطر المُحتملة، وهذا بالتَّالي يُساعدُ المؤسَّسات في اتِّخاذ قراراتٍ استباقيَّةٍ وتحديد الوظائف الَّتي يكون لها مردودٌ أكثرَ قوَّةً في المستقبل، وتلك الَّتي لن يكونَ لها أهميَّة، وبالتَّالي الاستعداد للأمر بالتَّدريبات والقرارات المُلائمة.

شاهد أيضاً: أفضل 10 كورسات مجانية لتحليل البيانات في 2024.

أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لمحللي البيانات

تتنوَّع أدوات الذَّكاء الاصطناعيِّ الَّتي يستخدمها مُحلِّلو البيانات في مُهمّتهم لتحليل ملياراتٍ من البيانات اليوميَّة، ومن أهمِّ هذه الأدوات: ^[2] 

أداة RapidMiner

وهي تساعدُ الشَّركاتُ في الوصول إلى البياناتِ من خلال قواعد البيانات المُختلفة وتحميلها وتحليلها، بما في ذلكَ النُّصوص والصُّور والملفَّات الصَّوتية، وتُقدِّم أداة RapidMiner خطّةً مجانيَّةً مع مُميزاتٍ محدودةٍ مع واجهة مُستخدمٍ بسيطةٍ سهلة الاستخدامِ.

أداة Tableau

وهي تتميَّزُ بشدَّةٍ في إمكانيَّة تلقِّي استفساراتٍ والإجابة عنها برسوماتٍ سريعةٍ تزيد من وضوح الرُّؤية لدى مُتّخذي القرارِ، ويُمكن للمُستخدمين التَّعامل مع Tableau دون الحاجة إلى التَّرميزِ أو معرفةٍ بالبرمجةِ، وتبدأ أسعارها من 12 دولاراً شهريّاً.

أداة Microsoft Azure Machine Learning

وهي من أدوات الذكاء الاصطناعي في تحليلِ البياناتِ الَّتي تعتمدُ على السَّحابةِ، وتوفِّرُ Azure تحليلاً عميقاً لكلِّ أنواع البيانات مهما كانت مُعقَّدةً، ومُصمَّمةً في الأساس لمساعدة علماء البيانات وخبراء التَّعلُّم الآليّ للاستفادةِ من مهاراتهم في النَّمذجة مع إنشاء حلولٍ ذكيَّةٍ لمتطلَّبات الأعمال المُختلفة، وتوفِّر خطَّةً مجانيّةً.

أداة KNIME

وتُعدُّ KNIME من الحلول البرمجيَّة مفتوحة المصدر الَّتي تُقدِّم مجموعةَ أدواتٍ كاملةٍ لتحليل البيانات، بما يشمل السِّجلَّات والتَّصوُّرات المرئيَّة وغيرها، كما يُمكنها أتمتة جداول البيانات والنَّمذجة التَّنبُّؤيَّة مع توفير تجربةٍ مجانيَّةٍ.

أداة Google Cloud AutoML

تحتوي أداة Google Cloud AutoML على مجموعةٍ ضخمةٍ من المكوِّنات الَّتي تتيحُ تطويرَ نماذج تعلُّم آلةٍ مُخصَّصةٍ لصناعةٍ أو مجالٍ معيّنٍ، ومع واجهةٍ سهلة الاستخدامِ، فلن تحتاجَ معها إلى خبرةٍ كبيرةٍ في البرمجةِ، وهي تُوفِّر أيضاً تجربةً مجانيَّةً.

أداة PyTorch

تُوفِّر أداة PyTorch إطار عملٍ شاملٍ لإنشاء نماذج التَّعلُّم العميق مع إتمام مهامٍ واسعةٍ، مثل تحديد الصُّور وتحليلها ومعالجة اللُّغة وتحديد المشاعرِ، كما تتعاملُ مع رؤيةِ الحاسوب، ويبدأُ السِّعر هنا من 0.07 دولاراتٍ.

أداة DataRobot

تساعدُ أداة DataRobot مُحلِّلي البيانات على العملِ عليها من أيِّ مكانٍ بفضل دعم الخدمات السَّحابيَّة ومراكز البيانات، وهي قادرةٌ على تقديمِ تنبُّؤاتٍ دقيقةٍ مُستندة إلى البياناتِ، وهي تُقدِّم تجربةً مجانيّةً أيضاً.

الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات في مستقبل سوق العمل

أثّر الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات بشدَّةٍ على سوق العمل من خلال إلغاء وظائف وظهورٍ أُخرى، فلم يَعُد تبنِّي هذه التِّقنيَّة اختياراً على الإطلاق لأيّ مؤسَّسةٍ ترغبُ في استمرار منافستها في الأسواق، وزيادة الإنتاجيَّة وإدارة الموارد البشريَّة، ومن أهمِّ تأثيرات أدوات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات على سوق العمل: ^[4]

تحسين القوى العاملة

من خلالِ تحليل كميَّاتٍ هائلةٍ من البيانات يُمكن للذَّكاء الاصطناعيّ التَّنبُّؤ بمتطلَّبات القوى العاملة المُستقبليَّة وتحديد الأنماط المُوسميَّة وتقديم اقتراحاتٍ لتخصيصِ المواردِ؛ ممَّا يُقلِّلُ من الوقت المُهدر للقوى العاملةِ، ويرفعُ الإنتاجيَّةَ لأفضلِ درجةٍ.

مطابقة المهارات وتوظيفها

عبر تحليلِ مئاتٍ وآلافٍ من السِّير الذَّاتيَّة يُمكن لتقنيّات الذكاء الاصطناعي اختصارَ وقتٍ هائلٍ لتوظيفِ المهاراتِ المُطلوبة في وقتٍ أقلَّ بكثيرٍ من المُتوقَّع، مع تحليلِ المشاعرِ وفهم المعنى السّياقيّ للعباراتِ المُوجودةِ في السّيرة الذَّاتيَّة.

الاحتفاظ بالموظفين

يُعدُّ الاحتفاظُ بالموظَّفين من التَّحدّياتِ الرَّئيسيَّةِ لإدارة الموارد البشريَّة، ومن خلال استخدام الذكاء الاصطناعي في تقديم تحليلاتٍ تنبُّؤيَّةٍ عن سلوكيَّات الموظَّفين ومدى التزامهم وإنتاجيَّتهم وساعات العمل أن يحصلَ المشرفون على رؤىً بشأن مدى الرّضاء الوظيفيّ، مع اقتراحاتٍ لزيادتهِ، وبالتَّالي رفع مستوى الإنتاجيَّة وتجنُّب مُعدَّلات التَّدويرِ المُرتفعةِ.

تدابير السَّلامة

وهي من أهمِّ تأثيرات استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات على سوقِ العملِ، فمن خلالِ تحديدِ المُمارساتِ غير الآمنة ومُراقبةِ بيئاتِ العملِ، يُمكنُ التَّنبُّؤ بأعطالِ الآلات حتَّى قبل حدوثها ومخاطر وظيفةٍ معيّنةٍ واتِّخاذ إجراءاتٍ استباقيَّةٍ لمنعها.

تحليل الأجور والرواتب

يُمكن لهذه التِّقنيَّة أن تُحلِّلَ اتِّجاهات السُّوق وأداء الشَّركات ومقاييس الإنتاجيَّة الفرديَّة، وبالتَّالي تقترحُ الرَّواتب العادلة، وهو الأمرُ الَّذي يُثيرُ الكثيرَ من الجدلِ في سوقِ العملِ.

شاهد أيضاً: 6 حيل نمو بسيطة للشركات الناشئة

في النّهاية، فإنَّ تبنِّي الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات والأعمال لم يَعُد اختياراً على الإطلاق، إذ إنَّ استخدامَ هذه التّقنيَّات أساسيٌّ في أتمتة العمليَّات وتعزيز تجارب العملاء ورفع مستوى التَّحليلات التَّنبُّؤيَّة، ولكنَّه أيضاً لن يُغني على الإطلاق عن وجود مُحترفين من البشر للتَّعاملِ مع البياناتِ غير المُنظَّمة وإدارة أدوات الذَّكاء الاصطناعيّ واكتشاف العيوب بها، فالمزجُ بين الإبداع البشريّ والدّقَّة التّقنيَّة هو ما سيفتحُ بالفعل كلَّ أبواب النَّجاح سواء في الأعمال، أو في مُختلفِ الوظائفِ.

تابعونا على قناتنا على واتس آب لآخر أخبار الستارت أب والأعمال

انضم الآن