استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات - دليل شامل

هل لاحظتَ يومًا ظهور إعلاناتٍ ذات صلةٍ بك دائمًا، سواءً كنتَ تشاهد محتوىً على نتفليكس أو تتسوق على أمازون؟ أو كيف يبدو أحيانًا، بمجرد التفكير في شيءٍ ما، وكأنه يظهر على هاتفك؟ يبدو أن كل تطبيقٍ يعرف ما تفكر فيه، ويقدم لك اقتراحاتٍ مُخصصة بدقةٍ عالية.

هل تساءلت يومًا كيف يحدث هذا؟ إنها ثورة تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي، باستخدام خوارزمياته. تُحلل هذه الخوارزميات سلوك التصفح، وسجل المشتريات، وأنماط التوقيت اللحظية لتقديم توصيات مُصممة خصيصًا لكل مستخدم. الآن، تخيّل أن هذا الذكاء نفسه، مُتجسدًا في وكلاء ذكاء اصطناعي استباقيين، مُطبق على عملك. تُمكّن أدوات الذكاء الاصطناعي الذكية هذه خبراء البيانات والفرق في مختلف الأقسام من التنبؤ بالأداء، وتخصيص المحتوى، وتقديم رؤى عملية تُحقق أهدافًا استراتيجية تتجاوز بكثير ما تُقدمه مؤشرات الأداء الرئيسية التقليدية وحدها.

هذه هي أحدث التقنيات في اتخاذ القرارات الذكية القائمة على البيانات اليوم: والتي تسترشد بالحدس البشري، وتدفعها التحليلات الشاملة للبيانات، وتدعمها وكلاء منظمة العفو الدولية.

ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات يعني فحص بياناتك، وتنقيتها، وتحويلها، ونمذجتها لاتخاذ قرارات مدروسة. قبل ظهور الذكاء الاصطناعي، كان تحليل البيانات يدويًا في الغالب، ويعتمد بشكل كبير على الخبرة البشرية والأساليب الإحصائية التقليدية. دعونا نلقي نظرة سريعة على هذه الأساليب التقليدية:

طرق تحليل البيانات التقليدية

• جمع البيانات وإدخالها يدويًا: تقوم الفرق بجمع البيانات الخام من مصادر مختلفة وإدخالها يدويًا في جداول البيانات أو قواعد البيانات. وهذا يجعل العملية بطيئة وتتطلب موارد مكثفة وغالبًا ما تكون عرضة للأخطاء، مما يؤثر بشكل كبير جودة البيانات الشاملة.
• الإحصاء الوصفي: يقوم محللو البيانات بتلخيص البيانات السابقة باستخدام مقاييس مثل المتوسط والوسيط والمنوال والانحراف المعياري لفهم التوزيعات والاتجاهات بشكل أفضل.
• الإحصاء الاستنتاجي: باستخدام الأساليب المعمول بها مثل اختبار الفرضيات والانحدار والارتباط، يقوم متخصصو البيانات بالتنبؤات أو استخلاص الاستنتاجات من بيانات العينة.
• عرض مرئي للمعلومات: يتم إنشاء المخططات والرسوم البيانية والجداول يدويًا لتسليط الضوء بصريًا على الاتجاهات والأنماط في البيانات من أجل فهم أكثر وضوحًا.
• التقرير: تُجمع الرؤى في تقارير ثابتة تُحدَّث وفق جدول زمني مُحدَّد. هذا يُعيق القدرة على اتخاذ قرارات سريعة ومستندة إلى البيانات استنادًا إلى أحدث المعلومات.

تحليل البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي، أو تحليلات الذكاء الاصطناعي، هو تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML)، على البيانات الخام لاكتشاف الأنماط، أو توليد التنبؤات، أو رؤى السطح.

يُمثل استخدام الذكاء الاصطناعي في التحليلات نقلة نوعية في كيفية تعاملنا مع البيانات. تعتمد أساليب تحليل البيانات التقليدية على قواعد ثابتة، مثل الصيغ المُبرمجة مسبقًا، والاستعلامات اليدوية، أو المرشحات المُحددة مسبقًا. في المقابل، يكتشف الذكاء الاصطناعي الأنماط تلقائيًا مع تطور البيانات، ويُقدم رؤى عملية دون الحاجة إلى إعادة صياغة أي قواعد أو صيغ.

وفيما يلي بعض التقنيات الرئيسية التي يستخدمها:

• تعلم آلة:يتعلم من البيانات السابقة لاكتشاف الاتجاهات والتنبؤ بالنتائج المستقبلية.
• تحليل السلاسل الزمنية:يحدد الأنماط بمرور الوقت للتنبؤ والمراقبة، وهو أمر بالغ الأهمية للتحليلات التنبؤية.
• معالجة اللغات الطبيعية (NLP):يستخرج رؤى ثرية من رسائل البريد الإلكتروني وردود أفعال العملاء ومصادر النصوص الأخرى.
• أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية: تتيح المنصات مثل ChatGPT وGemini وClaude وما إلى ذلك للمستخدمين تحليل البيانات باستخدام مطالبات اللغة الطبيعية، مما يجعل التحليلات المتقدمة متاحة للجميع دون أي خبرة تقنية.

لنأخذ فريق تسويق في شركة تجارة إلكترونية كمثال. يُدير الفريق حملات تسويقية متعددة عبر البريد الإلكتروني، ووسائل التواصل الاجتماعي، والبحث المدفوع، ويرغب في فهم ما يلي من خلال تحليل البيانات:

• ما هي الحملات التي حققت أكبر قدر من الإيرادات خلال الأشهر الستة الماضية؟
• ما هي أنواع العملاء الذين يتفاعلون مع تنسيقات المحتوى (مقاطع الفيديو والمدونات ورسائل البريد الإلكتروني)؟
• هل هناك أنماط في التخلي عن عربة التسوق خلال أوقات محددة من اليوم أو على أجهزة معينة؟
• ما هي المنتجات الرائجة في المناطق المختلفة ولماذا؟
• ما هي شرائح الجمهور الأكثر احتمالاً للتحويل استنادًا إلى السلوك والتركيبة السكانية؟

يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الحملات التسويقية، وسلوك المستخدمين، واتجاهات الشراء، وحتى الإشارات الخارجية كالوقت أو المنطقة، لاكتشاف أنماط مترابطة في هذه الأسئلة. بدلاً من إعداد عشرات التقارير، يستطيع مسؤول التسويق طرح الأسئلة بلغة بسيطة (مستفيدًا من فهم اللغة الطبيعية)، والحصول على إجابات مرئية آنية مدعومة بتقنيات التعلم الآلي، وتحليل السلاسل الزمنية، ومعالجة اللغة الطبيعية.

بفضل تحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يقضي متخصصو البيانات وقتًا أقل في تحليل الأرقام والمزيد من الوقت في تحسين الحملات، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات أسرع تعتمد على البيانات، واستهداف أفضل، وعائد استثمار أعلى.

تحليل البيانات التقليدي مقابل تحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي: الأرقام لا تكذب

في حين أن تحليل البيانات التقليدي قد أفادنا كثيرًا في الحصول على رؤى ثاقبة، إلا أن الكم الهائل من البيانات الحديثة وسرعتها وتنوعها يجعل مواكبتها للتطورات أمرًا صعبًا. يوفر تحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، وخاصةً باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي، كفاءةً ودقةً وعمقًا في الرؤى. وتوضح الأرقام بوضوح هذه الفجوة في الأداء:

السرعة والكفاءة

الدقة واكتشاف البصيرة

القوة التنبؤية

قابلية التوسع ومعالجة البيانات

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات

استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات

الآن بعد أن رأينا كيف تعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز تحليل البيانات، دعنا نستكشف كيفية تطبيقه بشكل فعال داخل عملك.

1. ابدأ بالسؤال الصحيح، وليس فقط بالبيانات:
   لفهم ما هي خطوتك الأولى لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات، اسأل نفسك بيان المشكلة. تحديدًا:
   ما هو الهدف التجاري الذي سأحققه من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي للتحليلات؟
   من المرجح أن يستخدمه المسوق لتحديد اتجاهات التسويق الحالية والناشئة، وقد يرغب مندوب المبيعات في معرفة الميزات التي من المرجح أن تزيد معدل التحويل، وما إلى ذلك. يُعد تحديد السؤال الصحيح الخطوة الأهم. الذكاء الاصطناعي أداة قوية، ولكنه لا يستطيع تقديم إجابات إلا إذا كنت تعرف ما تسأل عنه.
2. اختر أداة الذكاء الاصطناعي المناسبة:
   هذه هي الخطوة الثانية التي تحتاج فيها إلى إيجاد أداة الذكاء الاصطناعي المناسبة التي تُلبي أولوياتك وتلبي احتياجات عملك. تتمثل إحدى الطرق الفعالة في إنشاء قائمة بالأدوات المُحتملة وتقييمها بناءً على مدى فعاليتها في معالجة نقاط الضعف ودعم بيئة بياناتك. عادةً، يعني هذا تقييمها بناءً على خمسة عوامل شائعة: الدقة، وسهولة الشرح، وسهولة التكامل، والأمان، والتكلفة.
3. ربط بياناتك:
   من أهم العوامل التي يجب مراعاتها موصلات البيانات، لأن منصة الذكاء الاصطناعي التي لا تستطيع إنشاء اتصال آمن ستُصبح مصدر إزعاج إضافي. لذا، حلل الموصلات التي تحتاج إلى الوصول إلى البيانات وتحليلها منها، وتأكد من أن الأداة التي تختارها تدعمها بشكل أصلي. قد تكون هذه الموصلات قواعد بيانات، أو جداول بيانات، أو مستودعات بيانات سحابية، أو أنظمة إدارة علاقات العملاء، إلخ.
4. قم بإعداد بياناتك:
   لضمان تحليل موثوق، عليك التأكد من إعداد بياناتك جيدًا. يبدو أن أدوات الذكاء الاصطناعي تُؤتمت وتُنجز كل شيء تقريبًا في الوقت الحالي، لكنها لم تصل بعد إلى مستوى الكمال الذي يسمح لنا بالتفكير في الاستغناء عن العنصر البشري.
   يمكن للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي اكتشاف تناقضات التنسيق وتحديد التكرارات، ولكن خبرتك في المجال ستظل ضرورية لمراجعة النتائج.
5. استخدم اللغة الطبيعية للحصول على رؤى:
   إن استخدام اللغة الطبيعية يجعل تحليلات الذكاء الاصطناعي في متناول الجميع، من مستخدمي الأعمال إلى خبراء البيانات. بفضل الذكاء الاصطناعي التفاعلي المدمج أدوات التحليل الحديثةيمكنك كتابة أسئلة بسيطة بلغة إنجليزية واضحة والحصول على المعلومات التي تحتاجها. على سبيل المثال، قد يرغب طبيب في رصد بيانات تتعلق بالآثار الجانبية لدواء ما على مدى السنوات العشر الماضية. الآن، وبدون الذكاء الاصطناعي، يُمكن للمرء أن يتخيل مدى تعقيد هذا السؤال بالنسبة لمستخدم الأعمال، إذ سيتطلب منه كتابة شيفرة برمجية طويلة.
6. التصرف بناءً على الأفكار (العنصر البشري):
   الخطوة الأخيرة والأهم هي اتخاذ القرار. لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يمنحك رؤىً إلا بناءً على المعلومات التي تقدمها. هذا يعني أن مخرجات أداة تحليل الذكاء الاصطناعي ستعتمد كليًا على البيانات المُغذّاة، ومدى جاهزيتها ودقتها، ومدى فعالية توجيهك.
   لا يستطيع الذكاء الاصطناعي سوى إخبارك بأن منتجًا معينًا رائج، لكن خبرة فريقك في هذا المجال هي التي ستضع استراتيجية للاستفادة من هذا التوجه. لذا، فإن القيمة الحقيقية لتحليلات الذكاء الاصطناعي لا تكمن في كشف الأنماط، بل في تمكين اتخاذ قرارات استراتيجية أسرع وأكثر ثقة، وفي نهاية المطاف، أكثر نجاحًا.

المخاطر والمزالق التي يجب الحذر منها في تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تُسرّع تحليل البيانات بشكل كبير. لكنها ليست مثالية، ولن تكون فعّالة إلا بقدر المعلومات والإرشادات التي تُقدّمها لها. إليك بعض التحديات الرئيسية التي يجب مراعاتها عند استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات:

1. جودة البيانات لا تزال مهمة

في حين أن الذكاء الاصطناعي رائع لـ إعداد البيانات آليالا تزال جودة بياناتك الأولية هي الأهم. تنطبق قاعدة "البيانات غير المكتملة" بشكل خاص على تحليلات الذكاء الاصطناعي. إذا كانت بياناتك غير منظمة، أو بها عيوب، أو سجلات مفقودة، فستواجه حتى أفضل خوارزميات الذكاء الاصطناعي صعوبة في تقديم نتائج موثوقة. قد لا تتمكن بعض أدوات الذكاء الاصطناعي من اكتشاف جميع المشاكل الخفية في بياناتك.

لذا، قبل التعمق في تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي، عليك تخصيص بعض الوقت للتأكد من نظافة بياناتك وإعدادها بشكل صحيح. تعتمد القرارات الجيدة القائمة على البيانات على معلومات صحيحة وحديثة. وهذا يوضح أهمية الخبرة البشرية لإدارة بياناتك بكفاءة.

2. حماية بياناتك: الأمان والخصوصية

باحثو الذكاء الاصطناعي في مايكروسوفت يكشفون عن 38 تيرابايت من البيانات الحساسة عن طريق الخطأ

في سبتمبر 2023، كشف فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي التابع لشركة مايكروسوفت، عن غير قصد، عن 38 تيرابايت من البيانات الخاصة، بما في ذلك كلمات مرور ومفاتيح سرية ورسائل داخلية في Teams، وذلك بسبب خطأ في تكوين رابط تخزين Azure. حدث التسريب عندما شارك الباحثون بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر على GitHub، لكنهم أدرجوا، عن غير قصد، رابطًا يمنح الوصول إلى حساب التخزين بالكامل. تُبرز هذه الحادثة المخاطر المرتبطة بسوء التعامل مع البيانات وأهمية اتخاذ تدابير أمنية صارمة عند استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.

3. مازلت بحاجة إلى الناس

حتى أفضل أدوات ووكلاء الذكاء الاصطناعي لا يمكنهم استبدال الخبرة البشرية. لا يزال علماء البيانات أساسيين للتعامل مع البيانات غير المنظمة، واختيار خوارزميات الذكاء الاصطناعي المناسبة، وتفسير الرؤى التنبؤية، لأن أدوات الذكاء الاصطناعي - على الرغم من أنها تُسرّع التحليلات - تحتاج إلى خبرة بشرية للتعامل مع البيانات المعقدة والفوضوية، وضمان دقة النتائج وفعاليتها.

من الرؤى إلى التنفيذ: بناء سير العمل الخاصة بك المدعومة بالذكاء الاصطناعي

يساعد تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي متخصصي البيانات على تحويل الرؤى إلى أفعال. في حين تعتمد العديد من المؤسسات على أدوات الذكاء الاصطناعي أو منصات التحليلات الجاهزة، يتجه بعضها الآن إلى تطوير سير عمل مُخصصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مُصممة خصيصًا لتلبية احتياجات بياناتها وأعمالها الفريدة.

من الأساليب الشائعة بشكل متزايد بناء وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين في جوانب محددة من عملية تحليل البيانات، بدءًا من تنقية تدفقات البيانات الواردة وصولًا إلى تلخيص الرؤى بلغة طبيعية أو تفعيل إجراءات بناءً على الاتجاهات التنبؤية. تساعد هذه الوكلاء في تمكين العمليات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في مختلف الأقسام، مما يجعل تحليل البيانات ليس فقط أكثر ذكاءً، بل أيضًا أكثر قابلية للتطوير والأتمتة.

بالنسبة لأولئك الذين يتطلعون إلى استكشاف هذا المسار، Asteraمنشئ وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بـ توفر منصة قوية لتصميم وبناء ونشر وكلاء أذكياء يعملون بسلاسة مع البنية التحتية للبيانات الحالية لديك.

ماذا يجعل Asteraهل تبرز أداة إنشاء الوكلاء بالذكاء الاصطناعي الخاصة بـ 's؟

على عكس الأدوات التي تتطلب ترميزًا مكثفًا، Asteraمنصة هي:

• مُصمم للجميع: سواء كانوا محللين أو مستخدمي أعمال أو مُسوقين.
• معياري: ربط البيانات، وتحديد الخطوات، والتدريب مرة واحدة.
• قابلة للتوسع: ابدأ صغيرًا أو قم ببناء شبكة كاملة متعددة الوكلاء.
• قابلة للتفسير: كل نتيجة مدعومة بالسياق.

لأنه جزء من الأكبر Astera النظام البيئي، يمكنك دمجه مع خطوط أنابيب ETL، ومستودع البيانات، وDataprep والمزيد.

الذكاء ليس اصطناعيًا فحسب، بل هو مُعزز

لا نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي ليحل محلنا، بل نحتاجه ليرفعنا.

يساعد تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي على تحويل البيانات الضخمة إلى بيانات واضحة. فهو يُسلّط الضوء على الجوانب الأكثر أهمية، ويكشف عن مواطن الضعف، ويُبرز فرصًا قد لا تُلاحظ لولا ذلك.

الشركات الأذكى ليست تلك التي تمتلك أكبر قدر من البيانات، بل هي التي تعرف كيفية استخدامها.

استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات

Astera Data Prep هي أداة لإعداد البيانات تعتمد على الدردشة ومدعومة بالذكاء الاصطناعي وتتيح لأي شخص بغض النظر عن الخلفية الفنية تنظيف البيانات وتحويلها وإعدادها بسهولة.

تعلم المزيد عن Astera إعداد البيانات