الآلي, لا كود مكدس البيانات
تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.
كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل مستقبل ذكاء الأعمال والتحليلات
يظهر الذكاء الاصطناعي بسرعة كلاعب رئيسي في ذكاء الأعمال (BI) والتحليلات في مشهد الأعمال القائم على البيانات اليوم. بفضل القدرات المتقدمة في جمع البيانات وتحليلها وصنع القرار ، فإن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على إحداث ثورة في كيفية تعامل الشركات مع الاستراتيجيات القائمة على البيانات.
وقد أظهرت الدراسات الحديثة ذلك يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين أداء التحليلات بنسبة 69٪. مع استمرار تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضجها ، فإن اندماجها في ذكاء الأعمال والتحليلات يفتح فرصًا جديدة للنمو والابتكار.
دعونا نلقي نظرة فاحصة على كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتحويل مستقبل ذكاء الأعمال والتحليلات وماذا يعني ذلك للشركات التي تتطلع إلى البقاء في الطليعة.
أعلى 6 AI- موجهة استراتيجيات ل ذكاء الأعمال والتحليلات
جمع البيانات الآلي
تواجه الشركات اليوم التحدي المتمثل في جمع كميات هائلة من البيانات وتحليلها لدعم مبادراتها القائمة على البيانات. لسوء الحظ, حتى 90٪ من المعلومات المهمة للأعمال مدفون في مصادر غير منظمة ، مثل ملفات PDF ورسائل البريد الإلكتروني و TXT وتنسيقات الملفات الأخرى.
لمواجهة هذا التحدي ، ظهرت حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي بقدرات متقدمة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، والتعرف البصري على الأحرف (OCR) ، ورؤية الكمبيوتر. يمكن لهذه الأدوات تحديد واستخراج البيانات ذات الصلة بشكل فعال من مصادر غير منظمة.
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط والعلاقات داخل البيانات ، وتمكينها من استخراج البيانات بدقة. وهذا بدوره يمكّن الشركات من أتمتة المهمة التي تستغرق وقتًا طويلاً لإدخال البيانات يدويًا ومعالجتها ، فتح البيانات لمبادرات ذكاء الأعمال والتحليلات.
علاوة على ذلك، مدعوم بالذكاء الاصطناعي الآلي البيانات جمع أيضا تحسنs جودة البيانات عن طريق تقليل احتمالية حدوث أخطاء بشرية شائعة أثناء الإدخال اليدوي للبيانات. من خلال المساعدة الأعمال أتمتة جمع البيانات، منظمة العفو الدولية يتيح الوصول إلى البيانات المقيدة ، مما يمكنهم من استخراج البيانات الهامة أفكار.
برنامج DataPrep الذكي
Hالبيانات عالية الجودة هي ضرورية ل دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع تينغ أقصى استفادة من حل BI. لكنكشفت دراسة فوربس حتى 84٪ من البيانات يمكن أن يكون غير جدير بالثقة. لحسن الحظ ، AI-تمكين البيانات الإعدادية يمكن أن تحسن جودة البيانات بعدة طرق.
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأخطاء في البيانات وتصحيحها في الوقت الفعلي ، وتقليل عدم الدقة إلى الحد الأدنى وضمان الوصول إلى بيانات دقيقة وموثوقة. بينما في بعض الأوقات يمكن أن تستمر مشكلات الجودة الأساسية ، كثير حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي تمكين المستخدمين من بيانات الملف الشخصي ، وتحديد الأنماط المخفية والشذوذ تلقائيًا.
في حالة مثل، بيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكن التحقق من صحة البيانات مقابل القواعد المحددة مسبقًا ، تسليط الضوء تلقائيًا على الأخطاء الأساسية. من خلال تحديد مشكلات الجودة في وقت مبكر ، يمكن للشركات معالجتها بشكل استباقي وتصحيحها قبل أن تولد رؤى مضللة.
علاوة على ذلك ، تستخدم أنظمة إعداد البيانات الذكية "التعلم في حلقة التغذية الراجعة" لتحليل أدائها بشكل مستمر وضبط الخوارزميات بناءً على الأخطاء المحددة. هذا يحسن الدقة ، خاصة بالنسبة للبيانات المعقدة أو غير المهيكلة. من خلال عملية التعلم هذه ، تصبح هذه الأدوات أكثر دقة في معالجة مشكلات إعداد البيانات الشائعة تلقائيًا.
وبالمثل ، يمكن لعلماء البيانات الاستفادة البحث الغامض الذي تم تمكينه بواسطة الذكاء الاصطناعي للحفاظ على تناسق البيانات من خلال تحديد ومطابقة قيم متشابهة ولكن ليست دقيقة في مجموعة بيانات. ل مثل, it يمكن تحديد "Jonh Doe" و "John Doe" كعميل واحد على الرغم من اختلاف الهجاء إذا كانت السمات الأخرى متطابقة. عمليات البحث هذه ضرورية عند التعامل مع البياناتجي الأخطاء الإملائية أو المطبعية أو غيرها من التناقضات.
يمكن للبحث الضبابي أيضًا تحديد السجلات المكررة ودمجها ، مما يساعد على تنظيف مجموعات البيانات والتخلص من التكرار. يمكن للشركات اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات بثقة أكبر من خلال تحسين الجودة الشاملة ودقة البيانات.
أخيرًا ، يمكن أن يُحدث الإعداد الذكي للبيانات ثورة في ذكاء الأعمال المستند إلى السحابة من خلال أتمتة معالجة البيانات وتحليلها. من خلال الميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، يمكن لأدوات إعداد البيانات والسحابة BI أتمتة تنقية البيانات والتكامل والتحويل ، وتوفير الوقت وتحسين جودة البيانات.
نتيجة لذلك ، تصل المؤسسات إلى الرؤى بشكل أسرع ، وتتمتع بحوكمة البيانات المحسنة ، وإدارة جودة البيانات. يُمكّن الإعداد الذكي للبيانات المؤسسات من اتخاذ قرارات موثوقة ودقيقة ومستنيرة بشكل أسرع ، وإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للبيانات في مشهد أعمال ديناميكي.
مولدة بالذكاء الاصطناعي البيانات التركيبية
Sالبيانات الاصطناعية is بيانات تم إنشاؤها بشكل مصطنع مشابهة إحصائيًا للعالم الحقيقي معلومات. مع تزايد استخدام الشركات لذكاء الأعمال ، يمكن أن تساعد الاستفادة من البيانات التركيبية في التغلب على تحديات الوصول إلى البيانات ومخاوف الخصوصية.
على سبيل المثال ، في مجال الرعاية الصحية ، يمكن لخبراء البيانات استخدام البيانات التركيبية لتدريب نماذج التعلم الآلي (ML). من خلال استبدال بيانات المرضى المحدودة ، يمكن أن تساعد البيانات التركيبية نماذج ML في اكتشاف العلامات المبكرة للأمراض.
وبالمثل ، يمكن للخبراء الماليين الاستفادة من البيانات التركيبية لتدريب النماذج على التنبؤ بأسعار الأسهم أو اكتشاف النشاط الاحتيالي إذا كانت تفتقر إلى البيانات التاريخية أو إذا كان هناك نقص في المعروض.
أيضًا ، يمكن لمجموعات البيانات التركيبية محاكاة سيناريوهات مختلفة ، وهو أمر مفيد بشكل خاص في صناعة النقل. هنا ، يمكن لخبراء سلسلة التوريد الاستفادة من البيانات التركيبية لمحاكاة ظروف حركة المرور واختبار فعالية خوارزميات تحسين المسار المختلفة.
من خلال الاستفادة من البيانات التركيبية ، يمكن للشركات اكتساب رؤى قيمة واتخاذ قرارات أفضل دون الاعتماد فقط على بيانات العالم الحقيقي. مع تطور أدوات ذكاء الأعمال ، يمكن للبيانات التركيبية أن تحفز التبني المبكر للتقنيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
ضغط النموذج
ظهرت تقنيات ضغط النماذج كعوامل تمكين حاسمة في عصر صنع القرار المستند إلى البيانات, تقديم رؤى أسرع وأكثر كفاءة وأكثر دقة. هؤلاء تساعد التقنيات في تقليل حجم نماذج الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على دقتها.
تتمثل إحدى أهم مزايا ضغط النموذج في السرعة التي يجلبها لتكوين الأفكار. من خلال تقليل الوقت الذي يستغرقه تكوين الأفكار ، يمكن للشركات الاستجابة بسرعة أكبر لظروف السوق المتغيرة واكتساب ميزة تنافسية.
ميزة أخرى مهمة لضغط النموذج هي قدرته على تقليل البصمة الذاكرة للنماذج. هذا مفيد بشكل خاص في البيئات ذات الموارد التكنولوجية المحدودة. متطلبات النطاق الترددي للنماذج المضغوطة لأدوات ذكاء الأعمال ، مما يجعلها أكثر كفاءة لتخزين المعلومات ومعالجتها. وبالتالي ، تحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي.
أخيرًا ، يمكن أن يؤدي ضغط النموذج إلى تحسين دقة النماذج عن طريق تقليل التجهيز الزائد. بمعنى آخر ، يعمل ضغط النموذج على تبسيط خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، مما يجعلها أفضل في عمل تنبؤات مقابل البيانات الجديدة. نتيجة لذلك ، تصبح النماذج أكثر قوة ضد الضوضاء والقيم المتطرفة، يؤدي إلى تنبؤات أكثر دقة ونتائج أفضل لصنع القرار للشركات.
التحليلات التنبؤية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي
تعمل التحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تغيير كيفية عمل الشركات من خلال توفير رؤى وتوقعات لا مثيل لها. تم تصميم هذه الخوارزميات المتقدمة لتحليل البيانات الأكبر والأكثر تعقيدًا بسهولة ، مثل البيانات الضخمة ، مما يمنح الشركات رؤى في الوقت الفعلي كان من المستحيل تحقيقها في السابق. يمكنهم اكتشاف الأنماط المخفية داخل البيانات الضخمة ومصادر البيانات الحية مثل مستودعات البيانات.
مكّنت تحليلات الذكاء الاصطناعي شركات الشحن من تحسين طرقها وجداول التسليم. على سبيل المثال ، من خلال تحليل البيانات المتعلقة بأنماط حركة المرور وظروف الطقس وجداول التسليم في الوقت الفعلي ، يمكن للنظام إنشاء المسار الأكثر كفاءة لكل شحنة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تقليل تكاليف النقل وتحسين أوقات التسليم وزيادة رضا العملاء في نهاية المطاف.
وبالمثل ، يمكن للخدمات المالية استخدام التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحديد ومنع الاحتيال من خلال تحليل بيانات المعاملات في الوقت الفعلي. دتوفر مستودعات ata الأساس الضروري للبيانات التاريخية ، وتدعم تحليل وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. باستخدام التحليلات التنبؤية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، يمكن للمؤسسات المالية تعزيز قدرات الكشف عن الاحتيال وحماية العملاء والأصول وإدارة العمليات بأمان.
وبالمثل ، يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أيضًا مساعدة المؤسسات في تقسيم العملاء إلى شرائح وتحسين استبقاء العملاء من خلال توقع العملاء الذين من المحتمل أن يظلوا أو يغادروا. نتيجة لذلك ، يمكن للمؤسسات إنشاء استراتيجيات احتفاظ شخصية بكفاءة أكبر. مع استمرار تطور تقنية الذكاء الاصطناعي ، من المرجح أن تصبح التحليلات التنبؤية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من ذكاء الأعمال عبر الصناعات.
تتجه المؤسسات بشكل متزايد إلى الذكاء الاصطناعي ، سواء في مجال الرعاية الصحية أو البيع بالتجزئة أو التصنيع ، لمساعدتها على فهم البيانات بشكل أفضل واتخاذ قرارات تجارية أكثر استنارة. بمساعدة التحليلات التنبؤية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، يمكن للشركات اكتساب ميزة تنافسية ، وزيادة الكفاءة ، ودفع النمو في النهاية.
الذكاء الاصطناعي التكيفي
تُحدث أنظمة الذكاء الاصطناعي التكيفية ثورة في طريقة تعامل الشركات مع مبادرات ذكاء الأعمال والتحليلات. توفر هذه الأنظمة ميزات قوية للذكاء الاصطناعي تسمح للمؤسسات بنشر نماذج تنبؤية وتوقع تتعلم من التجارب السابقة وتتكيف مع سيناريوهات العالم الحقيقي المتغيرة.
من خلال الجمع بين ذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي التكيفي ، يمكن للشركات اكتساب رؤى شخصية يمكن استخدامها لتخصيص استراتيجيات التسويق والمبيعات وخدمة العملاء للعملاء الفرديين.
توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي التكيفية أساسًا لبناء خطوط أنابيب هندسية أقل صرامة أو بناء نماذج ذكاء اصطناعي يمكنها التكيف ذاتيًا في الإنتاج ، مما ينتج عنه أنظمة أكثر مرونة ومرونة.
تسمح هذه المرونة للشركات بالاستجابة للبيئات المتغيرة ، وبيانات التدريب المحدودة ، وتخصيص النتائج المعممة ، مما يتيح اتخاذ قرارات أفضل ومعالجة بيانات أكثر كفاءة.
تستفيد العديد من الشركات في مختلف الصناعات بالفعل من أنظمة الذكاء الاصطناعي التكيفية لزيادة القيمة. على سبيل المثال ، قامت شركة Dow ، وهي شركة تصنيع مواد كيميائية أمريكية ، بنشر أنظمة ذكاء اصطناعي تكيفية لتحسين تحليلات المؤسسة الخاصة بها. وقد أدى هذا النشر إلى ملف 320٪ زيادة في القيمة المتولدة من خلال منصة التحليلات.
تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي التكيفية على تغيير طريقة تعامل الشركات مع معالجة البيانات واتخاذ القرار وخدمة العملاء. من خلال الاستفادة من قوة هذه الأنظمة ، يمكن للشركات اكتساب ميزة تنافسية من خلال تحسين التخصيص وزيادة الكفاءة ودفع النمو.
اعتماد الذكاء الاصطناعي لتحليلات وذكاء الأعمال المتقدم
يقدم الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من المزايا التي يمكن أن تعزز بشكل كبير قدرات ذكاء الأعمال والتحليلات. من التنبؤات الأكثر دقة والرؤى في الوقت الفعلي إلى التوصيات الشخصية ، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الشركات على فهم عملائها بشكل أفضل ، وتحسين العمليات ، وفي النهاية دفع النمو والربحية.
هكذا قال، قد يكون اعتماد الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال والتحليلات أمرًا صعبًا بدون الأدوات المناسبة. بدون إدارة البيانات المناسبة ، تكافح الشركات للوصول إلى البيانات المطلوبة لتطبيق الذكاء الاصطناعي واستخدامها ، مما قد يؤدي إلى نتائج سيئة أو حتى فشل.
توفر الاستفادة من منصة إدارة البيانات الشاملة الأساس اللازم لمبادرات الذكاء الاصطناعي الناجحة. إنه يبسط تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي ، ويقلل من التعقيد ، ويسمح للمؤسسات باستخلاص رؤى ذات مغزى من بياناتها مع الحفاظ على معايير جودة البيانات والأمان والامتثال.
هل تريد أن ترى كيف Astera هل يمكن أن تساعد مؤسستك في تحقيق أهداف الذكاء الاصطناعي الخاصة بها؟
اتصل بنا اليوم لمعرفة المزيد عن نظامنا الأساسي لإدارة البيانات وكيف يمكنه تبسيط نشر وتوسيع نطاق نماذج الذكاء الاصطناعي ، وتقليل وقت وتكلفة تطبيق الذكاء الاصطناعي ، وفي النهاية ، منحك ميزة تنافسية.
اسمحوا Astera كن شريكك في قيادة الكفاءة التشغيلية وتعزيز تجربة العملاء من خلال الرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي. قم بالتسجيل في أ عرض مخصص!
