أصبحت أساليب وآليات الذكاء الاصطناعي تتداخل في مختلف المجالات لاسيما مجال تحليل البيانات وخاصة البيانات الضخمة، الأمر الذي يجعل كلا من الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة، لا ينفصلان نظرًا للنتائج المثالية التي حققها الذكاء الاصطناعي منذ ظهوره في عملية التحليل.
لأن الشركات الضخمة عادةً ما تتعامل مع عدد ضخم من البيانات الأمر الذي يترتب عليه فرض العديد من التحديات على المستوى الاستراتيجي والإبداعي على حدّ سواء، ومن هنا ظهرت الحاجة الماسة إلى الذكاء الاصطناعي.
نظرًا لقدرته الهائلة على التعامل مع تلك البيانات وتحليلها بشكل دقيق مهما كانت معقدة، للوصول إلى أفضل الحلول.
الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة معًا
قد يجد البعض أنهما مجالان مختلفان تمامًا فكيف يمكن أن تربط بينهما علاقة وثيقة، ولكن على الرغم من هذا الاختلاف إلا أنه ساعد على توليد علاقة وثيقة، نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يتمتع بقدرته العالية على التعامل مع مختلف البيانات مهما كان مدى تعقيدها وتحليلها. يمكنكم التعرف على أنواع الروبوتات الذكية.
بالتالي يساعد ذلك على الوصول إلى الموارد الضخمة التي تساعد على اتخاذ قرارات أكثر دقة بما يتعلق بالأنظمة والكفاءات المختلفة، ولكن لا تسير تلك العلاقة الوثيقة على وتيرة واحدة بل تتم وفقًا لبعض القواعد التي يتم توثيقها بشكل دقيق مع نظام بيانات الذكاء الاصطناعي. يمكنكم الاطلاع على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي للأعمال.
لكي تساعد على تغذية النظام بالشكل المطلوب دون وجود أي نوع من التعقيد، نظرًا أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي والبيانات قدّ تكون معقدة بشكل كبير، ولكنها أساسية من أجل إتمام العمليات المختلفة فيما يتعلق بالشركات والمؤسسات المختلفة. يمكنكم التعرف على أفضل التطبيقات لتحسين الإنتاجية.
لكي تساهم بشكل فعال في إدارة هذا النطاق الضخم بالشكل المطلوب، لكن تكمن العلاقة الأساسية بين الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة في عملية تحويل البيانات إلى تنسيق مفهوم يُمكن للكمبيوتر التعامل معه، وهذا هو الدور الأساسي للذكاء الاصطناعي. يمكنكم التعرف على نماذج الربح من التطبيقات.
ثم تأتي العمليات المختلفة التي تتمثل في فرز تلك البيانات وتحسينها واتخاذ القرارات التي تتعلق بتلك الأعمال وفقًا لتلك التحليلات والنتائج.
كيف يتم تحليل البيانات الضخمة بواسطة الذكاء الاصطناعي
كما وضحنا أن العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة هي علاقة ترابط من المقام الأول، أي يكمل كل منهما البعض الآخر بشكل متآزر، وهذا الأمر يتم من خلال:
- أولًا يتم البدء في جمع البيانات الضخمة، وتلك الخطوة تشمل البيانات المنظمة والغير منظمة البسيطة والمعقدة، وذلك عادةً يتم من مصادر مختلفة سواء من مواقع التواصل الاجتماعي وتفاعلات العملاء وأجهزة الاستشعار المختلفة وغيره.
- ثم يتم البدء في تخزين تلك البيانات بشكل منظم، ومن ثم معالجتها لكي يتم الوصول إلى البيانات المطلوبة، لتتمكن خوارزميات الذكاء الاصطناعي من التعامل معها.
- قبل الشروع في تحليل البيانات من قبل الذكاء الاصطناعي يتم العمل على معالجة البيانات وتنظيفها ثم تحويلها، لكي يتم هيكلتها في شكل نماذج تتناسب مع التعلم الآلي.
- ثم تتعامل خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتعلم الآلي مع البيانات لكي يتم التعرف على أهم الأنماط المتاحة لكي يتم الوصول إلى أفضل القرارات الدقيقة.
- هنا يتم البدء في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات المعدة وبمجرد الانتهاء من التدريب يتم عمل الإجراءات اللازمة للتنبؤ بالقرارات وفقًا للبيانات الجديدة التي تم الوصول إليها بشكل فعلي.
- اخر خطوة وهي توليد الرؤى كخطوة نهائية أي يتم تنفيذ تلك الرؤى للكشف عن خوارزميات الذكاء الاصطناعي من أنماط وحالات شاذة للوصول إلى الاتجاهات والتنبؤات من البيانات الضخمة والتي يتم استخدامها لكافة الأعراض المختلفة لكي يتم تحسين جودة الخدمات أو المنتجات التي تقدمها الشركة للعملاء.
أفضل أمثلة على الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة
نظرًا لقوة تأثير كلًا من الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة.، نجدّ أن العديد من المؤسسات الضخمة لجأت إلى استخدام تلك القوة لتحقيق أفضل النتائج، ولعل من أشهر الأمثلة على ذلك:
- التوصية المدعومة التي قامت كلًا من شركتي Netflix وAmazon بالاعتماد عليها، نظرًا لكونها تساعد على معالجة اللغات الطبيعية، الأمر الذي يساهم في التعرف على متطلبات ومشاعر العملاء بشكل دقيق من خلال التعليقات والآراء التي يطرحونها على المنتجات، للتعرف على عيوب ومميزات الخدمة للمساعدة على تحسينها.
- التعلم الآلي الذي قامت باعتماده الكثير من الشركات الضخمة وذلك للمساعدة على بقاء العميل أطول وقت ممكن على المنصة التابعة للشركة، وذلك لأن هذا الأمر يؤثر بشكل إيجابي على عملية التسوق، بل ويخلق تجربة مثالية، كما اعتمدت شركة جوجل هذه التقنية في العديد من الخدمات منها توفير النصوص التنبؤية التي تتعلق برسائل البريد الإلكتروني وغيرها لكي يتمكن الباحث من الوصول إلى المواقع المعنية.
- كما تم الاعتماد على نظام معالجة بيانات اللغة الطبيعية بهدف صياغة أكبر عدد من الرسائل البريدية والإلكترونية دون الحاجة إلى صياغة تلك الرسائل بشكل يدوي، وهذا من خلال الحصول على بيانات العملاء السابقين لعمل الحملات الترويجية، وكانت من أبرز هذه الشركات كانت ستاربكس الذي تمكنت من تصميم أكثر من 400000 رسالة بريدية بشكل أسبوعي، وتلك الرسائل تتضمن كافة العروض الترويجية المطلوب الوصول إليها لزيادة المبيعات.
مميزات تحليل البيانات بواسطة الذكاء الاصطناعي
هناك العديد من المميزات التي دفعت عدد كبير من الشركات والعلامات التجارية العالمية إلى الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة، وكانت هذه المميزات تتمثل في:
- هو الوصول إلى توقعات العملاء المختلفة، الأمر الذي يساعد في العمل على تحسين الجودة وتوفير متطلبات العملاء المختلفة، وهذا يتم وفقًا لبيانات دقيقة.
- العمل على تقوية عملية الاتصال وتحسينها بين الشركة والعملاء، وذلك للتعرف بشكل أعمق على سلوكيات وتفاعلات العملاء، للتعرف على العيوب التي يواجهونها والخدمات التي يسعون إلى الحصول عليها.
- كما أنها تلعب دور فعال في تحسين الأداء المالي للشركة، وذلك من خلال إجراء العمليات المختلفة للتعرف على الإيرادات والتكاليف لكي يتم حساب الأرباح والخسائر وغيره.
- المساهمة في اكتساب مهارات جديدة، وتلك المهارات تعود على الشركة بالإيجاب، حيث يتم التعرف على أهم ما تم الوصول إليه من الناحية التكنولوجية، وكذلك دراسة السوق بشكل دقيق، مما يعمل على إطلاق المنتجات التي تحاكي متطلبات العملاء بشكل أكثر دقة، مما يعمل على زيادة معدل المبيعات المتوقع.
- عادةً ما يتم الاعتماد على الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي في تطوير التنبؤات وخاصة التنبؤات المستقبلية، وذلك لكي يتم العمل على التخطيط الدقيق للعمليات والتطورات والاتجاهات المستقبلية للشركة للوصول إلى أفضل النتائج.
- تعدّ الخطوة الأهم هو اتخاذ القرارات الدقيقة والصائبة فيما يتعلق بعملية إدارة الشركة لكي يتم الوصول إلى النجاح المطلوب، وذلك من خلال اتخاذ القرارات الدقيقة.
الخلاصة
تعدّ عملية تحويل البيانات المختلفة إلى أصول استراتيجية من الأمور التي تساهم بشكل كبير في تعزيز كفاءة الشركة وتحسين خدماتها، وذلك لأنه من خلال هذه العملية يتم الوصول إلى القرارات الدقيقة والتعرف على احتياجات العملاء.
هذا يوضح بشكل دقيق دور الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة في تبني وجهات نظر وقرارات تحويلية مبتكرة.