التحويل إلى بيانات والذكاء الاصطناعي: تفاصيل ورؤى مهمة

لقد حول العصر الرقمي البيانات إلى فئة جديدة من الأصول التي يمكن أن تؤدي إلى نجاح الشركات أو فشلها، وتسمى عملية إدارتها بالتحويل إلى بيانات.

لقد حققت عملية التحويل إلى بيانات مليارات الدولارات للعديد من المنظمات ومؤسسيها، كما دمرت أيضًا تلك التي رفضت التحويل إلى بيانات.

إلى جانب الذكاء الاصطناعي، توفر عملية التحويل الرقمي أداة فريدة لتحويل الصناعات وإعادة تشكيل الأعمال والتفاعلات مع العملاء وتعزيز الأرباح حيث لم يكن من الممكن أن يبدو أي شيء غير موجود في السابق.

يستكشف هذا المدوّن العلاقة بين البيانات والذكاء الاصطناعي، ويلقي الضوء على الفرص المختلفة والابتكارات التجارية التي يمكن أن تنتج عنها.

ما هي عملية التحويل إلى بيانات؟

إن التحويل إلى بيانات هو عملية جمع وتحليل واستخدام البيانات التي يتم توليدها من مصادر مختلفة، لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة. يمكن أن يساعد التحويل إلى بيانات في تحويل أي عمل تجاري من خلال تقسيم الأجزاء المختلفة من عملياته إلى معلومات قابلة للقياس يمكن تتبعها ومراقبتها وتحليلها لاحقًا. تؤدي هذه العملية بطبيعة الحال إلى تحسينات في المنتجات والخدمات.

تعتمد فلسفة التحويل إلى بيانات على فهم المعلومات باعتبارها أصلًا - لأن الشركة يمكنها بسهولة تحقيق ميزة اقتصادية من خلال الاستفادة من المعلومات المتاحة لها. وبالتالي، فإن العديد من الشركات الباقة المجانية و فريميوم أصبحت الخدمات موجودة اليوم بفضل الفوائد الاقتصادية الناجمة عن التحول إلى البيانات.

فوائد التحويل إلى بيانات

هناك فوائد عديدة لتحويل الأعمال إلى بيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي، مما سيؤدي إلى تحسين الكفاءة والإنتاجية والأرباح للشركة. إليك بعض هذه الفوائد.

1. فهم العملاء:ستوفر لك التحليلات رؤى عميقة حول عملائك وسلوكياتهم ورغباتهم وتفضيلاتهم. لذا، فإن التحويل إلى بيانات أمر ضروري لأي عمل يركز على العملاء.
2. البحث في الاتجاهات:إن تحليل البيانات من عملك سيوضح لك إلى أين تتجه الأمور. يمكنك اكتشاف الاتجاهات والبحث في تلك الاتجاهات واكتشاف الأفكار التي يمكن أن تمكن عملك من الانضمام إلى هذه الموجة بشكل مربح.
3. رؤى:إن إجراء تحليل البيانات من وقت لآخر يمكن أن يزودك بمعلومات قيمة لم تكن تتوقعها أبدًا، والتي يمكن أن تؤدي إلى تحويل عملك وثرواتك.
4. زيادة الكفاءة:غالبًا ما تؤدي الرؤى المستندة إلى البيانات إلى زيادة كفاءة المؤسسات مع تحولها إلى عمليات أكثر إنتاجية أو تقليل العمليات المهدرة. وقد يشمل هذا أيضًا الأتمتة.
5. خفض التكاليف:يمكن أن تساعدك الرؤى والأنماط المستمدة من عملية التحويل إلى بيانات في خفض التكاليف التشغيلية، وهو أمر إيجابي.
6. التركيز مع 80/20:يمكن أن تكشف البيانات التحويلية عن جميع الأنظمة غير المتوازنة واستخدام الموارد في الشركة، مما يساعد المؤسسة على إعادة تنظيم تركيزها وتعزيز الإنتاجية.
7. التحليلات التنبؤية:يمكن أن تستخدم بيانات الذكاء الاصطناعي البيانات التاريخية للشركة للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، وتؤدي هذه الرؤية إلى التركيز بشكل أفضل على الصناعة والاستثمارات لتحقيق عوائد أفضل.

دور الذكاء الاصطناعي في التحول إلى البيانات

في حين كان تحليل البيانات تقليديًا أمرًا يدويًا يقوم به المحللون، فإن إدخال الذكاء الاصطناعي يجعل المهمة أسهل ويسمح للشركات الناشئة الأصغر بتحمل مستويات أعلى من ذكاء الأعمال التي كانت في السابق مخصصة للمتميزين.

فيما يلي الأدوار/الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي في عملية تحويل البيانات.

• استخراج المعلومات بسرعة:من الأنماط إلى الاتجاهات وجميع أنواع الأفكار، يمكن للذكاء الاصطناعي استخراجها بسرعة من مجموعات البيانات الكبيرة - أسرع بكثير من قدرة أي محلل بيانات بشري.
• تحسين صنع القرار:إن وجود مصدر سريع وموثوق به نسبيًا لمعلومات الأعمال سيمكن أي فريق أو مؤسسة من اتخاذ الخطوات الصحيحة بسرعة وحسم.
• كفاءة معززة:تمكّن الذكاء الاصطناعي أي منظمة من استخراج المزيد من البيانات بتكلفة أقل، وبالتالي تعزيز الكفاءة التشغيلية من خلال تقليل الجهد البشري والوقت والطاقة.
• أتمتة المهام:إن جمال دمج الذكاء الاصطناعي في عملية تحويل البيانات في الشركة هو أن الأتمتة الكاملة تصبح أسهل لأن معظم العمل قد تم بالفعل. كل ما تحتاجه بعد ذلك هو بضع قواعد لتحديد الشروط التي ينبغي أن تؤدي إلى تشغيل العمليات الآلية، وهذا كل شيء.

مصادر البيانات الشائعة

يمكن الحصول على البيانات لأغراض التحويل إلى بيانات من أي مصدر، طالما كان موثوقًا به. يعتمد المصدر المثالي بالنسبة لك على نوع عملك وما تنوي إنجازه. فيما يلي بعض المصادر الشائعة.

• أجهزة ومستشعرات إنترنت الأشياء:يمكن أن يشمل ذلك أجهزة إنترنت الأشياء المتصلة مباشرة بالويب أو أجهزة الاستشعار العادية التي يمكن للشركة جمع المعلومات منها بطرق أخرى.
• وسائل التواصل الاجتماعي:يمكن للشركات التي تركز على العملاء اكتساب الكثير من المعرفة من خلال جمع أكبر قدر ممكن من البيانات من التفاعلات عبر وسائل التواصل الاجتماعي.
• التجارة الإلكترونية:تعتبر جميع منصات التجارة الإلكترونية منجمًا ذهبيًا سلوكيًا للشركات الراغبة في استخراج البيانات.
• برمجة تطبيقات الجوال:يمكن للتطبيقات المحمولة المجانية والمتميزة جمع قدر كبير من المعلومات حول مستخدميها والتي يمكن للمطورين استخدامها بطرق مبتكرة عديدة.
• تحليلات المواقع:حتى المواقع الإلكترونية التي تبدو عادية يمكنها إنتاج الكثير من البيانات ذات المغزى عند تعقبها بشكل صحيح باستخدام أدوات مثل  Google Analytics.
• الأجهزة الطبية:يمكن أن تكون السجلات الطبية، والأدوات الإلكترونية، وكل شيء آخر يلتقط البيانات الطبية مصادر جيدة للبيانات.
• المعاملات المالية:عادةً ما تقوم الشركات التي توفر البنية التحتية المالية باستخراج كميات هائلة من السجلات المالية للحصول على مجموعة واسعة من المعلومات المتعلقة بالعملاء والاحتيال والتحسين.
• المستودعات وسلاسل التوريد:من خلال مراقبة كل مستوى من مستويات سلاسل التوريد والمستودعات، يمكن للشركات إنتاج بيانات كافية لتبسيط عملياتها إلى الأبد.
• قواعد البيانات العامة والخاصة:من الملفات المسطحة إلى MySQL وMariaDB وقواعد البيانات المخصصة في عمليات النشر المحلية والسحابية المختلفة، فإن كل مصدر معلومات منظم هو مصدر بيانات جيد.
• السجلات الحكومية: لا يحتاج شرح.
• أنظمة المراقبة:يمكن استخراج كل من الصور وبيانات الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي.

مجالات تطبيق البيانات والذكاء الاصطناعي

من الناحية النظرية، يمكن الاستفادة من البيانات لتحسين عروض أي منظمة في أي سوق. ومع ذلك، إليك الصناعات التي يتم فيها بالفعل تطبيق البيانات والذكاء الاصطناعي بنجاح.

• تصنيع
• الخدمات المصرفية والمالية
• قطاع الرعاية الصحية
• الروبوتات
• زراعة
• أنظمة التعلم الشخصية
• توصيات مخصصة للمنتجات والخدمات
• أنظمة مشاركة الرحلات مثل Uber و Lyft
• الملاحة باستخدام نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) والتقنيات ذات الصلة
• البيع بالتجزئة والمبيعات
• أنظمة التأمين
• الموارد البشرية ومطابقة العمل
• المركبات ذاتية القيادة
• الصيانة التنبؤية للآلات
• الكشف عن الغش
• محركات البحث والتصنيف

الاعتبارات والتحديات

هناك تحديات وقضايا يجب مراعاتها فيما يتعلق بمشاريع البيانات والذكاء الاصطناعي. وفيما يلي بعض التحديات والقضايا الرئيسية.

1. تعقيد:يمكن أن تكون إدارة البيانات واستخدام الذكاء الاصطناعي لتحليلها أمرًا معقدًا، وغالبًا ما يتطلب موظفين مدربين أو ذوي خبرة.
2. التحيز الخوارزمي:قد تتعرض نماذج الذكاء الاصطناعي للتحيز عندما يتم تدريبها باستخدام بيانات أحادية الجانب. على سبيل المثال، عند تدريب نموذج روبوت بوجوه قوقازية فقط، سيكون هناك بالطبع مشاكل مع الوجوه الآسيوية والأفريقية.
3. موارد الحوسبة:قد تتطلب عملية التحويل إلى بيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي موارد حوسبة عالية إذا كنت تدير عمليات كبيرة.
4. جودة البيانات:إن مبدأ "القمامة تدخل والقمامة تخرج" ينطبق دائمًا. وبغض النظر عن مدى جودة نموذج الذكاء الاصطناعي، فإن المدخلات التي تقدمها له تحدد النتائج التي تحصل عليها منه.
5. التحديات الأمنية:قد تكون نماذج الذكاء الاصطناعي عرضة للهجمات. بالإضافة إلى ذلك، هناك أيضًا مخاطر تتعلق بخصوصية البيانات والمخاطر المرتبطة بها والتي يجب مراعاتها.
6. التدقيق المطلوب:إذا كنت تنوي استخراج معلومات من المستخدمين، فمن الأفضل أن تكون على دراية بقوانين وأنظمة حماية البيانات في السلطات القضائية ذات الصلة.
7. العواقب غير المقصودة:يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تبدأ إجراءات قد تؤدي لاحقًا إلى عواقب غير مقصودة أو لا تظهر إلا بعد فوات الأوان. من يتحمل اللوم؟
8. النزوح الوظيفي:إن أتمتة عملية التحويل إلى بيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي تؤدي بطبيعة الحال إلى تعطيل القوى العاملة. على الرغم من أن نتائج التحويل إلى بيانات قد تؤدي بنفس القدر إلى زيادة الطلب على العمال المهرة الجدد.

كيفية تحويل مؤسستك إلى بيانات

إن تحويل مؤسستك إلى بيانات عملية مستمرة لا تتطلب منك سوى اتخاذ خطوات في الاتجاه الصحيح. ولكن كما يتضح من العديد من الشركات، لا توجد قواعد صارمة لعملية التحويل إلى بيانات. وفيما يلي بعض الخطوات التي ستحتاج إلى اتخاذها.

• استثمر في البنية التحتية للبيانات، بما في ذلك الأجهزة والبرامج وأجهزة الاستشعار وأجهزة إنترنت الأشياء.
• جمع وتخزين البيانات من أكبر عدد ممكن من المصادر.
• قم بإنشاء ثقافة تعتمد على البيانات في مؤسستك من خلال تحديد كيفية استخدام المعلومات في العمل.
• ضع سياسات لضمان جودة البيانات التي تجمعها.
• دمج البيانات من أكبر عدد ممكن من الأنظمة والأقسام عن طريق مركزية مستودعات البيانات الخاصة بك.
• تعزيز التعاون بين علماء البيانات وبقية المنظمة.
• ابدأ بمشروع صغير سهل، ثم قم بتوسيع نطاق تحويل البيانات الخاص بك مع اكتساب المزيد من الخبرة.

كيفية إجراء تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي

بعد تحويل مؤسستك إلى بيانات، يمكنك إجراء تحليل الذكاء الاصطناعي لبيانات شركتك باستخدام الخطوات التالية.

1. تحديد الأهداف:تحتاج أولاً إلى معرفة نوع الرؤى أو النتائج أو الأنماط التي تأمل في الحصول عليها من العملية. ويجب أن تتوافق هذه مع احتياجات عملك أيضًا.
2. اختر نهج الذكاء الاصطناعي:ستحتاج أيضًا إلى اختيار تخصص الذكاء الاصطناعي المناسب الذي يمكن أن يساعدك في تحقيق أهدافك. على سبيل المثال، معالجة اللغة الطبيعية، أو خوارزمية التعلم الآلي، أو نموذج التعلم العميق.
3. جمع البيانات وتنظيفها:هنا تحتاج إلى تنظيم جميع بياناتك من مصادر مختلفة ومعالجتها مسبقًا وتجهيزها للاستخدام.
4. تدريب نموذج مخصص أو استخدام نموذج تم إنشاؤه مسبقًا:تأتي بعض أدوات تحليل الذكاء الاصطناعي مع نماذج مُدرَّبة مسبقًا يمكنك استخدامها على الفور. وإلا، فسيتعين عليك أولاً تدريب نموذج أو ضبط نموذج مُدرَّب بالفعل باستخدام معظم البيانات التي جمعتها.
5. التحقق من صحة النموذج وتحسينه:بعد التدريب، تحتاج إلى تقييم جودة نموذجك في استخراج الأفكار وتحديد الأنماط والتنبؤات لمعرفة ما إذا كان مناسبًا لك أم أنه يحتاج إلى مزيد من التدريب.
6. التحليل والتصور:إذا سارت الأمور على ما يرام، فيمكنك الآن إجراء تحليلك ونشر النتائج مع توضيحات مرئية جيدة للمساعدة في رسم مسار مؤسستك. ويمكن لأولئك الذين يسعون إلى أتمتة العمليات أن يتقدموا بالأمور إلى ما هو أبعد من ذلك.

قائمة بأفضل أدوات تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي

• التابلوه لوحة حية
• رابيدماينر
• KNIME
• PyTorch
• H2O.ai
• قرد تعلم
• جوجل السحابية التلقائية
• جوجل كولاب
• داتا روبوت
• مايكروسوفت باور بى
• أكيو
• البوليمر

الشركات التي تستخدم البيانات والذكاء الاصطناعي

تستخدم العديد من الشركات في مختلف أنحاء العالم بالفعل تقنية التحويل إلى بيانات والذكاء الاصطناعي لتحقيق أفضلية على منافسيها أو لأغراض أخرى. وفيما يلي قائمة قصيرة ببعض هذه الشركات الكبرى وكيفية تطبيقها لهذه التقنيات.

1. Google:تطبق جوجل البيانات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع للعديد من المهام، بما في ذلك ترتيب محرك البحث، والتعرف على الصور، واستهداف الإعلانات، ومعالجة اللغة الطبيعية.
2. Amazon:تستخدم شركة البيع بالتجزئة العملاقة هذه البيانات لتوصيات المنتجات وتحسين سلسلة التوريد، من بين أمور أخرى.
3. Facebook:من موجزات مخصصة إلى استهداف الإعلانات والتعرف على الصور، لا يظل فيسبوك بعيدًا عن البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي.
4. Netflix:يتم استخراج البيانات حول تفضيلات المستخدمين وسلوكهم لإنشاء توصيات مخصصة للأفلام والبرامج التلفزيونية. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم الشركة هذه البيانات للتنبؤ بالطلب على إنتاجات المحتوى الأصلي.
5. اوبر:تعتمد توصيات المسارات على الذكاء الاصطناعي والبيانات للعمل بشكل جيد. بالإضافة إلى تحسين الأسعار.
6. تسلا:تعتمد سيارات تيسلا ذاتية القيادة على البيانات المباشرة من بيئة السيارة لاتخاذ قرارات القيادة والتنقل في الشوارع.
7. Airbnb:من نتائج البحث إلى التوصيات المخصصة واكتشاف الاحتيال، تستخدم Airbnb أيضًا البيانات مع استراتيجيات الذكاء الاصطناعي.

الأسئلة الشائعة

فيما يلي بعض الأسئلة الشائعة المتعلقة بتحويل البيانات التجارية إلى بيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي.

س: كيف تعمل البيانات والذكاء الاصطناعي معًا؟

ج: التحويل إلى بيانات هو العملية التي توفر حجمًا كبيرًا من البيانات للشركة لاستخراج رؤى، بينما يجد الذكاء الاصطناعي الأنماط والاتجاهات من البيانات.

س: ما هي بعض تطبيقات البيانات والذكاء الاصطناعي؟

أ: تشمل تطبيقاتهم محركات البحث، وسلاسل التوريد، والتوصيات المخصصة، وأتمتة المهام، والتصنيع، وغير ذلك الكثير.

س: هل ستحل البيانات والذكاء الاصطناعي محل الوظائف البشرية؟

ج: نعم ولا. نعم، لأنه يقلل من الحاجة إلى المزيد من العمل اليدوي من قبل البشر، مما يؤدي إلى انخفاض الوظائف المرتبطة بالبيانات. ولا، لأنه يخلق أيضًا المزيد من فرص العمل في الشركات.

س: هل تشكل البيانات الرقمية تهديدًا للخصوصية الفردية؟

ج: يعتمد هذا على الشركة التي تجمع البيانات وما تستخدمه من أجله. في كل الأحوال، تطبق العديد من الولايات القضائية قوانين خاصة بخصوصية البيانات لحماية المستخدمين.

الخاتمة

في الختام، لقد رأيتم كيف أن التآزر بين البيانات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي يساعد في إحداث تغييرات جذرية في الصناعات عبر الإنترنت وحول العالم، بدءًا من المدفوعات الرقمية إلى محركات البحث والتصنيع والصيانة التنبؤية والمركبات ذاتية القيادة.

من المؤكد أن هذا الاتجاه لن يختفي في أي وقت قريب. لذا، فمن الأفضل لشركتك أن تبدأ في تطبيقه بالفعل أو أن تبدأ الآن.