القائمة الرئيسية

الصفحات

الدليل الكامل : البيانات الضخمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتأثيراتها على الأعمال

المقدمة

يحتاج كل صاحب عمل اليوم إلى معلومات وإحصاءات قيمة للبقاء على صلة بالسوق. إذا كنت بحاجة إلى تحديد جمهورك المستهدف ، ومعرفة ما يريده عملاؤك ، والتنبؤ باحتياجاتهم ، فإن البيانات الضخمة هي جزء رئيسي من عملية اتخاذ القرار. تؤدي المعالجة والتحليل الصحيح للبيانات إلى تحقيق هذه الأهداف.

الدليل الكامل : البيانات الضخمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتأثيراتها على الأعمال
الدليل الكامل : البيانات الضخمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتأثيراتها على الأعمال

نحن نتعرض لكمية مذهلة من المعلومات. وفقًا لجامعة Northeastern ، بلغ إجمالي البيانات في العالم 4.4 زيتابايت في عام 2013. ومع ذلك ، في عام 2020 ، من المتوقع أن يرتفع إلى 44 زيتابايت هائلة. تفقد هذا:

إحصائيات البيانات الضخمة


يمكن لهذه المعلومات أن تحقق قيمة للمؤسسات ، وهي الآن قادرة على الاستفادة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي في معالجتها. ونتيجة لذلك ، فإن الشركات قادرة على فهم سلوك العملاء والتأثير عليه. في عام 2018 ، اعتمدت أكثر من 50٪ من الشركات على كوكب الأرض البيانات الضخمة. فما هو بالضبط؟

ما هي البيانات الضخمة؟

تُعرّف شركة Gartner البيانات الضخمة بأنها "أصول معلومات كبيرة الحجم و / أو عالية التنوع تتطلب أشكالًا مبتكرة وفعالة من حيث التكلفة لمعالجة المعلومات تتيح رؤية محسنة وصنع القرار وأتمتة العمليات."

ببساطة ، Big Data هو مصطلح يشمل كل أداة وعملية تساعد الأشخاص على استخدام وإدارة مجموعات ضخمة من البيانات. تم إنشاء المفهوم بدافع الضرورة لالتقاط الاتجاهات والتفضيلات وسلوك المستخدم في مكان واحد (ما يسمى بحيرة البيانات) عندما يتفاعل الناس مع أنظمة مختلفة ومع بعضهم البعض. يمكن أن تساعد البيانات الضخمة الشركات على تحليل ودوافع أهم عملائها ، مع تقديم أفكار لإنشاء عروض جديدة.

ما أهمية البيانات الضخمة؟

كما ذكرنا أعلاه ، تعد البيانات جزءًا حاسمًا من فهم التركيبة السكانية المستهدفة وتحفيز العملاء. عندما يتفاعل العميل مع التقنية بطريقة نشطة أو سلبية ، يمكن إنشاء بيانات تصف أفعاله. تساهم الكاميرات وبطاقات الائتمان والهواتف الذكية والمنتجات المشتراة في توسيع ملف البيانات. إذا تم إجراء ذلك بشكل صحيح ، يمكن أن يخبر التحليل الكثير عن الشخصية والسلوك والأحداث التي تحدث في حياة العميل. يمكن للشركات استخدام هذه الأفكار لتحسين المنتج ، وتعديل استراتيجية الأعمال ، وتعزيز الحملات التسويقية - الاقتراب في النهاية من العميل المستهدف.

لسنوات ، ناقش الخبراء البيانات الضخمة وتأثيراتها التجارية. ومع ذلك ، في الآونة الأخيرة فقط تطورت التكنولوجيا إلى النقطة التي يمكن تحقيقها بالفعل. الآن ، يمكن تحليل مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة وكفاءة. أربعة وأربعون زيتا بايت في عام 2020؟ حسنًا ، ستزداد كمية البيانات المنظمة وغير المنظمة في السنوات القادمة. فقط من خلال التجميع والمعالجة ، يمكن للشركات الحصول على رؤى الذكاء الاصطناعي التي ستساعدهم على تحقيق أرباح ممتازة وتكون جاهزة للمستقبل.

حتى أصغر الشركات ستعدل عملياتها لتجربة مزايا البيانات الضخمة. سيحدث ذلك ، لأن جمع البيانات وتفسيرها أصبح أسهل من ذي قبل. نكتشف كل يوم تقنيات مبتكرة رخيصة الثمن وسهلة التنفيذ.

فوائد البيانات الضخمة مع الذكاء الاصطناعي

إن الاختراقات في تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة تفتح إمكانيات لحالات استخدام جديدة تمامًا مع أنواع إضافية من البيانات. يمكن لهذه التقنيات التعامل مع معالجة الصور والصوت والفيديو بسهولة كما لم يحدث من قبل. تحتاج البيانات الضخمة إلى ذكاء اصطناعي لفتح قيمة أعمالها على أكمل وجه. كلما زادت البيانات التي تتلقاها منظمة العفو الدولية ، أصبحت أكثر ذكاءً. لا داعي للقلق كثيرًا بشأن مساحة التخزين - كلما كان ذلك أكبر ، كلما كان ذلك أفضل!

3 طرق يمكن أن تستفيد فيها البيانات الضخمة من الذكاء الاصطناعي

ربما سمعت أن الذكاء الاصطناعي والأكثر شيوعًا في قسم التعلم الآلي يقدمان نوعًا من الأفكار لأصحاب الأعمال. دعنا نكتشف بالضبط ما يمكن أن يجلبه AI / ML للبيانات الضخمة.

الأساليب الجديدة لتحليل البيانات

ربما يكون السؤال الأكبر الذي يأتي من تنفيذ البيانات الضخمة هو كيفية التعامل مع هذه المعلومات المتنوعة بالفعل. لفترة طويلة ، استخدمت التحليلات لغات الاستعلام "مثل SQL" لاستخراج البيانات المطلوبة. ثم ، بذلوا الكثير من الجهد لتحقيق بعض الأفكار المفيدة باستخدام الأساليب القديمة للتعامل مع البيانات. لكن الآن ، AI و ML هما الوسيلة لرعاية هذه العملية.

تسريع تحليلات البيانات

لا يزال الناس مهمين جدًا في إدارة البيانات وتحليلها ، ولكن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجعل الأمور تسير بسرعة أكبر وكفاءة. إن ترك تقنيات الذكاء الاصطناعي تساعد البشر في عملية تحليل البيانات يمكن أن يؤدي في نهاية المطاف إلى اتخاذ قرارات أسرع للشركة ، مع المزيد من الأفكار.

القضاء على مشاكل البيانات

في كل مرة يتحدث الناس عن البيانات الضخمة ، يظهر السؤال حول جودة البيانات. جودة المعلومات المنخفضة تعني قيمة ضئيلة أو معدومة. يمكن أن تساعد خوارزميات ML بالتأكيد في ذلك ، لأن سر مشاريع ML هو أن 80 ٪ من الوقت الكلي يقضي على التنظيف أو إعداد المعلومات. خوارزميات ML قادرة على اكتشاف القيم المفقودة أو البعيدة ، وتطبيع البيانات وفقًا للمصطلحات الشائعة ، وتمييز السجلات المختلفة التي تصف الشيء نفسه بتقنية مختلفة قليلاً.

ماذا تعني البيانات الضخمة للأعمال؟

لقد كان تنفيذ البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي أمرًا حيويًا بالفعل للعديد من الشركات الكبرى للتغلب على منافسيها. لا يهم حقًا ما إذا كانت شركة جديدة أو شركة رائدة في السوق - جميعهم يستخدمون استراتيجيات تعتمد على البيانات لتحويل المعلومات إلى قيمة ملموسة. من الممكن العثور على حالة استخدام البيانات الضخمة في كل صناعة تقريبًا ، من تكنولوجيا المعلومات والخدمات المصرفية إلى الزراعة والرعاية الصحية.

يقر خبراء الأعمال بأن البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي يمكن أن يخلق أفكارًا جديدة للنمو والتوسع. حتى أن هناك احتمالًا بأن يصبح نوعًا جديدًا من الأعمال شائعًا قريبًا - شركات تحليل البيانات وتجميعها لصناعات معينة. الغرض الوحيد من هذه المنظمات هو معالجة التدفقات الهائلة للبيانات وتوليد رؤى. قبل أن يحدث هذا بالفعل ، يجب على الشركات تمكين قدرات البيانات الضخمة الخاصة بها بشكل مكثف للغاية. في الماضي ، تم عمل تقديرات بناءً على وجهة النظر بأثر رجعي. من خلال الاستفادة من التحليل في الوقت الفعلي ، يمكن للبيانات الضخمة تمكين التوقعات والسماح للاستراتيجيين باختبار الافتراضات والنظريات بشكل أسرع.

ما هي آثار البيانات الضخمة؟

سيحدد مستوى فهم البنية التحتية الحالية ومشاركة العملاء الفرص المتاحة للشركات لفتح رؤى خفية وكسب ميزة على المنافسين. يمكن أن توفر البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي فرصًا متعددة للنمو. الآن ، لنتحدث عن الثلاثة الأكثر أهمية.

صنع القرار بشكل أسرع وأكثر دقة

إذا قمت بدمج رؤى الذكاء الاصطناعي ، وسرعة تكنولوجيا تحليل البيانات ، والوصول إلى مصادر جديدة للمعلومات ، فستحصل على مستوى لا يمكن تصوره من اتخاذ القرار المستنير بناءً على التحليلات الذكية والدقيقة.

أتمتة محسنة

تتمثل إحدى مزايا البيانات الضخمة في القدرة على أتمتة العمليات ، مما يعزز الكفاءة. سعر الحوسبة السحابية آخذ في التناقص ، مما يجعل تخزين البيانات الضخمة بأسعار معقولة. من خلال إضافة البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات القابلة للتطوير ، سيكون جمع البيانات تلقائيًا أسهل من أي وقت مضى.

رؤى أعمق

تقدم Big Data مستويات جديدة تمامًا من اكتشاف الفرص الخفية. لم تتمكن المؤسسات من تحليل مجموعات كبيرة من البيانات في الماضي ، ولكن الآن قد تؤدي القدرة على القيام بذلك إلى قيمة تجارية غير متوقعة. يمكن استخدام مجموعات البيانات العملاقة بسهولة لابتكار تطوير المنتجات. قد يكون الحصول على براءة اختراع في الأسواق الموجودة والمتطورة بالفعل عاملاً حاسماً في تحديد وضع الشركة في الصناعة.

الذكاء الاصطناعي وتطبيقات البيانات الضخمة

دعنا نلقي نظرة فاحصة ونكتشف القيمة التي يمكن أن تحققها البيانات الكبيرة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى الأعمال القائمة في مختلف الصناعات.

الذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة

الاستخدام الأول هو معنى صوامع البيانات في المنظمة. مع تطور شركة البيع بالتجزئة وتنميتها ، يصبح من الصعب جدًا فهم جميع المعلومات الواردة إلى الأقسام المختلفة. لا توجد البيانات في مكان واحد مثل المستودع. كل شيء مثل ، أو تغريدة ، أو تعليق هو عنصر في الصورة الأكبر لسلوك العملاء. الهدف من الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في البيع بالتجزئة هو جمع كل هذه المعلومات في مكان واحد وفهمها. من خلال تقديم نقاط بيانات متعددة واستخدام تقنيات التعلم الآلي المتقدمة ، من الممكن إنشاء نموذج لرحلة العميل والتنبؤ بسلوك العميل.

التطبيق الثاني هو إنشاء تجربة تسوق غامرة للعملاء مع الانتقال السلس من التسوق عبر الإنترنت إلى التسوق عبر الإنترنت. يوفر الواقع المعزز والذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة للعملاء فرصة تجربة المنتجات في كل نقطة اتصال. مفهوم غرفة القياس الذكية هو مثال مثالي على ذلك. عندما يجرب العملاء نماذج الملابس ، يمكن للنظام تقديم توصيات بناءً على الأنماط والتفضيلات. تستخدم المنصات من Alibaba تكنولوجيا "Fashion AI" ، التي تستفيد من أكثر من 500000 قطعة من البيانات حول الموضة ونصائح المصممين لتقديم توصيات مخصصة. تستخدم علي بابا أيضًا شاشة رقمية تسمى "مرآة سحرية". يتيح هذا الحل للعملاء تجربة الملابس المختلفة افتراضيًا ، ثم شرائها عبر خدمة الدفع على بابا عن طريق مسح رمز الاستجابة السريعة على الشاشة.

أخيرًا ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في إنشاء سلسلة إمداد تعتمد على البيانات وتتسم بالشفافية. يستطيع التعلم الآلي العثور على أهم العوامل بسرعة ودفع نجاح السلسلة.

عندما تصبح جميع الروابط في سلسلة التوريد ذكية ، سيحصل أصحاب الأعمال على مزايا مثل:


  • التنبؤ في الوقت الحقيقي لمستويات المخزون
  • التحقق من جودة المستلزمات
  • توقع الطلب
  • تخطيط الإنتاج
  • التوصيل والنقل الأمثل


Hema Xiansheng من Alibaba هي مثال رائع لسوبر ماركت يعمل مع هذه التكنولوجيا. يتم رقمنة كل منتج في السوبر ماركت. يمكن للعملاء مسح الباركود والحصول على معلومات كاملة عن المنتج. بعد ذلك ، مع مراعاة سجل الشراء السابق للعميل ، يتم تقديم توصية في الوقت الفعلي. يتم تحقيق كل هذا من خلال مزيج فعال من قاعدة بيانات كبيرة ونظام تحليل واقتراحات مدفوع بالذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

لقد تم بالفعل تنفيذ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والبيانات الضخمة في الرعاية الصحية بطرق عديدة في المستشفيات حول العالم. في سياق التشخيص الإشعاعي ، يتم استخدام أنظمة الحوسبة المعرفية لتسهيل العمليات المتكررة وإنشاء تحليلات العينة. تتم إضافة وظائف التعلم والتنبؤ ، مما ينقلها إلى منطقة التعلم الآلي.

أو يمكننا ذكر نموذج التعلم العميق من جامعة ستانفورد أو Google Brain. يتم استخدام التكنولوجيا هنا للتنبؤ بالوقت التقريبي للوفاة للمرضى الذين يعانون من ظروف تهدد الحياة وبناء استراتيجيات لأفضل علاج.

تعد الأنظمة الروبوتية مثل الروبوتات الجراحية طريقة أخرى لاستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تكون الحل الوحيد الممكن للعمليات الجراحية عالية الدقة في المستقبل ، مما يوسع من إمكانيات العلاج. يمكن للروبوتات أيضًا أن تحدث فرقًا في فترة إعادة التأهيل بعد العملية من خلال تقديم الدعم اللوجستي للمستشفيات. مع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتوافر المعلومات ، ستزداد سياقات استخدام الروبوتات الطبية فقط.

منظمة العفو الدولية في صناعة الأغذية

أحد أفضل الطرق لتنفيذ الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في صناعة الأغذية هو التنبؤ بالبيانات. إنها سوق جديدة نسبيًا ، وهناك بالفعل شركات ناشئة تستغلها.

تستخدم شركة Ida من Connecterra الذكاء الاصطناعي لمساعدة أصحاب المزارع على توقع ومنع بعض المشاكل الصحية في الماشية التي يمتلكونها. أثناء حماية الأصول الفعلية ، تساعد البيانات التي تم جمعها من المزرعة في الحفاظ على صحة الماشية وإنتاج لحوم البقر والحليب عالية الجودة. يراقب مشروع العائد بيئات الزراعة وتربية الأحياء المائية لإنشاء تنبؤات وتقديم رؤى.

تقوم شركة Brightseed الأمريكية الناشئة بعمل فريد ومثير للاهتمام حقًا. تُستخدم التحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي لاكتشاف المركبات النباتية المفيدة. الصفقة هي أنه تم اكتشاف أقل من 0.1 ٪ من المركبات النباتية المحتملة. سيتم استخدام هذه المركبات لإنشاء مركبات نشطة حيويًا تجعل الطعام أكثر تغذية وصحة. سيؤدي ذلك في النهاية إلى إحداث ثورة في صناعة المواد الغذائية كما نعرفها.

هذه ليست سوى عدد قليل من حالات الاستخدام الحالية في صناعة الأغذية ، ولكن من المتوقع حدوث المزيد في المستقبل:

ستقوم منظمة العفو الدولية بتحسين برامج إدارة المطاعم إلى حد أنها ستسمح للمديرين بإبلاغهم بتوافر المنتج والتسعير الصحيح ، والتكيف مع الاتجاهات وتفضيلات العملاء مسبقًا.
بمعرفة ذوقك والوقت من اليوم وخطط السفر الخاصة بك ، يمكن أن يقترح أحد المطاعم أنه يجب عليك زيارته قريبًا وتقديم بعض الطعام لطلبه قد ترغب فيه.
ستقوم تطبيقات الهاتف المحمول بتحليل سلاسل التوريد للمطاعم وتقديم توصيات بشأن تلك التي تحتوي على المكونات الطازجة.
وبالنظر إلى الاتجاهات ، سينتج مصنعو المواد الغذائية الأطعمة والمشروبات التي ترضي الأذواق الحالية للعملاء في أقصر فترة زمنية.

رؤى منظمة العفو الدولية في تحليلات الأعمال

يساعد Analytics في بناء إستراتيجية للأنشطة التجارية بناءً على المعلومات المتاحة. يستغرق الأمر وقتًا وجهدًا لإنشاء لوحات تحكم وتقارير منظمة ، ولكن المزيد من الوقت لاستخدام البيانات بشكل فعال. استنادًا إلى تحليل البيانات ، يمكنك تنبيهك بالمشكلات ، وإيجاد حلول جديدة ، وتلقي أفكار لفرص جديدة. ولكن مع التدفق الهائل للمعلومات ، قد يكون من الصعب في بعض الأحيان تحديد ما هو مهم ، وما هو غير مهم ، وكيفية التعامل معه. يمكن أن يساعد التعلم الآلي في عملية التحليلات ، والتعرف على الأنماط غير المعتادة في العمليات على الفور ، ويقدم لك اقتراحات حول ما يجب فعله بعد ذلك ؛ ستوفر هذه العملية رؤى قيمة للذكاء الاصطناعي.

وفقًا لمعهد Capgemini Digital Transformation Institute ، كانت هناك بالفعل بعض الفوائد الملموسة للشركات التي طبقت الذكاء الاصطناعي:


  • زادت 75٪ من المؤسسات مبيعاتها من المنتجات الجديدة وعروض الخدمات بأكثر من 10٪
  • بالنسبة لـ 78٪ من تلك المنظمات ، زادت الكفاءة التشغيلية أيضًا بأكثر من 10٪
  • 79٪ من المؤسسات أنتجت رؤى جديدة وحسنت بشكل كبير تحليلاتها
  • 75٪ من المؤسسات حسنت رضا العملاء بأكثر من 10٪


هناك أربع استراتيجيات للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليلات البيانات الضخمة.

تصف التحليلات الوصفية بعبارات بسيطة ما حدث. يلخص كل شيء ويقدم تقارير عن المواقف. ستساعد البيانات المصنفة في سياق تاريخي في إجراء تخمينات مدروسة حول ما سيأتي بعد ذلك.

تحلل التحليلات التشخيصية جميع المعلومات المستلمة في محاولة للإجابة على السؤال ، "لماذا وكيف حدثت أحداث معينة؟" يتم التحقيق من خلال مقارنة مجموعات مختلفة من البيانات.

التحليلات التنبؤية هي للتعرف على الأنماط ومطابقة الأحداث لتلك الأنماط للتنبؤ بالأحداث التي ستحدث في المستقبل. تدعي دراسة علم السرد أن حوالي 25 ٪ من الشركات قد نفذت بالفعل تحليلات تنبؤية.

تقترح التحليلات الإلزامية أفضل الطرق لاتخاذ إجراء في حالة معينة.

خاتمة
في عام 2022 ، سيتم استبدال واحد من كل خمسة عمال يقومون بمهام غير روتينية بشكل عام بالذكاء الاصطناعي ، وفقًا لتوقعات جارتنر. هل سيحدث؟ فقط الوقت كفيل بإثبات. ولكن يمكننا أن نقول على وجه اليقين أن المنافسين سيحلون محل الشركات التي تتجاهل تقنية AI / ML التي يمكنها التعامل مع البيانات الضخمة. توفر SPD Group تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يساعد الشركات على النمو وتقدم أيضًا وظيفة الكشف عن الاحتيال والوقاية منه ، مما يرفع مستوى أمان الأعمال إلى مستوى مختلف تمامًا. إذا كنت مهتمًا بالذكاء الاصطناعي وتطوير التعلم الآلي ، فاتصل بنا!

هل أنت مهتم بتطوير حل مدعوم بالذكاء الاصطناعي للتجزئة؟
اتصل بخبرائنا للحصول على استشارة مجانية وتقدير للوقت والميزانية لمشروعك.
هل اعجبك الموضوع :

تعليقات