فهم التحليلات المعززة
عادةً، كانت التعقيدات المتعلقة بتحليلات البيانات تقع على عاتق متخصصي البيانات. كان لديهم المعرفة والخبرة والبرامج المطلوبة لتنفيذ العمليات الرئيسية في دورة حياة تحليلات البيانات، والتي تشمل استكشاف البيانات وإعدادها وتصميم النماذج وتطويرها وتوليد الأفكار ونشرها. وغالبًا ما يكون العمل يدويًا ومملًا، وقد يستغرق العمل أيامًا أو أسابيع أو أكثر. ظلت فرق العمل خارج المشهد للحصول على معلومات لتوجيه قراراتها وإجراءاتها.
ومع ذلك، ونظرًا للسرعة التي يتعين على الشركات أن تعمل بها الآن في بيئات رقمية ذات قدرات تنافسية عالية، فإن صناع القرار لا يستطيعون ببساطة الانتظار. فهم بحاجة إلى الحصول على تحليلات شاملة وعديدة أكثر من أي وقت مضى. ومع ذلك، لا تستطيع معظم فرق علوم البيانات توسيع نطاق عملياتها بسرعة كافية لمواكبة متطلبات تحليل البيانات، وهو التحدي الذي يتفاقم بسبب البيانات الهائلة ومخازن البيانات الكبيرة والمعقدة الأخرى.
من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والتقنيات ذات الصلة، تساعد التحليلات المعززة في تحويل كيفية قيام الشركات بإنشاء المعلومات المهنية (BI) وتحليلات الأعمال (BA) واستخدمها ومشاركتها.
تتكون التحليلات المعززة من ثلاثة مكونات رئيسية:
- التعلم الآلي (ML). يستخدم التعلم الآلي (ML)، وهو نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي، الخوارزميات للبحث بسرعة عن البيانات القديمة وتحديد الأنماط ورصد الانحرافات الموضعية وإنشاء تحليلات وتوصيات. تعمل نماذج التعلم الآلي (ML) على البيانات الهائلة وتتعلم باستمرار من البيانات الجديدة المنظمة وغير المنظمة دون تدخل بشري. تشكل نماذج التعلم الآلي (ML) الأساس لمعظم إمكانيات التحليلات المعززة.
- تقنيات اللغة الطبيعية. يمكن للبشر وأجهزة الكمبيوتر التحدث مع بعضهم البعض بسهولة أكبر من خلال معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتي تفسر اللغة البشرية لأجهزة الكمبيوتر، وتنشأ اللغة الطبيعية (NLG)، والتي تترجم رمز الكمبيوتر إلى لغة بشرية. ونتيجة لذلك، يمكن لرجال الأعمال التفاعل مع الآلات في جلسات تبادل الأسئلة والأجوبة باستخدام مصطلحات مألوفة في المجال والصناعة.
- الأتمتة. تقوم التقنيات المستندة إلى التعلّم الآلي (ML) بأتمتة المهام اليدوية الروتينية عبر دورة حياة تحليلات البيانات. يقلل هذا إلى حد كبير من الوقت اللازم لإنشاء نماذج التعلّم الآلي (ML) وإعدادها ونشرها. على سبيل المثال، بمساعدة الطلبات التي يتم إنشاؤها تلقائيًا، يقوم الأفراد التقنيون وغير التقنيين باكتشاف البيانات الأولية وإعدادها بشكل أسرع. مع اقتراب نهاية دورة الحياة، تعمل التقارير النصية، التي يتم إنشاؤها وتوزيعها تلقائيًا بتردد محدد من قبل المستخدم، على تسريع مشاركة التحليلات.
كما يوحي اسمها، فإن التحليلات المعززة لا تحل محل الذكاء البشري، بل تعمل على تعزيز الذكاء، والحدس، والفضول البشري. من خلال أخذ الإشارات السياقية والسلوكية التي تم جمعها بمرور الوقت من المستخدمين، تقوم نماذج التعلم الآلي (ML) بتقييم الأهداف والتفضيلات البشرية وتقدم تحليلات وتوجيهات وتوصيات مناسبة من خلال اللغة الطبيعية. فهي تترك اتخاذ القرار الفعلي للأشخاص.
متابعة Power Platform