تاريخ النشر: 2 مايو 2024
المساهمون: كول سترايكر
التحليلات الإلزامية تعني إجراء تحليل للبيانات لتحديد الأنماط التي يمكن استخدامها للتنبؤ وتحديد مسارات العمل المثالية.
التحليلات الإلزامية هي تخصص فرعي ضمن تحليلات البيانات، وهي في حد ذاتها ممارسة تقع ضمن تخصصات تحليلات الأعمال وذكاء الأعمال التي يتم تعريفها على نطاق واسع على أنها تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
ثمة أربعة أنواع رئيسية من تحليلات البيانات، وتُعد التحليلات الإلزامية هي الأكثر تقدمًا:
التحليلات الوصفية: "ما الذي حدث؟"
التحليلات التشخيصية: "لماذا حدث ذلك؟"
التحليلات التنبئية: "ما الذي قد يحدث بعد ذلك؟"
التحليلات الإلزامية: «ما الذي يجب علينا أن نفعله حينئذٍ؟»
على الرغم من أن كل أنواع التحليلات الأربعة مفيدة لتكوين قصة من البيانات، إلا إن التحليلات الإلزامية تختلف عن الأنواع الأخرى في تركيزها ليس فقط على التنبؤ بالنتائج المستقبلية ولكن أيضًا على التوصية بالإجراءات أو القرارات لتحقيق النتائج المرجوة أو منع النتائج غير المرغوب فيها. فالأمر ليس مقتصرًا على "ما الذي قد يحدث في المستقبل؟" بل يتضمن كذلك "ما الذي يجب علينا أن نفعله للاستعداد للمستقبل؟"
تستخدم المؤسسات التحليلات الإلزامية لمهام متنوعة مثل تجزئة العملاء، والتنبؤ بالاضطرابات، والكشف عن الغش، وتقييم المخاطر، والتنبؤ بالطلب، والصيانة الإلزامية والتوصيات الشخصية. في حين أن هذه الممارسة تسبق ظهور البيانات الكبيرة، فإن انتشار كميات كبيرة من البيانات التاريخية داخل المؤسسات قد أدى إلى تسريع هذه الممارسة.
في الوقت الحالي، تستخدم أدوات التحليلات الإلزامية العديد من التقنيات الإحصائية من النمذجة التنبئية ولكنها أيضًا تستفيد من الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي ونماذجه. يستخدم برنامج التحليلات نماذج التعلم الآلي المدربة على كميات كبيرة من البيانات، ما يُمكن المحللين من تحديد المخاطر والفرص بدقة أكبر، وذلك بدوره يدير عملية صنع القرار لدى قادة الأعمال ويحسنها.
تضيف التحليلات الإلزامية طبقة توصية زيادة عن التحليلات التنبئية، وتختلف عنها من حيث التركيز والنطاق والأسلوب.
تركز التحليلات الإلزامية على التوصية بالإجراءات أو القرارات لتحسين النتائج بناءً على السيناريوهات المستقبلية المتوقعة. فهي تجيب عن أسئلة مثل "ما الذي يجب علينا أن نفعله لتحقيق أفضل نتيجة ممكنة؟" و"كيف يمكننا الحد من المخاطر أو انتهاز الفرص؟"
عادةً ما تركز التحليلات التنبئية على جوانب محدودة من الأعمال، بينما تأخذ التحليلات الإلزامية في الحسبان الترابط بين وظائف الأعمال.
في التحليلات التنبئية، تُدمج تقنيات التحليلات مثل خوارزميات التحسين ونظرية صنع القرارات وقواعد العمل لإيجاد معارف قابلة للتنفيذ. وتؤثر الخبرة في المجال وفهم السياقات الأوسع للأعمال في العملية أيضًا.
توفر التحليلات الإلزامية مجموعة واسعة من المزايا عبر الصناعات والتطبيقات المختلفة. فيما يلي بعض أهم مزايا التحليلات الإلزامية مع أمثلة عليها:
تُمكِّن التحليلات الإلزامية المؤسسات من اتخاذ قرارات قائمة على البيانات من خلال توفير رؤى حول الاتجاهات والنتائج المستقبلية. على سبيل المثال، فكر في سلسلة متاجر للبيع بالتجزئة تريد التنبؤ بالطلب على منتج جديد. بفضل الرؤى التنبؤية المستندة إلى بيانات سلوك المستهلك التاريخية، يمكن لسلسلة متاجر البيع بالتجزئة اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن ما إذا كان سيتم إطلاق المنتج الجديد وتوقيت وكيفية إصداره وتسعيره وترويجه.
من خلال التحسين المستمر للنماذج الإلزامية، وتجربة مصادر بيانات جديدة، واستكشاف الأساليب المبتكرة، يمكن للشركات تمييز أنفسها في السوق والحفاظ على الميزة التنافسية. في مجال الرعاية الصحية، حيث يمكن أن يكون إصدار الأحكام على النتائج المستقبلية مسألة حياة أو موت، يمكن استخدام التحليلات الإلزامية لاتخاذ قرارات بشأن العلاجات أو الأدوية المثلى بناءً على العديد من العوامل.
تساعد التحليلات الإلزامية المؤسسات على تحسين عملياتها من خلال تحسين عملية تخصيص الموارد وتسهيل عمليات الأعمال. ومن خلال التنبؤ باحتياجات الصيانة وإدارة مستويات المخزون وتحسين جداول الإنتاج، يمكن للشركات خفض التكاليف وتقليل الهدر.
تخيل شركة تصنيع لديها خط تجميع يتكون من عدة عمليات متداخلة، بما في ذلك شراء العناصر والتجميع ومراقبة الجودة والتعبئة والتغليف. يمكن استخدام الصيانة الإلزامية لتحليل بيانات أجهزة الاستشعار، مثل قراءات درجة الحرارة والاهتزاز والضغط، والتنبؤ بمعدلات الفشل حتى يتمكن مديرو المرافق من صيانة معداتهم بشكل استباقي.
تساعد التحليلات الإلزامية المؤسسات على تحديد المخاطر وتخفيفها من خلال اكتشاف الحالات الشاذة والاتجاهات التي تشير إلى التهديدات المحتملة. وفي قطاعات مثل الخدمات المالية والتأمين والأمن السيبراني، يمكن للنماذج تقييم مخاطر الائتمان واكتشاف الأنشطة الاحتيالية، ومن ثَمَّ حماية الأصول والحفاظ على الثقة.
تعيّن التحليلات الإلزامية درجات المخاطر للمعاملات الفردية أو الكيانات بناءً على احتمالية كونها احتيالية. من خلال النظر في عوامل الخطر المختلفة مثل مبالغ المعاملات وتكرارها وموقعها وسلوك العميل، يمكن لخوارزميات التحليلات المتقدمة تحديد أولويات التنبيهات وتركيز جهود التحقيق على المعاملات أو الكيانات عالية المخاطر. وهذا يساعد فِرق الكشف عن الغش على تخصيص مواردها بشكل أكثر فعالية والاستجابة الفورية للتهديدات المحتملة.
من خلال توقع احتياجات العملاء وتفضيلاتهم، يمكن للشركات تقديم تجارب شخصية وحلول مخصصة. تُمكن التحليلات الإلزامية المؤسسات من تقسيم قاعدة عملائها لتحسين الاستهداف، وتقديم توصيات محددة وتفاعلات استباقية أخرى بناءً على ما يرى النموذج أن العملاء يريدونه.
يمكن للشركات اليوم تقليل معدل فقدان العملاء، الذي لم يكن بإمكانها سوى تخمينه سابقًا، وذلك من خلال التنبؤ بمدى رغبتهم في التفاعل مع العلامات التجارية والمنتجات، باستخدام عملية اتخاذ القرار القائمة على البيانات. هذه الأدوات ليست مخصصة فقط للمبيعات والتسويق – بل إنها مخصصة للمؤسسة بأكملها. يمكن الآن الاطلاع على كل ما يتعلق بتطوير المنتج وتطوره بمرور الوقت وذلك من خلال التحليل الإلزامي الذي يوصي بأفضل الإجراءات والتي من شأنها أن تؤدي إلى رضا العملاء.
تتبع التحليلات الإلزامية عادةً الخطوات التالية:
تحديد المشكلة: يجب على الممارسين أولاً تحديد ما يحتاج النموذج إلى التنبؤ به لتحديد النهج الصحيح. هناك العديد من أنواع النماذج المناسبة لحالات الاستخدام المحددة. يعد استخدام النموذج الصحيح والبيانات الصحيحة أمراً أساسياً للحصول على أفضل النتائج بشكل أسرع وأقل تكلفة.
جمع البيانات ومعالجتها المسبقة: تبدأ العملية بجمع البيانات المناسبة من مختلف المصادر الداخلية والبيانات الخارجية من مقدمي الخدمات الخارجيين. تُعد جودة وكمية البيانات التي يتم جمعها أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق دقة النماذج وفعاليتها. بعد جمع البيانات، تُخضع للمعالجة المسبقة لتنظيمها وتحويلها وإعدادها لإجراء التحليلات. قد يتضمن ذلك معالجة القيم الناقصة وإزالة التكرارات وتوحيد التنسيقات وترميز المتغيرات الفئوية. تساعد المعالجة المسبقة للبيانات على ضمان اتساق البيانات وملاءمتها للنمذجة.
تحديد الخصائص وتصميمها: بعد ذلك، تُحدد الخصائص ذات الصلة أو تُصمم من مجموعة البيانات لاستخدامها كمدخلات للنماذج. تتضمن هذه الخطوة تحديد الخصائص الأكثر إفادة والتي تتمتع بقدرة تنبئية وقد تتطلب خبرة في المجال لتحديد المتغيرات الأكثر صلة بمهمة التنبؤ.
التحليلات الوصفية والتنبئية: قبل إجراء التحليلات الإلزامية، تُجري المؤسسات عادةً تحليلات وصفية لمعرفة الأداء السابق وتحليلات تنبئية لتوقع النتائج المستقبلية. تتضمن التحليلات الوصفية تلخيص البيانات وتصورها لاكتساب معارف بشأن الاتجاهات والأنماط القديمة، بينما تستخدم التحليلات التنبئية نماذج إحصائية ونماذج التعلم الآلي لتوقع الأحداث أو السلوكيات المستقبلية.
النمذجة الإلزامية: تنطوي حلول التحليلات الإلزامية على إعداد نماذج رياضية وخوارزميات تحسين للتوصية بقرارات الأعمال التي ستؤدي إلى تحقيق أفضل نتائج ممكنة في الأعمال. تراعي هذه النماذج عوامل مختلفة مثل الصعوبات والأهداف والشكوك والمفاضلات. ويعتمد ذلك على مخرجات التحليلات الوصفية والتنبئية، إلى جانب تقديم توصيات بشأن كيفية تعامل المؤسسة مع مختلف الاحتمالات.
النشر: بعد إجراء التقييم، تُنشر النماذج في الأنظمة التشغيلية أو التطبيقات حيث يمكنها تقديم تنبؤات واقتراحات بشأن أفضل مسار للعمل في الوقت الفعلي. قد يشمل ذلك دمج النماذج في أنظمة البرامج الحالية أو واجهات برمجة التطبيقات أو لوحات المعلومات لأتمتة عمليات صنع القرار أو تقديم معارف إلزامية للمستخدمين. يمكن أن تساعد عمليات الأتمتة على جعل عملية جمع المعارف والاستفادة منها أكثر سلاسة.
المراقبة والتحسين: تتطلب النماذج مراقبة وصيانة مستمرة لضمان فعاليتها وملاءمتها بمرور الوقت. ويشمل ذلك مراقبة أداء النموذج، وتحديث النماذج ببيانات جديدة، وإعادة تدريب النماذج بشكل دوري، وتحسين النماذج للتكيف مع الظروف المتغيرة أو الأنماط المتطورة في البيانات.
يجيب IBM watsonx™ BI Assistant عن أسئلتك بخصوص الأعمال في ثوانٍ، ويرشدك إلى القرارات الأكثر تأثيرًا. اعرف ما حدث وأسباب حدوثه، وما يمكن أن يحدث، وما يمكنك فعله حيال ذلك. بفضل التفسيرات الواضحة والمفصلة خطوة بخطوة لاستنتاجاته، يقدم watsonx BI Assistant لجميع مستخدمي الأعمال معارف تمكّنهم من اتخاذ قرارات جديرة بالثقة بسرعة فائقة.
أطلق العنان للإمكانات الكاملة لبياناتك من خلال الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والرؤى في Cognos Analytics. مساعد الذكاء الاصطناعي للغة الطبيعية متاح دائمًا – صف البيانات التي تحتاج إليها ودع Cognos Analytics ينشئ لك عروضًا مصورة مذهلة للبيانات. يمكنك أيضًا أن تصف سؤالاً أو فرضية تريد اختبارها وتدع الذكاء الاصطناعي يمنحك الرؤى التي تحتاج إليها.
IBM Planning Analytics هو حل لتخطيط الأعمال المتكاملة مدعوم بالذكاء الاصطناعي يحول البيانات غير المنسقة إلى معارف قابلة للتنفيذ. توقع النتائج باستخدام التنبؤ المرن والمدعوم بالذكاء الاصطناعي. حلل السيناريوهات المحتملة واسعة النطاق والدقيقة في الوقت الفعلي حتى تتمكن من التعامل بسرعة.
التخطيط وإعداد الميزانيات وتوقع الأعمال هي عادةً عملية مكونة من ثلاث خطوات لتحديد وتخطيط الأهداف المالية قصيرة الأجل وطويلة الأجل للمؤسسة.
يمكن للتحليلات التنبئية الحديثة تمكين عملك من تعزيز البيانات من خلال تقديم معارف في الوقت الفعلي للتنبؤ بمستقبلك وتشكيله. اقرأ هذا الدليل لمعرفة المزيد.
يجمع علم البيانات بين الرياضيات والإحصاء والبرمجة المتخصصة والتحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي، والخبرة المتخصصة المحددة للكشف عن رؤى قابلة للتنفيذ مخبأة في بيانات المؤسسة. يمكن استخدام هذه الرؤى لتوجيه عملية صنع القرار والتخطيط الإستراتيجي.