ما هي التحليلات المتقدمة؟

تتجاوز هذه التقنيات أساليب ذكاء الأعمال (BI) والإحصاءات الوصفية التقليدية، من خلال استخدام منهجيات مثل التحليلات التنبؤية، والذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي (ML)، واستخراج البيانات والتحليل الإحصائي. يتمثل الهدف من التحليلات المتقدمة في تمكين المؤسسات من اتخاذ قرارات قائمة على البيانات، والتنبؤ بالتوجهات المستقبلية وتحسين عمليات الأعمال.

باستخدام الخوارزميات المتقدمة والقدرة الحوسبية، يمكن للتحليلات المتقدمة التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة وتقديم رؤى أعمق، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين الأداء والابتكار والميزة التنافسية.

يعود تاريخ التحليلات المتقدمة إلى تطور تحليل البيانات وتقنية الحوسبة، والتي شهدت تقدماً كبيراً على مدى عدة عقود.

في أوائل القرن العشرين، كان تحليل البيانات يدويًا في المقام الأول، ويتضمن أساليب إحصائية أساسية وحسابات بسيطة. أحدث ظهور أجهزة الكمبيوتر في منتصف القرن العشرين ثورة في معالجة البيانات، مما سمح بإجراء تحليلات أكثر تعقيدًا. خلال ستينيات و سبعينيات القرن العشرين، وضع تطوير قواعد البيانات وأنظمة إدارة البيانات الأساس لتخزين واسترجاع كميات كبيرة من البيانات بكفاءة.

شهدت ثمانينيات وتسعينيات القرن العشرين ظهور أدوات ذكاء الأعمال التي مكّنت المؤسسات من إنشاء التقارير وإجراء التحليل الوصفي. قدمت هذه الأدوات رؤى تستند إلى البيانات التاريخية ولكنها كانت محدودة في قدراتها التنبؤية. وفي الوقت نفسه، ظهرت تطورات في البرمجيات والمنهجيات الإحصائية، مما مهد الطريق لتقنيات تحليل البيانات الأكثر تطورًا.

شهدت أواخر التسعينيات وأوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين بداية عصر البيانات الكبيرة، مدفوعًا بالنمو الهائل للبيانات من الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي وتقنيات الاستشعار. وشهدت هذه الفترة تطوير أدوات وتقنيات تحليلية أكثر تقدمًا، مثل استخراج البيانات والتعلم الآلي والتحليلات التنبؤية والإلزامية. أدى ظهور لغات البرمجة مفتوحة المصدر مثل R وPython إلى تعميم الوصول إلى الأساليب التحليلية المتقدمة.

في السنوات الأخيرة، أدت التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى دفع التحليلات المتقدمة إلى آفاق جديدة. لقد سهلت الحوسبة السحابية تخزين كميات هائلة من نقاط البيانات ومعالجتها. في حين أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكنها تحليل البيانات بسرعة ودقة غير مسبوقة، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو أداة ناشئة في هذا المجال.

تختلف التحليلات المتقدمة وتحليلات الأعمال التقليدية في عدة جوانب رئيسية، لا سيما من حيث التعقيد والتقنيات والنتائج.

تشمل التحليلات المتقدمة العديد من التقنيات المتطورة. تتضمن بعض التقنيات الرئيسية المعنية ما يلي:

التحليلات التنبؤية: تستخدم هذه التقنية البيانات التاريخية والخوارزميات الإحصائية والتعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. تساعد المؤسسات على التنبؤ بالاتجاهات وتحديد المخاطر واغتنام الفرص.

التحليل الإحصائي: تستخدم هذه التقنية أساليب إحصائية لجمع البيانات ومراجعتها وتفسيرها. وتتضمن اختبار الفرضيات وتحليل الانحدار وتحليل التباين لتحديد العلاقات والاتجاهات داخل البيانات.

تحليلات النصوص: تستخرج تحليلات النصوص، أو التنقيب في النصوص، معلومات مفيدة من البيانات النصية غير المنظمة من خلال معالجة اللغات الطبيعية وتحليل المشاعر وتصنيف النصوص.

تحليلات البيانات الكبيرة: تتعامل هذه التقنية مع مجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة (المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة) وتحللها باستخدام تقنيات مثل قواعد بيانات Hadoop وSpark وNoSQL.

التحليلات العنقودية: وهي تقنية يتم بموجبها استخدام خوارزميات التجميع في التحليلات المتقدمة واستخراج البيانات لتجميع مجموعة من الكائنات أو نقاط البيانات في تجمعات أو مجموعات.

وتعتمد التحليلات المتقدمة على مجموعة من التقنيات المتطورة لمعالجة وتحليل مجموعات البيانات المعقدة. ومن بين التقنيات الرئيسية المستخدمة ما يلي:

تتيح تقنيات الذكاء الاصطناعي للأنظمة التعلم من البيانات وتحديد الأنماط وإجراء تنبؤات أو قرارات بأقل قدر من التدخل البشري. وتشمل الأساليب التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز والتعلم العميق.

تسمح تقنيات معالجة اللغات الطبيعية، مثل تلك الموجودة في واجهة برمجة تطبيقات Google Cloud Natural Language API أو IBM Watson، بتحليل اللغة البشرية وفهمها، مما يتيح تحليل النصوص وتحليل المشاعر ووظائف روبوتات الدردشة. تستخدم برامج مثل SAS وRapidMiner وKNIME لاستكشاف مجموعات البيانات الكبيرة من أجل الكشف عن الأنماط والارتباطات والمعارف المخفية من خلال تقنيات استخراج البيانات.

تعمل تقنيات مثل Apache Hadoop وApache Spark على تسهيل معالجة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة من خلال توفير قدرات التخزين الموزع والحوسبة المتوازية. تُتيح حلول تخزين البيانات الحديثة للمؤسسات تخزين وإدارة واستعلام كميات كبيرة من البيانات المنظمة وشبه المنظمة بفاعلية.

يستخدِم علماء البيانات قواعد بيانات NoSQL الحديثة مثل MongoDB وCassandra وElasticsearch، المصممة للتعامل مع أحجام بيانات كبيرة. يُتيح كل من Apache Kafka وApache Flink معالجة البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي، ما يمكِّن المؤسسات من تحليل تدفقات البيانات واتخاذ القرارات فورًا. تُستخدَم لغتا R وPython على نطاق واسع في إجراء التحليل الإحصائي المعقد وبناء نماذج التعلم الآلي، بفضل مكتبتيهما الواسعتين للتحليل الإحصائي وعلم البيانات، مثل caret في R وscikit-learn في Python.

توفر منصات مثل AWS و Microsoft Azure و IBM Cloud بنية تحتية وخدمات قابلة للتطوير لتخزين ومعالجة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة، مما يجعل التحليلات المتقدمة أكثر سهولة وفعالية من حيث التكلفة.

تُتيح منصات وتطبيقات التحليلات، مثل IBM Cognos وSAS Predictive Analytics وRapidMiner، إنشاء نماذج تنبؤية تتوقع التوجهات والسلوكيات المستقبلية استنادًا إلى البيانات التاريخية. تعمل أدوات التحليلات أيضًا على تحويل البيانات المعقدة إلى تصورات بيانات تفاعلية وسهلة الفهم، مما يساعد المستخدمين على فهم التوجهات والأنماط واستخلاص الرؤى بشكل أفضل.

تُطبَّق التحليلات المتقدمة في مجالات متنوعة عبر مختلف الصناعات، ما يؤدي إلى تحسينات كبيرة في الكفاءة وصنع القرار والابتكار.

في مجال الرعاية الصحية، تعد التحليلات المتقدمة أمرًا محوريًا للتنبؤ بتفشي الأمراض وتخصيص خطط العلاج وتحسين عمليات المستشفى. من خلال تحليل بيانات المرضى والتاريخ الطبي، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية تحديد الأنماط التي تشير إلى المشكلات الصحية المحتملة، مما يتيح التدخل المبكر والعلاجات الأكثر فعالية.

تساعد التحليلات المتقدمة أيضًا في إدارة موارد المستشفى من خلال التنبؤ بقبول المرضى وتحسين مستويات التوظيف، وبالتالي تحسين الرعاية الشاملة للمرضى والكفاءة التشغيلية.

في القطاع المالي، يستخدم المتخصصون التحليلات المتقدمة لاكتشاف الاحتيال، وإدارة المخاطر، وتقسيم العملاء. تستخدم المؤسسات المالية الشبكات العصبية لاكتشاف أنماط المعاملات غير المعتادة التي قد تشير إلى نشاط احتيالي، ما يعزِّز مستوى الأمان لعملائها.

تستخدم فرق إدارة المخاطر نماذج تنبؤية لتقييم التأثير المحتمل للسيناريوهات الاقتصادية المختلفة، مما يساعد البنوك على اتخاذ قرارات استثمارية أكثر استنارة. كما تتيح التحليلات المتقدمة إمكانية تقسيم العملاء بشكل أكثر دقة، مما يسمح بتوفير منتجات وخدمات مالية مصممة خصيصًا لتعزيز رضا العملاء وولائهم.

يستفيد قطاع البيع بالتجزئة بشكل كبير من التحليلات المتقدمة في مجالات، مثل التنبؤ بالطلب وتحسين الأسعار وإدارة سلسلة التوريد. يقوم تجار التجزئة بتحليل بيانات المبيعات التاريخية والعوامل الخارجية، مثل الطقس والمؤشرات الاقتصادية للتنبؤ بدقة بالطلب، ما يضمن توافق مستويات المخزون مع احتياجات العملاء.

تساعد التحليلات المتقدمة أيضًا على تطوير استراتيجيات التسعير الديناميكي، ما يمكِّن تجار التجزئة من تعديل الأسعار في الوقت الفعلي وفقًا لتوجهات السوق الفعلية والمنافسة. بالإضافة إلى ذلك، ومن خلال تحسين عمليات سلسلة التوريد، يمكن لتجار التجزئة تقليل التكاليف وتحسين أوقات التسليم، ما يعزز تجربة العملاء بشكل عام.

تؤدي التحليلات المتقدمة دورًا رئيسيًا في تحسين الصيانة التنبؤية، وضمان جودة المنتجات، وتعزيز كفاءة الإنتاج في قطاع التصنيع. تستخدِم الصيانة التنبؤية بيانات المستشعرات ونماذج التعلم الآلي للتنبؤ بأعطال المعدات قبل حدوثها، ما يقلل من فترات التعطل ويطيل عمر الآلات.

يتم تحسين عمليات مراقبة الجودة من خلال تحليل بيانات الإنتاج لتحديد العيوب وأسبابها الجذرية، وضمان جودة أعلى للمنتج وتقليل النفايات. علاوة على ذلك، تعمل التحليلات المتقدمة على تحسين جداول الإنتاج والعمليات، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة وخفض التكاليف التشغيلية. تساهم هذه التطبيقات مجتمعة في عمليات التصنيع الأكثر موثوقية وكفاءة.