الصفحة الرئيسية فكر اتخاذ القرارات القائمة على البيانات ما المقصود باتخاذ القرارات القائمة على البيانات؟
استكشف IBM Cognos Analytics اشترك للحصول على تحديثات الذكاء الاصطناعي
رسم توضيحي يضم مجموعة من الرموز التوضيحية للسحب ومخطط دائري وتطبيقات متصلة

تاريخ النشر: 23 يوليو 2024
المساهم: تيم موتشي

ما المقصود باتخاذ القرارات القائمة على البيانات؟

اتخاذ القرارات القائمة على البيانات (DDDM) هو نهج يركز على استخدام البيانات والتحليل بدلاً من الحدس في اتخاذ قرارات الأعمال. وهو ينطوي على الاستفادة من مصادر البيانات مثل ملاحظات العملاء واتجاهات السوق والبيانات المالية لتوجيه عملية اتخاذ القرار. من خلال جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها، يمكن للمؤسسات اتخاذ قرارات أفضل تتماشى بشكل أوثق مع أهداف وغايات العمل.

تنتج البشرية ما يزيد عن 402.74 مليون تيرابايت من البيانات يوميًا1 (يوجد الرابط خارج موقع ibm.com). هذه الوفرة من البيانات إذا جرى جمعها ومعالجتها، ستستطيع الشركات اتخاذ قرارات فعالة تخدم أهداف العمل وتوفر تجارب جيدة للعملاء. تسمح عملية اتخاذ القرارات القائمة على البيانات للشركات بتوليد معارف وتوقعات آنية، وتحسين الأداء، واختبار الاستراتيجيات الجديدة. وتؤدي هذه القرارات المستنيرة إلى نمو مستدام وربحية، في حين أن الاعتماد على التقدير الفطري يمكن أن يؤدي إلى عكس ذلك. توفر البيانات أساسًا متينًا لاتخاذ القرارات، مما يقلل من عدم اليقين ويزيد من الثقة.

الكتاب الإلكتروني لتحليلات الأعمال: أربع خطوات لتحسين قرارات الأعمال

اكتشف كيفية تسخير قوة التحليلات وذكاء الأعمال لتعزيز تخطيط الأعمال والتنبؤ.

ميزات اتخاذ القرارات القائمة على البيانات

ترى المؤسسات التي تتبنى ثقافة قائمة على البيانات فوائد مثل تحسين رضا العملاء والتخطيط الاستراتيجي الأفضل والمزيد.

مشاركة العملاء ورضاهم

يستخدم أحد متاجر التجزئة العالمية عبر الإنترنت بيانات العملاء على نطاق واسع لإنشاء حملات تسويقية مستهدفة وتعزيز محرك التوصية الخاص به. يسمح تحليل هذه البيانات للمؤسسة بإنشاء تجارب تسوّق مخصصة وحملات تسويقية عالية الاستهداف.

بالإضافة إلى تخصيص توصيات المنتجات، تستخدم المؤسسة بيانات العملاء لاستراتيجيات التسعير الديناميكية. من خلال مراقبة أسعار المنافسين واتجاهات السوق وطلب العملاء في الوقت الفعلي، تقوم المؤسسة بتعديل أسعارها لتظل قادرة على المنافسة وتحسين الإيرادات.

زيادة الاحتفاظ بالعملاء

تستخدم خدمة البث عبر الإنترنت الشائعة البيانات لتخصيص التوصيات وتقليل فقدان العملاء. تستخدم المنصة كميات هائلة من بيانات العملاء، من ضمنها سجل المشاهدة والتقييمات وحتى مقدار الوقت المستغرق في مشاهدة محتوى معين، وذلك لتخصيص توصياتها. هذا التخصيص مدفوع بخوارزميات متطورة تحلل سلوك المستخدم لاقتراح محتوى يتوافق مع التفضيلات الفردية.

توظف المؤسسة العديد من الاستراتيجيات للاحتفاظ بالعملاء بشكل أكبر وتقليل معدل التذبذب. إحدى الطرق الأكثر فعاليةً هي خوارزمية التوصيات الخاصة بها، والتي تقدم للمستخدمين باستمرار محتوى يتوافق مع أذواقهم. توصي هذه الخوارزمية بما يجب مشاهدته بعد ذلك وتخصيص العرض التقديمي المرئي للعناوين لتناسب مشاهدين مختلفين على وجه التحديد. ومن خلال الحفاظ على تفاعل المستخدمين مع المحتوى الذي من المحتمل أن يستمتعوا به، فإن ذلك يقلل من مخاطر إلغاء المشتركين لخدمتهم.

ممارسات الأعمال الاستباقية

تسمح التحليلات التنبؤية للشركات بتوقع الاتجاهات أو التحديات واتخاذ إجراءات وقائية. تستخدم المؤسسات المالية خوارزميات التعلم الآلي (ML) المتقدمة للكشف عن الاحتيال ومنعه. النهج الاستباقي لمكافحة الاحتيال يحمي العملاء من الخسارة المالية ويعزز الثقة في المؤسسة.

تستخدم شركات المرافق التعلم الآلي وتحليلات البيانات للتنبؤ بأنماط استهلاك الطاقة بدقة. ينطوي تحليل كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي على تطوير تحليلات تنبؤية تأخذ في الاعتبار عوامل مثل الوقت من اليوم واليوم من الأسبوع وأحمال الطاقة التاريخية. يمكن للمؤسسات استخدام نفس العملية في التصنيع وسلسلة التوريد للتنبؤ في الوقت الفعلي وحسب الطلب.

تخطيط استراتيجي أفضل

تساعد رؤية البيانات على صياغة خطط استراتيجية واقعية. تعمل علامة تجارية عالمية للقهوة على تحسين استراتيجية اختيار مواقعها باستخدام تقنية نظام المعلومات الجغرافية (GIS). تسمح لها هذه التقنية بتحليل التركيبة السكانية المحلية وأنماط حركة المرور وغيرها من البيانات ذات الصلة—وتؤدي هذه الاستراتيجية الدقيقة لاختيار المواقع إلى تحسين الأداء وزيادة مبيعات المتاجر الجديدة.

فرص النمو

يمكن لبائعي التجزئة في التجارة الإلكترونية الذين يحللون ويفهمون ديناميكيات السوق وتفضيلات العملاء تحديد شرائح العملاء غير المستغلة وتطوير منتجات وخدمات مبتكرة لتحديد الأسواق الجديدة وشرائح العملاء وفرص المنتجات.

يُمكِّن النهج التكراري لاتخاذ القرارات القائمة على البيانات الشركات من تحسين استراتيجياتها والحفاظ على قدرتها التنافسية في بيئة سريعة التغير​. تستخدم خدمة بث الفيديو الرئيسية تحليلات البيانات لإثراء جوانب عملية إنشاء المحتوى وعملية التوسع في السوق.

إدارة المخزون الاستراتيجي

يستخدم بائع تجزئة متعدد الجنسيات البيانات لإدارة مخزونه، لا سيما في الاستعداد للكوارث الطبيعية. من خلال تحليل بيانات المبيعات التاريخية، اكتشفت المؤسسة أن بعض المنتجات شهدت ارتفاعًا كبيرًا في المبيعات قبل الأعاصير. هذه الرؤية، المستمدة من استخراج تريليونات البايتات من بيانات المبيعات، سمحت للقادة بتخزين هذه العناصر بكثافة تحسبًا للعواصف، لتلبية طلب العملاء المتزايد.

بالإضافة إلى ذلك، يستخدم بائع التجزئة التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالطلب على المنتجات المختلفة بناءً على البيانات التاريخية وأنماط الطقس والعوامل الخارجية الأخرى. لذلك، يمكن للشركة ضبط مستويات مخزونها ديناميكيًا للتأكد من توفر العناصر الأساسية عندما يحتاجها العملاء. ويمتد استخدامهم للبيانات الكبيرة والتحليلات ليشمل تحسين عمليات سلسلة التوريد، حيث تساعد البيانات في الوقت الفعلي الشركة على إدارة مستويات المخزون في متاجرها ومراكز التوزيع بكفاءة.

الحماية من التحيز

القرارات القائمة على البيانات تقلل من التحيز الشخصي وتحمي الموضوعية. نفذت إحدى شركات الطاقة مقرها الولايات المتحدة العديد من تقنيات عدم التحيز كجزء من عملية صنع القرار. أنشأت المؤسسة برامج لزيادة الوعي بالتحيزات المعرفية بين قيادتها وموظفيها. تحمي هذه الاستراتيجيات وجهات النظر المختلفة وتثبت أن القرارات لا تتأثر بالتحيزات الهرمية أو التحيزات التأكيدية.

أفضل الممارسات لاتخاذ القرارات القائمة على البيانات

يمكن أن تستفيد كل مؤسسة من اتخاذ ست خطوات لدمج القرارات القائمة على البيانات في جميع أنحاء الشركة. من خلال اعتماد أفضل الممارسات هذه، يمكن تنفيذ الاستراتيجيات المستمدة من تحليل البيانات وقياس تأثيرها.

  1. تحديد الأهداف: تتضمن هذه الخطوة تحديد أهداف المؤسسة بوضوح. بعد تحديد الأهداف، يمكن للشركة بذل جهود مركزة وهادفة لتحقيقها.
  2. تحديد البيانات وإعدادها وجمعها: في هذه الخطوة، تضع المؤسسة أهدافًا واضحة، وتحدد الاحتياجات من البيانات، وتقيّم مصادر البيانات وتجهزها، ثم تجمع البيانات وتتحقق من صحتها بشكل منهجي.
  3. التنظيم والاستكشاف: هنا، يتم تنظيم البيانات للكشف عن أنماط واتجاهات جديدة ورؤى قيّمة. تنظيف البيانات يحمي دقتها وموثوقيتها. يساعد تصور البيانات على تحديد الأنماط والقيم المتطرفة والاتجاهات التي لا يمكن رؤيتها بوضوح بشكل فوري من البيانات غير المنسقة.
  4. إجراء تحليل البيانات: تعمل هذه الخطوة على تحويل البيانات غير المنسقة إلى رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام تقنيات ومنهجيات مختلفة للكشف عن الأنماط والارتباطات والاتجاهات التي توجه استراتيجية الأعمال. من خلال إجراء تحليل البيانات، يمكن للمؤسسات اتخاذ القرارات الاستراتيجية وتحسين الأداء العام.
  5. استخلاص النتائج: هنا، تتم مراجعة نتائج تحليل البيانات الرئيسية ووضعها في سياق العمل الصحيح لتشكيل رؤى وتوصيات قابلة للتنفيذ. تؤدي الاستنتاجات العملية إلى إجراءات ذات مغزى تدفع نجاح الأعمال.
  6. التنفيذ والتقييم: هذه الخطوة الأخيرة ضرورية للتحقق من صحة الرؤى وقياس النتائج. يتم تطوير خطط العمل بناء على توصيات قائمة على البيانات، ويتم تخصيص الموارد ومراقبة تقدم المبادرة باستمرار. يتم قياس النتائج مقارنة بمؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) المحددة مسبقًا، ويتم تحليل النتائج وجمع الملاحظات وبناءً على تلك المعلومات يتم إجراء تعديلات في دورة مستمرة من المراقبة والتحسين التكراري. توفر هذه الخطوة أساسًا لإجراء تعديلات مستنيرة على الاستراتيجيات والخطط بناء على الأدلة التجريبية وردود الفعل.
تحديات اتخاذ القرارات القائمة على البيانات

عند تنفيذ عملية اتخاذ القرارات القائمة البيانات، تنشأ العديد من التحديات التي تحتاج المؤسسات إلى التعامل معها بفعالية. إحدى المشكلات المهمة هي إهمال جودة البيانات. يمكن أن تؤدي البيانات ذات الجودة الرديئة إلى تحليلات غير دقيقة وقرارات مضللة، مما يقوض قيمة الاستراتيجيات القائمة على البيانات.

في العديد من المجموعات، توجد البيانات في أنظمة وصيغ متباينة عبر الأقسام، ما يجعل من الصعب توحيدها وتحليلها بشكل شامل. يُعد تنفيذ حلول تكامل البيانات أمرًا ضروريًا للتغلب على هذه العقبات وتمكين اتخاذ قرارات شاملة.

غالبًا ما يشكل عدم فهم البيانات عقبة أخرى حرجة. فقد يفتقر الموظفون إلى المهارات اللازمة لتفسير البيانات واستخدامها بشكل فعال، مما يؤدي إلى تفسيرات خاطئة وقرارات دون المستوى المطلوب. لذا فإن توفير تدريب مستمر وتعزيز ثقافة المعرفة بالبيانات أمر ضروري لتعظيم فوائد النهج القائم على البيانات.

كما يمكن أن يكون الاعتماد المفرط على البيانات التاريخية إشكالية أيضاً. في حين أن البيانات السابقة ذات قيمة، إلا أنها قد لا تتنبأ بدقة بالاتجاهات المستقبلية، خاصة في البيئات سريعة التغير. يعد تحقيق التوازن بين البيانات التاريخية والتحليلات في الوقت الفعلي والمؤشرات التطلعية أمرًا ضروريًا لاتخاذ القرارات ذات الصلة وفي الوقت المناسب.

يمكن أن يؤدي التحيز التأكيدي إلى تحريف تحليل البيانات. فقد يفسر صانعو القرار البيانات بشكل انتقائي لدعم مفاهيم مسبقة، مما يؤدي إلى نتائج متحيزة. يمكن التخفيف من هذا التحيز من خلال تشجيع التحليل الموضوعي والتفكير النقدي. كما أن ضعف التواصل بين المعارف يمثل تحديا مشابها. حتى البيانات الأكثر دقة يمكن أن تكون غير فعالة إذا لم يتم توصيلها بوضوح وبشكل مقنع إلى الأطراف المعنية.

يشكل إهمال أمن البيانات مخاطر. تعد حماية البيانات من الانتهاكات والتصديق على الامتثال للوائح خصوصية البيانات أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على الثقة وتجنب التداعيات القانونية.

أنواع تحليل البيانات المستخدمة في اتخاذ القرارات القائمة على البيانات

يمكن للشركات الاستفادة من فهم أنواع تحليلات الأعمال التي يمكن أن تسترشد بها في عمليات اتخاذ القرارات الخاصة بها.

يهدف التحليل الوصفي إلى وصف البيانات التاريخية وتلخيصها من خلال تجميع البيانات واستخراجها، مما يوفر رؤى حول الأداء السابق. يُستخدم هذا النوع من التحليل لإنشاء تقارير مبيعات شهرية واستطلاعات رضا العملاء وتحليل حركة الزوار على موقع الويب.

يركز التحليل التشخيصي على تحديد سبب وقوع أحداث معينة. وهو ينطوي على اكتشاف البيانات واستخراجها وتحديد الارتباطات للكشف عن الأسباب الجذرية للاتجاهات أو الحوادث، مثل انخفاض المبيعات أو زيادة شكاوى العملاء.

يتنبأ التحليل التنبؤي بالاتجاهات أو النتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. يمكن للشركات التنبؤ بشكل أكثر فعالية بالمبيعات وسلوك العملاء وإدارة المخاطر باستخدام النماذج الإحصائية والتعلم الآلي وتقنيات التنبؤ.

يذهب التحليل التوجيهي إلى أبعد من ذلك من خلال التوصية بالإجراءات القائمة على البيانات. يجمع هذا النوع بين التحليلات التنبؤية وخوارزميات التحسين لاقتراح أفضل مسار للعمل، مما يساعد في تحسين سلسلة التوريد واستراتيجيات الحملات التسويقية وقرارات تخصيص الموارد.

يُستخدم التحليل الاستكشافي لاكتشاف الأنماط أو العلاقات أو الحالات الشاذة في البيانات دون فرضيات محددة. تساعد تقنيات العرض المصور للبيانات والتجميع وتقليص الأبعاد في تحديد قطاعات السوق الجديدة واستكشاف التركيبة السكانية للعملاء واكتشاف الارتباطات غير المتوقعة.

يستخدم التحليل الاستدلالي عينة من البيانات لإجراء استنتاجات حول مجتمع سكاني. يستخدم الاختبارات الإحصائية مثل تحليل الانحدار واختبار الفرضيات وفترات الثقة وهو مفيد في دراسات أبحاث السوق واختبار المنتجات واستطلاعات تفضيلات المستهلك.

يركز التحليل النوعي على البيانات غير العددية لفهم المفاهيم أو الآراء أو التجارب. يتم استخدام أساليب مثل تحليل المحتوى والتحليل الموضوعي والتنقيب في النصوص لتحليل ملاحظات العملاء ومشاعر العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي وإجراء مقابلات بحثية في السوق.

يقوم التحليل الكمّي بتحليل البيانات الرقمية لقياس المتغيرات والكشف عن الأنماط باستخدام التحليل الإحصائي والنمذجة الرياضية والتقنيات الحسابية. هذا النوع من التحليل ضروري للنمذجة المالية وتحليل المقاييس التشغيلية وقياس الأداء.

يتضمن التحليل الآني تحليل البيانات فور إنشائها، مما يوفر معارف فورية. باستخدام التحليلات المتدفقة، ولوحات المعلومات الآنية، ومعالجة الأحداث، يمكن للشركات اكتشاف الاحتيال، وإدارة المخزون في الوقت الفعلي، ومراقبة دعم العملاء المباشر.

الاستثمار في الأدوات المناسبة

بالنسبة للمجموعات التي تتطلع إلى الاستثمار في أدوات صنع القرار القائمة على البيانات، تتوفر العديد من التقنيات والمنصات المتقدمة للمساعدة في جمع البيانات وتحليلها واستخدامها بشكل فعال.

أدوات ذكاء الأعمال

توفر أدوات ذكاء الأعمال قدرات العرض المصور للبيانات التي تتيح للمستخدمين إنشاء لوحات معلومات تفاعلية وقابلة للمشاركة. وترتبط بمصادر بيانات متعددة وتُستخدم على نطاق واسع لتحليل البيانات.

حلول تخزين البيانات

توفر مستودعات البيانات المستندة إلى السحابة إمكانية التوسع والمرونة وتدعم أدوات تحليل وتكامل البيانات المختلفة.

منصات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

توفر هذه المنصات مجموعة شاملة من أدوات وخدمات التعلّم الآلي، مثل AutoML، التي تتيح للمستخدمين إنشاء نماذج تعلّم آلي مخصصة دون خبرة واسعة في البرمجة. وغالبًا ما توفر هذه المنصات بيئات تدريب قائمة على السحابة وتتكامل مع خدمات التحليلات المختلفة.

أدوات تكامل البيانات واستخراجها وتحويلها وتحميلها (ETL)

تساعد هذه الأدوات المؤسسات على إدارة البيانات وتحويلها من مصادر مختلفة إلى تنسيق موحد. وغالباً ما تدعم إدارة البيانات وإدارة البيانات السحابية لتلبية احتياجات التكامل المعقدة.

تحليلات البيانات وتصورها

توفر هذه الأدوات عروض مصورة للبيانات وتدعم فهرسة البيانات الترابطية حتى يتمكن المستخدمون من الكشف عن الرؤى المخفية. كما يمكنها الاتصال مباشرةً بقواعد البيانات للسماح بتحليل البيانات وإعداد التقارير في الوقت الفعلي.

أطر معالجة البيانات الكبيرة

هناك العديد من أطر معالجة البيانات الكبيرة مفتوحة المصدر. تحتاج المؤسسات التي تستخدم كميات كبيرة من البيانات إلى التفكير في نظام أساسي يدعم المعالجة المجمعة والتدفقية للسرعة والقدرة على التعامل مع التحليلات واسعة النطاق.

أدوات إدارة البيانات

تساعد منصات الحوكمة المؤسسات على إدارة جودة البيانات ونسبها وامتثالها. وهي توفر أدوات للإشراف على البيانات وإدارة البيانات الوصفية.

الأدوار في مؤسسة قائمة على البيانات

في المؤسسة القائمة على البيانات، هناك العديد من الأدوار الرئيسية في علم البيانات ضرورية لاستخدام البيانات بفعالية وإنشاء ثقافة قائمة على البيانات. بالإضافة إلى محللي البيانات ومديري البيانات وعلماء البيانات، هناك أدوار مهمة أخرى توجه المؤسسة نحو النجاح في مبادرات صنع القرار القائمة على البيانات.

يقوم مهندسو البيانات بتصميم وبناء وصيانة البنية التحتية والأنظمة اللازمة لجمع البيانات وتخزينها ومعالجتها. يحمي مهندسو البيانات مسارات البيانات بحيث تكون فعالة وقابلة للتطوير وموثوقة، مما يتيح تدفق البيانات بسلاسة من مصادر مختلفة إلى المنصات التحليلية.

Data Architect مسؤولون عن تصميم بنية البيانات الشاملة للمؤسسة وتنفيذها. يقومون بإنشاء مخططات لأنظمة إدارة البيانات، بحيث تكون البيانات منظمة ومتكاملة ويمكن الوصول إليها.

يقوم مطورو ذكاء الأعمال (BI) بإنشاء حلول ذكاء الأعمال وإدارتها، مثل لوحات المعلومات وأنظمة إعداد التقارير. إنهم يحولون البيانات غير المنسقة إلى رؤى ذات مغزى من خلال أدوات التصور، لمساعدة الأطراف المعنية على اتخاذ قرارات مستنيرة.

مهندسو التعلم الآلي هم متخصصون في بناء نماذج التعلم الآلي ونشرها وصيانتها. وهم يعملون بشكل وثيق مع علماء البيانات لتنفيذ خوارزميات يمكنها التنبؤ بالنتائج وأتمتة عمليات اتخاذ القرار.

الرئيس التنفيذي للبيانات (CDO) هو منصب تنفيذي يشرف على استراتيجية البيانات في المؤسسة وحوكمتها. فهو يضمن توافق مبادرات البيانات مع أهداف العمل ومعايير الامتثال وأفضل الممارسات.

كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي (CAIO) هو دور تنفيذي يوجه المنظمة خلال تعقيدات اعتماد الذكاء الاصطناعي. وهو يوفر القيادة الاستراتيجية ويشرف على تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي واستراتيجيتها وتنفيذها.

محللو البيانات هم متخصصون يقومون بتحليل مجموعات البيانات المعقدة وتفسيرها لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ. يستخدمون الأساليب والأدوات الإحصائية لتحديد الاتجاهات والأنماط والارتباطات.

يقوم مسؤولو قواعد البيانات (DBAs) بإدارة أنظمة قواعد البيانات وصيانتها. إنهم يحمون البيانات ويتأكدون من تخزينها بشكل آمن، ويتم نسخها احتياطيًا بانتظام ويمكن استرجاعها بكفاءة. كما يعمل مسؤولو قواعد البيانات أيضًا على تحسين أداء قاعدة البيانات وحل أي مشكلات متعلقة بالبيانات.

يقع على عاتق مسؤولي خصوصية البيانات مسؤولية التأكد من أن ممارسات التعامل مع البيانات تتوافق مع قوانين ولوائح الخصوصية. إنهم يرسمون السياسات ويطورون الممارسات لحماية المعلومات الحساسة والحفاظ على ثقة العملاء.

يتولى مهندسو عمليات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (MLOps) إدارة نشر نماذج التعلم الآلي وصيانتها في بيئات الإنتاج. يضمن مهندسو عمليات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أن النماذج تعمل بكفاءة ويتم تحديثها حسب الحاجة.



حلول ذات صلة
IBM Cognos Analytics

تعرف على كيفية استخدام IBM® Cognos® Analytics لأتمتة الذكاء الاصطناعي لتعزيز العرض المصور للبيانات والتنبؤ وإعداد التقارير. تساعد المنصة المستخدمين على كشف الاتجاهات الخفية وإنشاء لوحات معلومات تفاعلية ودمج التحليلات المتقدمة في العمليات اليومية.

استكشف IBM Cognos Analytics

IBM Planning Analytics

تعرَّف على كيفية استخدام تحليلات التخطيط من IBM لتحليلات التنبؤ بالذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات في الوقت الفعلي لتعزيز تخطيط الأعمال واتخاذ القرارات. توفر Planning Analytics أدوات لتخطيط السيناريوهات وتكامل البيانات والتعاون بين الأقسام، مما يجعلها مناسبة لإدارة الشؤون المالية وسلسلة التوريد والموارد البشرية وتكنولوجيا المعلومات.

استكشف IBM Planning Analytics

watsonx BI Assistant

استكشف كيف يقدم مساعد ذكاء الأعمال من IBM watsonx™ BI Assistant تحليل الأعمال المدعوم بالذكاء الاصطناعي والمشورة، ويقدم تفسيرات واضحة لاتخاذ قرارات واثقة. يُمكّن Watsonx BI Assistant المستخدمين من الكشف عن الاتجاهات والتنبؤ بالنتائج واتخاذ الإجراءات بناءً على مقاييس مخصصة وتنبيهات ذكية.

استكشف IBM watsonx BI Assistant
موارد ذات الصلة بناء ثقافة القرارات والمعارف القائمة على البيانات باستخدام IBM Business Analytics

يساعد دمج الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحسين الأهداف المالية والقدرة التشغيلية وأهداف المبيعات، مع التخلص من صوامع البيانات وتمكين المستخدمين من اتخاذ قرارات مستنيرة.

ESPN و IBM Consulting وقوة اتخاذ القرارات القائمة على البيانات في كرة القدم الخيالية

تعرف على كيفية عمل ®IBM Consulting مع ESPN لتحسين تجربة كرة القدم الخيالية باستخدام رؤى الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات.

ما هو التخطيط وإعداد الميزانيات والتنبؤ بالأعمال؟

تدمج حلول التخطيط وإعداد الميزانيات والتنبؤ بين الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات لتعزيز عمليات التخطيط المالي.

اتخِذ الخطوة التالية

IBM Cognos Analytics هو أداة لذكاء الأعمال والعرض المصور للبيانات ذاتية الخدمة. تدمج المنصة تقنية الحوسبة المعرفية، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، بحيث تتمكن المؤسسات من إنشاء عرض مصور للبيانات ومشاركة الرؤى الجديدة وتشجيع اتخاذ القرار القائم على البيانات. 

استكشف Cognos Analytics احجز عرضًا توضيحيًا مباشرًا
الحواشي

1 https://explodingtopics.com/blog/data-generated-per-day#how-much (الرابط موجود خارج ibm.com)