ما هي مجموعة البيانات؟

10 ديسمبر 2024

المؤلفين

Matthew Kosinski

Enterprise Technology Writer

ما هي مجموعة البيانات؟

مجموعة البيانات هي مجموعة من البيانات المنظمة عادةً في جداول أو مصفوفات أو تنسيقات محددة — مثل CSV أو JSON— لسهولة استرجاعها وتحليلها. تُعد مجموعات البيانات ضرورية لتحليل البيانات، والتعلم الآلي (ML)، والذكاء الاصطناعي (AI) والتطبيقات الأخرى التي تتطلب بيانات موثوقة ويمكن الوصول إليها.

تقوم المؤسسات اليوم بجمع كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك تفاعلات العملاء والمعاملات المالية وأجهزة إنترنت الأشياء (IOT) ومنصات التواصل الاجتماعي.

لإطلاق العنان للقيمة التجارية لكل هذه البيانات، يجب تنظيمها في كثير من الأحيان في مجموعة البيانات: مجموعات منظمة تتيح الوصول إلى المعلومات لتحليلها وتطبيقها.

تخزين أنواع مختلفة من مجموعات البيانات بطرق مختلفة. على سبيل المثال، غالبًا ما تقوم مجموعات البيانات المنظمة بترتيب نقاط البيانات في جداول ذات صفوف وأعمدة محددة. يمكن أن تحتوي مجموعات البيانات غير المنظمة على تنسيقات متنوعة مثل الملفات النصية والصور والصوت.

على الرغم من أن مجموعات البيانات لا تتضمن جميعها بيانات منظمة، إلا أنها تحتوي دائمًا على بنية عامة، سواء كانت مخططات محددة أو بناء جملة مُنظمة بشكل فضفاض في صيغ البيانات شبه المنظمة مثل JSON أو XML.

تتضمن أمثلة مجموعات البيانات ما يلي:

  • مجموعات بيانات خدمة العملاء التي تتعقب تفاعلات الدعم والقرارات.
  • مجموعات بيانات التصنيع لمراقبة مقاييس أداء المعدات.
  • مجموعات بيانات المبيعات لتحليل أنماط المعاملات وسلوك المستهلك.
  • مجموعات بيانات التسويق لقياس فعالية الحملة ومدى المشاركة.

غالبًا ما تستخدم المؤسسات وتحتفظ بمجموعات بيانات متعددة لدعم مختلف المبادرات التجارية، بما في ذلك تحليل البيانات وذكاء الأعمال(BI).

تعتمد البيانات الكبيرة، على وجه الخصوص، على مجموعات بيانات ضخمة ومعقدة لتقديم القيمة. عندما يتم جمعها وإدارتها وتحليلها بشكل صحيح باستخدام تحليلات البيانات الكبيرة، يمكن لهذه المجموعات من البيانات أن تساعد في اكتشاف رؤى جديدة وتمكين اتخاذ القرارات القائمة على البيانات.

في السنوات الأخيرة، أدى ظهور الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي إلى زيادة التركيز على مجموعات البيانات. تحتاج المؤسسات إلى بيانات تدريب شاملة وجيدة التنظيم لتطوير نماذج تعلم آلي دقيقة وتحسين الخوارزميات التنبؤية.

وفقًا لـ Gartner، أفادت 61% من المؤسسات أنها مضطرة إلى تطوير أو إعادة التفكير في نموذج تشغيل البيانات والتحليلات الخاصة بها بسبب تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي.1

تصميم ثلاثي الأبعاد لكرات تتدحرج على مسار

أحدث الأخبار والرؤى حول الذكاء الاصطناعي 


تتوفر معارف وأخبار منسقة بمهارة حول الذكاء الاصطناعي والسحابة وغيرها في نشرة Think الإخبارية الأسبوعية. 

ما هي مجموعة البيانات—وما هي ليست كذلك

على الرغم من أن المصطلح "مجموعة البيانات" غالبًا ما يُستخدم على نطاق واسع، إلا أن بعض الصفات تحدد ما إذا كانت مجموعة البيانات تشكل مجموعة بيانات أم لا. بشكل عام، تحتوي مجموعات البيانات على 3 خصائص أساسية: المتغيرات والمخططات والبيانات الوصفية.

  • تمثل المتغيرات السمات أو الخصائص المحددة التي تتم دراستها ضمن مجموعة البيانات. على سبيل المثال، في مجموعة بيانات المبيعات، قد تتضمن المتغيرات معرف المنتج والسعر وتاريخ الشراء. غالبًا ما تعمل المتغيرات كإدخالات لخوارزميات التعلم الآلي والتحليل الإحصائي.
  • تحدد المخططات بنية مجموعة البيانات، بما في ذلك العلاقات والتركيب بين متغيراتها. على سبيل المثال، قد يحدد مخطط مجموعة البيانات المجدولة تنسيقات مجموعة البيانات ورؤوس الأعمدة الخاصة بها، مثل "التاريخ" و"المبلغ" و"الفئة". قد يصف مخطط JSON هياكل بيانات متداخلة مثل ملفات تعريف العملاء مع سمات مثل "الاسم،" "البريد الإلكتروني" ومصفوفة كائنات "سجل الطلبات".
  • توفر البيانات الوصفية أو البيانات حول البيانات سياقًا أساسيًا حول مجموعة البيانات، بما في ذلك التفاصيل حول أصلها والغرض منها وإرشادات الاستخدام. تساعد هذه المعلومات على ضمان بقاء مجموعات البيانات قابلة للتفسير والتكامل بشكل فعال مع الأنظمة الأخرى.

لا تُعد جميع مجموعات البيانات مؤهلة لاعتبارها مجموعات بيانات. لا تشكل التراكمات العشوائية لنقاط البيانات غير ذات الصلة عادةً مجموعة البيانات دون بعض التنظيم المناسب لتمكين التحليل الهادف.

على نحو مماثل، في حين أن واجهات برمجة التطبيقات (APIs) ومجموعات البيانات وجداول البيانات يمكن أن تتفاعل مع مجموعات البيانات أو تحتوي عليها، إلا أنها ليست بالضرورة مجموعات بيانات بحد ذاتها.

تسمح واجهات برمجة التطبيقات للتطبيقات بالتواصل مع بعضها البعض، والذي يتضمن أحيانًا الوصول إلى مجموعات البيانات وتبادلها. قواعد البيانات وجداول البيانات عبارة عن حاويات للمعلومات، والتي يمكن أن تتضمن مجموعات البيانات.

أنواع مجموعات البيانات

تعمل المؤسسات بشكل عام مع ثلاثة أنواع رئيسية من مجموعات البيانات، والتي يتم تصنيفها عادةً بناءً على نوع البيانات التي تتعامل معها:

  • مجموعات البيانات المنظمة
  • مجموعات البيانات غير المنظمة
  • مجموعات البيانات شبه المنظمة

غالبًا ما تستخدم المؤسسات أنواعًا متعددة من مجموعات البيانات معًا لدعم استراتيجية التحليلات الشاملة. على سبيل المثال، قد تقوم إحدى شركات البيع بالتجزئة بتحليل بيانات المبيعات المنظمة إلى جانب مراجعات العملاء غير المنظمة وتحليلات الويب شبه المنظمة للحصول على رؤى أفضل حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم.

مجموعات البيانات المنظمة

تنظم مجموعات البيانات المنظمة المعلومات بتنسيقات محددة مسبقًا، وعادةً ما تكون جداول ذات صفوف وأعمدة محددة بوضوح.. تشكل مجموعات البيانات هذه الأساس للعديد من العمليات التجارية الحساسة، مثل إدارة علاقات العملاء (CRM) وإدارة المخزون.

نظرًا لأن مجموعات البيانات المنظمة تتبع مخططات متسقة، فإنها تتيح الاستعلام السريع والتحليل الموثوق. وهذا يجعلها مثالية لأدوات ذكاء الأعمال وأنظمة إعداد التقارير التي تتطلب بيانات دقيقة وقابلة للقياس الكمي.

تتضمن الأمثلة الشائعة لمجموعات البيانات المنظمة ما يلي:

  • السجلات المالية المنظمة في جدول بيانات Excel مع حقول محددة للتواريخ والمبالغ والفئات.
  • قواعد بيانات العملاء بتنسيقات موحدة لمعلومات الاتصال وسجل الشراء.
  • أنظمة المخزون لتتبع كميات المنتجات ومواقعها وحركتها.
  • تدفقات بيانات المستشعرات التي توفر مقاييس موحدة لمراقبة المعدات والصيانة التنبؤية.

مجموعات البيانات غير المنظمة

تحتوي مجموعات البيانات غير المنظمة على معلومات لا تتوافق مع نماذج البيانات التقليدية أو المخططات الصارمة. على الرغم من أن مجموعات البيانات هذه تتطلب أدوات معالجة أكثر تعقيدًا، إلا أنها غالبًا ما تحتوي على رؤى غنية لا يمكن لتنسيقات البيانات المنظمة التقاطها.

تعتمد المؤسسات على مجموعات البيانات غير المنظمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. توفر مجموعات البيانات هذه البيانات الواقعية المتنوعة اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتطوير قدرات تحليلية أكثر تقدمًا.

تتضمن الأمثلة الشائعة لمجموعات البيانات غير المنظمة ما يلي:

  • المستندات النصية، مثل رسائل البريد الإلكتروني والتقارير وصفحات الويب.
  • الصور ومقاطع الفيديو المستخدمة لتدريب نماذج التعلم الآلي.
  • تسجيلات صوتية من تطبيقات العالم الحقيقي.
  • سجلات المحادثة ونصوص خدمة العملاء.

مجموعات البيانات شبه المنظمة

تعمل مجموعات البيانات شبه المنظمة على سد الفجوة بين البيانات المنظمة والبيانات غير المنظمة. على الرغم من أنها لا تتبع مخططات صارمة، إلا أنها تتضمن تركيبًا أو علامات محددة للمساعدة في تنظيم المعلومات بتنسيقات مرنة وقابلة للتحليل.

هذا النهج الهجين يجعل مجموعات البيانات شبه المنظمة ذات قيمة لمشاريع تكامل البيانات الحديثة والتطبيقات التي تحتاج إلى التعامل مع أنواع البيانات المتنوعة مع الحفاظ على بعض الهيكل التنظيمي.

تتضمن الأمثلة الشائعة لمجموعات البيانات شبه المنظمة ما يلي: 

  • ملفات JSON و HTML و XML المستخدمة في تطبيقات الويب وواجهات برمجة التطبيقات.
  • ملفات السجل التي تحتوي على كل من الحقول المنسقة والنص الحر.
  • مجموعات بيانات عامة تجمع بين تنسيقات بيانات متعددة لإمكانية الوصول إليها على نطاق أوسع.
Mixture of Experts | بودكاست

فك تشفير الذكاء الاصطناعي: تقرير إخباري أسبوعي

انضم إلى لجنة عالمية المستوى من المهندسين والباحثين وقادة المنتجات وغيرهم وهم يجتازون طريق الذكاء الاصطناعي لتزويدك بأحدث أخباره والمعارف المتعلقة به.

مصادر مجموعات البيانات

تقوم المؤسسات بجمع البيانات من مصادر متعددة لبناء مجموعة البيانات التي تدعم مبادرات الأعمال المختلفة. يمكن لمصادر البيانات أن تحدد بشكل مباشر جودة وفائدة مجموعات البيانات.

تتضمن بعض مصادر البيانات الشائعة ما يلي:

  • مستودعات البيانات
  • قواعد البيانات
  • واجهات برمجة التطبيقات (APIs)
  • منصات البيانات العامة

مستودعات البيانات

مستودعات البيانات هي مخازن مركزية لتخزين البيانات. غالبًا ما تضم مستودعات البيانات الخاصة بيانات حساسة أو بالغة الأهمية للأعمال، مثل سجلات العملاء أو المعاملات المالية أو المقاييس التشغيلية التي توفر مزايا تنافسية.

مستودعات البيانات الأخرى للعامة. على سبيل المثال، تستضيف منصة مثل GitHub مجموعة بيانات مفتوحة المصدر إلى جانب التعليمات البرمجية. يمكن للباحثين والمؤسسات استخدام مجموعات البيانات العامة هذه للتعاون بشكل مفتوح على نماذج التعلم الآلي ومشاريع علم البيانات .

قواعد البيانات

قواعد البيانات عبارة عن مستودعات بيانات رقمية محسّنة لتخزين البيانات بأمان واسترجاعها بسهولة حسب الحاجة.

يمكن أن تحتوي قاعدة البيانات على مجموعة بيانات واحدة أو مجموعات بيانات متعددة. يمكن للمستخدمين استخراج نقاط البيانات ذات الصلة بسرعة عن طريق تشغيل استعلامات قاعدة البيانات التي تستخدم لغات متخصصة مثل لغة الاستعلام الهيكلية (SQL).

واجهات برمجة التطبيقات (APIs)

تربط واجهات برمجة التطبيقات تطبيقات البرامج حتى تتمكن من التواصل. يمكن لمستهلكي البيانات استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) لالتقاط البيانات في الوقت الفعلي من مصادر متصلة، مثل خدمات الويب والمنصات الرقمية، وتوجيهها إلى تطبيقات ومستودعات أخرى لاستخدامها.

غالبًا ما يقوم علماء البيانات ببناء مسارات آلية لجمع البيانات باستخدام لغات مثل Python، والتي توفر مكتبات قوية لتكامل واجهة برمجة التطبيقات ومعالجة البيانات. على سبيل المثال، قد يستخدم نظام التحليلات بالبيع بالتجزئة المسارات الآلية هذه لجمع بيانات شراء العملاء ومستويات المخزون باستمرار من متاجر التجارة الإلكترونية وأنظمة إدارة المخزون.

منصات البيانات العامة

توفر مواقع مثل Data.gov ومبادرات البيانات المفتوحة على مستوى المدينة مثل البيانات المفتوحة لمدينة نيويورك إمكانية الوصول المجاني إلى مجموعات البيانات التي تشمل مقاييس الرعاية الصحية والنقل والبيئة. يمكن للباحثين استخدام مجموعات البيانات هذه لدراسة كل شيء من أنماط النقل إلى اتجاهات السلامة العامة.

حالات استخدام مجموعة البيانات

بدءاً من تشغيل الذكاء الاصطناعي إلى تمكين الرؤى القائمة على البيانات، تُعد مجموعات البيانات أساسية للعديد من المبادرات التجارية والتكنولوجية الرئيسية.

تشمل بعض تطبيقات نظم البيانات الأكثر شيوعًا ما يلي:

  • الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)
  • تحليل البيانات والرؤى
  • ذكاء الأعمال (BI)

الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)

الذكاء الاصطناعي (AI) لديه القدرة على أن يكون بمثابة عامل تمييز هام في العديد من المؤسسات.

وفقًا لمعهد IBM لقيمة الأعمال، يعتقد 72% من المديرين التنفيذيين الأفضل أداءً (CEOs) أن ميزتهم التنافسية تعتمد على امتلاكهم للذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI) الأكثر تقدمًا. تعتمد هذه الأنظمة المتطورة للذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات ضخمة—سواءً كانت مصنفة أو غير مصنفة—لتدريب النماذج بفعالية.

من خلال بيانات التدريب الشاملة، يمكن لمجموعة تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تؤدي مهام معقدة مثل:

  • معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تعتمد نماذج معالجة اللغة الطبيعية على مجموعات البيانات باللغة الإنجليزية ومتعددة اللغات لفهم اللغة البشرية وتطبيقات مثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، وروبوتات المحادثة وخدمات الترجمة وأدوات تحليل النصوص. على سبيل المثال، يمكن لروبوت محادثة لخدمة العملاء استخدام معالجة اللغة الطبيعية لتحليل مجموعة البيانات من محادثات الدعم السابقة لتعلم كيفية الرد على الأسئلة الشائعة.
  • رؤية الكمبيوتر: باستخدام مجموعات بيانات الصور المصنفة، يمكن للذكاء الاصطناعي تعلم التعرف على الكائنات والوجوه والأنماط المرئية. تساعد رؤية الكمبيوتر على دفع عجلة الابتكار في المركبات ذاتية القيادة وتحليل التصوير الطبي وغير ذلك الكثير. على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية تحليل مجموعة البيانات من الفحوصات الطبية للكشف عن العلامات المبكرة للمرض بدقة عالية.
  • التحليلات التنبؤية: تعتمد التحليلات التنبؤية على مجموعات البيانات المنظمة لتدريب النماذج على توقع النتائج الواقعية، مثل أسعار المساكن وطلب المستهلكين. تعمل نماذج الانحدار هذه على تحليل أنماط البيانات التاريخية لإجراء تنبؤات دقيقة، مثل تحليل سنوات من بيانات المبيعات للتنبؤ بالطلب الموسمي وتحسين مستويات المخزون.
  • البحث: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة مجموعات بيانات بحثية ضخمة لاكتشاف رؤى جديدة وتسريع الابتكار. على سبيل المثال، يمكن لشركات الأدوية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل مجموعات البيانات الجزيئية وتحديد الأدوية المرشحة الجديدة الواعدة بسرعة أكبر من الطرق التقليدية.

تحليل البيانات والرؤى

يستخدم علماء البيانات والمحللون مجموعات البيانات لاستخراج رؤى قيّمة ودفع الاكتشافات في مختلف التخصصات. نظرًا لأن المؤسسات تجمع بيانات أكثر من أي وقت مضى، فقد أصبح تحليل البيانات أمرًا بالغ الأهمية لاختبار الفرضيات وتحديد الاتجاهات وكشف العلاقات التي تُنير القرارات الاستراتيجية.

تتضمن بعض الطرق الشائعة التي تساعد بها مجموعات البيانات في تحليل البيانات ما يلي:

  • التعرف على الأنماط: يمكن للتحليل المتقدم للمجموعات الكبيرة من مجموعات البيانات أن يكشف عن الاتجاهات الخفية والارتباطات والحالات غير الطبيعية التي يمكن للمؤسسات استخدامها لتحديد الفرص المتاحة وتخفيف المخاطر. على سبيل المثال، قد تكشف شركات البيع بالتجزئة عن اتجاهات الشراء خلال مواسم العطلات من خلال تحليل بيانات المعاملات.
  • العرض المصور للبيانات: تعمل أدوات العرض المصور للبيانات على تحويل مجموعات البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام المخططات البيانية ولوحات المعلومات لجعل البيانات أكثر سهولة في الوصول إليها. على سبيل المثال، قد تستخدم إحدى الشركات لوحات المعلومات التفاعلية لعرض اتجاهات المبيعات والإيرادات، مما يساعد المديرين التنفيذيين على فهم مقاييس الأداء بسرعة واتخاذ قرارات مستنيرة.
  • التحليل الإحصائي: باستخدام أساليب إحصائية صارمة، يمكن لعلماء البيانات تحويل مجموعات البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للقياس الكمي تساعد في قياس الأهمية والتحقق من صحة النتائج. على سبيل المثال، قد يحسب المحللون الماليون المقاييس الرئيسية من مجموعات البيانات لتقييم أداء السوق.
  • اختبار الفرضيات: يمكن لعلماء البيانات استخدام مجموعات البيانات التجريبية للتحقق من صحة النظريات وتقييم الحلول المحتملة، مما يوفر دعمًا قائمًا على الأدلة لقرارات الأعمال والأبحاث. على سبيل المثال، قد تقوم شركة أدوية بتحليل مجموعات بيانات التجارب السريرية لتحديد فعالية دواء جديد.

ذكاء الأعمال (BI)

تستخدم المؤسسات ذكاء الأعمال (BI) للكشف عن الرؤى في مجموعات البيانات ودفع عملية اتخاذ القرار في الوقت الفعلي.

يمكن أن تساعد أدوات ذكاء الأعمال في تحليل أنواع مختلفة من البيانات لتحديد الاتجاهات ومراقبة الأداء والكشف عن الفرص الجديدة. تتضمن بعض التطبيقات ما يلي:

  • المراقبة في الوقت الفعلي: باستخدام مجموعات المقاييس ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، يمكن للمؤسسات الحصول على رؤية مستمرة للكفاءة التشغيلية وأداء النظام. على سبيل المثال، تستخدم شركات الخدمات اللوجستية المراقبة في الوقت الفعلي خلال مواسم ذروة العطلات لتتبع أوقات التسليم ومعالجة التأخيرات بسرعة.
  • تحليل سلوك العميل: يمكن أن تساعد مجموعات بيانات المعاملات والمشاركة في الكشف عن أنماط الشراء وتفضيلات العملاء. ويمكن للمؤسسات بعد ذلك استخدام هذه الرؤى لتطوير استراتيجيات تسويقية مستهدفة وتحسين تجارب العملاء عبر نقاط الاتصال.
  • تحليل السلاسل الزمنية: بمساعدة مجموعات البيانات المتسلسلة والتاريخية، تستطيع المؤسسات تتبع اتجاهات وأنماط الأداء بشكل أفضل بمرور الوقت. على سبيل المثال، يقوم مزودو الطاقة بتحليل بيانات السلاسل الزمنية للتنبؤ بذروة الطلب على الكهرباء والاستعداد لها، مما يحسّن موثوقية الشبكة وخدمة العملاء.
  • تحسين سلسلة التوريد: يمكن لمجموعات البيانات المتكاملة أن تساعد المؤسسات في تبسيط العمليات اللوجستية وإدارة الموردين. على سبيل المثال، يمكن لتجار التجزئة تحليل مستويات المخزون وبيانات الشحن ومقاييس أداء الموردين لتحسين جداول إعادة التخزين وتقليل تكاليف النقل.

اعتبارات مجموعة البيانات

يمكن أن يؤدي التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة لأي مبادرة إلى تقديم العديد من التحديات والاعتبارات. ومن أبرزها ما يلي:

  • جودة البيانات: يعد الحفاظ على سلامة البيانات وجودتها في مجموعات البيانات أمرًا بالغ الأهمية. وإلا، يمكن أن تؤدي البيانات غير المكتملة أو غير الدقيقة إلى نتائج مضللة. على سبيل المثال، قد تؤدي مجموعة البيانات الجديدة ذات التنسيقات غير المتسقة عبر الأعمدة إلى تعطيل سير العمل وتشويه التحليل. يمكن لتقنيات التحقق من الصحة مثل توحيد التنسيقات وإزالة التكرارات أن تساعد في ضمان الدقة والاتساق مع توسع مجموعات البيانات.
  • التشغيل البيني وتكامل البيانات: قد يمثل دمج مجموعات البيانات من مصادر أو تنسيقات مختلفة تحديات، مثل دمج ملفات CSV مع بيانات JSON. يمكن أن يساعد إنشاء مخطط موحد أو توحيد تنسيقات البيانات في معالجة هذه التحديات ومواءمة هياكل البيانات للمساعدة في ضمان توافق النظام.
  • إدارة مجموعة البيانات: يؤدي تزايد أحجام البيانات وتوسع حالات الاستخدام إلى زيادة تعقيد إدارة مجموعات البيانات. إن إعطاء الأولوية للعمليات القوية لإنشاء مجموعات البيانات وصيانتها وإدارتها يمكن أن يساعد في ضمان جودة البيانات وإمكانية الوصول إليها مع الحفاظ على الامتثال لقوانين وأنظمة خصوصية البيانات مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) و California Consumer Privacy Act (CCPA).
الحواشي

تؤدي كل الروابط إلى صفحات خارج ibm.com.

Organizations are evolving their D&A operating model because of AI technologies, Gartner, 29 April 2024. 

حلول ذات صلة
أدوات التحليلات والحلول ذات الصلة بها

لكي تزدهر الشركات، يجب عليها استخدام البيانات لتعزيز ولاء العملاء، وأتمتة عمليات الأعمال، والابتكار باستخدام الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.

استكشف حلول التحليلات
خدمات الاستشارات في مجال البيانات والتحليلات

استفِد من قيمة بيانات المؤسسة مع IBM Consulting لبناء مؤسسة تعتمد على الرؤى لتحقيق ميزة تنافسية في الأعمال.

اكتشف خدمات التحليلات
IBM Cognos Analytics

تعرَّف على Cognos Analytics 12.0، رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين عملية اتخاذ القرارات.

استكشف Cognos Analytics
اتخِذ الخطوة التالية

لكي تزدهر الشركات، يجب عليها استخدام البيانات لتعزيز ولاء العملاء، وأتمتة عمليات الأعمال، والابتكار باستخدام الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.

استكشف حلول التحليلات اكتشف خدمات التحليلات