دليلك الكامل للتحليلات المعززة

بحكم التعريف ، التعزيز ينطوي على زيادة القيمة أو جعل شيء أكبر في الحجم أو القوة.

مع وضع ذلك في الاعتبار ، تضيف التحليلات المعززة الكثير من القيمة إلى التحليلات التقليدية بقوة الذكاء الاصطناعي. دعونا نتعمق أكثر في ماهية التحليلات المعززة وكيفية فهمها ككل.

فهم التحليلات المعززة

تشجع التحليلات المعززة إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات من خلال تمكين المزيد من الأشخاص في المؤسسة للوصول إلى تحليلات البيانات والرؤى.

من خلال معالجة البيانات باستخدام التحليلات المعززة ، يمكن لخدمات البث عبر الإنترنت مثل Netflix و Amazon عرض محتوى مخصص للمستخدم. تستخدم المؤسسات المالية والحكومية البيانات الحالية التي تم استخراجها وتطويرها بواسطة التحليلات المعززة لتحديد علامات الاحتيال والتخفيف من حدتها. المنظمات المختلفة في القطاع العام قادرة على تقديم خدمة أفضل للأشخاص بذكاء مدعوم من التحليلات المعززة.

كيف يمكن للشركات الاستفادة من التحليلات المعززة؟

إن امتلاك رؤية للمستقبل دون تركها تتكشف من تلقاء نفسها يمكن أن يدفع عملك في الاتجاه الصحيح. يمكن أن تكون التحليلات المعززة هي القوة الدافعة التي تقود صانعي القرار إلى إصدار أحكام مستنيرة باستخدام تحليلات البيانات الثمينة. بالطبع ، هناك تقنيات أخرى تستخدمها المنظمات للبقاء في وقت مبكر. على سبيل المثال ، يمكن تحديد الاتجاهات الصعبة باستخدام قوة اليقين ، وقوة التوقع ، والقدرة على إعادة الابتكار وإعادة التعريف.

يمكن أن تساعد التحليلات المعززة الأعمال التجارية في توفير ذكاء أعمال أفضل. ببساطة ، يمكن أن يساعد ذكاء الأعمال أي شركة على اتخاذ قرارات محسّنة باستخدام البيانات التي تم جمعها ومعالجتها ، مما يؤدي إلى زيادة الإيرادات. بدءًا من أعلى قمع المبيعات حتى النهاية السفلية ، ثم إعادة إشراك / الاحتفاظ بالمشترين ، يلعب ذكاء الأعمال دورًا رئيسيًا في كل مرحلة من مراحل دورة حياة التسويق والمبيعات. ستجمع أداة ذكاء الأعمال الجيدة البيانات من المصادر الداخلية والخارجية للأعمال لتقديم رؤى الماضي والحاضر والمستقبل.

لماذا تعتبر أدوات ذكاء الأعمال التي تستخدم التحليلات الآلية أفضل من أدوات ذكاء الأعمال التقليدية؟ انه سهل؛ تُحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل ML و NLP الفرق.

في السابق ، كانت أدوات ذكاء الأعمال تستخدم التعليمات البرمجية أو البرامج المستندة إلى القواعد لتحليل البيانات ومعالجتها ومن ثم فهمها. على الرغم من نجاحه ، إلا أنه لم يكن كافيًا تزويد المؤسسات برؤى متطورة أحدثت فرقًا حقًا. من ناحية أخرى ، تعد برامج التعلم الآلي أكثر ذكاءً. إنهم لا يلتزمون بالقواعد فقط ؛ يتكيفون مع التغييرات.

يمكن لبرنامج التعلم الآلي تحديد الأنماط وبيانات المعالجة الإضافية بناءً على تلك الأنماط. هذا يعني أنه يمكن أن يرتجل بناءً على تجاربه السابقة ، تمامًا مثل الذكاء البشري. ثمانية وأربعون في المائة من الشركات التي تبنت تعلم الآلة ترى أن زيادة الربحية هي أهم فوائدها.

هناك تقنية أخرى للذكاء الاصطناعي تحدث الاختلاف وهي معالجة اللغة الطبيعية أو توليدها. لا يمكن للبشر قراءة لغة الآلة ، ناهيك عن تحليلها واكتساب رؤى منها. وهنا يأتي دور توليد اللغة الطبيعية (NLG).

يحول NLG ML إلى تنسيق أكثر قابلية للقراءة من قبل الإنسان. يقوم ML بجميع أعمال الواجهة الخلفية من خلال توليد الأفكار ، ويقوم NLG بمعالجتها بطريقة يمكن للمستخدمين فهمها. على سبيل المثال ، إذا وجدت إحدى أدوات التعلم الآلي أن هناك زيادة في المبيعات في ديسمبر 2019 ، فيمكن لـ NLG المضي قدمًا وإخبار المستخدم أن مبيعاته زادت بنسبة 20٪ منذ ذلك الوقت.

يجعل هذا التنسيق من السهل جدًا على المستخدمين غير التقنيين تحديد الأفكار. يمكن أن يأخذ أيضًا استعلامات بحث يمكن قراءتها بواسطة الإنسان وتحويل النتائج إلى عناصر مرئية. يمكن للمستخدمين البحث عن استفسارات بطريقة تشبه التحدث إلى إنسان آخر.

كيف تؤثر التحليلات المعززة على ذكاء الأعمال (BI)؟

تستفيد المؤسسات والشركات الحكومية من تحليلات البيانات في أنشطتها اليومية لتعزيز الكفاءة. في النهاية ، كل عمل يريد أن يبيع بشكل أفضل. سواء كانت منتجاتهم أو خدماتهم - فإن العامل الوحيد الذي يقود نجاحهم هو الإيرادات المتولدة. لقد تضررت المنافسة بشدة في كل قطاع أعمال لدرجة أن تجاوزها لم يعد خيارًا بعد الآن.

يتم تزويد أي نظام ذكاء أعمال بتحليلات البيانات التي يتم تحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ. البيانات التي يتم جمعها من مصادر مختلفة ومعالجتها بتنسيق مفهوم. لقد ولت الأيام التي كانت فيها التحليلات قائمة على الكود وسيستغرق الأمر شهورًا معًا للتوصل إلى رؤى رئيسية باستخدام إمكانات مصادر البيانات المحدودة.

مع التحليلات المعززة وذكاء الأعمال ، تكون التقارير أكثر دقة والتنبؤات أكثر ذكاءً. يلاحظ رئيس قسم المعلومات:

"المجموعات ( ذكاء الأعمال والتحليلات المعززة ) المضمنة في منصات البرامج هذه ستجعل كل وظيفة أكثر قوة بشكل فردي وأكثر قيمة لرجال الأعمال الذين يستخدمونها."

1. صنع القرار بشكل أفضل

من خلال الطرق الفعالة للبحث عن البيانات وتقديم الرؤى ، تمنح التحليلات المعززة قوة أقوى في أيدي صانعي القرار. يمكن لأنظمة ذكاء الأعمال المدعمة بالتحليلات المعززة اكتشاف الرؤى الشائعة.

على سبيل المثال ، أثبتت أدوات اكتشاف البيانات الذكية اليوم أنها تضاعف قيمة الأعمال من خلال التحضير الذكي وتحليل الرؤى الرئيسية تلقائيًا. فهي سهلة الاستخدام وقابلة للخدمة الذاتية ، مما يسمح للأقسام المختلفة باتخاذ قرارات أكثر استنارة.

2. التنبؤ باتجاهات الأعمال

تساعد التحليلات المعززة الشركات في التعرف على الاتجاهات والأنماط التي تتيح لها التخطيط والاستعداد بشكل أفضل لمستقبل أقوى. يمكن للتعلم الآلي تحديد اتجاهات الأعمال باستخدام النماذج الإحصائية على البيانات. يتم تنفيذ تحويل هذه البيانات إلى نموذج أكثر قابلية للقراءة من قبل NLG.

تعمل هذه الأفكار المفيدة بعد ذلك كقاعدة قوية للتنبؤ بمسار الإجراءات المستقبلية لأي مؤسسة مثل توقع حدوث تغيير في الطلب على المنتج ومواقع العملاء المحتملين الجديدة والطلبات الموسمية والمزيد. بالنسبة للشركات مثل السفر والسياحة والضيافة ، فإن تحديد أنماط شراء العملاء والتنبؤ بها أمر لا يقدر بثمن لأنه يتيح لهم التنبؤ بخطواتهم التالية في التسويق والمبيعات.

يوجد أدناه مثال على لوحة معلومات الأداء اليومي لمؤشرات الأداء الرئيسية لشركة الطيران والتي تراقب أداء كل شركة طيران من خلال تتبع كل مؤشر أداء رئيسي. تساعدهم إمكانات التتبع الذكية هذه على تحسين تجربة عملائهم.

مصدر

3. نتائج أسرع

إن معالجة البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي ليس فقط أكثر كفاءة ، ولكنه أسرع. استغرقت أنظمة ذكاء الأعمال التقليدية شهورًا لتنظيف البيانات وتحليلها وتقديم رؤى بسبب تجميع السجلات يدويًا. تعمل التحليلات المعززة على أتمتة خطوات معالجة البيانات ويمكنها تبسيط ذكاء الأعمال في غضون أيام. الرؤى الأسرع تعني المزيد من القوة في أيدي صانعي القرار مما سيسرع عملية اتخاذ القرار.

4. توفير الوقت لعلماء البيانات

غالبًا ما تعتمد الشركات على علماء بيانات المواطنين أو دعم تكنولوجيا المعلومات لمعالجة البيانات وتحليلها وتقديم رؤى. من خلال التحليلات المعززة باستخدام أدوات التحليل الآلي للبيانات ومعالجة الذكاء الاصطناعي ، يمكن لمحللي البيانات هؤلاء استخدام وقتهم الثمين في شيء أكثر إنتاجية. كما يسمح للمستخدمين الأقل مهارة باكتساب رؤى بأنفسهم دون أي تبعيات خارجية.

5. تضمين التحليلات في كل مكان

تقدم التحليلات المعززة أدوات تحليلات مستقلة يمكن أن تسمح للمستخدمين بالحصول على رؤى من لوحات المعلومات الخاصة بهم وإضافتها في سير عمل أو في أي مكان آخر. أيضًا ، يمكن تضمين العديد من إجراءات المبيعات والتسويق جنبًا إلى جنب مع الرؤى.

على سبيل المثال ، تجمع Kodak بين تحليلات Yellowfin المضمنة في برنامج سير عمل الطباعة ، Prinergy. باستخدام تطبيق Prinergy ، يمكن لعملائهم التنبؤ باحتياجات الموارد وتوافرها من خلال تتبع استخدام الحبر وعدد تصاريح الطباعة وأحجام الإنتاج والاتجاهات.

6. تبادل البيانات

كلما تمت مشاركة البيانات بشكل أسرع مع الفريق ، زادت إنتاجية كل فرد. لا تقدم التحليلات المعززة بيانات لتحليلها ومعالجتها فحسب ، بل يمكن مشاركتها أيضًا. توفر منصات التحليلات المعززة لمستخدميها ميزة الشبكة الاجتماعية في لوحة المعلومات الخاصة بهم.

عندما يتم اكتشاف الرؤى ، يمكن مشاركتها مع مختلف الفروع أو صناع القرار في المؤسسة عبر منصة الشبكة الاجتماعية. تخلق مشاركة البيانات هذه طريقة أفضل وأكثر شفافية وأسرع لاتخاذ قرارات مهمة.

من يستخدم التحليلات المعززة - ولماذا؟

التحليلات المعززة ليست ذات قيمة للشركات فقط. يسمح بإضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات ، مما يعني أنه يمكن الآن الوصول إلى التحليلات والرؤى من خلال الإدارات المختلفة للمؤسسة. يؤثر هذا على صناع القرار وغير صناع القرار والمستخدمين والمستخدمين النهائيين.

عملاء

يمكن أن تكون التحليلات المعززة جزءًا من برنامج أو تطبيق يستخدمه العملاء دون أن يعرفوا. كما ذكرنا أعلاه ، رأينا كيف تقوم Kodak بتضمين التحليلات مع برامجها التي يستخدمها عملاؤها لمراقبة توفر الموارد واستخدام الحبر وعدد المطبوعات والمزيد. يساعد هذا العملاء على إدارة استخدامهم للحبر بكفاءة.

أصحاب المصلحة والشركاء

من خلال الذكاء المتقدم في التحليلات المعززة ، يمكن لأصحاب المصلحة وشركاء المؤسسات اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن المشتريات والأنشطة الاستراتيجية ومراقبة الجودة واكتساب العملاء والاحتفاظ بهم وغير ذلك الكثير.

سيكشف الذكاء الاصطناعي في التحليلات المعززة عن رؤى أكثر مما هو مطلوب ، وبالتالي إضافة قيمة هائلة للشركات وأصحاب المصلحة. يسمح اكتشاف البيانات الذكي لأصحاب المصلحة والشركاء التجاريين باكتشاف وتصور الرؤى في شكل تنبؤات وروابط وارتباطات وأنماط مخفية وما إلى ذلك.

علماء ومحللو البيانات

نادرًا ما يجد علماء البيانات. تُظهر دراسة أجرتها شركة McKinsey أنه سيكون هناك نقص كبير في علماء البيانات - حوالي 250.000 في الولايات المتحدة وحدها بحلول عام 2024. ومع ذلك ، فإن إدخال التحليلات المُعزَّزة قد أزال العبء عن علماء البيانات.

في السابق ، كانوا يعتمدون فقط على بناء خوارزميات التنبؤ ، وتشغيل التقارير والاستفسارات المتكررة. الآن ، يمكنهم تركيز وقتهم وجهودهم على قضايا أكثر إنتاجية. يمكنهم الاستفادة من الذكاء الاصطناعي المتقدم والتعلم الآلي لحل المشكلات الأكثر تعقيدًا.

مديري التسويق

عادة ما يكون المسوقون مستخدمين غير تقنيين. يمكن للتحليلات المعززة تحويل عملياتها بشكل جذري على أساس يومي. للتأكد من بقاء جهات التسويق في حدود الميزانية ، يتعين عليهم اختيار برامج توعية أكثر فاعلية. البرامج التي عملت معهم سابقًا و / أو التي عملت بشكل عام (مشاركة البيانات أو الترويج لمراجعة المنتج).

باستخدام التحليلات المعززة ، يمكن للمسوقين اتخاذ قرارات محسّنة بشأن الحملات التي يجب اختيارها. لن يضطروا إلى الاعتماد على فريق التحليلات الخاص بهم بعد الآن لأن القوة الآن في أيديهم. لتسهيل الأمر ، يمكن للمسوقين الاستفادة من تحليلات المحادثة مثل روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي للوصول إلى الرؤى بمجرد طلبها.

مديري العلامات التجارية

لتكون قادرًا على ضمان أن منتجاتهم وخدماتهم لها صدى لدى عملائهم ، يتعين على مديري العلامات التجارية مواكبة اتجاهات السوق ومنافسيهم. تسمح لهم أدوات التحليلات المعززة بالعثور بسهولة على رؤى عميقة وتبعيات وارتباطات. وبالتالي ، تمكين مديري العلامات التجارية من اتخاذ قرارات تسويقية أكثر ذكاءً.

ثلاثة وسبعون بالمائة من المستهلكين يفضلون الإعلانات المخصصة. يمكن لأدوات التحليلات المعززة أن تساعد بشكل كبير مديري العلامات التجارية في تخصيص الحملات الإعلانية والتسويقية.

مندوبي المبيعات

الوقت حاسم للغاية لمندوبي المبيعات. يمكن أن يؤدي التأخير في التصرف بناءً على التحليلات الحالية إلى تكبد العميل. أثبتت التحليلات المعززة أنها تسرع النتائج وتعززها خلال المراحل المختلفة لخط أنابيب التسويق والمبيعات. مثل المسوقين ، لا يتعين على مندوبي المبيعات الانتظار أو الاعتماد على محللي البيانات لتحويل البيانات إلى رؤى.

يمكنهم التحقق من المكاسب والخسائر ومقاييس الأداء والمبيعات القائمة على الموقع والمزيد من خلال عمليات البحث باللغة الطبيعية في لوحة معلومات التحليلات التي توفرها أدوات التحليلات المعززة. يمكن لرئيس المبيعات استخدام لوحة القيادة للاحتفاظ بعلامة تبويب على أداء كل مندوب مبيعات.

استنتاج

تنقل البيانات العالم ، وتنفق المؤسسات أطنانًا من ميزانيتها لتسخير البيانات التي تم جمعها. تقدم أنظمة ذكاء الأعمال معالجة وتحليل بيانات الشركة للمساعدة في صنع القرار. لسوء الحظ ، لا تكشف الكثير من الأفكار التي يمكن أن تحدث فرقًا في عملك. عندما يكون ذكاء الأعمال مدفوعًا بالتحليلات المعززة ، فإنه ينشئ نظام تحليلات آلية أكثر ذكاءً وقوة.

بالاستفادة من كفاءات تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل تعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية ، تقدم التحليلات المعززة مستوى جديدًا تمامًا من ذكاء الأعمال. يُطلق عليه اسم معطل يمكنه تغيير كيفية تطوير محتوى التحليلات. يمكن للشركات التي تتبنى التحليلات المعززة في منصات ذكاء الأعمال في مرحلة مبكرة أن ترى سرعة رؤى غير مسبوقة وميزة تنافسية.

احصل على مزيد من المعلومات حول جميع التحليلات باستخدام النظام الأساسي المناسب لاحتياجات شركتك - فقط على G2.