ما هي التحليلات المتقدمة؟
التحليلات المتقدمة هي عملية استخدام تعلم الآلة المعقدة (ML) وتقنيات التصور لاستخلاص رؤى البيانات بما يتجاوز ذكاء الأعمال التقليدي. تقوم المنظمات الحديثة بجمع كميات هائلة من البيانات وتحليلها لاكتشاف الأنماط والاتجاهات المخفية. يستخدمون المعلومات لتحسين كفاءة العمليات التجارية ورضا العملاء. باستخدام التحليلات المتقدمة، يمكنك المضي قدمًا في هذه الخطوة واستخدام البيانات لاتخاذ القرارات في المستقبل وفي الوقت الفعلي. تقنيات التحليلات المتقدمة تستمد المعنى أيضًا من البيانات غير المهيكلة مثل تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي أو الصور. يمكنهم مساعدة مؤسستك على حل المشكلات المعقدة بشكل أكثر كفاءة. أدت التطورات في الحوسبة السحابية وتخزين البيانات إلى جعل التحليلات المتقدمة ميسورة التكلفة ومتاحة لجميع المؤسسات.
ما هي حالات استخدام التحليلات المتقدمة؟
يمكن لمؤسستك استخدام التحليلات المتقدمة لحل التحديات المعقدة التي تتجاوز تحليل الأعمال التقليدي وإعداد التقارير. فيما يلي بعض الأمثلة عبر الصناعات.
الرعاية الصحية
تقوم شركات الرعاية الصحية وعلوم الحياة بتحليل البيانات السريرية والتشغيلية لتقليل تكاليف الرعاية مع تعزيز دقة التشخيص. على سبيل المثال، التحليل المتقدم للصور الطبية يدعم التشخيص الدقيق. وبالمثل، يستخدمون التحليلات المتقدمة لتحويل بيانات المرضى والجينوم والنسكريبتوميات وغيرها من بيانات omics إلى رؤى قابلة للتنفيذ. إنها تُسرِّع التجارب السريرية، وتُعزِّز البحث والابتكار، وتُبسِّط التعددية السريرية.
المالية
يمكن للخدمات المالية تعزيز العمليات التشغيلية والابتكار باستخدام رؤى تعتمد على البيانات من التقنيات التحويلية. على سبيل المثال، يمكنهم استخدام التحليلات المتقدمة لهذه الأغراض:
- تحسين العمليات المصرفية الهامة
- قيادة التحول وإعادة تصور نماذج الأعمال في أسواق رأس المال
- تحديث الأنظمة الأساسية وتعزيز نمذجة المخاطر في التأمين
يمكن للصناعة إجراء استخراج البيانات لتحويل الخبرات لأصحاب المصلحة والموظفين والوسطاء والعملاء. تساعد التحليلات المتقدمة الشركات على اتخاذ قرارات أفضل للربحية ورضا العملاء.
التصنيع
الصناعة التحويلية تستخدم التحليلات المتقدمة لتحسين الفعالية الشاملة للمعدات (OEE). تعمل التحليلات التشخيصية والتنبؤية على تحسين صيانة المعدات ومراقبتها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لقطاع التصنيع القيام بما يلي:
- تحسين العمليات من خلال تحديد ومعالجة حالات التأخير
- اكتشاف الحالات الشاذة في المعدات في الوقت الفعلي
- التشغيل الآلي لعمليات الفحص والتحقق وغيرها من عمليات التصنيع التي تستغرق وقتًا طويلاً
البيع بالتجزئة
تستخدم صناعة البيع بالتجزئة تقنيات التحليلات المتقدمة لإنشاء متاجر ذكية وتبسيط التجارة الرقمية والبناء نحو سلسلة توريد ذكية. يمكنهم استخلاص رؤى من تفاعل العملاء وسلوكهم للعديد من الأغراض:
- تحسين قرارات الترويج وتطوير استراتيجيات تسويق فعالة
- تعزيز قيمة عمر العميل من خلال تخصيص توصيات المنتج
- تحسين عمليات الأعمال الداخلية لخفض التكاليف وتحسين الهوامش
- إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات للابتكار وتسريع النتائج الإيجابية
ما هي أنواع التحليلات المتقدمة؟
ساعدت التطورات في علوم البيانات في تطوير العديد من مجالات التركيز المتميزة في مجال التحليلات.
تحليلات الكتل
تحليل الكتل ينظم نقاط البيانات في مجموعات بناءً على أوجه التشابه. لا يتطلب الأمر افتراضات أولية حول العلاقة بين نقاط البيانات، حتى تتمكن من العثور على أنماط وارتباطات جديدة في بياناتك.
على سبيل المثال، يمكنك استخدام تحليل الكتل لإنشاء فئات ديموغرافية أو نفسية داخل قواعد العملاء. يمكنك بعد ذلك رسم العلاقة بين جودة وأخرى. يمكنك تتبع ما إذا كانت هناك علاقة بين بعض التركيبة السكانية للعملاء وعادات الشراء الخاصة بهم.
تحليلات الكتل
مثل تحليل الكتل، يقسم التحليل الجماعي مجموعات البيانات الكبيرة إلى أجزاء صغيرة. ومع ذلك، فإنه يتتبع سلوك المجموعة بمرور الوقت. من ناحية أخرى، يركز تحليل الكتل على إيجاد أوجه التشابه في مجموعة البيانات دون النظر بالضرورة إلى الجانب الزمني.
غالبًا ما يستخدم التحليل الجماعي في سلوك المستخدم ودراسات الاحتفاظ. يمكنك استخدامه لتتبع كيفية استجابة كل مجموعة لأحداث مختلفة. تعمل طريقة التحليلات المتقدمة هذه على تحسين الاحتفاظ بالعملاء ومشاركة المستخدم واعتماد المنتج والتفاعل.
التحليلات التنبئية
تبحث التحليلات الوصفية التقليدية في البيانات التاريخية لتحديد الاتجاهات والأنماط. تستخدم النمذجة التنبؤية البيانات السابقة للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. أنت تستخدم التحليل التنبئي بشكل أساسي في المجالات المتعلقة بالمخاطر أو عندما تريد العثور على فرص جديدة. من خلال رؤية السيناريوهات المستقبلية المحتملة، يمكنك اتخاذ قرارات أفضل بثقة. إنه يساهم في الحد من المخاطر ويزيد من الكفاءة التشغيلية.
التحليلات التوجيهية
يوصي التحليل الوصفي بالإجراءات التي يمكنك اتخاذها للتأثير على النتيجة المرجوة. بالإضافة إلى مجرد عرض الاتجاهات المستقبلية، تقترح التحليلات الإرشادية مسارات عمل مختلفة للاستفادة بشكل أفضل من السيناريو المستقبلي المتوقع. على سبيل المثال، تخيل سيناريو الأعمال حيث تخبرك التحليلات التنبؤية بالعملاء الذين من المرجح أن يرحلوا في الربع التالي. تقترح التحليلات الوصفية استراتيجيات احتفاظ محددة مصممة خصيصًا لكل شريحة من العملاء المُحتمل خسارتهم، مثل عروض الخصم الخاصة أو برامج الولاء أو حملات الاتصال المخصصة.
ما هي التقنيات المستخدمة في التحليلات المتقدمة؟
تجمع حلول التحليلات المتقدمة بين العديد من التقنيات.
تعلّم الآلة
تدعم نماذج تعلم الآلة مثل تحليل السلاسل الزمنية ومخطط تسلسل القرارات والتحليلات المتقدمة الخاصة بدعم الترجع. في تقنيات التحليلات المتقدمة التنبؤية والإرشادية، تحتاج إلى فهم البيانات والاستقراء منها لإجراء الملاحظات. يمكن أن تساعد تقنيات تعلم الآلة (ML) في الاقتراح التنبئي والمراقبة من خلال المعالجة السريعة للملايين من نقاط البيانات. التحليلات المتقدمة تستخدم تعلم الآلة للتنبؤ بالمستقبل.
الذكاء الاصطناعي
التحليلات المتقدمة تستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) لمحاكاة مستوى الذكاء البشري. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكنك معالجة المزيد من البيانات والعمل على نمذجة أكثر تعقيدًا ودمج خوارزميات مجردة بشكل متزايد.
تتضمن أدوات الذكاء الاصطناعي مجموعة من التقنيات التي تعمل معًا لتمكين التحليلات المتقدمة من أداء وظائف مختلفة. تقنيات التعلم العميق تستخدم الشبكات العصبونية ذات الطبقات المتعددة لتحليل أشكال مختلفة من البيانات، مثل الصور والصوت والنص. على سبيل المثال، معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تستخرج المعلومات من النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الإنسان، وتقوم رؤية الكمبيوتر بترجمة الصور ومقاطع الفيديو لأداء المهام.
ما هي تقنيات البنية التحتية الأساسية المطلوبة للتحليلات المتقدمة؟
العناصر التالية ضرورية لتشغيل برنامج تحليلات متقدمة ناجح في مؤسستك.
إنترنت الأشياء
تحتاج إلى أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) لالتقاط بيانات العالم الحقيقي للمعالجة التحليلية المتقدمة. توفر المستشعرات الذكية تدفقات بيانات في الوقت الفعلي تتيح لك الوصول إلى المعلومات المستمرة. بدون أجهزة إنترنت الأشياء التي تغذي أنظمتك التحليلية، قد تفوتك رؤى قيمة وسياق مفيد لصنع القرار.
اقرأ عن إنترنت الأشياء (IoT) »
التخزين
تتطلب برامج التحليلات المتقدمة مجموعات بيانات ضخمة لتوفير رؤى دقيقة ومفيدة. تتطلب البيانات الضخمة أنظمة تخزين ذات سعة وقدرة على تحمل الأخطاء والتوافر وإمكانيات النسخ الاحتياطي التلقائي. يجب أن تكون قادرًا على دمج البيانات تلقائيًا من مصادر متنوعة في نظام التخزين الخاص بك. يجب أن يدعم أيضًا عمليات الدمج المضمنة مع تعلم الآلة وبرامج تحليل البيانات الأخرى.
الحوسبة
تحتاج أدوات التحليلات المتقدمة إلى قدرة معالجة بيانات عالية لتعمل بفعالية. يجب أن تكون قادرًا على دعم الحوسبة الموزعة حتى تتمكن عقد الخادم المتعددة من معالجة البيانات في وقت واحد. تحتاج أيضًا إلى إمكانات الحوسبة لنماذجك التنبؤية وأدوات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي الأخرى.
التصوُّر
تحتاج إلى أدوات تصور البيانات لإنشاء وتقديم تقارير حول نتائج تحليلاتك المتقدمة. بدون تصور واضح، من الصعب التصرف بناءً على الأفكار التي تم إنشاؤها. قد تكتشف رؤى أعمق باستخدام التحليلات المتقدمة، ولكن قد يكون من الصعب مشاركتها. باستخدام تقنية التصور، يمكنك مشاركة هذه الأفكار مع مستخدمي عملك وأصحاب المصلحة غير التقنيين.
القراءة عن العرض المرئي للبيانات »
الأمان
يعد التحكم في الوصول، والتشفير، والحماية من الوصول غير المصرح به أمورًا مهمة طوال عملية التحليلات. يعد أمان البيانات أمرًا ضروريًا لأن معظم التحليلات تتعامل مع البيانات الحساسة، خاصة في مجالات مثل التمويل أو الرعاية الصحية. وبالمثل، قد يكون لديك معايير تنظيم خصوصية البيانات للامتثال لها.
كيف يمكن لـ AWS المساعدة في متطلبات التحليلات المتقدمة الخاصة بك؟
توفر خدمات Amazon Web Services (AWS) أوسع مجموعة من خدمات التحليلات. نحن نساعد الشركات من جميع الأحجام على إعادة الابتكار في الأعمال من خلال اتخاذ القرارات القائمة على البيانات. بدءًا من حركة البيانات ووصولاً إلى تحليلات البث، تقدم AWS خدمات مصممة خصيصًا لتوفير أفضل أداء سعري وقابلية للتوسع وأقل تكلفة. يمكنك استخدام دليلنا لاختيار خدمات التحليلات لتتمكن من اختيار أفضلها لاحتياجاتك.
تمتلك AWS أيضًا مئات الخدمات المُدارة بالكامل والتي تساعد في كل خطوة من خطوات عملية التحليلات المتقدمة. إليك بعض الأمثلة:
- يمكن لخدمات AWS IoT الاتصال بالمليارات من أجهزة إنترنت الأشياء وجمع البيانات وتخزينها وتحليلها من مستشعرات إنترنت الأشياء لأعباء العمل المختلفة.
- حلول تعلم الآلة على AWS تساعد في ابتكار تحليلات متقدمة من خلال تمكين خدمات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة الشاملة. يمكنك الحصول على رؤى أعمق من بياناتك وتقليل التكاليف والوصول إلى البنية التحتية للبيانات الرائدة في الصناعة.
كما يمكن للمؤسسات أيضًا البحث عن حلول معدة مسبقًا وجاهزة للاستخدام في AWS Marketplace.
بادر ببدء استخدام التحليلات المتقدمة على AWS من خلال إنشاء حساب اليوم.
الخطوات التالية على AWS
