ما المقصود بالتحليلات التنبؤية؟
ما المقصود بالتحليلات التنبؤية؟
تشير التحليلات التنبؤية إلى تحليل البيانات السابقة والحالية بهدف استشراف ما قد يحدث في المستقبل. ترغب المؤسسات في فهم كيفية تأثير القرارات الحالية على النمو والتمويل في المستقبل. تساعدهم التحليلات التنبؤية على تخمين الاتجاهات المستقبلية بناءً على الأنماط والعلاقات في البيانات الحالية. يهدف إلى تقليل المخاطر وزيادة الإنتاجية وتوجيه عملية صنع القرار الاستراتيجي.
يستخدم المحللون النمذجة الرياضية وتعلم الآلة وتقنيات علوم البيانات المتقدمة الأخرى للإجابة على أسئلة "ماذا لو" للأعمال. على سبيل المثال، يستخدم محللو التسويق التحليلات التنبؤية في تحديد حجم المبيعات المستقبلية للمنتجات، بينما تستخدمها محطات الأرصاد الجوية في توقع الطقس. أمّا سماسرة البورصة فيستخدمونها في تعظيم العوائد.
كيف تختلف التحليلات التنبؤية عن غيرها من أنواع التحليلات؟
يستخدم المحللون أربعة أنواع من تحليلات البيانات: التحليلات الوصفية، والتشخيصية، والتنبؤية، والإرشادية.
- تحدد التحليلات الوصفية ما حدث في الماضي من خلال تحليل البيانات التاريخية.
- التحليلات التشخيصية: تستخدم البيانات السابقة في تفسير سبب حصول حدث ما في الماضي.
- تتنبأ التحليلات التنبؤية بالاتجاهات المستقبلية بناءً على أنماط البيانات التاريخية والحالية.
- تصف التحليلات الوصفية الإجراءات والقرارات المستقبلية، مما يسمح للشركات بتحسين عملية صنع القرار.
مقارنة بين التحليلات التنبؤية والتحليلات الوصفية
التحليلات الوصفية هي علم البيانات الذي يتيح لمهندسي البيانات فهم ما جرى في الأحداث السابقة. تهدف التحليلات الوصفية إلى تحليل البيانات القديمة وتقديمها في صور مبسطة مثل الجداول والرسوم البيانية. كمثال، تلجأ الشركات إلى التحليلات الوصفية لتحليل أنماط المبيعات الموسمية على مر السنوات.
تستند التحليلات الوصفية إلى وقائع وأنماط تم التوصّل إليها باستخدام أساليب تنقيب البيانات. لكنها لا تملك القدرة على توقّع ما سيحدث لاحقًا، بخلاف التحليلات التنبؤية.
مقارنة بين التحليلات التنبؤية والتحليلات التوصيفية
تُظهر التحليلات التنبؤية الاحتمالات المستقبلية بناءً على البيانات السابقة، في حين تقترح التحليلات التوصيفية خطوات عملية يمكن اتخاذها للتأثير على النتائج. مثلًا، يُظهر النموذج التنبؤي أن فريق التوصيل قد يواجه صعوبة في تلبية الطلبات خلال المواسم القادمة. بعد ذلك، يعتمد مديرو المصانع على التحليلات التوصيفية لتحديد أنسب جداول التوصيل، وشركات الشحن، وتنظيم مناوبات الفرق.
ما أهمية التحليلات التنبؤية؟
أصبحت القدرة على التنبؤ بجوانب من المستقبل ضرورةً حتميةً. منذ أمد بعيد، يستخدم المهندسون والعلماء والأعمال والاقتصاديون التحليلات التنبئية لتوجيه أنشطتهم. أدّت التطورات في تقنيات تعلّم الآلة إلى تمكين علم البيانات من تطبيق النمذجة التنبؤية في مجالات كانت تُعدّ معقّدة أو مستحيلة سابقًا. وسمحت الحوسبة القابلة للتوسُّع وتنقيب البيانات وتقنيات التعليم العميق للشركات بالتعمق أكثر فأكثر في مخازن البيانات لديها واستخلاص المعلومات والاتجاهات. وأصبحت التحليلات التنبؤية جزءًا لا يتجزأ من عمليات الشركات، ما يعطي المنظمات في الطليعة ميزةً تنافسيةً كبيرةً. تشمل المزايا
خفض مستوى المخاطر المصاحبة لعملية اتخاذ القرارات
تتخذ الإدارة والموظفون قرارات يومية عديدة لها تأثير مباشر على أداء الشركة. تُمكّن أدوات التحليلات التنبؤية أصحاب المصلحة من اتخاذ قرارات مبنية على مؤشرات مستمدة من البيانات. كمثال، يقوم محللو البيانات بتوقّع الطلب المستقبلي للمساعدة في إطلاق منتج ضمن قطاع سوقي جديد.
تجارب العملاء المخصصة
تمكّن تطبيقات التحليلات التنبؤية الشركات من تعزيز تفاعلها مع العملاء عبر تحليل بيانات العملاء واتجاهات السوق. كمثال، تعتمد فرق التسويق على سلوك الشراء السابق للعملاء لتقديم توصيات مخصصة، مما يساعد في تصميم حملات أكثر دقة وزيادة المبيعات.
تحسين الإنتاجية
تلعب التحليلات التنبؤية دورًا محوريًا في تمكين الشركات من تحسين كفاءتها التشغيلية وتوسيع أعمالها. يعتمد مديرو الأعمال على التحليلات التنبؤية للبيانات للكشف عن مواطن التعثر في مسارات العمل عند حدوث تقلبات في عوامل مثل عدد الموظفين أو المبيعات أو تكاليف المواد. يجرون محاكاة لعدة سيناريوهات بهدف استباق التحديات المحتملة.
ما حالات استخدام التحليلات التنبؤية؟
تستخدم العديد من المؤسسات بنشاط التحليلات التنبؤية لتوجيه النتائج في الوقت الفعلي والمستقبلية. إليك مجموعة من الأمثلة على استخدامات التحليلات التنبؤية.
الشؤون المالية
يتعامل مديرو البنوك والصناديق مع قرارات حساسة يمكن أن تؤثر بشكل مباشر على أرباح المؤسسة المالية. تمكّنهم التحليلات التنبؤية من اتخاذ قرارات مدروسة بفضل المعلومات المستخلصة من بيانات المعاملات السابقة. على سبيل المثال،
- يعتمد مديرو القروض على برامج تحليل متقدمة لتقييم مخاطر الائتمان قبل اتخاذ قرار بمنح القرض للمتقدم.
- تعتمد فرق الأمن في القطاع المصرفي على برامج التحليلات التنبؤية لرصد أي أنماط غير طبيعية في المعاملات قد تدل على عمليات احتيال.
- تعتمد شركات التأمين على النمذجة التنبؤية لكشف المطالبات غير الصحيحة أو الاحتيالية.
البيع بالتجزئة
تستخدم شركات البيع بالتجزئة التحليلات التنبؤية لتوقع طلب العملاء على الصعيدين الإقليمي والمحلي، وتوصيل المخزون بشكل مسبق إلى محطات التوزيع الإقليمية والمحلية لتقليل أوقات التوصيل. وتستخدم شركات أخرى نماذج تصنيف العملاء المحتملين من أجل تحسين معدلات تحويل العملاء من محتملين إلى حاليين، وتستعين أيضًا بالتوصيات التنبؤية من أجل زيادة فرص الارتقاء بالبيع والبيع المتقاطع بناءً على ملفات تعريف العملاء. في هذا السياق، تُستخدم التحليلات التنبؤية لاختيار الاستراتيجيات التسويقية الأنسب. تستخدم الشركات أيضًا التحليلات التنبؤية لتوقع الطلب والمبيعات في المستقبل.
التصنيع
يعتمد المصنعون على التحليلات التنبؤية لتعزيز الإنتاجية، وخفض التكاليف، وتحسين الجودة في مختلف مراحل سلسلة التوريد. كمثال، يستفيد مديرو المشتريات من التحليلات التنبؤية في توقّع تقلبات أسعار المواد وشرائها بأفضل الأسعار المتاحة. في المقابل، تعتمد إدارة اللوجستيات على التحليلات التنبؤية لرسم المسارات المثلى للتوصيل وخفض نفقات الشحن.
يستفيد قطاع التصنيع من تقنيات تعلّم الآلة التنبؤية لاكتشاف الأعطال المحتملة في المعدات قبل وقوعها. يستطيع الفنيون إجراء الصيانة المخططة دون التأثير بشكل كبير على سير جدول الإنتاج. تستخدم شركات التصنيع التحليلات التنبؤية للبيانات لمراقبة معدات خط الإنتاج من أجل تحسين معدّل النقل والكشف عن الأحداث غير الاعتيادية وإبراز عيوب المعدات. وتستخدم شركات التصنيع التحليلات التنبؤية في مراقبة الآلات، وتحديد حالتها، والتنبؤ بمتطلبات الصيانة.
الرعاية الصحية
يوفّر استخدام التحليلات التنبؤية في قطاع الرعاية الصحية مزايا على مستوى النظام ككل وعلى مستوى الأفراد. كمثال، يعتمد المتخصصون في المجال الطبي على النمذجة التنبؤية لتوقّع انتشار الأمراض العالمية وفقًا لعوامل متغيرة مثل توفر اللقاحات وتطورها. كما يستفيد الأطباء من التحليلات التنبؤية في متابعة أعراض المرضى وتحديد احتمالية حدوث مضاعفات مستقبلية. تعتمد شركات الرعاية الصحية على التحليلات التنبؤية ضمن معدات مراقبة المرضى لاكتشاف التغيرات الفورية في حالتهم، والتقليل من الإنذارات غير الدقيقة التي قد تحد من فعالية هذه الأجهزة.
ما كيفية عمل التحليل التنبؤي؟
تستند التحليلات التنبؤية اليوم بشكل كبير إلى تقنيات تعلّم الآلة المتقدمة. يستخدم علماء البيانات التعلم العميق والخوارزميات المعقدة لتحليل متغيرات متعددة وإنشاء نماذج تنبؤية للتنبؤ بالسلوك المحتمل من البيانات الضخمة.
نماذج التحليلات التنبؤية
تعتمد نماذج التحليلات التنبؤية على مجموعة من التقنيات والصِيَغ والمفاهيم الرياضية التي تساعد الحواسيب في حساب احتمالية وقوع حدث معين بناءً على افتراضات محددة. تسعى هذه النماذج إلى تقديم إجابات لأسئلة ذات طابع احتمالي، مثل:
- ما مدى احتمال أن يتخلّف أحد العملاء عن سداد قرضه؟
- ما تأثير قرارات معينة في التسويق والتمويل على أسعار الأسهم في المستقبل؟
- ما المدة التي ستستغرقها الآلة في التشغيل قبل أن تتطلب إصلاحًا؟
تميل النماذج التحليلية التنبؤية التي توجه قرارات الأعمال المستقبلية إلى أن تكون معقدة وتأخذ في الاعتبار العديد من العوامل. وهي تستغرق عمومًا وقتًا لتطويرها والتحقق من صحتها، وتحتاج إلى تحسين مستمر للتكيف مع التغيرات في بيئة الأعمال والاقتصاد.
قد تشمل نماذج التحليلات التنبؤية نماذج تُستخدم في التصنيف
بناء النموذج
تعتمد المؤسسات على النمذجة التنبؤية لتحليل ما يمكن أن تسفر عنه البيانات التاريخية والتعاملات. يُبنى النموذج التنبؤي من خلال سلسلة من الخطوات تشمل ما يلي:
تحديد الأهداف
يبدأ الفريق بمناقشة السؤال الذي سيتم التنبؤ به من أجل استيعاب الأهداف التجارية بدقة. عندما يتم تحديد أهداف الحالة التنبؤية بدقة، يصبح بالإمكان البدء في تحديد مدخلات النموذج ومخرجاته والبيانات المناسبة.
جمع البيانات المطلوبة
تتمثل الخطوة التالية في دمج البيانات الواردة من مصادر متنوعة داخل مستودع بيانات موحّد. يتم جمع البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك البريد الإلكتروني، وأنظمة ERP، وجداول البيانات، وتطبيقات الأعمال الأخرى. كلما زادت كمية البيانات المُدخلة في النموذج الإحصائي، زادت دقته في النمذجة التنبؤية، مقارنة باستخدام عدد محدود من نقاط البيانات.
تدريب النموذج ونشره
بات تحليل البيانات النموذجية باستخدام الأساليب الإحصائية والتقنيات التنبؤية أمرًا ممكنًا الآن. عند تحقيق نتائج دقيقة ومتسقة باستخدام تقنيات النمذجة التنبؤية، يصبح بالإمكان دمج النموذج في تطبيقات المؤسسة. من خلال هذا التكامل، يمكن لجميع الأقسام داخل المؤسسة الوصول إلى النموذج واستخدامه لإجراء تنبؤات دقيقة.
ما أبرز الأساليب المستخدمة في التحليلات التنبؤية؟
وعلى غرار الكثير من تطبيقات تعلّم الآلة، تُعد التحليلات التنبؤية نشاطًا ديناميكيًا يستخدم باستمرار البيانات الجديدة في تحديث التنبؤات. أي أن هذه التقنية تتبع مسارًا يتضمّن تنظيف البيانات، تدريب النموذج، النشر، جمع الملاحظات، إعادة التدريب والنشر، إلى جانب القدرة على معالجة البيانات بشكل شبه فوري. فيما يلي بعض تقنيات التحليلات التنبؤية التي يستعين بها علماء البيانات في عملهم.
أشجار القرار
تُعد شجرة القرار أحد نماذج تعلّم الآلة التي تتيح للبرمجيات التنبؤ من خلال تسلسل منطقي من الأسئلة التي تُجاب بنعم أو لا. تمامًا كما يشير اسمها، تتبع هذه التقنية بنية شبيهة بالشجرة تتكون من عقد وفروع. تضم كل عقدة ميزة مرتبطة بالمشكلة قيد التحليل، ويجب الإجابة عنها للانتقال إلى الخطوة التالية في النموذج. تنقسم كل عقدة إلى فرعين (ورقتين)، يقود كل منهما إلى عقدة تالية في النموذج.
تمتلك شجرة القرار القدرة على التنبؤ بأنواع مختلفة من البيانات، سواء كانت نوعية أو كمية. كمثال، يُمكن استخدام نموذج شجرة القرار للتنبؤ بأسعار العقارات أو تقييم الحالة الصحية لمريض وفقًا لأعراض معيّنة. رغم سهولة فهم تقنية شجرة القرار، إلا أنها تفتقر إلى المرونة المطلوبة عند التعامل مع بيانات جديدة ومتعددة الأنواع.
تحليل التراجع
التراجع هو أسلوب إحصائي يُستخدم في التنبؤ من خلال مقارنة البيانات الجديدة مع بيانات معروفة أو تصنيفها. يقوم التراجع الخطي بتصوير العلاقة بين المتغير المستقل والتابع ضمن رسم بياني ثنائي الأبعاد. مثلًا، قد يستخدم مديرو الموارد البشرية الانحدار الخطي لتقدير رواتب المرشحين بحسب خبراتهم السابقة.
من ناحية أخرى، يقوم التراجع اللوجستي بتصنيف المتغيرات إلى فئتين أو أكثر وفقًا لاحتمالاتها. مثلًا، تعتمد فرق تكنولوجيا المعلومات على التراجع اللوجستي لتحديد احتمالية كون رسالة بريد إلكتروني ما من الرسائل المزعجة. يقوم النموذج بوضع علامة على البريد الإلكتروني كمشبوه في حال احتوى على خصائص غير مرغوب فيها تتجاوز العتبة المحددة.
تحليل السلاسل الزمنية
يُستخدم تحليل السلاسل الزمنية كإحدى تقنيات التحليلات التنبؤية لفهم البيانات التي تم جمعها على فترات زمنية متعاقبة، مع الأخذ في الاعتبار تسلسلها الزمني. لذلك يُعد هذا التحليل مفيدًا في التنبؤ بحالات مثل تغير أسعار الأسهم، أو استهلاك الطاقة، أو توقعات الطلب ضمن سلسلة التوريد.
يُعد نموذج ARIMA (الانحدار الذاتي التكاملي المتوسط المتحرك) من أبرز أساليب تحليل السلاسل الزمنية، حيث يعتمد على البيانات السابقة والأخطاء لتوقّع ما قد يحدث لاحقًا. تستخدم تقنيات متقدمة مثل LSTM (الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد) التعلّم العميق للاحتفاظ بالمعلومات عبر فترات زمنية طويلة، مما يساعد في فهم التبعيات المعقدة ضمن البيانات الزمنية.
الشبكات العصبية المبنية على التعلّم العميق
ساهم التعلّم العميق في تطوير التحليلات التنبؤية من خلال قدرته على تحليل بيانات معقدة وعالية الأبعاد واكتشاف علاقات يصعب على الأساليب التقليدية ملاحظتها. تبرز فعالية الشبكات العصبية عند إجراء التنبؤات باستخدام بيانات معقدة كالصوت والصورة وتسجيل الفيديو. تسهم نماذج التعلّم العميق في رفع مستوى التنبؤ في قطاعات معقدة كالرعاية الصحية والأمن السيبراني.
كيف تساعد AWS من خلال التحليلات التنبؤية؟
تقدم Analytics على AWS مجموعة شاملة من الإمكانات لكل عبء عمل تحليلي.
تطوير نماذج التحليلات التنبؤية ومسارات العمل على AWS تبدأ باستخدام Amazon SageMaker. تتيح لك Amazon SageMaker تجربة موحدة تجمع بين التحليلات والذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة، مع إمكانية الوصول إلى بياناتك من مكان واحد.
يمكنك التعاون والبناء بشكل أسرع من استوديو موحد باستخدام أدوات AWS المألوفة لتطوير النماذج في SageMaker AI، والذكاء الاصطناعي المولّد، ومعالجة البيانات، وتحليلات SQL، والتي تم تسريعها بواسطة Amazon Q Developer، مساعد الذكاء الاصطناعي المولّد الأكثر قدرة لتطوير البرامج. يمكنك الوصول إلى جميع بياناتك سواء كانت مخزنة في مستودعات البيانات المركزية أو مستودعات البيانات أو مصادر البيانات الخارجية أو الموحدة، مع الحوكمة المضمنة لتلبية احتياجات أمان المؤسسة.
كما يمكنك الاستفادة من Amazon SageMaker Canvas، وهي خدمة لا تتطلب كتابة أكواد، وتوفّر مجموعة واسعة من النماذج التنبؤية والإمكانات التي تغطي جميع مراحل التحليلات التنبؤية، من تحضير البيانات إلى بناء النماذج وتدريبها، وإنتاج التنبؤات ونشر النماذج في بيئات الإنتاج. تتيح هذه الأداة لمحللي الأعمال إنشاء تنبؤات دقيقة بسهولة عبر واجهة مرئية تعتمد على النقر والتوجيه، دون الحاجة إلى أي خبرة في تعلّم الآلة أو كتابة كود برمجي.
أنشئ حساب AWS مجاني اليوم وابدأ رحلتك مع التحليلات التنبؤية على AWS.