كل ما تحتاج لمعرفته حول التحليلات المعرفية

ما هي التحليلات المعرفية؟

إلى جانب السؤال حول ماهية التحليلات المعرفية ، هناك سؤال آخر يحاول الجميع الحصول على إجابة لماهية التقنيات الذكية؟ في اللحظة التي شهد فيها العالم بداية الذكاء الاصطناعي ، أدرك الجميع في مجال التكنولوجيا أن هذه كانت مجرد البداية وأن هناك المزيد في المستقبل. وهذا بالضبط ما حدث عندما رأينا ظهور التحليلات المعرفية.

إنها تقنية تم تطويرها بشكل أساسي لإحضار جميع مصادر البيانات إلى منصة معالج تحليلي. يكمن جمال التحليلات المعرفية في أنها تأخذ في الاعتبار جميع أنواع البيانات مع سياقها الكامل. دعونا نتعمق في العناصر المختلفة للتحليلات المعرفية ، بدءًا من الأساسيات.

أساسيات التحليلات المعرفية

الإدراك عبارة عن مجموعة من العمليات العقلية التي يقوم بها الدماغ والتحليلات ليست سوى تحليل محوسب للبيانات. نظرًا لأن الإدراك مرتبط بالعقل البشري ، فهو ليس سوى استخدام الذكاء الشبيه بالبشر كأساس له. يتم دمج هذا مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والدلالات والتعلم العميق لحساب أنواع مختلفة من البيانات.

واحدة من أكثر المشاكل ذات الصلة التي تواجهها المنظمات على الصعيد العالمي هي جعل المعنى من البيانات ، والتي عادة ما تكون غير منظمة ومنتشرة في جميع أنحاء العالم. نظرًا لأنه من المستحيل عمليًا على دماغ بشري حساب مثل هذا الحجم الهائل من البيانات ، ولهذا السبب لدينا حوسبة معرفية. باستخدام الحوسبة المعرفية ، يمكن للمؤسسات الاستفادة من أدوات وتطبيقات متعددة لإجراء استدلالات سياقية لبياناتهم والتوصل إلى معلومات تعتمد على التحليلات من هذا الكم الهائل من البيانات.

كل هذه الاستنتاجات تقودنا إلى تحليلات البيانات ، وهذا يشمل أيضًا التحليلات الوصفية. اليوم ، نحن نعلم أن كلا من التحليلات الوصفية والتحليلات التنبؤية هي تقنية عمرها عشر سنوات. بفضل هذه التقنيات ، نرى اليوم العديد من التقنيات الذكية تكتسب موطئ قدم قوي. لمساعدة هذه التقنيات الحديثة مثل التحليلات المعرفية على إدراك أهميتها ، كان هناك مساهمة كبيرة من مؤتمر الذكاء الاصطناعي الذي عقد في كلية دارتموث في العام 1956.

وفقًا لعنوان مقالة IDG ، "البيانات الضخمة والتحليلات: نظرة ثاقبة للمبادرات والاستراتيجيات التي تقود استثمارات البيانات ، 2015" ، لوحظ أن المؤسسات التي تستخدم المشاريع الممكّنة بالبيانات كانت تعتمد كثيرًا على مصادر البيانات غير المنظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني وبيانات المعاملات ، قواعد بيانات العملاء والمستندات المعدة في MS Word وأوراق العمل الأخرى. بالإضافة إلى ذلك ، ستتم إضافة البيانات مفتوحة المصدر مثل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي وبيانات التعداد إلى جانب معلومات البراءات إلى مصدر البيانات غير المهيكلة. ومن ثم ، كان لا مفر من استخدام التقنيات الذكية مثل التحليلات المعرفية.

نظرًا لأن تكلفة الحصول على هذه البيانات غير المهيكلة غير الخاضعة للرقابة مرتفعة للغاية ، فإننا نشهد اليوم العديد من الأدوات والتطبيقات الفعالة من حيث التكلفة التي تستفيد من تقنية التحليلات المعرفية ، والتي تقع ضمن ميزانية العديد من الشركات.

ما هي فوائد التحليلات المعرفية؟

في جوهرها ، تدفع التكنولوجيا لتمكين وتعزيز مشاركة العملاء ، ونتيجة لذلك ، زيادة نمو الأعمال. فيما يلي بعض أهم الفوائد.

إشراك العملاء

عندما يتعلق الأمر بمشاركة العملاء ، هناك ثلاثة مجالات مفيدة للحوسبة المعرفية

1. تحسين خدمة العملاء
2. تقديم تجربة شخصية
3. ضمان استجابة أسرع لمتطلبات العملاء

إنتاجية

من وجهة نظر الإنتاجية ، فيما يلي المجالات الأربعة التي يكون فيها مفيدًا

1. تحسين صنع القرار والتخطيط الأفضل
2. انخفاض كبير في التكاليف
3. تجربة محسنة في التعلم
4. تحسين الأمن والحوكمة

ازدهار العمل

تساعد التحليلات المعرفية أيضًا في نمو الأعمال من خلال تمكين:

1. توسيع الأعمال في الأسواق الجديدة
2. إطلاق منتج وخدمات جديدة

كيف تعمل التحليلات المعرفية؟

حتى الآن قمنا بتغطية ما هو عليه وألقينا أيضًا نظرة خاطفة على تطور هذه التكنولوجيا ، إلى جانب بعض النقاط البارزة حول الفوائد. الآن ، سننظر في عمل التحليلات المعرفية وعملياتها. يتبع منهجية تقدمية معينة كما هو موضح في الدليل السريع لأدوات التحليلات المعرفية والهندسة المعمارية من Xenonstack Insights.

1. إنه يقوم ببحث شامل عبر عالم البيانات بأكمله ، أو ما نسميه "قاعدة المعرفة" للانتقال أخيرًا إلى بيانات الوقت الفعلي.
2. ثم يقوم باستيعاب البيانات في الوقت الفعلي ومن ثم إتاحتها لاتخاذ القرارات المستقبلية وذكاء الأعمال ، في شكل صور صوتية ونصوص ومقاطع فيديو ، وهي متوافقة مع أدوات التحليل المتقدمة
3. إنه يعمل تمامًا مثل الدماغ البشري لأنه يشكل أنماطًا ورؤى من مجموعة البيانات ثم يستخدمها للأغراض المستقبلية
4. تتضمن هذه العمليات مجموعة من العناصر المتعددة مثل الذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق ، والدلالات ، والشبكات العصبية.

صرحت ريتا سلام ، نائبة رئيس الأبحاث في Gartner ، أن المنظمات التي ترغب في إحداث فرق كبير في نموها واتخاذ قرارات مستنيرة ، يجب أن تسخر قوة التحليلات المعرفية. وأشار سلام إلى أن الشركات التي تبنت هذه التقنية في وقت مبكر يمكن أن يكون لها اليد العليا على منافسيها.

لكي تركز الشركات على القيمة الإجمالية للأعمال ، من المهم اكتساب نظرة ثاقبة شاملة للأنماط المختلفة.

(تنزيل المستند التقني: 7 مفاتيح لإنشاء مؤسسة معرفية باستخدام الذكاء الاصطناعي )

لماذا تم اعتماد التحليلات المعرفية؟

كان السبب الرئيسي لاعتماد التحليلات المعرفية هو التحديات التي تواجهها الشركات الكبيرة عندما يتعلق الأمر بإنشاء خوارزمية. نظرًا لأن المطلب كان يمر عبر حجم كبير من البيانات عن طريق إجراء بحث مكثف ، كان من الضروري وجود منهجية مخصصة لأداء هذه المهمة. وهكذا ، تكاتف التعلم الآلي والتحليلات المعرفية لجعلها فعالة للغاية وذات حيلة للمؤسسات. كان هناك تأثيران رئيسيان تم ملاحظتهما بسبب تنفيذ التحليلات المعرفية

1. زادت سرعة البحث بشكل كبير مما يجعل من السهل جدًا على المستخدمين البحث عن الملفات والمعلومات
2. كان هناك تحسن كبير في أداء الشبكة ككل والتطبيقات الأخرى التي كانت جزءًا منها.

استخدم سيناريوهات الحالة للتحليلات المعرفية

نظرًا لأن المقالة قد غطت إلى حد كبير كل طول واتساع للتحليلات المعرفية ، فمن المهم أيضًا معرفة بعض أمثلة استخدام التحليلات المعرفية.

الخدمات المصرفية

تستخدم البنوك والمؤسسات المالية التحليلات المعرفية لتعزيز تجربة العملاء وتحسين الكفاءة التشغيلية وبالتالي المساعدة في توليد المزيد من الإيرادات. يمكن للتحليلات المعرفية أن تحدث ثورة في القطاع المصرفي من خلال ثلاث طرق رئيسية

1. اكتساب رؤى تحليلية أفضل
2. مشاركة أقوى وأعمق على أساس السياق
3. التحول الرقمي الشامل للمؤسسة

رعاية صحية

يمكننا أن نرى حالات استخدام متعددة للتحليلات المعرفية في مؤسسة الرعاية الصحية. أحد أهم الاستخدامات للمهنيين الطبيين في قطاع الرعاية الصحية هو تحسين علاج المرضى ، مما يؤدي إلى تحسين نتائج المرضى ويساعد أيضًا في تعزيز كفاءة الطاقم الطبي.

بيع بالتجزئة

باستخدام التحليلات المعرفية ، يمكن للمسوقين جمع الكثير من بيانات العملاء ، والتي تدور حول نمط الشراء الخاص بهم. يساعد هذا تجار التجزئة على تحسين كفاءة متاجرهم واتخاذ قرارات أفضل. يمكن أيضًا دمج التحليلات المعرفية مع تطبيقات التجارة الإلكترونية لاستخراج معلومات حول العملاء ودورة الشراء وأنواع المنتجات المختلفة التي يشترونها وما إلى ذلك.