العلاقة بين ذكاء الأعمال والتحليلات التنبؤية

اقرأ في هذا المقال


غالبًا ما يتم استخدام ذكاء الأعمال والتحليلات التنبؤية بالتبادل لوصف أدوات وطرق استخدام البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة، وفي هذا العصر الرقمي قد يكون استخدام العديد من الأدوات والتقنيات أمرًا صعباً، والأعمال التجارية الصغيرة التي تستخدم أدوات ذكاء الأعمال دون فهم المقاييس التي يجب تتبعها أو ما يجب فعله بالبيانات، والتي يتم تتبعها سينتهي بها الأمر بأداة قوية ولكن لا توجد طريقة لتسخيرها.

ما المقصود بذكاء الأعمال

ذكاء الأعمال: هو المجال الذي يتكون من الإجراءات والبنية التحتية لجمع وتخزين وتحليل وتفسير البيانات التي تنتجها الشركة، ويشمل التنقيب عن البيانات وتصوير البيانات وقياس الأداء والتحليلات الوصفية، وتقنيات تحليل البيانات لإنشاء التقارير ومقاييس الأداء والاتجاهات للكشف عن الرؤى واتخاذ قرارات عمل أفضل.

عمليًا ستستفيد كل منطقة من أي عمل من تحويل البيانات الأولية إلى رؤى مفيدة وذات مغزى، بحيث يدعم ذكاء الأعمال العديد من الوظائف عبر المؤسسة من التوظيف والتعيين إلى التدريب والامتثال بالإضافة إلى التسويق والمبيعات، وعلى سبيل المثال من خلال تقديم تقارير وتحليلات أسرع وأكثر دقة، يمكن لأداة ذكاء الأعمال تحديد الاختناقات في مركز الاتصال والمساعدة في تحسين العمليات التشغيلية لتحسين دعم العملاء، كما يمكن لذكاء الأعمال أيضًا تقليل التكاليف وزيادة الإيرادات وتحسين رضا الموظفين.

تحصل معدات ذكاء الأعمال على حق الدخول إلى مجموعات السجلات والنتائج التحليلية الموجودة وتحللها في التقارير والملخصات ولوحات المعلومات والرسوم البيانية والمخططات والخرائط؛ لتزويد العملاء بمعلومات استخبارية مستهدفة حول حالة العمل ويشير مصطلح ذكاء الأعمال في كثير من الأحيان أيضًا إلى مجموعة متنوعة من المعدات، والتي توفر حق الدخول السريع والسهل الفهم إلى الرؤى حول الحالة المتطورة للمؤسسة والتي تستند بشكل أساسي إلى البيانات التي يمكن الوصول إليها.

ما المقصود بالتحليلات التنبؤية

بينما يركز ذكاء الأعمال على ما حدث في الماضي تجيب التحليلات التنبؤية على السؤال “ما هو المرجح أن يحدث؟”، وإنّه شكل من أشكال تحليلات البيانات التي تقدر الأداء المستقبلي باستخدام البيانات التاريخية والحالية، حيث تستخدم التحليلات التنبؤية نمذجة البيانات والخوارزميات الإحصائية لتحديد احتمالية النتائج المستقبلية.

كما يوفر تنبؤات تستند إلى علم البيانات وغالبًا ما تستخدم الخوارزميات التي تستخدم مجموعات بيانات متعددة، بحيث تشمل استخدامات التحليلات التنبؤية التنبؤ بالقوى العاملة، والتنبؤ بالمبيعات واقتراحات العلامات التجارية لما قد يرغب العملاء في شرائه بعد ذلك.

التحليلات التنبؤية مفيدة بشكل خاص لأغراض التخطيط، وعلى سبيل المثال من الصعب تعيين عدد مناسب من الموظفين في مراكز الاتصال خاصةً خلال الأسواق الديناميكية ومن خلال تحليل أنماط الاتصال الحالية، إلى جانب البيانات من الفترات السابقة والعوامل الاقتصادية، ويمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية باستخدام نماذج الانحدار للتنبؤ بحجم المكالمات التي يجب أن يتوقعها مركز الاتصال في وقت معين من اليوم أو الأسبوع، كما يمكن أن تساعد هذه الإحصاءات المدراء في تحديد عدد الموظفين الذين سيحتاجون إلى زيادة عددهم أو خفضهم.

تُستخدم نماذج الانحدار أيضًا بشكل شائع لتوقع أنماط شراء العملاء أي ما المنتج الذي سيشتريه العميل ومتى وعبر أي قناة وتطبق منظمات التسويق هذه النماذج لاستهداف العميل المناسب في الوقت المناسب بالرسالة الصحيحة، ويمكن لنوع آخر من النمذجة التنبؤية أي النموذج الخارجي تحديد الزيادات غير العادية في مكالمات دعم العملاء.

العلاقة بين ذكاء الأعمال والتحليلات التنبؤية

  • تتجاوز التحليلات التنبؤية هذه الآراء المواجهة للخلف وتستفيد من الإحصاءات التي تحتفظ بها بالفعل في مؤسستك التجارية لتظهر في المقدمة وتعلمك بما سيظهر في المستقبل، وتسمح لك النمذجة التنبؤية بالتنبؤ بالنتيجة المستقبلية وكما يمكنها أيضًا إعلامك بالعامل الكبير اللاحق الذي يجب أن يحدث في المستقبل.
  • كان الغرض من تحليلات الأعمال التقليدية هو توفير معلومات للمستخدمين حول أداء البيانات التاريخية لعملياتهم التجارية وقد تم استخدامها في المقام الأول لأغراض إعداد التقارير.
  • تستخدم التحليلات التنبؤية تقنيات التنبؤ التي تساعد في حل المشكلات الصعبة في بيئة الأعمال، وكما أنّه يستخدم الأساليب الكمية المتقدمة، بما في ذلك التنقيب عن البيانات الوصفية والتنبؤية والمحاكاة والتي يمكن أن تقدم معلومات أفضل حول الأعمال مقارنة بالنهج التحليلية التقليدية المستخدمة في تحليل الأعمال.
  • تعتمد تحليلات الأعمال على طرق مثل الاستعلام والتقارير ولوحات المعلومات و(OLAP) باستخدام مجموعة من المقاييس التي تركز على أداء الأعمال السابق.
  • على الجانب الآخر تساعد التحليلات التنبؤية في التنبؤ بالأحداث المستقبلية واستكشاف أنماط البيانات الأولية التي قد يكون اكتشافها أكثر تعقيدًا.
  • باستخدام تحليلات الشركة، تم تصميم التحليل ليكون أكثر تكرارًا استنادًا إلى نماذج التقارير التي تسحب معلومات محددة متعلقة بالشركة لتقييم الأداء التاريخي.
  • تطرح التحليلات التنبؤية استعلامًا أولاً، ثم يتم إجراء مجموعة من التحليلات للتنقل باستخدام البيانات الإحصائية والكمية والخوارزميات لتوفير رؤى حول الاستعلام.
  • يجب أن يستخدم كل نشاط تجاري سواء كان رائد أعمال منفردًا أو شركة كبيرة شكلاً من أشكال ذكاء الأعمال لاتخاذ القرارات، كما يمكن أن تكون ذكاء الأعمال هذا بسيطًا مثل تتبع الإيرادات الشهرية على جدول بيانات أو معقدة، مثل استخدام برنامج تخطيط موارد المؤسسة جنبًا إلى جنب مع نظام ذكاء الأعمال الفعال.
  • لا تحتاج إلى برنامج على مستوى المؤسسة لتشغيل بعض وظائف التحليلات التنبؤية البسيطة، ولكن نظرًا لأن التحليلات التنبؤية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وكذلك خوارزميات ونماذج التعلم الآلي على عكس التحليلات الوصفية الأساسية فستحتاج إلى برنامج ذكاء الأعمال لإجراء التحليلات التنبؤية بفعالية، وعلم البيانات المتقدم ليس نوعًا من الأشياء التي تريد تجربتها باستخدام آلة حاسبة أو جدول بيانات.

الفرق بين ذكاء الأعمال والتحليلات التنبؤية

ذكاء الأعمال هو مصطلح شامل يتضمن تحليلات البيانات والتحليلات التنبؤية هي نوع من تحليلات البيانات جنبًا إلى جنب مع التحليلات الوصفية والتحليلات التشخيصية والتحليلات كافة، بمعنى آخر التحليلات التنبؤية هي نوع من ذكاء الأعمال بنفس الطريقة أن علم المثلثات هو نوع من الرياضيات، أمّا الاختلافات بين ذكاء الأعمال والتحليلات التنبؤية:

الرقم

ذكاء الأعمال

التحليلات التنبؤية

1

يتعلق الأمر بالتحليلات الوصفية أو البحث عمّا حدث.
  • يتعلق الأمر باكتشاف الأنماط المخفية باستخدام التعقيد.
  • لخوارزميات التي تساعد على التنبؤ بالمخرجات المستقبلية.

2

بمساعدة (BI)، يمكن معالجة البيانات الأولية إلى المعلومات المتعلقة بالمنتج أو العميل أو المنطقة أو ربع الدخل وما إلى ذلك.

باستخدام التحليلات التنبؤية، يتم تحويل البيانات الأولية إلى “بيانات نظيفة” بواسطة الخوارزميات.

3

يساعد الناس على المساعدة في اتخاذ القرارات بشأن ما يمكنهم فعله للوصول إلى الأفكار.

في هذا يخبر النموذج عن أفضل قرار في موقف معين بناءً على البيانات الموجودة.

4

يساعد الناس في الحصول على رؤى لحل أي مشكلة تجارية.

يساعد على اكتشاف المشكلة المعقدة بمساعدة الخوارزميات.

5

لديها تقنية إعداد التقارير المخصصة وتقنية التنبيهات وما إلى ذلك.

يتضمن تقنيات مثل النمذجة التنبؤية والتنبؤ وما إلى ذلك.

6

لديها أنواع البيانات مثل البيانات المنظمة ومجموعات البيانات التي يمكن إدارتها.

يحتوي على بيانات منظمة وغير منظمة ولديه مجموعات بيانات ضخمة.

يمكن العثور على رؤى مفيدة في أي مكان تقريبًا إذا كانت الشركات تعرف أين تبحث، حيث يُعد ذكاء الأعمال والتحليلات التنبؤية من أكثر الأدوات فعالية لتحسين العمليات التجارية والوظائف الأخرى، وفهم الفروق الدقيقة بين هذه الأدوات يصنع فرقًا كبيرًا في تحديد مكانة الشركة لتحقيق النجاح الآن وفي المستقبل.

المصدر: Data Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionFoundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First Edition


شارك المقالة: