كيفية تطوير عملية التحليلات التنبؤية

مع التطور التكنولوجي يتزايد الاعتماد على البيانات بشكل أسرع، ولقد ولت الأيام التي كانت فيها قرارات العمل تعتمد بشكل أساسي على الشعور الغريزي أو الحدس، وتستخدم المنظمات الآن مناهج تعتمد على البيانات في جميع أنحاء العالم وأحد تطبيقات البيانات الأكثر استخدامًا هو “التحليلات التنبؤية”، وتُستخدم التحليلات التنبؤية على نطاق واسع لحل مشاكل الوقت الفعلي سواء كان ذلك للتنبؤ بالطقس في مكان ما أو التنبؤ بالنطاق المستقبلي للأعمال.

تعريف عملية التحليلات التنبؤية

تشير التحليلات التنبؤية إلى المجال الذي يطبق فيه طرق مختلفة على البيانات لعمل تنبؤات في الوقت الفعلي، حيث يوفر طريقة للتعامل مع المشكلات وحلها باستخدام تقنيات مختلفة والتعلم الآلي بشكل أساسي، وغالبًا ما تستخدم التحليلات التنبؤية خوارزميات وتقنيات التعلم الآلي لبناء النماذج التي تقوم بالتنبؤات، والأدوات اللازمة للبدء هي برمجة (Python) و(NumPy) و(Pandas) و(Matplotlib) و(Seaborn) و(Scikit-Learn).

تتضمن التحليلات التنبؤية بعض التلاعب بالبيانات من مجموعات البيانات المتوفرة بهدف تعيين بعض التوجيهات والأنماط الجديدة ثم يتم استخدام هذه الاتجاهات والأنماط للتنبؤ بالنتائج والاتجاهات القادمة، وهناك دائمًا مخاطر كبيرة في سد الثغرات الهائلة وكما تبحث الشركات دائمًا عن فرص جديدة للتوسع، ودائمًا ما تكون على استعداد للمضي قدمًا عندما يجدونها مع بحث كامل.

خطوات تطوير عملية التحليلات التنبؤية

1- تحديد المتطلبات

• يتم فهم مشكلة العمل التي تحاول حلها ويُعد طرح الأسئلة حول المشكلة وترتيبها حسب الأهمية بداية جيدة.

• يمكن أن يساعد التعاون مع الإحصائي في هذه المرحلة في تكوين مقاييس لقياس النجاح.

• عادةً ما يتولى مستخدم الأعمال أو خبير الموضوع مسؤولية هذه الخطوة الأولى.

2- استكشاف البيانات

يتم إجراء حلقة في الإحصائي أو محلل البيانات أو كليهما، والمهمة هي تحديد البيانات التي تُعلم المشكلة التي تحاول حلها والهدف، كما يتم الاهتمام بمدى ملاءمة البيانات وجودتها ونظافتها.

3- تطوير النموذج

يمكن لعالم البيانات المساعدة في معرفة النماذج التنبؤية الأنسب لحل المشكلة، ومن المهم تجربة الميزات والخوارزميات والعمليات المختلفة من أجل تحقيق التوازن بين الأداء والدقة والمتطلبات الأخرى مثل القابلية للتفسير.

4- نشر النموذج

بمجرد الموافقة على النموذج من قبل عالم البيانات، يحدد مهندس البيانات أفضل الطرق لاسترداد وتنظيف وتحويل البيانات الأولية المطلوبة لنشر النموذج على نطاق واسع بطريقة تحدث فرقًا كالدمج.

5- التحقق من صحة النتائج

يمكن أن يتغير أداء النموذج بمرور الوقت بسبب التحولات في تفضيلات العملاء أو مناخ الأعمال أو الأحداث غير المتوقعة وتختلف حدود تحديث النماذج وتتطلب الخبرة المشتركة لمستخدم الأعمال وعالم البيانات في هذه الخطوة.

ما هو مبدأ تطوير عملية التحليلات التنبؤية

نما استخدام التحليلات التنبؤية وفعاليتها جنبًا إلى جنب مع ظهور أنظمة البيانات الضخمة، ونظرًا لأنّ الشركات جمعت مجموعات أكبر وأوسع من البيانات في مجموعات (Hadoop) ومجموعات البيانات السحابية ومنصات البيانات الكبيرة الأخرى، فقد أوجدوا المزيد من فرص استخراج البيانات لاكتساب رؤى تنبؤية، كما ساعد تطوير أدوات التعلم الآلي وتسويقها من قبل موردي تكنولوجيا المعلومات على توسيع قدرات التحليلات التنبؤية.

أيضًا مثلما تطورت أدوات ذكاء الأعمال لتصبح أكثر سهولة في الاستخدام وبالتالي أكثر انتشارًا يحدث نفس الاتجاه في التحليلات المتقدمة، ومع ذلك فإنّ نشر التحليلات التنبؤية يمكن أن يكون شاقًا ومستهلكًا للوقت ومعقدًا وفوائد هذا العمل ليست مضمونة بأي حال من الأحوال.

كيفية تحويل البيانات في التحليلات التنبؤية إلى رؤى مستقبلية

على الرغم من وجود التحليلات التنبؤية منذ سنوات، تحاول الشركات إيجاد أفضل طريقة للاستفادة من بياناتها، ومثل الأجهزة الإلكترونية تمامًا عندما يتم إطلاقها لأول مرة تكون باهظة الثمن، ولكن مع مرور الوقت أصبحت أسعارها في متناول الجميع وهذا يعني أنّ المؤسسات والشركات ليست الوحيدة القادرة على استخدام التحليلات التنبؤية، ويمكن الوصول إليها وهي سهلة الاستخدام.

1- التعلم من حالات الاستخدام التنبؤية

إنّ التحليلات التنبؤية ذات قيمة كبيرة ولكنها أيضًا معقدة، لذلك فإنّ العثور على واحدة قديمة أمر بالغ الأهمية للمضي قدمًا في التحليلات التنبؤية، ولفهم العمليات المختلفة وكيفية عملها تحصل على أفكار عندما تتبع بعض حالات الاستخدام الأفضل ويتم أخذ حالات الاستخدام التي يعتبرها عملك بمثابة حل للمشكلات.

كما يمكن تجربة الأفضل وذلك بعمل خارطة طريق بسيطة وتحديد الأولويات والعمل على ترتيبها حسب ترتيب الأولويات ويمكن بسهولة التركيز على أفضل الأشياء الأكثر واقعية لتحقيقها في الإطار الزمني الخاص بك، وإذا لم يكن هناك أي حالات استخدام بالفعل وباستخدام إطار عمل (PADS) وتحديات الأعمال الأكثر شيوعًا يمكن إنشاء إطار عمل تحليلات تنبؤية.

2- تحديد وجمع البيانات التي تحتاج إلى تحليل

نظراً لأنّ التحليلات التنبؤية تعتمد فقط على البيانات يلعب جمع البيانات دورًا مهمًا في نجاح وفشل التحليلات التنبؤية، وعلى الرغم من أن المعلومات تأتي من مصادر متعددة فمن الضروري الحفاظ على تدفق مستمر للبيانات، ويعد اختيار المجموعة الصحيحة من البيانات أمرًا بالغ الأهمية لأي عمل تجاري.

لكنّ المشكلة الحقيقية هي إما أنها ليست متاحة في الوقت المناسب أو أنها تفتقر إلى الجودة، وباستخدام كود (ML) المتقدم مثل تقنيات الانحدار ومصنف (KNN) وغيرها، يمكن بسهولة تنظيف البيانات لمشاكل البيانات الشائعة ومع تنظيف معظم البيانات بالفعل يمكن البدء في اتخاذ الخطوات التالية.

3- بناء فريق صحيح وفعال من مختبري بيتا

يُعد وجود المجموعة المناسبة من الأشخاص ذوي المهارات العالية في فريقك أمرًا ضروريًا للغاية لاكتشاف رؤى ذات مغزى في أقل وقت، حيث يوجد مختبرو الإصدارات التجريبية بجوار المستخدمين النهائيين الذين يستخدمونها لتقديم المراجعات قبل طرحها للعملاء.

كما سيساعد اختبار بيتا في العثور على العيوب ويتطلب نجاح الأعمال التوليفة الصحيحة من الأشخاص ذوي الخبرة الواسعة ويمكن الاستفادة من خبراتهم المتنوعة للحصول على العديد من التعليقات من كل زاوية، وبهذه الطريقة فإنّ التحليل لديه فرصة ضئيلة جدًا في الخطأ.

4- إنشاء نموذج أولي للمفاهيم والتحقق السريع من صحتها

إنّ التحليل هو النموذج الأولي لكن بدون التحقق من الصحة لا معنى له، وبمجرد أن تعطي مختبري النسخة التجريبية إمكانية العمل، فهذا يعني أنّ النموذج الأولي الخاص بك جاهز وتأكد من أنه يمر بجولة أخرى من التحقق، ومرة أخرى يجب أن تتطابق مع أهداف وغايات العمل وما أنت على وشك تحليله والتأكد من أنّه يمسح كل العملية بالتحقق المناسب.

5- تنفيذ التحليلات التنبؤية في نماذج البيانات

بمجرد انتهاء التحقق فإنّ الخطوة التالية هي تنفيذ التحليلات التنبؤية في نماذج البيانات المختلفة، حيث يمكن التعلم من نماذج البيانات الموجودة وخطوات اتخاذ القرار الأخرى، ويجب أن تكون الأهداف الرئيسية هي تقديم تنبؤات سهلة وصحيحة يجب أن تلبي جميع متطلبات المستخدمين النهائيين.

عندما تكون قد تم تطوير نموذج تنبؤي فهذا هو العمل بشكل أفضل، والجانب السلبي منه هو أنّه صالح لفترة محدودة فقط وبينما تظل الظروف الخارجية كما هي، فإنّ الترقية الداخلية أمر لا بد منه للاستمرار لفترة أطول وأفضل طريقة للقيام بذلك هي اختبار نماذج البيانات هذه على فترات منتظمة باستخدام مجموعات بيانات جديدة.

وللتأكد من أنّ النماذج لا تزال تعمل بشكل أفضل لنماذج البيانات الجديدة أيضًا، وكما إنّه ضروري للغاية لتلك النماذج التي تركز بشكل أكبر على الحملات التسويقية لأنها تستمر في التغيير، حيث يُعد التحقق من استقرار السكان واستقرار الخصائص بشكل منتظم هو الأفضل للحفاظ على تحديث النماذج.

لم يكن التنبؤ بالأهداف والفرص المستقبلية أسهل من أي وقت مضى باستخدام التحليلات التنبؤية، والنتائج دقيقة للغاية وأكثر موثوقية من الأدوات الموجودة، وإنها إحدى الأدوات الأساسية لكل نشاط تجاري لتقديم حلول شاملة وتحقيق أقصى قدر من الأرباح.