ما هي السلبيات والتحديات التي تواجه التحليلات التنبؤية

إذا كنت تعرف كيفية الاستخدام الفعال لمجموعات البيانات الكبيرة والعمل معها وتشكيلها لمراقبة الاتجاهات والأنماط لتوليد رؤى قيمة فإنّ التحليلات التنبؤية تكون مفيدة في فهم كميات هائلة من البيانات، وفي حين أنّه يساعد المؤسسات على استخلاص استنتاجات للعمل بشكل كبير نحو نمو الإدارة فإنه يسبب أيضًا إزعاجًا في إدارة البيانات ونشر تقنيات استخراج البيانات.

ما هي سلبيات التحليلات التنبؤية

1- التنفيذ المكلف

يتطلب جمع البيانات وتخزينها وصيانتها الكثير من النفقات، ويعد التنفيذ الأولي للتحليلات التنبؤية مكلفًا من حيث تعيين المتخصصين الذين يمكنهم إدارة البيانات، كما يُعد شراء برامج وأدوات مخصصة يمكنها الحصول على أنواع معينة من البيانات لتحليل البيانات أمرًا مكلفًا ومطلوب استثمار ضخم لبدء مشروعك في إنشاء حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

2- الحاجة إلى أمان البيانات

يتم إنشاء كمية كبيرة من البيانات كل يوم ومن الواضح تمامًا أن الشركات تستخدم مجموعات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي لتحليل سلوك المستهلك واتخاذ القرارات الذكية، ولكن تأمين المعلومات المهمة من المتسللين يمثل تحديًا حاسمًا في تخزين البيانات في مكان آمن.

وكذلك تواجه الشركات الكبيرة تحديات في تقليل ضوابط الوصول وتثبيت إعدادات الحماية، بحيث يتعين عليهم الاستمرار في التحقق من تحديث البيانات للتأكد من قيام المستخدمين الذين تم التحقق منهم بإجراء تغييرات، كما تحتاج المؤسسات إلى تقييم إطار عمل أمان البيانات لحماية بيانات الاعتماد الشخصية للأفراد.

3- انتهاك خصوصية المستخدم

تدور تقنيات التسويق حول استخدام بيانات العملاء للوصول إلى الجمهور المستهدف في الوقت المناسب، وبيانات المستخدم الشخصية هي أساس المعلومات للمسوقين لبيع منتجاتهم وخدماتهم، وتُستخدم المعلومات الخاصة لفهم سلوك العميل وتحديد شخصيات المشتري المماثلة.

4- تكامل البيانات

يتم جمع مجموعات البيانات إلى حد كبير من الاستطلاعات ورسائل البريد الإلكتروني ونماذج إدخال البيانات ويتم تعبئتها من قبل المستخدمين الذين لا يميلون عادةً إلى بذل الكثير من الجهد في مشاركة المعلومات الدقيقة مع الباحث، حيث عندما يتم جمع البيانات من شركات مختلفة سيختلف تنسيق البيانات من حيث السمات والحقول والهياكل، كما يتم تنظيف البيانات من أجل البيانات المنحرفة التي تتسبب في عدم التناسق وإظهار التوافق بين حقول البيانات، ونحتاج إلى إدخال بيانات دقيقة في النموذج حتى تتم المعالجة المسبقة الرئيسية لجعله جاهزًا للتحليل.

ما هي التحديات التي تواجه التحليلات التنبؤية

1- الخبرة

تمثل الخبرة تحديًا لأنّ حلول التحليلات التنبؤية مصممة عادةً لعلماء البيانات الذين لديهم فهم عميق للنمذجة الإحصائية و(R) و(Python)، وهذا مقيد بطبيعته ولا يمكن لمعظم فرق التطبيق حتى البدء في التعامل مع التحليلات التنبؤية دون تعيين عالم بيانات مخصص أولاً، ولكن تظهر حلول تحليلات تنبؤية جديدة وهي مصممة ليستخدمها أي شخص تقريبًا والأهم من ذلك أنهم لا يحتاجون إلى خبرة في النمذجة الإحصائية أو (Python) أو (R).

2- الاستخدام

ليس سراً أنه كلما زادت صعوبة استخدام تقنية جديدة قل احتمال اعتمادها من قبل المستخدمين النهائيين ومن المعروف أن حلول التحليلات التنبؤية صعبة في مواجهة هذا التحدي، وهذا لأنّها تعيش عادةً كأدوات قائمة بذاتها ممّا يعني أنّه يتعين على المستخدمين التبديل من تطبيق الأعمال الأساسي الخاص بهم إلى حل التحليلات التنبؤية من أجل استخدامه، وعلاوةً على ذلك يصعب توسيع نطاق الأدوات التنبؤية التقليدية ونشرها ممّا يجعل تحديثها عملية صعبة.

تكون التحليلات التنبؤية أكثر فاعلية عندما تكون مضمنة داخل التطبيقات التي يعتمد عليها الأشخاص بالفعل، حيث يمنح تضمين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي داخل التطبيق ميزة إستراتيجية هائلة على المنافسة، ويمنح المستخدمين النهائيين ميزة إستراتيجية لأعمالهم..

3- تمكين المستخدمين النهائيين

لا توجد معلومات ذات قيمة في الفراغ وهذا أحد أسباب قصور التحليلات التنبؤية في تمكين المستخدمين النهائيين وتكمن المشكلة في أن أدوات التحليلات التنبؤية تقدم معلومات ورؤى، لكنّها تفشل في السماح للمستخدمين باتخاذ الإجراءات وكما أنّه إذا أراد المستخدمون التصرف بناءً على البيانات، فعليهم الانتقال إلى تطبيق آخر ممّا يؤدي في النهاية إلى إضاعة الوقت ومقاطعة سير العمل، لكن من خلال تضمين عمليات سير عمل الذكاء في تطبيقات الأعمال المعتادة ستمكّن المستخدمين لديك من اتخاذ إجراء فوري أو بدء عملية أخرى مما يوفر لهم الكثير من الوقت والجهد.

4- قوائم المشاريع الكبيرة

يتطلب كل مشروع تحليلات تنبؤية قائمة واسعة من الخطوات والتي يتم التعامل معها دائمًا تقريبًا بواسطة عالم بيانات متخصص والتحدي هو أنّه بالنسبة لكل تحديث وإصدار تضع هذه الخطوات عبئًا أكبر على فريق التطبيق الخاص، بحيث تشمل:

• إعداد البيانات.

• تنقية البيانات.

• تحديد الأعمدة المهمة.

• التعرف على الارتباطات.

• فهم كيفية عمل الخوارزميات المختلفة (الرياضيات).

• اختيار الخوارزمية الصحيحة للمشكلة الصحيحة.

• تحديد الخصائص الصحيحة للخوارزمية.

• التأكد من صحة تنسيق البيانات.

• فهم ناتج تشغيل الخوارزمية.

• إعادة تدريب الخوارزمية ببيانات جديدة.

• التعامل مع البيانات غير المتوازنة.

• نشر أو إعادة نشر النموذج.

• توقع في الوقت الحقيقي أو دفعة.

• التكامل مع التطبيق الأساسي الخاص لبناء رؤى عن البيانات في التطبيق وبدء إجراء المستخدم (عند التضمين التنبئي).

تتحمل بعض حلول التحليلات التنبؤية العديد من هذه الخطوات بدلاً من وضع العبء بالكامل على الفريق، وباختيار أحد حلول التحليلات التنبؤية الأكثر انسيابية يمكن تحويل عملية من (14 خطوة) إلى عملية من ثلاث خطوات.

تحديات بناء نماذج التحليلات التنبؤية

1. الجودة الحقيقية للبيانات

في كثير من الأحيان لا يستطيع الخبراء تقدير فائدة البيانات واستخدام البيانات غير المناسبة (البيانات السابقة) للتنبؤ بالمستقبل، لذا فإنّ فهم القيمة الحقيقية للبيانات أمر جوهري ومجموعات بيانات كثيرة جدًا أو أقل وهذه مشكلة يواجهها كل عالم بيانات، وقد تكون العقبة الأولى هي كيفية استخدام البيانات أو استخراجها أو تنظيفها أو تفسيرها لاكتساب رؤى مهمة وبناء نماذج منها، والتعمق في البيانات كاستخدم دائمًا بيانات منظمة ونظيفة.

2. فهم الأعمال لفهم البيانات

تنتهي العملية بإغلاق إلكتروني ممّا يوفر على المستخدمين صعوبة الاضطرار إلى مقابلة وكيل الإغلاق شخصيًا ويمكنهم من مراجعة المستندات الختامية في وقتهم ومناقشة أي مخاوف، وهذا يقلل من فرص التأخير الناجم عن خلل في اللحظة الأخيرة في الوثائق.

3. انحياز البيانات

غالبًا ما تتسلل مشكلة مماثلة عندما تقوم ببناء نماذج تنبؤية، وهناك العديد من الطرق للتحايل على تحيز البيانات في النماذج التنبؤية من خلال إضافة لمسة إنسانية إلى نموذجك، وتنويع فريقك وتحقيق التوازن وبناء النموذج بنفسك ونشر البيانات الوهمية دائمًا قبل التنفيذ.

4. نموذج overfitting أو underfitting

ينشأ هذا الموقف عندما يكون أداء نموذج معين جيدًا على بيانات التدريب لكنّ الأداء يتضاءل بشكل كبير على مجموعة الاختبار المعروفة باسم نموذج (overfitting)، ومن ناحية أخرى إذا كان النموذج يعمل بشكل سيء خلال الاختبار ومجموعة البيانات فهو نموذج غير مناسب، ويُعتبر النموذج الذي لا يتناسب مع الأفضل هو الأفضل.

5. نموذج التقييم

الخلاف بين البيانات المستخدمة والنموذج المبني، وتقييم النموذج هو جزء لا غنى عنه في عملية تطوير النموذج وإنّها تتلاءم مع العثور على النموذج الأنسب الذي يصف البيانات ومدى نجاح النموذج المختار في المستقبل.

يمكن أن تكون التحليلات التنبؤية أداة قوية لتخطيط التسويق والتكتيكات الأخرى في عملك، ومن خلال تحليل النتائج السابقة تفتح تقنية التحليلات التنبؤية الناشئة إمكانيات جديدة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية، والآن بعد أن سمحت البيانات الضخمة لعلماء البيانات بتحليل كميات هائلة من البيانات يتوقع المستهلكون فقط تحسين درجة الدقة في التنبؤات المستقبلية.