نحن نعيش في عالم يحركه البيانات. على سبيل المثال ، إذا قمت بتنشيط موفري الموقع على خرائط Google ، وبعد مرور عام ، قم بزيارة مخططك الزمني ، فيمكنه إبلاغك بمكان وجودك بالضبط في نفس اليوم من العام السابق. إذا قمت بتشغيل حلول تنشيط Facebook ، فإنه يقترح عليك أصدقاء يجب أن تطلبهم إذا ذهبت إلى مكان ما.
تستخرج الشركات الناجحة الحكمة والمعلومات من جميع المعلومات التي يتم جمعها لتحديد العملاء المستهدفين والترويج للمنتجات والحلول لهم.
من بيئة السوق المضطربة الحالية ، تقود المعلومات التغيير إلى نماذج الأعمال. أصبح الدفع لكل استخدام ، الذي تم تمكينه بواسطة البرامج السحابية ، ممارسة راسخة. على سبيل المثال ، أدى ظهور أوبر إلى تعطيل أعمال سيارات الأجرة. لقد تغير التركيز من نهج يركز على النظام إلى منهج مرتكز على المستخدم. حتى الشركات التقليدية ، مثل التأمين ، تقدم الخدمة الذاتية لشراء السياسات والتعامل معها على مدار الساعة عبر الإنترنت ، وعلى الأجهزة المحمولة وكذلك من خلال محطات الشبكات الاجتماعية. تستفيد منظمات الهندسة المالية من المنتجات والحلول التي تم تمكينها من خلال التقنيات الجديدة مثل البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي وكلاً من blockchain والواقع الافتراضي والواقع المعزز لتقديم منتجات وخدمات إبداعية.
الاضطراب في السوق يجعل من الضروري للمؤسسات شراء ما يمكنها ، وبناء ما يحتاجون إليه ، والاستعانة بمصادر خارجية للبقاء في المنافسة من حيث التكلفة أصبح التركيز على الإبداع أمرًا حاسمًا الآن للشركات التي يجب أن تطور منتجات وخدمات جديدة للتمييز عن المنافسة. يعد اعتماد نهج التحول الرقمي من خلال التشغيل الآلي من مواجهة العملاء إلى إجراءات المكتب الخلفي أولوية قصوى للشركات.
يجب أن تكون البيانات التي تم إنشاؤها من قبل الأفراد والأنظمة هي الأساس للحصول على الخطة الصحيحة. المنظمات التي كانت قادرة على الاستفادة من البيانات لاستخراج المعلومات والذكاء من أجل ميزة تنافسية تكتشف النجاح.
يتم استخراج الذكاء من البيانات
المعلومات هي نصوص وفيديو وصوت. على سبيل المثال ، فكر في معلومات الأسهم المدرجة في البورصة. إذا أضفنا إلى هذه البيانات مؤشرًا إضافيًا عما إذا كان سهم معين قد انخفض أو ارتفع من نهاية اليوم السابق ، فسيصبح ذلك بيانات - شيء يهمنا ، وشيء يمكننا تحليله. بمجرد دمج السياق لتقديم المشورة ، يصبح الفكر.
إذا ألقينا نظرة على معلومات سوق الأوراق المالية الخاصة بـ 30 سهمًا تمثل مؤشر البورصة ، فهذه مجرد معلومات. عندما كنا سنحضر المؤشر الذي يشير إلى أن مؤشر البورصة في سنغافورة انخفض بمقدار 407 نقاط في نهاية العمل في يوم معين ، لكن مؤشر داو جونز ارتفع بمقدار 330 نقطة في نفس اليوم تقريبًا ، فهذه معلومة. من الممكن استخدام هذه المعلومات للسعي للتنبؤ بكيفية بدء السوق في اليوم التالي في سنغافورة. هذا ذكاء.
كيف تستخرج الاستخبارات والمعلومات من البيانات؟
هذا هو موضوع ذكاء الأعمال (BI) في سياق تنظيمي. الهدف هو الحصول على معلومات نظيفة ودقيقة وذات مغزى. يعتبر إجراء استخراج المعلومات بمثابة تحقيق ويمكن إجراؤه عبر عمليات مثل المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) واستخراج البيانات. يدور OLAP حول سحب البيانات إلى نماذج المعلومات باستخدام مستودع البيانات باعتباره النهاية الخلفية لتجميعها وشقها.
ما هو الجديد؟ الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة والتعلم الآلي
كان ذكاء الأعمال باستخدام OLAP واستخراج البيانات موجودًا منذ فترة - ما تغير خلال السنوات الأخيرة هو تطوير أدوات وتقنيات البيانات الضخمة. أحدثت البيانات الضخمة انفجارًا في استخدام تقنيات أكثر شمولاً لاستخراج البيانات. يتم شرح خصائص البيانات الضخمة بشكل عام من حيث 3 V - الحجم والسرعة والتنوع. في الآونة الأخيرة ، تمت إضافة مصطلح رابع ، "صحة" ، إلى القائمة. ما الذي جعل البيانات الضخمة جذابة للغاية؟ تتيح التقنيات الآن الحفاظ على حواسيب سلعة البيانات والحفاظ على انخفاض التكاليف ، ويمكن استخدام خوارزميات معينة مثل MapReduce لتعدين البيانات المطلوبة ، ومع ذلك ، فإن المحرك المقنع هو القيمة للشركة.
دعونا نفحص ثلاث طرق يمكن أن يضيف بها مزيج طرق ذكاء الأعمال التقليدية ، إلى جانب البيانات الكبيرة ، قيمة.
أولاً ، يعد تحديد العملاء المستهدفين مفيدًا لأي مؤسسة تجارية. تخيل أنك جزء من فريق تسويق شركة سيارات ولديك سجل بالمستهلكين الذين اشتروا سيارات. يمكنك إلقاء نظرة على إحصاءاتهم الاجتماعية وإنشاء قائمة مختصرة ، باستخدام درجة أو درجتين من الفصل ، للعملاء المستهدفين المحتملين الإضافيين. بعد ذلك ، يقدم تحليل الشبكة الاجتماعية نظرة على الروابط بين الأشخاص في العديد من المجالات والأنشطة الصناعية. يمكن أيضًا استخدام أسلوب تحليلي آخر - تحقيق الانحدار - لتحليل التركيبة السكانية لأولئك الأشخاص المدرجين في القائمة المختصرة ، وبناءً على عمرهم ، توقع نوع السيارة التي من المحتمل جدًا شرائها.
منتجات وخدمات البيع المتقاطع هي مجرد طريقة أخرى تحاول الشركات زيادة أرباحها. بالاستمرار في تشبيه بيع السيارات المماثل ، حتى لو كنت تعرف أن الأفراد الذين لديهم ملف تعريف ديموغرافي معين والذين يشترون نوعًا معينًا من السيارات يميلون أكثر إلى الحصول على نوع آخر من السيارات كسيارة ثانية ، والتي لها قيمة للمؤسسة. من الممكن التنبؤ بهذا الارتباط عن طريق تقنية تسمى تعلم قواعد الارتباط ، والتي تستلزم اكتشاف الارتباطات بين العوامل.
أخيرًا ، يعد فهم فهم العميل أمرًا بالغ الأهمية لنجاح الأعمال التجارية. كيف يُنظر إلى العلامة التجارية وطرازات السيارات في السوق؟ يمكنك استخدام تقنية تُعرف باسم تحليل الرأي لمعرفة ذلك.
مستقبل البيانات
تُستخدم البيانات الجوهرية وأساليب الذكاء الاصطناعي لتكملة واستكمال بعضها البعض لاستخراج ذكاء متزايد. تستخدم جميع قطاعات السوق الرأسية تقريبًا الذكاء الاصطناعي لجعل عروضها للعملاء بديهية. من سيناريو مبيعات السيارات ، إذا سألنا عن طراز عميل معين جديد من المرجح أن يشتريه ، فيمكننا استنباط إجابة جيدة باستخدام الذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة.
البيانات هي استراتيجية ، والمنظمات التي تتعامل مع البيانات بشكل شامل ستربح. وهذا يعني أن تقنية البيانات تلعب وظيفة متزايدة ، من خلال التكنولوجيا والتقنيات والقدرات الجديدة ، في توفير ميزة تنافسية للمؤسسات. الأهم من ذلك كله ، أن الابتكار مهم لنجاح الشركة - حيث تحتاج الشركات إلى الابتكار باستمرار أو الموت.