3 أدوات ذكاء الأعمال. هل يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء الاصطناعي؟ | الذكاء الاصطناعي في الأعمال رقم 16

في العالم الذي أصبحت فيه البيانات هي العملة الجديدة، تعد أدوات ذكاء الأعمال (BI) أمرًا أساسيًا. ولكن هل إدراج الذكاء الاصطناعي في المعادلة ضرورة أم مجرد إضافة عصرية؟ دعونا نتعمق في عالم أدوات ذكاء الأعمال لنفهم كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إثراؤها.

ما هو ذكاء الأعمال؟

ذكاء الأعمال ليس مجرد عملية تحويل البيانات الأولية إلى معلومات قيمة. فهو الجسر الذي يربط البيانات بالقرارات، مما يمكّن الشركات من فهم السوق والمنافسة وعملياتها بشكل أفضل. العناصر الرئيسية لذكاء الأعمال هي:

• البيانات – مادة خام تتم معالجتها وتحليلها لتصبح معلومات.
• المعلومات - يتم تفسيرها بشكل صحيح ووضعها في السياق،
• المعرفة المبنية على البيانات والمعلومات هي المفتاح لاتخاذ قرارات عمل سليمة.

3 أدوات ذكاء الأعمال الأكثر شعبية

دعونا نلقي نظرة على الأدوات الأكثر شيوعًا التي تعمل على تحسين الانتقال من البيانات إلى المعرفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

1. Tableau – منصة تستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدة المستخدمين على إنشاء تقارير ولوحات معلومات تفاعلية. تشمل ميزات Tableau الأكثر إثارة للاهتمام ما يلي:
• طرح البيانات – لطرح الأسئلة باللغة الطبيعية، ويقدم Tableau الإجابات في شكل تصورات،
• شرح البيانات - يساعد على فهم ما يكمن وراء البيانات، وشرح الحالات الشاذة والاتجاهات،
• التوصيات الذكية – تقترح أفضل الطرق لتصور البيانات، والجمع بين مصادر البيانات وإنشاء الحسابات،
• اكتشاف أينشتاين - يتيح لك إنشاء نماذج تنبؤية متقدمة وتنفيذها بسرعة وتقديم نتائجها في Tableau.

يتكامل Tableau أيضًا مع منصات متعددة، مثل Salesforce وGoogle Cloud وAmazon Web Services (AWS)، مما يجعله حلاً مرنًا ومتعدد الاستخدامات للشركات.



تصور البيانات في Tableau.

المصدر: Tableau.com

2. Microsoft Power BI – يقدم مجموعة غنية من مكونات الذكاء الاصطناعي لإثراء بياناتك بسهولة وسرعة باستخدام نماذج التعلم الآلي المعدة مسبقًا أو المخصصة. يُطلق على ميزات Microsoft Power BI المستندة إلى الذكاء الاصطناعي اسم AI Insights، والتي تتضمن:
• تحليلات النص - تمكن من تحليل العواطف في النص المعالج، واستخراج العبارات الرئيسية، واكتشاف اللغة والتعرف على الاسم الصحيح. وبالتالي يمكنه فحص تعليقات العملاء، أو فهم الموضوعات الرئيسية تلقائيًا من مراجعات المنتجات، أو اكتشاف لغة رسائل البريد الإلكتروني، أو تحديد أسماء الأشخاص والمنظمات والأماكن من مقالات الصحف،
• الرؤية - يمكنها وضع علامة على الصور تلقائيًا وفصلها بتسميات تصف محتوى الصورة. ويمكنه، من بين أمور أخرى، تصنيف صور المنتج، أو وضع علامة على صور المناظر الطبيعية أو صور الحيوانات، أو التعرف على الوجوه أو الشعارات، أو إنشاء تسميات توضيحية لوصف المشاهد في الصور،

تم دمج Power BI مع Azure، مما يتيح النماذج التحليلية المتقدمة والوظائف السحابية.



تصور البيانات في Microsoft Power BI.

المصدر: powerbi.microsoft.com

3. Oracle BI – حل شامل يتميز بمكونات الذكاء الاصطناعي في المجالات التالية:
• الذكاء الاصطناعي التوليدي – لإنشاء محتوى جديد بناءً على البيانات الموجودة، مثل التقارير أو العروض التقديمية،
• المهام التنبؤية - للتنبؤ بالسلوك والأداء والاتجاهات المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية والحالية. على سبيل المثال، يمكن لـ Oracle BI التنبؤ بالطلب والمبيعات والربحية والمخاطر وولاء العملاء والعديد من مقاييس الأعمال الأخرى باستخدام نماذج تحليلية مدمجة أو مخصصة،
• الذكاء الاصطناعي المسؤول – لبناء الثقة في تحليلات البيانات من خلال الشفافية الإجرائية. تم تصميم مكون Oracle BI هذا لمساعدة المستخدمين على فهم المنطق وتقديم مبررات لتوصيات الذكاء الاصطناعي، ومراقبة أداء ودقة النماذج التحليلية، واكتشاف التحيزات والتمييز والقضاء عليها في البيانات والخوارزميات، والتعاون مع المستخدمين والخبراء الآخرين لتحسين الجودة. وقيمة المعلومات التجارية.


تصور البيانات في أوراكل ذكاء الأعمال.

المصدر: docs.Oracle.com

ذكاء الأعمال مقابل الذكاء الاصطناعي - الاختلافات وأمثلة التطبيقات

وبينما يركز ذكاء الأعمال على تحليل البيانات، يضيف الذكاء الاصطناعي القدرة على استخلاص النتائج واتخاذ القرارات بمفرده إلى المعادلة.

ذكاء الأعمال (BI) هو مصطلح يشير إلى أدوات وتقنيات مختلفة لجمع ودمج وتحليل وتقديم المعلومات التجارية. الهدف من ذكاء الأعمال هو دعم عملية صنع القرار بشكل أفضل من خلال توفير معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب وذات صلة.

من ناحية أخرى، يتعامل الذكاء الاصطناعي (AI) مع المهام التي تتطلب فهم اللغة الطبيعية أو التعرف على الصور أو اتخاذ القرار.

فيما يلي ثلاثة اختلافات رئيسية بين ذكاء الأعمال (BI) والذكاء الاصطناعي (AI):

• الهدف : يهدف ذكاء الأعمال إلى دعم عملية اتخاذ القرار بشكل أفضل من خلال توفير معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب، في حين أن هدف الذكاء الاصطناعي هو أتمتة المهام التي تتطلب الذكاء البشري.
• التقنيات : يمتلك الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات لجمع البيانات ودمجها وتحليلها، بينما يتميز الذكاء الاصطناعي بالتعلم الآلي المتقدم وخوارزميات التعلم العميق لإنشاء أنظمة كمبيوتر قادرة على أداء المهام المعقدة.
• النطاق : يركز ذكاء الأعمال على تحليل بيانات الأعمال وتوفير معلومات دعم القرار، بينما يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي على مجموعة واسعة من المجالات، بما في ذلك دعم عمليات ذكاء الأعمال واستخلاص النتائج من البيانات.

على سبيل المثال، يقوم الذكاء الاصطناعي بجمع وتحليل البيانات المتعلقة بسلوك الشراء لدى العملاء، بينما يتيح لك الذكاء الاصطناعي إنشاء نظام يوصي بالمنتجات للعملاء بناءً على تحليل سلوك الشراء الخاص بهم. ويبدو أن القاسم المشترك بينهما هو في الأساس كلمة "الذكاء".

وجهات نظر حول ذكاء الأعمال المدعوم بالذكاء الاصطناعي

لا يعمل الذكاء الاصطناعي على إثراء أدوات ذكاء الأعمال فحسب، بل يفتح أيضًا إمكانيات جديدة. بفضل الذكاء الاصطناعي، يمكن لأنظمة ذكاء الأعمال:

• فهم أفضل لاحتياجات المستخدمين،
• تقديم توقعات أكثر دقة و
• التكيف تلقائيا مع ظروف السوق المتغيرة.

في المستقبل، يمكننا أن نتوقع المزيد من التكامل بين ذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي، الأمر الذي سيجلب فرصًا وتحديات جديدة للشركات. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتيح أتمتة العديد من المهام التحليلية، على سبيل المثال، يمكن استخدامه في:

• التنظيف التلقائي للمدخلات
• إنشاء النماذج الإحصائية أو التعلم الآلي، وكذلك
• توليد تصورات وتقارير.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في اكتشاف أنماط وعلاقات جديدة في البيانات التي قد يتجاهلها البشر. سيساعد ذلك الشركات على اكتساب رؤى جديدة حول عملياتها واتخاذ قرارات عمل أفضل.

BPM، وتحليلات الأعمال، وذكاء الأعمال المدعم بالذكاء الاصطناعي - ما الفرق؟

تركز BPM على إدارة العمليات التجارية وتحسينها، بينما تقوم أدوات تحليلات الأعمال بتحليل البيانات وتقديم رؤى حول أداء الأعمال. يشمل ذكاء الأعمال كلا المجالين ويعتمد على أدوات وتقنيات مختلفة لدعم عملية صنع القرار بشكل أفضل. على الرغم من بعض التداخل بين هذه المجالات، إلا أن لكل منها تركيزه ومجموعة الأدوات:

• BPM (إدارة عمليات الأعمال) هو نظام يتعامل مع إدارة وتحسين العمليات التجارية في المؤسسة. تساعد أدوات BPM على تصميم ونمذجة وتنفيذ ومراقبة وتحسين العمليات التجارية لزيادة الكفاءة والفعالية.
• تُستخدم أدوات تحليلات الأعمال لتحليل البيانات وتقديم رؤى حول أداء الأعمال. وتشمل هذه التنقيب عن البيانات والتحليلات التنبؤية وأدوات التحليل الإحصائي. تساعد أدوات تحليلات الأعمال على تحديد الاتجاهات والأنماط والعلاقات في البيانات لدعم عملية صنع القرار.
• ذكاء الأعمال (BI) هو مصطلح أوسع يشمل كلاً من BPM وتحليلات الأعمال. يتضمن ذكاء الأعمال الجمع بين الأدوات والتقنيات المختلفة لجمع معلومات الأعمال ودمجها وتحليلها وتقديمها. هدف ذكاء الأعمال هو دعم عملية صنع القرار بشكل أفضل من خلال توفير معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب وذات صلة.

هل يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء الاصطناعي؟

في عصر التحول الرقمي، أثناء العمل على البيانات الضخمة، أصبح الجمع بين ذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي أمرًا لا غنى عنه. تُظهر أدوات مثل Tableau وPower BI وOracle BI مدى قوة هذا المزيج من التقنيات، مما يوفر للشركات الأدوات التي تساعدها على اتخاذ قرارات أعمال أفضل.

ومع ذلك، هل يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء الاصطناعي؟ هذا سؤال ليس له إجابة واضحة. فمن ناحية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحليل وتفسير مجموعات البيانات الكبيرة، وتوفير معلومات وتوجيهات قيمة لصناع القرار. ومن ناحية أخرى، يمكن أن تصبح مكلفة ومعقدة وعرضة للخطأ أو التلاعب.

في المستقبل، يمكننا أن نتوقع المزيد من التكامل بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي، مما سيجلب فرصًا وتحديات جديدة للشركات. في عالم تعتبر فيه البيانات مفتاح النجاح، أصبح الجمع المسؤول بين ذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي قضية مهمة حقًا.

إذا أعجبك المحتوى الخاص بنا، انضم إلى مجتمع النحل المزدحم على Facebook وTwitter وLinkedIn وInstagram وYouTube وPinterest.

المؤلف: روبرت ويتني

خبير جافا سكريبت ومدرب يقوم بتدريب أقسام تكنولوجيا المعلومات. هدفه الرئيسي هو رفع مستوى إنتاجية الفريق من خلال تعليم الآخرين كيفية التعاون بفعالية أثناء البرمجة.

عرض جميع المشاركات

الذكاء الاصطناعي في الأعمال:

1. تهديدات وفرص الذكاء الاصطناعي في الأعمال (الجزء الأول)
2. تهديدات وفرص الذكاء الاصطناعي في الأعمال (الجزء الثاني)
3. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال – نظرة عامة
4. الذكاء الاصطناعي ووسائل التواصل الاجتماعي – ماذا يقولون عنا؟
5. روبوتات الدردشة النصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
6. البرمجة اللغوية العصبية للأعمال اليوم وغدًا
7. دور الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات التجارية
8. جدولة منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة؟
9. المشاركات التلقائية على وسائل التواصل الاجتماعي
10. الذكاء الاصطناعي في إدارة المحتوى
11. الذكاء الاصطناعي الإبداعي اليوم وغدًا
12. الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط وتطبيقاته في الأعمال
13. تفاعلات جديدة. كيف يغير الذكاء الاصطناعي الطريقة التي ندير بها الأجهزة؟
14. RPA وواجهات برمجة التطبيقات في شركة رقمية
15. خدمات ومنتجات جديدة تعمل بالذكاء الاصطناعي
16. سوق العمل المستقبلي والمهن القادمة
17. الذكاء الاصطناعي الأخضر والذكاء الاصطناعي من أجل الأرض
18. تكنولوجيا التعليم. الذكاء الاصطناعي في التعليم
19. ما هي نقاط الضعف في فكرة عملي؟ جلسة عصف ذهني مع ChatGPT
20. استخدام ChatGPT في الأعمال التجارية
21. الجهات الفاعلة الاصطناعية. أفضل 3 مولدات فيديو تعمل بالذكاء الاصطناعي
22. 3 أدوات مفيدة للتصميم الرسومي بالذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأعمال التجارية
23. 3 كتاب رائعين في مجال الذكاء الاصطناعي يجب عليك تجربتهم اليوم
24. استكشاف قوة الذكاء الاصطناعي في إنشاء الموسيقى
25. استكشاف فرص عمل جديدة باستخدام ChatGPT-4
26. أدوات الذكاء الاصطناعي للمدير
27. 6 ملحقات ChatGTP رائعة ستجعل حياتك أسهل
28. 3 رسومات ذكاء اصطناعي. إنشاء ذكاء الأعمال
29. ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي بحسب معهد ماكينزي العالمي؟
30. الذكاء الاصطناعي في الأعمال – مقدمة
31. ما هي البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أو معالجة اللغة الطبيعية في الأعمال التجارية
32. المعالجة التلقائية للمستندات
33. ترجمة جوجل مقابل DeepL. 5 تطبيقات للترجمة الآلية للأعمال
34. تشغيل وتطبيقات الأعمال الخاصة بالروبوتات الصوتية
35. تقنية المساعد الافتراضي أم كيفية التحدث إلى الذكاء الاصطناعي؟
36. ما هو ذكاء الأعمال؟
37. هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل محللي الأعمال؟
38. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في BPM؟