كيف يمكن لشركتك الاستفادة من جمع البيانات تلقائيًا

تكشف الأبحاث أن الشركات تهدر حوالي 80% من البيانات التي تنتجها. وهذا يعادل إهدار الرؤى والمعرفة والإمكانات. ومع ذلك، فإن هذا ليس مفاجئًا نظرًا لأن بعض الشركات لا تزال تتعامل مع البيانات يدويًا، وهي مهمة شاقة وتستغرق وقتًا طويلاً.

ستساعدك أدوات جمع البيانات الآلية على التقاط جميع البيانات العالقة داخل شركتك، بالإضافة إلى البيانات الواردة من المصادر الخارجية ذات الصلة. يمكنك التعاقد مع مزود خدمات تحليل البيانات مثل Itrex Group لفهم كل هذه البيانات واستخلاص الأفكار التي من شأنها تحويل أعمالك.

إذًا، ما هو جمع البيانات تلقائيًا؟

جمع البيانات تلقائيًا هو عملية جمع البيانات تلقائيًا من مصادر مختلفة دون تدخل بشري وتخزينها في الموقع المقابل في قاعدة بيانات/نظام شركتك.

من الشائع استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لالتقاط أنواع مختلفة من البيانات. على سبيل المثال، يمكن لنماذج التعرف على الكلام جمع البيانات من الصوتيات ويمكن لنماذج التعرف البصري على الأحرف تحليل النص. يمكن لبعض هذه الأدوات أيضًا تصنيف المعلومات وإنتاج رؤى مفيدة.

ما أنواع البيانات التي يمكن لهذه الأدوات معالجتها؟

• البيانات المنظمة هي بيانات منظمة للغاية يمكن "قراءتها" بواسطة كل من البشر والآلات، مثل جداول بيانات Excel، وأوراق عمل CSV الجدولية، وقواعد بيانات SQL.
• لا يتم ترتيب البيانات غير المنظمة وفقًا لنموذج بيانات محدد مسبقًا، مما يجعل من الصعب على الأدوات البرمجية قراءتها وجمعها وتحليلها. يعد النص الحر نوعًا شائعًا من البيانات غير المنظمة، ولكنه يتضمن أيضًا الصور وصفحات الويب ومحتوى الفيديو. تشير الأبحاث إلى أن حوالي 80-90% من البيانات التي يمكنك الوصول إليها غير منظمة.
• البيانات شبه المنظمة هي حل وسط بين النوعين المذكورين أعلاه. إنه لا يتوافق مع نموذج بيانات دلالي محدد ومع ذلك فهو يحتوي على بعض البنية. أحد الأمثلة على ذلك هو ملفات XML التي تم تنظيمها ولكنها لا تحمل بالضرورة معنى دلاليًا.

لوضع الأمور في نصابها الصحيح، دعونا نأخذ Rossum كمثال لمورد جمع البيانات الآلي الموثوق به. ينشر حل الشركة خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتعلم الذاتي لاستخراج البيانات غير المنظمة دون الاعتماد على قالب محدد مسبقًا. تتكون أداة روسوم من مرحلتين – الاستخراج والتحقق من الصحة. أثناء التحقق من الصحة، تقوم الخوارزمية بتعيين درجات الثقة وتطلب من الخبراء البشريين مراجعة البيانات بدرجات تقل عن الحد الأدنى.

التقاط البيانات تلقائيًا مقابل التقاط البيانات يدويًا

لا تزال بعض الشركات تعتمد على إدخال البيانات يدويًا، مما يؤدي إلى زيادة العبء على موظفيها. تتضمن هذه العملية كتابة المعلومات أو نسخها ولصقها من مصدر إلى آخر، ونسخ الملفات الصوتية، وما إلى ذلك. ويستغرق التقاط البيانات يدويًا وقتًا طويلاً. وبما أن الموظفين مشغولون بمهام تافهة، فإنهم لا يستطيعون أداء الواجبات التي تتطلب مؤهلاتهم وخبراتهم.

بالإضافة إلى ذلك، تشير الإحصائيات إلى أن الإدخال اليدوي للبيانات يكون عرضة للخطأ. خذ الرعاية الصحية كمثال. أي خطأ في هذا المجال يمكن أن يهدد الحياة. لا يزال التقاط البيانات يدويًا شائعًا هناك على الرغم من أنه ثبت أن معدل الخطأ فيها يتراوح بين 3-4%.

إذا كان مستوى تحمل الأخطاء لديك منخفضًا، فقد حان الوقت للتفكير في جمع البيانات آليًا.

فوائد جمع البيانات الآلي

• تقليل الأخطاء وضمان جودة أعلى للبيانات . الأخطاء شائعة في إدخال البيانات يدويًا على الرغم من اجتهاد الأشخاص وخبرتهم. تتضمن هذه الأخطاء البيانات المكتوبة بشكل خاطئ، والإدخالات المفقودة، والإدخالات المكررة، والمزيد. على عكس البشر، فإن الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وأتمتة العمليات الروبوتية (RPA) لا ترتكب أخطاء لأنها متعبة أو عاطفية. يمكنك أيضًا تضمين التحقق من الصحة كجزء من عملية جمع البيانات تلقائيًا لضمان الدقة.
• توفير الوقت في المهام اليدوية . يعد جمع البيانات مهمة شاقة إذا تم إجراؤها يدويًا، والأدوات الآلية هي ببساطة أسرع في استرجاع المعلومات من مجموعات البيانات الكبيرة مقارنة بالأشخاص.
• تحسين قابلية التوسع . مع توسع عملياتك وزيادة كمية البيانات المجمعة، ستضطر إلى تعيين موظفين إضافيين للتعامل مع عبء العمل المتزايد. عندما تعتمد على طرق جمع البيانات الآلية، يمكن لنظامك التوسع وفقًا لذلك. على عكس الموظفين البشر، يمكن للروبوتات العمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع إذا لزم الأمر دون طلب زيادة في الراتب.
• انخفاض التكاليف . على الرغم من أن تنفيذ حل جمع البيانات الآلي يبدو خيارًا مكلفًا للوهلة الأولى، إلا أنه سيحررك من نفقات العمل اليدوي على المدى الطويل. ناهيك عن أن جمع البيانات يدويًا مليء بالأخطاء، مما قد يؤدي أيضًا إلى غرامات باهظة وإلحاق الضرر بالسمعة.

طرق جمع البيانات الآلية

بعد التعرف على فوائد الأتمتة، دعونا نرى كيفية أتمتة جمع البيانات.

التعرف الضوئي على الحروف، ريال عماني، ICR

التعرف البصري على الأحرف (OCR) هو تقنية مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها "فهم" المستندات المكتوبة والممسوحة ضوئيًا وملفات PDF والنصوص في الصور. يمكن أن تعمل التكنولوجيا مع المستندات المالية والتقارير القانونية ومعلومات المرضى، على سبيل المثال لا الحصر.

يعد التعرف الذكي على الأحرف (ICR) شكلاً أكثر تقدمًا من تقنيات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) المتخصصة في النصوص المكتوبة بخط اليد. يعد تحديد الأحرف المكتوبة بخط اليد أمرًا معقدًا لأن كل شخص لديه أسلوبه الفريد في الكتابة.

يمكن للتعرف البصري على العلامات (OMR) التقاط المعلومات التي حددها الإنسان، مثل الإجابات على أسئلة الاختيار من متعدد ونتائج الاستطلاع.

المعالجة الذكية للمستندات (IDP)

IDP هي تقنية متقدمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها قراءة المستندات وفهمها وتصنيفها والبحث عن معلومات محددة داخل ملف واحد. على سبيل المثال، يمكنه قراءة فاتورة واستخراج رقم حساب وربطه بعنوان صاحب الحساب. يعد IDP مفيدًا بشكل خاص للقطاعات ذات المستندات الثقيلة، مثل التأمين والقانون والخدمات المصرفية.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

البرمجة اللغوية العصبية (NLP) هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يفسر ويولد اللغة البشرية المكتوبة. يمكنك دمجه مع التعرف على الكلام للتعامل مع الصوت. أحد تطبيقات حلول البرمجة اللغوية العصبية هو إجراء تحليل المشاعر وقياس تصور العملاء لعلامتهم التجارية بناءً على بيانات من مصادر مختلفة.

التعرف على الكلام

يمكن لأدوات التعرف على الكلام فك تشفير الصوت البشري واستخراج البيانات وتصنيفها من الكلام البشري. يمكن للشركات نشر تقنية التعرف على الصوت لجمع البيانات تلقائيًا من استطلاعات العملاء الشفهية، بينما يمكن للمستشفيات استخدامها لالتقاط البيانات من كلام الأطباء وإدخالها في السجلات الصحية الإلكترونية للمريض.

بيانات التعدين

تهدف تقنيات استخراج البيانات إلى اكتشاف الاتجاهات والأنماط والمعلومات القيمة الأخرى في مجموعات البيانات الكبيرة. بمعنى آخر، يساعد في فهم الكميات الهائلة من البيانات التي لا يمكن معالجتها يدويًا. على سبيل المثال، يمكن للمؤسسات المالية استخدام استخراج البيانات لتحليل المعاملات المالية والكشف عن علامات الاحتيال. يمكن لتجار التجزئة تطبيق هذه التقنية لاكتشاف مشاعر العملاء على صفحات الويب التي تحتوي على مراجعات العملاء.

طرق جمع البيانات الآلية ذات المستوى المنخفض

الاستعلام عن قاعدة البيانات

يشير الاستعلام عن قاعدة البيانات إلى استرداد بيانات محددة تلقائيًا من قاعدة البيانات من خلال الاستعلامات المنهجية التي يتم تنفيذها في فترات زمنية محددة مسبقًا أو استجابة لمشغل ما. على سبيل المثال، يمكن للبنك استخدام طريقة جمع البيانات الآلية هذه للاستعلام بشكل منهجي عن قاعدة بيانات المعاملات الخاصة به وتجميع المعلومات من الفروع المختلفة لتكوين بيانات الربح والخسارة.

رمز الاستجابة السريعة والتعرف على الباركود

تتضمن طريقة جمع البيانات الآلية هذه معالجة الصور المشفرة التي تحتوي على بيانات مشفرة، مثل الرموز الشريطية ورموز QR.

يستخدم قطاع البيع بالتجزئة هذه التقنية لتتبع مستويات المخزون وعرض معلومات إضافية حول المنتجات وتمكين العملاء من إجراء الدفعات. على سبيل المثال، تتيح ستاربكس للعملاء مسح رموز QR للتعرف على مشروباتهم المفضلة. ويعتمد Amazon Go على رموز QR لتمكين متاجره المجانية من الدفع.

تجريف على شبكة الإنترنت

يزحف روبوت الكشط إلى الويب لاستخراج البيانات من مواقع الويب. يمكنه استرداد معلومات مفيدة، مثل جهات اتصال الشركة، وإحصاءات الصناعة، ومعلومات المنتج، وما إلى ذلك، وتصدير البيانات المجمعة إلى جدول بيانات أو أي تنسيق آخر. يمكن للأدوات الأكثر تقدمًا العمل مع ملفات JSON.

بما أن مواقع الويب تأتي بأشكال مختلفة، فإن أدوات الكشط تختلف أيضًا في الوظائف. يمكن للبعض حتى تجاوز اختبار CAPTCHA. أحد تطبيقات أدوات تجريف الويب هو جمع المعلومات ذات الصلة من أدلة الأعمال وملفات تعريف الوسائط الاجتماعية لمساعدة الشركات في توليد العملاء المحتملين.

واجهة برمجة التطبيقات (API)

توفر العديد من الأنظمة الأساسية عبر الإنترنت واجهة برمجة التطبيقات (API) التي يمكن للآخرين استخدامها للوصول إلى البيانات المنظمة من خلال استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API). على سبيل المثال، يمكن لمنصة الوسائط الاجتماعية توفير واجهة برمجة التطبيقات (API) التي تسمح لبرامج الروبوت المختلفة بمراقبة الوسائط الاجتماعية.

ضع في اعتبارك أنه ليس كل مورد عبر الإنترنت يقدم واجهة برمجة التطبيقات؛ وفي حالات أخرى، قد لا تكون واجهة برمجة التطبيقات موثقة بشكل جيد، مما يجعل من الصعب الوصول إليها.

جمع البيانات الآلي القائم على إنترنت الأشياء

جمع بيانات الاستشعار

في سياق تطبيقات إنترنت الأشياء (IoT)، يمكن أن تساعد أجهزة الاستشعار في التقاط أنواع مختلفة من البيانات تلقائيًا. على سبيل المثال، في حالات استخدام الصيانة التنبؤية، يمكن لأجهزة الاستشعار المتصلة بالجهاز جمع درجة حرارته واهتزازه ومعلمات أخرى للبحث عن الحالات الشاذة في حالة الجهاز. في مجال الرعاية الصحية، يمكن لأجهزة إنترنت الأشياء التقاط العلامات الحيوية للمرضى للمساعدة في مراقبة الأمراض المزمنة والاضطرابات الأخرى.

تطبيقات الأعمال الرئيسية لجمع البيانات الآلي

فيما يلي خمسة أمثلة لكيفية استخدام طرق جمع البيانات الآلية جنبًا إلى جنب مع حلول تحليل البيانات والتعلم الآلي لتعزيز مكانتك بين المنافسة.

يمكنك العثور على دليل مفيد حول كيفية إعداد بياناتك للتعلم الآلي على مدونتنا.

حالة الاستخدام رقم 1: تزويدك بالمعلومات الصحيحة لاتخاذ قرارات سليمة

كلما زاد عدد البيانات التي لديك، زاد فهمك للاتجاهات القادمة والعمليات الخاصة بك بشكل أعمق. إليك كيف يمكن لجمع البيانات الآلي أن يدعمك في اتخاذ القرار:

• تسريع أبحاث السوق . يمكنك الاعتماد على روبوتات تجريف الويب للزحف إلى وسائل التواصل الاجتماعي والمنصات الأخرى عبر الإنترنت لالتقاط أحدث اتجاهات السوق وأنشطة المنافسين. إن وجود كل هذه المعلومات تحت تصرفك سيساعد الإدارة على تحديد أولويات الإنتاج والعمليات الأخرى.
• تتبع أداء الموظف . يمكن لعملية جمع البيانات الآلية أيضًا أن تدعم قرارات الموارد البشرية الداخلية. يمكن للأدوات جمع بيانات عن حضور الموظفين وأدائهم ومستويات المشاركة والعمل التطوعي في الشركة، مما يساعد في اتخاذ قرار بشأن الترقيات وتحديد فرص التدريب والتعليم.

أمثلة من واقع الحياة:

• تقوم فنادق ستاروود بسحب البيانات المتعلقة بالوضع الاقتصادي والأحداث المحلية والأحوال الجوية من مجموعة متنوعة من المصادر لضبط أسعارها الديناميكية. على سبيل المثال، إذا تم تقديم عرض مشهور في المسرح المحلي، فإنهم يقومون بتعديل أسعار الغرف في الفنادق القريبة وفقًا لذلك.
• قامت Netflix بتحليل أكثر من 30 مليون عرض و4 ملايين تقييم للعملاء للمراهنة على الأفلام والمسلسلات التي حققت نجاحًا كبيرًا فيما بعد.

حالة الاستخدام رقم 2: تسليط الضوء على عوائق الإنتاجية

يمكنك استخدام البيانات المجمعة تلقائيًا من أجل:

• تبسيط العمليات الداخلية . يمكن للأدوات التلقائية تجميع البيانات حول المهام المختلفة المرتبطة بعملية الإنتاج، أو أي عملية أخرى في مؤسستك. سيعطيك تحليل هذه البيانات فكرة عن أي عدم كفاءة أو عوائق في تدفقك. ناهيك عن أن جمع البيانات تلقائيًا يعد بالفعل أكثر إنتاجية من القيام بذلك يدويًا.
• تسهيل الصيانة التنبؤية . يمكن أن يؤدي التوقف غير المخطط له للمعدات إلى خسارة تصل إلى 20% في الإنتاجية. يمكن للشركات تجنب ذلك من خلال تجميع بيانات المستشعر تلقائيًا حول معلمات المعدات لتحديد الأجهزة التي تظهر علامات مبكرة على وجود خلل وإصلاحها في الوقت المناسب دون إعاقة بقية العملية.

مثال واقعي:

أظهرت دراسة منشورة في مجلة إدارة التمريض كيف أدى جمع قياسات العلامات الحيوية للمرضى تلقائيًا ونقلها إلى حقول السجل الصحي الإلكتروني المقابلة إلى تقليل الأخطاء بنسبة 20% مقارنة بالإدخالات اليدوية، ووقت القياس بما يصل إلى ساعتين لكل قياس في بعض الحالات وبالتالي زيادة إنتاجية الممرضات.

استخدم الحالة رقم 3: توجيه حملاتك التسويقية في الاتجاه الصحيح

سيساعدك تجميع البيانات من مصادر مختلفة، مثل مواقع مراجعة المنتجات ومنصات التواصل الاجتماعي، على تقسيم الجمهور المستهدف وفهم سلوك العملاء. ومن خلال هذه المعرفة، يمكن للمسوقين صياغة حملات مخصصة والإعلان عن المنتجات والخدمات للأشخاص الذين سيكونون أكثر تقبلاً لها، بدلاً من إرسال رسائل عامة مزعجة للجميع.

يمكن أن يؤدي التقاط البيانات تلقائيًا إلى تحسين توليد العملاء المحتملين حيث يمكنه تعيين درجات للعملاء المحتملين لفهم تفاعلهم مع منتجاتك وتحديد المشترين/الشركاء/المتعاونين المحتملين.

أمثلة من واقع الحياة:

• قامت أمريكان إكسبريس بتجميع البيانات حول 115 متغيرًا، بما في ذلك المعاملات التاريخية للعملاء، للتنبؤ بتراجع العملاء والتخفيف من حدته. ونجحت الشركة في التنبؤ بنسبة 24% من الحسابات التي تم إغلاقها بالفعل خلال بضعة أشهر.
• تعتمد أمازون على كميات هائلة من بيانات العملاء، مثل عمليات الشراء والمشاركة وقوائم الرغبات وما إلى ذلك، وتقوم بتحليل هذه المعلومات للتوصل إلى مواضع إعلانات مستهدفة لمجموعات فرعية من المستخدمين.

حالة الاستخدام رقم 4: ضمان مستويات المخزون المثلى

إذا كنت تستخدم أجهزة استشعار لمراقبة المنتجات الموجودة في المخزون، فيمكن لأدوات جمع البيانات الآلية تجميع بيانات المخزون مع إحصائيات المبيعات وأنماط الطلب واتجاهات السوق العامة. باستخدام هذا المزيج، ستعرف متى يمكنك إعادة تخزين المنتجات لتتناسب مع الطلب المتزايد ومتى يمكنك تجنب التجديد المكلف لمنتج لم يعد رائجًا بعد الآن.

مثال واقعي:

تقوم شركة Aliaxis، إحدى شركات التصنيع والتوزيع الكبيرة، بدمج بياناتها الخاصة حول جداول الإنتاج وسجلات المبيعات مع بيانات خارجية، مثل معلومات الموردين ومراجعات العملاء والمزيد لإدارة مخزونها. وبمساعدة تحليلات البيانات، تمكنت الشركة من:

• التنبؤ بالطلب والحفاظ على مستويات المخزون المثلى
• تحديد ممارسات المخزون التي عفا عليها الزمن
• تقييم أداء الموردين بناءً على مواعيد التسليم وجودة المنتج والتسعير. استخدمت Aliaxis هذه الأفكار لتجديد/إنهاء الشراكات والتفاوض على عقود الموردين.

حالة الاستخدام رقم 5: الحفاظ على جودة المنتج من الدرجة الأولى

وإليك كيف يمكن لتحليل البيانات المجمعة تلقائيًا أن يساعد في مراقبة جودة المنتج في مراحل مختلفة من عملية الإنتاج:

• تجميع البيانات من خطوط الإنتاج في الوقت الفعلي بحثًا عن المعدات المعيبة أو المنتج الوسيط الذي لا يتوافق مع معايير الجودة من حيث وزنه وتركيبة المواد وما إلى ذلك.
• تقييم خصائص المواد الخام المستخدمة في الإنتاج
• فحص المنتج النهائي للتأكد من اختلاف اللون وعدم انتظام الشكل وما إلى ذلك لاكتشاف القطع غير المطابقة

كما يمكن للشركات أيضًا استخدام كل بيانات تقييم الجودة هذه لإنشاء وثائق جودة شاملة تلقائيًا والحصول على رؤى حول كيفية تحسين الإنتاج والتأكد من أن المنتجات تظل متوافقة مع معايير الصناعة.

مثال واقعي:

استخدمت شركة Intel البيانات الضخمة لإيجاد طريقة لتقصير عملية ضمان جودة الرقاقة. تخضع هذه الرقائق تقليديًا لحوالي 19000 اختبار على خط الإنتاج. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات التاريخية، قررت الشركة التركيز على اختبارات محددة على مستوى الرقاقات، مما أدى إلى تقليل وقت مراقبة الجودة بنسبة 25% وتوفير 3 ملايين دولار على خط إنتاج واحد.

معوقات جمع البيانات آليا

على الرغم من أن التقاط البيانات تلقائيًا قد أثبت فوائده، إلا أن هناك تحديات في الطريقة التي يجب عليك مراعاتها.

1. إدارة البيانات والتحقق منها . من المسؤول عن التحقق من البيانات المجمعة والحفاظ عليها؟ إلى متى ستبقى هذه البيانات في نظامك؟ هل يمكن للأفراد الوصول إلى بياناتهم الشخصية وحذفها إذا أرادوا ذلك؟ من الضروري أن تقوم شركتك بتأسيس ممارسات قوية لإدارة البيانات، والاستفادة من خدمات إدارة البيانات الخارجية إذا لزم الأمر، لمعالجة جميع المخاوف المتعلقة بالحفاظ على كميات كبيرة من البيانات.
2. يمكن أن تتأثر جودة البيانات . يمكن للتقنيات الآلية أن تتراكم كميات كبيرة من البيانات التي من المستحيل التحقق منها يدويًا. لذلك، ما لم يكن لديك نظام قوي للتحقق من الصحة، يمكن لأدوات جمع البيانات الآلية أن تبدأ في إضافة بيانات ذات جودة رديئة وغير متسقة. تعد هذه ممارسة خطيرة لأنها قد تتسبب في تعطل التطبيقات الأخرى التي تعتمد على هذه البيانات. يمكن أن يؤثر على القرارات التي تتخذها ويؤدي إلى ضياع الفرص.
3. ملكية البيانات وانتهاكات الخصوصية . كل موقع له متطلباته عندما يتعلق الأمر بخصوصية البيانات. عندما تلتقط كميات كبيرة من البيانات يوميًا، قد يصبح من الصعب ضمان إخفاء الهوية بشكل صحيح والحصول على الموافقة ومنح الأشخاص التحكم في معلوماتهم الشخصية. ومع ذلك، فإن عدم الامتثال يمكن أن يؤدي إلى خسائر مالية والإضرار بالسمعة.
4. أمن البيانات . عندما تقوم بتخزين المزيد من البيانات، يمكنك أن تصبح هدفًا أكثر جاذبية لمجرمي الإنترنت. لذا، فمن المنطقي تعزيز بروتوكولات الأمان الخاصة بك لحماية البيانات من الوصول غير المصرح به. ولوضع الأمور في نصابها الصحيح، أبلغت Statista عن وجود 6,4 مليون فرع بيانات في جميع أنحاء العالم في الربع الأول من عام 2023 وحده.
5. قضايا التكامل . تلتقط أدوات جمع البيانات الآلية البيانات من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات وواجهات برمجة تطبيقات مواقع الويب وما إلى ذلك، مما يؤدي إلى ظهور كومة من المعلومات غير المتسقة والمكررة وتفتقر إلى التنسيق الموحد. ومع ذلك، لكي تكون هذه البيانات مفيدة، يجب تخزينها في عرض متماسك وقابل للاستخدام.
6. تكاليف التنفيذ . كما أوضحنا سابقًا، فإن أتمتة عملية جمع البيانات تقلل من تكاليف العمالة، ولكنها قد تؤدي إلى تكلفة خاصة بها. هناك الاستثمار الأولي للحصول على النظام ودمجه. بعد ذلك، يحتاج النظام إلى التحديث والصيانة والحماية. وستواصل الشركة تدريب الموظفين البشريين على استخدام هذا النظام بشكل صحيح.

لذلك الي أين أنت ذاهب من هنا؟

إذا كنت تدير شركة صغيرة تحتاج إلى الوصول إلى كمية متواضعة من البيانات وتتمتع بقدرة عالية على تحمل أخطاء معالجة البيانات، فلا بأس في جمع البيانات ومعالجتها يدويًا. بخلاف ذلك، فمن الأفضل التفكير في استكشاف جمع البيانات تلقائيًا.

ومع ذلك، فإن التحول إلى جمع البيانات الآلي هو مجرد البداية. للتعامل مع جميع البيانات التي بحوزتك، يُنصح بتطبيق ممارسات قوية لإدارة البيانات. ولزيادة تحويل عملياتك، يمكنك الاستفادة من حلول برامج الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية وغيرها من خدمات البيانات الضخمة القوية. هنا في ITRex، لدينا سجل حافل مع التقنيات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وسنكون سعداء بدعمك في رحلتك.

هل تريد التحول إلى مؤسسة تعتمد على البيانات؟ ترك لنا خطا! سنساعدك على أتمتة عملية جمع البيانات، وتنفيذ ممارسات إدارة البيانات، وبناء أدوات تحليلية قوية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

نُشر في الأصل على https://itrexgroup.com في 3 أكتوبر 2023.