أهم 10 اتجاهات وابتكارات في مجال ذكاء الأعمال في عام 2023

في عالم الأعمال الديناميكي ، يتطلب البقاء في صدارة المنافسة اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات وفهمًا شاملاً لاتجاهات السوق. هذا هو المكان الذي يلعب فيه ذكاء الأعمال (BI). يعمل ذكاء الأعمال على تمكين المؤسسات من استخراج رؤى قيمة من البيانات ، وتمكينها من اتخاذ قرارات مستنيرة وفتح فرص جديدة. مع استمرار تقدم التكنولوجيا ، يحمل مستقبل ذكاء الأعمال إمكانات هائلة للمؤسسات الكبيرة التي تسعى إلى ميزة تنافسية.

في هذه المقالة ، سوف نستكشف أفضل 10 اتجاهات وابتكارات ناشئة في مجال ذكاء الأعمال والتي تم تعيينها لتشكيل المشهد في عام 2023 وما بعده.

التحليلات المعززة

يكمن التمييز الأساسي بين التحليلات المعززة وأساليب التحليلات التقليدية في تركيز الأول على الأتمتة وإمكانية الوصول. عادةً ما تتضمن التحليلات التقليدية عمليات يدوية وتتطلب مهارات متخصصة في مجالات مثل علم البيانات والإحصاءات. يمكن أن تؤدي هذه المتطلبات الأساسية إلى اختناقات في عملية التحليل ، لا سيما عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات.

في المقابل ، تعمل التحليلات المعززة على أتمتة العديد من هذه العمليات ، مما يجعل تحليل البيانات أسرع وأكثر كفاءة. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يزيل حاجز الخبرة الفنية ، مما يسمح للأفراد الذين ليس لديهم خلفيات واسعة في علوم البيانات بفهم واستخدام مجموعات البيانات المعقدة.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

يؤدي تكامل البرمجة اللغوية العصبية في مشهد ذكاء الأعمال إلى تحول كبير ، لا سيما في كيفية تفاعل صانعي القرار مع البيانات. تتطلب طرق التفاعل التقليدية استعلامات قائمة على الأوامر أو تعليمات مشفرة أو واجهات معقدة. مع البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ، تصبح هذه التفاعلات بسيطة مثل كتابة سؤال أو التعبير عنه بلغة إنجليزية بسيطة ، أو أي لغة أخرى في هذا الشأن. يقدم هذا التحول مستوى جديدًا من الحدس وإمكانية الوصول ، مما يمكّن الأفراد من التواصل مع أدوات تحليل البيانات بنفس الطريقة التي يتعاملون بها مع إنسان آخر.

يطالب ببناء لوحات المعلومات في دقائق

أطلق العنان لإمكانيات ChatGPT في بناء لوحات معلومات للتسويق باستخدام هذا الدليل الشامل. 5 خطوات لإنشاء تقرير أداء إعلانات Facebook التالي.

تحميل

من منظور التسويق ، يمكن أن تحدث البرمجة اللغوية العصبية ثورة في فهم مشاعر العملاء واتجاهات السوق وإدراك العلامة التجارية. يساعد في تحليل مصادر البيانات غير المهيكلة مثل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات العملاء ونصوص مركز الاتصال ، مما يوفر ثروة من الأفكار حول تفضيلات العملاء وسلوكياتهم ومشاعرهم.

تعد معالجة اللغة الطبيعية أمرًا محوريًا أيضًا في ظهور تحليلات المحادثة. بمساعدة روبوتات المحادثة والمساعدين الصوتيين ، يمكن لصانعي القرار طرح أسئلة مباشرة أو إعطاء أوامر لبرامج تحليل البيانات الخاصة بهم بلغة طبيعية. يوفر البرنامج ، في المقابل ، الرؤى المطلوبة بطريقة محادثة سهلة الهضم. يعمل هذا التفاعل اللغوي الطبيعي ثنائي الاتجاه على تبسيط عملية استكشاف البيانات بشكل كبير ، مما يسمح للمديرين التنفيذيين بالتركيز بشكل أكبر على صنع القرار بدلاً من التنقل في واجهات البيانات المعقدة.

سرد البيانات

يبرز الاعتماد المتزايد على البيانات الحاجة إلى تفسير البيانات التي تتجاوز الأساليب التقليدية.

يكمن أحد الفروق الأساسية بين سرد البيانات وتصور البيانات في البنية السردية. بينما يمكن أن يوفر التصور المرئي للبيانات تمثيلًا مرئيًا لما تقوله البيانات ، فإن سرد قصص البيانات يخطو خطوة إلى الأمام من خلال شرح سبب أهمية البيانات ، مما يوفر فهمًا أكثر شمولاً للرؤى.

يتضمن سرد البيانات إعداد المشهد وتقديم معلومات أساسية:

• "الشخصيات" في هذه القصص هي نقاط البيانات أو المقاييس المختلفة التي تتم مناقشتها.
• عادةً ما تتضمن "الحبكة" مشكلة أو تحدٍ يمكن أن تساعد البيانات في معالجته أو فرصة تكشف عنها.
• يوفر "الحل" أو الخاتمة للقصة رؤى مستمدة من البيانات ، وتشرح الإجراءات التي يجب اتخاذها بناءً على هذه الأفكار.

بشكل عام ، يمكن لسرد البيانات إلقاء الضوء على ديناميكيات السوق المعقدة وسلوكيات العملاء وأداء الحملة بتنسيق سهل الهضم ، مما يتيح فهمًا أكثر شمولاً لمشهد السوق. علاوة على ذلك ، يمكن لسرد البيانات أن يسهل ترجمة هذه الأفكار إلى استراتيجيات ملموسة وقابلة للتنفيذ.

تحليلات الخدمة الذاتية

توفر أدوات تحليل الخدمة الذاتية لوحات معلومات تفاعلية وواجهات سهلة الاستخدام ، مما يسمح للمستخدمين غير التقنيين بإجراء استعلامات البيانات المعقدة ، وإنشاء الرؤى ، وإنشاء تقارير مخصصة. هذا يقلل من الاعتماد على فرق البيانات المتخصصة ويسرع عملية صنع القرار.

من خلال الاستفادة من تحليلات الخدمة الذاتية ، يحصل صانعو القرار على وصول مباشر إلى البيانات ، ويتمتعون بحرية التلاعب بها ، واستخلاص الرؤى الأكثر صلة بأهدافهم. لا تعمل هذه المرونة على تسريع عملية توليد الرؤى فحسب ، بل تعزز أيضًا ثقافة اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات في جميع أنحاء المؤسسة.

بينما تجلب تحليلات الخدمة الذاتية فوائد كبيرة ، إلا أنها تتطلب أيضًا اعتبارات معينة. يجب أن يمتلك المستخدمون فهمًا أساسيًا لمبادئ البيانات لضمان إجراء تحليلات دقيقة. بالإضافة إلى ذلك ، يجب على المؤسسات تنفيذ سياسات قوية لإدارة البيانات للحفاظ على أمان البيانات والخصوصية والجودة.

حلول ذكاء الأعمال المستندة إلى السحابة

على عكس حلول BI التقليدية في مكان العمل ، والتي تتطلب استثمارات كبيرة في الأجهزة والبرامج والصيانة ، تتم استضافة حلول BI المستندة إلى مجموعة النظراء على الخوادم التي يحتفظ بها مزود الخدمة. هذا يلغي الحاجة إلى تكاليف أولية كبيرة وصيانة مستمرة ، مما يجعله خيارًا أكثر فعالية من حيث التكلفة.

حلول ذكاء الأعمال المستندة إلى السحابة قابلة للتطوير بطبيعتها ، مما يسمح للشركات بتعديل سعة تخزين البيانات ومعالجتها بسهولة بناءً على احتياجاتهم. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص في التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ، حيث يمكن أن تتقلب الحاجة إلى التخزين وقوة المعالجة.

في سياق التسويق ، تقدم حلول BI المستندة إلى مجموعة النظراء مزايا عديدة. يمكن أن يمكّن الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي جهات التسويق من مواكبة اتجاهات السوق المتطورة وسلوكيات العملاء وأداء الحملة. يسهل الاستجابة السريعة لتغيرات السوق ، مما يمنح الشركات ميزة تنافسية.

التحليلات التنبؤية

أن تكون رد الفعل لم يعد كافيا. يتطلب المشهد التنافسي اليوم اتخاذ قرارات استباقية ، وهنا تبرز التحليلات التنبؤية.

في قلب التحليلات التنبؤية تكمن نمذجة البيانات. باستخدام البيانات التاريخية ، يتم تحديد الأنماط ، ويتم إنشاء النماذج الرياضية. توفر هذه النماذج ، إلى جانب البيانات الحالية وخوارزميات التعلم الآلي ، تنبؤات حول النتائج المستقبلية.

في سياق التسويق ، يمكن أن تغير التحليلات التنبؤية قواعد اللعبة. يمكنه التنبؤ بسلوك العميل واتجاهات السوق وأداء الحملة. يمكن أن تساعد هذه التوقعات المسوقين على ضبط استراتيجياتهم ، وتخصيص الموارد بكفاءة ، والوصول إلى 73٪ من تحسين الإنفاق التسويقي.

ومع ذلك ، فإن قوة التحليلات التنبؤية تتوقف على جودة البيانات ودقة النماذج. يمكن أن تؤدي جودة البيانات الرديئة أو النماذج غير الدقيقة إلى تنبؤات خاطئة.

الذكاء الاصطناعي (AI) في ذكاء الأعمال

هناك اتجاه آخر ناشئ في ذكاء الأعمال وهو الدمج الأكبر للذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال. إن قدرة الذكاء الاصطناعي على أتمتة تحليل البيانات ، وإنشاء الرؤى ، والتنبؤ بالنتائج تعيد تعريف الطريقة التي تتفاعل بها المؤسسات مع البيانات.

يتضمن الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال عادةً تطبيق خوارزميات التعلم الآلي وتقنيات التحليل المتقدمة لأتمتة مهام معالجة البيانات وتفسيرها. من جمع البيانات والتنظيف إلى التحليل وتوليد الرؤى ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلل بشكل كبير من عبء العمل اليدوي ، مما يسرع عملية ذكاء الأعمال بالكامل.

علاوة على ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي إدارة مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة تتجاوز قدرة المحللين البشريين. تسمح هذه القدرة بتحليل أكثر شمولاً وتطوراً ، واكتشاف الرؤى التي قد يتم التغاضي عنها بخلاف ذلك.

تعتمد دقة الرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي على جودة البيانات والخوارزميات. لذلك ، يعد الحفاظ على جودة البيانات العالية والتنقيح المستمر للخوارزميات أمرًا ضروريًا. علاوة على ذلك ، يجب معالجة الاعتبارات الأخلاقية والمتعلقة بالخصوصية عند الاستفادة من الذكاء الاصطناعي ، لا سيما في مجالات مثل التسويق المخصص.

التصور المتقدم للبيانات

التفاعل هو سمة أساسية لتصور البيانات المتقدم. يمكن للمستخدمين معالجة العناصر المرئية ، والتنقل إلى نقاط بيانات محددة ، واستكشاف طبقات البيانات المختلفة ، كل ذلك في الوقت الفعلي. تتيح هذه الإمكانية التفاعلية للمستخدمين التعمق في البيانات واستخراج الرؤى التي تتوافق مع أهدافهم المحددة.

يمكن أن يؤدي التصور المتقدم للبيانات أيضًا إلى تحسين توصيل الرؤى. من خلال تقديم البيانات في تنسيق مرئي وبديهي ، فإنه يضمن أن الرؤى ليست مفهومة فقط ولكن أيضًا موضع تقدير من قبل أصحاب المصلحة ، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات أكثر استنارة وتعاونًا.

ومع ذلك ، في حين أن التصور المتقدم للبيانات يقدم فوائد كبيرة ، فإنه لا يخلو من التحديات. تعتمد فعالية التصور على اختيار العناصر المرئية المناسبة ووضوح العرض التقديمي. لذلك ، يعد الفهم الدقيق لمبادئ وممارسات التصور ضروريًا للاستفادة من تصور البيانات المتقدم بشكل فعال.

موبايل BI

يوفر Mobile BI العديد من المزايا المميزة ، مع اعتبار إمكانية الوصول أمرًا بالغ الأهمية. من خلال إتاحة الوصول إلى البيانات والرؤى على الأجهزة المحمولة ، يمكن لصانعي القرار البقاء على اطلاع دائم بالمعلومات في الوقت الفعلي واتخاذ قرارات مستنيرة ، حتى أثناء التنقل.

الميزة الرئيسية الأخرى لذكاء الأعمال على الأجهزة المحمولة هي قدرتها على تحسين التعاون. من خلال البيانات والرؤى التي يمكن الوصول إليها من أي مكان ، يمكن لأعضاء الفريق عبر مواقع مختلفة التعاون بفعالية ، مما يضمن التوافق في عملية صنع القرار. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص للمنظمات ذات الفرق المتفرقة جغرافيًا.

يمكن أن يسهل BI المحمول أيضًا تفاعلات أكثر تواتراً وفي الوقت المناسب مع البيانات. من خلال توفير الوصول إلى البيانات في متناول اليد ، فإنه يشجع على المزيد من استكشاف البيانات وتحليلها بشكل منتظم ، وتعزيز ثقافة صنع القرار القائم على البيانات.

إدارة البيانات الأخلاقية

المبدأ المركزي وراء إدارة البيانات الأخلاقية هو احترام الخصوصية والحقوق الفردية في جميع أنشطة البيانات. يتضمن تنفيذ الممارسات التي تضمن الموافقة المستنيرة ، وإخفاء هوية البيانات ، وضوابط الوصول الصارمة ، من بين أمور أخرى ، لحماية الخصوصية الفردية ومنع إساءة استخدام البيانات.

تغطي إدارة البيانات الأخلاقية أيضًا الاستخدام الأخلاقي للبيانات. يضمن عدم استخدام البيانات لإدامة التحيز أو التمييز أو الضرر. وهذا يشمل ممارسات مثل التحقق من التحيز في الخوارزميات ، وتدقيق الإنصاف ، والشفافية في استخدام البيانات

نظرًا لأن أنشطة التسويق تعتمد بشكل متزايد على البيانات ، فإن ضمان ممارسات البيانات الأخلاقية يمكن أن يساعد في بناء الثقة مع العملاء وأصحاب المصلحة. يمكن أن تحمي من مخاطر السمعة المحتملة المرتبطة بانتهاكات البيانات أو ممارسات البيانات غير الأخلاقية.

يمكن أن تدعم إدارة البيانات الأخلاقية أيضًا الامتثال التنظيمي. مع وجود لوائح البيانات مثل القانون العام لحماية البيانات (GDPR) وقانون نقل التأمين الصحي والمسؤولية (HIPAA) التي تضع معايير صارمة لخصوصية البيانات وأخلاقياتها ، يمكن أن يساعد إطار إدارة البيانات الأخلاقية القوي الشركات في الحفاظ على امتثالها وتجنب العقوبات القانونية والمالية المحتملة.

الإبحار في مستقبل ذكاء الأعمال

من خلال تبني اتجاهات ذكاء الأعمال هذه ، يمكن لصانعي القرار إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لبياناتهم ، ودفع الابتكار ، واكتساب ميزة تنافسية في مشهد الأعمال المتطور باستمرار.

بصرف النظر عن الاتجاهات والابتكارات ، يبقى ثابت واحد العمود الفقري - بيانات عالية الجودة. كل الاتجاهات التي تمت مناقشتها ، سواء كانت تحليلات معززة أو ذكاء أعمال متنقل ، مدفوعة بالبيانات وتعتمد عليها بشكل كبير. تؤثر جودة ودقة وشمولية هذه البيانات بشكل مباشر على فعالية تطبيقات ذكاء الأعمال. يمكن أن تؤدي البيانات غير الدقيقة أو غير المكتملة إلى تحليلات خاطئة ، ورؤى مضللة ، وفي النهاية قرارات عمل سيئة. وبالتالي ، فإن ضمان جودة البيانات ليس مجرد جانب اختياري ولكنه ضرورة حاسمة في ذكاء الأعمال الحديث.

إن ارتجالو ، منصة متقدمة لتحليلات التسويق ، تمكن المؤسسات من خلال توفير بيانات مدمجة بالذكاء الاصطناعي وحلول قوية لرفع ذكاء أعمالهم وتسويقهم. إنه يوفر حلولًا واقية من المستقبل يمكنها التكيف بسلاسة مع اتجاهات ذكاء الأعمال واحتياجات الشركة المتطورة. يقوم برنامج "ارتجالو" بدمج والتحضير لمزيد من بيانات التحليل من أكثر من 500 مصدر بيانات ، مما يضمن مجموعة بيانات شاملة ودقيقة.

أسئلة مكررة