كيف تستخدم التحليلات المعرفية لتحقيق نتائج أعمال أفضل؟

يمكن وصف البيانات والتحليلات بأنها الزيت المطلوب لتشغيل آلية الأعمال. يمكن استخدام محيط البيانات المتاحة في كل من التنسيقات المهيكلة وغير المهيكلة للوصول إلى الحلول التي تساعد في اتخاذ القرارات الاستراتيجية والتجارية. بمعنى آخر ، تحليلات البيانات هي العملية التي يمكن أن تدفع اقتصاد المنظمة . تتضمن هذه العملية فحص وتنظيف وتحويل ونمذجة البيانات لاسترداد المعلومات المفيدة التي تساعد في الوصول إلى الاستنتاجات واتخاذ القرار.

لقد تطور نهج تحليلات البيانات على مر السنين من التحليلات الوصفية إلى التشخيصية إلى التحليلات التنبؤية إلى التحليلات الوصفية. يتمثل التحول النموذجي التالي في تقدم التحليلات المعرفية إلى الحوسبة عالية الأداء من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي وتقنيات التعلم العميق مع تحليلات البيانات.

كما ورد في أحد التقارير ، قُدرت قيمة سوق الحوسبة المعرفية بـ 8.87 مليار دولار في 2018 ومن المتوقع أن تصل إلى 87.39 مليار دولار بحلول عام 2026 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 31.6٪ من 2019 إلى 2026. الأعمال التي تحول تركيزها نحو التحليلات المعرفية هي الرعاية الصحية ، BFSI ، البيع بالتجزئة ، الحكومة والدفاع ، تكنولوجيا المعلومات والاتصالات ، والمزيد.

لفهم كيف يمكن للشركات الاستفادة من أنظمة الحوسبة المعرفية ، دعونا أولاً نفهم ما هي التحليلات المعرفية

ما هي التحليلات المعرفية؟

تحاكي التحليلات المعرفية العقول البشرية للقيام بوظائف معينة تمكنهم من استخلاص الاستنتاجات والأفكار من أنماط البيانات الحالية. يساعد ذلك الشركات على الوصول إلى قرارات واستنتاجات تجارية مهمة بناءً على البيانات الموجودة.

مزيج من التقنيات مثل الدلالات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية يؤدي إلى التحليلات المعرفية. وبالتالي تصبح التحليلات المعرفية أكثر فعالية من التفاعلات مع البيانات والبشر. من خلال البحث في البيانات الكاملة الموجودة في قاعدة المعرفة ، تصل التحليلات المعرفية إلى حلول في الوقت الفعلي.

كل هذا يتلخص في الحصول على المعلومات الصحيحة ، في اليد اليمنى في الوقت المناسب. تستخدم المؤسسات التحليلات المعرفية للاستفادة من مصادر البيانات غير المهيكلة مثل الصور ورسائل البريد الإلكتروني والمستندات النصية والمنشورات الاجتماعية لاكتشاف الإجابات في الوقت الفعلي للوصول إلى الاستنتاجات.

الآن بعد أن فهمنا ما هي الحوسبة المعرفية ، حان الوقت للنظر في الطرق التي تفيد بها التحليلات المعرفية الشركات.

نتائج الأعمال من التحليلات المعرفية

تظهر الحوسبة المعرفية باعتبارها التكنولوجيا التي توفر للمنظمات ميزة لاكتساب ميزة الأعمال. استفادت المنظمات التي اعتمدت التكنولوجيا في مرحلة مبكرة أكثر من النتائج الإيجابية لاستثماراتها.

أظهرت الدراسات والاستطلاعات أن الحوسبة المعرفية تثبت أنها العامل الرئيسي الذي يميزها عن طريق تحسين الإنتاجية والكفاءة لنمو الأعمال السريع. 65٪ من المستخدمين الأوائل لهذه التكنولوجيا يجدونها ضرورية لاستراتيجية المنظمة ونجاحها. 58٪ من المستخدمين الأوائل يجدون أنه أمر بالغ الأهمية ولا بد منه للتحول الرقمي للمؤسسة وللحفاظ على قدرتها التنافسية.

المدرجة أدناه هي بعض الحالات التي يتبنى فيها الأوائل للتكنولوجيا المعرفية الفرصة:

اكتساب العملاء

تتخذ المؤسسات نهجًا حسابيًا استراتيجيًا للمبيعات والتسويق باستخدام البيانات المعرفية. السمة الأساسية للنهج المعرفي هي التدقيق في كميات هائلة من البيانات التي ستساعد في الوصول إلى رؤى ذات مغزى. العملية لا تتوقف هنا. باستخدام الذكاء الشبيه بالبشر ، يمكن للتحليلات المعرفية التنبؤ والتوصية بالحلول من الاتجاهات والأنماط.

باستخدام التحليلات المعرفية ، يمكن للشركات تحسين أسعار المنتجات بناءً على سجلات الشراء واتجاهات السوق ، مما يزيد من إمكانية اكتساب العملاء ويؤدي إلى نمو الإيرادات.

لزيادة تحسين المبيعات والتسويق ، يمكن استخلاص الاستدلالات من الحجم المتزايد الضروري لاستهداف الجماهير. يساعد نهج التحليلات المعرفية في تسريع عملية تحليلات البيانات للحصول على رؤى ذات صلة. يساعد هذا بعد ذلك في زيادة عملية صنع القرار للوصول إلى علاقات العملاء القيّمة والمشاركة فيها والحفاظ عليها .

إشراك العملاء

يمكن أن تساعد التحليلات المعرفية الشركات بشكل كبير على تحسين تحليلات بيانات الأعمال التجارية للعملاء التي تساعد في تحديد احتياجات العملاء ورغباتهم وخدمتهم بشكل أفضل. التحليلات الذكية تفيد المستهلك والشركة على حد سواء.

يمكن للمتبنين الأوائل في صناعة التجارة الإلكترونية تخصيص تجربة العميل بمساعدة الاستدلالات المعرفية. ساعدت التكنولوجيا أيضًا الشركات في زيادة مشاركة العملاء والاستجابة بسرعة لاحتياجات السوق والعملاء.

من خلال تعزيز مشاركة العملاء وتجربتهم من خلال النهج المعرفي ، يُظهر العملاء الأكثر رضاءًا زيادة المشاركة والولاء وهما أمران مهمان لتحقيق النمو المستدام.

خدمة عملاء محسنة

من خلال أتمتة عمليات رعاية العملاء الروتينية ، يمكن استخدام الوكلاء بشكل أفضل للتفاعلات عالية القيمة. يمكن للمؤسسات التي تقدم خدمة العملاء من خلال قنوات مختلفة الاستفادة بشكل كبير من الحوسبة المعرفية لأنها تحسن الكفاءة التشغيلية.

تعمل التحليلات المعرفية والذكاء الاصطناعي معًا على حل معظم مجالات الألم لتجربة خدمة العملاء السيئة مثل تعليق المكالمة لفترة طويلة من الوقت ، وتكرار نفس المعلومات إلى وكلاء مختلفين ولكن لم يتم حل المشكلة ، وخيارات الرد الصوتي التفاعلي الطويلة للوصول إلى وكيل مباشر وغير ذلك الكثير.

المساعدون المعرفيون أذكياء عاطفيًا ويحاكيون العوامل الحية. من خلال التعرف على الأنماط وبيانات التنقيب والتعلم من التجربة ، فإنها توفر تفاعلًا شخصيًا من خلال معالجة اللغة الطبيعية.

زيادة الإنتاجية والكفاءة

يمكن للمنظمات تسخير قوة التحليلات المعرفية للتغلب على اختناقات الموارد مع اكتساب رؤى تنبؤية قيمة ، وبالتالي زيادة الإنتاجية والكفاءة.

بغض النظر عن الصناعة التي تنتمي إليها مؤسستك ، فإن شعار تولي زمام المبادرة والحفاظ على المنافسة في هذا العصر الرقمي هو اكتشاف أقصر طريق للوصول إلى أفضل النتائج. من خلال الجمع بين تقنيات التعلم الآلي والمعالجة المتوازية والتحليلات المعقدة ، يمكن للمرء أن يجد إجابات للعديد من الأسئلة ويقدم توصيات لاستخلاص رؤى تنبؤية.

يمكن معالجة البيانات الموجودة بكميات ضخمة وبتنسيقات متنوعة لا تؤدي فقط إلى تحسين الإنتاجية والكفاءة ولكنها تساعد في صنع القرار والتخطيط.

إدارة المخاطر

نظرًا لأننا كنا نناقش أن الحوسبة المعرفية يمكنها استيعاب كميات كبيرة من البيانات لتقديم رؤى وأنماط ذات مغزى توفر توصيات ذات صلة أسرع بكثير مما يفعل البشر. تعتمد صناعة الخدمات المالية بشكل كامل على البيانات التي يجب دمجها مع الامتثال التنظيمي.

يمكن للحوسبة المعرفية أن تزعج البيانات بأي شكل ، سواء كانت منظمة أو غير منظمة ، من مصادر متنوعة ، وبالتالي توفير القدرة على تخفيف المخاطر مع إضافة القيمة ، وتجربة عملاء أفضل ، وتحسين الأمان والامتثال.

على وجه التحديد ، في قطاع الخدمات المالية المستند إلى البيانات ، تعد التحليلات المعرفية نعمة يمكنها تجميع الرؤى من مختلف التقارير والوثائق والتاريخ المالي والطبي لتحسين الامتثال مع تقليل المخاطر.

أمثلة وتطبيقات الحوسبة المعرفية

تُستخدم الحوسبة المعرفية في المهام المطلوبة لحل كميات كبيرة من البيانات في تقييمات مفيدة. على سبيل المثال ، في علوم الكمبيوتر ، تحدد الحوسبة المعرفية وتحليلات البيانات الضخمة الاتجاهات والأنماط وتفهم اللغة البشرية للتفاعل مع العملاء.

بعض الصناعات التي تبنت الأوائل للتكنولوجيا هي الرعاية الصحية والخدمات المالية والتصنيع وتجارة التجزئة. ومع ذلك ، فإن استغلال فوائد التحليلات المعرفية يمكن أن يعزز نمو المنظمة في أي قطاع.

فيما يلي بعض حالات استخدام الحوسبة المعرفية التي توضح كيفية تعامل الصناعات المختلفة مع التحول.

رعاية صحية

يمكن للأطباء والمرضى الاستفادة على حد سواء. يمكن للحوسبة المعرفية إدارة البيانات غير المهيكلة من مصادر مختلفة مثل تقارير المرضى والتاريخ الطبي والتشخيصات والحالات والمزيد لتقديم توصيات للممارسين الطبيين. يساعد هذا الأطباء في اتخاذ قرارات علاجية أفضل وتقديم رعاية أفضل للمرضى.

يمكن أن تكتشف تفسيرات الصور المعرفية أدق التفاصيل التي قد يفوتها اختصاصيو الأشعة البشرية أو قد لا يفهمونها. الآلات هي على أي حال أكثر قدرة بكثير من البشر على تحليل أنواع مختلفة من الصور والأنماط الحرجة التي يمكن أن توفر رؤية أفضل ، وبالتالي علاج أفضل ورعاية المرضى من خلال التحليل المعرفي.

يمكن للمرضى / الأفراد الاستفادة من أجهزة الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا المعرفية من خلال تحسين صحتهم في شكل أجهزة تلتقط المعلومات وستقدم توصيات من التمارين المخصصة إلى خطط النظام الغذائي ، والتصرف كمدرب الصحة واللياقة البدنية.

الجوهر هو أن الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا المعرفية ستمكّن صناعة الرعاية الصحية من تقديم علاج أفضل ، واتخاذ قرارات أفضل للممارسين ، وفعالية أكبر من حيث التكلفة ، وتمكين المريض ، وصحة ولياقة أفضل.

[اقرأ أيضًا: كيف تعمل تحليلات البيانات في مجال الرعاية الصحية على تقليل التكاليف ]

بيع بالتجزئة

من خلال تحليل المعلومات الأساسية للمستهلك وتفاصيل المنتج الذي يبحث عنه العميل ، يمكن للتحليلات المعرفية تقديم اقتراحات مخصصة تلبي المعايير المحددة.

يجمع الذكاء الاصطناعي مع التكنولوجيا المعرفية المعلومات من مصادر مختلفة مثل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي وتفضيلات المستخدم السابقة ومراجعات العملاء وحتى الموقع الجغرافي لطقس موقع العميل.

من خلال جمع التفاصيل غير المهيكلة بتنسيقات مختلفة ، يتم خلط البيانات ومعالجتها لإنشاء شخصية المشترين بناءً على التركيبة السكانية. الذكاء الاصطناعي والحوسبة المعرفية تجعل هذه البيانات منطقية بناءً على ما يمكن لمتاجر التجزئة من خلاله إشراك العملاء بالضبط وفقًا لمعايير احتياجاتهم وتفضيلاتهم.

البنوك والتمويل

تستخدم البنوك روبوتات المحادثة للتفاعل مع العملاء لحل استفساراتهم . يمكن للتحليل المعرفي تحليل أسئلة العملاء ومشاعرهم وما إلى ذلك لإنشاء قاعدة بيانات خاصة بهم.

يساعد هذا كلاً من البنوك والعملاء في إدارة القروض من خلال تحليل احتياجات القروض بناءً على معاملاتهم المالية واحتياجاتهم واستفساراتهم وغير ذلك الكثير. يمكن أيضًا اقتراح فئة ونوع القرض باستخدام هذه التقنية. يساعد إنشاء منتجات جديدة بناءً على هذه البيانات في زيادة محفظة البنك.

يمكن للمستشارين الماليين استخدام هذه البيانات المجمعة من الرؤى المعرفية لإدارة محافظ العملاء ، وتقديم اقتراحات لهم بشأن النوع المناسب من القروض والاستثمارات. إن النصيحة الصحيحة والعوائد الصحيحة لن تؤدي إلا إلى إرضاء العملاء ومشاركتهم بشكل أفضل.

يعد التحليل المعرفي مفيدًا أيضًا لتحليل البيانات لاتخاذ القرار وتنبيه لمخاطر عمليات الاحتيال المحتملة. بدأت العديد من شركات التأمين أيضًا في الاستفادة من التحليلات المعرفية

أمثلة التحليلات المعرفية

بعض الأمثلة على التحليلات المعرفية المستخدمة اليوم تشمل Microsoft Cortana و Apple's Siri و Watson من شركة IBM. أمثلة أخرى للتحليلات المعرفية هي:

يستخدم Royal Bank of Canada الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمسح سجلات معاملات العملاء وأنماط الاستخدام لتزويدهم بحلول أكثر تخصيصًا. ساعدت التحليلات المعرفية البنك والعملاء على تقديم خدمة عملاء أفضل ومنتجات مالية مخصصة من خلال تبسيط آليات الأمان المعقدة.

يستفيد تطبيق Lark من أجهزة الذكاء الاصطناعي وأجهزة إنترنت الأشياء الصحية لجمع البيانات معرفيًا ويقدم نصائح صحية مخصصة للعلاجات واللياقة البدنية.

كانت شركة الخدمات المالية USAA هي أول من تبنى التحليلات المعرفية التي تتحقق من تطبيق السياسة للحصول على الموافقات والرفض.

باستخدام الحوسبة المعرفية ، تمكن الباحثون في جامعة كاليفورنيا ، لوس أنجلوس من تحديد الأشخاص الذين يعانون من تغيرات مرض السكري عن طريق التنقيب في سجلات المرضى.

التحليلات المعرفية مع Appinventiv

الحلول التي تقدمها Appinventiv تلبي احتياجات الصناعات المتنوعة التي تم تصميمها وصياغتها مع التركيز على تلبية احتياجات التسويق المتغيرة باستمرار.

تفخر Appinventiv بتقديم خدمات تحليل البيانات التي مكنت المؤسسات من تحديد الثغرات ونشر الحلول الرقمية بنجاح عبر مستويات مختلفة من المؤسسة.

على سبيل المثال ، قدمت Appinventiv تحليلات وحلول بيانات ناجحة لشركة اتصالات عملاقة مقرها الولايات المتحدة. من خلال تقديم حل منتج يركز على العميل ، أنشأنا نظامًا بيئيًا يمكنه معالجة كميات كبيرة من البيانات لتصنيفها وفقًا لسلوك العميل وتفضيلاته.

لقد عملنا مع بعض أفضل العلامات التجارية والأفكار المبتكرة ونحن حريصون على تحويل فكرة عملك إلى حقيقة واقعة. تحدث إلى خبيرنا .

يتم إحتوائه!

التحليلات المعرفية هي الشيء الكبير التالي الذي سيحول عملك بحلول قوية ورشيقة. التحليلات المعرفية هي امتداد لذكائنا ومهاراتنا ، ولدينا القدرة على تعزيز القدرات التجارية الشاملة. لن يكون من المبالغة القول إن التحليلات المعرفية أصبحت ضرورية للشركات.

أسئلة وأجوبة

س: كيف تعمل الحوسبة المعرفية على تحسين الأعمال؟

تساعد الحوسبة المعرفية في تحسين نتائج الأعمال من خلال:

• تحليل بيانات دقيق
• عمليات تجارية أصغر حجمًا وأكثر كفاءة
• تحسين خدمة العملاء والتفاعل

س: ما هي الاختلافات بين التحليلات المعرفية والذكاء الاصطناعي؟

أ. فيما يلي الاختلافات الرئيسية بين التقنيتين:

• يستخدم الذكاء الاصطناعي ML و NLP والشبكات العصبية والتعلم العميق بينما تستخدم التحليلات المعرفية كل هذه الأشياء وتحليل المشاعر.
• يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على إيجاد أنماط في البيانات الضخمة لتعلم وكشف المعلومات وتقديم حلول للمشاكل المعقدة بينما تحاكي التحليلات المعرفية الأفكار البشرية في إيجاد حلول للمشاكل المعقدة واتخاذ القرار.
• الغرض من الذكاء الاصطناعي هو أتمتة العمليات بينما تعزز التحليلات المعرفية القدرات البشرية.

س: ما هي السمات الضرورية للتحليلات المعرفية؟

ج. باستخدام تقنيات التعلم الذاتي التي تستخدم التنقيب عن البيانات والتعرف على الأنماط ومعالجة اللغات الطبيعية ، تحاكي التحليلات المعرفية الذكاء البشري. لتحقيق ذلك ، يجب أن يكون لها السمات التالية:

• يجب أن تكون متكيفة مع البيانات الديناميكية في الوقت الفعلي ويجب أن تكون قادرة على التكيف مع تغير البيئة والبيانات.
• يجب أن تكون تفاعلية مع المعالجات والأجهزة والأنظمة الأساسية السحابية الأخرى.
• يجب أن تكون تكرارية وذات حالة.
• يجب أن تكون سياقية وقادرة على فهم وتحديد واستخراج البيانات السياقية من المعلومات المهيكلة وغير المهيكلة.