التقدم المحرز في تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي، ولماذا لا تزال بحاجة إلى وكالة

لقد أصبح من الصعب بشكل متزايد مواكبة التطورات في عالم الذكاء الاصطناعي، مع إصدار أدوات مختلفة كل أسبوع. مجرد النظر إلى حجم الأدوات التي تم إصدارها من أحد المجمعين يظهر أن سرعة التقدم مذهلة:

مع إصدار ChatGPT مرة أخرى في نوفمبر 2022، يمكنك رؤية الارتفاع الكبير في الأدوات القادمة إلى السوق شهريًا (على الرغم من أنه يبدو أن الأمور بدأت الآن في التباطؤ).

مع وجود النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) الآن "في البرية"، هناك الآلاف من المطورين حول العالم يدفعون نحو التغيير في كل صناعة. هناك بعض الأدوات المفيدة للغاية التي يتم طرحها في السوق، والتي تعمل على تحسين الإنتاجية والمخرجات بشكل كبير، في حين أن العديد منها لها أسباب غير معروفة على ما يبدو لوجودها!

أحد المجالات التي اهتممنا بها بشكل خاص في Semetrical هو تحليلات البيانات. إنها منطقة تشكل جزءًا كبيرًا من العمل لعملائنا الحاليين وهي شيء نحن متحمسون حقًا له كفريق واحد. ومع ذلك، فهو مجال آخر، على ما يبدو، من المفترض أن يبتلعه الذكاء الاصطناعي كوظيفة.

ولكن كما هو الحال مع الذكاء الاصطناعي والمحتوى، في حين أنه يمكن أن يسرع بشكل كبير إنتاجية الأفراد ويدعم جهودنا الإبداعية، فإنه لا ينبغي أبدًا أن يحل محل البشر تمامًا. (شعارنا الصغير هو: "لن يتم استبدال البشر بالذكاء الاصطناعي. البشر الذين يعرفون كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي سيفعلون ذلك." )

ومع ذلك، هناك بعض الأدوات الرائعة لمساعدة فرق التسويق الصغيرة. فيما يلي عرض لبعض أفضل العروض المتوفرة في السوق.

مراجعة أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات:

DataSquirrel.ai

DataSquirrel.ai هي أداة لتحليل البيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتيح للمستخدمين إنشاء رؤى تلقائية ورؤية الأنماط والاتجاهات في بياناتهم على الفور.

الايجابيات

• سهل الاستخدام : أشاد العديد من المستخدمين بـ DataSquirrel.ai لسهولة استخدامه.
• الرؤى التلقائية : تقوم الأداة بإنشاء رؤى تلقائية يمكنها توفير الوقت والجهد للمستخدمين.
• التحليل السريع : يمكن للمستخدمين تحليل بياناتهم بسرعة ورؤية الأنماط والاتجاهات.
• بأسعار معقولة : التسعير مرن وبأسعار معقولة.

سلبيات

• ميزات محدودة : لاحظ بعض المستخدمين أن الأداة تحتوي على ميزات محدودة مقارنة بأدوات تحليل البيانات الأخرى.
• فشل الأتمتة : يمكن أن تفشل الأتمتة بسبب قيود موقع الويب، مثل رموز التحقق.
• مشكلات التكامل : قد يستغرق الأمر بعض الوقت لدمج DataSquirrel.ai مع التطبيقات الأخرى.

حالة الاستخدام الأكثر فائدة

يمكن أن يكون DataSquirrel.ai مفيدًا لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام، بما في ذلك تحديد معلومات التسعير للفنادق، والتنبؤات الخاصة بمنع التوقف عن العمل، واستخراج البيانات من المواقع الأكاديمية. تعتبر الأداة مناسبة تمامًا للمستخدمين الذين يحتاجون إلى تحليل بياناتهم بسرعة وإنشاء رؤى دون قضاء الكثير من الوقت في التحليل اليدوي. إنه أيضًا خيار جيد للمستخدمين الذين يبحثون عن أداة لتحليل البيانات بأسعار معقولة مع خيارات تسعير مرنة.

Answerrocket.com

AnswerRocket عبارة عن منصة لتحليلات الأعمال مدعومة بالذكاء الاصطناعي وتستفيد من معالجة اللغة الطبيعية والأتمتة لتوفير رؤى وتصورات متعمقة في ثوانٍ.

الايجابيات

• واجهة سهلة الاستخدام : أشاد المستخدمون بـ AnswerRocket لواجهته السهلة والبديهية.
• تحليلات سريعة : توفر الأداة تحليلات متقدمة وذكاء الأعمال بسرعة البرق.
• استعلامات اللغة الطبيعية : يمكن للمستخدمين طرح الأسئلة بلغة واضحة وتلقي الأفكار ذات الصلة.
• النماذج المخصصة : يتيح AnswerRocket للمستخدمين نشر نماذج مخصصة وإتاحتها لفرق العمل.

سلبيات

• مصادر بيانات محدودة : لاحظ بعض المستخدمين أن AnswerRocket قد تكون لها قيود من حيث التكامل مع مصادر بيانات معينة.
• منحنى التعلم : قد يحتاج المستخدمون إلى بعض الوقت للتعرف على المنصة وميزاتها.
• التسعير : قد لا يكون هيكل التسعير الخاص بـ AnswerRocket مناسبًا لجميع الميزانيات.

حالة الاستخدام الأكثر فائدة

AnswerRocket هي أداة قوية يمكن أن تكون مفيدة لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام. فهو يمكّن الشركات من طرح أسئلة باللغة الطبيعية حول بيانات مؤسستها والحصول على رؤى قابلة للتنفيذ. وهذا يجعلها ذات قيمة خاصة للمستخدمين الذين يرغبون في تحليل بياناتهم بسرعة واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات دون الحاجة إلى معرفة تقنية واسعة. يمكن أن تكون قدرة AnswerRocket على إنشاء تصورات وتقديم تحليلات سريعة مفيدة للشركات في مختلف الصناعات.

آي بي إم واتسون

يعد IBM Watson Analytics أداة تحليلية للأعمال مدعومة بالذكاء الاصطناعي تمكن المستخدمين من تحليل بياناتهم بسرعة وسهولة وإنشاء رؤى:

الايجابيات

• سهولة الاستخدام : أشاد العديد من المستخدمين بـ IBM Watson Analytics لسهولة استخدامه وواجهته البديهية.
• رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي : تولد الأداة رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتي يمكن أن توفر الوقت والجهد للمستخدمين.
• لوحات معلومات قابلة للتخصيص : يمكن للمستخدمين إنشاء لوحات معلومات قابلة للتخصيص لتصور بياناتهم ورؤاهم بسهولة.
• التكامل مع أدوات IBM الأخرى : يمكن دمج IBM Watson Analytics مع أدوات IBM الأخرى، مثل IBM Watson Studio وIBM Watson Discovery.

سلبيات

• التسعير : قد لا يكون هيكل التسعير الخاص بـ IBM Watson Analytics مناسبًا لجميع الميزانيات.
• منحنى التعلم : قد يحتاج المستخدمون إلى بعض الوقت للتعرف على المنصة وميزاتها.

حالة الاستخدام الأكثر فائدة

يمكن أن يكون IBM Watson Analytics مفيدًا لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام، بما في ذلك تحديد الاتجاهات والأنماط في بيانات العملاء، والتنبؤ بالمبيعات، وتحسين الحملات التسويقية. تعتبر الأداة مناسبة تمامًا للمستخدمين الذين يحتاجون إلى تحليل بياناتهم بسرعة وإنشاء رؤى دون قضاء الكثير من الوقت في التحليل اليدوي. يعد أيضًا خيارًا جيدًا للمستخدمين الذين يبحثون عن أداة قوية لتحليل البيانات يمكن دمجها مع أدوات IBM الأخرى.

Rapidminer.com

RapidMiner عبارة عن منصة لعلم البيانات واستخراج البيانات توفر مجموعة من الميزات والإمكانيات للتحليلات والتعلم الآلي.

الايجابيات

• سهل الاستخدام : تم الإشادة بـ RapidMiner لواجهته سهلة الاستخدام ومنصته البديهية.
• تحليلات شاملة : تتيح الأداة للمستخدمين تشغيل نماذج متعددة للتعلم الآلي، وإجراء التحليلات الإحصائية، وإجراء تحليل البيانات الاستكشافية (EDA).
• الأتمتة : يوفر RapidMiner إمكانات الأتمتة، مما يسمح للمستخدمين بتبسيط عمليات البيانات وسير العمل.
• استخراج البيانات : وجد المستخدمون أن RapidMiner مفيد لاستخراج البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك المواقع الأكاديمية.

سلبيات

• مصادر بيانات محدودة : لاحظ بعض المستخدمين أن RapidMiner قد يكون له قيود عندما يتعلق الأمر بالتكامل مع مصادر بيانات معينة.
• منحنى التعلم : قد يحتاج المستخدمون إلى بعض الوقت للتعرف على المنصة وميزاتها.
• التسعير : قد لا يكون هيكل التسعير الخاص بـ RapidMiner مناسبًا لجميع الميزانيات.

حالة الاستخدام الأكثر فائدة

يمكن أن يكون RapidMiner مفيدًا لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام، بما في ذلك التجميع ومنع التغيير والنمذجة التنبؤية. تعتبر الأداة ذات قيمة خاصة للمستخدمين الذين يرغبون في الاستفادة من التعلم الآلي والتحليلات للحصول على رؤى من بياناتهم. إن إمكانيات التشغيل الآلي لـ RapidMiner وميزات استخراج البيانات تجعلها أداة متعددة الاستخدامات للمستخدمين في مختلف الصناعات.

alteryx.com

Alteryx عبارة عن منصة للتحليلات وعلوم البيانات توفر مجموعة من الإمكانات لتحليل البيانات والتعلم الآلي والأتمتة.

الايجابيات

• تحليلات شاملة : توفر Alteryx مجموعة واسعة من إمكانيات التحليلات، بما في ذلك تكامل البيانات، وإعداد البيانات، والتعلم الآلي.
• الأتمتة : توفر المنصة ميزات الأتمتة التي تتيح للمستخدمين تبسيط عمليات التحليلات وسير العمل.
• واجهة سهلة الاستخدام : تم الإشادة بـ Alteryx لواجهته سهلة الاستخدام ووظيفة السحب والإفلات.
• دعم المجتمع : لدى Alteryx مجتمع قوي من المستخدمين الذين يشاركون المعرفة والموارد.

سلبيات

• منحنى التعلم : قد يحتاج المستخدمون إلى بعض الوقت للتعرف على المنصة وميزاتها.
• التسعير : قد لا يكون هيكل التسعير الخاص بـ Alteryx مناسبًا لجميع الميزانيات.
• مصادر بيانات محدودة : لاحظ بعض المستخدمين أن Alteryx قد يكون لديه قيود عندما يتعلق الأمر بالتكامل مع مصادر بيانات معينة.

حالة الاستخدام الأكثر فائدة

يمكن أن يكون Alteryx مفيدًا لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام، بما في ذلك تكامل البيانات، وإعداد البيانات، والنمذجة التنبؤية، والتعلم الآلي. تعتبر المنصة ذات قيمة خاصة للمستخدمين الذين يرغبون في الاستفادة من التحليلات المتقدمة وأتمتة عمليات البيانات الخاصة بهم. تجعل واجهة السحب والإفلات في Alteryx ومكتبة الأدوات الواسعة منها أداة متعددة الاستخدامات للمستخدمين في مختلف الصناعات.

إذًا، هل يجب على الجميع استخدام تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي؟

توفر أدوات تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد للشركات، مما يحدث ثورة في طريقة إدارة البيانات وتحليلها وتفسيرها. هناك بالتأكيد الكثير من الأسباب التي تجعل أدوات تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي أمرًا جيدًا للشركات:

1. الكفاءة : تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام اليدوية والعمليات التي تستغرق وقتًا طويلاً، مما يسمح للشركات بتحليل البيانات بشكل أكثر كفاءة. بالنسبة لأولئك منا الذين هم أقل خبرة في التكنولوجيا، فإن القدرة على أتمتة المهام الدنيوية حتى تتمكن من مضاعفة الإستراتيجية والمزيد من الإبداع توفر الوقت والموارد القيمة، مما يسمح للفرق بالتركيز على اتخاذ القرارات الإستراتيجية.
2. الرؤى : توفر أدوات التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي اكتشافًا متقدمًا للأنماط واستعلامًا باللغة الطبيعية وإنشاءها وإمكانات التحليلات المضمنة. بالنسبة لفرق التسويق الصغيرة التي قد تفتقر إلى تحليل البيانات ضمن مجموعات مهاراتها، ولكنها في حاجة ماسة إليها لتكون أكثر كفاءة، تسمح هذه الأدوات بالحصول على رؤى أعمق من بياناتها، وتحديد الاتجاهات التي قد تستغرق ساعات، واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بناءً على على رؤى في الوقت الحقيقي.
3. التعاون : إذا تمكنت الفرق الآن من إجراء التحليلات الخاصة بها، فإن مشاركة هذه الرؤى داخليًا وللمساعدة في اتخاذ قرارات العمل يعني أن التعاون سيكون أسهل بكثير. يمكن الآن لمحللي الأعمال والمستخدمين الذين يتمتعون بمستويات مختلفة من الخبرة الفنية العمل معًا، ومشاركة الأفكار، ووضع الفرضيات بشكل أسهل، وإجراء اختبارات متعددة، وكل ذلك يعتمد على بيانات لم يكن من الممكن اكتشافها لولا ذلك.
4. التحليل والتصور المتقدمان : لقد غيرت التحليلات التنبؤية قواعد اللعبة بفضل تطوير المزيد من دورات LLM، وهذا النوع من الوظائف يساعد الفرق في كل مكان. لكن القدرة على إيصال وجهة نظرك أمر بالغ الأهمية، لذا فإن تصور البيانات يعد مثالًا رائعًا لمزيد من التقدم في الذكاء الاصطناعي. من لوحات المعلومات والتقارير التفاعلية، إلى التصورات الذكية للبيانات المعقدة، أصبحت أدوات تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي في طور النمو.
5. إدارة مبسطة للبيانات : في حين أن هذا أمر يمكن اعتباره بالتأكيد أمرًا إيجابيًا مع تطوير أدوات التحليل هذه، إلا أن تنسيق البيانات لا يزال يمثل مشكلة للعديد من الأدوات الجاهزة. ومع ذلك، يمكن للشركات الوصول إلى البيانات من مصادر مختلفة وتحليلها، مما يضمن اتساق البيانات ودقتها بمعدل أسهل بكثير.
6. فعالية التكلفة : يمكن لأدوات تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي توفير التكاليف من خلال أتمتة العمليات وتقليل الحاجة إلى التحليل اليدوي للبيانات. كما أنها توفر خيارات تسعير مرنة، مما يسمح للشركات باختيار الخطة الأكثر ملاءمة بناءً على احتياجاتها وميزانيتها.

تتميز هذه الأدوات بسهولة الاستخدام (معظمها)، مما يسهل على أي شخص الوصول إلى مجموعات البيانات المعقدة واتخاذ قرارات استراتيجية منها. على الأقل هذا هو عنوان المستوى الأعلى. ولكن لكي تظل أي شركة قادرة على المنافسة في مشهد الأعمال المعتمد على البيانات اليوم، فمن الضروري أن تتمكن من استخدام هذه الأدوات بكفاءة وأن تكون قادرًا على التحقق من صحة التحليل الذي تنشره.

لماذا لا تزال بحاجة إلى وكالة للمساعدة في تحليل البيانات الخاصة بك

يمكن أن يكون لديك أكبر مجموعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي على الإطلاق، ولكن إذا كان الأشخاص الذين يستخدمونها لا يفهمون المبادئ الأساسية لتحليل البيانات، فمن المحتمل أن تكون قراراتك الإستراتيجية معيبة قبل استخدامها.

على الرغم من فوائد أدوات تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك بعض العيوب التي يجب على الشركات أن تكون على دراية بها. على الرغم من أنها ليست كل شيء، إلا أن هذه بعض المجالات الرئيسية التي يجب الانتباه إليها عند البحث عن أداة لتحليل بيانات الذكاء الاصطناعي:

1. ميزات محدودة : قد تحتوي بعض أدوات تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي على ميزات محدودة مقارنة بأدوات تحليل البيانات الأخرى. هذا هو الحال عادةً مع الإصدارات المجانية من الأدوات ويجب أن تؤخذ في الاعتبار دائمًا إذا كانت لديك متطلبات تحليلية أكثر تعقيدًا.
2. مشكلات التكامل : إذا كنت تعمل مع عدد من مصادر البيانات، فمن المهم فهم متطلبات التكامل لاحتياجات التحليل الخاصة بك. قد تواجه بعض أدوات تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي مشكلات في التكامل مع التطبيقات ومصادر البيانات الأخرى، مما قد يمثل تحديًا للشركات التي تتطلع إلى الجمع بين بيانات إدارة علاقات العملاء وموقع الويب والمنتج، على سبيل المثال.
3. منحنى التعلم : هذه هي النقطة الأكبر التي ستسلط عليها Semetrical الضوء. باعتبارنا خبراء في التحليلات، نحن على دراية بمئات الأدوات، ولكن كما هو الحال مع أي مجموعة جديدة، ستكون هناك دائمًا أشياء يجب تعلمها عند استخدام أداة جديدة لأول مرة. قد يكون هذا عيبًا بالنسبة للشركات التي تحتاج إلى تحليل بياناتها بسرعة وإنشاء رؤى دون قضاء الكثير من الوقت في التحليل اليدوي (وهو ما تتطلبه العديد من الشركات).
4. التسعير : قد لا يكون هيكل التسعير لبعض أدوات تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي مناسبًا لجميع الميزانيات، حيث إن المزيد من حلول المؤسسات عادة ما تكون قابلة للتطبيق فقط للشركات الكبيرة (والميزانيات). نظرًا لأن الكثير منا يعمل بميزانيات منخفضة أو يحتاج إلى زيادة ما هو متاح لديك، فقد يكون هذا عيبًا للشركات التي تبحث عن أداة لتحليل البيانات بأسعار معقولة.

يستخدم فريق Semetrical الذكاء الاصطناعي كل يوم من أجل تسريع المزيد من المهام الأساسية اليدوية، لكنه لن يحل محل ذكاء الفريق أبدًا. ومع ذلك، فإننا نستخدم مجموعة واسعة من الأدوات في عملياتنا الداخلية بينما نناقش المزيد من الحلول مع العملاء كل يوم.

كما هو الحال دائمًا، فإن سنوات خبرتنا وتفاعلنا البشري مع مجموعات البيانات الكبيرة، والقدرة على تفسير السياق وفهم الموسمية، ستجلب دائمًا قيمة إلى عروض التحليلات التي نقدمها لعملائنا. لقد تم تعزيزه من خلال تكامل أدوات الذكاء الاصطناعي.

هل لديك مشروع تحليلي تريد بعض المساعدة فيه؟ عالقة مع ما أداة للاستخدام؟ أم تريد فقط الدعم الفني والتوجيه الاستراتيجي لفريق تحليلي ذو خبرة واسعة؟ ثم نود أن نرتب محادثة. اتصل بنا اليوم!