توجد علاقات متشابكة بين البيانات التي تخزنها الشركات، قد ينجم عنها معلومات جديدة مفيدة إن تم تحليلها بطرق ذكية. وتطورت هذه العملية وأصبحت أكثر تعقيدا من السابق، حيث كان يمكن للبشر في السابق مراجعة عشرات الصفحات من البيانات لإيجاد تقارير تساعد صناع القرار في تطوير الأعمال، لتصبح البيانات عشرات الملايين من السجلات التي يمكن للنظم الحديثة فحصها لاستنباط ظواهر خفية على العين المجردة أو الفحص السريع للبيانات، وبالتالي رفع سهولة وسرعة اتخاذ القرارات الذكية.
التحليل بالذكاء الصناعي
تحدث خبراء من شركة «ساس» SAS المتخصصة في تحليل البيانات في فعالية أنالتيكس إكسبيرينس» Analytics Experience المقامة في مدينة ميلانو الإيطالية التي حضرتها «الشرق الأوسط»، حول دور منصة تحليل البيانات؛ حيث إنها تتعلق باستخلاص الإحصاءات والقيمة من البيانات وتحسين حوكمة البيانات والنماذج التنبؤية، مع وجود إطار عمل مدمج ومركزي للبيانات وتقديم خوارزميات لتقنيات الذكاء الصناعي وتعلم الآلات. ونظرا لاحتلال الذكاء الصناعي مكانة متقدمة في نظر الكثير من الشركات والمؤسسات، فإن من المهم أكثر من أي وقت مضى امتلاك قدرات تحليلية قوية ومبسطة، ذلك أنه لا يمكن أن يكون الذكاء الصناعي فعالا إلا بالتحليل الكامن خلفه.
وحول هذا الأمر، تحدثت «الشرق الأوسط» حصريا مع «علاء يوسف»، المدير التنفيذي في شركة «ساس» لمنطقة الشرق الأوسط، الذي قال إن قطاع الأعمال (الخاص والحكومي) في المنطقة العربية يتقدم في مجالي الذكاء الصناعي وتحليل البيانات والاعتماد عليهما لمواكبة التحول الرقمي العالمي في هذين المجالين ورفع الكفاءة وخفض التكاليف. ولا يستطيع قطاع الأعمال تطوير عملياته جذريا بالاعتماد على التحليل البشري لكميات ضخمة من البيانات، بل يجب تبني تقنيات تحليل البيانات والذكاء الصناعي للتعرف على الترابط الموجود بين تلك البيانات الذي قد يكون خفيا على العين المجردة، وإيجاد تقارير مفيدة لاتخاذ القرارات الذكية وتفسير أسباب العوامل المطلوبة. وكمثال على ذلك، نجد أن تطبيقات هذه التقنية أساسية في الكثير من القطاعات الرئيسية، مثل الطب والأمن والقطاع العسكري. ولا يكفي وجود العامل التقني للاستفادة من هذه التقنيات، بل يجب أن يفهم من يستخدمها المجال الفني والعوامل المرتبطة به لتحويل نتائج تحليل البيانات إلى أمور ملموسة مفيدة واتخاذ القرار الصائب، مثل مجالات الاحتيال المالي والمصرفي والصيدلة والطاقة والاتصالات، وغيرها.
ويمكن مثلا طلب تحليل كلمات محورية محددة في ردود عشرات الآلاف من المستخدمين في صفحة أي شركة أو هيئة حكومية على الشبكات الاجتماعية للتعرف على آراء المستخدمين وما الذي يريدونه، حيث يمكن تحليل مشاعرهم وفقا للكلمات المستخدمة وطلباتهم وتطوير مستويات الخدمة وفقا لذلك. ويمكن القيام بذلك في دقائق قليلة، ليحصل المشرف على معلومات تفيده في ذلك. وتدعم هذه التقنيات التعرف على الكثير من اللغات، من بينها اللغة العربية، وفهم الكلمات المستخدمة وفقا للكنات المحلية في الكثير من الدول، مثل الخليجية والمغربية والمصرية واللبنانية، وغيرها، وحتى التعرف على اختلاف المعاني المختلفة للكلمات لدى استخدام التشكيل، وتصحيح الكلمات والمعلومات التي تحتوي على أخطاء إملائية أو قواعدية واقتراح تصحيحها آليا.
ومن الأمثلة على ذلك قيام شركة الاتصالات السعودية STC بتحليل نمط اتصال المستخدمين برقم هاتف خدمة العملاء، وتحليل كلامهم والتعرف ما إذا كان هدف الاتصال هو شكوى حول الفواتير أو استفسار حول خدمة ما، وربط ذلك الاتصال بما حدث قبل ذلك ببضعة أيام (مثل التحدث مع مشرفي صفحة الشركة في الشبكات الاجتماعية المختلفة)، والتعرف على سلوك المستخدم. ويمكن من خلال هذه الآلية التعرف على نزعات العملاء وتقديم الحلول لهم قبل اتصالهم بمركز خدمة العملاء، وبالتالي خفض عدد الاتصالات الواردة بنحو 30 في المائة، ورفع نسبة رضا العملاء وخفض نسبة انتقال العملاء إلى شركات اتصالات أخرى بنحو 50 في المائة.
مدن ذكية
وأضاف أن الكثير من الحكومات العربية، خصوصا فيما يتعلق بمشاريع تطوير المدن الذكية، تستخدم تقنيات تحليل البيانات لرفع كفاءة شبكات الكهرباء بحيث تضمن هذه التقنيات مستويات الخدمة والكفاءة وإنفاق الأموال في وجهاتها الصحيحة. ويمكن توقع الحمل الكهربائي على الشبكة وفقا لبيانات الاستهلاك السابقة والأرصاد الجوية والاحتفالات المحلية للمساهمة بشكل كامل في إيجاد خريطة لاستهلاك الطاقة تسمح بتوقع كمية الاستهلاك الكهربائي لكل حي أو منزل. كما يمكن استخدام تقنيات تحليل البيانات في مجال المنفعة المجتمعية، مثل مراقبة بيانات اللاجئين حول العالم وربط هذه المعلومات ببيانات الأرصاد الجوية للتعرف على المخيمات التي تحتوي على نسبة مرتفعة من الأطفال في فصل الشتاء وتحديد المناطق التي يجب إرسال الأدوية والبطانيات والملابس الشتوية إليها قبل اقتراب أي منخفض جوي قد يؤثر سلبا على صحة تلك العائلات في حال عدم إيصال المساعدات في الوقت المناسب. وتعمل الشركة مع الكثير من الجامعات الرائدة في المنطقة العربية لتثقيف الطلاب بأسس تحليل البيانات وضرورة استخدامها في الكثير من المجالات التقنية وغير التقنية بهدف تطوير أداء العمل.
وبالنسبة للتحديات التي قد تواجه الشركات والهيئات الحكومية في تبني هذه التقنية، فيمكن تلخصيها في جودة البيانات المتوفرة والتعاون بين الجهات المختلفة للعمل على رفع جودة البيانات ووجود الكفاءات بشكل عام، ولكن منطقة الشرق الأوسط بشكل عام، ومنطقة الخليج العربي على وجه التحديد، هي منطقة عالية التقدم وفي طليعة الدول التي تتبنى هذه التقنية، وتعمل منذ فترة طويلة على توحيد قواعد البيانات الحكومية وتكامل البيانات (مثل القطاعين المصرفي والحكومي) لتنقيتها ومشاركتها داخليا للنهوض بالقطاعات الحيوية.
الحاجة لتحليل البيانات
واستطلعت دراسة بحثية للشركة بعنوان «حاجة الشركات العاجلة لمنصة تحليل» Here and Now: The Need for an Analytics Platform آراء خبراء التحليل ومتخصصي تقنية معلومات وخبراء في الأعمال التجارية في 132 شركة خاصة وجهة حكومية في منطقة أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا، ووجدت أن تحليل البيانات يغير الطريقة التي تمارس بها الشركات أعمالها التجارية. ولا ينطبق هذا على العمليات اليومية فقط، إذ ذكر 27 في المائة من المستطلعة آراؤهم أن تحليل البيانات ساعدهم في إطلاق نماذج مبتكرة للأعمال. وثمة الكثير من المزايا التي يمكن الانتفاع بها من منصة متقدمة لتحليل البيانات، الأكثر شيوعا بينها هي خفض الوقت المستغرق في أعداد البيانات (46 في المائة) واتخاذ قرارات أكثر ذكاء وثقة (42 في المائة) وخفض وقت الوصول إلى البصيرة المتعمقة والأفكار (41 في المائة).
وتظهر نتائج الدراسة وجود رغبة كبيرة في مجتمع الأعمال لتعزيز البصيرة والكفاءة التنافسية باستخدام تقنيات تحليل البيانات، حيث تدرك أغلبية الشركات أن التحليل الفعال يمكن أن يفيدها، لا سيما أنه يطور قدرتها في توظيف الذكاء الصناعي المتقدم، ولكن عدد الشركات التي تستخدم تقنيات التحليل بفعالية وبطريقة استراتيجية في جميع أرجائها يمكن أن يكون أعلى من ذلك بكثير. وأبرز الاستطلاع وجود افتقار التوافق في المهارات والسمات القيادية اللازمة لتعظيم إمكانيات تحليل البيانات. وتناضل الكثير من الشركات لإدارة أدوات التحليل المتعددة وعمليات إدارة البيانات. ويجب على الشركات أن تضع تقنيات تحليل البيانات في صميم التخطيط الاستراتيجي وتمكن موارد التحليل لتسريع اتخاذ القرارات الذكية.
