تجزیه و تحلیل تقویت‌ شده چیست؟

تا چندی پیش، پیچیدگی‌ تحلیل داده‌ها متعلق به متخصصان داده بود. آن‌ها دانش، تخصص و نرم‌افزار لازم برای اجرای فرآیندهای کلیدی در چرخه تحلیل داده‌ها را داشتند که شامل کاوش و آماده‌سازی داده‌ها، طراحی و توسعه مدل‌ها و تولید و انتشار اطلاعات به دست آمده می‌شود. این کارها اغلب دستی، تکراری و خسته‌کننده بود و ممکن بود روزها، هفته‌ها یا حتی سال‌ها به طول انجامد و مدیران و صاحبان کسب و کار باید در انتظار می‌ماندند تا اطلاعات لازم برای تصمیم‌گیری و اقداماتشان را دریافت کنند.

اما امروزه باتوجه به سرعتی که شرکت‌ها باید در محیط‌های دیجیتالی رقابتی عمل کنند، تصمیم‌گیرندگان نمی‌توانند منتظر بمانند. آن‌ها سریع‌تر از همیشه به اطلاعات عمیق‌ و حتی بیشتری نیاز دارند. با این حال، بیشتر تیم‌های علم داده نمی‌توانند عملیات خود را به اندازه کافی سریع گسترش دهند تا با تقاضاهای تحلیل داده‌ها همگام شوند، چالشی که با داده‌های بزرگ و سایر مخازن داده‌های پیچیده و عظیم تشدید می‌شود.

یادگیری ماشین یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌هایی پیچیده برای جستجوی سریع داده‌های تاریخی، شناسایی الگوها، تشخیص انحرافات و تولید اطلاعات و توصیه‌ها استفاده می‌کند. مدل‌های یادگیری ماشین با داده‌های بزرگ رشد می‌کنند و به طور مداوم از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته، بدون نیاز به دخالت انسان به دانش خود می‌افزایند. مدل‌های یادگیری ماشین زیربنای بیشتر قابلیت‌های تجزیه و تحلیل تقویت‌شده هستند.

انسان‌ها و کامپیوترها می‌توانند از طریق پردازش زبان طبیعی (NLP) که زبان انسان را برای کامپیوترها تفسیر می‌کند، و تولید زبان طبیعی (NLG) که کد کامپیوتری را به زبان انسانی ترجمه می‌کند، به راحتی با یکدیگر صحبت کنند. در نتیجه، انسان‌ها می‌توانند با ماشین‌ها در جلسات پرسش و پاسخ متقابل با استفاده از اصطلاحات آشنا در حوزه و صنعت خود تعامل کنند.

فناوری‌های مبتنی بر یادگیری ماشین، وظایف دستی روتین در چرخه عمر تحلیل داده‌ها را خودکار می‌کنند. این امر به طور قابل توجهی زمان مورد نیاز برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های ML را کاهش می‌دهد. به عنوان مثال، با کمک اعلان‌های خودکار، افراد فنی و غیر فنی سریع‌تر داده‌های خام را کشف و آماده می‌کنند. در انتهای چرخه عمر، گزارش‌های متنی، که به صورت خودکار ایجاد و با فرکانس مشخص کاربر توزیع می‌شوند، اشتراک‌گذاری اطلاعات استخراج شده را سرعت می‌بخشند.

تجزیه و تحلیل تقویت‌شده به معنای واقعی کلمه، جایگزین هوش انسان نمی‌شود بلکه آن را تقویت می‌کند و شهود و کنجکاوی را افزایش می‌دهد. مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از نشانه‌ها و رفتاری که در طول زمان از کاربران جمع‌آوری می‌شود، نیت و ترجیحات انسانی را ارزیابی کرده و اطلاعات مفید و راهنمایی‌ها و توصیه‌های مناسب را از طریق زبان طبیعی ارائه می‌دهند؛ و در پایان تصمیم‌گیری واقعی را به انسان‌ها واگذار می‌کنند!

داده‌ها، بزرگ‌ترین فرصت در اقتصاد مدرن هستند. کسب‌وکارها با استفاده از داده‌ها می‌توانند بدانند چه چیزی را تولید کنند، چه زمانی تولید کنند، برای چه کسی بازاریابی کنند، چگونه تکامل یابند و بسیاری موارد دیگر. اما حجم داده‌های امروز بسیار زیاد است و انسان‌ها نمی‌توانند به تنهایی آن را تفسیر کنند و پاسخ‌دهی فوری به سادگی امکان‌پذیر نیست. فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مورد نیاز هستند تا دانش و اطلاعات معناداری را در دریای داده‌های بزرگ کشف کنند. این یکی از دلایلی است که تجزیه و تحلیل تقویت‌شده بسیار مهم است، چراکه علم داده و هوش مصنوعی را ترکیب می‌کنند تا به شرکت‌ها کمک کنند مجموعه‌های عظیم داده را در زمان واقعی تحلیل کنند.

فرآیند تجزیه و تحلیل، یک سری مراحل دستی و زمان‌بر است که به‌طور معمول فقط دانشمندان داده می‌توانند انجام دهند. این تحلیل‌گران حرفه‌ای نیاز دارند که:

• داده‌ها را از منابع متعدد جمع‌آوری کنند
• آن را برای تحلیل آماده کنند
• تحلیل را انجام دهند
• اطلاعات معنادار و ارزشمند را پیدا کنند
• یافته‌ها را قابل درک و فهم برای همگان کنند
• یافته‌ها را به روشی جذاب به اشتراک بگذارند
• یک برنامه عملیاتی ایجاد کنند

مشکل این است که کمبود شدیدی از دانشمندان داده در سراسر جهان وجود دارد و استخدام آنها هزینه‌بر است! در حالی که تجزیه و تحلیل تقویت‌شده، این حرفه‌ای‌ها را جایگزین نمی‌کند، اما می‌تواند وابستگی به آنها را با خودکار کردن فرآیندهایی مانند جمع‌آوری داده‌ها، آماده‌سازی، پاک‌سازی و تحلیل کاهش دهد.

علاوه بر آزاد کردن زمان دانشمندان داده برای وظایف مهم‌تر، مانند تفسیر نتایج، تجزیه و تحلیل تقویت‌شده می‌تواند ارزش این تحلیل‌گران را برای سازمان‌ها افزایش دهد. تجزیه و تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به آنها کمک می‌کند تا ارتباطاتی را که احتمالاً از دست داده‌اند پیدا کنند و اطلاعات عمیق‌تری را در زمان کمتری بیابند. این فناوری‌ها همچنین می‌توانند کارایی افرادی که در نقش‌های تحلیلی دیگر مانند تحلیل‌گر تجاری هستند را تقویت کنند، اطلاعات بهتری به آنها ارائه دهند و به آنها کمک کنند کارهایی را انجام دهند که قبلاً فقط توسط دانشمندان داده‌های خبره انجام می‌شد.

یکی دیگر از دلایل مهم بودن تجزیه و تحلیل تقویت‌شده این است که به “کاوشگران اطلاعات” آموزش ندیده اجازه می‌دهد تا وارد بازی شوند! با خودکار کردن فرآیندهای تحلیل پیچیده و اجازه دادن به کاربران برای جستجوی داده‌ها با پرسیدن سؤال، کارمندان بدون مهارت‌های علم داده می‌توانند از تجزیه و تحلیل پیشرفته استفاده کنند.. یادگیری ماشینی می‌تواند این کاوشگران اطلاعات را راهنمایی کند که روند سؤال‌ها چگونه باشد و پیشنهاد دهد که در کدام قسمت باید عمیق‌تر جستجو کنند.

با تجزیه و تحلیل تقویت‌شده، پاسخ به سؤالات به صورت تجسم داده‌های آماده، مانند نمودارها، گراف‌ها و نقشه‌ها ارائه می‌شود. بنابراین کاربران نیازی به ایجاد آنها ندارند.

تحلیل‌ها و هوش تجاری در سال‌های اخیر راه طولانی‌ای را پیموده‌ و پیشرفت قابل توجهی کرده‌اند؛ از ابزارهای پیچیده برای متخصصان داده تا تحلیل‌های یادگیری ماشینی که هر کسی می‌تواند از آنها استفاده کند. این تکامل شامل سه مرحله کلی زیر می‌باشد.

• رهبری توسط فناوری اطلاعات (IT)
• استقلال محدود کاربر
• ابزارهای پیچیده برای متخصصان داده و تحلیل‌ها
• تمرکز بر گزارش‌دهی در مقیاس بزرگ

• رهبری توسط کسب‌وکار
• استقلال بیشتر کاربر
• رابط کاربری ساده
• تمرکز بر بینش‌های کاربرمحور

• رهبری توسط هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی
• استقلال واقعی کاربر
• ابزارهای هوش مصنوعی و فرآیندهای راهنمایی شده
• تمرکز بر اطلاعات سریع، عمیق و پنهان شده قبلی

تجزیه و تحلیل تقویت‌شده توانایی انقلاب در فرآیندهای کسب‌وکار را دارد، اما این توانایی در دنیای واقعی چگونه به نظر می‌رسد؟ در اینجا چند نمونه از موارد استفاده تحلیل تقویت‌شده در امور مالی، فروش و بازاریابی، لجستیک، منابع انسانی و حساب‌های دریافتنی آورده شده است.

تجزیه و تحلیل تقویت‌شده در امور مالی

یک تحلیل‌گر کسب‌وکار می‌تواند از تحلیل تقویت‌شده برای پیش‌بینی و کنترل هزینه‌ها در خطوط مختلف کسب‌وکار به راحتی استفاده کند.

تجزیه و تحلیل تقویت‌شده در حساب‌های دریافتنی

مدیران جمع‌آوری (Collections managers) می‌توانند از یادگیری ماشینی در تحلیل تقویت‌شده برای پیش‌بینی پرداخت‌های دیرهنگام، تعیین استراتژی مناسب جمع‌آوری و مدیریت جریان نقدی استفاده کنند.

تجزیه و تحلیل تقویت‌شده در فروش و بازاریابی

کارایی تیم‌های فروش و بازاریابی با پروفایل‌های بهتر مشتری و شناسایی سریع فرصت‌های فروش متقابل و افزایش فروش با استفاده از تحلیل تقویت‌شده افزایش می‌یابد.

تجزیه و تحلیل تقویت‌شده در تولید

یک تحلیل‌گر برای یک تولیدکننده فولاد می‌تواند از تحلیل تقویت‌شده برای پیش‌بینی، نظارت و کنترل هزینه‌ها در کارخانه‌های مختلف در یک منطقه استفاده کند.

تجزیه و تحلیل تقویت‌شده در منابع انسانی

مدیران منابع انسانی، با استفاده از تحلیل‌های هوش مصنوعی می‌توانند نرخ ترک کارمندان را پیش‌بینی کنند، دلایل آن را بفهمند و اقدامات اصلاحی برای حفظ بهترین عملکردها انجام دهند.

هوش تقویت‌شده چیست؟

هوش تقویت‌شده، عمل تقویت هوش انسانی با هوش مصنوعی (AI) است. برخلاف تصویر علمی‌تخیلی از جایگزینی ماشین‌ها با انسان‌ها، هوش تقویت‌شده بر نقش یاری‌دهنده AI در کمک به یادگیری، تصمیم‌گیری و نوآوری انسان‌ها تمرکز دارد.

تحلیل‌های محاوره‌ای چیست؟

تحلیل‌های محاوره‌ای، تحلیل‌هایی هستند که از فناوری‌های هوش مصنوعی محاوره‌ای، به‌ویژه پردازش زبان طبیعی (NLP) و تولید زبان طبیعی (NLG) – استفاده می‌کنند تا به ماشین‌ها توانایی درک گفتار انسانی، پردازش پرسش‌های متنی یا صوتی و ارائه پاسخ‌ها به شیوه‌ای محاوره‌ای را بدهند.

پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

پردازش زبان طبیعی شاخه‌ای از AI محاوره‌ای است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد زبان انسانی نوشته‌شده یا گفتاری را درک کنند. در زمینه تحلیل تقویت‌شده، NLP به کاربران اجازه می‌دهد با پرسیدن سؤالات به شیوه‌ای طبیعی، چه به صورت کتبی و چه به صورت گفتاری، از داده‌ها پرس‌وجو کنند.

تولید زبان طبیعی (NLG) چیست؟

تولید زبان طبیعی شاخه‌ای از هوش مصنوعی محاوره‌ای است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد داده‌ها را به زبان انسانی نوشتاری یا گفتاری تبدیل کنند. در زمینه تحلیل تقویت‌شده، NLG با تولید عبارات که نتایج را توصیف، خلاصه یا توضیح می‌دهند، به سؤالات کاربران پاسخ می‌دهد.

تحلیل‌های پیشرفته چیست؟

تحلیل‌های پیشرفته نوعی از علم داده است که از تکنیک‌ها و ابزارهای پیچیده – از جمله داده‌های بزرگ و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده – برای پیش‌بینی رویدادها، رفتارها و روندهای آینده استفاده می‌کند. تحلیل تقویت‌شده این قابلیت‌های پیشرفته را با هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی تقویت می‌کند، وظایف مدل‌سازی پیش‌بینی پیچیده را خودکار می‌سازد و استخراج اطلاعات را برای همم کاربران آسان‌تر می‌سازد.

دموکراتیک کردن داده ها به چه معناست؟

زمانی که ما دیتا یا داده‌ها را دموکراتیک می‌کنیم در حقیقت آن‌ها را آزاد گذاشته‌ایم تا تمامی کارکنان یک سازمان صرف نظر از تخصص فنی آن‌ها بتوانند به داده‌ها دسترسی داشته باشند. هدف از انجام چنین کاری این بوده که افراد بیشتری بتوانند به تجزیه و تحلیل داده‌ها دسترسی پیدا کنند و از این طریق، تصمیم‌گیری برای تیم داده ساده‌تر شود. این فرایند به معنای آن نیست که باید تمام کارکنان سازمان را به تحلیل‌گر داده تبدیل کرد. این فرایند برای این است که همه کارکنان درصورت نیاز اطلاعاتی که لازم دارند را به دست آورند و بتوانند در حوزه تخصصی خود سریع‌تر عمل کرده و منتظر تیم داده نمانند.