[wpb-edd-slider]

هوش مصنوعی (artificial intelligence) و کلان داده  (big data) یا ابرداده ها اصطلاحاتی هستند که سال هاست وجود داشته اند. با وجود این، پیچیدگی ناشی از هر دوی این زمینه ها به این معناست که اکثر کسب و کارها می پذیرند که در پذیرفتن آن دو مفهوم خیلی دورتر از آنچیزی هستند که می خواهند. همچنین این کسب و کار ها تشخیص می دهند که این زمینه های فناوری خطری برای موفقیت شرکت های آنها در آینده است.

بنابراین، نقش هوش مصنوعی در زمینه تجزیه و تحلیل ابرداده ها چیست؟ و چگونه می توانید از آن برای بهبود نتایج کسب و کار خود استفاده کنید؟ به خواندن این مقاله از عدد ایکس ادامه دهید تا بیشتر در مورد این زمینه های هیجان انگیز بدانید و با بفهمید که اجرای چنین راه حل هایی چقدر ساده تر از آنچیزی است که فکر می کنید.

این مقاله درباره نقش هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل ابرداده ها شامل محور های زیر است. نقش و کاربردهای هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل ابرداده ها (بیگ دیتا) چیست؟ ظهور ابرداده ها، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی برای ابرداده ها، چگونه از نرم افزارهای هوش مصنوعی در ابرداده ها استفاده می شود؟ مزایای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل ابرداده ها و بازاریابی داده چست؟ چرا شرکت ها باید از هوش مصنوعی برای پردازش داده ها استفاده کنند؟ کاربردهای هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل ابرداده ها چیست؟

هوش مصنوعی (AI) برای تجزیه و تحلیل ابرداده ها از طیف گسترده ای از تکنیک های یادگیری ماشین استفاده می کند که بر گسترش ارزش ارائه شده توسط ارزیابی ابرداده ها تمرکز دارد.

[wpb-edd-slider]

نقش هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل ابرداده ها

application of artificial intelligence in big data analysis

هوش مصنوعی (artificial intelligence) و کلان داده  (big data) یا ابرداده ها اصطلاحاتی هستند که سال هاست وجود داشته اند. با وجود این، پیچیدگی ناشی از هر دوی این زمینه ها به این معناست که اکثر کسب و کارها می پذیرند که در پذیرفتن آن دو مفهوم خیلی دورتر از آنچیزی هستند که می خواهند. همچنین این کسب و کار ها تشخیص می دهند که این زمینه های فناوری خطری برای موفقیت شرکت های آنها در آینده است.

بنابراین، نقش هوش مصنوعی در زمینه تجزیه و تحلیل ابرداده ها چیست؟ و چگونه می توانید از آن برای بهبود نتایج کسب و کار خود استفاده کنید؟ به خواندن این مقاله از عدد ایکس ادامه دهید تا بیشتر در مورد این زمینه های هیجان انگیز بدانید و با بفهمید که اجرای چنین راه حل هایی چقدر ساده تر از آنچیزی است که فکر می کنید.

مطالعه مطالب مشابه

فهرست مطالب

نقش هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل ابرداده ها ۱

محور های هوش مصنوعی. ۱

حیطه هوش مصنوعی. ۲

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی. ۳

هوش مصنوعی برای ابرداده ها ۳

چگونه از نرم افزار هوش مصنوعی در ابرداده ها استفاده می شود؟ ۳

مزایای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل ابرداده ها و بازاریابی داده ۴

چرا شرکت ها باید از هوش مصنوعی برای پردازش داده ها استفاده کنند؟ ۵

نتیجه گیری. ۵

محور های هوش مصنوعی

این مقاله درباره نقش هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل ابرداده ها شامل محور های زیر است.

نقش و کاربردهای هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل ابرداده ها (بیگ دیتا) چیست؟

ظهور ابرداده ها

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

هوش مصنوعی برای ابرداده ها

چگونه از نرم افزارهای هوش مصنوعی در ابرداده ها استفاده می شود؟

مزایای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل ابرداده ها و بازاریابی داده چست؟

چرا شرکت ها باید از هوش مصنوعی برای پردازش داده ها استفاده کنند؟

نتیجه گیری

کاربردهای هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل ابرداده ها چیست؟

هوش مصنوعی (AI) برای تجزیه و تحلیل ابرداده ها از طیف گسترده ای از تکنیک های یادگیری ماشین استفاده می کند که بر گسترش ارزش ارائه شده توسط ارزیابی ابرداده ها تمرکز دارد.

این بینش‌ها به شکل‌های مختلفی به خود می‌گیرند، اما عمدتاً بر سه حوزه تمرکز دارند:

• تجزیه و تحلیل توصیفی
• تجزیه و تحلیل تجویزی
• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

حیطه هوش مصنوعی

این حوزه ها طیفی از الزامات استراتژیک که کسب و کارها دارند را پوشش می دهد. تجزیه و تحلیل توصیفی شفافیت را در مورد آنچه دقیقاً در یک محله از عملیات شرکت اتفاق می افتد، فراهم می کند. تجزیه و تحلیل تجویزی به داده ها نگاه می کند تا بفهمد برای دستیابی به یک نتیجه خاص چه کاری باید انجام شود. تحلیل پیش‌بینی‌کننده تحلیل میکند که سایر معیارها بر اساس آنچه در حال حاضر می‌دانیم و می‌توانیم با آنها گذشته را مدل‌سازی کنیم، چگونه ممکن است روند آینده را پیش‌بینی کند.

برای درک دقیق تر از معنای این در عمل، ابتدا باید به دو جزء آن نگاه کنیم:

ابرداده ها

هوش مصنوعی (یا کاربردهای یادگیری ماشینی)

ظهور ابرداده ها (ابرداده ها)

هر کسب‌وکاری از داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کند برای اتخاذ تصمیم‌های بلندمدت روزانه و استراتژیک‌تر استفاده می‌کند. هدف این تصمیمات، چه به طور مستقیم یا غیر مستقیم، بهبود عملکرد شرکت است. این داده ها بسته به مدل کسب و کار، اندازه و صنعت شرکت متفاوت خواهد بود، اما معمولاً همیشه طیف گسترده ای از انواع مختلف داده ها را پوشش می دهد، مانند:

1. جذب و حفظ مشتری
2. زنجیره تامین
3. فهرست موجودی انبار
4. بازاریابی

همه این انواع داده های مختلف احتمالاً از چندین پلت فرم داده شخص اول و شخص سوم استفاده می کنند که هر کدام این دیتا ها ساختار های خاص خودشان را دارند که باهم متفاوت هستند.

با گذشت زمان، داده های موجود برای کسب و کارها از طریق چنین پلتفرم های داده ای به رشد تصاعدی ادامه می دهند. این عامل محرک مکالمات به‌اصطلاح «داده‌های بزرگ» بوده است، که به عنوان داده‌ای تعریف می‌شود که انواع مختلفی را پوشش می‌دهد، که در حجم‌های افزایش‌یافته تولید می‌شوند و با سرعت بیشتری افزایش می یابند؛ ویژگی‌هایی که به آن سه V (تحس) گفته می‌شود:

1. تنوع Variety
2. حجم Volume
3. سرعت Velocity

با این حال، یکی از چالش‌های اصلی مرتبط با کلان داده یا همان بیگ دیتا، توانایی لازم برای استفاده از «داده‌های بزرگ» در عمل است. با داده های بسیار زیاد، دانستن اینکه از کجا باید شروع کرد می تواند چالش برانگیز باشد، که در سال های اخیر یک نگرانی پیش رو بوده است.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

هوش مصنوعی کاربرد تعمیم یافته یادگیری ماشینی است – برنامه هایی که به رایانه ها اجازه می دهد «یادگیری» را از طریق ارزیابی داده های الگوریتمی و آماری برای شناسایی الگوها و استنتاج از این الگوها شبیه سازی کنند.

این الگوریتم‌ها با اشاره به رویکرد اتخاذ شده، نام‌های مختلفی به خود می‌گیرند. آنها از طبقه بندی ساده یا رگرسیون خطی تا شبکه های عصبی پیچیده که تحت تأثیر عملکرد مغز انسان کار می کنند، متفاوت هستند.

استفاده از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده ها به طور فزاینده ای در حال رواج است زیرا تصمیم گیرندگان در تمام سطوح سازمان ها فرصتی را که این فناوری ارائه می دهد، درک می کنند. تکنیک های یادگیری ماشینی به دلیل توانایی آنها در تجزیه و تحلیل الگوریتمی داده ها و تشخیص الگوهایی که تحلیلگران انسانی ممکن است قادر به انجام آن نباشند، می تواند ارزشمند باشند.

چالش اصلی سازمان‌های مرتبط با استفاده از یادگیری ماشینی، دسترسی به داده‌های به اندازه کافی تمیز و ساختاریافته است تا بتواند برای آموزش دادن مدل‌های یادگیری ماشین به کار رود، جایی که داده‌های بزرگ می‌توانند کاملاً سازگار عمل کنند.

هوش مصنوعی برای ابرداده ها

استفاده از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ یک تطابق کامل است – این قابلیت به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا از منابع داده گسترده خود استفاده کنند و در عین حال به الگوریتم‌های رایانه اجازه می‌دهد تا بسیاری از کارهای سخت گشت و گذار را از طریق مجموعه‌های داده‌های متفاوت به منظور ارائه بینش و درک درست انجام دهند.

هوش مصنوعی برای داده‌های بزرگ نشان‌دهنده یک رویکرد پیشرفته برای تجزیه و تحلیل داده‌ها است و ابزاری برای توانمندسازی تصمیم‌گیرندگان در کسب‌وکار فراهم می‌کند تا به سطح بینشی برسند که قبلاً دستیابی به آن غیرممکن بود.

یادگیری ماشینی همچنین می تواند طیف گسترده ای از فعالیت ها را در این زمینه پوشش دهد. نه تنها می تواند الگوهایی را در مجموعه داده های خاص پیدا کند تا یک نیاز خاص را نشان دهد، بلکه می تواند در طول مراحل آماده سازی داده نیز مورد استفاده قرار گیرد. نمونه‌های زیادی از فنون یادگیری ماشینی وجود دارد که تأثیر قابل‌توجهی در یافتن ارتباطات احتمالی بین مجموعه‌های داده و خودکارسازی وظایف آماده‌سازی داده‌ها، مانند یادگیری الگوهای خطای انسانی برای تمیز نگه داشتن داده‌ها، دارد. تلفیق دانش استفاده از هوش مصنوعی با مهارت های بین فردی میتواند اهرمی بسیار قدرتمند برای پیش بینی پدیده ها و همچنین کمک به تصمیم گیری در امور اقتصادی شخصی برای ما ایجاد نماید.

چگونه از نرم افزار هوش مصنوعی در ابرداده ها استفاده می شود؟

استفاده از یادگیری ماشین و نقش هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل ابرداده ها یک فرصت عالی برای اکثر سازمان ها است. با این حال، از کجا باید شروع کرد، کاملاً یک سؤال بسیار کلی است. یادگیری ماشین و علم داده مجموعه‌ای از مهارت‌ها هستند. به ندرت می توان فضایی با یک عملکرد کاملاً جدید را یافت که در آن از مجموعه ای از متخصصان دکتری (PhD) گرانقیمت برای  نوشتن الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده شود.

اینجا جایی است که ارائه‌دهندگان نرم‌افزارهای هوش مصنوعی وارد می‌شوند. با ارائه یک انتزاع کاربرپسند از پیچیدگی خطوط لوله ETL و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، نرم‌افزار تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ می‌تواند راهی در دسترس برای تیم‌های کوچک – یا حتی یک تحلیلگر داده – فراهم کند تا از قدرت داده های خود اهرم سازی کنند. در واقع با توانایی هوش مصنوعی قدرت داده های خود را چندین برابر کنند.

به زبان ساده، هوش مصنوعی برای نرم افزارهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، شما را قادر به انجام کارهای زیر برای سازمان ها می سازد:

تمام داده های آنها را در یک مکان قرار دهید

این داده ها را خرد کنید، از جمله با یادگیری ماشینی پیشرفته

این داده‌ها  را با مصورسازی بینش‌ها را از طریق داشبورد، گزارش‌ها و موارد دیگر ارائه دهید

در صورت نیاز به تصمیم گیرندگان درک و بینش صحیح و بجا ارائه دهید

این موضوعات طیف وسیعی از فرآیندها را شامل می شود که انجام آنها به صورت دستی بسیار دشوار است.

بسیاری از شرکت‌ها اگر در بازاریابی دیجیتال شرکت کرده باشند، قبلاً در معرض الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تحلیل و پردازش مجموعه‌های کلان داده قرار گرفته‌اند. پلتفرم‌های فناوری مانند Google و Meta’s Facebook در صورت استفاده از این فناوری برای شخصی‌سازی (و به نوبه خود، بهینه‌سازی) عملکرد کمپین‌های بازاریابی دیجیتال، پیشتاز هستند.

مزایای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل ابرداده ها و بازاریابی داده

مزایای استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل ابرداده ها قابل توجه است. به داده این توانایی به افرادتان در کسب و کار خودتان برای اتخاذ تصمیم گیری آگاهانه، آنها را قادر می سازید تا تعداد انتخاب های خوب خود را افزایش دهند. این مهارت ها در کنار مهارت های کوانتومی به شما کمک خواهد کرد که به سطح بالاتری از هوش اقتصادی دست یابید که مزیت رقابتی ویژه ای در صحنه محیط کسب و کار به شما می دهد.

در نتیجه این امر، این توانمندسازی تیم شما می‌تواند دایره‌ای از منافع را به همراه داشته باشد، مانند:

1. تجربیات بهتر مشتری، ایجاد مشتریان شادتر
2. بهبود در همه رفتار ها و شیوه های KPI هدفمند
3. افزایش مزیت رقابتی
4. رضایت بیشتر، کارکنان با انگیزه بیشتر
5. یک استراتژی پردازش داده آگاهانه تر

بسته به نیازهای خاص یک شرکت، این مزایا می توانند تقریباً بی پایان باشد. استفاده از داده‌ها برای ارائه بینش با کیفیت بالا برای طیف وسیعی از خدمات استفاده می‌شود که فقط به داده‌های جمع‌آوری‌شده محدود می‌شوند. در نتیجه، همچنین می‌تواند برای برنامه‌ریزی استراتژیک برای اینکه چه داده‌های اضافی برای بهبود بینش‌ها باید جمع‌آوری شود، سودمند باشد.

یک مثال پیاده سازی هوش مصنوعی ممکن است بررسی ارزش مدت دوام مشتریان از مناطق خاص باشد که مشخص کند که آن مشتریان از کدام روش های بزاریابی با مجموعه آشنا شدند. این دیدگاه تلفیقی واحد ممکن است بینشی را برای صاحب بودجه بازاریابی فراهم کند، برای مثال، مدیر می تواند از این نتایج برای بهینه‌سازی نحوه استفاده از بودجه خود در حرکت رو به جلو برای رشد مشتریان با بالاترین ارزش استفاده کند.

در تصمیم گیری های مربوط به سرمایه گذاری و تعیین بهترین پروژه ها و گزینه های بازاریابی ابزارهای هوش اقتصادی عددایکس می تواند نقش مهمی ایفا کند.

در امور تصمیم گیری و مدیریت امور شخصی، نرم افزار اکسل AHP برای انتخاب بهترین گزینه از بین گزینه های ممکن کاربرد زیادی دارد. این نرم افزار اکسل عددایکس می تواند داده ها و اطلاعات بسیار زیاد را خلاصه و از بین آنها همه را پردازش و بهترین را انتخاب کند.

چرا شرکت ها باید از هوش مصنوعی برای پردازش داده ها استفاده کنند؟

هر کسب‌وکاری می‌داند که داده‌هایش پاسخ بسیاری از سوالاتی را در خود جای داده است. همچنان که شرکت ها رو به جلو میروند و یک رویکرد داده محور اتخاذ می کنند، دانستن روشهای اهرم کردن توانایی های داده ای برای پیشرفت صنایع بسیار مهم است. در واقع، مدیریت یک سازمان بدون اهرم کردن این داده ها شبیه پرسه زدن در تاریکی بدون چراغ است.  در غیر این صورت، مدیریت با تکیه بر بهترین حدس و یا با حرکت آزمایشی (آزمون و خطا) خواهد بود به جای اینکه با استفاده از دیتا براساس اطمینان و بهره وری انجام شود.

پذیرش هوش مصنوعی به عنوان بخش هسته ای مجموعه ابزارهای تحلیلی برای همه سازمان ها ضروری است. این موضوع به این دلیل است که با گذشت زمان، ابزارها به طور فزاینده ای در دسترس و سازنده می شوند. شیوه های تجزیه و تحلیل جامع تری توسط بخش بیشتری از بازار اتخاذ می شود. قبل از اینکه متوجه شوید، این یک بهترین روش معمول کسب و کار محسوب می شود که برای رقابتی ماندن لازم است.

کسانی که در پذیرش فناوری هوش مصنوعی کند هستند، شاهد افزایش کسری استراتژیک در مقابل رقابت چابک‌تر مبتنی بر داده‌ها خواهند بود. بینش های ارائه شده توسط این سطح از تجزیه و تحلیل پیشرفته می تواند به اتخاذ تصمیمات استراتژیک تجاری بهتر کمک کند – که به نوبه خود به حداکثر رساندن کارایی هزینه کمک می کند. بنابراین، آن دسته از شرکت هایی که از آنها استفاده نمی کنند، در خطر عقب افتادن، جا ماندن از بازار، و نهایتا پذیرش آن با تاخیر و زیان خواهند بود.

پیشرفت آهسته اما پیوسته در این زمینه‌ها روشن می‌کند که استفاده از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل گسترده داده‌ها همچنان در همانجا باقی می‌ماند. در نتیجه، جهش برای استفاده حداکثری از آنچه می تواند به کسب و کار شما ارائه دهد، فرصتی مهم برای پیشی گرفتن از بازار (و رقبای شما) است. با این حال، با گذشت زمان، احتمالاً برای زنده ماندن مورد نیاز خواهد بود.

از ابزار های روندیابی برای پیدا کردن جهت حرکت افزایشی یا کاهشی تغییرات متغیرهایی مانند قیمت محصولات، تقاضای مشتریان، و یا تغییرات رفتار مشتریان استفاده شود. برای تحلیل روند تغییرات عوامل محیط اطراف از جمله عوامل اقتصادی می تواندی نرم افزار اکسل روندیابی با متد منکندال را دانلود کنید.

نتیجه گیری

استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل کلان داده ها یک فرصت بزرگ برای سازمان ها در هر رشته ای است. این موضوع باید یکی از چند اولویت اصلی اکثر شرکت ها باشد. خبر خوب این است که در حالی که پیچیدگی کلان داده و یادگیری ماشینی بسیار زیاد است، نرم افزار هوش مصنوعی اکنون در دسترس است تا ابزاری در دسترس و کاربرپسند برای استفاده حداکثری از آن را ارائه دهد.

منابع برای مطالعه بیشتر