بقلم جهاد طيارة، الرئيس التنفيذي لشركة “إفوتك”
تعتبر قدرة أي شركة أو مؤسسة أو حكومة أو دولة على اتخاذ قرارات مستنيرة وناجحة أمرًا بالغ الأهمية لإستمرارها ونموها. يمكن لصناع القرار اليوم استخدام تحليل البيانات لاتخاذ قرارات سليمة ومستنيرة، وذلك بفضل السرعة العالية للإكتشافات التكنولوجية.
كذلك، يمكن للشركات استخدام البيانات لزيادة المكاسب المالية، تحسين أساليب التسويق والمبيعات، وتطوير خدمة العملاء الإستراتيجية لمساعدتها على التطور. وفي الوقت نفسه، يمكن للقرارات المستندة إلى البيانات أن تساعد صانعي السياسات الحكوميين على اتخاذ خطوات أكثر فاعلية لتخصيص الموارد، تخفيف المخاطر، التوصل الى قرارات مبتكرة، فضلاً عن معالجة التهديدات والمخاوف المتعلقة بالسلامة العامة. على سبيل المثال، أدى جمع البيانات والبحث والتحليل الشامل إلى إكتشاف لقاحات لكوفيد 19.
كل يوم، نوجد ما يقرب من 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات. مع تخزين كل هذه البيانات وإتاحتها للجميع، كيف يمكننا اختيار المعلومات التي يمكن أن تساعدنا في تحقيق أهدافنا المحددة؟ كيف نحول البيانات إلى رؤى تساعد في اتخاذ قرارات أفضل وأكثر ذكاءً؟
نبدأ بجمع وإعداد البيانات الأولية. مع وجود كميات هائلة من البيانات من مصادر متعددة مثل قواعد البيانات والاجهزة التقليدية، هناك حاجة إلى تصفيتها للتوصل إلى رؤى قيمة. عندما يتفاعل البشر، يتم جمع البيانات وانتاجها عبر الوسائط الرقمية مثل الرسائل النصية، رسائل البريد الإلكتروني، الصور، ومقاطع الفيديو. ينتج عن ذلك نموذج البيانات غير المنظمة بينما البيانات المنتجة آليًا تكون منظمة.
تشير البيانات المهيكلة عادةً إلى المعلومات المنظمة والمخزنة بدرجة عالية والتي يمكن البحث عنها بكفاءة وسهولة، في حين أن البيانات غير المهيكلة ليست كذلك. في كثير من الحالات، لتحويل البيانات غير المهيكلة إلى معلومات، يجب تحويلها إلى تنسيق منظم. بالمقارنة مع الآلات، فإن البشر أكثر مهارة وكفاءة في قراءة واستخراج مثل هذه البيانات، لكنها تتطلب وقتًا وطاقة. هنا تبرز الحاجة إلى شخص لديه معرفة عميقة بالبيانات، مثل عالم البيانات، لإدارتها وتحليلها بشكل صحيح.
تبدو البيانات المجمعة أشبه بالتقارير وعادة ما تكون غير منطقية. يقوم علماء البيانات والخبراء بتنظيم وتفسير هذه الحقائق الأولية المختلطة لتصبح معلومات قيمة. ثم يقومون بمراجعة البيانات ذات الصلة وتصفيتها، بالإضافة الى تحليل البيانات وتقديم المعلومات. يساعدون المؤسسات والشركات على تبسيط وإدارة البيانات لحل المشكلات المعقدة باستخدام الخبرة في إدارة البيانات، النماذج التحليلية، وتحليل الأعمال.
بمجرد أن تخضع البيانات للتحليل، تصبح أكثر صلة وقيمة وموثوقية للمساعدة في اتخاذ القرار. هذه البيانات المعالجة هي منظمة، متسقة، متاحة، ذات مغزى، وقائمة على الخبرة. عندما ندمجها، نكتسب رؤى وفهمًا أعمق يمكن أن يؤدي إلى اتخاذ قرارات سليمة. نحن نطور فهمًا لأساليب حل المشكلات والرؤى من خلال تحليل البيانات والمعلومات لسياق معين، ونتعلم من الآخرين الذين يواجهون نفس المشكلات. هذا يؤدي إلى التحليلات التنبؤية.
ستساعد كل هذه البيانات والمعلومات والحكمة في الحصول على دقة أعلى في التحليلات التنبؤية. نراجع تجاربنا السابقة، نقيّم بعض التجارب في ماوقف مشابهة، ونستخدم المعلومات لوضع تنبؤ متعلم وموضوعي. كلما زادت البيانات، المعلومات، المعرفة، والحكمة المتوفرة لنا، زادت دقة توقعاتنا. في التحليلات التنبؤية، نستخدم التعلم الآلي كأداة للتحسين وتحقيق أفضل النتائج.
تستخدم أدوات التعلم الآلي الخوارزميات وتجري التحليل الإحصائي. في المقابل، التعلم العميق هو مجموعة فرعية متخصصة من التعلم الآلي المستوحى من علم الأعصاب وعمل الدماغ البشري. لديه القدرة على التعلم وأداء المهام المعقدة.
عبر الزمن، كان الأشخاص يجمعون البيانات لكنهم لم يستخدموها بالكامل. تصبح البيانات مفيدة حقًا في اتخاذ القرار فقط عندما تخضع للتحليلات، عندما تصبح ذات مغزى، وعندما تساعد في توقع نمط معين. البيانات الخام ليس لها فوائد حقيقية، لذلك، فإن التعلم الآلي والتحليلات أمران حيويان للمؤسسات لتوليد قيمة حقيقية. تكمن ضمن بياناتك إمكانية التوصل إلى فهم جديد للمؤشرات أو منظور جديد للأنماط المستقبلية، وبالتالي المساعدة في نقل أعمالنا أو مدينتنا أو بلدنا إلى اتجاهات جديدة، مما يسمح بالنمو والتطور الذي تشتد الحاجة إليه على جميع المستويات.
