تعمل البيانات الضخمة إلى جانب التحليلات التنبؤية على تغيير الطريقة التي تدير بها
الشركات تكنولوجيا المعلومات الخاصة بها. وكذلك أصبحت التحليلات التنبؤية هي المعيار
الجديد الذي تقوم الشركات من خلاله بتحسين كفاءتها التشغيلية مع تحقيق المزيد من حركة
المرور إلى منتجاتها وخدماتها وذلك إضافة إلى إنترنت الأشياء، الذي يستخدم حجمًا كبيرًا
من البيانات من الأنظمة المترابطة.
يعد أمازون أحد أكبر الأمثلة على ذلك حيث زادت التحليلات التنبؤية من مبيعات أمازون
بنسبة 30٪ تقريبًا. وهو ما قامت به أمازون من خلال دراسة نمط التسوق لعملائها وتزويدهم
باقتراحات لشراء المنتجات بناءً على تلك الأنماط التي سبق دراستها.
الأمر لا يتعلق بالأرقام، يؤدي استخدام تقنية التحليلات التنبؤية إلى جعل حياتنا آمنة
أيضًا. فالآن يمكن لشركات السيارات متابعة أداء سيارتك ومراقبتها ضد التلف وتحذيرك
وفقًا لذلك. وهو الأمر الذي يؤدي بدوره إلى إنقاذ عدد لا حصر له منالأرواح.
لماذا تُعد التحليلات التنبؤية مهمة؟
1) الإنتاجية: باستخدام التحليلات التنبؤية، لا تحتاج إلى الاعتماد على الافتراضات التقليدية. بل يمكنك الاستفادة من
بيانات الزمن الحقيقي لإنشاء نماذج أعمال ذكية تؤدي إلى زيادة الكفاءة التشغيلية.
2) التوفير: تساهم التحليلات التنبؤية في حصر أهدافك وأهداف عملك، مما يساعدك على
اتخاذ قرارات ذكية بشأن العملاء المستهدفين ونوعية الاستثمارات التي قد يقومون بها. كما
يؤدي استخدام تلك التحليلات إلى السماح لك أيضًا بتخصيص مواردك بشكل أفضل وتوفير
التكاليف.
3) إدارة المخاطر: : يتمثل دور التحليلات التنبؤية في إجراء تقييمات شاملة
للبيانات من خلال الأخذ في الاعتبار الآراء والتكهنات السائدة في السوق. وعبر اتباع هذا
النهج، يمكنك اتخاذ قرارات مستنيرة للتغلب على أي مخاطر سائدة.
4)عمليات الكشف عن الاحتيال: تتعرف المنهجيات التي تستند إليها التحليلات
التنبؤية على عمليات الاحتيال ونقاط الضعف قبل أن تؤثر على أنظمتك
كيف تؤثر التحليلات التنبؤية على المجالات المختلفة
التأمين
يمكن لشركات التأمين استخدام التحليلات التنبؤية لإجراء تقييمات المخاطر المناسبة
وبالتالي تقديم المشورة لعملائها. على سبيل المثال يمكن لأدوات التحليلات التنبؤية أن
تحدد المناطق الأكثر عرضة للسطو ويمكنها استخدام هذه المعلومات لجمع مزيد من البيانات
عن الأنماط المتعلقة بوقت الجريمة. كما يمكن أن تكون هذه المعلومات حاسمة ويمكن لشركات
التأمين تمرير هذه المعلومات إلى عملائها. بهذه الطريقة يكون الناس الذين يعيشون في تلك
المناطق أكثر استعدادًا لمواجهة أي حوادث.
السيارات
ساهمت التحليلات التنبؤية في تطوير قطاع السيارات من خلال تحقيق التوافق والتأكيد على
سلامة السائق. الآن يمكن لمستشعرات إنترنت الأشياء تقديم رؤى من شأنها أن تعطي نظرة
ثاقبة بشأن استهلاك السيارة ويمكن للسائق اتخاذ الخطوات المناسبة. بالإضافة إلى ذلك،
يمكن أن توفر أدوات التحليلات التنبؤية أيضًا بيانات حركة المرور والطرق في الزمن
الحقيقي والتي يمكن أن تؤدي بدورها إلى توفير الوقت والموارد.
الرعاية الصحية
التحليلات التنبؤية تفعل المعجزات في مجال الرعاية الصحية. على سبيل المثال يمكنها تحليل
بيانات المرضى وتذكير الأشخاص بجدولة مواعيدهم التالية أو تحديثها حول توفر الأدوية أو
طرق العلاج الجديدة. ومع ذلك، فإن الميزة الأكبر تتمثل في كيف يمكن للتحليلات التنبؤية
استخدام البيانات التراكمية للمجتمعات لغرض التنبؤ بانتشار الأمراض الشائعة وتقديم
المشورة بشأن اتخاذ الإجراءات المناسبة.
الصناعة
تتميز التحليلات التنبؤية بالقدرة على تحسين جودة المنتجات. تراقب أدوات التحليلات
التنبؤية باستمرار حالة الأجهزة من خلال مراقبة بيانات المستشعر, يوثر هذا هذا الإجراء
بشكل مباشر على جودة وكمية المنتج. بالإضافة إلى ذلك، تساعد التحليلات التنبؤية أيضًا
الشركات المصنعة على الابتكار من حيث أنواع المنتجات من خلال التنبؤ بالطلب واستخدام
بيانات سلوك العملاء وما إلى ذلك.
عمليات التحليلات التنبؤية
تتبع أدوات التحليلات التنبؤية عادةً عملية محددة مسبقًا. مكونات العمليات هي:
- • شرح الخطوط العريضة للمشروع
- • جمع البيانات
- • تحليل البيانات المجمعة
- • الإحصاء
- • نمذجة البيانات
- • النشر
- • رصد النموذج
الأدوات التنبؤية واللغة والبرامج الرائدة
لقد حققت الأدوات التنبؤية قدرًا كبيرًا من التطور. ففيما سبق كان الأفراد ذوي المهارات
المتقدمة فقط هم القادرين على نشر مثل هذه الأدوات. أما اليوم، لا يقتصر استخدام هذه
الأدوات على محترفي تكنولوجيا المعلومات المتقدمين. مع مستوى أكبر من الاعتمادية
وإمكانية الوصول، تأتي هذه الأدوات الآن مع سهولة استيعاب البيانات وتزويد المستخدم
برسومات وواجهات بصرية غنية بالمعلومات. وتم اقتراح لغة توصيف النموذج التنبؤي (PMML)
كلغة قياسية لإنشاء نماذج تنبؤية. فهي لغة قائمة على لغة الترميز القابلة للامتداد (
(XML. تم سرد عدد قليل من برامج التحليلات التنبؤية الرائدة أدناه:
- • Sisense
- • Microsoft R Open
- • Microsoft Azure Machine Learning Studio
- • Minitab
- • Wolfram Mathematica
- • SAS Advanced Analytics
- • Anaconda Enterprise
- • TIBCO Statistica
- • TIBCO Spotfire
- • RapidMiner Studio
- • KNIME Analytics Platform
- • DataRobot
- • Dataiku DSS
- • FICO Predictive Analytics
- • GoodData
- • Buxton Analytics Platform
- • Funnel Science
- • Salford Systems SPM
التعقيب الأخير
الشركات بعملياتها وتقديم الخدمات لعملائها. نحن نعيش في عصر التقنيات الذكية مثل الذكاء
الاصطناعي (Artificial Intelligence) والتعلم الآلي (Machine learning) وسلسلة الكتل
(Blockchains) وما إلى ذلك، ومع تقدم هذه التقنيات، سوف تتقدم التحليلات التنبؤية
بدورها. أما فوائد التغيير التي نراها نتيجة للتحليلات التنبؤية ستزيد أضعافًا متعددة
وستكون الفوائد أكثر كفاءة تشغيلية وستوفر مزايا مباشرة للعملاء.