تحليل البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي في 5 خطوات

تحليل البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي

أدي التحول الرقمي إلى انفجار هائل في حجم البيانات وظهور ما يعرف بالبيانات الضخمة والتي تعمل على إحداث ثورة في الاعمال، وحتى يتم استغلال هذا الكم الهائل من البيانات يتم الاعتماد على الذكاء الاصطناعي ويتم تحليل البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي. حيث أصبحت السمة الغالبة على الكثير من المنظمات الحديثة استخدامها للتكنولوجيا وهذا من أجل تسيير الاعمال ومعالجة البيانات. وانطلاقا من حرصنا على مساعدة الباحثين عمدنا في هذا المقال على تسليط الضوء على تحليل البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

تعريف تحليل البيانات الضخمة

عرف تحليل البيانات الضخمة بانه استخدام تقنيات لفحص ومعالجة كميات هائلة من البيانات للكشف عن اتجاهات وعلاقات التي تساعد على فهم الأنشطة والوظائف وإجراء تنبؤات واتخاذ قرارات بناء على النتائج المتحصل عليها، كما عرفت أيضا بأنها عملية الفحص والتصفية والتحويل ونمذجة البيانات الضخمة لكشف وإيصال المعلومات المفيدة والوصول إلى الاستنتاجات ودعم اتخاذ القرار.

تعريف الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو نظام حاسوب له القدرة على تقليد السلوك البشري والذكاء لأداء المهام، وفى تعريف آخر للذكاء الاصطناعي يشير الى الآلات التي تقوم بمهام تتطلب نوعا من الذكاء، والتي تشير عادة الى التعلم والمعرفة والاستشعار والتفكير وإنشاء وتحقيق الأهداف وتوليد وفهم اللغة.

الأساليب المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة

أن تحليل البيانات الضخمة يحتاج الى تطبيقات وأدوات وبرمجيات معقدة، وهذا وتتضمن تحليلات البيانات عادة القيام بتنفيذ عدة عمليات من اجل تحقيق استفادة أكبر من البيانات المستخدمة، والمتمثلة في:

1. إدارة البيانات: عملية الحصول على البيانات وتنظميها والتحقق من صحتها وتأمينها ومعالجتها لضمان إمكانية الوصول إلى البيانات المطلوبة والموثوقة.
2. التنقيب عن البيانات: فحص البيانات لاكتشاف الأنماط وإقامة العلاقات مثل الروابط والتسلسلات والارتباطات بين عدة احداث.
3. التحليلات التنبؤية: التحليلات التي تهدف إلى التنبؤ بالنتائج المستقبلية لمجموعة من إدخالات البيانات، وتتضمن هذه التحليلات عادة تقنيات الخوارزميات الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي.
4. تحليلات النص: تحليل البيانات النصية عن طريق التمشيط من خلال نصوص من مواقع الويب ورسائل البريد الالكتروني والكتب والمستندات، ووسائل التواصل الاجتماعي وغيرها من المصادر النصية للحصول على رؤي مفيدة للمستخدم بمساعدة التعلم الآلي وتكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية.

تعرف إلى أنواع تحليل البيانات الضخمة والكبيرة.

آلية عمل تحليل البيانات الضخمة

في أغلب الأحيان تستخدم الشركات منصات التخزين كمحطة أولية لتخزين البيانات الضخمة قبل نقلها لقاعدة البيانات التحليلية، ويتم تحليلها بواسطة برامج وتلك البرامج تمتلك أدوات من أهمها:

1. أدوات التنقيب عن البيانات: تقوم هذه الأدوات بتنقيح البيانات والبحث عن جميع أصناف وانماط البيانات.
2. أدوات التحليل التنبؤي: تعتمد هذه الأدوات على الذكاء الاصطناعي في بناء النماذج الاحتمال والتنبؤ بالتطورات المستقبلية، وبسلوك وحركة العملاء المتعلقة بآرائهم ومتطلباتهم.
3. التعلم الآلي: يعمل على تحليل كميات كبيرة من البيانات بالاعتماد على الخوارزميات المتقدمة.

فروع الذكاء الاصطناعي

أن تحليل البيانات الضخمة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ضروري في كثير مناحي الحياة وللذكاء الاصطناعي عدة أفرع وهي كالتالي:

1. التعلم الآلي: وهو أحد فروع الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على بناء التطبيقات التي تتعلم من البيانات وتتحسن دقتها بمرور الوقت دون أن يتم برمجتها للقيام بذلك.
2. التعلم العميق: وهو عبارة عن نماذج حسابية تتكون من طبقات معالجة متعددة لتعلم تمثيل البيانات يمكن لأنظمة التعلم العميق تعلم هياكل البيانات الكبيرة باستخدام الخوارزميات للتأثير على الآلات للتفاعل مع التمثيلات.
3. معالجة اللغة الطبيعية: تمكن هذه التقنية أجهزة الحاسوب من معالجة اللغة البشرية وفهمها واستخدامها، وأكثر مظاهرها وضوحا هي تقنية التعرف على الصوت والبرمجيات.
4. أتمتة العلميات الروبوتية: أتمته العلميات الآلية هي التكنولوجيا التي تسمح لأي شخص بتكوين برامج الحاسوب، أو الروبوت لمحاكاة ودمج تصرفات الانسان داخل الأنظمة الرقمية لتنفيذ العمليات.

أهم تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة لتحليل البيانات الضخمة

من أهم التقنيات المستخدمة في تحليل البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي كما يلي:

1. تطبيق GL.AI: ويعتمد هذا التطبيق على المعرفة والتفكير والخبرة وخوارزميات التدريب باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحميل وفحص وتحليل المستندات والمعاملات وهو يقوم باكتشاف الاختلافات والحالات الشاذة، وكلما زاد استخدم التطبيق أصبح أكثر ذكاء، ويستطيع هذا التطبيق القدرة على تحليل كميات هائلة من البيانات وعدم اقتصاره على أخذ العينات.
2. منصة Halo: وتلك المنصة عبارة عن أداة لتحليل البيانات وهي تقوم بالتحقق من ملايين الإدخالات في لحظة زمنية مع وضع علامة على أي استثناءات على الفور، ففي المرحلة الأولي يتم استخراج وتحديث بيانات العميل وإدخالها في المنصة ثم تقوم المنصة باكتشاف الأنماط والاتجاهات، بعدها يتم تخزين البيانات في الخادم بشكل آمن، تعمل على تحسين جودة الاختبار.
3. منصة connect: هي عبارة عن أداة للعمل المشترك وتتميز بالسرعة وتوفير الأمان للمعلومات على شبكة الانترنت وهي عبارة عن لوحة قيادة للاستخدام العميل.

أهمية تحليل البيانات الضخمة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي

للذكاء الاصطناعي أهمية كبيرة في تحليل البيانات تتمثل فيما يلي:

1. تسليط الضوء على مجالات المخاطر، واكتشاف الاحتيال في وقت الفعلي.
2. زيادة حجم العينات والانتقال من اخذ العينات الإحصائية الى مراجعة المعاملات.
3. رؤي قيمة ونجاح وإعداد تقارير دقيقة وصادقة.
4. تحديد الاتجاهات والقيم المتطرفة والبيانات المفقودة
5. إجراء المزيد من الدراسات من قبل الباحثين في ظل تحليلات البيانات الضخمة.

الخاتمة

في نهاية المقال يلاحظ ان تحليل البيانات الضخمة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي زاد من دقة النتائج، كام انه ساهم في تطوير البرامج الذكية وجعلها أكثر ذكاء، لذا يبدو أن المستقبل مشرق للباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي وهذا يعزز البحث بشكل كبير في شتى المجالات. كما انه يساعد في كثير من التحديات.

مرجعية المقال

الوافي، شهر زاد، بوبعاية، نصيرة. (2021). تحليل البيانات الضخمة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في مهنة التدقيق دراسة حالة شركة. جامعة قسنطينة مخبر الدراسات والبحوث التسويقية.349-368.