يمكّن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الكبيرة من استخلاص الأفكار والمعرفة من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. فهو يعمل على أتمتة عملية تحليل البيانات وجعلها أسرع وأكثر دقة وقابلية للتطوير، مما يمكّن المؤسسات من تسخير الإمكانات الكاملة لبياناتها والحصول على ميزة تنافسية. نتحدث في هذه المقالة عن مفهوم وأهمية الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة، وأبرز الطرق المستخدمة للاستفادة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الكبيرة.
مفهوم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الكبيرة
استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الكبيرة يعني تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) لتحليل مجموعات كبيرة من البيانات بالحد الأدنى من التدخل البشري. بما يتضمن: استخدام خوارزميات التعلم الآلي، نماذج التعلم العميق، اللغة الطبيعية، تقنيات معالجة القياس للكشف عن الأنماط والعلاقات داخل البيانات الضخمة يمكنها إعلام عملية صنع القرار وتحفيز الابتكار.
إذ تدرب النماذج على مجموعات البيانات، بالتالي يمكن تحديد الاتجاهات والحالات الشاذة والارتباطات التي قد يستغرق اكتشافها وقتًا طويلاً جدا عند البشر. مما يسمح لمحللي وعلماء البيانات باكتشاف الاتجاهات والحصول على نظرة ثاقبة عن سلوك المستهلكين أو مجموعات البيانات الأخرى، ويؤدي إلى اتخاذ قرارات مستنيرة واكتساب ميزة تنافسية في الصناعات الخاصة بها.
تساعد خوارزميات التعلم الآلي القوية في فهم كميات هائلة من المعلومات بسرعة ودقة والكثير من الميزات الأخرى فما هي مزايا تقنيات الذكاء الاصطناعي تحليلات البيانات الضخمة؟
أهمية الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات
أحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في تحليل البيانات عكس الطرق التقليدية التي تحتاج الجهد والوقت فهو يسرّع العملية مما يوفر رؤى في الوقت الفعلي وقدرات تنبؤية. إذ تعالج خوارزميات الذكاء الاصطناعي مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة للكشف عن الأنماط والشذوذات، كما تضمن مستوى عالٍ من الاتساق والدقة يصعب تحقيقه يدويًا. ومن الفوائد التي يوفّرها ما يلي:
- السرعة والكفاءة: يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي معالجة البيانات بشكل أسرع من البشر بكثير بالتالي اكتشاف الرؤى التي تكتسبها من تحليلاتك بشكل أسرع وأدق، مما يسهل على المؤسسات اتخاذ القرارات والتصرف بشأنها بسرعة. علاوة على ذلك، لا يستطيع البشر تذكر كل الأوامر أو صيغ المكتبة الخاصة بمكتبات تحليل البيانات بشكل كامل، في حين يساعدهم مساعد الذكاء الاصطناعي في البحث بسرعة عن تلك الأوامر واقتراح طرق بديلة للتحليل.
- التحقق من صحة الحقائق: يساعد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، في اكتشاف التناقضات في البيانات بسرعة، فإذا كانت نتائج التحليلات غير متزامنة مع التوقعات يساعد برنامج الدردشة الآلي المدعم بالذكاء الاصطناعي في التحقق من السبب. كما يمكن لبعض نماذج الذكاء الاصطناعي تسليط الضوء على الأخطاء أو المشكلات المحتملة قبل حدوثها.
- ديمقراطية البيانات: تسمح تقنيات الذكاء الاصطناعي بالوصول إلى البيانات بشكل أكثر ديمقراطية، فمن خلال استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات السماح للمستخدمين العاديين الذين لا يستخدمون البيانات بتحليل مجموعات كبيرة من البيانات واستخراج الرؤى الرئيسية بسرعة. مما يسهل على المستخدمين الأقل خبرة الوصول إلى مجموعات البيانات المعقدة دون الحاجة إلى الإلمام باللغة التقنية المرتبطة بعلم البيانات.
- إنشاء التقارير الآلية: يسمح استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي للشركات في أتمتة عملية إنشاء التقارير، بدلاً من إنشاء تقارير يدوية لكل تحليل. ممّا يضمن حصول كل الموظفين على إمكانية الوصول إلى نفس المعلومات في الوقت المناسب مهما كان موقعهم أو خلفيتهم.
لكن ما علاقة البيانات الضخمة بالذكاء الاصطناعي؟ وكيف يمكن الاستفادة منه في تحليل تلك البيانات؟
علاقة البيانات الضخمة مع الذكاء الاصطناعي
يوجد ترابط كبير بين البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي حيث توفر البيانات الكبيرة المواد الخام،ثم يعالجها الذكاء الاصطناعي ويتضّح ذلك في الخطوات التّالية:
- جمع البيانات: أي جمع كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة من مختلف المصادر كالحساسات ووسائل السوشيال ميديا وتفاعلات العملاء، التي تشكل أساس تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
- تخزين البيانات ومعالجتها: تسهل تقنيات البيانات الضخمة Hadoop وSpark تخزين ومعالجة مجموعات البيانات الضخمة لتضمن الوصول إلى البيانات وإتاحتها لخوارزميات الذكاء الاصطناعي.
- المعالجة المسبقة للبيانات: يجب تنظيف البيانات وتحويلها وهيكلتها لجعلها مناسبة لنماذج التعلم الآلي.
- نمذجة الذكاء الاصطناعي: يتم بعد ذلك تطبيق خوارزميات التعلم الآلي، قد تتضمن التعلم الخاضع للإشراف للتنبؤ، والتعلم غير الخاضع للإشراف للتعرف على الأنماط، والتعلم المعزز لاتخاذ القرار.
- التدريب والاستدلال: يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية لتعلم الأنماط والعلاقات. وبمجرد تدريبهم، يمكنهم إجراء تنبؤات أو قرارات بناءً على البيانات الجديدة الواردة في الوقت الفعلي.
- توليد الرؤى: تكشف خوارزميات الذكاء الاصطناعي عن الأنماط والحالات الشاذة والاتجاهات والتنبؤات المخفية من البيانات الكبيرة، والتي تستخدم لمختلف الأغراض من تحسين المنتجات والخدمات إلى تحسين العمليات التجارية.
خطوات استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات
يمكن لمحللي البيانات تسخير قوة أدوات الذكاء الاصطناعي للحصول على رؤى قيمة، واتخاذ قرارات مستنيرة، ودفع الابتكار والنمو باتباع الخطوات التالية:
- تحديد الأهداف: حدد أهداف مشروع تحليل البيانات بوضوح حدد الرؤى أو النتائج المحددة التي تريد تحقيقها.
- جمع البيانات وإعدادها: اجمع البيانات ذات الصلة من مختلف المصادر وتأكد أنها نظيفة وجيدة التنظيم ومناسبة للتحليل.
- تحديد تقنيات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي: حدد تقنيات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي الأكثر ملاءمة لأهدافك فكر في خوارزميات التعلم الآلي، أو نماذج التعلم العميق، أو معالجة اللغة الطبيعية، أو تقنيات رؤية الكمبيوتر بحسب طبيعة بياناتك ومتطلبات التحليل.
- نموذج التدريب والتقييم: استخدم البيانات المصنفة أو التاريخية لتدريب النماذج أو استخدم مقاييس التقييم المناسبة لتقييم أداء النموذج وكرر عملية التدريب إذا استدعى الأمر.
- استخراج الميزات: استخرج الميزات ذات الصلة من البيانات أو صمم ميزات جديدة لتعزيز القدرة التنبؤية للنموذج مما يقلل الأبعاد أو قياس الميزات أو إنشاء متغيرات جديدة.
- نشر النموذج: انشر نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة في بيئة إنتاج لتحليل البيانات الجديدة الواردة، تأكد من دمج النماذج بسلاسة مع البنية التحتية والأنظمة الحالية.
- تفسير النتائج والتحقق من صحتها: حلّل مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي وفسر النتائج، تحقق من صحتها مقابل معرفة المجال وإجراء اختبارات إحصائية أو إجراءات التحقق لضمان الدقة والموثوقية.
- التواصل وتصور الرؤى: قدم الأفكار والنتائج بشكل واضح ومفهوم باستخدام تقنيات تصور البيانات باستخدام المخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات لنقل المعلومات المعقدة بشكل فعال إلى أصحاب المصلحة.
- التحسين المستمر: راقب نماذج الذكاء الاصطناعي وحدثها بانتظام لمراعاة أنماط البيانات المتغيرة ومتطلبات العمل، واستفد من تعليقات المستخدمين وأصحاب المصلحة لتحسين التحليل.
- الاعتبارات الاخلاقية: ضع في اعتبارك الاعتبارات الأخلاقية والتحيزات المحتملة في البيانات أو نماذج الذكاء الاصطناعي لضمان الخصوصية والعدالة والشفافية في التعامل مع البيانات وتحليلها.
أبرز طرق استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليلات البيانات
يكمّل الذّكاء الاصطناعي مهام محلّل البيانات فيسهّل العملية ويوفّر الوقت والجهد، ومن أبرز طرق استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الكبيرة:
إدخال البيانات آليا من الصور
يستخدم معظم محللي البيانات برامج جداول البيانات كبرنامج Excel بشكل متكرر لإدخال البيانات، هنا يمكنهم استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة عملية إدخال البيانات من الصور عبر المسح الضوئي. هذا مفيد بشكل كبير عند ضرورة جمع كميات كبيرة من البيانات من الصور أو المستندات، إذ يساعد في إدخالها بسرعة مما يوفّر الوقت والجهد.
من أبرز الأدوات التي تساعد في ذلك ميزة “إدراج بيانات من الصورة” في Excel إذ يمكنها تحويل صور البيانات الجدولية إلى مجموعات بيانات رقمية.
تفيد هذه الميزة بشكل خاص الشركات التي تعمل في مجال الرعاية الصحية التي تحتاج معالجة كميات كبيرة من الصور كالأشعة السينية أو التصوير بالرنين المغناطيسي. إذ يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد هذه الشركات في استخراج المعلومات الهامة الموجودة في الصور وإدخالها بسرعة وبدقة.
إنشاء التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء
يفيد استخدام الذكاء الاصطناعي في كتابة التعليمات البرمجية أو تصحيح الأخطاء في عملية تحليل البيانات خاصة فيما يتعلق بالمهام المعقدة كتصور مجموعات البيانات الكبيرة وبناء نماذج التعلم الآلي. من الأدوات التي تتعامل معها البيانات الضخمة في كتابة أكواد الذكاء الاصطناعي: DataCamp Workspace AI وAnaconda Assistant وJupyter AI وGitHub Copilot.
فإذا أردت إنشاء تعليمات برمجية تستطيع استخدامها لإنشاء كتل تعليمات برمجية للتحليل، يمكنك طلب Jupyter AI من داخل بيئات البرمجة في Python أن يشغّل IPython kernel.
أما إذا كتبت بعض التعليمات البرمجية الأكثر تعقيدًا بنفسك وتواجه بعض المشاكل في شرحها في النص، تستطيع أن تطلب من الذكاء الاصطناعي التعليق على التعليمات البرمجية بدلاً منك، مما يوفّر عليك الوقت في عملية التوثيق المملة.
كما تستطيع الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في إكمال التعليمات البرمجية، فتبدأ بكتابة الوظيفة وتطلب من الذكاء الاصطناعي أن يكمل بقية التعليمات البرمجية وفق المعلومات التي ضمّنتها في تعليقك.
علاوةً على ذلك، تستطيع تلك الأدوات تصحيح الأخطاء التي قد تواجهها مما يختصر عملية البحث عن حل، فإذا كنت من مستخدمي Excel يساعدك Microsoft 365 Copilot في إنشاء الصيغ ووحدات الماكرو.
شرح التحليل والرؤى
يعتبر شرح الرؤى والتعمق في البيانات ضروريًا أحيانا ً لاستخراج رؤى تجارية حقيقية، هنا يمكن الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي للقيام بذلك. إذ يمكن استخدام أداة Tableau GPT لشرح أنَّ نقطة بيانات معينة على الرسم البياني تتصرّف بطريقة معينة وتوفر رؤى أعمق حولها.
إذ يمكنك طرح أسئلة وترى اجاباتها بما يتضمن:
لماذا انخفضت المبيعات في مارس؟ ما هو السبب المحتمل للارتفاع الكبير في عدد المستخدمين؟ ما هو أفضل ربع إيرادات لدينا لهذا العام؟
فيقوم روبوت الدردشة المدعم بالذكاء الاصطناعي بمسح مجموعات البيانات لتحديد الاتجاهات والارتباطات التي قد تزودك بإجابات على أسئلتك.
كما يمكن استخدام هذه الوظيفة لأغراض أخرى بما يتضمن: تحليل البيانات الاستكشافية عند مواجهة مجموعة بيانات أو قاعدة بيانات جديدة في مشروع تحليل البيانات.
إنشاء البيانات الاصطناعية
أحد التطبيقات المفيدة الأخرى للذكاء الاصطناعي في مجال التحليلات هو إنتاج البيانات الاصطناعية، فهو يفيد بشكل خاص لمهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات.
لكونه يمكنهم من إنشاء مجموعات بيانات التدريب وإدخالها في نماذج التعلم الآلي، إما من خلال أدوات مجانية مثل ChatGPT أو أدوات مدفوعة مثل Mostly AI أو Gretel AI.
ممّا يسهل اختبار النماذج ومعرفة كيفية أدائها مع البيانات التي تم إنشاؤها، هذا مفيد بشكل خاص عند الحاجة لمجموعات بيانات تدريبية يصعب الحصول عليها كأشكال الوسائط المختلفة بما يتضمن: الصور ومقاطع الفيديو.
كما يوجد طريقة أخرى يساعد بها الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات وهي احتساب البيانات تلقائيًا، إذ يساعد التضمين الآلي في ملء مجموعات البيانات بالقيم المفقودة أو القيم المتطرفة بشكل أسرع وأكثر دقة.
إنشاء لوحات المعلومات والتقارير
يمكن استخدام أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لإنشاء لوحات معلومات وتقارير تفاعلية مثل Tableau GPT فهي تجمع البيانات بسرعة من عدة مصادر في لوحة معلومات أو تقرير سهل الاستخدام.
لا تحتاج هذه الأداة خبرة سابقة في مجال تصور البيانات، كل ما عليك هو تحديد البيانات التي تريد تضمينها في التمثيل المرئي، ليقوم الذكاء الاصطناعي بتنسيقها تلقائيًا في مخطط أو رسم بياني سهل الاستخدام.
كما يوجد أداة أخرى لاستخدام الذكاء الاصطناعي في إنشاء مخططات جميلة وهي Midjourney AI فهي تقوم بإنشاء أفكار جذابة للوحات المعلومات ذات الصلة بتحليلك.
كيفية اختيار تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة
يعتمد اختيار تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الكبيرة على الاحتياجات والأهداف المحددة للمشروع ومن هذه التقنيات:
- التعلم الآلي: يتضمن تقنيات مختلفة كالتعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم العميق. يستخدم التعلم الخاضع للإشراف لمهام التصنيف والانحدار، مما يجعله مناسبًا للتحليلات التنبؤية باستخدام البيانات الضخمة.
- معالجة اللغات الطبيعية (NLP): تركز على التفاعل بين الكمبيوتر والبشر مفيدة في تحليل البيانات النصية غير المنظمة كتعليقات العملاء، أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، أو المقالات الإخبارية.
- الرؤية الحاسوبية: تمكن الآلات من تفسير وفهم المعلومات المرئية من العالم كالصور ومقاطع الفيديو، خاصة في مهام التعرف على الصور، واكتشاف الكائنات، والتعرف على الوجه.
- التعلم المعزز: تعتبر خوارزميات التعلم المعزز مثالية في الحالات التي يكون فيها اتخاذ القرار أمرًا هام جداً. مناسبة لتحسين الأنظمة والعمليات المعقدة، كإدارة سلسلة التوريد أو المركبات ذاتية القيادة، بالتعلم من خلال التفاعل.
- التعلم العميق: يتضمن شبكات عصبية ذات طبقات متعددة، فعال للمهام التي تتطلب دقة عالية في التعرف على الأنماط كالتعرف على الكلام أو تصنيف الصور.
الجدير بالذكر أنه أحيانا تحتاج مزيج منها لاستخراج الأفكار الأكثر قيمة من مجموعات البيانات المتنوعة.
مستقبل الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات
في الواقع تعتبر علاقة الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات وثيقة بشكل كبير، وقد يشهد مستقبل كليهما تكاملًا متزايدًا، فسوف تزداد أهمية الذكاء الاصطناعي في:
- فهم البيانات من إيجاد أنماط البيانات إلى توليد رؤى من مجموعات البيانات الكبيرة. بحيث يمكننا رؤية المزيد من التطوير في إنشاء التقارير الآلية، واستخدام البرمجة اللغوية العصبية لتمكين المطالبة بلغة طبيعية مما يجعل البيانات أكثر سهولة وفهمًا.
- كما سيصبح له قوة أكبر في مجال أمن البيانات مع نمو كمية البيانات الشخصية التي تخزنها الشركات. إذ يمكن لأدواته تحديد السلوكيات أو الأنماط المشبوهة التي قد تشير إلى نشاط ضار، مما يساعد في حماية بيانات المستخدم من مجرمي الإنترنت.
أفضل 10 أدوات لتحليل بيانات الذكاء الاصطناعي
كما أشرنا يساعد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات في الحصول على رؤى ومنها:
برنامج RapidMiner
يحتوي Rapidminer واجهة مستخدم بديهية مع منشئ إطار السحب والإفلات لتبسيط تحليل البيانات للأفراد من مختلف المهارات. كما يحتوي ميزات التكامل والتعلم الآلي تساعد الشركات في الوصول إلى البيانات وتحميلها وتحليلها، كما يمكن تحليل البيانات بمختلف أشكالها كالنصوص والصور والملفات الصوتية.
برنامج Tableau
يوفر برنامج Tableau لوحات معلومات ديناميكية وتصورًا سهلاً للبيانات، كما يمكن الاستفادة من ميزة Ask Data لطرح الاستعلامات بعبارات بسيطة والحصول على استجابات رسومية سريعة.
أداة Microsoft Azure ML
تعتمد هذه الأداة لتحليل البيانات على السحابة وتوفر ابقدرة على معالجة البيانات بمختلف أنواعها وتعقيدها، يتيح التكامل مع خدمات Azure الإضافية للشركات إنشاء حلول ذكاء اصطناعي شاملة تلبي متطلبات أعمال محددة.
برنامج KNIME
يقدم برنامج KNIME مجموعة أدوات كاملة لتحليل البيانات بما يتضمن: تخطيط السجلات وتوجيه الجهاز والتصور. كما يوفر مجموعة من متطلبات علم البيانات مع مجموعة كاملة من أدوات الذكاء الاصطناعي كالتعلم الآلي والنمذجة التنبؤية وETL وأتمتة جداول البيانات.
برنامج Google Cloud AutoML
يحتوي Google Cloud AutoML عدة مكونات تسمح بتطوير نماذج تعلم الآلة بطريقة منظمة، كما يمكن للمستخدمين إنشاء نماذج فريدة للتعلم الآلي دون خبرة كبيرة في البرمجة.
برنامج PyTorch
برنامج PyTorch هو إطار عمل شامل لإنشاء نماذج التعلم العميق، وهي مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم على مختلف المهام كمعالجة اللغة وتحديد الصور.
برنامج DataRobot
يسرع DataRobot عملية بناء النماذج من خلال إمكانات التعلم الآلي الآلية، والتي لا تحتاج تفاعل المشغل. يمكّن الشركات من العمل على مزيج من السحابات العامة أو مراكز البيانات مع توفير الإدارة لحماية أعمالهم والحفاظ عليها. كما تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي القوية على تمكين اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات وتقديم تنبؤات دقيقة.
منصة Talend
منصة Talend هي منصة شاملة تسمح بتكامل البيانات ومراقبتها وإدارتها ويمكن استخدامها لأي مصدر بيانات أو تخطيط هيكلي. بحيث تستطيع إدارة وتقييم البيانات على مختلف قنوات البيانات الضخمة بما يتضمن: Hadoop أو Spark أو Hive.
منصة H2O.ai
منصة H2O.ai هي منصة مفتوحة المصدر وداخل الذاكرة وتعلم الآلة المشترك والتحليلات التنبؤية تسمح بتصميم نماذج تعلم الآلة ونشرها. كما تتيح ميزات التعلم الآلي الآلي للمستهلكين إنشاء النماذج وتنفيذها دون الحاجة إلى مهارات كبيرة في علوم البيانات.
أداة IBM Watson Analytics
أداة IBM Watson Analytics هي خدمة قائمة على السحابة توفر استخراج بيانات قوي وتحليلات تنبؤية لمستخدمي الأعمال. يساعد المستخدمين في إيجاد الارتباطات والأنماط في بياناتهم باستخدام الرؤى الآلية وتحديد الاتجاهات. كما يمكنهم الاستفادة من فعالية خوارزميات الذكاء الاصطناعي في النمذجة التنبؤية المستهلكين لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
الخاتمة
باختصار، إن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات مستمر وسيكون أكثر شيوعًا نظراً لفوائده المتعلقة بالسرعة، والتحقق من صحة البيانات، وإضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات، والأتمتة. وعلى ما يبدو سيكون المستقبل مثيرًا مع تطوير العديد من الأدوات والتطبيقات الجديدة بما يتضمن: البرمجة، شرح النتائج، إنشاء بيانات تركيبية، صياغة لوحات المعلومات وأتمتة إدخال البيانات. ممّا يضمن أداء الأعمال بشكل جيد، ويسمح بمعالجة مهام تحليل البيانات بشكل أكثر كفاءة ودقة.
