التحليلات التنبؤية هي دراسة البيانات التاريخية لجعل التنبؤات المستقبلية. إنها طريقة تحليل البيانات التي تستخدم المعلومات السابقة لتحديد الأنماط وجعل التخمينات المتعلمة حول الأحداث المستقبلية.
تشرح Ilya Smirnov ، رئيسة قسم الذكاء الاصطناعي في USETECH التحليلات التنبؤية كوسيلة لتحليل البيانات لاتخاذ قرارات ناجحة في المستقبل بناءً على نتائج الأحداث الماضية. يقول سميرنوف: “من خلال تفسير البيانات ، يمكن للشركات اتخاذ قرارات من شأنها تحسين أدائها”.
تم استخدام التحليلات التنبؤية منذ حوالي الخمسينيات من القرن الماضي في القطاع العام وفي الصناعات مثل المجال الطبي ، ولكن كان لها انفجار كبير في قابلية الاستخدام في مجالات أخرى حوالي عام 1990 ، كما يقول جوش ماير ، مؤلف منظمة العفو الدولية العليا في Pluralsight.
إنه أسباب ذلك لأن تطوير الإنترنت والكمبيوتر جعل من الأسهل الحصول على كميات كبيرة من البيانات والحفاظ عليها. يقول ماير: “لذلك ، التحليلات التنبؤية ليست جديدة”. “حتى مع إطلاق GPT ونماذج اللغة الكبيرة الأخرى ، ظلت التحليلات التنبؤية دون تغيير نسبيًا منذ بدايتها.”
طحن البيانات الكبيرة
تمثل التحليلات التنبؤية تطورًا أساسيًا يتجاوز ذكاء الأعمال التقليدي (BI). بينما يخبرك BI التقليدي بما حدث في الماضي ، فإن التحليلات التنبؤية تستخدم أنماط البيانات التاريخية والخوارزميات الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي لتحديد احتمال النتائج المستقبلية.
تكمن القوة الرئيسية للتحليلات التنبؤية في قدرتها على تحويل كميات ضخمة من البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ. هذا يساعد الشركات على توقع الفرص والمخاطر قبل ظهورها.
وفقًا لروجرز جيفري ليو جون ، المؤسس المشارك ومؤسسة CTO من Datachat ، يستخدم المحللون خوارزميات خاصة ، تسمى النماذج ، للكشف عن هذه الأنماط. تسمى عملية تدريس نموذج للتعرف على هذه الأنماط من البيانات التاريخية التدريب.
بمجرد التدريب ، يمكن استخدام النموذج لإجراء تنبؤات. يقول جون: “في كثير من الأحيان ، يقوم المحللون بإنشاء نماذج متعددة واختبارها لتحديد الشخص الذي يقوم الأفضل في التقاط رؤى من البيانات”.
كيف يمكن للسلطة الفلسطين مساعدة الشركات
يقول جون إن التحليلات التنبؤية تتيح للشركات توقع الاتجاهات وتقليل المخاطر وتحسين العمليات. فيما يلي بعض الطرق الرئيسية التي تستفيد منها الشركات ، وفقًا لجون:
- تحسين اتخاذ القرار: باستخدام التحليلات التنبؤية ، يمكن للشركات الاعتماد على رؤى تعتمد على البيانات لتوجيه الخيارات الاستراتيجية.
- إدارة المخاطر: يساعد الشركات على تحديد المخاطر المحتملة وتخفيفها مسبقًا.
- تحسين التكلفة: يمكن أن يساعد في التنبؤ بالطلب على تجنب التغلب أو الفهم.
- التخصيص: يساعد على تخصيص المنتجات والخدمات والتسويق للعملاء الأفراد.
- الكفاءة التشغيلية: يمكن للشركات أيضًا استخدامها للتنبؤ بفشل المعدات وتبسيط الصيانة.
يشارك جون أيضًا بعض الأمثلة في العالم الحقيقي حيث يتم استخدام التحليلات التنبؤية بالفعل اليوم:
- اكتشاف المعاملات الاحتيالية والتنبؤ بقواعد القروض.
- التنبؤ اتجاهات المبيعات وإدارة مستويات المخزون.
- التنبؤ بتقلب العميل وتخصيص الحملات لزيادة الاحتفاظ.
- تحديد المرضى المعرضين لخطر الظروف المزمنة أو إعادة القبول.
- توقع تعطل المعدات للصيانة التنبؤية.
- تحسين طرق التسليم والتنبؤ بتقلبات الطلب.
- تخصيص تجارب المنتج ، مثل توصيات الأغاني بشأن توصيات Spotify أو توصيات الأفلام على Netflix.
يقول جون: “من خلال معالجة التحديات بشكل استباقي والاستيلاء على الفرص ، تمكن التحليلات التنبؤية للشركات من الحفاظ على المنافسة والمرونة في بيئة سريعة التغير”.
حالات استخدام السلطة الفلسطينية
يوافق Arunkumar Thirunagalingam ، مدير إدارة بيانات المؤسسات في Santander Consumer USA. ويؤكد أن التحليلات التنبؤية تبسيط العمليات ، ويقلل من التكاليف ، ويحسن تجارب العملاء ، ويعزز اتخاذ القرارات في مختلف الصناعات.
على سبيل المثال ، يقول في إدارة المخاطر ، وخاصة في التأمين والخدمات المصرفية ، وتساعد التحليلات التنبؤية في اكتشاف الاحتيال وتقييم المخاطر بشكل أكثر دقة ، مما يتيح تسعيرًا أفضل وصنع القرار.
كما أنه يساعد متاجر مثل Walmart على تحسين سلاسل التوريد من خلال التنبؤ بالطلب وإدارة المخزون. هذا يساعد على ضمان أن تتوفر المتاجر المنتجات المناسبة في الوقت المناسب.
حتى في الرعاية الصحية ، يتم استخدام النماذج التنبؤية لتحديد المرضى المعرضين للخطر ، وتحسين الموارد ، وتقليل معدلات إعادة القبول في المستشفى ، وتحسين رعاية المرضى وكفاءة التكلفة ، كما يقول Thirunagalingam.
يشارك Kaveh Vahdat ، المؤسس والرئيس في RiseOPP حالات الاستخدام المثيرة للاهتمام للتحليلات التنبؤية.
يقول في مجال التسويق الرقمي ، يمكن أن تعزز التحليلات التنبؤية بشكل كبير SEO وتسويق المحتوى من خلال التنبؤ بالاتجاهات في سلوك البحث ، وتفضيلات المستهلك ، وفعالية حملات التسويق.
يقول Vahdat: “بالنسبة للشركات ، هذا يعني فهم ليس فقط ما يفعله العملاء الآن ، ولكن ما الذي من المحتمل أن يفعلوه بعد ذلك”. “يتيح ذلك للشركات ضبط استراتيجياتها بشكل استباقي ، وتحسين محتوى الإشارات والإعلانات لتحقيق أقصى قدر من المشاركة والتحويل.”
يقول Vahdat إن التحليلات التنبؤية أمر بالغ الأهمية في صناعة الألعاب. تقوم شركته ، RiseAngle بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي لإنشاء تجارب ألعاب مخصصة. تساعد النماذج التنبؤية في التنبؤ بسلوك اللاعب ، ومساعدة مطوري الألعاب على فهم تفضيلات اللاعب ، وتوقع نقاط الانخفاض ، وتحسين استراتيجيات تسييل الدخل داخل اللعبة.
على سبيل المثال ، يقول ، إنه يمكن للتحليلات التنبؤية تحديد ميزات اللعبة الأكثر جاذبية أو من المحتمل أن يقوم المستخدمون بإجراء عمليات شراء داخل اللعبة ، مما يسمح للمطورين بتكييف التجارب التي تبقي اللاعبين مشاركين لفترات أطول.
يقول Vahdat: “في ألعاب الذكاء الاصطناعى التوليدي ، تساعد هذه التقنية في تحقيق التوازن بين تطوير محتوى جديد ، مما يضمن أن يتوافق مع اللاعبين على الأرجح ، مع تحسين نتائج الأعمال في وقت واحد مثل الاحتفاظ بالمستخدم وقيمة العمر”.
التحليلات التنبؤية و AI
التحليلات التنبؤية ، والذكاء الاصطناعي (AI) ، وحتى التعلم الآلي (ML) هي حقول مترابطة ولكنها متميزة.
يوضح جون أن الذكاء الاصطناعى هو مجال واسع يركز على إنشاء أنظمة تحاكي الذكاء البشري ، بما في ذلك صنع القرار والتعلم. يقول إن التحليلات التنبؤية هي تطبيق عملي من الذكاء الاصطناعي ، والذي يستخدم تقنيات مثل ML لتحليل البيانات التاريخية والتنبؤ بالنتائج المستقبلية.
علاوة على ذلك ، على الرغم من أن ML ، وهي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ، تبني نماذج تتعلم الأنماط من البيانات ، فإن التحليلات التنبؤية تستخدم هذه النماذج لتعزيز التنبؤات.
“التحليلات التنبؤية غالبًا ما تستخدم خوارزميات ML لتعزيز قدرات التنبؤ الخاصة بها” ، يضيف Vahdat. “يتيح التعلم الآلي نماذج تحليلات تنبؤية بالتحسن بشكل مستمر لأنها معالجة المزيد من البيانات ، مما يجعل التنبؤات أكثر دقة مع مرور الوقت.”
في الأساس ، التحليلات التنبؤية هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي التي تستفيد من ML لتحسين تنبؤاتها.
Français 
العربية 
English