نبرد متخصصان و ماشین در زمین تحلیل داده

عصر تراکنش ۸۶، علی گل‌زاده، مدیرعامل داتا / مدت‌هاست که در محافل مختلف بحث ارزشمندی داده‌ها برای سازمان‌ها داغ است. اما اگر سازمان قادر به استخراج بینش از داده‌ها نباشد، داشتن داده چندان ارزشی ندارد و مزیتی برای آن کسب‌وکار ایجاد نخواهد کرد. ناتوانی در جمع‌آوری دانش از داده‌ها، بسیاری از کسب‌وکارها را گرفتار پیدا کردن روشی برای استفاده مؤثر از داده‌ها کرده است. اساساً سازمان‌ها برای شکوفا کردن ظرفیت‌های داده‌ها و انتفاع از آنها به مداخله متخصصان داده نیاز دارند؛ با این حال، به نظر می‌رسد با فناوری «تجزیه‌وتحلیل افزوده» ماجرا کمی متفاوت باشد.

تجزیه‌وتحلیل افزوده فرایندی است که در آن داده به‌صورت خودکار از منابع داده‌ای جمع‌آوری و تمیز می‌شود و با روش‌های عاری از سوگیری تحلیل شده و در ادامه به کمک پردازش زبان طبیعی (NLP) گزارش‌هایی ایجاد و به مخاطب منتقل می‌شود. به لطف یادگیری ماشین، تجزیه‌وتحلیل‌های افزوده بدون کمک گرفتن از متخصصان داده، به جست‌وجوی الگوها یا بینش‌های ارزشمند دیگر در دل داده‌ها می‌پردازد. باید به این نکته توجه کرد که حتی با فراگیری تجزیه‌وتحلیل افزوده و انطباق سازمان‌ها با آن باز هم تقاضا برای تحلیلگران داده زیاد خواهد بود. همان‌طور که از نام این فناوری برمی‌آید، این برنامه مبتنی بر هوش مصنوعی، با خودکارسازی بسیاری از کارهای تکراری مانند جمع‌آوری و آماده‌سازی داده، به انسان کمک می‌کند و به تحلیلگران داده این فرصت را می‌دهد که وقتشان را صرف اقدامات خلاقانه‌تر و راهبردی‌تر، مانند طرح سؤالات کسب‌وکاری بهتر و یافتن منابع داده‌ای نوآورانه کنند. مهم‌ترین بخش‌های این فناوری در ادامه توضیح داده می‌شوند:

• جمع‌آوری و آماده‌سازی داده: به لطف توانایی‌های بالقوه هوش مصنوعی، با خودکارسازی امور، فرایند جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها از منابع مختلف بسیار ساده‌تر می‌شود. به کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی، حالا امکان بررسی دقیق مجموعه‌های عظیم داده به منظور اطمینان پیدا کردن از عاری بودن از خطاها و ناپیوستگی‌ها و همچنین شناسایی ویژگی‌های خاص درون داده‌هایی مانند داده‌های شخصی فراهم شده است.

• کشف و مصورسازی داده‌: به‌کارگیری الگوریتم‌های پیچیده برای تحلیل و مصورسازی، به بهبود فرایندهای کشف، استخراج و نمایش داده‌ها کمک می‌کند. روش‌های هوش مصنوعی، ازجمله خوشه‌بندی و کشف ناهنجاری‌ها، به شناسایی الگوها و ناهنجاری‌های نهفته در دل داده‌ها کمک می‌کند. ابزارهای مصورسازی مبتنی بر هوش مصنوعی، امکان ایجاد تصاویر تعاملی و کاربرپسند را فراهم می‌کنند و درنتیجه، کاربر می‌تواند مجموعه‌داده‌های پیچیده را به شکل بسیار مؤثرتری بررسی کرده و به تبع آن اقدامات عملی مناسب‌تری را طرح‌ریزی کند.

• یادگیری ماشین و تحلیل‌های آماری: یادگیری ماشین یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که فرایند ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را خودکارسازی می‌کند. این فناوری کمک می‌کند که مدل‌ها از داده‌های تاریخی موجود یاد بگیرند، الگوها را تشخیص دهند و با کمترین دخالت انسانی پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند. ابزارهای تجزیه‌وتحلیل افزوده، قابلیت‌های یادگیری ماشین خودکار (AutoML) را فعال می‌کنند و بدون نیاز به آموزش‌های اضافی، خلق مدل‌های شخصی‌سازی‌شده یادگیری ماشین را آسان‌تر می‌کنند.

• پردازش زبان طبیعی (NLP) و تولید زبان طبیعی: (NLG) پردازش زبان طبیعی در تحلیل‌های داده‌ای نقشی چندوجهی دارد: ابهامات زبانی را رفع، داده‌ها را ساختاربندی و ارتباط میان کاربران و کامپیوترها را برای اموری مانند خواندن، تشخیص و تحلیل‌ها تسهیل می‌کند. درنتیجه، ارائه پاسخ‌های فوری و منسجم از طریق تولید زبان طبیعی ممکن می‌شود. افزون بر این، پردازش زبان طبیعی با استخراج حقایق و ارتباطات حیاتی و خلاصه‌سازی حجم انبوهی از داده‌های متنی و تحلیل کردن آنها، از اقدامات پشتیبانی می‌کند. تولید زبان طبیعی نیز با قدرتمند کردن ابزارهای تحلیلی که امکان ارائه پاسخ‌های قابل درک و تولید گزارش به زبان انسانی را فراهم می‌آورد، این قابلیت‌ها را تکمیل می‌کند.

مزایای تجزیه‌وتحلیل افزوده:

• وقت متخصصان داده برای تمرکز بر موضوعات استراتژیک و موضوعات خاص آزادتر می‌شود؛
• از آنجا که ماشین‌ها توانایی تحلیل بهینه تعداد بی‌شماری از منابع داده‌ای و ترکیب آنها را دارند، امکان تحلیل‌های عمیق‌تر فراهم می‌شود؛
• با ساده کردن کار تحلیل داده، استفاده از آن برای رسیدن به بینش‌های عملی میسر می‌شود؛
• تعداد بیشتری از نیروهای سازمان بر داده متمرکز می‌شوند و با استفاده روزمره از داده‌ها، استفاده از این سرمایه ارزشمند از انحصار متخصصان داده خارج می‌شود؛
• آماده‌سازی داده با سرعت بیشتری انجام می‌شود و تحلیل و مصورسازی داده نیز به شکلی مؤثرتر پیش می‌رود؛
• به کشف بینش‌هایی فراتر از تصور کاربر می‌انجامد؛
• با نمایش خودکار بینش‌ها، ارائه توصیه‌ها و توانمندسازی همه کاربران برای تعامل با داده‌هایشان، سواد داده ارتقا پیدا می‌کند.