تعريف تحليلات الخدمة الذاتية: أفضل الممارسات والاستراتيجيات

يحتاج قادة الأعمال إلى معلومات لاتخاذ قرارات حاسمة وتوقع التغييرات في الصناعة والسوق والاستجابة إليها. من الناحية النظرية، يجب أن تجعل مخازن البيانات الهائلة اليوم اكتساب الرؤى أسهل. لكن، يتطلب الواقع في كثير من الأحيان في الحصول على البيانات ذات الصلة طلبًا إلى موظفي تكنولوجيا المعلومات الذين يتعاملون بالفعل مع مسؤوليات مُتعددة.

تغيِّر تحليلات الخدمة الذاتية من قواعد اللعبة لرجال الأعمال من خلال استبدال المتحكمين في بوابة تذاكر تكنولوجيا المعلومات ومستخلصات البيانات وطلبات التقارير بالتكنولوجيا التي تسمح لغير الخبراء بجمع البيانات ومعالجتها وتطبيق التقنيات المُتقدمة، مثل التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI)، وإنشاء التمثيلات المرئية والتقارير الخاصة بهم. تكون النتيجة في مؤسسة يمكن لمستخدمي الأعمال من خلالها متابعة اهتماماتهم وفضولهم للكشف عن الإجابات التي يحتاجون إليها، وكل ذلك في الوقت المناسب حتى يضمن أن النتائج لا تزال ذات صلة وقابلة للتنفيذ.

ما المقصود بتحليلات الخدمة الذاتية؟

تمثل تحليلات الخدمة الذاتية تقنية تتيح للأشخاص الذين ليس لديهم تكنولوجيا معلومات أو تجربة علوم بيانات الجمع بين بيانات التشغيل والعثور على رؤى ذات صلة في الوقت المناسب. باستخدام تحليلات الخدمة الذاتية، يمكن لمستخدمي الأعمال، مثل مندوبي المبيعات والمسوقين وفِرق التصنيع، الاستفادة من قوة منصة التحليلات دون دعم من علماء البيانات أو إيجابيات تكنولوجيا المعلومات.

لتمكين تحليلات الخدمة الذاتية، تنفذ الشركة أداة تحليلا تكون غالبًا موجودة في السحابة، ثم تربطها بمستودع البيانات. في التحليلات التقليدية، كان على فِرق تكنولوجيا المعلومات غالبًا معالجة الطلبات من مستخدمي الأعمال لإنشاء مستخلصات البيانات وتنزيلها. بالمثل، في بعض الأحيان، تتحول المبيعات والتسويق إلى فِرق التحليل الذكي للأعمال أو علوم البيانات لإنتاج ملخصات أو تقارير أو تحليل. يشير جانب "الخدمة الذاتية" في تحليلات الخدمة الذاتية إلى قدرة مستخدمي الأعمال على التعامل مع كلتا المهمتين دون مساعدة. يتم توصيل البيانات مباشرةً ببرنامج التحليلات، حتى يتمكن المستخدمون من تحديد البيانات المناسبة بأنفسهم، وتتيح أدوات المنصة لهم تشغيل التحليل والتمثيلات المرئية الخاصة بهم.

باستخدام تحليلات الخدمة الذاتية، يمكن لمستخدمي الأعمال تنفيذ العديد من المهام التي كانت تتطلب خبرة محددة في السابق، بما في ذلك معالجة مجموعات البيانات وإنشاء الرؤى وتصميم لوحات المعلومات وإنشاء التمثيلات المرئية. تحتوي بعض أدوات تحليلات الخدمة الذاتية على إمكانات مُدمجة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تتنقل بسرعة عبر مجموعات بيانات كبيرة جدًا لتصل إلى الرؤى وتكشف عن الأنماط الخفية. على وجه الخصوص، أدى التكامل الأخير للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى إطلاق العنان لتأثير تحويلي على إمكانات التحليلات. من خلال التبشير بالأتمتة، يتم تمكين المستخدمين غير التقنيين في عملية الاكتشاف. ينشئ ببساطة ربط تطبيق تحليلات بمصدر ملف تعريف تلقائي للبيانات ذات الصلة—مع تخطي العديد من الخطوات لمساعدة المستخدمين في العثور على ما يبحثون عنه. في كثير من الحالات، يسمح هذا للمستخدمين بحرية الحركة في اكتشاف البيانات عندما لا يكون لديهم حتى استعلام معين في الاعتبار.

النقاط الرئيسة

• تُمكِّن تحليلات الخدمة الذاتية مستخدمي الأعمال من إنشاء التقارير والتمثيلات المرئية والتحليلات أسهل وأسرع، مما يساعدهم على الاستجابة بشكل أكثر فعالية إلى الظروف المتغيرة.
• من خلال السماح للفِرق بالوصول مباشرةً إلى البيانات والأدوات، يمكن لمستخدمي الأعمال تكرار أبحاثهم وإضافة مصادر بيانات جديدة حسب الحاجة.
• نظرًا إلى عدم الحاجة إلى تذاكر أو مساعدة، يتمتع الموظفون بحرية أكبر لمتابعة سيناريوهات "ماذا لو" ومعالجة المشكلات أو الفرص الجديدة التي تنشأ بسرعة.
• تقلل تحليلات الخدمة الذاتية العبء على موظفي تكنولوجيا المعلومات، مما يمنحهم الوقت لاستكشاف فرص مثل دمج مصادر البيانات الجديدة أو العثور على أدوات جديدة للتحليل والحوكمة.

لماذا تحليلات الخدمة الذاتية هامة؟

سواء في الإدارة المالية أو الموارد البشرية أو العمليات أو المبيعات والتسويق، يعتمد النجاح غالبًا على إنشاء رؤى واضحة حول ما يحدث ويتغير، ثم صياغة خطط الاستجابة وتنفيذها بسرعة. ما الذي يقف في طريق الإجراءات السريعة؟ في كثير من الأحيان، يجب على فِرق مجال العمل الاعتماد على أجزاء أخرى من المؤسسة لتشغيل التحليلات حتى يتمكنوا من فهم الموقف بوضوح.

تُغير التحليلات الذاتية هذا السيناريو. بدلاً من تقديم تذكرة أو إرسال بريد إلكتروني، ينتقل المستخدم إلى المنصة لتحليلات الخدمة الذاتية للوصول مباشرةً إلى مجموعات البيانات، وتحديد المعلمات، ثم استخدام الأدوات المقدمة لإنشاء رؤى قائمة على البيانات وإنشاء تمثيلات مرئية وتقارير. يتم تحميل التحليل الناتج وتنفيذه داخل الأداة نفسها بدلاً من استخدام تطبيق مثل جدول البيانات لجمع البيانات. يقلل ذلك من فُرص الأخطاء اليدوية أو عمليات حذف البيانات العرضية. يتمثل أحد التحسينات الأخرى في أن تحليلات الخدمة الذاتية تجعل من السهل تكرارها—لإيجاد معلومة بسيطة في البيانات، ثم اتباع هذه الفكرة من خلال مسارات تحليل مختلفة دون الحاجة إلى انتظار فريق تكنولوجيا المعلومات للاستجابة.

لا يلزم وجود التحليلات بشكل منفصل عن تطبيقات المؤسسة. في الواقع، أظهرت الدراسات أن استخدام التحليلات يزيد بشكل كبير عندما يمكن للمستخدمين الوصول إلى الأدوات المُضمنة مباشرةً داخل التطبيق. لماذا هذا؟ السلوك البشري البسيط: عندما يكون أسهل ويحتاج إلى خطوات أقل، يكون الناس أكثر عرضة إلى تجربته. في حالة التحليلات المُضمنة، عندما تدعم البيئة التحليلات، تختفي عوائق تصدير/استيراد البيانات لتشجيع العمل عليها فورًا—وعندما تفعل ذلك، يمكنها إنشاء المزيد من الرؤى أسرع وأكثر تكرارًا. مثال شائع على ذلك يأتي من الويب، إذ يتم غالبًا تضمين بيانات التحليلات والتقارير في مقالة أو صفحة لمنح الوصول الفوري.

11 أفضل ممارسة واستراتيجية لتحليلات الخدمة الذاتية

يتضمن تنفيذ تحليلات الخدمة الذاتية أكثر بكثير من شراء أداة مستندة إلى السحابة وتغيير الأمر "تمامًا". يتطلب تنفيذ هذا النهج بنجاح عبر المؤسسة عددًا من اعتبارات استراتيجية الأعمال والتكنولوجيا، بما في ذلك تدريب الموظفين وإنشاء معايير البيانات. فيما يلي أفضل الممارسات والاستراتيجيات الرئيسة لإدخال تحليلات الخدمة الذاتية بنجاح إلى المؤسسة.

1. تقييم احتياجاتك

قبل أن تحصل الشركة على منصة لتحليلات الخدمة الذاتية، يجب على القادة تحديد أهم العمليات القائمة على البيانات والعصف الذهني حول طريقة تحسينها من خلال إمكانات تحليلات أقوى. يجب على فِرق التشغيل إنشاء قائمة بمصادر البيانات الداخلية والخارجية التي يحتاجون إليها لدعم تلك الرؤية، إلى جانب المجالات التي قد تستفيد من مصادر البيانات الإضافية أو التقنيات الأقوى مثل التحليل والنمذجة المدعومين بالذكاء الاصطناعي. تبلغ هذه الرؤى المنصات حول التحليلات التي توفر الإمكانات اللازمة.

2. العثور على موفر المنصة المناسب

مع وجود تقييم للاحتياجات، يمكن لقادة تكنولوجيا المعلومات تقديم قائمة قصيرة من موفري منصة تحليلات البيانات. يجب أن تتشارك تكنولوجيا المعلومات مع مجموعات الأعمال التي تستخدم الأدوات لمراجعة المنتج واختياره. احجز عرضًا توضيحيًا لعرض واجهة المستخدم للموظفين ومراجعة خيارات التخصيص. تقديم الإدرة المالية: هل تتحول إلى السحابة أم تكون محليًا، وهل تتوافق بنية التكلفة مع احتياجاتك؟ أعلم الفريق الأمني والقانوني بالعملية لتقييم ميزات أمان البيانات وحوكمتها.

ابحث عن الميزات الرئيسة مثل ما يلي:

• تحميل بيانات السحب والإفلات للخدمة الذاتية وتحويل البيانات ونمذجة الأعمال.
• محركات التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لزيادة إمكانية الوصول بين المستخدمين غير المتخصصين في التكنولوجيا.
• تحليلات رسوم بيانية مُضمنة لتمثيل العلاقات والاتصالات بين كيانات البيانات مرئيًا. على سبيل المثال، هل يصبح المدير المالي لديك قادرًا على رؤية جميع تكاليف المورِّدين وعدد الموظفين الداخليين المرتبطين بمشروع عميل معين؟
• التحليلات المكانية للإجابة عن أسئلة مثل، أين يكون أثر سوء الأحوال الجوية على عمليات التسليم التي نقدمها، أو من العملاء الذين قد يستجيبون لعرض ترقية بيع محدد؟

3. البدء بالمكاسب السريعة

يمكن أن يكون تعزيز الاعتماد الواسع على منصة تحليلات الخدمة الذاتية الجديدة أحد أصعب الخطوات. نحن معتادون على عملياتنا المألوفة، مهما كانت غير كاملة. أفضل طريقة لوصول الموظفين للاستفادة الكاملة من منصتك الجديدة هي إظهار كيف تساعد كل فريق على إنجاز مهمة واحدة مُتكررة ومُستهلكة للوقت بسهولة أكبر. تتضمن الأمثلة تحليل معدلات التحويل للحملة التسويقية (التسويق) ونمو المبيعات حسب المنطقة (المبيعات) ومعدل دوران المخزون (العمليات).

4. التوسيع إلى استخدامات أكثر تقدمًا

يكمن مفتاح نجاح تحليلات الخدمة الذاتية في أن يتخذ المستخدمون خطوات تدريجية نحو تحليل أكثر تعقيدًا. تسهِّل هذه المنصات العمل مع مصادر البيانات المتعددة، وأحجام البيانات الكبيرة، والإمكانات المُتقدمة مثل التعلم الآلي. باستخدام أحد الأمثلة أعلاه، يمكن لقادة المبيعات إضافة بُعد إلى تحليل النمو من خلال استيراد بيانات الحملة التسويقية لمعرفة كيف استفادت المناطق المختلفة من دعم الحملة التسويقية—دون مخاوف النسخ/اللصق التي تأتي مع دمج البيانات يدويًا.

5. تشجيع التجريب

تأتي منصات تحليلات الخدمة الذاتية مزودة بميزات قوية تسهل على مستخدمي الأعمال الوصول إلى تحليل أعمق، مثل الاستعلامات عبر معالجة اللغة الطبيعية والتصورات التي تعمل بلمسة واحدة والنمذجة التنبؤية. لضمان استفادة الفِرق من هذه الميزات، يمكنك بإطلاق منصة الخدمة الذاتية بمجموعة عالية المستوى من الميزات، إلى جانب أمثلة حول طريقة تطبيقها في حالات استخدام محددة. يمكنك رعاية المستخدمين المتقدمين باستخدام موارد دعم مُخصصة. تأكد من فهم الموظفين أن هذه المنصة أكبر بكثير من استبدال جداول البيانات؛ ومن الناحية المثالية، يمكنهم استخدام منصة التحليلات لسير عمل التحليل بأكمله من البيانات إلى القرار. إذا ضمنت تطبيقاتك التحليلات داخل بيئاتها، فإن هذا يتغلب على عوائق اعتماد المستخدم ويمكن أن يزيد من الاستيعاب، مما يؤدي إلى تجربة أسرع وأسهل.

6. تحديد الفجوات في البيانات

عندما تصبح الفِرق أكثر دراية بالعمل في مؤسسة قائمة على التحليلات، فستحدد مصادر بيانات جديدة من شأنها تحسين النتائج، سواء عن طريق سد الفجوات أو استبدال المصادر غير المكتملة أو القديمة أو التي يصعب التعامل معها. تشجيع الفِرق على البحث عن الفجوات وتحديد تدفقات بيانات جديدة. وجود عملية للأشخاص لتوصيل احتياجاتهم في المراحل التمهيدية. يسمح هذا لمؤشرات بيانات تكنولوجيا المعلومات بتقييم مصادر البيانات الجديدة أو تقنيات التحول لسد هذه الفجوات.

7. بناء جاهزية البيانات

يشير مصطلح "جاهزية البيانات" إلى وجود بيانات دقيقة وكاملة وغير مكررة تم تنسيقها للاستخدام في تحليلات الخدمة الذاتية والأدوات الأخرى. تتمثل أكبر ميزة من تحليلات الخدمة الذاتية في أنها تتيح لمستخدمي الأعمال وغير الخبراء الآخرين الحصول على رؤى من مجموعات البيانات. على الرغم من ذلك، فإن الجانب الآخر هو أن هؤلاء المستخدمين لن يكون لديهم خبرة مديري قواعد البيانات أو علماء البيانات، لذلك؛ يجب معالجة مشكلات جاهزية البيانات مثل مشكلات التنسيق أو البيانات المفقودة قبل إتاحة البيانات لأدوات تحليلات الخدمة الذاتية. ينبغي التحقق من صحة مصادر البيانات للتأكد من دقتها وتنقيحها للوفاء بمعايير التنسيق والتعاريف. يجب أن تتضمن جاهزية البيانات تدريب المستخدمين المتقدمين في وحدات الأعمال التي تصف المشكلات المحتملة وطريقة تحديدها لموظفي تكنولوجيا المعلومات.

8. التخطيط للنمو

عند طرح تحليلات الخدمة الذاتية، يجب أن تكون البنية التحتية الرئيسة قادرة على التعامل مع الاعتماد الواسع عبر الفِرق بالإضافة إلى دعم مجموعات البيانات الواردة وإدارتها. يختلف ما هو مطلوب للتوسع بين المؤسسات بناءً على عدد المستخدمين وأنواع التحليل التي يقومون بها وحجم مجموعات البيانات وعدد المصادر التي تم تكوينها. تشمل الاعتبارات العملية الإضافية مشكلات الحوكمة وإذا كانت مصادر البيانات تحتوي على بيانات منظمة أو غير منظمة أم لا. قد تأتي البيانات المنظمة مع متطلبات مثل احتياجات مستودع البيانات المحددة التي يمكن أن تجعل التوسع أكثر تكلفة. في كثير من الحالات، تختار المؤسسات طرح تحليلات الخدمة الذاتية تدريجيًا حسب القسم بدلاً من على مستوى المؤسسة لتحقيق التوازن بين العوامل التقنية والتدريبية المشاركة في توسيع نطاق الوصول.

9. وضع معايير البيانات التنظيمية

مع اكتساب مستخدمي الأعمال خبرة في تحليلات الخدمة الذاتية، يبدأون في رؤية إمكانات أكثر إثارة، ويجب تشجيع هذه العقلية. على الجانب العملي، تحتاج فِرق تكنولوجيا المعلومات إلى تطوير المعايير التنظيمية للبيانات، بما في ذلك التنسيق واستيعاب البيانات واكتمالها وتنظيمها. إن إجبار المستخدمين على حل مشكلات حالات عدم الاتساق في عناصر مثل تنسيق التاريخ/الوقت والأرقام الهامة يخمد الحماس. بدلاً من ذلك، ضع معايير لضمان التجانس وتشجيع الفِرق على جلب مصادر رؤى جديدة.

تُسهِّل معايير البيانات ببساطة من استخدام المعلومات ومشاركتها. بالنسبة إلى موظفي تكنولوجيا المعلومات، يعني امتلاك المعايير تقليل العمل الذي يتم إنفاقه على تطبيع البيانات مع تسهيل اكتشاف أوجه الخلل في الوقت نفسه. يجب أن تركز المعايير على المستوى التنظيمي على سياسات البيانات عالية المستوى—تعريفات البيانات وعمليات التحويل وتوريد البيانات. على المستوى التشغيلي، يمكن للشركات أيضًا إعداد تنسيقات تقارير قياسية لمساعدة كل من المبدعين والقراء في معرفة ما يمكن توقعه مع منحهم حرية إنشاء تقارير مُخصصة، إذا كانت منصة الخدمة الذاتية تدعم ذلك. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد إعداد مخرجات تقارير قياسية لخوارزميات تعلم آلي معينة الفِرق على دمج هذا التحليل بسرعة أكبر في التقارير التي أنشأها المستخدم.

10. جعل أمان البيانات والخصوصية والتوافق أولوية

قد يتطلب منح المزيد من الموظفين إمكانية الوصول إلى المزيد من البيانات لتحليلات الخدمة الذاتية من المؤسسة اتخاذ خطوات لتجنب المخاطر، بدءًا من الكشف عن معلومات العملاء أو البيانات التشغيلية الحساسة. تعني متطلبات الامتثال والخصوصية مثل GDPR أو قواعد موقع البيانات الخاصة بكل بلد أن الشركات يجب أن تتحكم في اللوائح. تنطوي معالجة الأمان أيضًا على التحقق من عدم رؤية البيانات الحساسة من الأطراف الخطأ أو الكشف عنها على المواقع العامة، مما يتطلب إعداد مستويات وصول دقيقة استنادًا إلى دور المستخدم وحساسية البيانات.

11. معرفة حدود تحليلات الخدمة الذاتية

يمكن أن تكون تحليلات الخدمة الذاتية هدية للإنتاجية والإبداع، لكن ليس كل البيانات مناسبة لبيئة الخدمة الذاتية. قد تكون بعض مجموعات البيانات كبيرة جدًا بحيث يؤدي تحليلها إلى فرض ضغوط على البنية التحتية بأكملها. قد تتطلب بعض المصادر الكثير من التنقيح المُسبق دون فائدة كافية، بينما تحتوي مصادر أخرى على بيانات حساسة لا ينبغي الكشف عنها في بيئة الخدمة الذاتية. يجب على فِرق مجال العمل تحديد مجموعات البيانات غير المتاحة حاليًا الأفيد لمجموعاتها والتعاون مع تكنولوجيا المعلومات حول تكاليف إضافتها من جانب وقت الموظفين واستخدام البنية التحتية والأمان.

تعزيز أعمالك باستخدام تحليلات الخدمة الذاتية

تنفيذ أفضل ممارسات تحليلات الخدمة الذاتية أعلاه، تحتاج المؤسسات إلى منصة تعمل لكل من يعتمد على البيانات—وخاصةً المستخدمين المتقدمين، والعملاء المحتملين لوحدات الأعمال، وفِرق تكنولوجيا المعلومات، والمديرين التنفيذيين. من الناحية المثالية، توفر منصة تحليلات الخدمة الذاتية واجهة سهلة الاستخدام تتيح لمستخدمي الأعمال الاندماج، والميزات التي تدعم المشروعات المعقدة لعلماء البيانات والمستخدمين المتقدمين، وسهولة الاتصال مع بحيرات البيانات أو مستودعات البيانات، والنمذجة والرؤى باستخدام الذكاء الاصطناعي الذي يشجِّع على التجربة.

تقدم Oracle Analytics هذه المجموعة من الإمكانات لدعم تحليلات الخدمة الذاتية. يتكامل Oracle Analytics مع مستودعات البيانات مع تقديم مجموعة من الميزات التي تتيح للأشخاص الذين لديهم مجموعة واسعة من مجموعات المهارات الحصول على نتائج. توفر Oracle Analytics إمكانات جاهزة للاستخدام—بما في ذلك تحليلات الخدمة الذاتية وتحليلات التدفق الفورية ومؤثرات عرض البيانات—لسحب رؤى قابلة للتنفيذ من جميع أنواع البيانات، سواء في السحابة أو محليًا أو في بيئة هجينة.

لا تدع مخاوف الحوكمة والمعايير تبطئ من تبني تحليلات الخدمة الذاتية. إذا لم يتمكن مستخدمو الأعمال من استكشاف البيانات وتحليلها بمفردهم، فيصبح دائمًا لدى فِرق تكنولوجيا المعلومات وعلوم البيانات المثقلة بالأعباء تراكم كبير من الطلبات، وقد يصبح الموظفون مثبطين ويتخلون عن بحثهم حول رؤى أعمال جديدة.

تؤتي الأدوات التي تسهِّل استكشاف البيانات بشكل حر ومُخصص ثمارها في رؤى جديدة وفي الوقت المناسب بالإضافة إلى زيادة محو الأمية في البيانات والتطور من مجرد الإبلاغ عن "ماهية" ما يحدث في الأعمال لفهم "السبب".

الأسئلة الشائعة حول أفضل ممارسات تحليلات الخدمة الذاتية

مَن المستخدم المثالي لتحليلات الخدمة الذاتية؟

يُعد المستخدم المثالي لتحليلات الخدمة الذاتية شخص يفهم قيمة البيانات لكن ليس لديه الخبرة الفنية لإدارة مجموعات البيانات الضخمة والتحقيق فيها. في معظم الحالات، يكون هذا مستخدمًا تجاريًا، مثل شخص ما في التسويق أو المبيعات أو الإدارة المالية أو سلسلة التوريد أو التصنيع. تفهم هذه الأنواع من المستخدمين الإمكانات التي توفرها البيانات؛ يحتاجون ببساطة إلى طريقة أسهل لتحليل المعلومات لإنشاء رؤى.

كيف تختلف تحليلات الخدمة الذاتية عن التحليلات التقليدية؟

تتطلب عملية التحليلات التقليدية من مستخدم الأعمال تقديم طلب لمجموعة بيانات مع وضع هدف معين في الاعتبار. قد يوضع ذلك الطلب في قائمة انتظار تقنية المعلومات لمدة كافية لتضيع فرصة عمل. من خلال الانتقال إلى تحليلات الخدمة الذاتية، يمكن لهذا المستخدم تشغيل أداة وتحميل مجموعة بيانات وتحديد الأبعاد والمعلمات ومعالجة البيانات لمعرفة أنواع الرؤى والتمثيلات المرئية والتقارير الناتجة.

ما الفَرق بين البيانات المنظمة وغير المنظمة؟

تأتي البيانات المنظمة مع تنسيقات وتسميات محددة، مثل حقل تاريخ يحدد تنسيق YYYY-MM-DD. لا تحتوي البيانات غير المنظمة على تنسيق معين.

إليك مثال على البيانات المنظمة في نموذج تأمين طبي يحتوي على حقول محددة لرقم حساب العميل والإجراء ورموز الفوترة. من أمثلة البيانات غير المنظمة فحص التصوير بالرنين المغناطيسي، وملاحظات الطبيب على خيارات الزيارة والعلاج. يتطلب ذلك إضافة علامات وبيانات تعريف أخرى لوصف الأصل وتوفير السياق.

كيف يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحليلات الخدمة الذاتية؟

يمكن لميزات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (AI/ML) تحديد الرؤى التي قد تفوتها أنظمة التحليلات التقليدية القائمة على القواعد. تتحسن خوارزميات التعلم الآلي عند اكتشاف الأنماط لأنها تتعرض إلى مزيد من البيانات بمرور الوقت. يوفر هذا الوقت لمستخدمي الأعمال مع فتح الباب أمام الرؤى التي فاتتهم سابقًا. مع عمل أدوات التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت، يتمكن المستخدمون من طرح الأسئلة باستخدام البحث عن اللغة الطبيعية وجعل النظام يحدد مصادر البيانات المناسبة لإنشاء استجابات.

كيف يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية دعم تحليلات الخدمة الذاتية؟

تتيح معالجة اللغة الطبيعية (NLP) عند استخدامها في منصة تحليلات الخدمة الذاتية للأشخاص طرح أسئلة المحادثة وتلقي إجابات استنادًا إلى مجموعة بيانات محددة. تتكون NLP من فهم اللغة الطبيعية (NLU) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG)، وكلاهما يزيد من قابلية الاستخدام وإمكانية الوصول إلى التحليلات. باستخدام NLU، يمكن للتطبيق فهم الأسئلة المطروحة باللغة الطبيعية بدلاً من استخدام الاستعلامات الفنية. قد يكون هذا سؤالاً لموظفي الموارد البشرية، ما أهم خمسة أسباب ترك الأشخاص الشركة العام الماضي بسببها؟ أو بسؤال محترفًا في التسويق، ما الحملات الإعلانية القائمة على البحث التي حققت أعلى معدلات تحويل في الأشهر الستة الماضية؟ باستخدام NLP، يمكن للمخرجات الوصول إلى تقارير تم إنشاؤها تلقائيًا للحصول على ملخصات سهلة الفهم للرؤى والنتائج.