تعتمد عملية التنبؤ على تحليل البيانات السابقة والحالية للأشياء بتسخير الأساليب العلمية والمنطقية للحكم على اتجاه التطور المستقبلي للأشياء. والتنبؤ لا يدرس الشيء نفسه فقط، بل يدرس التفاعل المتبادل بينه وبين البيئة المحيطة؛ فهي عملية قائمة على الاستقصاء والبحث والتجارب العلمية. لذا تُوفّـر التحليلات التنبئية رؤى أكثر ذكاءً وأعلى كفاءةً في مختلف مجالات حياتنا.
فمثلاً قطاع الرعاية الصحية الذي ظلّ بارزاً خلال جائحة (كوفيد19) دفع العلماء لدمج بيانات الأعراض المُبلّغ عنها ذاتياً ونمذجة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالعلامات المبكرة لـ(كوفيد19) التي يُمكن استخدامها للكشف بشكل أسرع. كما أن تسخير غرف البيانات لتحديد الأنماط باتت تتصاعد أهميتها تجارياً، فمثلاً بدأت الشركات التي تراقب الشركات البارزة بالسوق مثل أمازون تُسخّر محركات الذكاء الاصطناعي لتزويدها باقتراحات المنتجات الأكثر دقة كحَـل محتمل للعديد من المشكلات، ويشمل معالجة التحديات المستمرة بتقديم تجارب رقمية دون ملفات تعريف ارتباط الطرف الثالث.
أما خصوصية البيانات فظلّت تفرض نفسها سنوات مع توافر القوانين والقيود التي تبرز تحديات جديدة تتصل بالعملاء. فمع تلاشي الوصول إلى ملفات تعريف ارتباط الطرف الثالث تسهّل التقنيات التنبئية استخدام بيانات الطرف الأول كأساس لبناء إستراتيجيات التسويق والإعلان التي تعمل بفاعلية في عالم بات يبحث عن الخصوصية. فقد أمضت شركات عديدة حوالي عقدين من الزمن في التنصّت على إشارات البيانات في الوقت الفعلي من مزودي الطرف الثالث للتعرّف على زبائن ذوي صلة بخدماتها ومنتجاتها للوصول إليهم عبر الإعلانات الرقمية.
سيكون التكيف مع انخفاض توافر البيانات من بين أكبر التحوّلات، إدراكاً للحاجة لإنشاء منهجيات عمل مبتكَرة للبيانات، لذا تُوجّه المنشآت أنظارها نحو مصادر بديلة لزيادة استخدام بيانات الطرف الأول، ورغم أن هذه الآلية لها إيجابياتها كانسيابية الوصول إلى الإحصاءات الصديقة للخصوصية، فإن أحجام البيانات المستهدفة قد تنخفض بسبب اختلاف حجم المعلومات المستقاة من المستخدمين.
فضمان نجاح هذه المنهجية يعتمد على تحقيق مزيد بموارد أقل، فمثلاً استخدمت غوغل آلية مكّنت أدوات التنبّـؤ من تحسين الأصول الموجودة اعتماداً على بيانات التصفّح مجهولة الهويّة. لذا تُطبّق آلية التعلم الموحَّد للمجموعات عبر نمذجة الذكاء الاصطناعي لفرز المستخدمين بقطاعات مستهدفة تحقق تطلعات محددة مسبقاً، فهذه التقنيات التنبئية ترفع من حجم وقيمة بيانات الطرف الأول دون الحاجة لتعزيز روابطها بالإطارات المسوّرة. إن القدرة على مزج البيانات مع التحليلات التنبئية تُمكّن الشركات من استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتسخير حزم كبيرة من البيانات المتوافرة لديها من أجل كشف الأنماط السلوكية بحيث تُمكّن تقنيات التنبّـؤ المتقدمة من تحديد سلوك المستخدمين ورغباتهم. فمن خلال ربطها بخوادم الإعلانات أو التبادلات تعمل على تقديم إعلانات مؤثرة تُعزز فرص المبيعات وترفع رضا العملاء وترقّي ولاءهم. كما تستخدم هذه التقنيات التنبّئية في تحليل محتوى المستخدم من جانب الناشر وتُعزّز استهداف الشركات عبر تصنيف دقيـق ومُركّز على الاهتمامات حيث تُـيسّر عملية تصميم الإعلانات اعتماداً على البيانات المتوافرة. قبل تدخّـل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي طُـبّـقت التنبؤات منذ زمن بدءاً من الاستثمارات الفردية في الأسهم إلى اتخاذ قرارات الأعمال التجارية للشركات وخطط التنمية الاقتصادية الوطنية للحكومات لتعكس أهمية التنبّـؤ. إلا أن التطور السريع للذكاء الاصطناعي وانتشاره أفكاراً وحلولاً وتطبيقاً أعطى فاعلية وكفاءة أكبر لتكنولوجيا التنبؤ من حيث دقة التنبؤات وتوفير ممكّنات دعم القرار خارج التحليل الإحصائي التقليدي لجميع مناحي الحياة.
فمثلاً قطاع الرعاية الصحية الذي ظلّ بارزاً خلال جائحة (كوفيد19) دفع العلماء لدمج بيانات الأعراض المُبلّغ عنها ذاتياً ونمذجة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالعلامات المبكرة لـ(كوفيد19) التي يُمكن استخدامها للكشف بشكل أسرع. كما أن تسخير غرف البيانات لتحديد الأنماط باتت تتصاعد أهميتها تجارياً، فمثلاً بدأت الشركات التي تراقب الشركات البارزة بالسوق مثل أمازون تُسخّر محركات الذكاء الاصطناعي لتزويدها باقتراحات المنتجات الأكثر دقة كحَـل محتمل للعديد من المشكلات، ويشمل معالجة التحديات المستمرة بتقديم تجارب رقمية دون ملفات تعريف ارتباط الطرف الثالث.
أما خصوصية البيانات فظلّت تفرض نفسها سنوات مع توافر القوانين والقيود التي تبرز تحديات جديدة تتصل بالعملاء. فمع تلاشي الوصول إلى ملفات تعريف ارتباط الطرف الثالث تسهّل التقنيات التنبئية استخدام بيانات الطرف الأول كأساس لبناء إستراتيجيات التسويق والإعلان التي تعمل بفاعلية في عالم بات يبحث عن الخصوصية. فقد أمضت شركات عديدة حوالي عقدين من الزمن في التنصّت على إشارات البيانات في الوقت الفعلي من مزودي الطرف الثالث للتعرّف على زبائن ذوي صلة بخدماتها ومنتجاتها للوصول إليهم عبر الإعلانات الرقمية.
سيكون التكيف مع انخفاض توافر البيانات من بين أكبر التحوّلات، إدراكاً للحاجة لإنشاء منهجيات عمل مبتكَرة للبيانات، لذا تُوجّه المنشآت أنظارها نحو مصادر بديلة لزيادة استخدام بيانات الطرف الأول، ورغم أن هذه الآلية لها إيجابياتها كانسيابية الوصول إلى الإحصاءات الصديقة للخصوصية، فإن أحجام البيانات المستهدفة قد تنخفض بسبب اختلاف حجم المعلومات المستقاة من المستخدمين.
فضمان نجاح هذه المنهجية يعتمد على تحقيق مزيد بموارد أقل، فمثلاً استخدمت غوغل آلية مكّنت أدوات التنبّـؤ من تحسين الأصول الموجودة اعتماداً على بيانات التصفّح مجهولة الهويّة. لذا تُطبّق آلية التعلم الموحَّد للمجموعات عبر نمذجة الذكاء الاصطناعي لفرز المستخدمين بقطاعات مستهدفة تحقق تطلعات محددة مسبقاً، فهذه التقنيات التنبئية ترفع من حجم وقيمة بيانات الطرف الأول دون الحاجة لتعزيز روابطها بالإطارات المسوّرة. إن القدرة على مزج البيانات مع التحليلات التنبئية تُمكّن الشركات من استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتسخير حزم كبيرة من البيانات المتوافرة لديها من أجل كشف الأنماط السلوكية بحيث تُمكّن تقنيات التنبّـؤ المتقدمة من تحديد سلوك المستخدمين ورغباتهم. فمن خلال ربطها بخوادم الإعلانات أو التبادلات تعمل على تقديم إعلانات مؤثرة تُعزز فرص المبيعات وترفع رضا العملاء وترقّي ولاءهم. كما تستخدم هذه التقنيات التنبّئية في تحليل محتوى المستخدم من جانب الناشر وتُعزّز استهداف الشركات عبر تصنيف دقيـق ومُركّز على الاهتمامات حيث تُـيسّر عملية تصميم الإعلانات اعتماداً على البيانات المتوافرة. قبل تدخّـل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي طُـبّـقت التنبؤات منذ زمن بدءاً من الاستثمارات الفردية في الأسهم إلى اتخاذ قرارات الأعمال التجارية للشركات وخطط التنمية الاقتصادية الوطنية للحكومات لتعكس أهمية التنبّـؤ. إلا أن التطور السريع للذكاء الاصطناعي وانتشاره أفكاراً وحلولاً وتطبيقاً أعطى فاعلية وكفاءة أكبر لتكنولوجيا التنبؤ من حيث دقة التنبؤات وتوفير ممكّنات دعم القرار خارج التحليل الإحصائي التقليدي لجميع مناحي الحياة.
