ما هي اتجاهات تحليل البيانات التي يجب أن نتوقعها في المستقبل؟
تعمل التطورات التكنولوجية باستمرار على تغيير الطريقة التي يعمل بها عالمنا، وتحليل البيانات ليس استثناءً. بالنسبة للكثيرين، تشير تحليلات البيانات بالفعل إلى الطريق إلى المستقبل، وتتطور وتتكيف باستمرار لتظل ذات صلة. ونتيجة لذلك، فإن مستقبل تحليلات البيانات مليء بالإمكانيات، والتي لا يمكننا أن نتخيل الكثير منها بعد. في هذه المقالة، سنناقش 12 اتجاهًا لتحليل البيانات لا تزال في مهدها الآن ولكن من المتوقع أن تصبح ممارسات منتظمة في المستقبل القريب.
12 اتجاهات تحليل البيانات التي نتطلع إليها
1. الأتمتة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي
في الوقت الحاضر، يتم إعداد عدد كبير من جداول البيانات المستخدمة لأغراض تحليل البيانات يدويًا. يمكن أن يؤدي ذلك إلى العديد من الأخطاء التي يمكن أن تؤثر سلبًا على جودة العملية الشاملة وتكلف الشركات ملايين الدولارات. ومن خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام، مثل تنظيف البيانات ومراقبة الجودة وما إلى ذلك، يمكننا ترك هذه المشكلات في الماضي وزيادة جودة ودقة تحليلات البيانات. ناهيك عن أن الموظفين سيكونون قادرين على تخصيص ساعات العمل هذه لتعزيز الأهداف التنظيمية الأخرى.
2. التحليلات التنبؤية المتقدمة
يعد التحليل التنبؤي أقل من اتجاه تحليل البيانات المستقبلي وأكثر من ممارسة حالية. ومع ذلك، مع استمرار نمو قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ستتزايد أيضًا القوة التنبؤية ودقة تحليلات البيانات. لن تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة قادرة على تحليل مجموعات هائلة من البيانات فحسب، بل ستتمكن أيضًا من توقع اتجاهات التعلم وتحديد التحديات المحتملة والتوصية بحلول مخصصة اعتمادًا على طبيعة كل مشكلة.
3. التعرف على المشاعر
سيتضمن التقدم الرائع في تحليل بيانات التعليم الإلكتروني القدرة على الاستفادة من تقنيات التعرف على المشاعر. من خلال كاميرا المتعلم، سيصبح من الممكن تحليل تعابير الوجه ونبرة الصوت وغيرها من المؤشرات على الصحة العاطفية. ستوفر هذه الميزة لمحترفي التعليم الإلكتروني معلومات قيمة حول تأثير دوراتهم على المتعلمين، بالإضافة إلى اقتراح تعديلات شخصية لتعزيز مشاركة المتعلم ورضاه بشكل فعال.
4. التعلم التكيفي والتخصيص
هناك اتجاه آخر نتطلع إليه وهو التخصيص الديناميكي لمحتوى التعليم الإلكتروني. أثناء تنقل المتعلمين في الدورة التعليمية، ستعمل أنظمة التعلم التكيفية وفقًا لذلك لتوفير التخصيص المستمر من خلال ضبط المحتوى والتقييمات والأنشطة والتنسيقات لتتناسب بشكل أفضل مع الاحتياجات المتطورة والفريدة لكل مشارك. سيؤدي ذلك إلى زيادة جودة تجربة التعلم بشكل كبير ومساعدة المستخدمين على اكتساب معرفة جديدة بسرعة وفعالية أكبر.
5. دمج AR/VR
ومن المتوقع أيضًا أن تصبح تقنيات الواقع المعزز والافتراضي جزءًا من عملية تحليل البيانات في المستقبل. على وجه التحديد، إذا كانت التطورات التكنولوجية تجعل استخدام تجربة معدات التعلم الغامرة أكثر سهولة للمتعلمين، فإن متخصصي التعلم الإلكتروني بحاجة إلى تحليل البيانات التي سيتم إنشاؤها منها. من خلال هذا الإجراء، سيحصل المعلمون والمنظمات على فهم أعمق لكيفية تفاعل المتعلمين مع المحتوى في البيئات الافتراضية.
6. التحليلات وإعداد التقارير المعززة
إن تحليل البيانات شيء، ولكن استخلاص استنتاجات قيمة من شأنها أن تقدم مساهمة ذات معنى لمؤسستك هو شيء آخر. في المستقبل، لن تقوم أدوات تحليل البيانات بتحليل البيانات بنجاح فحسب، بل ستستخدم أيضًا الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتوليد رؤى واقتراح حلول للمشكلات الحالية وإنشاء تصورات من أنواع مختلفة وإجراء تنبؤات، من بين أمور أخرى. لن يؤدي هذا إلى تبسيط عملية تحليل البيانات فحسب، بل سيجعلها أيضًا أكثر سهولة في الوصول إليها واستخدامها للمحترفين خارج مجال تحليل البيانات.
7. تحليل البيانات في الوقت الحقيقي
العديد من الاتجاهات التي وصفناها سابقًا، مثل التعلم المخصص والتكيفي، لا يمكن أن تعمل إلا من خلال تحليل البيانات المتقدم في الوقت الفعلي. عندما تستفيد المؤسسات من التقنيات التي تسمح بتحليل المعلومات بمجرد إنشائها، يمكنها تحسين رحلة التعلم بطرق مختلفة. يتضمن بعضها – على سبيل المثال لا الحصر – ردود الفعل الفورية للمتعلمين، ومسارات التعلم الشخصية، والتحديد الاستباقي للمتعلمين الذين يواجهون صعوبات، وتعزيز عملية اتخاذ القرار للمدرسين.
8. الربط البيني وإنترنت الأشياء
يكتسب الاتصال البيني أهمية متزايدة عندما يتعلق الأمر بتحليل البيانات، حيث أصبح المزيد والمزيد من الأجهزة الآن قادرة على إنتاج البيانات. في التعليم الإلكتروني على وجه الخصوص، يمكن للمدرسين جمع المعلومات ليس فقط من الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر ولكن أيضًا من الساعات الذكية ومعدات الواقع الافتراضي والمزيد. ويشار إلى هذه الشبكة المتوسعة من الأجهزة والأنظمة المترابطة التي يمكنها جمع البيانات باسم إنترنت الأشياء، ومن المتوقع أن تنمو بشكل كبير في السنوات القادمة.
9. التطوير المهني للمدربين
من الاستخدامات الشائعة لتحليلات البيانات مساعدة المتعلمين على تطوير مهاراتهم الأكاديمية والمهنية. وفي المستقبل، ستكون البيانات التي سيتم جمعها من منصات التعلم والمتعلمين مفيدة أيضًا لتسليط الضوء على طرق مساعدة المعلمين على التطور. وبطريقة مماثلة لجمهورهم، سيتمكن المعلمون من تحديد نقاط القوة والضعف لديهم وتلقي توصيات للتحسين، أي فرص التدريب. وبهذه الطريقة، يمكن تحسين استراتيجيات التدريس والتصميم التعليمي الشامل.
10. منصات التحليلات التعاونية
ستزداد دقة تحليل البيانات في السنوات القادمة حيث أصبحت منصات التحليلات التعاونية أكثر ارتباطًا وأكثر شعبية بين المؤسسات. وستعمل هذه الشبكات على تسهيل التعاون العالمي بين الشركات والمؤسسات التعليمية، ومساعدتها على تبادل الأفكار وأفضل الممارسات واستراتيجيات التعلم الإلكتروني. سيؤدي هذا إلى تعزيز فعالية دورات التعلم الإلكتروني بشكل كبير من خلال السماح بالوصول إلى عدد لا يحصى من مصادر البيانات والرؤى حول العالم.
11. ديمقراطية البيانات
مع ازدياد ذكاء تحليل البيانات، فإن الاتجاه الذي سنلاحظه هو إضفاء الطابع الديمقراطي على أدوات تحليل البيانات. على وجه التحديد، ستصبح العديد من المهام الأكثر تعقيدًا لتحليل البيانات مؤتمتة في الغالب بمساعدة الذكاء الاصطناعي أو مبسطة من خلال تضمين واجهات بديهية أو أدوات ذكاء الأعمال ذاتية الخدمة. ونتيجة لذلك، سيتمكن المستخدمون غير التقنيين من الاستفادة من فوائد تحليل البيانات دون الاضطرار بالضرورة إلى طلب الدعم من متخصصي البيانات.
12. الوظائف الناشئة
ربما جعلت النقطة السابقة الأمر يبدو كما لو أن مهنة متخصصي البيانات في خطر، لكن هذا بعيد عن الحقيقة. في الواقع، مع نمو مجال تحليل البيانات، ستظهر المزيد من المهن ذات الصلة. بعض المهن التي يمكننا القول إنها تظهر بالفعل مسارًا واعدًا أكثر هي علماء البيانات، ومهندسي التعلم الآلي، ومحللي تحيز الخوارزميات، ومهندسي الخصوصية، ومدربي الذكاء الاصطناعي، ومهندسي بيانات إنترنت الأشياء، والمزيد.
خاتمة
يحمل المستقبل العديد من اتجاهات تحليل البيانات المثيرة لنا جميعًا لاستكشافها والاستفادة منها لتحقيق أهدافنا. ولكن لا يمكننا أن ننسى أنه عندما يتعلق الأمر بالبيانات، يتعين علينا اتخاذ التدابير اللازمة للتعامل مع اعتبارات الخصوصية والأخلاق. سيتعين على الشركات والمؤسسات التي تستخدم البيانات اتباع إرشادات واضحة تضمن الاستخدام المسؤول والشفافية وحماية المعلومات الحساسة. من المؤكد أن اللائحة العامة لحماية البيانات ستصبح جزءًا رئيسيًا من تحليلات البيانات في المستقبل، مما يمنحنا القدرة على الاستمتاع بفوائدها التي لا تعد ولا تحصى دون التضحية بخصوصيتنا.
اكتشاف المزيد من مجلة حامل المسك
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
