يضطلع محلل النظم بدور أساسي في تحليل وتصميم النظم، ويتمتع بقدرة فريدة على التعلم والتطبيق الفعّال لأحدث التكنولوجيا. تُعتبر علاقة محلل النظم مع العميل أو المستخدم النهائي أساسية لنجاح مشروع نظام المعلومات، وقد شهدت هذه العلاقة تطورًا ملحوظًا مع مرور الوقت وتطور أساليب وأدوات محللي النظم. استفاد محللو النظم من تطوير هذه العلاقة ليشمل مشاركة العميل في مراحل تطوير النظام، بما في ذلك استغلال تجربة المستخدم لتحقيق تفاعل ديناميكي وجذاب بين المستخدم والنظام. ومع انتشار وتسلّط تطبيقات الذكاء الاصطناعي على بيئة الأعمال، أصبح من الضروري لمحللي النظم استخدام هذا المجال الضخم من المعرفة. في هذا المقال، سنستعرض أهم الأدوات التي تُساعد محللي النظم على استنباط متطلبات المستخدم بشكل دقيق وواضح دون ارتباك أو سوء فهم.
تحليل وتصميم النظم
هو عملية دراسة وتحليل نظم المعلومات الحالية أو المقترحة، وتطوير تصورات محددة وتصميمات تفصيلية للنظم الجديدة أو لتحسين النظم الحالية، بما يشمل هياكل البيانات، وعمليات المعالجة، والتفاعلات البشرية والآلية، والتكنولوجيا المستخدمة.
استنباط متطلبات العميل
هو عملية تحديد وفهم واستخلاص الاحتياجات والمتطلبات التي يجب توفيرها في النظام المعلوماتي من قِبَل العميل أو المستخدم النهائي، بما يشمل الميزات المطلوبة، والوظائف المرجوة، والقيود المحتملة، والتوقعات الأساسية لأداء النظام.
الأدوات التقليدية لاستنباط المتطلبات
هذه الأدوات التقليدية تعتمد على التفاعل المباشر مع العملاء والمستخدمين لجمع المعلومات اللازمة لتحديد متطلبات النظام وضمان تلبيتها بشكل صحيح. هناك عدة أدوات تقليدية يستخدمها محللو النظم لاستنباط متطلبات العميل لبناء أنظمة معلومات حاسوبية، ومن بين هذه الأدوات:
المقابلات Interviews: هذه الأداة تتضمن إجراء مقابلات مباشرة مع العملاء والمستخدمين المحتملين لفهم احتياجاتهم ومتطلباتهم.
الاستبيانات Questionnaires: يتم توزيع استبيانات على العملاء والمستخدمين لجمع المعلومات حول متطلباتهم وتفضيلاتهم بشأن النظام المقترح.
ورش العمل Workshops: يتم تنظيم جلسات ورش العمل التفاعلية مع العملاء وفرق العمل الداخلية لتحليل الحالة الحالية واستنباط متطلبات النظام المستقبلي.
الملاحظة Observation: يقوم محللو النظم بمراقبة وتوثيق عمليات وأنشطة المستخدمين في بيئتهم الطبيعية لفهم كيفية استخدامهم للنظام الحالي وتحديد المشاكل والتحسينات المحتملة.
النماذج التجريبية Prototyping: يقوم محللو النظم ببناء نماذج أولية أو نماذج تفاعلية للنظام المقترح وعرضها على العملاء والمستخدمين لجمع ملاحظاتهم وتوضيح متطلباتهم بشكل أفضل.
تحليل المستندات Document Analysis : يتم تحليل المستندات المتاحة مثل التقارير والوثائق التنظيمية لفهم متطلبات النظام والعمليات الحالية.
حالات الاستخدام الرسومية Use Case Diagrams: يتم استخدام رسومات الحالة الاستخدامية لتصور وتوثيق سيناريوهات استخدام النظام ومتطلبات العميل بشكل مفصل.
الأدوات التكنولوجية لاستنباط المتطلبات
إلى جانب الأدوات التقليدية، هناك مجموعة متنوعة من الأدوات الحديثة التي يمكن استخدامها في استنباط متطلبات العميل لبناء أنظمة معلومات حاسوبية، هذه الأدوات الحديثة تساعد في جعل عملية استنباط متطلبات العميل أكثر فعالية ودقة، مما يسهل التواصل والتفاعل مع العملاء وتحقيق تحسينات أفضل في أنظمة المعلومات.
تقنيات تحليل البيانات وتعلم الآلة Data analysis and machine learning techniques: تسمح التقنيات الحديثة مثل تحليل البيانات وتعلم الآلة بتحليل مجموعات كبيرة من البيانات لفهم الاتجاهات والأنماط واستنباط المعلومات الرئيسية حول متطلبات العميل.
الذكاء الاصطناعي وتحليل اللغة الطبيعية Artificial Intelligence and Natural Language Analysis: يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحليل اللغة الطبيعية لتحليل النصوص والتعبيرات من العملاء واستخلاص المتطلبات المحتملة.
التصور والنمذجة ثلاثية الأبعاد (3D) Three-dimensional (3D) visualization and modeling: تسمح التقنيات ثلاثية الأبعاد بإنشاء نماذج تفاعلية وواقع افتراضي للنظام المقترح، مما يمكن العملاء من تجربة النظام المحتمل بشكل أكثر واقعية وفهم متطلباتهم بشكل أفضل.
التطبيقات التفاعلية وتجربة المستخدم Interactive Applications and User Experience: يمكن استخدام التطبيقات التفاعلية وتجارب المستخدم للسماح للعملاء بتجربة واختبار النظام المحتمل وتقديم تغذية راجعة مباشرة حول متطلباتهم.
تقنيات الروبوتات والروبوتات الاجتماعية Robotics and Social Robotics Technologies: يمكن استخدام الروبوتات والروبوتات الاجتماعية لتجربة تفاعلات مباشرة مع العملاء وجمع ملاحظات حول احتياجاتهم ومتطلباتهم. الروبوتات الاجتماعية هي كيانات مستقلة، مصممة ليس فقط لأداء المهام ولكن أيضًا للتفاعل والتواصل مع البشر أو غيرهم من العناصر المستقلة.
تقنيات الواقع المعزز والواقع الافتراضي Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR) technologies: تتيح تقنيات الواقع المعزز والواقع الافتراضي للعملاء تجربة وتفاعل مع النظام المقترح بطريقة تفاعلية وواقعية، مما يساعد في فهم متطلباتهم بشكل أفضل.
استخدامات الذكاء الاصطناعي في استنباط متطلبات العميل
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون أداة فعالة لمساعدة محللي النظم في فهم وتحليل متطلبات العميل في بناء أنظمة المعلومات من خلال استخدام تقنيات تحليل البيانات وتعلم الآلة ومعالجة اللغات الطبيعية. كما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد محللي النظم في استنباط متطلبات العميل في بناء أنظمة المعلومات من خلال عدة طرق:
تحليل النصوص والمستندات: يمكن لتقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) أن تقوم بتحليل وفهم المستندات والنصوص المرتبطة بمتطلبات العميل، مما يمكنها من استخراج المعلومات الرئيسية وتحديد الأهداف والمتطلبات.
تصنيف البيانات: يمكن لتقنيات تعلم الآلة تصنيف البيانات المتنوعة التي تتعلق بمتطلبات العميل، مما يساعد في فهم أفضل لمتطلبات النظام.
توليد الأفكار والاقتراحات: باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية العميقة، يمكن توليد أفكار واقتراحات جديدة استنادًا إلى البيانات المتاحة عن متطلبات العميل.
تحليل البيانات الكبيرة: عندما تكون هناك كميات كبيرة من البيانات المتاحة حول متطلبات العميل والعمليات الحالية، يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل هذه البيانات واستخلاص الأنماط والاتجاهات.
نمذجة البيانات: يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي لبناء نماذج تنبؤية لمتطلبات العميل المستقبلية باستخدام البيانات التاريخية والتحليلات.
تحسين العمليات والإنتاجية: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل عمليات العميل الحالية وتقديم الاقتراحات لتحسين الكفاءة والإنتاجية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في استنباط المتطلبات
هناك العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يمكن استخدامها من قبل محللي النظم لاستنباط متطلبات المستخدم. ومعظم هذه التطبيقات تستند إلى تقنيات تحليل البيانات وتعلم الآلة ومعالجة اللغات الطبيعية. ومن بين التسميات الشائعة لهذه التطبيقات:
تطبيق IBM Watson: يوفر مجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي التي تتيح تحليل البيانات الضخمة واستخراج الأنماط وتوفير تحليلات مفيدة لفهم متطلبات المستخدم. IBM Watson هو نظام حاسوبي قادر على الإجابة على الأسئلة المطروحة باللغة الطبيعية. تم تطويره في مشروع DeepQA الخاص بشركة IBM بواسطة فريق بحث بقيادة الباحث الرئيسي David Ferrucci.
منصة Google Cloud AI Platform: يوفر Google مجموعة من الأدوات والخدمات التي تسمح للمحللين بتحليل البيانات وتطبيق تقنيات تعلم الآلة وتحليل اللغة الطبيعية لاستنباط متطلبات المستخدم.
تطبيق Microsoft Azure AI: توفر مايكروسوفت مجموعة من الخدمات والأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات واستنباط متطلبات المستخدم. تطبيق Microsoft Azure Aجزء من منصة الحوسبة السحابية Azure من Microsoft، عبارة عن مجموعة من خدمات وأدوات الذكاء الاصطناعي التي تقدمها Microsoft. وهو يقدم العديد من الخدمات وواجهات برمجة التطبيقات (واجهات برمجة التطبيقات) التي تمكن المطورين من دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم، بدءًا من مهام تعلم الآلة البسيطة إلى معالجة اللغة الطبيعية المعقدة ومهام رؤية الحاسوب.
تطبيق Amazon AI Services: توفر خدمات الذكاء الاصطناعي من أمازون مجموعة متنوعة من الأدوات التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية واستنباط متطلبات المستخدم. تطبيق Amazon AI Services هي مجموعة من الخدمات والأدوات التي تقدمها Amazon Web Services (AWS)، وهي الفرع السحابي لشركة أمازون، لتمكين المطورين والمؤسسات من تضمين الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) في تطبيقاتهم وخدماتهم بسهولة وفعالية.
مجموعة OpenAI: تقدم OpenAI مجموعة من الأدوات والنماذج التي تساعد في تحليل البيانات وتوليد الأفكار واستنباط متطلبات المستخدم باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
الخلاصة
تظل مهام وأدوار محللي النظم شاقة ومعقدة نظرًا للمهارات المتعددة التي تتطلبها وضرورة التعرف المستمر على أحدث الأدوات والتطبيقات التي يمكن الاستفادة منها لتحسين مخرجات مراحل التحليل والتصميم. بالإضافة إلى ذلك، يتطلب عمل محللي النظم تفاعلًا وتواصلًا مستمرًا مع مجموعة متنوعة من الفاعلين، بما في ذلك أصحاب المصلحة الرئيسيين وموظفي المؤسسة والعملاء وأعضاء الفريق، لضمان تحقيق رؤية مشتركة تلبي احتياجات الجميع. بفضل التطور التكنولوجي، فقد أصبحت الأدوات والتطبيقات المتاحة تسهل هذه العمليات وتجعلها أكثر فعالية ودقة، مما يقلل من الجهد المطلوب ويحسن النتائج المترتبة. وبالتالي، فإن وظيفة محلل النظم لا تزال ذات أهمية بالغة في ظل توسع نطاق الأنظمة والتطبيقات المعلوماتية، مما يتطلب رؤية دقيقة وحادة لضمان تلبية توقعات العميل وتحقيق إنتاج يتجاوز التوقعات.
دكتورة أروى يحيى الأرياني
أستاذ مشارك - تكنولوجيا المعلومات
باحث ومستشار أكاديمي
أضغط هنا "Dr. Arwa Aleryani-Blog " لتسجيل متابعة، حتى يصلك الجديد من المدونة الأكاديمية.
