من النموذج البحثي إلى أداة تنبؤية قابلة للاستخدام

في كل عام، يستثمر الباحثون وفرق علوم البيانات في السعودية ودول الخليج وقتا وجهدا كبيرين في تطوير نماذج إحصائية وتنبؤية متقدمة.

وباستخدام أدوات مثل SPSS وSAS وR، تبنى معادلات الانحدار، وتنفذ التحليلات المعقدة، وتختبر النماذج وفق منهجيات علمية دقيقة.

لكن ماذا يحدث بعد ذلك؟

في حالات كثيرة، تنتهي الرحلة بورقة علمية محكمة، أو عرض تقديمي متقن، أو تقرير PDF يحفظ في الملفات ولا يستخدم إلا نادرا.

وهنا تظهر المشكلة الحقيقية.

فالنموذج قد يكون صحيحا من الناحية العلمية، ودقيقا من الناحية الإحصائية، لكنه لم يتحول بعد إلى أداة يستطيع المستخدم إدخال بيانات حالة فعلية فيها والحصول على نتيجة تساعده في العمل أو اتخاذ القرار.

تخيل مثلا أن جهة صحية طورت نموذجا قادرا على تقدير احتمال حدوث نتيجة صحية اعتمادا على مجموعة من المتغيرات. إذا بقي النموذج على شكل معادلة داخل تقرير، فسيحتاج كل استخدام جديد إلى الرجوع إلى مختص لإدخال البيانات وإجراء الحساب وتفسير النتيجة.

أما إذا تحول النموذج إلى تطبيق تفاعلي، فيمكن للمستخدم إدخال البيانات والحصول على التقدير مباشرة خلال لحظات.

النموذج واحد في الحالتين، لكن قيمته التشغيلية مختلفة تماما.

وهذه الفجوة بين القدرة التحليلية والتطبيق العملي ما تزال شائعة، لكنها أصبحت أيضا فرصة مهمة للجهات التي تريد تحويل استثماراتها في البحث وعلوم البيانات من مخرجات ثابتة إلى أدوات تستخدم فعليا في القطاعين العام والخاص.

لا تكمن المشكلة في ضعف القدرات التحليلية، بل في الانفصال بين ما تنتجه الأبحاث وما يحتاجه المستخدم في الواقع التشغيلي.

فعندما يبقى النموذج التنبؤي داخل تقرير، فإنه لا يستطيع الإجابة عن سؤال لحظي، ولا دعم قرار فردي، ولا مساعدة الجهة على إعادة توزيع الموارد عندما تتغير الظروف.

خذ مثلا جهة حكومية بنت نموذجا لتوقع الطلب على إحدى الخدمات. إذا بقي النموذج داخل تقرير، فسيظل مفيدا لفهم الاتجاه العام، لكنه لن يساعد مدير التشغيل صباح كل يوم على معرفة أي الفروع ستواجه ضغطا أعلى، وأين يجب زيادة التغطية، وما المناطق التي قد تحتاج إلى إعادة توزيع الموارد.

وينطبق الأمر نفسه على القطاع الصحي. فقد تطور جهة صحية نموذجا موثوقا لتقدير مخاطر معينة، لكن إذا لم يصل هذا التقدير إلى المستخدم في اللحظة المناسبة وبصيغة قابلة للاستخدام، تبقى القيمة العلمية منفصلة عن القرار الفعلي.

وفي قطاع الأعمال، قد تستطيع الشركة التنبؤ بالعملاء الأكثر احتمالا للمغادرة، لكن من دون أداة توصل هذه النتيجة إلى الفريق المسؤول عن الاحتفاظ بالعملاء، لن يتحول النموذج إلى إجراء.

في كل هذه الحالات، يمثل النموذج أصلا معرفيا مهما.

لكن قيمته العملية لا تبدأ إلا عندما تصل مخرجاته إلى الشخص المناسب، في الوقت المناسب، وبصيغة تساعده على الاختيار أو التدخل.

وتزداد أهمية هذه الفجوة مع تسارع برامج التحول الرقمي والسياسات المبنية على البيانات في المملكة. فالمشكلة لم تعد في القدرة على إنتاج النماذج، بل في القدرة على تحويلها إلى أدوات تعمل داخل القرار نفسه.

تواجه الأساليب التقليدية لتشغيل النماذج التحليلية قيودا واضحة عندما تنتقل الجهة من البحث إلى الاستخدام الفعلي.

فلوحات البيانات الثابتة تستطيع عرض مؤشرات مجمعة، لكنها لا تمنح المستخدم تنبؤا مخصصا لحالة فردية. كما أن التقارير الدورية تحتاج إلى وقت للإعداد والمراجعة، وقد تصل النتيجة بعد أن تكون الحاجة إلى القرار قد تغيرت.

أما تطوير تطبيق مخصص بالكامل حول نموذج إحصائي، فقد يحتاج إلى أسابيع من العمل البرمجي والاختبارات والتكامل، ما يرفع تكلفة التطبيق ويبطئ تجربة النموذج وتحسينه.

وهنا تجد جهات كثيرة نفسها أمام خيارين غير مثاليين.

إما أن يبقى النموذج داخل تقرير بحثي، محافظا على قيمته العلمية لكنه محدود الأثر في العمل اليومي.

أو تبدأ الجهة مشروعا تقنيا كاملا لبناء تطبيق مخصص، وتتحمل تكلفة ومدة تنفيذ قد لا تكون متناسبة مع مرحلة النموذج أو حجم الاستخدام المتوقع.

تخيل مثلا نموذجا يتنبأ باحتمال تعثر مشروع بناء على مجموعة من المتغيرات. إذا بقي في تقرير، فلن يستطيع مدير المشروع استخدامه عند مراجعة مشروع جديد. وإذا احتاج تحويله إلى نظام كامل إلى عدة أشهر، فقد تتغير المتطلبات أو النموذج نفسه قبل اكتمال التطبيق.

المشكلة في الحالتين هي غياب مسار سريع بين النموذج والاستخدام.

فالتحليلات التنبؤية تحتاج إلى بيئة تسمح بتحويل النموذج إلى أداة قابلة للتجربة بسرعة، واستخدامها مع حالات فعلية، ثم تعديلها مع ظهور نتائج جديدة.

وهذا ما يتيح للجهة الانتقال من دورة طويلة تبدأ بالبحث وتنتهي بالتطوير، إلى دورة أقصر: نموذج، تطبيق، استخدام، تعلم، ثم تحسين.

تدرك جهات أكثر اليوم أن قيمة التحليلات التنبؤية لا تتحقق بمجرد بناء النموذج، بل عندما يصبح النموذج قابلا للاستخدام في موقف فعلي ويقدم إجابة تساعد على القرار.

فالقدرة الأهم ليست فقط تطوير معادلة إحصائية دقيقة، وإنما تحويلها إلى أداة تفاعلية يستطيع المستخدم إدخال بيانات حالة جديدة فيها والحصول مباشرة على تنبؤ مرتبط بها.

وهذا يتطلب طريقة مختلفة في التعامل مع مرحلة التطبيق.

بدلا من اعتبار تشغيل النموذج خطوة تأتي بعد اكتمال البحث، أو تحويله إلى مشروع برمجي مستقل، تحتاج الجهات إلى مسار واضح يبدأ من النموذج المعتمد وينتهي بأداة قابلة للاستخدام.

ويجب أن يحقق هذا المسار توازنا مهما: الحفاظ على المنهجية الأصلية للنموذج ودقته، مع تبسيط طريقة استخدامه بحيث تصل النتائج إلى المستخدم النهائي دون الحاجة إلى معرفة إحصائية متخصصة.

خذ مثلا نموذجا بحثيا موثقا يتنبأ باحتمال ارتفاع الطلب على خدمة معينة. القيمة لا تتحقق عندما تحفظ المعادلة في التقرير، وإنما عندما يستطيع مسؤول التشغيل إدخال الظروف الحالية والحصول مباشرة على تقدير يساعده على التخطيط للموارد.

وهنا تصبح سرعة التطبيق عاملا مهما بحد ذاته.

فإذا احتاج النموذج إلى عدة أشهر قبل أن يصل إلى المستخدم، فقد تتغير البيانات أو الظروف أو الاحتياجات التي بني من أجلها قبل بدء استخدامه.

لذلك، لا يجب قياس نضج الجهة فقط بقدرتها على تطوير النماذج، بل أيضا بقدرتها على نقلها بسرعة من البحث إلى الاستخدام الفعلي، مع الحفاظ على موثوقيتها العلمية.

عند تقييم قدرة الجهة على تحويل النماذج التنبؤية إلى أدوات مستخدمة، لا يكفي النظر إلى دقة النموذج وحدها. هناك أربعة معايير تحدد ما إذا كان النموذج قادرا فعلا على الانتقال من التحليل إلى التطبيق.

سرعة التحويل

يجب ألا تستغرق المسافة بين النموذج المعتمد والتطبيق القابل للاستخدام عدة أشهر. كلما أمكن تحويل النموذج إلى أداة خلال ساعات أو فترة قصيرة، أصبح من الأسهل اختباره وتحسينه وإيصاله إلى المستخدم قبل أن تتغير الحاجة التي بني من أجلها.

المرونة في التعامل مع أكثر من نتيجة

بعض القرارات لا تعتمد على تنبؤ واحد. فقد يحتاج تطبيق صحي مثلا إلى استخدام بيانات المستخدم نفسها لتقدير مخاطر السكري، ومستوى الكوليسترول، وارتفاع ضغط الدم في الوقت نفسه. لذلك يجب أن تدعم بيئة التطبيق النماذج ذات النتيجة الواحدة والمتعددة دون الحاجة إلى بناء أداة منفصلة لكل تنبؤ.

سهولة الاستخدام

المستخدم النهائي لا يحتاج إلى رؤية المعادلات أو التفاصيل الإحصائية. يحتاج إلى واجهة واضحة يدخل من خلالها البيانات المطلوبة ويحصل على نتيجة مفهومة يمكن استخدامها مباشرة.

فالاختبار الحقيقي هنا هو: هل يستطيع المستخدم الاستفادة من النموذج دون الحاجة إلى محلل يشرح له في كل مرة كيف يعمل؟

القدرة على التحول إلى خدمة فعلية

قد يبدأ النموذج كأداة داخلية، ثم يتوسع ليصبح خدمة تقدم للمستخدمين أو العملاء. ولهذا تصبح خصائص مثل التحقق من المستخدمين، وإدارة الوصول، وإمكانية تقديم الخدمة بمقابل، وتشغيلها على نطاق مخصص عناصر مهمة في بعض حالات الاستخدام.

هذه المعايير تغير طريقة تقييم مشاريع التحليلات التنبؤية.

فالسؤال لم يعد فقط: هل النموذج دقيق؟

السؤال الأهم هو: هل يمكن تحويله بسرعة إلى أداة مرنة وسهلة الاستخدام وقابلة للعمل داخل البيئة الفعلية للجهة؟

الحاجة واضحة: الجهات لا تحتاج فقط إلى بناء نماذج تنبؤية متقدمة، بل إلى طريقة موثوقة تحول هذه النماذج إلى تطبيقات تفاعلية تقدم نتائج فورية للمستخدم، دون الإخلال بمنطق النموذج أو الدخول في دورات تطوير تقنية طويلة.

وهذا ما صمم IDM Prediction Model Simulator لمعالجته في الجهات داخل السعودية ودول الخليج.

تتيح المنصة تحويل نماذج الانحدار، والمعادلات المتعددة، والتحليلات التنبؤية المتقدمة إلى تطبيقات تفاعلية خلال ساعات بدلا من أسابيع. كما يمكن للتطبيق الواحد تقديم عدة تنبؤات من المدخلات نفسها، مع إمكانية إضافة خصائص مثل التحقق من المستخدمين، وتقديم الخدمة بمقابل، وتشغيل التطبيق على نطاق مخصص.

ويظهر التطبيق العملي لهذا النهج في نماذج طورتها IDM في المجال الصحي، حيث استخدمت خوارزميات للتنبؤ بمؤشرات مرتبطة بالسكري، والكوليسترول، وأمراض القلب والأوعية الدموية، وارتفاع ضغط الدم، وحققت في تطبيقاتها الموثقة دقة تجاوزت 95% دون الحاجة إلى إجراءات تدخلية.

لكن القيمة الأهم ليست في النسبة وحدها، بل في الانتقال من المعادلة إلى الاستخدام.

فبدلا من بقاء النموذج داخل دراسة أو تقرير، يصبح بإمكان المستخدم إدخال بيانات الحالة والحصول على التنبؤ مباشرة من خلال واجهة واضحة، بينما تعمل المعادلات والتحليلات في الخلفية دون أن يحتاج المستخدم إلى التعامل معها.

وبالنسبة للجهات الحكومية والشركات في المنطقة، فإن الدرس الأساسي بسيط: البحث لا يحقق كامل قيمته بمجرد إنتاج المعرفة، بل عندما تتحول هذه المعرفة إلى قدرة يمكن استخدامها في القرار والعمل.

وهنا تتحدد الفجوة بين جهة تمتلك نماذج تحليلية، وجهة استطاعت تحويل هذه النماذج إلى أدوات تشغيلية يستخدمها الناس فعليا.