يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على إحداث تغيير جذري في المجالات والتشغيل التلقائي للعمليات والكشف عن الرؤى بوتيرة لم يكن بالإمكان تصوّرها سابقًا.
يُدرك قادة الأعمَال أنه من دون بيانات وافرة ومتنوعة، لا يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط بصورة فعّالة أو اتخاذ قرارات ُمُستنيرة، وذلك مع استمرار الإثارة حول الذكاء الاصطناعي في الظهور. ونتيجة لذلك، يواجه مُحترفو البيانات تحيًدًا ُمُلحًا يكمن في ضمان جاهزية بياناتهم واستعدادها لتحفيز تطبيقات الذكاء الاصطناعي بفاعلية.
جودة البيانات هي حجر الزاوية في مبادرات الذكاء الاصطناعي الناجحة، وتشكل كيفية استفادة المؤسسات من أصول بياناتها لاتخاذ قرارات ذكية. يمكن أن تؤدي جودة البيانات الرديئة إلى نتائج غير دقيقة أو متحيزة، مما قد يؤثر بشكل كبير على الأعمال أو المخاوف الأخلاقية.
يدرك قادة البيانات أن نجاح مُبادرات الذكاء الاصطناعي يعتمد على جودة البيانات الأساسية ومُلاءمتها وتوقيتها وإمكانية الوصول إليها. يُمكن أن يؤدي ضعف جودة البيانات إلى إعاقة مُبادرات الذكاء الاصطناعي بسهولة، مما يؤدي إلى زيادة الجداول الزمنية وزيادة التكاليف. ونتيجة لذلك، يبحث الكثير من قادة البيانات عن طرق يسيرة ومبسطة ومُؤثرة من أجل تنظيف أصول بياناتهم ودمجها وإثرائها بهدف تلبية المُتطلبات الصارمة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي.
يستطيع متخصصو البيانات وضع الأساس لاعتماد الذكاء الاصطناعي بنجاح وتمكين مُؤسساتهم من تحقيق الإمكانات الكاملة لاستثمارات الذكاء الاصطناعي، من خلال معالجة تحيدات البيانات بصورة استباقية. سنتمكن في هذا المقال من التعرف علي كيفية تحقيق أقصى الفوائد من بياناتك من خلال إعدادها بصورة صحيحة للذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية.
- التعقيدات والتحيدات التي تواجه البيانات
إن الدافع لبدء الابتكار بالاستعانة بالذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي قوي. وعلى الرغم من ذلك، من المهم ضمان التنفيذ السليم من البداية. ويعد الوصول إلى البيانات النظيفة والآمنة في الوقت الفعلي أحد العناصر الأساسية لأساس قوي للذكاء الاصطناعي. وتفتقر نماذج الذكاء الاصطناعي إلى أفضل المعلومات لأغراضها، من دون هذا الوصول، وهو ما سيقلل بطبيعة الحال من قيمة مُخرجاتها.
فعلى الرغم من ذلك، قد يُمثل تحقيق تكامل البيانات وجودتها تحيًدًا كبيرًا. لم يُراعى في تصميم الكثير من بيئات تكنولوجيا المعلومات الذكاء الاصطناعي في الأصل. وقد دفع هذا الأمر مُحترفي البيانات إلى السعي الحثيث من أجل حل التعقيدات التي تصعّب إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتوسيعها.
- التحدي رقم 1: حركة البيانات
تخدم حركة البيانات العديد من الوظائف الأساسية. فهي تجمع المعلومات من مصادر أو أنظمة مختلفة، وهذا من شأنه تسهيل التحليل، وإعداد التقارير، واتخاذ القرارات. تدعم حركة البيانات أيضا مبادرات تبادل البيانات من خلال السماح للفرق بنشر المعلومات عبر الإدارات، أو الفرق، أو الشركاء الخارجيين حتى يتمكنوا من التعاون مع بياناتهم.
تحد حركة البيانات ضرورية من أجل استخراج البيانات من الأنظمة التشغيلية، وتحويلها، وتحميلها بهدف التحليل. كما تدعم حركة البيانات مُبادرات المعلومات المهنية من خلال استخراج البيانات من مصادر متنوعة، وتحويلها للتحليل، وتحميلها إلى أدوات تحليلية أو قواعد بيانات من أجل إعداد التقارير. ويتطلب الالتزام بقوانين توطين البيانات أو لوائح الإقامة حركة البيانات، حيث يتعين تخزين بعض البيانات في مواقع جغرافية معينة بموجب القانون.
تعد القدرة على نقل البيانات أمرًا أساسيا لعمليات كثيرة. وعلى الرغم من ذلك، كلما زاد الوقت الذي يستغرقه فريقك ببساطة في نقل البيانات إلى حيث يتعين توجيهها، يقل العائد الذي ُيُمكنك الحصول عليه من استخدامك للبيانات بسبب العديد من العوامل التالية: زمن الانتقال والتأخيرات، قيود النطاق الترددي للشبكات، اتساق البيانات، الأمان والامتثال، التكاليف والاستعانة بالموارد، النماذج ذات الأداء المنخفض، وزيادة النفقات العامة للتحويل.
- التحدي رقم 2: تكرار البيانات
توجد العديد من العوامل التي تؤدي إلى تكرار البيانات. قد يؤدي تكامل البيانات من عدة مصادر أو أنظمة إلى تكرار إدخالات البيانات، مع تخزين المعلومات ذاتها عبر قواعد بيانات أو ملفات مُختلفة. كما يمكن أن يؤدي الخطأ البشري وحالات فشل الأنظمة وممارسات حوكمة البيانات غير الكافية والانتقال إلى الاحتفاظ بالسجلات المتكررة. وتُعد البيانات المُتكررة مشكلة شائعة، حيث تتمّ إضافة الأنظِمة والتطبيقات الجديدة إلى الأنظمة البنائية لتكنولوجيا المعلومات.
وحاليا، يشكّل هذا الأمر عقبات كبيرة لفرق البيانات التي تتطلع إلى إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: تقليل الدقة والموثوقية، زيادة الضغط على المواهب والموارد، تزايد التعقيد ووقت المعالجة، زيادة تكاليف التخزين وتأخر حالات الاسترداد، ارتفاع احتمالية حدوث أخطاء في المخرجات، وإدارة البيانات المُعقدة.
- التغلّب على التحيدات التي تواجه البيانات لتسريع الابتكار في الذكاء الاصطناعي
تستطيع المؤسسات ضمان أن نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تمتلك ما تحتاج إليه من أجل تحقيق الإمكانات الكاملة لبياناتها، من خلال تقليل الحركة غير الضرورية والتخلص من السجلات المكررة.
يحسِّن هذا النهج المُبسط كفاءة خوارزميات الذكاء الاصطناعي ويخفف من حدة مخاطر الأخطاء والتحيزات وحالات عدم الاتساق التي قد تنشأ عن مجموعات البيانات المكررة أو المُجزأة. علاوة على ذلك، يُعزز تحسين مُمارسات إدارة البيانات حوكمة البيانات والامتثال لها، ويُعزز الثقة في الرؤى القائمة على الذكاء الاصطناعي الناتجة عن البيانات التي تمّ إعدادها. كما يعد إعطاء الأولوية للحد من حركة البيانات وتكرارها ضروريا من أجل إرساء الأساس لمُبادرات الذكاء الاصطناعي الناجحة، مما يُمكن المؤسسات من استخراج الرؤى الهادفة وتحفيز الابتكار بثقة.
- المطلب الأول تجميع الإمكانات اللازمة
تتطلب المؤسسات مجموعةً شاملةً من إمكانات البيانات الفردية التي تشمل تكامل البيانات والتحويل والتدفق والاستعلام والعرض المرئي والتعاون، في التغلب على تحيدات حركة البيانات وتكرارها.
فكّر في هذا المطلب باعتباره الجزء في أفلام الحركة الذي يتجمع فريق الأبطال فيه، ويسخّر كل بطل قدراته الخاصة لصالح المجموعة. تعالج إمكانات البيانات الفردية هذه تحيدات حركة البيانات وتكرارها، مما يمكن المؤسسات من استخلاص الرؤى القابلة للتنفيذ وتحفيز الابتكار من أصول بياناتها. وفيما يلي إمكانات البيانات الأساسية التي تساعدك على بناء نماذج الذكاء الاصطناعي المناسبة للغرض والتي توفر أكبر قيمة ممكنة:
- تكامل البيانات
يجمع تكامل البيانات البيانات ِمِن مصادر مُختلفة ِمِن أجل تسهيل الوصول إليها. يتضمن ذلك استخراج البيانات مِن مُختلف الأنظِمة أو قواعد البيانات أو التطبيقات، وتحويلها إلَى تنسيق مُتسق، ثمّ تحميلها إلَى موقع مركزي لأغراض التحليل واتخاذ القرارات.
تستعين العديد من المؤسسات بمخازن وبحيرات مستودعات البيانات من أجل دمج بياناتها وتوحيدها. وهذا الأمر بسبب أن موارِد الحوسبة والتخزين القائمة على السحابة توفر غالبا طريقة مرنة وفعالة من حيث التكلفة لتكامل بيانات المُؤسسة. ومن فوائد تكامل البيانات: طريقة عرض موحدة، جودة البيانات، ورؤى شاملة.
- تحويل البيانات
يؤدي تحويل البيانات دورا حاسما في تحويل البيانات الأولية للتحليل والنمذجة واتخاذ القرارات، مما يضمن أنها دقيقة ومُوحدة ومُناسبة للاستخدام في التطبيقات المختلفة.
ومن فوائد تحويل البيانات: هندسة الميزات، التسوية، وتقليل الأبعاد.
- تدفق البَيانات
يُعالج تدفق البيانات باستمرار البيانات ويحللها في أثناء إنشائها أو استلامها، في الوقت الفعلي أو في الوقت الفعلي تقريبا. وهي عملية مُهمة في إعداد البيانات للذكاء الاصطناعي نظرا إلى أنها ُتُمكّن المؤسسات من التعامل مع كميات كبيرة من البيانات وتحليلها بسرعة، وهو ما يسرّع وقت الوصول إلى القيمة بالنسبة للرؤى.
ومن فوائد تدفق البيانات: حسن التوقيت، القرارات القائمة على الأحداث، وإنترنت الأشياء وبيانات المستشعر.
- الاستعلام عن البيانات
ينطوي الاستعلام عن البيانات على استرداد معلومات ُمُحددة من قاعدة بيانات أو مجموعة بيانات باستخدام الاستعلامات أو .SQL تستطيع المؤسسات تحديد واسترداد الميزات، أو المتغيرات، أو السجلات الأكثر ملاءمة من أجل إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها، من خلال الاستعلام عن مجموعات البيانات.
ويضمن هذا النهج المُستهدف لاسترداد البيانات تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على البيانات عالية الجودة وذات الصلة، مما يُحسّن من دقة النماذج الناتجة وفاعليتها.
ومن فوائد الاستعلام عن البيانات: الرؤى المخصصة، التحليل المخصص، ولوحات المعلومات التفاعلية.
- العرض المرئي للبيَانات
العرض المرئي للبيانات هو عملية عرض البيانات بتنسيقات مرئية، مثل المُخططات أو الرسوم البيانية أو الخرائط أو لوحات المعلومات من أجل توصيل المعلومات. يُعزز العرض المرئي البيانات الفهم ويكشف الأنماط والاتجاهات والعلاقات التي قد لا تكون جلية في البيانات الأولية وحدها، من خلال تحويل البيانات الأولية إلى تمثيلات رسومية. وهو يقدم طريقةً جذابة بصريا وبيدهية من أجل استكشاف مجموعات البيانات المعقدة، مما يسهل على أصحاب المصلحة تفسير المعلومات وتحليلها.
ومن فوائد العرض المرئي للبيانات: توصيل الرؤى، دعم القرارات، والتحليل الاستكشافي.
- التعاون بشأن البيانات
تتضمن علوم البيانات مهنيين يعملون معا عبر الأنظمة، ومجموعات البيانات، والأنظمة الأساسية. يتيح التعاون بشأن هذه البيانات للفرق العلمية تعزيز أبحاث بعضهم بعضًا وتسريع وتيرة الابتكار دون التكرارات المُعقدة. وطبقًا لذلك، تستطيع هذه الفرق العمل بسهولة من أجل تحقيق أهداف إستراتيجية مُشتركة من خلال تمكين مُشاركة البيانات بسلاسة.
ومن فوائد التعاون بشأن البيانات: الرؤى عبر الوظائف، مراقبة البيانات، والابتكار.
- المطلب الثاني تحيدث بنية إدارة البيانات ليدك
تضمن أي بنية قابلة للتوسع أن تعالج المؤسسات كميات مُتزادية من البيانات دون المساس بالاستقرار أو الأداء، مع نمو أحجام البيانات بشكل كبير. تعد قابلية التوسّع والمرونة أمرين حاسمين لاستيعاب متطلبات البيانات المتزادية باستمرار للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، إذا كنت تردي التأكد من أن نماذج الذكاء الاصطناعي ليدك يمكنها تقيدم قيمة باستمرار.
على سبيل المثال، يمتلك تاجر تجزئة للتجارة الإلكترونية أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي الذي يقدم توصيات مُخصصة للمُنتجات للمُتسوقين عبر الإنترنت بناءً على سجل الشراء والتصفّح. يجب أن تكون شركة البيع بالتجزئة قادرة على توسيع نطاق مُحرك التوصيات ليدها من أجل استيعاب الحجم المُتزايد من البيانات وتفضيلات العملاء المتنوعة، مما قد يُساعدها على تحقيق مبيعات أعلى ورضا العملاء، مع زيادة مشاركة التطبيقات.
تضمن لك قابلية التكيف هذه التي تقدمها بنية حيدثة لإدارة البيانات الحفاظ على المرونة وسرعة الاستجابة في بيئة الأعمال سريعة الوتيرة في الوقت الحالي، حيث يتعين على المؤسسات التصرف بسرعة لاغتنام الفرص والتصدي للتحيدات بصورة استباقية. تتطلع العديد من المؤسسات إلى بحيرات مستودعات البيانات عندما يتعلق الأمر بإنشاء بنية إدارة بيانات مرنة وقابلة للتوسع.
وتُعد بحيرة مستودع البيانات نهجًا حديثا لإدارة البيانات يجمع بين أفضل جوانب مخازن ومستوعات البيانات. يوفّر دمج مرونة مخازن البيانات وفاعليته من حيث التكلفة مع إمكانات إدارة البيانات القوية بمستودع البيانات حلًا شاملًا لتحيدات المؤسسات في إدارة مختلف أنواع البيانات.
تقدم بحيرات مستودعات البيانات نظاما أساسيا مُوحدا يلبي الاحتياجات المتطورة لتحليلات البيانات الحيدثة، بخلاف مخازن البيانات التقليدية، التي غالبا ما تواجه تحيدات مع تنظيم البيانات وحوكمتها، ومستودعات البيانات، التي يمكن أن تكون جامدة ومكلفة على نطاق واسع. وتستطيع المؤسسات استيعاب مصادر البيانات المختلفة وتخزينها وتحليلها بسلاسة مع الحفاظ على تكامل البيانات وحوكمتها، من خلال بنية بحيرة المستودعات.
ومن فوائد بحيرات المستودعات انها العديد من الفوائد للفرق التي تشرع في مساعي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ومن هذه المزايا: تخزين ومعالجة قابلان للتوسع، مصدر واحد للحقيقة، مُحسَّنة للتعلّم الآلي، زمن وصول منخفض للاستعلام، حداثة البيانات، وأمان البيانات وحوكمتها.
كما توفر بحيرة المستودعات مسارا سريعا وموثوقا به إلى الإنتاج، بءًدا من إثبات المفهوم حتى النشر. تعمل الأنظمة الأساسية للمستودعات على تبسيط عملية التطوير، من خلال توفير الأدوات المتخصصة ومسارات العمل المحسنة، مما يسمح للفرق بتكرار نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بسرعة. وتُساعد هذه الرحلة ال ُمُتسارعة نحو الإنتاج المؤسسات على إدراك قيمة مبادرات الذكاء الاصطناعي التي تتبناها في وقت أقرب مع الحفاظ على أعلى معايير الجودة والامتثال.
- المطلب الثالث توحيد حلول البيانات ليدك
يمثل وجود بيئة موحدة لأدوات التحليلات وحلولها أحد المطالب الرئيسية الأخرى آخر للتحليلات الناجحة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. شهد مجال البيانات والذكاء الاصطناعي نموا كبيرا، حيث أضافت الفرق منتجات وقدرات جديدة إلى مكدساتها التقنية على مر السنين.
يعمل Azure Databricks وMicrosoft Fabric على تمكين المستخدمين من استنباط رؤى أعمق، وتحفيز الابتكار، واستخراج أقصى قيمة من موارد بياناتهم، من خلال الجمع بين إمكانات التحليلات المختلفة مثل معالجة البيانات، والتحليلات في الوقت الفعلي، والمعلومات المهنية تحت سقف رقمي واحد.
Microsoft Fabric عبارة عن نظام أساسي مُوحد للتحليلات الشاملة وال ُمُتكاملة يجمع بين البيانات الأساسية وأدوات التحليلات، مثل هندسة البيانات وعلوم البيانات والتحليلات في الوقت الفعلي والمعلومات المهنية.
Azure يوفر مستودعا مفتوحًا في Azure Databricks مما يُمكّن معالجة جميع أنواع البيانات حتى يستطيع المستخدمون نشر البيانات على مستوى المؤسسة وُمُشاركتها وصيانتها وحلول الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
يُعد OneLake السر وراء توافق هذين النظامين الأساسيين، وهو عبارة عن مستودع بيانات منطقي يتيح تكامل البيانات بسلاسة. تخفض البنية القائمة على المستودعات من الوقت والتكاليف اللازمة لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي عالية الأداء وتوسيع نطاقها، من خلال تقليل حركة البيانات وتكرارها، مما يتيح للشركات تسريع مبادراتها القائمة على البيانات وتنوير عمليات صنع القرار ليدها.
- ابدأ في توحيد بياناتك للذكاء الاصطناعي
ينشئ مجموعة تحليلاتAzure Databricks وFabric شاملة تُساعدك على توحيد بياناتك وتحويلها، مما يُتيح لك عرض رؤى سريعة ودقيقة. يُمكنك ضمان أمان تلك البيانات وامتثالها بصورة أفضل مع تمكين الاعتماد السهل لإمكانيات Azure لمبادرات الابتكار ليدك، وذلك من خلال توحيد بياناتك في بيئة واحدة. من المرجح أن تنجح مشروعات الذكاء الاصطناعي ليدك وتحقق نتائج الأعمال المرجوة، وذلك عندما تكون مدعومة بنظام أساسي موحد للبيانات.
يمكنك إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الف ّعّالة من حيث التكلفة والسريعة ومحسنة الأداء وتوسيع نطاقها دون تحريك البيانات أو تكرارها، من خلال استخدام Azure Databricks وFabric معا.
وتستطيع فرقك بدلًا من ذلك التركيز على إنشاء نماذج آمنة وموثوق بها تحقق أعلى النتائج قيمة، مع توفير الوقت من عدم الاضطرار إلى نقل البيانات وإعدادها.
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساعد في إنشاء البيانات الوصفية المطلوبة تلقائيًا، مما يجعل البيانات أكثر سهولة. من خلال تزويد نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي بأمثلة على كيفية تسمية البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء البيانات الوصفية المطلوبة تلقائيًا.
وتعتبر جودة البيانات أمرا بالغ الأهمية لنجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي لأنها تؤثر بشكل مباشر على دقة وموثوقية نماذج التعلم الآلي. كما تساعد البيانات عالية الجودة أنظمة الذكاء الاصطناعي على تعلم الأنماط الدقيقة والتعميم بشكل جيد على المعلومات الجديدة، مما يؤدي إلى أداء أفضل في سياقات العالم الحقيقي.
