- صاحب المنشور: الوزاني الغزواني
ملخص النقاش:
في عصرنا الحالي الذي يتميز بتدفق هائل للمعلومات عبر الإنترنت، تواجه الشركات والمؤسسات المختلفة مجموعة معقدة ومتنوعة من التحديات فيما يتعلق بإدارة وتنظيم وإنشاء قيمة من "بياناتها" الضخمة. يُعرف هذا النوع الجديد من المعلومات غالبًا باسم "بيانات كبيرة"، وهي عبارة عن كمية مذهلة من البيانات التي تتضمن نصوص وأرقام ومقاطع فيديو وصوت وغيرها؛ مما يوفر فرصاً فريدة ولكن أيضًا يثير تحديات خاصة لإدارتها واستخداماتها الفعالة. وفي الوقت نفسه، شهدت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تطورات ملحوظة خلال العقد الماضي، حيث باتت تطبق بكثافة لتوفير حلول ذكية لمختلف القطاعات الصناعية. لكن استخدام هذه التقنيات الناشئة مثل التعلم الآلي والتكنولوجيات المتعلقة بالتحليل العلمي والمعرفة الحاسوبية - يتطلب فهماً عميقاً لخصائص وبنية بيانات العملاء الداخلية والخارجية الخاصة بالمؤسسة. إن دمج كلتا المجالين: فهم بيئة البيانات الكبيرة وأساليب تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي توفر نهجاً شاملاً وقادراً على تحقيق مكاسب استراتيجية كبيرة للأعمال التجارية.
التحديات الرئيسية لإدارة البيانات الكبرى:
- التنوع: تتكون البيانات الكبيرة عادةً من أنواع مختلفة متباينة مثل الصور والنصوص والصوت والفيديو وغير ذلك الكثير، بينما قد تكون بعض الأنواع الأخرى أكثر تعقيداً كالبيانات غير الهيكلية أو شبه المنظمة والتي تحتاج إلى معالجة خاصة لفهم محتواها بطريقة ذات مغزى.
- الحجم والقابلية للتغير المستمر: الارتفاع السريع لكمية واتجاهات البيانات الجديدة باستمرار مما يعني حاجة المؤسسات للقدرة على توسيع قدرتهم الاستيعاب والاستجابة لهذه التقلبات المستمرة والأحداث المفاجئة بسرعة وكفاءة عالية.
- سرعة الوصول والمعالجة: السرعات القصوى لتحميل وتوزيع وتحليل مجموعات ضخمة للغاية من البيانات تعتبر عامل حاسم لحصول المستخدم النهائي سواء كان فردا أو مؤسسة أخرى على القيمة النتيجة المنتظر الحصول عليها بأقل زمن ممكن.
- الأمان والحفاظ على سرية البيانات وضمان الامتداد القانوني لها: خصوصية الأفراد والشركات المرتبطة بخصوصيتها الهائلة لأسباب تنظيمية وإرشادات قانونية لذلك تصنيف ومعالجة وفصل البيانات وفقا لهذا المعيار أمر ضروري جدا حاليا وبعد مرور السنوات المقبلة أيضا.
دور الذكاء الاصطناعي كحل لمشاكل إدارة بيانات الأعمال الحديثة:
يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي مواجهة تلك العقبات السابقة بشموليتها عند تصميم نماذج تحلل وتعالج وتستخلص الأنماط والعلاقات ضمن تنوع البيانــــات الكبيرـــــة . فمثلا يمكن لشبكات الأعصاب الصناعية وخوارزميات التعلم العميق تعلم تمثيلا جديدا للأنماط الخفية داخل مجموعات متنوعة من المدخلات دون تدخل مباشر للإنسان لدفع العملية برمتها نحو الأمام نحو تحديد اتجاه محدد لاتجاهات السوق مثلاً وتوقع احتمالات الطلب بناءً عليه بناء نموذج فعَّال لهيكل مستقبلي مناسب لما سيحدث لاحقا اعتمادا عللى تبني تلك الاتجاهات الجديدة المحتملة طرح منتجات جديدة تستند إليها بالتالي ..الخ العديد والكثير منها كذلك طرق اخرى لاستنتاج معلومات استبطانية مفيدة للشركة بإ
