الذكاء الاصطناعي سيشرف قريبًا على إدارة البيانات الخاصة به

يزدهر الذكاء الاصطناعي بالبيانات. كلما زادت البيانات التي يمكن الوصول إليها، وكلما كانت البيانات أكثر دقة وسياقية، كانت النتائج أفضل.

تكمن المشكلة في أن أحجام البيانات التي يتم إنشاؤها حاليًا من
خلال البصمة الرقمية العالمية ضخمة جدًا لدرجة أن الأمر سيستغرق حرفيًا ملايين، إن لم يكن المليارات، من علماء البيانات لتحطيمها جميعًا- وما زالت لن تحدث بالسرعة الكافية لإحداث تأثير ذي مغزى على العمليات التي يحركها الذكاء الاصطناعي.

 
AI يساعد AI
هذا هو السبب في لجوء العديد من المؤسسات إلى الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تنظيف البيانات التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي للعمل بشكل صحيح.

وفقًا لمؤشر Dell العالمي لحماية البيانات لعام 2021، فإن المؤسسة المتوسطة تدير الآن بيانات أكثر بعشر مرات مقارنة بما كانت عليه قبل خمس سنوات، حيث ارتفع الحمل العالمي من 1.45 بيتابايت "فقط" في عام 2016 إلى 14.6 بيتابايت اليوم. مع إنشاء البيانات في مركز البيانات datacenter، والسحابة cloud، والحافة edge، وعلى الأجهزة المتصلة حول العالم، يمكننا أن نتوقع استمرار هذا الاتجاه التصاعدي في المستقبل.

في هذه البيئة، فإن أي مؤسسة لا تستفيد من البيانات إلى أقصى إمكاناتها هي حرفيًا التخلص من الأموال. لذا من الآن فصاعدًا، فإن السؤال ليس ما إذا كان سيتم دمج الذكاء الاصطناعي في حلول إدارة البيانات، ولكن كيف.

يوفر الذكاء الاصطناعي قدرات فريدة لكل خطوة من خطوات عملية إدارة البيانات، ليس فقط من خلال قدرته على التدقيق في الأحجام الهائلة بحثًا عن وحدات البايت والبايت البارزة، ولكن بالمناسبة يمكنه التكيف مع البيئات المتغيرة وتحويل تدفق البيانات. على سبيل المثال، وفقًا لـ David Mariani، مؤسس ورئيس قسم التكنولوجيا في AtScale، فقط في مجال إعداد البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة الوظائف الرئيسية مثل المطابقة ووضع العلامات والانضمام والتعليق. من هناك، يكون بارعًا في التحقق من جودة البيانات وتحسين التكامل قبل مسح الأحجام لتحديد الاتجاهات والأنماط التي قد تمر دون أن يلاحظها أحد. كل هذا مفيد بشكل خاص عندما تكون البيانات غير منظمة.

تعتبر الرعاية الصحية من أكثر الصناعات كثافة في استخدام البيانات، حيث تولد الأبحاث الطبية جزءًا كبيرًا من العبء. لا عجب إذن أن منظمات الأبحاث السريرية (CROs) Clinical Research Organizations في طليعة إدارة البيانات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وفقًا لبرنامج Anju Life Sciences Software. لسبب واحد، من المهم عدم التغاضي عن مجموعات البيانات أو تجاهلها ببساطة، لأن القيام بذلك يمكن أن يؤدي إلى التخلص من نتائج البحث المهم للغاية.

يثبت التعلم الآلي بالفعل قيمته في تحسين جمع البيانات وإدارتها، وغالبًا ما يحافظ على صحة مجموعات البيانات التي يتم رفضها عادةً بسبب أخطاء التجميع أو التوثيق الخاطئ. ينتج عن هذا بدوره نظرة ثاقبة لنتائج الجهود التجريبية ويؤدي إلى زيادة عائد الاستثمار للعملية بأكملها.

إتقان البيانات Mastering the data
ومع ذلك، فإن العديد من المؤسسات تقوم للتو بتجهيز مجموعات إدارة البيانات الرئيسية (MDM) Master Data Management وتشغيلها، مما يجعل من غير المحتمل أن تستبدلهم بإصدارات ذكية جديدة في أي وقت قريب. لحسن الحظ، ليس عليهم ذلك. وفقًا لـ Open Logic Systems، فإن فئات جديدة من معززات MDM الذكية تضرب القناة، مما يمنح المؤسسات القدرة على دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الأساسية الحالية لدعم كل شيء بدءًا من إنشاء البيانات وتحليلها إلى أتمتة العمليات وإنفاذ القواعد وتكامل سير العمل. العديد من هذه المهام تافهة ومتكررة، مما يوفر وقت مديري البيانات للتحليل والتفسير على مستوى أعلى.

سيؤدي هذا الاتجاه نحو نشر الذكاء الاصطناعي لإدارة البيانات التي تحتاجها لأداء واجبات أخرى في المؤسسة الرقمية إلى تغيير طبيعة عمل علماء البيانات وغيرهم من العاملين في مجال المعرفة. لن يتم تكليف الأشخاص بعد الآن بمهمة القيام بالعمل الذي يقومون به الآن، وبدلاً من ذلك سوف يركزون على مراقبة نتائج العمليات التي يحركها الذكاء الاصطناعي ثم إجراء التغييرات إذا انحرفوا عن الأهداف المحددة.

ومع ذلك، أكثر من أي شيء آخر، فإن إدارة البيانات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ستسرع وتيرة الأعمال بشكل كبير. البيانات هي ملك العالم في العالم الرقمي، ولا يحب الملوك الانتظار.