إطلاق العنان لقوة البيانات: استكشاف العالم المترابط للبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي
ملخص
تمثل البيانات الضخمة مجموعات بيانات ضخمة ومعقدة تغذي قوة الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يتطلب الكثير من البيانات للتعلم ، فإن مجموعات البيانات هذه تساعد الذكاء الاصطناعي في عمليات صنع القرار ، بينما تستفيد البيانات الضخمة بدورها من خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات بشكل أفضل. يمكنك وصفه بأنه وضع يربح فيه الجميع.
ما هو الذكاء الاصطناعي
يمثل الذكاء الاصطناعي (AI) مجموعة من التقنيات التي توفر لأجهزة الكمبيوتر القدرة على محاكاة الذكاء البشري. يجعل الذكاء الاصطناعي أدوات التحليل أكثر قوة ويمكن الوصول إليها باستخدام الخوارزميات التي يمكنها تحليل البيانات غير المهيكلة والمنظمة للحصول على رؤى أعمال واضحة وذات قيمة عالية. كحقول فرعية للذكاء الاصطناعي ، يمكننا تسمية التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والحوسبة المعرفية.
ما هي بعض الأمثلة على الذكاء الاصطناعي في الاستخدام اليومي؟ من التعرف على الكلام المستخدم في المساعدين الرقميين ، مثل Siri أو Alexa ، والتعرف على الصور ، مثل أداة تصنيف الصور AI من Google أو فتح الوجه في الهواتف ، إلى حالات الاستخدام الأكثر تقدمًا للقيادة الذاتية للطائرات بدون طيار والسيارات ، يمكننا أيضًا تسمية الاستخدامات الأخرى الحالات التي قد تكون على دراية بها ، مثل أنظمة التوصية المستخدمة في التجارة الإلكترونية أو في خدمات بث الموسيقى والوسائط (Netflix و Youtube و Spotify وما إلى ذلك) ، أو تحويل الكلام إلى نص ، أو التصحيح التلقائي ، أو أجهزة الكشف عن الانتحال ، لبطاقات الائتمان واكتشاف الاحتيال ، أو التكنولوجيا الطبية ، مثل أجهزة إنترنت الأشياء القابلة للارتداء. الأمثلة لا حصر لها ، وربما تكون قد واجهتها في حياتك اليومية أكثر مما تعرفه.
لكي يعملوا بشكل صحيح ويعطينا الأفكار التي نحتاجها ، فإنهم يحتاجون إلى بنية تحتية قوية ، وبنية جيدة التصميم ، وأطنان من خوارزميات العمل ، ومهندسين بارعين في التكنولوجيا. بالنسبة إلى المستخدم النهائي ، فإنهم يعملون بشكل لا تشوبه شائبة ، لكن حجم العمل الذي يتم وراء الكواليس هائل.
ما هي البيانات الضخمة
مقارنة بالبيانات العادية ، يشير مصطلح البيانات الضخمة إلى حجم أكبر من البيانات التي يتم جمعها. جميع أجهزة إنترنت الأشياء والطائرات بدون طيار والسيارات وأجهزة MedTech القابلة للارتداء وتقنية المنزل الذكي وأجهزة الاستشعار ، وليس فقط ، تجمع البيانات باستمرار – الكثير منها. يمكن استخدام هذه البيانات ، عند تحليلها ، للكشف عن رؤى فريدة لا يمكن الوصول إليها من قبل البشر باستخدام أدوات التحليل التقليدية. تعد بعض الأدوات ، والأطر ، والخوارزميات ، والبنى التحتية ، والبنى التحتية المصممة خصيصًا والتي يمكنها تخزين هذه الكمية من البيانات ضرورية حتى تتمكن من تحليل البيانات الضخمة بشكل صحيح.
إذن ، ما العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة؟
كما ذكرنا سابقًا ، لا يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تعمل بدون مجموعات بيانات ضخمة. فكر في ChatGPT. لكي تعمل كما هي الآن – القدرة على شرح ماهية فيزياء الكم ، أو كتابة قصائد – تم تغذية الخوارزمية بحوالي 300 مليار كلمة والنموذج يحتوي على ما يقرب من 175 مليار معلمة. هذا كثير من البيانات.
لكن لا تقلق. بصفتك مالكًا تجاريًا ، فأنت لست بحاجة إلى حجم بيانات على مستوى ChatGPT للكشف عن الرؤى التجارية والتشغيلية. ومع ذلك ، من الأفضل أن يكون لديك بعض نماذج التعلم الآلي. لماذا؟ تحتاج البيانات الضخمة إلى خوارزميات التعلم الآلي التي يوفرها الذكاء الاصطناعي ، للاستفادة من إمكانات التحليلات المتقدمة مثل التحليلات المعززة أو التنبؤية أو حتى في الوقت الفعلي. يمكن أن تقدم لك بكفاءة رؤى قابلة للتنفيذ من الكم الهائل من البيانات التي جمعها عملك على مر السنين.
من جمع البيانات لضمان البنية التحتية المناسبة
في السنوات الأخيرة ، ركزت محادثات البيانات الضخمة على جمع الكثير من البيانات. بعد ذلك ، تحولت المناقشة نحو الحصول على بيانات عالية الجودة يمكن أن تقدم رؤى أفضل. الآن ، نظرًا لأن حجم البيانات ينمو بشكل كبير ، لم تعد الشركات تواجه هذه المشكلة بعد الآن – البيانات موجودة. لكن النقاش تحول الآن أكثر نحو امتلاك البنية التحتية المناسبة لتخزين هذا الكم الهائل من البيانات والقدرة على معالجتها عن طريق تشغيل خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، والتي تحتاج إلى الكثير من قوة الحوسبة.
ما يحمله المستقبل
هناك شيء واحد مؤكد: في عالم الأعمال ، بغض النظر عن الصناعة ، فإن البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي ، إلى جانب مجموعاتها الفرعية من التعلم الآلي والتعلم العميق ، موجودة لتبقى. إنهم يمثلون جزءًا مهمًا في السعي للتنبؤ والاستعداد والاستجابة بشكل استباقي لبيئة الأعمال والسوق المتغيرة باستمرار. من خلال الاستفادة من البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي معًا ، يمكن للشركات توقع اتجاهات الصناعة الناشئة ، وتحليل سلوك المستهلك ، وتخصيص الخدمات والمنتجات ، وأتمتة العمليات ، وتحسين كفاءة الأعمال ، والأهم من ذلك ، تحسين عمليات صنع القرار على مستوى الشركة.
التحديات في البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي
إن تنفيذ مشاريع البيانات الضخمة ليس مسعى قصير المدى ، والافتقار إلى أهداف عمل واضحة هو أحد الأسباب الرئيسية لفشل مشاريع البيانات الضخمة. يمكن أن يكون اتخاذ خطوة واحدة في كل مرة مفيدًا. لذلك قبل الانخراط في رحلة البيانات الضخمة الخاصة بك ، قم بتحليل الأهداف الأكثر أهمية لعملك في الوقت الحالي ، وقم بإجراء تدقيق الأعمال ، والعثور على شريك متمرس يمكنه تقديم خدمات استشارات البيانات الضخمة الخاصة بهم. يمكن للشروع في هذه الرحلة مع فريق متخصص أن يحسن معدل نجاح المشروع.
الاستفادة من الحوسبة السحابية
في عالم اليوم الرقمي ، أصبحت الحوسبة السحابية ذات أهمية متزايدة للشركات لتخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات. من خلال الجمع بين قوة التكنولوجيا السحابية والذكاء الاصطناعي (AI) وتقنيات البيانات الضخمة ، يمكن للشركات تحقيق فوائد ضخمة.
تقدم الحوسبة السحابية العديد من المزايا التي تجعلها مثالية للذكاء الاصطناعي ومعالجة البيانات الضخمة. الخدمات المستندة إلى السحابة فعالة من حيث التكلفة ولها عامل قابلية عالية للتوسع ، مما يمكّن الشركات من توسيع سعة التخزين أو الحوسبة بسرعة حسب الحاجة. بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأن موفري الخدمات السحابية يديرون عادةً البنية التحتية الخاصة بهم ، لم تعد الشركات بحاجة إلى القلق بشأن تكاليف صيانة الخادم أو ترقيته.
علاوة على ذلك ، توفر الحوسبة السحابية منصة موثوقة لعلماء البيانات للوصول إلى مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة من أي مكان في العالم. يتيح لهم ذلك تحليل البيانات بشكل أكثر كفاءة من خلال الاستفادة من الأدوات القوية مثل خوارزميات التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية. بمساعدة هذه التقنيات ، يمكن للشركات اكتساب رؤى قيمة حول سلوكيات العملاء واتجاهاتهم التي قد لا يمكن اكتشافها من خلال الأساليب التقليدية.
يمكننا أن نرى أن البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي مترابطان بشكل وثيق. البيانات الضخمة هي مصدر الرؤى للذكاء الاصطناعي ، بينما يستخدم الذكاء الاصطناعي هذه المعلومات لأتمتة العمليات وإنشاء حلول أكثر ذكاءً. من خلال الجمع بين كلا العنصرين ، يمكن للمؤسسات الاستفادة بشكل أفضل من مواردها وتحسين تجارب العملاء ودفع نمو الأعمال. مع استمرار تطور التكنولوجيا وتصبح الأعمال التجارية أكثر اعتمادًا على البيانات ، من المهم فهم كيفية تقاطع هذين المفهومين حتى تتمكن من الاستفادة من إمكاناتهما.
