يسلط هذا المقال الضوء على 10 من أكبر الاتجاهات التي أحدثتها التطورات التكنولوجية في الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). أحدثت هذه الاتجاهات ثورة جماعية في الطريقة التي تتعامل بها الشركات مع كل شيء من التعليم والاقتصاد إلى البيئة. 

تشمل الاتجاهات العامة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي توفير المنصات السحابية لأنشطة البيانات - تسريع استخدام تقنيات وأدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لبيانات الأعمال والتحليلات. بالنسبة الى غارتنر، "أكثر من 50٪ من إنفاق تكنولوجيا المعلومات للمؤسسات في قطاعات السوق الرئيسية سيتحول إلى السحابة بحلول عام 2025."

أدت التطورات الحديثة في تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى سلسلة من التفاعلات المتسلسلة في سوق تكنولوجيا البيانات العالمي ، والتي يمكن تلخيصها على النحو التالي:

• التطورات المتزايدة في مجال الذكاء الاصطناعي و حلول تحليلات قابلة للإنشاء تُمكّن المؤسسات من استكشاف مجموعات البيانات الصغيرة والكبيرة والمنظمة وغير المهيكلة ، وتطبيق التقنيات التي تبحث عن رؤى قابلة للتنفيذ في جداول أصغر - وحتى البيانات الجزئية. 

• أبنية التدفق أولاً وتحليلات البيانات المتدفقة تشهد اعتمادًا متزايدًا عبر مجموعة متنوعة من الشركات ، لا سيما داخل إنترنت الأشياء وتطبيقات استيعاب البيانات ومعالجتها الأخرى في الوقت الفعلي. شهدت المنظمات طلبًا متزايدًا على البيانات في الوقت الفعلي في الآونة الأخيرة ، وهو اتجاه من المقرر أن يستمر خلال العام المقبل. 

• لا تزال الشركات تشعر بضغوط متزايدة لتبنيها إدارة البيانات الاستراتيجيات التي تمكنهم من استخراج رؤى قابلة للتنفيذ من تسونامي البيانات من أجل اتخاذ قرارات العمل الرئيسية. عوامل مختلفة ، مثل الحاجة المتزايدة للامتثال ، وزيادة استخدام أدوات جودة البيانات لإدارة البيانات ، ومن المتوقع أن تؤدي الاتجاهات المتزايدة نحو إدارة البيانات الرئيسية عبر مجالات متعددة إلى اعتماد MDM الآلي التقنيات والخدمات. 

يتوقع محللو Gartner أن تتحول 70٪ من المؤسسات بعيدًا عن البيانات الضخمة إلى بيانات أصغر وأوسع نطاقًا (أو بيانات من مصادر متعددة) بحلول عام 2025 ، مما يوفر سياقًا أكبر للتحليلات واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً. 

فيما يلي 10 اتجاهات رئيسية نتجت عن التطورات الحديثة في تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

الاتجاه 1: زيادة استخدام أنظمة البرمجيات والخدمات السحابية المستندة إلى السحابة

بفضل تطوير البرامج المستندة إلى السحابة التي تعمل بنظام AI و ML ، أصبحت المؤسسات الآن قادرة على مراقبة وتحليل أحجام بيانات المؤسسة في الوقت الفعلي ، وإجراء التعديلات اللازمة على عمليات أعمالها. مع استمرار انتقال المؤسسات إلى السحابة ، ومع استمرار نمو أحجام البيانات وأنواعها ، يمكن أن تجعل أنظمة إدارة البيانات المستعان بها الشركات أكثر فاعلية. يساعد تكامل البيانات المستند إلى ML عبر النظام البيئي السحابي متعدد السحابة أو المختلط المؤسسات على الاحتفاظ بالمرونة في إدارة بياناتها على أساس مستقل.

الاتجاه 2: تسريع الحوسبة المتطورة بفضل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

أدى تزايد شعبية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في إدارة بيانات المؤسسة إلى اعتماد سريع لـ "الحوسبة حافة. " في عالم التحليلات المتطورة ، يتم تقريب تخزين البيانات والحسابات من مصدر البيانات ، مما يجعل البيانات سهلة الوصول والإدارة ، مما يؤدي إلى خفض التكاليف ، وتوفير رؤى وإجراءات أسرع ، وتمكين العمليات الجارية. 

الاتجاه 3: الارتفاع الهائل في أتمتة عمليات الأعمال

ساهمت منصات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل مشترك في زيادة أهمية الأتمتة في جميع أنحاء سلسلة قيمة الأعمال. جميع العمليات المتعلقة بالبيانات يتم التخلص منها تدريجياً بالطرق اليدوية وتصبح آلية. هذا الاتجاه إيجابي للغاية لأنه يمكّن موظفي الأعمال من قضاء المزيد من الوقت في حل مشاكل العمل والتوصل إلى قرارات سريعة ودقيقة. مع نمو نطاق تحليلات البيانات ، ستصبح الأتمتة ضرورة لتحسين الجودة والحوكمة والامتثال حول الأنشطة التي تركز على البيانات. 

الاتجاه 4: تحليلات البيانات المعززة

بفضل العديد من الأنظمة الأساسية أو الحلول لتحليل البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي المتاحة اليوم ، "تحليلات البيانات المعززة"هي حقيقة ، حيث يتم التعامل مع العديد من المراحل الحرجة مثل جمع البيانات وتنقية البيانات وإعداد البيانات بواسطة أدوات ذكية ، بحيث يكون علماء البيانات أو محللوها أحرارًا في الانخراط في قضايا تحليل البيانات المعقدة. تستخدم منصات التحليلات الفائقة هذه التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لمعالجة البيانات واستخراج الرؤى من البيانات ، والتي قد تستغرق ساعات طويلة لإكمالها بواسطة عالم بيانات بشري أو محلل بيانات. 

الاتجاه 5: ذكاء الأعمال المدعوم بالذكاء الاصطناعي (BI)

باستخدام أدوات متقدمة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فإن منصات ذكاء الأعمال اليوم قادرة على تعظيم قيمة الارتباطات والاتجاهات والأنماط التي تسترشد بالبيانات. تقدم حلول BI اليوم نتائج ورؤى أكثر فعالية مثل إدارة جودة البياناتوأدوات ذكاء الأعمال ذاتية الخدمة وإمكانيات التحليلات المتقدمة يتم التعامل معها بواسطة تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

الاتجاه 6: ارتفاع البيانات كخدمة أو ممارسة DaaS

بفضل تقنيات البيانات السحابية والمتقدمة ، يمكن الآن لمقدمي الخدمة أن يقدموا خدمات DaaS للعملاء. باستخدام DaaS لتحليلات البيانات الكبيرة ، يمكن لمحللي البيانات تبسيط مهمة مراجعة المعلومات ، وتسهيل مشاركة البيانات بين الإدارات والصناعات. 

الاتجاه 7: الأتمتة الذكية (التحليلات) و MDM الآلي

أتمتة ذكية (التحليلات) تتعلق بالأنشطة التي تقوم فيها الشركات بأتمتة أكبر عدد ممكن من العمليات باستخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات مثل منهجيات أدوات الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة أو التعليمات البرمجية المنخفضة أو بدون تعليمات برمجية. أيضًا ، يتم استخدام AI و ML الآن لـ MDM ، مما يجعل حوكمة البيانات سهل.  

الاتجاه 8: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير - معالجة التحيز في البيانات

الذكاء الاصطناعى أو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير يعالج التحيز والتنوع ووضع العلامات في البيانات بشكل أكثر منهجية ضمن استراتيجية إدارة البيانات - بما في ذلك استخدام منسوجات البيانات لتكامل البيانات الآلي وإدارة البيانات الوصفية.

الاتجاه 9: التقاط وتخزين البيانات الخاصة بالسياق من أجل التحليلات

التقاط وتخزين واستخدام "البيانات الخاصة بالسياق"في تحليلات البيانات تتطلب قدرات وخبرات متخصصة لإنشاء خطوط أنابيب البيانات ، وتقنيات تحليلات X ، والخدمات السحابية مع الذكاء الاصطناعي القادر على معالجة أنواع مختلفة من البيانات. 

الاتجاه 10: أتمتة إدارة بيانات العملاء

هذا اتجاه كبير ، لأنه يسمح للشركات بالتفاعل بشكل أفضل مع العملاء وإدارتهم. تعمل الأدوات التي تعمل بنظام AL- أو ML والتي تساعد في إدارة بيانات العملاء على تسهيل "الأتمتة الذكية" ، وهو اتجاه صناعي رئيسي آخر. 

أكبر المستفيدين من إدارة البيانات الآلية: الشركات الصغيرة

بدلاً من البيانات الضخمة ، ستتكيف الشركات الآن مع "تحليلات البيانات الصحيحة" ، ومن المتوقع أن يؤدي هذا الاتجاه إلى إتاحة البيانات والتحليلات لجميع موظفي الأعمال عبر المؤسسة. يتوافق هذا النوع من التحليلات مع هدف جعل ممارسات البيانات أكثر ديمقراطية.

من خلال الاستفادة من خدمات البيانات ، يمكن حتى لفرق البيانات الصغيرة منخفضة الموارد نشر إدارة البيانات والتكامل عن طريق أتمتة خطوط الأنابيب والجودة والحوكمة عند الطلب. من خلال إدارة البيانات المؤسسية ، يمكن للشركات التحكم في بياناتها ، وضمان دقتها ، وتعظيم قيمة تحليلاتها. 

تساعد MDM المدعومة بالذكاء الاصطناعي في توفير عرض 360 درجة للبيانات وتمكن المستخدمين من تقديم رؤى عمل أفضل باستخدام خدمة ذاتية تحليلات. إدارة البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي يمكن أيضًا استخدامها لإنشاء كتالوجات بيانات ذكية ، والتي بدورها تدعم البيانات الوصفية النشطة (البيانات الوصفية المعززة بـ ML التي تتفاعل وتتخذ القرارات) وإعداد بيانات الخدمة الذاتية (إصدار أكثر تقدمًا من التحليلات المعززة).

الصورة المستخدمة بموجب ترخيص من Shutterstock.com

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://www.dataversity.net/ai-and-machine-learning-trends-to-watch-in-2023/