لقد غيرت تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) مثل التعلم الآلي (ML) كيفية تعاملنا مع البيانات ومعالجتها. ومع ذلك ، فإن اعتماد الذكاء الاصطناعي ليس بالأمر السهل. تستخدم معظم الشركات الذكاء الاصطناعي فقط في أصغر جزء من بياناتها لأن توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي يمثل تحديًا. عادة ، لا تستطيع الشركات تسخير قوة تحليلات تنبؤية لأنهم لا يمتلكون إستراتيجية بيانات كاملة النضج.
لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يجب أن يكون لدى الشركات بنية معلومات قوية تنفذ استراتيجية البيانات والتحليلات التنبؤية على مستوى الشركة. يتطلب هذا من الشركات تركيز تطبيقات البيانات الخاصة بها على ما هو أبعد من خفض التكلفة والعمليات ، على سبيل المثال. سيتطلب تبني الذكاء الاصطناعي بالكامل من الشركات إجراء مكالمات حكم ومواجهة التحديات في تجميع بنية معلومات حديثة تجهز بيانات الشركة للتحليلات التنبؤية.
مستودع البيانات الحديث هو العامل المحفز لاعتماد الذكاء الاصطناعي ويمكنه تسريع رحلة نضج بيانات الشركة. إنه مكون حيوي للبيانات الموحدة ومنصة الذكاء الاصطناعي: فهو يجمع البيانات ويحللها لإعداد البيانات لمراحل لاحقة في دورة حياة الذكاء الاصطناعي. سيؤدي استخدام مستودع البيانات الحديث الخاص بك إلى دفع عملك إلى ما بعد التقليد إدارة البيانات المشاكل وتمكين عملك من التحول رقميًا باستخدام ابتكارات الذكاء الاصطناعي.
ما هو مستودع البيانات الحديث؟
لا تكفي مستودعات البيانات المحلية أو القديمة للأعمال التنافسية. يتطلب سوق اليوم من المؤسسات الاعتماد على كميات هائلة من البيانات لتقديم أفضل خدمة للعملاء ، وتحسين العمليات التجارية ، وزيادة أرباحهم النهائية. لم يتم تصميم مستودعات البيانات المحلية للتعامل مع هذا الحجم والسرعة وتنوع البيانات والتحليلات.
إذا كنت تريد أن تظل قادرًا على المنافسة في المشهد الحالي ، فيجب أن يكون لشركتك مستودع بيانات حديث مبني على السحابة. يعمل مستودع البيانات الحديث على أتمتة استيعاب البيانات وتحليلها ، مما يؤدي إلى إغلاق الحلقة التي تربط البيانات والرؤى والتحليل. يمكنه تشغيل استعلامات معقدة لمشاركتها مع تقنيات الذكاء الاصطناعي ، ودعم ML السلس والتحليلات التنبؤية الأفضل. نتيجة لذلك ، يمكن للمؤسسات اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً لأن مستودع البيانات الحديث يلتقط البيانات التنظيمية ويجعلها منطقية لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ على مستوى الشركة.
كيف تعمل مستودعات البيانات الحديثة مع التعلم الآلي؟
يعمل مستودع البيانات الحديث على مستويات مختلفة لجمع البيانات وتنظيمها وتحليلها لاستخدامها في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. هذه هي الخصائص الرئيسية لمستودع البيانات الحديث:
تخزين البيانات متعدد النماذج
يتم تخزين البيانات في المستودع لتحسين الأداء والتكامل لبيانات أعمال محددة.
التمثيل الافتراضي للبيانات
يتم الوصول إلى البيانات غير المخزنة في مستودع البيانات وتحليلها من المصدر ، مما يقلل من التعقيد ومخاطر الخطأ والتكلفة والوقت في تحليل البيانات.
أعباء العمل المختلطة
هذه ميزة أساسية لمستودع البيانات الحديث: تدعم أحمال العمل المختلطة التخزين في الوقت الفعلي. يمكن لمخازن البيانات الحديثة استيعاب البيانات بشكل متزامن ومستمر وتشغيل أحمال العمل التحليلية.
نشر السحابة المختلطة
تختار الشركات البنية التحتية السحابية المختلطة لنقل أعباء العمل بسلاسة بين السحابة الخاصة والعامة لتحقيق التوافق الأمثل والأمان والأداء والتكاليف.
يمكن لمخزن البيانات الحديث جمع البيانات ومعالجتها لتسهيل مشاركة البيانات مع التحليلات التنبؤية الأخرى وأدوات تعلم الآلة. علاوة على ذلك ، توفر مستودعات البيانات الحديثة هذه تكاملات ML مضمنة ، مما يجعلها سهلة لبناء نماذج ML وتدريبها ونشرها.
ما فوائد استخدام التعلم الآلي في مستودع البيانات الحديث الخاص بي؟
تستخدم مستودعات البيانات الحديثة التعلم الآلي لتعديل الأنماط الجديدة والتكيف معها بسرعة. يتيح ذلك لعلماء ومحللي البيانات تلقي رؤى قابلة للتنفيذ ومعلومات في الوقت الفعلي ، حتى يتمكنوا من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات وتحسين نماذج الأعمال في جميع أنحاء الشركة.
لنلقِ نظرة على كيفية تطبيق ذلك على السؤال القديم "كيف أحصل على المزيد من العملاء؟" سنناقش طريقتين مختلفتين للإجابة على سؤال العمل الشائع هذا.
المنهجية الأولى هي الطريقة التقليدية: تطوير استراتيجية تسويق تروق لشريحة معينة من الجمهور. يمكن لعملك تحديد الشريحة التي يجب استهدافها بناءً على نوايا الشراء لدى عملائك وقوة شركتك في توفير القيمة. يتطلب الوصول إلى هذا الاستنتاج طرح أسئلة استقرائية حول البيانات:
- ما هو منحنى الطلب؟
- ما المنتج الذي تفضله مجموعتنا؟
- متى يشتري العملاء المحتملون منتجاتنا؟
- أين يجب أن نعلن للتواصل مع جمهورنا المستهدف؟
لا يوجد نقص في أدوات وخدمات ذكاء الأعمال المصممة لمساعدة شركتك في الإجابة على هذه الأسئلة. يتضمن هذا الاستعلام المخصص ولوحات المعلومات وأدوات إعداد التقارير.
يستخدم الأسلوب الثاني التعلم الآلي داخل مستودع البيانات الخاص بك. باستخدام ML ، يمكنك تسخير مستودع البيانات الحديث الحالي لديك لاكتشاف المدخلات التي تؤثر على مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بك بشكل أكبر. عليك ببساطة إدخال معلومات حول عملائك الحاليين في نموذج إحصائي ، ثم ستعمل الخوارزميات على تحديد الخصائص التي تحدد العميل المثالي. يمكننا طرح أسئلة حول مدخلات محددة:
- كيف نعلن للنساء ذوات الدخل السنوي بين 100,000 و 200,000 دولار واللاتي يرغبن في التزلج؟
- ما هي مؤشرات التغيير في قاعدة عملاء الخدمة الذاتية لدينا؟
- ما هي الخصائص التي يتم رؤيتها بشكل متكرر والتي ستؤدي إلى تجزئة السوق؟
يبني ML نماذج داخل مستودع البيانات الخاص بك لتمكينك من اكتشاف عميلك المثالي من خلال مدخلاتك. على سبيل المثال ، يمكنك وصف عميلك المستهدف لنموذج الحوسبة ، وسيجد عملاء محتملين يندرجون ضمن هذا القطاع. أو يمكنك إطعام بيانات الكمبيوتر الخاصة بعملائك الحاليين وجعل الجهاز يتعرف على أهم الخصائص.
وفي الختام
يُعد مستودع البيانات الحديث ضروريًا لاستيعاب البيانات وتحليلها في عالمنا المليء بالبيانات. يعمل الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية على تغذية المزيد من البيانات للعمل بفعالية ، مما يجعل مستودع البيانات الحديث الخاص بك بيئة مثالية لتشغيل الخوارزميات وتمكين مؤسستك من اتخاذ قرارات ذكية. تأخذ تقنيات علوم البيانات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي خطوة أخرى إلى الأمام وتسمح لك بالاستفادة من البيانات لاتخاذ قرارات أكثر ذكاءً على مستوى المؤسسة.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://www.dataversity.net/a-powerful-pair-modern-data-warehouses-and-machine-learning/
