يُمكّن تسييل البيانات المؤسسات من استخدام أصول البيانات وقدرات الذكاء الاصطناعي (AI) لإنشاء قيمة اقتصادية ملموسة. نظام تبادل القيمة هذا يستخدم منتجات البيانات لتعزيز أداء الأعمال واكتساب ميزة تنافسية ومواجهة تحديات الصناعة استجابة لطلب السوق.

وتشمل الفوائد المالية زيادة الإيرادات من خلال إنشاء نماذج أعمال صناعية مجاورة، والوصول إلى أسواق جديدة لإنشاء المزيد من مصادر الإيرادات، وزيادة الإيرادات الحالية. يمكن تحقيق تحسين التكلفة من خلال مزيج من تحسينات الإنتاجية وتوفير البنية التحتية وتخفيض نفقات التشغيل.

في عام 2023، بلغت قيمة سوق تسييل البيانات العالمية 3.5 مليار دولار أمريكي، ويتوقع الخبراء أن تصل إلى 14.4 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032، مما يدل على وجود معدل نمو سنوي مركب 16.6% من 2024 إلى 2032.

التعامل مع البيانات كأصل استراتيجي

تعد البيانات واحدة من الأصول غير الملموسة الأكثر قيمة للمؤسسات. ولذلك، فإن اعتماد نهج شامل يعطي الأولوية لتحويل الأعمال القائم على البيانات يساعد على تحسين استخراج القيمة. يعمل هذا التحول على تسخير قوة البيانات داخل المؤسسة، مما يتيح تحسين التكلفة على مستوى المؤسسة وفتح فرص صافية جديدة للإيرادات المباشرة.

عندما يتعلق الأمر بتحسين البيانات، تركز معظم المؤسسات فقط على تقليل تكاليف البنية التحتية. ومع ذلك، يمكن لتلك التي تتبنى استراتيجيات تحويل الأعمال القائمة على البيانات مضاعفة الفوائد من خلال النظر في إمكانات نمو الإيرادات، وتحسين التكاليف عبر البنية التحتية، والتطوير، والصيانة، وتعزيز أمن البيانات والامتثال.

الجوانب الحاسمة لتحويل الأعمال القائمة على البيانات هي الإستراتيجية الشاملة لتحقيق الدخل من البيانات وكيفية استخدام منتجات البيانات. تعمل رؤى البيانات وأتمتة الذكاء الاصطناعي على تحسين التكلفة من خلال الصيانة التنبؤية وأتمتة العمليات وتحسين القوى العاملة. تقلل أتمتة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من مخاطر أمن البيانات والامتثال من خلال تحديد وتحليل خطورة التهديدات ونطاقها والأسباب الجذرية لها بشكل استباقي قبل أن تؤثر على الأعمال.

يتمثل التأثير الصافي لتحويل الأعمال المعتمد على البيانات في زيادة الامتثال والإنتاجية والفعالية من خلال الأتمتة عبر وحدات الأعمال المختلفة، مثل المبيعات والتسويق والخدمات. ويؤدي هذا إلى زيادة الإيرادات من خلال الفرص المتاحة لإنشاء خدمات وقنوات جديدة.

تحديد منتجات البيانات

تشهد الصناعات في جميع المجالات طفرة في حجم بيانات المؤسسة، مما يمثل تحديات وفرصًا. تؤثر هذه التحديات، جنبًا إلى جنب مع احتياجات الصناعة وحالات الاستخدام المحددة، على أنواع منتجات البيانات التي تتطلبها المؤسسات أو الأسواق.

منتجات البيانات هي أصول تم تطويرها من مصادر البيانات الداخلية للشركة أو من خلال الجمع بين البيانات الداخلية والعامة، معززة بالذكاء الاصطناعي لاستخراج رؤى فريدة تساعد في دفع قرارات العمل. تتم إدارة أصول البيانات هذه كمنتجات، وتأتي مع عقود خدمة محددة وطرق تسليم قابلة للتكرار وعرض قيمة واضح.

فالصناعة المصرفية، على سبيل المثال، تواجه التحديات التالية:

• المنافسة من التكنولوجيا المالية الرشيقة والمبتكرة والبنوك المنافسة.
• درجة عالية من الرقابة التنظيمية.
• الحاجة إلى حماية المعلومات الحساسة.
• صوامع البيانات التنظيمية التي تعيق تجربة العملاء الموحدة.
• الضغط لزيادة الهوامش وتحديد مصادر إيرادات جديدة.

ولمواجهة هذه التحديات، تقوم المؤسسات بإنشاء حالات استخدام ذات صلة تلبي احتياجاتها المحددة، بالإضافة إلى احتياجات السوق بشكل عام. تُظهر حالات الاستخدام النموذجية التالية منتجات البيانات المرتبطة والفوائد المالية المقابلة.

يمكن إنشاء منتجات البيانات للاستخدام الداخلي عبر مختلف الوظائف أو وحدات الأعمال. عندما تقوم مؤسسة ما بمشاركة بياناتها داخليًا وبشكل متسق لتحسين الكفاءة وتحقيق فوائد نوعية أو كمية، يشار إلى ذلك باسم تسييل البيانات الداخلية.

يمكن أيضًا إنشاء منتجات البيانات للاستهلاك الخارجي على نطاق أوسع عبر العديد من المؤسسات والأنظمة البيئية. عندما تتم مشاركة البيانات خارجيًا لتحقيق فوائد استراتيجية ومالية، يُشار إلى ذلك باسم تسييل البيانات الخارجية.

اقتصاديات منصة البيانات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

إن المؤسسة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي هي مؤسسة تعتبر فيها تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أساسية لخلق القيمة والحصول على القيمة ضمن نموذج الأعمال. يمكن أن تصل القدرة على تحقيق الدخل من البيانات المبنية على اقتصاديات النظام الأساسي إلى أقصى إمكاناتها عندما يتم التعرف على البيانات كمنتج تم إنشاؤه أو تشغيله بواسطة الذكاء الاصطناعي.

في النموذج الذي يقوده التجميع، يتم إدخال البيانات من المصادر الخارجية والداخلية، مثل مستودعات البيانات ومخازن البيانات، في أدوات تحليلية للاستهلاك على مستوى المؤسسة. على مستوى المؤسسة، تحدد وحدات الأعمال البيانات التي تحتاجها من أنظمة المصدر وتقوم بإنشاء مجموعات بيانات مصممة خصيصًا لحلولها المحددة. ويؤدي هذا إلى انتشار البيانات التنظيمية وزيادة تعقيد خطوط الأنابيب، مما قد يشكل تحديات في الصيانة والاستخدام للحلول الجديدة، مما يؤثر بشكل مباشر على التكاليف وتوقيتها.

مع تحول المؤسسات من النماذج التي تعتمد على التجميع إلى النماذج التي تعتمد على المنتج، يتم إنشاء منتجات البيانات باستخدام مصادر البيانات الخارجية والداخلية، إلى جانب الأدوات التحليلية. بمجرد تطوير منتجات البيانات هذه، يمكن إتاحتها لوحدات الأعمال داخل المؤسسة لمشاركة البيانات والتحليلات في الوقت الفعلي. كما توفر منتجات البيانات هذه فرصًا لتحقيق الدخل من خلال شراكات النظام البيئي.

في نهج قائم على النظام الأساسي، تقوم وحدات الأعمال ببناء الحلول باستخدام منتجات البيانات الموحدة والجمع بين التقنيات لتقليل العمل وتبسيط بنية بيانات المؤسسة وتقليل الوقت اللازم لتحقيق القيمة.

توفر منصة البيانات منتجات بيانات غنية بالبيانات تستخدم التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن لمنتجات البيانات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أن تعمل على محاكاة مصادر البيانات المتباينة ودمجها لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي خاصة بالمجال باستخدام بيانات المؤسسة الخاصة. تتيح خدمات منصة البيانات إمكانية توفير منتجات البيانات كخدمات SaaS، وهي شبكة بيانات واحدة منتشرة عبر السحابة الهجينة وتسليم منتج بيانات موثق وآمن ومدقق.

عندما تقوم المؤسسات بربط بياناتها القيمة وأصول الذكاء الاصطناعي بمجموعات مستخدمين أوسع، يمكنها استخدام التأثير المضاعف من استهلاك منتجات البيانات وتطورها، بالإضافة إلى الوصول إلى السوق من التوزيع السحابي القابل للتطوير.

الأثر الاقتصادي لتسييل البيانات

عادةً ما تقوم المؤسسات بتطوير دراسة جدوى تمتد من 3 إلى 5 سنوات للحصول على رؤية شاملة للفوائد الاقتصادية على المدى القصير والمتوسط ​​والطويل. تعالج الحالات الناجحة متطلبات السوق لتظل قادرة على المنافسة، وتعزز قابلية التوسع، وتسعى باستمرار إلى تحسين التكلفة وفرص تعزيز الإيرادات.

يوضح الرسم البياني أعلاه الإيرادات الإضافية المحتملة من تسييل البيانات على مدار فترة 5 سنوات. في إحدى المؤسسات النموذجية التي تبلغ إيراداتها 2 مليار دولار أمريكي، تبلغ الإيرادات الأساسية من البيانات 5 ملايين دولار أمريكي (0.25% من إجمالي الإيرادات). إذا اتبعت المنظمة النهج التقليدي، فقد تنمو الإيرادات من البيانات بنسبة 10% على أساس سنوي، من 5 ملايين دولار أمريكي إلى 6.7 مليون دولار أمريكي في ثلاث سنوات، أي 1.34 مرة فقط من الإيرادات الأساسية.

في المقابل، يمكن أن يكون تسييل البيانات بمثابة قوة مضاعفة المساهمة في زيادة تصل إلى 1٪ في إيرادات الشركة. ومع إمكانات تحقيق الدخل من البيانات، يمكن أن تنمو الإيرادات من البيانات من 5 ملايين دولار أمريكي إلى 20 مليون دولار أمريكي في 3 سنوات، وهو ما يمثل زيادة بمقدار أربعة أضعاف مقارنة بالإيرادات الأساسية.

وفقًا تقارير الأثر الاقتصادي الأخيرة, تكلفة البناء القدرة على تسييل البيانات أقل من الإيرادات الأساسية من البيانات. لذلك، قد تقوم المؤسسة بتخصيص جزء من إيرادات البيانات الحالية لديها في السنة الأولى لبناء القدرة على تسييل البيانات.

البدء في تسييل البيانات

يمكن للمؤسسات أن تبدأ بتحديد استراتيجية تسييل البيانات الخاصة بها وتحديد منتجات البيانات. وبعد ذلك، يمكنهم إنشاء القدرة على تسييل البيانات الخاصة بهم من خلال تطوير منصة بيانات متكاملة تعتمد على الذكاء الاصطناعي. IBM Cloud Pak® للبيانات, IBM Cloud Pak® للتكاملآي بي إم® watsonx.data™ وIBM® watsonx.ai™ تزويدهم بهذه المنصة الشاملة.

نوصي بورشة عمل استكشافية حيث ستستكشف بياناتك وطموحات الذكاء الاصطناعي لتحديد منتج البيانات الأول الخاص بك. في سباق سريع مدته من 4 إلى 6 أسابيع، سنتعاون لصياغة رؤية لبنية النظام الأساسي الخاص بك وتطوير إثبات المفهوم لتصميم منتج البيانات الأول. تتضمن هذه العملية الشاملة تطوير منتج البيانات الأولية، وإنشاء خارطة طريق للمنتجات المستقبلية، وإنشاء حالة عمل داعمة.

اكتشف بنية منصة البيانات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي