شارك
الرئيسية
3 دقائق 
يشهد العصر الحديث تزايداً ملحوظاً في حجم البيانات المتاحة من عدة جهات تابعة لمؤسسة واحدة. ولتحقيق الاستفادة من تلك البيانات جميعها، وُجدت وسيلة مبتكرة لتنظيمها وإدارتها بشكلٍ فعّال، وأُطلق عليها اسم “أنسجة البيانات”، وأصبحت مساعدة على تحسين عمليات اتخاذ القرارات وتوفير فهم أعمق للبيانات. ولتحقيق الاستفادة القصوى من هذه البيانات، تُدمج مع تقنيات الذكاء الاصطناعي، فهل سيؤدي ذلك إلى إحداث ثورة في إدارة البيانات؟
ما هو نسيج البيانات؟
نسيج البيانات عبارة عن بنية تسهّل التكامل الشامل لخطوط البيانات المختلفة والبيئات السحابية من خلال استخدام الأنظمة الذكية والآلية؛ فهو بمثابة طبقة متكاملة من البيانات والعمليات المتصلة التي توفّر رؤية شاملة لأداء الأعمال من خلال تجميع البيانات من الأنظمة القديمة ومستودعات البيانات وبحيرات البيانات وقواعد البيانات والتطبيقات المختلفة.
بنية بيانات نسيج البيانات
لا توجد لأنسجة البيانات بنية موحدة، بل تختلف باختلاف احتياجات الشركات. لكن عموماً، تتكون أنسجة البيانات من ست طبقات أساسية، تشمل:
- طبقة إدارة البيانات وأمنها.
- طبقة استيعاب البيانات، التي تدمج البيانات السحابية معاً، وتوجِد اتصالات وارتباطات بين البيانات المنظمة وغير المنظمة.
- طبقة معالجة البيانات التي تعمل على تحسين البيانات لضمان ظهور ذي الصلة منها فقط لاستخراج البيانات.
- طبقة تنسيق البيانات والتي تنفذ بعض الوظائف الأكثر أهمية لنسيج البيانات، مثل تحويل البيانات ودمجها وتنقيتها، لتصبح قابلة للاستخدام للفرق في أنحاء الأعمال كافة.
- طبقة اكتشاف البيانات، وهي الطبقة التي تعرض فرصاً جديدة لدمج مصادر البيانات المختلفة.
- طبقة الوصول إلى البيانات وتسمح باستهلاك البيانات، ما يضمن الأذونات الصحيحة لفرق معينة. بالإضافة إلى ذلك، تساعد هذه الطبقة على عرض البيانات ذات الصلة من خلال استخدام لوحات المعلومات وأدوات تصور البيانات الأخرى.
ميزات أنسجة البيانات
تتميز أنسجة البيانات بما يلي:
- التعامل مع أحجام البيانات على مستوى المؤسسة، ما يجعل من الممكن استيعاب البيانات والاستفادة منها تلقائياً.
- تصميمها مناسب لكلٍّ من المستخدمين التقنيين وغير التقنيين، ما يوفّر واجهات معلومات أنيقة لمديري الأعمال وأدوات متطورة لعلماء البيانات.
- جمعُها بين تقنيات إدارة البيانات الرئيسية، مثل كتالوج البيانات، وإدارة البيانات، وتكاملها وتنسيقها.
- النطاق والحجم الذي يمكنها التعامل معه يساعد على التخلص من مخازن البيانات ومساعدة الشركات في حالات الاستخدام المختلفة.
- خلق رؤية شاملة للعملاء عن البيانات.
توفّر هذه الميزات عدة فوائد للشركات، أهمها:
- دمج مصادر البيانات عن طريق إنشاء طبقة بيانات افتراضية في منصة مركزية.
- توفير رؤية شاملة للبيانات، ما يوفّر مصدراً واحداً لها عبر المؤسسة. إذ يمكن نقل البيانات من مصادر وتنسيقات متعددة إلى موقع واحد، وتوفير رؤى في الوقت الفعلي.
- السماح لأصحاب الأعمال ببناء البيانات وإدارتها، فتصبح البيانات في متناول الأشخاص ذوي المهارات المتقدمة في تطوير البيانات والبرمجيات.
- توفير عرض موحد للبيانات جميعها، فيسهل تحديد البيانات وتتبعها والاستفادة منها بشكلٍ أفضل.
- تقليل التكاليف المرتبطة بإدارة البيانات من خلال السماح بدمج البيانات.
- وضع المزيد من الضمانات حول ضوابط الوصول، وبالتالي إتاحة بيانات محددة فقط لأدوار معينة، ما يقلل من المخاطر المرتبطة بمشاركة البيانات.
- مساعدة الشركات على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحليلات من خلال إتاحة البيانات جميعها على أي سحابة.
اقرأ أيضاً: كيف يمكن للمؤسسات الاستفادة من القدرات الكبيرة للذكاء الاصطناعي؟
جمع أنسجة البيانات مع الذكاء الاصطناعي قد يُحدث ثورة في إدارة البيانات
من خلال الجمع بين أنسجة البيانات والذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات إنشاء نظام أساسي مرن وآلي لتكامل البيانات وإدارتها.
يشكّل كلٌّ من التعلم الآلي وأنسجة البيانات وحدة متكاملة، حيث تجمع أنسجة البيانات بيانات الشركة أو المؤسسة في مكانٍ واحد، وتعمل تكنولوجيا التعلم الآلي على تحويلها ومعالجتها وكشف الأنماط والرؤى بشكلٍ استباقي، ما يساعد صُنّاع القرار في الحصول على معلومات أكثر في الوقت المناسب. وتكمن النتائج المرغوبة في اكتشاف الحقائق المخفية من البيانات دون البحث عنها أو طلبها على وجه التحديد، مع إيجاد حلول للمشكلات.
توفّر أنسجة البيانات أيضاً بيانات غير متحيزة وفي الوقت الفعلي، في حين تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تمكين أنسجة البيانات من دعم تدريب الذكاء الاصطناعي وعملياته. يؤدي ذلك إلى تمكين المؤسسات من تبسيط مشاركة البيانات والتعاون والابتكار. يعتمد نجاح هذا النظام البيئي على مزيج من قدرات الذكاء الاصطناعي، وبنية نسيج البيانات، والخبرة البشرية.
عموماً، تقدّم أنسجة البيانات ثلاث وظائف أساسية إلى عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وبيئة البيانات:
- استيعاب البيانات وإعطاء الأولوية للبيانات المجمعة وفي الوقت الفعلي، والتنسيقات المستندة إلى الأحداث للتحليل واتخاذ القرار.
- تخزين البيانات وتنظيمها في طبقات من المعلومات الأولية والمحولة والمنسقة لدعم التكلفة المنخفضة والموثوقية العالية.
- الفهرسة التي تضمن الرؤية وإمكانية البحث لاكتشاف واسترجاع أسرع.
فوائد دمج أنسجة البيانات مع الذكاء الاصطناعي
بالإضافة إلى ما سبق، يوفّر دمج أنسجة البيانات مع الذكاء الاصطناعي فوائد أكبر مثل:
- التكامل الديناميكي والآلي للبيانات بشكلٍ كبير وبسرعة عالية وذكاء وأمان.
- إدارة البيانات بشكلٍ أكثر كفاءة من خلال أتمتة العمليات وإنشاء التعليمات البرمجية والتكامل مع استعلامات اللغة الطبيعية.
- أتمتة الاكتشاف والتصنيف والوصول إلى البيانات، ما يضمن الأمان لبيانات المؤسسة.
- تسهيل مشاركة البيانات الداخلية والخارجية، وتمكين التعاون والابتكار وإنشاء القيمة عبر المؤسسة.
- تحليل نشاط المستخدم السابق لتقديم توصيات واختصارات مخصصة لمجموعات بيانات محددة، ما يؤدي إلى تعزيز تجربة المستخدم ورضاه.
اقرأ أيضاً: كيف يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لتوطيد علاقتك بعملائك؟
إن دمج أنسجة البيانات مع الذكاء الاصطناعي يساعد المؤسسات على الاستفادة بشكلٍ أفضل من بياناتها، وتجاوز العديد من العقبات والمشكلات، ما يؤدي بالتالي إلى سرعة وصول التطبيقات إلى السوق، وإضفاء الطابع الشمولي على البيانات وعدم تحيزها، وخفض التكاليف. وفي النهاية قد يؤدي ذلك إلى إحداث ثورة في إدارة البيانات.