تحطيم صوامع البيانات للكشف عن رؤى موحدة

إذا كنت تريد إجراء مسح يسأل العمال ما هو أهم أصول للشركات ، فإنهم سيقولون هذه البيانات بشكل كبير.

ومع ذلك ، فإن بعض الشركات الأكثر تنظيماً تكافح مع صوامع البيانات ، مما يعيق قدرتها على استخلاص رؤى ذات معنى يمكن أن تستفيد من نموها ونجاحها. في الواقع ، مثل الدراسات الاستقصائية الحديثة من منافذ سمعة طيبة غارتنر، أظهر أن ما يصل إلى 80 ٪ من المؤسسات يبلغ عن أن صوامع البيانات تؤثر سلبًا على عملياتها التجارية.

لهذا السبب من المهم نقع كيف يمكن للصوامع تقويض الشركات وكيف يعد التغلب عليها أمرًا بالغ الأهمية للاستفادة من البيانات إلى أقصى إمكاناتها. إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد ، فستكون هذه المقالة ذات فائدة كبيرة لك ونستكشف أهمية استرجاع الجيل المنتخب الذكاء الاصطناعي ومشاركتها في تحويل تكامل البيانات بحيث يمكن للشركات استخدامها لصالحها.

تطور إدارة البيانات: من قواعد البيانات المحلية إلى الحوسبة السحابية

إذا أردنا تتبع إدارة البيانات في أيامها الأولى (أو حتى الأوقات الحالية لبعض الشركات) ، فيمكن وصفها بأنها اعتماد على قواعد البيانات المحلية ، حيث يتم أرشفة البيانات وصيانتها وتخزينها في الخوادم المادية داخل البنية التحتية الخاصة بها. على الرغم من وجود وسيلة نسبية للأمان ، فإن هذه الطريقة التقليدية تشكل تحديات مهمة للشركة من حيث قابلية التوسع وتكاليف الصيانة والتكامل عبر وحدات الأعمال المختلفة.

نظرًا لأن ازدهار التكنولوجيا قد فتح بوابات الفيضان لفرص تخزين كمية لا يمكن تصورها من البيانات ، فإن الحوسبة السحابية توفر للشركات حلول التخزين المرنة والقابلة للتطوير التي تتوق إليها الشركات. يمكن للشركات الآن أن تتطلع إلى منصات قائمة على السحابة مثل Amazon Net Companies (AWS) و Microsoft Azure و Google Cloud Platform (GCP) لتخزين وإدارة كميات هائلة من البيانات دون قيود على البنية التحتية المادية.

ومع ذلك ، فإن هذا لا يفيد بأن هذا الانتقال إلى الحوسبة السحابية قد قوبل بمجموعة من التحديات الخاصة به ، في المقام الأول:

• تجزئة البيانات عبر خدمات سحابية متعددة
• المخاوف الأمنية
• تعقيد التكامل

وفق أبحاث الصناعة، تستخدم 94 ٪ من المؤسسات الخدمات السحابية ، ولكن 67 ٪ تكافح مع دمج البيانات عبر منصات متعددة ، مع تسليط الضوء على التعقيد المستمر لإدارة البيانات السحابية. أبرز هذا التحول الحاجة إلى تقنيات تكامل أكثر تطوراً ، مما يضع المرحلة لحلول إدارة البيانات مثل الجيل المتمثل في الاسترجاع (RAG) AI.

دور واجهات برمجة التطبيقات والبرامج الوسيطة في تكامل البيانات القديمة

قبل حلول AI-التي تحركها AI مثل Rag AI ، حاولت الشركات توحيد البيانات المجزأة باستخدام واجهات برمجة واجهات برمجة التطبيقات (واجهات برمجة التطبيقات) والأدوات الوسيطة. سمحت هذه التقنيات بتطبيقات برامج مختلفة للتواصل وتبادل البيانات ، وسد الفجوة بين الأنظمة المعزولة.

في حين أن واجهات برمجة التطبيقات والأدوات الوسيطة قدمت حلولًا جزئية لكسر الرمز على تحسين مشكلات صومعة البيانات ، فقد كان لديهم عيب كبير ، لا سيما:

• التكوين اليدوي والصيانة: كان على فرق تكنولوجيا المعلومات تحديث وإدارة واجهات برمجة التطبيقات باستمرار مع تطور الأنظمة.
• اختناقات الأداء: مع زيادة تعقيد البيانات ، غالباً ما نواجه حلول الوسيطة مع مشكلات الكمون في معالجة البيانات على نطاق واسع.
• عدم وجود وعي في السياق: تفتقر طرق التكامل التقليدية إلى الفهم الدلالي ، مما يجعل من الصعب استخراج رؤى ذات مغزى من مصادر البيانات المتباينة.

كيف تختلف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عن تكامل البيانات القائم على القواعد

تقوم AI و Machine Studying النهج بتحليل البيانات واستردادها ومعالجتها بشكل ديناميكي ، وهو تباين صارخ من تكامل البيانات التقليدي القائم على القواعد والذي يضع أساسها على سير العمل المحدد مسبقًا والتعيينات اليدوية.

التكامل التقليدي القائم على القواعد:

• يتطلب التكوين اليدوي للقواعد والمنطق.
• تكافح مع البيانات غير المهيكلة (على سبيل المثال ، منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ، رسائل البريد الإلكتروني).
• غير مرن ويصعب توسيع نطاقه مع نمو البيانات.

تكامل البيانات الذي يحركه AI:

• يستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخراج المعنى من البيانات غير المهيكلة.
• يتعلم من الاستفسارات السابقة لتحسين الدقة مع مرور الوقت.
• يمكن دمج استرجاع البيانات في الوقت الحقيقي مع السجلات التاريخية.

فقط من خلال النظر نسبياً إلى هذين الاثنين ، ندرك أن Rag AI يتفوق على الأساليب التقليدية مثل أتمتة الخطوات مثل الاكتشاف والاسترجاع والسياق للبيانات يجعل العملية أكثر سلاسة ويعزز القدرة على رسم الوقت الحقيقي.

التوقعات المستقبلية والقدرات الناشئة

مع نشرها الحالي في العديد من الصناعات والقطاعات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والخدمات اللوجستية و تسويق، على الأرجح سيكون RAG AI الدعامة الأساسية. لكي تظل الشركات على اطلاع بالتقدم وتحويل الأولويات ، من المهم أن تضع شبكة واسعة على البيانات التي يمكن الوصول إليها وذات صلة دون أن يعلقها الأمن.

يقدم Rag AI حلاً قويًا لمشكلة صوامع البيانات القديمة. عند استخدامها بشكل صحيح ، يمكن أن يجمع بين رؤى موحدة لدفع المزيد من القرارات المستنيرة.

نظرًا لأن إدارة البيانات التي تحركها AI تتهدر الفرص ، فإن الشركات التي تستخدم هذا الحل لصالحها تعد فقط مسارًا أكثر براءة للابتكار والكفاءة التي من شأنها إلغاء تنظيم المنافسين العنيدين الذين يظلون فاترًا لدمج حلول البيانات الأحدث.