كيف يغير الذكاء الاصطناعي عملية تكامل البيانات 

تبيع شركة Coca-Cola ، عملاق المشروبات ، حوالي 500 علامة تجارية للمشروبات الغازية في أكثر من 200 دولة. تخيل كمية البيانات التي تحصل عليها ، ليس فقط من المصادر التقليدية, مثل وسائل التواصل الاجتماعي أو أنظمة نقاط البيع ، ولكن أيضًا من مصادر غير تقليدية ، مثل آلات البيع الخاصة بها.  

إذن ، كيف تستفيد شركة Coca-Cola من هذه البيانات؟ تستخدم شركة المشروبات الغازية العملاقة الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات بمعدل البرق للتأكد من أن مشروباتها دائمًا "في متناول اليد".  

تعد شركة Coca-Cola مجرد واحدة من الشركات العديدة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لإدارة البيانات وتحليلها للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات بكفاءة أكبر. من تكامل البيانات بالنسبة للتحليلات، إنه لأمر مدهش كيف يغير الذكاء الاصطناعي قواعد اللعبة بالنسبة لشركات مثل كوكا كولا. 

الانفجار في حجم البيانات والحاجة إلى الذكاء الاصطناعي 

يقف سوق الذكاء الاصطناعي العالمي اليوم عند بـ100 مليار دولار ومن المتوقع أن ينمو بمقدار 20 ضعفًا ليصل إلى ما يقرب من تريليوني دولار بحلول عام 2030. هذا النمو الهائل له تأثير غير مباشر على مجالات مختلفة ، بما في ذلك إدارة البيانات. لا تستطيع الأساليب التقليدية لإدارة البيانات وتكاملها مواكبة حجم وتعقيد البيانات الحديثة.  

AI-بالطاقة أدوات تكامل البيانات، من ناحية أخرى ، يمكن أتمتة مطابقة البيانات المعقدة وتنظيفها ومهام التحويل ، مما يجعل الكميات الهائلة من البيانات أكثر كفاءة. من الأمثلة الرائعة هنا شركة جنرال إلكتريك وكيف تستخدم الذكاء الاصطناعي لإطلاق إمكانات بياناتها. قامت شركة جنرال إلكتريك ببناء منصة بيانات مركزية تسمح لها بدمج البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك أجهزة الاستشعار وأجهزة إنترنت الأشياء الأخرى.  

تستخدم المنصة خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد واستخراج البيانات تلقائيًا من هذه المصادر ، مما يضمن دقة البيانات وحداثتها. 

كيف يعزز الذكاء الاصطناعي تكامل البيانات 

يعمل تكامل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي على أتمتة وتبسيط عملية تكامل البيانات بأكملها ، من استخراج البيانات إلى المعالجة والتحليل. من خلال اكتشاف البيانات واستيعابها تلقائيًا من مصادر مختلفة ، مثل قواعد البيانات وجداول البيانات وواجهات برمجة التطبيقات ، تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تسريع عملية تكامل البيانات بشكل كبير دون الحاجة إلى تدخل يدوي.  

لنلقِ نظرة على كيفية تسريع الذكاء الاصطناعي لكل مرحلة من مراحل عملية تكامل البيانات  

استخراج البيانات 

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة تحليل بنية ومحتوى مصادر البيانات بسهولة واستخراج المعلومات ذات الصلة تلقائيًا. يمكن لهذه الخوارزميات تحديد الأنماط في البيانات واستخدام نماذج التعلم الآلي (ML) للتعلم والتكيف مع مصادر البيانات الجديدة، مما يبسط وثيقة استخراج البيانات. 

يتمثل أحد أكبر التحديات في استخراج البيانات من مصادر البيانات الهرمية وغير المهيكلة مثل النصوص والصور ، لا سيما في صناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل ، حيث يوجد قدر كبير من البيانات في السجلات الطبية غير المنظمة أو التقارير المالية. تتصدى منظمة العفو الدولية لهذا التحدي باستخدام  معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تتعرف على الأنماط في اللغة وتحدد الكلمات الرئيسية والعبارات ذات الصلة لاستخراج المعلومات من مصادر البيانات غير المنظمة.  

يستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا رؤية الكمبيوتر لاستخراج البيانات من الصور ومقاطع الفيديو. سيكون التطبيق المثالي لذلك في صناعات مثل الرعاية الصحية ، حيث تحتوي الصور الطبية مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي على معلومات تشخيصية مهمة. 

جودة البيانات  

في حين أن أدوات تكامل البيانات التقليدية كانت كافية لمعالجة مشكلات جودة البيانات، إلا أنها حتى الآن لم تعد قادرة على التعامل مع حجم البيانات الواردة من عدد لا يحصى من المصادر. يمكن لأدوات تكامل البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي تعريف مصادر البيانات تلقائيًا لتحديد الأنماط والعلاقات والحالات الشاذة. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحديد الأخطاء في مجموعات البيانات وتصحيحها وأتمتة عملية تنظيف البيانات. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد السجلات المكررة أو عناصر البيانات المفقودة وتصحيحها تلقائيًا إدارة جودة البيانات نسيم.  

رسم خرائط البيانات 

باستخدام خوارزميات التعلم الآلي ، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات وتعيين عناصر البيانات تلقائيًا من نظام إلى آخر ، مما يوفر الكثير من الوقت والموارد ، لا سيما عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. 

يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أيضًا تقديم اقتراحات ذكية لرسم الخرائط بناءً على البيانات والأنماط التاريخية. يستخدم خوارزميات مطابقة البيانات المتقدمة التي تحدد عناصر البيانات المتطابقة عبر مصادر البيانات المختلفة وتعيينها تلقائيًاs لهم إلى الموقع الصحيح في النظام الهدف. هذه الخوارزميات مفيدة بشكل خاص عند التعامل مع مصادر البيانات التي لها تنسيقات أو هياكل بيانات مختلفة. 

كيف يساعد تكامل البيانات القائم على الذكاء الاصطناعي في تمكين الابتكار في مختلف الصناعات 

الرعاية الصحية: يُحدث تكامل البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي ثورة في صناعة الرعاية الصحية من خلال تحسين نتائج المرضى وتشخيصهم. يساعد مقدمي الرعاية الصحية في الحصول على نظرة أكثر شمولاً لصحة المريض من خلال مساعدتهم على دمج وتحليل بيانات المريض من مصادر متعددة ، مثل السجلات الصحية الإلكترونية ، والصور الطبية ، وبيانات الجينوم..,  

التمويل: تستفيد المؤسسات المالية أيضًا من تكامل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي ، واستخدامه لتعزيز إدارة المخاطر ، واكتشاف الاحتيال ، وتحسين خدمة العملاء من خلال اكتساب رؤية شاملة لعملائهم.  

يساعد تكامل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي أيضًا المؤسسات المالية على الامتثال للمتطلبات التنظيمية. توفير تكامل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعيes منصة مركزية لإدارة بيانات العملاء من مصادر مختلفة مع الالتزام بمعايير حماية وخصوصية البيانات. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات العملاء والإبلاغ عن أي نشاط مشبوه أو شذوذ ، مما يسهل على المؤسسة الامتثال لقواعد اعرف عميلك (KYC) ومكافحة غسيل الأموال.  

البيع بالتجزئة: يحتوي تكامل البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي أيضًا على تطبيقات متعددة في صناعة البيع بالتجزئة. يجمع تجار التجزئة البيانات من مصادر مختلفة, مثل أنظمة نقاط البيع ووسائل التواصل الاجتماعي وتعليقات العملاء, والأدوات التقليدية ليست مجهزة للتعامل مع البيانات من هذه المصادر غير التقليدية. يسمح الذكاء الاصطناعي لتجار التجزئة باكتساب رؤى قيمة حول تفضيلات عملائهم وسلوكهم وتصميم عروضهم وفقًا لذلك. 

الذكاء الاصطناعي هو المستقبل 

أثبت تكامل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي أنه يغير قواعد اللعبة للشركات لأنه يساعد على إطلاق الإمكانات الكاملة لبياناتهم. يمكن لأدوات تكامل البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المعقدة وتبسيط عملية تكامل البيانات بأكملها. يوفر الذكاء الاصطناعي فرصة مثالية للشركات لتحسين الكفاءة وخفض التكاليف, وليس هناك شك في أن تكامل البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي موجود لتبقى ، والشركات التي تتبناها هي الشركات التي ستبقى في الطليعة. 

اختيار الحل الصحيح لتكامل البيانات 

مع استمرار الانفجار في حجم البيانات، لم يعد من الممكن استخدام الأساليب التقليدية لإدارة البيانات وتكاملها. في حين أن تكامل البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أصبح الآن حديث المدينة، فمن المهم اختيار الخيار المناسب برنامج إدارة البيانات للتعامل مع متطلبات البيانات الحديثة.  

بالإضافة إلى قدرات الذكاء الاصطناعي ، ملف حل تكامل البيانات يجب أن يحتوي على الميزات التالية: 

• واجهة سهلة الاستخدام مع مصمم سير عمل سلس. 
• محرك معالجة قوي يمكنه إدارة كميات كبيرة من البيانات وتنسيقات بيانات متنوعة.  
• ميزات أمان قوية مثل التشفير وضوابط الوصول وإخفاء البيانات. 
• دعم مصادر البيانات المتنوعة ، بما في ذلك التطبيقات المستندة إلى مجموعة النظراء وقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات. 

هل تبحث عن تكامل فعال للبيانات يقوم بأتمتة معظم مهامك ويسرع المبادرات التي تعتمد على البيانات؟ تنزيل a الإصدار التجريبي المجاني من 14 يومًا of Astera Centerprise ونرى كيف يمكنها تفريغ عبء تكنولوجيا المعلومات.