مستقبل الذكاء الاصطناعي في تخزين البيانات: الاتجاهات والتنبؤات 

يمكن أن تكون إدارة البيانات مهمة شاقة. يتطلب وقتًا وموارد كبيرة لجمع ومعالجة وتحليل كميات كبيرة من المعلومات. لمواجهة هذه التحديات ، تقريبا 44٪ من الشركات تخطط للاستثمار في الذكاء الاصطناعي (AI) لتبسيط عمليات تخزين البيانات وتحسين دقة رؤاهم.

الذكاء الاصطناعي هو أداة قوية تتجاوز تحليلات البيانات التقليدية. إنه يحدد الأنماط والاتجاهات التي غالبًا ما تفوتها الطرق اليدوية ، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة وتحسين الدقة. يعد الاستخدام الحالي للذكاء الاصطناعي في تخزين البيانات مجرد بداية ، وإمكانيات التطبيقات الجديدة لا حصر لها. 

الذكاء الاصطناعي وتخزين البيانات: الاتجاهات 

يقوم الذكاء الاصطناعي بالفعل بتشكيل العمليات المحيطة بتخزين البيانات بعدة طرق. من خلال تنفيذ الاتجاهات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، شهدت الشركات تحسينات كبيرة في سرعة ودقة معالجة البيانات. وقد أدى ذلك إلى اتخاذ قرارات أفضل وزيادة الكفاءة. 

عمليات ETL بمساعدة الذكاء الاصطناعي 

أحد الاتجاهات التي نلاحظها في تخزين البيانات هو استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تخزين البيانات عملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL). يمكن لأدوات ETL المدعومة بالذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المتكررة وتحسين الأداء وتقليل احتمالية حدوث خطأ بشري.  

من خلال رعاية الذكاء الاصطناعي للمهام منخفضة المستوى ، يمكن لمهندسي البيانات التركيز على المهام ذات المستوى الأعلى مثل تصميم نماذج البيانات ، وتدريب خوارزميات التعلم الآلي ، وإنشاء تصورات للبيانات. على سبيل المثال، كوكا كولا تستخدم أدوات ETL المدعومة بالذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام تكامل البيانات عبر سلسلة التوريد العالمية لتحسين عمليات الشراء وتحديد المصادر. 

نمذجة البيانات الذكية 

هناك اتجاه آخر في تخزين البيانات وهو استخدام الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لنمذجة البيانات الذكية. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل مصادر البيانات وإنشاء نماذج البيانات تلقائيًا ، مع مراعاة العلاقات بين نقاط البيانات.  

يوفر هذا الوقت والموارد لعلماء البيانات الذين قد يحتاجون بخلاف ذلك إلى قضاء ساعات في إنشاء نماذج البيانات يدويًا. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لنمذجة البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحسين دقة البيانات واكتمالها.  

على سبيل المثال، وول مارت يستخدم تقنيات نمذجة البيانات الذكية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لحالات استخدام محددة ، مثل إدارة سلسلة التوريد و تحليلات العملاء. يمكّن تحسين مستودع البيانات Walmart من تحديد الاتجاهات في سلوك العملاء بسرعة ودقة ، بالإضافة إلى توقع الطلب على منتجات معينة لضمان تجربة تسوق سلسة للعملاء. 

تطهير البيانات الآلي  

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لأتمتة عملية تطهير البيانات في تخزين البيانات. يتضمن التنظيف الآلي للبيانات ، أو إعداد البيانات ، استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن عدم الدقة والتناقضات والأخطاء والمعلومات المفقودة وإزالتها من مستودع البيانات ، مما يضمن دقة وموثوقية البيانات.  

باستخدام أدوات تنظيف البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، يمكن للمؤسسات الاستفادة من الخوارزميات المتقدمة وقوة الحوسبة القوية لمعالجة وتنظيف كميات هائلة من البيانات بكفاءة. تسمح القدرة على التعامل مع أنواع البيانات المتنوعة بالتنظيف الشامل للبيانات ، مما ينتج عنه بيانات عالية الجودة للتحليل واتخاذ القرار.  

على سبيل المثال، جنرال إلكتريك للرعاية الصحية يستفيد من أدوات تنقية البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتحسين جودة البيانات في سجلاته الطبية الإلكترونية ، مما يقلل من مخاطر الأخطاء في تشخيص المريض وعلاجه.

المراقبة المستمرة لجودة البيانات 

وفقًا غارتنرضعف جودة البيانات يكلف الشركات ما متوسطه 15 مليون دولار في السنة. من خلال المراقبة المستمرة لجودة البيانات ، يمكن للشركات تجنب العملية المكلفة والمستهلكة للوقت لتحديد الأخطاء وتصحيحها بعد وقوعها. 

المراقبة المستمرة لجودة البيانات هو اتجاه جديد في تخزين البيانات ، مما يحول الطريقة التي تدير بها الشركات بياناتها في المستقبل. على عكس مناهج إدارة البيانات التقليدية التي تتضمن فحوصات دورية لجودة البيانات ، فإن المراقبة المستمرة تتضمن مراقبة في الوقت الحقيقي لجودة البيانات.  

باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي ، فإنه يضمن أن تكون البيانات نظيفة ودقيقة ومحدثة دائمًا عن طريق الكشف التلقائي عن الانحرافات والأخطاء عند حدوثها ، مما يؤدي إلى تبسيط عملية إدارة البيانات.  

على سبيل المثال ، نفذت Airbnb أدوات مراقبة جودة البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتحديد مشكلات جودة البيانات وتصحيحها في الوقت الفعلي ، مما يؤدي إلى نتائج بحث وخوارزميات تسعير أكثر دقة. 

الذكاء الاصطناعي وتخزين البيانات: تنبؤات 

مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي بسرعة ، تتوسع تطبيقاته المحتملة باستمرار. في مجال تخزين البيانات ، من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في المستقبل.  

تصميم المخطط الآلي  

ستعمل أدوات تصميم المخطط المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحليل مصادر البيانات واقتراح أفضل تصميم مخطط يناسب البيانات ، مما يؤدي إلى تخزين بيانات أكثر كفاءة ودقة. ستفيد هذه التكنولوجيا بشكل كبير الشركات التي تتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة ، مثل المؤسسات المالية ومؤسسات الرعاية الصحية وشركات التجارة الإلكترونية. 

على سبيل المثال ، يمكن لشركة التجارة الإلكترونية استخدام أداة تصميم مخطط مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين مخطط مستودع البيانات لأنواع مختلفة من المنتجات ، مما يمكنهم من إضافة فئات منتجات جديدة بسهولة أثناء توسيع عروضهم. 

تنظيم البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي  

مع ارتفاع حجم البيانات الضخمة ، أصبح التنظيم اليدوي مهمة شاقة وتستغرق وقتًا طويلاً. تعمل أدوات تنظيم البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على أتمتة تنظيف البيانات وتنظيمها ، مما يمكّن الشركات من استخلاص رؤى مهمة للغاية.

علاوة على ذلك ، سيقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتصنيف البيانات باستخدام خوارزميات التعلم الآلي بناءً على معايير مثل الكلمات الرئيسية أو البيانات الوصفية أو نوع المحتوى ، مما يضمن الاتساق وتوفير الوقت. من الآمن افتراض أن مستقبل تنظيم البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي مشرق ، وسيمهد بلا شك الطريق لاتخاذ قرارات أكثر دقة وثاقبة تعتمد على البيانات. 

على سبيل المثال ، يمكن لمؤسسة رعاية صحية الاستفادة من التحليلات التنبؤية واستخدام أداة تنظيم البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المريض وتحديد الاتجاهات أو الارتباطات بين أعراض وتشخيصات معينة ، مما يؤدي إلى تحسين رعاية المرضى ونتائجهم. 

اكتشاف البيانات الذكي  

مع تزايد تعقيد تخزين البيانات ، سيصبح اكتشاف البيانات الذكي (IDD) اتجاهًا مهمًا في ذكاء الأعمال. من خلال القدرة على تحديد الأنماط والاتجاهات والعلاقات تلقائيًا في مجموعات البيانات الكبيرة ، تقدم أنظمة IDD تحليلًا للبيانات في الوقت الفعلي ، مما يوفر رؤى فورية يمكن أن تساعد الشركات في اتخاذ قرارات مستنيرة.  

على سبيل المثال ، يمكن لشركة النقل استخدام نظام IDD لتحليل بيانات العملاء وتحديد أنماط عادات السفر ، مما يؤدي إلى عروض خدمة جديدة أو نماذج تسعير. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تساعد أنظمة IDD الشركات على فهم عملائها بشكل أفضل وتحسين منتجاتهم أو خدماتهم من خلال تحليل آراء العملاء ومشاعرهم. 

افكار اخيرة 

سيلعب الذكاء الاصطناعي دورًا متزايد الأهمية في مستقبل تخزين البيانات. سيمكن استخدام نماذج التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية وتقنيات علوم البيانات المتقدمة الأخرى أنظمة تخزين البيانات لتصبح أكثر ذكاءً وكفاءة في تحليل مجموعات البيانات المعقدة.  

يجب أن تمتلك أداة تخزين البيانات الناجحة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ميزات مثل خرائط البيانات المتقدمة وقدرات التحويل ، وإنشاء الكود الآلي ، ودعم تنسيقات البيانات المتعددة ، والتكامل السلس مع بحيرات البيانات ، وقدرات التعلم في الوقت الفعلي. 

ستكون أنظمة تخزين البيانات الذكية والمستقلة هذه قادرة على تحديد الأنماط والاتجاهات التي لا تظهر على الفور وتوفر رؤى وتوصيات يمكن أن تساعد الشركات على البقاء في الطليعة.  

بينما نمضي قدمًا ، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من الحلول المبتكرة التي تستمر في دفع حدود ما هو ممكن في عالم تخزين البيانات. سيساعد هذا الشركات من جميع الأحجام على إطلاق الإمكانات الكاملة لبياناتها.