تحديث معالجة البيانات غير المنظمة باستخدام الذكاء الاصطناعي

تكامل الذكاء الاصطناعي في تحليلات البيانات والمعالجة هي تطور طبيعي لصناعة تتميز بالابتكار والنمو السريع. يتجه سوق تحليلات البيانات الضخمة نحو التقييم المتوقع لـ بـ655 مليار دولار في السنوات الخمس المقبلة، وستكون أدوات معالجة البيانات غير المنظمة مسؤولة عن جزء كبير من هذه الإيرادات. 

ومع التقدم التكنولوجي ودمج الذكاء الاصطناعي، تمكّن هذه الأدوات المؤسسات من فهم مخازن البيانات الضخمة التي لم يتم استغلالها سابقًا. 

ستناقش هذه المدونة كيفية تطور معالجة البيانات، وتفحص معالجة البيانات غير المنظمة، وتسلط الضوء على دورها Asteraحلولنا المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في تحويل كيفية تعامل الشركات مع البيانات غير المنظمة. 

البيانات غير المنظمة وتحدياتها الفريدة 

لقد اكتسبت حلول معالجة البيانات غير المنظمة المخصصة اهتمامًا كبيرًا مؤخرًا، لكن العديد من المؤسسات لا تزال تكافح من أجل الاستفادة الكاملة من هذا المورد نظرًا لطبيعته وميزاته الفريدة. 

تمثل البيانات غير المنظمة حوالي 80 إلى 90 بالمائة لجميع بيانات المؤسسة الجديدة. وهو يشتمل على مجموعة متنوعة من التنسيقات، ويفتقر إلى بنية محددة مسبقًا، وعادةً ما يكون معقدًا وغير متجانس. هذه الخصائص تجعل البيانات غير المنظمة غير مناسبة للحلول العامة وطرق معالجة البيانات الموحدة. 

تحديث معالجة البيانات غير المنظمة 

يتم دمج الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في منصات إدارة البيانات ومعالجتها. يمكنه أيضًا حل مشكلات البيانات غير المنظمة الأكثر شيوعًا. عندما تستفيد المؤسسات من الأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتحديث أساليب معالجة البيانات غير المنظمة، فإنها تستفيد بثلاث طرق رئيسية: 

1. رؤى أكثر ثراء: إن الأفكار القيمة التي يتم الحصول عليها من تحليل البيانات غير المنظمة يمكن أن تمنح الشركات ميزة تنافسية. عندما يتم جمع وتحليل أنواع مختلفة من مصادر البيانات، تكون النتائج أكثر شمولاً وترسم صورة أكثر تفصيلاً.
   على سبيل المثال، تحليل مشتريات العميل ومراجعاته وتسجيلات المكالمات مع موظفي الدعم - كل ذلك بتنسيقات مختلفة - سيكشف المزيد عنها أكثر من مجرد النظر إلى سجل الشراء الخاص بالعميل.
    
2. اتخاذ قرارات أكثر فعالية: رؤى أفضل تؤدي إلى قرارات أفضل. من خلال العمل مع البيانات غير المنظمة، يمكن للقيادة التنظيمية التنبؤ باتجاهات السوق بشكل أكثر دقة، وفهم تفضيلات العملاء، والتعرف على الفجوات التشغيلية، وتحديد عوامل الخطر المحتملة. يمكن لهذه العوامل مجتمعة أن تساهم في وضع استراتيجيات أكثر استنارة وتحديد الاتجاه، مما يساعد على تأمين مكانة المنظمة في صناعتها.
    
3. تحسين التخصيص: كلما كان فهم المنظمة لعملائها أعمق، كلما تمكنت من تلبية احتياجاتهم بشكل أفضل. ومن خلال الوعي الشديد بسلوك العملاء، يمكن للمؤسسات العمل على تعزيز رضا العملاء من خلال الخدمات والمنتجات والجهود التسويقية الشخصية. وبهذه الطريقة، تعمل البيانات غير المنظمة على تحسين كيفية تنفيذ المؤسسة لدورها الأساسي المتمثل في تلبية احتياجات عملائها. 

من خلال تقديم رؤى قوية، تدعم البيانات غير المنظمة الأعمال في الأداء الأفضل على المستويين الكلي والجزئي.

خمسة تطبيقات للذكاء الاصطناعي في معالجة البيانات غير المنظمة

1. معالجة اللغة الطبيعية (NLP): 

يمكن تنفيذ تقنيات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على مجموعات بيانات نصية غير منظمة لتمكين التعرف على الكيانات المسماة، والتلخيص، ونمذجة الموضوع. 

تتضمن تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية الأخرى حلول ترجمة اللغات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ومنصات إنشاء النصوص. 

2. الرؤية الحاسوبية

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحليل الصور وتصنيف الأنماط والمشاهد والكائنات الموجودة فيها. وهذا يسهل تطبيقات مثل التعرف على الوجه واكتشاف الأشياء ووضع علامات على الصور. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل محتوى الفيديو بالمثل، مما يتيح استخراج البيانات من تدفقات الفيديو. 

3. التعلم الآلي (ML) 

تحدد خوارزمية ML الأنماط والقيم المتطرفة والاتجاهات في البيانات غير المنظمةبدلات رسمية . ويمكنه أيضًا التنبؤ بالنتائج المحتملة من خلال مراجعة البيانات التاريخية والعوامل الحاسمة مثل اتجاهات السوق وسلوك العملاء والمبيعات. 

4. الفهم السياقي 

بدلاً من تحليل البيانات غير المنظمة في الفراغ، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إجراء تفسير سياقي. ويمكنها دمج عوامل إضافية مثل الموقع وسلوك المستخدم وأنماط التصفح لتوفير فهم أكثر دقة. 

5. قوالب الاستخراج

استخراج على أساس القالب يسمح للمؤسسات بالتقاط البيانات غير المنظمة من كميات كبيرة من المستندات. يمكن أن يستغرق إنشاء القالب يدويًا وقتًا طويلاً ومعقدًا، مما يجبر المستخدمين على إنشاء قالب الاستخراج المطلوب واختباره ثم استخدامه.  

تعمل الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تبسيط وتسريع عملية إنشاء القالب، مما يقلل من الوقت الذي تستغرقه المؤسسات لتنفيذ الاستخراج الآلي للبيانات غير المنظمة. 

مزايا معالجة البيانات غير المنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي 

يمكن للمؤسسات التي تقوم بدمج معالجة البيانات غير المنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي في سير عملها أن تستفيد بطرق متعددة: 

• زيادة الكفاءة 

تعالج خوارزميات الذكاء الاصطناعي البيانات غير المنظمة بسرعة أكبر من البشر. وهذا يمكّن المؤسسة من تحليل البيانات غير المنظمة في جزء صغير من الوقت الذي تستغرقه العمليات اليدوية. 

• دقة أكبر 

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أداء المهام التحليلية مع الحفاظ على درجة عالية من الدقة. وبغض النظر عن مدى تعقيد البيانات، فإن خطر الأخطاء يكون في حده الأدنى، وتكون النتائج موثوقة. 

• تكيف 

باستخدام تقنيات التعلم الآلي، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تتعلم وتتحسن ذاتيًا من خلال التعليقات والبيانات الجديدة للحفاظ على الموثوقية في البيئات الديناميكية. 

• الابتكار والتطوير 

يوفر الذكاء الاصطناعي الكثير من الفرص للشركات للتفكير خارج الصندوق وتطوير حلول مبتكرة. ومع وجود الكثير من الإمكانات التي لم يتم استغلالها بعد، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدفع الشركات إلى تجربة أساليب جديدة للتعامل مع التحديات المرتبطة بالبيانات. 

التقليل من المخاطر الشائعة المرتبطة بالاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي 

كما هو الحال مع جميع التقنيات الجديدة، فإن الذكاء الاصطناعي في معالجة البيانات غير المنظمة يأتي مع بعض المخاطر. ومع ذلك، يمكن للمؤسسة التخفيف من هذه المخاطر باستخدام الأنظمة المناسبة. فيما يلي مثالان: 

1. النتائج غير الحتمية 

تحافظ نماذج الذكاء الاصطناعي على دقة كبيرة في معظم الأوقات. ومع ذلك، نظرًا لطبيعتها الاحتمالية، قد تكون هناك حالات لن تكون فيها هذه النماذج دقيقة في توصياتها أو حلولها.  

ولمواجهة النقص المحتمل في الدقة، يمكن للمؤسسات تطبيق الذكاء الاصطناعي أثناء مرحلة التصميم، عندما يكون التدخل اليدوي أسهل, ويمكن تصحيح الأخطاء بسرعة. في المقابل، يصعب اكتشاف الأخطاء التي تحدث أثناء وقت التشغيل بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي الآلي بالكامل. 

2. عدم القدرة على الشرح 

قد يكون من المغري الإفراط في استخدام الذكاء الاصطناعي كحل شامل لكل مشكلة تتعلق بالبيانات غير المنظمة التي تواجهها المؤسسة. ومن خلال إيجاد حل ببساطة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يزيل إمكانية الشرح، وهو أمر ضروري لفهم كيفية حل المشكلة والخطوات المتضمنة. 

ولمواجهة ذلك، يمكن للمؤسسات صياغة دور محدد للذكاء الاصطناعي في أساليب معالجة البيانات غير المنظمة الخاصة بها. مع وجود مشكلة محددة جيدًا وتوقعات واضحة للنتيجة، تصبح حلول الذكاء الاصطناعي أسهل في المراجعة والتوثيق والشرح. 

كيفية Asteraيمكن للحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أن تساعد 

Astera يستخدم مزيجًا من الذكاء الاصطناعي وعمليات الاستخراج المستندة إلى القالب للتسريع معالجة البيانات غير المنظمة.  

يمكن للمستخدمين استخراج البيانات غير المنظمة وتنقيتها وإعدادها وتصديرها من مصادر متعددة إلى وجهاتهم النهائية المحددة لمزيد من الاستخدام. يمكنهم أتمتة سير العمل الخاص بهم ليتم تشغيله في أوقات معينة أو عند استيفاء شروط معينة. 

وأفضل ما في الأمر هو أنه يمكنهم القيام بكل هذا دون الحاجة إلى كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. النتائج هو عملية سلسة وخالية من المتاعب لمعالجة وإدارة البيانات غير المنظمة. 

At Astera، هدفنا ليس فقط إضفاء الطابع الديمقراطي على عمليات البيانات وتبسيطها. نحن أيضًا نمكن عملائنا من تلبية متطلبات إدارة البيانات الخاصة بهم من خلال التكامل الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي.

استمع إلى مدير العمليات لدينا، جاي ميشرا، حول التقاطع بين الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات، وإلى أين تتجه الأمور في هذا القطاع برأيه. تحقق من له EM360 بودكاست حلقة اليوم! إنه متاح أيضًا على سبوتيفي, Google Podcastsو Apple Podcasts.