صَمِّم بنية بيانات تساعد على تسريع جاهزية البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي وتُطلِق العنان لإنتاجية لا مثيل لها لفِرَق البيانات.
بسبب تجزئة مجموعات البيانات، والضغوط الإنتاجية، وعدم جاهزية البيانات لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، تتجه المؤسسات نحو اعتماد استراتيجيات حديثة للبيانات. صُمِّم نسيج البيانات للاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي من أجل تبسيط عملية تكامل البيانات عالية الجودة وتنسيقها وحوكمتها وتسليمها لأغراض التحليلات والذكاء الاصطناعي.
يكون نسيج البيانات من الجيل التالي هجينًا من حيث التصميم ويمكن تشغيله في أي مكان، على أي بيئة محلية أو سحابية. وهو يتكامل عبر مستويات البيانات الهجينة، ما يدعم أي نمط من تكامل البيانات.
يقدِّم نسيج البيانات أدوات جديدة لذكاء البيانات وتكاملها لإعداد البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي، ما يساعد على ضمان الجاهزية لكلٍّ من البيانات المنظمة وغير المنظمة في مبادرات الذكاء الاصطناعي. ومن خلال تبسيط إعداد البيانات وتكاملها، يمكن للمؤسسات إطلاق العنان لإنتاجية فِرَق البيانات لديها وتعزيز ابتكار الأعمال.
تمكَّن من ربط بيانات من مصادر مختلفة في بيئات متعددة السحابات باستخدام مجموعة من أنماط التكامل، بما في ذلك المعالجة على دفعات، والمعالجة في الوقت الفعلي، وتسجيل التغييرات التي تطرأ على البيانات.
احمِ بيانات المؤسسة الحيوية من المخاطر الحالية والمستقبلية، أينما كانت.
استخدم النماذج اللغوية الكبيرة لتوسيع نطاق فهم سياق البيانات، وتمكين مستهلكي البيانات من الحصول على معلومات موثوق بها واستخدامها.
السمات الرئيسية لبنية نسيج البيانات
طبقة تجريدية تقدم فهمًا مشتركًا بشأن الأعمال لمعالجة البيانات وأتمتتها من أجل التصرف بناءً على المعارف.
مجموعة من أنماط التكامل المستخدمة لاستخراج البيانات غير المنسقة واستنساخها وتدفقها وتصورها وتحويلها، مدعومة بسياسات البيانات لتعزيز الأداء إلى أقصى حد مع تقليل التخزين والتكاليف.
سوق بيانات يدعم استهلاك الخدمة الذاتية، ما يتيح للمستخدمين العثور على بيانات عالية الجودة والتعاون بشأنها والوصول إليها.
نظام إدارة شامل لدورة الحياة لتصميم، وبناء، واختبار، وتحسين، ونشر القدرات المختلفة ضمن بنية نسيج البيانات.
التعريف الموحّد لسياسات البيانات وإنفاذها، وإدارة البيانات، وأمن البيانات، والإشراف على البيانات من أجل الوصول إلى مسار بيانات جاهز للأعمال.
بنية قابلة للتركيب مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة لبيئات السحابة الهجينة.
نسيج البيانات هو نهج بنائي مصمم لتبسيط الوصول إلى البيانات وتسهيل استهلاك بيانات الخدمة الذاتية لسير العمل الفريد للمؤسسة. تشمل قدرات نسيج البيانات الشاملة مطابقة البيانات، وقابلية الملاحظة، وإدارة البيانات الرئيسية، وجودة البيانات، وتكامل البيانات في الوقت الفعلي، وغيرها الكثير. وكل ذلك يمكن تنفيذه دون الحاجة لاستبدال التقنيات الحالية.
سواء أكان الأمر يتعلق بتبسيط العمل اليومي لمنتِجي البيانات أو توفير الوصول إلى بيانات الخدمة الذاتية لمهندسي البيانات وعلماء البيانات ومستخدمي الأعمال، فإن نسيج البيانات يُعِدّ ويقدِّم المعلومات اللازمة للحصول على رؤى أدق واتخاذ قرارات أفضل.
يُعد الأساس القوي للبيانات مهمًا للغاية لنجاح تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
بفضل منصة موحدة للبيانات والذكاء الاصطناعي، استطاع مكتب البيانات العالمي الرئيسي لدى IBM زيادة حجم أعماله بمقدار 5 مليارات دولار أمريكي في ثلاث سنوات.
صمم معهد لوكسمبورغ للعلوم والتكنولوجيا منصة متطورة تمتاز بإمكانية تقديم البيانات بشكل أسرع لتمكين الشركات والباحثين.
طوَّر بنك State Bank of India تجربة العملاء من خلال تصميم منصة ذكية تمتاز بتكامل أسرع وأكثر أمانًا للبيانات.
الموارد
الأسئلة الشائعة
يمكن أن يجتمع نسيج البيانات وشبكة البيانات معًا. يوفر نسيج البيانات القدرات اللازمة لتنفيذ شبكة البيانات والاستفادة الكاملة منها من خلال أتمتة العديد من المهام المطلوبة لإنشاء منتجات البيانات وإدارة دورة حياتها. ومن خلال الاستفادة من مرونة أساس نسيج البيانات، يمكنك تنفيذ شبكة البيانات ومواصلة الاستفادة من بنية البيانات المركزية لحالات الاستخدام بصرف النظر عما إذا كانت بياناتك موجودة في بيئة محلية أو سحابية.
اقرأ: ثلاث طرق تمكِّن نسيج البيانات من تنفيذ شبكة البيانات
تُعَد المحاكاة الافتراضية للبيانات إحدى التقنيات التي تتيح نهج نسيج البيانات. فبدلًا من نقل البيانات فعليًا من مختلف المصادر المحلية والسحابية باستخدام عملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) القياسية، تتصل أداة المحاكاة الافتراضية للبيانات بمصادر البيانات المختلفة وتُدمج البيانات الوصفية المطلوبة فقط وتُنشئ طبقة بيانات افتراضية. ويتيح ذلك للمستخدمين استخدام بيانات المصدر في الوقت الفعلي.
يستمر تجميع البيانات وغالبًا ما يكون من الصعب جدًا على المؤسسات الوصول إلى المعلومات. هذه البيانات تحتوي على معارف غير مرئية، وهو ما يؤدي إلى وجود فجوة معرفية.
بفضل قدرات المحاكاة الافتراضية في بنية نسيج البيانات، يمكن للمؤسسات الوصول إلى البيانات في المصدر دون نقلها، ما يساعد على تسريع الوقت المناسب للقيمة من خلال استعلامات أسرع وأكثر دقة.
بدأت أدوات إدارة البيانات بقواعد البيانات وتطورت إلى مستودعات البيانات وبحيرات البيانات عبر السحابات والبيئات المحلية مع ظهور مشاكل الأعمال الأكثر تعقيدًا. ومع ذلك، فالشركات مقيدة باستمرار بتنفيذ أحمال التشغيل في مستودعات وبحيرات البيانات عالية التكلفة ومنخفضة الأداء وتعوقها القدرة على تشغيل حالات استخدام التحليلات والذكاء الاصطناعي.
إن ظهور تقنيات جديدة مفتوحة المصدر والرغبة في الحد من تكرار البيانات ومسارات عملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) المعقدة أدى إلى تبني نهج بنائي جديد معروف باسم مستودع بحيرة البيانات، والذي يوفر مرونة بحيرة البيانات مع أداء وبنية مستودع البيانات، بالإضافة إلى توفير بيانات وصفية مشتركة وحوكمة مدمجة وضوابط الوصول والأمن.
ومع ذلك، للوصول إلى جميع هذه البيانات التي يتم تحسينها الآن وإدارتها محليًا عن طريق مستودع بحيرة البيانات في جميع أنحاء مؤسستك، يلزم وجود نسيج بيانات لتبسيط إدارة البيانات وفرض الوصول إليها على مستوى العالم. يساعد نسيج البيانات على تحسين إمكانات البيانات وتعزيز مشاركة البيانات وتسريع مبادرات البيانات من خلال أتمتة تكامل البيانات وتضمين الحوكمة وتسهيل استهلاك بيانات الخدمة الذاتية بطريقة لا تستطيع مستودعات التخزين فعلها.
نسيج البيانات هو الخطوة القادمة في تطور هذه الأدوات. بفضل استخدام هذه البنية، يمكنك الاستمرار في استخدام مستودعات تخزين البيانات المتباينة التي استثمرت فيها مع تبسيط إدارة البيانات.