ما المقصود بتكامل بيانات الذكاء الاصطناعي؟

تعتمد عملية تكامل البيانات التقليدية—وهي عملية دمج البيانات وتنسيقها من مصادر متعددة في صيغة موحدة—على قواعد ثابتة أو عمليات شبه مؤتمتة يتولى تنسيقها مهندسو البيانات.¹ ومع ذلك، فإن هذه الأساليب ليست مجهزة للتعامل مع أحجام البيانات الحديثة وتعقيدها.

تتطلب أعباء عمل الذكاء الاصطناعي والتحليلات اليوم أساساً للبيانات يتمتع بمستويات عالية من السرعة والمرونة والرؤية. هذه الاحتياجات يمكن أن تُثقل كاهل فرق البيانات سريعاً، والتي تُعاني بالفعل من تشتت الأدوات، وتجزؤ سير العمل، وصوامع البيانات.

يقدم الذكاء الاصطناعي نهجاً ذكياً وانسيابياً للدمج، يتميز بالوقوع في الكفاءة والقدرة على التكيف مع الاحتياجات المستقبلية للبيانات. بدلاً من الاعتماد على التحويلات اليدوية، يستفيد تكامل بيانات الذكاء الاصطناعي من النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، والأتمتة للتعلم والتكيف واتخاذ القرارات بشأن البيانات بشكل مستقل، مما يحول العملية من عملية تفاعلية إلى نظام ذكي واستباقي.

تعمل الشركات الحديثة في بيئات معقدة وموزعة مع أنواع بيانات متنوعة. فهم يواجهون ضغوطًا متزايدة للابتكار واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. لم يتم إنشاء طرق تكامل البيانات التقليدية لهذه المطالب.

أربعة تحولات رئيسية توضِّح بشكل أكبر سبب أهمية تكامل بيانات الذكاء الاصطناعي الآن:

البيانات غير المنظمة هي معلومات لا تحتوي على صيغة محددة مسبقاً، مثل الصور والوثائق وبيانات مستشعرات إنترنت الأشياء (IoT). اليوم، يتم إنشاؤها على نطاق واسع ويقدر أنها تمثل 90% من البيانات التي تنتجها المؤسسات.²

إن حجم البيانات غير المنظمة يجعلها ذات قيمة كبيرة للتحليلات والذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يمكنها أيضاً أن تطغى بسرعة على أساليب التكامل اليدوية، لا سيما عندما تتغير مخططات البيانات بسرعة، وتحدث التحديثات بشكل غير متزامن، وتزداد مشكلات جودة البيانات.³ بدون عمليات تكامل أكثر مرونة وكفاءة، تخاطر الشركات بترك بيانات قيّمة دون استخدام.

لا يمكن للذكاء الاصطناعي العمل إلا على البيانات التي يمكنه الوصول إليها، مما يجعل الوصول الموحد إلى بيانات المؤسسة متطلباً أساسياً للجاهزية للذكاء الاصطناعي. تحتاج المؤسسات إلى رؤية واحدة وقابلة للإدارة للبيانات المنتشرة عبر قواعد البيانات، وبحيرات البيانات، وتطبيقات الأعمال لدعم الذكاء الاصطناعي بفعالية.

تتطلب النماذج اللغوية الكبيرة، على سبيل المثال، كميات هائلة من البيانات ذات الصلة لتوليد استجابات دقيقة وسياقية. لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي متطلبات مماثلة ويعتمدون على بيانات متكاملة للعمل بشكل موثوق عبر سير العمل. يساعد الوصول إلى بيانات الأعمال الدقيقة والحديثة وذات الصلة على ضمان أن تكون المخرجات من كليهما كاملة ومتسقة ومحدثة.

يعتمد صنع القرار القائم على البيانات الناجح على القدرة على استخلاص الرؤى بسرعة وأمان وبتكلفة اقتصادية من مجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة.⁴ يتطلب تحقيق ذلك مسارات بيانات مؤتمتة وذات زمن انتقال منخفض، يمكنها تقديم بيانات حديثة وموثوقة بشكل مستمر.

ومع ذلك، لم يتم تصميم وتنسيق الأساليب التقليدية لإدارة مسارات البيانات لتتوافق مع سرعة ونطاق الذكاء الاصطناعي والتحليلات في الوقت الفعلي. تتسبب عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) الدفعية في حدوث تأخيرات تؤدي إلى إطالة الوقت اللازم لاتخاذ الإجراءات واستخلاص الرؤى، مما يؤدي غالباً إلى إنتاج مخرجات قديمة وغير قابلة للاستخدام.

مع تزايد تعقيد بيئات البيانات، يمكن لأقل التغييرات أن تعرقل عملية التكامل وتتسبب فيما يسميه الباحثون "دورة متكررة من رصد أعطال خطوط نقل البيانات وتشخيصها وحلها، والتي تستهلك موارد هندسية قيمة".⁵

بالنسبة للمؤسسات التي تمنح الأولوية للذكاء الاصطناعي المؤسسي واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، أصبح الانتقال إلى تصميم وإدارة مسارات البيانات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي يُنظر إليه بشكل متزايد على أنه أمر "لا مفر منه وحيوي في آن واحد"، وفقًا لـ Jahangir Khan مهندس البرمجيات في شركة .⁶ حيث توفر مسارات البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الوكيل قدرات على التكيف الذاتي والإصلاح الذاتي، والتي يمكنها تحسين عملية تكامل البيانات بشكل جذري، مما يضفي عليها مرونة وسرعة أكبر.

يساعد تكامل بيانات الذكاء الاصطناعي في معالجة ثلاثة تحديات رئيسية في التنفيذ تبطئ فرق البيانات الحديثة:

• الوصول إلى البيانات
• موثوقية المسارات
• قيود المهارات

يستخدم تكامل بيانات الذكاء الاصطناعي النماذج اللغوية الكبيرة والتعلم الآلي والأتمتة لتبسيط عملية التكامل من البداية إلى النهاية. تتضمن بعض الطرق الأكثر شيوعًا ما يلي:

• اكتشاف البيانات وتصنيفها وإثرائها
• تخطيط البيانات وتحويلها عبر المصادر
• مراقبة جودة البيانات وسلامة المسارات
• تصميم وتنسيق مسارات البيانات
• الاستعلام عن البيانات بلغة طبيعية

قبل تكامل البيانات وتسليمها، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من المهام الأولية، مثل:

• اكتشاف مصادر بيانات داخلية وخارجية جديدة من خلال تحليل مجموعات البيانات ذات الصلة، ومصادر الويب، وسجلات الوصول، ومستودعات البيانات الوصفية.
  
  
• تصنيف البيانات ووسمها باستخدام نماذج مثل أشجار القرار، والغابات العشوائية، والشبكات العصبية لتحسين الحوكمة والاتساق الدلالي.¹⁰
  
  
• إثراء البيانات بالسياق التجاري والبيانات الوصفية، مثل المشاعر ومُعرّفات الشركات.
  
• استخراج البيانات المنظمة من البيانات غير المنظمة من خلال تحديد الكيانات والعلاقات والأنماط.
  
  
• إبقاء كتالوجات البيانات محدثة مع ظهور مصادر جديدة وتطور تعريفات الأعمال.
  

تُسهّل هذه القدرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي العثور على البيانات ذات الصلة وتفسيرها وتجهيزها للتحليلات اللاحقة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أتمتة المهام الأساسية لتكامل البيانات، مثل رسم المخططات وتحويل البيانات. تعتمد عمليات رسم خرائط البيانات وتحويلها التقليدية على خبرات هندسية متخصصة وقواعد برمجية ثابتة. يمكن للنماذج الذكاء الاصطناعي رسم خرائط المخططات ومواءمتها تلقائيًا عبر مصادر البيانات باستخدام الفهم الدلالي.

على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي المطابقة بين "emp_ID" في أحد الأنظمة و"employee_number" في نظام آخر، حتى عندما تختلف أسماء الحقول وتنسيقات البيانات. بناءً على هذا السياق، يمكن للذكاء الاصطناعي توليد منطق التحويل وقواعد التوحيد—وتعديلها مع تغير منطق الأعمال دون الحاجة إلى إعادة كتابة التعليمات البرمجية.

تقليديًا، اعتمدت الفرق على منطق قابلية الملاحظة المخصص، ولوحات البيانات، والتنبيهات، والتشخيصات اليدوية لمراقبة المسارات. غالبًا ما تتطلب المعالجة خبرة متخصصة وتنسيقًا بين العديد من الأطراف المعنية.

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تساعد في الحفاظ على جودة البيانات وحل المشكلات بشكل أسرع من خلال أتمتة:

• مراقبة المسارات
• الكشف عن الخلل
• كشف انحراف المخطط
• تحليل السبب الأساسي
• توصيات المعالجة
• التحقق من الصحة
• الوثائق

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحسين إدارة جودة البيانات من خلال تعلُّم الخطوط الأساسية للجودة والتعرّف حتى على أصغر الانحرافات. تساعد كل القدرات على ضمان أن تكون البيانات التي يتم تسليمها للمستخدمين موثوقة ومتسقة وجاهزة للاستخدام.

يمكن للذكاء الاصطناعي الوكيل المساعدة في تصميم وتنسيق مسارات البيانات من خلال التوصية بأسلوب التكامل الأكثر ملاءمة لكل عبء عمل. بناءً على مصدر البيانات، واحتياجات الأداء، وقيود التكلفة، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اقتراح ETL/ELT، أو التدفق في الوقت الفعلي، أو التكرار، أو الأساليب الهجينة.

يمكن لصياغة المسارات التعريفية دعم هذه العملية. وبدلاً من كتابة التعليمات البرمجية لكل خطوة يدوياً، يقوم المهندسون بتحديد النتائج المرجوة وقواعد الحوكمة، مما يتيح للنظام إنشاء خطة لمسار البيانات لمراجعتها واعتمادها. وبذلك يستطيع وكلاء الذكاء الاصطناعي المساعدة في تنفيذ سير العمل.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا التوصية بالوجهة الأفضل للبيانات المتكاملة — مثل تخزين الكائنات أو مستودعات البيانات أو قواعد البيانات — بناءً على أنماط أعباء العمل واحتياجات العمل. ومع مرور الوقت، يمكن للأنظمة الوكيلة تحسين التنسيق من خلال استخدام البيانات التاريخية لتحسين مسارات تحديد الأولويات والتنفيذ، وغالبًا ما يتم ذلك عبر التعلم المعزز.

لا يعرف معظم مستخدمي الأعمال لغة الاستعلام الهيكلية (SQL)، ويعتمدون على الفرق الفنية للوصول إلى بيانات المؤسسة للحصول على التقارير والأسئلة الروتينية. يعمل تكامل بيانات الذكاء الاصطناعي على تقليل هذا التعارض من خلال وكلاء بيانات ذاتيي الخدمة وبدون تعليمات برمجية، حيث يستخدمون معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لتفسير الطلبات المكتوبة بلغة مبسطة وتوليد استعلامات SQL.

"على سبيل المثال، قد يطرح المحلل المالي سؤالاً مثل: "أظهر اتجاهات الربحية حسب شريحة العملاء خلال الربعين السنويين الأخيرين". يقوم الوكيل بتفسير الطلب، وإنشاء الاستعلام، وإرجاع النتائج.

يساهم هذا النهج في تقليل تأخيرات الوصول إلى البيانات، كما يسهل استخدام بيانات المؤسسة المتكاملة عبر مختلف قطاعات العمل. بالنسبة للمستخدمين الفنيين الذين يرغبون في تحكم أكبر في طلباتهم، يمكن لمجموعات أدوات تطوير البرامج (SDKs) الخاصة بلغة Python استخدام نماذج لغوية كبيرة (LLMs) لتوليد برامج Python النصية وتشغيلها بناءً على طلبات المستخدمين.

يوفر استخدام قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في تكامل البيانات العديد من الفوائد، منها:

• اتخاذ قرارات بشكل أسرع: بفضل دعم الذكاء الاصطناعي، انخفضت الفترات الزمنية اللازمة لتلبية طلبات البيانات من أسابيع إلى دقائق معدودة، مما يتيح لفرق العمل اتخاذ إجراءات سريعة بينما لا تزال الفرص والمخاطر قائمة.
  
  
• بيانات موثوقة وعالية الجودة: تساعد ميزات قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي ومراقبته وحوكمته المدمجة في تقليل مخاطر وصول البيانات السيئة أو غير المتوافقة إلى المستودعات ومراحل اتخاذ القرار اللاحقة.
  
  
• بنية مبسطة: تجمع الأنظمة الوكيلة بين مجموعة متنوعة من مسارات التكامل في منصة واحدة، سواء كانت أعباء عمل دفعية، أو بثاً في الوقت الفعلي، أو نسخاً متماثلاً للبيانات. ونتيجة لذلك، لن يضطر المستخدمون إلى التبديل بين الأدوات المختلفة.
  
  
• زيادة الإنتاجية: تساعد الأتمتة والخدمة الذاتية في تقليل المهام المتكررة أو منخفضة القيمة ضمن سير عمل تكامل البيانات، مما يتيح لمهندسي البيانات التركيز على العمل الاستراتيجي.

وهناك أيضاً حجج تفيد بأن الذكاء الاصطناعي يساهم بشكل كبير في إتاحة هندسة البيانات للجميع. من خلال خفض الحواجز أمام الوصول إلى البيانات وفهمها، يمكن حتى للمستخدمين التجاريين غير التقنيين الشعور بالقدرة على العمل بفاعلية مع البيانات.

هناك العديد من حالات الاستخدام الواقعية لاعتماد حلول تكامل بيانات الذكاء الاصطناعي، مثل:

• البث في الوقت الفعلي
• تخزين البيانات
• التخطيط المالي
• بيانات الذكاء الاصطناعي
• عمليات المبيعات والإيرادات

تكامل البيانات ليس حلاً موحداً يناسب الجميع. عند تقييم حلول تكامل البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، هناك عدة ميزات ووظائف وخدمات يجب أخذها في الاعتبار. فيما يلي ثلاثة أسئلة رئيسية لتوجيه عملية البحث الخاصة بكم:

إن الحلول التي تدعم الاتصال بالمنظومة المتكاملة الأصلية — من خلال واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو الموصلات الجاهزة — يمكنها تقليل الارتباط الحصري بالموردين وتحقيق أقصى استفادة من الاستثمارات الحالية في البيانات. يجب أن تتكامل هذه الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي بسلاسة مع أنظمة تخزين الملفات، والبنى القائمة على الأحداث، ومخازن البيانات، والتطبيقات التجارية. تُعد قابلية التوسع لا تقل أهمية عن قابلية التشغيل البيني، مما يتيح للمنصة القدرة على التوسع مع تطور الاحتياجات (بما في ذلك دعم الكود المخصص أو مصادر البيانات غير الأصلية).

تساعد منصات بيانات الذكاء الاصطناعي، المزودة بقدرات مدمجة لتنقية البيانات، وأمن البيانات، وحوكمة البيانات، في ضمان بقاء البيانات موثوقة وجديرة بالثقة طوال دورة حياة التكامل. كما أنها تحمي البيانات الحساسة من الوصول والاستخدام غير المصرح به. يمكن للمراقبة وقابلية الملاحظة المدعومين بالذكاء الاصطناعي اكتشاف المشكلات مبكرًا، بما في ذلك حالات الخلل الطفيفة التي قد تمر دون أن يلاحظها أحد.

تُدير الشركات أعمالها بشكل متزايد في بيئات سحابية هجينة ومتعددة السحابة، ولذلك فإن الحلول التي يمكنها تشغيل مسارات نقل ومعالجة البيانات في أي مكان (سواء كان ذلك محلياً، أو في السحابة، أو عبر منظومة هجينة متكاملة) تُعد أمراً أساسياً. يمكن أن يؤدي النشر الهجين ومعالجة البيانات في مكانها أيضًا إلى تقليل زمن الاستجابة وتكاليف نقل البيانات إلى الحد الأدنى، مع المساعدة في تقليل الديون التقنية على المدى الطويل.