بصفتك قائدًا للبيانات، فأنت تدرك أن تدفق البيانات بين أيدينا يمكن أن يخلق العديد من الفرص والتحديات. إن لدينا المزيد من البيانات التي يمكننا استخدامها لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعامل مع حالات الاستخدام المهمة، ولكن علينا أيضًا التعامل مع التعقيد المتزايد عبر منظومة البيانات برمتها.

يمكن لبنية البيانات الحديثة الملائمة للغرض أن تتيح إمكانية توسيع نطاق التطبيق التي تحتاجها للتعامل مع النمو الوشيك للبيانات، وذلك حتى تتمكن من تفعيل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتعزيز منظومة البيانات لديك. فهي تمثل كلمة السر في عملية توسيع نطاق تطبيق الذكاء الاصطناعي على المستوى المؤسسي ويمكن أن تصبح أكبر ميزة تنافسية لديك.

ما المقصود ببنية البيانات؟

يتناول هذا المفهوم كيفية إدارة بياناتك—من جمعها إلى استهلاكها—باستخدام النماذج والسياسات والقواعد والمعايير التي وضعتها مؤسستك. فهو يساعد محللي البيانات على تكوين فهم حقيقي لبياناتك، مهما كان موقعها، مع مراعاة متطلبات التشغيل والتطبيق الجديدة خلال نمو أعمالك.

تُعد بنية البيانات ضرورية لتلبية الاحتياجات المتخصصة للمؤسسات الحديثة، وتطبيق التحليلات المتقدمة، واستخدام البيانات والذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

لماذا تعد ضرورية للأعمال؟
 
حسبما ورد في تقرير IBV، "بدون بيانات موثوقة يمكن الاعتماد عليها، فحتى أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي ستقدم نتائج خاطئة أو متحيزة أو خطيرة. ومع ذلك، فإن ترتيب وتنظيم البيانات ليست بالمهمة الصغيرة، وهي مهمة بعيدة كل البعد عن الاكتمال في العديد من الشركات."²

بعبارة أخرى، لقد أصبحت جودة البيانات وأمانها وإمكانية الوصول إليها أكثر أهمية من أي وقت مضى.

تتمتع بنية البيانات الفعالة بالمرونة وإطار العمل العام اللازمين لدعم السرعة وتوسيع نطاق التطبيق وتحديد اتجاه احتياجاتك المؤسسية المتغيرة كما تدعم العديد من حالات الاستخدام، بدءً من عمليات الأتمتة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مهمة تحسين البيانات.

إن وضع إستراتيجية مفصلة للبيانات تحدد التكنولوجيا والعمليات والأشخاص المطلوبين لإدارة بياناتك هي الخطوة الأولى لإنشاء بنية بيانات ملائمة للغرض — بنية توفر البيانات بشكل متسق وبجودة عالية لكل حالة استخدام.

عند بناء بنية بياناتك الحديثة، ضع في اعتبارك العناصر التالية.

مستودع بحيرة البيانات

يتيح مستودع بحيرة البيانات إمكانية الوصول إلى البيانات عبر سحابة هجينة من نقطة دخول واحدة، مما يسمح لك بتوحيد البيانات وتنسيقها وإعدادها لنماذج الذكاء الاصطناعي. وهو يجمع بين مرونة بحيرة البيانات وأداء وبنية مستودع البيانات. تحتوي معظم حلول مستودع بحيرة البيانات على طبقات بيانات وصفية ذكية تسهل عليك تصنيف البيانات غير المنظمة.

كما تساعد في بناء سير عمل يراعي الأسعار وذلك على أساس فهم حقيقي لبياناتهم ومتطلبات أعمالهم الفعلية. ويتيح ذلك تحسين سير العمل، مما يحسن التكاليف والأداء، واكتشاف الروابط المخفية في البيانات.

ولإتاحة البيانات التي تم تحسينها وتنظيمها بواسطة مستودع بحيرة البيانات للجميع، يجب أن تفكر في تطبيق مفهوم نسيج البيانات.

قواعد البيانات



قاعدة البيانات عبارة عن مستودع رقمي لتخزين مجموعات البيانات وإدارتها وحمايتها—وهي عنصر أساسي في بنية البيانات.

تحتاج التطبيقات للقدرة على تخزين وإدارة والتحكم في كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة عبر بيئة سحابية هجينة لدعم التحليلات المتقدمة وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي.

ولتفعيل الذكاء الاصطناعي بنجاح، يجب أن تجد قاعدة البيانات المناسبة للمهام المناسبة بالسعر المناسب. ويجب أن تتميز كل قاعدة بيانات بالموثوقية والأمان وسرعة الاستجابة وأن تكون مصممة خصيصًا لتلبية احتياجاتك ومتطلباتك الخاصة.

في أثناء تصميم كيفية الوصول إلى بياناتك وإدارتها، ستحتاج إلى إيلاء اهتمام خاص للبنية التحتية لديك، حيث يتم من خلالها الوصول إلى بياناتك وإدارتها.

فقد يكون من الضروري تحديث البنية التحتية لتوسيع نطاق تطبيق الذكاء الاصطناعي ومساعدة مهندسي البيانات على الاستجابة لمتطلبات المهام الحديثة. تتحول العديد من المؤسسات نحو تبني نهج سحابي هجين يركز على المواءمة بين التكنولوجيا وأهداف العمل، وتعزيز القدرة على التوسع في التطبيق، وتحسين الأداء العام للأعمال.

توفر المنصة السحابية الهجينة تجربة ثابتة عبر مختلف البيئات والمهام والفرق.