كيف يمكن للمعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) والذكاء الاصطناعي تمكين الأعمال التجارية بشكل أفضل

تكمل أنظمة قواعد بيانات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) والذكاء الاصطناعي (AI) بعضها ويمكن أن تساعد على تعزيز تحليل البيانات وصناعة القرار عند استخدامها جنبًا إلى جنب. صُممت أنظمة المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة متعددة الأبعاد وتحليلها بكفاءة، في حين أن تقنيات الذكاء الاصطناعي تستخلص الرؤى والتنبؤات من بيانات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP). مع استمرار تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، من المتوقع ظهور تطبيقات مبتكرة في مجال المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP).

تطورت أنظمة قواعد بيانات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) بشكل كبير منذ إنشائها في أوائل التسعينيات. ففي البداية، تم تصميمها للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات متعددة الأبعاد، ما يُمكِّن الشركات من أداء المهام التحليلية المعقدة، مثل التعمق التفصيلي والتجميع والتقسيم والتصنيف.

كانت أنظمة المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) المبكرة عبارة عن قواعد بيانات منفصلة ومتخصصة ذات هياكل تخزين بيانات ولغات استعلام فريدة من نوعها. غالبًا ما أدى هذا النهج المنعزل إلى تكرار البيانات وتعقيدها، ما أعاق التكامل مع أنظمة الأعمال الأخرى. في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، اكتسبت تقنيات المعالجة التحليلية العمودية عبر الإنترنت (C-OLAP) والمعالجة التحليلية عبر الإنترنت في الذاكرة (IM-OLAP) مكانة بارزة، حيث حسنت المعالجة التحليلية العمودية عبر الإنترنت تخزين البيانات من أجل معالجة الاستعلام بشكل أسرع، بينما خزنت المعالجة التحليلية عبر الإنترنت في الذاكرة البيانات في الذاكرة لتقليل زمن الوصول إلى البيانات وتمكين التحليلات الفورية. عززت هذه التطورات أداء أنظمة المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) وقابليتها للتطوير.

واليوم، أصبحت أنظمة قواعد بيانات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) منصات شاملة ومتكاملة لتحليل البيانات، تلبي الاحتياجات المتنوعة للشركات الحديثة. وهي تتكامل بسلاسة مع مستودعات البيانات المستندة إلى السحابة، ما يسهل جمع البيانات من مصادر مختلفة وتخزينها وتحليلها.

أصبح اعتماد السحابة لقواعد بيانات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) شائعًا بسبب مزايا قابلية التوسع والمرونة والفعالية من حيث التكلفة. ومع ذلك، تواجه المؤسسات تحديات عند اعتماد حلول المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) المستندة إلى السحابة، مثل:

• ترحيل البيانات: من الممكن أن يستغرق ترحيل كميات كبيرة من البيانات إلى السحابة وقتًا طويلاً كما قد يستهلك الكثير من الموارد.
• زمن الانتقال: يمكن أن تؤدي المسافات الجغرافية بين البيانات والمستخدمين إلى حدوث مشكلات في زمن الانتقال، ما يؤثر في الأداء.
• تحسين التكلفة: قد يكون تحسين الإنفاق على السحابة لموارد المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) أمرًا صعبًا بسبب نماذج التسعير المعقدة وأنماط استخدام الموارد.
• الأمن والامتثال: قد يكون ضمان أمن البيانات والامتثال للمتطلبات التنظيمية في البيئة السحابية أمرًا معقدًا.
• المهارات والخبرات: قد يتطلب الانتقال إلى المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) المستند إلى السحابة مهارات وخبرات متخصصة في الحوسبة السحابية وتقنيات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP).

في مجال المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP)، أصبح دور الذكاء الاصطناعي مهمًا بشكل متزايد. لبناء نظام معالجة تحليلية عبر الإنترنت (OLAP) قوي، يجب أن يوفر إمكانية الوصول بغض النظر عن الموقع ونوع البيانات. كما يجب أن يدعم تنسيقات التخزين المختلفة، مثل block storage وobject storage وتنسيقات الملفات مثل Parquet وAvro وORC.

لقد تطورت أنظمة قواعد بيانات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) من كونها أدوات تحليلية متخصصة لتصبح منصات شاملة لتحليل البيانات، ما يُمكِّن الشركات من اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على رؤى مستنيرة من مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة. يمكن أن تتوقع المؤسسات جني الفوائد التالية من تطبيق حلول المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP)، بما في ذلك ما يلي.

1. قدرات تحليل البيانات المحسنة

• استكشاف البيانات متعددة الأبعاد: تتيح المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) للمستخدمين إمكانية استكشاف البيانات من وجهات نظر متعددة، وتحديد الأنماط والعلاقات التي قد لا تكون واضحة في قواعد البيانات العلائقية التقليدية.
• التحليل القائم على التعمق التفصيلي والتحليل القائم على التجميع: تُمكِّن المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) المستخدمين من التعمق بشكل تفصيلي في نقاط بيانات محددة أو تجميعها إلى مجاميع أوسع، ما يتيح للمستخدمين فهمًا شاملاً لاتجاهات البيانات.
• التحليل القائم على التقسيم والتصنيف: تتيح المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) للمستخدمين إمكانية تقسيم البيانات وتصنيفها إلى شرائح على طول أبعاد مختلفة، وعزل أقسام محددة لتحليلها بشكل متعمق.

2. تحسين صناعة القرار

• التخطيط الإستراتيجي والتنبؤ: تساعد المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) الشركات على تحديد الاتجاهات والأنماط والمخاطر المحتملة، ما يتيح إمكانية تحسين التخطيط الإستراتيجي والتنبؤ.
• تحسين تخصيص الموارد: توفر المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) رؤى حول استخدام الموارد والأداء، ما يُمكِّن الشركات من تحسين تخصيص الموارد وتحسين الكفاءة.
• قياس الأداء وتحليل الاتجاهات: تتيح المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) للشركات إمكانية قياس الأداء مقارنةً بمعايير الصناعات وتحديد المجالات التي تحتاج إلى التحسين.

3. فوائد زيادة الكفاءة التشغيلية

• تقليل وقت إعداد البيانات: تعمل قدرات إعداد البيانات التي تتمتع بها المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) على تبسيط عمليات تحليل البيانات، ما يوفر الوقت والموارد.
• رؤى البيانات في الوقت الفعلي: من الممكن أن توفر المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) رؤى في الوقت الفعلي للعمليات التجارية، ما يُمكِّن الشركات من الاستجابة بسرعة لظروف السوق المتغيرة.
• تحسين حل المشكلات: توفر المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) رؤى حول الأسباب الأساسية للمشكلات، ما يُمكِّن الشركات من معالجة المشكلات بفعالية أكبر.

4. فوائد تعزيز فهم العملاء

• تقسيم العملاء واستهدافهم: تتيح المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) للشركات إمكانية تقسيم العملاء بناءً على خصائص مختلفة، ما يتيح إجراء حملات تسويقية مستهدفة.
• تحليل القيمة الدائمة للعملاء: تساعد المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) الشركات على تحديد العملاء ذوي القيمة العالية وتطوير إستراتيجيات للاحتفاظ بهم.
• التنبؤ بانسحاب العملاء: يمكن للمعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) تحديد العملاء المعرضين للانسحاب، ما يُمكِّن الشركات من تنفيذ إستراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء.

5. الميزة التنافسية

يمكن أن يوفر التنفيذ الفعال لحلول المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) للشركات ميزة تنافسية من خلال تمكينها من اكتساب فهم أعمق لاتجاهات السوق وسلوك العملاء وتحديد فرص الأعمال الجديدة وشرائح السوق والاستجابة بسرعة لظروف السوق المتغيرة وطلبات العملاء واتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن تطوير المنتجات والتسعير والإستراتيجيات.

من المتوقع أن تحقق محركات قاعدة بيانات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) السحابية من الجيل التالي تطورات كبيرة. فيما يلي نظرة عامة على الخصائص الرئيسية: 

• تحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي: التكامل بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في محركات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) يوفر رؤى في الوقت الفعلي وتحليلات تنبئية وكشفًا عن حالات الشذوذ، ما يوفر للشركات رؤى قابلة للتنفيذ لاتخاذ قرارات مستنيرة.

• الإعداد والتطهير الآلي للبيانات: ستعمل أدوات إعداد البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على أتمتة تنظيف البيانات وتحويلها وتطبيعها، ما يقلل من الوقت والجهد المطلوبين للإعداد اليدوي للبيانات ويحسن من جودتها.

• نسيج بيانات موحد: ستتكامل أنظمة المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) بسلاسة مع مستودعات البيانات القائمة على السحابة وبحيرات البيانات، ما يوفر نسيج بيانات موحدًا يتيح تحليل البيانات بشكل شامل عبر مصادر البيانات المختلفة.

• معالجة البيانات والتحليلات في الوقت الفعلي: ستتعامل محركات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) مع تدفقات البيانات في الوقت الفعلي وستوفر رؤى في الوقت الفعلي، ما سيُمكِّن الشركات من اتخاذ قرارات في الوقت المناسب استنادًا إلى معلومات مُحدَّثة.

• المعالجة الهجينة للمعاملات أو المعالجة التحليلية: ستتكامل أنظمة المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) مع قواعد بيانات المعاملات، ما يتيح إجراء تحليلات في الوقت الفعلي على بيانات المعاملات وتوفير منصة واحدة لكل من المعالجة التشغيلية والتحليلية.

• قابلية التوسع والمرونة: ستكون محركات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) ذات قابلية عالية للتوسع ومرنة، حيث ستتوسع أو تتقلص تلقائيًا للتعامل مع أحجام البيانات وطلبات المستخدمين المتقلبة، ما يحسن استغلال الموارد وكفاءة التكلفة.

• بنية من دون خادم: ستعتمد أنظمة المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) بنى بدون خوادم، ما يلغي إدارة البنية التحتية وتوفيرها، ويسمح للشركات بالتركيز على تحليل البيانات بدلاً من صيانة البنية التحتية.

• سهولة الاستخدام وتحليلات الخدمة الذاتية: ستوفر أنظمة المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) واجهات مستخدم سهلة الاستخدام وقدرات استعلام اللغة الطبيعية وميزات تحليلات الخدمة الذاتية، ما يتيح للمستخدمين غير التقنيين إمكانية الوصول إلى البيانات وتحليلها بسهولة.

• الأمن والامتثال: ستدمج أنظمة المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) ميزات أمان متقدمة، بما في ذلك التشفير وضوابط الوصول والامتثال للوائح الصناعات لحماية البيانات الحساسة وتلبية المتطلبات التنظيمية.

• التصميم والنشر السحابي الأصلي: سيتم تصميم أنظمة المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) وتحسينها للبيئات السحابية الأصلية، مستغلةً البنية التحتية والخدمات السحابية لضمان سلاسة النشر والإدارة وقابلية التوسع.

باختصار، إن مستقبل أنظمة قواعد بيانات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) مشرق. فبفضل تصميمها المتوائم مع البيئات السحابية الأصلية، فهي تَعِد الشركات باتخاذ قرارات أكثر كفاءة وقائمة على البيانات، ما يبشر بعصر جديد من المرونة والرؤى.

™IBM® watsonx.data عبارة عن مخزن بيانات جاهز للمؤسسات مبني على بنية مستودع بحيرة البيانات التي تُمكِّن أحمال تشغيل تحليلات السحابة الهجينة مثل هندسة البيانات وعلم البيانات وذكاء الأعمال، من خلال مكونات مفتوحة المصدر مع ابتكارات متكاملة من IBM. IBM watsonx.data هو الجيل التالي من نظام المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) الذي يمكن أن يساعدك على تحقيق أقصى استفادة من بياناتك.