قوة تكامل البيانات من الجيل التالي

18 نوفمبر 2024

المؤلفين

Amin Abou-Gallala

Information Architecture Technical Specialist

Caroline Garay

Product Marketing Manager, IBM Data Integration

يمكن أن تؤدي جودة البيانات الرديئة إلى تعطيل حتى أكثر مبادرات الذكاء الاصطناعي طموحًا، مما يؤدي إلى خسائر مالية وانتكاسات استراتيجية. تعالج حلول تكامل البيانات الحديثة، مثل IBM DataStage، هذه التحديات من خلال تعزيز قدرات المطورين والمهندسين والمؤسسات من خلال تقنية مصممة لتحسين كل من:

  • الإنتاجية: واجهة مدعومة بالتعلم الآلي، بدون تعليمات برمجية أو برمجيات منخفضة لربط البيانات ودمجها بسرعة من مئات مصادر البيانات والأهداف والتنسيقات.
  • الأداء: محرك معالجة متوازي رائد في المجال مزود بإمكانية قابلية ملاحظة مسار البيانات بشكل استباقي ومراقبته.
  • المرونة: يمكنك معالجة البيانات وفقًا لشروطك عبر أي سحابة أو سحابة خاصة افتراضية (VPC) أو منطقة جغرافية أو بيئة محلية باستخدام بنية المحرك عن بعد واستخدام أنماط تكامل مختلفة قابلة لإعادة الاستخدام ومصممة خصيصًا لتلبية احتياجات حالات الاستخدام.

من خلال اعتماد إطار عمل قوي لتكامل البيانات، يمكن للشركات المساعدة في ضمان دقة بياناتها وتوفرها في الوقت المناسب وزيادة قيمتها، وإطلاق العنان للإمكانات الحقيقية لاستثماراتها في الذكاء الاصطناعي وقيادة عملية اتخاذ قرارات مستنيرة عبر المؤسسة.

تصميم ثلاثي الأبعاد لكرات تتدحرج على مسار

أحدث الأخبار والرؤى حول الذكاء الاصطناعي 


تتوفر معارف وأخبار منسقة بمهارة حول الذكاء الاصطناعي والسحابة وغيرها في نشرة Think الإخبارية الأسبوعية. 

تحدي البيانات

يتعرض قادة الأعمال لضغوط شديدة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي التوليدي بسبب قدرته الكبيرة على التأثير في صافي الأرباح: فمن المتوقع أن يترتب على استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي رفع الناتج المحلي الإجمالي العالمي بنسبة 7٪ في غضون السنوات العشر القادمة. انطلاقًا من تقدير شركة Gartner أن 80٪ من المؤسسات ستكون قد نشرت نماذج الأساس أو تخطط لنشرها واعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي بحلول عام 2026، فإن ضرورة دعم مبادرات الذكاء الاصطناعي ستكون أعلى من أي وقت مضى.

ومع ذلك، تواجه الشركات التي تعمل على توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي حواجز كبيرة للدخول، وخاصة المشكلات المتعلقة بالبيانات. تحتاج المؤسسات إلى بيانات موثوقة لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي القوية واكتساب رؤى دقيقة، ومع ذلك فإن مشهد التكنولوجيا اليوم يقدم تحديات بيانات لا مثيل لها تعيق مبادرات الذكاء الاصطناعي. وفقًا لمؤسسة Gartner، سيتم التخلي عن 30% على الأقل من مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي بعد إثبات المفهوم بحلول نهاية عام 2025، بسبب ضعف جودة البيانات.

تُعد البيانات النظيفة والمتسقة والموثوقة ضرورية لتعظيم عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، خاصةً مع الأخذ في الاعتبار انفجار البيانات بتنسيقات ومواقع مختلفة. يمكن تسريع البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي من خلال نهج مؤسسي يستخدم بنية نسيج البيانات، والتي تعمل على إتاحة البيانات في جميع أنحاء المؤسسة، مما يساعد على ضمان البيانات الموثوقة والجاهزة للأعمال في الوقت المناسب. إن الركيزة الأساسية لنجاح نسيج البيانات هي تكامل البيانات.

Mixture of Experts | بودكاست

فك تشفير الذكاء الاصطناعي: تقرير إخباري أسبوعي

انضم إلى لجنة عالمية المستوى من المهندسين والباحثين وقادة المنتجات وغيرهم وهم يجتازون طريق الذكاء الاصطناعي لتزويدك بأحدث أخباره والمعارف المتعلقة به.

تكامل البيانات: العمود الفقري للبيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي 

يُعد تكامل البيانات عنصراً حاسماً في نسيج البيانات وأحد المكونات الرئيسية لتحسين قابلية استخدام البيانات في حالات استخدام الذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال والتحليلات. من الضروري الآن أن تزدهر الشركات؛ فمن خلال دمج البيانات من مصادر مختلفة، يمكن للشركات اكتساب رؤى قيمة واتخاذ قرارات أفضل واكتشاف فرص إيرادات جديدة وتبسيط العمليات. ومع ذلك، تواجه ممارسات وتقنيات تكامل البيانات التقليدية في كثير من الأحيان العديد من العقبات:

  1. صوامع البيانات وتعقيدها: تنتشر البيانات بسرعة في بيئات العمل المحلية وعبر السحابات والتطبيقات والمواقع بتنسيقات وبِنى مختلفة، مما يؤدي إلى خلق تناقضات تعيق عملية التحليل. تمنع جيوب البيانات المعزولة هذه تحقيق الرؤية الشاملة، مما يؤدي إلى إبطاء اكتشاف رؤى قيمة. ونتيجة لذلك، غالبًا ما تواجه فرق البيانات دورات طويلة لتوحيد البيانات يدويًا، وهي عملية معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً.
  2. صوامع التعليمات البرمجية: على الرغم من قوة تكامل البيانات المعتمد على التعليمات البرمجية، إلا أنه قد يكون مرهقًا ومكلفًا. هناك حاجة إلى منطق معقد للتعامل مع البيانات المتنوعة، كما أن استعلامات لغة الاستعلام المنظمة المكتوبة بخط اليد معرضة للخطأ وتتطلب صيانة مستمرة. يخلق هذا النهج لمسارات تكامل البيانات عبئاً كبيراً على التطوير والصيانة. يحتاج مهندسو البيانات إلى التركيز على بناء منطق التحول بطريقة قابلة للتكرار والصيانة، باستخدام أدوات عمليات البيانات لتقليل الوقت والمخاطر في التسليم إلى الإنتاج.
  3. قابلية التوسع والأداء: تعاني أساليب التكامل التقليدية، حتى عند استخدام الأدوات الناضجة، من الحجم المتزايد واحتياجات المعالجة في الوقت الفعلي للبيانات الحديثة، خاصة عبر أحمال التشغيل المحلية والسحابية. غالبًا ما تفشل هذه الأساليب في توسيع النطاق لتلبي متطلبات الأداء العالي للمؤسسات اليوم.
  4. حاجز المهارات: تواجه فرق البيانات المخضرمة ضغوطاً متزايدة للاستجابة لطلبات البيانات المتزايدة من المستهلكين في مراحل التسويق النهائية، والتي تتفاقم بسبب الضغط من أجل زيادة معرفة البيانات ونقص مهندسي البيانات ذوي الخبرة. يُعد من الضروري استخدام الإستراتيجية التي تعزّز قدرات المستخدمين ذوي الخبرة التقنية الأقل مع تسريع الوقت المناسب للقيمة لفرق البيانات المتخصصة.

تكامل البيانات الحديث

تتصدى حلول تكامل البيانات الحديثة لهذه التحديات من خلال تقديم:

  • القوة للمطور: واجهة مستخدم سهلة الاستخدام بدون كود برمجي/منخفضة الكود تمكن المطورين من إنشاء مسارات بيانات قابلة لإعادة الاستخدام والتكرار بسرعة وبأقل قدر من الترميز البرمجي، مع توفير المرونة في التوسعة. يعمل النظام البنائي المفتوح لها القائم على الموصلات المُنشأة مسبقًا لمصادر البيانات المتنوعة وتنسيقاتها على تبسيط التكامل، مما يجعل العملية أسرع وأكثر كفاءة.
  • القوة للمهندس: يساعد أداء معالجة البيانات الرائد في المجال على ضمان تسليم البيانات في الوقت المناسب، بينما تعمل مراقبة المسار الاستباقية على تحديد المشكلات وحلها قبل أن تؤثر على مهام سير العمل النهائية.
  • القوة للمؤسسة: توفر مرونة النشر - والتي تعني القدرة على تصميم المهام مرة واحدة وتشغيلها في أي منطقة جغرافية أو VPC - قابلية التوسع لتلبية احتياجات العمل المتطورة. كما أن مرونة وقت التشغيل، والتي تسمح بالتبديل بين أنماط معالجة الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) أو الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT) دون إعادة الترميز اليدوي، تمكن المؤسسات من تحسين أسلوب التكامل الخاص بها لمطابقة حالة الاستخدام، وتحسين إدارة التكاليف والأداء.

نهج IBM

ظلت شركة IBM بائعًا موثوقًا به في مجال تكامل البيانات، حيث تقدم أدوات رائدة في المجال منذ ما يقرب من عقدين من الزمن. لتلبية احتياجات الشركات في عالم السحابة الهجينة والذكاء الاصطناعي اليوم، قدمت IBM الجيل التالي من DataStage. وهو حل حديث لتكامل البيانات يساعد في تصميم الوظائف وتطويرها وتشغيلها لنقل البيانات وتحويلها بأداء رائد في المجال، مما يتيح للمؤسسات تحقيق أقصى استفادة من إمكانات بياناتها.

اقرأ المدونة التقنية للتعرف على كيفية تعزيز الجيل التالي من IBM DataStage لقدرات المطورين والمهندسين والشركات

احجز عرضًا توضيحيًا مباشرًا لاكتشاف الفوائد التي يمكن أن يجلبها IBM DataStage لمؤسستك

حلول ذات صلة
IBM watsonx.ai

تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي والتحقق من صحته وضبطه ونشره، وكذلك قدرات نماذج الأساس والتعلم الآلي باستخدام IBM watsonx.ai، وهو استوديو الجيل التالي من المؤسسات لمنشئي الذكاء الاصطناعي. أنشئ تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة أكبر وببيانات أقل.

اكتشف watsonx.ai
حلول الذكاء الاصطناعي

استفد من الذكاء الاصطناعي في عملك بالاستعانة بخبرة IBM الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي ومحفظة حلولها المتوفرة لك.

استكشف حلول الذكاء الاصطناعي
الاستشارات والخدمات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي

أعدّ ابتكار عمليات ومهام سير العمل الحساسة بإضافة الذكاء الاصطناعي لتعزيز التجارب وصنع القرارات في الوقت الفعلي والقيمة التجارية.

استكشف خدمات الذكاء الاصطناعي
اتخِذ الخطوة التالية

احصل على وصول شامل إلى القدرات التي تغطي دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي. توصَّل إلى حلول ذكاء اصطناعي قوية باستخدام واجهات سهلة الاستخدام وتدفقات سير عمل سلسة وإمكانية الوصول إلى واجهات برمجة التطبيقات ومجموعات تطوير البرمجيات وفق معايير الصناعة (SDKs).

استكشف watsonx.ai احجز عرضًا توضيحيًا مباشرًا