يمثل تكامل البيانات خطوة أولى حاسمة في بناء أي تطبيق ذكاء اصطناعي (AI). وعلى الرغم من وجود طرق مختلفة لبدء هذه العملية، فالمنظمات تعمل على تسريع عملية تطوير التطبيق ونشره من خلال المحاكاة الافتراضية للبيانات.
تمكن المحاكاة الافتراضية للبيانات الشركات من إطلاق العنان للإمكانات الخفية لبياناتها، مما يوفر معارف الذكاء الاصطناعي في الوقت المناسب للتطبيقات المتطورة مثل الصيانة التنبؤية واكتشاف الاحتيال والتنبؤ بالطلب.
على الرغم من الاستثمارات الضخمة في قواعد البيانات والتكنولوجيا، تكافح العديد من الشركات من أجل استخراج قيمة أكبر من بياناتها. تعمل المحاكاة الافتراضية للبيانات على سد هذه الفجوة، ما يسمح للمؤسسات باستخدام مصادر البيانات الحالية الخاصة بها بمرونة وكفاءة في مبادرات الذكاء الاصطناعي والتحليلات.
تعمل المحاكاة الافتراضية للبيانات كجسر، ما يتيح للمنصة الوصول إلى البيانات من أنظمة المصادر الخارجية وعرضها عند الطلب. يعمل هذا النهج المبتكر على مركزية إدارة البيانات وتبسيطها دون الحاجة إلى التخزين المادي على النظام الأساسي نفسه. تنشئ الطبقة الافتراضية نفسها بين مصادر البيانات والمستخدمين، مما يمكّن المنظمات من الوصول إلى البيانات وإدارتها دون نسخ متماثل أو نقل من موقعها الأصلي.
لقد أحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً كبيرًا في الشركات الكبيرة، وأعاد تشكيل العمليات التجارية وعمليات صنع القرار من خلال حلول التحليلات المتقدمة. يعتمد هذا التحول بشكل كبير على المحاكاة الافتراضية للبيانات، والتي تعمل كمحور مركزي، يربط تدفقات البيانات في الوقت الفعلي من مصادر مختلفة، مثل بيانات أجهزة الاستشعار وسجلات المعدات، والقضاء على صوامع البيانات وتجزئتها.
لا تدمج المحاكاة الافتراضية للبيانات البيانات في الوقت الفعلي فحسب، بل تدمج أيضًا البيانات القديمة من مجموعات البرامج الشاملة المستخدمة في وظائف مختلفة، مثل تخطيط موارد المؤسسة أو إدارة علاقات العملاء. توفر هذه البيانات القديمة رؤى عالية القيمة في مجالات مثل جداول الصيانة أو أداء الأصول أو سلوك العملاء، بحسب مجموعة البرامج.
من خلال الجمع بين البيانات في الوقت الفعلي والبيانات التاريخية من مصادر متنوعة، تخلق المحاكاة الافتراضية للبيانات رؤية شاملة وموحدة للنظام البيئي الكامل للبيانات التشغيلية للمؤسسة. تمكن هذه النظرة الشاملة الشركات من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات وتحسين العمليات واكتساب ميزة تنافسية.
مع ظهور روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تستخدم نماذج الأساس مجموعة البيانات الغنية هذه في الوقت الحالي. وتقوم هذه الخوارزميات بالتدقيق بنشاط في البيانات للكشف عن الأنماط والاتجاهات والارتباطات المخفية، مما يوفر معارف قيمة تمكن التحليلات المتقدمة من التنبؤ بمجموعة من النتائج. ويمكن لهذه التنبؤات تحديد فرص العمل المحتملة مثل تحولات السوق واحتياجات العملاء، والكشف عن مشاكل الأعطال في النظام ومنعها بشكل استباقي، وتحسين جداول الصيانة لتحقيق أقصى قدر من وقت التشغيل والكفاءة.
عادة ما يؤدي الوصول إلى البيانات المخزنة مباشرة إلى زمن انتقال أقل مقارنة باسترجاع البيانات الافتراضية، مما قد يعيق تحليلات الصيانة التنبؤية في الوقت الفعلي، حيث تكون المعارف في الوقت المناسب أمرًا بالغ الأهمية.
نحن بحاجة إلى نهج ثنائي المراحل لضمان الحصول على معارف في الوقت المناسب وتقليل التأخير في الوصول إلى البيانات الافتراضية. أولا، سنحلل البنية التحتية للشبكة ونحسن بروتوكولات نقل البيانات. قد يتضمن ذلك تقنيات مثل تجزئة الشبكة لتقليل الازدحام أو استخدام بروتوكولات أسرع مثل UDP لأنواع معينة من البيانات. من خلال تحسين نقل البيانات، نقوم بتقليل الوقت المستغرق لاسترداد المعلومات التي تحتاجها. ثانيا، سننفذ استراتيجيات تحديث البيانات للحفاظ على مجموعة بيانات محدثة بشكل معقول للتحليل. قد يتضمن ذلك استخدام المهام الدفعية لإجراء تحديثات بيانات تدريجية على فترات منتظمة، مع مراعاة تحقيق التوازن بين تكرار التحديث والموارد المطلوبة. إن تحقيق هذا التوازن أمر بالغ الأهمية: فيمكن أن تؤدي التحديثات المتكررة إلى إجهاد الموارد، في حين قد تؤدي التحديثات غير المتكررة إلى بيانات قديمة وتنبؤات غير دقيقة. من خلال الجمع بين هذه الاستراتيجيات، يمكننا الوصول إلى الحد الأدنى من زمن الانتقال ومجموعة بيانات جديدة لتحقيق لتحليل أمثل.
يمكن أن يؤدي الاستعلام المستمر عن البيانات الافتراضية للحصول على معارف في الوقت المناسب إلى زيادة التحميل على أنظمة المصدر، مما يؤثر على أدائها. وهذا يشكل مصدر قلق بالغ للتحليلات التنبؤية أو الذكاء الاصطناعي، والتي تعتمد على تحديثات البيانات المتكررة.
لتحسين تكرار الاستعلام من أجل تحليلك التنبؤي وإعداد التقارير، تحتاج إلى تصميم كيفية وصوله إلى البيانات بعناية. يتضمن ذلك التركيز على استرداد نقاط البيانات الهامة فقط وربما استخدام أدوات النسخ المتماثل للبيانات للوصول في الوقت المناسب من مصادر متعددة. بالإضافة إلى ذلك، ضع في اعتبارك جدولة عمليات استرداد البيانات أو تجميعها لنقاط مهمة محددة بدلًا من الاستعلام المستمر، مما يقلل من إجهاد أنظمة البيانات ويحسن الأداء العام للنموذج.
تعمل طبقة المحاكاة الافتراضية في منصة البيانات كطبقة تجريد. ويعني هذا أن المطورين يقومون ببناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي (ML) أو استخراج بيانات الأعمال بمجرد أن تصبح طبقة التجريد جاهزة دون القلق بشأن مكان تخزين البيانات فعلياً أو تفاصيل التخزين المحددة. يمكنهم التركيز على تصميم المنطق الأساسي لنماذجهم دون الانغماس في تعقيدات إدارة البيانات. ويؤدي هذا إلى دورات تطوير أسرع ونشر أسرع لهذه التطبيقات.
من خلال استخدام طبقة التجريد، يمكن للمطورين الذين يعملون على تحليلات البيانات التركيز على المنطق الأساسي لنماذجهم. تعمل هذه الطبقة كدرع يخفي تعقيدات إدارة تخزين البيانات. وهذا يؤدي إلى تطوير النماذج بشكل أسرع حيث لا يحتاج المطورون إلى التورط في تعقيدات البيانات، مما يؤدي في النهاية إلى نشر أسرع لنماذج الصيانة التنبؤية.
قد لا تنطبق تقنيات تحسين التخزين مثل التطبيع أو إلغاء التطبيع بشكل مباشر على جميع وظائف تطبيق تحليل بيانات معين، ولكنها تلعب دورا مهما عند اعتماد نهج مختلط. يتضمن هذا النهج دمج كل من البيانات التي يتم استيعابها والبيانات التي يتم الوصول إليها من خلال المحاكاة الافتراضية داخل النظام الأساسي المختار.
يساعد تقييم المفاضلات بين هذه التقنيات على ضمان الاستخدام الأمثل للتخزين لكل من مجموعات البيانات المستوعبة والافتراضية. واعتبارات التصميم هذه ضرورية لبناء حلول تعلم آلي (ML) فعالة باستخدام البيانات الافتراضية على منصة البيانات.
لقد تطورت المحاكاة الافتراضية للبيانات إلى ما هو أبعد من مجرد الابتكار. فهي بمثابة أداة إستراتيجية لتعزيز قدرات التطبيقات المختلفة. وخير مثال على ذلك هو منصة المحاكاة الافتراضية للبيانات. تسهل هذه المنصة تطوير مجموعة واسعة من التطبيقات باستخدام المحاكاة الافتراضية للبيانات، ومن ثَمَّ تحسين كفاءتها وقدرتها على التكيف وقدرتها على تقديم رؤى في الوقت الفعلي تقريبًا.
دعنا نستكشف بعض حالات الاستخدام المقنعة التي تعرض القوة التحويلية للمحاكاة الافتراضية للبيانات.
في الاقتصاد العالمي المترابط اليوم، تتسم سلاسل التوريد بشبكات واسعة ذات تبعيات معقدة. تعمل المحاكاة الافتراضية للبيانات على تبسيط هذه الأنظمة المعقدة بشكل حاسم. تعمل منصة المحاكاة الافتراضية للبيانات على توحيد البيانات الواردة من مصادر عديدة، بما في ذلك مقاييس الإنتاج وتفاصيل تتبع الخدمات اللوجستية وبيانات اتجاهات السوق. تعمل هذه الرؤية الشاملة على تمكين الشركات، وتقديم صورة كاملة لعمليات سلسلة التوريد بأكملها.
تخيل وجود رؤية واضحة من دون عوائق في كل الجوانب. يمكنك تحديد أوجه القصور المحتملة بشكل استباقي وتحسين العمليات اللوجستية والتكيف مع ديناميكيات السوق المتغيرة في الوقت الفعلي. والنتيجة هي سلسلة قيمة مُحسنة ومرنة توفر مزايا تنافسية كبيرة.
جعلت الثورة الرقمية فهم عملائك أمرًا بالغ الأهمية لنجاح الأعمال. تعمل منصة المحاكاة الافتراضية للبيانات على تقسيم صوامع البيانات باستخدام المحاكاة الافتراضية للبيانات، حيث تدمج بيانات العملاء بسلاسة من نقاط اتصال مختلفة، مثل سجلات المبيعات وتفاعلات خدمة العملاء ومقاييس أداء الحملة التسويقية. وتعزز هذه البيئة الموحدة للبيانات فهما شاملا لأنماط سلوك العملاء وتفضيلاتهم.
بالاستعانة بهذه المعارف العميقة عن العملاء، يمكن للشركات إنشاء تجارب مخصصة للغاية، واستهداف العروض الترويجية وابتكار المنتجات التي يتردد صداها بشكل أكثر فعالية مع جمهورها المستهدف. يعزز هذا النهج القائم على البيانات رضا العملاء ويغرس الولاء الدائم، وهو عنصر أساسي للازدهار في بيئة تنافسية معاصرة.
يتطور الاحتيال المالي باستمرار، مما يجعل من اكتشافه مهمة صعبة تتم معالجتها بشكل استباقي من خلال منصات المحاكاة الافتراضية للبيانات. تُحدد المنصة محاولات الاحتيال المحتملة في الوقت المناسب من خلال محاكاة البيانات وتحليلها من مصادر مختلفة، مثل سجلات المعاملات وأنماط سلوك المستخدم والتفاصيل الديموغرافية. لا يحمي هذا النهج الشركات من الخسائر المالية فحسب، بل يعزز أيضا الثقة مع قاعدة عملائها، وهي أحد الأصول المهمة في العصر الرقمي الحالي.
تتجلى الإمكانات التحويلية للمحاكاة الافتراضية للبيانات من خلال هذه التطبيقات المؤثرة. تعمل منصة IBM Cloud Pak® for Data وIBM watsonx على تمكين الشركات من إطلاق العنان للقوة الكاملة لبياناتها، ودفع الابتكار واكتساب ميزة تنافسية كبيرة عبر الصناعات المتنوعة. كما تقدم IBM IBM Data Virtualization كمحرك استعلام مشترك وIBM Knowledge Catalog لإدارة البيانات.
نحن هنا لمساعدتك في كل خطوة من خطوات رحلة المحاكاة الافتراضية للبيانات.