تم النشر بتاريخ: 6 يناير 2025 / تحديث من: 6 يناير 2025 - المؤلف: كونراد ولفنشتاين
كنز البيانات غير المكتشف لدى الشركات: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي الكشف عن القيم المخفية - الصورة: Xpert.Digital
كنوز البيانات غير المستغلة: لماذا تظل 80% من جميع بيانات الشركة غير مستخدمة
هناك ثروة لا تقدر بثمن في أرشيفات المعلومات الرقمية، وهي كنز من البيانات ذات أبعاد هائلة لم يتم المساس بها إلى حد كبير في معظم الشركات. وتشير التقديرات إلى أن حوالي أربعة من كل خمسة أجزاء من البيانات التي تخزنها الشركات لا ترى النور في عالم التحليل، على الرغم من أنها تحمل إمكانات هائلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. وهذه البيانات غير المستغلة لا تمثل فرصة مغرية فحسب، بل تنطوي أيضا على مخاطر كامنة، لأن معلومات حساسة قد تكمن في أعماقها، لا يعلم بوجودها ولا انفجارها أحد.
الإمكانات الخفية للبيانات غير المنظمة
ويتجلى جزء كبير من ثروة البيانات غير المستغلة هذه في شكل بيانات غير منظمة - وهي مجموعة متنوعة من المعلومات التي تتحدى التصنيف التقليدي في جداول قاعدة البيانات. تخيل عددًا لا يحصى من عقود العملاء الخاملة في الأرشيفات الرقمية، كل منها عبارة عن فسيفساء من الاتفاقيات والالتزامات وتفضيلات العملاء. فكر في مواصفات المنتج التفصيلية التي هي نتيجة أعمال التطوير المكثفة وتوفر رؤية قيمة لقرارات التصميم والتعقيدات الفنية. ولا ننسى كتيبات الموظفين، التي تجسد المعرفة الموحدة للشركة وأفضل الممارسات.
لكن عالم البيانات غير المنظمة يمتد إلى ما هو أبعد من هذه الأمثلة. وهي تتضمن التدفق المستمر لرسائل البريد الإلكتروني التي تميز الاتصالات اليومية، والمستندات بجميع أنواعها بدءًا من التقارير الداخلية وحتى المواد التسويقية، والطوفان المتزايد من الصور وملفات الصوت والفيديو التي تلتقط اللحظات وتوثق العمليات وتنقل المعرفة. ويُعتقد أن هذه البيانات غير المنظمة تمثل ما يصل إلى 80 بالمائة من حجم البيانات العالمية. وهي تحتوي غالبًا على ثروة من التفاصيل والتعقيد التي لا تجد مجالًا لها في الهياكل المنظمة لقواعد البيانات التقليدية. أنها تحتوي على الفروق الدقيقة في التفاعل البشري، ودقة الأوصاف الفنية والأدلة البصرية والصوتية للواقع.
مناسب ل:
تحديات سهولة الاستخدام
وعلى الرغم من هذه الإمكانات الهائلة، تواجه العديد من الشركات صعوبات كبيرة في الكشف عن القيمة الكاملة لبياناتها غير المنظمة. وتتمثل أكبر العقبات في الافتقار إلى المعرفة المتخصصة والافتقار إلى الأدوات الكافية. غالبًا ما يكون هناك نقص في المتخصصين القادرين على تطبيق الخوارزميات وتقنيات التعلم الآلي المعقدة لاستخراج الأنماط والرؤى من هذا الفيضان من البيانات. وفي الوقت نفسه، هناك نقص في الحلول البرمجية القوية وسهلة الاستخدام التي يمكنها تسهيل عملية التحليل وتسريعها.
وتنعكس هذه التحديات في القبول المتردد للتكنولوجيات المقابلة. لم تقم أغلبية كبيرة من الشركات بعد باستثمارات كبيرة في الأدوات التي تمكنها من استخراج معلومات قيمة من بياناتها غير المنظمة. في الواقع، حوالي 16% فقط من الشركات اشترت أدوات محددة لإنجاز هذه المهمة. ويشير هذا إلى أن معظم الجهود الرامية إلى الاستفادة من البيانات غير المنظمة لا تزال في مرحلة مبكرة للغاية، وفي كثير من الأحيان لا تزيد عن مشاريع تجريبية أو خطوات أولية نحو استراتيجية بيانات أكثر شمولا. لا تزال العديد من الشركات في بداية الرحلة نحو إدراك وإطلاق الإمكانات الحقيقية لبياناتها غير المنظمة. يمثل تعقيد البيانات والحاجة إلى مهارات متخصصة وتكاليف الاستثمار الأولية عوائق كبيرة أمام الدخول.
الذكاء الاصطناعي التوليدي هو المفتاح لفتح قيمة البيانات
وسط هذه التحديات، يظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي كمفتاح واعد لفتح القيمة الخفية للبيانات غير المنظمة. يفتح التقدم في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إمكانيات جديدة لمعالجة وتنظيم كميات كبيرة من المعلومات غير المنظمة تلقائيًا. تخيل نماذج ذكية يمكنها استخراج المعلومات ذات الصلة من المستندات الممسوحة ضوئيًا أو الملاحظات المكتوبة بخط اليد وتحويلها إلى بيانات منظمة. أو فكر في استخراج معلومات المنتج التفصيلية من الصور تلقائيًا، مما قد يقلل الجهد اليدوي بشكل كبير.
لا يمكن للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تساعد في الهيكلة فحسب، بل تعمل أيضًا كمراقبين يقظين يشيرون إلى الحالات الشاذة في جودة البيانات أو تعمل كمساعدين رقميين لدعم المسؤولين عن البيانات في مهامهم المختلفة. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يذهب إلى أبعد من ذلك. لا يمكنها تحليل البيانات وتنظيمها فحسب، بل يمكنها أيضًا إنشاء محتوى جديد وتلخيص النصوص وتطوير الأفكار واقتراح حلول مبتكرة بناءً على الأنماط والرؤى التي اكتشفتها من البيانات غير المنظمة. على سبيل المثال، يمكن لفرق التسويق استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء حملات إعلانية مخصصة بناءً على التفضيلات الواردة في رسائل البريد الإلكتروني وتعليقات العملاء. يمكن لمطوري المنتجات استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد أفكار تصميمية جديدة من خلال تحليل المعلومات الواردة في مواصفات المنتج وتعليقات العملاء.
إن قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على التعرف على العلاقات المعقدة واستخلاص الحلول الإبداعية منها تجعله أداة قوية للشركات التي ترغب في تعظيم قيمة بياناتها غير المنظمة. يمكن أن يساعد في الكشف عن الأنماط المخفية واكتساب رؤى جديدة وتطوير منتجات وخدمات مبتكرة. تتيح أتمتة مهام معالجة البيانات وتحليلها من خلال الذكاء الاصطناعي للشركات توفير الوقت والموارد والتركيز على المبادرات الإستراتيجية.
مناسب ل:
الخطوات اللازمة للاستخدام الناجح للبيانات
ولإطلاق العنان للإمكانات الهائلة لبياناتها غير المستغلة من أجل الذكاء الاصطناعي التوليدي والتطبيقات الأخرى، يجب على الشركات اتخاذ خطوات استباقية وإعادة التفكير بشكل أساسي في استراتيجيات إدارة البيانات الخاصة بها.
1. الاستثمار في أنظمة إدارة البيانات الحديثة والقوية
يشكل الاستثمار في أنظمة إدارة البيانات الحديثة أساسًا متينًا لاستخدام البيانات. وهذا لا يشمل فقط تنفيذ قواعد البيانات ومستودعات البيانات القوية، ولكن أيضًا إدخال التقنيات التي تتيح جمع وتخزين ومعالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات بكفاءة. غالبًا ما توفر الحلول المستندة إلى السحابة بنية تحتية مرنة وقابلة للتطوير تلبي المتطلبات المتزايدة. يجب أن يتم تصميم اختيار التقنيات المناسبة وفقًا للاحتياجات المحددة للشركة، مع أخذ البيانات المنظمة وغير المنظمة في الاعتبار.
2. النظر في بنيات مثل شبكة البيانات
مع تزايد تعقيد مشهد البيانات، يجب على الشركات أن تفكر في اعتماد بنيات مثل Data Mesh. Data Mesh هو نهج لامركزي لإدارة البيانات حيث تتولى الأقسام مسؤولية منتجات البيانات الخاصة بها. وهذا يتيح قدرًا أكبر من السرعة والمرونة في استخدام البيانات ويعزز الثقافة القائمة على البيانات عبر المؤسسة. يمكن أن تؤدي اللامركزية في مسؤولية البيانات إلى كسر الصوامع وتحسين التعاون بين الفرق المختلفة.
3. تعزيز المعرفة بالبيانات من خلال التدريب
لا تكون البيانات ذات قيمة إلا إذا كان لدى الموظفين المهارات اللازمة لاستخدامها بفعالية. ولذلك يجب على الشركات تقديم تدريب شامل على معرفة القراءة والكتابة بالبيانات للتأكد من أن موظفيها قادرون على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. لا ينبغي أن تستهدف هذه الدورات التدريبية محللي البيانات وخبراء تكنولوجيا المعلومات فحسب، بل يجب أن تغطي جميع مجالات الشركة، بدءًا من المديرين ووصولاً إلى الموظفين في الأعمال التشغيلية. يعد تدريس المعرفة الأساسية حول تحليل البيانات وتصورها وتفسيرها أمرًا بالغ الأهمية لإنشاء ثقافة تعتمد على البيانات.
4. تنفيذ منصة محتوى غير منظمة وقابلة للتطوير
تتطلب معالجة وتحليل البيانات غير المنظمة أدوات وتقنيات خاصة. يجب على الشركات الاستثمار في منصة قابلة للتطوير تسمح لها بدمج ومعالجة وتحليل المحتوى غير المنظم من مصادر مختلفة. يجب أن توفر هذه المنصة إمكانيات تحليل النص والتعرف على الصور وتحليل الصوت والفيديو واستخراج المعلومات ذات الصلة. تعد قابلية تطوير النظام الأساسي أمرًا بالغ الأهمية لمواكبة الحجم المتزايد للبيانات غير المنظمة.
5. وضع مبادئ توجيهية واضحة للتعامل مع الذكاء الاصطناعي والبيانات
يثير استخدام الذكاء الاصطناعي واستخدام البيانات أسئلة أخلاقية وقانونية مهمة. يجب على الشركات وضع سياسات واضحة للتعامل مع الذكاء الاصطناعي والبيانات لضمان استخدام هذه التقنيات بشكل مسؤول ووفقًا للقوانين واللوائح المعمول بها. ويشمل ذلك جوانب مثل حماية البيانات وأمن البيانات والشفافية والعدالة. يجب أن تكون المبادئ التوجيهية ملزمة لجميع الموظفين ويجب مراجعتها وتعديلها بانتظام لتعكس التقدم التكنولوجي والتوقعات الاجتماعية المتغيرة.
من فوضى البيانات إلى الميزة التنافسية: كيف يمكن للشركات فتح كنوز البيانات الخاصة بها
ومن خلال تكييف استراتيجيات إدارة البيانات بشكل استباقي مع المتطلبات المحددة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات الحصول على ميزة تنافسية حاسمة للمستقبل. يمكنهم إطلاق العنان للقيمة المخفية لبياناتهم غير المستخدمة سابقًا، وتطوير منتجات وخدمات مبتكرة، وتحسين عملياتهم التجارية، واتخاذ قرارات أكثر استنارة. إن التحول من شركة تمتلك كنزًا دفينًا من البيانات إلى شركة تستخدم هذا الكنز بشكل فعال يتطلب رؤية استراتيجية، واستثمارات في التكنولوجيا والمهارات، وثقافة مؤسسية تعترف بالبيانات وتعززها باعتبارها أصولًا قيمة. يوفر عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي فرصة فريدة لإطلاق العنان لإمكانات البيانات غير المنظمة بطرق غير متخيلة وفتح إمكانات جديدة لخلق القيمة. وستكون الشركات التي تغتنم هذه الفرصة قادرة على تأمين ميزة مستدامة في بيئة تنافسية تعتمد على البيانات بشكل متزايد. لقد بدأت للتو رحلة اكتشاف كنز البيانات المخفي.
مناسب ل: