تحسين قواعد البيانات بالذكاء الاصطناعى : بحث متطور

عناصر الموضوع

1- استخدام الذكاء الاصطناعي فى تحسين كفاءة قواعد البيانات

2- تقنيات الذكاء الاصطناعي فى إدارة البيانات

3- فوائد الذكاء الاصطناعي فى تحليل البيانات الضخمة

4- الذكاء الاصطناعي فى أتمتة عمليات تخزين البيانات

5- تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي فى قواعد البيانات

في عالم سريع التغير تتطور فيه التكنولوجية بسرعة فائقة. نجد الذكاء الاصطناعي (ِAI) كقوة دافعة باتجاه المستقبل.. فمن الممكن استحداث مسميات وظيفية جديدة مثل مدرب نماذج الذكاء الاصطناعي وخبير أخلاقيات الذكاء الاصطناعي. كل ذلك بسبب قوة الذكاء الاصطناعي. في هذا المقال. سنستكشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم إدارة تحسين قواعد البيانات بالذكاء الاصطناعى(Database)واشياء اخرى.

1- استخدام الذكاء الاصطناعي فى تحسين كفاءة قواعد البيانات

من الممكن أن تساعد الحلول التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في جعل جودة البيانات أفضل و أن تبسط كذلك عملية إدارة البيانات و تجعل مجموعة البيانات أكثر كفاءة عما سبق. عن طريق ما يلى:

• التحسين من دقة البيانات ومن عملية اكتمالها

فالذكاء الاصطناعي يمكننا من اكتشاف الأخطاء والتناقضات والاختلافات الكبيرة في البيانات بكفاءة أكبر من غير أن يشكل حجم البيانات مانعا. كما يمكن للذكاء الاصطناعي المدرب أن يصحح الأخطاء بشكل تلقائي. ما معناه دقة أعلى في ذات اللحظة التي تحمل فيها البيانات من مصدرها.

• رفع الكفاءة وتوفير التكلفة

إن كل شخص يتعامل بشكل منتظم مع البيانات يدرك حجم صعوبة تنظيف البيانات و التأكد من صحتها باليد. فالذكاء الاصطناعي يقوم بأتمتة تلك المهام. مما يلغي الحاجة إلى التحقق من البيانات بشكل يدوي. ويستطيع الذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات على نطاق كبير. وهذا معناه أنه يمكن إدارة احتياجات مؤسسة ما من البيانات من غير زيادة في الجهد أو التكلفة.

• تعزيز القدرات في اتخاذ القرار

يتيح الذكاء الاصطناعي للأشخاص الاستفادة من تحسين جودة البيانات و الوصول إلى بيانات أكثر دقة واكتمالاً. وهذا يسمح للمؤسسة اكتشاف رؤى كانت تتسم بالغموض سابقا بسبب قلة جودة البيانات. وهذا يؤدي إلى اتخاذ قرارات مستنيرة وفعالة في الوقت المناسب على كافة مستويات المؤسسة.

• تمكين التحليلات التنبؤية لتحقيق الميزة التنافسية

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يساعد في تحديد الأنماط غير المرئية مسبقا في البيانات. فنماذج اللغة الكبيرة للذكاء الاصطناعي تسمح باكتساب فهم للبيانات في سياقها. يتيح هذا التحليلات التنبؤية. التي تمكن المؤسسة من توقع الاتجاهات المستقبلية وفهم سلوك المستهلك وان تخفف من المخاطر المحتمل حدوثها والحصول على ميزة تنافسية.

• زيادة الامتثال والحد من المخاطر

يوفر تحسين جودة البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي للمؤسسة ضمان الامتثال للوائح كلائحتي GDPR و HIPAA (يصبح الامتثال شديد الأهمية عندما يتعلق الأمر بـ جودة البيانات خاصة في مجال الرعاية الصحية) تعني إدارة جودة البيانات الآلية حماية كافة البيانات الحساسة ومعالجتها بدقة متناهية. بالإضافة إلى أنه . يحدد الذكاء الاصطناعي أي تناقضات وعدم دقة في مجموعات البيانات الخاصة . مما يعمل على تقليل المخاطر المتعلقة باتخاذ القرارات باستخدام بيانات متدنية الجودة.[1]

2- تقنيات الذكاء الاصطناعي في إدارة البيانات

إن إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي هي ممارسة استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في كل مراحل إدارة البيانات . تتضمن الأمثلة تطبيق الذكاء الاصطناعي لأتمتة أو تسهيل جمع البيانات وتنظيف البيانات وتحليلها وأمان البيانات وعمليات إدارة البيانات جميعها.

يمكن أن تساعد كلا من الذكاء الاصطناعي التقليدي المعتمد على القواعد ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الأكثر تقدمًا في عملية إدارة البيانات.

إن لدى الشركات الحديثة كميات هائلة من البيانات حول أشياء كثيرة بداية من المعاملات المالية ومخزون المنتجات إلى سجلات الموظفين وتفضيلات العملاء. يمكن للمؤسسات المستخدمة هذه البيانات لإبلاغ عملية اتخاذ القرار ودفع المبادرات التجارية اكتساب تسهيلات كبيرة على منافسيها.[2]

3- فوائد الذكاء الاصطناعي فى تحليل البيانات الضخمة

إن قيمة البيانات الضخمة الحقيقية تقاس حسب درجة القدرة على تحليلها وكذلك فهمها. فالذكاء الاصطناعي (AI) وتدريب الآلة وتقنيات قاعدة البيانات الحديثة يسمح بعرض البيانات الضخمة وتحليلها بتقديم رؤى قابلة للتنفيذ في الوقت الفعلي. كما تساعد تحليلات البيانات الضخمة الشركات على وضع بياناتها في العمل ما يعمل على تحقيق فرص جديدة وفريدة وبناء نماذج أعمال. وكما قال جيفري مور. المؤلف والمحلل الإداري. بصراحة. “بدون تحليلات البيانات الضخمة. تكون الشركات عمياء وصماء. وتتجول في الشبكة مثل الغزلان على طريق حر.”

و تعتمد إدارة البيانات الضخمة على عدة أنظمة لها القدرة على معالجة وتحليل كميات ضخمة من المعلومات المختلفة والمعقدة بشكل معقول نسبيا. وفي هذا الصدد. فإن البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي بينهما علاقة تبادل إلى حد ما. البيانات الضخمة لن يصبح لها الكثير من الاستخدام العملي دون الذكاء الاصطناعي ليتم تنظيمها وتحليلها. ويعتمد الذكاء الاصطناعي اعتمادا كبيرا على اتساع مجموعات البيانات الموجودة ضمن البيانات الضخمة لتقديم تحليلات قوية مما يجعلها قابلة للتنفيذ و يقول إحدى المحللين وهو براندون بورسيل المحلل لدى شركة Forrester Research. فإن “البيانات هي شريان الحياة للذكاء الاصطناعي. يحتاج نظام الذكاء الاصطناعي إلى التعلم من البيانات من أجل التمكن من إنجاز وظيفته.”

“البيانات هي عمر الذكاء الاصطناعي. يحتاج نظام الذكاء الاصطناعي إلى التعلم من البيانات حتى يكون قادرًا على إنجاز وظيفته.”[3]

4- الذكاء الاصطناعي في أتمتة عمليات تخزين البيانات

عملت الأتمتة والتحسين المدفوعان بالذكاء الاصطناعي على إحداث ثورة في إدارة تخزين البيانات من خلال تقوية الكفاءة والامتثال بصورة كبيرة. إحدى الفوائد الأساسية التي يقدمها الذكاء الاصطناعي هي التحليلات التنبؤية لتخطيط سعة التخزين. يسمح ذلك للشركات التنبؤ بشكل دقيق باحتياجات التخزين في المستقبل وتخصيص الموارد بشكل فعال. مما يمنع النقصان أو الزيادة في التخصيص.

التحسين من استرجاع البيانات وأوقات الوصول يعدان ميزتان أيضا لدمج الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تخزين البيانات. باستخدام الذكاء الاصطناعي.تتمكن المؤسسات من تنفيذ تقنيات الفهرسة والاسترجاع الذكية. مما يعمل على تقليل الوقت المستغرق في الوصول إلى البيانات الحيوية. هذا التحسين لا يزيد الإنتاجية فقط. بل يحسن أيضًا من عمليات اتخاذ القرار عن طريق توفير رؤى بيانات في الوقت المناسب.

يساعد دمج الذكاء الاصطناعي أيضًا في تعزيز حوكمة البيانات والامتثال عن طريق مراقبة وتحليل أنماط البيانات بشكل دوري. بالإضافة لأنه يضمن الذكاء الاصطناعي تخزين البيانات الحساسة والوصول إليها بما يتماشى مع المتطلبات التنظيمية. يقلل النهج الاستباقي من عملية اختراق البيانات والانتهاكات كانتهاكات الامتثال.[4]

5- تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي فى قواعد البيانات

إن من التحديات الكبيرة التي تواجه عملية تطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة قواعد البيانات المشكلة الخاصة بالأمان. فعند استخدام تِقْنِيَّات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات حساسة أو خاصة يلزم ضمان الحفاظ على خصوصية هذه البيانات كما يلزم عدم إتاحة وصول الأشخاص غير المسموح لهم إليها. وهذا يتطلب تطوير إجراءات الأمان وتنفيذها بشكل حازم من أجل حماية البيانات.

بالإضافة إلى ذلك تواجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي في إدارة تحسين قواعد البيانات بالذكاء الاصطناعى تحديات تِقْنِيَّة . فمع متطلبات تخزين ومعالجة البيانات الضخمة. يستلزم الأمر متابعة التحديثات التقنية المستمرة وتوفير البيئة الملائمة بجانب البنية التحتية التي تدعم هذه التطبيقات.

إن الذكاء الاصطناعي يواجه تحديات خاصة بالتفاهم والتفاعل مع المستخدمين. وبالرغم من فوائد تطبيقات تحسين قواعد البيانات بالذكاء الاصطناعى. إلا أن بعض الناس قد يواجههم صعوبة في فهم كيفية التعامل معها أو استخدامها بفعالية. وبالتالي. يجب على الشركات والمؤسسات التي تنوي استخدام هذه التقنيات أن توفرالتدريب والدعم اللازم للمستخدمين حتى تضمن الاستفادة الكاملة لهم من هذه التطبيقات.[5]

وفى الختام على الرغم من  الدعاية و الضجيج حول قدرات تحسين قواعد البيانات بالذكاء الاصطناعى في الخطاب العام الذي نراه حاليًّا. لكن هناك العديد من الجوانب التي يصعب على هذه التقنية تحقيقها حاليا. تنشأ عن السياقات الاجتماعية التي تشكّل البحث والتطوير  لهذه التقنية.

• موقع Astera Software لماذا يجب على مؤسستك استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة البيانات-بتصرف
• موقع IBM ما هي إدارة البيانات بالذكاء الاصطناعي؟-بتصرف
• موقع SAP ما هي البيانات الضخمة؟التعريف وكيفية العمل والاستخدامات-SAP-بتصرف
• موقع Data Calculus تنفيذ الذكاء الاصطناعي في إدارة تخزين البيانات: الاستراتيجيات وأفضل الممارسات-بتصرف
• موقع المدرسة قواعد البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي: ثورة في إدارة البيانات-بتصرف

مشاركة المقال

وسوم