سيعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لوقت إضافي في مساحة إدارة البيانات في العديد من حالات الاستخدام الجديدة.
وفقًا لقادة الفكر في قطاع إدارة البيانات ، سنستخدم بعض المصطلحات الجديدة عند الحديث عن بيانات المؤسسة في عام 2022.
سيعمل مديرو تكنولوجيا المعلومات ومديرو تكنولوجيا المعلومات على جميع المستويات على تحديد واختبار مصطلحات مثل "البيانات كرمز" وتحليلات البيانات "في الوقت المناسب" لحالات استخدام الإنتاج الخاصة بهم.
سيعمل الذكاء الاصطناعي وقتًا إضافيًا في مساحة إدارة البيانات ، مما يمكّن مراكز الاتصال من استخراج المزيد من المعلومات المقنعة من العملاء ، وسد الثغرات في سلاسل التوريد ، وتعزيز خدمات الرعاية الصحية ، محليًا وفي السحابة.
فيما يلي بعض التوقعات المقنعة حول ما يمكن أن نتوقع رؤيته في جانب إدارة البيانات في تكنولوجيا المعلومات في عام 2022:
سنبدأ في سماع "البيانات كرمز" بشكل متكرر
تكتسب البنية التحتية كحركة رمز ، حيث يتم نشر البنية التحتية تلقائيًا ، قوة دفع. ومع ذلك ، فإن البنية التحتية والتطبيقات تقدم القليل من القيمة بدون بيانات. ستحتاج المنظمات إلى أن تكون قادرة على استنساخ نسخ البيانات وتوزيعها وإتلافها ديناميكيًا عند الطلب ، حتى تتمكن من تطوير واختبار وتحليل وبناء نماذج AI / ML وتلبية المتطلبات التنظيمية. نظرًا لأن الأجهزة تولد المزيد من البيانات ، فلن تتمكن مؤسسات تكنولوجيا المعلومات من إدارة البيانات يدويًا. سيحتاجون إلى جعل البيانات ديناميكية وتلقائية مثل البنية التحتية والتطبيقات.
- ستيفن مانلي ، كبير مسؤولي التكنولوجيا ، دروفا
سوف يقرأ الذكاء الاصطناعي ما بين السطور مع العملاء
سيكون الاتجاه الرئيسي في إدارة بيانات خدمة العملاء لعام 2022 هو استخدام الذكاء الاصطناعي لإلغاء تأمين البيانات المحفوظة في جميع المحادثات التي يجريها العملاء مع وكلاء مركز الاتصال. التكنولوجيا المستخدمة لمراجعة كل هذه المحادثات موجودة منذ فترة ، لكن البائعين في الفضاء (Genesys ، NICE ، Twilio ، Cisco) يروجون جميعًا بنشاط لهذا كحالة استخدام - وحتى يستخدمونها كنقطة انطلاق البدء في تقديم حلول للمبيعات والتسويق. إنها مسرحية كبيرة بالنسبة لهم. كان هناك عدد من عمليات الاستحواذ في هذا القطاع ، ولا سيما Twilio Buy Segment مقابل 3 مليارات دولار.
- ماكس بول ، محلل رئيسي ، شركة Forrester Research
ستؤدي حالات فشل سلسلة التوريد إلى تعزيز الارتفاع الصاروخي لتحليلات البيانات "في الوقت المناسب"
في مواجهة أزمة سلسلة التوريد الكاملة ، سيتعين على الشركات معالجة المشكلات طويلة الأمد في خطوط أنابيب البيانات الخاصة بها - الاختناقات وأوجه الهشاشة الأخرى - التي تمنع الفرق من اكتساب الرؤية في سلاسل التوريد التي يحتاجون إليها للبقاء على قيد الحياة خلال العقد. لم تعد تعيقها خطورة النماذج والأنظمة والنهج القديمة ، ستتبنى الشركات حلولًا جديدة ومبتكرة في محاولة لجعل تحليلات البيانات "في الوقت المناسب" حقيقة لأعمالها.
- ماثيو هاليداي ، نائب الرئيس التنفيذي للمنتج ، إنكورتا
ستلعب خدمات الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في توليد الإيرادات
من المتوقع أن ترتفع معدلات التبني والإيرادات الناتجة عن خدمات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير حيث لا تزال المشكلات المستمرة ، بما في ذلك أزمة الرعاية الصحية ونقص العمالة ومشاكل سلسلة التوريد ، تشكل مخاطر كبيرة للشركات. على سبيل المثال ، تعمل روبوتات المحادثة القائمة على الذكاء الاصطناعي والوكلاء الافتراضيون على تقليل الضغوط على الشركات بسبب نقص العمالة. في مجال الرعاية الصحية ، تسمح الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لفرق الرعاية بإدارة عدد أكبر من المرضى والقيام بذلك من خلال نهج شخصي على مستوى المريض. تحرص وكالات الخدمات الصحية والإنسانية على تنفيذ المبادرات الصحية الشاملة للأفراد ، والتي تتطلب الوصول إلى محددات سريرية واجتماعية دقيقة وعالية الجودة وبيانات الصحة العامة لتطوير برامج رعاية مخصصة على المستوى الفردي.
خلال السنوات القليلة المقبلة ، يمكننا أن نتوقع ظهور التعلم الآلي الموحد ، والذي يتيح تقنيات عالية التتبع ويسمح للباحثين بتدريب النماذج التنبؤية على البيانات الحساسة بشفافية. يتضمن هذا النهج كل شيء من دعم تطور التنبؤ بالأمراض إلى استجابات أسرع للمركبات ذاتية القيادة.
- ذاكر حسين ، رئيس إنترنت الأشياء في الأمريكتين في EY
ستعمل التشريعات الجديدة التي تركز على الخصوصية على تحويل الانتباه إلى السحب الخاصة بسيادة البيانات
مع زيادة التركيز على اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) التي تنظم حماية البيانات والخصوصية في الاتحاد الأوروبي وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) الذي يعزز حقوق الخصوصية وحماية المستهلك لسكان كاليفورنيا ، تواجه الولايات والدول الأخرى ضغوطًا لسن تشريعات شاملة لخصوصية البيانات . مع استمرار ذلك في عام 2022 ، أتوقع أننا سنرى المزيد من التركيز على سحابات سيادة البيانات للاحتفاظ بالبيانات داخل الدول أو داخل موقع مادي معين. هذا نموذج سحابي أكثر تحديدًا بدأنا نراه في أوروبا والشرق الأوسط وإفريقيا باستخدام Gaia-X. سيرى البعض هذا على أنه عقبة ، ولكن بمجرد تنفيذه ، سيكون هذا أمرًا جيدًا لأنه يضع خصوصية المستهلك في صميم استراتيجية العمل.
- داني ألين ، مدير التكنولوجيا ، Veeam
ستظهر مناهج إدارة البيانات الجديدة في المقدمة
سنرى مقياس تحليلات البيانات على الحافة لتقليل البيانات أو تنفيذ تضييق البيانات بحيث يمكن لبرامج التحليلات توفير رؤى وقيمة أفضل لفريق إدارة المؤسسات للتعامل مع حجم البيانات التي يتم إنشاؤها الآن خارج مركز البيانات والسحابة (Garter يقول بحلول عام 2025 أنه سيكون 75٪ من جميع البيانات). لم يتم تصميم منصات الحوسبة المتطورة حاليًا للتعامل مع هذا الأمر - هناك حاجة إلى نهج جديد لتخزين البيانات بشكل فعال من حيث التكلفة ، و "تقليل" البيانات من خلال العثور على الأجزاء المفيدة فقط ، مما يسهل بالتالي التحليلات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لاستخراج قيمة للمنظمات.
- بروس كورنفيلد ، CPMO في StorMagic
ترتكب صناعة علم البيانات خطأ وضع النماذج قبل البيانات النظيفة
بدون تنظيف البيانات ، سيوفر كل نموذج تم تطويره واقتراحه بيانات قذرة وغير مهمة ، مما يجعل من المستحيل معرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي المصمم لتوحيد البيانات يعمل كما ينبغي. تؤثر هذه الممارسة على موقف عالم البيانات وتخلق مشاكل ثقة حول استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة البيانات. لاستخدام البيانات بنجاح إلى أقصى إمكاناتها ، يجب على الشركات اتخاذ الخطوة الأولى لتوحيد مجموعات البيانات من أجل تحويل الصناعة بشكل حقيقي.
- د. رون بيكرمان ، CTO ، Cherre
سنحتضن أقمشة البيانات
لن تختفي تحديات إدارة البيانات في عام 2022 ، لذلك ستحتاج الشركات إلى بناء بنيات نسيج البيانات واحتضانها من أجل المرونة واتخاذ القرارات الديناميكية. بدلاً من مجرد إرسال البيانات على الطريق ليتم تخزينها أو قياسها أو تحليلها ، فإن نسيج البيانات قادر على توجيه البيانات إلى منطقة الاحتفاظ بحيث يمكن استخدامها بينما تكون أكثر صلة. مع دعم البيانات الضخمة لأهداف الأعمال لـ 72٪ من المؤسسات ، يعد التنفيذ السليم لنسيج البيانات تطورًا طبيعيًا يساعد الشركات على أن تكون أكثر إطلاعًا بشكل أسرع.
- Stefan Sigg ، كبير مسؤولي المنتجات ، Software AG
قواعد بيانات الرسم البياني: عنصر لا بد منه في مشهد بيانات 2022
وفقًا لـ Gartner Research ، بحلول عام 2025 ، سيتم استخدام تقنيات الرسم البياني في 80٪ من ابتكارات البيانات والتحليلات ، ارتفاعًا من 10٪ في عام 2021 ، مما يسهل اتخاذ القرار السريع عبر المؤسسة. مع استمرار زيادة حجم البيانات التي تم إنشاؤها وتكرارها في جميع أنحاء المؤسسة ، أصبحت تقنية الرسم البياني القابلة للتطوير الرابط الحاسم بين كميات هائلة من البيانات ورؤى الأعمال الرئيسية. سيصبح الرسم البياني أحد العوامل التنافسية الرئيسية بين الشركات في العديد من الصناعات - من الخدمات المالية والرعاية الصحية إلى البيع بالتجزئة والتصنيع. يمكن للرسوم البيانية إبراز العلاقات المعقدة داخل البيانات واكتشافها والتنبؤ بها بسرعة - رؤى تكشف عن الاحتيال المالي أو تساعد في حل التحديات اللوجستية داخل سلسلة التوريد.
طوال عام 2022 ، ستطبق المزيد من الشركات قوة تحليلات الرسم البياني لدعم التحليلات المتقدمة وتطبيقات التعلم الآلي ، بما في ذلك الكشف عن الاحتيال ، ومكافحة غسيل الأموال (AML) ، وحل الكيانات ، والعميل 360 ، والتوصيات ، والرسم البياني المعرفي ، والأمن السيبراني ، وسلسلة التوريد ، وإنترنت الأشياء ، وتحليل الشبكة. ستصبح الرسوم البيانية أكثر ارتباطًا بـ ML و AI. حتى أن Gartner ذكرت أن "ما يصل إلى 50٪ من استفسارات عملاء Gartner حول موضوع الذكاء الاصطناعي تتضمن مناقشة حول استخدام تقنية الرسم البياني."
- ريتشارد هندرسون ، المدير الفني في TigerGraph
احصل على قيمة من البيانات أو الذكاء الاصطناعي أو خسر أمام المنافسين وقلل المستثمرون
سنجد تعريفًا أفضل لـ "دمقرطة البيانات" ، خاصة هندسة البيانات. نظرًا لأن المزيد من الأشخاص عبر المؤسسات والوظائف يحتضنون البيانات ويتفاعلون معها ، ستستمر هندسة البيانات في التطور للسماح لهؤلاء الأفراد بالعمل في نفس المساحة بشكل تعاوني. مطلوب هندسة بيانات فعالة للاستخدامات النهائية ذات المغزى ، بما في ذلك التعلم الآلي والتحليلات. لذلك ، ستكون هندسة البيانات التعاونية أمرًا حيويًا للسماح للمطورين الذين يفضلون SQL و Python بأداء عملهم بشكل صحيح جنبًا إلى جنب مع أولئك الذين يلجأون إلى الأدوات البصرية بمساعدة الذكاء الاصطناعي. الأدوات المستندة إلى السحابة ستجعل هذا متاحًا بشكل متزايد.
وبالتالي ، ستنتشر الحلول ذات الكود المنخفض وعدم وجود رمز على نطاق واسع ، خاصةً عندما تمكّن المبرمجين من القيام بعملهم في نفس المساحة مثل مستخدمي الأعمال. ستحتوي أدوات الجيل التالي الأكثر تعقيدًا على مساعدين للمبرمجين تلقائيًا وتتبنى التقنيات الحديثة التي تسمح لغير المبرمجين بإنشاء برامج مخصصة دون إدراك ذلك بشكل أساسي.
أخيرًا ، تتغير هندسة الذكاء الاصطناعي: فكر في "عمليات التعلم الآلي". سوف ينفجر هذا المجال في النمو حيث تجعل العديد من الشركات الناشئة مكونات هذا أكثر سهولة وعملية.