مساء الخير تم إعداد ترجمة للمقالة التالية خاصة لطلاب
دورة BI Analyst . هل لديك قراءة جيدة.
كان محور قمة غارتنر للبيانات والتحليلات في 18-19 فبراير في سيدني هو التحليلات المعززة والذكاء الاصطناعي.
تعتبر التحليلات المتقدمة والذكاء المستمر والذكاء الاصطناعي القابل للشرح من أكبر الاتجاهات في
تكنولوجيا معالجة
البيانات والتحليلات التي سيكون لها إمكانات مدمرة على مدار 3-5 سنوات القادمة ، وفقًا لشركة Gartner، Inc.
متحدثًا في قمة
Gartner Data & Analytics في سيدني ، أشارت
ريتا سلام ، نائبة رئيس الأبحاث في Gartner ، إلى أن قادة
البيانات والتحليلات يجب عليهم فحص التأثير المحتمل لهذه الاتجاهات على الشركات وتعديل نماذج أعمالهم وعملياتهم وفقًا لذلك. في حالة أنهم يخاطرون بفقدان مزاياهم التنافسية على أولئك الذين أولوا الاهتمام الكافي بهذا.
وقالت ريتا سلام: "تستمر قصة معالجة البيانات التحليلية في التطور ، من دعم اتخاذ القرارات الداخلية إلى الاستخبارات المستمرة ، ومنتجات المعلومات ، وتوظيف
محترفي البيانات ". "من المهم للغاية الحصول على فهم أعمق للاتجاهات التكنولوجية التي تكمن وراء إنشاء هذه القصة وتطويرها ، وكذلك تحديد أولويات معينة لها ، اعتمادًا على قيمة شركة معينة."
وفقًا
لدونالد فاينبرج ، نائب الرئيس والمحلل المتميز في غارتنر ، فإن المشكلة الرئيسية الناجمة عن عطل رقمي (الكثير من البيانات) قد فتحت أيضًا فرصة غير مسبوقة. يعطي الكم الهائل من البيانات ، بالإضافة إلى القوة المتنامية لأدوات المعالجة التي توفرها التقنيات السحابية ، فهماً واضحاً أنه من الممكن الآن تدريب الخوارزميات وتنفيذها على نطاق واسع ، وهو أمر ضروري لتحقيق الإمكانات الكاملة لإمكانيات الذكاء الاصطناعي.
يقول فاينبرغ "حجم وتعقيد وطبيعة البيانات الموزعة وسرعة العمل والذكاء المستمر الضروري للأعمال الرقمية يوضحان أن الأدوات والأدوات الصلبة والمركزة لم تعد قادرة على التعامل معها". "إن استمرار بقاء أي عمل يعتمد على بنية مرنة تعتمد على البيانات تلبي وتيرة التغيير المتنامية باستمرار."
يوصي Gartner بأن يناقش القادة في مجال معالجة البيانات والتحليلات مع ممثلي قطاع الأعمال الأولويات الرئيسية للشركة والتفكير في كيفية دمج الاتجاهات التالية في عملهم.
الاتجاه رقم 1. تحليلات متقدمة
التحليلات المتقدمة هي الموجة القادمة من الاختراقات في سوق معالجة البيانات والتحليلات. يستخدم
التعلم الآلي وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتحويل تطوير المحتوى التحليلي واستهلاكه ومشاركته.
بحلول عام 2020 ، ستكون التحليلات المتقدمة المحرك الرئيسي لعمليات الشراء الجديدة في التحليلات و BI ، بالإضافة إلى علوم البيانات
ومنصات ML والتحليلات المدمجة. يتعين على القادة في معالجة البيانات والتحليلات التخطيط لتنفيذ التحليلات المتقدمة مع تطور النظام الأساسي.
الاتجاه رقم 2. إدارة البيانات المتقدمة
تستخدم تقنية إدارة البيانات المعززة إمكانيات ML وآليات الذكاء الاصطناعي لإنشاء فئات من إدارة معلومات الشركة ، بما في ذلك جودة البيانات وإدارة البيانات الوصفية وإدارة البيانات الرئيسية وتكاملها ، وكذلك الضبط الذاتي
لأنظمة إدارة قواعد البيانات وضبطها الذاتي. يعمل على أتمتة العديد من المهام ويسمح للمستخدمين الأقل مهارة باستخدام البيانات بأنفسهم. بهذه الطريقة ، يمكن للفنيين المؤهلين تأهيلا عاليا التركيز على المهام الأكثر أهمية.
تقوم الإدارة المتقدمة للبيانات بتحويل
البيانات الوصفية من تلك المستخدمة فقط للتدقيق والنسب والإبلاغ ، وتزودها في النهاية بنظم ديناميكية. تتغير البيانات الوصفية من المبني للمجهول إلى النشط وتصبح المحرك الرئيسي لجميع الأدوات AI / ML.
بحلول نهاية عام 2022 ، سينخفض عدد المهام التي يتم تنفيذها يدويًا في مجال إدارة البيانات بنسبة 45٪ بسبب إدخال التعلم الآلي والإدارة الآلية لمستوى الخدمة.
الاتجاه رقم 3. الذكاء المستمر
بحلول عام 2022 ، سوف يستخدم أكثر من نصف أنظمة الأعمال الكبيرة الجديدة ذكاءًا مستمرًا ، والذي بدوره يستخدم البيانات السياقية في الوقت الفعلي لتحسين الحلول.
الذكاء المستمر هو نمط تصميم يتم من خلاله دمج التحليلات في الوقت الفعلي في العمليات التجارية ، ومعالجة البيانات الحالية والتاريخية لاقتراح إجراءات استجابة لحدث ما. ويوفر الأتمتة أو دعم القرار. يستخدم Continuous Intelligence العديد من التقنيات ، مثل التحليلات المتقدمة ، ومعالجة تدفق الأحداث ، والتحسين ، وإدارة قواعد العمل ، والتعلم الآلي.
يقول سلام: "الذكاء المستمر هو ابتكار رئيسي في عمل فرق البيانات والتحليلات". "هذه مهمة شاقة وفرصة كبيرة لفرق من المحللين وخبراء استقصاء المعلومات لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً في الوقت الفعلي في وقت مبكر من عام 2019. يمكن اعتباره النسخة النهائية من BI التشغيلي. "
الاتجاه رقم 4. شرح الذكاء الاصطناعى
غالبًا ما تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين أو استبدال شخص بالكامل في عملية صنع القرار. ومع ذلك ، في بعض السيناريوهات ، يجب على الشركات تبرير كيفية توصل هذه النماذج إلى قرارات محددة. لبناء ثقة المستخدم أو أصحاب المصلحة ، يجب على مهندسي التطبيق جعل هذه النماذج أكثر قابلية للفهم وأكثر قابلية للفهم.
لسوء الحظ ، فإن معظم طرازات الذكاء الاصطناعي المتقدمة عبارة عن صناديق سوداء معقدة تفشل في توضيح كيف توصلت إلى توصية أو حل معين. على سبيل المثال ، تُنشئ منظمة العفو الدولية الموضحة في علوم البيانات ومنصات ML ، شرحًا للنماذج تلقائيًا من حيث الدقة والسمات وإحصاءات النماذج والوظائف بلغة طبيعية.
الاتجاه رقم 5. الرسومات
Graph analytics عبارة عن مجموعة من الأساليب التحليلية التي تتيح لك استكشاف العلاقات بين الكائنات موضع الاهتمام ، مثل المؤسسات والأفراد والمعاملات.
سيزداد استخدام المعالجة الرسومية و DBMSs الرسومية بنسبة 100 ٪ كل عام حتى عام 2022 ، الأمر الذي من شأنه تسريع إعداد البيانات وتوفير علم البيانات أكثر تعقيدا والتكيف.
يمكن أن تقوم مستودعات البيانات الرسومية بنمذجة واستكشاف واستعلام البيانات بكفاءة مع وجود علاقات معقدة بين مستودعات البيانات ، ولكن الحاجة إلى مهارات متخصصة للعمل معهم هي قيدهم الرئيسي اليوم.
ستنمو التحليلات الرسومية بشكل مطرد خلال السنوات القليلة المقبلة ، حيث إن هناك حاجة لطرح أسئلة معقدة على البيانات المعقدة ، والتي ليست دائمًا عملية أو على الأقل مجدية على نطاق حيث يمكن استخدام استعلامات SQL.
الاتجاه رقم 6. نسيج البيانات
يوفر نسيج البيانات الوصول دون عوائق إلى البيانات ومشاركتها في بيئة بيانات موزعة. إنه إطار عمل واحد ومتسق لإدارة البيانات يوفر الوصول دون عائق إلى البيانات وإمكانية المعالجة المعمارية في أي تخزين آخر.
حتى عام 2022 ، سيتم نشر تصميمات نسيج البيانات المخصصة بشكل أساسي كبنية أساسية ثابتة ، مما يجبر المؤسسات على الاستثمار في موجة جديدة من التكاليف لإعادة تنظيم كاملة لتوفير أساليب أكثر ديناميكية لشبكة البيانات.
الاتجاه رقم 7. البرمجة اللغوية العصبية / تحليلات المحادثة
بحلول عام 2020 ، سيتم إنشاء 50 في المائة من الاستعلامات التحليلية باستخدام البحث أو معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أو الصوت ، أو سيتم إنشاؤها تلقائيًا. ستؤدي الحاجة إلى تحليل مجموعات البيانات المعقدة وإتاحة التحليلات للجميع في المؤسسة إلى استخدامها على نطاق أوسع ، مما سيتيح أن تكون أدوات التحليل خفيفة مثل واجهة البحث أو محادثة مع مساعد افتراضي.
الاتجاه رقم 8 AI التجارية و ML
تتوقع Gartner أنه بحلول عام 2022 ، سيتم بناء 75٪ من حلول المستخدم النهائي الجديدة التي تستخدم أساليب AI و ML على حلول تجارية ، بدلاً من الأنظمة الأساسية مفتوحة المصدر.
يدمج البائعون التجاريون الموصلات في النظام الإيكولوجي المفتوح المصدر ، مما يوفر ميزات الشركة اللازمة لتوسيع نطاق تطبيق AI و ML وإضفاء الطابع الديمقراطي عليهما ، مثل إدارة المشاريع والطراز وإعادة الاستخدام والشفافية وبيانات النسب بالإضافة إلى الاتساق والتكامل مع منصات أخرى ، ما المنصات المفتوحة تفتقر إلى الكثير.
الاتجاه رقم 9: Blockchain
تتمثل القيمة الرئيسية لتقنيات الكتلة والدفتر الموزعة في توفير الثقة اللامركزية في شبكة من المشاركين غير الموثوق بهم. هناك احتمال كبير لحالات استخدام التحليلات ، خاصة تلك التي تظهر فيها علاقات المشاركين وتفاعلاتهم.
ومع ذلك ، فسوف يستغرق الأمر عدة سنوات قبل أن تبدأ أربع أو خمس تقنيات أساسية في سلسلة blockchain في الهيمنة. حتى يأتي هذا الوقت ، سيضطر المستخدمون النهائيون للتكنولوجيات إلى التكيف مع تقنيات ومعايير blockchain ، والتي تمليها العملاء أو الشبكات السائدة. ويشمل ذلك التكامل مع البنية التحتية الحالية للبيانات والتحليلات. تكاليف التكامل يمكن أن تتجاوز أي فوائد محتملة. إن blockchain هو مصدر بيانات ، وليس قاعدة بيانات ، ولا يحل محل تقنيات إدارة البيانات الحالية.
الاتجاه رقم 10. خوادم الذاكرة الثابتة
ستساعد التقنيات الحديثة التي تستخدم الذاكرة الدائمة (تقنيات الذاكرة الدائمة) على تقليل تكلفة وتعقيد تنفيذ البنيات مع دعم للحوسبة في ذاكرة الوصول العشوائي (IMC). تمثل الذاكرة الدائمة مستوى جديد من الذاكرة بين ذاكرة فلاش DRAM و NAND ، والتي يمكن أن تكون بمثابة جهاز تخزين اقتصادي للأحمال عالية الأداء. لديها إمكانات معينة يمكن استخدامها لزيادة أداء التطبيق وتوافرها ووقت التحميل وطرق التجميع وطرق الأمان ، مع الحفاظ على التكاليف تحت السيطرة. كما سيساعد المؤسسات على تقليل تعقيد تطبيقاتها وهياكل البيانات من خلال تقليل الحاجة إلى تكرار البيانات.
وقال فينبرغ "حجم البيانات ينمو بسرعة ، وأهمية تحويل البيانات العادية إلى قيمة في الوقت الحقيقي تتزايد معها". "لا تتطلب أحمال الخادم الجديدة أداء معالج أعلى فحسب ، بل تتطلب أيضًا ذاكرة أكبر وتخزينًا أسرع للبيانات."
لمزيد من المعلومات حول استخدام البيانات والتحليلات لاكتساب ميزة تنافسية ، راجع
Gartner Data & Analytics Insight Hub .
قمة غارتنر للبيانات والتحليلات
ستعقد مؤتمرات Gartner Data & Analytics في 2019 في الفترة من
4 إلى 6 مارس في لندن في الفترة من 18 إلى 21 مارس في أورلاندو في الفترة من 29 إلى 30 مايو في ساو باولو في الفترة من 10 إلى 11 يونيو في دبي في الفترة من 11 إلى 12 سبتمبر في مدينة مكسيكو في الفترة من 19 إلى 20 أكتوبر في فرانكفورت . تابع الأخبار والتحديثات على Twitter باستخدام
علامة التصنيف #GartnerDA .
حول غارتنر
شركة Gartner، Inc. هي شركة استشارية علمية عالمية رائدة وعضو في S&P 500. نوفر لكبار رجال الأعمال البيانات والنصائح والأدوات اللازمة لتحقيق أهدافهم اليوم وإنشاء منظمات ناجحة غدًا.
تساعد مجموعة منتجاتنا التي لا تضاهى في أبحاث البيانات العملية والخبيرة العملاء على اتخاذ القرارات الصحيحة بشأن أهم القضايا. نحن مستشار موثوق ومورد موضوعي لأكثر من 15000 مؤسسة في أكثر من 100 دولة - لجميع الوظائف الرئيسية ، في أي صناعة وشركات من أي حجم.
لمعرفة المزيد حول كيفية مساعدة صانعي القرار في بناء مستقبل أعمالهم ، تفضل بزيارة
gartner.com .
هذا كل شيء. اكتب تعليقات وأراك في الدورة!