الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحليلات البيانات - كيف يجعل الذكاء الاصطناعي الوصول إلى البيانات أسهل

ما لم تكن تعيش تحت صخرة تقع تحت صخرة أخرى مدفونة تحت عشرة أقدام من التراب، فأنت على دراية بالذكاء الاصطناعي والإمكانات التي يمتلكها لتغيير العالم الذي نعيش فيه. وبينما قد تكون لديك أفكار حول كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على كيفية عملنا، فأنت بحاجة إلى أن تكون مسافرًا عبر الزمن للتنبؤ بجميع الطرق التي سيؤثر بها على عالمنا. ولكن يمكننا أن نفترض أن قدرًا معينًا من البشر والأتمتة والحوكمة ستلعب أدوارًا مهمة في مستقبل الذكاء الاصطناعي.

لقد بدأ الذكاء الاصطناعي يؤثر بالفعل على كيفية إدارة البشر للبيانات والتفاعل معها. ويمكننا أن نطلب من الذكاء الاصطناعي أن يساعدنا في تحويل البيانات إلى رؤى. ويمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يكون مساعدًا لنا لمساعدتنا في إدارة البيانات الأساسية التي تدعم هذه الرؤى. ويمكنه أيضًا أن يعمل بشكل مستقل لضمان أن البيانات التي نعتمد عليها في اتخاذ القرارات الحاسمة جديرة بالثقة.

ولكي تلعب الذكاء الاصطناعي دوراً أكبر في الوصول إلى البيانات وإدارتها، فلابد أن يظل البشر في مركز العملية. ويعني هذا النهج المراقبة الدقيقة والتنبيه والتدريب المناسب وإعادة التدريب.

كيف تساعد الذكاء الاصطناعي في استهلاك البيانات وتحليلها

إن الذكاء الاصطناعي، وبشكل أكثر تحديدًا، نماذج اللغة الكبيرة (LLM) تحتل مركز الصدارة في مساعدة المحللين وصناع القرار على الحصول على البيانات التي يحتاجون إليها في شكل قابل للاستهلاك لدعم اتخاذ القرارات السريعة ولكن الشاملة. تعمل تقنية تحويل النص إلى SQL على تقليل الحاجز الفني بين المحللين والبيانات والرؤى. لم يعد المحللون وصناع القرار بحاجة إلى معرفة SQL لاستعلام قواعد البيانات. يمكن لنماذج LLM الجديدة إنشاء استعلامات SQL تلقائيًا بناءً على لغة مشتركة. إذا كان مدير المبيعات مهتمًا بالمبيعات حسب المنطقة وشريحة السوق، فيمكنه تحديد المعلمات بمصطلحات الأعمال الشائعة لسحب البيانات المطلوبة.

كما تساعد الذكاء الاصطناعي في تقديم البيانات بأكثر الطرق قابلية للاستهلاك. حيث تعمل أدوات محاكاة البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على أتمتة عملية إنشاء المخططات والرسوم البيانية المعقدة. ولم يعد صناع القرار بحاجة إلى الذهاب والإياب مع محلل البيانات للحصول على المعلومات المقدمة بطريقة يسهل فهمها. يمكنهم ببساطة أن يطلبوا من مساعد الذكاء الاصطناعي إنشاء مخطط على الفور. وإذا لم يكن الرسم البياني صحيحًا تمامًا، فيمكن للمحللين توجيه روبوت المحادثة لتعديل الرسم البياني، والذي يمكن إكماله في ثوانٍ. يؤدي هذا التقدم إلى تنسيق البيانات بطريقة قابلة للاستهلاك بسرعة كبيرة ويزيل الحاجة إلى تعلم كيفية استخدام أدوات ومنصات BI المتعددة.

كيف تساعد الذكاء الاصطناعي في إدارة البيانات والحوكمة

تتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانات كبيرة للمساعدة في جلب البيانات لصناع القرار، ولكن بدون بيانات جديرة بالثقة لتغذية هذه المخرجات، فإن الذكاء الاصطناعي سيساعد فقط في نقل البيانات السيئة بشكل أسرع. لحسن الحظ، هناك أيضًا مجموعة واسعة من التطبيقات للذكاء الاصطناعي في إدارة البيانات والحوكمة وجودة البيانات.

يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في حوكمة البيانات كمساعد أو محرك توصيات، كما أنه مستعد لإدارة البيانات وتحسين الجودة في المستقبل بشكل مستقل.

وسم البيانات

يتم دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في منصات حوكمة البيانات لتبسيط عملية عرض البيانات ذات الجودة الأعلى وإتاحتها لمزيد من المحللين وصناع القرار. على وجه التحديد، أصبحت التكنولوجيا أداة أساسية في إدارة فهارس البيانات من أجل اكتشاف البيانات والحوكمة بشكل أكبر. على سبيل المثال، يدعم الذكاء الاصطناعي حوكمة البيانات من خلال مساعدة المحللين على وضع علامات على البيانات الحساسة مثل بيانات المعلومات الشخصية القابلة للتحديد (PII). بناءً على خصائص البيانات التي تم تصنيفها على أنها حساسة في الماضي، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بأعمدة البيانات التي قد تحتوي على بيانات مقيدة.

توثيق البيانات

إن المساعدة في تصنيف البيانات وتوثيق أصول البيانات هي طريقة أخرى تعمل بها الذكاء الاصطناعي مع أمناء البيانات والمحللين والمهندسين لتسهيل اكتشاف البيانات من قبل مستهلكي البيانات. للمساعدة في توحيد المصطلحات والمفاهيم التجارية، يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح المصطلح الأكثر ملاءمة لوصف البيانات في مسرد البيانات. وبالمثل، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في توثيق أصول البيانات من خلال اقتراح أفضل طريقة لوصفها.

الوصول إلى البيانات

يمكن للمساعد أيضًا أن يلعب دورًا رئيسيًا في قواعد التحكم في الوصول إلى البيانات. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقترح المستخدمين الذين يجب منحهم تفويضًا بناءً على خصائص المستخدمين الفرديين وملفاتهم الشخصية وكيفية مطابقتهم للمستخدمين المصرح لهم بالفعل. وعلى العكس من ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحديد الأفراد الذين قد لا يكون الوصول إليهم مناسبًا. تتيح هذه القدرة المزيد من المستخدمين الذين يتمتعون بالسلطة المناسبة للاستفادة من كمية هائلة من بيانات المؤسسات التي تجمعها المؤسسات لتوليد قيمة تجارية.

التحقق من صحة البيانات

إن المساعدة في ضمان صحة مدخلات البيانات هي طريقة أخرى يمكن لمحرك الاقتراح أو المساعد المدعوم بالذكاء الاصطناعي من خلالها دعم حوكمة البيانات بشكل أفضل. يمكن للنماذج أن تتعلم كيفية تحديد المدخلات التي قد تكون أخطاءً بناءً على ما يتوقعه الذكاء الاصطناعي أن يراه كمدخل. على سبيل المثال، إذا كان المدخل خارج نطاق معين، فيمكن وضع علامة على الحقل، ويمكن تقديم اقتراح لإصلاحه قبل دخول الخطأ إلى قاعدة البيانات. من خلال تقديم هذا الخيار، يمكن معالجة الأخطاء في الوقت الفعلي، وتجنب المشكلات اللاحقة.

استراتيجيات لتحسين تدريب الذكاء الاصطناعي

لا يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تكون جيدة إلا بقدر جودة البيانات المستخدمة لتدريبها. وعندما تُستخدم بيانات سيئة لتدريب الذكاء الاصطناعي، فإن الضوضاء تسبب ارتباكها، مما يؤدي إلى ضعف الأداء ونتائج خاطئة. وهذا يمثل مشكلة خاصة بالنسبة للذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يكون أكثر غموضًا، كما أن آثار البيانات السيئة يصعب تحديدها.

ونظراً لهذه الحقيقة، فإن ضمان عمل المنصات التي تزود نماذج الذكاء الاصطناعي بالبيانات باستخدام بيانات عالية الجودة أمر بالغ الأهمية لإنتاج نماذج ذكاء اصطناعي عالية الجودة. ومن الأهمية بمكان أن يعمل ممارسو البيانات بشكل وثيق مع العمليات التي تساعدها الذكاء الاصطناعي لتعليمهم كيفية مراقبة البيانات وتنقيتها بشكل صحيح وأكثر استقلالية.

نقل الوثائق إلى مكان أقرب للبيانات

مع قيام ممارسي البيانات بوضع علامات على البيانات، تُستخدم هذه المعلومات لإنتاج اقتراحات لوضع العلامات في المستقبل. إن ضمان قيام الأشخاص المناسبين بإجراء عملية وضع علامات على البيانات وتوثيق الأصول سيكون له تأثيرات مركبة في المستقبل. يجب على الممارسين وضع علامات على بيانات PII بشكل فعال حتى يتعلم الذكاء الاصطناعي بدقة شكل بيانات PII ويضع علامة عليها في المستقبل. إن الاستمرار في تعليم الذكاء الاصطناعي من خلال الموافقة أو الرفض المناسبين لاقتراحات الذكاء الاصطناعي للتوثيق يساعد أيضًا على نمو الذكاء الاصطناعي وفعاليته بمرور الوقت. إن دمج مديري خطوط الأعمال والمهنيين القريبين من مكان جمع البيانات والذين يفهمون الفروق الدقيقة فيها أمر مهم لإنشاء وثائق تعكس السياق الذي يتم فيه جمع البيانات بدقة.

وضع العلامات الحبيبية

إن وضع علامات على البيانات على مستوى أكثر تفصيلاً يمكن أن يساعد نماذج الذكاء الاصطناعي على الأداء بشكل أفضل وإنتاج نتائج أكثر دقة. ومع وجود بيانات وصفية أكثر تفصيلاً، فإن الذكاء الاصطناعي لديه بيانات أكثر تمايزًا يمكنها دعم قواعد أكثر تحديدًا. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح قواعد تتعلق بأعمدة فردية داخل جدول أو تخصيص قواعد تنطبق على شخصيات معينة. وهذا يتيح نهجًا أكثر دقة لتفويض الوصول إلى البيانات، مما يوفر رؤى أكبر لمزيد من صناع القرار.

تحويل إدارة البيانات الوصفية والحوكمة إلى اليسار

تنشأ العديد من مشكلات جودة البيانات عند تناول البيانات أو عند إنشاء أصول البيانات. يمكن أن يؤدي اتباع نهج استباقي من خلال التحقق من صحة البيانات إلى القضاء على المشكلات في المستقبل. كلما زاد عدد مشكلات جودة البيانات التي يتم السماح لها بالتفاقم، زادت احتمالية إفساد أداء الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء مؤسستك، مما يؤدي إلى انخفاض الأداء التنافسي. يمكن أن يؤثر توقيت دمج الذكاء الاصطناعي في عملية حوكمة البيانات أيضًا على النتيجة.

إن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لدعم بروتوكولات جودة البيانات والحوكمة في اللحظة التي تصل فيها إلى أنظمتك يمكن أن يحد من خطر تدهور نماذجك بسبب البيانات المتسخة. من خلال تحويل حوكمة البيانات وفحوصات جودة البيانات إلى اليسار ودمج فحوصات الجودة التي يقودها الذكاء الاصطناعي في وقت مبكر من عمليتك، سيشارك المزيد من الأشخاص في ضمان أن البيانات التي تستخدمها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك هي من أعلى مستويات الجودة. أيضًا، من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في سير عمل إدارة البيانات الخاص بك، يمكن للأشخاص التعاون مع الذكاء الاصطناعي لتحسين الجودة والحوكمة في الوقت الفعلي - دون الحاجة إلى الخروج من سير عملك أو إعادة النظر في مشكلات جودة البيانات بعد وقوعها.

الوصول إلى ذكاء اصطناعي أكثر استقلالية

إذا اتخذت خطوات كافية في دمج الذكاء الاصطناعي في عملية حوكمة البيانات الخاصة بك وقمت بتدريب الذكاء الاصطناعي لديك على بيانات نظيفة، فستنشأ فرص تسمح للذكاء الاصطناعي بلعب دور أكثر نشاطًا في استراتيجية حوكمة البيانات الخاصة بك.

إذا قمنا بتدريب نماذجنا بشكل جيد، فسنكون أكثر ثقة في قدرتها على التعامل مع المهام التي قد يقوم بها ممارس البيانات. تتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تعلم إنشاء سلسلة بيانات تلقائيًا أو أتمتة حوكمة البيانات المناسبة.

تحديد الأخطاء وإصلاحها

إن تحديد الشذوذ في بياناتك وإصلاح الأخطاء تلقائيًا هو أحد المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي فيها دعم جودة البيانات بشكل أكثر استقلالية. والذكاء الاصطناعي جيد بشكل خاص في تحديد الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة ويمكنه تحديد الشذوذ الكبير والصغير. ويمكن للنماذج التنبؤ بما يجب أن تكون عليه نقاط البيانات، وبتدخل بشري محدود، يمكن تعديل نقطة البيانات التي لا تتناسب مع التوقعات. ومن خلال التدريب المناسب، يمكن للذكاء الاصطناعي تنظيف مجموعات البيانات، والعثور على القيم المفقودة وملءها، أو تصحيح البيانات غير الدقيقة أو غير المتسقة. ويمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا توحيد البيانات في تنسيقات قياسية. على سبيل المثال، يمكن تعديل اختصارات الولايات إلى الشكل التقليدي المكون من حرفين، أو يمكن توحيد تنسيقات العناوين المختلفة.

وباستخدام تدريب أكثر تطوراً، يمكن الوثوق في قدرة الذكاء الاصطناعي على إنشاء قواعد جودة البيانات الخاصة به أو إنشاء بيانات وصفية لتنظيم البيانات بشكل أفضل. ومن خلال دمج روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي للعمل مع البشر، يمكن للنماذج تعلم هياكل القواعد والمعلمات وإنشاء أطر لإدارة عملياتها الخاصة. وعلى نحو مماثل، يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء بيانات وصفية ووثائق من تلقاء نفسه لبناء سياق أكثر ثراءً حول البيانات، مما يجعلها أكثر قابلية للاستخدام. ومن الأمثلة على ذلك تحديد بيانات PII، مثل رقم الضمان الاجتماعي في البيانات غير المنظمة، ووضع علامة عليها كنقطة بيانات حساسة.

لا تستطيع هذه العمليات توفير الكثير من الوقت للبشر فحسب، بل يمكنها أيضًا تقليل خطر وصول البيانات الحساسة إلى الأيدي الخطأ مع جعل البيانات الأقل حساسية أكثر سهولة في الوصول إليها بالنسبة لصناع القرار.

مراقبة نماذجك

حتى لو قمت بعمل رائع في تدريب وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لأتمتة عمليات إدارة البيانات الخاصة بك، فيجب أن يظل البشر مشاركين.

حتى لو كانت نماذجك تعمل بشكل جيد الآن، فلا يوجد ما يضمن استمرار أدائها الجيد في المستقبل. فالأمور تتغير، وتنحرف النماذج، وقد تظهر التحيزات. ولابد من تنفيذ الآليات حتى يتمكن البشر من مراقبة الذكاء الاصطناعي بحثًا عن الأخطاء وتدهور الأداء. وقد يشمل هذا مطالبة نموذج الذكاء الاصطناعي بإخراج ومقارنته ببيانات حقيقية لمعرفة ما إذا كان النموذج قد أنتج الإجابات الصحيحة أو ما قد نتوقعه من النموذج.

هيكلة استراتيجيتك لتحقيق إنتاجية مثالية للذكاء الاصطناعي

إن هيكلة مؤسستك لتحقيق صحة أفضل للذكاء الاصطناعي أمر ضروري لاستراتيجيات ناجحة. ومن المهم وضع المهنيين الأقرب إلى البيانات وسياقها في أفضل وضع لتدريب نماذج حوكمة البيانات في دور مركزي. وعند تدريب الذكاء الاصطناعي، كلما كانت البيانات أكثر تفصيلاً، كان ذلك أفضل، وبالتالي فإن دمج المزيد من الطرق التي يمكن للممارسين من خلالها تقديم الملاحظات للنماذج من شأنه أن يحسن الأداء.

إن محاذاة المتخصصين في مجال الأعمال مع قسم تكنولوجيا المعلومات سيكون ضروريًا لضمان عملية تدريب فعّالة. ويمكن لكل من قسم تكنولوجيا المعلومات ورجال الأعمال العمل معًا لتحسين الأداء. ويمكن لقسم تكنولوجيا المعلومات اختبار النماذج وتنفيذ عمليات التدريب لضمان الأداء الأمثل بينما يستمر قادة الأعمال في دمج الملاحظات في سير العمل لديهم. وستعمل دورة التدريب وإعادة التدريب المستمرة هذه على تقليل المخاطر مع تحسين إمكانية الوصول إلى البيانات.

ومع تحسن النماذج، ستصبح أكثر دقة وقدرة على بناء سياق أكبر حول مجموعات البيانات. ومع زيادة الدقة والسياق، تصبح هذه البيانات أكثر قيمة في دفع عملية اتخاذ القرار واستراتيجية الأعمال. وسوف يحتفظ أولئك الذين يتمتعون بأفضل استراتيجية وصنع قرار بميزة تنافسية في السوق.