إدارة البيانات بالذكاء الاصطناعي تُحدث ثورة في البنية التحتية التقنية

مع تزايد سعة البيانات والتخزين بوتيرة متزايدة، تزداد الحاجة إلى تنظيم هذا التعقيد صعوبةً، وكذلك الآثار البيئية. مع ذلك، فإن اختيار البنية التحتية لتقليل استهلاك الطاقة، المصممة لتلبية احتياجات الذكاء الاصطناعي، يُهيئ المؤسسات لمواجهة هذه التحديات.

فيما يتعلق بالجانب التقني للبيانات، يجب أن نتذكر أن أدوات وتقنيات البيانات الضخمة قابلة للتشغيل البيني ومتكاملة بسلاسة. لذا، لم يعد مصطلح "البيانات الباردة" مستخدماً. مع ذلك، إذا نظرنا بتفاؤل أكبر، فإننا نتحدث عن بيانات "دافئة" ينبغي أن تكون متاحة فوراً وحسب الطلب في مجال علم البيانات. 

تمكين علماء البيانات باستخدام الحاويات

سيُشكّل تخزين الفلاش الحل الأمثل، مع مراعاة التوافر اللازم لنجاح عمليات الذكاء الاصطناعي. ويعود ذلك إلى أن ربط نماذج الذكاء الاصطناعي بالبيانات يستلزم اعتماد حل تخزين يضمن التوافر الفوري والوصول السريع للبيانات حتى عبر خوادم مختلفة، وهي مهمة شاقة عادةً مع حلول تخزين الأقراص الصلبة.

إن انضمام الشركات إلى أهداف الاستدامة القائمة على العلم ليس إلا أحد العوامل التي تدفعها إلى إعادة النظر في الأثر البيئي للتخزين. والمشكلة الجديدة التي يواجهها مالكو البيانات حاليًا هي الذكاء الاصطناعي الذي يستهلك كميات هائلة من البيانات، والذي تُعالجه تقنيات موفرة للطاقة، ويساعد تطبيقها في حل هذه المشكلة. 

من الأمور الأساسية للعديد من المؤسسات مراقبة انبعاثاتها من النطاق 3 والإبلاغ عنها، والتي تشمل جميع النفقات البيئية، من المنبع إلى المصب. يرتبط تطوير الذكاء الاصطناعي بتدفق هائل للبيانات، مما يزيد من الأحمال على أنظمة التخزين. يُعد التعاون مع الموردين القادرين على تقديم حلول لاحتياجات الطاقة والتبريد، مع معالجة مشكلات توليد الطاقة، أفضل طريقة لمواجهة هذا التحدي.

رحلة بيانات الذكاء الاصطناعي

يقضي علماء البيانات معظم وقتهم في معالجة البيانات واستكشافها مسبقًا. والآن، يحتاجون إلى جميع المعدات والمواد ومحطات العمل اللازمة لإنجاز هذه المهمة بكفاءة عند الحاجة. 

أصبحت دفاتر بايثون وجوبيتر لغة وأدوات يومية لعلماء البيانات، وتشترك جميع عمليات استيعاب البيانات ومعالجتها وتصورها في سمة واحدة: إنها جميعًا أدوات يمكن وضعها داخل ما يُسمى حاوية. ولتحقيق هذا الهدف، ظهرت منصة تدعم الباحثين في مرحلة التنفيذ، حيث يرغبون في إنجاز كل شيء دون الحاجة إلى توزيع أعمالهم على أدوات منفصلة.

تشير دراسة 451 Research إلى أن 95% من جميع تطبيقات الهاتف المحمول تقريبًا تُبنى الآن باستخدام حاويات، وقد أصبح من الضروري لعلماء البيانات توفير بيئة تضمن سرعة وكفاءة العمليات الخلفية. ومع ذلك، إذا لم تقم الإدارة بذلك، فستكون النتيجة بطء هذه العمليات. في بعض الحالات، يمكن اعتبار التحول الرقمي عملية فاشلة. في الواقع، يشمل هذا التحول جميع جوانب العمل، لذا فإن أي مشكلة في قسم علوم البيانات ستؤثر على جوانب العمل.

من أبرز المشكلات التي تواجهها أقسام تكنولوجيا المعلومات فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي السرعة المفرطة لتطور السوق، مما يعني إهمال دورات عمل مؤسسات التعلم. إن ظهور نماذج وأطر وأدوات وأساليب ذكاء اصطناعي جديدة، والتي تظهر بانتظام، يمكن أن يكون له تأثير كبير على محركات البرمجيات والأجهزة الداخلية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك احتمال ارتفاع تكاليف التكنولوجيا.

تُعدّ رحلة البيانات في مجال الذكاء الاصطناعي ، والتي تمثل رحلةً طويلةً لتضخيم البيانات، إحدى مراحل دورة حياة البيانات. فمع كل خطوة نخطوها نحو الذكاء الاصطناعي، يتم توليد بيانات وصفية. ولتحقيق ذلك، لا بد من إضافة بنية تحتية جديدة واسعة النطاق لمواكبة سرعة تطور الذكاء الاصطناعي.