الشركات تتبنى بيانات الحافة لتعزيز اتخاذ القرارات

نظراً لانتشار النهج القائم على البيانات في الأسواق من قبل المؤسسة في الماضي القريب، فإنهم يعتمدون بشكل أكبر على الحوسبة الطرفية (edge computing) لمعالجة البيانات وتنفيذ القرارات، مما يشكل القرارات على المستوى الأعلى. وقد أصبحت تنبؤات المحللين وتوقعاتهم ذات صلة ومطبقة في الحياة الواقعية، ونتيجة لذلك، سيكون هناك عدد هائل من نمو مخازن البيانات على مستوى العالم، وهو ما سيظهر بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 80% حتى عام 2027، مما يجعل مستقبل الأعمال عالمياً الآن.

الاعتماد السريع لنشر الحافة

إلى جانب ذلك، تحدث عملية اعتماد. ويتجلى ذلك في انتقال ما يقرب من ثلثي الشركات إلى تجارب نشر الحافة أو النشر الفعلي. في المقابل، لا يزال ثلث الشركات يفكر في العمل والشراكة مع تقنيات الحافة. ويبرز القطاع الصناعي كشريك واضح لمزودي خدمات الاتصالات (CSP) في توفير مرافق تطبيقات التعلم الآلي المرنة والموثوقة التي تستخدم تعدين بيانات الحافة لضبط المتطلبات الشائعة للشبكة، مما يساعد بشكل كبير في تقليل عدد الدورات.

لم يعد الأمر يتعلق بالتعاون بين الشركات فحسب، بل إلى أي مدى ستنظم الأنشطة حول المسؤولية الاجتماعية للشركات (CSR). وعلى عكس الأفلام، هناك موضوع مركزي حول المدة التي ستفهم بها الشركات ذلك. مستقبل معالجة البيانات من الحافة واضح جداً في تقدير أن 62% من الشركات في الطريق نحو المزيد من التقدم. يُعد استخدام البيانات، المدعوم بالذكاء الاصطناعي وقدرات البرمجة لتسريع العمليات والحصول على رؤى عالية الجودة وتمييز واضح في التقنيات، عملية متطورة.

لكي تستفيد الشركات بشكل كامل من بيانات الحافة، وتتحول في النهاية إلى منظمة تعتمد على البيانات، هناك حاجة إلى تقارب هذه التقنيات: الحوسبة الطرفية، وإدارة البيانات، والحوسبة الذكية، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكون تقاطع العوامل المذكورة أعلاه مذهلاً، مما سيؤدي إلى طريقة جديدة في التفكير وصنع عادات جديدة، وتبسيط عملية الإنشاء، وأخيراً تعريض البشرية لأنماط حياة مختلفة، على الأقل من حيث الآثار والابتكار.

تتجمع البيانات المنتجة من خلال نقاط المراقبة وأنظمة إنترنت الأشياء في مجال المعلومات، مما يظهر انفتاح البيانات أثناء اتخاذ قرارات التحليل. وتُعد أنظمة إدارة البيانات المتقدمة، التي توفر معلومات حول جودة البيانات وأغلى البيانات قيمة، الأداة الكفيلة بتحقيق الكفاءة والوضوح في نقل البيانات. ثم تكون هذه البيانات جاهزة لمزيد من التحليل واستخدامها في البحث. تُمكّن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الحوسبة الطرفية من اكتساب ومعالجة المعلومات الحساسة للوقت، ثم التعامل معها، مما يجعلها مصدراً للقيمة الأصلية في المصدر نفسه.

التآزر بين تقنيات الحافة، ومعالجة البيانات، والذكاء الاصطناعي الذي يدعم مثل هذه الأحداث يجعلها المكونات الرئيسية للمشاريع التي تتضمن بيانات ضخمة. مجتمعة، تبدأ في وقت واحد على مسافة من مركز النظام وتضع النقطة النهائية لأي تدفق للعوامل الخارجية عند الحدود، سيعمل النظام بأكمله بهذه الطريقة كآلية تؤدي إلى تسريع سرعة عمل النظام.

تحسين استراتيجيات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي عند الحافة

ستستخدم الشركات الصناعية الذكية استدلال الذكاء الاصطناعي عند الحافة لاتجاهها القادم، والذي يحدد نجاحها بشكل كبير: زيادة كبيرة في الكفاءة و/أو خفض تكاليف الإنتاج. يمكن أن تجلب الاستثمارات طويلة الأجل في الأدوات الرقمية المتقدمة فوائد مثل خفض التكاليف والمدخلات المستمدة من أماكن بعيدة للشركة.

يقوم خوارزمية الذكاء الاصطناعي بترتيب أجزاء البيانات المختلفة باستخدام البيانات المتراكمة من مصادر مختلفة لحالات مختلفة، مما يؤدي تلقائياً إلى تحسين الأداء. يعرف معظم قادة الأعمال أنهم سيستفيدون من ذلك حيث سيتم تعزيز نظام الذكاء الاصطناعي في قطاعهم بعد اكتمال إعادة كتابة الكود الجديد من قبل ديل.