الشركات تتبنى بيانات الحافة لتحسين عملية صنع القرار

بفضل النهج القائم على البيانات الذي تبنته المؤسسة في الأسواق مؤخرًا، باتت تعتمد بشكل متزايد على الحوسبة الطرفية لمعالجة البيانات واتخاذ القرارات، مما يؤثر على القرارات العليا. وقد أصبحت توقعات المحللين وتوقعاتهم قابلة للتطبيق على أرض الواقع، ونتيجة لذلك، سيشهد العالم نموًا هائلًا في البيانات ، سيظهر في معدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 80% حتى عام 2027، مما يجعل مستقبل الأعمال عالميًا.

التبني السريع لعمليات النشر الطرفية

إلى جانب ذلك، تجري عملية تبني هذه التقنيات. ويتجلى ذلك في انتقال ما يقارب ثلثي الشركات إلى تجارب نشر الحوسبة الطرفية أو نشرها فعلياً. في المقابل، لا يزال الثلث الآخر يفكر في العمل والشراكة مع تقنيات الحوسبة الطرفية. ويبرز القطاع الصناعي كشريك مثالي لمزودي خدمات الاتصالات في توفير مرافق تطبيقات التعلم الآلي المرنة والموثوقة التي تستخدم استخراج البيانات من الحوسبة الطرفية لضبط المتطلبات المشتركة للشبكة بدقة، مما يساهم بشكل كبير في تقليل عدد دورات المعالجة.

لم يعد السؤال الآن يدور حول التعاون بين الشركات، بل إلى أي مدى ستُنظّم الأنشطة المتعلقة بالمسؤولية الاجتماعية للشركات؟ على عكس ما ورد في الفيلم، هناك موضوع محوري حول مدى استيعاب الشركات لهذا المفهوم. مستقبل معالجة البيانات من الحافة واضحٌ جليّ، حيث تشير التقديرات إلى أن 62% من الطريق سيقطعه نحو مزيد من التقدم. يُعدّ استخدام البيانات، المدعوم بالذكاء الاصطناعي وبرمجيات متطورة لتسريع العمليات والحصول على منتج ذي رؤى عالية الجودة وتمايز واضح في التقنيات، عمليةً رائدة.

لكي تستفيد الشركات استفادة كاملة من بيانات الحوسبة الطرفية، وتتحول في نهاية المطاف إلى مؤسسة قائمة على البيانات، لا بد من دمج هذه التقنيات: الحوسبة الطرفية، وإدارة البيانات، والحوسبة الذكية، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي. إن اجتماع هذه العوامل المذكورة آنفاً قد يكون له أثر بالغ، إذ سيُفضي إلى طريقة تفكير جديدة، ويُرسّخ عادات جديدة، ويُبسّط عملية الإبداع، ويُعرّف البشرية في نهاية المطاف بأنماط حياة مختلفة، على الأقل من حيث التأثيرات والابتكار.

تتحد البيانات المُنتجة عبر نقاط المراقبة وأنظمة إنترنت الأشياء في مجال المعلومات، مما يُظهر انفتاح البيانات أثناء اتخاذ قرارات تحليلها. ويُعدّ توفير معلومات جودة البيانات، أي البيانات الأكثر قيمة، من خلال أنظمة إدارة البيانات المتقدمة، أداةً لتحقيق الكفاءة والوضوح في نقل البيانات. وبذلك، تصبح هذه البيانات جاهزةً لمزيد من التحليل وتُستخدم في البحث. كما الاصطناعي والتعلم الآلي الحوسبة الطرفية من الحصول على المعلومات الحساسة للوقت ومعالجتها، ثم ربطها ببعضها، مما يجعلها مصدرًا للقيمة الأصلية في مصدرها.

إنّ التضافر بين تقنيات الحوسبة الطرفية ومعالجة البيانات والذكاء الاصطناعي، الذي يدعم مثل هذه الأحداث، يجعلها المكونات الرئيسية للمشاريع التي تتضمن البيانات الضخمة. فعند تجميعها معًا، وبدء عملياتها في وقت واحد من مسافة بعيدة عن مركز النظام، ووضع نقطة النهاية لأي تدفق للعوامل الخارجية عند حدوده، سيعمل النظام بأكمله، بهذه الطريقة، كآلية تؤدي إلى تسريع وتيرة عمل النظام.

تحسين استراتيجيات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي على الحافة

ستعتمد الشركات الصناعية الذكية على تقنيات الذكاء الاصطناعي في عملياتها الإنتاجية المستقبلية، والتي defiحاسماً في نجاحها، ألا وهو زيادة الكفاءة بشكل ملحوظ و/أو خفض تكاليف الإنتاج. ويمكن للاستثمارات طويلة الأجل في الأدوات الرقمية المتقدمة أن تُحقق فوائد جمّة، مثل خفض التكاليف والاستفادة من موارد خارجية واسعة النطاق.

الذكاء الاصطناعي خوارزمية بتصنيف أجزاء البيانات المختلفة باستخدام بيانات مُجمّعة من مصادر متعددة لحالات متنوعة،maticإلى تحسين الأداء. يدرك معظم قادة الأعمال أن هذه الخوارزمية ستُمثل ميزة تنافسية، حيث سيتم تعزيز منظومة الذكاء الاصطناعي في قطاعهم بعد إتمام عملية إعادة كتابة الكود البرمجي لشركة ديل.