تدمج جوجل كلاود الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات تحليل البيانات

تعزز جوجل قدراتها في تحليل البيانات بشكل استراتيجي من خلال وضع الذكاء الاصطناعي في صدارة خططها لسد الفجوة بين البيانات المنظمة وغير المنظمة. ويؤكد جيريت كازماير، نائب الرئيسdent العام لقسم قواعد البيانات وتحليلات البيانات وLooker في جوجل كلاود، أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا محوريًا في استخلاصtracمن بيانات المؤسسات.

يؤكد كازماير على أهمية التعاون بين الذكاء الاصطناعي وأدوات ذكاء الأعمال التقليدية. تكمن قوة الذكاء الاصطناعي في قدرته على دمج البيانات المنظمة وغير المنظمة بسرعة فائقة، متجاوزًا بذلك سرعة التحليل البشري. وانطلاقًا من خبرتها الراسخة في تكنولوجيا البحث وتطوير نموذج المحولات، تسعى جوجل إلى إعادةdefiالبحث عن بيانات المؤسسات.

تتطلع شركة التكنولوجيا العملاقة إلى تطوير نظام بحث لبيانات المؤسسات يُضاهي نظام البحث الشهير الذي تُقدمه في المجال العام. ويؤكد كازماير أن الهدف هو توفير واجهة سهلة الاستخدام لكل معلومة بيانات خاصة بالشركة، بغض النظر عن وجودها على شبكة الإنترنت العالمية. وبمقارنة ذلك بسهولة استخدام محرك بحث جوجل في المجال العام، يتصور كازماير دمجًا سلسًا لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مع معلومات المؤسسات المتخصصة في مجالات محددة.

تُساهم عملية تحويل البيانات من جوجل في تحقيق التكامل بين سهولة الوصول والدقة في مجال ذكاء الأعمال

يتماشى التركيز على الذكاء الاصطناعي التوليدي مع التزام جوجل بجعل المعلومات متاحة للجميع. على عكس أدوات ذكاء الأعمال التقليدية التي تتطلب مهارات برمجية أو تحليلية، يُمكّن الذكاء الاصطناعي التوليدي مستخدمي الأعمال من التفاعل مع قواعد البيانات ومستودعات البيانات وبحيرات البيانات باستخدام اللغة الطبيعية. يُحسّن هذا النهج سهولة الاستخدام ويُغني عن الحاجة إلى تصفية البيانات لتتوافق مع تنسيقات لوحات المعلومات.

تُقدّم جوجل خارطة طريق شاملة لدمج الذكاء الاصطناعي في أدوات التحليل الخاصة بها. ويشمل ذلك دمج BigQuery مع Vertex AI، وتسهيل عمليات تحويل البيانات إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي في BigQuery Studio، وتمكين المستخدمين من إنشاء نماذج تعلّم آلي في BigQuery ML. وتشمل هذه التحسينات Looker وLooker Studio، مما يُبرز التزام جوجل بتطوير ذكاء الأعمال.

يُبشّر الذكاء الاصطناعي التوليدي، ولا سيما GenAI، بقدرة واعدة على تمكين غير المتخصصين في المؤسسات من التفاعل بفعالية مع بيانات الأعمال. فبدلاً من الانشغال بالبرمجة أو تصميم لوحات المعلومات، يُمكن لمستخدمي الأعمال الآن التفاعل مع قواعد البيانات باستخدام اللغة الطبيعية، وتلقّي الردود بالمثل. ولا يُحسّن هذا التحوّل إمكانية الوصول فحسب، بل يُعزّز الدقة أيضاً من خلال استيعاب كميات أكبر من البيانات ومجموعة أوسع من مصادرها.

تسخير الذكاء الاصطناعي التوليدي لاستخلاص رؤى من البيانات غير المهيكلة في مجال ذكاء الأعمال

يُسلط كازماير الضوء على تحول جذري في مجال البيانات غير المهيكلة ضمن المشهد المتطور باستمرار لاستخدام البيانات. فبعد أن كانت تُشكل تقليديًا نسبة كبيرة تصل إلى 90% من بيانات العالم، تشهد البيانات غير المهيكلة تحولًا جذريًا. ويبرز الذكاء الاصطناعي التوليدي كأداة ديناميكية تُمكّن الشركات من استخلاص رؤى قيّمة من هذه المعلومات الهائلة غير المهيكلة.

تتجاوز هذه القدرة التحويلية مجرد معالجة البيانات؛ فهي تمثل تحولاً عن الاستفسارات التقليدية حول "ماذا ومتى وأين" إلى استكشاف أعمق لـ "لماذا" المراوغ. ومع دمج الشركات للذكاء الاصطناعي في أطرها الاستخباراتية، يتحول التركيز من مجرد عرض البيانات إلى تفسير المعلومات بشكل تعاوني. 

يعمل الذكاء الاصطناعي العام كعامل محفز، يعزز التعاون مع وكلاء الذكاء الاصطناعي. يُمكّن هذا النهج التعاوني المستخدمين من التعمق في اتجاهات البيانات بدعم من نماذج متطورة، متجاوزًا بذلك القيود المرتبطة غالبًا بضغط المعلومات في أدوات ذكاء الأعمال التقليدية.

تتبنى استراتيجية جوجل لتحليل البيانات نهجًا شاملًا يتجاوز مفهوم البيانات الضخمة، إذ تتضمن دمج عدد كبير من نقاط البيانات في التحليل. ويلفت كازماير الانتباه إلى أوجه القصور في عملية اتخاذ القرار ضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا سيما في تحديد ما إذا كان ينبغي مراعاة عوامل إضافية. 

يُعدّ استغلال القدرة الحاسوبية لأنظمة الذكاء الاصطناعي أمراً بالغ الأهمية لتبسيط عمليات صنع القرار وتجنب المعوقات. ومن الجدير بالذكر أن هذه الاستراتيجية تُسلّط الضوء على دمج البيانات غير المهيكلة التي لم تُستغلّ بالشكل الأمثل سابقاً، مما يُمثّل جانباً محورياً في منهجية تحليل البيانات المتطورة.