تكامل جوجل كلاود للذكاء الاصطناعي في استراتيجيات تحليل البيانات

تعزز جوجل بشكل استراتيجي قدراتها في تحليل البيانات من خلال وضع الذكاء الاصطناعي (AI) في صدارة خططها لسد الفجوة بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. يؤكد غيرت كازماير، نائب الرئيس والمدير العام لقاعدة البيانات وتحليلات البيانات وLooker في Google Cloud، أن الذكاء الاصطناعي على وشك لعب دور محوري في استخراج القيمة من بيانات المؤسسات.

يؤكد كازماير على التعاون بين الذكاء الاصطناعي وأدوات ذكاء الأعمال التقليدية. تكمن قوة الذكاء الاصطناعي في قدرته على دمج البيانات المهيكلة وغير المهيكلة بسرعة، متفوقة على سرعات التحليل البشري. واستناداً إلى جذورها في تقنية البحث وخبرتها في تطوير نموذج المحولات (transformer model)، تهدف جوجل إلى إعادة تعريف بحث بيانات المؤسسات.

تتصور العملاقة التكنولوجية بحثاً عن بيانات المؤسسات يشبه بحثها الشهير في المجال العام. يؤكد كازماير أن الهدف هو منح كل نقطة بيانات في الشركة واجهة سهلة الاستخدام، بغض النظر عن وجودها على شبكة الويب العالمية. مستخدماً تشبيهاً مع مألوفية بحث جوجل في المجال العام، يتصور تكاملاً سلساً لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) مع معلومات المؤسسات الخاصة بالمجال.

جسر إمكانية الوصول والدقة في تحويل بيانات جوجل لذكاء الأعمال

يركز التركيز على الذكاء الاصطناعي التوليدي مع التزام جوجل بجعل المعلومات متاحة للجميع. وعلى عكس أدوات ذكاء الأعمال التقليدية التي تتطلب مهارات في البرمجة أو التحليل، يتيح GenAI لمستخدمي الأعمال التفاعل مع قواعد البيانات أو مستودعات البيانات أو بحيرات البيانات باستخدام اللغة الطبيعية. يعزز هذا النهج سهولة الاستخدام ويلغي الحاجة إلى تصفية البيانات لتتناسب مع تنسيقات لوحات المعلومات.

ترسم جوجل خريطة طريق شاملة لدمج الذكاء الاصطناعي في أدوات التحليل الخاصة بها. يتضمن ذلك دمج BigQuery مع Vertex AI، وتسهيل سير العمل من البيانات إلى الذكاء الاصطناعي في BigQuery Studio، وتمكين المستخدمين من إنشاء نماذج تعلم الآلة في BigQuery ML. تمتد التحسينات لتشمل Looker وLooker Studio، مما يعكس التزام جوجل بتطور ذكاء الأعمال.

يحمل الذكاء الاصطناعي التوليدي، ولا سيما GenAI، وعداً بتمكين غير المتخصصين داخل المؤسسات من التفاعل بفعالية مع بيانات الأعمال. بدلاً من المعاناة مع البرمجة أو تصميم لوحات المعلومات، يمكن لمستخدمي الأعمال الآن التفاعل مع قواعد البيانات باستخدام اللغة الطبيعية، والحصول على استجابات مماثلة. لا يحسن هذا التحول إمكانية الوصول فحسب، بل يعزز أيضاً الدقة من خلال استيعاب أحجام بيانات أكبر ومجموعة أوسع من مصادر البيانات.

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

يضيء كازماير الضوء على تحول عميق فيما يتعلق بالبيانات غير المهيكلة في المشهد المتطور باستمرار لاستخدام البيانات. كانت البيانات غير المهيكلة تقليدياً تشكل حوالي 90% من بيانات العالم، وهي تخضع الآن لتحول نموذجي. يظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي كأداة ديناميكية، تتيح للشركات استخلاص رؤى قيمة من هذه المعلومات غير المهيكلة الهائلة.

تمتد هذه القدرة التحويلية إلى ما هو أبعد من معالجة البيانات فحسب؛ فهي تمثل انحرافاً عن الاستفسارات التقليدية حول "ماذا، ومتى، وأين" نحو استكشاف أعمق لـ "لماذا" الغامض. مع دمج الشركات للذكاء الاصطناعي في أطر عملها الذكية، يتحول التركيز من مجرد عرض البيانات إلى التفسير التعاوني للمعلومات. 

يعمل GenAI كعامل حفاز، ويعزز التعاون مع وكلاء الذكاء الاصطناعي. يمكّن هذا النهج التعاوني المستخدمين من الغوص في اتجاهات البيانات بدعم من النماذج المتطورة، متجاوزاً القيود المرتبطة غالباً بضغط المعلومات في أدوات ذكاء الأعمال التقليدية.

تأخذ استراتيجية تحليل بيانات جوجل نهجاً شاملاً، يتجاوز البيانات الضخمة. يتضمن ذلك دمج مجموعة متنوعة من نقاط البيانات في التحليل. يلفت كازماير الانتباه إلى عدم الكفاءة في صنع القرار داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا سيما في تحديد ما إذا كان يجب النظر في عوامل إضافية. 

يصبح الاستفادة من قوة المعالجة لأنظمة الذكاء الاصطناعي أمراً حاسماً في تبسيط عمليات صنع القرار وتجنب العوائق. وتسلط هذه الاستراتيجية بشكل خاص الضوء على دمج البيانات غير المهيكلة التي كانت مستغلة سابقاً بشكل ضئيل، مما يمثل جانباً محورياً في نهج تحليل البيانات المتطور.