إطلاق العنان لقوة البيانات لإعطاء الأولاسة للناس وPython في الذكاء الاصطناعي

في عالم تسود فيه البيانات، تدرك المنظمات بشكل متزايد الإمكانات الهائلة لاستغلال البيانات لدفع عجلة صنع القرار والابتكار. ومع ذلك، يكشف مسح حديث أجرته NewVantage Partners عن تناقض صارخ بين التطلع إلى أن تكون المنظمة قائمة على البيانات والواقع الفعلي. بينما يتوقع 93.9% من التنفيذيين الذين شملهم الاستطلاع زيادة استثمارات البيانات في عام 2023، فإن 23.9% فقط من المنظمات تعتبر نفسها قائمة على البيانات حقاً. يطرح السؤال نفسه: أين تذهب كل هذه الاستثمارات، ولماذا تكافح العديد من الشركات لتبني مستقبلاً قائماً على البيانات؟

يبدو أن الإجابة تكمن في مجال الناس. تظهر القضايا الثقافية، التي أشار إليها 79% من هؤلاء التنفيذيين، كعقبة رئيسية أمام تحقيق رؤية مستقبل قائم على البيانات. تغوص هذه المقالة في أهمية إعطاء الأولوية للناس ودور Python وأدوات البيانات المتاحة في تحقيق منظمة قائمة على البيانات حقاً.

تمكين الناس بالبيانات

قدم محلل Gartner، سفيتلانا سيكولار، بصيرتين أساسيتين حول عالم البيانات لا تزالان صامتين حتى اليوم. أولاً، تمتلك المنظمات بالفعل موظفين لديهم معرفة حميمة ببياناتهم الخاصة، وغالباً ما تكون أعمق من معرفة علماء البيانات. ثانياً، يمكن أن يكون تعلم تقنيات البيانات المعقدة مثل Hadoop أقل إثارة للرهبة من إتقان العمليات التجارية المعقدة للشركة. لاستغلال البيانات بشكل أفضل، يجب على الشركات تمكين قوتها العاملة الحالية من طرح أسئلة ذكية حول بياناتها.

أدوات البيانات المتاحة

تتمثل إحدى الاستراتيجيات الرئيسية لتحقيق هذا التمكين في خفض حاجز محو الأمية البرمجية. بينما يمكن أن تكون أدوات البيانات المتخصصة مخيفة، فإن "الأداة" الأكثر قيمة في ترسانة أي موظف هي فهمه لأعمال الشركة. يمكن للموظفين الذين هم خبراء في مجالهم طرح أسئلة أكثر معنى حول بيانات الشركة.

في هذا السياق، من الضروري التركيز على جعل أدوات البيانات في متناول مجموعة أوسع من الموظفين. يجب الترويج لـ Microsoft Excel، كأداة مستخدمة على نطاق واسع، كمكون رئيسي لتحليل البيانات. اكتسبت المبادرات الأخيرة لاستخدام Excel في تحويل البيانات زخماً. مع وجود قاعدة مستخدمين أكبر بكثير متمكنة من Excel مقارنة بالأدوات المتخصصة مثل TensorFlow، فإن تمكين الموظفين من القيام بالمزيد باستخدام أداة يعرفونها بالفعل يمثل فوزاً كبيراً.

Python: اللغة العالمية للذكاء الاصطناعي

ظهرت Python، لغة البرمجة متعددة الاستخدامات، كمُمكن قوي لإنتاجية الذكاء الاصطناعي. بينما تحتفظ لغات أخرى مثل R والأدوات المتخصصة بقيمتها، تبرز Python كقوة دافعة وراء الانتشار الواسع للذكاء الاصطناعي. تجعل إمكانية الوصول إلى Python وتنوعها منها الخيار المثالي للمنظمة التي تسعى إلى ديمقراطية صنع القرار القائم على البيانات.

SQL: البطل الصامت

تثبت SQL، التي غالباً ما تطغى عليها نظيراتها الأكثر إثارة، أنها لا غنى عنها في مشهد البيانات. حدد تحليل حديث لـ IEEE Spectrum أن Python وSQL هما لغتا البرمجة الأكثر شعبية. تقود Python السباق، وبالنسبة لأصحاب العمل الذين يسعون لتوظيف متخصصي البيانات، تُعد SQL المهارة الأكثر طلباً. من خلال التأكيد على Python وSQL، تستغل المنظمات المهارات التي يمتلكها العديد من الموظفين بالفعل، مما يلغي الحاجة إلى منحنيات تعلم حادة مرتبطة بتقنيات البيانات الجديدة.

يقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي، أو GenAI، مساراً آخر لتمكين الموظفين من العمل مع البيانات بفعالية. بينما تهدف أدوات مثل ChatGPT إلى أتمتة المهام، من المهم تذكر أن التكنولوجيا ليست أفضل من الأشخاص الذين يستخدمونها. يتطلب دمج أدوات GenAI في سير العمل مراعاة دقيقة لضمان مواءمة استجابات الذكاء الاصطناعي مع الدقة التقنية وتوقعات المستخدمين.

إعطاء الأولوية للناس على التكنولوجيا

يبرز تقرير NewVantage اتجاهًا متكررًا: التحديات الرئيسية لتصبح المنظمة قائمة على البيانات هي في المقام الأول بشرية، مثل الثقافة، والناس، والعمليات، والقضايا التنظيمية، بدلاً من الحواجز التكنولوجية. وعلى الرغم من إدراك هذه التحديات البشرية، فإن المنظمات تستثمر غالباً بكثافة في قضايا غير بشرية مثل تحديث البيانات، والذكاء الاصطناعي، وهندسات البيانات المختلفة.

في السعي لتصبح المنظمة قائمة على البيانات حقاً، من الضروري أن تدرك المنظمات أن الأصول الأكثر قيمة ليست البيانات نفسها، بل الناس الذين يفسرون ويستغلون تلك البيانات. هؤلاء الموظفون يعملون بالفعل داخل منظمتك، ومسلحين بفهم عميق لأعمالك. لكشف الإمكانات الكاملة للبيانات، المفتاح هو تمكينهم بأدوات بيانات سهلة الوصول، مثل Python وSQL، وغرس ثقافة تقبل صنع القرار القائم على البيانات. من خلال إعطاء الأولوية للناس على التكنولوجيا، يمكن للشركات سد الفجوة بين التطلع والواقع، ممهدة الطريق لمستقبل أكثر قائمة على البيانات.