من البحث إلى الإجابات: يشرح Qlik CTO كيف يعيد الذكاء الاصطناعى إعادة تشكيل تفاعل البيانات | أخبار التكنولوجيا
وقال شاراد كومار ، CTO ، أثناء وصفه لتطور البيانات: “إذا نظرت إلى تطور البيانات ، فإن الاستخدامات الأولى كانت أساسية.
لم تعد البيانات مجرد أعمدة وصفوف ؛ لقد انتقلت من كونها حقيقة أحادية الأبعاد وشكل إلى شيء أكثر ديناميكية. اليوم ، يخضع كل جانب من جوانب حياتنا تقريبًا للبيانات ، وقد وصلنا إلى نقطة تتيح فيها البيانات صنع القرار للمؤسسات. على هامش Qlik Connect الذي عقد مؤخرًا 2025 في أورلاندو ، Indianexpress.com وقع مع كومار ، الذي شارك في رؤاه حول كيفية قيام الذكاء الاصطناعى بتشكيل تكامل البيانات واستراتيجية العمل الحديثة.
3 التحولات الرئيسية في تحليلات البيانات
خلال المحادثة ، حدد كومار ثلاث تحولات رئيسية في تحليلات البيانات على مر السنين. شارك أن كل شيء بدأ مع مرحلة المركزية مع تخزين البيانات. “عندما بدأنا في بناء مستودعات البيانات مثل Teradata منذ عقود ، كان هذا التغيير التحويلي الأول. لقد ركزنا على سحب البيانات مرة واحدة ، ووضعها في مكان واحد ، وتسهيل الوصول إلى الأشخاص. هذا أعطانا نظرة متخلفة للبيانات ، والتي نسميها التحليلات الوصفية”.
المرحلة التالية كانت التحليلات التنبؤية. كشف كومار أن هذه هي المرحلة التي يتم فيها تدريب الآلات وبناء خوارزميات التعلم الآلي على نفس البيانات. في وقت لاحق ، انتقل العالم من وجهة نظر تاريخية إلى وجهة نظر تطلعية يمكن أن تتنبأ بنتائج قرارات أكثر ذكاءً. “فكر في محركات التوصية على Amazon أو Netflix – هذا التعلم الآلي في العمل.”
وفقا لكومار ، جاء التحول الأخير مع موجة الذكاء الاصطناعي التوليدي. “فجأة ، قام الوصول إلى Chatgpt قبل عامين بتغيير المشهد تمامًا.” ما تغير بشكل أساسي هو كيف تفاعل البشر مع البيانات. الآن لا يتعلق الأمر بالبحث عن المعلومات ؛ وأوضح أن الأمر يتعلق بالحصول على إجابات – مفتاح أساسي “، مضيفًا أن التطور مستمر بوتيرة متسارعة.
ذهب كومار إلى ذكر أن الموجة التالية موجودة بالفعل هنا: Agentic AI. مع Agency AI ، لا يتعلق الأمر بالسؤال ؛ يشعر كومار أنه يمكن للمرء أن يعبر عن نيتهم ، وسيحدد الوكلاء العمليات التي يجب نشرها وفي أي تسلسل. وقال كومار: “إن الانتقال من المستودع إلى التنبؤية استغرق وقتًا طويلاً ، لكن التحولات من التنبؤية إلى الأولي من الوكلاء إلى الوكيل تحدث بشكل أسرع بكثير. وتيرة التغيير هي ضغط”.
Gen AI والمؤسسة
نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي أصبح كلمة طنانة عبر الطيف ، فقد سألنا كومار عن الضجيج وما كان حقيقيًا عندما يتعلق الأمر بحالات استخدام المؤسسات. اعترف مدير QLIK بأنه على الرغم من أن الذكاء الاصطناعى التوليدي قد استحوذ على انتباه C-suite ، فإن تنفيذها لم يكن سهلاً بالنسبة للكثيرين.
تستمر القصة أسفل هذا الإعلان
وقال كومار أيضا أن الحقائق الأرضية مختلفة. وقال “عندما تتحدث إلى البيانات وممارسي الذكاء الاصطناعى ، تجد أن البيانات ليست جاهزة. إنها فوضوية ، مروعة ، منخفضة الجودة ، وليس في الوقت المناسب ، وغالبًا ما لا يمكن الوثوق بها. إذا قمت ببناء أنظمة الذكاء الاصطناعي على البيانات السيئة ، فسوف تفشل” ، مضيفًا أن هذا يدل على السبب في أن معدلات النجاح متواضعة. وقال “إن حوالي 25 في المائة فقط من مشاريع الذكاء الاصطناعى ينجحون حقًا في تقديم قيمة العمل. التحدي الأكبر هو أساس البيانات”.
عندما سئل كيف يمكن إغلاق الفجوة ، أوصى كومار بنهج ذو شقين. وقال: “الشركات التي تنجح تبدأ بحالات استخدام الذكاء الضيقة الضيقة التي يتم احتواءها وأقل مخاطرة. في الوقت نفسه ، تركز على الحصول على أساس البيانات بشكل صحيح ، وهي الطريقة الوحيدة لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بفعالية”.
من البيانات إلى نتائج العمل
عند سؤالهم عن كيفية دعم منصة Qlik الرحلة من البيانات الخام إلى نتائج الأعمال ، أوضح كومار أن المنصة تقدم مساعدة صحية للشركات من خلال رحلات البيانات الخاصة بهم. وقال المدير التنفيذي أن الرحلة تبدأ بجمع البيانات. “أولاً ، نقدم إمكانيات للحصول على بيانات من أي مكان-Databases ، وتطبيقات SaaS ، وأنظمة معقدة مثل Mainframe و SAP والملفات والتدفقات-بسرعة عالية في الوقت الفعلي.”
يتبع جمع البيانات التكامل. قال كومار إن QLIK يسمح للشركات بالانضمام ودمج البيانات المروعة. “ما لم تتمكن من الانضمام إلى البيانات معًا ، لا يمكنك الحصول على صورة كاملة. إذا كانت معلومات العميل في نظام واحد ، فستشتري في آخر ، وإرجاع المعلومات في الثلث ، فأنت بحاجة إلى توصيلها لفهم عميلك.”
تستمر القصة أسفل هذا الإعلان
بعد التكامل ، يتبع بناء الثقة في البيانات. تساعد الشركة الشركات من خلال مساعدتهم على تقييم جودة البيانات ، والحفاظ على نسب البيانات لتتبع جذورها. في وقت لاحق ، يتيح منصة QLIK أنواعًا متعددة من التحليلات. “بمجرد حصولك على أساس بيانات موثوق به ، يمكنك إنشاء لوحات معلومات تصور BI للتحليلات الوصفية ، ونماذج التعلم الآلي للتحليلات التنبؤية ، وعوامل المحادثة من أجل الذكاء الاصطناعي التوليدي” ، أوضح. وأضاف كومار أن Qlik أخيرًا يتيح الإجراء ، لأنه يتيح للعملاء اتخاذ رؤى وأتمتة الإجراءات عليها.
التحديات التي تواجهها الشركات
عندما يتعلق الأمر بالتحديات التي تواجهها الشركات في تحديث بياناتها ، كشف كومار أن هناك ثلاثة تحديات أساسية ، مثل ترحيل البيانات ، وفجوات المهارات ، والتمويل. تمثل ترحيل البيانات تحديًا ، حيث أن معظم البيانات اليوم ، وفقًا لكومار ، لا تزال في الأنظمة المحلية. يعد الحصول على هذه البيانات على السحابة تحديًا كبيرًا للكثيرين.
من ناحية أخرى ، مع انتقال العديد من المنظمات إلى Cloud و AI ، يشعر كومار أن معظمها غالبًا ما يفتقر إلى المهارات اللازمة ، خاصةً لتنفيذ الذكاء الاصطناعي. أخيرًا ، مع التمويل ، تعتقد معظم الشركات أنها لا تحتاج إلى الكثير من الميزانية لمنظمة العفو الدولية ، حيث يعطي ChatGPT تصورًا أنه يمكنك تطبيق النماذج بسرعة. “ما نجده هو أنك تحتاج إلى ميزانية كبيرة لإصلاح أساس البيانات الخاص بك ، وهو مصعد ثقيل” ، كما أشار.
عندما سئل عن توصياته للمنظمات ، قال كومار ، “يجب أن يتم تمويل مؤسسة البيانات في تمويل مبادرة الذكاء الاصطناعي بشكل عام. إذا لم تقم بتمويل مبادرات البيانات الخاصة بك بشكل صحيح ولديك التكنولوجيا المناسبة والمهارات المناسبة ، فسوف تواجه تحديات”.
تستمر القصة أسفل هذا الإعلان
أخيرًا ، عند سؤاله عن ما يثيره أكثر حول مستقبل البيانات و AI ، قال مسؤول QLIK إن التطبيقات المحتملة لمنظمة العفو الدولية لتبسيط سير عمل البيانات هي شيء يتطلع إليه. على نطاق أوسع ، يرى منظمة العفو الدولية يحول كل جانب من جوانب العمل والحياة اليومية.
اكتشاف المزيد من موقع تجاربنا
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
