لقد كثر الحديث والنقاش حول أهمية تنظيف البيانات، ونقلها، ودمجها، وتحليلها. إلا أن أهم جانب في عملية اتخاذ القرار يعتمد على نهج مؤسستك في تصور البيانات. تصور البيانات حول القدرة على تحليل البيانات وتمثيل الرؤى المستخلصة منها بطريقة مفهومة. ويعتمد النهج الحالي لتصور البيانات على سيناريوهات قائمة على قواعد، حيث تُحلل البيانات وفقًا لقيم محددة مسبقًا. وهذا يحد من قدرة المؤسسات على تحديد التحديات، وكشف الأنماط الخفية، والتنبؤ بالفرص بدقة وموثوقية أكبر.

الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI)، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي، لديه القدرة على إحداث ثورة في تصور البيانات، وتوفير إمكانيات جديدة للمؤسسات للاستفادة الكاملة من إمكانات بياناتها. تناقش هذه المدونة كيف يُمكن للاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي تحويل البيانات إلى رؤى ديناميكية.

الذكاء الاصطناعي التوليدي - نظرة عامة

كما ذكرنا، الذكاء الاصطناعي التوليدي هو فئة من الذكاء الاصطناعي قادرة على توليد محتوى جديد بناءً على بيانات تم تدريبها عليها. إن القدرة على إنشاء مجموعات بيانات لسيناريوهات نادرة وغير عملية من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي تُمكّن المؤسسات من التعامل مع جميع أنواع المواقف بسهولة ويسر. على سبيل المثال، لننظر إلى صناعة السيارات، التي تُصمم سيارات ذاتية القيادة تعمل بالذكاء الاصطناعي.

لمساعدة نماذج الذكاء الاصطناعي على تحفيز قدرات القيادة البشرية، يُنصح بتدريبها باستخدام مجموعات بيانات واقعية خاضعة لظروف حرجة، مثل الظروف الجوية القاسية والتضاريس الجبلية وسلوكيات المشاة غير المتوقعة. مع ذلك، يتطلب الحصول عليها وقتًا وجهدًا. ولكن بفضل الذكاء الاصطناعي التوليدي، يُصبح ذلك ممكنًا، إذ يُساعد في الأنشطة الثلاثة التالية.

1. توليد البيانات الاصطناعية

بمساعدة الذكاء الاصطناعي التوليدي، تعمل منظمة السيارات على إنشاء بيانات قيادة اصطناعية تحفزها سيناريوهات مختلفة، مثل الاختناقات المرورية الكثيفة، وتغيرات الطقس المفاجئة، وبعض الحوادث والأحداث غير المتوقعة الأخرى.

2. تحسين بيانات التدريب

تُضاف البيانات التركيبية المُولَّدة من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مجموعة البيانات الواقعية، مما يزيد من حجمها وتنوعها. وهذا يُساعد نموذج الذكاء الاصطناعي على التدريب على مجموعة واسعة من البيانات، تشمل سيناريوهات متفاوتة الشدة والظروف.

3. اختبار السيناريوهات النادرة

ستحتاج صناعة السيارات إلى المزيد من بيانات السيناريوهات النادرة وغير المتوقعة، مما يُمكّن نموذج الذكاء الاصطناعي من التدريب بكفاءة ودقة أكبر. يُساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي على تحفيز الأحداث النادرة والخطيرة، مثل اصطدام طفل بسيارة في الشارع، أو إصلاح سلك المكابح فجأة، أو تعطل مركبة بشكل خطير على طريق سريع. قد يحدث كل هذا وقد لا يحدث، ولكن من الضروري أن تكون المركبة ونموذج الذكاء الاصطناعي على دراية بمثل هذه الحوادث والاستجابة الفورية لها.

وبالتالي، يلعب الذكاء الاصطناعي التوليدي دورًا حاسمًا في إنشاء وتحسين مجموعات بيانات واقعية وعميقة تُمكّن نموذج الذكاء الاصطناعي من تحديد التحديات، وكشف الأنماط، واستخلاص الفرص.

مكونات الذكاء الاصطناعي التوليدي

هناك بنيتان أو خوارزميتان رئيسيتان للذكاء الاصطناعي التوليدي تدعمان الإمكانات المذكورة آنفًا. دعونا نحللهما بالتفصيل.

الشبكات التوليدية التنافسية (GAN) : في الذكاء الاصطناعي التوليدي، تتكون الشبكات التوليدية التنافسية من شبكتين عصبيتين - المولد والمميز - يتم تدريبهما في آنٍ واحد باستخدام التعلم التوليدي. تتمثل الوظيفة الرئيسية للمولد في إنشاء أو توليد مجموعات بيانات واقعية كمجموعة البيانات المُدربة، بينما تتمثل وظيفة المميز في تقييم وتصنيف البيانات الحقيقية من عينات البيانات المُدربة، وتحديد البيانات المزيفة من البيانات التي يُولدها المولد. يُعزز التدريب التوليدي التنافسية قدرات كلتا الشبكتين العصبيتين، مما يُمكّنهما من توليد مجموعات بيانات واقعية وتمييز البيانات المزيفة عن الحقيقية، على التوالي. وبالتالي، يُعدّ أحد الأسس الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي في توليد البيانات الاصطناعية.
المُرمِّزات التلقائية المتغيرة (VAEs) : باعتبارها بنية ذكاء اصطناعي توليدية فعّالة، تتألف مُرمِّزات VAEs من مُكوِّنَين مسؤولَين، أحدهما للترميز والآخر لفك ترميز مجموعات البيانات، لإنشاء مجموعات بيانات جديدة وواقعية. يُساعد المُرمِّز على تحويل بيانات الإدخال إلى تمثيل ذي أبعاد أقل يُعرف باسم الفضاء الكامن. يُساعد هذا في التقاط السمات الأساسية للبيانات. بينما يُعيد مُفكِّك الترميز بناء المتغيرات الكامنة إلى عينات بيانات، مُمثِّلاً البيانات الأصلية بأكبر قدر ممكن من الدقة. تُمكِّن هذه القدرة لمُرمِّزات VAEs على إنتاج بيانات واقعية من خلال تعلُّم التوزيع الأساسي لبيانات الإدخال، من أن تُصبح من أهم الأدوات في توليد البيانات وتقليل أبعادها.

اكتشف كيف تلبي عروض Microsoft Suite الخاصة بنا الاحتياجات المتنوعة للمؤسسات الحديثة.

تحديات وتعقيدات تصور البيانات

قبل فحص دور الذكاء الاصطناعي التوليدي في تصور البيانات، دعونا نحلل التحديات الحالية في تصور البيانات وكيف تحد من قدرة المؤسسة على استخلاص الرؤى واتخاذ القرارات المستنيرة من البيانات.

جودة البيانات

يبدأ التحدي الأبرز لتصور البيانات بجودة البيانات المستخدمة في التحليل واكتمالها. فأي قيم ناقصة أو مجموعات بيانات غير متسقة قد تؤدي إلى استنتاجات خاطئة، والتي قد تُصوَّر بعد ذلك بشكل غير دقيق، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات خاطئة.

على سبيل المثال ، قد تؤدي مجموعة بيانات مخزون ذات قيم ناقصة إلى اتجاهات تنبؤية غير دقيقة وحسابات مبيعات خاطئة.

التحليلات في الوقت الحقيقي

يُعدّ الحصول على تصور فوري للبيانات من أجهزة البث أو استجابات الطوارئ أمرًا صعبًا نظرًا لسرعتها العالية. يُعدّ استيعابها فور وصولها أمرًا بالغ الأهمية للشركات ذات البنية التحتية الصغيرة. كما يتطلب الأمر زمن وصول منخفضًا لمعالجة البيانات والحفاظ على أهميتها.

على سبيل المثال ، يُعدّ تصور بيانات سوق الأسهم فور وصولها أمرًا صعبًا ومعقدًا نظرًا لسرعتها وتنوعها وحجمها.

الحمل المعرفي

تُشكّل القدرة على قراءة البيانات المُصوَّرة وتحليلها تحديًا للمستخدمين عند مواجهة تصورات مُعقّدة. كذلك، إذا كانت التصورات مُزدحمة أو مُثقلة بكثافة معلوماتية، يُصبح من الصعب تفسيرها أو تحليلها.

على سبيل المثال ، تحتوي لوحة معلومات تصور البيانات الخاصة بفريق التسويق في نهاية الشهر على معلومات كثيرة جدًا، مثل تفاصيل الموظفين، وإحصاءات المبيعات، وأرقام دوران العمل.

خصوصية البيانات والأمان

يتطلب استخدام البيانات الشخصية أو المعلومات الملكية لأغراض التحليل مراجعة اللوائح اللازمة والالتزام بالامتثال لضمان أمن البيانات. من المهم أيضًا ضمان تشفير البيانات المستخدمة، سواءً أثناء التخزين أو النقل، مما يقلل من الوصول غير المصرح به واختراق البيانات.

على سبيل المثال ، عند التعامل مع بيانات المرضى في قطاع الرعاية الصحية، يُساعد إخفاء هوية التفاصيل الحساسة وفقًا لإرشادات مثل قانون HIPAA على عرض البيانات بشكل مسؤول.

القيود في التصور

بعض أدوات أو تقنيات تصور البيانات إلى القدرة على عرض البيانات بالشكل أو التخطيط المطلوبين وفقًا لاحتياجات العمل. بعض الأدوات لا تحتوي إلا على خيارات تصفية قليلة، وبعضها لا يدعم العديد من أنواع البيانات أو التنسيقات.

على سبيل المثال ، يعد دعم وتصور البيانات المالية من مصادر متنوعة، مثل طلبات العملاء، وموافقات القروض، وتفاصيل المعاملات، والتي تكون في تنسيقات وهياكل مختلفة، أمرًا صعبًا وحيويًا.

دور جيل الذكاء الاصطناعي في تصور البيانات

احتساب البيانات: تتولى هذه العملية من الذكاء الاصطناعي التوليدي مسؤولية تصحيح الأخطاء أو استكمال القيم المفقودة في مجموعة البيانات. تُدرّب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي بناءً على مجموعات البيانات المتاحة، حيث تتعلم الأنماط والعلاقات بين البيانات. يساعدها هذا على التنبؤ بقيمة البيانات المفقودة أو غير الدقيقة، مما يضمن اكتمال مجموعة البيانات ودقتها لعملية تصور البيانات.
التصور المُبسَّط:
يُعدّ عرض البيانات في قصص مُقنعة ورؤى ديناميكية أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات الحديثة، نظرًا لكثرة المعلومات المُتناثرة على لوحة التصور. وبمساعدة الذكاء الاصطناعي المُولِّد، تلتقط المؤسسات أهم نقاط البيانات وتعرضها بطريقة واضحة ومنظمة، مع تحسين التصميم واللون والأسلوب. يُمكّن هذا المؤسسات من تصفية المعلومات غير الضرورية والتركيز على النقاط الرئيسية اللازمة لاتخاذ قرارات مدروسة.
التعامل الآمن مع البيانات:
تُعد حماية البيانات الحساسة أمرًا بالغ الأهمية، ويلعب الذكاء الاصطناعي المُولِّد دورًا رئيسيًا في ذلك من خلال تطبيق خوارزميات تشفير متقدمة، وضوابط وصول قائمة على الأدوار، واستخدام أسماء مستعارة، حيث تُستبدل البيانات بمعرفات وهمية. يُساعد هذا على تأمين البيانات من الوصول غير المصرح به وحماية تفاصيل الأفراد طوال عملية التصور.
التكيفية والفورية:
صُممت نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتكييف البيانات وتحسينها وتصورها بناءً على توافرها من منصات البث، أو التحديثات المجمعة، أو التجديدات الدورية. يساعد هذا نموذج الذكاء الاصطناعي على رصد الاتجاهات الناشئة أو الأنماط ذات الصلة بالمؤسسة، وتصورها من خلال تعديل سياق المعلومات وتركيزها. تساعد قدرة التعلم المستمر لنموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على عكس أحدث الاتجاهات والرؤى.

وبالتالي، فإن دور الذكاء الاصطناعي التوليدي في التصور يتجاوز مجرد تقديم الأفكار

باستخدام أداة تقليدية لتصور البيانات ، قد تحتاج المؤسسات إلى قدرة أكبر على التوافق مع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. يُعدّ توفير تصور بديهي وسهل الاستخدام أمرًا بالغ الأهمية، وتدعم أداتان متقدمتان للتصور في السوق هذا الأمر. يمكن أن يساعد استخدام أدوات تصور البيانات مؤسستك على تحويل البيانات إلى رؤى ديناميكية حيوية لاتخاذ قرارات مدروسة.

منصة التصور المتقدم للبيانات

1. مايكروسوفت باور بي آي

طورت مايكروسوفت Power BI، وهي أداة تحليل أعمال متقدمة وسهلة الاستخدام، لتمكين المؤسسات من تحويل البيانات الخام إلى رؤى عملية من خلال تصورات تفاعلية وقدرات ذكاء أعمال. تُعد Power BI من أكثر أدوات التصور تطورًا، حيث يمكن لمحللي البيانات وعلماء البيانات وغيرهم من المستخدمين استخدامها لتفسير أحدث الرؤى والاتجاهات والتفاعل معها. مقارنةً بأدوات تصور البيانات التقليدية، صُممت Power BI لتقديم تقارير تحليلية غنية ودقيقة، تُساعد الشركات على البقاء على اطلاع دائم بالخطوات التالية في عملياتها. هل ترغب في معرفة سبب كون Power BI من أكثر أدوات تصور البيانات رواجًا؟ بالطبع، تجعل ميزات Power BI الفريدة، إلى جانب الذكاء الاصطناعي التوليدي، أداةً مُحسّنة لاتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

يتكامل بسلاسة مع تطبيقات Microsoft 365 مثل Excel وSharepoint وTeams. يُمكّن هذا المؤسسات من استيراد البيانات بسهولة، ومشاركة الأفكار، والتعاون مع المستخدمين عبر التطبيق.
يتكامل Power BI أيضًا مع Microsoft Azure، مما يتيح للمستخدمين الاتصال بخدمات Azure المختلفة، مثل Azure SQL Database، وAzure DataLake، وAzure Machine Learning.
وتدعم المنصة أيضًا التكامل في الوقت الفعلي للبيانات من مصادر مختلفة، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء لوحات معلومات تصور البيانات المباشرة والتفاعلية التي تساعدهم على تصور وتفسير الرؤى اللازمة لاتخاذ القرار.
تستفيد الأداة من قدرات مايكروسوفت للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال خدمات Azure المعرفية. بهذه الطريقة، يمكن للمستخدمين دمج رؤى الذكاء الاصطناعي، مثل التعرف على الصور، واكتشاف الشذوذ، ومعالجة اللغة الطبيعية، في تقاريرهم ولوحات معلوماتهم.

2. كليك سينس

يُعد Qlik Sense من Qlik أحد أكثر منصات التصور التفاعلية والبديهية. فهو يساعد المؤسسات على استرجاع البيانات، وتصور الرؤى، وتفسير القرارات، مما يجعل اكتشاف البيانات وتحليلها في متناول كل من محللي البيانات والمستخدمين. وبصفته أداةً متميزةً لتصور البيانات، يُسخّر Qlik Sense قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي، ويوفر الإمكانيات التالية.

تُعرف Qlik بأنها أداة تصور الخدمة الذاتية، حيث تتيح للمستخدمين الوصول بسهولة إلى البيانات وتصورها من خلال تصفية المعلومات غير الضرورية.
من خلال لوحة معلومات تصور البيانات التفاعلية، يتم تسليط الضوء على كل عنصر، مما يتيح للمستخدمين التركيز على أحدث الأفكار أو أحدث الاتجاهات.
بفضل الاكتشاف القائم على البحث والاستشارة الثاقبة، يقوم Qlik تلقائيًا بإنشاء الرؤى الأكثر صلة بالمستخدم.
توظف Qlik AutoML المستخدمين لإنشاء نماذج التعلم الآلي بدون أي تعليمات برمجية، مما يوفر استكشافًا مباشرًا للبيانات والرؤى.
يُمكّن مراقبة البيانات من خلال تقنية التعديل والأتمتة Qlik. بهذه الطريقة، يبقى المستخدمون على اطلاع دائم بأحدث المستجدات.
إنشاء تقارير مرنة وديناميكية ونشرها بأي تنسيق مرغوب، مثل Microsoft Office أو PDF.

بشكل عام، يُعد Qlik Sense أداةً أو تقنيةً حديثةً لتصور البيانات تحتاجها المؤسسات. جرّبه وشاهد كيف تتحول بياناتك إلى رؤى ديناميكية في متناول يديك.

المزايا الاستراتيجية لتصور البيانات والذكاء الاصطناعي التوليدي

قبل اختتام المدونة، دعونا نلقي نظرة سريعة على فوائد تصور البيانات ولماذا يجب على المؤسسات أن تفكر في اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز فعاليتها.

يساعد تحليل كميات كبيرة من مجموعات البيانات وتحويلها إلى تصورات رسومية بسيطة المؤسسات على تعلم وفهم الارتباطات والأنماط والتحديات المعقدة، وبالتالي تسهيل تفسير البيانات.
يساعد تصور رؤى البيانات في شكل رسوم بيانية أو مخططات جانت أو قصص مقنعة المؤسسات على التركيز على المقاييس الرئيسية وفهم الأنماط والرؤى المخفية.
يساعد جعل البيانات متاحة ومفهومة لكل عضو في المنظمة على تعزيز ثقافة تعتمد على البيانات، وتسهيل الحصول على نتائج دقيقة وموثوقة بناءً على البيانات بدلاً من الحدس.
يساعد تقديم البيانات باستخدام صور مثيرة للاهتمام وقصص آسرة على إشراك وتوصيل التحليلات المعقدة والرؤى الصعبة بشكل جيد مع أصحاب المصلحة والمحترفين والمستخدمين العاديين، مما يمكّنهم من المشاركة بشكل أكبر في صنع القرار الاستراتيجي.

خاتمة

في الختام، يُعدّ تصوّر البيانات أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات لتبسيط الرؤى والاتجاهات والأنماط. ومع ذلك، للاستفادة الكاملة من تصوّر البيانات، يُعدّ اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي أمرًا بالغ الأهمية. يُولّد الذكاء الاصطناعي التوليدي بيانات مُركّبة، ويتدرب على مجموعات بيانات ضخمة، ويُعزز أمن البيانات وخصوصيتها، مما يُتيح استكشافًا أكثر دقة وعمقًا للبيانات لا تستطيع أساليب تصوّر البيانات التقليدية تحقيقها.

تُمكّن الشراكة مع خبراء التحوّل الرقمي مثل SquareOne المؤسسات من تعزيز قدراتها على تصوّر البيانات. وبصفتها شريكًا لأدوات تصوّر بيانات رائدة مثل Microsoft وQlik، تُقدّم SquareOne دعمًا احترافيًا لضمان حلول تحوّل رقمي سلسة وفعّالة وكفؤة. يُمكّن هذا المؤسسات التي تعتمد على البيانات من الحفاظ على قدرتها التنافسية في العالم الرقمي، مما يجعل من الضروري اكتساب رؤى قيّمة. تواصل مع خبراء SquareOne لتعزيز قدراتك على تصوّر البيانات ودفع عجلة التحوّل الرقمي قدمًا بحلول متطورة ومبتكرة.