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.

يُعدّ الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI)، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، ذا إمكانات هائلة لإحداث ثورة في مجال تصوير البيانات، وتقديم فرص جديدة للمؤسسات للاستفادة القصوى من إمكانيات بياناتها. تتناول هذه المدونة كيفية توظيف الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحويل البيانات إلى رؤى ديناميكية.

الذكاء الاصطناعي التوليدي - نظرة عامة

كما ذُكر، يُعدّ الذكاء الاصطناعي التوليدي نوعًا من الذكاء الاصطناعي قادرًا على توليد محتوى جديد استنادًا إلى البيانات التي تم تدريبه عليها. وتُمكّن القدرة على إنشاء مجموعات بيانات لحالات نادرة وغير عملية، من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي، المؤسسات من التعامل مع مختلف المواقف بسهولة ويسر. على سبيل المثال، لنأخذ صناعة السيارات التي تُصمّم سيارات ذاتية القيادة تعمل بالذكاء الاصطناعي.

لتحسين قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على محاكاة قدرات القيادة البشرية، يُنصح بتدريبها باستخدام بيانات واقعية من ظروف قاسية كالأحوال الجوية السيئة، والتضاريس الجبلية، وسلوك المشاة غير المتوقع. إلا أن الحصول على هذه البيانات يتطلب وقتًا وجهدًا. ولكن بفضل الذكاء الاصطناعي التوليدي، أصبح ذلك ممكنًا، إذ يُسهم في الأنشطة الثلاثة التالية.

1. توليد البيانات الاصطناعية

تقوم منظمة السيارات، بمساعدة الذكاء الاصطناعي التوليدي، بإنشاء بيانات قيادة اصطناعية مستوحاة من سيناريوهات مختلفة، مثل الاختناقات المرورية الشديدة، والتغيرات المفاجئة في الطقس، وبعض الحوادث والأحداث غير المتوقعة الأخرى.

2. تحسين بيانات التدريب

تُضاف البيانات الاصطناعية المُولّدة بواسطة 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 ذات شدة وظروف مختلفة.

3. اختبار السيناريوهات النادرة

سيحتاج قطاع صناعة السيارات إلى المزيد من بيانات السيناريوهات النادرة وغير المتوقعة، مما يُسهم في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة ودقة أكبر. ويُساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في ذلك من خلال محاكاة أحداث نادرة وخطيرة، مثل اصطدام طفل بسيارة في الشارع، أو إصلاح مفاجئ لسلك الفرامل، أو تعطل مركبة بشكل خطير على الطريق السريع. قد تحدث هذه الحوادث أو لا، ولكن من الضروري أن تكون المركبة ونموذج الذكاء الاصطناعي على دراية بها وأن يستجيبا لها فورًا.

لذا، يلعب الذكاء الاصطناعي التوليدي دورًا محوريًا في إنشاء مجموعات بيانات واقعية وعميقة وتحسينها، مما يُتيح لنموذج الذكاء الاصطناعي تحديد التحديات، واكتشاف الأنماط، واستخلاص الفرص.

مكونات الذكاء الاصطناعي التوليدي

هناك بنيتان أو خوارزميتان رئيسيتان للذكاء الاصطناعي التوليدي تدعمان الإمكانيات المذكورة آنفاً. دعونا نحللهما بالتفصيل.

الشبكات التوليدية التنافسية (GAN) : في الذكاء الاصطناعي التوليدي، تتألف شبكات GAN من شبكتين عصبيتين - المولد والمميز - يتم تدريبهما في آنٍ واحد باستخدام التعلم التنافسي. تتمثل الوظيفة الرئيسية للمولد في إنشاء مجموعات بيانات واقعية قدر الإمكان، بينما تتمثل وظيفة المميز في تقييم وتصنيف البيانات الحقيقية من عينات البيانات المدربة، وتحديد البيانات المزيفة من البيانات التي أنشأها المولد. يعزز التدريب التنافسي قدرات كلتا الشبكتين العصبيتين، مما يمكّنهما من إنشاء مجموعات بيانات واقعية والتمييز بين البيانات المزيفة والحقيقية. وبذلك، تُعدّ هذه الشبكات إحدى الركائز الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي في إنشاء البيانات الاصطناعية.
المشفرات التلقائية التباينية (VAEs) : تُعدّ المشفرات التلقائية التباينية بنيةً قويةً للذكاء الاصطناعي التوليدي، وتتألف من مُكوّنين رئيسيين: أحدهما لترميز البيانات والآخر لفك ترميزها، وذلك لإنشاء مجموعات بيانات جديدة وواقعية. يُساعد المُشفّر في تحويل بيانات الإدخال إلى تمثيل منخفض الأبعاد يُعرف بالفضاء الكامن، مما يُسهم في استخلاص السمات الأساسية للبيانات. بينما يُعيد المُفكّك بناء المتغيرات الكامنة إلى عينات بيانات، مُمثلاً البيانات الأصلية بأقرب صورة ممكنة. هذه القدرة للمشفرات التلقائية التباينية على إنتاج بيانات واقعية من خلال تعلّم التوزيع الأساسي لبيانات الإدخال تجعلها من أهم الأدوات في توليد البيانات وتقليل أبعادها.

اكتشف كيف تلبي عروضنا من مجموعة مايكروسوفت الاحتياجات المتنوعة للمؤسسات الحديثة.

تحديات وتعقيدات تصور البيانات

قبل دراسة 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

يكمن التحدي الأكبر في تمثيل البيانات بصريًا في جودة البيانات المستخدمة في التحليل واكتمالها. فأي قيم مفقودة أو مجموعات بيانات غير متسقة قد تؤدي إلى استنتاجات خاطئة، والتي بدورها قد تُعرض بشكل غير دقيق، مما يُفضي إلى اتخاذ قرارات خاطئة.

على سبيل المثال ، قد تؤدي مجموعة بيانات المخزون التي تحتوي على قيم مفقودة إلى اتجاهات تنبؤ غير دقيقة وحسابات مبيعات خاطئة.

التحليلات في الوقت الحقيقي

يُعدّ الحصول على عرض مرئي فوري للبيانات من أجهزة البث المباشر أو أنظمة الاستجابة للطوارئ تحديًا نظرًا لسرعة تدفق البيانات العالية. ويُعدّ استيعاب هذه البيانات فور وصولها أمرًا بالغ الأهمية للشركات ذات البنية التحتية المحدودة. كما يتطلب الأمر معدل استجابة منخفضًا لمعالجة البيانات والحفاظ على أهميتها.

فعلى سبيل المثال ، يُمثّل عرض بيانات سوق الأسهم فور وصولها تحديًا وتعقيدًا نظرًا لسرعتها وتقلباتها وحجمها.

العبء المعرفي

قد يُمثل فهم البيانات المرئية وتحليلها تحديًا للمستخدمين عند التعامل مع الرسوم البيانية المعقدة. كما يصعب تفسير البيانات وتحليلها إذا كانت الرسوم البيانية مزدحمة أو مليئة بالمعلومات.

على سبيل المثال ، تحتوي لوحة بيانات التسويق في نهاية الشهر على كم هائل من المعلومات، مثل تفاصيل الموظفين، وبيانات المبيعات، وأرقام الإيرادات.

خصوصية البيانات وأمنها

يتطلب استخدام البيانات الشخصية أو المعلومات السرية لأغراض التحليل التحقق من اللوائح اللازمة والالتزام بها لضمان أمن البيانات. ومن المهم أيضًا التأكد من تشفير البيانات المستخدمة أثناء تخزينها ونقلها، مما يقلل من الوصول غير المصرح به وانتهاكات البيانات.

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

القيود في التصور

بعض أدوات أو تقنيات عرض البيانات إلى القدرة على تمثيل المعلومات بالشكل أو التصميم المطلوب وفقًا لاحتياجات العمل. بعض الأدوات لا تحتوي إلا على خيارات تصفية محدودة، وبعضها الآخر لا يدعم العديد من أنواع البيانات أو تنسيقاتها.

على سبيل المثال ، يعد دعم وتصور البيانات المالية من مصادر متنوعة، مثل طلبات العملاء، وموافقات القروض، وتفاصيل المعاملات، والتي تأتي بتنسيقات وهياكل مختلفة، أمرًا صعبًا وحاسمًا.

دور الذكاء الاصطناعي في تصور البيانات

استكمال البيانات: تُعنى هذه العملية في الذكاء الاصطناعي التوليدي بتصحيح الأخطاء أو استكمال القيم المفقودة في مجموعة البيانات. تُدرَّب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي بناءً على مجموعات البيانات المتاحة، حيث تتعلم الأنماط والعلاقات بين البيانات. يساعدها ذلك على التنبؤ بقيم البيانات المفقودة أو غير الدقيقة، مما يضمن اكتمال مجموعة البيانات ودقتها لعملية عرض البيانات.
تبسيط عرض البيانات:
يُعدّ تقديم البيانات في شكل قصص جذابة ورؤى ديناميكية أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات الحديثة، نظرًا لكثرة المعلومات المتداولة في لوحات العرض. وبمساعدة الذكاء الاصطناعي التوليدي، تستطيع المؤسسات استخلاص أهم نقاط البيانات وعرضها بطريقة واضحة ومنظمة، مع تحسين التصميم والألوان والأسلوب. وهذا يمكّن المؤسسات من تصفية المعلومات غير الضرورية والتركيز على النقاط الرئيسية اللازمة لاتخاذ قرارات مدروسة.
معالجة البيانات بشكل آمن:
تُعد حماية البيانات الحساسة أمرًا بالغ الأهمية، ويلعب الذكاء الاصطناعي التوليدي دورًا محوريًا في ذلك من خلال تطبيق خوارزميات تشفير متقدمة، وضوابط وصول قائمة على الأدوار، وتقنية إخفاء الهوية، حيث تُستبدل البيانات بمعرفات وهمية. يُسهم هذا في تأمين البيانات من الوصول غير المصرح به وحماية التفاصيل الفردية طوال عملية العرض المرئي.
تكيفي وفوري:
صُممت نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي للتكيف والتحسين وعرض الرؤى بناءً على البيانات فور توفرها من منصات البث المباشر أو التحديثات المجمعة أو التجديدات الدورية. يساعد هذا النموذج على اكتشاف الاتجاهات الناشئة أو الأنماط ذات الصلة بالمؤسسة وعرضها بصريًا من خلال تعديل سياق المعلومات وتركيزها. تساهم قدرة التعلم المستمر هذه في عكس أحدث الاتجاهات والرؤى.

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

باستخدام أدوات عرض البيانات ، قد تحتاج المؤسسات إلى مزيد من الإمكانيات للتوافق مع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. يُعدّ توفير عرض بيانات بديهي وسهل الاستخدام أمرًا بالغ الأهمية، وتدعم أداتان متطورتان لعرض البيانات في السوق هذا الأمر. يمكن أن يساعد استخدام أدوات عرض البيانات مؤسستك على تحويل البيانات إلى رؤى ديناميكية حيوية لاتخاذ قرارات مدروسة.

منصة متقدمة لتصور البيانات

1. مايكروسوفت باور بي آي

طورت مايكروسوفت برنامج Power BI، وهو أداة تحليل بيانات أعمال متقدمة وسهلة الاستخدام، لتمكين المؤسسات من تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ من خلال تصورات تفاعلية وقدرات ذكاء الأعمال. يُعد Power BI من أكثر أدوات التصور تطورًا التي يمكن لمحللي البيانات وعلماء البيانات وغيرهم من المستخدمين استخدامها لتفسير البيانات والتفاعل معها والحصول على أحدث الرؤى والاتجاهات. بالمقارنة مع أدوات تصور البيانات التقليدية، صُمم Power BI لتقديم تقارير تحليلية غنية وذات صلة تساعد الشركات على البقاء على اطلاع دائم بالخطوات التالية في عملياتها. هل ترغب بمعرفة سبب كون Power BI من أكثر أدوات تصور البيانات طلبًا؟ بالطبع، ميزات Power BI الفريدة، إلى جانب الذكاء الاصطناعي التوليدي، تجعله أداة مُحسّنة لاتخاذ القرارات القائمة على البيانات.

يتكامل بسلاسة مع تطبيقات Microsoft 365 مثل Excel وSharePoint وTeams. وهذا يمكّن المؤسسات من استيراد البيانات بسهولة، ومشاركة الرؤى، 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.
كما تدعم المنصة التكامل الفوري للبيانات من مصادر مختلفة، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء لوحات معلومات تفاعلية ومباشرة لعرض البيانات تساعدهم على تصور وتفسير الرؤى اللازمة لاتخاذ القرارات.
تستفيد هذه الأداة من قدرات مايكروسوفت في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال خدمات Azure المعرفية. وبهذه الطريقة، يمكن للمستخدمين دمج رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل التعرف على الصور، واكتشاف الحالات الشاذة، ومعالجة اللغة الطبيعية، في تقاريرهم ولوحات معلوماتهم.

2. كليك سينس

يُعدّ Qlik Sense من Qlik أحد أكثر منصات عرض البيانات تفاعليةً وسهولةً في الاستخدام. فهو يُساعد المؤسسات على استرجاع البيانات، وعرض الرؤى، وتفسير القرارات، مما يُسهّل اكتشاف البيانات وتحليلها لكلٍّ من محللي البيانات والمستخدمين. وباعتباره أداةً متميزةً لعرض البيانات، يستفيد Qlik Sense من قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي ويُقدّم الإمكانيات التالية.

تُعرف Qlik بأنها أداة تصور البيانات ذاتية الخدمة، حيث تُمكّن المستخدمين من الوصول بسهولة إلى البيانات وتصورها عن طريق تصفية المعلومات غير الضرورية.
بفضل لوحة عرض البيانات التفاعلية، يتم تسليط الضوء على كل عنصر، مما يمكّن المستخدمين من التركيز على أحدث المعلومات أو أحدث الاتجاهات.
بفضل خاصية الاكتشاف القائمة على البحث وتقديم المشورة التحليلية، يقوم برنامج Qlik تلقائيًا بإنشاء أكثر المعلومات صلة بالمستخدم.
يستخدم Qlik AutoML المستخدمين لإنشاء نماذج التعلم الآلي بدون كتابة أي كود، مما يوفر استكشافًا مباشرًا للبيانات والرؤى.
يُمكّن هذا النظام من مراقبة البيانات من خلال تقنية التعديل والأتمتة في Qlik. وبهذه الطريقة، يمكن للمستخدمين البقاء على اطلاع دائم.
قم بإنشاء تقارير مرنة وديناميكية وانشرها بأي تنسيق مطلوب، مثل Microsoft Office أو PDF.

بشكل عام، يُعدّ Qlik Sense أداة أو تقنية حديثة لتصور البيانات، وهي الأداة التي تحتاجها المؤسسات. جرّبها وشاهد كيف تتحول بياناتك إلى رؤى ديناميكية بين 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 تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز فعاليتها.

يساعد تحليل وتحويل كميات كبيرة من مجموعات البيانات إلى تصورات رسومية بسيطة المؤسسات على تعلم وفهم العلاقات والأنماط والتحديات المعقدة، مما يسهل تفسير البيانات.
يساعد عرض رؤى البيانات في شكل رسوم بيانية أو مخططات جانت أو قصص مقنعة المؤسسات على التركيز على المقاييس الرئيسية وفهم الأنماط والرؤى الخفية.
إن جعل البيانات متاحة ومفهومة لكل فرد في المؤسسة يساعد على تعزيز ثقافة تعتمد على البيانات، مما يسهل الحصول على نتائج دقيقة وموثوقة تستند إلى البيانات بدلاً من الحدس.
إن عرض البيانات من خلال صور جذابة وقصص آسرة يساعد على إشراك أصحاب المصلحة والمهنيين والمستخدمين العاديين وتوصيل التحليلات المعقدة والرؤى الصعبة بشكل جيد، مما يمكّنهم من المشاركة بشكل أكبر في صنع القرار الاستراتيجي.

خاتمة

ختامًا، يُعدّ تمثيل البيانات بصريًا أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات لتبسيط الرؤى والاتجاهات والأنماط. ومع ذلك، للاستفادة القصوى من تمثيل البيانات بصريًا، يُعدّ تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي ضروريًا. يُولّد الذكاء الاصطناعي التوليدي بيانات اصطناعية، ويتدرب على مجموعات بيانات ضخمة، ويعزز أمن البيانات وخصوصيتها، مما يُتيح استكشافًا أكثر دقة وعمقًا للبيانات لا تستطيع أساليب تمثيل البيانات التقليدية تحقيقه.

تُمكّن الشراكة مع خبراء التحول الرقمي مثل SquareOne المؤسسات من تعظيم قدراتها في تمثيل البيانات بصريًا. وبصفتها شريكًا لأدوات تمثيل البيانات الرائدة مثل Microsoft وQlik، تُقدّم SquareOne دعمًا احترافيًا لضمان حلول تحول رقمي سلسة وفعّالة. وهذا يُمكّن المؤسسات التي تعتمد على البيانات من الحفاظ على قدرتها التنافسية في العالم الرقمي، مما يجعل اكتساب رؤى قيّمة أمرًا لا غنى عنه. تواصل مع خبراء SquareOne لتعزيز قدراتك في تمثيل البيانات بصريًا ودفع تحولك الرقمي قدمًا بحلول متطورة ورائدة.