القاتل الصامت لنجاح الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي: نقص ذكاء البيانات غير المهيكلة

ألقِ نظرة على أحدث أخبار التكنولوجيا، وستجد أن أكثر من نصفها يدور حول الذكاء الاصطناعي. ويُعدّ الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) تحديدًا، الذي يُحدث ثورة في هذا المجال. تُظهر دراسة استقصائية حديثة أجرتها مؤسسة غارتنر أن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الحل الأكثر استخدامًا في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يُحفّز انتشاره في المؤسسات. وقد سلّط هذا التبني السريع للذكاء الاصطناعي التوليدي الضوء على البيانات غير المهيكلة ، مُبرزًا دورها المحوري في دفع عجلة الابتكار والنمو.

لطالما اعتمدت المؤسسات على البيانات المنظمة في اتخاذ قراراتها التجارية، متجاهلةً في كثير من الأحيان البيانات غير المنظمة كالنصوص والصور والفيديوهات والتسجيلات الصوتية، التي تفتقر إلى بنية محددة بوضوح أو نموذج بيانات مُسبق. تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد تحليل هذه البيانات وتفسيرها واستخلاص المحتوى منها، والتي تُقدّر بنحو 90% من بيانات المؤسسات المُنشأة اليوم. تُشكّل القدرة على استخلاص الرؤى من البيانات غير المنظمة نقلةً نوعيةً هامة، تستدعي تركيزًا أكبر على استخدامها بفعالية.

لضمان نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي، يُعدّ فهم البيانات غير المهيكلة وإدارتها أمرًا بالغ الأهمية. مع ذلك، يُمثّل استخلاص رؤى قيّمة من هذه البيانات غير المنظمة تحديًا كبيرًا. هل يُقوّض نقص المعلومات حول البيانات غير المهيكلة جهود الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكلٍ غير مُعلن؟ تُسلّط دراسة استقصائية أُجريت عام 2023 على قادة البيانات الضوء على فجوةٍ جوهرية. فبينما يتزايد الحماس للذكاء الاصطناعي التوليدي، إلا أن الجاهزية لا تزال غائبة. لم تُكيّف العديد من المؤسسات استراتيجياتها أو ممارساتها في إدارة البيانات لدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي بفعالية.

لماذا تُعدّ ذكاء البيانات غير المهيكلة مهمة؟

يتضمن ذكاء البيانات فهم وتحليل وتفسير المعلومات المتعلقة بالبيانات لاستخلاص رؤى قيّمة من أجل الاستخدام الأمثل. ويكشف هذا الذكاء تفاصيل حول مصادر البيانات وتصنيفها وجودتها وملكية أصحابها وتغييراتها وترابطاتها. بعبارة أخرى، يحدد ذكاء البيانات من أين تأتي البيانات، وماذا، ومتى، وأين، وكيف.

يُعدّ تحليل البيانات غير المهيكلة بالغ الأهمية في عصر الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد، وذلك للاستفادة الآمنة من هذا المورد القيّم للمؤسسات. ويُعدّ تحليل البيانات غير المهيكلة أمراً بالغ الأهمية لما يلي:

• احصل على رؤية سياقية شاملة لجميع ملفاتك ومستنداتك وكائناتك.
• أتمتة اكتشاف البيانات وتصنيفها.
• قم بإدارة واستخدام جميع بيانات مؤسستك الخاصة بكفاءة.
• نفّذ مشاريعك المتعلقة بالذكاء الاصطناعي العام بثقة.
• تحسين إدارة المخاطر والامتثال.

تحديات ذكاء البيانات غير المهيكلة

تتميز البيانات غير المهيكلة بعدم وجود بنية أو تنظيم مُحدد مسبقًا، مما يُشكل عائقًا كبيرًا أمام فهمها ومعالجتها. عند استخدامها في الذكاء الاصطناعي العام، قد يؤدي نقص المعلومات حول البيانات غير المهيكلة إلى نتائج ضعيفة أو متحيزة، فضلًا عن مشاكل تتعلق بأمن البيانات وخصوصيتها والامتثال للمعايير.

إن الطريق إلى ذكاء البيانات غير المهيكلة محفوف بالعديد من التحديات بالنسبة للمؤسسات، ولا سيما:

1. الأحجام الكبيرة : تتزايد بيانات المؤسسات بشكل هائل، حيث يتم توليد أكثر من 300 مليون تيرابايت من البيانات يوميًا في عام 2024. حوالي 90% من هذه البيانات غير منظمة، مما يضع ضغطًا كبيرًا على المؤسسات لتفسيرها وإدارتها بفعالية.
2. التنسيقات المتنوعة : يؤثر عدم وجود تنسيقات موحدة على اكتشاف البيانات وتصنيفها، مما يجعل من الصعب استخدام الأدوات القياسية أو الأطر العالمية.
3. مصادر متنوعة : يمكن أن تأتي البيانات غير المهيكلة من مصادر متنوعة تشمل الأخبار، والمحادثات، والصور، والتقارير البحثية، والبودكاست، وبيانات أجهزة الاستشعار، ومقاطع الفيديو بشكل متزايد. قد تكون بعض هذه المصادر غير موثوقة، مما يثير تساؤلات حول جودة البيانات وقيمتها.
4. المعالجة المكثفة للموارد : يتطلب حجم وتنوع البيانات غير المهيكلة بنية تحتية قوية، وقوة حاسوبية كبيرة، وأدوات معالجة متخصصة.
5. المعالجة الآنية : يتطلب استخلاص المعلومات من البيانات غير المهيكلة في الوقت الفعلي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد قدرة حاسوبية عالية وسرعة فائقة. كما يتطلب تقنيات متقدمة مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لبناء السياق وتقديم رؤى عميقة ودقيقة وذات مغزى.
6. حماية المعلومات الحساسة : يُعد ضمان data privacy وأمنها أمرًا بالغ الأهمية، إذ غالبًا ما تحتوي البيانات غير المهيكلة على معلومات حساسة مخفية. ومن الضروري تحقيق التوازن بين المعالجة والتصنيف الفعالين وبين تدابير حماية البيانات الصارمة.

البيانات المنظمة مقابل البيانات غير المنظمة

كيف Securiti يقدم ذكاء البيانات غير المهيكلة

يبدأ فهم البيانات غير المهيكلة بتحديد مكان وجودها في الهياكل التنظيمية المعزولة. ثم تأتي عملية فهرسة وتصنيف البيانات غير المكتشفة. Securiti أنت تستطيع:

• اكتشف أصول البيانات غير المهيكلة الخاصة بالظل والسحابة عبر مصادر وبيئات مختلفة.
• قم بفهرسة جميع الملفات والكائنات التي يمكن استخدامها في مشاريع الذكاء الاصطناعي العام.
• تصنيف البيانات بناءً على نوعها وحساسيتها وأهميتها ومعايير أخرى.
• قم بتوثيق خصائص البيانات، مثل بياناتها الوصفية، وملكية البيانات، وسياسات استخدامها.

Securiti يساعدك على اكتساب رؤى سياقية للبيانات غير المهيكلة من جميع وجهات النظر الرئيسية، من خلال منظور متعدد الأبعاد. Data Command Graph أ. Data Command Graph هو عبارة عن رسم بياني معرفي يلتقط جميع البيانات الوصفية الرئيسية والعلاقات بينها.

• أنظمة البيانات
• الدلاء / المجلدات
• الملفات / الكائنات / المستندات
• حساسية البيانات
• الوصول والحقوق
• السياسات والضوابط الداخلية
• اللوائح المعمول بها
• نماذج/مسارات الذكاء الاصطناعي العام

تُشكّل هذه الرؤى أساسًا للاستخدام الآمن للبيانات غير المهيكلة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي العام. يمكنك الكشف عن معلومات معمقة لملفات من جميع الأنواع، بما في ذلك المستندات والصور والملفات الصوتية والفيديوهات وملفات CLOB وغيرها الكثير. Securiti Data Command Graph يمكنك الحصول على عرض كامل لما يلي:

• تصنيفات الملفات بناءً على المحتوى، على سبيل المثال، الشؤون القانونية أو المالية أو الموارد البشرية
• صلاحيات الوصول والمستخدم
• الكائنات الحساسة داخل الملف
• اللوائح المطبقة على محتوى الملفات
• جودة الملف، مثل حداثته أو ملاءمته أو تفرده
• تتبع الملفات والتضمينات المستخدمة في مسارات GenAI