اتجاهات البيانات لعام 2024: من مشاركة البيانات التعاونية إلى العمليات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي - DATAVERSITY

في مشهد البيانات سريع التطور، يعد فهم الاتجاهات الناشئة وتبني التقدم التكنولوجي أمرًا أساسيًا للبقاء في المقدمة. ومع اقترابنا من عام 2024، تستكشف هذه المقالة اتجاهات البيانات التي ستحدد المشهد الاستراتيجي للعام المقبل.

الاتجاه: التركيز على البيانات Sهارينغ و  Dآتا Cالتعاون

أصبح تحسين تبادل البيانات والتعاون الآمن في مجال البيانات بين الأطراف مجالًا رئيسيًا. تتبنى شركات مثل Snowflake وDatabricks هذه الفكرة، وهي تكتسب قوة جذب في مختلف الصناعات. 

خلال العقد الماضي، التحول الرقمي أدى ذلك إلى تقسيم العمليات والأنظمة التجارية إلى أجزاء أصغر. تظل بعض هذه القطع داخل الشركة، بينما يتم الاستعانة بمصادر خارجية لمقدمي خدمات خارجيين، مما يخلق نظامًا بيئيًا معقدًا. على سبيل المثال، يمكن الآن لجهود التحول الرقمي في معالجة المدفوعات العالمية أن تمس 10 أو 15 شركة، وتنتشر البيانات عبر جميع هذه الأطراف المختلفة. يجب أن تكون البيانات الواردة من مقدمي خدمات متعددين متكاملة حتى يمكن عرضها بشكل كلي، وهذا يمثل تحديًا.

لذلك، يتم بناء منتجات البيانات بشكل متزايد حول فكرة دمج البيانات عبر أطراف مختلفة. ومن المتوقع أن يستمر هذا الاتجاه خلال السنوات القليلة المقبلة، وسيتم بناء العديد من منتجات البيانات حول هذه العملية.

الاتجاه: صعود شبكة البيانات

مفهوم شبكة البيانات اكتسبت قوة الجذب على مدى السنوات الثلاث الماضية. إنه يجمع مكونين رئيسيين في المقدمة. أولاً، يقدم فكرة "البيانات كمنتج"، والتي تتضمن تعبئة البيانات في تنسيق محدد جيدًا وقابل للاكتشاف ويمكن استخدامه بطريقة الخدمة الذاتية، دون مشاركة مباشرة من منتج البيانات. لا يتضمن هذا المفهوم البيانات الأولية فحسب، بل يشمل أيضًا النماذج التحليلية، مثل تلك المستخدمة في منع العملاء أو منع الاحتيال.

ثانيًا، إن استخدام منصات الخدمة الذاتية لإنتاج منتجات البيانات، وليس لذكاء الأعمال، يمكّن وحدات الأعمال المختلفة من إنشاء منتجات بيانات دون الحاجة إلى منصات بيانات منفصلة. وهذا يقلل من التكاليف ويزيد من الكفاءة.

يقوم كبار موفري التكنولوجيا، بما في ذلك الخدمات السحابية مثل Azure وAWS، بمواكبة التقدم وتقديم حلول لإدارة البيانات الموزعة ومنصات التحليلات بطريقة شبكة البيانات. ويساعد ذلك على ربط البيانات عبر منصات وتقنيات مختلفة، مما يوفر رؤية مركزية لمشهد البيانات.

الاتجاه: سوف تلعب LLMs دورًا حاسمًا في تعزيز هندسة البيانات وعمليات البيانات

يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة (LLM) بالقدرة على تحويل مساحة البيانات. يتضمن هذا التحول نشر نماذج GenAI ضمن البنى التحتية الحالية للبيانات لمهام مثل هندسة البيانات وعمليات البيانات. 

والأكثر إثارة للاهتمام هو قدرة هذه التقنيات على حل المهام البدائية، مثل التوصيف والنمذجة ودمج البيانات وتبسيط العمليات وتحسين جودة البيانات. من المتوقع أن يلعب LLMs دورًا حاسمًا في تعزيز هندسة البيانات وعمليات البيانات.

الاتجاه: سوف تستثمر الشركات في أدوات اكتشاف البيانات وكتالوجات البيانات

لقد تطورت إدارة البيانات خلال السنوات القليلة الماضية. في السابق، كانت تركز على تأمين البيانات وإدارة المخاطر، لكنها تحولت منذ ذلك الحين إلى إتاحة البيانات على نطاق واسع مع تقليل المخاطر. إن مفهوم البيانات كمنتج هو التغيير الأكبر، لأنه ينقل المسؤولية إلى الفرق التي تنتج البيانات أو تمتلكها أو تخدمها.

تستثمر الشركات في أدوات اكتشاف البيانات وكتالوجات البيانات للحصول على رؤية واضحة لبياناتها، بما في ذلك مصادرها وملكيتها وبنيتها وجودتها. تتضمن إدارة البيانات الآن جعل البيانات مرئية وقابلة للاكتشاف وقابلة لإعادة الاستخدام ومفيدة. 

الاتجاه: التركيز المتزايد على جودة البيانات 

اكتسبت إمكانية ملاحظة البيانات شعبية في العامين أو الثلاثة أعوام الماضية، مدفوعة بزيادة استخدام تحليلات البيانات والحاجة إلى جودة البيانات. فهو يوفر فهمًا دقيقًا للبيانات في وقت التشغيل، مما يساعد المؤسسات على تتبع تدفق البيانات وتحديد مشكلات جودة البيانات والمشكلات التشغيلية والتغييرات في أنظمة البيانات. إنه يوفر قيمة كبيرة للمهندسين والعاملين في مجال التشغيل من حيث الرؤية وفهم ما يحدث.

ظهرت أدوات مراقبة البيانات مثل مونت كارلو وصودا لتلبية الطلب المتزايد على تحسين جودة البيانات والكفاءة التشغيلية.

وهناك جانب آخر لهذا الاتجاه وهو الاستثمار المتزايد في تحليلات البيانات. في مجال تحليل البيانات، تعتمد القيمة المشتقة بشكل كبير على جودة البيانات التي يتم تحليلها. ونتيجة لذلك، تركز المؤسسات بشكل أكبر على جودة البيانات. خلال هذه العملية، يصبح من الواضح أن العديد من مشكلات جودة البيانات لا تنبع من غياب قواعد عمل محددة جيدًا أو قواعد التحقق من صحة البيانات. وبدلاً من ذلك، غالبًا ما تنشأ المشكلات من التناقضات التشغيلية، مثل التغييرات التي يجريها الأفراد أو عدم الدقة في البيانات الواردة من مقدمي الخدمة، من بين التحديات التشغيلية الأخرى.

هذه خمسة من أهم اتجاهات البيانات التي يجب أن تكون على دراية بها في عام 2024. ما هي الاتجاهات التي تود إضافتها إلى القائمة؟

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.dataversity.net/2024-data-trends-from-collaborative-data-sharing-to-ai-driven-operations/