كيف يمكن لـ OLAP وAI تمكين أعمال أفضل - IBM Blog

تكمل أنظمة قواعد بيانات المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) والذكاء الاصطناعي (AI) بعضها البعض ويمكن أن تساعد في تحسين تحليل البيانات واتخاذ القرار عند استخدامها جنبًا إلى جنب. تم تصميم أنظمة OLAP لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة متعددة الأبعاد وتحليلها بكفاءة، بينما تستخرج تقنيات الذكاء الاصطناعي الرؤى وتقوم بالتنبؤات من بيانات OLAP. مع استمرار تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، من المتوقع وجود تطبيقات مبتكرة في مجال OLAP. 

تعريف OLAP اليوم  

تطورت أنظمة قواعد بيانات OLAP بشكل ملحوظ منذ بدايتها في أوائل التسعينيات. في البداية، تم تصميمها للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات متعددة الأبعاد، وتمكين الشركات من أداء المهام التحليلية المعقدة، مثل الحفر لأسفل, يشمريلف يطوى و شريحة والنرد. 

كانت أنظمة OLAP المبكرة عبارة عن قواعد بيانات منفصلة ومتخصصة ذات هياكل فريدة لتخزين البيانات ولغات استعلام. غالبًا ما أدى هذا النهج المنعزل إلى تكرار البيانات وتعقيدها، مما يعيق التكامل مع أنظمة الأعمال الأخرى. في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، اكتسبت تقنيات OLAP العمودية (C-OLAP) وتقنيات OLAP (IM-OLAP) في الذاكرة مكانة بارزة. قام C-OLAP بتحسين تخزين البيانات لمعالجة الاستعلام بشكل أسرع، بينما قام IM-OLAP بتخزين البيانات في الذاكرة لتقليل زمن الوصول إلى البيانات وتمكين التحليلات في الوقت الفعلي. وقد عززت هذه التطورات أداء أنظمة OLAP وقابلية تطويرها. 

اليوم، أصبحت أنظمة قواعد بيانات OLAP منصات شاملة ومتكاملة لتحليل البيانات، لتلبية الاحتياجات المتنوعة للشركات الحديثة. ويتم دمجها بسلاسة مع مستودعات البيانات السحابية، مما يسهل جمع البيانات وتخزينها وتحليلها من مصادر مختلفة. 

تحديات اعتماد حلول OLAP المستندة إلى السحابة 

أصبح اعتماد السحابة لقواعد بيانات OLAP أمرًا شائعًا نظرًا لمزايا قابلية التوسع والمرونة وفعالية التكلفة. ومع ذلك، تواجه المؤسسات تحديات عند اعتماد حلول OLAP المستندة إلى السحابة، مثل: 

• ترحيل البيانات: يمكن أن يستغرق ترحيل كميات كبيرة من البيانات إلى السحابة وقتًا طويلاً ويستهلك الكثير من الموارد. 
• استتار الشبكة: يمكن أن تؤدي المسافات الجغرافية بين البيانات والمستخدمين إلى حدوث مشكلات في زمن الاستجابة، مما يؤثر على أداء الاستعلام. 
• تحسين التكلفة: قد يكون تحسين الإنفاق السحابي لموارد OLAP أمرًا صعبًا بسبب نماذج التسعير المعقدة وأنماط استخدام الموارد. 
• الأمن والامتثال: يمكن أن يكون ضمان أمان البيانات والامتثال للمتطلبات التنظيمية في البيئة السحابية أمرًا معقدًا. 
• المهارات والخبرات: قد يتطلب الانتقال إلى OLAP المستند إلى السحابة مهارات وخبرة متخصصة في الحوسبة السحابية وتقنيات OLAP. 

تحديد أفضل الممارسات والفوائد 

في عالم OLAP، أصبح دور الذكاء الاصطناعي ذا أهمية متزايدة. لبناء نظام OLAP قوي، يجب أن يوفر إمكانية الوصول بغض النظر عن الموقع ونوع البيانات. يجب أن يدعم أيضًا تنسيقات تخزين متنوعة، مثل تخزين الكتل وتخزين الكائنات وتنسيقات الملفات مثل Parquet وAvro وORC.  

لقد تطورت أنظمة قواعد بيانات OLAP من أدوات تحليلية متخصصة إلى منصات شاملة لتحليل البيانات، مما يمكّن الشركات من اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على رؤى من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. يمكن للمؤسسات أن تتوقع جني الفوائد التالية من تنفيذ حلول OLAP، بما في ذلك ما يلي.  

1. تعزيز قدرات تحليل البيانات

• استكشاف البيانات متعددة الأبعاد: يتيح OLAP للمستخدمين استكشاف البيانات من وجهات نظر متعددة، وتحديد الأنماط والعلاقات التي قد لا تكون واضحة في قواعد البيانات العلائقية التقليدية. 
• التحليل التفصيلي والتراكمي: يمكّن OLAP المستخدمين من التعمق في نقاط بيانات محددة أو الانتقال إلى تجميعات أوسع، والحصول على فهم شامل لاتجاهات البيانات. 
• تحليل الشريحة والنرد: يتيح OLAP للمستخدمين تقسيم البيانات وتقطيعها على طول أبعاد مختلفة، وعزل شرائح محددة لإجراء تحليل متعمق. 

2. تحسين عملية صنع القرار

• التخطيط الاستراتيجي والتنبؤ: يساعد OLAP الشركات على تحديد الاتجاهات والأنماط والمخاطر المحتملة، مما يتيح تخطيطًا وتنبؤًا استراتيجيًا أفضل. 
• تحسين تخصيص الموارد: يوفر OLAP رؤى حول استخدام الموارد والأداء، مما يمكّن الشركات من تحسين تخصيص الموارد وتحسين الكفاءة. 
• قياس الأداء وتحليل الاتجاهات: يسمح OLAP للشركات بقياس الأداء وفقًا لمعايير الصناعة وتحديد مجالات التحسين. 

3. زيادة فوائد الكفاءة التشغيلية

• تقليل وقت إعداد البيانات: تعمل إمكانات إعداد بيانات OLAP على تبسيط عمليات تحليل البيانات، مما يوفر الوقت والموارد. 
• رؤى البيانات في الوقت الحقيقي: يمكن أن يوفر OLAP رؤى في الوقت الفعلي حول العمليات التجارية، مما يمكّن الشركات من الاستجابة بسرعة لظروف السوق المتغيرة. 
• تحسين حل المشكلات: يوفر OLAP رؤى حول الأسباب الجذرية للمشاكل، مما يمكّن الشركات من معالجة المشكلات بشكل أكثر فعالية. 

4. فوائد تعزيز فهم العملاء

• تجزئة العملاء واستهدافهم: يسمح OLAP للشركات بتقسيم العملاء إلى شرائح بناءً على خصائص مختلفة، مما يتيح حملات تسويقية مستهدفة. 
• تحليل القيمة مدى الحياة للعميل: يساعد OLAP الشركات على تحديد العملاء ذوي القيمة العالية وتطوير استراتيجيات للاحتفاظ بهم. 
• توقعات زبد العملاء: يمكن لـ OLAP تحديد العملاء المعرضين لخطر التغيير، مما يمكّن الشركات من تنفيذ استراتيجيات الاحتفاظ. 

5. ميزة تنافسية

يمكن أن يوفر التنفيذ الفعال لحلول OLAP للشركات ميزة تنافسية من خلال تمكينها من الحصول على فهم أعمق لاتجاهات السوق وسلوك العملاء، وتحديد فرص الأعمال الجديدة وقطاعات السوق، والاستجابة بسرعة لظروف السوق المتغيرة ومتطلبات العملاء واتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن تطوير المنتجات والتسعير واستراتيجيات التسويق. 

من المتوقع أن تحقق محركات قاعدة بيانات OLAP السحابية من الجيل التالي تطورات كبيرة. فيما يلي نظرة عامة على الخصائص الرئيسية:  

• تحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي: سيؤدي دمج قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في محركات OLAP إلى تمكين الرؤى في الوقت الفعلي والتحليلات التنبؤية واكتشاف الحالات الشاذة، مما يوفر للشركات رؤى قابلة للتنفيذ لاتخاذ قرارات مستنيرة. 

• إعداد البيانات وتنقيتها آليًا: ستعمل أدوات إعداد البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على أتمتة عملية تنظيف البيانات وتحويلها وتطبيعها، مما يقلل الوقت والجهد اللازمين لإعداد البيانات يدويًا وتحسين جودة البيانات. 

• نسيج بيانات موحد: سوف تتكامل أنظمة OLAP بسلاسة مع مستودعات البيانات السحابية وبحيرات البيانات، مما يوفر نسيج بيانات موحدًا لتحليل البيانات الشامل عبر مصادر البيانات المختلفة. 

• معالجة البيانات والتحليلات في الوقت الحقيقي: ستتعامل محركات OLAP مع تدفقات البيانات في الوقت الفعلي وتوفر رؤى في الوقت الفعلي، مما يمكّن الشركات من اتخاذ قرارات في الوقت المناسب بناءً على معلومات محدثة. 

• المعالجة الهجينة للمعاملات أو التحليل: سوف تتقارب أنظمة OLAP مع قواعد بيانات المعاملات، مما يتيح إجراء تحليلات في الوقت الفعلي لبيانات المعاملات، وتوفير منصة واحدة لكل من المعالجة التشغيلية والتحليلية. 

• قابلية التوسع والمرونة: ستكون محركات OLAP قابلة للتطوير ومرنة بدرجة كبيرة، ويمكن توسيع نطاقها تلقائيًا لأعلى أو لأسفل للتعامل مع أحجام البيانات المتقلبة ومتطلبات المستخدمين، مما يؤدي إلى تحسين استخدام الموارد وكفاءة التكلفة. 

• هندسة بدون خادم: ستعتمد أنظمة OLAP بنيات بدون خادم، مما يؤدي إلى التخلص من إدارة البنية التحتية وتوفيرها، مما يسمح للشركات بالتركيز على تحليل البيانات بدلاً من صيانة البنية التحتية. 

• سهولة الاستخدام وتحليلات الخدمة الذاتية: ستوفر أنظمة OLAP واجهات مستخدم بديهية وإمكانيات استعلام باللغة الطبيعية وميزات تحليلات الخدمة الذاتية، مما يتيح للمستخدمين غير التقنيين الوصول إلى البيانات وتحليلها بسهولة. 

• الأمن والامتثال: ستتضمن أنظمة OLAP ميزات أمان متقدمة، بما في ذلك تشفير البيانات وعناصر التحكم في الوصول والامتثال للوائح الصناعة لحماية البيانات الحساسة وتلبية المتطلبات التنظيمية. 

• التصميم والنشر السحابي الأصلي: سيتم تصميم أنظمة OLAP وتحسينها للبيئات السحابية الأصلية، مع الاستفادة من البنية التحتية والخدمات السحابية للنشر والإدارة وقابلية التوسع بسلاسة. 

مستقبل أنظمة قواعد البيانات OLAP 

باختصار، مستقبل أنظمة قواعد بيانات OLAP مشرق. تم تصميمها للبيئات السحابية الأصلية، وهي تعد باتخاذ قرارات أكثر كفاءة واعتمادًا على البيانات للشركات، مما يبشر بعصر جديد من السرعة والرؤية الثاقبة. 

آي بي إم® Watsonx.data™ هو مخزن بيانات جاهز للمؤسسات مبني على بنية بحيرة البيانات التي تتيح أعباء عمل التحليلات السحابية المختلطة، مثل هندسة البيانات وعلوم البيانات وذكاء الأعمال، من خلال مكونات مفتوحة المصدر مع ابتكار IBM المتكامل. IBM watsonx.data هو الجيل التالي من نظام OLAP الذي يمكنه مساعدتك في تحقيق أقصى استفادة من بياناتك.  

اطلب العرض التوضيحي المباشر لـ IBM watsonx.data اليوم