مع اقترابنا من عام 2025، ستعيد موجة التطورات التكنولوجية تعريف العمليات القائمة على البيانات، مما يضع معايير جديدة للشركات في جميع أنحاء العالم. من الذكاء الاصطناعي إلى الأتمتة وتحليلات البيانات المحسّنة، يجب على الشركات الاخذ في الاعتبار هذه التحولات لكي تبقى تنافسيةً ومرنةً.

الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة يدفعان الابتكار

الذكاء الاصطناعي، وخاصة تعلم الآلة (ML)، هو جوهر هذا التحول. بحلول عام 2025، من المتوقع أن تعتمد المؤسسات بشكل أكبر على الرؤى التي يقودها الذكاء الاصطناعي لتحسين سير العمل، وتحسين عملية اتخاذ القرار، وتوليد رؤى تنبؤية للحصول على ميزة تنافسية. ستسمح هذه التحولات للشركات بتحديد الاتجاهات والاستجابة في الوقت الفعلي للتغيرات في سلوك المستهلك، أو انقطاعات سلسلة التوريد، أو طلبات السوق الناشئة. ولكن، لتحقيق تكامل هذه الأدوات بنجاح، يجب على الشركات التغلب على التحديات مثل نقص المواهب والتكاليف الباهظة للبنية التحتية التي تعيق حاليًا تنفيذ GenAI في العديد من القطاعات

تحليلات الرسوم البيانية لحل المشكلات المعقدة

ستصبح تحليلات الرسوم البيانية، التي تستخدم نظرية الرسوم البيانية لتحليل العلاقات بين نقاط البيانات، ضروريةً في مجالات مثل الكشف عن الاحتيال وتحليل الشبكات ومحركات التوصيات. مع نمو مجموعات البيانات حجمًا وتعقيدًا، ستساعد تحليلات الرسوم البيانية الشركات على تصور وفهم العلاقات المعقدة للبيانات، مما يُمكنها من اتخاذ قرارات أكثر استنارةً. تلعب الشركات الرئيسية مثل Neo4j و TigerGraph دورًا رائدًا في تطوير أدوات تُمكن من الوصول إلى هذه الرؤى عبر مختلف الصناعات

التقارب بين إنترنت الأشياء والبيانات الضخمة

سيستمر إنترنت الأشياء (IoT) في إنتاج كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي، مما يُعزز تحليلات البيانات الضخمة. بحلول عام 2025، سيمكن تكامل إنترنت الأشياء مع التحليلات المؤسسات من الاستفادة من المعلومات من الأجهزة المتصلة للمحافظة الوقائية، والكفاءة التشغيلية، وتجارب العملاء المُخصصة. سيفتح هذا التقارب بين إنترنت الأشياء وتحليلات البيانات أبوابًا جديدة للشركات في جميع القطاعات، مما يسمح بعمليات استباقية بدلاً من رد الفعل

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليلات المحادثة

ستُحوّل أدوات معالجة اللغة الطبيعية وتحليلات المحادثة المتقدمة طريقة تفاعل الشركات مع البيانات. من خلال السماح للموظفين باستعلام البيانات بلغة يومية، يمكن للشركات تحرير الوصول إلى الرؤى وتمكين المزيد من أعضاء الفريق من اتخاذ قرارات قائمة على البيانات. تُقدم منصات مثل IBM Watson و Microsoft Power BI أدوات تحليلات المحادثة الرائدة، مما يُسهل على مستخدمي الأعمال تفسير البيانات دون الحاجة إلى مهارات تقنية واسعة.

تعلم الآلة الأوتوماتيكي (AutoML) لسهولة الوصول

من المتوقع أن يُقلل تعلم الآلة الأوتوماتيكي (AutoML) من عوائق المهارة في مجال علوم البيانات، مما يُبسّط نشر النماذج ومعالجة البيانات وضبط المعلمات. بحلول عام 2025، ستجعل هذه التكنولوجيا تعلم الآلة أكثر سهولةً لمجموعة أوسع من الصناعات والمستخدمين، مما يُعزز الكفاءة التشغيلية ويُحفز الابتكار في العمليات القائمة على البيانات. تُعتبر حلول مثل H2O.ai و Google Cloud AutoML في طليعة هذا الاتجاه، مما يُتيح للشركات الاستفادة من تعلم الآلة دون الحاجة إلى خبرة واسعة في علوم البيانات

  DataOps و MLOps لعمليات مُحسّنة

ستكون DataOps و MLOps ضروريةً لضمان موثوقية و جودة عالية لسير العمل لبيانات وتعلم الآلة. من خلال أتمتة العمليات وتعزيز التعاون، ستدعم هذه الممارسات عمليات بيانات مُتّصلة وسريعة التوسع. تلعب أدوات مثل DataKitchen و MLflow دورًا أساسيًا في تسهيل هذه سير العمل، مما يساعد المؤسسات على زيادة الكفاءة وتقليل الوقت المطلوب للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ

منصات الذكاء الاصطناعي الموحدة لتحقيق الكفاءة التنظيمية

تُمكن منصات الذكاء الاصطناعي الموحدة المؤسسات من تركيز أدوات الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة وقابلية التوسع وتقليل التكرار. بدلاً من استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي المُنفصلة، تُتيح هذه المنصات التكامل السلس عبر الإدارات، مما يُعزز نهجًا متماسكًا للعمليات القائمة على البيانات. لا يُقلل هذا النهج الشامل من التكاليف التشغيلية فحسب، بل يُعزز أيضًا التأثير الكلي للذكاء الاصطناعي على الأهداف التنظيمية

الحوسبة

ستظل الحوسبة مهمة، خاصة للصناعات التي تتطلب معالجة البيانات في الوقت الفعلي مع الحد الأدنى من فترة التأخير. في عام 2025، من المتوقع أن تُقلل الحوسبة من الاعتماد على أنظمة السحابة المركزية، مما يُتيح للشركات تحليل البيانات بالقرب من مصدرها. تُعتبر هذه القدرة ضروريةً لقطاعات مثل الرعاية الصحية والتصنيع والتجزئة، حيث تُعتبر الرؤى في غضون ثوانٍ ضروريةً للعمليات

الحوسبة الكمية ومعالجة البيانات المتقدمة

على الرغم من كونها لا تزال في طور النمو، فإن الحوسبة الكمية لديها القدرة على إحداث ثورة في تحليلات البيانات من خلال تمكين حلول للمشكلات المعقدة التي يصعب على أجهزة الكمبيوتر التقليدية حلها. بحلول عام 2025، قد يبدأ المُتبنون الأوائل في استكشاف الحوسبة الكمية لتحليل البيانات على نطاق واسع، مما يُسارع من تحقيق اختراقات في معالجة البيانات وتوليد الرؤى. تُعد IBM و D-Wave من رواد هذا المجال، حيث تُدفع بحدود ما هو ممكن مع تحليلات البيانات التي تعمل بالطاقة الكمية

إطار البيانات كمنتج

يُركز نهج البيانات كمنتج (DaaP) على معاملة البيانات كمُورد قابل لإعادة الاستخدام بدلاً من مدخلات لمرة واحدة. بحلول عام 2025، ستصبح نماذج DaaP هي القاعدة، مما يساعد المؤسسات على تجنب مخازن البيانات، وتبسيط الوصول إلى البيانات، وتعزيز اتساق البيانات. يُسهّل هذا النهج على الشركات إنتاج رؤى موثوقة عبر الإدارات، مما يضمن أن تكون القرارات القائمة على البيانات في الوقت المناسب ولها تأثير قوي

الاستنتاج

سيكون عام 2025 نقطة تحول في العمليات القائمة على البيانات، مما سيُلزم الشركات العمل على تقنيات واستراتيجيات جديدة للحفاظ على موقعها الرائد. من خلال الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، وإنترنت الأشياء، وغيرها من الابتكارات، يمكن للمؤسسات تحويل عملياتها، والتوصل إلى مستويات جديدة من السرعة والكفاءة. ستكون الشركات التي تنجح في هذا المجال غير أنها ستستفيد من قوة البيانات بل ستنشئ أيضًا نموذجًا مستدامًا للاستمرار في الابتكار و الحصول على ميزة تنافسية.

بالنسبة للشركات التي تستعد للريادة في هذه الفضاء ، تبدأ الرحلة مع التزام بتحول البيانات و الاستعداد للاستثمار في التكنولوجيا و الخبرة اللازمة لإحيائها .