محور مفاهيم الحوسبة السحابية

مجموعة البيانات عبارة عن مجموعة من التقنيات التي تعمل معًا لجمع البيانات وتخزينها ومعالجتها في المؤسسة. نما حجم البيانات واتخاذ القرارات القائمة على البيانات بشكل كبير في العقد الماضي. تتكامل تقنيات مكدس البيانات وتتواصل مع بعضها البعض لنقل البيانات من المصدر إلى التخزين والمزيد للاستخدام. إنها تسمح للمؤسسة بتسخير بياناتها من أجل ذكاء الأعمال مع تلبية جميع المتطلبات التنظيمية والأمنية.

نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) هو تقنية برمجية تدير المعلومات في قاعدة بياناتك على نطاق واسع. قاعدة البيانات هي مجموعة بيانات مخزنة إلكترونيًا تتيح لك قراءة البيانات وكتابتها وتحديثها. ومع ذلك، مع نمو بياناتك، يصبح من الضروري إدارة التخزين والنسخ المتماثل للاستخدام الأمثل للبيانات. يعمل نظام إدارة قواعد البيانات على تسهيل تخزين البيانات على نطاق واسع مع زيادة التوافر والموثوقية والأداء. كما يوفر أدوات لتحديد ارتباطات البيانات وإجراء التحليلات داخل النظام حسب الحاجة.

استيعاب البيانات هو عملية جمع البيانات من مصادر مختلفة ونقلها إلى نظام مستهدف للتخزين والتحليل. تعتبر الأنظمة الحديثة البيانات «تتدفق» إلى المؤسسة بتنسيقات وسرعات متنوعة. على سبيل المثال، يتم استقبال البيانات من أجهزة الاستشعار الذكية بشكل مستمر كتدفق مستمر من مدخلات أجهزة الاستشعار، بينما قد يتم تجميع بيانات مبيعات العملاء وإدخالها في نهاية اليوم. تتطلب مصادر البيانات المختلفة عمليات تدقيق متنوعة للمصادقة والتحقق والمعالجة المسبقة وإدارة الأخطاء قبل أن تتمكن البيانات من الدخول إلى المؤسسة. يتضمن استيعاب البيانات جميع التقنيات والعمليات اللازمة لجمع البيانات ومعالجتها مسبقًا وتخزينها بشكل آمن لمزيد من التحليلات.

سلسلة الأفكار هي تقنية تستخدم أوامر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لإكمال المهام باستخدام تسلسل منطقي من الخطوات. على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي تحاول محاكاة البشر، إلا أنها تتطلب تعليمات مفصلة، تسمى المطالبات، لإنشاء مخرجات عالية الجودة ودقيقة وذات صلة. هندسة الأوامر هي فن وعلم إنشاء أوامر جيدة. سلسلة الأفكار (CoT) هو أحد تقنيات هندسة الأوامر. ويقسم المهام المعقدة إلى سلسلة من الخطوات الأبسط والأكثر قابلية للإدارة للوصول إلى إجابة. إنه يمنح المستخدمين مزيدًا من التحكم والرؤية حول كيفية وصول نموذج اللغة الكبير (LLM) إلى ردودها. 

مثال على سلسلة الأفكار

«قم بحل مشاكل الكلمات الرياضية التالية خطوة بخطوة.

إذا كان لديك 7 موزات وأعطيت 4 موزات لصديقك، فستحصل على 5 موزات أخرى، وبعد ذلك، تخلص من 3 موزات فاسدة؛ كم عدد الموز المتبقي لديك؟»

مخرجات سلسلة الأفكار

دعنا نقسمها خطوة بخطوة:

1. أنت تبدأ بـ 7 موزات.
2. تعطي 4 موزات لصديقك، لذلك لديك: 7 - 4 = 3 موزات متبقية
3. يمكنك شراء 5 موزات أخرى، لذلك لديك الآن: 3 + 5 = 8 موزات

4. تتخلص من 3 موزات، لذلك يتبقى لديك: 8 - 3 = 5 موزات متبقية

لذلك، لديك 5 موزات متبقية.

فهم اللغة الطبيعية (NLU) هو قدرة نظام الحوسبة أو البرنامج على فهم اللغة البشرية. إنه يسمح للبرنامج بالتعرف على نية الدردشة ومشاعرها وتوفير تجارب مستخدم جذابة للغاية من خلال تفاعلات محادثة واقعية. على سبيل المثال، يستجيب المساعدون مثل Alexa للصوت البشري، وتشارك روبوتات المحادثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في المحادثات النصية. يمكّن فهم اللغة الطبيعية هذه الأنظمة من أخذ أي مدخلات محادثة من صنع الإنسان، وتحويلها إلى صيغة لغة كمبيوتر داخلية، والعمل بناءً على المدخلات. يمكن للمستخدمين التفاعل بشكل طبيعي مع الأجهزة باستخدام اللغة التي يختارونها.

الحوسبة المعرفية هي عملية جعل البرنامج يعقل و«يفكر» مثل الإنسان. تسمح لنا قدرة التفكير الفطرية والمتقدمة لدى البشر بالتكيف مع المواقف الجديدة وحل المشكلات المعقدة. على سبيل المثال، قد يتحرك الإنسان المفقود في الغابة نحو الماء للبقاء على قيد الحياة أو ضوضاء المرور للعثور على المساعدة. وبالمثل، تهدف الحوسبة المعرفية إلى محاكاة عمليات التفكير البشري في أنظمة البرمجيات من خلال الإدراك والانتباه والذاكرة.

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية (AI) حل المشكلات التي تم تدريبها خصيصًا لها، مثل تحليل البيانات أو عمل التنبؤات أو إنشاء نص حسب توجيهات المستخدم. ومع ذلك، تهدف الحوسبة المعرفية إلى المضي قدمًا بالذكاء الاصطناعي من خلال تعليم أنظمة البرمجيات لتحقيق أهداف محددة مسبقًا من خلال اتخاذ قرارات مستقلة استجابة للتغيرات البيئية. 

مثال الحوسبة المعرفية

ضع في اعتبارك مهمة جدولة المواعيد لأحد المتخصصين في مؤسستك. يجب تحديد المواعيد الجديدة فقط في فترة ما بعد الظهر عندما يكون الأخصائي متاحًا ولديه علاقة حالية مع العميل. يجب أيضًا تحديد المواعيد في غضون أسبوعين من الطلب. ومع ذلك، هناك فروق دقيقة لهذه الشروط، مثل 

• يحصل العملاء الغاضبون أو المستاءون على مواعيد مبكرة، بما في ذلك في الصباح.
• قد يتم طلب المواعيد بعد فترة قدرها أسبوعين.
• قد يحتاج بعض العملاء على المدى الطويل إلى اعتبارات خاصة، مثل البريد الإلكتروني المخصص بمجرد الانتهاء من الحجز.

عادةً ما يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي على أتمتة المهمة من خلال استيفاء الشروط الأساسية، لكنه لا يستطيع التعامل مع الفروق الدقيقة كما يفعل المحترف البشري. ومع ذلك، فإن الحوسبة المعرفية هي تقنية الذكاء الاصطناعي التي يمكنها تعديل الظروف حسب الحاجة لتحقيق هدف رضا العملاء أثناء الحجز. على سبيل المثال، قد تقرأ مشاعر رسالة العميل وتعطي الأولوية للحجز أو تحدد موعدًا في الصباح الباكر لتلبية احتياجات العميل على المدى الطويل.

الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط هو نظام ذكاء اصطناعي يعالج ويفسر ويدمج أنواع بيانات متعددة، مثل النصوص والصور والصوت والفيديو. تقوم العديد من عمليات سير العمل بإنشاء واستخدام مجموعات بيانات معقدة مع العديد من أنواع البيانات ذات الصلة - على سبيل المثال، مقاطع الفيديو ذات الترجمة، أو الصور مع السير الذاتية، أو ملاحظات الاجتماعات الصوتية مع خطط التصميم ذات الصلة. يمكن للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط تفسير مجموعة المعلومات المتنوعة والغنية هذه للتحليل المعقد والأتمتة. تستخدم المؤسسات تحليل الفيديو ومعالجة المستندات وإنشاء المحتوى وعمليات سير العمل المماثلة للحصول على رؤى دقيقة من مصادر البيانات غير المهيكلة والمتعددة الوسائط وتعزيز كفاءة العملية.

قاعدة بيانات SQL هي مجموعة بيانات يتم تصورها كجداول ذات صفوف وأعمدة. يتم تخزين البيانات بشكل مشابه لجدول البيانات، مع أعمدة تشير إلى سمات البيانات والصفوف التي تصف الكيان أو العنصر الذي تدور حوله البيانات. تستخدم معظم قواعد بيانات SQL لغة الاستعلام المهيكلة (SQL) لتفاعل بيانات المستخدم - ومن هنا جاءت تسميتها. إنها قواعد بيانات ارتباطية لأنه يمكنك تخزين علاقات البيانات بين الجداول.

على سبيل المثال، يحتوي جدول المنتجات على أعمدة مثل اسم المنتج والنوع والتكلفة وما إلى ذلك، ويحتوي الصف على قيم للمنتجات الفردية. يحتوي جدول العملاء على أعمدة بأسماء العملاء وتفاصيل الاتصال. يمكنك إنشاء جدول ثالث يربط بيانات العملاء بالمنتجات التي قاموا بشرائها.

بنية البيانات هي الإطار الشامل الذي يصف ويحكم جمع بيانات المؤسسة وإدارتها واستخدامها. تمتلك المؤسسات اليوم كميات هائلة من البيانات تأتي من مصادر بيانات مختلفة وفرق متباينة ترغب في الوصول إلى تلك البيانات للتحليلات وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي والتطبيقات الأخرى. تقدم بنية البيانات الحديثة نظامًا متماسكًا يجعل البيانات قابلة للوصول وقابلة للاستخدام مع ضمان أمان البيانات وجودتها. وهي تحدد السياسات ونماذج البيانات والعمليات والتقنيات التي تسمح للمؤسسات بنقل البيانات بسهولة عبر الأقسام وضمان توفرها عند الحاجة - بما في ذلك الوصول في الوقت الفعلي - مع دعم الامتثال التنظيمي بشكل كامل.

مورد البرامج المستقل (ISV) هو مؤسسة تقوم بإنشاء وبيع منتجات البرامج المستقلة عن الأجهزة وأنظمة التشغيل الأساسية. عادةً ما يحل حل البرنامج مشكلة عميل معينة، مثل إنشاء وإدارة المبيعات أو البيانات المالية. يمكن أن يكون أيضًا برنامج بنية تحتية يدعم تخزين البيانات أو الأمان أو المصادقة. يضمن البائع توافق البرامج مع منصات الأجهزة المختلفة لاستهداف قاعدة عملاء واسعة.

يبيع بائعو البرامج المستقلين برامجهم بتنسيقات مختلفة مثل التراخيص الدائمة أو الاتفاقيات المحددة المدة أو البرامج كخدمة (SaaS). تم ترخيص البرنامج للعملاء ولكن حقوق الملكية يحتفظ بها ISV.

روبوت المحادثة هو برنامج أو تطبيق يمكن للمستخدمين التحدث معه من خلال الصوت أو النص. تم تطوير روبوتات المحادثة لأول مرة في الستينيات، وتغيرت التكنولوجيا التي تعمل على تشغيلها بمرور الوقت. تستخدم روبوتات المحادثة قواعد محددة مسبقًا للتحدث مع المستخدمين وتقديم إجابات مكتوبة. تستخدم روبوتات المحادثة المعاصرة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم المستخدمين، ويمكنها الرد على الأسئلة المعقدة بعمق ودقة كبيرين. يمكن لمؤسستك استخدام روبوتات المحادثة لتوسيع نطاق الاتصال وتخصيصه وتحسينه في كل شيء بدءًا من سير عمل خدمة العملاء وحتى إدارة DevOps.

الذكاء الاصطناعي للمؤسسات (AI) هو اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة داخل المؤسسات الكبيرة. يمثل نقل أنظمة الذكاء الاصطناعي من النموذج الأولي إلى الإنتاج العديد من التحديات حول الحجم والأداء وإدارة البيانات والأخلاق والامتثال التنظيمي. يتضمن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات السياسات والاستراتيجيات والبنية التحتية والتقنيات لاستخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع داخل مؤسسة كبيرة. على الرغم من أنه يتطلب استثمارًا وجهدًا كبيرًا، إلا أن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات مهم للمؤسسات الكبيرة حيث أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر انتشارًا.