استفاده از هوش مصنوعی در مراکز داده

برای استفاده از هوش مصنوعی در کسب‌وکارها، باید داده‌ها را به شکل هوشمندانه‌ای مدیریت کرد، از روش‌های جدید DataOps بهره گرفت و همکاری بین تیم‌های مختلف داده‌ها را تقویت کرد.

خیلی از شرکت‌ها با محیط‌های IT پیچیده‌ای روبرو هستند. درست است که داده‌های زیادی در اختیار دارند، اما این داده‌ها معمولاً پراکنده هستند و برای استفاده از آن‌ها به تخصص‌های متنوعی نیاز دارید. این پیچیدگی برای انسان‌ها مشکل‌ساز است و افزایش منابع برای تحلیل این حجم از داده‌ها به‌صرفه نیست.

اما برای اینکه در بازار رقابتی باقی بمانید و پیچیدگی‌ها را مدیریت کنید، باید از هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ بهره ببرید. این کار بدون داده‌ها ممکن نیست؛ داده‌ها مانند اکسیژن برای هوش مصنوعی ضروری هستند. یک نظرسنجی در سال ۲۰۲۴ توسط Wavestone نشان داد که ۸۷ درصد از مدیران اجرایی از سرمایه‌گذاری‌های خود در داده‌ها و تحلیل‌ها بهره‌مند شده‌اند، در حالی که این درصد در سال ۲۰۱۷ فقط ۴۸ درصد بود.

برای بهره‌برداری درست , استفاده از هوش مصنوعی و پیشرفت، باید داده‌های باکیفیت و در دسترس داشته باشید تا مدل‌های هوش مصنوعی را آموزش دهید. سپس باید این هوش مصنوعی را روی مجموعه داده‌های بزرگ پیاده‌سازی کنید تا مسائل IT را در مقیاس بزرگ حل کنید، ارزش آن را اثبات کنید و برای مراحل بعدی پایه‌ای بسازید.

تضمین کیفیت برتر داده‌ها

برای ایجاد سیستم داده‌ای با کیفیت بالا که همیشه در دسترس باشد، با چالش‌های زیادی روبرو هستیم. برخی از این چالش‌ها عمومی هستند، مانند همکاری ناکافی بین تولیدکنندگان و مصرف‌کنندگان داده‌ها یا روش نامشخصی برای ارزیابی موفقیت.

چالش‌های جدیدی هم در دوران هوش مصنوعی به وجود آمده‌اند. روش‌های قدیمی مدیریت داده با تکنولوژی‌های جدیدی که هوش مصنوعی فراهم می‌کند، همخوانی ندارند و این باعث ناهماهنگی در فرآیندها می‌شود.

برای داشتن داده‌های باکیفیت، سازمان‌ها باید داده‌ها را در سراسر سیستم‌های مختلف به صورت خودکار و هماهنگ پردازش کنند، داده‌ها را در مراحل مختلف جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی، آزمایش کیفیت، استقرار و نظارت هماهنگ کنند و در عین حال متاداده‌های ضروری، حاکمیت و امنیت را مدیریت کنند.

بهره‌گیری از روش‌های جدید DataOps

روش‌های جدید DataOps با استفاده از فرآیندهای چابک DevOps در مدیریت داده‌ها، می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند به اهداف خود برسند. با بهبود سیستم‌های داده، سازمان‌ها راحت‌تر می‌توانند مدل‌های هوش مصنوعی را برای برآورده کردن نیازهای کسب‌وکارشان آموزش دهند.

کاربردهای عملی هوش مصنوعی

داده‌ها و هوش مصنوعی به‌طور جدا ناپذیری به هم مرتبط هستند. با استفاده ازهوش مصنوعی می‌توان داده‌های سازمان شما را جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل کرد وهچنین به شما کمک میکند تا در مورد کسب‌وکار و مشتریانتان یاد بگیرید. با استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها، می‌توانید به بینش‌های جدیدی دست یابید که قبلاً غیرممکن بود و تصمیمات آگاهانه‌ای بگیرید که مزیت رقابتی ایجاد می‌کند.

بیشتر شرکت‌ها با پروژه‌های آزمایشی شروع می‌کنند تا ارزش هوش مصنوعی را به‌سرعت اثبات کنند و از آنجا می‌توانند آن را به موارد کاربردی گسترده‌تر اعمال کنند. مثلاً برخی از شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای نظارت بر فعالیت‌ها در زمان واقعی استفاده می‌کنند تا به مسائل عملکرد و دسترسی IT قبل از تأثیر بر کسب‌وکار پاسخ دهند. قبل از هوش مصنوعی، این فرآیند زمان‌بر و دشوار بود و بیشتر بینش‌ها تا زمان تکمیل تحلیل قدیمی شده بودند. این قابلیت‌های هوش مصنوعی که به سرعت دلایل اصلی مشکلات IT را شناسایی می‌کنند و حتی پیشنهاداتی برای حل مشکلات ارائه می‌دهند، به شرکت‌ها امکان می‌دهند تا تیم‌های IT را برای تمرکز بر وظایف مهم‌تر آزاد کنند یا نوآوری ایجاد کنند.

مسیر نوآوری

مسیر بهره‌برداری کامل از هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ هم امیدوارکننده و هم پر از چالش‌های بالقوه است. شرکت‌هایی که در حال پیمایش در محیط‌های پیچیده IT هستند، نیاز به تبدیل مخازن داده گسترده به هوش عملیاتی دارند. با وجود موانع مدیریت و استخراج ارزش از حجم داده‌های رو به افزایش، مسیر روشن است: شرکت‌هایی که به بهینه‌سازی کیفیت داده‌ها و پذیرش هوش مصنوعی متعهد هستند، مسیرهای نوآوری و مزیت رقابتی را برای خود باز می‌کنند.

استفاده از هوش مصنوعی نیازمند رویکردی هوشمندانه به مدیریت داده‌ها، استفاده از روش‌های جدید DataOps و تقویت همکاری بین تیم‌های مختلف داده‌هاست. با پیشرفت بیشتر در این دوران، یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با داده‌های در حال حرکت، فرصت‌های بی‌سابقه‌ای برای بینش‌های زمان واقعی و چابکی استراتژیک را باز خواهد کرد.

اگر به این مقاله برای شما مفید بود پیشنهاد میکنم مقاله”آینده هوش مصنوعی: چه انتظاراتی در ۵ سال آینده داریم” را هم مطالعه کنید