حددت جارتنر أبرز توجهات البيانات والتحليلات لعام 2025 والتي تعزز ظهور طيف واسع من التحديات ومن ضمنها المسائل التنظيمية والبشرية.
وقال جاريث هيرشيل، نائب الرئيس للتحليلات لدى جارتنر: “تتجه البيانات والتحليلات إلى الخروج من النطاق الضيق إلى الانتشار في كل مكان. وفي ذات الوقت يخضع قادة البيانات والتحليلات لضغوط كبيرة لعدم بذل المزيد بموارد أقل، بل إلى بذل المزيد بموارد أكثر بكثير، الأمر الذي قد يشكل تحدياً أكبر نظراً لارتفاع المخاطر”.
وتشتمل أبرز توجهات البيانات والتحليلات التي يتوجب على قادة البيانات والتحليلات التعامل معها ودمجها في استراتيجية البيانات والتحليلات على ما يلي:
منتجات بيانات قابلة للاستهلاك بشكل كبير
للاستفادة من منتجات البيانات القابلة للاستهلاك بشكل كبير يجب على قادة البيانات والتحليلات التركيز على حالات الاستخدام المهمة للأعمال، والربط بين المنتجات وتوسيع نطاقها من أجل التخفيف من تحديات تقديم البيانات. إن إعطاء الأولوية لتقديم منتجات بيانات مجدية بالحد الأدنى وقابلة لإعادة الاستخدام والتجميع هو أمر ضروري، ما يسمح للفرق بتعزيز هذه المنتجات بمرور الوقت. كما يجب على قادة البيانات والتحليلات التوصل إلى إجماع حول مؤشرات الأداء الرئيسية بين فرق الإنتاج والاستهلاك، الأمر الذي يعتبر على قدر كبير من الأهمية لقياس نجاح منتجات البيانات.
حلول إدارة البيانات الوصفية
تبدأ الإدارة الفعالة للبيانات الوصفية مع البيانات الوصفية التقنية، ومن ثم تتوسع لتشمل البيانات الوصفية للأعمال من أجل توفير سياق أفضل. ومن خلال دمج مجموعة متنوعة من أنواع البيانات الوصفية، يمكن للمؤسسات تمكين فهارس البيانات، وسلالات البيانات، وحالات الاستخدام المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. ويعد اختيار الأدوات التي تسهل الاكتشاف الآلي للبيانات الوصفية وتحليلها أمراً أساسياً.
نسيج البيانات متعدد الوسائط
يشتمل بناء ممارسات فعالة لإدارة البيانات الوصفية على جمع وتحليل البيانات الوصفية على امتداد كامل مجموعات البيانات. وتعمل الأفكار والأتمتة المأخوذة من نسيج البيانات على دعم متطلبات التنسيق، وتحسين التميز التشغيلي عبر عمليات البيانات (DataOps)، ودعم منتجات البيانات.
البيانات الاصطناعية
يتسم تحديد المجالات التي تكون فيها البيانات مفقودة أو غير مكتملة أو مكلفة بأهميته البالغة من أجل تعزيز مبادرات الذكاء الاصطناعي. وتساعد البيانات الاصطناعية سواء كانت على هيئة تنوع في البيانات الأصلية أو بدائل للبيانات الحساسة، في ضمان خصوصية البيانات وتسهيل تطوير الذكاء الاصطناعي.
تحليلات الوكلاء
تتمتع أتمتة مخرجات الأعمال للحلقات المغلقة عبر استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي من أجل تحليل البيانات بالقدرة على إحداث تحولات جذرية. ويُفضل اختبار حالات الاستخدام التي تربط الأفكار بواجهات اللغة الطبيعية، وتقييم خرائط طريق المزودين من أجل دمج تطبيقات مكان العمل الرقمي. كما يقلل تعزيز الحوكمة من الأخطاء والبيانات المضللة، ويعد تقييم جاهزية البيانات من خلال مبادئ البيانات الجاهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي أمراً مهماً كذلك.
وكلاء الذكاء الاصطناعي
يعد وكلاء الذكاء الاصطناعي على قدر كبير من الأهمية من أجل تلبية احتياجات الأتمتة التكيفية المخصصة أو المعقدة. وبعيداً عن الاعتماد على نماذج اللغات الكبيرة وحدها، فإن التحليلات والأشكال الأخرى للذكاء الاصطناعي تعتبر مهمة كذلك. ويجب على قادة البيانات والتحليلات دعم وكلاء الذكاء الاصطناعي من أجل تقييم ومشاركة البيانات على امتداد التطبيقات بسهولة.
نماذج اللغات الصغيرة
يُنصح باستخدام نماذج اللغات الصغيرة بدلاً من نماذج اللغات الكبيرة من أجل الحصول على نتائج أكثر دقة وصحة سياقية في بعض المجالات. كما يُوصى بتوفير البيانات لاسترجاع جيل معزز أو ضبط نماذج مجال ما مخصص وخاصة للاستخدام الميداني في الموقع وذلك من أجل التعامل مع البيانات الحساسة وتقليل موارد الحوسبة والتكاليف.
الذكاء الاصطناعي المركب
يساعد توظيف تكتيكات ذكاء اصطناعي متنوعة في تحسين أثر الذكاء الاصطناعي ومصداقيته. ويجب على فرق البيانات والتحليلات التنويع بما يتجاوز الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة، ودمج علوم البيانات، وتعلم الآلة، والمخططات البيانية المعرفية، وتحسين حلول الذكاء الاصطناعي الشاملة.
منصات معلومات القرارات
يعتبر التحول من الرؤية القائمة على البيانات إلى الرؤية المتمحورة حول القرارات أمراً جوهراً. ويعد كل من إعطاء الأولوية لقرارات العمل العاجلة المتعلقة بالنمذجة، ومواءمة ممارسات معلومات القرارات، وتقييم منصات معلومات القرارات من الخطوات التي يُوصى باتخاذها. كما أن إعادة استكشاف تقنيات علم البيانات، ومعالجة الجوانب الأخلاقية والقانونية وقضايا الامتثال والمتعلقة بأتمتة القرارات هي من الأمور الضرورية لتحقيق النجاح.