الاستعداد للمستقبل بالاعتماد على تحليل البيانات الضخمة

تقرير من جامعة ولونغونغ في دبي

ما هو هوَس البيانات الضخمة؟

أصبحت البيانات الضخمة اليوم أكثر من مجرد كلمة رنانة تستحوذ على خيال الجميع، بغض النظر عن أماكن تواجدهم في العالم، أو القطاعات التي يعملون فيها. ويتفق الكثير من المؤثرين، والأكاديميين، وأصحاب المصلحة البارزين على أن البيانات الضخمة غيرت قواعد اللعبة في كل القطاعات الحديثة خلال السنوات القليلة الماضية.

البيانات الضخمة هي وصف للمجموعات الكبيرة من البيانات المنسّقة، وغير المنسّقة، والتي يصعب معالجتها باستخدام قواعد البيانات التقليدية. ولفهم تأثير البيانات الضخمة على حياتنا اليومية بصورة أفضل، ضع في اعتبارك جائحة (كوفيد-19) التي تجتاح العالم حالياً، حيث تقوم أجهزة المتابعة والرصد بالتجميع الفوري المتواصل للبيانات، وتحديثها بالاعتماد على مصادرها حول العالم، لمساعدة العاملين في مجال الرعاية الصحية والعلماء، وصانعي السياسات، على إيجاد حلول على مستوى العالم. ويتم استخدام البيانات الضخمة لإنقاذ الأرواح في مواجهة الكوارث، فضلاً عن توقع التوجهات الاقتصادية، والتنبؤ بسلوكيات المستهلكين.

البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

ووفقاً لبحث نشرته مؤسسة “ماركتس آند ماركتس” تحت عنوان “سوق البيانات الكبيرة”، من المتوقع أن ينمو حجم سوق البيانات الضخمة عالمياً من 507 مليار درهم (138.9 مليار دولار أمريكي) في عام 2020 إلى 837 مليار درهم (229.4 مليار دولار أمريكي) بحلول عام 2025، حيث أسهم انتشار البيانات الضخمة في إقناع المؤسسات بتبني الحلول التي تساعد مهندسي البيانات على تبسيط وإدارة عمليات اتخاذ القرار وصقل استراتيجياتهم. وتستطيع البيانات الموثوقة والمُدارة بصورة جيدة تقديم تحليلات موثوقة، وتسهيل اتخاذ قرارات حكيمة. ومن المهم بالنسبة للشركات أن تستخرج القيمة الكاملة التي توفرها البيانات الضخمة، وأن تعتمد في قراراتها على توقعات تقوم على تحليل تلك البيانات، بدلاً عن الاعتماد على الحدس والتخمينات فقط.

ويرى الأستاذ خالد حسين، عميد كلية الهندسة وعلوم المعلومات – جامعة ولونغونغ بدبي، أنه “في وقتنا الحاضر، يُمثل الذكاء الاصطناعي مجالاً جديداً يحظى بتقدير الكثير من الشركات. ولا يُدرك معظم الناس أن البيانات الضخمة توفر قاعدة متينة للشركات الراغبة في إطلاق مشاريع الذكاء الاصطناعي. ومن جهة أخرى، يعتمد الذكاء الاصطناعي على تكنولوجيا وإجراءات مشابهة لتلك التي تلجأ إليها المؤسسات التي تستفيد من البيانات الضخمة. لذا، فإن الشركات التي تحرص على دمج الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي ضمن عملياتها، ينبغي عليها إنشاء منظومة عمل قوية للبيانات الضخمة أولاً.”

أما التعلم الآلي، فهو أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتيح لأنظمة العمل قدرة على التعلم والتطوير الذاتي من خلال التجربة، دون اللجوء إلى برمجة تلك الأنظمة بصورة مباشرة. ويُشكل التعلم الآلي جزءاً أساسياً من مشهد البيانات الضخمة الحالي، وإلى جانب الذكاء الاصطناعي، من المتوقع له أن يصبح واحداً من أكثر المهارات طلباً في قطاع التكنولوجيا.

ويتيح تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فهماً أكبر لقطاعات الأعمال والصناعة، ويضمن قيام الشركات بالاختيارات الصحيحة التي تساعدها على النمو. ولإبقاء المؤسسات قادرة على المنافسة، وعلى اطلاع دائم خلال أوقات التغيرات المستمرة، من المهم لها أن تعمل على دمج البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ضمن عملياتها، فهذه التقنيات الثلاث مؤهلة لإظهار فاعلية تطبيقات الأعمال الحديثة وقوتها. علاوة على ذلك، ستكون المؤسسات المعتمدة على البيانات أكثر تناسقاً وربحية، وستحظى بأداء أفضل عموماً من نظيراتها من المؤسسات التي لا تعتمد على البيانات. وفي النهاية، ستتفوق القرارات المستندة إلى البيانات المعززة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على غيرها من القرارات القائمة على الحدس والتوقعات.

معالجة ثغرة المهارات

يشهد وقتنا الحالي ثغرة في المهارات الرقمية تؤثر على قطاعات متعددة. وذلك يعني أن الطلب على أصحاب الخبرة في البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي سيتجاوز أي وقت مضى. ويمتد النقص في هذه الخبرات إلى نطاق عالمي، فلن يقتصر على بلد محدد أو قطاع معين. ومن خلال الوظائف التي تدمج هذه المجالات المعرفية المتخصصة الأكثر طلباً في الوقت الحالي، يمكن للمهنيين المؤهلين الاختيار بين عدد كبير من الفرص المتاحة، ضمن قطاعات عمل متعددة مثل البنوك، والحكومة، والدفاع، والرعاية الصحية، وعلوم الحياة، وتكنولوجيا المعلومات، ووسائل الإعلام، ووسائل النقل، على سبيل المثال لا الحصر.

وفي هذا الإطار، تعمل العديد من الجامعات في دولة الإمارات على زيادة عروضها الأكاديمية الهادفة لسد ثغرة هذه المهارات في القطاعات ذات الصلة. وسيكون السعي وراء إدخال البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الأنظمة الأكاديمية استثماراً ممتعاً ومفيداً على حدّ سواء. ومن جهة أخرى، تفتح هذه القطاعات مجالاً للابتكار والبحث وتطوير المهارات التحليلية وحلّ المشكلات التي لا ترتبط بالبيانات الضخمة وحسب، بل تشمل فوائدها العملية مختلف المهام اليومية. بالإضافة إلى ذلك، يفتح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، من خلال دراسة البيانات الضخمة، آفاقاً متعددة للخريجين ضمن مجموعة واسعة من الوظائف التي تشمل الباحثين في البيانات الكبيرة، والمحللين، ومهندسي البيانات، وعلماء البيانات، ومهندسي التعلم الآلي، والإحصائيين، إلى جانب العديد من التخصصات الأخرى الناشئة.

وختاماً، فإن الفرص التي توفرها البيانات الضخمة، والذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي قادرة على تحديد الخطوة الكبيرة القادمة، والتي يمكن لها أن تغير طريقة حياتنا وعملنا. وبغض النظر عن مستوى التقدم التكنولوجي، ستحتاج الشركات دائماً إلى مهنيين من ذوي المهارات التحليلية العالية، لتحسين كفاءة الأداء وإنجاز المهام.