تتنافس المؤسسات الحكومية وغير الحكومية في العديد من دول العالم على توظيف الذكاء الاصطناعي في التطبيقات العملية التي تساهم في تحسين خدماتها وعملياتها، ولكن العديد من هذه الجهود تصطدم بعائق البيانات، حيث يقابل قادة التحول الرقمي في العديد من الدول الصعوبات في عدم، وتتفاجأ هذه المؤسسات بعدم قدرتها على العمل على البيانات التي تمتلكها مؤسساتهم مناسب تمامًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وذلك للحصول على بيانات عالية الجودة، وهذا ما توصلت إليه دراسة جديدة أجرتها شركة (Splunk) و(TRUE Global Intelligence).
تعريف البيانات المظلمة Dark Data:
حيث أوضحت الدراسة إلى أن معظم بيانات المؤسسات هي في الحقيقة “بيانات مظلمة” (Dark Data)، ويقصد بها هي البيانات غير منتظمة التخزين، والتي لا يمكن للشركات تجميعها والاستفادة منها رغم أهميتها، وقد تم اعتماد الدراسة على استطلاع آراء 1365 من مدراء الأعمال الدوليين وقادة تكنولوجيا المعلومات في سبع دول، وقد قالت الدراسة إن البيانات المظلمة هي أصل من الأصول لا يتم استخدامه على النحو المطلوب فهو يتطلب نهجاً أكثر تطوراً في كيفية قيام المؤسسات بجمع المعلومات وإدارتها وتحليلها.
وقد أشار ثلث ممن أعطو ا آراؤهم إلى إنّ أكثر من 75% من بيانات مؤسساتهم هي بيانات مظلمة، وفيما قال كثيرون إن قيادات المؤسسات لا تهتم بالأمر، ممّا يجعل التعامل مع البيانات المظلمة عملية صعبة، وكما قال 60% إن أكثر من نصف بيانات مؤسساتهم لم يتم التقاطها وأنّ الكثير منها لم يتم تأكيد وجوده من الأساس.
دور البيانات المظلمة في تقنيات الذكاء الاصطناعي:
تم استخدام أدوات ذكاء الأعمال لعدد من السنوات، ممّا يساعد صانعي القرار على التدقيق في بيانات المبيعات والبيانات المالية الخاصة بهم وأرقام سلسلة التوريد والبيانات الداخلية، وكذلك فإن أهمية الرؤى من وسائل التواصل الاجتماعي وبيانات الأخبار تحتل مركز الصدارة بشكل متزايد. ولكن هناك عددًا من نقاط البيانات الأخرى المليئة بالرؤى الاستشرافية التي لم يتم استخدامها بعد.
تحليل المعلومات في الوقت الفعلي والتصرف بناء عليها على الفور:
عندما يتم تخزين البيانات، فإنها تفقد قيمتها في الوقت الفعلي ومع ذلك تأتي العديد من الفرصة للاستفادة منا، وقد يستغرق الأمر شهورًا قبل أن تصبح البيانات متاحة مرة أخرى لتحليلها والتصرف بناءً عليها، حيث يمكن تنفيذ العديد من حلول البيانات السريع في قواعد البيانات للمؤسسات، للقيام بتحليل البيانات الواردة على الفور، والعمل على تلك المعلومات في الوقت الفعلي، حيث يعد التوجه لتخزين البيانات وتحليلها خطوات فعالة للصناعات الحالية السريعة الخطى في الوقت الفعلي.
ويرى الكثيرون من قادة الأعمال إلى إنهم لا يملكون الكثير من المعارف والإدراك في تقنيات الذكاء الاصطناعي بصورة جيدة، وأن التكنولوجيا ما زالت في مراحلها المبكرة، وأشارت الدراسات إلى أنّ أحد القيم المركزية للذكاء الاصطناعي هو القدرة على العمل على كميات ضخمة من البيانات بسرعات هائلة، فإذا توفر المزيد من البيانات للتحليل يمكن للذكاء الاصطناعي حينها تقديم رؤى وأفكار أعمق وأدق.
