لقد كان هناك نقاش كبير حول احتمال أن تُقلل ثورة الذكاء الاصطناعي من دور مهندسي البيانات. ومع ذلك، أعتقد أن خبرة البيانات ستصبح أكثر أهمية من أي وقت مضى. سيتعين على المتخصصين في البيانات اكتساب مهارات جديدة لتعظيم فوائد الذكاء الاصطناعي لمنظماتهم وتعزيز آفاقهم المهنية.
يوفر الذكاء الاصطناعي للمنظمات فرصًا لاستخلاص قيمة أكبر من بياناتهم بكفاءة، ولكنه يتطلب تطبيقًا معتمدًا على المعرفة. يجب على مهندسي البيانات تعلم كيفية تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي بفعالية، واختيار النماذج والأدوات المناسبة للسيناريوهات المحددة.
أربعة مجالات سيغير فيها الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات:
1. بناء خطوط بيانات أكثر ذكاءً
يكون مهندسو البيانات مسؤولين عن دمج مصادر بيانات متنوعة — وغالبًا ما تكون خام وغير منظمة — لتقديم رؤى قيمة. يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي على تبسيط هذه العملية بشكل كبير. على سبيل المثال، إذا كانت لدى شركة قاعدة بيانات لمحتويات خدمة العملاء، يمكن للمهندس إدخال نموذج ذكاء اصطناعي في خط بيانات باستخدام بضع أسطر من SQL. يتيح هذا التكامل للذكاء الاصطناعي اكتشاف رؤى تستغرق التحليلات اليدوية ساعات لاكتشافها. سيكون المهندسون المتمرسون في تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين خطوط البيانات لا يُقدّرون بثمن، مما يتطلب مهارات جديدة في اختيار النماذج وتطبيقها.
2. تقليل رسم البيانات، وتعزيز استراتيجية البيانات
يمكن أن تقدم مصادر البيانات المختلفة المعلومات بشكل غير متسق. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتولى مهمة رسم البيانات لإنشاء قاعدة بيانات موحدة، مما يقلل بشكل كبير من الوقت الذي يقضيه المهندسون في هذا العمل. من خلال إنشاء محادثات فعالة تطلب من الذكاء الاصطناعي تنسيق بيانات العملاء من مصادر متعددة، يمكن للمهندسين التركيز على مبادرات أعلى مستوى مثل استراتيجية البيانات والهندسة. تفويض رسم البيانات إلى الذكاء الاصطناعي يمكن المهندسين من الاستفادة بشكل كامل من البيانات المتاحة لدعم الأهداف التجارية.
3. يجب على محللي المعلومات تعزيز مستوى أدائهم
يميل محللو ذكاء الأعمال (BI) تقليديًا إلى توليد تقارير ثابتة لقادة الأعمال. ومع ذلك، مع اعتماد القادة على التفاعل مع روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، سيُتوقع منهم تجربة تفاعل مماثل مع تقاريرهم. سيتطلب هذا التحول من محللي BI تعزيز مهاراتهم لتعلم كيفية بناء تقارير ديناميكية وتفاعلية بدلاً من الاعتماد على الرسوم البيانية الثابتة. تقدم منصات بيانات السحابة أدوات منخفضة التعليمات لدعم ذلك، لكن سيكون على المحللين تجاوز منحنى تعليمي لتلبية التوقعات المتغيرة في عام 2024.
4. إدارة خدمات الذكاء الاصطناعي من جهة خارجية
كما حولت تكنولوجيا السحابة إدارة تكنولوجيا المعلومات قبل عقد من الزمن، فإن علماء البيانات سيتطورون أيضًا استجابةً للتطورات في الذكاء الاصطناعي الذاتي. ستكون التعاون مع البائعين الخارجيين لتوفير نماذج الذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات والخدمات أمرًا أساسيًا. ستصبح المعرفة بالخيارات المتاحة، واختيار النماذج المناسبة، وإدارة علاقات البائعين مهارات حيوية لعلماء البيانات في المستقبل.
تطلعات نحو أدوار معززة
تجد العديد من فرق البيانات نفسها في وضع رد الفعل، حيث تستمر في التعامل مع طلبات الوظائف وحل المشكلات. ومع ذلك، ستُسهل دمج الذكاء الاصطناعي في هندسة البيانات أتمتة المهام المتكررة، مما يسمح للمهندسين بالتركيز على أعمال أكثر استراتيجية واستباقية. بينما سيكون من الضروري اكتساب مهارات جديدة، سيتوصل المهندسون إلى أدوار أكثر إرضاءً وتأثيرًا.
قائمة الترتيب
