أحدث الأخبار مع #حمزةالعكاليك
Amman Xchange
٠٨-٠٥-٢٠٢٥
- أعمال
- Amman Xchange
حوكمة البيانات: جسر بين الأنظمة والقرارات (2 - 2)
الغد- د. حمزة العكاليك في عصرنا الحالي، لم تعد البيانات مجرد سجلات أو أرقام، بل تحولت إلى عصب حيوي يغذي عملية اتخاذ القرارات الحاسمة في المؤسسات على اختلاف أحجامها وتخصصاتها. ومع هذا التحول، برزت الحاجة الملحة إلى تبني منصات بيانات حديثة ومتكاملة قادرة على إدارة هذا التدفق الهائل من المعلومات بكفاءة وفاعلية. هذه المنصات لا تقتصر على التخزين والمعالجة فحسب، بل تمتد لتشمل جوانب حوكمة البيانات، وتكامل المصادر المتنوعة، وتمكين التحليلات المتقدمة التي تسهم في تحقيق ميزة تنافسية للمؤسسات. تعد حوكمة البيانات وإدارتها بمثابة العمود الفقري الذي يضمن سلامة البيانات وتنظيمها وتحسين جودتها. هذه المرحلة تتضمن وضع سياسات واضحة تحدد القواعد والإجراءات اللازمة لعمليات جمع البيانات وتخزينها بشكل يتماشى مع الأهداف المؤسسية والمعايير القانونية. كما تشمل ضمان جودة البيانات من خلال تطبيق آليات تهدف إلى تحقيق الدقة والاتساق والتحقق من خلو البيانات من الأخطاء التي قد تؤثر على مصداقية التحليلات والتقارير. وبالإضافة إلى ذلك، تلعب فهرسة البيانات وتوحيد المصطلحات دورًا حيويًا في تسهيل عملية الوصول إلى المعلومات وفهمها بشكل موحد من قبل مختلف المستخدمين داخل المؤسسة. ولا يمكن إغفال أهمية وجود سوق بيانات وسجل لتتبع مسار البيانات تاريخيًا، مما يعزز الشفافية ويسهل عمليات التدقيق والامتثال. كما تعتمد المنصات الحديثة للبيانات على جمع المعلومات من مصادر متنوعة داخل المؤسسة وخارجها. وتشمل هذه المصادر قواعد البيانات التشغيلية التي تدعم الأنظمة الأساسية، مثل الأنظمة المالية وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP). بالإضافة إلى ذلك، يتم استيعاب البيانات من الملفات بأنواعها المختلفة، سواء كانت بتنسيق Excel أو CSV أو غيرها من التنسيقات، مما يوفر مرونة في التعامل مع مختلف أنواع البيانات التي قد تمتلكها المؤسسة. وتعد بحيرة البيانات بمثابة المحطة الأولى التي تستقبل مختلف أنواع البيانات بتنوعها وحجمها وسرعتها؛ حيث يتم تخصيص منطقة هبوط داخل البحيرة لاستقبال البيانات الخام في حالتها الأولية من دون أي تعديل، مما يتيح الاحتفاظ بالبيانات الأصلية لأغراض التدقيق والتحليل المتقدم. بعد ذلك، يتم نقل البيانات إلى منطقة التخزين المرحلي حيث تخضع لعمليات أولية من التنظيف والتحويل قبل دمجها مع البيانات الأخرى أو تحميلها إلى مستودعات البيانات المخصصة للتحليل. وبالانتقال الى مرحلة مستودع البيانات ومنزل البيانات، يتم تنظيم البيانات وتحويلها لتصبح جاهزة للاستخدام في عمليات التحليل وإنشاء التقارير. وكذلك، يتم إنشاء مخزن بيانات الأعمال لحفظ البيانات المهيكلة والمنظمة التي تم تحويلها وتجهيزها لتلبية متطلبات محددة للتحليل. ولتوفير البيانات بشكل فعال لمختلف أغراض التحليل والتقارير، يتم إنشاء متاجر بيانات متخصصة تركز على مجالات عمل محددة أو احتياجات تحليلية معينة، مما يضمن سهولة الوصول إلى المعلومات ذات الصلة. ويعد تحويل البيانات إلى رؤى قيمة تدعم عملية اتخاذ القرارات الذكية إحدى القدرات الأساسية للمنصة الحديثة للبيانات، بحيث يتم إجراء تحليل البيانات الفوري لاستخراج رؤى من البيانات أثناء تدفقها في الوقت الفعلي، مما يتيح للمؤسسات الاستجابة السريعة للأحداث والمتغيرات. كما يتم إنشاء مخزن للمزايا لتخزين البيانات الجاهزة للاستخدام في نماذج تعلم الآلة، مما يسهل عملية تدريب النماذج وإنشاء تطبيقات ذكية قادرة على تحليل البيانات المستقبلية والتنبؤ بالاتجاهات واتخاذ القرارات بشكل مستقل. وفي نهاية المطاف، يتم استهلاك البيانات المعالجة والمحللة من قبل مجموعة متنوعة من المستخدمين النهائيين داخل المؤسسة. وتشمل هذه المجموعة أدوات ذكاء الأعمال (BI) التي تمكن المستخدمين من إنشاء التقارير ولوحات المعلومات التفاعلية لتحليل الأداء واتخاذ القرارات. كما يتم استخدام البيانات في تطوير تطبيقات ذكية تقدم خدمات تعتمد على المعلومات لتحسين تجربة العملاء أو أتمتة العمليات. ولضمان تدفق سلس للمعلومات بين مختلف الأنظمة والتطبيقات، تعتمد المنصة الحديثة للبيانات على آليات تكامل متطورة. يتم ربط مصادر البيانات المختلفة عبر حافلة للأحداث (Event Bus) تسمح بتبادل البيانات والمعلومات بشكل فعال. يشمل ذلك التكامل مع التطبيقات والأنظمة المؤسسية، مثل ERP وCRM، بالإضافة إلى أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) والمستشعرات الذكية التي تولد كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي. ويعتمد الأداء الأمثل والاستقرار المستمر للمنصة على بنية تحتية قوية وإدارة نظام فعالة. وتشمل هذه البنية إدارة الوصول والتشفير لحماية البيانات الحساسة وضمان الامتثال للمعايير الأمنية. كما تتضمن عمليات النسخ الاحتياطي والاستعادة لضمان عدم فقدان البيانات في حالة حدوث أي طارئ. بالإضافة إلى ذلك، يتم توفير موارد الحوسبة والتخزين اللازمة لتلبية احتياجات المعالجة والتخزين المتزايدة للبيانات. وتلعب الشبكات والمراقبة دورًا حيويًا في تحسين الأداء والكشف المبكر عن أي مشكلات قد تؤثر على استقرار المنصة. من خلال تبني بنية منصة بيانات حديثة ومتكاملة، تستطيع المؤسسات تحقيق العديد من الفوائد المهمة. فهي تتمكن من تحسين كفاءة تحليل البيانات وتسريع عملية اتخاذ القرارات المستنيرة بناءً على رؤى دقيقة وفي الوقت المناسب. كما أن هذه المنصات تدعم الابتكار من خلال تمكين استخدام الذكاء الاصطناعي والتحليلات الفورية لتطوير منتجات وخدمات جديدة وتحسين العمليات الحالية. ولا يمكن إغفال دور هذه المنصات في تعزيز حوكمة البيانات وضمان الجودة في إدارة المعلومات، مما يسهم في بناء الثقة في البيانات وتحسين الامتثال للمعايير واللوائح.
جو 24
١٣-٠٢-٢٠٢٥
- علوم
- جو 24
بين الإبداع والانتحال: رحلة في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي
حمزة العكاليك جو 24 : يشهد العالم تطورًا هائلًا في تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي قادرًا على إنتاج محتوى متنوع يشمل النصوص والصور والفيديوهات وحتى الأكواد البرمجية. ومع اتساع نطاق استخدام هذه التقنية، يبرز العديد من التحديات القانونية والأخلاقية، مما يستدعي البحث في الأطر التنظيمية المناسبة لضمان الاستخدام المسؤول والآمن لهذه التكنولوجيا . وبمقارنة الذكاء الاصطناعي التوليدي مقابل الذكاء الاصطناعي ينتج الذكاء الاصطناعي التوليدي محتوى جديدًا أو ردودًا على الدردشة أو تصميمات أو بيانات تركيبية أو مزيفة. من ناحية أخرى، ركز الذكاء الاصطناعي التقليدي على اكتشاف الأنماط واتخاذ القرارات وصقل التحليلات وتصنيف البيانات واكتشاف الاحتيال . وغالبًا ما يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي، تقنيات الشبكة العصبية مثل المحولات وشبكات GAN و VAEs. وتستخدم أنواع أخرى من الذكاء الاصطناعي، على سبيل التمييز، تقنيات تشمل الشبكات العصبية التلافيفية convolutional neural networks والشبكات العصبية المتكررة recurrent neural networks والتعلم المعزز reinforcement learning. ومن ناحية اخرى يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحسين العديد من العمليات وتقليل الجهد البشري في مختلف القطاعات. وتشمل أبرز تطبيقاته قطاعات مهمه من ابرزها أتمتة إنشاء المحتوى حيث يساهم في كتابة النصوص وإنشاء المقالات والتقارير بشكل أسرع . كما يعمل على تحسين الردود التلقائية بحيث يساعد في تحسين التفاعل مع استفسارات العملاء ورسائل البريد الإلكتروني . وكذلك يساعد على دعم البحث العلميمن خلال تسهيل تحليل البيانات الضخمة واستخلاص الاستنتاجات . كما يمكن الاستفادة منه في إنتاج تمثيلات واقعية للأشخاص فيمكن استخدامه في تطوير الرسوم المتحركة والألعاب الإلكترونية . كما يستخدم في تلخيص المعلومات المعقدةبحيث يسهم في تحويل البيانات الكبيرة إلى معلومات مختصرة ومفهومة . كذلك تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تبسيط سير العمل في الشركات من خلال تعزيز الكفاءة في مجالات مثل التسويق، وخدمة العملاء، وتحليل البيانات . فرغم الفوائد العديدة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي ، الا انها تثير مجموعة من القضايا القانونية والأخلاقية التي يجب معالجتها لضمان استخدامها الآمن فاولى واهم هذه المخاوف جودة المعلومات ودقتها فقد ينتج الذكاء الاصطناعي محتوى غير دقيق أو مضلل، مما قد يؤدي إلى اتخاذ قرارات خاطئة . كما انه من الممكن ان ينتهك حقوق الملكية الفكريه فالذكاء الاصطناعي التوليدي قد يستخدم أعمالًا محمية بحقوق الطبع والنشر دون موافقة أصحابها . واما فيما يتعلق بالخصوصية والأمان فهو يشكل تهديدًا للخصوصية من خلال جمع بيانات شخصية دون إذن كما يمكن استخدامه للتلاعب بالمعلومات فهو يسهل إنشاء أخبار مزيفة، مما قد يساهم في نشر معلومات مضللة . وقد يسبب المساءلة القانونية نظرًا لطبيعة "الصندوق الأسود" لأنظمة الذكاء الاصطناعي، بسبب صعوبة تحديد المسؤول عن الأخطاء أو الأضرار الناجمة عن استخدامها . كل هذه المخاوف تثير العديد من التحديات الفنية والقانونية في تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي اولاها واهمها التحيزات في الخوارزميات فغالبًا ما تعكس هذه الأنظمة التحيزات الكامنة في البيانات المستخدمة في تدريبها، مما قد يؤدي إلى مخرجات غير عادلة أو غير متوازنة . كما انها تثير شكوك في شفافية القرار فهذه الأنظمة تواجه صعوبة في تفسير كيفية وصولها إلى قرارات معينة، مما يجعل مساءلتها أمرًا معقدًا . اضف الى ما سبق التكاليف المرتفعة للتطوير والصيانة فنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية تتطلب استثمارات ضخمة في البنية التحتية الحاسوبية . وقد لا تتماشى نتائج الذكاء الاصطناعي مع المبادئ الأخلاقية والقانونية المتعارف عليها . كما ان استهلاكها اللطاقة هائل حيث يؤدي تشغيل هذه النماذج إلى استهلاك كميات هائلة من الطاقة، مما يساهم في زيادة البصمة الكربونية . ولضمان تطوير هذه التقنية بطريقة مسؤولة، ينبغي مراعاة الجوانب الأخلاقية في تصميمها. ويشمل ذلك العديد من السياسات مثل التقييم المبدئي وذلك من خلال دراسة تأثيرات النظام على القيم الأساسية مثل الخصوصية والعدالة والمساواة . كما لا بد من تضمين المتطلبات الأخلاقية في مراحل تصميم النظام لضمان الحد من الانتهاكات المحتملة و وضع إرشادات واضحة لمراعاة الاعتبارات الأخلاقية في جميع مراحل التطويروهذا يتم من خلال التأكد من تنفيذ المتطلبات الأخلاقية في مراحل التنفيذ والمتابعة المستمرة للامتثال لها . ولتقليل المخاطر وتعظيم الفوائد، يُوصى باتباع أفضل الممارسات مثل وضع علامات توضيحية على المحتوى المُنتج بواسطة الذكاء الاصطناعي وذلك لضمان الشفافية . وللتحقق من صحة المعلومات والحد من التحيزات من خلال مراجعة النتائج وتحليل مدى عدالتها . وتدقيق المخرجات البرمجية وفهم قدرات وحدود الأنظمة المستخدمة مع استمرار تطور هذه التقنية، من المتوقع أن يتم دمجها في مجموعة واسعة من الأدوات والخدمات اليومية، مما يعزز الإنتاجية ويغير أنماط العمل التقليدية. وتشمل أبرز الاتجاهات المستقبلية تحسين دقة أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال تطوير نماذج أكثر كفاءة وموثوقية . وتعزيز الشفافية والمساءلة عبر تطوير أدوات لفهم كيفية وصول الذكاء الاصطناعي إلى نتائجه . وتكثيف الأطر التنظيمية لتقنين استخدام الذكاء الاصطناعي وضمان توافقه مع القوانين واللوائح . وتحقيق تكامل أوسع مع الأدوات المستخدمة حاليًا لجعل الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من سير العمل في المؤسسات . يمثل الذكاء الاصطناعي التوليدي إحدى أهم التقنيات الحديثة التي تمتلك القدرة على إحداث تحول جذري في مختلف القطاعات. ومع ذلك، فإن انتشاره يفرض تحديات قانونية وأخلاقية تتطلب استجابات تنظيمية واضحة لضمان استخدامه بطرق تعزز الابتكار وتحمي حقوق الأفراد والمجتمعات. لذا، فإن وضع أطر قانونية قوية وممارسات أخلاقية فعالة يعد ضرورة ملحة لضمان مستقبل مستدام لهذه التقنية . تابعو الأردن 24 على
