تشير أنظمة معلومات قواعد البيانات الذكية (Intelligent database information systems) إلى أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS) التي تتضمن تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لتعزيز قدراتها. تستفيد هذه الأنظمة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام مثل تحليل البيانات وتحسين الاستعلامات وتنظيف البيانات وعمليات اتخاذ القرار داخل بيئة قاعدة البيانات. بشكل عام، تهدف أنظمة معلومات قواعد البيانات الذكية إلى تحسين كفاءة وفعالية وسهولة استخدام أنظمة إدارة قواعد البيانات التقليدية من خلال دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في مختلف جوانب إدارة البيانات وتحليلها.
مميزات أنظمة معلومات قواعد البيانات الذكية
من أهم المكونات والميزات الرئيسية لأنظمة معلومات قواعد البيانات الذكية التالي:
تكامل البيانات وتنقيتها Data Integration and Cleansing: يمكن لأنظمة قواعد البيانات الذكية دمج البيانات تلقائيًا من مصادر مختلفة وتنظيفها لضمان الدقة والاتساق.
تحسين الاستعلام Query Optimization: تُستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء الاستعلام من خلال تحليل أنماط الاستعلام واقتراح خطط تنفيذ فعالة.
تحليل البيانات واستخراجها Data Analysis and Mining: تستخدم هذه الأنظمة تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة بحثًا عن الأنماط والاتجاهات والرؤى. قد يشمل ذلك التحليلات التنبؤية والتجميع والتصنيف والكشف عن الشذوذ.
معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing (NLP): تتضمن بعض أنظمة قواعد البيانات الذكية إمكانات البرمجة اللغوية العصبية للسماح للمستخدمين بالاستعلام عن قاعدة البيانات باستخدام اللغة الطبيعية، مما يجعلها في متناول المستخدمين غير التقنيين.
أتمتة اتخاذ القرار Automated Decision Making: يمكن لأنظمة دعم القرار المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مساعدة المستخدمين في اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات من خلال تحليل البيانات وتقديم التوصيات أو الإجراءات الآلية بناءً على قواعد محددة مسبقًا أو نماذج تعلم الآلة.
الأمان والخصوصية Security and Privacy: يمكن أن تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تحديد التهديدات والانتهاكات الأمنية والتخفيف منها من خلال تحليل الأنماط في سلوك المستخدم واكتشاف الحالات الشاذة في أنماط الوصول إلى البيانات.
التخصيص Personalization: قد تقدم أنظمة قواعد البيانات الذكية توصيات أو اقتراحات مخصصة بناءً على تفضيلات المستخدم والتفاعلات التاريخية مع قاعدة البيانات.
التعلم المستمر Continuous Learning: تستخدم تقنيات مثل التعلم المعزز لتحسين أدائها بشكل مستمر والتكيف مع البيانات وأنماط الاستخدام المتغيرة.
تصور البيانات Data Visualization: غالبًا ما تتضمن هذه الأنظمة ميزات لتصور البيانات لتسهيل فهم مجموعات البيانات المعقدة واستكشافها.
تمثيل المعرفة والتفكير Knowledge Representation and Reasoning: يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل البيانات الرسومية المعرفية والأنطولوجيات لتمثيل العلاقات المعقدة داخل البيانات وتفسيرها.
أدوات أنظمة معلومات قواعد البيانات الذكية
هناك العديد من الأدوات والتقنيات المتاحة لبناء أنظمة معلومات قواعد البيانات الذكية. تستفيد هذه الأدوات من تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة المختلفة لتعزيز قدرات أنظمة إدارة قواعد البيانات التقليدية، ومن هذه الأدوات:
منصة Oracle Autonomous Database: تقدم Oracle خدمة قاعدة بيانات مستقلة قائمة على السحابة تعمل على تعزيز الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لأتمتة مهام إدارة قاعدة البيانات مثل التزويد والضبط والتصحيح والأمان.
أداة IBM Db2 AI for z/OS : هي أداة تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء قاعدة البيانات وأتمتة المهام الروتينية على أنظمة حاسب IBM المركزي.
قاعدة بيانات Microsoft Azure SQL: تتضمن قاعدة بيانات Azure SQL إمكانات الذكاء الاصطناعي مثل الضبط التلقائي واكتشاف التهديدات لتحسين الأداء والأمان.
منصة Google BigQuery : هي عبارة عن مستودع بيانات سحابي مُدار بالكامل يتضمن إمكانات تعلم الآلة المضمنة لتحليل البيانات والتحليلات التنبؤية.
منصة Amazon Aurora : هي خدمة قاعدة بيانات علائقية عالية الأداء توفر ميزات مثل القياس التلقائي والتسامح مع الأخطاء. ويمكن دمجه مع خدمات AWS AI الأخرى مثل Amazon SageMaker لتعلم الآلة.
نظام SAP HANA : هو عبارة عن نظام أساسي لقاعدة بيانات في الذاكرة يوفر تحليلات متقدمة وقدرات الذكاء الاصطناعي لمعالجة كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي.
إطار Apache Spark : هو إطار عمل حوسبة موزع يتضمن مكتبات تعلم الآلة (MLlib) والمعالجة الرسومية (GraphX)، مما يجعله مناسبًا لبناء أنظمة قواعد بيانات ذكية لتحليلات البيانات الضخمة.
منصة TensorFlow Extended (TFX) : هي عبارة عن منصة شاملة لنشر نماذج تعلم الآلة الجاهزة للإنتاج. ويمكن دمجها مع أنظمة قواعد البيانات لتمكين الاستدلال واتخاذ القرار في الوقت الفعلي.
منصة تحليلات KNIME : هي عبارة عن منصة مفتوحة المصدر لتحليل البيانات تقدم مجموعة واسعة من الأدوات والتكاملات لبناء أنظمة معلومات قواعد البيانات الذكية من خلال سير العمل المرئي.
منصة RapidMiner : هي عبارة عن منصة أخرى لعلوم البيانات توفر أدوات لإعداد البيانات وتعلم الآلة والتحليلات التنبؤية. يمكن استخدامه لبناء أنظمة قواعد بيانات ذكية لمختلف التطبيقات.
فوائد أدوات أنظمة معلومات قواعد البيانات الذكية
يعد استخدام أدوات أنظمة معلومات قواعد البيانات الذكية أمرًا ضروريًا للمؤسسات التي تسعى إلى إطلاق الإمكانات الكاملة لأصول البيانات الخاصة بها والحصول على ميزة تنافسية في مشهد الأعمال المعتمد على البيانات اليوم، من أهم الفوائد التالي:
الأتمتة: تعمل أدوات قاعدة البيانات الذكية على أتمتة مهام إدارة قواعد البيانات المختلفة، مثل ضبط الأداء وتكامل البيانات وتحسين الاستعلامات. وهذا يقلل من الجهد اليدوي ويحسن الكفاءة.
أداء محسّن: يمكن لتقنيات التحسين المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحسين أداء قاعدة البيانات من خلال تحديد وتنفيذ مسارات الوصول إلى البيانات الفعالة وخطط تنفيذ الاستعلام.
تحليل البيانات المحسن: تعمل الأدوات المجهزة بقدرات تعلم الآلة واستخراج البيانات على تمكين مهام التحليلات المتقدمة، مثل النمذجة التنبؤية والتجميع واكتشاف الحالات الشاذة، مما يؤدي إلى رؤى أعمق من البيانات.
خفض التكلفة: يمكن أن تؤدي الأتمتة والتحسين الذي توفره أدوات قواعد البيانات الذكية إلى توفير التكاليف عن طريق تقليل الحاجة إلى التدخل اليدوي، وتحسين استخدام الموارد، وتقليل وقت التوقف عن العمل.
اتخاذ قرارات أفضل: من خلال توفير الوصول إلى المعلومات الدقيقة وفي الوقت المناسب، تعمل أدوات قاعدة البيانات الذكية على تمكين صناع القرار من اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على رؤى تعتمد على البيانات.
قابلية التوسع والمرونة: تم تصميم العديد من أدوات قواعد البيانات الذكية للتوسع بسهولة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات وأحمال العمل المتنوعة. كما أنها توفر المرونة للتكيف مع متطلبات العمل ومصادر البيانات المتغيرة.
الأمان المعزز: يمكن للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تساعد في تحديد التهديدات الأمنية والتخفيف منها من خلال اكتشاف الحالات الشاذة في سلوك المستخدم وأنماط الوصول إلى البيانات وحركة مرور الشبكة.
واجهات سهلة الاستخدام: توفر بعض أدوات قواعد البيانات الذكية واجهات وميزات بديهية مثل الاستعلام باللغة الطبيعية، مما يسهل على المستخدمين التفاعل مع قاعدة البيانات دون الحاجة إلى مهارات تقنية متخصصة.
الميزة التنافسية: يمكن للمؤسسات التي تستفيد من أدوات قواعد البيانات الذكية بشكل فعال أن تكتسب ميزة تنافسية من خلال استخلاص رؤى قيمة من بياناتها، وتحسين الكفاءة التشغيلية، واتخاذ قرارات استراتيجية أفضل.
تمكين الابتكار: تتيح أدوات قواعد البيانات الذكية للمؤسسات استكشاف حالات الاستخدام المبتكرة مثل التحليلات في الوقت الفعلي والتوصيات الشخصية والصيانة التنبؤية، مما يؤدي إلى تحفيز الابتكار والتمايز في الأعمال.
الخلاصة
مع انتشار استخدام الذكاء الاصطناعي في جميع مجالات الحياة، وخاصة في بيئة الأعمال، فإنه من الواضح أن أنظمة قواعد البيانات تحتاج إلى الاستفادة منه لمواكبة الطلب المتزايد على التوسع والاستفادة من البيانات الكبيرة والخدمات السحابية، مع رفع مستوى حماية البيانات والحفاظ على سريتها في ظل التهديدات المستمرة والمتطورة. ومن هنا، يجب التأكيد على أن مسؤولية تحقيق هذه الأهداف تقع بالكامل على عاتق محللي الأنظمة، الذين ينبغي لهم أن يكونوا على اطلاع دائم بكل ما هو جديد من أجل تطوير أنظمة معلومات تلبي الاحتياجات المتغيرة والمتجددة، وتكون قادرة على مواجهة التطورات المتسارعة والقدرة على مجاراة المنافسة المستمرة في بيئة الأعمال.
دكتورة أروى يحيى الأرياني
أستاذ مشارك - تكنولوجيا المعلومات
باحث ومستشار أكاديمي
أضغط هنا "Dr. Arwa Aleryani-Blog " لتسجيل متابعة، حتى يصلك الجديد من المدونة الأكاديمية.
