یکپارچه سازی داده یکی از فونداسیون‌های استفاده از هوش مصنوعی می‌باشد. اگر بخواهیم از مزایای یکپارچه سازی داده استفاده کنیم باید با مفهوم اصطلاح Data Integration آشنا شویم. یکپارچه سازی داده به جمع آوری اطلاعات از چندین منبع اطلاعاتی برای ساخت یک دیتا سنتر اطلاعاتی با یک منظور خاص یکپارچه سازی داده اطلاق می شود. هدف از انجام این عملیات ایجاد یک Dataset یا مجموعه داده‌ای هماهنگ می‌باشد. در صورت کاربردی بودن داده‌های جمع آوری شده سرعت انجام کار بسیار بالا می‌رود و در نتیجه در زمان و هزینه صرفه جویی خواهد شد.
کاربرد و مزایای یکپارچگی داده
یکپارچه سازی داده در تمام شرکت‌های بزرگ نرم افزاری که دارای دیتا سنترهای بسیار بزرگ هستند به صورت منظم صورت می‌پذیرد. دلیل این موضوع هم موارد زیر می باشد:
- در دسترس قرار داشتن اطلاعات کامل مشتریان: یکپارچه سازی داده باعث خواهد شد تا تمام دیتاهای مشتری از تمام دیتا سنترها موجود تجمیع شده و به راحتی در دسترس قرار گیرد. این اطلاعات عبارت است از: سابقه حساب، اطلاعات تماس، CLV یا میزان وفاداری مشتری و همچنین انواع تعاملات مشتری با شرکت.
- ایجاد بازاریابی هدفمند: در صورتی که یک دیتا ست درست در دسترس شما باشد به راحتی می‌توانید یک بازاریابی صحیح و حساب شده انجام دهید. همین مورد باعث افزایش چشمگیر فروش و کاهش ضرر و زیان می‌شود.
- افزایش خدمات به مشتریان: یکپارچه سازی داده باعث دسترسی سریع و آسان به اطلاعات مشتریان خواهد شد. در این صورت واحد پشتیبانی و خدمت رسانی به مشتریان به راحتی قادر خواهد بود تا با آنها تماس گرفته و خدمات لازم را ارائه دهد.
- محاسبه دقیق سود و زیان: با توجه به اینکه این عملیات یک منبع اطلاعاتی واحد و کامل ایجاد می‌کند به راحتی و در اسرع وقت می‌توان سود و زیان، قیمت تمام شده و بهره وری و عملکرد سیستم را مورد بررسی قرار داد.
- پیشنهاد عملیات‌های استراتژیک: یکپارچه سازی داده به مدیران رده بالا برنامه ریزی و به مدیران میانی در انجام عملیات‌های استراتژیک کمک می‌کند
- کاهش هزینه های تعمیر و نگهداری: در صورتی که Data Integration در بخش دستگاه‌ها و خط تولید انجام شود باعث خواهد شد یک برنامه ریزی درست و مناسب برای سرویس، تعمیر و نگهداری به بخش تولید ارائه شود. در این صورت خرابی و توقف تولید بسیار کمتر شده و در نتیجه هزینه‌ها کاهش پیدا می‌کند.
نمونه و مثال‌های از یکپارچه سازی داده‌ها با سامانه‌های هوش مصنوعی
یکپارچه سازی داده امروزه یکی از ملزومات هوش مصنوعی بوده و در بسیاری از زمینه‌های استراتژیک کاربرد دارد. در این بخش به مهمترین موارد این کاربرد اشاره خواهیم کرد:
- پروژه‌های نظامی: یک دیتا ست تکمیل می‌تواند منجر به پیروزی در یک نبرد شود. امروز جنگ‌ها به جنگ اطلاعات تبدیل شده است. اطلاعات نقشه، جابه جایی نیروها و غیره همگی در این دیتا سنتر قرار میگیرند.
- سامانه‌های نقشه برداری و ناوبری: این مورد از یکپارچه سازی داده را تقریبا همه ما تجربه کرده و از آن لذت برده‌ایم. استفاده از نرم افزارهای راهنمایی و آدرس یابی بخش کوچکی از این مورد می‌باشد.
- شناسایی چهره: این مورد از دیتا ست در دامنه کوچکتر برای گوشی‌های هوشمند و در بخش بزرگتر برای سیستم‌های اطلاعاتی و امنیتی کشورها مورد استفاده قرار می گیرد.
- ابزارهای آموزشی: این مورد به صورت گسترده در کشور های دیگر در سیستم آموزشی آنها مورد استفاده قرار می‌گیرد. برنامه‌هایی مانند: Grammarly و google doc از جمله این موارد می باشند.
- موتور های جستجو: حتما با این مورد روبرو شده‌اید که در هنگام سرچ یک موضوع دقیقا موضوعی که مد نظر شماست به شما پیشنهاد داده می‌شود.
- دستیاران هوشمند و دیجیتال: بسیاری از ما از این دستیاران دیجیتال در کارهای روزمره خود استفاده می‌کنیم بدون اینکه از وجود آنها مطلع باشیم. استفاده از دستیار صوتی گوشی‌های هوشمند، استفاده از مسیریاب گوشی و خودروهای خودران نمونه بارز این مورد می باشد. رایج ترین دستیاران دیجیتال NLP ،ML هستند که در تجزیه و تحلیل داده‌ها در شرکت‌های بزرگ مورد استفاده قرار میگیرند.
- پرداخت های غیر حضوری: یکپارچه سازی داده در بخش بانکی باعث اتصال تمام بانک‌ها به یکدیگر متصل شود.
انواع یکپارچه سازی داده‌ها چیست؟ تکنیک های رایج یکپارچه سازی داده‌ها
عملیات یکپارچه سازی داده به صورت خلاصه به ترتیب: شناسایی ترکیب داده ها و جمع آوری آنها، جداسازی و یکپارچه کردن دستی دیتاها، اکسپند کردن یا به اصطلاح گسترده کردن اطلاعات که در زمینه‌های مختلف و در نهایت مجازی کردن داده‌ها می‌باشد.
رایج ترین تکنیک‌های یکپارچه سازی داده
1. تکنیک iPaaS یا Integration Platform as a Service در این حالت دیتا ست شما به عنوان سیستم تعریف می‌شود.
2. روش CDP یا Customer Data Platform همانطور که از نامش پیداست بیس این روش بر پایه کاربر می‌باشد.
3. روشELT یا Extract, Transform and Load: یا در این روش دیتاها از منابع مختلف استخراج شده و طبق خواسته کاربر آنالیز شده و در اختیار آن قرار می‌گیرد.
4. تکنیک ETL معکوس: همانطور که از نامش پیداست مسیر عکس روش‌های قبلی را دارد. این مورد برای بازاریابی و ارسال اطلاعات مشتریان برای بخش فروش بسیار کاربردی است.
5. معماری ESB یا Enterprise Service Bus ESB در مواقعی که سازمان‌های بزرگ نیازمند ادغام سرویس‌های مختلف موجود یا افزدون سرویس جدید به سرویس خود هستند، به کار می‌آید زمانی که شرکت‌ها می‌خواهند بدون نیاز به تغییر اساسی در کد برنامه‌ها، یکپارچه را انجام دهند.
ارتباط هوش مصنوعی و یکپارچه سازی داده‌ها
همانطور که اشاره شد یکپارچه سازی دیتا جز جدایی ناپذیر از هوش مصنوعی در تمام زمینه ها می باشد. Artificial intelligence یک الگوریتم است که باعث اسمارت شدن انواع ماشین در زمینه های مختلف می شود. این هوشمند شدن به خودی خود نمی‌تواند انجام پذیرد. دستگاه هوشمند قادر است تا موقعیت را تشخیص داده، استنتاج کرده و تصمیم مناسب در خصوص آن موضوع بگیرد. بارزترین نمونه در این خصوص گیم‌های کامپیوتری هستند. برای این نوع تصمیم گیری نیاز به یک دیتای گسترده و سهل الوصول داریم. این داده ها بدون روش یکپارچه سازی داده نمی‌تواند در دسترس دستگاه قرار بگیرد.
چالش‌‌های یکپارچه سازی داده‌ها
یکپارچه سازی داده فناوری جدید و عالی می باشد. اما دارای مشکلاتی برای استفاده کنندگان نیز است. یکی از مهمترین موارد رشد سریع حجم داده‌ها در دیتا سنتر و عدم هماهنگی این عملیات می‌باشد. این مورد در سازمان‌های بزرگ که دارای حجم بالای دیتا و تعدد سیستم هستند بیشتر نمود دارد. به روز بودن داده‌ها برای شرکت‌ها مهم می‌باشد. این داده ها باید سریعا جداسازی شده و در اختیار سیستم قرار گیرد. همچنین در خصوص هوش مصنوعی اگر این سرعت رفرش دیتاها به درستی صورت نپذیرد ممکن است باعث راهنمایی غلط و یا تصمیمات غلط توسط ماشین هوشمند شود.
