نبذة عن ملفات تعريف الارتباط بهذا الموقع يتطلب موقعنا بعض ملفات تعريف الارتباط للعمل بشكلٍ صحيح (مطلوب). كما أنه قد تُستخدم غيرها من ملفات تعريف الارتباط بموافقتك، وذلك لتحليل استخدام الموقع وتحسين تجربة المستخدم وللإعلانات. للمزيد من المعلومات، يرجى مراجعةالخاصة بك. من خلال زيارة موقعنا على الويب، فإنك توافق علي معالجتنا للمعلومات كما هو موضح في بيان الخصوصية ل IBM. لتوفير تصفح سلس، ستتم مشاركة تفضيلات ملفات تعريف الارتباط خاصتك عبر نطاقات شبكة IBM المدرجة أدناه.
تقليص الوقت اللازم للحصول على الرؤى باستخدام ذكاء الأعمال المدعوم بالذكاء الاصطناعي
يشرح Avi Perez، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا (CTO) في شركة Pyramid Analytics، كيف يساهم دمج IBM watsonx في حل GenBI من Pyramid Analytics في تحويل كميات هائلة من البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ تساعد في اتخاذ قرارات مدروسة
تعتمد جميع الشركات في عملها على البيانات، ولكن العديد من المنظمات تواجه صعوبات في الحصول على رؤى مهمة. إنها قصة شائعة: حيث تحتاج جميع الأقسام إلى بيانات حديثة ودقيقة لاتخاذ قرارات تكتيكية واستراتيجية سليمة. ومع ذلك، يفتقر معظم أعضاء الفريق إلى المهارات التقنية المطلوبة. فاللجوء إلى فريق البيانات لطلب تقرير يعني الانتظار لأيام أو حتى أسابيع، إذْ يتم وضع المهمة في مؤخرة قائمة الأعمال لفريق مثقل بالأعباء. وفي هذه الحالة، تجد الأقسام نفسها أمام خيار صعب: إما الانتظار للحصول على البيانات، مما قد يؤدي إلى تفويت الفرص واحتمالية ارتكاب أخطاء، أو المضي قدمًا دون الحصول على البيانات، واتخاذ القرارات بناءً على الحدس والغريزة.
يعد الاعتماد على فريق البيانات كحلقة وصل لإعداد تقارير ذكاء الأعمال أمرًا محبطًا لمستخدمي الأعمال وفرق البيانات على حد سواء، خاصةً عندما تكون البيانات موزعة عبر مستودعات متعددة وممثلة بطرق مختلفة على كل نظام. وتظل رؤى البيانات القيّمة غير مستغلة وغير مستخدمة بالشكل الأمثل في عمليات صنع القرار، مما يقلل من القدرة التنافسية وسرعة الاستجابة.
في Pyramid Analytics، نسعى دائمًا لإيجاد حلول مبتكرة للتحديات الكبرى التي يواجهها عملاؤنا. مع ظهور النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) والذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI)، رأينا فرصة لتحويل طريقة تفاعل مستخدمي الأعمال مع البيانات.
.
لهذا السبب طوّرنا حل Generative Business Intelligence (GenBI)): وهو حل ثوري مدعوم بالذكاء الاصطناعي يتيح للمستخدمين غير التقنيين التعبير عن احتياجاتهم التحليلية بكلماتهم الخاصة والحصول على رؤى وبيانات مرئية لطلبات معقدة خلال ثوانٍ معدودة.
بعد جلسات استكشافٍ أولية مع فرق IBM Sales و IBM Build Lab، قررنا دمج ™IBM watsonx.a في مجموعتنا التقنية. نظمت شركة IBM ورشة عمل استمرت يومًا كاملًا في مكاتبنا لمساعدة فريقنا على فهم المنتج بشكل أعمق. وأسهمت الورشة في تعزيز التعاون بين فرقنا وواصلنا العمل مع خبراء IBM Build Lab خلال المراحل الأولى من مشروعنا.
قدرات ™IBM watsonx على فهم اللغة الطبيعية، سواء كانت مكتوبة أو منطوقة، تُمكّن Pyramid Analytics من تفسير نوايا المستخدم، حتى عندما تُطرح الأسئلة بعبارات غير تقنية أو غامضة.
النتيجة هي أن المستخدمين يحصلون على دعم محلل بيانات خبير متاح على مدار الساعة، يمكنه الإجابة على أكثر الأسئلة تعقيدًا خلال أقل من 30 ثانية.
على الرغم من أننا صممنا GenBI ليكون مسقلًا عن النماذج اللغوية الكبيرة (LLM-agnostic)، إلا أننا اخترنا استخدام watsonx.ai لأسباب متعددة وقوية. من أبرز هذه الأسباب أن watsonx يمكن نشره محليًا أو في سحابة خاصة، مما يتيح بيئة معزولة وآمنة مع ضمان الحفاظ على سرية بيانات المصدرية بشكل كامل.
من خلال تعاوننا مع IBM، بدأنا بالفعل تحقيق نتائج استثنائية لعملائنا. يعمل "GenBI" على زيادة معدلات اعتماد البيانات حتى بين المستخدمين الأقل خبرة تقنية، مما يحقق عائد استثمار أعلى وقيمة أكبر للأعمال. كما يتيح لفِرق البيانات التركيز على مشاريع استراتيجية أكبر بدلاً من الأعمال الروتينية.
نحن نعتبر شركة IBM أحد الجهات الفاعلة الرئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، ولا تزال رحلتنا مع منصة watsonx في بدايتها.
سوف يحدث GenBI ثورة في التحليلات، ويتيح الوصول إلى البيانات للجميع داخل المنظمة، ويوفر رؤى قيمة لجميع أعضائها. وسنواصل استخدام قوة watsonx.ai لتحقيق هذا الهدف.
تمكن Pyramid Analytics (الرابط موجود خارج موقع ®ibm.com) المنظمات من استغلال الإمكانات الكاملة لبياناتها. تتيح منصة ذكاء الأعمال واتخاذ القرارات من Pyramid للمستخدمين تحليل مجموعات البيانات المعقدة بسرعة وسهولة دون الحاجة إلى دعم تقني خارجي. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة، تحوّل الشركة البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ، مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة وقائمة على البيانات يمكن أن تسرع النمو وتعزز الكفاءة.
نبذة عن الكاتب
Avi Perez هو الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا (CTO) والمؤسس المشارك لشركة Pyramid Analytics. بالإضافة إلى قيادة خارطة الطريق التقنية طويلة الأجل للشركة، يشرف Avi على الاستراتيجية العامة للشركة وجميع جوانب جهود الشركة في مجال البحث والتطوير. قبل تأسيس Pyramid Analytics، شارك Avi في تأسيس شركة Urix الأمريكية المتخصصة في علوم المعلومات، وأصبح خبيرًا معترفًا به في أحدث التطورات في مجال التحليلات عبر الإنترنت.
قانوني
حقوق النشر © محفوظة لصالح شركة IBM Corporation لعام 2024. IBM وشعار IBM وwatsonx وwatsonx.ai هي علامات تجارية أو علامات تجارية مسجلة لشركة IBM Corp. في الولايات المتحدة و/أو دول أخرى. يصبح هذا المستند ساريًا بدءًا من تاريخ النشر الأول، ويجوز لشركة IBM تغييره في أي وقت. لا تتوفر بعض العروض في بعض الدول التي تعمل فيها IBM.
الأمثلة المقدمة عن العملاء تهدف إلى توضيح كيفية استخدامهم لمنتجات IBM والنتائج التي قد حققوها. قد تختلف النتائج الفعلية من حيث الأداء أو التكلفة أو التوفير أو غيرها في بيئات تشغيل مختلفة.