Data Dialogues (إصدار الشرق الأوسط) - ما بعد Lakehouse

استثمرت مؤسسات كثيرة الملايين في منصات Lakehouse الحديثة للبيانات، لكن ذلك لا يكفي لعصر الذكاء الاصطناعي الوكيلي. كما يواجه 68 في المئة من قادة القطاع العام صعوبة في تحسين أداء أعباء عمل الذكاء الاصطناعي. في هذه الحلقة من Data Dialogues (إصدار الشرق الأوسط)، يشرح حازم أبو نعمة، خبير البيانات والذكاء الاصطناعي في Denodo، لماذا لا تكفي منصة Lakehouse وحدها لتشغيل الذكاء الاصطناعي الوكيلي. فالذكاء الاصطناعي الوكيلي يحتاج إلى جسر نحو الأنظمة التشغيلية الحية، بينما لا تزال بنى كثيرة تعتمد على مجموعات ثابتة من البيانات التاريخية، ونقل كل البيانات إلى مكان واحد يخلق عنق زجاجة. الحل ليس استبدال Lakehouse، بل استكمالها بإدارة البيانات المنطقية. تعمل Lakehouse بمثابة ذاكرة عميقة لتدريب النماذج، بينما تعمل الطبقة المنطقية بمثابة جهاز عصبي يربط الذكاء الاصطناعي مباشرة بقواعد البيانات الحية ومنصات SaaS. ويجمع نهج Denodo الهجين بين قوة التخزين المركزي ومرونة الوصول الافتراضي في الوقت الفعلي. في هذا الفيديو ستتعرّف على: لماذا تقصّر منصات Lakehouse الحديثة عن تلبية احتياجات الذكاء الاصطناعي الوكيلي كيف تعمل الطبقة المنطقية للبيانات «جهازًا عصبيًا» إلى جانب «الذاكرة العميقة» في Lakehouse كيف يحسّن النهج الهجين التكلفة والأداء ويسرّع العائد على الاستثمار هل بنيتك المعمارية للبيانات ممكّنة للذكاء الاصطناعي أم عنق زجاجة؟ مصدر نسبة 68 في المئة: Denodo، تقرير The AI Trust Gap in the Public Sector: https://okt.to/8mQnOk 👉 اكتشف كيف تعمل Denodo إلى جانب Lakehouse لديك لتقديم بيانات حية وخاضعة للحوكمة إلى الذكاء الاصطناعي: https://okt.to/AnDU91 ⏱️ الفصول 0:00 لماذا لا تكفي Lakehouse للذكاء الاصطناعي الوكيلي 0:33 عنق الزجاجة: البيانات الثابتة مقابل الأنظمة التشغيلية الحية 0:47 الاستكمال لا الاستبدال: الذاكرة العميقة والجهاز العصبي 1:10 نهج Denodo الهجين: التخزين المركزي والوصول في الوقت الفعلي 1:23 ثلاث فوائد: التكلفة والأداء وسرعة العائد 1:56 ما بعد Lakehouse: عنق زجاجة أم عامل تمكين؟ #DataDialogues #الذكاء_الاصطناعي_الوكيلي #Lakehouse #إدارة_البيانات_المنطقية #AIDataLayer #بنية_البيانات #القطاع_العام #DataforALL