“في رأيي، بحيرة البيانات تشبه قاعدة بيانات SQL. نحن نضع كل شيء فيه، أليس كذلك؟ ويقول ويليام آدامز، الرئيس التنفيذي لخدمات MSP ACS، إن CrushBank هو الغلاف الذي يجعل من الممكن اكتشافه بالنسبة لنا.
في وقت سابق من هذا العام، وضع William Adams مخططًا مكونًا من 2000 صفحة للمحطة الجنوبية الشهيرة في بوسطن في بحيرة بيانات أنشأها Crushbank لحساب الأوعية الكهربائية لأحد العملاء.
وقال آدامز، الرئيس التنفيذي لشركة MSP ACS Services ومقرها بوسطن، إنه بعد استيعاب وقراءة آلاف الصفحات من الرسوم البيانية والبيانات غير المنظمة في دقائق، قدمت بحيرة البيانات إجابة كانت تستغرق في السابق ثلاثة أيام من البشر للمشي على أرضيات مبنى كلاسيكي جديد عمره 125 عامًا.
“إنهم يتجولون باستخدام جهاز النقر كما لو كنت تلعب الجولف ويدورون حول المبنى به، ويقومون بالعد، حسنًا، واحد، اثنان، ثلاثة، أربعة، خمسة، ستة، سبعة ثم يعودون في النهاية ويقولون، “حسنًا، 3000.”
وفقا للخطة كان 3001.
قال آدامز عن المحادثة مع المقاول: “كان الرجل يقول: انظر كم كنا قريبين”. “أنا أقول، لقد فهمت الأمر. لكن هذه دقيقة واحدة. يستغرق الأمر من موظفيك ثلاثة أيام.” نقوم بمسحه ضوئيًا ونضعه في بحيرة البيانات، ثم نبحث فيه من خلال CrushBank ونضع الرمز ونقول، “اعثر على هذا”.
قال ديفيد تان، المدير التنفيذي للتكنولوجيا في CrushBank، إنه عندما يتعلق الأمر بإرجاع القيمة من الذكاء الاصطناعي في الشركات الصغيرة والمتوسطة والأسواق المتوسطة، فإن التحدي الذي يواجهه معظم المستخدمين هو التعامل مع البيانات الموجودة لديهم، وتطبيعها، وتطبيق الأذونات الصحيحة، وإدخالها في بحيرة البيانات وإتاحتها بتنسيق منطقي.
وقال: “لقد وصلنا إلى النقطة التي إذا أراد الناس جلب وكلاءهم الخاصين، وإحضار نماذجهم الخاصة، فيمكنهم فعل ذلك بالتأكيد”. “إذا أراد شخص ما الذهاب إلى HuggingFace والعثور على ماجستير في القانون يركز على العلماء وربطه ببياناته، فيمكننا إضافته مباشرة إلى مثيله (بحيث) يكون لدى LLM حق الوصول إلى هذه البيانات. وبشكل أساسي، الطريقة التي تعمل بها هي أنه عندما تطرح سؤالاً، نقوم باسترجاعه، ونجد المستند، ونضع المستند، أو الأجزاء، مع هذا السؤال في نافذة السياق الخاصة بـ LLM، ويقوم بإنشاء إجابات. خلاصة القول: إنها مجرد أتمتة و وتبسيط عملية الوصول إلى تلك البيانات.
وقال تان إن الشركة يمكنها دمج ملفات المؤسسة في تخزين الكائنات السحابية الخاص بشركة IBM – مع مراكز البيانات في المملكة المتحدة والولايات المتحدة وأستراليا – بما في ذلك البيانات الأولية والمستندات وملفات PDF وملفات JSON وملفات HTML وجميع بيانات المؤسسة التي تستخدمها الشركة.
وقال تان: “الشيء الأكثر إثارة للاهتمام الذي تتيحه لنا شركة IBM هو أنه يمكننا استخراج البنية من تلك المستندات غير المنظمة وكذلك إنشاء جدول منظم”. “لنفترض أن لديك مجموعة من الفواتير أو أوامر الشراء؛ سنقوم باستيعابها. سنقوم بتخزينها في وحدة تخزين الكائنات. سنقوم بتخزينها في قاعدة بيانات متجهة، لكننا سنقرأ أيضًا المستندات ونستخرج البنية منها.”
قال براين مولاني، مدير علاقات العملاء لدى CrushBank، إن بحيرة البيانات التي أنشأتها الشركة صُممت خصيصًا لمواجهة التحديات التي تواجهها شركات السوق المتوسطة التي أرادت الشراء في الذكاء الاصطناعي، لكنها كانت تفتقر إلى الفريق الهندسي لبناء الأنظمة اللازمة لتسخير البيانات.
وقال لـ CRN: “لذا فإن ما فعلناه مع شركة IBM هو تطبيع هذا الأمر برمته. لذا فهي في الأساس بيانات غير منظمة ومنظمة ومتجهة معًا، وكلها تم تطبيعها بحيث يمكنك بعد ذلك بناء عوامل حقيقية منها”. “لذلك لدينا قائمة صغيرة جدًا من الوكلاء، وهو أمر رائع قمنا بإنشائه لسوق MSP. لكن القصة الأوسع هي أن البيانات موجودة. وقد تم تطبيع البيانات. والبيانات آمنة.”
بدأ CrushBank في بناء نموذج للتعلم الآلي في عام 2015 باستخدام IBM Watson الذي قام بدمج وفهم علامات النوع والنوع الفرعي في تذاكر تكنولوجيا المعلومات التي تستخدمها أدوات إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات الشائعة مثل ConnectWise وAutoTask وServiceNow. ويمكنه استخدام هذه العلامات للعثور على التذاكر المغلقة المماثلة داخل مكتبة التذاكر الخاصة بـ MSP. بهذه الطريقة، عندما تصل تذكرة جديدة، يقوم النظام بقراءتها وتوجيه تقنية المستوى الأول إلى الدقة السابقة.
وقد استفادت شركة Syoset التي يقع مقرها في نيويورك من العمل المبكر في مجال الذكاء الاصطناعي، والتي قامت بدمج هذه الدروس في توفير عوائد على استثمارات الذكاء الاصطناعي من خلال Data Lake Framework الخاص بها.
وقال مولاني: “إذا حصلت على هذا الإطار، بحيرة البيانات هذه، للشركات متوسطة الحجم، فيمكنك فعلًا القيام بأشياء ممتعة، حيث تقوم ببناء وكلاء وما إلى ذلك”.
قال آدامز، من ACS Services، لـ CRN أن العمل المبكر مع الكهربائيين العاملين في المحطة الجنوبية قد أتى بثماره وأدى إلى مشاركة أكبر داخل شبكة الشركة الأكبر حجمًا. وقال إن بحيرة البيانات وحدها لن تكون ذات قيمة إذا لم يقم CrushBank ببناء طبقة تكامل واستدلال فوقها.
وقال: “في رأيي، بحيرة البيانات تشبه قاعدة بيانات SQL”. “نحن نضع كل شيء فيه، أليس كذلك؟ وCrushbanks هو مغني الراب الذي جعل الأمر قابلاً للاكتشاف بالنسبة لنا.”
