يُنتج مستخدمو الإنترنت حوالي 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات يوميًا، ودعا هذا الحجم الكبير من البيانات التي تولد يوميًا إلى جعل عملية اتمتتها أمرًا بالغ الأهمية، وتركزت محاولات العلماء على جعل التعلم الآلي والعمليات الروبوتية وبعض أنظمة الذكاء الاصطناعي مؤتمةً بالكامل، مؤديةً بدورها جميع المهام المُعقدة التي يَقوم بها علماء البيانات في بناء وتشغيل النماذج الاصطناعية الذكية.^[1]

أهم الأدوار التي تلعبها عمليات الأتمتة

تُلخِص النقاط التالية أهم الأدوار الحالية التي تَلعبُها الأتمتة، والتي أحدثت ثورة في مجال علم البيانات والتعلم الآلي:

التعلم الآلي المؤتمَت (Automated-ML)

يُعرّف التعلم الآلي المؤتمَت على أنه مجموعة من الأدوات والمكتبات، والذي أصبح جزءًا لا يتجزأ من أي مشروع لعلم البيانات في أي شركة لتحقيق أفضل النتائج الممكنة من مجموعة معينة من البيانات، حيث تَعمل الأتمتة على إكمال المعلومات المكررة بشكل أكثر فعالية وأكثر دقة وسرعة، ويَتِم الآن في وقتنا الحالي أتمتة عدد كبير جدًا من المشاريع المتعلقة بالتعلم الآلي.^[2]

أتمتة العمليات الروبوتية (Robotic Process Automation)

تُعَد عملية أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) من أكثر المجالات إثارة للاهتمام فيما يَخُص تطور عمليات الأتمتة بشكل خاص، حيث يَتِم استخدام (RPA) للقيام بالعديد من المهام البسيطة منها والمعقدة لتلبية المتطلبات العملية التي يتم إجراؤها.^[2]

إنَّ الروبوتات المؤتمتة ليست بالذكاء الكافي الذي تتخيله الآن، إلا في حالة الدمج بين الأتمتة، والذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي (ML)، والتعلم العميق (DL)، وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للزيادة من قدرات عمليات الأتمتة وبناء أنظمة روبوتات قوية قادرة على العمل مثل البشر وإحداث ثورة في عملية الأتمتة، حيث سَيزيد ذلك من سرعة المعالجة والإنتاجية والكفاءة.^[2]

أتمتة تحليل البيانات Data Analytics Automation))

تَتِم هذه العملية باستخدام التقنيات المستندة إلى التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI)، مما يَسمَح بتحليل البيانات وتسريع عملية اتخاذ القرار،^[1] وفيما يلي قائمة بأهم التطورات في مجال الأتمتة والتي لعبَ فيها الذكاء :الاصصطناعي الدور الأكبر ^[2]

• تنقية البيانات (data cleansing): عملية إعداد البيانات وتحضيرها لتكون خالية من الأخطاء والتكرار، ويتم ذلك عن طريق استخدام أدوات تنقية ((cleansing tools مبتكرة لتحل هذه المشكلة بشكل جزئي.
• تمثيل البيانات (data visualization): ويتم ذلك من خلال إنشاء الرسوم البيانية والمخططات وغيرها من المكونات المرئية الأخرى للقيام بهذه العملية أيضًا بشكل جزئي، أي أنَّ الذكاء البشري مطلوب أيضًا.
• بناء النماذج (model building): من أهم العمليات التي من الممكن أن تكون مؤتمتة بالكامل، ويتم ذلك عبر استخدام أيًا من أدوات أتمتة التعلم الآلي (AutoML tools).
• المراقبة المستمرة (Continuous monitoring): تُستخدم العديد من أدوات الأتمتة للحفاظ على دقة المخرجات والقيام بعمليات التحسين المستمر، وتَكون هذه الأدوات مؤتمتة بالكامل لتعمل جنبًا إلى جنب مع التدخل البشري عند الضرورة.

لماذا تَحتاج إلى أتمتة عمليات تحليل البيانات؟

إنَّ أتمتة تحليل البيانات Data Analytics Automation)) تَمتلك العديد من المزايا التي حَققت للعديد من المؤسسات المُستخدمة لها فوائد تجارية عديدة،^[1] إليكَ أبرزها:

• تحسين اتِخاذ القرارات المُربحة، ممَّا أدى إلى المنافسة القوية بين العديد من الشركات والمؤسسات حول من يُقدِّم أفضل الخدمات بأفضل الطرق.
• تقليل التكاليف، بِسبب تقليل تكلفة الاستثمار في بناء قُدرات الذكاء الاصطناعي الداخلية والحفاظ عليها.
• تحسين عمليات الإنتاج مع تقليل كلاً من الوقت والجهد.

الأتمتة وعلماء البيانات: نظرة إلى المستقبل

على الرغم من أهمية الأتمتة وانتشارها حاليًا بشكل واسع في أداء العديد من المهام، إلا أنها لا تلغي الدور الكبير الذي يَلعبه علماء البيانات الموهوبون، بل على العكس تمامًا، فقد وُجِدَت الأتمتة لتسريع العديد من العمليات وتسهيلها على عالِم البيانات، فمن الممكن أن يُصبَّ تركيزهم بشكل أكبر على وظائف أكثر ابتكارًا، وتسهيل المهام الروتينية التي يقومون بها.^[2]