ما هو عائد الاستثمار من البيانات الاصطناعية؟

مع مناقشة المزيد من الشركات لفوائد وتحديات إدارة البيانات، أصبحت حلول البيانات الاصطناعية موضوعًا أكثر تكرارًا. بعد كل شيء، تبدو البيانات المولدة بشكل مصطنع دون معلومات تعريف شخصية (PII) بمثابة حل لمشاكل البيانات الحقيقية مثل مخاوف الخصوصية. ولكن ما هو العائد على الاستثمار في البيانات الاصطناعية؟ هل من الجيد الاستثمار في البيانات الاصطناعية؟

من المفهوم أنه لا يوجد رقم محدد لعائد الاستثمار في توليد البيانات الاصطناعية، حيث إنها لا تزال تقنية ناشئة ذات حالات استخدام مختلفة عبر الصناعات. ومع ذلك، فإن الفوائد المحتملة التي تجلبها البيانات الاصطناعية هائلة من حيث دورات الابتكار الأسرع وتوفير التكاليف وقابلية التوسع.

العالمي سوق توليد البيانات الاصطناعية ومن المتوقع أن ينمو من 351.2 مليون دولار في عام 2023 إلى 2.3 مليار دولار بحلول عام 2030 بمعدل نمو سنوي مركب يتراوح بين 30-35%. ووفقًا لشركة جارتنر، ما يقرب من 60٪ من البيانات سيتم إنشاء البيانات المستخدمة في مشاريع التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتحليلات بشكل صناعي بحلول عام 2024. وفيما يتعلق بحالات الاستخدام، تعمل فرق بيانات Nvidia حاليًا يستخدمون البيانات الاصطناعية لملء فجوات البيانات أثناء التطوير و تجريب البنية التحتية للمركبات ذاتية القيادة.

تابع القراءة لاكتشاف التكاليف المرتبطة بالبيانات الاصطناعية، وكيفية قياس نجاحها، وجدوى عملها. سنناقش أيضًا المدخرات ومصادر الإيرادات الإضافية التي يمكنك تحقيقها باستخدام البيانات الاصطناعية.

تكلفة حماية البيانات الحساسة

يمكن للشركات التي تفكر في استخدام البيانات الاصطناعية لإخفاء هوية البيانات أن تتوقع عائدًا على الاستثمار عبر بعدين. البعد الأول سهل القياس، وينطوي على فوائد ملموسة مثل زيادة الإيرادات أو انخفاض التكاليف الناتجة عن تعزيز قدرتهم على استخدام البيانات. أما البعد الثاني فهو أكثر صعوبة في القياس الكمي ولكنه يظل بالغ الأهمية، بما في ذلك تخفيف المخاطر والتكاليف المرتبطة بعدم كفاية حماية البيانات.

إن البيانات الحقيقية تنطوي على مخاطر لا تتعرض لها البيانات الاصطناعية ــ المسؤولية الساحقة عن حماية الخصوصية والخوف الدائم من الخروقات. ولهذا السبب تستثمر الشركات الكثير في الأمن السيبراني. والواقع أن جارتنر تتوقع أن يتزايد عدد الهجمات السيبرانية العالمية في المستقبل. الإنفاق على الأمن وإدارة المخاطر سيرتفع بنسبة 14% إن حماية البيانات في العالم الحقيقي مشكلة متعددة الطبقات: فمن ناحية، لابد من تأمين البيانات الحساسة وإخفائها أو إخفائها عن الجهات الخبيثة؛ ومن ناحية أخرى، لابد من أن تكون متاحة للأفراد الذين تم فحصهم والذين يحتاجون إلى العمل بها. كما أن الحفاظ على العديد من آليات حماية البيانات، والالتزام باللوائح، واستشارة الخبراء أمر مكلف. وهذه هي التكاليف التي نتحدث عنها:

• اكتشاف البيانات وتصنيفهاتحتاج الشركات إلى تحديد وتصنيف البيانات الحساسة عبر أنظمتها وتطبيقاتها وقواعد بياناتها. وكلما كانت الشركة أكبر، كلما زادت تكلفة هذه العملية.
• التدابير الأمنيةوتشمل هذه التشفير، وإخفاء البيانات، وضوابط الوصول (الوصول القائم على الأدوار، والمصادقة متعددة العوامل، وما إلى ذلك)، و إخفاء هوية البيانات. تتطلب هذه الأساليب الاستثمار في البرامج والأجهزة والصيانة المستمرة.
• سياسات إدارة البياناتيجب عليك الاستثمار في تطوير وتنفيذ سياسات وإجراءات حوكمة البيانات لضمان الامتثال للوائح خصوصية البيانات. ويشمل هذا أيضًا نفقات الاستشارات القانونية والتدقيق.
• الامتثال للبياناتيجب على الشركات العاملة في الصناعات الخاضعة للتنظيم (الرعاية الصحية، والتمويل، وما إلى ذلك) الامتثال للوائح خصوصية البيانات المختلفة، مثل HIPAA أو GDPR أو PCI DSS. يمكن أن تكون جهود الامتثال، بما في ذلك عمليات التدقيق والتقييمات وإعداد التقارير، مكلفة.
• الاستجابة للحوادث وتكاليف تخفيف المخاطر. في حالة حدوث خرق للبيانات، قد تواجه المؤسسات تكاليف كبيرة تتعلق بالتحقيق والإخطار والمعالجة والرسوم القانونية أو الغرامات المحتملة.
• تدريب الموظفينيتضمن ذلك توظيف مهندسي البيانات وتدريب أعضاء الفريق الآخرين على التعامل مع البيانات الحساسة. ستحتاج أيضًا إلى توفير برامج تدريبية مستمرة وحملات توعية ودعم لموظفيك. وقد ينتهي بهم الأمر إلى المعاناة من التصيد الاحتيالي أو هجمات الهندسة الاجتماعية الأخرى.

بالطبع، يتعين على الشركات حماية البيانات الحساسة بأي ثمن. ولكن مع البيانات الاصطناعية، تكون التكاليف أقل بكثير. 

التكاليف المرتبطة بالبيانات الاصطناعية

مثل أي تكنولوجيا، تتطلب البيانات الاصطناعية الاستثمار. سيتم إنفاق معظم ميزانية البيانات الاصطناعية لمؤسستك على ما يلي:

• أدوات البرمجياتستحتاج في المقام الأول إلى الاستثمار في أدوات أو منصات برمجية لتوليد البيانات الاصطناعية. واعتمادًا على تعقيد مهمة توليد البيانات، يمكن أن تتراوح هذه الأدوات من مكتبات برمجية بسيطة إلى منصات متقدمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي (مثل Syntho).
• موارد الحوسبة. يتضمن ذلك سعر مثيلات الحوسبة السحابية أو الأجهزة المخصصة لإنشاء البيانات الاصطناعية ومعالجتها.
• التحقق من الصحة والاختبار. النفقات المرتبطة بالتحقق من صحة واختبار جودة وفعالية البيانات الاصطناعية للتأكد من أنها تعكس بدقة توزيع البيانات في العالم الحقيقي.
• البنية التحتية والصيانة. هذه هي التكاليف المستمرة التي تشمل تراخيص البرامج، وصيانة الخادم، وتحديثات خوارزميات تجميع البيانات.
• تكاليف الدمج. النفقات المرتبطة بدمج البيانات الاصطناعية في خطوط أنابيب البيانات الحالية أو التطبيقات أو سير عمل التعلم الآلي. وقد يشمل ذلك تعديل الأنظمة الحالية أو تطوير واجهات جديدة أو إعادة تدريب النماذج للعمل مع البيانات الاصطناعية.

في حين أن هذا قد يبدو كاستثمار كبير، إلا أن إنشاء البيانات الاصطناعية أرخص في الواقع من الحلول البديلة. وهذه مجرد واحدة من الفوائد.

• تقليل التكاليفلا يتطلب إنشاء البيانات الكثير من الوقت أو مهارات خاصة مقارنة بجمع البيانات الحقيقية ووضع العلامات عليها، لذا ربما لن تحتاج إلى مهندس بيانات.
• موفر للوقت. يعد إنشاء البيانات الاصطناعية أو إخفاء هويتها أمرًا سريعًا لأنها لا تخضع لقيود العالم الحقيقي. على سبيل المثال، لا يتعين عليك الانتظار لمدة خمسة أشهر حتى يقوم مهندس البيانات المشغول دائمًا بإخفاء هوية البيانات أو الانتظار عدة أسابيع حتى تلتقط الكاميرا 10,000 سيارة.
• التوسعةيمكن توسيع نطاق إنشاء البيانات الاصطناعية بسهولة لإنشاء مجموعات بيانات كبيرة لتدريب نماذج التعلم الآلي، مما يتيح تطوير النماذج ونشرها بشكل أسرع.
• تنوع البياناتيمكن أن تساعد البيانات الاصطناعية في حل المشكلات المتعلقة بندرة البيانات وعدم التوازن من خلال إنشاء مجموعات بيانات متنوعة تمثل السكان في العالم الحقيقي بشكل أفضل. كما يمكن أن يؤدي استخدام البيانات الاصطناعية إلى تقليل خطر التحيز أو الخطأ في البيانات الحقيقية.
• الحفاظ على جودة البيانات. تستوفي البيانات التي تم إنشاؤها القواعد والمواصفات المحددة مسبقًا، لذا تكون جودتها عالية باستمرار عبر مجموعات البيانات. لا يوجد أي تناقضات أو أخطاء أو قيم مفقودة، مما يعني أيضًا عدم الحاجة إلى تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا.

نظرًا لأن المؤسسات تواجه التحدي المتمثل في إدارة بحيرات البيانات الكبيرة والوصول إليها بكفاءة (خاصة للتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات)، فإن البيانات الاصطناعية توفر وصولاً سريعًا إلى المعلومات الضرورية دون الحاجة إلى مجموعات بيانات منفصلة أو مُنظفة مسبقًا أو مجهولة المصدر.

تسمح البيانات الاصطناعية للشركات بتحديد البيانات وإنشاءها بسرعة بناءً على حالات استخدام محددة، مما يقلل من نفقات تخزين البيانات ويوفر المرونة. بالإضافة إلى ذلك، توفر منصات البيانات الاصطناعية مزايا مثل الوصول إلى البيانات المطلوبة، والتوليف السريع، والمشاركة السهلة بين الفرق، مما يقلل من مهام المعالجة المسبقة التي تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة.

ومع ذلك، لا يمكن للبيانات الاصطناعية أن تقلل النفقات فحسب، بل تفتح أيضًا فرصًا جديدة لاستخدام البيانات.

استخدام البيانات الاصطناعية لإنشاء مصادر إيرادات جديدة

لدى الشركات العديد من الفرص للاستفادة من الطلب المتزايد على البيانات الاصطناعية:

• خدمات تسييل البياناتتستطيع الشركات التي تبيع البيانات استخدام توليد البيانات الاصطناعية لتضخيم عروضها. ويمكن توليد البيانات الاصطناعية بنفس الأنماط والتبعيات مثل البيانات الحقيقية، والأهم من ذلك أنها لا تحتوي على أي معلومات تعريف شخصية. وهذا يسمح بمشاركة البيانات الاصطناعية أو بيعها دون قيود أو لوائح صارمة. كما يحل مشكلة جمع البيانات الحقيقية ذات الصلة وعالية الجودة، والتي غالبًا ما تكون نادرة، والتي تتطلب عمالة مكثفة.
• تطبيقات خاصة بالصناعة. يمكن للشركات التي تنتج بيانات اصطناعية بيعها للشركات الناشئة التي تعمل في مجالات شديدة التنظيم مثل الرعاية الصحية أو التمويل أو السيارات، حيث يكون الحصول على بيانات حقيقية مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً.
• شراكات البحث والتطوير. يمكن للشركات الشراكة مع المؤسسات الأكاديمية والمنظمات البحثية والشركات القائمة لإجراء مشاريع البحث والتطوير باستخدام البيانات الاصطناعية.
• خدمات الاستشارات والتدريبيمكن للشركات تقديم خدمات استشارية وتدريبية لمساعدة المؤسسات الأخرى على فهم فوائد وتطبيقات البيانات الاصطناعية. ويمكن أن يشمل ذلك تقديم إرشادات حول استراتيجيات البيانات وأفضل الممارسات لتوليد البيانات الاصطناعية وورش العمل التدريبية لعلماء البيانات والمهندسين.
• سوق للبيانات الاصطناعية. يمكن للشركات إنشاء أسواق أو منصات عبر الإنترنت حيث يمكن للمستخدمين معاينة مجموعات البيانات الاصطناعية أو شرائها أو بيعها أو تبادلها. ومن خلال تسهيل المعاملات بين مزودي البيانات والمستهلكين، يمكن للشركات الناشئة الحصول على بعض الإيرادات من بيع البيانات الاصطناعية.
• كتالوج البيانات مع عينة من البيانات الاصطناعية. يمكن للمؤسسات إعداد بيئات معاينة بيانات آمنة ويمكن التحكم فيها من خلال إنشاء بيئات اختبار معزولة تتيح إجراء عمليات بحث شاملة عن البيانات والوصول السريع إلى مجموعات البيانات ذات الصلة.

إن استخدام البيانات الاصطناعية لتحقيق الدخل يفتح فرصًا جديدة للتسويق التجاري، أو جمع رؤى البيانات، أو تقديم منتجات تعتمد على البيانات والتي قد يكون من الصعب تحقيقها باستخدام البيانات الحقيقية.

كيفية حساب عائد الاستثمار للبيانات الاصطناعية

لقد قمنا بفحص النفقات المتعلقة بالبيانات الاصطناعية والإيرادات التي يمكن أن تولدها. وأخيرًا، لدينا معلومات كافية لمناقشة العائد على الاستثمار.

قد يختلف العائد على الاستثمار للبيانات الاصطناعية حسب حالة الاستخدام والصناعة. ولكن بشكل عام، يشير العائد الإيجابي على الاستثمار إلى أن الفوائد تفوق التكاليف، مما يعني أن استخدام البيانات الاصطناعية يعد استثمارًا مربحًا. من ناحية أخرى، يشير العائد السلبي على الاستثمار إلى أن التكاليف تفوق الفوائد، مما يعني أن استخدام البيانات الاصطناعية في شكلها الحالي قد لا يكون فعالاً من حيث التكلفة.

إليك ما يجب عليك فعله لحساب عائد الاستثمار للبيانات الاصطناعية لشركتك:

1. تحديد الفوائد

ابدأ بالجزء السهل: ما هي الفوائد التي تعود على عملك من البيانات الاصطناعية في حالتك الخاصة؟ تشمل الاحتمالات تقليل النفقات وتوفير الوقت وتحسين حماية البيانات وقابلية التوسع وتقليل المخاطر وتحسين الأداء.

2. قياس هذه الفوائد

قد يكون هذا صعبًا: قم بتعيين قيمة نقدية أو مقاييس كمية أخرى للفوائد التي حددتها. على سبيل المثال، قم بتقدير وفورات التكلفة الناتجة عن استخدام البيانات الاصطناعية مقارنة بالبيانات الحقيقية أو احسب قيمة تحسين أداء النموذج من حيث زيادة الإيرادات أو مكاسب الكفاءة. 

بالإضافة إلى ذلك، ضع في الاعتبار التأثير التحويلي على سير عمل علماء البيانات. في الوقت الحاضر، قد يستغرق التعامل مع العمليات التي تستغرق وقتًا طويلاً لإخفاء هوية البيانات أو إلغاء تحديد هويتها من أربعة إلى ستة أشهر. وحتى بعد هذا المسعى، عادةً ما يصل علماء البيانات إلى مجموعة فرعية فقط من مجموعة البيانات الأصلية، مما يحد من رؤاهم. ومع ذلك، مع إنشاء الذكاء الاصطناعي، يتم تحويل مجموعة البيانات بأكملها إلى مجموعات بيانات اصطناعية، مما يتيح تحليلًا ورؤى أكثر شمولاً لتطوير نموذج قوي للذكاء الاصطناعي.

3. تقييم التكاليف

احسب النفقات المرتبطة بإنشاء وتنفيذ البيانات الاصطناعية. وقد يشمل ذلك نفقات الأدوات البرمجية وموارد الحوسبة والخبرة والتكاليف الأخرى ذات الصلة التي يتم تكبدها أثناء عملية إنشاء البيانات الاصطناعية.

4. احسب

لحساب عائد الاستثمار، يجب عليك أولاً حساب صافي الفوائد:

إجمالي الفوائد – إجمالي التكاليف = صافي الفوائد

ثم استخدم المعادلة التالية:

(صافي الفوائد ÷ التكاليف) × 100 = عائد الاستثمار

على الرغم من قيامك بحساب عائد الاستثمار للبيانات الاصطناعية لشركتك، ضع في اعتبارك أن هذه قيمة أولية ويجب عليك مراعاة العوامل التي تمت مناقشتها في القسم التالي.

ما الذي يمكن أن يؤثر على عائد الاستثمار للبيانات الاصطناعية؟

أولاً، يجب أن تكون واقعياً في تقديراتك للفوائد والتكاليف. يمكن أن تؤدي المبالغة في تقدير الفوائد أو التقليل من تقدير التكاليف إلى حسابات غير دقيقة لعائد الاستثمار.

من المهم أيضًا مراعاة الإطار الزمني الذي تقيس فيه عائد الاستثمار. قد يكون لبعض الفوائد، مثل تحسين أداء النموذج، آثار طويلة المدى ينبغي أخذها في الاعتبار.

عند الحديث عن التأثير طويل المدى، نوصي بمراقبة أداء وتأثير البيانات الاصطناعية بمرور الوقت وتعديل حساباتك حسب الحاجة. لا يتم حساب عائد الاستثمار لمرة واحدة ولكن يجب مراجعته من حين لآخر لمراعاة التغيرات في البيئة والظروف المتطورة.

أخيرًا، عند تقييم عائد الاستثمار للبيانات الاصطناعية، يجب عليك أيضًا مراعاة القيود والتحديات المحتملة. على سبيل المثال، جودة البيانات الاصطناعية أمر بالغ الأهمية، نظرًا لأن البيانات الاصطناعية التي تم إنشاؤها بشكل سيئ قد لا تعكس بدقة سيناريوهات العالم الحقيقي وقد تؤدي إلى أداء نموذجي دون المستوى الأمثل.

المصنعين

من المهم أن تفهم خصوصيات وعموميات عائد الاستثمار للبيانات الاصطناعية، حتى تتمكن من تحديد ما إذا كان الاستثمار فيها هو الخيار الصحيح لشركتك. إن فهم فوائد استخدام البيانات الاصطناعية لشركتك وفرص تحقيق الدخل من البيانات هو المفتاح لحساب عائد الاستثمار المحتمل.

في Syntho، نحن نؤمن إيمانًا راسخًا بأن البيانات الاصطناعية ستعمل على تحسين الوصول إلى البيانات للتحليلات، وتبسيط مشاركة البيانات، وتسريع الابتكار بشكل عام. بالنسبة لنا، ليس هناك شك في ذلك: البيانات الاصطناعية هي استثمار سليم ونحن نشجعك على القيام به.

حول سينثو

سينثو يوفر منصة ذكية لتوليد البيانات الاصطناعية، والاستفادة من نماذج البيانات الاصطناعية المتعددة وطرق الإنشاء، وتمكين المؤسسات من تحويل البيانات بذكاء إلى ميزة تنافسية. تحاكي بياناتنا الاصطناعية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي الأنماط الإحصائية للبيانات الأصلية، مما يضمن الدقة والخصوصية والسرعة، وفقًا لتقييم خبراء خارجيين مثل SAS. بفضل ميزات إلغاء الهوية الذكية والخرائط المتسقة، تتم حماية المعلومات الحساسة مع الحفاظ على التكامل المرجعي. تتيح منصتنا إنشاء بيانات الاختبار وإدارتها والتحكم فيها للبيئات غير الإنتاجية، وذلك باستخدام أساليب إنشاء البيانات الاصطناعية القائمة على القواعد للسيناريوهات المستهدفة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدمين إنشاء بيانات تركيبية برمجيًا والحصول على بيانات اختبار واقعية لتطوير سيناريوهات الاختبار والتطوير الشاملة بسهولة.  

هل تريد معرفة المزيد من التطبيقات العملية للبيانات الاصطناعية؟ لا تتردد في جدولة العرض!