هل نحتاج إلى معمارية جديدة لقواعد البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي؟

نحن ننتج البيانات ونعالجها ونستهلكها بمعدلات غير مسبوقة، لكن البنى المعمارية التي تعتمد عليها هذه البيانات أصبحت أكثر تعقيدًا وتشتتًا من أي وقت مضى.

يشمل المشهد الحديث للبيانات قواعد البيانات العلائقية، وقواعد البيانات الوثائقية، وقواعد المفتاح والقيمة، وقواعد البيانات الرسومية، وقواعد السلاسل الزمنية، ومحركات البحث، وقواعد البيانات المتجهية.

كل نوع من هذه الأنظمة صُمم لمعالجة احتياج محدد بكفاءة، لكن عددًا قليلًا جدًا من المؤسسات يستطيع تلبية جميع متطلباته من خلال منصة واحدة فقط.

ونتيجة لذلك، أصبحت البيئات الحديثة تعتمد على مجموعة من الأنظمة المتخصصة المترابطة عبر طبقات تكامل معقدة. ورغم أن هذا النهج يوفر مرونة كبيرة، فإنه قد يؤدي أيضًا إلى تكرار البيانات، وتفاوت مستويات الحوكمة، وزيادة الأعباء التشغيلية، وظهور صوامع بيانات جديدة بدلًا من التخلص منها.

وفي الوقت نفسه، تفرض عدة تحولات تقنية ضغطًا متزايدًا على المعماريات الحالية.

فالذكاء الاصطناعي التوليدي يحتاج إلى كميات ضخمة من البيانات الموثوقة، والسياقية، والمحدثة باستمرار. كما تتطلب التحليلات الفورية عمليات إدخال ومعالجة بزمن استجابة منخفض للغاية. كذلك تنمو البيانات غير المهيكلة ومتعددة الوسائط بوتيرة أسرع من قدرة كثير من نماذج إدارة البيانات التقليدية على استيعابها.

إضافة إلى ذلك، قد تفرض نماذج الحوسبة الناشئة، بما فيها الحوسبة الكمية والهجينة، متطلبات جديدة كليًا على طرق تمثيل البيانات ونقلها ومعالجتها.

لهذا لم تعد المشكلة مقتصرة على سعة التخزين أو سرعة تنفيذ الاستعلامات.

في كثير من المؤسسات، يبدأ الاشكال الحقيقي المتمثل في الاختناق قبل أن تصبح البيانات قابلة للاستخدام أو قادرة على إنتاج قيمة فعلية.

فالبيانات تحتاج إلى الاكتشاف، والتحقق، والتنظيف، والتصنيف، والإثراء، والتأمين، والحوكمة، ثم تحويلها إلى صيغة يمكن للتطبيقات ونماذج الذكاء الاصطناعي الاعتماد عليها بثقة.

وغالبًا ما تكون خطوط المعالجة المسبقة هذه مكلفة، وبطيئة، ومتكررة عبر منصات متعددة، كما يصعب إخضاعها لحوكمة موحدة.

وهنا يبرز السؤال؟

هل يجب أن يصبح ذكاء البيانات جزءًا أصيلًا من قاعدة البيانات بدلًا من أن يكون طبقة خارجية تُضاف إليها لاحقًا؟

قد تتمكن معمارية بيانات من الجيل القادم من:

• تصنيف البيانات الواردة وإثرائها تلقائيًا.
• التكيف مع البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة والمتجهية.
• إدارة السياق، ونَسَب البيانات، والجودة، والحوكمة بصورة مدمجة.
• دعم الأحمال التشغيلية والتحليلية والرسومية والبحثية وأحمال الذكاء الاصطناعي ضمن إطار موحد.
• تقريب المعالجة من مكان تخزين البيانات لتقليل الحركة غير الضرورية والتكرار.
• توفير واجهات مرنة لبيئات الحوسبة التقليدية والمسرّعة والكمية.

ولا يعني ذلك بالضرورة إنشاء قاعدة بيانات ضخمة واحدة تتولى جميع الأحمال.

قد يكون الاتجاه الأفضل هو بناء طبقة موحدة للذكاء والحوكمة والتشغيل البيني، تعمل فوق مجموعة من محركات البيانات المتخصصة وتربط بينها بصورة أكثر تكاملًا.

فالهدف لم يعد مجرد تخزين المزيد من البيانات.

الهدف الحقيقي هو جعل البيانات مفهومة، وموثوقة، وآمنة، وجاهزة للاستخدام الفوري.

وهنا يبقى السؤال مفتوحًا:

هل تكفي التحديثات التدريجية على قواعد البيانات العلائقية، وقواعد NoSQL، data lakes والمستودعات الحديثة، وقواعد البيانات المتجهية؟

أم أن الأنظمة المعتمدة بكثافة على الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى معمارية جديدة لقواعد البيانات، تُصمم من الأساس حول السياق، والأتمتة، والحوكمة، والذكاء الآلي؟