نوئل یوهانا، معاون و تحلیلگر ارشد در فارستر.
نوئل یوهانا، معاون و تحلیلگر ارشد در فارستر.

پایگاه‌داده‌های ترانزلیشنال به اپلیکیشن‌های مدرن هوش مصنوعی قدرت می‌بخشند

تقاضای فزاینده برای داده‌های بی‌درنگ جهت تقویت برنامه‌های هوش مصنوعی، کسب‌وکارها را وادار می‌کند تا معماری‌های داده سنتی خود را بازبینی کنند. سیستم‌های قدیمی معمولاً به پلتفرم‌های جداگانه‌ای برای پردازش تراکنشی و تحلیلی متکی هستند که منجر به ناکارآمدی و تأخیر در کسب بینش می‌شود. پایگاه‌داده‌های ترانزلیشنال (Translytical) به‌عنوان یک راه‌حل حیاتی در حال ظهور هستند که به طور یکپارچه، هم بارهای کاری تراکنشی و هم تحلیلی را در یک پلتفرم واحد و یکپارچه ادغام می‌کنند. این امر به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا از برنامه‌های مدرن مبتنی بر هوش مصنوعی مانند هوش مصنوعی مکالمه‌ای، چت‌بات‌ها برای خدمات مشتری و شخصی‌سازی بی‌درنگ پشتیبانی کنند. داده‌های پیوسته، سازگار و بی‌درنگ از پایگاه‌داده‌های ترانزلیشنال، عملکرد و دقت برنامه‌های هوش مصنوعی را بهبود می‌بخشد.

مزایای ترانزلیشنال فراتر از داده‌های بی‌درنگ است

پذیرش سریع پایگاه‌داده‌های ترانزلیشنال عمدتاً به دلیل توانایی آن‌ها در پشتیبانی از موارد استفاده گسترده‌تر هوش مصنوعی است. با افزایش تلاش سازمان‌ها برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل هوش مصنوعی، نیاز به چنین پلتفرم‌هایی بیشتر خواهد شد. چندین مزیت کلیدی، پایگاه‌داده‌های ترانزلیشنال را برای تأمین انرژی این موارد استفاده پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری می‌سازد:

  • داده‌های بی‌درنگ برای دقت متنی. عامل‌های هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و سیستم‌های تولید افزوده بازیابی‌شده (RAG) به مقادیر زیادی داده نیاز دارند و ارزش آن‌ها زمانی به حداکثر می‌رسد که داده‌ها به‌روز باشند. پایگاه‌داده‌های ترانزلیشنال دسترسی به داده‌های بی‌درنگ را فراهم می‌کنند و اطمینان می‌دهند که سیستم‌های هوش مصنوعی، زمینه (context) به‌روزی را که برای تولید پاسخ‌های دقیق نیاز دارند، دریافت می‌کنند. این امر در برنامه‌هایی مانند چت‌بات‌های خدمات مشتری که به اطلاعات حساب یا سفارش نیاز دارند، و ابزارهای تحلیل مالی که به داده‌های بازار و پرتفوی مشتریان به‌صورت بی‌درنگ احتیاج دارند، حیاتی است.
  • یکپارچه‌سازی بهینه داده‌ها برای هوش مصنوعی. سیستم‌های RAG اغلب نیاز دارند مقادیر زیادی داده متنی را از منابع متعدد استخراج کنند تا دقت محتوا را بهبود بخشند. پایگاه‌داده‌های ترانزلیشنال با ارائه یک پلتفرم یکپارچه که هم داده‌های تراکنشی و هم تحلیلی را ترکیب می‌کند، این فرآیند را ساده می‌سازند. این نمای یکپارچه از داده‌ها به مدل‌های هوش مصنوعی مولد، عامل‌های هوش مصنوعی و LLMها امکان می‌دهد پاسخ‌های دقیق‌تری تولید کنند. علاوه بر این، بسیاری از پایگاه‌داده‌های ترانزلیشنال اکنون قابلیت‌های برداری (vector) را نیز در خود جای داده‌اند که با شناسایی سریع داده‌های مشابه، بازیابی داده‌ها را برای برنامه‌های RAG بهبود می‌بخشد.
  • حکمرانی متمرکز داده برای محافظت از داده‌های حساس. با افزایش نگرانی‌ها در مورد حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی، پایگاه‌داده‌های ترانزلیشنال ویژگی‌های حکمرانی قدرتمندی را ارائه می‌دهند که دسترسی به داده‌ها را کنترل کرده و انطباق با استانداردهای نظارتی را تضمین می‌کنند. این پایگاه‌داده‌ها با تجمیع داده‌های تراکنشی و تحلیلی در یک پلتفرم واحد، سازمان‌ها را قادر می‌سازند تا اقدامات امنیتی سخت‌گیرانه‌ای را برای داده‌ها حفظ کرده، از اطلاعات حساس محافظت کنند و اعتماد را تقویت نمایند.

همین حالا از مزیت ترانزلیشنال بهره‌مند شوید

پایگاه‌داده‌های ترانزلیشنال در حال تغییر نحوه پردازش و تحلیل داده‌ها توسط کسب‌وکارها هستند. در حالی که سازمان‌ها برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل هوش مصنوعی تلاش می‌کنند، این پایگاه‌داده‌ها برای موفقیت حیاتی شده‌اند. برای راهنمایی شرکت‌ها در این چشم‌انداز در حال تحول، فارستر (Forrester) گزارش The Forrester Wave™: Translytical Data Platforms, Q4 2024 را منتشر کرده است که ۱۵ فروشنده برتر در بازار پایگاه‌داده‌های ترانزلیشنال را ارزیابی می‌کند. این تحلیل جامع، ارائه‌دهندگان پیشرو را برجسته می‌کند و بینش‌های ارزشمندی را ارائه می‌دهد که می‌تواند به انتخاب مناسب‌ترین ارائه‌دهنده کمک کند.

اگر سازمان شما هنوز از سیستم‌های جداگانه برای بارهای کاری تراکنشی و تحلیلی استفاده می‌کند، اکنون زمان آن است که به یک پایگاه‌داده ترانزلیشنال مهاجرت کنید. این تغییر با اطمینان از سازگاری، قابلیت اطمینان و دسترسی بی‌درنگ به داده‌های شما، به کاهش مشکلاتی مانند توهم‌زایی (hallucinations) در برنامه‌های هوش مصنوعی کمک خواهد کرد.

برای کسب اطلاعات بیشتر، از طریق یک جلسه پرسش و پاسخ یا راهنمایی، با من زمان رزرو کنید.