شركة Everpure الأمريكية تطلق منصة ذكاء البيانات لدعم جاهزية المؤسسات للذكاء الاصطناعي

أخبار ar.wedoany.com، أطلقت شركة Everpure (المعروفة سابقًا باسم Pure Storage) خلال مؤتمرها السنوي Pure Accelerate منصة ذكاء البيانات، كاشفةً عن حل "الهندسة المعمارية الرئيسية للبيانات". يعتمد هذا الحل على تعزيز المنصة الرائدة لشركة 1Touch التي استحوذت عليها Everpure مؤخرًا، ويهدف إلى مساعدة المؤسسات على التخلص من صوامع البيانات القائمة على التطبيقات، والتحول نحو بنية تحتية للبيانات مُدارة وقادرة على دعم الذكاء الاصطناعي.

يعمل هذا الحل من خلال مسح تطبيقات SaaS وقواعد البيانات والتخزين الكائني أو التخزين في الملفات، بالإضافة إلى الحواسيب المركزية الكبيرة (Mainframes)، لبناء طبقة سياقية شاملة عبر البيئات المختلفة تحتوي على فهرس ورسم بياني دلالي، تسجل موقع البيانات ومحتواها والعلاقات بين السجلات المختلفة. كما يطبق الحل سياسات الحوكمة والأمان والإقامة (Data Residency)، ليُدخل "عرضًا جاهزًا للذكاء الاصطناعي" يحتوي فقط على البيانات ذات الصلة إلى الأنظمة والأدوات النهائية، مما يضمن عدم استخدام عملاء المؤسسات للبيانات الأولية أو غير المعالجة وغير السياقية مباشرةً في نماذج أو وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصين بهم.

صرح براكاش دارجي (Prakash Darji)، المدير العام لقسم تجربة الأعمال الرقمية في Everpure، خلال مؤتمر صحفي، أن الحل يهدف إلى مساعدة الأشخاص على استخدام وتبني الذكاء الاصطناعي بطريقة آمنة ومُدارة وفعالة من حيث التكلفة، مع إمكانية التوسع. قارن دارجي تطور ذكاء البيانات بإدارة واجهات برمجة التطبيقات (API)، واصفًا إياه بأنه "بوابة API" لعصر البيانات. وأكد أن ذكاء البيانات هو أشبه بطبقة تنسيق وتحكم محايدة، قادرة على "تحرير" المعلومات من التطبيقات المختلفة، لتشكيل نظام سجلات مشترك ومُدار.

تتميز وظائف الحوكمة الآلية في هذا الحل بقدرتها على مسح الأنظمة لتحديد المعلومات الحساسة المحتملة، وتتبع نسب البيانات (Data Lineage). ويُعد دعم بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol - MCP) ميزة تنافسية أخرى للمنصة، حيث وصفه دارجي بأنه وسيلة باللغة الطبيعية لفهم موقع البيانات بشكل أفضل، وضمان تطبيق قواعد الأمان التي تُدير أي من الوكلاء أو التطبيقات يمكنه الوصول إلى البيانات، وفي النهاية، يقوم برسم الخرائط من البيانات الأولية إلى التعريفات التجارية من خلال الرسم البياني المعرفي الدلالي.

عند مقارنة المشهد التنافسي، أعرب دارجي عن شكوكه العلنية تجاه المشهد الحالي لبيانات الذكاء الاصطناعي، مشيرًا إلى أن شركات مثل Databricks وSAP وSalesforce تقدم جميعها نفس الادعاءات حول جلب البيانات إلى أنظمتها البيئية الخاصة. ورأى أن البيانات لن يتم التحكم بها على منصة واحدة، ولا يعتقد في الحجج القائمة على المعسكرات الأنانية للبائعين. تضع Everpure نفسها كحل غير متجانس (Heterogeneous) لذكاء البيانات يمكنه العمل في مكان وجود البيانات. وعلى الرغم من مقارنة هذا الإطلاق بـ Databricks Unity Catalog أو Snowflake Horizon، أشار دارجي إلى أن Databricks نفسها تُعتبر أحد مصادر المنصة، وأن الطرفين يتعاونان بالفعل في مجال مشاركة الجداول المفتوحة عبر Apache Iceberg.

يعتمد حل ذكاء البيانات بشكل كبير على الاستحواذ على شركة 1Touch. صرح أشيش غوبتا (Ashish Gupta)، الرئيس التنفيذي السابق لـ 1Touch والذي أصبح لاحقًا المدير العام لإدارة البيانات في Everpure، أن 1Touch جلبت "طبقة السياق" التي كانت تفتقر إليها Pure Storage، معتبرًا أن السياق هو الخندق التنافسي الأساسي. وأوضح غوبتا أن الحل يقوم باكتشاف بيانات أكثر مما تفعله أي شركة أخرى في السوق، مقارنةً بأدوات DSPM التي تغطي فقط البيئات السحابية. ما أضافته 1Touch هو التصنيف القائم على الاستدلال، القادر على بناء فهم لكيفية استخدام البيانات فعليًا في العمليات التجارية. هذا العمق يجعل الحل مناسبًا ليس فقط لحالات استخدام الامتثال والأمان، بل أيضًا لتوفير القياسات السلوكية (Behavioral Telemetry) التي تقود تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

أكد مسؤولو Everpure التنفيذيون أن الشركة، على الرغم من تركيزها الجديد على ذكاء البيانات والحوكمة، لن تتخلى عن أعمالها الأساسية التقليدية في مجال التخزين. شبه روب لي (Rob Lee)، كبير مسؤولي التكنولوجيا والنمو في Everpure، هذا التحول بعبارة "التخزين، والمزيد". وأوضح أن إعادة العلامة التجارية، وتغيير اسم الشركة، وتوجيه الاتجاه الجديد نحو ذكاء البيانات الأعمق، وحوكمة البيانات، وتصنيفها وفهمها، هو نتاج عمل تعاوني على مدى 18 شهرًا الماضية، تزامن مع توقيت الاستحواذ على 1Touch. وتكهن دارجي بأن الرسم البياني المعرفي الدلالي قد يحل في النهاية مشكلة أكثر جوهرية في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، مشيرًا إلى مشاكل ارتفاع التكاليف وانخفاض الدقة الناتجة عن تضخم نافذة السياق (Context Window). وأضاف أن الأنطولوجيات (Ontologies) والرسوم البيانية المعرفية، إذا تمكنت من الاحتفاظ بالمعلومات المحللة بالقرب من البيانات الأساسية، يمكنها أن تعمل بفعالية كذاكرة دائمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، تمامًا كما حل التخزين الوميضي (Flash Storage) مشكلة حدود الذاكرة سابقًا، لتحل هي مشكلة نافذة السياق.

تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com