أعلنت ساس، الشركة الرائدة عالمياً في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي، اليوم عن استحواذها على أصول البرمجيات الرئيسية لشركة “هازي” Hazy، الرائدة في مجال تكنولوجيا البيانات الاصطناعية. ويهدف هذا الاستحواذ الاستراتيجي إلى تعزيز محفظة ساس القوية للبيانات والذكاء الاصطناعي، وتزويد عملائها بقدرات أعلى لتوليد البيانات الاصطناعية المهمة في الوقت المناسب، إلى جانب تحقيق التوسع السريع في استخداماتهم لحلول الذكاء الاصطناعي.
وقال جيم غودنايت، الرئيس التنفيذي لدى ساس: “إن استحواذنا على Hazy’s IP يمثل خطوة مهمة للغاية للتأكيد على التزامنا بالابتكار في الجيل القادم من إدارة البيانات والذكاء الاصطناعي. وتعد “هازي” Hazy شركة رائدة في توفير البيانات الاصطناعية إلى السوق والتعامل معها كمنتج مؤسسي قابل للتطبيق، لاسيما وأن المحللين يصنفونها ضمن أفضل مزودي البرامج في فئتها. ومن خلال دمج التقنيات التي توفرها هذه الشركة، يكون بمقدورنا توفير أعلى درجات الدعم لعملائنا، وتقديم فرص استثنائية لهم للاستفادة من البيانات على الوجه الأمثل بطرق آمنة وفعالة، فضلاً عن تمكينهم من تجربة السيناريوهات، وتصميم النماذج الخاصة بهم، علماً أن هذه العمليات كانت تعتبر في السابق بعيدة المنال، لكن يمكن الآن توظيفها لمنحهم ميزة تنافسية”.
وتُسهم هذه الخطوة في تعزيز مكانة ساس لتكون في طليعة ابتكار البيانات، ما يتيح لها تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي أقوى وأكثر أماناً، وتوفير فرص التكامل المستقبلية مع منصة (SAS® Viya®). ومن خلال دمج قدرات البيانات الاصطناعية لدى Hazy، ستعمل ساس على تمكين العملاء من الابتكار، وإجراء أبحاث عميقة، والتغلب على التحديات المتعلقة بتوافر البيانات أو الوصول إليها أو التأكد من جودتها.
الريادة في ابتكار البيانات الاصطناعية
وفق ما يقوله كاثي لانج، مدير البحث،وبرمجيات الذكاء الاصطناعي لدى شركة البيانات الدولية “IDC”: “البيانات الاصطناعية تلعب دوراً مهما في الشركات التي تستخدم حلول الذكاء الاصطناعي، خاصة في القطاعات التي تتطلب لوائح خصوصية صارمة مثل الرعاية الصحية والمالية. تبرز عملية الاستحواذ من قبل “ساس” الحاجة المتزايدة للبيانات الاصطناعية كعنصر أساسي في مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة، حيث تسهم في معالجة مشكلة ندرة البيانات وقضايا الخصوصية، وتحسين دقة النماذج مع تقليل التحيزات.”
وتساعد البيانات الاصطناعية التي تعكس الأنماط الإحصائية للبيانات الحقيقية من دون الكشف عن معلومات خاصة أو محددة أو مقيّدة، في التخفيف من المخاطر المرتبطة بالبيانات الحقيقية، كما تعمل على تعزيز نطاق البيانات المتاحة للتحليلات والذكاء الاصطناعي. ويؤدي هذا بدوره إلى الحصول على نتائج قوية وموثوقة، إلى جانب تقديم حلول مبتكرة لعلماء البيانات الذين يمكنهم تشكيل مجموعات البيانات وموازنتها بشكل أكثر فعالية.
من جهته، أضاف بريان هاريس، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا لدى ساس: “يتوقع المحللون أنه بحلول العام 2026، ستستخدم 75% من الشركات الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء بيانات العملاء الاصطناعية، ويعني ذلك ارتفاعاً هائلاً بعد أن كانت النسبة تقل عن 5% في العام 2023. وبالنسبة إلى عملاء ساس، يمثل هذا قفزة استراتيجية، الأمر الذي يعزز ريادة ساس في مجال الذكاء الاصطناعي والتحليلات. ومن خلال البيانات الاصطناعية، يمكن للعملاء الابتكار وإجراء البحوث بشكل أعمق، والوصول إلى البيانات بسهولة بعد أن كانت بعيدة المنال في السابق، بسبب عوامل تتعلق بالتوافر أو الوصول أو مشكلات مرتبطة بالجودة”.
ويعتمد تكامل تقنية “هازي” Hazy على إعلان ساس الأولي عن أداة إدارة البيانات والمحاكاة SAS Data Maker في أوائل العام 2024. وتعالج هذه الأداة تحديات البيانات من خلال إنشاء بيانات مركبة تمثل مجموعات البيانات الأصلية إحصائياً، من دون المساس بالخصوصية، مع تبسيط العمليات وتوفير الموارد.
وعند دمج تقنية “هازي” في أداة SAS Data Maker، سيحصل عملاء ساس على ميزة تنافسية كبيرة بفضل القدرة على محاكاة سيناريوهات مستقبلية متعددة من خلال ما يلي:
- تعزيز الابتكار والبحث من خلال إتاحة فرص الوصول إلى مجموعات البيانات الغنية والهيكلية التي كانت بعيدة المنال في السابق، ما يعزز الفرص والإنجازات الجديدة أمام الشركات.
- الدخول السريع إلى السوق نتيجة توليد البيانات الاصطناعية عالية الجودة بسرعة، ويعني هذا بدوره تسريع دورة التطوير لمشاريع الذكاء الاصطناعي.
- توافر أنظمة ذكاء اصطناعي جديرة بالثقة مع عمليات البيانات الاصطناعية القوية ومجموعات البيانات التركيبية المتنوعة، وبالتالي تمكين المؤسسات من تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة تلتزم بالمعايير الأخلاقية.
- زيادة خصوصية البيانات وأمنها من خلال توليد بيانات اصطناعية لا تكشف عن معلومات حقيقية يمكن تحديدها، وهذا يسمح للمؤسسات العمل بثقة.
- توفير التكاليف عن طريق تقليل الاعتماد على أساليب جمع البيانات المكلفة، ما يجعل الوصول إلى البيانات التحليلية أسهل بكثير.
وستكون حلول البيانات المحسنة الناتجة عن هذا الاستحواذ متاحة عالمياً، ومن المتوقع إجراء معاينة أولية لها في أوائل العام القادم 2025.
