ذكاء الأعمال في الوقت الفعلي

📅 آخر تحديث: ٢٧ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٧ يوليو ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

يُعدّ ذكاء الأعمال في الوقت الفعلي ( RTBI ) منهجًا لذكاء الأعمال يقلل من التأخير بين الأحداث والمعلومات المستخدمة في اتخاذ القرارات. [ 1 ] [ 2 ] ويختلف هذا عن ذكاء الأعمال التقليدي (BI)، حيث تُستقى التقارير عادةً من البيانات التاريخية. فمن خلال إتاحة البيانات في وقت أقرب إلى وقت حدوث النشاط، يُمكن لذكاء الأعمال في الوقت الفعلي دعم المراقبة والاستجابة التشغيلية. [ 2 ] [ 3 ]

تستخدم أنظمة RTBI مخازن تحليلية مُحدَّثة، وتدفقات أحداث، وسجلات أحداث، ومعالجة أحداث معقدة ، ومراقبة أنشطة الأعمال، أو بنى ذات صلة. [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] وقد تظهر مخرجاتها من خلال لوحات المعلومات، أو التنبيهات، أو أدوات مراقبة العمليات، أو العروض التحليلية، أو الاستجابات. [ 2 ] [ 5 ]

يعتمد مفهوم "الوقت الفعلي" على السياق. فبعض الأنظمة تعالج الأحداث في غضون ثوانٍ، بينما يُوصف البعض الآخر بأنه شبه فعلي. ولذلك، ينطوي تحليل المعلومات في الوقت الفعلي على مفاضلات [ 1 ] بين السرعة، وحداثة البيانات، والتكلفة، والتعقيد، [ 7 ] وموثوقية المعلومات المتاحة وقت التحليل. [ 4 ]

زمن الاستجابة وحداثة البيانات

لطالما ركزت أنظمة ذكاء الأعمال التقليدية على تحسين إعداد التقارير الخاصة بالبيانات التاريخية. [ 3 ] أما أنظمة ذكاء الأعمال في الوقت الحقيقي، فتولي اهتماماً أكبر لتقليل التأخيرات من لحظة جمع البيانات وحتى الاستجابة لها. [ 2 ] [ 8 ]

جميع أنظمة ذكاء الأعمال الآنية تعاني من بعض التأخير ، لكن هدفها هو تقليل الفاصل الزمني بين استخدام المعلومات ووقت وقوع الحدث. يصف المحلل ريتشارد هاكاثورن ثلاثة أنواع من التأخير: [ 8 ]

  • زمن استجابة البيانات: الوقت المستغرق لجمع البيانات وتخزينها؛
  • زمن استجابة التحليل: الوقت المستغرق لتحليل البيانات وتحويلها إلى معلومات قابلة للتنفيذ؛
  • زمن الاستجابة: الوقت المستغرق للتفاعل مع المعلومات واتخاذ الإجراء.

تُشير الدراسات الحديثة في مجال التحليلات الآنية إلى أن السرعة وحداثة البيانات تُعدّان من أهمّ سمات أنظمة التحليل الآنية. ولا تُعدّ حداثة البيانات مرادفةً لزمن الاستجابة. [ 1 ] فقد يُعالج النظام استعلامًا بسرعة، ولكن ببيانات قديمة. في المقابل، قد تحتاج البيانات التشغيلية التي جُمعت بعد وقوع حدث ما مباشرةً إلى مزيد من المعالجة قبل أن تُسهم في اتخاذ قرار.

يختلف مفهوم "الوقت الفعلي" باختلاف السياق. فبعض الأنظمة تعالج الأحداث في غضون ثوانٍ، بينما تُوصف أنظمة أخرى بأنها شبه فعلية، لأن البيانات تُتاح بأسرع وقت ممكن لدعم اتخاذ القرارات في الوقت المناسب. ويشير هاكاثورن [ 8 ] إلى "الوقت المناسب" كبديل لـ"الوقت الفعلي"، لكنه يرى أن الأهم هو ما إذا كان توقيت المعلومات المُنشأة سيُحقق قيمة تجارية.

الهندسة المعمارية

تختلف بنى أنظمة ذكاء الأعمال في الوقت الحقيقي (RTBI) تبعًا لكيفية جمع البيانات ومعالجتها وتخزينها وعرضها. تشمل أنظمة ذكاء الأعمال التقليدية مصادر تشغيلية، وعمليات تكامل البيانات ، وتخزينًا تحليليًا، ومعالجة الاستعلامات، وأدوات لعرضها. [ 3 ] في أنظمة ذكاء الأعمال في الوقت الحقيقي، تظل هذه الوظائف مهمة، ولكن تم تصميم البنية لتقليل التأخير بين حدث تجاري واستخدام المعلومات المستقاة منه. [ 2 ]

معالجة الأحداث والتدفقات

في البنى القائمة على الأحداث، تُمثَّل التغييرات في الحالة كأحداث وتُعالَج فور حدوثها. تعالج أنظمة معالجة تدفق الأحداث وأنظمة معالجة الأحداث المعقدة المعلومات باستمرار من مصادر متعددة. قد تقوم هذه الأنظمة بتصفية تدفقات الأحداث أو تجميعها أو ربطها أو اكتشاف أنماط فيها قبل تحميل جميع البيانات في قاعدة بيانات تقليدية. [ 6 ]

في أنظمة إدارة المعلومات في الوقت الحقيقي (RTBI)، تدعم معالجة الأحداث لوحات المعلومات والتنبيهات، عندما تتوافق ظروف العمل الحالية مع القواعد المحددة. كما تحتاج أنظمة البث المباشر إلى التعامل مع البيانات التي لا تصل بالتسلسل. وقد تصل السجلات متأخرة، وفي بعض الحالات غير مكتملة. تُستخدم تقنيات مثل الاستعلامات المستمرة والنوافذ الزمنية لحساب النتائج على مدى فترات زمنية محددة من تدفق مستمر. [ 6 ] [ 1 ]

سجلات الأحداث ومصادر الأحداث

تستخدم بعض بنى RTBI سجلات الأحداث لتمرير التغييرات إلى الأنظمة الأخرى. سجل الأحداث هو سجل يُضاف إليه البيانات فقط، ويمكن استخدامه من قِبل الأنظمة الأخرى لتحديث لوحات المعلومات، ومخازن البيانات التحليلية، وأنظمة التنبيه، وفهارس البحث، والعروض المادية. [ 4 ] تشمل الأساليب ذات الصلة التقاط بيانات التغيير ومصادر الأحداث.

يُعدّ التقاط بيانات التغيير إحدى طرق إنتاج تدفقات البيانات من قواعد البيانات الموجودة. فهو يسجل التغييرات التي تُجرى على جداول قاعدة البيانات، ويُتيح هذه التغييرات للأنظمة الأخرى دون الحاجة إلى إعادة تحميل مجموعة البيانات كاملةً. في أنظمة إدارة المعلومات في الوقت الحقيقي (RTBI)، يُمكن أن يُساعد ذلك في إبقاء أنظمة التحليل أو أنظمة معالجة الأحداث مُرتبطة بشكل وثيق بالبيانات التشغيلية الحالية. [ 1 ] [ 4 ]

يُعدّ نمط "مصدر الأحداث" نمطًا معماريًا تُخزَّن فيه تغييرات حالة التطبيق كسلسلة من الأحداث، بدلًا من مجرد سجل الحالة الحالية. ويمكن إعادة بناء الحالة الحالية للكيان من خلال إعادة تشغيل جميع الأحداث المخزنة بالترتيب. [ 9 ] في RTBI، يُمكن لنظام "مصدر الأحداث" توفير سجل تاريخي للأحداث يدعم إعداد التقارير والتحليل من خلال نماذج قراءة مُشتقة. ويمكن استخدام هذه العروض بواسطة لوحات المعلومات أو أدوات التحليل الأخرى. [ 9 ] كما يدعم هذا النمط إمكانية التدقيق، وإعادة بناء الحالات السابقة، وإنشاء عروض متعددة من سجل الأحداث نفسه. ويُستخدم غالبًا مع فصل مسؤوليات الاستعلام عن الأوامر (CQRS)، [ 9 ] لأن الاستعلام المباشر عن مخزن الأحداث قد يكون غير فعال، ويجب فصل نماذج القراءة المُنشأة لإعداد التقارير أو التحليل. وقد يُؤدي نمط "مصدر الأحداث" إلى ظهور مشكلات في التصميم، بما في ذلك تغييرات مخطط الأحداث، وإعادة التشغيل، ونمو التخزين، والاتساق النهائي بين مخزن الأحداث والعروض المُشتقة. [ 10 ]

مخازن تحليلية شبه فورية

يتمثل نهج آخر في تحديث مستودع البيانات أو مخزن التحليلات بشكل متكرر. يحافظ هذا على ميزات المقارنة التاريخية وإعداد التقارير المرتبطة بذكاء الأعمال التقليدي، مع تقليل التأخير بين النشاط وتوافر البيانات. [ 3 ]

تُوصَف بعض مستودعات البيانات السحابية وأنظمة المعالجة التحليلية أو المعاملاتية الهجينة بأنها تدعم التحليلات شبه الآنية. عمليًا، يعتمد ذلك على مدى حداثة البيانات المتاحة، ومدى تعقيد الاستعلامات المُنفَّذة، وكيفية تصميم أنظمة المصدر والتحليل. يمكن استخدام الأنظمة القائمة على الأحداث ومخازن البيانات التحليلية معًا. على سبيل المثال، يمكن إرسال أحداث مُحدَّدة مباشرةً إلى لوحات المعلومات أو التنبيهات، بينما تُحفظ البيانات التشغيلية نفسها في مخزن بيانات تحليلي لمراجعتها لاحقًا. [ 4 ]

مراقبة النشاط التجاري

يرتبط رصد أنشطة الأعمال (BAM) ارتباطًا وثيقًا بالذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي (RTBI) لأنه يتابع عمليات الأعمال أثناء سيرها. [ 2 ] [ 11 ] فبدلاً من انتظار التقارير اللاحقة، يستخدم رصد أنشطة الأعمال الأحداث من الأنظمة التشغيلية لتحديد ما إذا كانت العملية تسير كما هو متوقع أم تتطلب اهتمامًا. [ 5 ] يصف بعض الأدبيات هذا التداخل بين رصد أنشطة الأعمال وتقنيات معالجة الأحداث بأنه ذكاء أعمال قائم على الأحداث أو ذكاء تشغيلي. [ 5 ] في هذا السياق، يشير الذكاء التشغيلي إلى استخدام البيانات التشغيلية الحالية لدعم الرصد والاستجابة أثناء نشاط الأعمال. [ 5 ]

في بنية إدارة عمليات الأعمال (BAM)، تُنتج الأنظمة التشغيلية أحداثًا تُعالج وفقًا لقواعد أو أنماط محددة مسبقًا. ويمكن بعد ذلك عرض المعلومات الناتجة في لوحات المعلومات أو استخدامها لبدء الاستجابات في أنظمة سير العمل وأنظمة المؤسسة. [ 5 ]

مجالات التطبيق

يُستخدم تحليل البيانات في الوقت الحقيقي (RTBI) عندما قد يؤدي تأخر المعلومات إلى تقليل جدوى القرار أو الاستجابة. تتناول أبحاث معالجة الأحداث أمثلةً في مجالات مثل كشف الاحتيال، وأمن الشبكات، وتحليل الأسواق المالية، ومراقبة أجهزة الاستشعار، وتتبع المخزون، والتحكم في التصنيع. [ 6 ] في هذه الحالة، تُعالج البيانات فور إنتاجها، مما يسمح بتحديد التغييرات قبل دورة إعداد التقارير اللاحقة. [ 6 ]

تستخدم أنظمة مراقبة أنشطة الأعمال الأحداث الواردة من تطبيقات المؤسسة أو محركات العمليات لتتبع العمل أثناء تنفيذه. [ 5 ] وهذا يُتيح إمكانية رصد استثناءات العمليات من خلال لوحات المعلومات أو التنبيهات، بدلاً من الاقتصار على التقارير اللاحقة. [ 5 ]

يُوسّع نظام RTBI نطاق استخدامات ذكاء الأعمال، ليشمل الدعم التشغيلي في قطاعات التصنيع، وتجارة التجزئة، والخدمات المالية، والنقل، والاتصالات، والمرافق العامة، والرعاية الصحية. [ 3 ] وتتمثل ميزته الرئيسية في تقليل الوقت بين النشاط التشغيلي وتوفر المعلومات اللازمة للمراقبة أو الاستجابة. [ 2 ]

في بيئة البيع بالتجزئة، يمكن لتقنية RTBI دعم توافر المخزون في مجالات مثل التنبؤ والتجديد، من خلال توفير بيانات المبيعات وحركة المخزون في وقت أقرب إلى وقت نشاط المتجر. على سبيل المثال، أفادت مجموعة التعاونيات باستخدامها أنظمة إدارة سلسلة التوريد في الوقت الفعلي من SAP لتوفير البيانات في هذه المجالات. [ 12 ]

كما تم توثيق استخدام التعاونيات المالية والشركات التضامنية لأنظمة البيانات الآنية أو القائمة على الأحداث. وقد وُصف بنك رابوبنك [ 13 ] بأنه ينتقل من المعالجة الدفعية إلى العمليات الآنية القائمة على الأحداث، [ 14 ] بينما أفيد بأن جمعية نيشن وايد للبناء تستخدم أباتشي كافكا ونظام التقاط بيانات التغيير لتوفير وصول شبه آني إلى بيانات المعاملات. [ 15 ]

القيود

تشمل قيود تقنية RTBI معالجة البيانات المتأخرة أو غير المرتبة. حتى النتائج الأولية قد تحتاج إلى تحديث مع توفر معلومات أكثر اكتمالاً. [ 6 ] [ 1 ] تظهر هذه المشكلات في أنظمة البث المباشر، حيث تتم معالجة تدفقات البيانات المستمرة قبل معرفة جميع المعلومات. [ 7 ]

بالنسبة للأنظمة القائمة على الأحداث والسجلات، قد يتطلب الأمر أعمال تصميم إضافية لمخططات الأحداث، وإعادة التشغيل، والمراقبة، والاتساق بين المصدر والعروض المشتقة. [ 4 ] يدعم تتبع الأحداث إعادة بناء الحالات السابقة، ولكنه يتطلب الانتباه لأي تغييرات في المخطط، وإدارة نماذج القراءة المشتقة من مخزن الأحداث. [ 9 ] [ 10 ]

لا يكون التحليل الفوري ضرورياً دائماً. يرى هاكاثورن أن قيمة ذكاء الأعمال تعتمد على ما إذا كانت المعلومات متاحة في الوقت المناسب، وليس في أقرب وقت ممكن. [ 8 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. 1 2 3 4 5 6 كوزنيتسوف، إس دي؛ فيليخوف، بي إي؛ فو، كيو. (2023-02-01). "التحليلات الآنية: الفوائد والقيود والمفاضلات" . البرمجة وبرمجيات الحاسوب . 49 (1): 1-25 . doi : 10.1134/S036176882301005X . ISSN 1608-3261 . 
  2. 1 2 3 4 5 6 7 أزفين، ب.؛ كوي، ز.؛ ناوك، د.د.؛ ماجد، ب. (2006). "ذكاء الأعمال في الوقت الحقيقي للمؤسسات القابلة للتكيف". المؤتمر الدولي الثامن لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات حول تكنولوجيا التجارة الإلكترونية والمؤتمر الدولي الثالث لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات حول الحوسبة المؤسسية والتجارة الإلكترونية والخدمات الإلكترونية (CEC/EEE'06) . ص 29. doi : 10.1109/CEC-EEE.2006.73 . ISBN  0-7695-2511-3. S2CID 15523928 . 
  3. 1 2 3 4 5 تشودوري، سوراجيت؛ ديال، أومشوار؛ ناراسايا ، فيفيك (أغسطس 2011). "نظرة عامة على تكنولوجيا ذكاء الأعمال" . اتصالات ACM . 54 (8): 88-98 . دوى : 10.1145 / 1978542.1978562 . ISSN 0001-0782 . 
  4. 1 2 3 4 5 6 كليبمان، مارتن؛ بيريسفورد، ألاستير ر.؛ سفينجن، بورج (24 أبريل 2019). "معالجة الأحداث عبر الإنترنت" . مجلة اتصالات رابطة مكائن ​​الحوسبة . 62 (5): 43-49 . doi : 10.1145/3312527 . ISSN 0001-0782 . 
  5. 1 2 3 4 5 6 7 8 شميدت، فيرنر (2013)، "مراقبة النشاط التجاري (BAM)" ، في راوش، بيتر؛ شيتا، علاء ف.؛ عايش، علاء الدين (محررون)، ذكاء الأعمال وإدارة الأداء: النظرية والأنظمة والتطبيقات الصناعية ، لندن: سبرينغر لندن، ص 229-242 ، doi : 10.1007/978-1-4471-4866-1_15 ، ISBN  978-1-4471-4866-1تم الاطلاع عليه بتاريخ 2026-06-03
  6. 1 2 3 4 5 6 كوجولا، جيانباولو؛ مارغارا، أليساندرو (يونيو 2012). "معالجة تدفقات المعلومات: من تدفق البيانات إلى معالجة الأحداث المعقدة" . مجلة ACM Computing Surveys . 44 (3): 1–62 . doi : 10.1145/2187671.2187677 . ISSN 0360-0300 . 
  7. أكيدو ، تايلر؛ برادشو، روبرت؛ تشامبرز، كريغ؛ تشيرنياك، سلافا؛ فرنانديز-موكتيزوما، رافائيل جيه؛ لاكس، رؤوفين؛ ماكفيتي، سام؛ ميلز، دانيال؛ بيري، فرانسيس؛ شميدت، إريك؛ ويتل، سام (2015). " نموذج تدفق البيانات: منهج عملي لتحقيق التوازن بين الدقة، وزمن الاستجابة، والتكلفة في معالجة البيانات الضخمة غير المحدودة وغير المرتبة" . وقائع مؤسسة VLDB . 8 (12): 1792-1803 . doi : 10.14778/2824032.2824076 .
  8. 1 2 3 4 هاكاثورن، ريتشارد (2004). "مراقبة ذكاء الأعمال: من الوقت الحقيقي إلى القيمة الحقيقية" . نيويورك: دي إم ريفيو.
  9. 1 2 3 4 ميليت، سكوت (2015). أنماط ومبادئ وممارسات التصميم الموجه بالمجال . أدلة WROX الاحترافية. إنديانابوليس، إنديانا: WROX، علامة تجارية تابعة لشركة Wiley. ISBN 978-1-118-71470-6.
  10. 1 2 MSLearnEventSourcing. "نمط مصادر الأحداث" . learn.microsoft.com . تم الاطلاع عليه بتاريخ 2026-06-03 .
  11. ↑ فيرا-باكيرو، أليخاندرو؛ كولومو-بالاسيوس، ريكاردو؛ مولوي، أوين (أغسطس 2016). "مراقبة وتحليل أداء العمليات في الوقت الفعلي في مجالات البيانات الضخمة" . المعلوماتية والاتصالات عن بُعد . 33 (3): 793-807 . doi : 10.1016/j.tele.2015.12.005 .
  12. ↑ مركز الأخبار، SAP (13 يونيو 2024). "Co-op تضع تجربة العملاء في المقام الأول مع RISE من SAP" . مركز أخبار SAP المملكة المتحدة . تم الاطلاع عليه بتاريخ 8 يونيو 2026 .
  13. ↑ رسمي، رابوبنك (15 مايو 2026). "الصفحة الرئيسية لمجموعة رابوبنك" . رابوبنك .
  14. ↑ أكسوال، رابوبنك (15 يونيو 2026). "بناء منصة مصرفية فورية مع حوكمة" . أكسوال .
  15. ↑ كاري، سكوت (20 مايو 2019). "تم تصميم 'طبقة السرعة' من نيشن وايد للتنافس مع البنوك المنافسة" . كومبيور وورلد .