ماشین Hollerith، پیشینیان اولیه کامپیوترهای مدرن، برای جمع‌آوری و جدول‌بندی داده‌ها برای سرشماری 1890 ایالات متحده استفاده شد. این دستگاه با خواندن سوراخ‌های کارت‌های پانچ، زمان لازم برای انجام چنین کارهایی را کاهش داد و تا زمانی که UNIVAC I در دهه 1950 معرفی نشد، جایگزین نمی‌شد.
بیش از 130 سال بعد، انقلاب فناوری اطلاعات توسط این روش پردازش داده اولیه جرقه زده شد، که به نوبه خود زمینه‌های علم داده و هوش مصنوعی (AI) را ایجاد و یک بار دیگر بخش فناوری اطلاعات را متحول کرد.
ما تمایل داریم که حضور علم داده و هوش مصنوعی در فناوری اطلاعات را بدیهی بدانیم، به خصوص زمانی که با یک کلیک ساده ماوس به فایل‌ها از فضای ابری دسترسی پیدا می‌کنیم. لجستیک پیچیده مورد نیاز برای ذخیره و یادآوری این داده‌ها از مجموعه‌ای از مراکز داده توزیع شده به این داده‌ها و نوآوری‌های هوش مصنوعی متکی است.
علم داده و هوش مصنوعی در فناوری اطلاعات همچنین روش‌های امنیت سایبری، مدیریت فناوری اطلاعات و برنامه‌های کاربردی فناوری اطلاعات را بهبود بخشیده‌اند، در حالی‌که زمینه رو به رشد DevOps را ایجاد کرده‌اند.
ما نگاهی به اهمیت روزافزون هوش مصنوعی و علم داده در فناوری اطلاعات خواهیم داشت، و اینکه چگونه آنها در قرن بیست و یکم و بعد از آن به طور کامل از یکدیگر پشتیبانی و هدایت می‌شوند. داده‌ها و هوش مصنوعی از آغاز فروتنانه خود در عصر کارت پانچ گرفته تا ماشین‌های هوشمند مبتنی بر داده‌های امروزی، بخش فناوری اطلاعات را مانند قبل متحول می‌کنند. البته، حرفه‌ای‌هایی که به دنبال شروع جهش حرفه‌ای خود هستند باید به این روند توجه زیادی داشته باشند.
علم داده و هوش مصنوعی در فناوری اطلاعات: فعال کردن ابر
رایانش ابری به طور کلی به دسترسی براساس تقاضا به توان محاسباتی خارج از سایت و ذخیره سازی داده اشاره دارد. با توجه به حجم عظیم سرمایه‌گذاری زیرساختی مورد نیاز برای یک شبکه ابری قوی و مقیاس‌پذیر، آنها معمولاً توسط برخی از بزرگترین شرکت‌های فناوری جهان (مانند گوگل، آمازون و مایکروسافت) مدیریت می‌شوند.
این مفهوم به اندازه کافی ساده است، اما ابزارهای مورد استفاده برای ذخیره مطمئن و کارآمد و ارائه این تقاضای دائماً در نوسان برای داده‌ها و توان محاسباتی بسیار پیچیده است.
در حالی‌که مطالب زیادی در مورد استفاده از رایانش ابری برای کمک به حرفه‌ای‌ها در دستکاری حجم عظیمی از داده‌ها نوشته شده است، معکوس این رابطه حداقل به همان اندازه مهم است. توانایی جمع‌آوری و تفسیر خواسته‌های یک شبکه ابری، از جمله داده‌های منطقه‌ای و سایر مشاهدات دقیق‌تر، می‌تواند به ارائه‌دهندگان ابر کمک کند تا از ظرفیت کافی و هماهنگی مناسب برای خدمات رسانی به مشتریان اطمینان حاصل کنند.
در دنیای ابر محور امروزی، توجه به نقش هوش مصنوعی در فناوری اطلاعات به همان اندازه مهم است. یادگیری ماشینی، یک رشته پیشرو در هوش مصنوعی، ابزارهایی را فراهم می‌کند که سیستم‌های توزیع‌شده را قادر می‌سازد تا به صورت پویا منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی را تخصیص دهند و برای مطابقت با بارهای کاری در حال تغییر، مقیاس‌بندی را افزایش و کاهش دهند. اگر هوش مصنوعی «مغز» است که این تخصیص یکپارچه منابع را امکان‌پذیر می‌کند، علم داده جمع‌آوری و تفسیر داده‌های بلادرنگ را تسهیل می‌کند.
ایمن سازی شبکه با هوش مصنوعی
جرایم سایبری میلیون‌ها هزینه برای شرکت‌ها در بازیابی، از دست دادن درآمد و آسیب رساندن به شهرت دارد (مخصوصاً زمانی که اطلاعات حساس مشتری نقض شود). یک حمله سایبری حتی می‌تواند درهای یک شرکت را برای همیشه ببندد.
در حالی‌که هیچ راهی برای محافظت از سازمان شما وجود ندارد، هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای برای تشخیص تهدید و پاسخ استفاده می‌شود. نظارت بر سیستم‌ها با استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند آسیب‌پذیری‌های احتمالی را کارآمدتر و مؤثرتر از انسان حفظ کند.
از آنجایی که هیچ چیز به طور کامل جایگزین انسان در حوزه امنیت سایبری نخواهد شد، استفاده از هوش مصنوعی در امنیت فناوری اطلاعات می‌تواند کمک کند:
- پیام‌های اسپم را فیلتر کنید
- شناسایی فعالیت‌های متقلبانه
- شناسایی حملات بات نت
- آسیب پذیری‌های کدنویسی را شناسایی کنید
- در اولین تشخیص حمله، وصله‌های نرم افزاری دفاعی ایجاد کنید
همچنین ذکر این نکته مهم است که بسیاری از ابزارهای AI منبع باز، که برای امنیت شبکه استفاده می‌شوند مستعد هک هستند. این فقط نبرد مداوم و پشت سر هم بین بازیگران بد و متخصصان امنیت فناوری اطلاعات را نشان می‌دهد.
هوش مصنوعی در مدیریت خدمات فناوری اطلاعات
مدیریت خدمات فناوری اطلاعات (ITSM) نیز از پیشرفت‌های علم داده و هوش مصنوعی بهره زیادی برده است. متخصصان ITSM معمولاً بیشتر وقت خود را صرف پاسخگویی به سؤالات، نگرانی‌ها و مسائلی می‌کنند که ممکن است کارمندان و مشتریان داشته باشند. گاهی اوقات اینها خطاهای انسانی هستند، اما به طور کلی برای پرسنل ITSM دشوار است که به طور موثر زمان و توجه خود را به جایی که بیشتر مورد نیاز است اختصاص دهند.
وقتی ITSM با راه‌حل‌های هوش مصنوعی افزوده می‌شود، همانطور که به طور فزاینده‌ای رایج می‌شود، متخصصان ITSM می‌توانند بهتر روی مشکلات بزرگ‌تری تمرکز کنند که نیاز به تماس شخصی بیشتری دارند. ابزارهای یادگیری ماشین، به طور خاص، می‌توانند با اسکن بلیط‌های درخواست خدمات ورودی، به خطاهای رایج و به طور کلی حوادث سطح 1 پاسخ دهند.
آنها همچنین می‌توانند کارهای مشخص و منظمی را که زمانی بخش عمده‌ای از زمان را از روزشان می‌گرفت، خودکار کنند. بهتر از همه، فناوری یادگیری ماشینی پیشرفته امروزی می‌تواند همراه با سازمان شما تکامل یابد و با سیستم‌های پیچیده‌تر سازگار شود.
نحوه استفاده از داده ها و هوش مصنوعی در فناوری اطلاعات را بیاموزید
داده‌ها مطمئناً از کارت پانچ بی‌ارزش فاصله زیادی گرفته‌اند. کاربردهای به ظاهر بی‌شماری از علم داده و هوش مصنوعی وجود دارد و این رشته‌های مرتبط با هم تقاضای زیادی دارند.
با توجه به این تقاضا، آموزش صحیح می‌تواند امنیت شغلی و دستمزدهای پرسود را فراهم کند (که در شش رقم برای متخصصان با تجربه است). از همه بهتر، فرصت‌های آموزشی در سطح جهانی با مربیان برتر درست در دسترس شماست.
آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی مهندس داده دارید؟اکنون بیاموزید.
آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی تحلیلگر داده دارید؟اکنون بیاموزید.
آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی دانشمند داده دارید؟اکنون بیاموزید.
آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی کارشناس فناوری اطلاعات دارید؟اکنون بیاموزید.
