قد تؤدي البيانات غير المحدودة تقريبًا إلى فتح التحليل الدقيق، لكن التكنولوجيا والتكامل سيوفران المفتاح المطلوب مع تزايد كمية البيانات التي يمكن الوصول إليها – مفتوحة المصدر أو مغلقة المصدر أو متعددة المصادر – بشكل كبير، لم يعد الحصول على البيانات ببساطة يمثل الأولوية القصوى لمنظمات الاستخبارات.
إن ما يفعلونه بالبيانات المجمعة هو النقطة المحورية – كيف يتم تصنيفها وتكاملها لإنتاج نتائج مفيدة وقابلة للاستخدام.
إن تطبيق التكنولوجيا يغير بسرعة كيفية معالجة وكالات الاستخبارات للبيانات وفهمها، ومن هو القادر على القيام بذلك.
في عالم الاستخبارات، سيكون لديك خبير في الموضوع، والذي كان متخصصًا حقيقيًا في بلد ما. سيكون هو الشخص الذي تذهب إليه للحكم على شيء كانت تفعله تلك الأمة.
وعلى نحو متزايد، ما لدينا الآن هو “ديمقراطية البيانات”. وهي عمليات جمع البيانات وتحليلها باستخدام التكنولوجيا، يمكننا تقسيمها وتصنيفها وربطها.
ومن خلال نفس الوصول إلى البيانات التي جمعناها ولخصناها، يمكن لأي شخص تقريبًا أن يقدم لك إجابة حول ما يحدث في بلد معين.
لقد أصبحت ديمقراطية البيانات ضرورية بسبب الحجم الهائل للتحدي، من حيث حجم البيانات. وبمجرد تصنيف المعلومات بشكل كافٍ، يمكن لغير الخبراء الحصول على رؤى حول أي مجال متخصص تقريبًا.
لقد أصبحت البيانات قوية بشكل متزايد، ولكنها لم تعد في أيدي عدد قليل من المتخصصين فقط، وهي متاحة لجمهور أكبر بكثير. ومع ذلك، هناك أيضا مخاطر. هناك تحدي أكبر بكثير يتمثل في المعلومات الخاطئة والمضللة. ومع وصول المزيد من الأشخاص إلى البيانات، هناك فرصة أكبر لحدوث الأخطاء.
بالنسبة لمؤسسة استخباراتية مثل Jane’s، تعني ديمقراطية البيانات أنه لا يمكن للعملاء عرض الرؤى المطلوبة وعملية التحليل من المصادر فحسب، بل يمكن الآن الرجوع من الرؤى إلى التحليل إلى المصدر ومعرفة كيفية تنفيذ كل خطوة بين تلك النقاط تم أخذها.
عندئذ يمكن تحدي البصيرة. لذلك، إذا قمت بافتراض في مكان ما، أو قمت بعمل ما عن غير قصد تحيزًا في تفسيري للبيانات، فيمكن للعميل الآن أن يقول إنه لا يتفق مع هذا التفسير. ويمكنهم أن يتسألوا: “إذا كنت لا أتفق مع هذا الافتراض، فما تأثير ذلك على النتيجة؟”
إن السرعة المتزايدة في التجميع والتلخيص التي توفرها هذه التكنولوجيا المتطورة تعني أن دورة الذكاء قد تحسنت وتقوم الآلات ذات الإمكانات الهائلة بجمع المعلومات، ونقلها إلى المحلل، الذي يقوم بعد ذلك بتحليلها، ثم تحليلها، ثم العودة بالإجابة وقد يقضي من الوقت المحلل الذي لديه مهلة زمنية مدتها ساعة واحدة 10 دقائق فقط في جمع البيانات، و50 دقيقة تقريبا في تقييم تلك المعلومات وتطبيقها، بدلاً من العكس، وهو ما قد يكون حاسماً في المواقف التشغيلية ، خاصة إذا كانت مجموعة البيانات تسلط الضوء على الحالات الشاذة.
وتمنح التكنولوجيا المحلل المزيد من الوقت للتفكير في القيم المتطرفة، والعثور على نقطة التثليث والإجابة المحتملة للغاية.
وعندما يكون لديك وقت محدود ومعلومات محدودة، يمكنك بسهولة الهبوط على القيم المتطرفة، بدلاً من المعلومات الموجودة في المنتصف. وهذا أحد الأشياء التي تساهم في عالم أكثر أمانًا.”وفي حين يساعد في خلق رؤية أكثر دقة من خلال التثليث، فإن الحجم الهائل للبيانات المتاحة يزيد من احتمالات التضليل والمعلومات الخاطئة ويخلق تحديات جديدة للاستيعاب.
التكامل هو المفتاح.
كانت هذه المشكلة موجودة دائمًا، ولكن مشكلة الحجم والسرعة والشراهة أصبحت أكثر وضوحًا بالنسبة من أي وقت مضى. في الذكاء،
إذا جلست مع شخص يقوم بالبحث في الأنظمة التي تنشر الأسلحة البيولوجية والكيميائية، فسوف ينظر إلى المركبات والسلاسل اللوجستية، لكنه لن ينظر إلى الأسلحة، إذن لدي الآن “صومعتان” قاعدتي بيانات منفصلتين للعمل التحليلي قد تكون جودة المعلومات في كليهما عالية جدًا، ولكن إذا أردنا معرفة جدوى نشر سلاح كيميائي، فعلينا أن ننظر إلى مجموعتي البيانات في وقت واحد، وبطريقة متكاملة.
ويبدو أن التكنولوجيا يجب أن تكون قادرة على تحقيق هذه القفزة المنطقية، فما هي العوائق التي تحول دون التكامل عبر مجموعات البيانات؟ الجواب بعبارات بسيطة هو التوحيد القياسي.
خذ كلمة واحدة – إعصار- ما الذي يتبادر إلى ذهنك؟ نظام الطقس، نوع الطائرة، نوع القافلة؟ ربما يكون النظام قد سجل في صومعته شيئًا يسمى الإعصار. هناك قاعدة بيانات أخرى سجلت معلومة أخرى تعتبر أيضًا إعصارًا.
هل هو نفس الكيان؟ على الاغلب لا. أو ربما لا، لكن السؤال هو كيف نعرف؟
تعمل المنظمات في جميع أنحاء العالم على مكافحة هذه المشكلة، من خلال السعي إلى تحديد كل شيء. وفي هذا يحددون خصائص، على سبيل المثال، الغسالة والمجفف، ويمكنهم التمييز بين الاثنين. إنهم قادرون على ربط قطعتين من البيانات ويعرفون أنهما يتعلقان بنفس الشيء – حتى لو استخدموا اسمًا مختلفًا أو وصفًا مختلفًا قليلاً. منظمات مثل جينس تفعل الشيء نفسه فيما يتعلق بالدفاع والأمن.
الذكاء الاصطناعي والخوارزميات
في حين أن التكنولوجيا التي تربط آلة بآلة قد حسنت قدرات على نقل المعلومات حول ساحة المعركة المتصلة، إلا أن كسر الصوامع هذا هو الذي لا يزال الطريق طويل لقطعه.
لقد حسنت التكنولوجيا القدرات على تحليل البيانات. الذكاء الاصطناعي، والخوارزميات الآلية التي تقود هذا الذكاء الاصطناعي، تجعل ذلك أفضل بكثير مما كان عليه من قبل ما لم يتقدم كثيرًا هو هذا التكامل. الجزء الذي يجمع كل هذه الأجزاء من المعلومات معًا. لدينا بيتابايت من المعلومات التي تأتي من ساحة المعركة، وتصل إلى أنظمة المعلومات التي تحاول تلخيص المعلومات وتحليلها. لكن لا شيء منها مترابط ومتكامل. إذا تمكنت من دمجها، وجعلتها واحدة، فقد تدرك أن كل ذكاء الإشارات، كل الذكاء البشري، كل ذكاء الصور، هو في الواقع نفس الخزان. فجأة تم دمج كل هذه الإمكانية وأصبحت مفيدة بشكل لا يصدق. وهذا أحد المجالات التي لم تعالجها التكنولوجيا بعد.
أن هذا الابتكار التكنولوجي سيكون جزءا من تطور أكبر من شأنه أن يفتح الأبواب أمام التحليلات التنبؤية على نطاق عالمي، مع استفادة الحكومات من الخبرة التجارية.
ونظرًا لهذه الحقيقة، انظر إلى قوة عالم وسائل التواصل الاجتماعي لفهم ما يفعله الأشخاص بالضبط وما الذي سيفعلونه بعد ذلك. هذه هي التحليلات التنبؤية. الشيء الوحيد الذي يريد أي مكتب استخبارات رئيسي في أي مكان في العالم أن يعرفه، أكثر من أي شيء آخر، هو ما سيحدث بعد ذلك. هذه هي الخطوة الكبيرة التالية لعالم الذكاء.
“في الوقت الحالي، تعد القدرة على النظر إلى العالم في الوقت الفعلي تقريبًا، وتحليل ما نراه ونفهمه، أمرًا سهلاً. لكنه سيتغير عندما ندمج كل شيء ويصبح لدينا محركات ذكاء اصطناعي متعددة مترابطة.
