منصة بيانات الذكاء الاصطناعي

التنبؤ بتوقف العملاء عن الخدمة باستخدام منصة Oracle AI Data(2:34)

تجمع منصة بيانات الذكاء الاصطناعي من Oracle بين النماذج التأسيسية الرائدة في المجال وبيانات المؤسسة المحكومة لتمكين المطورين من إنشاء مستودع المؤسسة ووكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات ومستخدمي الأعمال بسرعة وسهولة لاستخدام التجارب الوكيل بسهولة لتحويل أعمالهم.

انضم إلى مجتمع منصة بيانات الذكاء الاصطناعي من Oracle

ندوة عبر الإنترنت: بناء مؤسسة جاهزة للذكاء الاصطناعي

2 سبتمبر، 9 صباحًا بتوقيت PDT و11 صباحًا بتوقيت CEST | ‏3 سبتمبر، 1 مساءً بتوقيت SGT

اكتشف النتائج الرئيسية من ™ISG Buyers Guide لمنصات الذكاء الاصطناعي والبيانات لعام 2026، وتعرّف على ما يلزم لبناء أساس بيانات جاهز للذكاء الاصطناعي. اكتشف كيف يمكن لمنصة Oracle AI Data Platform مساعدة مؤسستك على نقل مبادرات الذكاء الاصطناعي من المرحلة التجريبية إلى مرحلة الإنتاج.

سجّل الآن لحضور الندوة عبر الإنترنت حول بناء مؤسسة جاهزة للذكاء الاصطناعي

منصة Oracle AI Data Platform: توحيد البيانات للذكاء الاصطناعي للمؤسسات القابل للتوسع

انضم إلى خبراء Oracle لاستكشاف طريقة توحيد منصة بيانات الذكاء الاصطناعي الجديدة للبيانات والذكاء الاصطناعي في تجربة تطوير محكومة واحدة—مما يتيح للفِرق إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها وتوسيع نطاقها.

الوصول إلى الندوة عبر الإنترنت لندوة عبر الإنترنت حول منصة Oracle AI Data

See AI deliver business outcomes

Join us at Oracle AI World in Las Vegas from October 25 to 28 to see how Oracle’s AI and other technology innovations are helping organizations solve challenges across industries. Hear from Oracle leaders, explore demos and case studies, and connect with experts and peers.

Register today

لماذا منصة بيانات الذكاء الاصطناعي من Oracle؟

  • توحيد بيانات المؤسسة للذكاء الاصطناعي

    تعمل منصة بيانات الذكاء الاصطناعي على توحيد جميع أنواع البيانات - المهيكلة وغير المهيكلة والدفعية وفي الوقت الفعلي - عبر مؤسستك إلى نظام أساسي مفتوح ومتصل، مما يضع الأساس لمسارات البيانات الموثوقة والجاهزة للذكاء الاصطناعي.

    اقرأ الإعلان

  • تسريع تطوير الذكاء الاصطناعي

    تُمكِّن البيئة المتكاملة المزودة بأدوات مدمجة وأطر عمل وكيل الذكاء الاصطناعي التوليدي فِرقك من إنشاء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي ونشرها بشكل أسرع - دون تعقيد ربط الأدوات المنفصلة.

  • ابتكار باستخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع

    يتيح النظام الأساسي لبيانات الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي الفعال من حيث التكلفة على مستوى المؤسسة من خلال تسخير البنية التحتية المحسنة لـ OCI، وتقليل حركة البيانات، وتنسيق حلول الذكاء الاصطناعي عبر بيئات Oracle والجهات الخارجية حتى تتمكن من توسيع نطاق الابتكار والذكاء في كل مكان يعمل فيه عملك.

قصص نجاح عملاء منصة بيانات الذكاء الاصطناعي من Oracle

  • تهدف University College Dublin إلى تحسين الرعاية المزمنة باستخدام منصة بيانات الذكاء الاصطناعي من Oracle

    باستخدام منصة بيانات الذكاء الاصطناعي من Oracle، يقوم مركز الأبحاث السريرية UCD بتحويل الرعاية التنفسية - وتحويل البيانات السريرية غير المنظمة إلى رؤى قابلة للتنفيذ. من خلال الجمع بأمان بين مجموعات البيانات الاصطناعية والمفتوحة، قاموا ببناء أداة لدعم القرار تساعد الأطباء على إدارة الأمراض المزمنة بشكل أكثر فعالية وفي نهاية المطاف تحسين حياة المرضى.

  • تعزز Clopay نجاح التصنيع باستخدام منصة بيانات الذكاء الاصطناعي من Oracle

    تستخدم Clopay® Garage Doors منصة بيانات الذكاء الاصطناعي من Oracle لتحويل طريقة فهمها وخدمة عملائها. باستخدام ملايين وحدات SKU الفريدة عبر خط منتجاتها، استبدلت Clopay تحليل جداول البيانات اليدوي برؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتنبأ بدقة بتبديل الوكلاء وتكشف عن الاتجاهات قبل حدوثها—مما يؤدي إلى أداء أعمال أقوى وقرارات أفضل وربحية محسنة.

استكشف ميزات Oracle AI Data Platform وإمكاناته

قم بإنشاء مستودع بيانات كامل عبر البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة. تصل البيانات الأولية إلى تخزين الكائنات كطبقة برونزية، حيث تُستوعب في مكانها أو تُخزَّن مباشرة دون تكرار غير ضروري. يعمل التوسع التلقائي للحوسبة باستخدام Apache Spark المدارة على تحسينها إلى مجموعات بيانات نظيفة يمكن التحكم فيها بواسطة الوصول في الطبقة الفضية. تقدم Oracle Autonomous AI Database طبقة ذهبية منسقة وجاهزة للذكاء الاصطناعي تم تحسينها للتحليلات والتعلم الآلي ووكلاء الذكاء الاصطناعي. مستودع بيانات واحد. بيئة واحدة. هذا يعني أن كل مستخدم، من مهندس البيانات إلى مستخدم الأعمال، يعمل بنفس البيانات الموثوقة.

  • أي مصادر، أي وجهات، أي لغة، في أي مكان
    قم بفهرسة وربط أكثر من 100 مصدر ووجهة، بما في ذلك قواعد البيانات الارتباطية وتطبيقات SaaS وتدفقات البيانات المباشرة وموفري البيانات من الجهات الخارجية. على سبيل المثال، يمكن لمهندس البيانات دمج سجلات نظام ERP وأحداث العملاء وبيانات مسار التنقل في تحويلات Apache Spark، ثم إنشاء طبقة ذهبية موثوقة.
  • إنشاء مسارات بيانات مرئية
    قم بتصميم مسارات الاستخراج والتحميل والتحويل والاستخراج والتحميل والتحويل بدون تعليمات برمجية وباستخدام التعليمات البرمجية التي تنسق الاستيعاب والتحويل والإثراء من الطبقة البرونزية إلى الذهبية في سير عمل واحد.
  • قابلية التشغيل البيني مع تنسيقات الملفات المفتوحة
    قم بتخزين البيانات والاستعلام عنها بتنسيقات مفتوحة، بما في ذلك Apache Iceberg وDelta Lake مباشرة على تخزين الكائنات في Oracle Cloud Infrastructure (OCI)، مع اتساق معاملات البيانات واستعلامات العودة الزمنية وتطور مخطط قاعدة البيانات. وقم بالتشغيل البيني باستخدام Apache Spark وApache Flink وأي محرك متوافق مع Iceberg أو Delta Lake. ولا يوجد حبس داخل تقنيات مملوكة، ولا حاجة لإعادة كتابة عند تغيّر الأدوات.
  • أفضل المحركات في فئتها لإعداد البيانات والاستعلامات
    يمكن لمهندسي البيانات تشغيل تحويلات بيانات واسعة النطاق في Apache Spark. ويمكن لعلماء البيانات إنشاء نماذج التعلم الآلي. ويمكن لمستخدمي الأعمال إجراء استكشاف مخصص باستخدام SQL وOracle AI Database مقابل نفس البيانات. ويمكن لكل مستخدم اختيار المحرك المناسب لحمل العمل الخاص به دون نسخ البيانات أو إعادة عرضها.
  • التحليلات المجمعة عبر البيانات وقواعد البيانات
    استعلم عن الجداول المنظمة وبيانات JSON شبه المنظمة والبيانات الجغرافية وتضمينات المتجهات الخاصة بالذكاء الاصطناعي عبر تخزين الكائنات وقواعد البيانات المتصلة ضمن نموذج واحد للتحكم في الوصول القائم على الأدوار. على سبيل المثال، يمكن لمستخدم الأعمال التحقق من توقع إيرادات جديد من خلال الانضمام إلى تدفقات نشاط مستودع البيانات مع سجلات العملاء الموثوقة في Oracle AI Database في استعلام SQL واحد.
  • الطبقة الذهبية الجاهزة للذكاء الاصطناعي
    تستهلك مسارات التعلم الآلي وقواعد معارف التكوين المعزَّز للاسترجاع (RAG) ووكلاء الذكاء الاصطناعي بيانات منسقة تم التحقق منها للأعمال. يقوم مهندسو الذكاء الاصطناعي بربط النماذج بالحقائق الموثوقة نفسها التي تعتمد عليها التقارير التشغيلية، وليس على نسخ أولية أو وسيطة.
  • عمليات الطبقة الذهبية ذاتية التشغيل
    استفد من مستودع بيانات ذاتي الضبط والتوسع والإصلاح، مع فهرسة تلقائية وتحسين للاستعلامات وإدارة أحمال العمل. وحقق أداء ثابتًا في أجزاء من الثانية عبر مليارات الصفوف خلال ساعات الذروة دون الحاجة إلى ضبط يدوي. ووسع نطاق الحوسبة بشكل مستقل عن التخزين لخدمة مئات المستخدمين المتزامنين.
  • تكامل من الدرجة الأولى من الطرف الأول
    اجلب بيانات تطبيقات أوراكل فيوجن، بما في ذلك ERP وHCM وسلسلة التوريدات وCX، مباشرة إلى مستودع البيانات. وقم بإعداد بيانات فيوجن في دفاتر الملاحظات المدعومة من Apache Spark لربط وكيل الذكاء الاصطناعي ببيانات موثوقة وإعداد التقارير التاريخية والتحليلات التنبؤية على نظام السجلات التشغيلي.
  • مشاركة البيانات
    مشاركة بيانات مستودع البيانات المباشرة مع الفِرق الداخلية والشركاء وتطبيقات أوراكل دون نسخها أو نقلها. وتساعد مشاركة البيانات على إبقاء كل مستهلك على أحدث إصدار موثوق به.

وتمنح Oracle AI Data Platform علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي بيئة مُدارة بالكامل للمساعدة على إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها وتتبعها وتشغيلها مباشرةً عبر بيانات مستودع البيانات. وتعمل دورة حياة عمليات التعلم الآلي الكاملة، تدريب Spark الموزع وتتبع التجارب وسجل النماذج والنشر المنشور بالكتالوج، في مساحة عمل يديرها العميل ويحكمها العميل دون بنية أساسية لإدارتها.

  • مسارات التعلم الآلي وعمليات سير العمل: قم بتنسيق مسارات التعلم الآلي الشاملة باستخدام إعداد البيانات والمكونات القابلة لإعادة الاستخدام وهندسة الميزات والتدريب والتقييم، باستخدام البنية الأساسية لسير عمل AI Data Platform. يمكنك إنشاءها مرة واحدة، ثم تشغيلها وفق جدول زمني أو وفق مشغل، مع سياسات تحكم في الوصول قائمة على الأدوار أنت الذي تحددها وتديرها.
  • التجارب وسجل النماذج: تتبع كل عمليات تدريب النماذج من خلال تسجيل المقاييس التلقائي وتسجيل المعلمات الفائقة وتتبع إصدار البيانات الاصطناعية. وقارن التجارب وتسجيل نماذج الإنتاج وإدارة عمليات سير عمل المراحل.
  • نشر النماذج وتسجيل الكتالوج: انشر النماذج المدربة في كتالوج بيانات الذكاء الاصطناعي لجعلها قابلة للاكتشاف وإصدارها والوصول إليها عبر الوكلاء والتطبيقات وعمليات سير العمل. يتم تطبيق تتبّع مصدر البيانات وسياسات التحكم في الوصول عند التسجيل.
  • ‏Apache Spark مع GPU:‏ قم بتوسيع نطاق هندسة الميزات والتدريب على النماذج عبر مجموعات Spark الموزعة، وتسريع أحمال العمل باستخدام الاستخراج والتحويل والتحميل والتعلم الآلي الرائدين في السوق من NVIDIA.
  • وكلاء علوم البيانات: وكلاء ذكاء اصطناعي يستكشفون مجموعات البيانات بصورة مستقلة، ويولدون فرضيات، ويكتبون التعليمات البرمجية وينفذونها، ويكررون تدريب النماذج، ما يقلص بصورة كبيرة الوقت اللازم للانتقال من البيانات الأولية إلى نموذج جاهز للإنتاج.

أنشئ وكلاء ذكاء اصطناعي وتطبيقات تستند إلى بيانات مؤسستك، لا إلى الإمكانات العامة لنماذج اللغات الكبيرة. ويتم التحكم في وكلائك وتطبيقاتك من خلال سياساتك ويتم إثراؤها بدلالات عملك ومعرفة المجال. ترتبط وكلاء الذكاء الاصطناعي بكتالوج بيانات الذكاء الاصطناعي ونماذج الأعمال الدلالية وأنظمة المؤسسة، بحيث تتمكن من الاستدلال ضمن السياق الذي تعمل به شركتك فعليًا. أنشئ أنظمة متعددة الوكلاء باستخدام أي نموذج أساسي، بدءًا من أدوات الإنشاء المرئية دون كتابة تعليمات برمجية، وصولاً إلى التطوير الاحترافي باستخدام التعليمات البرمجية، ثم انشرها على بيئة حوسبة مُدارة للذكاء الاصطناعي مع إمكانات مدمجة للمراقبة والرصد.

  • منشئ التدفق المرئي بدون تعليمات برمجية: قم بتصميم الوكلاء وتكوينهم بصريًا باستخدام لوحة عمل للسحب والإفلات. وقم بتوصيل أدوات SQL وقواعد معارف التكوين المعزز للاسترجاع ونقاط توصيل طلب نماذج اللغات الكبيرة وربطها بأدوات متعددة، وكل ذلك دون كتابة سطر من التعليمات البرمجية. وقم بتبديل نماذج الأساس من قائمة منسدلة دون إعادة إنشاء التدفق.
  • التطوير باستخدام التعليمات البرمجية: اكتب الوكلاء باستخدام Python من خلال مجموعة أدوات تطوير البرمجيات (SDK) الخاصة بـ AI Data Platform، مع إمكانية الوصول الكامل إلى LangChain وOCI Generative AI وأي مكتبة مفتوحة المصدر. ويمكن الوصول إلى كل إمكانية تدفق مرئي بالكامل في التعليمات البرمجية؛ أو استيراد scikit-learn أو LangChain أو أي إطار عمل جنبًا إلى جنب مع وكيل مجموعة تطوير البرامج.
  • أنظمة متعددة الوكلاء: صمّم ونسّق أنظمة من وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعاونين، مثل وكلاء التنسيق، والوكلاء الفرعيين المتخصصين، والوكلاء الذين يستخدمون الأدوات، للمساعدة على تنفيذ سير عمل مؤسسي معقد ومتعدد الخطوات بصورة مستقلة باستخدام بروتوكول A2A.
  • أي نموذج أساس: استخدم أي نموذج على OCI، مثل Llama وCohere وMistral وGrok وغير ذلك الكثير، أو قدم نماذجك المضبوطة. واستبدل النماذج من القائمة المنسدلة لحوسبة Oracle Cloud Infrastructure‏ (OCI) دون إعادة إنشاء منطق التطبيق.
  • عمليات الذكاء الاصطناعي وإمكانية الملاحظة: قابلية الملاحظة الكاملة عبر دورة حياة الوكيل من التطوير إلى الإنتاج. واختبر الوكلاء بصورة تفاعلية في بيئة الاختبار الخاصة بالنظام الأساسي، مع فحص استدعاءات الأدوات وآلية استدلال نموذج اللغات الكبير (LLM) والمخرجات قبل النشر. وتسجل الجلسات مسار تدقيق مع الحالة والمدة والمدخلات/المخرجات وتفاصيل الحدث لكل خطوة عبر التطوير والاختبار والإنتاج. ومراقبة الكمون واستخدام الرمز المميز ومعدلات الأخطاء ومؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال المخصصة في الوقت الحقيقي.

بيئة تطوير واحدة ومتكاملة لمهندسي البيانات وعلماء البيانات ومطوري الذكاء الاصطناعي للتعاون في مشروعات البيانات الشاملة والذكاء الاصطناعي مع التحكم في الوصول القائم على الأدوار على مستوى المؤسسة (RBAC) والتكامل المستمر/التسليم المستمر وتتبع الإصدارات وقابلية التدقيق المضمنة. واربط جميع الشخصيات من خلال الأدوات المشتركة ودفاتر الملاحظات ومسارات البيانات، وكل ذلك مدعوم من الوصول المتكامل إلى الخدمات والكتالوج الأساسي للنظام الأساسي.

  • مساحات العمل: البيئات التي يشملها المشروع والتي تتعاون فيها الفرق على أجهزة الكمبيوتر المحمولة والمسارات والوكلاء والتجارب. يتم تعيين إصدار لكل البيانات الاصطناعية ومشاركتها والتحكم في الوصول داخل حدود مساحة العمل مع التحكم الكامل في الوصول القائم على الأدوار لكل مشروع.
  • دفاتر الملاحظات وعمليات سير العمل والوكلاء: تتم إدارة جميع بيانات التطوير الاصطناعية في مكان واحد، بما في ذلك دفاتر الملاحظات المتوافقة مع Jupyter وDAGs لسير عمل مسار العمليات ووكلاء الذكاء الاصطناعي وتجارب التعلم الآلي. ويمكنك المشاركة والإصدار والتعاون عبر الفريق دون تحويل السياق.
  • أداة SQL وإدارة الحوسبة: قم بتشغيل استعلامات SQL المخصصة مباشرة مقابل جداول الكتالوج مع عناصر تحكم دورة حياة الحوسبة المضمنة. وقم بإرفاق موارد حوسبة الذكاء الاصطناعي أو فصلها أو تشغيل موارد جديدة مباشرة من داخل بيئة التطوير (IDE)، دون الحاجة إلى وحدة تحكم منفصلة.
  • تكامل التكامل المستمر/النشر المستمر وGit‏: تكامل Git الأصلي لإصدار دفاتر الملاحظات ومسارات العمليات وتعريفات الوكيل وتكوينات النموذج. اتصل بـ GitHub أو GitLab أو Bitbucket للتكامل المستمر والنشر التلقائي للبيانات الاصطناعية لمشروع البيانات إلى الذكاء الاصطناعي.
  • التحكم في الوصول القائم على الأدوار والتدقيق وعزل الشبكة: التحكم في الوصول الدقيق القائم على الأدوار عبر مساحات العمل والبيانات الاصطناعية والحوسبة. سجلات تدقيق شاملة لكل إجراء مستخدم. يساعد عزل الشبكة بنقاط النهاية الخاصة على ضمان عدم اتصال أحمال العمل الحساسة بالإنترنت العام.

اكتشف بياناتك وأصول الذكاء الاصطناعي، وافهمها، وأدر الوصول إليها ضمن كتالوج موحّد واحد يمتد عبر كامل بنية الميداليون، بما في ذلك الطبقة البرونزية للإدخال والفضية للمعالجة والتنقية، والذهبية لمنتجات البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي. يربط كتالوج بيانات الذكاء الاصطناعي في Oracle AI Data Platform بين قاعدة بيانات الذماء الاصطناعي ذاتية التشغيل وتخزين الكائنات في OCI ومصادر الجهات الخارجية عبر كتالوجات خارجية، مع إظهار دلالات أعمال غنية من خلال السياق الدلالي ونماذج المعرفة. كل فريق لا يكتشف فقط البيانات المتاحة، بل يفهم أيضا معناها بالنسبة للأعمال. يكتسب كل وكيل ذكاء اصطناعي هذا الفهم تلقائيًا.

  • كتالوج أصول الذكاء الاصطناعي والبيانات الموحدة: كتالوج واحد لجميع أصول البيانات والذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الجداول المنظمة والملفات غير المنظمة وقواعد المعرفة ونماذج التعلم الآلي ومخازن الميزات وتعريفات الوكلاء. يتم إدارة الكتالوج من خلال سياسات متسقة عبر البيانات والذكاء الاصطناعي. وهي تغطي بنية الميداليون الكاملة، ما يتيح سرعة استيعاب منتجات البيانات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي ومعالجتها وتسليمها في كل طبقة.
  • الكتالوجات الخارجية واكتشاف الأصول: الاتصال بمصادر بيانات خارجية مثل Autonomous AI Database وتخزين الكائنات في OCI وأنظمة الجهات الخارجية، دون الحاجة إلى نقل البيانات أو تكرارها بشكل غير ضروري. اكتشاف وفهرسة الأصول المنظمةوغير المنظمة تلقائيًا، مع إثراء بيانات التعريف بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وتتبع المصدر من نقطة الاتصال.
  • النماذج الدلالية للأعمال والطبقة الدلالية: حدّد النماذج الدلالية للأعمال الخاصة بالمجال والعلاقات الدلالية بين مفاهيم الأعمال. تتيح مسردات الأعمال والنماذج الدلالية للأعمال وتصنيفات المجالات والمرادفات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي للمستخدمين العثور على البيانات حسب المعنى وليس أسماء الجداول. يرث وكلاء الذكاء الاصطناعي هذا الفهم الدلالي تلقائيًا.
  • عدم النسخ: استعلم عن البيانات في مكان وجودها دون نقلها أو نسخها. يمكنك الوصول إلى البيانات والاستعلام عنها دون نقلها أو نسخها. قم بالاتصال مباشرةً بـ Oracle Database وAutonomous AI Database وExadata الحالية والاستعلام الموجود باستخدام SQL. وتظل البيانات في مصدرها الموثوق بينما يوحّد الكتالوج الوصول، ويطبق التحكم في الوصول القائم على الأدوار ويعرضها، ما يقلل من التكرار ويخفض التكلفة.
  • عدم الحاجة إلى الاستخراج والتحويل والتحميل: يساعد على الاستغناء عن مسارات الاستخراج والتحويل والتحميل باستخدام Oracle GoldenGate، من خلال تمكين نسخ البيانات في الوقت الحقيقي، المعتمد على السجلات، والمدعوم بالذكاء الاصطناعي من أي قاعدة بيانات مصدر، مع تدفق إدخال عالي الأداء مباشرة إلى مستودع البيانات. تُفهرَس البيانات وتصبح جاهزة للذكاء الاصطناعي فور وصولها.
  • الحجم: تخزن وحدات التخزين البيانات غير المنظمة إلى جانب أصول البيانات في الكتالوج. قم بإرفاق قواعد المعارف للمساعدة على تمكين الوكلاء والتطبيقات من استرجاع المحتوى غير المنظم بشكل آمن، مثل المستندات وملفات PDF والصور.
  • تتبّع مصدر البيانات:تصوّر وتتبع سلسلة البيانات بصورة شاملة، بما في ذلك إدخال البيانات الأولية وعمليات التحويل وهندسة ميزات التعلم الآلي وتدريب النماذج، وصولاً إلى تقديم تطبيقات الذكاء الاصطناعي. افهم فورًا تأثير التغييرات في المراحل السابقة على كامل مسار البيانات والذكاء الاصطناعي.

ويتطلب الذكاء الاصطناعي للمؤسسات على نطاق واسع الأمان وإدارة الوصول وقابلية التدقيق على مستوى المؤسسة، ويتم تطبيقه باستمرار عبر كل أصل بيانات ونموذج ووكيل. يفرض Oracle AI Data Platform نموذج أمان ثنائي الطبقات: Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management‏ (IAM) للتحقق من الهوية والمصادقة، إلى جانب AI Data Platform للتحكم الدقيق في الوصول عبر كل أصل في الكتالوج، ومساحة العمل وموارد الذكاء الاصطناعي، مع سجلات تدقيق شاملة لضمان التتبع الكامل. أدر كامل منظومة البيانات والذكاء الاصطناعي لديك دون الحاجة إلى إضافة الأمان لاحقًا كطبقة منفصلة.

  • نموذج أمان من طبقتين: يعمل الأمان على مستويين: تتولى OCI IAM إدارة الهوية والمصادقة والوصول على مستوى السحابة، بينما تتحكم AI Data Platform فيمن يمكنه اكتشاف كل أصل من أصول البيانات والذكاء الاصطناعي وقراءته وتعديله واستخدامه داخل النظام الأساسي. يتم تحديد كلا النظامين وإدارتهما بواسطة العميل. تحتفظ Oracle بإطار العمل الذي يفرضهما. تحصل على مزايا هيكل الدفاع متعدد الطبقات دون فقدان السيطرة.
  • ‏AI Data Platform Workbench‏: تحكم دقيق في الوصول قائم على الأدوار عبر مساحات العمل وأصول الكتالوج وموارد الحوسبة والوكلاء والوظائف الإدارية. يتم تطبيق الأدوار باستمرار عبر البيانات والذكاء الاصطناعي دون فجوات بين ما يمكن للمستخدمين رؤيته في الكتالوج وما يمكنهم العمل عليه في النظام الأساسي.
  • تسجيل التدقيق وإمكانية التتبع: توفر سجلات التدقيق الشاملة لكل إجراء مستخدم، والوصول إلى البيانات وتفاعل الوكيل والتغيير الإداري إمكانية التتبع عبر النظام الأساسي لدعم التوافق والتحقيق وإعداد تقارير تاريخ الوصول.
  • عزل الشبكة ونقاط النهاية الخاصة: انشر مساحات العمل والحوسبة واتصالات البيانات داخل شبكات VCN الفرعية الخاصة بنقاط النهاية الخاصة. لا تجتاز أحمال العمل الحساسة الإنترنت العام إطلاقًا. يتم فرض عزل الشبكة في طبقة البنية الأساسية.
  • ‏OCI Identity and Access Management وتكامل الأمان: تتولى OCI IAM إدارة اتحاد الهويات والمصادقة عبر النظام الأساسي. يتيح التكامل العميق مع OCI Vault لإدارة الأسرار وشهادات OCI لشهادات TLS وOCI Security Advisor لتوصيات وضع الأمان، توفير طبقة تحكم أمنية موحّدة عبر البيانات والذكاء الاصطناعي والبنية الأساسية.

سجل مركزي لاكتشاف وكلاء الذكاء الاصطناعي وإدارتهم على نطاق المؤسسة، بما في ذلك الوكلاء الذين تم إنشاؤهم باستخدام AI Data Platform ووكلاء الجهات الخارجية بالإضافة إلى خوادم MCP وأدواته. يتتبع سجل الذكاء الاصطناعي هوية كل وكيل وإمكاناته وأذوناته وإصداراته وسجلات تفاعله، مما يمنح مسؤولي النظام الأساسي الرؤية والتحكم في المجموعة المتزايدة من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون عبر المؤسسة.

  • سجل الوكيل المركزي: سجل موحّد يساعدك على إدراج جميع وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك وإدارة إصداراتهم وتنظيمهم، سواء تم بناؤهم باستخدام AI Data Platform أو عبر أدوات خارجية. تتبع هوية كل وكيل وإمكاناته المعلنة ونطاق الأذونات وسجل الإصدارات وسجلات التفاعل. اكتشف الوكلاء حسب الإمكانية أو المجال أو الفريق باستخدام بيانات تعريف غنية للإدارة والتحكم في الوصول وإعادة الاستخدام على نطاق المؤسسة.
  • بروتوكول وكيل إلى وكيل (A2A): تمكين الاتصال المنظم والموحد بين وكلاء AI Data Platform ووكلاء الجهات الخارجية باستخدام بروتوكول A2A المفتوح. أنشئ عمليات سير عمل معقدة تتعاون فيها وكلاء متخصصون مع وكلاء تنسيق، مع هوية واضحة لكل وكيل وتحديد قدراته وحدود صلاحياته، مع فرض هذه القيود في كل تفاعل.
  • خوادم وأدوات بروتوكول سياق النموذج (MCP): تسجيل خوادم وأدوات MCP وعرضها. يكتشف الوكلاء الأدوات ويستدعونها ديناميكيًا في وقت التشغيل، بما في ذلك استعلامات قاعدة البيانات وواجهات برمجة تطبيقات REST ووظائف الأعمال المخصصة، دون روابط مشفرة مضمنة. تتم إدارة أذونات الأداة من خلال سياسات التسجيل التي تقوم بتعريفها بما يتفق مع كيفية التحكم في وصول الوكيل.

امنح المستخدمين غير الفنيين إمكانية الوصول إلى القوة الكاملة لبيانات مؤسستك من خلال تحليلات الخدمة الذاتية ووكلاء الذكاء الاصطناعي المنسقين والرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يتم تضمين إمكانات الذكاء الاصطناعي مباشرة في عمليات سير عمل الأعمال حيث تحدث القرارات. لا توجد مهارات تقنية مطلوبة. إنه ذكاء اصطناعي مؤسسي مُتاح للجميع.

  • التحليلات في عمليات سير عمل الأعمال: تدمج Oracle Analytics Cloud تحليلات عالمية المستوى مباشرة في التطبيقات التي تستخدمها فِرقك كل يوم، بما في ذلك Oracle Fusion ERP وHCM وSCM وCX. اطرح أسئلة باللغة الطبيعية، واعرض سرديات مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي، وشارك لوحات تحكم مُدارة مركزيًا ضمن سير العمل.
  • واجهة محادثة موحّدة: نافذة موحّدة تتيح اكتشاف وكلاء الذكاء الاصطناعي في مؤسستك والاستعلام منهم والتعاون معهم. يفسر مركز الوكيل طلبات مستخدم الأعمال، ويبحث عن الوكيل المناسب ويستدعيه، ويقدم النتائج في السياق، كل ذلك من خلال اللغة الطبيعية. لا توجد مهارات تقنية مطلوبة.
  • مكتبة وكلاء الذكاء الاصطناعي المنسقة: استعرض مكتبة منسقة للوكلاء المعتمدين، تشمل الوكلاء الداخليين الذين أنشأتهم فرق البيانات لديك، ووكلاء الجهات الخارجية الذين تمت مراجعتهم واعتمادهم، مع أوصاف لهم، وأمثلة على الطلبات وإرشادات الاستخدام لتنفيذ مهام الأعمال الشائعة.
  • الوصول والأمان المداران: يمكن للمستخدمين إدارة جميع تفاعلات الوكلاء واستعلامات التحليلات وفق سياسات التحكم في الوصول القائمة على الأدوار نفسها المطبقة على البيانات الأساسية. لا يرى المستخدمون سوى الوكلاء والبيانات المصرح لهم بالوصول إليها. إنه أمان مؤسسي دون الحاجة إلى إعدادات إضافية.

See AI Data Platform in Action

Data Engineer

Build a complete lakehouse from raw data to AI-ready gold

Oracle AI Data Platform gives data engineers one path from ingestion to consumption across structured and unstructured data. Raw data lands in object storage, is refined with Spark into trusted silver data sets, and is delivered as curated gold data ready for analytics, AI agents, and downstream applications.

Design pipelines in one managed workspace

Data engineers can build ingestion, transformation, and enrichment pipelines via workflow jobs without switching platforms. This shortens development cycles while keeping every stage access-controlled, reusable, and easier to operate at enterprise scale.

Run Spark and SQL where your data already lives

Teams can use Spark for large-scale processing and SQL for fast exploration and reporting, choosing the best engine for each workload. With in-place access across object storage and connected databases, engineers can analyze and prepare data without unnecessary movement or duplication.

Accelerate pipeline delivery with AI-assisted engineering

AI-assisted development helps engineers move from source connection to production-ready pipeline faster with code generation, smart recommendations, and guided workflow creation. Combined with direct Oracle Fusion data integration, teams can quickly transform ERP, HCM, SCM, and CX data into managed AI-ready assets.

مسؤول إدارة البيانات

طبقة بيانات تعريف موحدة عبر مجموعة بيانات Oracle Cloud بأكملها

يعمل الكتالوج الرئيسي كطبقة بيانات تعريف مركزية، وتسجيل بيانات التعريف وتنظيمها دون نقل البيانات الأساسية أو نسخها. يتصل بالبيانات التي توجد بها عبر Autonomous AI Database وOracle Database وOCI Object Storage، والتي تغطي كل من الأصول المنظمة، مثل الجداول وطرق العرض ومخططات قاعدة البيانات والبيانات غير المنظمة.

التحكم المتسق في الوصول عبر جميع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي والبيانات

إطار عمل مركزي لإدارة الوصول قائم على الأدوار مصمم لدعم الاستخدام الآمن للبيانات. توفر Oracle AI Data Platform Workbench عناصر تحكم دقيقة في الوصول وإدارة السياسات في طبقة البيانات، ما يساعد المؤسسات على إدارة كيفية وصول المستخدمين وأحمال عمل الذكاء الاصطناعي إلى البيانات مع دعم مبادرات الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع.

رؤية كاملة للوصول إلى البيانات عبر جميع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي والبيانات

توفر الشفافية والأمان من خلال سجلات التدقيق التي تتعقب من قام بالوصول إلى البيانات ومتى وكيف. يمكنك التمتع برؤية شاملة عبر Oracle AI Data Platform Workbench للتدقيق والرقابة التشغيلية.

إدارة الوصول القائمة على الأدوار عبر أحمال عمل الذكاء الاصطناعي والبيانات

حدّد وأدر الأدوار لضمان حصول المستخدمين وأحمال عمل الذكاء الاصطناعي على صلاحيات مناسبة للوصول إلى البيانات والأدوات وموارد النظام الأساسي. تعمل عناصر التحكم الدقيقة القائمة على الأدوار على تبسيط الإدارة وتعزيز الأمان وتسهيل تطبيق سياسات الوصول.

مشاركة البيانات بسلاسة

مشاركة البيانات بشكل آمن بين الفرق والمشروعات دون الحاجة إلى تكرارها أو نقلها بشكل غير ضروري. تتيح Oracle AI Data Platform مشاركة البيانات الخاضعة للرقابة والقائمة على السياسة والتي تعمل على تحسين التعاون وتسريع الوصول إلى البيانات الموثوقة وتبسيط عمليات البيانات على مستوى المؤسسة.

عالم البيانات

تتبع التجربة لكل مساحة عمل فريق

تبقي التجارب في Oracle AI Data Platform Workbench الفِرق مفصولة بمساحة العمل بينما يسجل التسجيل التلقائي المعلمات والمقاييس والبيانات الاصطناعية، ما يؤدي إلى إنشاء تاريخ قابل لإعادة الإنتاج يقلل من إعادة العمل ويسهل إعادة تشغيل التجارب السابقة بالتغييرات التي يتم التحكم فيها. تتعامل AI Data Platform Workbench مع المهام الإدارية حتى يتمكن علماء البيانات من التركيز على العلم.

ترقية النماذج الفائزة إلى سجل النظام من خلال مقارنة التشغيل بنقرة واحدة

يمكن لعلماء البيانات تصفية عمليات التشغيل ومقارنتها لتحديد النموذج الأفضل أداء، ثم تسجيله من تشغيل التجربة إلى سجل النماذج المرتبط بالكتالوج الرئيسي، مع دعم الإصدارات والوسوم والحقول المخصصة، لتحويل “أفضل تشغيل” إلى أصل مميز مشترك وقابل للاكتشاف. تدير AI Data Platform الإصدارات تلقائيًا عند إجراء التحسينات.

من أفضل نموذج إلى الاستدلال دون أي عبء تحضير وتشغيل إضافي.

قم بتعزيز أفضل نموذج في السجل من خلال الإصدار التلقائي والعلامات وبيانات التعريف المخصصة، ما يجعل من السهل اكتشاف النموذج الصحيح وإعادة استخدامه دون الاعتماد على المعرفة المؤسسية أو القنوات الجانبية. قم بتحميل أحدث إصدار أو إصدار محدد مباشرة إلى دفاتر الملاحظات وقم بتشغيل استدلال الدفعة. يبقي AI Data Platform كل شيء، من التجارب إلى الاستدلال، بسيطًا ومتسقًا وقابلاً للتكرار.

يساعد تتبّع المصدر الشامل على جعل النماذج المُولَّدة قابلة للتفسير والتدقيق.

تعود النماذج المسجلة في AI Data Platform إلى التشغيل التجريبي الدقيق الذي أنتجها، ما يؤدي إلى ظهور شروط التشغيل والتسلسل، مثل المعلمات الفائقة ومتغيرات البيئة والمقاييس والبيانات الاصطناعية. يمكن للفِرق فهم ما تم بناؤه، وكيف تم بناؤه، ولماذا يؤدي بالطريقة التي يقوم بها.

مطور الذكاء الاصطناعي

نظام أساسي موحد لإنشاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات وإدارته ونشره

يجمع Oracle AI Data Platform بين الأدوات والتكاملات وإدارة الوصول وإمكانات التدقيق التي تحتاجها فِرق الذكاء الاصطناعي من التطوير إلى الإنتاج. أنشئ الوكلاء والتطبيقات باستخدام أدوات مرئية منخفضة التعليمات البرمجية أو دفاتر ملاحظات تعتمد على التعليمات البرمجية أولاً، تستند إلى معرفة المؤسسة من خلال تكامل مخزن المتجهات الأصلي المرتبط بالكتالوج الرئيسي. تتوفر نماذج اللغات الكبيرة الأفضل في فئتها عبر الذكاء الاصطناعي التوليدي لـ OCI وOracle AI Database 26ai، مع إدارة دورة الحياة الكاملة التي تضمن تسجيل كل أصل من أصول الذكاء الاصطناعي وإصداره واختباره. يتيح تكامل Fusion AI Agent Studio تضمين الوكلاء المخصصين مباشرة داخل تطبيقات Oracle SaaS، مما يغلق الحلقة بين تطوير الذكاء الاصطناعي وسير عمل الأعمال في الواقع.

تطوير الوكلاء عالي التعليمات البرمجية مع قوة النظام الأساسي الكاملة

حدد تدفقات الوكيل في التعليمات البرمجية باستخدام LangGraph وأطر العمل مفتوحة المصدر ومكتبات Python التابعة لجهات خارجية في AI Data Platform. تمنح مكتبة المرافق المضمنة الوكلاء وصولاً سلسًا إلى تكوين النماذج وضوابط الحماية وأدوات النظام، مثل التكوين المعزَّز للاسترجاع وMCP وSQL وإدارة الطلبات. سواء تم بناؤها بالتعليمات البرمجية أو عبر اللوحة المرئية، يتم اختبار جميع التدفقات من خلال بيئة تشغيل موحّدة.

إمكانية مراقبة شاملة مدمجة في النظام الأساسي

يوفر Oracle AI Data Platform أدوات مراقبة مدمجة تمنح الفِرق رؤية كاملة حول كيفية أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. بدءًا من تتبع عمليات التشغيل الفردية إلى مراقبة المخرجات وتصفح المشكلات في الوقت الحقيقي، يمكن للفِرق اكتشاف المشكلات وتشخيصها وحلها دون مغادرة النظام الأساسي.

بناء واختبار وتصحيح الوكلاء بمرونة مع إمكانية التتبع وبيئة تشغيل متكاملة

يدعم Oracle AI Data Platform كل من تعريف تدفق الوكيل الذي لا يحتوي على تعليمات برمجية ونمط لوحة العمل والتطوير المستند إلى التعليمات البرمجية من خلال LangGraph، ما يمنح الفِرق حرية إنشاء الطريقة التي تعمل بها بشكل أفضل. تتيح لوحات الإنشاء والاختبار المخصصة للمطورين التكرار بسرعة، مع توفر التغييرات التي تم إجراؤها في مرحلة الإنشاء على الفور في ملعب اختبار شامل حتى تتمكن الفِرق من الانتقال من الفكرة إلى تدفق الوكيل العامل دون احتكاك غير ضروري.

مستخدم الأعمال

جميع وكلائك في مكان واحد

يمكن الوصول إلى كل وكيل ذكاء اصطناعي تستخدمه مؤسستك، سواء كان مضمنًا داخليًا أو مضمنًا في Oracle Fusion أو متصلًا بأنظمة الجهات الخارجية، من واجهة محادثة واحدة. اطرح سؤالاً باللغة الطبيعية، وسيتم توجيهك تلقائيًا إلى الوكيل المناسب، وستتابع من حيث توقفت بالضبط مع الحفاظ على سجل جلسة كامل لكل تفاعل.

التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

اطرح سؤالاً واحصل على إجابة. تمنح Oracle Analytics Cloud مستخدمي الأعمال إمكانية الوصول إلى الخدمة الذاتية للبيانات الموثوقة الجاهزة للذكاء الاصطناعي. بدون SQL. بدون فريق بيانات. بدون انتظار. اطرح سؤالاً بلغة طبيعية، واحصل فورًا على إجابات على شكل تمثيلات مرئية ورؤى وتوصيات تُحوّل الأرقام إلى قرارات.

Featured AI Data Platform blogs

Agents vs. Workflows: Where Does the ROI Actually Live?

Most enterprises aren’t failing with AI agents because of the technology—they’re failing because they’re using agents where simple workflows would do the job better. This blog explains the key differences between workflows and autonomous agents, and how choosing the right approach impacts ROI, scalability, governance, and cost. It also provides a practical framework for deciding when agentic AI is truly worth the investment.

Read the complete post Subscribe to the blog

الشروع في العمل باستخدام منصة بيانات الذكاء الاصطناعي من Oracle