للقراءة اكثر حول البيانات

لماذا يتم إنشاء نظام بيئي للبيانات؟

أنظمة البيانات البيئية مخصصة لالتقاط البيانات لإنتاج رؤية مفيدة. نظرًا لاستخدام العملاء للمنتجات- وخاصة الرقمية منها- فإنهم يتركون إثر للبيانات. يمكن للشركات إنشاء نظام بيئي للبيانات. باستخدام التقنيات الحديثة مثل الذكاء الاصطناعي والسحابة، يمكن للشركات الاستفادة من أنظمة البيانات البيئية الخاصة بها لاكتساب قيمة كبيرة من أصول البيانات الخاصة بها. وهذا بدوره يساعدهم على فهم سلوك العملاء والسوق وتحسين العمليات وتحقيق عوائد أعلى في النهاية. كان يشار إلى النظم البيئية في الأصل على أنها بيئات تقنية المعلومات. تم تصميمها لتكون مركزية وثابتة نِسْبِيًّا. لقد غيرت ولادة الويب والخدمات السحابية ذلك. الآن، يتم التقاط البيانات واستخدامها في جميع أنحاء المؤسسات، ويتمتع محترفو تقنية المعلومات بتحكم مركزي أقل.

علاوة على ذلك ، غالبًا ما تنشئ الشركات أنظمة بيئية للبيانات للحصول على معلومات مفيدة حول كيفية استجابة العملاء لمنتجاتهم. نظرًا لطبيعة البنية التحتية المتطورة باستمرار، تحتاج الشركات إلى نظام البيانات السحابية الخاص بها الذي يلبي أهداف أعمالهم ويلبي احتياجات الجمهور المستهدف. من خلال مجموعة من البرامج والأجهزة، يمكن للشركات جمع البيانات وتحليلها وتخزينها واستخدامها.

يتم إنشاء أفضل أنظمة البيانات البيئية حول نظام أساسي لتحليلات المنتجات يربط النظام البيئي معًا. تساعد منصات التحليلات الفرق على دمج مصادر بيانات متعددة، وتوفير أدوات التعلم الآلي لأتمتة عملية إجراء التحليل وتتبع مجموعات المستخدمين حتى تتمكن الفرق من حساب مقاييس الأداء.

ما هي فوائد نظام البيانات؟

يتيح النظام البيئي للبيانات القائم على السحابة أولاً والمدعوم بالذكاء الاصطناعي لأي مؤسسة إنشاء أقصى قيمة للأعمال من أصول البيانات الخاصة بها. بالإضافة إلى:

• توفير في التكاليف.

• إشتراك العملاء.

• عوائد أكبر.

• تسريع السوق.

• تحسين العملية:

  تحسين العمليات الداخلية مثل إدارة المخزون وسلسلة التوريد من خلال تحليل مجموعة البيانات الضخمة.

هناك ثلاثة عناصر لكل نظام بيئي:

 بنية تحتية

 مثل اذا كان النظام البيئي للبيانات عبارة عن منزل، فإن البنية التحتية هي الأساس. خدمات الأجهزة والبرامج هي التي تلتقط البيانات وتجمعها وتنظمها. تتضمن البنية التحتية خوادم للتخزين ولغات البرمجة مثل SQL ومنصات الاستضافة. يمكن استخدام البنية التحتية لالتقاط وتخزين ثلاثة أنواع من البيانات: منظمة، وغير منظمة، ومتعددة الهياكل. كما يوحي الاسم، تكون البيانات المنظمة نظيفة ومُصنفة ومنظمة، مثل العدد الإجمالي لزيارات موقع الويب التي يتم تصديرها إلى جدول بيانات Excel. البيانات غير المنظمة هي البيانات التي لم يتم تنظيمها للتحليل، على سبيل المثال، نصوص من المقالات. البيانات متعددة الهياكل هي البيانات التي يتم تسليمها من مصادر مختلفة في مجموعة متنوعة من التنسيقات - يمكن أن تكون مزيجًا من كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة. إذا احتوت النظم البيئية على كمية كبيرة من البيانات، فستحتاج إلى أدوات إضافية لتسهيل وصول الفرق إليها. قد تستخدم الفرق تقنيات مثلا Hadoop أو (NoSQL) لتقسيم بياناتها والسماح باستعلامات أسرع.

تحليلات

التحليلات بمثابة الباب الأمامي الذي من خلاله يمكن للفرق الوصول إلى منزل النظام البيئي للبيانات الخاصة بهم. تقوم منصات التحليلات بالبحث وتلخيص البيانات المخزنة داخل البنية التحتية وربط أجزاء من البنية التحتية معًا بحيث تتوفر جميع البيانات في مكان واحد. بينما توفر أنظمة البنية التحتية التحليلات الأساسية الخاصة بها، نادرًا ما تكون هذه الأدوات كافية. تكون منصة التحليلات المخصصة دائمًا قادرة على التعمق أكثر في البيانات، وتقديم واجهة أكثر سهولة، وتضم مجموعة من الأدوات المصممة خصيصًا لمساعدة الفرق على إجراء الحسابات بسرعة أكبر. على سبيل المثال، بينما قد يقوم خادم التطبيق بإبلاغ الفريق بمقدار البيانات التي يعالجها تطبيق ما، يمكن لمنصة التحليلات أن تساعد في تحديد جميع المستخدمين الفرديين داخل تلك البيانات، وتتبع ما يفعله كل منهم حاليًا، والتنبؤ بإجراءاتهم التالية. يمكن للتحليلات فقط تقسيم المستخدمين وقياسهم باستخدام مسارات التسويق، أو تحديد سمات المشترين المثالية، أو إرسال رسائل داخل التطبيق تلقائيًا إلى المستخدمين المعرضين لخطر الانقطاع.

التطبيقات

التطبيقات هي جدران وسقف النظام البيئي الرئيسي للبيانات - إنها خدمات وأنظمة تعمل على البيانات وتجعلها قابلة للاستخدام. على سبيل المثال، قد يقرر فريق المنتج نقل بيانات التحليلات الخاصة به إلى منصات وعمليات التسويق والمبيعات الخاصة به. سيسمح هذا لفريق التسويق بتسجيل نقاط العملاء المحتملين بناءً على النشاط، وسيحصل فريق المبيعات على تنبيهات عند مشاركة العملاء المتوقعين المثاليين، وفرق العمليات لشحن العملاء تلقائيًا بناءً على استخدام المنتج.

 فيما يلي بعض التطبيقات الشائعة لمنصات التحليلات:

·       زيادة مشاركة المستخدم.

·       استخدام التعلم الآلي لتحديد العلاقات المخفية في البيانات.

·       إرسال التنبيهات لإعلام الفرق بالتغييرات.

·       مراسلة المستخدمين مباشرة.

·       تحليل المستخدمين الفرديين .

·       تتبع التحويلات ومسارات التسويق.

·       زيادة الاحتفاظ بالمستخدمين.

·       تغييرات ميزة اختبار A / B.

·       التكامل مع التطبيقات الأخرى في النظام البيئي للبيانات.