قدرة تقنية
هندسة البيانات
مسارات البيانات والمستودعات وبحيرات البيانات ومعالجة البيانات الضخمة وتجهيز البيانات للذكاء الاصطناعي. نصمّم الاستيعاب والنمذجة وتتبّع مصدر البيانات والحوكمة معًا، لتنمو الثقة بالبيانات مع نمو حجمها.
أسس بيانات موثوقة، تشمل الاستيعاب والنمذجة وتتبّع المصدر والحوكمة، تعتمد عليها منتجات الذكاء الاصطناعي والتحليلات.
01البنية المعمارية
البنية المعمارية المرجعية
ترتيب نموذجي للمكوّنات. نكيّف كل تنفيذ مع أنظمتكم ومتطلبات مكان حفظ البيانات والأمن لديكم.
المصادر
- أنظمة تخطيط الموارد وإدارة العملاء وقواعد البيانات التشغيلية
- الملفات والبيانات الخارجية
- تدفقات الأحداثKafka
المسارات
- عمليات ELT دفعية ومتدفقةAirflow · Spark
- فحوص الجودة والعقودdbt
التخزين
- مستودع البياناتSnowflake · BigQuery · Postgres
- بنية LakehouseIceberg
جهات الاستخدام
- لوحات المؤشرات والتقارير
- خصائص الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي
02المكوّنات
ما تشمله هذه القدرة
01
مسارات البيانات وعمليات ELT
استيعاب دفعي ومتدفق مع إعادة المحاولة وعقود البيانات وقابلية المراقبة منذ التصميم.
02
نمذجة مستودعات البيانات
نماذج بُعدية وأخرى قائمة على الأحداث، تبقى متسقة مع تعريفات الأعمال.
03
بحيرات البيانات وبنية Lakehouse
تخزين بصيغ مفتوحة للبيانات المنظّمة وغير المنظّمة وخصائص نماذج التعلّم الآلي.
04
الجودة وتتبّع المصدر
فحوص آلية وتوثيق وتتبّع للمصدر، لتواكب الثقة بالبيانات نمو حجمها.
03التنفيذ
كيف ننفّذها
ننمذج البيانات حول تعريفات أعمال متفق عليها مع من يستخدمونها، ونجعل هذه التعريفات ظاهرة في التوثيق والاختبارات. وتُصمَّم متطلبات مكان حفظ البيانات وصلاحيات الوصول في التخزين والمسارات منذ البداية.
- تحدد عقود البيانات ما يقدّمه كل مصدر.
- تعمل فحوص الجودة داخل المسار وتوقف البيانات الخاطئة قبل انتشارها.
- يوضّح تتبّع المصدر من أين يأتي كل رقم.
04المخرجات
ما الذي تستلمونه
حصر مصادر البيانات وعقودها
مسارات بيانات مع فحوص الجودة
نماذج بيانات موثّقة
تتبّع المصدر وضوابط الوصول
التقنيات
تقنيات نعمل بها
- Airflow
- dbt
- Spark
- Kafka
- Snowflake
- BigQuery
- Postgres
- Iceberg
تُختار لكل مشروع بما يتوافق مع معاييركم الحالية. وهي تقنيات نستخدمها، لا شراكات ولا اعتمادات.
05حالات الاستخدام
تطبيقات نموذجية
أنماط صُمّمت هذه القدرة لخدمتها، وليست قائمة بمشاريع منفّذة.
01
مخازن خصائص جاهزة للذكاء الاصطناعي
خصائص منتقاة ومدارة بإصدارات، تغذّي نماذج التعلّم الآلي والتحليلات في بيئة التشغيل.
02
منصة لتحليل الأحداث
مسارات متدفقة تغذّي لوحات المؤشرات الفورية والنماذج اللاحقة.
03
تحديث الأنظمة القديمة
نقل عمليات ETL الهشّة إلى مسارات معيارية قابلة للمراقبة.
06الأدلة
أعمال ذات صلة
مشاريع وبرامج كان لهذه القدرة دور فيها، موصوفة بالدور الذي أدّته NLAI فعلًا.
- بحث تعاوني
Vision for Robotfusion
تشارك NLAI في مشروع Vision for Robotfusion، وهو مشروع تعاوني ضمن مجتمع الذكاء الاصطناعي في برابانت، يضم من شركائه Brabant.ai و Brainport Development و Breda Robotics.
قراءة المزيد
07ذات صلة
إلى أين بعد ذلك
السياقات القطاعية
المزيد في المنصات والمنتجات الرقمية
- التحليلات ولوحات المؤشرات
لوحات ذكاء أعمال تفاعلية، ومتابعة لمؤشرات الأداء الرئيسية، ومراقبة فورية، وتحليل لسلوك المستخدمين، مبنية على بيانات موثوقة.
- المنصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
مواقع ومنصات برمجيات كخدمة وتطبيقات ويب وجوال ذكية ومحركات تخصيص، يُصمَّم فيها البحث والتوصيات والمساعدون الأذكياء ضمن التجربة نفسها.
الخطوة التالية
حدّدوا نطاق هندسة البيانات لمؤسستكم
شاركونا العملية والبيانات والقيود، وسنقترح منهجية العمل، والأدلة التي نجمعها أولًا، وخطة واقعية للتنفيذ.