قد تكون التحليلات التنبؤية هي المستقبل ، لكن يجب علينا حل مشكلة البيانات أولاً

قد تكون التحليلات التنبؤية هي المستقبل ، لكن يجب علينا حل مشكلة البيانات أولاً


“صوتك ينفجر.” “فقدناك هناك لمدة دقيقة.”

كم مرة سمعنا جميعًا أو قلنا هذه الأشياء؟ أو ماذا عن العجلة البيضاء للتخزين المؤقت اللامتناهي؟ لقد عانينا جميعًا من مواطن الخلل التي لا نهاية لها وانقطاع الخدمة وتجارب التطبيقات المعطلة التي تؤثر علينا أكثر مما قد نهتم بالاعتراف به.

بالنسبة للمؤسسات ، أدى الانتقال إلى السحابة والاعتماد على تطبيقات SaaS إلى جعل الإنترنت العمود الفقري للشركة. الإنترنت هو سلسلة التوريد الرقمية التي تضمن للمستخدمين تجربة رقمية رائعة. ولكن ليس هناك من يقين من معرفة ما إذا كان تطبيقك ومكوناته المتعددة الموزعة عبر بيئات سحابية متعددة تعمل فعليًا على قدم المساواة.

لذلك بالنسبة للمؤسسات اليوم التي تتطلع إلى أن تكون أكثر نشاطًا وأتمتة في كيفية تشغيل وإدارة بيئاتها: هل تقديم تجربة رقمية يمكن التنبؤ بها عبر بيئة إنترنت غير متوقعة حتى في البطاقات؟ أود أن أجادل بأن الإجابة هي نعم ، ولكن فقط إذا قمت بحل مشكلة البيانات أولاً.

مشكلة البيانات هي الإنترنت

عمليات تكنولوجيا المعلومات هي مكان ساحق للتواجد في الوقت الحالي. في عالم اليوم المتصل ، حيث تعتمد كل شركة وتطبيقات وجهاز على اتصال رقمي كل ساعة من كل يوم ، فإن قيادة التجارب الرقمية الفائقة أمر بالغ الأهمية. ولكن مع تشغيل التطبيقات في السحابة والوصول إليها من العديد من نقاط النهاية البعيدة ، فقد خلق عدد النقاط العمياء الجديدة تحديات هائلة لأي شخص مكلف باستكشاف أخطاء تجارب المستخدم المعطلة وإصلاحها. يخلق هذا التعقيد نموذجًا للشبكات يعاني من استكشاف الأخطاء وإصلاحها المستند إلى رد الفعل ، وتتدهور تجربة المستخدم بشكل منتظم.

يخبرنا محترفو الشبكات أن الاستجابة للاضطرابات وتلبية احتياجات العمل الجديدة هما أكبر تحديين على الشبكة. بالنسبة لهذه الشركات ، فإن السعي وراء الذكاء التنبئي يتعلق بالقدرة على الانتقال من رد الفعل إلى الوقائي ، وبالتالي تحديد المشكلات قبل أن تبدأ في التأثير على تجربة المستخدم. أصبح التنبؤ بما يحدث عبر السحابة واستعادة السيطرة عليه أمرًا أساسيًا لشبكة المؤسسة.

الذكاء التنبئي: إطلاق العنان لمكاسب وفرص الكفاءة

لكن الذكاء التنبئي يعد بمكاسب إنتاجية حقيقية. بالنسبة للمنظمات ذات القوى العاملة المختلطة ، يمكن أن تكون المكاسب كبيرة. يمكن أن يؤدي تحديد خدمة واحدة بشكل تنبؤي يؤثر على الخطأ ومعالجته – مثل تبديل مقدمي الخدمة والمسارات التي تحمل حركة مرور التطبيق خلال فترات الذروة – إلى توفير ساعات توقف عمل موظف واحد أو تدهور الأداء. مضروبًا في قاعدة الموظفين ، يصبح هذا الرقم سريعًا ماديًا.

وينطبق الشيء نفسه على تلبية طلب المستهلك. في عصر الاختيار الأسي ، يعد منع أي اضطراب بشكل استباقي أمرًا أساسيًا لتقديم التجربة الرقمية الدائمة التي يحتاجها ويطلبها المشترون. في الواقع ، ارتفعت توقعات التجارب الرقمية.

إن إطلاق العنان لمكاسب الكفاءة وفرص زيادة قيمة العلامة التجارية هو العائد الحقيقي للذكاء التنبئي.

تحجيم التحدي على شكل البيانات في الذكاء التنبئي

استكشاف الأخطاء وإصلاحها هو مسعى تفاعلي إلى حد كبير يعتمد على التحليل واتخاذ القرارات المستنيرة لتحسين المواقف أو تسليط الضوء على الأسباب الجذرية المحتملة لحادث نشط.

إن تحديد ما يحدث ، أو ما حدث خطأ ، يلبي حاجة فورية ، لكنه لا يفعل أي شيء للهروب من تلك الدائرة من المستخدمين الذين يتخلون عن التطبيق المتأخر أو الخدمة السحابية غير المتاحة.

هذا وعد الإنترنت التنبئي: القدرة على الاستفادة من مجموعة بيانات وتصورات غنية لتحليل الأنماط التاريخية عبر شبكة معقدة من الشبكات المملوكة والجهات الخارجية للتنبؤ بالانقطاع أو تدهور الخدمة واتخاذ الإجراءات العلاجية قبل أن يشعر المستخدمون بالآثار. .

الذكاء التنبئي في هذا المستوى هو مشكلة بيانات ومشكلة مقياس. حل هذه الأمور هو المفتاح لجعلها حقيقة قابلة للتنفيذ.

يتطلب الأمر قدرًا هائلاً من البيانات للتنبؤ ببدايات التدهور أو تدهور الأداء بدرجة عالية من الدقة. على الرغم من وجود حجم البيانات اللازمة لتدريب النموذج لبعض الوقت ، إلا أن البيانات غالبًا لم تكن نظيفة كما ينبغي. وقد تسبب ذلك في تأثيرات التدفق على النماذج الإحصائية. بدون بيانات جيدة ، لم تكن النماذج ببساطة قادرة على إنتاج تقييمات دقيقة وتوصيات قابلة للتنفيذ.

مع نضج تقنية النمذجة الآن ودعمها ببيانات عالية الجودة تم جمعها من شبكة منطقة واسعة للعميل ، أصبح الذكاء التنبئي في متناول اليد.

يد إرشادية

إذن كيف يبدو الذكاء التنبئي اليوم؟ يبدأ بالرؤية وينتهي بالثقة. إن الرؤية القائمة على البيانات التي توفر نظرة ثاقبة في بيئات السحابة والإنترنت التي لا تمتلكها أي مؤسسة – ولكنها أصبحت جزءًا من شبكة الشركة ، وبالتالي فهي مهمة كآلية تسليم للتجارب الرقمية – أمر بالغ الأهمية. ومما لا يقل أهمية هو استكمال تلك الرؤية ببيانات مملوكة من نموذج تحليلات يتعلم من السلوك السابق ويتنبأ بالأحداث المستقبلية.

ثالثًا ، وربما الأهم ، هو التوصية بالإجراء الذي يجب اتخاذه بناءً على البيانات والرؤية المتعمقة لقياس الأداء المستمر وتقييمه. يعد التخلي عن التحكم في البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات أمرًا مستحيلًا دون بناء الثقة أولاً. التوصيات تبني الثقة. ثق في صحة البيانات ، وثق في أن الإجراء الموصى به سيوفر النتيجة المرجوة.

يجب التفكير في الذكاء التنبئي على أنه يد إرشادية تساعد الشركات على رؤية وقياس الأداء عبر جميع الشبكات التي تؤثر على تجربة المستخدم ، وتتنبأ بالمشكلات بناءً على البيانات التاريخية وتؤثر على صنع القرار.

موهيت لاد هو أحد مؤسسي شركة سيسكو ثاوزند آيز.

صانعي القرار

مرحبًا بك في مجتمع VentureBeat!

DataDecisionMakers هو المكان الذي يمكن للخبراء ، بما في ذلك الأشخاص الفنيون الذين يقومون بعمل البيانات ، مشاركة الأفكار والابتكارات المتعلقة بالبيانات.

إذا كنت تريد أن تقرأ عن الأفكار المتطورة والمعلومات المحدثة ، وأفضل الممارسات ، ومستقبل البيانات وتكنولوجيا البيانات ، انضم إلينا في DataDecisionMakers.

يمكنك حتى التفكير في المساهمة بمقال خاص بك!

قراءة المزيد من DataDecisionMakers

Comments

No comments yet. Why don’t you start the discussion?

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *