البيانات والنماذج

استراتيجية البيانات

معظم المبادرات المتعثرة تعثرت عند البيانات: ليست متاحة، أو جودتها مجهولة، أو لا أحد يأذن باستخدامها. نحدد ما لديكم فعلاً وما يجب أن يتحقق لتصبح حالات الاستخدام التي تريدونها ممكنة.

التحدي التجاري

تُفترَض الجاهزية ثم تُكتشَف

تُبنى خرائط الطريق على افتراض أن البيانات موجودة ومتاحة وجيدة بما يكفي. ويُختبَر هذا الافتراض أول مرة أثناء التنفيذ، وهو أغلى لحظة ممكنة. والنتائج الشائعة متكررة: لا مالك واضح، وجودة لم يقسها أحد، ووصول يتطلب قراراً لا يريد أحد اتخاذه، ولا أساس قانوني مقرر للاستخدام المقصود.

ما الذي نقوم به

قيّموا الجاهزية لكل حالة استخدام لا بشكل عام

لا معنى لجاهزية البيانات إلا نسبةً إلى غرض، لذلك نقيّمها مقابل حالات الاستخدام المحددة التي تدرسونها. ولكل واحدة نحدد أين تقع البيانات، ومن يملكها، وما حالتها، وما يتطلبه الوصول، وهل الاستخدام المقصود قانوني. وحيث تكون المعرفة غير منظمة، نصمم معمارية الاسترجاع والمعرفة التي تجعلها قابلة للاستخدام. ويفصل المخرج ما هو متاح الآن عما يحتاج عملاً أولاً، مع ترتيب ذلك العمل.

استراتيجية البيانات

القدرات

  • جاهزية البيانات

  • معمارية المعرفة المؤسسية

  • حوكمة البيانات

  • استراتيجية البحث المتجهي

  • استراتيجية جودة البيانات

  • استراتيجية إدارة المعرفة

حالات الاستخدام الشائعة

حالات الاستخدام الشائعة

  • اختبار ما إذا كانت البيانات تدعم خارطة طريق قبل الالتزام بها.
  • تحديد الملكية وخط أساس الجودة للبيانات التي تعتمد عليها المبادرة الأولى.
  • تصميم معمارية المعرفة خلف مساعد مؤسسي.
  • معرفة سبب تعثر مبادرة واعدة عند مرحلة الوصول إلى البيانات.

كيف ننفذ

كيف ننفذ

  1. الجرد

    تحديد ما هي البيانات الموجودة ومن يملكها وما حالتها الفعلية.

  2. خط المعالجة

    بناء الاستيعاب والتحويل وفحوص الجودة التي تعتمد عليها النماذج.

  3. المقارنة

    مقارنة المقاربات على بياناتكم لا على لوحة تصنيف عامة.

  4. التقديم

    النشر خلف واجهة مستقرة مع إدارة إصدارات ومراقبة ومسار للتراجع.

التقنية

التقنية

  • Python
  • dbt
  • Apache Airflow
  • Snowflake
  • Databricks
  • PostgreSQL
  • pgvector
  • PyTorch
  • Hugging Face

الأمن والحوكمة

الأمن والحوكمة

يُسجَّل نسب البيانات من طرف إلى طرف، فيمكن دائماً الإجابة عن مصدر أي قيمة وأي إصدار نموذج أنتج مخرجاً بعينه. تُقلَّص البيانات الشخصية وتُصنَّف وتُحفَظ وفق سياسة صريحة لا افتراضياً. وتُدار إصدارات مجموعات التدريب والتقييم مع الشيفرة التي تستخدمها.

نماذج التعاون

نماذج التعاون

المشروع

نتحمل مسؤولية تصميم حل محدد وتسليمه.

فريق مخصص

طاقة هندسية مخصصة طويلة الأمد مبنية حول تقنياتكم ونموذج تسليمكم.

خدمة مُدارة

نشغّل ونراقب ونحسّن باستمرار الأنظمة العاملة في الإنتاج.

لماذا TeamExtension.ai

مقيَّمة مقابل التسليم لا في المطلق

استراتيجية البيانات المعزولة تنتج نموذج نضج. أما حين تُقيَّم مقابل حالات استخدام محددة على يد من يبنون الأنظمة، فتنتج ترتيباً يمكن التصرف بناءً عليه، وبياناً صادقاً بأي الطموحات ليست في المتناول الآن. والنصف الثاني هو ما يوفر المال.

عملاء مختارون

الأسئلة الشائعة

الأسئلة الشائعة

هل نحتاج مستودع بيانات أولاً؟
غالباً لا. كثير من حالات الاستخدام يقرأ من أنظمة التشغيل ومن محتوى غير منظم لا من مستودع. وبرنامج مستودع كشرط مسبق قد يؤخر العمل سنوات بلا داعٍ.
ما مدى الجودة المطلوبة للبيانات؟
جيدة بما يكفي لحالة الاستخدام المحددة، وهو معيار أدنى بكثير من جيدة عموماً. نقيّم مقابل الغرض لا مقابل معيار مجرد، ويُحصَر عمل الجودة بما تتطلبه حالة الاستخدام.
وماذا عن البيانات الشخصية؟
يُقيَّم الأساس القانوني والتقليل والاحتفاظ لكل حالة استخدام كجزء من الجاهزية، لا لاحقاً. وحالة الاستخدام بلا أساس قانوني ليست مشكلة بيانات تُحل لاحقاً؛ بل حالة استخدام يُعاد تصميمها أو تُلغى.
كم يستغرق التقييم؟
أربعة إلى ثمانية أسابيع بحسب عدد حالات الاستخدام والأنظمة ضمن النطاق. والقيد عادةً هو الوصول إلى مالكي البيانات لا وقت التحليل.

ناقش مبادرتك في الذكاء الاصطناعي

اجعلوا معرفة المؤسسة قابلة للاستخدام: الجاهزية والملكية والجودة ومعمارية الاسترجاع.