ما هي بحيرة البيانات؟ فوائدها واستخداماتها ونظام إدارة علاقات العملاء المدعوم بالذكاء الاصطناعي

نادراً ما تعتمد الشركات اليوم على مصدر بيانات واحد. فقد يتصفح العميل موقعاً إلكترونياً، ويفتح بريداً إلكترونياً، ويتواصل مع الدعم الفني، ويستخدم منتجاً، ويتخلى عن سلة التسوق، ثم يتصل بقسم المبيعات. كل تفاعل من هذه التفاعلات يُسجّل في نظام مختلف، وغالباً بتنسيق مختلف.

توفر بحيرة البيانات للشركات مكانًا لجمع تلك السجلات دون اشتراط أن تتوافق كل مصادرها مع بنية محددة مسبقًا. هذه المرونة تجعلها مفيدة عندما لا تكون الأسئلة معروفة بعد، أو عندما تتضمن البيانات تنسيقات مثل الصوت أو السجلات، أو عندما تكون هناك حاجة للاحتفاظ بمجموعات بيانات تاريخية ضخمة لتحليلها.

لكن تخزين كل شيء لا يعني بالضرورة جعله مفيدًا. فبدون فهرسة البيانات، وضوابط الجودة، وقواعد الوصول، وحالات الاستخدام الواضحة، قد يتحول مستودع البيانات إلى مجرد مخزن بيانات معزول.

ما هي بحيرة البيانات؟

بحيرة البيانات هي بيئة تخزين مركزية مصممة لحفظ كميات هائلة من البيانات في شكلها الأصلي أو شبه الأصلي. وبدلاً من اشتراط أن تتوافق كل مجموعة بيانات مع بنية ثابتة قبل التخزين، يمكنها الاحتفاظ بأنواع مختلفة من المعلومات وتطبيق بنية محددة عند الحاجة إلى تلك البيانات للتحليل.

وهذا يجعله مناسبًا لبيانات مثل:

البيانات المنظمة: جداول من قواعد البيانات، وجداول البيانات، والمعاملات، والسجلات الأخرى المنظمة في حقول محددة.
البيانات شبه المنظمة: JSON و XML وأحداث التطبيق والسجلات التي تحتوي على تصنيفات أو مفاتيح ولكنها لا تتبع بنية علائقية ثابتة واحدة.
بيانات غير منظمة: تسجيلات المكالمات، والوثائق، والصور، ومقاطع الفيديو، والنصوص المكتوبة، وغيرها من المحتويات التي لا تتناسب بشكل طبيعي مع الصفوف والأعمدة.

الفرق المهم هو عندما تكون البيانات منظمة.

يُعرّف النظام العلائقي التقليدي نموذج البيانات عادةً قبل تخزين المعلومات. أما بحيرة البيانات، فتُخزّن بيانات المصدر أولاً، ثم تُحدّد كيفية تفسيرها أو تحويلها عند حاجة المحلل أو التطبيق أو عملية التعلّم الآلي إليها.

تُسهّل هذه المرونة إدخال مصادر بيانات جديدة إلى البيئة. كما أنها تُنشئ مسؤولية: إذ لا يزال يتعين على شخص ما معرفة معنى البيانات، ومصدرها، ومدى موثوقيتها، ومن يُسمح له باستخدامها.

سير عمل بحيرة البيانات

ينقل مستودع البيانات البيانات عبر عدة مراحل مترابطة، من جمعها إلى تحليلها. ولكل مرحلة مهمة محددة، وتُدار عملية الحوكمة بأكملها.

اجمع البيانات: تأتي البيانات من أنظمة إدارة علاقات العملاء وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات، ومواقع الويب، وتطبيقات الهاتف المحمول، وأجهزة إنترنت الأشياء، ومنصات الدفع، ومصادر خارجية.
إدخال البيانات: تقوم عملية الاستيعاب بنقل البيانات إلى البحيرة من خلال دفعات مجدولة أو تدفقات مستمرة، وذلك حسب مدى سرعة الحاجة إلى توفرها.
قم بتخزين البيانات: تحتفظ البحيرة بالبيانات في شكلها الأصلي أو شبه الأصلي. ويُستخدم تخزين الكائنات السحابي بشكل شائع لقدرته على التعامل مع أحجام كبيرة من البيانات وأنواع ملفات مختلفة.
معالجة البيانات: تقوم عمليات سير العمل التحليلية والتعلم الآلي بتنظيف البيانات أو دمجها أو تحويلها أو هيكلتها من أجل سؤال أو حالة استخدام محددة.
استخدم البيانات: يمكن للمحللين الاستعلام عن البيانات من خلال أدوات ذكاء الأعمال، بينما يمكن لعلماء البيانات والتطبيقات استخدامها في التحليلات والتعلم الآلي وأعباء العمل الأخرى.
إدارة البيانات: تساعد ضوابط الوصول والفهارس وتتبع البيانات وفحوصات الجودة وقواعد الاحتفاظ والتدابير الأمنية في الحفاظ على دقة البيانات وإمكانية اكتشافها وحمايتها بشكل مناسب.

الفكرة الأساسية هي أن يتم فصل التخزين والتفسيروبالتالي، يمكن لنفس المصدر الخام أن يدعم استخدامات تحليلية مختلفة دون إعادة تشكيل البيانات الأصلية بشكل دائم لتقرير معين.

المكونات الرئيسية لبحيرة البيانات

يحتاج مستودع البيانات الفعال إلى أكثر من مجرد مساحة تخزين كبيرة. يجب أن تدخل البيانات بشكل موثوق، وأن تظل قابلة للاكتشاف، وأن تتم معالجتها بكفاءة، وأن تصل إلى المستخدمين بصيغة قابلة للاستخدام. تغطي المكونات الستة التالية البنية الأساسية.

1 مصادر البيانات

توفر المصادر المواد الخام للبحيرة.

وتشمل الأمثلة الشائعة:

سجلات إدارة علاقات العملاء
معاملات نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP)
فعاليات الموقع الإلكتروني
سجلات التطبيق
قياس عن بعد لإنترنت الأشياء
أنظمة دعم العملاء
منصات التسويق
مجموعات بيانات الطرف الثالث
المستندات والصوت والصور والفيديو

تعتمد قيمة إضافة مصدر جديد على ما تنوي الشركة تعلمه منه. فجمع كل حدث متاح دون هدف محدد يزيد من متطلبات التخزين والحوكمة دون تحسين التحليل بالضرورة.

2. استيعاب البيانات

تُنقل البيانات من أنظمة المصدر إلى بحيرة البيانات عبر عملية الاستيعاب. ومن بين الأساليب الشائعة ما يلي:

استيعاب الدفعات: يتم نقل البيانات على فترات زمنية محددة. وهذا مناسب لإعداد التقارير وحالات الاستخدام التي تكون فيها التحديثات كل ساعة أو كل يوم كافية.
استيعاب البث المباشر: يتم نقل الأحداث بشكل مستمر أو بزمن استجابة منخفض للغاية. وهذا أنسب عندما تعتمد القرارات على أحداث حديثة، مثل المراقبة الآنية أو التطبيقات التي تعتمد على الأحداث.

لا يُعد البث المباشر بالضرورة أفضل. فهو يُضيف بنية تحتية إضافية وتعقيدات تشغيلية، لذا يجب أن تحدد دراسة الجدوى ما إذا كان انخفاض زمن الاستجابة ذا قيمة فعلية.

3. تخزين

يخزن التخزين البيانات الواردة وبياناتها الوصفية المرتبطة بها. يُعد تخزين الكائنات شائعًا لأنه يستطيع التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وأنواع الملفات المتعددة دون اشتراط أن يلتزم كل ملف بنفس المخطط.

مع ذلك، لا تمثل تكلفة التخزين سوى جزء واحد من الجوانب الاقتصادية. فمعالجة البيانات، ونقلها، وأمنها، ومراقبتها، وإدارتها، وأحمال الاستعلامات، كلها عوامل تساهم بشكل كبير في التكلفة الإجمالية لتشغيل بحيرة البيانات.

4. معالجة

تُحوّل المعالجة البيانات المخزنة إلى شكل مناسب لاستخدام معين. على سبيل المثال، قد تقوم شركة ما بما يلي:

إزالة السجلات المكررة
توحيد الطوابع الزمنية
ربط معرفات العملاء عبر الأنظمة
استخلاص المشاعر من محادثات الدعم
تحويل الأحداث إلى سمات سلوكية
المعاملات المجمعة
قم بإعداد بيانات التدريب لنموذج التعلم الآلي

يمكن الحفاظ على المصدر الخام أثناء إنشاء هذه التحويلات لأغراض تحليلية محددة.

5. الحكم

تحدد الحوكمة ما إذا كان بإمكان الناس الوثوق بالبيانات واستخدامها بأمان.

يمكن أن تشمل:

فهارس البيانات
سجلات الملكية
نسب البيانات
فحوصات الجودة
ضوابط الوصول
قواعد الخصوصية
نُهج الاستبقاء
مسارات التدقيق

يُعدّ هذا الأمر بالغ الأهمية، لا سيما عندما تحتوي البحيرة على معلومات العملاء. ولا يُلغي تخزين البيانات مركزياً التزامات الخصوصية والأمان والامتثال المرتبطة بتلك البيانات.

6. استهلاك

تُصبح البيانات المخزنة مفيدة في طبقة الاستهلاك. ويمكن لمستخدمين مختلفين استهلاك نفس المعلومات الأساسية من خلال:

لوحات معلومات BI
استعلامات SQL
التطبيقات التحليلية
خطوط أنابيب التعلم الآلي
دفاتر علوم البيانات
التطبيقات التشغيلية

لا يُعتبر مستودع البيانات ناجحاً إلا عندما تُفضي هذه الطبقة إلى تحليل أو إجراء مفيد. إن وجود كميات كبيرة من البيانات المخزنة ليس نتيجة بحد ذاته.

بحيرة البيانات مقابل مستودع البيانات

تُعالج بحيرات البيانات ومستودعات البيانات مشاكل متشابهة ولكنها مختلفة. يُصمم مستودع البيانات عادةً حول أسئلة تحليلية منظمة وقابلة للتكرار، بينما توفر بحيرة البيانات مرونة أكبر للبيانات الأولية والمتنوعة والاستكشافية.

السمة	بحيرة البيانات	مستودع البيانات
البيانات مقبولة	منظم، شبه منظم، غير منظم	هيكلي في المقام الأول
حالة البيانات	غالباً ما يتم الاحتفاظ بها في شكلها الخام	تم تنظيفها وتحويلها
عند تطبيق الهيكل	عادة أثناء التحليل أو التحويل	قبل أو أثناء التحميل
المستخدمون المشتركون	علماء البيانات والمهندسون والمحللون	المحللون، فرق العمل
القوة النموذجية	الاستكشاف والبيانات المتنوعة	التقارير والتحليلات المتسقة
أداء الاستعلام	يعتمد ذلك على بنية النظام وحجم العمل	عادةً ما يتم تحسينها للاستعلامات المتكررة
حالات الاستخدام الشائعة	الذكاء الاصطناعي، الاستكشاف، البيانات السلوكية	ذكاء الأعمال، والتقارير المالية، والتحليل التشغيلي

يتضح الفرق أكثر عند النظر إلى الأسئلة التي صُمم كل نظام للإجابة عليها.

يُعد المستودع مناسبًا تمامًا للإجابة على أسئلة مثل:

ما هي المبيعات حسب المنطقة في الربع الأخير؟
أي فئة من المنتجات حققت أعلى هامش ربح؟
كيف تغير معدل التخلي عن الخدمة خلال العام الماضي؟

هذه الأسئلة معروفة مسبقاً، لذا يمكن تنظيف البيانات وتنظيمها بناءً عليها.

تكون البحيرة أكثر فائدة عندما ترغب الشركة في استكشاف معلومات لا تتناسب بدقة مع تلك الهياكل المحددة مسبقًا.

فمثلا:

هل تحتوي محادثات الدعم على إشارات تنبئ بانقطاع الخدمة؟
هل يؤثر استخدام المنتج على تجديده؟
ما هو تسلسل إجراءات الموقع الإلكتروني المرتبط بعملية التحويل؟
هل يمكن أن توفر تسجيلات المكالمات معلومات مفيدة لنموذج التنبؤ بالمبيعات؟

لذلك تستخدم العديد من المؤسسات كلا النظامين. يدعم مستودع البيانات إعداد التقارير المعتمدة، بينما توفر البحيرة بيئة أوسع للاستكشاف والتعلم الآلي والبيانات المتنوعة.

ملاحظة مهمة: بحيرة البيانات هي بيئة بيانات تحليلية. يمكنها تخزين ومعالجة معلومات العملاء، لكنها لا تحل محل الوظائف التشغيلية التي تدير العملاء المحتملين، والصفقات، والحالات، والحملات، أو تفاعلات العملاء - مثل كيفية CRM يمكن.

فوائد بحيرة البيانات

إنّ أهمّ سبب لإنشاء بحيرة بيانات لا يكمن فقط في حجم البيانات التي يمكنها استيعابها، بل تكمن قيمتها في الاحتفاظ بأنواع مختلفة من المعلومات وتحليلها للإجابة عن أسئلة لا تستطيع الأنظمة التشغيلية الحالية الإجابة عنها بكفاءة.

التوسع دون إعادة تصميم كل مصدر

يمكن لبحيرة البيانات استيعاب الأحجام المتزايدة دون الحاجة إلى أن تتناسب كل مجموعة بيانات جديدة مع مخطط علائقي موجود.

يُعد ذلك مفيدًا عندما تضيف شركة ما ما يلي:

تطبيق جديد
منتج جديد
قناة عملاء جديدة
شركة تم الاستحواذ عليها
مصدر جديد للبيانات السلوكية

يمكن استيعاب المصدر الجديد وفهرسته دون الحاجة إلى إعادة تصميم كل جدول تحليلي موجود أولاً.

دعم أنواع البيانات المختلفة

لا تصل العديد من الإشارات التجارية المفيدة على شكل صفوف وأعمدة مرتبة.

يمكن للبحيرة أن تحتفظ بما يلي:

تسجيلات المكالمات
نسخ الدعم
صور المنتج
المستندات
فعاليات الموقع الإلكتروني
سجلات التطبيق
قياس عن بعد لإنترنت الأشياء

يمكن تحويل هذه المصادر لاحقًا إلى ميزات أو مجموعات بيانات لأغراض تحليلية محددة.

أساس مرن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

غالباً ما تتطلب مشاريع الذكاء الاصطناعي بيانات تاريخية من مصادر متعددة. ويمكن أن توفر بحيرة البيانات بيئة مركزية لحفظ هذه المعلومات وإعدادها لتطوير النماذج.

لكن المزيد من البيانات لا ينتج عنه بالضرورة ذكاء اصطناعي أفضل.

لا تزال البيانات بحاجة إلى:

ذات صلة بالتنبؤ
يتم وضع العلامات الصحيحة عند الاقتضاء
متسق بما يكفي للتحليل
يمثل السكان الذين يتم نمذجتهم
إدارة سليمة
متاح لسير عمل النمذجة

تتمثل ميزة البحيرة في أنها تستطيع الحفاظ على نطاق أوسع من الإشارات المحتملة قبل أن تعرف الشركة أيها سيثبت فائدته.

تقليل صوامع البيانات التحليلية

يمكن للبحيرة أن تجمع المعلومات من عدة أنظمة في بيئة تحليلية مشتركة.

على سبيل المثال، يمكن لبائع التجزئة أن يجمع بين ما يلي:

المعاملات + سلوك الموقع الإلكتروني + التفاعل التسويقي + دعم العملاء

بدلاً من طلب أربعة تقارير منفصلة من أربعة أنظمة.

هذا لا يقضي على كل مشكلة في التكامل، ولكنه يمكن أن يقلل من عمليات التصدير المتكررة والتسوية اليدوية لأحمال العمل التحليلية.

لا تخلط بين التخزين وسهولة الاستخدام: قد تتحول البحيرة إلى "مستنقع بيانات" عندما تكون مجموعات البيانات غير موثقة بشكل جيد، أو يصعب العثور عليها، أو غير موثوقة، أو مكلفة الاستعلام عنها. ولذلك، تُعدّ الحوكمة والفهرسة وضوابط الجودة والملكية جزءًا من البنية الأساسية وليست مجرد أعمال تنظيف اختيارية.

حالات استخدام بحيرة البيانات

تصبح بحيرات البيانات ذات قيمة عندما تحتاج شركة ما إلى تحليل معلومات متنوعة للغاية، أو كبيرة للغاية، أو تاريخية للغاية، أو موزعة للغاية بحيث لا تستطيع أنظمتها الحالية التعامل معها بكفاءة.

تحليلات الأنظمة المتعددة

يمكن للبحيرة أن تجمع المعلومات من أنظمة صُممت لأغراض تشغيلية مختلفة.

على سبيل المثال، يمكن للشركة تحليل ما يلي:

تاريخ شراء
نشاط الموقع
التفاعل التسويقي
دعم التفاعلات
استخدام المنتج

في سير عمل تحليلي واحد.

وهذا يمكن أن يكشف عن علاقات يصعب تحديدها عند تحليل كل نظام على حدة.

التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

يمكن أن توفر البحيرة بيئة مركزية لإعداد البيانات التاريخية للتعلم الآلي.

وتشمل التطبيقات المحتملة ما يلي:

تنبؤات شورن
توقعات الطلب
أنظمة التوصية
الكشف عن الغش
نمذجة ميل العملاء
الصيانة الوقائية

لا تقوم البحيرة بإنشاء النموذج بنفسها، بل توفر مساحة تخزين وإمكانية الوصول إلى البيانات اللازمة لبناء النماذج واختبارها وتحسينها.

تحليل سلوك العملاء

عادةً ما تجمع أنظمة إدارة علاقات العملاء التشغيلية المعلومات اللازمة لإدارة علاقات العملاء. ويمكن للبحيرة أن تحتفظ بتدفق أوسع من الأحداث السلوكية.

يمكن أن تشمل هذه:

رحلات الموقع الإلكتروني
نشاط البحث
أحداث الجلسة
التخلي عن سلة التسوق
استخدام المنتج
التفاعلات عبر البريد الإلكتروني
نشاط الدعم

يمكن أن يساعد تحليل هذه الأحداث بمرور الوقت الشركات على تحديد الأنماط غير المرئية في سجلات إدارة علاقات العملاء الفردية.

توحيد البيانات بعد عمليات الاستحواذ

غالباً ما تُخلّف عمليات الاستحواذ الشركات مع العديد من أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وتخطيط موارد المؤسسات (ERP) والتحليلات والأنظمة التشغيلية. يمكن لمستودع البيانات أن يوفر بيئة تحليلية مشتركة دون الحاجة إلى ترحيل جميع الأنظمة القديمة فوراً. يُعدّ هذا مفيداً عندما يكون الهدف المباشر هو تحليل الأعمال المدمجة بينما لا يزال التخطيط لتوحيد الأنظمة على المدى الطويل قيد الدراسة.

كيف تدعم بحيرات البيانات أنظمة إدارة علاقات العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي

يحتوي نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) على المعلومات التي تحتاجها الشركات لإدارة علاقاتها مع العملاء. أما مستودع البيانات فيمكن أن يحتوي على سجل أوسع بكثير لسلوك العملاء، واستخدام المنتجات، والنشاط الرقمي، والتفاعلات.

وبالتالي، فإن ربط هذين العنصرين يمنح أنظمة الذكاء الاصطناعي إشارات إضافية لتحليلها. لكن مستودع البيانات لا يُحسّن نموذج إدارة علاقات العملاء تلقائيًا. يجب أولًا أن تكون البيانات ذات صلة، ومرتبطة بالعميل أو الحساب الصحيح، وخاضعة للرقابة، ومتاحة لعملية النمذجة أو سير العمل التشغيلي.

إضافة سياق يتجاوز سجل إدارة علاقات العملاء

استخدم بنية قاعدة بيانات إدارة علاقات العملاء قد تحتوي على معلومات الاتصال، وسجل الصفقات، والأنشطة، والقضايا، وسجلات العلاقات الأخرى.

يمكن أن تضيف بحيرة البيانات معلومات لا يحتفظ بها نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) عادةً بشكل كامل، مثل:

فعاليات الموقع الإلكتروني بالتفصيل
استخدام المنتج
تسجيلات المكالمات
سجلات التطبيق
أحداث سلوكية تاريخية

يمكن لهذه المصادر مجتمعة أن توفر رؤية أوسع لما حدث قبل وأثناء وبعد تفاعل العميل.

تزويد النماذج التنبؤية بإشارات أكثر صلة

نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية يمكن استخدام الأنماط التاريخية لتقدير النتائج المحتملة.

على سبيل المثال، يمكن لنموذج التوقف عن استخدام المنتج أن يأخذ في الاعتبار نشاط دعم العملاء، واستخدام المنتج، والتفاعل، وسجل الشراء بدلاً من الاعتماد على إشارة واحدة.

الكلمة المهمة هي "ذات صلة". إن إضافة آلاف الحقول غير المترابطة قد يزيد من التعقيد دون تحسين التنبؤ. يعتمد الذكاء الاصطناعي الجيد على إشارات مفيدة، وبيانات دقيقة، ونمذجة مناسبة، وتقييم مستمر.

تحسين تقسيم العملاء

نماذج تجزئة العملاء يمكن أن يصبح التركيز أكثر على السلوك عندما تتوفر فعاليات إضافية للعملاء.

بدلاً من تصنيف العملاء فقط حسب مشترياتهم، قد تميز الشركة بين العملاء الذين:

تصفح الإنترنت بشكل متكرر ولكن نادراً ما تشتري
اشترِ بانتظام وشارك في الحملات
كنت أستخدم المنتج بكثرة ولكنني قللت من استخدامه مؤخراً
اتصل بالدعم بشكل متكرر قبل التجديد

يمكن أن تؤدي هذه الأنماط إلى استهداف أكثر فائدة من الشرائح الديموغرافية أو شرائح المعاملات فقط.

تحسين مدخلات أتمتة إدارة علاقات العملاء

قدرات AI CRM يمكن استخدام بيانات العملاء والتفاعلات لدعم التوصيات والتنبؤات وسير العمل الآلي الآخر.

لا تزال الطبقة التحليلية ونظام إدارة علاقات العملاء (CRM) يؤديان وظائف مختلفة.

يمكن أن تساعد بحيرة البيانات في إعداد وتحليل مجموعات بيانات أوسع. أما نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) فهو المكان الذي تتحول فيه الرؤى الناتجة إلى عمليات تشغيلية، مثل تحديد العميل الذي يحتاج إلى اهتمام أو التوصية بالخطوة التالية.

تُعدّ تلك الخطوة الأخيرة بالغة الأهمية. فالمعلومات التي تبقى حبيسة بيئة التحليل لا تُحسّن تجربة العميل إلا إذا تمكّن شخص ما أو جهة ما من اتخاذ إجراء بناءً عليها.

قبل إنشاء بحيرة البيانات: تحقق مما إذا كانت المشكلة تتطلب ذلك بالفعل. إذا كان بإمكان شركتك الإجابة على أسئلة إعداد التقارير وإدارة العملاء باستخدام نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) أو مستودع البيانات أو منصة ذكاء الأعمال (BI) الحالية أو عمليات التكامل المباشر، فقد يؤدي إنشاء بحيرة بيانات إلى زيادة غير ضرورية في أعمال التخزين والهندسة والأمان والحوكمة.

تنفيذ بحيرة البيانات بشكل جيد

ينبغي أن يبدأ مشروع بحيرة البيانات بالأسئلة التجارية التي يحتاج إلى الإجابة عنها، وليس بقرار حول حجم التخزين المطلوب. كما أن أفضل التطبيقات تُرسّخ الحوكمة والملكية مبكراً، بدلاً من اعتبارها عملية تنظيف لاحقة.

ابدأ بأسئلة محددة

حدد حالات الاستخدام الأولى قبل جمع البيانات.

فمثلا:

أي العملاء هم الأكثر عرضة للتخلي عن الخدمة؟
ما هي سلوكيات المنتج التي تتنبأ بالتجديد؟
ما هي تفاعلات الحملة التي تؤثر على معدل التحويل؟
ما هي أنماط الدعم التي تشير إلى عدم الرضا؟

يساعد السؤال الواضح في تحديد المصادر التي تنتمي بالفعل إلى النسخة الأولى من البحيرة.

بيانات الكتالوج منذ البداية

ينبغي أن تحتوي كل مجموعة بيانات على معلومات أساسية حول:

ما يحتويه
من أين جاء؟
من يملكها
عدد مرات تحديثه
ما مدى موثوقيتها
من يمكنه الوصول إليه

بدون هذه المعلومات، يصبح تفسير مجموعة الملفات المتزايدة أمراً صعباً.

تطبيق ضوابط الأمن والوصول

قد تحتوي بيانات العملاء والموظفين على معلومات شخصية حساسة أو معلومات يمكن تحديد هوية أصحابها.

لذا ينبغي أن تحدد سياسات الوصول ما يلي:

من يمكنه الوصول إلى كل مجموعة بيانات؟
ما هي المجالات التي تتطلب حماية إضافية؟
ما هي المدة التي يجب الاحتفاظ فيها بالمعلومات؟
كيفية تدقيق استخدام البيانات
كيف يتم إخفاء المعلومات الحساسة أو تقييدها

ينبغي تطبيق الضوابط على البحيرة كجزء من بيئة البيانات الأوسع، وليس كفكرة لاحقة.

وينطبق المبدأ نفسه على بيئات إدارة علاقات العملاء (CRM). على سبيل المثال، ضوابط أمان إدارة علاقات العملاء تم تصميمها لتقييد الوصول إلى سجلات العملاء وسجلات الأعمال وفقًا لمتطلبات المؤسسة.

اختر المعالجة الدفعية أو المتدفقة حسب الحاجة

لا تختر البث المباشر لمجرد أنه يبدو أكثر تطوراً. قد يكون استيعاب البيانات على دفعات كافياً عندما تحلل الشركة التغيرات اليومية أو الساعية. يصبح البث المباشر أكثر قيمة عندما تعتمد القرارات على أحداث تصل في غضون ثوانٍ أو دقائق. يعتمد الاختيار الصحيح على تأثير زمن الاستجابة على العمل.

قياس الاستخدام ونتائج الأعمال

ينبغي تقييم بحيرة البيانات من خلال النتائج وليس من خلال حجم التخزين.

تشمل التدابير المفيدة ما يلي:

عدد حالات الاستخدام التحليلي النشطة
استخدام الاستعلام أو مجموعة البيانات
الوقت اللازم لإعداد البيانات
انخفاض في عمليات المطابقة اليدوية
أداء النموذج
توفير وقت إعداد التقارير
تأثير الإيرادات أو الاحتفاظ بالعملاء حيثما أمكن قياسه

إن البحيرة التي تحتوي على بيتابايتات من البيانات ولكنها لا تدعم اتخاذ قرارات ذات مغزى لا تُعد منصة بيانات ناجحة.

كيف تحوّل Vtiger بيانات إدارة علاقات العملاء إلى إجراءات عملية

يؤدي كل من مستودع البيانات ونظام إدارة علاقات العملاء وظائف مختلفة. يدعم مستودع البيانات نطاقًا أوسع من عمليات التحليل، بينما يساعد نظام إدارة علاقات العملاء الفرق على إدارة معلومات العملاء، وأنشطة المبيعات، وتفاعلات الخدمة، والمتابعات. تركز Vtiger على تحويل البيانات المتوفرة بالفعل في نظام إدارة علاقات العملاء إلى قرارات مفيدة. حساب التفاضل والتكامل AI يستخدم بيانات إدارة علاقات العملاء وتفاعلات العملاء لتقديم رؤى وتوصيات تنبؤية. ويدعم إمكانيات مثل تقييم العملاء المحتملين التنبؤي، والتنبؤ بالمبيعات، وتحليل المحادثات، وتوصيات أفضل الإجراءات التالية.

الأسئلة الشائعة (FAQs)

س1. ما هو بحيرة البيانات؟

بحيرة البيانات هي بيئة تخزين مركزية لكميات كبيرة من البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة. يمكنها الاحتفاظ بالبيانات في شكلها الأصلي وتطبيق البنية عليها لاحقًا عند تجهيز المعلومات للتحليل.

س2. ما هي فوائد بحيرة البيانات؟

يمكن لمستودع البيانات استيعاب أنواع مختلفة من البيانات، والتوسع إلى أحجام كبيرة، والاحتفاظ بالمعلومات التاريخية لأغراض التحليل، وتوفير بيئة مشتركة للبيانات من أنظمة متعددة. وتعتمد هذه المزايا على الحوكمة الفعالة، والأمان، والفهرسة، وجودة البيانات.

س3. ما هي حالات الاستخدام الشائعة لبحيرة البيانات؟

تشمل حالات الاستخدام الشائعة التحليلات عبر الأنظمة، والتعلم الآلي، وتحليل سلوك العملاء، والتنبؤ بالطلب، وأنظمة التوصية، وتوحيد البيانات التحليلية من وحدات أعمال متعددة أو أنظمة قديمة.

س4. ما الفرق بين بحيرة البيانات ومستودع البيانات؟

يُخزّن مستودع البيانات عادةً بيانات مُهيكلة ومُجهزة لتلبية احتياجات التحليل وإعداد التقارير المُحددة. أما بحيرة البيانات، فتُوفر مرونة أكبر للبيانات الخام والمتنوعة، مما يجعلها مفيدة للاستكشاف والتعلم الآلي وحالات الاستخدام التي لا تكون فيها بنية البيانات المطلوبة معروفة مُسبقًا.

س5. كيف يدعم مستودع البيانات الذكاء الاصطناعي؟

يمكن أن توفر بحيرة البيانات بيئة مركزية لحفظ البيانات التاريخية من مصادر متعددة وإعدادها. وهذا يتيح لفرق التعلم الآلي الوصول إلى نطاق أوسع من الإشارات ذات الصلة، مع العلم أن زيادة البيانات لا تؤدي بالضرورة إلى نموذج أفضل.

س6. هل يمكن لبحيرة البيانات أن تحسن إدارة علاقات العملاء؟

يمكن أن توفر بحيرة البيانات بيانات إضافية حول السلوك والمنتجات والتفاعلات، مما قد يُثري تحليلات إدارة علاقات العملاء ونماذج الذكاء الاصطناعي. يجب أن تكون البيانات ذات صلة وموثوقة ومرتبطة بشكل صحيح بسجلات العملاء، وأن تخضع للحوكمة، وأن تكون متاحة لنظام إدارة علاقات العملاء أو سير عمل النمذجة قبل أن تُضيف قيمة.

س7. ما هو دور بحيرات البيانات في إدارة علاقات العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

يمكن أن تُشكّل بحيرة البيانات بيئة تحليلية أوسع نطاقًا، بينما يظل نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) النظام التشغيلي لإدارة علاقات العملاء. ويمكن للرؤى المستمدة من مجموعات البيانات الأوسع أن تدعم تنبؤات نظام إدارة علاقات العملاء، وتجزئة العملاء، والتوصيات، وغيرها من الإجراءات التي تُوجّه للعملاء.

س8. هل تحتاج كل شركة إلى بحيرة بيانات؟

لا. يكون مستودع البيانات مفيدًا للغاية عندما يكون لدى الشركة مجموعات بيانات كبيرة أو متنوعة لا تستطيع الأنظمة الحالية تحليلها بكفاءة، أو مصادر متعددة تحتاج إلى فحصها معًا، أو متطلبات التعلم الآلي والتحليلية التي تبرر الجهد الهندسي والحوكمة الإضافي.

ما هو بحيرة البيانات؟ فوائدها، حالات استخدامها، ودورها في إدارة علاقات العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي