في عام 2023، ستدخل DaaS إلى "عصر الذكاء الاصطناعي للملاحة"

المؤلف|دودو

المحرر|بي يي

** من إنتاج ** الصناعي

في عام 2002، في دوري البيسبول الأمريكي للمحترفين الذي يتسم بتنافسية عالية، كان فريق أوكلاند لألعاب القوى من بين "الثلث الأدنى" فقط من حيث الأفراد والمعدات المادية والقوة المالية.

ومع ذلك، وبمساعدة الطلاب المتفوقين في تحليل البيانات، ومن خلال تحليل البيانات وإحصائيات البيسبول الغامضة، وجد مدير الفريق مجموعة من لاعبي البيسبول الغريبين الذين لديهم شخصيات غريبة الأطوار ولكن لديهم قدرات خارقة في لعبة البيسبول.

ومن خلال اختراق نموذج إدارة البيانات التقليدي، حققنا أخيرًا نتائج مبهرة، يمكن مقارنتها بتلك التي حققها فريق نيويورك يانكيز القوي.

هذه قصة مقتبسة من أحداث حقيقية وتم تحويلها لاحقًا إلى فيلم بعنوان "Moneyball". في الواقع، استخدام تحليل البيانات وحالات التنقيب للفوز بمباريات كرة القدم يذهب إلى ما هو أبعد من ذلك. استخدم مدرب فريق كرة السلة الوطني الأمريكي الشهير ذات مرة أدوات استخراج البيانات التي توفرها شركة IBM لاتخاذ قرار على الفور لاستبدال اللاعبين.

في الوقت الحالي، يستخدم ما يقرب من 20 فريقًا من فرق NBA برامج تطبيق IBM لاستخراج البيانات لتحسين مجموعاتهم التكتيكية.

يمكن للمدربين استخدام أجهزة الكمبيوتر المحمولة لاستخراج البيانات المخزنة على خوادم NBA Center في المنزل أو على الطريق. سيتم تصنيف كل حدث في اللعبة وفقًا لإحصائيات مثل النقاط والتمريرات الحاسمة والهجمات والتحولات.

قد يبدو استخدام البيانات الضخمة للفوز بمباراة كرة قدم أمرًا لا يصدق، لكنه أصبح بالفعل استراتيجية فوز مفتوحة في هذه الصناعة.

في أيامنا هذه، أصبح "الفوز" أيضًا اقتراحًا مشتركًا لجميع الصناعات والمؤسسات. لقد وصلت عملية التحول الرقمي إلى المدى المتوسط، ويتم كسر حواجز البيانات تدريجياً، وتشهد الشركات طرقاً جديدة للنمو.

"عندما أطلقنا منتج DaaS هذا العام الماضي، كان حجم الاستثمار في الأساس حوالي مئات الآلاف، مائتين إلى ثلاثمائة ألف، ثلاث إلى أربعمائة ألف. بدءًا من الربع الرابع من العام الماضي، بدأنا في تلقي ملايين الاستثمارات. ميزانية التسويق. " قال أحد المطلعين على الصناعة للصناعي.

DaaS، التي وصلت إلى المقدمة، تدخل عصر التنقل الرائع.

داس، يونكي

في 1 ديسمبر 2021، أصدرت Alibaba Cloud منتجًا جديدًا، DaaS، ووضعت خدمة منتجاتها الأساسية على أنها "DaaS"، ويتمثل جوهرها في استخدام النمو القائم على البيانات كمحرك لفتح ودمج تدفق الأعمال وتدفق البيانات وسير العمل. للمؤسسة، مما يسمح بذكاء البيانات يزيد من القيمة في إنتاج المؤسسة وعملياتها.

لقد تسبب على الفور في نقاش ساخن في الصناعة.

في مارس من هذا العام، أصدرت JD Cloud منصة الذكاء الرقمي "Uplus" لأول مرة، بهدف نمو العلامة التجارية وترسيخ مسار DaaS الجديد.

أدى دخول اثنين من عمالقة الإنترنت إلى جعل هذا المسار حيويًا مرة أخرى تدريجيًا.

في الواقع، DaaS ليس مجالًا جديدًا. في السنوات القليلة الماضية، أنتج مسار DaaS العديد من الشركات المصنعة للنجوم العمودية نسبيًا، مثل Maicong Software، وYoumi Cloud، وHuakun Daowei، وما إلى ذلك. بالإضافة إلى ذلك، دخلت بعض الشركات المصنعة المشاركة في أعمال مراكز البيانات أيضًا في هذا المسار منذ فترة طويلة.

في وقت مبكر من عام 2015 تقريبًا، ومع ظهور القيادة الذاتية، أصبحت DaaS تحظى بشعبية كبيرة.

تركز DaaS (البيانات كخدمة) على توفير البيانات من مصادر مختلفة حسب الطلب في شكل واجهات برمجة تطبيقات البيانات. بشكل عام، تتضمن منصات DaaS أيضًا إدارة البيانات الوصفية وإدارة البيانات وتطوير البيانات ووظائف أخرى. ويتمثل دورها الأساسي في مساعدة المؤسسات على تحويل البيانات الأصول بشكل ملائم، وتحويلها إلى قدرات تجارية (للاستجابة لاحتياجات تبادل البيانات ومشاركتها واستخدامها في الوقت الفعلي بين تطبيقات وأنظمة المؤسسة)، وفي نهاية المطاف حل مشكلات النمو الأساسية للمؤسسة.

في الوقت الحالي، من حيث مصادر البيانات، يمكن تقسيم مسار DaaS إلى ثلاثة معسكرات: الأول هو منصة البيانات كخدمة التي تمثلها Alibaba Cloud وJD Cloud، والتي توفر المزيد من المعلومات بناءً على بيانات الطرف الثاني التي تم إنشاؤها من خلال منصة البيع بالتجزئة الخاصة بها، خدمات بيانات واسعة النطاق.

مزايا عمالقة الإنترنت هي: أولاً، لأن البيانات تأتي من جميع جوانب البيع بالتجزئة، فإنهم يتمتعون بمزايا أكبر في التسويق. إلى جانب قدرات البناء البيئي القوية وأنظمة الأعمال الخاصة بالمصنعين الكبار، يمكنهم إنشاء مزايا من مستوى متكامل وكامل.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لموردي خدمات سحابة الإنترنت أيضًا الجمع بين مزاياهم الخاصة لتمكين المؤسسات وتوفير بعض الخدمات ذات القيمة المضافة لمنتجات DaaS. على سبيل المثال، يمكن لشركة JD YouPlus استخدام مزايا سلسلة التوريد المتكاملة الخاصة بها للتحقق بسرعة من قدرات سلسلة التوريد الخاصة بها عند تمكين استراتيجيات التسويق للشركات.

والثاني هو الشركات المصنعة العمودية التي تمثلها Datablau Shushu Technology، وShushu Technology، وShence Data، وما إلى ذلك. وتأتي مصادر بياناتهم من العمليات الخاصة بالعملاء التجاريين وتوفر لهم خدمات تحليل المستخدم. تكمن الميزة في القدرة على تنظيف البيانات وتحليلها، واختراقها العميق بما يكفي في المجالات الرأسية بحيث يمكنها تحقيق علاقة ملزمة أقوى مع المؤسسات. على سبيل المثال، تتمتع شركة Shushu Technology، باعتبارها مزود خدمة تحليل بيانات الألعاب، بمزايا كبيرة في مجال الترفيه الشامل.

والثالث هو الشركات المصنعة التي تمثلها Youmi Cloud وTianyancha، وتأتي مصادر البيانات من القنوات العامة وتقدم بشكل أساسي حلولاً مختلفة لمجموعات العملاء المختلفة. تكمن الميزة في فئة المسح والتحليل، والتي يمكنها تلبية احتياجات البيانات لجميع مناحي الحياة.

على سبيل المثال، هناك كم هائل من المعلومات التجارية عن المنتجات والإعلانات والمؤسسات والمستهلكين وغيرها على منصة Youmi Cloud، مما يتيح لها المشاركة في التجارة الإلكترونية والألعاب والدراما القصيرة، ولها مزايا معينة .

بشكل عام، كل من هذه الشركات المصنعة لها مزاياها الخاصة، ولكن لديها أيضًا بعض أوجه القصور.

ينضم لاعبون جدد، ويواصل اللاعبون القدامى صقل مهاراتهم، ورأس المال يطاردهم، وكبرى الشركات المصنعة متفائلة. إن انفجار مسار DaaS ليس بالأمر غير المتوقع. ولكن ما هو غير معروف هو أن صناعة DaaS ليس من السهل القيام بها.

الهبوط المرئي صعب

حاولت إحدى شركات التجارة الإلكترونية استخدام منصة DaaS لتحسين نتائجها التسويقية، وتتمثل الطريقة الرئيسية في فهم عملائها بشكل أفضل، وتقديم توصيات وعروض مخصصة، وزيادة معدل التحويل للأنشطة التسويقية.

إلا أنه في التطبيقات العملية وجدت الشركة أن جودة البيانات غير موثوقة، وأن عملية جمع البيانات لم تكن مكتملة، وأن نتائج تحليل البيانات وتطبيقها لم تكن مرضية.

أولاً، اكتشفت الشركة مشكلات في جودة البيانات عند استخدام منصة DaaS، مثل البيانات المفقودة والبيانات غير الدقيقة والبيانات القديمة. تمنع هذه المشكلات الشركات من فهم عملائها بدقة وتقديم توصيات وعروض شخصية دقيقة.

ثانيًا، غالبًا ما لا يكون جمع البيانات لمنصات DaaS شاملاً بدرجة كافية. وعلى الرغم من أن المنصة ادعت أنها توفر بيانات شاملة، إلا أن الشركة وجدت بالفعل أن المنصة فشلت في جمع بعض البيانات المهمة، مثل سجل الشراء للمستخدمين، وسجل التصفح، وسجل البحث. إن الافتقار إلى هذه البيانات يجعل من المستحيل على الشركات الحصول على فهم عميق لسلوك العملاء وتفضيلاتهم وإجراء أنشطة تسويقية دقيقة.

أخيرًا، على الرغم من أن شركة التجارة الإلكترونية أنفقت الكثير من الوقت والموارد في جمع البيانات وتحليلها، إلا أن النتائج الفعلية لتحليل البيانات وتطبيقاتها لم تكن مثالية. على سبيل المثال، لم تؤدي التوصيات والعروض الشخصية المستندة إلى نتائج تحليل البيانات إلى تحسين معدل التحويل، ولكنها أدت بدلاً من ذلك إلى الاستياء وعدم الرضا بين بعض المستخدمين.

في الواقع، تتمتع DaaS بإمكانيات تطبيقية كبيرة في معظم سيناريوهات الأعمال، وهذا هو الاستنتاج الذي حظي بإجماع كامل. الشركات مليئة بالأمل في استخدام DaaS لتحسين العمليات وتستثمر الموارد بنشاط في المحاولات. ومع ذلك، بالنسبة للغالبية العظمى من المؤسسات، لم يحقق عدد كبير من مشاريع DaaS التحسينات الكبيرة المتوقعة.

باختصار، تعكس مشكلات مثل جودة البيانات غير الموثوقة، وجمع البيانات غير المكتمل، وضعف تحليل البيانات وتأثيرات التطبيق بشكل مباشر الوضع الحالي المتمثل في صعوبة تنفيذ DaaS.

في الواقع، لا تؤثر هذه المشكلات على موردي DaaS أنفسهم فحسب، بل لها أيضًا علاقة كبيرة بتعاونهم مع موردي البرمجيات المستقلين.

على سبيل المثال، عندما تتعاون منصة DaaS مع مؤسسة ما، قد لا تكون البيانات المقدمة من منصة DaaS متوافقة مع تنسيق البيانات ومعاييرها داخل المؤسسة؛ قد يكون هناك العديد من الأنظمة والأنظمة الأساسية المختلفة داخل المؤسسة، وتحتاج منصة DaaS للتفاعل مع هذه الأنظمة وتطوير الواجهات، وتصحيح الأخطاء أكثر صعوبة؛ فقد تنطوي البيانات التي تتم معالجتها بواسطة منصة DaaS على سرية وخصوصية الشركة، ويجب اتخاذ تدابير أمنية فعالة لضمان عدم تسرب البيانات والتلاعب بها، من بين حالات أخرى.

عندما تتعاون DaaS مع ISV، يجب أن تكون خدمات البيانات التي توفرها منصة DaaS متصلة بنظام ISV من خلال واجهة API. ومع ذلك، تختلف واجهات API للأنظمة المختلفة، ويكون تعقيد الإرساء مرتفعًا، مما يتطلب الكثير من الوقت والموارد للتطوير وتصحيح الأخطاء.

بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تكون البيانات التي تتم معالجتها بواسطة منصة DaaS حساسة للغاية، مثل معلومات العميل وبيانات المعاملات وما إلى ذلك. لذلك، يجب اتخاذ تدابير أمنية فعالة أثناء عملية نقل البيانات وتخزينها لضمان عدم تسرب البيانات أو العبث بها.

محرك أعمال البيانات وراء "DaaS الحقيقية والمزيفة"

Yuanqi Forest، وهي علامة تجارية رائدة في هذه الصناعة، سرعان ما احتلت سوق المياه الفوارة بمفهوم صحي "0 سكر، 0 دهون، و0 سعرات حرارية". لكن في صناعة شرب الشاي، المنافسة شرسة للغاية، وإذا لم تتقدم، فسوف تتراجع. تحتاج Yuanqi Forest أيضًا إلى تعزيز مزاياها في فئة المياه الفوارة ومواصلة توسيع السوق.

وبموجب هذا الطلب، قامت Lingyang بتخصيص حل DaaS له.

الأول هو تحديد اتجاه أبحاث المنتجات الجديدة. من خلال التحليل الهرمي لفئات قطاعات سوق المشروبات، حددت Yuanqi Forest الاتجاهات الأربعة الرئيسية لمشروبات الفاكهة: المياه الفوارة، ومشروبات الشاي، والبروتين النباتي، ومشروبات الفاكهة. لقد تقرر أن فئة المياه الفوارة لا تزال فئة بارزة في سوق المشروبات، ويمكنها مواصلة مزاياها المتنوعة في سوق المياه الفوارة ومواصلة بذل الجهود.

والثاني هو تطوير استراتيجية تسويقية مختلفة. قم بصياغة اتجاهات تسويقية مختلفة للمنتجات الجديدة من خلال وصف خصائص الفئات الأربع الرئيسية ورؤى المستخدم. على سبيل المثال، تحظى نكهة الأناناس الجديدة من الماء الفوار بشعبية كبيرة حسب الموسم، ويتم اختيار منتج البروتين النباتي الجديد لبذل الجهود في سوق الأطفال من خلال كسر دائرة الأمهات ذوات الطاقة العالية.

وأخيرا، يتم تنفيذ استراتيجية الذروة المتعددة لمدة عام كامل. أطلقت 618 اللقطة الأولى للتخطيط متعدد الفئات؛ خلال فترة العرض الترويجي Double 11، تم تحقيق قدر أكبر من التحويل التجاري، واستمر الشباب في التغلغل.

في عام 2022، زادت مبيعات Double 11 في Yuanqi Forest بنسبة 10% تقريبًا على أساس سنوي إلى 618، وزاد سعر الوحدة لكل عميل بنسبة 10% تقريبًا، وزاد استعداد المستهلكين للشراء. بالمقارنة مع 618، ارتفع مستوى أصول المجموعة "أ" بأكثر من 50%؛ وزاد معدل نمو الشباب بشكل ملحوظ مقارنة بـ Double 11 في العام الماضي، وتم تحسين هيكل الحشود للعلامة التجارية تدريجيًا.

في حالة Yuanqi Forest، يمكننا العثور على العديد من التفاصيل الأساسية للتنفيذ الناجح لـ DaaS.

الأول هو تحديد اتجاه بيانات وتطبيقات التسويق، والثاني هو اكتساب رؤى مستمرة حول البيانات المتغيرة في السوق باحترافية مطلقة، والثالث هو التخطيط لـ "خطة قتالية طويلة المدى" لإدارة البيانات.

هذا هو المفتاح لحل المشكلات وتنفيذ DaaS، ومع ذلك، غالبًا ما يتم تجاهله من قبل العديد من المؤسسات.

عندما تقوم المؤسسات بحوكمة البيانات، فإنها تركز على إدارة إجراءات البيانات والبرامج النصية والمهام. يمنع هذا النهج إدارة بيانات المؤسسة من التركيز على تحسين قيمة البيانات. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تعرض دقة وموثوقية البيانات للخطر، مما يؤثر على قرارات أعمال الشركة.

عندما تقوم العديد من المؤسسات بنشر DaaS، لا يتم تلبية احتياجاتها الخاصة، مما يؤدي إلى سوء فهم من نوع الحوكمة وصعوبة التركيز.

بالإضافة إلى ذلك، عندما تقوم المؤسسات بحوكمة البيانات، فإنها تهدف إلى إكمال تسليم المشروع. ومع ذلك، بعد الانتهاء من تسليم المشروع، لم تستمر الشركة في الاهتمام بحوكمة البيانات واستدامتها على المدى الطويل. لذلك، حتى بعد اكتمال تسليم المشروع، لا تزال إدارة البيانات اللاحقة تفتقر إلى الاستمرارية والاستقرار.

تجعل نقاط توقف الإدارة من الصعب توحيد البيانات، مما يؤدي غالبًا إلى تقليل نظام أمان البيانات، مما يؤدي إلى حوكمة قائمة على المشاريع يصعب الاستمرار فيها.

يجب أن تعلم أن توحيد البيانات هو أساس تنفيذ DaaS، ومن وجهة النظر هذه، لا يبدو أنه تم نشر DaaS "حقيقي".

بالإضافة إلى ذلك، تتم إدارة المؤسسات بدوام جزئي من قبل موظفين في مجال حوكمة البيانات. ويفتقر هؤلاء الموظفون إلى المعرفة والمهارات المهنية في إدارة البيانات، مما يؤدي إلى مسؤوليات غير واضحة ومبادرة منخفضة. ونتيجة لذلك، لا تستطيع الشركات ضمان التنفيذ السلس لحوكمة البيانات. وفي هذه الحالة، لا يمكن ضمان جودة وموثوقية البيانات، ولا يمكن ضمان أمن وخصوصية البيانات.

لا تتمتع المؤسسة بشروط تكنولوجيا المعلومات المقابلة، مما يؤدي إلى الإدارة بدوام جزئي، وهو أيضًا عامل مهم يجعل من الصعب تنفيذ DaaS. وكما قال كاي رويتاو، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في Youmi Cloud، "في العصر الرقمي الحالي، ستتمتع الفرق التي تجيد تفسير البيانات بميزة كبيرة."

لتلخيص ذلك، أصبح المنطق الأساسي وراء صعوبة تنفيذ DaaS واضحًا تدريجيًا، وهو "استكشاف الأخطاء وإصلاحها" في ظل إدارة سوء الفهم؛ و"DaaS الحقيقية والكاذبة" في ظل الإدارة القائمة على المشاريع؛ و"عدم القدرة على فعل ما يريده المرء" في إطار الجزء -إدارة الوقت.

ومن الجدير بالذكر أن إطلاق نماذج كبيرة قد يغير المعضلة التي تواجهها حوكمة البيانات في ظل النموذج التقليدي.

النماذج الكبيرة تجعل البيانات أكثر قيمة

"علينا أن ندرك شيئًا واحدًا، وهو أن مالك العلامة التجارية أكثر احترافًا منا في المعرفة الفنية. لدينا فقط البيانات وقدرات التحليل والتكنولوجيا، ولكن يجب أن يكون أكثر احترافية منا في المعرفة الفنية." JD Technology Solutions Zhu Bing وقال رئيس قسم حلول النمو بالمركز للصناعيين.

في الواقع، حتى الآن، تمتلك المؤسسات كمية كبيرة من البيانات القيمة، ولكن المزايا والقدرات التي توفرها هذه البيانات لا يمكن استبدالها ببائعي DaaS. كما قال Zhu Bing، "بشكل عام، ما زلنا بحاجة إلى تعليم استقلالية علاماتنا التجارية والمبادرة الذاتية، ومنحها لشركائنا في هذه الفئات. أعتقد أنه من الأكثر احترافية بالنسبة له أن يفعل ذلك بنفسه."

ومع ذلك، بالنسبة للعديد من الشركات، تعتبر هذه خطوة صعبة اتخاذها. ما يستحق التطلع إليه هو أنه في عصر "النموذج الكبير +"، تتمتع DaaS أيضًا ببعض الإمكانيات الجديدة.

على سبيل المثال، فيما يتعلق بالتدريب النموذجي والتحسين، يمكن لمنصة DaaS توفير منصة كبيرة للتدريب النموذجي والخدمة لمساعدة المؤسسات على إجراء التدريب النموذجي والتعديل والتحسين. يمكن للمؤسسات استخدام كمية كبيرة من البيانات وموارد الحوسبة على منصة DaaS لتدريب النماذج الكبيرة وتحسينها، وبالتالي تحسين دقة النماذج وأدائها.

فيما يتعلق بنشر النماذج وإدارتها، يمكن لمنصة DaaS توفير وظائف نشر النماذج وإدارتها، مما يسمح للمؤسسات بنشر نماذج كبيرة مدربة بسرعة في بيئة الإنتاج. يمكن للمؤسسات استخدام منصة DaaS لإجراء عمليات التحكم في الإصدار وتحديث النماذج على النماذج لضمان استقرار وموثوقية النماذج.

فيما يتعلق بالمعالجة المسبقة للبيانات وتحسينها، يمكن لمنصة DaaS أيضًا توفير وظائف المعالجة المسبقة للبيانات وتعزيزها لمساعدة المؤسسات على تنظيف البيانات الخام وتحويلها وتسميتها لاستخدامها في تدريب واختبار النماذج الكبيرة. يمكن لمنصة DaaS أيضًا توفير وظائف تحسين البيانات لتحسين أداء التعميم والقدرة على التكيف للنموذج من خلال التحويلات والتحسينات المختلفة للبيانات.

بالإضافة إلى ذلك، في مجال معالجة اللغة الطبيعية، يمكن لمنصات DaaS تقديم خدمات مثل تصنيف النص، وتحليل المشاعر، وتوليد اللغة. في مجال التعرف على الصور، يمكن لمنصة DaaS تقديم خدمات مثل اكتشاف الهدف وتجزئة الصورة. يمكن للشركات استخدام هذه الخدمات مباشرة من خلال منصة DaaS دون الحاجة إلى بناء النماذج وتدريبها بنفسها.

خارج نطاق الأعمال، يعد الأمان أيضًا ميزة رئيسية، أي أن منصة DaaS يمكنها أيضًا توفير وظائف حماية البيانات وحماية الخصوصية لضمان أمان وخصوصية بيانات الشركة. يمكن لمنصة DaaS توفير وظائف مثل النسخ الاحتياطي للبيانات واستردادها والتحكم في الإصدار لضمان أمان البيانات وموثوقيتها. وفي الوقت نفسه، يمكن لمنصة DaaS أيضًا توفير وظائف مثل تشفير البيانات والتحكم في الوصول والتدقيق الأمني لحماية خصوصية البيانات وسلامتها.

بمعنى آخر، في ظل النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي، قد يجمع بائعو DaaS المزيد والمزيد من المعرفة الصناعية، وسيتم تلبية احتياجات المؤسسات بشكل متزايد؛ يمكن للجمع بين النماذج الكبيرة وDaaS تمكين المؤسسات من استخدامها بشكل أكثر كفاءة و بدقة.نموذج كبير.

في ظل النموذج التقليدي، تحتاج الشركات إلى بناء النماذج وتدريبها بنفسها، الأمر الذي يتطلب استثمار الكثير من الموارد والوقت. علاوة على ذلك، قد تتأثر فعالية هذه النماذج بمجموعة متنوعة من العوامل، مثل جودة البيانات، واختيار الخوارزميات، وما إلى ذلك. كما ستعمل النماذج الكبيرة ذات الأغراض العامة على تسريع المؤسسات للتغلب على هذه العقبة.

بشكل عام، سيغير "النموذج الكبير + DaaS" إلى حد كبير المشاكل العنيدة المتأصلة في DaaS الحالية، مما يؤدي إلى تطور أكثر اعتدالًا ويدفعها إلى "عصر الاكتشاف".

ربما، في المستقبل، يمكن إعادة تشكيل كل صناعة بواسطة DaaS، تمامًا كما يستخدم الفيلم المذكور في بداية المقال البيانات في "Moneyball".