بقاء وازدهار مؤسسة البيانات الذكية
هل يتطلب هذا مزيدًا من الإقناع بعد الجائحة؟
السحابة، والبيانات الكبيرة، والذكاء الاصطناعي، وإنترنت الأشياء: غالبًا ما توصف بأنها الركائز الأساسية للثورة الصناعية الرابعة، وهي مرحلة متعددة التأثيرات توصف بأنها أكثر ثورية وأكبر حجمًا من المراحل الثلاث السابقة. ومع ذلك، إذا اقتربنا أكثر ونظرنا عن كثب، فإننا سنكتشف أن ما يبدو أنه أربع تقنيات مختلفة في الظاهر تشكّل في الحقيقة جزءًا من كيان أكبر.
تتوسع المؤسسات الحديثة بسرعة في أنظمة الاتصال المشتركة المتنوعة لنقاط النهاية: الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر الشخصية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة للمستخدم والساعات الذكية والأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة المقاييس الحيوية وأجهزة الاستشعار والمزيد. تتدفق كميات هائلة من البيانات من أنظمة الاتصال المشتركة لنقاط النهاية هذه إلى أنظمة الاتصال المشتركة لتكنولوجيا المعلومات السحابية المركزية حيث يتم تخزينها ومعالجتها باستخدام حلول تحليلية متطورة. تعمل حلول الذكاء الاصطناعي بسلاسة تامة لتوليد رؤى أعمال ذكية وأتمتة العمليات الرئيسية وإرساء الأساس لمزيد من الابتكارات، مما يؤثر على أثر نقطة النهاية للشركة داخل الشركة نفسها وفي السوق. تتكرر الدورة مع وجود المعلومات والذكاء في جوهرها.
هذه الكفاءة أمر أساسي لشركات القرن الحادي والعشرين. ولكن، ما الحقيقة؟
سوف يمتد العالم المتصل ليصل إلى 31 مليار جهاز بحلول عام 2025، ما يعني إنشاء بيانات في نطاق يتراوح بين 175-180 زيتابايت
يصنف رؤساء قسم المعلومات كفاءة تحليلات البيانات بمثابة العامل رقم واحد مع مراعاة ملاءمة السوق والقدرة التنافسية
تستخدم المؤسسات الأفضل أداءً التحليلات بمعدل 5 أضعاف مقارنة بالشركات الأخرى
تؤدي التحليلات المتقدمة إلى استفادة المؤسسات بزيادة النمو بنسبة 33% وزيادة الأرباح بمعدل 12 ضعفًا
Cloud4C: اكتشاف العالم الغامض
هناك أكثر من مائة مليون شركة اليوم لا تزال تفتقر إلى الوعي الأساسي ومجموعات المهارات في إدارة البيانات، ناهيك عن نشر الذكاء الاصطناعي للتحول الذكي. تشمل الأسباب الرئيسية التخزين غير الكافي والقصور الذاتي في البنية الأساسية القديمة وإستراتيجيات الأمان عبر الإنترنت المعطلة ونماذج الأعمال التقليدية غير الذكية. في الوقت الذي أعربت فيه Facebook وشركات عملاقة رقمية أخرى بالفعل عن التمثيل الظاهري (حقيقة رقمية مضمنة للمبتدئين)، لا تزال العديد من الشركات الكبرى تكافح لاستبدال وثائقها الورقية. ولا تزال إدارة سير العمل تتمحور حول وضع عدم الاتصال بصورة مؤلمة حتى هذا التاريخ.
تضمن Cloud4C، الموفرة الرائدة على المستوى العالم للخدمات السحابية المدارة التي تستند إلى الأتمتة وتركز على التطبيقات، رحلة التحول المثالي للمؤسسات لتصبح مؤسسات ذكية ومدعومة بالبيانات. الآن يمكنك الترحيل إلى السحابة مع ممارسة أعمالك كالمعتاد بدون أي انقطاع، وتحسين العمليات باستخدام حلول التشغيل التلقائي للعمليات (RPA) الفائقة الرائدة لتحقيق أقصى عائد على الاستثمار وتحديث الأصول الأساسية (المحاكاة الظاهرية للأنظمة القديمة والبنية الأساسية وموارد الحوسبة والشبكات والخوادم ومراكز البيانات والتخزين والأنظمة الأساسية وأنظمة الجهات الخارجية) وإلحاق التطبيقات المتقدمة لرقمنة العمليات ومهام سير العمل عبر جميع الأقسام.
يمكنك تبني مجموعة إدارة بيانات كاملة التكديس، بما في ذلك جمع البيانات وتطهيرها ومراقبتها وإدارة تدفق البيانات وتحديث البيانات وتحليل المعلومات العميق. كما يمكن زيادة عمليات البيانات باستخدام المعلومات المهنية المتقدمة (تحليلات البيانات العميقة + الذكاء الاصطناعي)، والأنظمة الأساسية ذات الملكية الخاصة لإنشاء رؤى ذكية لاتخاذ قرارات مستنيرة. استمتع بتأمين جميع قواعد البيانات وتدفقات البيانات ومراكز البيانات والأصول باستخدام عروض الأمان المتقدم عبر الإنترنت والتحليل الذكي للمخاطر من Cloud4C. احصل على استشارة بيانات ودعم على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع لتلبية أي متطلبات وفي أي وقت.
مع Cloud4C، احصل على شريك شامل لتبسيط رؤية مؤسستك الذكية للبيانات. غدًا هو اليوم!
5 تحديات مشتركة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي للمؤسسات
تحديد مجموعات البيانات الصحيحة
يعد تحديد مجموعات بيانات التدريب الدقيقة وتجميعها أمرًا بالغ الأهمية لتحسين تعلم حلول الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرارات بشأنها. لتحقيق ذلك، قد يتعين على الشركات الاتصال بخبراء البيانات والذكاء الاصطناعي لتحقيق مجموعات البيانات الصحيحة وتدريب الخوارزميات المنشورة للحصول على أعلى مستويات الدقة وتمكين التجارب التحويلية.
أمان وتخزين البيانات
كلما زاد حجم مجموعة بيانات التدريب، زادت دقة قدرة تنبؤ الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن مشاكل التخزين تزعج الشركات في استخدام كميات كبيرة من البيانات. بالإضافة إلى ذلك، هناك دائمًا قلق كبير بشأن أمان البيانات أثناء قيادة العمليات الآلية ذات البيانات الذكية. هذا هو السبب في أنه بات من الضروري للشركات تبني بيئات إدارة البيانات المناسبة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي الصحيح.
أماكن تخزين البنية الأساسية
يتطلب تطوير حلول الذكاء الاصطناعي واختبارها وتشغيلها سرعة وقوة حاسوبية عالية، وغالبًا ما يتطلب أنظمة تعتمد على وحدة معالجة رسومات (GPU) متقدمة بدلاً من البنية الأساسية التقليدية التي تعمل بوحدة المعالجة المركزية. ستقدم الأنظمة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي حقًا نتائج مرنة إذا كانت المؤسسة تمتلك بنية أساسية وتقنيات حوسبة متقدمة.
دمج الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة الحالية
يعد دمج حلول وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في البنية الأساسية الضرورية للمهام وأنظمة الأعمال الحالية تحديًا لمعظم الشركات. قد يؤدي عدم التزامن مع المكتبات وواجهات برمجة التطبيقات والبرامج الوسيطة والبُنى الحالية إلى حدوث مشكلة خطيرة.
الخوارزميات المعقدة والتدريب المستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي
بمجرد الانتهاء من تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي، لا يزال يتعين على المؤسسات الاستعانة بقدر كبير من القوى العاملة والموارد لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي باستمرار لتحقيق أقصى قدر من الدقة.
إعداد مؤسستك لتحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي
يتضمن بناء بنية أساسية للذكاء الاصطناعي تخطيطًا مدروسًا وإستراتيجيًا حول احتياجات التخزين والشبكات وبيانات الذكاء الاصطناعي من بين احتياجات أخرى.
نظرًا لأن حجم البيانات يزداد، تحتاج السعة التخزينية في المقابل أيضًا إلى التوسع. ولذلك بات من الضروري للتطبيق الفعال للذكاء الاصطناعي ضمان توفر سعة التخزين المناسبة، وIOPS (عمليات الإدخال/الإخراج في الثانية)، والموثوقية للتعامل مع كميات البيانات الهائلة.
يعتمد تحديد احتياجات التخزين لمؤسسة ما على العديد من العوامل. على سبيل المثال، قد تواجه أنظمة الاتصال المشتركة للشبكات العصبية المتقدمة وعالية القيمة مشكلات في توسيع النطاق تتعلق بالإدخال/الإخراج وزمن الانتقال. وبالمثل، قد تحتاج شركات الخدمات البنكية والمالية والتأمين (BFSI) التي تعتمد على قرارات التداول في الوقت الحقيقي إلى تقنية تخزين فلاش بالكامل سريعة.
هناك عامل رئيسي آخر يتمثل في طبيعة بيانات المصدر - هل ستحلل التطبيقات بيانات المستشعر في الوقت الحقيقي، أم ستستخدم المعالجة اللاحقة؟ مقدار البيانات التي ستقوم تطبيقات بيانات الذكاء الاصطناعي بإنشائها. مع زيادة قواعد البيانات بمرور الوقت، تحتاج الشركات إلى المراقبة المستمرة لمدى قدرتها على التخطيط للتوسع.
تعد الشبكات مكونًا رئيسيًا آخر لنشر الذكاء الاصطناعي، وتتطلب ترقيات دورية. تعتمد خوارزميات التعلم العميق بشكل كبير على الاتصالات ويتعين أن تكون شبكات المؤسسات قابلة للتطوير بدرجة كبيرة مع عرض نطاق ترددي عالٍ وزمن انتقال منخفض. يجب على الشركات انتهاج الأتمتة حيثما أمكن ذلك. تنشئ الشبكات المعرّفة بواسطة البرامج (SDN) والمدعومة بالتعلم الآلي شبكات تستند إلى الهدف يمكنها توقع متطلبات الشبكة أو تهديدات الأمان والتفاعل في الوقت الحقيقي.
يعد امتلاك موارد حوسبة قوية، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات أمرًا بالغ الأهمية للبنية الأساسية للذكاء الاصطناعي. في الوقت الذي يمكن للبيئة القائمة على وحدة المعالجة المركزية التعامل مع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الأساسية، فإن التعلم العميق يتضمن مجموعات بيانات كبيرة متعددة وخوارزميات شبكة عصبية قابلة للتوسع. لدعم ذلك، يتعين على الشركات التحول إلى وحدات معالجة الرسومات لتمكين المؤسسات من تحسين البنية الأساسية لمركز البيانات لديها واكتساب كفاءة في استهلاك الطاقة.
المؤسسات لديها الكثير مما ينبغي أخذه بعين الاعتبار. يتضمن ذلك تخزين البيانات ومعالجتها وإدارة المعلومات التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي أو ينتجها. تتمثل إحدى الخطوات الحاسمة في تطهير البيانات أو تنظيفها. يتضمن ذلك إزالة البيانات من قاعدة بيانات غير دقيقة أو غير كاملة أو مكررة أو منسقة بشكل غير صحيح.
تحتل جودة البيانات أهمية خاصة مع الذكاء الاصطناعي. يعد نشر أدوات تطهير البيانات المؤتمتة لتقييم البيانات بحثًا عن وجود أخطاء باستخدام القواعد أو الخوارزميات أمرًا ذا أهمية قصوى لأن المخرجات جيدة مثل المدخلات.
تعد إدارة الوصول إلى البيانات أمرًا بالغ الأهمية، وتتطلب عمليات فعالة لمشاركة المعلومات مع من يحتاجون إليها فقط. تضمن إستراتيجيات إدارة البيانات أن يتاح للمستخدمين والأجهزة ونقاط النهاية المختلفة الوصول بسهولة وسرعة إلى البيانات دون المساس بالأمان. وهذا يستلزم ضوابط مناسبة للوصول إلى البيانات مثل إدارة الهوية والوصول (IAM) وحلول تشفير البيانات والمزيد.
-
تخزين البيانات الكبيرة: متطلبات البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي
نظرًا لأن حجم البيانات يزداد، تحتاج السعة التخزينية في المقابل أيضًا إلى التوسع. ولذلك بات من الضروري للتطبيق الفعال للذكاء الاصطناعي ضمان توفر سعة التخزين المناسبة، وIOPS (عمليات الإدخال/الإخراج في الثانية)، والموثوقية للتعامل مع كميات البيانات الهائلة.
يعتمد تحديد احتياجات التخزين لمؤسسة ما على العديد من العوامل. على سبيل المثال، قد تواجه أنظمة الاتصال المشتركة للشبكات العصبية المتقدمة وعالية القيمة مشكلات في توسيع النطاق تتعلق بالإدخال/الإخراج وزمن الانتقال. وبالمثل، قد تحتاج شركات الخدمات البنكية والمالية والتأمين (BFSI) التي تعتمد على قرارات التداول في الوقت الحقيقي إلى تقنية تخزين فلاش بالكامل سريعة.
هناك عامل رئيسي آخر يتمثل في طبيعة بيانات المصدر - هل ستحلل التطبيقات بيانات المستشعر في الوقت الحقيقي، أم ستستخدم المعالجة اللاحقة؟ مقدار البيانات التي ستقوم تطبيقات بيانات الذكاء الاصطناعي بإنشائها. مع زيادة قواعد البيانات بمرور الوقت، تحتاج الشركات إلى المراقبة المستمرة لمدى قدرتها على التخطيط للتوسع.
-
AI networking infrastructure
تعد الشبكات مكونًا رئيسيًا آخر لنشر الذكاء الاصطناعي، وتتطلب ترقيات دورية. تعتمد خوارزميات التعلم العميق بشكل كبير على الاتصالات ويتعين أن تكون شبكات المؤسسات قابلة للتطوير بدرجة كبيرة مع عرض نطاق ترددي عالٍ وزمن انتقال منخفض. يجب على الشركات انتهاج الأتمتة حيثما أمكن ذلك. تنشئ الشبكات المعرّفة بواسطة البرامج (SDN) والمدعومة بالتعلم الآلي شبكات تستند إلى الهدف يمكنها توقع متطلبات الشبكة أو تهديدات الأمان والتفاعل في الوقت الحقيقي.
-
أحمال عمل الذكاء الاصطناعي
يعد امتلاك موارد حوسبة قوية، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات أمرًا بالغ الأهمية للبنية الأساسية للذكاء الاصطناعي. في الوقت الذي يمكن للبيئة القائمة على وحدة المعالجة المركزية التعامل مع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الأساسية، فإن التعلم العميق يتضمن مجموعات بيانات كبيرة متعددة وخوارزميات شبكة عصبية قابلة للتوسع. لدعم ذلك، يتعين على الشركات التحول إلى وحدات معالجة الرسومات لتمكين المؤسسات من تحسين البنية الأساسية لمركز البيانات لديها واكتساب كفاءة في استهلاك الطاقة.
-
إعداد بيانات الذكاء الاصطناعي
المؤسسات لديها الكثير مما ينبغي أخذه بعين الاعتبار. يتضمن ذلك تخزين البيانات ومعالجتها وإدارة المعلومات التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي أو ينتجها. تتمثل إحدى الخطوات الحاسمة في تطهير البيانات أو تنظيفها. يتضمن ذلك إزالة البيانات من قاعدة بيانات غير دقيقة أو غير كاملة أو مكررة أو منسقة بشكل غير صحيح.
تحتل جودة البيانات أهمية خاصة مع الذكاء الاصطناعي. يعد نشر أدوات تطهير البيانات المؤتمتة لتقييم البيانات بحثًا عن وجود أخطاء باستخدام القواعد أو الخوارزميات أمرًا ذا أهمية قصوى لأن المخرجات جيدة مثل المدخلات.
-
إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي
تعد إدارة الوصول إلى البيانات أمرًا بالغ الأهمية، وتتطلب عمليات فعالة لمشاركة المعلومات مع من يحتاجون إليها فقط. تضمن إستراتيجيات إدارة البيانات أن يتاح للمستخدمين والأجهزة ونقاط النهاية المختلفة الوصول بسهولة وسرعة إلى البيانات دون المساس بالأمان. وهذا يستلزم ضوابط مناسبة للوصول إلى البيانات مثل إدارة الهوية والوصول (IAM) وحلول تشفير البيانات والمزيد.
العروض: استمتع بتحسين أو بدء استخدام تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي مع Cloud4C
يمكننا مساعدتك في مواجهة جميع التحديات التي ذكرناها أعلاه. واصل القراءة..
الدعم والاستشارات والتقييم التفصيلي الخاص بالمجال للمساعدة في دمج العمليات التحليلية المتطورة مع نمذجة البيانات وتصميمها
أرشفة البيانات وفقًا للوائح الصناعة لتنقيح البيانات وتطهيرها بشكل مؤتمت وطريقة فعالة
تبسيط جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها من مصادر متعددة وأنظمة الاتصال المشتركة لتكنولوجيا المعلومات لضمان بنية بيانات شاملة
استيعاب البيانات وإدارتها بشكل شامل عبر جميع بُنى السحابة. نشر أدوات الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات الأصلية للسحابة لتحديث مهام سير عمل السحابة وجميع البُنى المتصلة
نشر الأتمتة المتقدمة وأدوات التشغيل التلقائي للعمليات (RPA) لتحسين نتائج وعمليات الأعمال المهمة. تحقيق أعلى قدر من الفوائد بأقل التكاليف. تصفية حالات التكرار أو عمليات الأعمال فائقة الفعالية والمحسّنة في الوقت الحقيقي.
استخدام حلول البيانات الكبيرة لتحديد الموارد والأنظمة والنُهج والعمليات مرتفعة التكلفة. إصلاح أوجه القصور وتحسين الإنتاجية لتقليل نفقات المؤسسة الإجمالية
مراقبة وإدارة سلامة البنية الأساسية في الوقت الحقيقي لمنع الكوارث والانقطاعات المفاجئة
الحصول على رؤية عالمية لوظائف الأعمال والأنظمة والعمليات ومهام سير العمل والتطبيقات ومستويات الأداء في الوقت الحقيقي، من خلال لوحات المعلومات التحليلية سهلة الاستخدام والتقارير الذكية. يتم تقديم الرؤى الذكية عبر شاشة مراقبة واحدة لاتخاذ قرارات مستنيرة
خدمات اتفاقية مستوى خدمة واحدة تصل إلى طبقة تسجيل الدخول إلى التطبيقات، والتطوير المستند إلى DevOps، وأطر عمل الاختبار
هندسة البيانات المحددة وتحديث البيانات وإدارة مشروعات عمليات البيانات وتكامل الأدوات مع خيارات مرنة لأدوات وخدمات ETL
مراقبة تدفق البيانات الثابتة والديناميكية المتقدمة، والأمان باستخدام SIEM-SOAR، والاكتشاف والاستجابة المُدارة (MDR)، واكتشاف نقطة النهاية والاستجابة لها (EDR)، ومركز عمليات الأمان (SOC)، وحلول التحليل الذكي للمخاطر
إدارة البيانات والذكاء الاصطناعي بسلاسة - الامتثال للوائح المحلية، والوطنية ومعايير الصناعة والمنهجيات الحديثة
التعامل بسلاسة مع جميع المخاوف ذات الصلة بشبكات البنية الأساسية والنظام الأساسي وتخزين البيانات والإدارة لنشر حلول وخدمات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. تبني المكتبات والنماذج الجاهزة لنشر الذكاء الاصطناعي محليًا وعبر أنظمة الاتصال المشتركة البعيدة والبيئات المتطورة.
الإدارة المؤتمتة لأحمال العمل لديك من خلال حلول ذكية جديدة خاصة مثل النظام الأساسي لعمليات الإصلاح الذاتي، والنظام الأساسي الشامل للسحابة لتسريع أهداف وإستراتيجيات مؤسسة البيانات الذكية
ما الذي يمكنك توقعه؟
حلول وخدمات الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات وإدارة البيانات الشاملة من Cloud4C
الحصول على ميزة تنافسية وتحسين كفاءات العمليات والابتكار عبر البيانات. الخدمات الاستشارية في مجال البيانات والتحليلات التي نقدمها تستند إلى التصميم وتعتمد على إطار العمل لمساعدتك بخارطة طريق محسّنة لجعل مؤسستك وقراراتك تستند إلى البيانات. يمكن أن تعمل مشروعات البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي بالطريقة نفسها التي كانت تعمل بها كإصدارات تجريبية حتى عندما تتوسع بشكل كبير.
- تقييم نضج البيانات
- خارطة طريق ومخطط إستراتيجية البيانات
- إستراتيجية البيانات الملائمة لأهداف العمل ونموه
- تحسين التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) لاستخدام تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي
- خدمات استشارات البيانات الخاصة بالمجال
أنظمة وعمليات مستودع البيانات التقليدي (DWH) غير قادرة على تحقيق النمو الذي تستطيع المؤسسات تحقيقه بالفعل. إن وجود البيانات المخزنة والوقت الكبير المستغرق من أجل الرؤى وعدم الكفاءة عبر الأنظمة المتعددة والتحليل المحدود للبيانات والتحديات التي تتم مواجهتها في الأمان والامتثال، كل هذا يحتم على المؤسسات دمج مصادر البيانات المخزنة وترحيل الأنظمة القديمة إلى السحابة.
- ترحيل البيانات من الأنظمة القديمة إلى الأنظمة الأساسية للسحابة
- عمليات ترحيل SAP والبيانات المحلية إلى Data Lake
- مستودع البيانات التقليدي (DWH) إلى ترحيل البيانات على السحابة
- حالات الاستخدام على المستوى الرأسي
- التطبيق التوافقي وتحديث الأصول
تشير DataOps إلى الدعم المستمر وإدارة مسارات البيانات بعد تنفيذ وإعداد حالة استخدام مرتبطة بالبيانات على السحابة. تدعم DataOps البنية الأساسية والتطبيق (ETL وكود التحويل) وقاعدة البيانات في حلول تحليلات البيانات.
- إعداد ودعم وإدارة مسارات البيانات
- الخدمات المُدارة بواسطة عمليات الذكاء الاصطناعي
- إدارة الحوادث والمشكلات والتغيير
- عمليات الأتمتة التشغيلية والضبط التشغيلي
- إدارة أمان النظام الأساسي للبيانات
- قياس الأداء وإعداد التقارير حوله
- دقة الدعم واتفاقية مستوى الخدمة المحددة للتحليلات المُدارة"
التركيز على التطبيقات العملية لجمع البيانات ومعالجتها وتحليلها. يعالج علماء البيانات معلومات تنظيمية واسعة النطاق لإنشاء الرؤى وحل حالات الاستخدام الأساسية للتأثير الفوري.
- اكتشاف البيانات واستيعابها
- تكامل البيانات
- مستودعات البيانات
- مخازن البيانات
- إدارة البيانات الرئيسية
- تصور البيانات
- إعداد التقارير
- لوحات المعلومات
دمج التحليلات العميقة والذكية عبر عمليات الأعمال باستخدام قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق. تحديث وتحسين العمليات المتعلقة بإستراتيجيات المؤسسات وتقديم الخدمات والعمليات وإدارة العملاء وإدارة سلسلة التوريد والمراقبة باستخدام التحليلات الذكية المتطورة.
- حلول علوم البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- استخدام نمذجة البيانات القائمة على الحالات
- محركات التوصيات
- تحليل الاتجاه
- تحليلات الصور والكلام/النصوص والفيديو
تأمين تدفقات البيانات الثابتة والديناميكية عبر المؤسسة بأكملها. مراقبة وتحليل وحماية قواعد البيانات ومراكز البيانات وتدفقات البيانات عبر مكدس الذاكرة المؤقتة لتكنولوجيا المعلومات بالكامل للشركة. يمكنك الاستفادة من قدرات التتبع العميق للمخاطر ومعالجتها، جنبًا إلى جنب مع التحليل الذكي المتقدم للمخاطر وحلول الأمان الذكية عبر الإنترنت. تنفيذ إطار عمل صارم لإدارة البيانات وضمان الامتثال السلس للوائح المحلية والوطنية والمعايير الدولية.
- حماية البيانات بإخفاء البيانات وتشفيرها، وما إلى ذلك
- إدارة أمان التطبيق وواجهة برمجة التطبيقات
- إدارة أمان قواعد البيانات ومراكز البيانات
- SIEM-SOAR وتحليلات المخاطر
- إدارة الثغرات الأمنية واختبار الاختراق
- التحليل الذكي للمخاطر
- إدارة الهوية والوصول
- حجب البيانات
- التحكم في الوصول المستند إلى الدور
- أمان الشبكة
- التسجيل والمراقبة
- تسوية البيانات وإعداد التقارير حولها
- الاستشارات حول مخاطر تكنولوجيا المعلومات ونمذجة النضج
- الدعم التنظيمي ودعم الامتثال
-
الاستشارات في مجال البيانات
الحصول على ميزة تنافسية وتحسين كفاءات العمليات والابتكار عبر البيانات. الخدمات الاستشارية في مجال البيانات والتحليلات التي نقدمها تستند إلى التصميم وتعتمد على إطار العمل لمساعدتك بخارطة طريق محسّنة لجعل مؤسستك وقراراتك تستند إلى البيانات. يمكن أن تعمل مشروعات البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي بالطريقة نفسها التي كانت تعمل بها كإصدارات تجريبية حتى عندما تتوسع بشكل كبير.
- تقييم نضج البيانات
- خارطة طريق ومخطط إستراتيجية البيانات
- إستراتيجية البيانات الملائمة لأهداف العمل ونموه
- تحسين التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) لاستخدام تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي
- خدمات استشارات البيانات الخاصة بالمجال
-
تحديث البيانات
أنظمة وعمليات مستودع البيانات التقليدي (DWH) غير قادرة على تحقيق النمو الذي تستطيع المؤسسات تحقيقه بالفعل. إن وجود البيانات المخزنة والوقت الكبير المستغرق من أجل الرؤى وعدم الكفاءة عبر الأنظمة المتعددة والتحليل المحدود للبيانات والتحديات التي تتم مواجهتها في الأمان والامتثال، كل هذا يحتم على المؤسسات دمج مصادر البيانات المخزنة وترحيل الأنظمة القديمة إلى السحابة.
- ترحيل البيانات من الأنظمة القديمة إلى الأنظمة الأساسية للسحابة
- عمليات ترحيل SAP والبيانات المحلية إلى Data Lake
- مستودع البيانات التقليدي (DWH) إلى ترحيل البيانات على السحابة
- حالات الاستخدام على المستوى الرأسي
- التطبيق التوافقي وتحديث الأصول
-
عمليات البيانات
تشير DataOps إلى الدعم المستمر وإدارة مسارات البيانات بعد تنفيذ وإعداد حالة استخدام مرتبطة بالبيانات على السحابة. تدعم DataOps البنية الأساسية والتطبيق (ETL وكود التحويل) وقاعدة البيانات في حلول تحليلات البيانات.
- إعداد ودعم وإدارة مسارات البيانات
- الخدمات المُدارة بواسطة عمليات الذكاء الاصطناعي
- إدارة الحوادث والمشكلات والتغيير
- عمليات الأتمتة التشغيلية والضبط التشغيلي
- إدارة أمان النظام الأساسي للبيانات
- قياس الأداء وإعداد التقارير حوله
- دقة الدعم واتفاقية مستوى الخدمة المحددة للتحليلات المُدارة"
-
هندسة البيانات
التركيز على التطبيقات العملية لجمع البيانات ومعالجتها وتحليلها. يعالج علماء البيانات معلومات تنظيمية واسعة النطاق لإنشاء الرؤى وحل حالات الاستخدام الأساسية للتأثير الفوري.
- اكتشاف البيانات واستيعابها
- تكامل البيانات
- مستودعات البيانات
- مخازن البيانات
- إدارة البيانات الرئيسية
- تصور البيانات
- إعداد التقارير
- لوحات المعلومات
-
الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة
دمج التحليلات العميقة والذكية عبر عمليات الأعمال باستخدام قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق. تحديث وتحسين العمليات المتعلقة بإستراتيجيات المؤسسات وتقديم الخدمات والعمليات وإدارة العملاء وإدارة سلسلة التوريد والمراقبة باستخدام التحليلات الذكية المتطورة.
- حلول علوم البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- استخدام نمذجة البيانات القائمة على الحالات
- محركات التوصيات
- تحليل الاتجاه
- تحليلات الصور والكلام/النصوص والفيديو
-
أمان البيانات وإدارتها والامتثال لها
تأمين تدفقات البيانات الثابتة والديناميكية عبر المؤسسة بأكملها. مراقبة وتحليل وحماية قواعد البيانات ومراكز البيانات وتدفقات البيانات عبر مكدس الذاكرة المؤقتة لتكنولوجيا المعلومات بالكامل للشركة. يمكنك الاستفادة من قدرات التتبع العميق للمخاطر ومعالجتها، جنبًا إلى جنب مع التحليل الذكي المتقدم للمخاطر وحلول الأمان الذكية عبر الإنترنت. تنفيذ إطار عمل صارم لإدارة البيانات وضمان الامتثال السلس للوائح المحلية والوطنية والمعايير الدولية.
- حماية البيانات بإخفاء البيانات وتشفيرها، وما إلى ذلك
- إدارة أمان التطبيق وواجهة برمجة التطبيقات
- إدارة أمان قواعد البيانات ومراكز البيانات
- SIEM-SOAR وتحليلات المخاطر
- إدارة الثغرات الأمنية واختبار الاختراق
- التحليل الذكي للمخاطر
- إدارة الهوية والوصول
- حجب البيانات
- التحكم في الوصول المستند إلى الدور
- أمان الشبكة
- التسجيل والمراقبة
- تسوية البيانات وإعداد التقارير حولها
- الاستشارات حول مخاطر تكنولوجيا المعلومات ونمذجة النضج
- الدعم التنظيمي ودعم الامتثال
خبرة Cloud4C: لقطة شاشة من أدوات تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي مع الأنظمة الأساسية الرائدة للسحابة
الاستيعاب
التحويل
المعالجة
التحليل
الرؤى
إعداد التقارير
الإدارة
الاستيعاب
- Amazon Kinesis Data Streams
- Amazon Kinesis Firehose
- Amazon Schema Conversion DOC
- AWS DMS
- Amazon Glue
- Amazon Redshift Spectrum
- Amazon EC2
- Amazon Managed Streaming for Kafka
التحويل
- Amazon Glue
- EMR
المعالجة
- Amazon Glue
- EMR
- AWS Lambda
التحليل
- EMR
- Amazon Redshift
- Amazon Athena
- Amazon Elasticsearch Service
- Amazon SageMaker
الرؤى
- Amazon Glue
- EMR
- Amazon SageMaker
إعداد التقارير
- AWS QuickSight
- Tableau
- Power BI
الإدارة
- IAM
- Amazon Macie
- Amazon CloudWatch
- Amazon CloudTrail
- AWS Config
Ingest
- Azure Event Hub
- Azure DMS
- Azure Kafka
- Azure VM
Transform
- Azure Data Factory
- Azure HDInsight
- Azure Databricks
Process
- Azure Data Factory
- Azure Databricks
Analyze
- Azure Databricks
- Azure SQL DW
- Azure Data Lake Analytics
- Azure Functions
Insights
- Azure Databricks
- Azure Data Factory
- Azure Synapse
Reporting
- QlikSense
- Tableau
- Power BI
Governance
- Azure Log Analytics
- Application Insights
Ingest
- BigQuery
- GCP DMS
- Pub/Sub
- BigTable
- Compute Engine
- Data Fusion
Transform
- DataProc
- BigQuery
- Dataflow
Process
- Data prep
- Data Fusion
- Cloud Functions
Analyze
- Azure Databricks
- Azure SQL DW
- Azure Data Lake Analytics
- Azure Functions
Insights
- DataProc
- Dataflow
- Cloud Machine Learning
Reporting
- Power BI
- Tableau
- Data Studio
Governance
- Cloud IAM
- Error Reporting
- Cloud Monitor
- StackDriver
استمتع برؤية كاملة لمشهد بياناتك مع خبراء تحليلات البيانات لدينا
Cloud4C: النظام الأساسي لعمليات الإصلاح الذاتي (SHOP)
العمليات الذكية التلقائية، والعلاج التنبئي والوقائي على السحابة
Cloud4C SHOP هو نظام أساسي مدعوم بالذكاء الاصطناعي منخفض الترميز يدمج بسلاسة الأدوات والحلول المختلفة اللازمة لتقديم خدمات السحابة المُدارة للمؤسسات. يجمع النظام الأساسي الذكي العشرات من الأنظمة الأساسية التشغيلية والتطبيقات المتنوعة معًا بما في ذلك العلاج التلقائي والمعالجة الذاتية في نظام واحد. وهذا يتيح إمكانية إدارة البنية التحتية والتطبيقات بالكامل تلقائيًا من خلال شاشة مراقبة واحدة مع تزويد العملاء برؤية شاملة لبيئات تكنولوجيا المعلومات الخاصة بهم. يعمل النظام الأساسي على تحسين كفاءة المهندسين مع السماح أيضًا للمهندسين الأقل خبرة بالتعامل مع المهام الأكثر تعقيدًا.
عمل نظام SHOP على تحويل عمليات إدارة السحابة لمؤسستك على نحو لا يُصدَّق. ادمج الأنظمة الأساسية الحالية، بما في ذلك أنظمة الجهات الخارجية وتواصل بسلاسة مع بنية السحابة الخاصة بك من خلال واجهات برمجة تطبيقات قوية. تمكّن من أتمتة إدارة سير العمل، وإدارة البنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات وإدارة الأمان وتسليم المشروعات على السحابة بسهولة من البداية وحتى تقديم التقارير النهائية للعميل. باستخدام نظام SHOP المُقدم من Cloud4C، يمكنك تجنب أوقات التعطل والتنبؤ بالمخاطر وتجنب التهديدات قبل حدوثها وأتمتة الاستجابات للمخاطر (المعالجة الذاتية)، وتحديث عمليات السحابة وإدارة الأصول، فضلاً عن تحسين الكفاءة الهندسية الشاملة بنسبة تصل إلى 50%.
بفضل SHOP، تصبح Cloud4C أكبر شركة مقدمة للخدمات المُدارة تركز على التطبيقات في العالم
ادمج بنيتك السحابية مع جميع التطبيقات والأدوات والأنظمة الموجودة لديك، بما في ذلك الأنظمة التابعة لجهات خارجية في نظام أساسي ذكي واحد. تمتع بتحكم وأمان لا مثيل لهما في مهام سير عملك، وتمكّن من أتمتة عمليات تكنولوجيا المعلومات لتحسين تكاليف البنية الأساسية، وتعزيز الإنتاجية التنظيمية.
يمكن لـ SHOP باستخدام نماذج التجميع والانحدار التنبؤ بأي حالات غير طبيعية قد تؤدي إلى تعطل النظام، مع التأكد من التعامل معها بسرعة حتى قبل حدوثها (المعالجة الذاتية).
يمثل SHOP أيضًا بنية أساسية كاملة التكديس وحلاً لمراقبة أنشطة الأعمال يتيح عرضًا شاملاً 360 درجة لجميع البيانات ذات الصلة بالإبلاغ عن التحذيرات المبكرة والمشكلات التي قد تحدث.
يعمل SHOP على جمع كل البيانات السياقية في وقت حدوث الحالة غير الطبيعية لتقديم سيناريوهات السبب الجذري ذات الصلة مما يتيح استجابات متماسكة وكاملة. استفد من تحليل تقارير تعطل الخدمة الحرجة وتخلص من المشكلات المتكررة عبر نظام التشغيل وقاعدة البيانات والتطبيقات والأنظمة الأساسية وما إلى ذلك. وكل ذلك بالإضافة إلى المراقبة الاستباقية والصيانة الوقائية وتحسين الخدمة في جميع الأماكن بدءًا من البنية الأساسية وحتى طبقة التطبيقات.
يضمن محرك التعلم الآلي محلي الصنع أفضل إجراء علاجي ممكن يتناسب مع المشكلة والنظام.
-
إدارة عمليات ذكية ومؤتمتة
ادمج بنيتك السحابية مع جميع التطبيقات والأدوات والأنظمة الموجودة لديك، بما في ذلك الأنظمة التابعة لجهات خارجية في نظام أساسي ذكي واحد. تمتع بتحكم وأمان لا مثيل لهما في مهام سير عملك، وتمكّن من أتمتة عمليات تكنولوجيا المعلومات لتحسين تكاليف البنية الأساسية، وتعزيز الإنتاجية التنظيمية.
-
تنبؤي ووقائي
يمكن لـ SHOP باستخدام نماذج التجميع والانحدار التنبؤ بأي حالات غير طبيعية قد تؤدي إلى تعطل النظام، مع التأكد من التعامل معها بسرعة حتى قبل حدوثها (المعالجة الذاتية).
-
المعرفة الجماعية
يمثل SHOP أيضًا بنية أساسية كاملة التكديس وحلاً لمراقبة أنشطة الأعمال يتيح عرضًا شاملاً 360 درجة لجميع البيانات ذات الصلة بالإبلاغ عن التحذيرات المبكرة والمشكلات التي قد تحدث.
-
الوعي الموقعي
يعمل SHOP على جمع كل البيانات السياقية في وقت حدوث الحالة غير الطبيعية لتقديم سيناريوهات السبب الجذري ذات الصلة مما يتيح استجابات متماسكة وكاملة. استفد من تحليل تقارير تعطل الخدمة الحرجة وتخلص من المشكلات المتكررة عبر نظام التشغيل وقاعدة البيانات والتطبيقات والأنظمة الأساسية وما إلى ذلك. وكل ذلك بالإضافة إلى المراقبة الاستباقية والصيانة الوقائية وتحسين الخدمة في جميع الأماكن بدءًا من البنية الأساسية وحتى طبقة التطبيقات.
-
علاجي ومستقل
يضمن محرك التعلم الآلي محلي الصنع أفضل إجراء علاجي ممكن يتناسب مع المشكلة والنظام.
التحسين الذكي للعمليات والأتمتة الشاملة مع الأتمتة الفائقة من Cloud4C، وحلول التشغيل التلقائي للعمليات (RPA) لتحقيق أقصى عائد على الاستثمار
تنشر Cloud4C التعلم الآلي المتقدم وخوارزميات التعلم العميق والحلول والأنظمة الأساسية لإجراء التحسين المستمر للعمليات المعقدة وأنظمة الاتصالات المشتركة لتكنولوجيا المعلومات في الوقت الحقيقي. استفد من الأتمتة كاملة التكديس وتحديث مهام سير العمل والعمليات لمنح المؤسسات حرية التركيز على العروض الأساسية وزيادة الأعمال. تخلص من متاعب تكنولوجيا المعلومات وتمتع براحة البال، مرة واحدة وإلى الأبد.
- استخراج كميات هائلة من البيانات من مصادر متنوعة
- تحويل البيانات غير المنظمة إلى بيانات منظمة
- التحقق من صحة البيانات باستخدام محرك معالجة المستندات الذكي
- إزالة احتمال وجود أخطاء يدوية
- التكامل مع عملية الأعمال الحالية وتحميل/تحديث البيانات المستخرجة
- تصور خريطة ومسارات العملية بأكملها
- اكتشاف العمليات والاتجاهات والأنماط والانحرافات
- تحديد أفضل المرشحين للأتمتة
- تحديد وتكوين مؤشرات الأداء الرئيسية
- تحديد انحرافات/أوجه قصور العمليات التي تؤثر على المقاييس
- الحصول على رؤى قابلة للتطبيق لتحسين نتائج الأعمال
- البحث عن فرص أتمتة جديدة
- بعد الأتمتة، مراقبة التحسينات في مؤشرات الأداء الرئيسية والاطلاع عليها
- أتمتة المهام الروتينية/التي تستخدم العمالة بشكل كبير وكذلك المهام المعرفية
- الاستفادة من الكائنات القابلة لإعادة الاستخدام وتحسين الروبوتات وتحسين الكفاءة
- التكامل مع أنظمة الأعمال الحالية
- اختبار ونشر الروبوتات المخصصة
- تمكين عمليات أتمتة العمليات الشاملة بشكل أسرع ودقيق من خلال مركز تميز التشغيل التلقائي للعمليات (RPA) داخليًا
لماذا ينبغي الاستفادة من حلول وخدمات تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي من Cloud4C؟
واحدة من أكثر الجهات المقدمة لخدمات السحابة المُدارة الموثوق بها فضلاً عن التمتع بخبرة واسعة في حلول تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي في منطقة آسيا والمحيط الهادئ ومنطقة الشرق الأوسط وإفريقيا والأمريكتين على مدار أكثر من 12 عامًا
أكبر جهة تقديم خدمات مُدارة متطورة تركز على التطبيقات في العالم مع إجراء عمليات ترحيل مؤتمتة، مستندة إلى الذكاء الاصطناعي
تجربة شاملة للأنظمة الأساسية للسحابة العامة مثل Azure وGCP وOCI وAWS وIBM Cloud وAli Cloud وما إلى ذلك، بالإضافة إلى ترحيل البيانات الذي يتضمن بيانات غير متجانسة وتطبيقات المؤسسات المعقدة.
توفير دعم على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع متاح من أكثر من 2000 خبير من خبراء التحليلات المعتمدين في مجال السحابة عبر 25 مركزًا متميزًا مخصصًا
نموذج تحديث بيانات خالٍ من العوائق مع نهج المصنع لاستخدام السحابة الرائد في هذا المجال بتوافر بنسبة 99.95%، دون انقطاعات، ودون حالات تأخير تقريبًا
تم ترحيل أكثر من 25000 تطبيق وقاعدة بيانات، وتم التعامل مع أكثر من 3000 قاعدة بيانات، وأكثر من 10000 تيرابايت قاعدة بيانات مُدارة بدون فشل إلى جانب 0.5 مليون معاملة في الساعة.
تجارب تحديث قواعد البيانات واسعة النطاق لأكثر من 1000 عميل، بما في ذلك 10 من أفضل 25 عميلاً عالميًا.
خبرة مثبتة في مجالات استيعاب البيانات وتجميعها وتطهيرها وتحليلها، وإنشاء الرؤى مع حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة: تحديث البيانات وتكنولوجيا المعلومات وعمليات البيانات وهندسة البيانات وتحليلات بيانات السحابة وعروض الإدارة
تحليلات البيانات المُدارة المتقدمة، والمعلومات المهنية مع الإدارة الفعالة للبيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة.
خبرة مثبتة بفضل حلول الأتمتة الفائقة وحلول RPA الذكية للأتمتة الشاملة - توفير 1.2 مليون ساعة عمل ومعالجة 1.5 مليار عملية دفع وتقارير أسرع بمعدل 35 مرة وكفاءة بنسبة 100%.
التعافي من الكوارث المخصص على عروض السحابة مع آليات الاسترداد التلقائي للنُسخ الاحتياطية وتجاوز الأعطال وإرجاع الموارد وبدون فقدان للبيانات.
أكثر من 200 تدريب للتعافي من الكوارث والامتثال وعمليات تدقيق يتم إجراؤها سنويًا مع الامتثال الصارم للمعايير التنظيمية الخاصة بالمجال والخاصة بالمناطق الجغرافية.
خبرة في خدمات أمان البيانات وخدمات الأمان السحابي المُدارة المخصصة، وأكثر من 40 عنصر تحكم بالأمان، ومراكز عمليات أمان (SOC) مخصصة، وتشفير البيانات الشامل، والتحقق من البيانات.
حلول خاصة بـ Cloud4C، بما في ذلك عمليات الإصلاح الذاتي والنظام الأساسي الشامل للسحابة والمزيد.
نماذج المشاركة كخدمة معقولة التكلفة تقدم اتفاقية مستوى خدمة واحدة حتى طبقة التطبيق
أكثر من مليار ساعة استضافة آمنة من الأعطال بإدارة أكثر من 40000 جهاز ظاهري.
الاستفادة من الإمكانات الجديدة من خلال خبرة واسعة في حلول تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي
تواصل مع خبراء تحليلات البيانات لدينا