مكن تشبيه منصات هندسة البيانات بالمصافي في دورة حياة إنتاج السلع الاستهلاكية. في هذه العملية، تعمل المصافي على معالجة المواد الخام وتحويلها إلى مواد قابلة للاستخدام، مما يؤدي في النهاية إلى إنتاج السلع الاستهلاكية. تتبادر إلى الذهن صورة صناعية معقدة، تضم أنابيب وأجهزة قياس، حيث يتم تنفيذ عمليات دقيقة لتحسين الجودة والكفاءة. وغالبًا ما تكون المصفاة بعيدة عن العميل النهائي، مما يجعلها جزءًا حيويًا من سلسلة الإمداد دون أن تكون مرئية بشكل مباشر.
ومثلما تضمن المصافي أن تكون المواد الخام جاهزة للاستخدام، فإن منصات هندسة البيانات تقوم بتنظيم وتحليل البيانات، مما يسهل على الشركات استخراج رؤى قيمة تدعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية. في النهاية، تلعب هذه المنصات دورًا أساسيًا في تحويل البيانات إلى معلومات قابلة للتطبيق، مما يعزز من قدرة المؤسسات على تلبية احتياجات عملائها بشكل أفضل.
معالجة البيانات: كمعالجة النفط
مثلما تفعل المصافي، تم تصميم منصات هندسة البيانات للتعامل مع كميات هائلة من البيانات ومهام ذات تعقيد عالٍ، بعيدًا عن الواجهة الخلفية. في كثير من الأحيان، تُعتبر تجربة المستخدم النهائي نقطة ثانوية في مناقشات تصميم وصيانة المصافي أو منصات البيانات الحديثة. يركز هيكل النظام على تحقيق أفضل مخرجات للمنتجات، حيث يتم توجيه الجهود نحو تحسين الكفاءة والجودة.
بالطبع، يصل المنتج في النهاية إلى المستهلكين النهائيين، لكن هذه المرحلة تأتي في وقت متأخر من العملية، مما يجعلها أقل أهمية بالنسبة لمصممي المصافي. يتلقى مصممو المصافي متطلبات إنتاجية محددة، تشمل معدل الإنتاج وإجمالي حجم المعالجة والعمليات الفرعية، مما يضمن أن تكون العمليات فعالة وموثوقة.
وبالمثل، فإن منصات هندسة البيانات تُصمم لتلبية متطلبات محددة تتعلق بالتحليل والمعالجة، مما يضمن أن تكون البيانات جاهزة للاستخدام في اتخاذ القرارات الاستراتيجية. في النهاية، بينما قد تكون تجربة المستخدم النهائي غير مرئية في البداية، فإنها تظل جزءًا أساسيًا من النجاح العام للمنتج، حيث تعتمد الشركات على هذه الأنظمة لتحسين الأداء وتلبية احتياجات السوق.
عصر البيانات: البيانات كنفط جديد
عصر المعلومات بأكمله يرتكز حول البيانات، وعبارة "البيانات هي النفط الجديد" تحمل في طياتها الكثير من الحقيقة، مما يعزز من تشبيه المصافي. يتماشى الغرض والتصميم للمصافي بشكل وثيق مع الأهداف والهيكل لمنصات البيانات الحديثة، حيث يظل هذا التوافق قائمًا في معظم الحالات. ومع ذلك، في زمن الذكاء الاصطناعي التوليدي، لم يكن الوصول إلى البيانات الضخمة أوسع من أي وقت مضى، ولا يزال في حالة توسع مستمر.
هذا التوسع يؤدي إلى تنوع أكبر من المستخدمين الذين يستفيدون من البيانات بطرق متعددة في مراحل مختلفة من عملية تنقية البيانات. وبالتالي، أصبح المستخدم النهائي أقرب إلى منصة البيانات الحديثة، مما يشير إلى تحول جذري في هذا التشبيه. لم يعد المستخدمون مجرد مستهلكين للبيانات، بل أصبحوا جزءًا فعالًا من عملية التحليل والتنقية، مما يعزز من قدرتهم على اتخاذ قرارات مستنيرة.
هذا التحول يعكس كيف أن البيانات لم تعد محصورة في دوائر محددة، بل أصبحت متاحة لمجموعة واسعة من الأفراد، مما يساهم في تعزيز الابتكار والتعاون عبر مختلف القطاعات. في النهاية، يعكس هذا التغيير أهمية البيانات في تشكيل مستقبل الأعمال، حيث تلعب دورًا محوريًا في تحقيق النجاح والنمو.
تطور مبادرات البيانات الضخمة: من الفكرة إلى التنفيذ
منذ حوالي خمس سنوات، كانت معظم مبادرات منصات البيانات الحديثة تركز على استخراج البيانات من الأنظمة القديمة، في محاولة لتجنب الرسوم المرتبطة بتجديد العقود. كانت الدوافع نحو التكنولوجيا الحديثة تركز على تحويل النفقات الرأسمالية إلى نفقات تشغيلية، مما أدى إلى تجاهل احتياجات المستخدم النهائي في عملية اتخاذ القرارات. في ذلك الوقت، كان "المستخدم" الحقيقي الوحيد الذي تم اعتباره هو فرق التشغيل والصيانة المسؤولة عن ضمان سير الأنظمة بسلاسة.
ومع مرور الوقت، انتقل التركيز إلى كيفية تحسين استخدام كل تلك البيانات المخزنة في التكنولوجيا الحديثة. دخل علماء البيانات ومحللو الأعمال إلى الصورة كمستخدمين لمنصة البيانات الحديثة، حيث تم أخذ احتياجاتهم بعين الاعتبار عند تصميم خطوط الأنابيب والعمليات. ومع ذلك، ظلت غالبية حالات الاستخدام محصورة في الأغراض الداخلية، سواء لتطوير نماذج البيانات الضخمة أو لإعداد تقارير البيانات التنفيذية.
خلال العام الماضي، شهدنا زيادة ملحوظة في الاتجاه نحو تجاوز المؤسسات المستخدمين الداخليين لخدمة مستخدم نهائي حقيقي: العميل. يتماشى هذا الاتجاه مع الدفع القوي لدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في المنتجات التي تواجه العملاء، ولكنه لا يقتصر على المساعدين الافتراضيين فقط. تعمل المؤسسات في مختلف الصناعات على دمج البيانات بشكل ذي مغزى في منتجاتها، مما يعكس تحولًا جذريًا في كيفية استخدام البيانات لتلبية احتياجات العملاء. هذا التوجه الجديد يعزز من قدرة الشركات على تقديم تجارب مخصصة وفعالة، مما يسهم في تعزيز رضا العملاء وولائهم.
العملية مقابل المنتج: أيهما الأهم؟
تعتبر هندسة البيانات أكثر تركيزًا على العمليات مقارنة بالمنتجات، خاصة عند مقارنتها بأشكال الهندسة البرمجية التي تركز بشكل أكبر على الميزات، مثل تطوير التطبيقات. وهذا هو السبب في أن تشبيه المصافي يتماشى بشكل جيد، مما يعزز من دقة عبارة "البيانات هي النفط الجديد". ومع ذلك، عندما يصبح العميل هو المستهلك النهائي، يحدث تحول ذهني من التركيز على العملية إلى التركيز على المنتج.
على الرغم من أن العمل الهندسي المتعلق بجعل البيانات متاحة في المنتج لا يزال يعتمد بشكل كبير على العمليات، فإن جوانب مثل العرضية، والاستجابة، والتخصيص للمستخدم النهائي تصبح نقاطًا محورية رئيسية. في هذا السياق، يتعين على المهندسين التفكير في كيفية تقديم البيانات بطريقة تلبي احتياجات العملاء بشكل فعال، مما يعزز من تجربة المستخدم ويزيد من قيمة المنتج.
هذا التحول يتطلب من الفرق الهندسية أن تكون أكثر مرونة وابتكارًا، حيث يجب أن تتكيف مع متطلبات السوق المتغيرة وتوقعات العملاء المتزايدة. في النهاية، يساهم هذا التركيز المتزايد على المنتج في تحسين جودة الخدمات المقدمة، مما يعزز من رضا العملاء ويدعم نجاح الأعمال في بيئة تنافسية متزايدة.
التعاون بين فرق التصميم وهندسة البيانات: شراكة استراتيجية
غالبًا ما لا تتاح الفرصة لفريق التصميم التجريبي (XD) وفريق هندسة البيانات (DE) في Slalom للتعاون عن كثب في المشاريع مع العملاء. ومع ذلك، حصلت مؤخرًا واحدة من تلك الفرص النادرة عندما عملنا مع شركة متخصصة في تطوير البرمجيات.
خلال عملية جمع المتطلبات، أصبح واضحًا أن تطوير المنتج الذي يقوده مهندس XD وتصميم منصة البيانات الحديثة التي يمتلكها فريق DE لم يكن مفصولًا عن أي عمل هندسي برمجي على الواجهة الخلفية أو الأمامية. أدركنا أن نجاح المشروع يعتمد على تكامل هذه العناصر بشكل فعّال. وعندما أدركنا أننا في منطقة غير مألوفة، بدأنا التعاون بشكل وثيق، مما أتاح لنا تبادل الأفكار والخبرات.
هذا التعاون لم يعزز فقط من جودة المنتج النهائي، بل ساهم أيضًا في تحسين فهم كل فريق لاحتياجات الآخر، مما أدى إلى نتائج أكثر تماسكًا وابتكارًا. من خلال العمل معًا، تمكنا من دمج التصميم والتكنولوجيا بشكل سلس، مما أضفى قيمة إضافية على المشروع وأدى إلى تجربة مستخدم محسّنة.
تغيير المنظور: وضع نفسك في مكان المستخدم
في بداية اكتشافنا، قام مهندس التصميم التجريبي (XD) بخطوة بدت بسيطة لكنها كانت عميقة للغاية، على الأقل من منظور عقلي الهندسي. بينما كنا نستفسر عن عمليات إدراج وتحديث وحذف قاعدة البيانات الخاصة بالمنتج، قام بإنشاء حساب تجريبي على المنتج. قد يبدو الأمر بسيطًا، لكنه كان أفضل وسيلة لفهم كيفية انتشار التغييرات في النظام وكيفية إرجاعها إلى المستخدم النهائي.
استخدمنا منهجية لجمع متطلبات منصة البيانات من خلال نماذج أولية ورحلات شخصيات. مع تحديد العميل للمكونات التي يرغب في رؤيتها في منتجه، بدأنا في استخراج البيانات المطلوبة لدعم الواجهة الأمامية المرغوبة. شمل ذلك العمل بطريقة عكسية، حيث بدأنا من واجهة المستخدم وتوجهنا نحو بيانات المصدر المتاحة لتحديد خطوط البيانات والتحولات اللازمة. كانت المصطلحات مثل "من اليسار إلى اليمين" و"من اليمين إلى اليسار" شائعة الاستخدام في مفردات فريقنا.
لم نحدد فقط مجموعات البيانات والتحولات المطلوبة لتقديم الوظائف، بل قمنا أيضًا بمعالجة البيانات والنمذجة بناءً على تجربة المستخدم المرغوبة. على سبيل المثال، إذا كنا بحاجة إلى تحميل مكون معين في أقل من ثانية، كنا نعلم أن هذه القيمة يجب أن تكون محسوبة مسبقًا. هذا التركيز على الأداء والتجربة ساعدنا في ضمان أن المنتج النهائي ليس فقط وظيفيًا، بل أيضًا سريع الاستجابة وملائمًا لاحتياجات المستخدمين.
التأثيرات المهمة لهذا التعاون: كيف يعزز الابتكار والنجاح
أدى هذا التعاون إلى نجاحنا في تحقيق أهدافنا بشكل ملحوظ. إن الفهم العميق لتجربة المستخدم النهائي هو المفتاح لتقديم أفضل منصة بيانات، حيث أن العملاء يمثلون أكثر من مجرد أنماط استهلاك. مع انهيار الحواجز الفنية بفضل الأدوات والأنظمة المتصلة والمتاحة بشكل متزايد، يجب أن تتكيف فرقنا وعملياتنا وفقًا لهذه التغيرات.
آمل أن تصبح هذه التعاونات بين فرق التصميم وهندسة البيانات أكثر شيوعًا كجزء من الموجة التالية من مشاريع البيانات الضخمة. إن تعزيز التواصل والتعاون بين هذه الفرق سيمكننا من تطوير حلول مبتكرة تلبي احتياجات العملاء بشكل أفضل، مما يعزز من قيمة المنتجات والخدمات التي نقدمها. في النهاية، سيساهم هذا النهج التعاوني في تحسين تجربة المستخدم وزيادة رضا العملاء، مما يعكس نجاحنا في عالم يتسم بالتنافسية المتزايدة.
