سأشرح في هذه المقالة كيف يمكن لسد الفجوة بين علماء البيانات ومهندسيها أن يساعد شركتك على إطلاق الإمكانات الكاملة للبيانات. سأعرض الاستراتيجيات التعاونية التي تركز على الاستدامة وتؤكد على العلاقة
بين علم البيانات والاستدامة بناءً على مشروع بعنوان “خطوة”. Step هو برنامج اختيار مستدام قمنا بتنفيذه في Yapı Kredi Bankası (YKB)، وهو أحد أكبر البنوك التجارية في تركيا. وفي عام 2023، حصلت على جائزة بريدا المرموقة للاتصالات
جائزة في ترشيح الاتصالات المستدامة.
في هذه الصورة: نموذج مشروع خطوة يابي كريدي
علم البيانات وهندسة البيانات: ما الفرق؟
لفهم الفجوة بين علم البيانات والهندسة، نحتاج إلى النظر في الوظائف الأساسية للفرعين. على الرغم من أن كلاهما يركز على البيانات، إلا أن علماء البيانات ومهندسي البيانات لديهم عادةً أهداف مختلفة.
يركز علم البيانات على استخلاص الرؤى والأنماط من البيانات، وهو مسؤول عن تخزين البيانات الأمثل والموثوق، وتحويل البيانات، والوصول السريع والمريح إلى البيانات. يقوم علماء البيانات بإنشاء وتدريب النماذج التنبؤية (وما بعدها) باستخدام
خوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبية لمساعدة الشركات على العثور على الأنماط المخفية والتنبؤ بالتطورات وتحسين العمليات التجارية الرئيسية.
تهدف هندسة البيانات إلى إنشاء خطوط أنابيب البيانات والبنية التحتية. يتعامل مهندسو البيانات بشكل مباشر مع احتياجات العمل من خلال اختبار الفرضيات وبناء النماذج التنبؤية.
على الرغم من أن كلا الاتجاهين يسيران معًا بشكل وثيق، إلا أن الاختلال بينهما ليس أمرًا غير شائع. قد يؤدي هذا إلى مشاكل وعدم القدرة على تحويل البيانات التحليلية إلى رؤى قابلة للتنفيذ. يعد سد هذه الفجوة بين علوم البيانات والهندسة أمرًا ضروريًا
تحقيق أقصى استفادة من الأساليب المبتكرة للبيانات، ويكمن ذلك في الغالب في إقامة تعاون صحي بين الفرق.
تكتيكات التعاون
-
فرق متعددة الوظائف
يعد بناء فرق متعددة التخصصات وتعزيز التعاون أداة معروفة تساعد على ضمان تلبية المتطلبات الفنية والتجارية. أنشأت Ww فرقًا متعددة الوظائف من علماء البيانات والمهندسين وخبراء المجال لمعالجة هذه المشكلة
احتياجات معالجة البيانات المعقدة.
-
مشاركة المعرفة
ساعد تشجيع التوثيق الجيد التنظيم وتبادل المعرفة بين فرق علوم وهندسة البيانات الفرق على فهم سير العمل ومتطلبات بعضهم البعض بشكل أفضل وتحسين التعاطف والتعاون بشكل كبير.
خلال المشروع، شجعنا استخدام الأدوات والعمليات المشتركة، مثل أنظمة التحكم في الإصدار وخطوط التكامل المستمر/النشر المستمر (CI/CD). وقد ساعدنا هذا في تحديد المشكلات المحتملة وحلها مبكرًا وتحسين الاتساق عبرها
مشاريع البيانات.
-
منهجيات رشيقة
وأخيرًا، قمنا بتعديل عمليات Agile لدينا لتعزيز التطوير التكراري والتعاون المتكرر بين فرق علوم البيانات والهندسة، مما يسمح بحلقات ردود الفعل السريعة والتكرار السريع.
مشروع YKB Step: دراسة حالة الهدف من المشروع
مشروع YKB Step أصبح من الأعمال التي أحدثت فرقاً في الفترة الأخيرة.
وكان الهدف هو تعزيز ممارسات الاستدامة داخل القطاع المصرفي من خلال المبادرات القائمة على البيانات. أردنا تحفيز أولئك الذين لا يعرفون كيفية اتخاذ إجراءات ضد القضايا الرئيسية مثل أزمة المناخ وأولئك الذين يرون أنفسهم ضعفاء
من أجل التغيير، واتخاذ خيارات مستدامة.
تكمن فكرة مشروع خطوة في تحويل خيارات العملاء المستدامة إلى نقاط. تشمل الإجراءات اختيار عدم طباعة إيصال الصراف الآلي، واختيار وسائل النقل الصديقة للبيئة أو وسائل النقل العام، والتبرع للمنظمات غير الربحية، والمزيد. ال
اسم المشروع يكمن في أحد الأنشطة، حيث يتم إصدار نقاط لعدد معين من الخطوات التي يتم القيام بها خلال اليوم.
مع Yapı Kredi Step تغير عادات الاستهلاك ونمط الحياة والخيارات اليومية من أجل الاستدامة. نحن نمكن عملائنا من التبرع بالنقاط التي يجمعونها لمشاريع المسؤولية الاجتماعية، ونتخذ الإجراءات معًا لتحويل العالم إلى عالم أفضل
مكان في العديد من المجالات من التعليم إلى البيئة.
ما تم إنجازه
كان الهدف الأساسي لمشروع الخطوة هو دمج مبادئ الاستدامة في الخدمات والعمليات المصرفية لبنك YKB، بما يتماشى مع أهداف الاستدامة العالمية والتوقعات المجتمعية. وهذا يتطلب جمع ومعالجة وتحليل كميات هائلة
من بيانات المستخدم.
لقد جمعنا فرقًا متعددة التخصصات من علماء البيانات والمهندسين وخبراء المجال وأصحاب المصلحة في الأعمال حتى يتمكنوا من التعاون بسلاسة في المشروع.
بدأ مشروع الخطوة بجمع البيانات ومعالجتها مسبقًا، بما في ذلك دمج مصادر البيانات المختلفة مثل سجلات المعاملات، والتركيبة السكانية للعملاء، ومؤشرات الاستدامة. كنا بحاجة إلى تعاون قوي بين علم البيانات و
الهندسة لتحليل سلوك العملاء، وتحديد الأنماط المتعلقة بعادات الإنفاق المستدامة، وتطوير حل مستدام من شأنه أن يجد طريقة في عادات العملاء اليومية.
أجرى علماء البيانات تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) لتحديد الميزات والمتغيرات المحتملة المتعلقة بسلوك الإنفاق المستدام. استخدموا خوارزميات التعلم الآلي واستخراج البيانات لجمع البيانات وتحليل كميات كبيرة من المعاملات
التفاصيل لاستخلاص الرؤى المتعلقة بأنماط الإنفاق، ثم تطوير وتدريب النماذج التنبؤية لسلوك العملاء.
بناءً على أهداف المشروع، قام مهندسو البيانات ببناء نماذج التعلم الآلي للتحليل وإنشاء خطوط بيانات قابلة للتطوير لمعالجة البيانات المجمعة بكفاءة وصدق. استخدمت الفرق الهندسية منهجيات رشيقة وممارسات DevOps
للتطوير الناجح ونشر وتكرار خطوط أنابيب البيانات والنماذج. ساعدت خطوط البيانات القابلة للتطوير ونماذج التعلم الآلي المنفذة في معالجة كميات كبيرة من بيانات المعاملات وتحليلها بسرعة وكفاءة.
تعاون علماء ومهندسو البيانات لتحليل بيانات معاملات العملاء، وتحديد الأنماط المتعلقة بعادات الإنفاق المستدامة، وتطوير توصيات مخصصة للعملاء. كما مكّن هذا التعاون YKB من إطلاق المزيد من البرامج التي تركز على الاستدامة
المنتجات والخدمات، مثل محافظ الاستثمار الخضراء وخيارات التمويل الموفرة للطاقة، مما يؤدي إلى تحقيق تأثير بيئي واجتماعي إيجابي.
من الواضح أنه نظرًا لطبيعة المجال المالي، كان علينا دمج أفضل الممارسات لإدارة البيانات والأمن والامتثال للحل الذي نقدمه. لقد كان هذا تحديًا يتطلب مشاركة عميقة من الفرق القانونية وأمن المعلومات والفرق الأخرى
العملية. وهذا يؤكد أهمية تعزيز ثقافة التحسين المستمر والتعاون القوي بين الفرق على العديد من المستويات من أجل إنشاء منتج ناجح.
الأثر
وأدى هذا الجهد التعاوني إلى إنشاء المزيد من المبادرات المصرفية المستدامة الأكثر تعقيدا: محافظ الاستثمار الخضراء، وأدوات تتبع البصمة الكربونية، وخيارات التمويل الموفرة للطاقة. عزز المشروع سمعة YKB كشركة رائدة في
وساعدت الممارسات المصرفية المستدامة في جذب عملاء جدد وتعزيز العلاقات طويلة الأمد مع العملاء الحاليين.
اعتبارًا من فبراير 2024، وصل عدد أعضاء برنامج الاختيار المستدام STEP إلى 570 ألفًا. ومن خلال خياراتهم المستدامة، أنقذ أعضاء STEP 50 مليون قطعة من الورق وأنقذوا ما يقرب من 4500 شجرة حتى الآن.
وارتفع تصور الشركة على أنها "تدعم المجتمع في المسؤولية الاجتماعية" بنسبة 9% وارتفعت درجة "تقدم التوجيه بشأن الاستدامة" بنسبة 10% مقارنة بالربع السابق. أدى هذا إلى تحويل Yapı Kredi إلى العلامة التجارية الأعلى
زيادة في هذه المقاييس مقارنة بمنافسيها الرئيسيين.
ومن خلال الأفكار التي تم جمعها من مشروع Step، تمكنت YKB من تصميم عروضها لتلبية احتياجات العملاء المهتمين بالبيئة وجذب انتباه الجماهير إلى القضايا البيئية. لقد قمنا بتنفيذ مشروع يرشد المستهلكين
على الاستدامة من خلال تطبيقه، يكافئ المستخدمين بالنقاط ويمكّنهم من استخدام النقاط للتبرع للمنظمات غير الحكومية.
ألهم نجاح المشروع شركة YKB لتوسيع مبادرات الاستدامة الخاصة بها إلى ما هو أبعد من الخدمات المصرفية. ونحن الآن نتعاون مع شركاء في مختلف الصناعات لتعزيز الاستدامة ودفع التغيير البيئي، ونحن حريصون على مشاركة أفضل الممارسات
والدروس المستفادة من مشروع الخطوة لتشجيع المنظمات الأخرى على الاستفادة من علوم وهندسة البيانات من أجل الصالح الاجتماعي.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.finextra.com/blogposting/26021/bridging-data-science-and-engineering-for-sustainable-banking-experience?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
