لطالما استهلكت معالجة البيانات وقتًا كبيرًا من المؤسسات الساعية إلى الحصول على رؤى تدفع عجلة النمو وتطوير الأعمال. فهي عملية أساسية لا يمكن تجاهلها، نظرًا لأن البيانات تُعدّ العملة المعاصرة التي تعتمد عليها المؤسسات بشكل كبير

رصد الاتجاهات
تحليل تفضيلات العملاء
الاستثمار في الابتكارات الجديدة والثورية

نظراً للإمكانيات الهائلة التي توفرها معالجة البيانات وتحليلها للشركات، فإنها تتطلب عناية فائقة من علماء البيانات وغيرهم من المختصين. ومع توسع نطاق العمليات التجارية، تتدفق البيانات من مصادر متنوعة، قد تكون منظمة أو غير منظمة أو شبه منظمة، مما يُشكل تحدياً للمؤسسات في ضمان جودة البيانات وسلامتها.

يؤدي التهاون في جودة البيانات وسلامتها إلى تعرض الشركات لعقوبات وخسائر في السمعة. ولمواجهة ذلك، ومساعدة المختصين على التركيز على مهام أكثر أهمية، يُعدّ التوجه نحو أتمتة العمليات التحليلية خيارًا مثاليًا. فالاعتماد على الأتمتة في معالجة البيانات وتحليلها يُساعد الشركات من جميع الأحجام على

إدارة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة وفعالية
التخلص من المهام اليدوية المتكررة ذات الأهمية الأقل.
زيادة الدقة في الجودة والنزاهة والامتثال.
تحسين عملية صنع القرار حيث تُمكّن الأتمتة من التحويل السريع للبيانات الخام إلى رؤى تجارية.

لذا، يتزايد اعتماد المؤسسات على أتمتة العمليات التحليلية في تحليلات البيانات، لما في ذلك من مصلحة المستهلكين وميزة تنافسية. تتناول هذه المدونة كيفية مساهمة برنامج Metabot من Automation Anywhere في إنشاء سير عمل يُسهّل معالجة البيانات وتحليلها.

ما هي أتمتة البيانات؟

أتمتة البيانات هي عملية الاستفادة من العمليات والبرمجيات والتقنيات، مثل أدوات الأتمتة الذكية، للحصول على مجموعة متنوعة من البيانات واستخلاص رؤى قيّمة ذات قيمة تجارية عالية. وهي عملية من ثلاث خطوات تشمل الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL)

استخراج: يساعد في استخراج البيانات من منصات البث المباشر، وسجلات التطبيقات، واستعلامات SQL، ومصادر أخرى داخل المؤسسة وتخزينها في مستودع مركزي.

التحويل: هو أحد العمليات الرئيسية في أتمتة البيانات، حيث يتم مواءمة البيانات وتعديلها وإثرائها لتقديم رؤى للشركات.

التحميل: في هذه المرحلة، يتم تحميل البيانات إلى النظام النهائي، حيث يمكن للمؤسسات قراءة تنسيقها. وتنتج هذه المرحلة جميع أنواع التحليلات والمعلومات.

وبالتالي، فإن تطبيق أتمتة البيانات عبر الروبوتات الفائقة يمكّن المؤسسات من التركيز على العمليات الاستراتيجية التي تساعدها على تحقيق مزيد من التقدم. فبينما تُعدّ خدمات أتمتة العمليات الروبوتية عمليات شاملة تُؤتمت المهام المتكررة والمعرضة للأخطاء والمستهلكة للوقت، تُساعد الروبوتات الفائقة في إنشاء مسارات عمل مُخصصة لمهام مُحددة من خلال مكوناتها الجاهزة والقابلة لإعادة الاستخدام.

لماذا نستخدم Metabots لتحليل البيانات؟

الاتساق: تشتهر Metabot بمكوناتها القياسية، حيث يظل تطبيقها لوظيفة معينة ثابتًا في مختلف المشاريع. على سبيل المثال، يُعاد استخدام Metabot لاستخراج البيانات، الذي طُوّر لمشروع واحد، في مشاريع متعددة تسعى إلى تحقيق الوظيفة نفسها. هذا الاتساق هو ما يضمن خلو عملية تحليل البيانات من الأخطاء وموثوقيتها.

التخصيص: بفضل إمكانية تخصيصه وفقًا لمتطلبات التحليل وحالات الاستخدام، يُعدّ Metabot مثاليًا لتبسيط معالجة البيانات وتحليلها. على سبيل المثال، إذا كنت بحاجة إلى استخراج البيانات من واجهة برمجة تطبيقات (API)، يُمكن تهيئة Metabot لهذا الغرض. كذلك، إذا كنت ترغب في إنشاء تقارير بصيغة PDF أو Excel أو HTML، يُمكن تخصيص Metabot وفقًا لمتطلبات عملك. هذا النوع من المرونة وقابلية التكيف التي يوفرها Metabot لسير عمل تحليل البيانات يزيد من كفاءة وفعالية معالجة البيانات.

قابلية التوسع: مع توسع العمليات التجارية، يزداد حجم البيانات المُولَّدة، مما يستلزم متطلبات تحليلية سلسة وفعّالة. ولتلبية هذا الطلب، تُعدّ الروبوتات التحليلية المتقدمة (Metabots) الحل الأمثل. فعلى سبيل المثال، تُضاف أحدث تقنيات التحليل المتقدمة، مثل التعلّم الآلي والتحليل التنبؤي والذكاء الاصطناعي، إلى الروبوتات التحليلية المتقدمة (Metabots) وفقًا لمتطلبات العمل. وبالتالي، يضمن توسيع قدرات الروبوتات التحليلية المتقدمة (Metabots) معالجة كميات هائلة من البيانات دون المساس بالجودة أو سلامة البيانات.

التكامل: تُمكّن قدرة Metabots على التكامل مع أنظمة التحليل الأخرى المؤسسات من الحصول على رؤية شاملة لكل عملية، مما يُساعد في تحديد كفاءة سير العمل. على سبيل المثال، يُمكن دمج Metabots مع أدوات عرض البيانات، ومستودعات البيانات، وخوارزميات التعلّم الآلي، ومكونات أخرى. فعلى سبيل المثال، يُمكن دمج البيانات المُستخرجة من مصدر ما مع مستودع بيانات لأغراض التخزين والتحليل. تُمكّن هذه الوظيفة المؤسسات من تبسيط سير العمل وأتمتة المهام، مما يُوفّر الوقت والجهد.

وبالتالي، فإن تطبيق Metabots يؤكد أن استخدامه في تحليلات البيانات لا حدود له، وقد حان الوقت للمؤسسات لاستكشاف الإمكانات الكاملة لـ Metabots في توسيع نطاق عمليات الأعمال وتحقيق الرؤى.

دليل إنشاء مسارات عمل تحليلية مخصصة باستخدام Metabots

سيساعد تصميم مسارات عمل مخصصة تُبسط معالجة البيانات وتحليلها بفعالية، بدعم من Metabot، المؤسسات على إدارة البيانات وتخزينها وعرضها بسلاسة لاستخلاص الرؤى واتخاذ القرارات. إليك دليل بسيط يرشدك خطوة بخطوة لإنشاء مسار عمل تحليلي، موضحًا الأثر الذي يُرجح أن تحققه أعمالك عند تنفيذه بالشكل الأمثل مع مزود الاستشارات المناسب.

1. تحديد المتطلبات التحليلية

تتضمن معالجة البيانات سلسلة من الخطوات، مثل استخراج البيانات، وتحويلها، وتنظيفها، وتخزينها، وعرضها، وتوليدها. ويُعدّ تحديد سلسلة عمليات معالجة البيانات التي تتطلب الأتمتة خطوة أساسية في بناء نظام Metabot. فعلى سبيل المثال، إذا كنت ترغب في أتمتة عملية تنظيف البيانات، فإن Metabot مصمم بقواعد ومعايير تساعد في تحديد التناقضات والأخطاء والتنسيقات الأخرى التي لا تدعم أي معلومات. كما أن دمج Metabot مع مستودعات تخزين البيانات أمر ضروري، مما يؤكد على ضرورة تحديد المتطلبات التحليلية مسبقًا.

2. حساب إمكانات الميتابوت

بعد تحديد المتطلبات التحليلية، يحين وقت اختيار برنامج Metabot المتاح ضمن منصة Automation Anywhere. حلل كل برنامج Metabot موجود من حيث قدراته ووظائف التكامل وخيارات التخصيص. تأكد من أن برنامج Metabot قادر على

استخراج البيانات من مصادر متنوعة مثل واجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات ومنصات البث وغيرها من المصادر.
تنفيذ عمليات تحويل البيانات الضرورية مثل التنظيف والنمذجة والتخزين.
إعداد التقارير بصيغ مختلفة.

ستساعدك هذه الدراسة حول إمكانيات Metabot على فهم قدراته، وستمنحك فكرة واضحة عما إذا كان Metabot الذي اخترته سيدعم متطلباتك المحددة أو يتوافق معها. إذا شعرت أن Metabot لا يزال يفتقر إلى بعض الوظائف، فراجع إمكانيات تخصيصه وقم بتوسيعها من خلال تعديلها لتناسب متطلبات عملك.

3. تحديد بنية سير العمل

ابدأ بتحديد هدف سير العمل. سواء كان الهدف استخلاص رؤى قيّمة، أو التنبؤ بالاتجاهات، أو فهم تفضيلات العملاء، سيساعد ذلك في ترتيب منطق سير العمل. بعد ذلك، قسّم التحليلات إلى مهام أصغر مثل الاستخراج، والتحويل، والتصور، والتوليد. سيساعد هذا في مراعاة الترابط بين كل سير عمل. كخطوة تالية، حدد برنامج Metabot الذي سيساعد في كل عملية من عمليات سير العمل. تأكد من تحديد المدخلات والمخرجات لكل مهمة من مهام سير العمل بوضوح. يجب أن تتوافق المخرجات المُولّدة مع هدف عملية الأتمتة. كذلك، تأكد من تحديد الترابطات وتنفيذها بشكل سليم مع ذكر آليات معالجة الأخطاء.

بعد ذلك، حدد مسار تدفق البيانات، وتجميع النتائج، وكيفية عرضها بصريًا لأصحاب المصلحة. كخطوة أخيرة، وثّق بنية سير العمل وراجع كفاءتها في تحقيق أهداف ومتطلبات تحليلات سير العمل.

4. دمج برنامج Metabot المحدد

تم تجهيز Metabot المُختار بالكامل للتكامل مع سير العمل المُحدد. حدد المعايير التي تشمل درجات الإدخال، وتنسيقات البيانات، وخيارات المعالجة، ووجهات الإخراج. هذا يضمن توافق Metabot مع الهدف. بعد تحديد المعايير، حدد المُحفزات والشروط التي تُساعد في بدء الحدث وتحديد الإطار الزمني لكل سير عمل على حدة. اذكر أيضًا تدفق البيانات بين مكونات سير العمل، والتي تشمل Metabot، ومصادر البيانات، ومرحلة التحويل، وإنشاء التقارير. ثم اختبر Metabot للتأكد من قدرته على التكامل، إلى جانب المُحفز والشرط والتبعيات، دون أي تأخير أو أخطاء. وبذلك تُساعد المؤسسات على تنفيذ وتكامل Metabots بسلاسة.

5. إجراء تحليلات متقدمة

تُخضع البيانات المُولَّدة الآن لتحليلات إحصائية متنوعة بواسطة برنامج Metabot لاستخلاص رؤى تُسهم في اتخاذ القرارات التجارية ودعم نمو المؤسسة. ويؤدي Metabot الوظائف التالية في سبيل استخلاص هذه الرؤى.

يسهل التحليلات الإحصائية، بما في ذلك تركيب الانحدارات وحساب الإحصاءات الوصفية، والتي تكشف عن الأنماط والاتجاهات والعلاقات بين البيانات.
يطبق خوارزميات التعلم الآلي على البيانات لمهام مثل التجميع والتصنيف والانحدار واكتشاف الحالات الشاذة. وتُتيح إمكانية دراسة البيانات التاريخية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي دعمًا كبيرًا لـ Metabots في التنبؤ بالنتائج، مما يمكّن المؤسسات من أتمتة عمليات صنع القرار.
يعزز هذا النهج تطوير ونشر نماذج تنبؤية تقدم توقعات مستقبلية. وهذا مفيد للغاية في عمليات المبيعات، وتتبع معدل فقدان العملاء، وتقييم المخاطر، مما يمكّن المؤسسات من الحصول على بيانات مسبقة حول الأحداث التي ستحدث في المستقبل.

يشمل هذا التكامل مع التحليلات المتقدمة تحليل المشاعر، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتحليل السلاسل الزمنية، مما يتيح فهمًا أعمق للبيانات والمعلومات الكامنة وراءها. ويساعد هذا الأداء المتميز للتحليلات المتقدمة مع Metabots المؤسسات على تسخير قوة البيانات والرؤى.

6. اختبار سير العمل المُنشأ

للتحقق من سير العمل المصمم، من الضروري اختباره في ظل ظروف وحالات استخدام متنوعة، تشمل سيناريوهات واقعية، وحالات استثنائية، وقيمًا شاذة. يساعد هذا المؤسسة على دراسة إمكانيات Metabot بالتزامن مع تسلسل سير العمل. تحقق من النتائج المُولَّدة بمقارنتها بالنتائج المتوقعة والمعايير المُحدَّدة مسبقًا، مما يُساعد على التحقق من دقة البيانات وموثوقيتها وصحتها. في حال وجود أي تناقضات أو أخطاء، قم بتصحيحها. بعد تصحيح الأخطاء، كرِّر العملية حتى لا يتم العثور على أي أخطاء أو تأخيرات في سير العمل أو Metabot أو الإعدادات. أخيرًا، تحقق من الأداء من خلال قياس مؤشرات الأداء الرئيسية مثل وقت التنفيذ، واستخدام الموارد، والإنتاجية، وقابلية التوسع. اجمع النتائج وقدّمها لأصحاب المصلحة وكبار المسؤولين والموظفين الآخرين للحصول على ملاحظاتهم بهدف تحسين سير العمل بشكل أكبر وضمان تلبيته لتوقعات المستخدمين ومتطلبات العمل.

7. النشر والمراقبة

في المرحلة الأخيرة، يتم نقل سير عمل التحليلات إلى بيئة الإنتاج لمعالجة البيانات الواقعية. يضمن هذا التحويل دمج جميع المكونات الضرورية وتهيئتها، مما يجعل سير العمل جاهزًا لاستخلاص الرؤى ودعم عملية اتخاذ القرارات. تتم مراقبة المؤشرات الرئيسية، بما في ذلك الإطار الزمني والدقة واستخدام الموارد، لتقييم أدائها. في حال رصد أي انحراف، يُؤخذ بعين الاعتبار ويُجرى تعديل، مما يؤدي إلى تحسين مستمر حتى تحقيق أهداف العمل دون أي تأثير سلبي على تحليلات سير العمل وقدرات الروبوتات الآلية.

وهكذا، فإن عملية إنشاء تحليلات سير العمل المخصصة موصوفة بدقة. وهذا يضمن للمؤسسات جني فوائد بياناتها واتخاذ قرارات تجارية ممتازة تساعدها على توسيع نطاق عملياتها وتحقيق النمو. كما يؤكد هذا على أهمية دمج Metabots كمورد قيّم في العصر الرقمي، حيث تتولى سير العمل المخصصة والمؤتمتة جميع خطوات معالجة البيانات.

لماذا شركة سكوير وان تكنولوجيز؟

بينما تُقدّم هذه المدونة دليلاً لفهم الفروقات الدقيقة وأهمية MetaBots وغيرها من أدوات الأتمتة الذكية، فإنّ التطبيق العملي لهذه المنصة غالباً ما يتطلّب خبرة شركات التحوّل الرقمي مثل SquareOne Technologies. وبصفتها شريكاً رئيسياً لـ Automation Anywhere، تُساعد SquareOne Technologies الشركات من جميع الأحجام على الاستفادة من خدمات الأتمتة المتنوّعة. ويتخصّص خبراؤها المُخضرمون في مساعدة الشركات على أتمتة معالجة البيانات باستخدام MetaBots من Automation Anywhere، وتخصيص القواعد والمعايير لتتوافق مع أهداف العمل المحدّدة. بدءاً من الاستشارة وصولاً إلى النشر والمراقبة، تُرافق SquareOne Technologies الشركات في كلّ خطوة من رحلتها في أتمتة البيانات!

خاتمة

يؤكد هذا الدليل على الأهمية المتزايدة للأتمتة، مُسلطًا الضوء على دورها في تخفيف الأعباء الروتينية والمتكررة والمستهلكة للوقت عن المؤسسات. ويُبشر هذا التحول نحو الأتمتة ببيئة عمل أكثر إنتاجية وكفاءة، مما يُسهم في نهاية المطاف في تحسين أداء المؤسسة. مع منصة Automation Anywhere MetaBots، يُمكن للمؤسسات تطوير حلول تحليلية مُخصصة تتسم بالكفاءة والموثوقية وقابلية التوسع، مما يُمكّنها من اتخاذ قرارات مدروسة وتحقيق النجاح في بيئة اليوم القائمة على البيانات. إن تبني الأتمتة والاستفادة من MetaBots، بدعم من SquareOne Technologies، يُتيح للمؤسسات اكتشاف فرص جديدة، وتعزيز الكفاءة، والحفاظ على ميزة تنافسية في بيئة الأعمال الحديثة.

ابدأ اليوم بحجز عرض توضيحي مع الفريق لمعرفة المزيد عن Metabots وأهميتها لعملك.