كيف يحوّل Spark Compass المواقع الفعلية إلى أنظمة بيانات تعمل في الوقت الفعلي

قد يُسبب تغيير بوابة الصعود في المطار إزعاجًا للمسافر. أما بالنسبة إلى مهندس بنية المؤسسة، فيمثل ذلك أيضًا مشكلة بيانات لحظية، إذ يكون العميل في حالة تنقل بينما تتغير الظروف المحيطة. ويحتاج العميل إلى توجيه، ولا يمتلك النظام سوى بضع دقائق لاختيار أفضل إجراء تالٍ.

طورت Spark Compass منصتها لسد فجوة الرؤية في العالم المادي من خلال تحويل إشارات المرافق إلى توجيهات قائمة على السياق، و سير العمل التشغيلي، ونتائج قابلة للقياس.وطورت Spark Compass منصتها للتعامل مع مثل هذه المواقف.

Spark Compass شركة تقنية الذكاء الاصطناعي مقرها San Diego، وتركز على الذكاء القائم على السياق في البيئات المادية. وتدعم منصتها قطاعات مثل البيع بالتجزئة، والرياضة، والضيافة، والنقل، والسياحة، والفعاليات المباشرة. وتعمل Spark Compass عند نقطة انتقال تجربة العميل من القنوات الرقمية إلى البيئة المادية.

ويُعد هذا التحدي التصميمي مألوفًا لكل من يطور حلول الذكاء الاصطناعي للمؤسسات خارج بيئات المتصفح. تلتقط الأنظمة الرقمية معلومات غنية عن العملاء عندما ينقر العميل، أو يجري عملية بحث، أو يُتم عملية شراء عبر الإنترنت. وغالبًا ما تتراجع هذه الرؤية عندما يدخل الشخص نفسه إلى موقع مادي مثل ملعب، أو مطار، أو فندق، أو متجر. وتسد Spark Compass فجوة الرؤية هذه من خلال ربط تطبيقات الأجهزة المحمولة، وأنظمة الولاء، وأنظمة إصدار التذاكر، وأنظمة نقاط البيع، وخدمات الموقع، وأجهزة الاستشعار، واللافتات، ومنصات المؤسسات ضمن طبقة ذكاء مشتركة.

يستكشف هذا المقال حالة الاستخدام، والبنية، ومنتجات IBM التي تساعد Spark Compass على تحويل الكميات الكبيرة من الإشارات المادية إلى إجراءات ذكاء اصطناعي خاضعة للحوكمة.

تعالج Spark Compass تحديًا بالغ الأهمية لمشغلي المرافق، يتمثل في كيفية التفاعل مع العملاء في اللحظة التي يكتسب فيها السياق أهمية حساسة، أي عندما يكون التوجيه، أو العرض المخصص، أو مكافأة الولاء، أو الإجراء التشغيلي أكثر فائدة. فقد يحتاج أحد المسافرين إلى أسرع مسار لعبور إجراءات التفتيش الأمني في المطار. وقد يحتاج أحد المشجعين في أحد الملاعب إلى المساعدة في الوصول إلى مقعده. وقد يحتاج أحد المتسوقين إلى توصية مناسبة أثناء وقوفه بالقرب من المنتج.

يوضح مثال المطار سبب تأثير السياق في بنية النظام. فالمطارات بيئات ديناميكية؛ إذ تتغير بوابات الصعود، وتزداد أطوال الطوابير، وتتنقل الحافلات، وتمتلئ دورات المياه، وتتعطل أجهزة المسح، ويتجه المسافرون إلى وجهات مختلفة. في مطار سان دييغو الدولي، ربطت Spark Compass خرائط المطار، وبيانات الطوابير، ومعلومات الرحلات، وإمكانية تتبع مواقع حافلات النقل، والملاحة الداخلية، لمساعدة المسافرين على الانتقال من موقف السيارات إلى مبنى الركاب ثم إلى بوابة الصعود من خلال توجيهات أكثر فعالية.

ويساعد السياق نفسه المرافق على العمل بكفاءة أكبر. وتصف Spark Compass هذه الإمكانية بمصطلح "تفعيل" للمرفق. ويعني ذلك، من الناحية التقنية، أن الأحداث الواقعة في العالم المادي يمكن أن تُحفّز استجابات رقمية. فقد يُخطر عداد استخدام إحدى دورات المياه فريق النظافة بعد وصول عدد المستخدمين إلى 100 مستخدم، لجدولة عملية تنظيف. كما يمكن لجهاز مسح معطل أن يرسل مهمة إلى أقرب موظف تكنولوجيا معلومات عبر جهاز قابل للارتداء.

وتعزز حلقة التغذية الراجعة الكاملة القيمة المحققة. ولا تقتصر المنصة على إرسال رسالة. بل تقيس أيضًا ما إذا كانت الرسالة قد أدت إلى إجراء في العالم المادي، مثل زيارة، أو عملية شراء، أو إجراء خدمي، أو تحسين تشغيلي. ويربط هذا التتبع ضمن الحلقة المغلقة عملية التفاعل بنتيجة قابلة للقياس، مما يساعد المشغلين على فهم ما نجح، وأين نجح، وما إذا كان النشر قد خفّض الاحتكاك أو زاد الإيرادات.

يُفضَّل قراءة المخطط التالي من اليسار إلى اليمين. فعلى الجانب الأيسر، داخل المربع الأزرق، تبدأ Spark Compass باستيعاب البيانات الواردة من قنوات العملاء، وخدمات الموقع والاتصال، والأنظمة التجارية، ومنصات المؤسسات.

وتدعم طبقة استيعاب البيانات (داخل المربع الوردي في المخطط) واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، وبث الأحداث، والمعالجة اللحظية. بالنسبة إلى Spark Compass، قد يمثل حدث ضمن تدفق البيانات تغييرًا في الموقع، أو حالة أحد الطوابير، أو بلوغ أحد أجهزة الاستشعار حدًا معينًا، أو مسح تذكرة، أو حدثًا متعلقًا بالدفع، أو تحديثًا لتفضيلات المستخدم. وتتحقق طبقة استيعاب البيانات من صحة هذه الأحداث، ثم تُعدّها لمراحل المعالجة اللاحقة في المنصة.

ويقع محرك السياق أسفل طبقة استيعاب البيانات في المخطط. ويُثري كل حدث بأربع إشارات أساسية: الهوية، والموقع، والوقت، والنشاط. ولا يعني مفهوم الهوية بالضرورة جمع بيانات شخصية أكثر من اللازم. ففي مثال المطار، يستطيع المسافر إدخال رقم رحلته طوعًا حتى تتمكن المنصة من تقديم توجيهات مفيدة بشأن بوابة الصعود دون الحاجة إلى التخمين.

وتؤدي IBM watsonx.data دور طبقة البيانات الموحدة في البنية. وتجمع ملفات التعريف، وبيانات الأحداث، والمعاملات، والبيانات التاريخية ضمن طبقة مشتركة مخصصة للتحليلات والذكاء الاصطناعي.

ويشكل الاستعلام الموحد عنصرًا رئيسيًا في هذا النهج. ويتيح الاستعلام الموحد للتطبيق الاستعلام عن البيانات في موقعها الأصلي بدلًا من نسخها أولًا إلى مستودع جديد. وبالنسبة إلى Spark Compass، يسهم هذا النهج في خفض تكلفة التكامل، وتقليص مدة النشر، والحد من مخاطر ازدواجية البيانات، ولاسيما عندما تمتد بيانات المرافق عبر تطبيقات الأجهزة المحمولة، وأنظمة إصدار التذاكر، وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، وأنظمة الدفع، وأجهزة الاستشعار، والأنظمة التشغيلية.

وتدعم IBM watsonx.ai طبقة الذكاء الاصطناعي والوكلاء. وتستخدم Spark Compass هذه الطبقة لتشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي، والتوصيات، والتحليلات التنبؤية، وتوليد المحتوى، والتجارب الحوارية.

تدعم IBM watsonx Assistant تجارب حوارية متقدمة، مثل المساعد الذكي، والتوجيه الذكي لسير العمل الموجه نحو المهام، الذي يجمع المعلومات، ويستجيب للمستخدم، أو ينفذ معاملة نيابةً عنه. وبالنسبة إلى Spark Compass، يتيح ذلك لطبقة المحادثة استخدام محرك السياق نفسه الذي تعتمد عليه طبقتا التوصيات والعمليات، بدلًا من العمل كروبوت محادثة منفصل.

وتوفر IBM watsonx Orchestrate طبقة التنسيق. وفي بنية Spark Compass، يحول التنسيق الحدث إلى سير عمل، مثل إخطار المسافر، أو تشغيل مهمة لأحد الموظفين، أو بدء سير عمل لعرض ترويجي، أو تصعيد حادث، أو تمرير السياق إلى نظام مؤسسي آخر، مع تنبيه المسافر إلى المنتجات والخدمات التي قد تهمه أثناء تنقله داخل مبنى الركاب. وتساعد Orchestrate منصة Spark Compass على مراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي، ودعم الامتثال، والحفاظ على الإشراف على جودة البيانات، وإمكانية الوصول إليها، ونسبها. وتمنح هذه الإمكانية مشغلي المرافق رؤية واضحة وتحكمًا أكبر في التوصيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، وتفاعلات العملاء، وسير العمل التشغيلي.

وتوفر IBM watsonx.governance طبقة الإشراف الخاصة بالتوصيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي وسير العمل التشغيلي، مما يساعد Spark Compass على تحديد ممارسات الحوكمة المتعلقة بالمراقبة، والامتثال، وجودة البيانات، وإمكانية الوصول إليها، ونسبها. وتربط هذه المنتجات، مجتمعةً، الرؤى بالإجراءات، مع الحفاظ على وضوح سير العمل الناتج وخضوعه للحوكمة.

وتعمل منصة Spark Compass على AWS، إلا أنها تخضع حاليًا لعملية نقل إلى IBM Cloud.

وتستخدم Spark Compass أيضًا تصميمًا يراعي الحافة. ويُجري نهجها القائم على التطبيقات الهجينة أكبر قدر ممكن من عمليات المعالجة على جهاز المستخدم، ويتواصل مع الخدمات السحابية أو المحلية عند الحاجة. ويساعد هذا النهج على تقليل زمن الانتقال، والتحكم في استهلاك النطاق الترددي، والحفاظ على مرونة البنية لتلبية متطلبات العملاء المختلفة للبنية التحتية.

ويعرض الجانب الأيمن من المخطط المخرجات، وتشمل تجربة العملاء، وتجربة المرافق، والعمليات، والتحليلات.

وتتمثل إحدى أبرز مزايا هذه البنية في تجنب عمليات التنفيذ المخصصة لمرة واحدة. إذ يمكن للأساس نفسه دعم التوجيه إلى المقاعد في الملاعب، وإدارة تغييرات بوابات الصعود في المطارات، والعروض المخصصة للبيع بالتجزئة، وجدولة تنظيف دورات المياه، وإرسال مهام تكنولوجيا المعلومات. ورغم اختلاف الأنظمة المصدرية باختلاف المرفق، يبقى النمط ثابتًا: استيعاب الإشارة، وإثراؤها بالسياق، وتطبيق الذكاء الاصطناعي أو القواعد، وتنسيق الإجراء، ثم قياس النتيجة. ويمثل ذلك مفهوم "الاتصالات الذكية القائمة على السياق" كما وصفه المؤسس في براءة اختراع أُودعت عام 2013 ومُنحت عام 2016.

ويسهم هذا النمط القابل للتكرار في خفض التكلفة الإجمالية للملكية من خلال إعادة استخدام نموذج التكامل وسير العمل نفسه عبر مختلف المرافق. فبدلًا من إعادة بناء حلول منفصلة للتوجيه إلى المقاعد في الملاعب، أو إدارة تغييرات بوابات الصعود في المطارات، أو عروض البيع بالتجزئة، أو إرسال مهام تقنية المعلومات، تُكيّف الفرق موصلات الأنظمة المصدرية، وقواعد السياق، وسير العمل بما يناسب كل مرفق. مع الحفاظ على اتساق النمط الأساسي عبر مختلف حالات الاستخدام. ولا تُشترى المنصة، لذلك لا تتطلب أي نفقات رأسمالية، بل تُستأجر بموجب ترخيص المنصة بوصفها خدمة (PaaS) مقابل رسوم اشتراك شهرية.

ويظهر أثر ذلك بوضوح في كل من تجربة المستخدم والعمليات. وتشير Spark Compass إلى أن معدلات التفاعل تجاوزت 75%، وأن 88% ممن شاهدوا إحدى الرسائل انتقلوا فعليًا إلى الموقع المشار إليه في الحملات المعتمدة على الموقع. كما أفادت بزيادة في الحضور بلغت 21%، ونمو في مبيعات منافذ الامتياز بنسبة 15% في تطبيقات الرياضات المباشرة (وتشير Spark Compass إلى هذه المقاييس باسم "إثبات الوجود (POP).

تنجح بنية Spark Compass لأنها تتعامل مع كل تفاعل في العالم المادي بوصفه حدثًا قابلًا للتنفيذ. ويحافظ هذا التصميم على قابلية المنصة للتوسع. فيمكن للمرافق الجديدة استخدام خرائط، وأجهزة استشعار، وتطبيقات، وأنظمة إصدار تذاكر، وقواعد تشغيل مختلفة، بينما يبقى النمط الأساسي ثابتًا. وتستطيع Spark Compass الاتصال بالأنظمة المحلية، وتفسير الحدث، وتطبيق الذكاء الاصطناعي عندما يضيف قيمة، ثم تنسيق الإجراء المناسب عبر القناة المناسبة.

وتوفر مجموعة حلول IBM الأساس المؤسسي الذي يتطلبه هذا النمط. وتدعم watsonx.data طبقة بيانات خاضعة للحوكمة عبر مصادر بيانات موزعة. وتساعد watsonx.ai على تحويل السياق إلى توصيات ومحادثات. وتنقل watsonx Orchestrate الرؤى إلى مرحلة التنفيذ. وتستخدم Spark Compass منصة watsonx.governance لضمان أن التوصيات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والإجراءات التشغيلية التي تعمل عبر المطارات، والملاعب، والمرافق تتسم بالشفافية، وتخضع للمراقبة، وتلتزم بمتطلبات الامتثال، وتستحق الثقة، مع إمكانية التوسع عبر العديد من المواقع.

ومن خلال التكامل مع منتجات IBM الخاصة بالبيانات، والذكاء الاصطناعي، والحوكمة، والتنسيق، تحول Spark Compass فجوة الرؤية في العالم المادي إلى بنية ذكاء لحظية قابلة لإعادة الاستخدام. والنتيجة منصة تتمتع بمرونة كافية لمرافقة العملاء عبر المطارات، والساحات الرياضية، وبيئات البيع بالتجزئة، وغيرها من المرافق المتصلة.

استكشف IBM watsonx.data