كيف يستخدم عملاق المرافق تحليلات البيانات والتعلم الآلي لإفادة العملاء

أرادت شركة EDF UK العملاقة للمرافق إيجاد طريقة لاستغلال كنوزها المتباينة من أصول البيانات وإنشاء خدمات رائدة لعملائها باستخدام تحليلات البيانات الحديثة وتقنيات التعلم الآلي. تكمن الإجابة على هذا التحدي الصعب في استخدام تكنولوجيا أقل وليس أكثر.

يقول أليكس ريد ، كبير مديري منصات البيانات في EDF في المملكة المتحدة ، إن الشركة تبنت التحول الرقمي خلال الـ 12 شهرًا الماضية ، حيث انتقلت من مجموعة متباينة من الأنظمة المخصصة وغير الجاهزة إلى استراتيجية بيانات مؤسسية محكمة استنادًا إلى الاستخدام التكتيكي. من الخدمات المستندة إلى السحابة.

يقول: “كلما قلت التكنولوجيا ، كان ذلك أفضل – افهم بالضبط الحد الأدنى من التكنولوجيا التي تحتاجها للوصول إلى النتيجة التي تريدها”. في السابق ، كان لدينا عقار تكنولوجي شاسع لا يمكن السيطرة عليه. لدينا الآن بعض المكونات التقنية التي تجعل حياتنا أسهل 10 مرات “.

يقول ريد إن عملية التحول هذه قد شملت خطين رئيسيين: إصلاح أنظمة التكنولوجيا ، وتقديم فوائد الأعمال. توفر الخبرات التي مر بها فريقه خلال هذه العملية دروسًا مهمة لجميع قادة البيانات.

تحويل منصة التكنولوجيا

بعد 12 شهرًا من العمل الشاق ، تفتخر EDF UK الآن بوجود متجر شامل لتحليلات العملاء يوفر فهمًا واضحًا للتحديات التي تواجهها شركة المرافق وأنواع المنتجات التي يحتاجها عملاؤها.

تقول ريد إن منصة البيانات المتكاملة – التي تستخدم تقنية Snowflake ، وخدمات AWS السحابية والحلول التكتيكية الأخرى – ما زالت بعيدة جدًا عن التزويد الذي كان على موظفي الشركة الاعتماد عليه من قبل.

يقول: “كان لدينا مجموعة من البائعين ، ومجموعة من حلول البيانات ، سواء في مكان العمل أو في السحابة”. “لم يكن لدينا مصدر رئيسي للحقيقة ولا رؤية موحدة لجميع بياناتنا التي أردنا مشاركتها عبر الشركة.”

تقول ريد إن إي دي إف المملكة المتحدة اعتمدت تاريخياً على عدد كبير من الأدوات المعدة حسب الطلب والجاهزة. مع عدم وجود نظام أساسي مركزي ، كافح فريق البيانات لتلبية طلب الأعمال على خدمات تحليلية جديدة. نتيجة لذلك ، غالبًا ما ينشئون بيئات منعزلة لدعم كل حالة استخدام متخصصة.

كان علم البيانات صعبًا بشكل خاص. على الرغم من الجهود المبذولة لمدة عامين ونصف للوقوف في وجه منصة التعلم الآلي ، لم يكن لدى الشركة بيئة إنتاج قابلة للتطوير. كان أصحاب المصلحة الرئيسيون في EDF UK قلقين من عدم رؤية الشركة لعائد قوي على الاستثمار ، لذلك ركز فريق ريد على نهج جديد.

يتم الآن جمع المعلومات من جميع أنحاء الشركة في بحيرة بيانات AWS S3 وتوحيدها في Snowflake Data Cloud. تستخدم EDF UK بعد ذلك إطار عمل تطوير Snowpark للسماح لعلماء البيانات لديها باستخدام Python وإدخال نماذج التعلم الآلي في الإنتاج على AWS SageMaker.

اختارت الشركة Snowflake بعد تمرين RFP. وقدّمت طبيعة النظام الأساسي التي لا تعتمد على السحابة والقابلة للتطوير والملاءمة للمطورين. يتم الآن ترحيل حوالي 90٪ من الأنظمة القديمة لشركة EDF UK إلى Snowflake. تتوخى القراءة أن تصبح Snowflake منصة بيانات المؤسسة الوحيدة بحلول نهاية الربع الأول من عام 2023.

كان نقل البيانات المتباينة من الأنظمة القديمة إلى السحابة عملية معقدة. تم تسهيل عملية “الرفع والتحول” هذه من خلال تنفيذ مرحلة التحسين ، حيث عملت EDF UK مع Snowflake لإجراء مراجعات منتظمة لمراقبة فعالية التكامل.

بالإضافة إلى تقنية Snowflake و AWS ، تستخدم EDF UK حلولًا تكتيكية ، مثل Matillion لاستخراج البيانات وتحويلها ، و Colibra لكتالوج البيانات والحوكمة و Apache Airflow للتنسيق. تقول ريد أن النتيجة هي نظام أساسي متكامل للمؤسسات يمنح المستخدمين وصولاً سهلاً إلى المصادر الموثوقة.

“وجود البيانات في مكان مركزي واحد يعني أنه مهما كان دورك – سواء كنت محلل تقارير أو عالم بيانات أو مطور تقارير تنظيمية – لديك مكان مركزي واحد حيث يمكنك التفاعل مع البيانات. لقد كان هذا بمثابة تغيير مطلق لقواعد اللعبة بالنسبة لنا ، “يقول ريد.

تقديم فوائد الأعمال من خلال التعلم الآلي وتحليلات البيانات

يقول ريد إن التحول المستند إلى السحابة سيساعد EDF UK على التنافس مع عدد من الشركات الناشئة التي تعطل قطاع المرافق. غير مثقلة بطرق العمل القديمة ، تستجيب هذه المؤسسات الصغيرة بسرعة لمتطلبات العملاء المتغيرة. من خلال تبني الرقمنة ، يمكن لـ EDF UK الاستجابة بسرعة أيضًا.

يقول: “نعتقد أن البيانات هي أحد العوامل الرئيسية التي يمكن أن نتمتع بها على بعض منافسينا في الشركات الناشئة”. “نعتقد أنه يمكننا تحقيق أقصى استفادة من بياناتنا نظرًا للخبرة الكبيرة التي نملكها والأنظمة الأساسية التي نستخدمها.”

تتمثل إحدى الفوائد الكبيرة للتحول الرقمي لشركة EDF UK في القدرة على تطوير منتجات جديدة للتعلم الآلي بسرعة. تستخدم الشركة الآن AWS SageMaker و Snowpark لإنشاء ونشر المنتجات في أسابيع بدلاً من شهور أو حتى سنوات.

يقول ريد إن فريقه ينتج أربعة أضعاف عدد منتجات علوم البيانات التي كان ينتجها تاريخيًا. لقد طوروا نماذج لتحديد تحديات العمل الرئيسية ويقومون بإنشاء منتجات قائمة على البيانات للعملاء ، مما يعزز الرضا والاحتفاظ بهم.

يقول ريد: “نريد أن نمنح موظفينا فكرة أفضل عن التأثير المادي لأعمالهم على كل عميل”. “هذا يخلق رؤية هائلة لنا كشركة.”

تستخدم EDF UK نماذجها لتحليل العملاء الذين من المرجح أن يشتروا سيارة كهربائية. تستخدم الشركة أيضًا بياناتها ونماذج التعلم الآلي لتحديد العملاء الذين قد يكونون عرضة للصعوبات المالية.

من خلال هذه الرؤية الأكثر ثراءً ، تعمل EDF UK على تطوير منتجات لا تقلل من مخاطر الأعمال فحسب ، بل تدعم العملاء. عمل فريق البيانات مع National Grid في المملكة المتحدة لبناء أداة “فصل الشتاء” ، والتي توضح كيف يمكن للعملاء خفض استخدام الطاقة في أوقات الذروة وربما تقليل الفواتير.

إن Energy Hub هو منتج آخر من فريق البيانات. منصة التحليلات ، المتوفرة على الويب وفي التطبيق ، تراقب استخدام الطاقة وتضع تنبؤات ، حتى يتمكن العملاء من التحكم في استخدامهم للطاقة.

يواصل فريق ريد البحث عن فرص جديدة لاستغلال البيانات. إنهم يفكرون حاليًا في كيفية إنشاء نماذج للتأكد من أن الشركة تشتري طاقتها بأفضل سعر في سوق متقلب بشكل متزايد بسبب غزو روسيا لأوكرانيا.

الهدف من المضي قدمًا هو التأكد من أن الأعمال يمكن أن تكون ذاتية الخدمة. مع وجود النظام الأساسي والنماذج لتحليلات البيانات ، يقع العبء الآن على الأعمال لتطوير حالات الاستخدام. لذلك ، بينما كانت الأشهر الـ 12 الماضية تدور حول العمل الجاد لبناء منصة لمساعي الشركة التي تقودها البيانات ، فإن الكسب غير المشروع الصعب بدأ للتو.

يقول ريد: “تتمثل الخطوة التالية في رحلة البيانات لدينا في إعادة البيانات إلى العمل ، بحيث يمكن تقديم حالات استخدامها”.