მოთხოვნის გაგზავნა

პოტენციური რისკები

პაროლები

მარტივი პაროლების გამოყენება თანამშრომლების ანგარიშებში შესასვლელად

ელ.ფოსტა

ელ.ფოსტის შეტევები მავნე ბმულების და დანართების გახსნით

პროგრამული უზრუნველყოფა

პროგრამული უზრუნველყოფის უკონტროლო ინსტალაცია საბოლოო მომხმარებლის მოწყობილობებზე

კომპანიის რესურსები

კომპანიის რესურსებზე წვდომა საჯარო ქსელებიდან დაშიფრული საკომუნიკაციო არხებით

ინფრასტრუქტურა

კომპანიის ინფრასტრუქტურაში შეღწევა შეტევებისა და ანომალიების გამოვლენის მექანიზმების არარსებობის გამო

DDoS შეტევები

სერვისების შეჩერება DDoS შეტევის შედეგად

განახორციელეთ უსაფრთხოების სტრატეგია და სერვისები, რომლებიც ადაპტირდება დღევანდელ IT გარემოსთან

მოსახერხებელია ჰიბრიდულ ფორმატში მუშაობისთვის და დაიცავს მომხმარებლებს, მოწყობილობებს, აპლიკაციებსა და მონაცემებს მათი მდებარეობის მიუხედავად

MFA პარამეტრები

დააკონფიგურირეთ მრავალფაქტორიანი ავთენტიფიკაცია (MFA) და პირობითი წვდომა ანგარიშების დასაცავად

Safe link

Safe Link-ისა და Safe Attach-ის გამოყენება ფიშინგის შეტევებისგან დასაცავად Office 365-ის Microsoft Defender-ით

წვდომის შეზღუდვები

შეზღუდეთ წვდომა და აკონტროლეთ პროგრამული უზრუნველყოფის ინსტალაციები Microsoft Endpoint Management-ით

კომუნიკაციის დაშიფვრა

შიდა საკომუნიკაციო არხების დაშიფვრა, პოლიტიკაზე დაფუძნებული წვდომის შეზღუდვები და ქსელის მიკროსეგმენტაცია Microsoft Network Security-ის გამოყენებით

ტელემეტრია

ტელემეტრიის გამოყენებით თავდასხმებისა და ანომალიების აღმოსაჩენად, საეჭვო აქტივობის ავტომატურად დაბლოკვა და მონიშვნა Microsoft Defender for Cloud-ით

დაცვა DDdoS შეტევებისგან

DDoS დაცვა - ნებისმიერი მასშტაბის შეტევებისგან Azure DDoS Protection-ით

კომლექსური უსაფრთხოების შესაქმნელად, კომპანიები ირჩევენ ZERO TRUST მოდელს

Zero Trust-ის მთავარი პრინციპია “არასოდეს ენდო, ყოველთვის გადაამოწმე” . ამ მეთოდოლოგიის თანახმად, ყველა მოთხოვნა ღია ქსელიდან მოდის, შესაბამისად პოტენციურად საშიშია

  • 1 identities
    Identities

    თითოეული სერტიფიკატის გადამოწმებისა და კონტროლის ორგანიზება კომპანიის მთელ ციფრულ გარემოში მკაცრი შესაბამისობის გამოყენებით

  • 2 endpoint
    Endpoint

    კომპანიის ინფრასტრუქტურაზე წვდომის მქონე ყველა მოწყობილობის კონტროლი. წვდომის მინიჭებამდე შემოწმებულია ჯანმრთელობისა და შესაბამისობის უზრუნველყოფა

  • 6 data
    Data

    პერიმეტრზე დაფუძნებული უსაფრთხოების სისტემიდან მონაცემებზე დაფუძნებულ უსაფრთხოების სისტემაზე გადასვლა. ანალიტიკის გამოყენება მონაცემთა კლასიფიკაციისა და მარკირებისთვის. დაშიფვრისა და წვდომის შეზღუდვების ორგანიზება კომპანიის პოლიტიკის მიხედვით

  • 5 apps
    App

    მოძებნეთ shadow IT თქვენს გარემოში, უფლებებისა და პრივილეგიების კონტროლი აპლიკაციებში, წვდომის ორგანიზება რეალურ დროში ანალიტიკაზე დაყრდნობით, მომხმარებლის მონიტორინგი და კონტროლი

  • 4 infrastructure
    Infrastructure

    ტელემეტრიული ხელსაწყოების გამოყენება თავდასხმების ან ანომალიების აღმოსაჩენად და სახიფათო მოქმედებების ავტომატურად დაბლოკვისა და მონიშვნის მიზნით; წვდომის ორგანიზება მინიმალური პრივილეგიების საფუძველზე

  • 3 network
    Network

    მოწყობილობებისა და მომხმარებლების მიმართ უნდობლობა ეფუძნება იმ ფაქტს, რომ ისინი იმყოფებიან კომპანიის ქსელში. მონაცემთა გაცვლის ყველა შიდა არხის დაშიფვრის ორგანიზება და წვდომის შეზღუდვა კომპანიის პოლიტიკის საფუძველზე

შექმენით, განახორციელეთ და შეინარჩუნეთ კიბერუსაფრთხოების ძლიერი სტრატეგია, რომელიც მორგებულია თქვენი კომპანიის საჭიროებებზე

მიიღეთ კონსულტაცია
გადაწყვეტილება

უსაფრთხოების ძირითადი გადაწყვეტილებები

აირჩიეთ სერვისები კომპანიის უსაფრთხოების ორგანიზებისთვის, რომელიც დაზოგავს თქვენს დროს და საშუალებას მოგცემთ კონცენტრაცია მოახდინოთ ბიზნესის მენეჯმენტსა და მასშტაბირებაზე

გაიგეთ მეტი

Security Identity

კომპლექსური გადაწყვეტილება იდენტიფიკაციის მენეჯმენტისთვის, რომელიც უზრუნველყოფს კორპორატიულ მონაცემებსა და აპლიკაციებზე წვდომის შესაბამის დონეებს
გაიგეთ მეტი

Endpoint management

ორგანიზაციის ყველა საბოლოო წერტილის მართვა, დაცვა და მონიტორინგი ერთი პლატფორმის გამოყენებით - Microsoft Endpoint Manager
გაიგეთ მეტი

Data Protection

პერიმეტრზე დაფუძნებული უსაფრთხოების სისტემიდან მონაცემებზე დაფუძნებულ უსაფრთხოების სისტემაზე გადასხვლა. ანალიტიკის გამოყენება მონაცემთა კლასიფიკაციისა და მარკირებისთვის. დაშიფვრისა და წვდომის შეზღუდვების ორგანიზება კომპანიის პოლიტიკის საფუძველზე
გაიგეთ მეტი

Apps Security

მოძებნეთ shadow IT თქვენს გარემოში, უფლებებისა და პრივილეგიების კონტროლი აპლიკაციებში, წვდომის ორგანიზება რეალურ დროში ანალიტიკაზე დაყრდნობით, მომხმარებლის უფლებების მონიტორინგი და კონტროლი
გაიგეთ მეტი

Infrastructure Security

ტელემეტრიული ხელსაწყოების გამოყენება თავდასხმების ან ანომალიების აღმოსაჩენად და სახიფათო მოქმედებების ავტომატურად დაბლოკვისა და მონიშვნის მიზნით; წვდომის ორგანიზება მინიმალური საჭირო პრივილეგიების საფუძველზე
გაიგეთ მეტი

Network Security

მოწყობილობებისა და მომხმარებლების მიმართ უნდობლობა ეფუძნება იმ ფაქტს, რომ ისინი იმყოფებიან კომპანიის ქსელში. მონაცემთა გაცვლის ყველა შიდა არხის დაშიფვრის ორგანიზება და წვდომის შეზღუდვა კომპანიის პოლიტიკის საფუძველზე

კომპანია SMART business 14 წელზე მეტია, რაც Microsoft-ის სტრატეგიული პარტნიორია

16

წლიანი წარმატებული სამუშაო გამოცდილება IT ბაზარზე

750

კომპანია ჩვენს კლიენტებს შორის

91.5%

მომხმარებელთა კმაყოფილების მაჩვენებელი

314

კვალიფიციური IT სპეციალისტი

65

ქვეყანა-კლიენტი მსოფლიოში

18

Microsoft-ის ოქროს კომპეტენცია

azure p 1

ტექნიკური მხარდაჭერა

პერსონალური სერვისები SMART business-ის ექსპერტებისგან და Microsoft-ის მხარდაჭერა

azure p 2

ფასი და ბილინგი

ფასების გამჭვირვალე სისტემა და გამარტივებული ფინანსური ადმინისტრირება

azure p 3

ექსპერტიზა

ჩვენი ექსპერტები აფასებენ კომპანიის IT უსაფრთხოების ამჟამინდელ დონეს, უზრუნველყოფენ პრაქტიკულ რეკომენდაციებს კიბერ საფრთხეებისგან დაცვის გასაძლიერებლად და ეხმარებიან Microsoft Security საჭირო სერვისების კონფიგურაციას

azure p 4

ლიცენზიების ოპტიმალური შერჩევა

ჩვენ უზრუნველვყოფთ კომპანიის IT უსაფრთხოების სტრატეგიის კომპლექსურ ანალიზს, ვაიდენტიფიცირებთ დაუცველ სფეროებს და ვარჩევთ საჭირო ლიცენზიებს არსებული და მომავალი ბიზნესის საჭიროებების სრულად დასაფარად

ბლოგი

სტატიები და მასალები

ყველა მასალა
November 13th, 2024 6 წუთი კითხვა
როგორ დავნერგოთ გენერაციული AI HR: გამოყენების 7 ქეისი
გენერაციული AI თანდათან ერთ-ერთი მთავარი ინსტრუმენტი ხდება რუტინული HR დავალებების ავტომატიზაციისთვის, პროდუქტიულობის გაზრდისა და თანამშრომლების საერთო გამოცდილების გასაუმჯობესებლად. Gartner-ის კვლევის თანახმად, გამოკითხული HR ლიდერების 76% თვლის, რომ თუ მათი კომპანიები არ დანერგავენ ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებებს, განსაკუთრებით გენერაციულ AI-ს, მომდევნო 12-24 თვის განმავლობაში, ისინი მაღალი ალბათობით ვერ გაუწევენ კონკურენციას სხვა კომპანიებს ორგანიზაციული წარმატების მიმართულებით. განვიხილოთ 7 ძირითადი ქეისი, თუ როგორ შეუძლია გენერაციულ AI-ს ხელი შეუწყოს HR პროცესების გაუმჯობესებას.

ქეისი 1. რეკრუტინგი და კანდიდატის შერჩევა

გენერაციულ AI-ს შეუძლია მნიშვნელოვნად გაამარტივოს რეკრუტინგის პროცესი რეზიუმეს ანალიზის ავტომატიზაციით და საუკეთესო კანდიდატების შერჩევით კონკრეტული კრიტერიუმების მიხედვით. მას ასევე შეუძლია დააგენერიროს პერსონალური მოსაწვევები გასაუბრებაზე და სამუშაო აღწერილობები კომპანიის ძირითადი მოთხოვნების გათვალისწინებით. გენერაციული AI-ის გამოყენება, ასევე, მნიშვნელოვნად ამარტივებს დამსაქმებლის მომზადების პროცესს ტექნიკური კანდიდატის გასაუბრებისთვის. მაგალითად, AI ჩატბოტს შეუძლია დაგეხმაროთ ტექნიკური კითხვების მომზადებაში პროდუქტის მენეჯერის ან მარკეტოლოგის პოზიციებისთვის, რაც უდავოდ ზრდის ინტერვიუერის მომზადების დონეს, ეხმარება მას საკვანძო პუნქტებზე კონცენტრაციასა და უკეთესი შედეგების მიღწევაში. რეკრუტირებისას ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების სცენარები განსხვავდება ბიზნესის საჭიროებებისა და პროცესის სპეციფიკის მიხედვით. მაგალითად, თუ IT კომპანია იყენებს AI-ს პირველი ინტერვიუს დროს, ის ინტერვიუს ტექსტურ ვერსიას 100-ზე მეტი პარამეტრის საშუალებით აანალიზებს, მაგალითად, სიტყვების არჩევანი, მეტყველების სიხშირე, წინადადების სტრუქტურა და რეაგირება გარე სტიმულებზე. მიღებული შედეგები საშუალებას გაძლევთ დააჯგუფოთ კანდიდატები მენეჯმენტის მახასიათებლების, თანამშრომლის ავტონომიის მიხედვით და შეაფასოთ მათი ენთუზიაზმი. ამ მიდგომით, კომპანიას შეუძლია ყველაზე შესაფერისი სპეციალისტების პოვნა და შეთავაზებების მიღების მაჩვენებლის ზრდა.

ქეისი 2. ვირტუალური ასისტენტები ონბორდინგისთვის

GPT-ზე დაფუძნებულ ვირტუალურ ასისტენტებსა და კორპორაციებზე მორგებულ ჩატბოტებს შეუძლიათ მნიშვნელოვნად გაამარტივონ ონბორდინგის პროცესი. მათ შეუძლიათ ახალ თანამშრომლებს მიაწოდონ პერსონალიზებული ინსტრუქციები, კითხვებზე პასუხები და შესთავაზონ კონკრეტულ პოზიციაზე მორგებული სასწავლო მასალები.

ქეისი 3. ჰიპერპერსონალიზებული პროფესიული განვითარების გეგმა

გენერაციულ AI-ს შეუძლია შექმნას ინდივიდუალური სასწავლო პროგრამები თითოეული თანამშრომლისთვის, მათი წინასწარი ცოდნის, უნარების, მიღწევებისა და კარიერული განვითარების მიზნებიდან გამომდინარე. თუ ადრე მიკროკურსის შექმნის პროცესს რამდენიმე დღე სჭირდებოდა, ახლა გენერაციული AI მოდელით ამ დავალების შესრულებას, სულ რამდენიმე წუთი სჭირდება. შედეგი კი ზუსტად იდენტურია- დროული ტრენინგი და თანამშრომლების გაზრდილი პროდუქტიულობა. მეტიც, ასეთი პროგრამები შეიძლება შეიქმნას არა მხოლოდ HR სპეციალისტებისთვის, არამედ მათთვისაც, ვისაც სურთ მიაღწიონ კარიერულ ზრდას ან გაიუმჯობესონ გარკვეული უნარები.

ქეისი 4. განწყობისა და შესრულების ანალიზი

თანამშრომლების უკუკავშირის ანალიზის, გამოკითხვების ან გაცდენების მონაცემების გამოყენებით, AI-ს შეუძლია აღმოაჩინოს თანამშრომლების დემოტივაციის ან “გადაწვის” ადრეული ნიშნები. ეს ეხმარება HR მენეჯერებს დროულად მიიღონ პრევენციული ზომები სამუშაო გარემოს გასაუმჯობესებლად. AI-ს შეუძლია გააანალიზოს თანამშრომლების მუშაობის მეტრიკა სხვადასხვა წყაროზე დაყრდნობით, მათ შორის კოლეგების უკუკავშირი და KPI-ები. ამ მონაცემებზე დაყრდნობით, გაიცემა რეკომენდაციები მუშაობის გასაუმჯობესებლად. გენერაციულ ინტელექტს შეუძლია რეალური გარღვევა გამოიწვიოს ორგანიზაციებში „უნარების რუქების“ შექმნით უნარებზე დაფუძნებული მიდგომის გამოყენებით. AI ალგორითმების გამოყენებით, კომპანიებს შეუძლიათ სწრაფად უპასუხონ მნიშვნელოვან კითხვებს, მაგალითად:
  • მზად არის თუ არა სპეციალისტი ახალ თანამდებობაზე გადასასვლელად?
  • რა კურსები უნდა იყოს რეკომენდირებული სპეციალისტის ახალი თანამდებობაზე გადასასვლელად?
  • რა უნარების უნდა გაუმჯობესდეს გუნდის მუშაობის გასაუმჯობესებლად?
  • რა ახალი კომპეტენციები უნდა განვითარდეს ორგანიზაციის ინოვაციებისა და კონკურენტუნარიანობის მხარდასაჭერად?

ქეისი 5. სიღრმისეული HR ანალიტიკა

გარდა ამისა, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით, HR ლიდერებს შეუძლიათ აღმოაჩინონ კონკრეტული შაბლონები და შექმნან პერსონალიზებული ანგარიშები, რომლებიც კორელაციაშია მრავალი წყაროს მონაცემებთან, მაგალითად:
  • როგორია ბრუნვის მაჩვენებელი სხვადასხვა დეპარტამენტში და რა გავლენას ახდენს ეს პროდუქტიულობაზე?
  • როგორ ნაწილდება პრემიები თანამშრომელთა სხვადასხვა ჯგუფებს შორის მათი საქმიანობის მიხედვით?
  • რომელ განყოფილებებს აქვთ ყველაზე მეტი ვაკანსია და რა კომპეტენციებია საჭირო კომპანიის განვითარების შემდეგი ეტაპისთვის?

ქეისი 6. რუტინული ამოცანების ავტომატიზაცია

შვებულების დამუშავება, შვებულების დროის მენეჯმენტი და რეპორტინგი - ეს რუტინული ამოცანები იკავებს HR სპეციალისტების დროის მნიშვნელოვან ნაწილს. ახლა მათი დელეგირება შესაძლებელია გენერაციულ AI-ზე და სრული კონცენტრაციის მიმართვა სტრატეგიულ ამოცანებზე, რომლებიც მეტ ანალიტიკას და კრეატიულობას მოითხოვს. გარდა ამისა, თანამშრომლები ხშირად უკავშირდებიან HR დეპარტამენტს მსგავსი ტიპის კითხვებით: „როდის ირიცხება ხელფასი?“, „არის თუ არა კორპორატიული პარკირების ადგილები?“, “დამრჩა კიდევ შვებულების ბალანსი?“. ყველა ეს მოთხოვნა შეიძლება დამუშავდეს GenAI ჩატბოტის მიერ, რაც უზრუნველყოფს სწრაფ და ზუსტ პასუხებს. AI ასევე აანალიზებს კომპანიის ცოდნის ბაზას და აღმოაჩენს ხარვეზებს კითხვებში, რომლებსაც თანამშრომლები ყველაზე ხშირად სვამენ. მას შეუძლია რამდენიმე წუთში შექმნას სტატიები ან რეკომენდაციები, რომლებიც შეავსებს ამ ხარვეზებს, რითაც ხელს უწყობს შიდა კომუნიკაციას და ინფორმაციის ხელმისაწვდომობას.

ქეისი 7. კორპორატიული კულტურის მხარდაჭერა

ისეთი რთული ამოცანაც კი, როგორიცაა კორპორატიული კულტურის მხარდაჭერა, უფრო ადვილი ხდება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტით, რომელიც უზრუნველყოფს საინტერესო ტექსტების გენერირებას, ინტერაქტიული ჩატბოტების შექმნას და გთავაზობთ გადაწყვეტილებებს გუნდებს შორის კომუნიკაციის გასაუმჯობესებლად. AI-ს შეუძლია უზრუნველყოს ერთდროული თარგმანი კორპორატიული ონლაინ ღონისძიებების დროს, ავტომატურად გადმოწეროს გამოსვლები, ან უზრუნველყოს გამოსვლების ძირითადი პუნქტების შეჯამება, რაც კომუნიკაციას უფრო მოსახერხებელსა და ხელმისაწვდომს გახდის ყველა მონაწილისთვის.

ბაზრის ლიდერების გამოცდილება

Boston Consulting Group-ის მიერ ჩატარებულმა კვლევამ აჩვენა, რომ AI-ს შეუძლია გაზარდოს HR პროცესების ეფექტურობა 30%-ით. ზოგიერთი კომპანია მას უკვე აქტიურად იყენებს მას.
  • Coca-Cola ხელოვნურ ინტელექტს სხვადასხვა ბიზნეს პროცესების ავტომატიზაციისთვის იყენებს, მათ შორის დოკუმენტების მენეჯმენტის, მარკეტინგისა და სარეკლამო კრეატიულობის შესაქმნელად. Microsoft-თან 2024 წელს პარტნიორობის ფარგლებში, კომპანია 1,1 მილიარდი დოლარის ინვესტიცია განახორციელა Microsoft-ის ღრუბლოვან სერვისებში და მათ Azure OpenAI სერვისში, რომელიც უზრუნველყოფს წვდომას ყველაზე მოწინავე GPT მოდელებზე. არჩევისას მნიშვნელოვანი ფაქტორი გახდა Azure OpenAI-ის მიერ მოწოდებული კორპორატიული სტანდარტების უსაფრთხოება და შესაბამისობა.
  • Unilever იყენებს გენერაციულ AI-ზე მომუშავე ჩატბოტს სახელწოდებით U-First ახალი თანამშრომლების ბორტზე. ის ეხმარება ახალბედებს ნავიგაციაში ჩასვლის პროცესში, უპასუხოს მათ შეკითხვებს და უზრუნველყოფს მნიშვნელოვან ინფორმაციას კომპანიის, პოლიტიკისა და პროცედურების შესახებ. გარდა ამისა, U-First აგროვებს გამოხმაურებას, რაც ეხმარება Unilever-ს მუდმივად გააუმჯობესოს ონბორდინგის პროცესი. ამ გზით, Unilever მიზნად ისახავს გაზარდოს თანამშრომელთა ჩართულობა და შეამციროს დატვირთვა HR დეპარტამენტზე.
  • L'Oréal იყენებს გენერაციულ AI-ს დასაქმების პროცესის ოპტიმიზაციისთვის. Mya chatbot პასუხობს კანდიდატების შეკითხვებს შერჩევის საწყის ეტაპზე, აგროვებს მნიშვნელოვან ინფორმაციას, როგორიცაა ვიზის ხელმისაწვდომობა, რაც მნიშვნელოვნად ზოგავს რეკრუტერების დროს. გარდა ამისა, AI აანალიზებს და ქმნის სამუშაოს აღწერილობებს.
თუ თქვენ განიხილავთ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის დანერგვას თქვენს HR პროცესებში, გამოიყენეთ შესაძლებლობა დაჯავშნოთ უფასო სტრატეგიული სესია. ამ სესიაზე, ჩვენ საფუძვლიანად გავაანალიზებთ თქვენი კომპანიის მიმდინარე HR პროცესებს და განვსაზღვრავთ სფეროებს, სადაც გენერაციული AI-ის დანერგვა ყველაზე დიდ გავლენას მოახდენს კონკრეტული ბიზნეს მეტრიკის მიხედვით. მოითხოვეთ სტრატეგიული სესია
August 16th, 2024 8 წუთი კითხვა
SMART 1200x628 Cloud 20240813 for Social media GE
GenAI გამოყენების 8 მეთოდი მომხმარებელთა მომსახურების სფეროში
თუ თქვენ ჰკითხავთ კლიენტთა მომსახურების ნებისმიერ თანამშრომელს: „როგორი იყო ბოლო რამდენიმე წელი?“ პასუხი იქნება ერთი: "გადატვირთული". მომხმარებელთა მუდმივად მზარდი მოლოდინებისა და პერსონალის დეფიციტის გამო, მომხმარებელთა მომსახურების განყოფილებები შედეგოდ ცდილობენ იპოვონ პასუხი კითხვაზე: „როგორ გავაკეთოთ მეტი ნაკლებ დროში და ნაკლები ბიუჯეტით?“ ამ კითხვაზე პასუხი გენერაციული ხელოვნური ინტელექტია.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი და Azure OpenAI

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი (GenAI) პოპულარობის პიკზეა, ამ სფეროში ლიდერი OpenAI-ისა და ტექნიკური გიგანტის Microsoft-ის ერთობლივი ძალისხმევის დამსახურებით. თანამშრომლობის შედეგი Azure OpenAI სერვისია, რომელიც კომპანიებს საშუალებას აძლევს მარტივად შექმნან საკუთარი და უსაფრთხო გადაწყვეტილებები გენერაციული AI მოდელების საფუძველზე: GPT, DALL-E, CLIP. ასეთ გადაწყვეტილებებს მიეკუთვნება ჩატბოტები, ვირტუალური ასისტენტები, მონაცემთა და მეტყველების დამუშავების ავტომატური სისტემები და მრავალი სხვა. Azure OpenAI-ის ინტეგრაცია მომხმარებელთა მხარდაჭერაში გარდაქმნის ბიზნესის კომუნიკაციას მომხმარებლებთან, ზრდის ეფექტურობას, პერსონალიზაციას და ინოვაციებს. ამ სტატიაში განვიხილავთ Azure OpenAI-ის გამოყენების 8 მეთოდს მომხმარებელთა მხარდაჭერის სფეროში, რომლებიც არა მხოლოდ გააუმჯობესებს მომხმარებლის კმაყოფილებას, არამედ ოპტიმიზაციას გაუწევს თქვენს შიდა პროცესებს. პერმანენტულად მომუშავე ჩატბოტებიდან მონაცემების სიღრმისეულ ანალიზზე დაფუძნებულ პერსონალიზებამდე, ეს ტექნოლოგიები უკვე რადიკალურად ცვლის მომხმარებელთა მომსახურების ინდუსტრიას. გაიგეთ მეტი ამ სიახლეების შესახებ SMART business-ის მასალებში, კომპანია, რომელსაც აქვს მაღალი დონის ექსპერტიზა AI გადაწყვეტილებების დანერგვაში.

გენერაციული AI მომხმარებელთა მომსახურების სფეროში: 8 გამოყენების ქეისი

არსებობს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების არა ერთი მეთოდი, კერძოდ Azure OpenAI, მომხმარებელთა მომსახურების ინდუსტრიაში. ჩვენ ყურადღებას გავამახვილებთ იმ ქეისზე, რომელიც ბიზნესისთვის ყველაზე სასარგებლოა.

24/7 მომხმარებელთა მხარდაჭერა

Azure OpenAI-ზე დაფუძნებულ ჩატბოტებს შეუძლიათ უზრუნველყონ 24/7 მომხმარებელთა მხარდაჭერა. მათ შეუძლიათ უპასუხონ ხშირად დასმულ კითხვებს, მიაწოდონ ინფორმაცია პროდუქტებისა და სერვისების შესახებ და უზრუნველყონ პრობლემების გადაჭრა, შეამცირონ ოპერატორების დატვირთვა. ეს განსაკუთრებით აქტუალურია პიკის პერიოდებში, როგორიცაა არდადეგები ან გაყიდვები. სხვადასხვა კვლევების მიხედვით, შესაძლებელია აბონენტთა მომსახურების ზარების 50-70%-მდე ავტომატიზირება, ბიზნესის სპეციფიკიდან გამომდინარე. ხელოვნური ინტელექტის ჩატბოტები იყენებენ ბუნებრივი ენის (NLP) და მანქანური სწავლების მოდელებს, სწავლობენ კორპორატიულ მონაცემებს, კონტექსტიდან გამომდინარე სასაუბრო ენით კომუნიკაციის უზრუნველყოფისთვის. ტრადიციული ჩატბოტებისგან განსხვავებით, ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტები ამოცანების უფრო ფართო სპექტრს აგვარებენ. მაგალითად, AI მომხმარებელთა მომსახურების გადაწყვეტილებები შეიძლება გახდეს მეგზური მომხმარებლის ნავიგაციაში საიტზე, პასუხების პერსონალიზებისას. ტრადიციული ჩატბოტებისთვის, თქვენ უნდა შექმნათ მრავალი რთული სცენარი, დააგენერიროთ თითოეული პასუხი. იმ შემთხვევაში, თუ კლიენტი გამოიყენებს სასაუბრო ენას ან ჩამოაყალიბებს კითხვებს რაიმე არასტანდარტული გზით, ტრადიციული ჩატბოტ პასუხის გაცემა გაუჭირდება. ამავდროულად, ხელოვნური ინტელექტის მქონე ჩატბოტი ყოველთვის მიხვდება კონტექსტს და გასცემს ყველაზე ზუსტ პასუხს. კომპანიას კი საგრძნობლად ნაკლები დრო დასჭირდება მის განვითარებასა და მხარდაჭერისთვის.

მომხმარებელთა მოთხოვნების დამუშავება და დახარისხება

ბილეთების შექმნა, მომხმარებელთა მოთხოვნების კლასიფიკაცია და განაწილება და მათი მარშრუტირება შესაბამის განყოფილებებსა და სპეციალისტებზე – AI-ზე მომუშავე მომხმარებელთა მომსახურების გადაწყვეტილებები Azure OpenAI-ის გამოყენებით ამ ამოცანების გადაჭრაში დაგეხმარებათ. შედეგად შემცირდება მომხმარებლის ლოდინის დრო. მაგალითად, მრავალეროვნულმა ქიმიურმა მწარმოებელმა AkzoNobel-მა AI-ის გამოყენებით კლიენტების ლოდინის დრო 80%-ით შეამცირა.

გამოცდილების და შეთავაზებების პერსონალიზაცია

AI-ით კომპანიას შეუძლია გააანალიზოს მომხმარებელთან ურთიერთობის ისტორია და მიაწოდოს პერსონალიზებული რეკომენდაციები. მაგალითად, როგორ აანალიზებს Spotify ჩვენს მუსიკალურ პრეფერენციებს და უზრუნველყოფს პერსონალიზებულ ფლეილისტებს. უფრო მეტიც, AI მომხმარებელთა მომსახურების გადაწყვეტილებებს შეუძლიათ ამოიცნონ მომხმარებლების ემოციური მდგომარეობა მათი შეტყობინებების საფუძველზე, რაც მხარდაჭერის ოპერატორებს საშუალებას აძლევს შეცვალონ ტონი და მიდგომა მოთხოვნის გადასაჭრელად. ეს მიდგომა ზრდის მომხმარებლის კმაყოფილებას და ხელს უწყობს ლოიალობის ზრდას.

რუტინული ამოცანების ავტომატიზაცია

შეკვეთის ინფორმაციის განახლება, ანგარიშის პარამეტრების შეცვლა, დაბრუნების დამუშავება, საუბრების გადაწერა, ხმის ტექსტად გარდაქმნა და პირიქით, მოთხოვნების გაანალიზება ან კლიენტთან ყველა წინა ურთიერთობის მოკლე შეჯამება – AI მომხმარებელთა მხარდაჭერის პროგრამას შეუძლია გაუმკლავდეს ამ და სხვა რუტინულ ამოცანებს. ამიტომ, ოპერატორებს მეტი დრო ექნებათ უფრო რთული მოთხოვნების გადასაჭრელად. Azure OpenAI-ზე შემუშავებული AI მომხმარებელთა მომსახურების გადაწყვეტილებები ადვილად ინტეგრირებულია CRM (Customer Relationship Management) სისტემებთან, რაც უზრუნველყოფს მომხმარებელთა პროფილების ავტომატურ განახლებას სასარგებლო ინფორმაციით. მომავალში, მონაცემები შეიძლება გამოიყენოთ მარკეტინგულ კამპანიებში და მომხმარებელთა მომსახურების პროცესების ოპტიმიზაციაში.

ოპერატორების დახმარება

ბევრისთვის ნაცნობი სიტუაცია მომხმარებელთა მომსახურების ინდუსტრიაში. არსებობს მოცულობითი ცოდნის ბაზა, ოპერატორები იძულებულები არიან ოპერატიულად განახორციელონ ნავიგაცია და იპოვონ საჭირო პასუხები და დოკუმენტები. მაგრამ რა ხდება მაშინ, როცა ოპერატორი დამწყებია და უბრალოდ ცდილობს მონაცემთა ბაზაში პასუხის მოძიებას მოთხოვნაში მითითებული საკვანძო სიტყვებით? ახლა წარმოიდგინეთ ხელოვნური ინტელექტის მენტორი, რომელსაც ესმის კონტექსტი და რომელსაც შეუძლია იპოვოს და უზრუნველყოს პასუხი სულ რამდენიმე წამში, მაშინაც კი, თუ მოთხოვნა არ არის კარგად ჩამოყალიბებული. შედეგად მცირდება მომხმარებელთა მოლოდინის დრო, ახალი თანამშრომლები უფრო სწრაფად ერთვებიან სამუშაო პროცესში და იზრდება მთელი დეპარტამენტის პროდუქტიულობა.

ახალი მომხმარებლის ონბორდინგი

კომპანიას შეუძლია გამოიყენოს გენერაციული AI, რათა დაეხმაროს ახალ მომხმარებლებს პროდუქტის კონფიგურაციაში. ამრიგად, AI-ზე მომუშავე ჩატბოტს შეუძლია საუბრის დაწყება დაუყოვნებლივ მას შემდეგ, რაც მომხმარებელი პირველად შევა პლატფორმაზე. ის მიესალმება მომხმარებელს და აწვდის ნაბიჯ-ნაბიჯ ინსტრუქციებს სამუშაო პროცესის დასაწყებად. AI მომხმარებელთა მხარდაჭერის პროგრამა ასევე გთავაზობთ ვიდეო გაკვეთილებს, პასუხობს ხშირად დასმულ კითხვებს და გეხმარებათ ანგარიშის შექმნაში. ეს უზრუნველყოფს თქვენი პროდუქტის მოსახერხებელი ფორმით შესწავლას.

ანალიტიკა და მომხმარებელთა ინსაითები

Azure OpenAI-ზე დაფუძნებული AI მომხმარებელთა მომსახურების გადაწყვეტილებების მნიშვნელოვანი პოტენციალი მონაცემთა ანალიზშია. ამრიგად, გენერაციულ AI-ს, რეალურ დროში დიდი რაოდენობით მონაცემების ანალიზით, შეუძლია ტრენდების იდენტიფიცირება და სამომავლო მომხმარებლის საჭიროებების წინასწარ განსაზღვრა. მაგალითად, სისტემამ შეიძლება შეამჩნიოს ტენდენცია, როდესაც მომხმარებლები დაუკავშირდებიან ქოლ-ცენტრს პროდუქტის შეძენიდან ორი კვირის შემდეგ, რადგან მათ აქვთ შეკითხვები მისი ინსტალაციის შესახებ. ამის აღმოჩენის შემდეგ, კომპანიას შეუძლია პროაქტიულად დაუკავშირდეს კლიენტებს და შესთავაზოს უფრო დეტალური ინსტრუქციები ან დააკავშიროს ტექნიკოსთან. ამ გზით თქვენ შეძლებთ პრობლემების გადაჭრას და ანომალიების იდენტიფიცირებას მომხმარებლის დაკავშირებამდე. AI დაგეხმარებათ გაიგოთ, როგორ ურთიერთქმედებენ მომხმარებლის სხვადასხვა სეგმენტები თქვენს ბრენდთან და შექმნათ უფრო ეფექტური ბიზნეს სტრატეგიები. მაგალითად, მონაცემების საფუძველზე ხელოვნური ინტელექტი კლიენტებს რამდენიმე ჯგუფად ანაწილებს: ახალ კლიენტებს, მუდმივ კლიენტებს ან გარკვეული პროდუქტების კატეგორიებით დაინტერესებულებს. ამის შემდეგ შეგიძლიათ განახორციელოთ ელექტრონული ფოსტის კამპანიების შექმნა პერსონალიზებული შეთავაზებებითა და აქციებით თითოეული კატეგორიისთვის. მაგალითად, American Express იყენებს OpenAI-ს მომხმარებელთა კომუნიკაციის გასაანალიზებლად სხვადასხვა არხებზე: სოციალურ მედიაში, ტელეფონსა და ელფოსტაზე. ამ გზით ისინი იდენტიფიცირებენ პრობლემურ სფეროებს და იღებენ პროაქტიულ ზომებს.

ცოდნის ბაზაში არსებული ხარვეზების შევსება

AI მომხმარებელთა მხარდაჭერის ბილეთების ანალიზი დაგეხმარებათ კომპანიის ხელმისაწვდომ მასალებში არსებული ხარვეზების იდენტიფიცირებაში, რაც იწვევს მომხმარებელთა მოთხოვნების სიმრავლეს. AI-ით აღჭურვილი მომხმარებელთა მომსახურების გადაწყვეტილებები ავტომატურად გირჩევენ ახალი სტატიების დაწერას ან ძველის განახლებას ამ პრობლემების გადასაჭრელად. პროაქტიული სტრატეგია უზრუნველყოფს ცოდნის ბაზის განახლებას, რაც თავის მხრივ შეამცირებს მხარდაჭერის სერვისის მოთხოვნის რაოდენობას, რადგან კლიენტებს შეუძლიათ დამოუკიდებლად მოიძიონ მათთვის საჭირო ინფორმაცია. აგრეთვე, AI ტექნოლოგიები მნიშვნელოვნად დააჩქარებს ძიების პროცესს მონაცემთა ბაზაში და დოკუმენტებში.

AI მომხმარებელთა მომსახურების სფეროში: ძირითადი სარგებელი რიცხვებში

Azure OpenAI-ის დანერგვას მომხმარებელთა მომსახურებისთვის აქვს რამდენიმე სარგებელი, რაც დადასტურებულია კვლევებით. გაზრდილი მოთხოვნის დამუშავების სიჩქარე. IBM-ის თანახმად, ჩატბოტებისა და AI გადაწყვეტილებების გამოყენებამ მომხმარებელთა მომსახურებაში შეიძლება შეამციროს მომსახურების ხარჯები 30%-მდე და გაზარდოს მოთხოვნის დამუშავების ეფექტურობა 40%-ით. პერსონალის განმუხტვა. Forrester-ის ანგარიშში აღნიშნულია, რომ რუტინული ამოცანების ავტომატიზაცია ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით ამცირებს ადამიანის ჩართულობის საჭიროებას 50-70%-ით, რაც სპეციალისტებს საშუალებას აძლევს კონცენტრაცია მოახდინონ უფრო რთულ ამოცანებზე. გაუმჯობესებული მომსახურების ხარისხი. Salesforce-ის კვლევის მიხედვით, AI-ს გამოყენებამ მომხმარებელთა მომსახურებაში შეიძლება გაზარდოს მომხმარებელთა კმაყოფილება 20-30%-ით. ეფექტურობა და ხარჯების ოპტიმიზაცია. Gartner-ის კვლევამ აჩვენა, რომ 2025 წლისთვის მომხმარებელთა მომსახურებასთან დაკავშირებული ინტერაქცია 80%-მდე ავტომატიზირებული იქნება ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით.

რატომ არის Azure OpenAI-ზე დაფუძნებული AI გადაწყვეტილებების დანერგვა უფრო ეფექტური SMART business-თან პარტნიორობის შედეგად?

მოსაზრებას, რომ მომხმარებელთა მომსახურების მომავალი, ხელოვნურ ინტელექტს ეკუთვნის მომხმარებელთა მომსახურების სპეციალისტების 78% ეთანხმება (HubSpot კვლევა). მაგრამ როგორ შეგიძლიათ აიძულოთ AI იმუშაოს ყველაზე ეფექტურად თქვენი კომპანიისთვის? რომელი გადაწყვეტილებებია თქვენთვის შესაფერისი? რამდენი დრო სჭირდება თქვენი ბიზნეს მოდელებისთვის პერსონალიზებული AI ასისტენტების მომზადებას? და როგორ შეგიძლიათ განახორციელოთ ეს ყველაფერი მინიმალური ბიუჯეტით? საუკეთესო ვარიანტია მივმართოთ ექსპერტებს ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ტექნოლოგიების დანერგვის საქმეში. SMART business 15 წელზე მეტია ეხმარება სხვადასხვა კომპანიებს ინოვაციებით. თქვენ არ მოგიწევთ დეველოპერების პერსონალის გაფართოება ან ღირებული სპეციალისტების ყურადღების გადატანა ძირითადი ამოცანებიდან. SMART business-ის გუნდი უზრუნველყოფს AI გადაწყვეტილებების შემუშავებას და განხორციელებას, რომელიც დაფუძნებულია გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტზე GPT მოდელების გამოყენებით. გარანტირებულია: Azure OpenAI-ის განხორციელების სიჩქარე: გუნდი შეგიქმნით AI გადაწყვეტილებას მაქსიმალური სიზუსტით გონივრულ ვადაში, 80 საათიდან. პროფესიონალური სწრაფი ინჟინერია: ჩვენი სპეციალისტები უზრუნველყოფენ პერსონალიზაციას და ასწავლიან თქვენს AI ასისტენტს, დააგენერიროს რელევანტური პასუხები ყველა შესაძლო მოთხოვნაზე. ის დაამყარებს კომუნიკაციას იმ „ენით“ და ტონით, რომელსაც თქვენი მომხმარებლები სჩვევიათ. პერსონალიზაციის შეუზღუდავი პარამეტრები: SMART business-ის სპეციალისტები განახორციელებენ თქვენს ყველა სურვილს, შეგიქმნით უნიკალურ გადაწყვეტულებას ხელოვნური ინტელექტის მიმართულებით ყველაზე თანამედროვე მიდგომების გამოყენებით. კონტრაქტორების გარეშე: SMART business-ის ექსპერტები უზრუნველყოფებ არა მხოლოდ ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტების განვითარებას და იმპლემენტაციას, არამედ შემდგომ პროექტების მენეჯმენტს. თქვენ ყოველთვის შეგიძლიათ მიმართოთ სპეციალისტებს რჩევისთვის ან კონსულტაციისთვის და წამოიწყოთ გადაწყვეტილების საჭირო გაუმჯობესება თქვენი კომპანიის მასშტაბირების პროცესში. გადაწყვეტილებისს უსაფრთხოება და შესაბამისობა: საწარმოს კორპორატიული უსაფრთხოება და რეგულარული განახლებები Microsoft-ისგან. გსურთ გაიგოთ მეტი კონკრეტული შემთხვევების შესახებ და როგორ შეუძლია AI-ზე დაფუძნებულ ინოვაციებს გააუმჯობესოს მომხმარებლის მომსახურება? დარეგისტრირდით დღეს SMART business-ის უფასო ვებინარზე.
September 14th, 2023 10 წუთი კითხვა
რა არის Azure Databricks?
Azure Databricks არის ერთიანი პროგრამული პლატფორმა ღრუბლოვან მონაცემთა საწყობებთან მუშაობისთვის, მონაცემთა ანალიზისა და დამუშავებისთვის აგრეთვე მანქანური სწავლებისთვის. Azure Databricks გაძლევთ საშუალებას იმუშაოთ დიდი რაოდენობის მონაცემებთან და გამოიყენოთ ტექნოლოგიები, რომლებიც გაერთიანებულია ტერმინით Big Data. Azure Databricks გამოიყენება: დიდი რაოდენობით მონაცემების ანალიზი ახალი შეხედულებებისა და ტენდენციების გამოსავლენად;
  • სტრიმინგის მონაცემების რეალურ დროში დამუშავება;
  • მზა მონაცემთა ბაზების კონფიგურაცია და მათი პარალელურ გამოთვლებში ჩართვა;
  • მონაცემთა შექმნა და მართვა ღრუბლოვან სისტემაზე დაფუძნებულ ანალიტიკურ სისტემებში;
  • კორპორატიული ინფორმაციის დიდი მოცულობის ორგანიზება და შენარჩუნება;
  • ანალიტიკური გამოთვლების ჩატარება სხვადასხვა ფორმატის მონაცემებზე დაყრდნობით;
  • ანალიტიკური აპლიკაციების შემუშავება და კვლევის ჩატარება მონაცემთა დამუშავების ალგორითმების გამოყენებით.
Azure Databricks პლატფორმა იყენებს ღრუბლოვან კლასტერებს გამოთვლებისთვის და შეუძლია იმუშაოს მონაცემებთან, როგორც ღრუბლოვან, ასევე ლოკალურ საცავში. მომხმარებლისთვის ეს ნიშნავს შემდეგს: თქვენ არ გჭირდებათ სპეციალური ლოკალური მეხსიერების შენარჩუნება, სერვერის აპარატურის ინვესტიცია, ძვირადღირებული კომპიუტერების შეძენა მძლავრი გამოთვლითი მოდულებით - ეს ყველაფერი უკვე ხელმისაწვდომია Azure Databricks-ში. მომხმარებელი იღებს მზა პლატფორმას, რომელიც სწორად მუშაობს ჩვეულებრივ საოფისე ლეპტოპზე ან კომპიუტერზე. სრულად ღრუბლოვან სისტემაზე დაფუძნებული Azure Databricks ინფრასტრუქტურის კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი უპირატესობა არის ინფორმაციის დაცვის უმაღლესი დონე. Microsoft ყოველწლიურად 1 მილიარდ დოლარს დებს კიბერუსაფრთხოების კვლევასა და განვითარებაში: კომპანია ახორციელებს უსაფრთხოების საკუთარ გადაწყვეტილებებს 3500 მუდმივი სპეციალისტის დახმარებით. თქვენი მონაცემები, პირველ რიგში, კონსოლიდირებული იქნება ერთ ადგილას და ხელმისაწვდომი იქნება Azure Databricks ტექნოლოგიების საშუალებით გაზიარებისთვის, მეორეც, ყველა მიღებული ანალიტიკური გამოთვლები და მათ საფუძველზე შექმნილი ანალიტიკური მასალა (დიაგრამები, გრაფიკები, მათემატიკური მოდელების ვიზუალიზაცია) ასევე შეინახება ღრუბლოვან სისტემაში. Microsoft-ის ერთ ეკოსისტემაში. ამრიგად, Azure Databricks სრულად განიხილავს კორპორატიულ მონაცემთა დაცვის საკითხს და არ არის საჭირო უსაფრთხოების დამატებითი ზომები.

რისთვის გამოიყენება Azure Databricks?

თუ თქვენი ბიზნესი აგროვებს დიდი რაოდენობით მონაცემებს ბიზნეს საქმიანობის შესახებ და გსურთ მიიღოთ უფრო ინფორმირებული და ეფექტური გადაწყვეტილებები ამ ინფორმაციის საფუძველზე (მონაცემებზე ორიენტირებული მიდგომა), გამოიყენეთ Azure Databricks. ეს ანალიტიკური პლატფორმა არის უნივერსალური ინსტრუმენტი მონაცემებთან მუშაობისთვის, ჩაშენებული ფუნქციონალი უმეტეს შემთხვევაში ბევრად აღემატება კონკრეტული ბიზნესის საჭიროებებს. თუ რაღაც მომენტში გჭირდებათ კონკრეტული დავალების შესრულება ან ახალი ავტომატური ანალიზის ალგორითმის დანერგვა, Azure Databricks საკმარისი იქნება, დამატებითი პროგრამული უზრუნველყოფა არ არის საჭირო. შემდეგი, მოდით გადავხედოთ მონაცემთა დამუშავებასთან დაკავშირებულ ძირითად მოთხოვნებს, რომლებსაც Azure Databricks მოიცავს.
ორგანიზება, მოწყობა და მონაცემთა შენახვა. ეს ამოცანები არის Azure ტექნოლოგიის სამშენებლო ბლოკები. სისტემის მომხმარებლები ინახავენ დიდი რაოდენობით ინფორმაციას სხვადასხვა ფორმატში, თითოეული მხარდაჭერილია 200-ზე მეტი Azure შიდა პროდუქტის მიერ. ნებისმიერი ამოცანა, რომელიც დაკავშირებულია დიდი მონაცემების ექსპლუატაციასთან, შენარჩუნებასთან და გამოყენებასთან, ამუშავებს Azure ინფრასტრუქტურას. თავად Microsoft Azure Databricks ტექნოლოგია ძირითადად გამოიყენება ამ მონაცემებზე დაფუძნებული ანალიტიკური პროცესების ავტომატიზაციისთვის, მანქანური სწავლებისა და სხვა განაწილებული კლასტერული გამოთვლითი ფუნქციებისთვის.
ინფორმაციის გაზიარება და გამოყენება. გარდა ინფორმაციის უშუალოდ შენახვისა, Azure Databricks უზრუნველყოფს ფუნქციონალს ამ მონაცემებზე ერთდროულად წვდომისათვის სხვადასხვა ღრუბლოვან სისტემაზე დაფუძნებულ პროდუქტზე. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ სხვადასხვა მონაცემები სხვადასხვა გამოთვლით პროცესებში, მათ შორის ავტომატიზირებულ პროცესებში და ამ ინფორმაციის პარალელურად შეასრულოთ სხვა ანალიტიკური მოქმედებები. Azure Databricks-ით, თქვენ ასევე შეგიძლიათ გამოიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი შემდგომი პროცესების გამარტივებასა და ავტომატიზაციისთვის.
Მონაცემთა ანალიზი. Azure Databricks არის მძლავრი პლატფორმა ანალიტიკური მოთხოვნებისთვის, რომელიც აერთიანებს მოსახერხებელ ინტერფეისებს და ხარჯთეფექტურ ღრუბლოვან გამოთვლით რესურსებს. პლატფორმასთან ურთიერთქმედების გასამარტივებლად, ადმინისტრატორებს შეუძლიათ შექმნან გამოთვლითი კლასტერები არატექნიკური პროფესიონალებისთვის, რათა მათ შეძლონ ძირითადი ანალიტიკური მოთხოვნების შესრულება ღრუბლოვანი პროგრამირების სირთულეების გააზრების გარეშე. მონაცემთა ანალიზი შეიძლება შესრულდეს კოდის დაწერით რამდენიმე პროგრამირების ენაზე, რომელსაც მხარს უჭერს Azure Databricks.
შესრულების პროგნოზი . გამოთვლების დახმარებით თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ მათემატიკური მოდელები ცვლადების პროგნოზირებული მნიშვნელობებით ბიზნეს საქმიანობის მომავალ პერიოდებში. Azure Databricks უზრუნველყოფს გამოთვლების გრაფიკულ ჩვენებას Microsoft Power BI-ში შედეგების ინტეგრირების შესაძლებლობით კიდევ უკეთესი ვიზუალიზაციისთვის და გამოთვლილი მნიშვნელობების საფუძველზე არსებული რეპორტინგისთვის.
რუტინული ანალიტიკური პროცესების ავტომატიზაცია. შეგიძლიათ Azure Databricks-ში მრავალი პროცესის ავტომატიზაცია, მათ შორის მონაცემთა შეგროვება, მონაცემთა გაწმენდა და ტრანსფორმაცია, მონაცემთა ავტომატური განახლებები და ავტომატური ანალიტიკური მოთხოვნებიც კი. გარდა ამისა, პლატფორმა იძლევა უამრავ შესაძლებლობას მანქანური სწავლისა და ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიების გამოყენებისთვის, მათ შორის პროგნოზირების პროცესებში. მახასიათებლებს შორის, რომლებიც ამარტივებს ინფორმაციის მართვას Azure Databricks-ში, ასევე აღვნიშნავთ: (I) ავტომატიზაციას უნიკალური სკრიპტებით; (II) გაფრთხილებების და გაფრთხილებების კონფიგირაციას ავტომატური ანალიტიკის დროს მონაცემთა ცვლილებების მონიტორინგისთვის.
Azure Databricks გთავაზობთ ანალიტიკური პროცესების სკალირების შეუზღუდავ შესაძლებლობებს მომხმარებლის მონაცემებზე დაყრდნობით. პლატფორმის უაღრესად ოპტიმიზებული ძრავა, აგებულია Apache Spark™ ტექნოლოგიაზე, უზრუნველყოფს გამოთვლითი სამუშაოს 50-ჯერ ზრდას პროგრამულ მოდელებთან შედარებით, როგორიცაა MapReduce.

Azure Databricks ტექნოლოგიები და პროგრამირების ენები

დასაწყისისთვის, ჩვენ უნდა გავყოთ Azure Databricks ორ ფუნდამენტურ კომპონენტად: Azure ინფრასტრუქტურის ღრუბლოვანი პლატფორმა და დამოუკიდებელი Databricks პროგრამული პროდუქტი.
  1. Microsoft Azure არის ღრუბლოვანი აპლიკაციების განვითარების პლატფორმა, რომელიც აერთიანებს 200-ზე მეტ ღრუბლოვან პროდუქტს. Azure Databricks ერთ-ერთი ასეთი პროდუქტია, შეგიძლიათ დააკავშიროთ იგი თქვენს ღრუბლოვან ანგარიშთან და გამოიყენოთ მოწოდებული ფუნქციონალი თქვენი ბიზნეს ამოცანების შესასრულებლად.
  2. 2. Databricks არის ამერიკული კომპანია, რომელმაც შექმნა Apache Spark™ კლასტერის დამუშავების ტექნოლოგია. ფართო გაგებით, Databricks არის ვებ პლატფორმა მზა ინტერფეისით, რომელიც საშუალებას აძლევს კლასტერების ავტომატიზირებულ მართვას ინტერაქტიული ნოუთბუქების გამოყენებით გამოთვლების შესასრულებლად. Databricks-ის პლატფორმის ყველა უახლესი მიღწევა ხელმისაწვდომია Azure Databricks-თან ინტეგრაციის გზით: თავად ტექნოლოგიის გარდა, მომხმარებლები იღებენ ღრუბლოვანი გამოთვლის ძალას მის შესასრულებლად.
ქვემოთ ჩვენ უფრო დეტალურად ვისაუბრებთ Azure Databricks პროდუქტის ტექნიკურ კომპონენტზე მომხმარებლის თვალსაზრისით. რა სარგებელი მოაქვს მას ბიზნესისთვის, რატომ არის მოსახერხებელი და რა ტექნიკური უპირატესობებით სარგებლობენ ადმინისტრატორები, მონაცემთა ანალიტიკოსები და დეველოპერები პლატფორმასთან ურთიერთობისას?

Apache Spark™ გამოთვლითი ტექნოლოგია

Apache Spark™ ტექნოლოგია არის Apache Hadoop კლასტერის ტექნოლოგიის ევოლუციური დამატება, რომელიც იყენებს MapReduce პროგრამირების მოდელს. MapReduce-ის არსი შემდეგია: ერთი დიდი გამოთვლითი დავალება იყოფა მცირე ფრაგმენტებად, რომელთაგან თითოეული ეშვება და გამოითვლება პარალელურად ერთ-ერთ კლასტერულ კვანძზე. ამ შემთხვევაში, კლასტერი წარმოადგენს სერიულ კომპიუტერების ქსელს. Apache Spark™ ურთიერთქმედებს დისკის ინფორმაციასთან 10-ჯერ უფრო სწრაფად, ვიდრე MapReduce და ამუშავებს მას 100-ჯერ უფრო სწრაფად. ამიტომ ჩვენ ვამბობთ, რომ Apache Spark™ არის ევოლუციური ტექნოლოგია MapReduce-თან შედარებით: ისინი ეფუძნება პროგრამის ლოგიკის იმავე პრინციპს, მაგრამ ამ ტექნოლოგიებით ინფორმაციის დამუშავების სიჩქარე ათჯერ განსხვავდება. გარდა ამისა, აღსანიშნავია, რომ Azure Databricks იყენებს ღრუბლოვან კლასტერებს გამოთვლებისთვის, რაც ნიშნავს, რომ მომხმარებელს არ სჭირდება ფიზიკური ტექნიკის გამოყენება პლატფორმასთან მუშაობისთვის.

Პროგრამირების ენები

Azure Databricks მხარს უჭერს პროგრამირების ხუთ ენას: Python, Scala, R, Java და SQL. ეს ნიშნავს, რომ ავტომატიზაციის სპეციალისტს შეუძლია შეასრულოს ბიზნეს მონაცემთა დამუშავების მოთხოვნები ბევრად უფრო სწრაფად სხვადასხვა ენაზე მზა ბრძანებების გამოყენებით, ნაცვლად იმისა, რომ შემოიფარგლოს მხოლოდ ერთი მათგანის ფუნქციონალით. ეს ასევე ძალიან მოსახერხებელია რთული, უნიკალური ამოცანების შესრულებისას, მათ შორის ავტომატური გამოთვლების მრავალსაფეხურიანი პროცესის კონფიგურაციისას, მრავალი მონაცემთა ბაზის საფუძველზე, რომლებიც განახლებულია სხვადასხვა ინტერვალებით. Azure Databricks-ით დეველოპერს შეუძლია დაწეროს კოდის ნაწილი ერთ ენაზე და ნაწილი მეორეზე მეტი მოხერხებულობისთვის. ეს დაზოგავს ექსპერტების დროს და პლატფორმასთან ურთიერთქმედებას მეტად უნივერსალურს გახდის. Azure Databricks ასევე მხარს უჭერს მანქანური სწავლების ჩარჩოებსა და პროგრამულ ბიბლიოთეკებს: TensorFlow, PyTorch და Scikit-learn. ეს ფუნქცია ასევე შექმნილია პლატფორმასთან ურთიერთქმედების გასამარტივებლად, მანქანური სწავლების საკითხებში გამოთვლების საფუძველზე. სამი ბიბლიოთეკის მხარდაჭერა ერთდროულად ათავისუფლებს მანქანური სწავლების ალგორითმის შემქმნელებს: ის საშუალებას აძლევს მათ განახორციელონ კომბინირებული პროგრამული გადაწყვეტილებები, რომლებიც სწორად იქნება ინტერპრეტირებული პლატფორმის მიერ. Microsoft Azure Databricks-ის დეველოპერები აქტიურად მუშაობენ პლატფორმაზე კიდევ უფრო მეტი ტექნოლოგიებისა და მხარდაჭერილი პროგრამირების ენების შემოტანაზე. ეს აბსოლუტურად არაფერს მოითხოვს მომხმარებლებისგან, რადგან მთელი დატვირთვა მოდის სისტემის შიდა ღრუბლოვან კლასტერებზე.

რა ბიზნეს ამოცანებს წყვეტს Azure Databricks?

Azure Databricks პროგრამულ პლატფორმას შეუძლია შეასრულოს მონაცემთა უმეტესი ამოცანები, რომლების წინაშეც შესაძლოა აღმოჩნდეს ბიზნესი. ქვემოთ მოყვანილი სია აღწერს ამ ამოცანებს.
  • მონაცემთა სამუშაო ნაკადის დაგეგმვა და მართვა
  • ფართომასშტაბიანი კორპორატიული მონაცემების უსაფრთხო შენახვა
  • ანალიტიკური გამოთვლები მონაცემების საფუძველზე სხვადასხვა ფორმატში
  • გამოთვლილი მნიშვნელობების ვიზუალიზაცია
  • ანალიტიკური დეშბორდების შექმნა
  • მონაცემთა ტრანსფორმაცია
  • ღრუბლოვანი აპლიკაციების განვითარებისთვის უსაფრთხო ქსელის შექმნა
  • მონაცემთა შეგროვების, განახლებისა და ანალიზის ავტომატიზაცია
  • მოწინავე მანქანური სწავლების მოდელების შექმნა
ძნელია იპოვოთ სიტყვები Azure Databricks-ის ყველა მახასიათებლის ამომწურავად აღსაწერად. Microsoft-ის ეკოსისტემის ფარგლებში, ნებისმიერი ბიზნეს მოთხოვნილება შეიძლება დაკმაყოფილდეს. პლატფორმის ფარგლებში დაკავშირებული ტექნოლოგიები აფართოებს მის ფუნქციონალს, რათა დაფაროს გიგანტური ბიზნესის საჭიროებები ასობით პარალელური პროცესით.

SMART business-ის მიერ team-ის იმპემენტაცია და პერსონალიზაცია

SMART business-ის გუნდი უზრუნველყოფს სერვისებს პროგრამული ალგორითმების დანერგვის, შენარჩუნებისა და განვითარებისთვის Azure Databricks სისტემის ფარგლებში. თუ თქვენ გაქვთ ბიზნეს მოთხოვნა Azure Databricks-ის კომპანიის პროგრამულ ქსელში ინტეგრაციის შესახებ და მზად ხართ განიხილოთ იგი, გთავაზობთ კონსულტაციას. ჩვენ უკევ დიდი ხანია ვმუშაობთ საშუალო და მსხვილი ბიზნესის საჭიროებებზე: მონაცემთა ანალიზი, პროცესების ავტომატიზაცია, ინფრასტრუქტურის განვითარება და მშენებლობა. SMART business-ის გუნდმა შექმნა რთული თანმიმდევრული პროცესები დიდი მონაცემთა ნაკრების ავტომატური დამუშავებისთვის ცვლადების ყოველდღიური განახლებით.

Azure Databricks-ის ფასი

Azure Databricks-ის ფასი დამოკიდებულია სამ ძირითად ფაქტორზე:
  • ლიცენზიის გამოწერის ტიპი;
  • დამატებითი ინტეგრირებული პროგრამული უზრუნველყოფის რაოდენობა;
  • პლატფორმის პერსონალიზაციის დონე ბიზნესის საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად.
თქვენი კომპანიისთვის Azure Databricks-ის ზუსტი ღირებულების გასარკვევად, გთხოვთ, დაუკავშირდეთ SMART business-ის სპეციალისტებს კონსულტაციისთვის. ჩვენ ვცდილობთ გავხადოთ პარტნიორობა ორმხრივად მომგებიანი, ამიტომ ვეძებთ ვარიანტებს Azure Databricks-ის ფასის ოპტიმიზაციისთვის: პლატფორმის კავშირი, ალგორითმის ავტომატიზაცია, პროგრამულ გარემოში ინტეგრაცია, ტრენინგი, გაფართოებული სერვისი - სერვისის კომპონენტების რაოდენობა განისაზღვრება ინდივიდუალურად, თითოეული ბიზნესის საჭიროებებიდან გამომდინარე

სამი მიზეზი, რის გამოც მომგებიანია Azure Databricks SMART business-გან

  1. ლიცენზირებული პროგრამული უზრუნველყოფის მოსახერხებელი კავშირი. როგორც Microsoft-ის ერთ-ერთი პარტნიორი, ჩვენ ვიცნობთ ლიცენზიების არჩევის ყველა ნიუანსს და მათ მხარდაჭერას. ჩვენ გაგიწევთ კვალიფიციურ კონსულტაციას და შემოგთავაზებთ რამდენიმე მომგებიანი კავშირის ვარიანტს, ასევე შევასრულებთ ყველა მოქმედებას ლიცენზიით დამოუკიდებლად, მესამე მხარის ჩართვის გარეშე.
  2. სრული მიგრაცია Microsoft-ის ეკოსისტემის პროგრამულ პროდუქტებზე. იქნება ეს მხოლოდ Azure Databricks თუ ჩვენ მიერ დაკავშირება Power BI-ს გაუმჯობესებულ რეპორტინგსა და ვიზუალიზაციასთან, ეს თქვენზეა დამოკიდებული. ჩვენ ასევე გვაქვს Microsoft-ის ეკოსისტემაზე დაფუძნებული საკუთარი პროდუქტები, რომლებიც კიდევ უფრო მეტ სარგებელს გვთავაზობენ.
  3. Azure Databricks-ის სწრაფი ინტეგრაცია სხვა პროგრამულ უზრუნველყოფასთან. SMART business-ის გუნდს აქვს მზა გადაწყვეტილებები საშუალო და დიდი ბიზნესისთვის, შესაბამისად სწრაფად ვაშენებთ პროგრამულ ინფრასტრუქტურას ღრუბლოვან სისტემაში. გაიგეთ მეტი ჩვენი ERP, CRM და HRM სისტემების შესახებ, რომლებიც დაფუძნებულია Microsoft-ის სერვისებზე.
Microsoft Azure Databricks არის ერთ-ერთი იმ მრავალი სერვისიდან, რომელსაც გთავაზობთ.

Azure Databricks ავტომატიზაცია და ინტეგრაცია სხვა პროგრამულ სერვისებთან

მოდით ვიზუალურად წარმოვიდგინოთ, რამდენად სასარგებლო და ლამაზი შეიძლება იყოს ავტომატიზაციის პროცესი. წარმოიდგინეთ მყუდრო ყავის მაღაზიების პატარა ქსელი, რომელმაც მიმართა SMART business-ის გუნდს, მათი პროცესების Azure Databricks-ით ავტომატიზაციისთვის.
  • მონაცემთა შეგროვება: თითოეული ყავის მაღაზია ყოველდღიურად ათავსებს საფონდო ნაშთებს მონაცემთა ბაზაში ღრუბლოვან სისტემაში.
  • მონაცემთა იმპორტი: Azure Databricks ავტომატურად უერთდება მონაცემთა ბაზას, რათა შემოიტანოს შეგროვებული მონაცემები კონკრეტული კონფიგურირებადი სიხშირით, მაგალითად, ყოველ დილით 6 საათზე.
  • ინვენტარის პროგნოზირება: Azure Databricks-ის საშუალებით შეგიძლიათ უზრუნველყოთ ისტორიული მონაცემების ანალიზი, გაყიდვების ტენდენციები კვირის დღეების მიხედვით და მრავალი სხვა. სისტემას შეუძლია გამოთვალოს რამდენი პროდუქტის მომზადება და გაყიდვაა საჭირო მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად.
  • ავტომატური შეტყობინებები: ალგორითმს ვამატებთ შეტყობინებების გენერირებას და გაგზავნას, როდესაც ინდიკატორები მიაღწევენ ზღვრებს, მაგალითად, როცა ყავა ამოიწურება.
  • შეკვეთების გენერირება: Azure Databricks ავტომატურად გამოიმუშავებს ზუსტ ჩამონათვალს, თუ რამდენი და რა სახის ყავა უნდა შეიძინოთ.
  • მიმწოდებლებთან ინტეგრაცია: საქონლის შეკვეთის სია შეიძლება ავტომატურად გაიგზავნოს სხვადასხვა დანიშნულ მომწოდებლებს ელექტრონული ფოსტით ან API ინტეგრაციის საშუალებით.
  • Dashboard განახლებები: როდესაც თქვენ აერთიანებთ Azure Databricks-ს Power BI-თან, თითოეულ ცალკეულ ყავის მაღაზია იძებს საოპერაციო მეტრიკის ჩვენების საშუალებად, რომელიც განახლებადია რეალურ დროში . ეს ინდიკატორები მოიცავს ინვენტარს, მოთხოვნის შესრულებას, მნიშვნელობების შედარებას იმავე პერიოდის ისტორიულ მონაცემებთან, პროგნოზირებულ მნიშვნელობებთან, გრაფიკებს და ბევრ სხვას.
Azure Databricks ბიზნესს აწვდის მატერიალური რესურსების მართვის უფრო ზუსტ და ეფექტურ სისტემას, რომელიც დაზოგავს თანამშრომლების დროს და ამით დაზოგავს კომპანიის ფულს. ბიზნესისადმი ასეთი მიდგომით, მცირე ქსელი ადვილად შეიძლება გახდეს დიდი ქსელი, რომელიც ერთდროულად მსოფლიოს მრავალ ქვეყანაში ერთი მზა ავტომატური სქემის გამოყენებით მუშაობს. თუ გაინტერესებთ Azure Databricks-ის ფუნქციონალი ან გაქვთ უნიკალური მონაცემების მოთხოვნა, გიწვევთ კონსულტაციაზე. SMART business-ის გუნდს შეუძლია Azure Databricks-ის ინტეგრირება ნებისმიერ პროგრამულ სისტემაში. სერვისის დანერგვის შემდეგ, ჩვენ უზრუნველვყოფთ გაფართოებულ მხარდაჭერას და ვაუმჯობესებთ პლატფორმის ფუნქციონირებას თქვენი ბიზნესის საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად. გეპატიჟებით განვითარებისა და თანამშრომლობისთვის! კონსულტაციის მოთხოვნა
mail
გმადლობთ თქვენი მოთხოვნისთვის
ჩვენ დაგიკავშირდებით მალე