data.ai

الإعداد والتكوين الأولي:

إنشاء حساب: يبدأ المستخدمون بإنشاء حساب على منصة data.ai.

إعداد اللوحة: يتم تكوين اللوحة الموحدة لمراقبة النقاط البيانية الأساسية مثل التنزيلات والإيرادات ومؤشرات الأداء الرئيسية الأخرى.

دمج البيانات:

ربط مصادر البيانات: يقوم المستخدمون بدمج مصادر بيانات تطبيقاتهم مع data.ai. وهذا يشمل المشتريات داخل التطبيق، وإيرادات الإعلانات، وغيرها من المقاييس ذات الصلة.

مزامنة البيانات: ضمان مزامنة جميع البيانات بدقة وتحديثها في الوقت الفعلي للتتبع الشامل والمعايير المرجعية.

التخصيص والتخصيص الشخصي:

المقاييس والتقارير المخصصة: يمكن للمستخدمين تخصيص المقاييس والتقارير لتتوافق مع احتياجات أعمالهم المحددة. ويشمل ذلك إعداد مؤشرات الأداء الرئيسية المخصصة، ومعدلات التحويل، والمقاييس الأداء الأخرى.

درجة الأداء المحمول (MPS): تقدم المنصة درجة أداء محمولة فريدة لقياس وظيفية التطبيق وأدائه مقارنة بالمنافسين.

التدريب والإعداد:

تدريب المستخدم: تقدم data.ai جلسات تدريبية لمساعدة المستخدمين على فهم كيفية التنقل في المنصة واستخدام ميزاتها بفعالية.

الدعم والموارد: الوصول إلى تقارير رائدة في الصناعة، وأدوات الإدارة، ودعم العملاء للمساعدة المستمرة.

التحسين والمراقبة:

المراقبة المستمرة: يقوم المستخدمون بمراقبة أداء تطبيقاتهم باستمرار من خلال اللوحة، وإجراء تعديلات حسب الحاجة بناءً على الرؤى واتجاهات البيانات.

التغذية الراجعة والتحسين: التغذية الراجعة والتحديثات المنتظمة لتحسين أداء التطبيق واستراتيجيات استقطاب العملاء.

المدة

يمكن أن تختلف عملية التنفيذ، لكن الجدول الزمني النموذجي قد يبدو كما يلي:

الإعداد والتكوين الأولي: 1-2 يوم

دمج البيانات: 3-5 أيام

التخصيص والتخصيص الشخصي: 2-4 أيام

التدريب والإعداد: 1-2 يوم

التحسين والمراقبة: مستمر

بشكل عام، قد تستغرق عملية التنفيذ الأولية حوالي 7-14 يومًا، حسب تعقيد ومتطلبات العمل المحددة.

يمكن تخصيص برنامج Data.ai ليتناسب مع احتياجات الأعمال المحددة. إليك بعض النقاط الرئيسية بشأن التخصيص:

المقاييس المخصصة: يمكن للمستخدمين تعريف وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية المخصصة ذات الصلة بأهداف أعمالهم.

التقارير واللوحات: تتيح المنصة إنشاء تقارير ولوحات مخصصة لتقديم رؤى محددة للأعمال.

درجة الأداء المحمول (MPS): يمكن تعديل هذا النظام الفريد من التقييم لقياس أداء التطبيق بناءً على المعايير المحددة من قبل المستخدم.

استراتيجيات استقطاب العملاء: توفر المنصة أدوات لتحسين قنوات استقطاب العملاء وتكتيكات المنافسة للاحتفاظ بالعملاء.

تحليل التقييمات والمراجعات: يمكن للمستخدمين الحصول على رؤى حول مشاعر العملاء من خلال تحليل مفصل للتقييمات والمراجعات، والتي يمكن تخصيصها للتركيز على جوانب محددة من التطبيق.

رسوم الإعداد:

قد تنطبق رسوم ابتدائية على الإعداد حسب تعقيد التكامل والتخصيص المطلوب. تغطي هذه الرسوم التكوين الأولي للبرامج لتتوافق مع احتياجات العمل المحددة.

تكاليف الصيانة:

تعد تكاليف الصيانة المستمرة ضرورية لضمان سير العمل بسلاسة وتطبيق التحديثات. يشمل ذلك التحديثات الدورية للبرامج، والموارد الحاسوبية، وإدارة أي أعطال محتملة في الأجهزة التي قد تؤدي إلى توقف الخدمة وفقدان البيانات.

يمكن أن تتراوح تكاليف الصيانة بشكل كبير، حيث تشير بعض التقديرات إلى أنها قد تتجاوز 60,000 دولار سنويًا.

رسوم الدعم:

اعتمادًا على مستوى الدعم المطلوب، قد تكون هناك رسوم إضافية لخدمات الدعم المميزة. على سبيل المثال، تكاليف خدمات الذكاء الاصطناعي المستمرة مثل الاستشارات عمومًا أقل وتعتمد على أجر الاستشاري، والذي يمكن أن يتراوح من 200 إلى 350 دولارًا في الساعة.

يمكن أن تتراوح التكلفة السنوية للدعم والصيانة المستمرة لحلول الذكاء الاصطناعي من 20% إلى 50% من تكلفة التنفيذ الأولية.

الامتثال التنظيمي:

التكاليف المتعلقة بضمان أن ممارسات الذكاء الاصطناعي تتوافق مع اللوائح ذات الصلة، والمعايير الأخلاقية، وقوانين الخصوصية. هذا مهم بشكل خاص في الصناعات مثل الرعاية الصحية، حيث يكون الامتثال للوائح مثل HIPAA أو GDPR إلزاميًا.

خدمات السحابة:

إذا كانت الحلول الذكية مستضافة على خدمات سحابية، فستكون هناك رسوم اشتراك مستمرة لهذه الخدمات. هذه الرسوم عادةً ما تعتمد على الاستخدام ويمكن أن تتراكم مع مرور الوقت.

تقدم Data.ai تدريبًا شاملاً ودعمًا للمستخدمين الجدد لضمان تمكّنهم من استخدام المنصة بفعالية. إليك المكونات الرئيسية للتدريب والدعم المقدم:

جلسات التدريب:

تقدم Data.ai جلسات تدريبية لمساعدة المستخدمين على فهم كيفية التنقل في المنصة واستخدام ميزاتها بفعالية. يمكن تخصيص هذه الجلسات لتلبية الاحتياجات المحددة للأعمال ومستخدميها.

موارد الدعم:

يتمتع المستخدمون بالوصول إلى تقارير رائدة في الصناعة، وأدوات الإدارة، ودعم العملاء للمساعدة المستمرة. وهذا يشمل الوثائق التفصيلية والدروس لمساعدة المستخدمين في تحقيق أقصى استفادة من المنصة.

دعم العملاء:

تقدم Data.ai مستويات مختلفة من دعم العملاء، بما في ذلك دعم البريد الإلكتروني للمستوى المجاني وخيارات دعم أكثر شمولاً للمستويات المميزة. يمكن للمستخدمين الاتصال بممثلي data.ai لمعرفة المزيد عن الوصول والتسعير لخدمة data.ai Intelligence.

قدرات الدعم العالمية:

تقدم Data.ai قدرات دعم عالمية، مما يضمن أن المستخدمين من مناطق مختلفة يمكنهم الحصول على المساعدة التي يحتاجونها. هذا يشمل الدعم بعدة لغات ومناطق زمنية مختلفة.

المساعدة في الإعداد:

يتلقى المستخدمون الجدد مساعدة في الإعداد لمساعدتهم في إنشاء حساباتهم، ودمج مصادر بياناتهم، وتكوين لوحاتهم. هذا يضمن انتقالًا سلسًا وبدءًا سريعًا مع المنصة.

نفذت Data.ai مجموعة شاملة من التدابير الأمنية لحماية البيانات الحساسة. تشمل هذه التدابير:

جدران الحماية:

تستخدم جدران الحماية لإنشاء حاجز بين الشبكة الداخلية والتهديدات الخارجية، مما يمنع الوصول غير المصرح به.

التشفير:

يتم تشفير البيانات في حالة السكون وفي حالة الانتقال لضمان أنها تظل آمنة وغير قابلة للوصول لأطراف غير مصرح بها. تتيح تقنيات مثل التشفير المتجانس معالجة البيانات في شكلها المشفر، مما يعزز الأمان.

المصادقة متعددة العوامل (MFA):

تضيف MFA طبقة إضافية من الأمان من خلال مطالبة بتأكيدات متعددة قبل منح الوصول إلى البيانات والأنظمة الحساسة.

أنظمة كشف التسلل (IDS):

تتم مراقبة الشبكة بشكل مستمر باستخدام نظم الكشف عن التسلل لاكتشاف والاستجابة للاختراقات الأمنية المحتملة مبكرًا.

حوكمة البيانات وتصنيفها:

يتم إجراء جرد شامل لجميع أصول البيانات، وتستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لأتمتة عملية التصنيف، مما يضمن تصنيف البيانات بدقة بناءً على حساسية البيانات ومتطلبات التنظيم.

التحكم في الوصول:

تُنفذ تدابير صارمة للتحكم في الوصول لضمان أن الأفراد المصرح لهم فقط قادرون على الوصول إلى البيانات الحساسة. ويشمل ذلك التحكم في الوصول المعتمد على الأدوار ومراجعات منتظمة لمراقبة أنماط الوصول.

الكشف المتقدم عن الشذوذ:

تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة للكشف عن الشذوذ والتهديدات المحتملة من خلال تحليل أنماط السلوك عبر مجموعات البيانات الضخمة. يمكن أن تحدد هذه الأنظمة إشارات دقيقة لنشاط ضار قد يغفل عنها أدوات التقليدية.

دورة تطوير الذكاء الاصطناعي الآمن:

تتبنى منهجية تركز على الأمان أثناء دورة تطوير الذكاء الاصطناعي، مما يدمج تقييمات الأمان، ونمذجة التهديدات، والاعتبارات الأخلاقية من التصميم الأولي حتى النشر.

تقنيات حفظ الخصوصية للبيانات:

يتم استكشاف وتنفيذ تقنيات مثل التعلم الفيدرالي للسماح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتعلم من مصادر بيانات موزعة دون الحاجة للوصول إلى البيانات الحساسة أو مركزيها، مما يقلل من خطر اختراق البيانات.

خطط الاستجابة للحوادث والاستعادة:

يتم إعداد خطط استجابة للحوادث واستعادة مفصلة، مع إجراء محاكاة وتمارين دورية لضمان الاستعداد والمرونة ضد حوادث أمن البيانات المحتملة.

تقوم Data.ai، الشركة الرائدة في برامج الذكاء الاصطناعي، بتحديث نماذجها بانتظام لتبقى محدثة بالبيانات والتوجهات الجديدة. تختلف وتيرة التحديثات بناءً على احتياجات ومتطلبات العمل المحددة. يتم جدولة التحديثات الدورية بناءً على معدلات تغير البيانات ومتطلبات الأعمال، مما يضمن الدقة والفعالية في التوقعات. تتم مراقبة انحراف البيانات باستخدام اختبارات إحصائية، أو تصورات، أو كشف الشذوذ لفهم تأثيرها. يتم توثيق تفاصيل وأسباب التحديثات، مما يضمن الشفافية والثقة. قبل نشر التحديثات في بيئة الإنتاج، يتم اختبارها في بيئة منفصلة لتحديد وإصلاح أي مشكلات. غالبًا ما يتم استخدام نهج تدريجي أو متزايد لتقليل الاضطرابات وضمان انتقال سلس. بشكل عام، تستخدم Data.ai نظامًا قويًا لتحديث نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

تتأثر سياسة ملكية البيانات في Data.ai بالإطارات القانونية والتنظيمية لعصر الذكاء الاصطناعي. يجب أن تمتثل للقوانين مثل GDPR و CCPA لضمان الشفافية وحماية خصوصية الأفراد. تؤكد Data.ai على وجود سياسات حوكمة بيانات قوية، والتي تحدد من يمتلك ويدير ويصل إلى البيانات. تحدد الاتفاقيات التعاقدية ملكية البيانات، بما في ذلك عقود التطوير والاستشارات والشراكة وترخيص البرمجيات وبيانات مستوى الخدمة. تؤكد Data.ai أيضًا على إطار عمل الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والممارسات المسؤولة لتحسين الفوائد المترتبة على الأفراد والمنظمات والمجتمع. تعتبر قابلية نقل البيانات جانبًا حيويًا في السياسة، مما يتيح للمستخدمين نقل بياناتهم بين منصات مختلفة. وفقًا لـ GDPR، يحق للمستخدمين تلقي بياناتهم بتنسيق منظم ونقلها دون تدخل. تخضع قابلية نقل البيانات للجدوى التقنية، مما يضمن نقل البيانات بشكل آمن وفعال. يمنح إدارة الأفراد تحكمًا أكبر على بياناتهم، مما يتماشى مع النهج الإنساني لحوكمة البيانات. تدعم Data.ai التشغيل البيني، مما يعزز المنافسة والابتكار.

تقدم Data.ai مجموعة من الخدمات القابلة للتوسع لتلبية متطلبات الأعمال المختلفة. توفر التوسع العمودي، الذي يشمل إضافة المزيد من الموارد إلى خادم أو نظام واحد لتحسين الأداء والتعامل مع أحمال العمل الأكبر. التوسع الأفقي، من ناحية أخرى، يشمل إضافة المزيد من الخوادم أو أجهزة التخزين إلى شبكة لزيادة السعة والتعامل مع التطبيقات التي يمكن توزيعها بسهولة عبر أنظمة متعددة. تدعم Data.ai التوسع التلقائي، الذي يقوم بضبط الموارد تلقائيًا لتلبية متطلبات الأداء، مما يضمن التعامل الفعال والاقتصادي مع أحمال العمل المتفاوتة. تم تصميم بنية الشركة لتكون مرنة وقابلة للتكيف، مما يسمح للمنظمات بتوسيع حلول الذكاء الاصطناعي حسب احتياجاتها المتطورة، وتحسين استخدام الموارد والتكاليف.

تقدم Data.ai خيارين لتجديد العقد: التجديد التلقائي والتجديد اليدوي. يتم تشغيل التجديدات التلقائية عند تقديم طلب لإنهاء العقد قبل 90 يومًا على الأقل من انتهاء المدة الحالية، بينما تتضمن التجديدات اليدوية مناقشات أو إنهاء متبادل. توفر Data.ai إشعارات تلقائية للمسؤولين عند اقتراب تجديد العقود، مما يضمن اتخاذ الإجراءات في الوقت المناسب.

تظل شروط العقد عادةً كما هي ما لم يتم إعادة التفاوض عليها، لذا من الضروري مراجعة هذه الشروط. يمكن للعملاء إنهاء عقدهم عن طريق وقف الاستخدام وإلغاء حسابهم، بينما يمكن لـ Data.ai إنهاء الاتفاقية في أي وقت لأي سبب، بما في ذلك خرق شروط الخدمة أو السلوك غير المقبول.

عند الإنهاء، يتم إلغاء جميع الحقوق للوصول إلى الخدمات وبيانات الخدمة، ويجب على العملاء التوقف عن استخدام الخدمة وتدمير أي بيانات خلال 30 يومًا. قد تحتفظ Data.ai بالبيانات المجمعة في نماذج بياناتها وتستمر في استخدامها كما هو مذكور في شروط خدمة.

يجب تسوية المدفوعات المستحقة لـ Data.ai على الفور، وسيتم إصدار فاتورة نهائية للخدمات أو المنتجات المقدمة قبل تاريخ الإنهاء. ستبقى بعض الأحكام، مثل التزامات الدفع، وقيود المسؤولية، وحقوق الملكية الفكرية، سارية بعد الإنهاء.

تلتزم Data.ai بالعديد من المعايير الرئيسية لضمان الاستخدام الأخلاقي والقانوني للبيانات. إليك المعايير الرئيسية للامتثال:

النظام العام لحماية البيانات (GDPR):

تلتزم Data.ai بـ GDPR، الذي يفرض تقييمات تأثير حماية البيانات، والحماية by design و by default، وحقوق موضوعات البيانات مثل الوصول، والتصحيح، وحذف البيانات الشخصية.

شهادة ISO 27001/27701:

تسعى Data.ai إلى الحصول على شهادة ISO 27001/27701 لمنتجاتها وأنشطة المبيعات. تضمن هذه الشهادة أن Data.ai تتبع أفضل الممارسات لأنظمة إدارة أمن المعلومات (ISMS).

التحكم في الخدمة (SOC) 2 Type II:

تلتزم Data.ai بمعايير SOC 2 Type II، والتي تتطلب تقييمًا صارمًا للبنية التحتية، والبرامج، والأشخاص، والإجراءات، والبيانات لضمان الأمان، والخصوصية، والتوافر، ونزاهة العمليات.

قانون قابلية التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA):

في القطاعات مثل الرعاية الصحية، تضمن Data.ai الامتثال لـ HIPAA، الذي يحدد المعايير الفيدرالية لحماية معلومات المرضى وضمان الخصوصية والأمان البيانات.

مبادئ الذكاء الاصطناعي الأخلاقية:

تتبع Data.ai مبادئ الذكاء الاصطناعي الأخلاقية، بما في ذلك العدالة، وعدم التمييز، والشفافية، والمساءلة، والإشراف البشري. يتم دمج هذه المبادئ في عمليات تطوير واستعمال الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لضمان الاستخدام المسؤول لتقنيات الذكاء الاصطناعي.

السياسات الداخلية والتدقيقات:

نفذت Data.ai سياسات داخلية مختلفة وبروتوكولات تدقيقية، مثل مدونة قواعد السلوك والأخلاق، سياسة التجارة الداخلية العالمية، سياسة حماية البيانات العالمية، وسياسات وإجراءات الأمان. تم تصميم هذه السياسات لتلبية متطلبات قوانين حماية البيانات والامتثال المعمول بها.