داتا روبوت

تتضمن عملية التنفيذ النموذجية لبرنامج DataRobot عدة خطوات رئيسية مصممة لضمان تكامل سلس واستخدام فعال للمنصة. على الرغم من أن مدة معينة قد تختلف اعتمادًا على تعقيد ونطاق النشر، إلا أن العملية تشمل عمومًا المراحل التالية:

1. تقييم أولي وتخطيط:

    

   • تقييم الاحتياجات: فهم المتطلبات والأهداف المحددة للمنظمة.

      

   • التخطيط: تطوير خطة تنفيذ مفصلة تحدد الخطوات والجدول الزمني والموارد المطلوبة.

      

2. إعداد البيانات:

    

   • جمع البيانات: جمع البيانات ذات الصلة من مصادر مختلفة.

      

   • تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة: ضمان أن تكون البيانات نظيفة، مُنسقة بشكل صحيح، وجاهزة للتحليل.

      

3. تطوير النموذج:

    

   • تدريب النموذج: استخدام قدرات التعلم الآلي الآلي (AutoML) لبرنامج DataRobot لتدريب النماذج التنبؤية والإبداعية.

      

   • تقييم النموذج: تقييم أداء النماذج لضمان أنها تفي بمعايير الدقة والموثوقية المطلوبة.

      

4. النشر:

    

   • التكامل: دمج النماذج في أنظمة وعمليات العمل الموجودة في المنظمة.

      

   • الاختبار: إجراء اختبارات شاملة لضمان أن تعمل النماذج كما هو متوقع في البيئة المباشرة.

      

5. المراقبة والصيانة:

    

   • المراقبة في الوقت الحقيقي: استخدام ميزات الرصد في DataRobot لمراقبة أداء النموذج في الوقت الحقيقي.

      

   • التدخل والتAdjustment: إجراء التعديلات الضرورية بناءً على مؤشرات الأداء والتغذية الراجعة.

      

6. التدريب والدعم:

    

   • تدريب المستخدمين: توفير جلسات تدريب لفريق علوم البيانات في المنظمة وأصحاب المصلحة الآخرين.

      

   • الدعم المستمر: تقديم الدعم المستمر لمعالجة أي مشكلات وضمان تشغيل المنصة بسلاسة.

      

تم تصميم عملية التنفيذ لتكون فعالة، حيث تدعي DataRobot أن النشر يستغرق 83% أقل من الطرق التقليدية. ومع ذلك، يمكن أن تختلف الإطار الزمني المحدد. بالنسبة لمؤسسة نموذجية، يمكن أن تستغرق العملية من عدة أسابيع إلى عدة أشهر، اعتمادًا على المتطلبات المحددة وتعقيد البيانات والنماذج المعنية.

يمكن تخصيص برنامج DataRobot بدرجة عالية ليتناسب مع احتياجات الأعمال المحددة. توفر المنصة العديد من الميزات والقدرات التي تسمح بتخصيص شامل:

1. برنامج Catalyst AI الإبداعي:

    

   • تم تصميم هذا البرنامج لبناء قدرات الذكاء الاصطناعي الإبداعي المستدامة عبر المنظمة، مخصص لاحتياجاتها الخاصة. يضمن أن تكون الحلول الذكية مخصصة لمتطلبات وأهداف العمل الفريدة.

      

2. منصة موحدة للذكاء الاصطناعي الإبداعي والتنبؤي:

    

   • توفر DataRobot منصة واحدة تجمع بين قدرات الذكاء الاصطناعي الإبداعي والتنبؤي. هذا يسمح للأعمال بتخصيص حلولها الذكائية لمعالجة مجموعة واسعة من الاستخدامات، من التحليلات التنبؤية إلى إنشاء المحتوى الإبداعي.

      

3. رؤية شاملة وحوكمة:

    

   • توفر المنصة ميزات حوكمة ورصد شاملة، مما يمكّن الأعمال من تخصيص عمليات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها مع رؤية وتحكم كاملين. يضمن ذلك توافق الحلول الذكية مع متطلبات الامتثال والتنظيم الخاصة بالمنظمة.

      

4. المرونة والقدرة على التكيف:

    

   • يسمح النظام البيئي المفتوح للذكاء الاصطناعي في DataRobot للأعمال بالابتكار بسرعة وتكييف حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بها مع تطور احتياجاتها. هذه المرونة ضرورية للأعمال التي تعمل في بيئات ديناميكية وتحتاج إلى تحديث نماذج واستراتيجيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها باستمرار.

      

5. تكاملات عميقة مع النظام البيئي:

    

   • تدعم المنصة التكاملات العميقة مع مجموعة متنوعة من مصادر البيانات والأنظمة، بما في ذلك Microsoft Azure. وهذا يسمح للأعمال بسحب البيانات مباشرة من أنظمتها البيئية الحالية، مما يوفر الوقت ويضمن تكاملًا سلسًا مع سير العمل الحالي لها.

      

6. قدرات LLMOps:

    

   • تسمح قدرات عمليات LLM في DataRobot ورصد أداء LLM الجاهز للمستخدم للشركات بتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي الإبداعي المتطورة مع المراقبة لجوانب مثل السمية، والصدق، والتكلفة. يضمن ذلك أن الحلول الذكية ليست فعالة فحسب، بل مسؤولة وأخلاقية أيضاً.

1. رسوم إعداد:

    

   • الخدمات المهنية: تغطي هذه الرسوم إعداد DataRobot الأولي وتخصيصه ليتناسب مع احتياجات المنظمة الخاصة. يمكن أن تشمل هذه خدمات تكامل البيانات وتطوير النموذج والنشر. يمكن أن تختلف تكلفة الخدمات المهنية بشكل كبير بناءً على تعقيد ونطاق المشروع.

      

2. رسوم الصيانة والدعم:

    

   • الصيانة المستمرة: يشمل ذلك التحديثات العادية والترقيعات والصيانة النظامية لضمان تشغيل المنصة بسلاسة. عادةً ما تكون تكاليف الصيانة مضمنة في رسوم الاشتراك، ولكن يمكن أن تختلف بناءً على مستوى الخدمة المطلوبة.

      

   • خطط الدعم: تقدم DataRobot عدة خطط دعم، يمكن أن تشمل الدعم المباشر على مدار 24 ساعة، والوصول إلى DataRobot University، ودعم مخصص من علماء بيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تختلف تكلفة هذه الخطط بناءً على مستوى الدعم واحتياجات المنظمة المحددة.

      

3. تكاليف التدريب:

    

   • برامج التدريب: تقدم DataRobot خيارات تدريب متنوعة، بما في ذلك التدريب الشخصي، والجلسات المباشرة على الإنترنت، والندوات عبر الإنترنت، والوصول إلى DataRobot University. يمكن أن تختلف تكلفة هذه البرامج التدريبية بناءً على الشكل وعمق التدريب المطلوب.

      

4. التخصيص والتكامل:

    

   • الحلول المخصصة: قد تحتاج المنظمات إلى تخصيص منصة DataRobot لتلبية أهداف أعمال معينة، وهذا يمكن أن يتضمن تكاليف إضافية للتطوير المخصص والتكامل مع الأنظمة الحالية.

      

5. ترخيص إضافي:

    

   • ترخيص المستخدمين: يمكن أن تزيد تكلفة الحصول على تراخيص مستخدم إضافية من التكلفة الإجمالية، خاصةً بالنسبة للمنظمات الكبيرة التي تضم العديد من المستخدمين. تعتمد التسعير عادةً على عدد المستخدمين وحجم البيانات المعالجة.

      

6. رسوم استضافة السحابة:

    

   • الأسواق السحابية: إذا تم شراء DataRobot عبر الأسواق السحابية مثل AWS، Azure، أو Google Cloud، فقد تكون هناك رسوم استضافة إضافية مرتبطة باستخدام هذه الخدمات السحابية.

      

7. حزم تخصصية:

    

   • خدمات تخصصية: تقدم DataRobot حزم تخصصية مثل تخطيط ذكاء الأعمال والتعلم الآلي، وهجرة النماذج، والهاكاثونات، التي قد تتطلب تكاليف إضافية. تم تصميم هذه الحزم لمساعدة المنظمات في تلبية احتياجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ويمكن تخصيصها وفقًا لمتطلباتها.

1. برامج التدريب:

    

   • DataRobot University: تعتبر هذه منصة مركزية لجميع موارد التدريب، حيث تقدم مجموعة متنوعة من مسارات التعلم بناءً على الدور، مستوى المهارة، ومجال الاهتمام. يمكن للمستخدمين الاختيار من بين الدورات المدارة من قبل معلمين أو الدورات الذاتية، والمختبرات، وأكثر من ذلك.

      

   • الدورات والمختبرات حسب الطلب: تتيح هذه الدورات الذاتية للمستخدمين التعلم في الوقت الذي يناسبهم. تقدم الدورات المختبرية تجربة عملية مع مهارات محددة، والتي يمكن أخذها في أي وقت لتجديد المعلومات.

      

   • التدريب المباشر: بالنسبة لأولئك الذين يفضلون تجربة تعليمية أكثر تفاعلية، تقدم DataRobot جلسات تدريب مباشرة مع علماء بيانات خبراء. توفر هذه الجلسات التفاعلية التعليم في الوقت الحقيقي والفرصة لطرح الأسئلة.

      

   • التدريب بإدارة مدرسين: تقدم DataRobot تدريبًا تقنيًا عميقًا لممارسي التعلم الآلي والدورات العليا لجميع أعضاء الفريق المعنيين بمبادرات الذكاء الاصطناعي. يساعد هذا التدريب الأعمال على فهم التعلم الآلي على كل مستوى.

      

2. خدمات الدعم:

    

   • دعم مباشر على مدار 24 ساعة: تقدم DataRobot دعمًا متواصلًا لمعالجة أي مشكلات حرجة قد تنشأ. يشمل ذلك الوصول إلى فريق من علماء البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم تقديم خبرة تطبيقية.

      

   • بوابة الدعم: يمكن للمستخدمين تسجيل الدخول إلى بوابة الدعم لتقديم رسائل طلب المساعدة، وتتبع حالة الحالات الخاصة بهم، والوصول إلى مجموعة واسعة من مقالات استكشاف الأخطاء، وثائق واجهة المستخدم، وملاحظات إصدارات المنتجات.

      

   • دعم عبر الهاتف والدردشة: توفر DataRobot دعمًا عبر الهاتف والدردشة للمساعدة الفورية. هذا مفيد بشكل خاص لحل المشاكل العاجلة بسرعة.

      

   • قاعدة المعرفة والمنتدى المجتمعي: تشمل المنصة قاعدة معرفة شاملة ومنتدى مجتمعي حيث يمكن للمستخدمين العثور على إجابات على الأسئلة الشائعة، ومشاركة الآراء، والتواصل مع مستخدمي DataRobot الآخرين.

      

3. حزم دعم تخصصية:

    

   • دعم الذكاء الاصطناعي المطبق: توفر هذه الحزمة الوصول المستمر إلى فريق خبراء الذكاء الاصطناعي المطبق في DataRobot، الذين يمكنهم مساعدة المستخدمين في تقدم مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. يتضمن ذلك الوصول الشهري إلى DataRobot University وإجابات فورية على الأسئلة أو المشكلات المتعلقة بالمنتج.

      

   • الدعم الفني: يتوفر دعم فني في الوقت الحقيقي لمعالجة أي مشكلات تتعلق بالمنصة. يشمل ذلك المساعدة في الأسئلة المتعلقة بالمنتج واستكشاف الأخطاء.

      

   • حزم خبراء الذكاء الاصطناعي: تقدم هذه الحزم دعمًا من علماء البيانات الخبراء، واستراتيجيي الذكاء الاصطناعي، ومهندسي الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه الحزم في تسريع مبادرات الذكاء الاصطناعي من خلال توفير خبرة عميقة في الذكاء الاصطناعي وخبرة واسعة في استخدام حالات الاستخدام.

      

4. برنامج Catalyst AI الإبداعي:

    

   • تم تصميم هذا البرنامج لمساعدة المنظمات في بدء قيادة القيمة الحقيقية من الذكاء الاصطناعي الإبداعي بسرعة. يشمل ذلك المختبرات العملية، والهاكاثونات، والأفكار من مئات عملاء DataRobot لتطوير مهارات الفرق وغرس ثقافة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

      

5. حزم تخصصية:

    

   • تخطيط تعلم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: تساعد هذه الخدمة في ترجمة الأهداف الاستراتيجية التجارية إلى مشاريع التعلم الآلي وبناء خط أنابيب موسع من حالات الاستخدام المطبقة للذكاء الاصطناعي.

      

   • هجرة النماذج والحكومة: تساعد هذه الخدمات في تحويل أو استيراد النماذج القديمة المخصصة إلى منصة DataRobot وتبني نهج قائم على المخاطر في حوكمة النماذج.

      

   • هاكاثونات: للفرق التي تفضل كتابة الأكواد، تقدم DataRobot هاكاثونات قائمة على المنافسة، تفاعلية، لحل مشكلات علم البيانات المحددة أو تعزيز الكفاءة في علم البيانات.

1. التشفير:

    

   • البيانات في الراحة: يستخدم DataRobot التشفير لحماية البيانات المخزنة على خوادمه. يشمل ذلك تشفير البيانات في الراحة باستخدام خوارزميات التشفير المعتمدة على الصناعة.

      

   • البيانات في النقل: يشفّر DataRobot أيضًا البيانات في النقل باستخدام بروتوكولات آمنة مثل TLS (أمن طبقة النقل) لمنع الوصول غير المصرح به أثناء نقل البيانات.

      

2. ضوابط الوصول:

    

   • التحكم بالوصول القائم على الدور (RBAC): يقوم DataRobot بتنفيذ RBAC لضمان أن المستخدمين المصرح لهم فقط لديهم وصول إلى بيانات ووظائف معينة. يساعد ذلك في تقليل مخاطر الوصول غير المصرح به.

      

   • سجلات التدقيق: تحافظ المنصة على سجلات تدقيق مفصلة لتتبع من قام بالوصول أو تعديل البيانات، مما يوفر مسارًا للتدقيقات والتنبيهات الأمنية.

      

3. الامتثال للمعايير الصناعية:

    

   • الامتثال لـ GDPR وHIPAA: يمتثل DataRobot لمعايير ولوائح مختلفة، بما في ذلك اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون نقل وتأمين المعلومات الصحية (HIPAA). يجعل ذلك من المناسب التعامل مع البيانات الحساسة في الصناعات المنظمة.

      

   • شهادة ISO 27001 وSOC 2 Type II: يلتزم DataRobot بالمعايير الدولية لأنظمة إدارة الأمن المعلوماتي، مثل ISO 27001، وحصل على شهادة SOC 2 Type II، التي تتحقق من أن النظام سيحافظ على أمان بيانات العملاء الحساسة أو معلوماتهم.

      

4. خصوصية البيانات والرمز المميز:

    

   • الرمز المميز: بالنسبة للبيانات الشخصية الخاضعة للتنظيمات الصارمة، يقدم DataRobot تقنية الرموز المميزة، التي تستبدل البيانات الحساسة برموز غير حساسة. يسمح ذلك بمعالجة البيانات بشكل آمن مع الحفاظ على القدرة على إعادة تحديد البيانات خارج منصة DataRobot.

      

   • نشر محلي: يوفر DataRobot خيارات نشر محلية للعملاء الذين لديهم متطلبات خصوصية بيانات صارمة، مما يضمن بقاء البيانات ضمن بنية منظمتهم التحتية.

      

5. التكوينات الآمنة وOAuth:

    

   • مصادقة قائمة على OAuth: يدعم DataRobot مصادقة قائمة على OAuth لربط البيانات بشكل آمن. يمكن لمشرفي تكنولوجيا المعلومات تكوين ومشاركة بيانات اعتماد المصادقة المستندة إلى OAuth بشكل آمن دون كشف الحقول الحساسة.

      

   • مشاركة تكوينات آمنة: يمكن للمسؤولين خلق ومشاركة تكوينات آمنة لعمليات الربط بالبيانات، مما يضمن حماية بيانات الاعتماد الحساسة وأن تكون متاحة فقط للمستخدمين المصرح لهم.

      

6. الأمان المادي والتنظيمي:

    

   • مراكز البيانات: يتم استضافة بيانات عملاء DataRobot التي تستخدم الخدمة السحابية في مراكز بيانات آمنة تابعة لـ AWS في الولايات المتحدة وإيرلندا. تحتوي هذه المراكز على تدابير أمنية فعلية قوية لمنع الوصول غير المصرح به.

      

   • التدابير التنظيمية: يتخذ DataRobot احتياطات تنظيمية لحماية البيانات الشخصية من الوصول غير المصرح به أو التعديل أو التدمير. يتضمن ذلك تدريب الموظفين وسياسات الوصول الصارمة.

      

7. المراقبة والاستجابة للحوادث:

    

   • المراقبة في الوقت الحقيقي: يقوم DataRobot بمراقبة أنظمته باستمرار للتهديدات والثغرات الأمنية. يتضمن ذلك المراقبة لخرق البيانات ومحاولات الوصول غير المصرح بها وغيرها من الحوادث الأمنية.

      

   • استجابة للحوادث: في حال حدوث حادث أمني، لدى DataRobot بروتوكولات موضوعة للاستجابة للحوادث، بما في ذلك إبلاغ العملاء المتضررين واتخاذ تدابير فورية للتخفيف من الأثر.

      

8. التدقيقات الأمنية الدورية والتحديثات:

    

   • التدقيقات الأمنية: يقوم DataRobot بإجراء تدقيقات أمنية دورية لتحديد ومعالجة الثغرات المحتملة. تساعد هذه التدقيقات في ضمان أن تبقى المنصة آمنة ومتوافقة مع المعايير الصناعية.

      

   • التحديثات الأمنية: يتم تحديث المنصة بشكل منتظم لمعالجة التهديدات والثغرات الأمنية الجديدة. يشمل ذلك تطبيق التصحيحات والتحديثات للحفاظ على أمان وسلامة النظام.

1. تواتر التحديثات:

    

   • إصدارات شهرية: عادةً ما تصدر DataRobot تحديثات على أساس شهري. تتضمن هذه التحديثات ميزات جديدة وتحسينات وإصلاحات للأخطاء لكل من خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية والمستقلة.

      

   • إعلانات الميزات: يرافق كل إصدار شهري إعلانات تفصل الميزات الجديدة والتحسينات المتاحة في التحديث. هذه الإعلانات متاحة من خلال توثيق DataRobot وملاحظات الإصدار.

      

2. أنواع التحديثات:

    

   • ميزات متاحة عامة (GA): تشمل الميزات المستقرة التي تم اختبارها بالكامل والمقدمة لجميع المستخدمين. الميزات المتاحة للعموم جاهزة للاستخدام الإنتاجي ومضمنة في الإصدارات الشهرية.

      

   • ميزات تجريبية: هذه ميزات لا تزال في مرحلة الاختبار وتتاح للمستخدمين للحصول على تعليقات. تسمح الميزات التجريبية للمستخدمين بتجربة وظائف جديدة قبل أن يتم إصدارها رسميًا كميزات متاحة للعموم.

      

   • الإزالات والترقيات: تعلن DataRobot أيضًا عن إلغاء الميزات القديمة وترشد إلى التحول إلى الوظائف الجديدة. يضمن ذلك أن يكون المستخدمون على دراية بالتغييرات ويمكنهم التخطيط وفقًا لذلك.

      

3. إدارة التحديثات:

    

   • ملاحظات الإصدار: يتم توفير ملاحظات تفصيلية لكل تحديث، تسرد الميزات الجديدة، والتحسينات، وإصلاحات الأخطاء. تساعد هذه الملاحظات المستخدمين على فهم التغييرات وكيف يمكنهم الاستفادة من الوظائف الجديدة.

      

   • التوثيق: تتوفر وثائق شاملة لكل إصدار، بما في ذلك دلائل المستخدم، وثائق واجهة API، ومواد دعم فني. تساعد هذه الوثائق المستخدمين على التنقل في الميزات الجديدة وفهم كيفية تنفيذها بشكل فعال.

      

   • التحديثات التلقائية: بالنسبة للنشر السحابي، يتم تطبيق التحديثات عادةً تلقائيًا، مما يضمن أن يكون للمستخدمين دائمًا إمكانية الوصول إلى أحدث الميزات وتصحيحات الأمان. يتم إعلام المستخدمين بالتحديثات القادمة وأي تأثير محتمل على سير العمل الخاص بهم.

      

   • التحديثات اليدوية: بالنسبة لمنصات الذكاء الاصطناعي المستقلة، يكون على المسؤولين مسؤولية تطبيق التحديثات. يوفر DataRobot تعليمات مفصلة ودعمًا لمساعدة المسؤولين في إدارة عملية التحديث.

      

4. طرح الميزات والتعليقات:

    

   • علامات الميزات: يستخدم DataRobot علامات الميزات للتحكم في طرح الميزات الجديدة. يسمح ذلك للمنصة بتمكين أو تعطيل ميزات معينة لمجموعات مستخدمين مختلفة، مما يسهل طرحًا محكومًا وتدريجيًا.

      

   • تعليقات المستخدمين: يتم تشجيع المستخدمين على تقديم تعليقات حول الميزات الجديدة، خاصة تلك في مرحلة التجريب. تُستخدم هذه التعليقات لتهذيب وتحسين الميزات قبل جعلها متاحة للجمهور بشكل عام.

      

5. التحديثات الأمنية والصيانة:

    

   • تصحيحات الأمان: تصدر DataRobot بانتظام تصحيحات أمان لمعالجة الثغرات وحماية النظام ضد التهديدات الناشئة. يتم إعطاء الأولوية لهذه التصحيحات لضمان أن تبقى المنصة آمنة.

      

   • إصدارات الصيانة: بالإضافة إلى تحديثات الميزات، تصدر DataRobot أيضًا تحديثات صيانة تركز على تحسين استقرار وأداء المنصة. تعالج هذه التحديثات المشكلات المعروفة وتعزز التجربة العامة للمستخدم.

      

6. التواصل والدعم:

• إشعارات التحديثات: يتم إعلام المستخدمين بالتحديثات القادمة من خلال قنوات مختلفة، بما في ذلك إشعارات البريد الإلكتروني، ورسائل داخل التطبيق، وبوابة توثيق DataRobot. يضمن ذلك علم المستخدمين بالتغييرات وتمكنهم من الاستعداد وفقًا لذلك.

   

• موارد الدعم: توفر DataRobot موارد دعم شاملة، بما في ذلك بوابة دعم، قاعدة معرفة، ومنتديات مجتمع. يمكن للمستخدمين الوصول إلى هذه الموارد للحصول على المساعدة بشأن التحديثات واستكشاف أي مشكلات تحدث.

1. ملكية البيانات:

    

   • بيانات العملاء: يحتفظ العملاء بجميع الحقوق والعناوين والمصالح في بياناتهم. يشمل ذلك أي بيانات تم تحميلها إلى منصة DataRobot، والنماذج التي أنشأها العميل، والتنبؤات المولدة من بيانات العميل.

      

   • الملكية الفكرية: بينما يمتلك العملاء بياناتهم ونماذجهم، يحتفظ DataRobot بملكية البرمجيات والخوارزميات وأي تحسينات أو أعمال مشتقة تم إنشاؤها باستخدام المنصة. يشمل ذلك أي تعليقات أو اقتراحات مقدمة من العملاء، والتي قد يدمجها DataRobot في خدماته.

      

2. قابلية نقل البيانات:

    

   • تصدير البيانات: يسمح DataRobot للعملاء بتصدير بياناتهم ونماذجهم وتنبؤاتهم. يضمن ذلك أن يتمكن العملاء من نقل بياناتهم من المنصة عند الحاجة. تدعم المنصة تنسيقات تصدير متنوعة لتسهيل قابلية نقل البيانات.

      

   • واجهات API والتكاملات: يوفر DataRobot واجهات API وقدرات تكامل تتيح للعملاء الاتصال بأنظمة أخرى ومنصات مختلفة. يعزز ذلك من قابلية نقل البيانات من خلال تمكين النقل السلس للبيانات بين DataRobot وأدوات أخرى تستخدمها المنظمة.

      

3. معالجة البيانات والامتثال:

    

   • معالجة البيانات: يعالج DataRobot بيانات العملاء فقط حسب الضرورة للوفاء بالتزاماته بموجب الاتفاقية. يشمل ذلك استخدام البيانات لتدريب النماذج، وتوليد التنبؤات، وتقديم خدمات الذكاء الاصطناعي الأخرى.

      

   • الامتثال للوائح: يمتثل DataRobot للوائح حماية البيانات المختلفة، بما في ذلك GDPR وCCPA. يضمن ذلك أن يتم التعامل مع بيانات العملاء وفقًا لمتطلبات القانون، مما يقدم ضمانًا إضافيًا بشأن ملكية البيانات والخصوصية.

      

4. حذف البيانات:

    

   • الاحتفاظ بالبيانات وحذفها: يمكن للعملاء طلب حذف بياناتهم من منصة DataRobot. لدى DataRobot سياسات لضمان حذف البيانات بشكل آمن عند الطلب، بما يتماشى مع القوانين المتعلقة بحماية البيانات المعمول بها.

      

5. إجراءات الأمان:

    

   • أمان البيانات: يتخذ DataRobot تدابير أمان قوية لحماية بيانات العملاء، بما في ذلك التشفير، وضوابط الوصول، والتدقيقات الأمنية المنتظمة. تساعد هذه التدابير في ضمان بقاء بيانات العملاء آمنة وتحت سيطرة العملاء.

1. التسعير القائم على الاشتراك:

    

   • الاشتراك السنوي: يعمل DataRobot على نموذج الاشتراك السنوي، مما يسمح للمنظمات بتعديل استخدامها وتوسيع اشتراكها بناءً على احتياجاتها المتطورة.

      

   • حلول مخصصة: يمكن للمنظمات تخصيص اشتراكها في DataRobot ليشمل الميزات المحددة التي تحتاجها. تضمن هذه المرونة أنها تدفع فقط مقابل الميزات والقدرات ذات الصلة بأهداف أعمالهم.

      

2. التوسع:

    

   • إضافة مستخدمين وحجم البيانات: يمكن للمنظمات التوسع من خلال إضافة مزيد من المستخدمين أو زيادة حجم البيانات التي تتم معالجتها بواسطة المنصة. يمكن القيام بذلك من خلال الاتصال بفريق مبيعات DataRobot لضبط خطة الاشتراك وفقًا لذلك.

      

   • الدعم والخدمات المعززة: مع توسع المنظمات، قد تحتاج إلى دعم وخدمات إضافية. تقدم DataRobot مجموعة متنوعة من خطط الدعم، بما في ذلك الوصول إلى علماء البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي، لمساعدة المنظمات في إدارة مبادرات الذكاء الاصطناعي المتزايدة.

      

3. التقليص:

    

   • تقليل المستخدمين وحجم البيانات: إذا احتاجت منظمة لتقليص، يمكنها تقليل عدد المستخدمين أو حجم البيانات المضمنة في اشتراكها. يمكن إجراء هذا التعديل خلال فترة تجديد الاشتراك.

      

   • شروط مرنة: تم تصميم نموذج اشتراك DataRobot ليكون مرنًا، مما يسمح للمنظمات بإجراء تغييرات على خطتها مع تطور احتياجاتهم. يتضمن ذلك القدرة على التوسع دون تحمل غرامات كبيرة، شريطة أن تتم التغييرات وفقًا لشروط اتفاقية الاشتراك.

      

4. الأسواق السحابية:

    

   • الشراء عبر الأسواق السحابية: يمكن شراء DataRobot عبر الأسواق السحابية مثل AWS وAzure وGoogle Cloud. يوفر ذلك مرونة إضافية للمنظمات لتوسيع استخدامهم بناءً على بنيتهم السحابية والاعتمادات السحابية الحالية.

      

5. الخدمات المهنية:

    

   • التنفيذ والتخصيص: تقدم DataRobot خدمات مهنية لمساعدة المنظمات في تنفيذ وتخصيص المنصة أثناء التوسع. تضمن هذه الخدمات تكوين المنصة لتلبية الاحتياجات الخاصة للمنظمة، سواء كانت تتوسع أو تنكمش.

      

6. المراقبة والإدارة:

    

   • مراقبة الاستخدام: يوفر DataRobot أدوات ولوحات معلومات لمراقبة الاستخدام والأداء. يساعد ذلك المنظمات على تتبع مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن توسيع اشتراكهم.

      

   • التوسع التلقائي: بالنسبة للمنظمات التي لديها احتياجات متقلبة، يقدم DataRobot ميزات التوسع التلقائي التي تضبط الموارد بناءً على أنماط الاستخدام. يضمن ذلك أن المنصة يمكن أن تتعامل مع الأحمال المتغيرة دون تدخل يدوي.

1. تجديد العقد:

    

   • المدة والتجديد للطلبات: ستبدأ مدة الاشتراك المحددة في نموذج الطلب اعتبارًا من تاريخ سريانه وستستمر للمدة المحددة هناك ("المدة الأولية"). الاتفاقية غير قابلة للإلغاء خلال مدة الاشتراك المحددة في نموذج الطلب.

      

   • لا تجديد تلقائي: لا يقوم DataRobot بتجديد الرخص أو الخدمات المرتبطة بالمدفوعات الدورية تلقائيًا. يجب أن يكون التجديد متفقًا عليه صراحةً من قبل الطرفين.

      

   • عملية التجديد: عادةً ما يتم إعلام العملاء مسبقًا بنهاية مدة اشتراكهم لمناقشة خيارات التجديد. يتيح ذلك إجراء أي تعديلات ضرورية على الاشتراك بناءً على الاحتياجات المتغيرة.

      

2. إلغاء العقد:

    

   • الإنهاء بسبب خرق: يمكن لأي من الطرفين إنهاء الاتفاقية بسبب أي خرق مادي غير مُعالج خلال ثلاثين (30) يومًا بعد الإشعار الكتابي بهذا الخرق.

      

   • الإنهاء بسبب الإفلاس: يمكن لأي من الطرفين إنهاء الاتفاقية على الفور بناءً على إشعار كتابي إذا قام الطرف الآخر بتقديم طلب إفلاس، أو يصبح موضوعًا لأي إجراء إفلاس، أو يصبح مفلسًا.

      

   • الردود: إذا كان DataRobot غير قادر على تصحيح عدم التوافق في البرمجيات خلال 30 يومًا تقويميًا من إشعار كتابي من العميل، يجوز للعميل إنهاء الترخيص للحل المتأثر واسترداد نسبة من رسوم الترخيص المدفوعة مسبقًا لبقية المدة.

      

   • الطلبات غير القابلة للإلغاء: باستثناء ما هو محدد بخلاف ذلك في الاتفاقية، فإن الاتفاقية وأي طلبات ذات صلة غير قابلة للإلغاء، وجميع الرسوم غير قابلة للاسترداد.

      

   • إعادة البرمجيات: عند إنهاء الترخيص، يجب على المستخدم النهائي إعادة جميع نسخ البرمجيات والوثائق المعتمدة التي تم ترخيصها بموجب جميع نماذج الطلبات الملغاة خلال ثلاثين (30) يومًا من تاريخ الإنهاء.

      

3. الدعم والصيانة:

    

   • تعليق الدعم: قد يقوم DataRobot بتعليق وصول العميل إلى الدعم والصيانة والحل إذا لم يتم استلام أي مدفوعات خلال 60 يومًا بعد تاريخ الفاتورة التي لم يتم disputها بحسن نية.

      

   • حقوق التدقيق: قد يقوم DataRobot بإجراء تدقيق لاستخدام البرمجيات من قبل المستخدم النهائي لضمان الامتثال لشروط الاتفاقية، وليس أكثر من مرة واحدة كل اثني عشر شهرًا.

      

4. الشروط العامة:

    

   • التخصيص: لا يمكن تخصيص الاتفاقية من قبل العميل دون الحصول على موافقة خطية مسبقة من DataRobot.

      

   • الإشعارات: يجب أن تكون جميع الإشعارات أو الاتصالات الأخرى المطلوبة بموجب الاتفاقية كتابية وتُسلّم إما عبر البريد الأمريكي، معتمد، طلب استلام عائد، مأجور مسبقًا؛ عبر مؤخرة خدمة سريعة؛ أو كما هو مطلوب بمعرفة الطرف المستقبل.

1. شهادة ISO 27001:

    

   • الوصف: ISO 27001 هو معيار معترف به دوليًا لأنظمة إدارة الأمن المعلوماتي (ISMS). يوفر إطار عمل لإدارة وحماية المعلومات الحساسة من خلال نهج منهجي لإدارة المعلومات الحساسة الخاصة بالشركة بحيث تظل آمنة.

      

   • الشهادة: حصل DataRobot على شهادة ISO 27001، مما يتحقق من أن الشركة قد نفذت الحماية اللازمة لزيادة موثوقية وأمان الأنظمة والمعلومات.

      

2. شهادة SOC 2 Type II:

    

   • الوصف: SOC 2 Type II هو شهادة تحقق من رقابة مزود الخدمة ذات الصلة بالأمان، والتوفر، وسلامة المعالجة، والسرية، والخصوصية. تعتبر مهمة بشكل خاص لمزودي خدمات SaaS الذين يخزنون بيانات العملاء في السحابة.

      

   • الشهادة: يخضع DataRobot لتقييم مستقل سنوي لبيئة الرقابة السحابية الخاصة به لضمان الامتثال لمعايير SOC 2 Type II.

      

3. الامتثال لـ HIPAA:

    

   • الوصف: يحدد قانون نقل وتأمين المعلومات الصحية (HIPAA) المعيار لحماية بيانات المرضى الحساسة. يجب على الشركات التي تتعامل مع معلومات صحية محمية (PHI) أن تطبق تدابير أمان مادية وشبكية وعملية وأن تتبعها لضمان الامتثال لـ HIPAA.

      

   • الامتثال: الخدمة السحابية الوحيدة المستقلة لـ DataRobot متوافقة مع HIPAA، مما يجعلها مناسبة للمنظمات الصحية التي تحتاج إلى إدارة بيانات الرعاية الصحية الحساسة بأمان.

      

4. الامتثال لـ GDPR:

    

   • الوصف: اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) هي لائحة في قانون الاتحاد الأوروبي تتعلق بحماية البيانات والخصوصية في الاتحاد الأوروبي والمنطقة الاقتصادية الأوروبية. كما تتناول نقل البيانات الشخصية خارج الاتحاد الأوروبي ومنطقة الاقتصادية الأوروبية.

      

   • الامتثال: يمتثل DataRobot لمتطلبات GDPR، مما يضمن معالجة البيانات الشخصية بطريقة تحترم حقوق خصوصية الأفراد.

      

5. الامتثال لـ CCPA:

    

   • الوصف: ينص قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) على تحسين حقوق الخصوصية وحماية المستهلك لسكان كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية.

      

   • الامتثال: يلتزم DataRobot بقوانين CCPA، مما يوفر الشفافية والتحكم في البيانات الشخصية لسكان كاليفورنيا.

      

6. إجراءات أمنية أخرى:

    

   • تشفير البيانات: يتخذ DataRobot تدابير تشفير قوية للبيانات سواء في النقل أو في الراحة، مما يضمن حماية المعلومات الحساسة من الوصول غير المصرح به.

      

   • ضوابط الوصول: تستخدم المنصة التحكم بالوصول القائم على الدور (RBAC) والمصادقة متعددة العوامل (MFA) لضمان أن المستخدمين المصرح لهم فقط يمكنهم الوصول إلى البيانات الحساسة والوظائف.

      

   • التدقيقات الدورية واختبارات الاختراق: يقوم DataRobot بإجراء تدقيقات أمنية دورية واختبارات اختراق لتحديد وتقليل الثغرات المحتملة.

      

7. توثيق الامتثال:

    

   • التوثيق الآلي للامتثال: يقوم DataRobot بتلقائي توثيق الامتثال للنماذج، والتي يمكن تخصيصها لتلبية المتطلبات التنظيمية المحددة. يشمل ذلك إنشاء تقارير توفر إرشادات شاملة حول إدارة مخاطر النموذج الفعالة.

      

8. التخفيف من التحيز والمراقبة:

    

   • التخفيف من التحيز: يقدم DataRobot سير العمل القابل للتخصيص للتخفيف من التحيز لضمان انضباط النماذج بالمعايير التنظيمية. بما في ذلك الرصد بحثًا عن التحيز وتوفير أدوات للتقليل منه.