تنفيذ منصة تحليل بيانات لإحدى شركات الاتصالات

العميل

العميل هو شركة اتصالات مقرها الولايات المتحدة الأمريكية تشارك في أحد المشروعات القومية وتوفر مجموعة من خدمات الهاتف المحمول المدفوعة مسبقًا لذوي الدخل المنخفض.

التحدي

كانت مهمة فريق التحليلات التابع لساينس سوفت تصميم وتنفيذ منصة لإدارة البيانات والتحليلات لتمكين العميل من جمع البيانات من مصادر متعددة والفهم العميق لسلوك عملائه. أراد العميل أن تُحلِل المنصة البيانات القديمة وتمكنه من التنبؤ بسلوك العملاء، كما كانت صلاحيات الوصول مشكلة أخرى يجب حلها، إذ خطط العميل لتزويد المستأجرين لديه بإمكانية الوصول إلى التحليلات المتعلقة بهم.

الحل

كانت منصة تحليل البيانات تجمع البيانات الأوَّلية (مثل انطباعات المستخدمين ونسبة الاستخدام وخطط الأسعار وطرازات الأجهزة والتطبيقات المُثبَّتة وغيرها من البيانات) من أكثر من 10 مصادر، ولجمع هذه البيانات عن بُعد ونقلها إلى نظام Apache Kafka، اقترح فريق البيانات الضخمة التابع لساينس سوفت استخدام بروتوكول MQTT.

اقترح الفريق أيضًا استخدام مثيلات Amazon Spot لتقليل تكاليف استخدام موارد الحوسبة من AWS. ولضمان قابلية توسع النظام التحليلي، استخدم الفريق موازنات أحمال التطبيق من AWS.

عمل نظام Apache Kafka كمنصة لدفق البيانات، إذ يتم تنظيم البيانات الأولية لنقلها إلى منطقة التجميع التي كانت تعمل على خدمة تخزين البيانات Amazon S3. وبالنسبة إلى تخزين البيانات، وقع اختيارنا على مستودع البيانات Amazon Redshift، حيث يتم توفير البيانات التي تُجمَع عن بُعد من الهواتف المحمولة التي تعمل بنظام أندرويد بالإضافة إلى المعلومات من نظام تخطيط موارد المؤسسة ومسجل الموقع الرئيسي (HLR).

لتمكين الحصول على التقارير المنتظمة والعاجلة، طورت ساينس سوفت مخازن البيانات ROLAP بأكثر من 30 بعدًا وأكثر من 10 حقائق. على سبيل المثال: حصر النظام التحليلي عدد مرات ظهور الإعلانات ونسبة النقر لأحد المستخدمين لحساب نقاط المكافأة المكتسبة. مثال آخر: استنادًا إلى زيادة عدد المكالمات الواردة إلى فريق الدعم، يمكن للعميل أن يتوقع عدم رضا المستخدمٍ عن الخدمة، ومع عدم اتخاذ الإجراءات اللازمة، قد يؤدي ذلك إلى تراجع نسبة العملاء.

لم يقتصر الأمر على منح العملاء إمكانية الوصول إلى المنصة للحصول على معلومات قيِّمة فحسب، بل حصل مستأجروهم أيضًا على تلك الصلاحيات، فضلًا عن شركات الاتصالات وعملائها وسجلات المواقع الرئيسية لديها. على سبيل المثال: يمكن للمستأجر الوصول إلى تحليلات البيانات المتعلقة بشركته، ولتحقيق ذلك، اتبع فريق ساينس سوفت نهجين: الوصول المشترَك (المنظم على مستوى مستودعات البيانات) والوصول المُخصص (لحسابات AWS الخاصة).

النتائج

بفضل خدمات البيانات الضخمة التي تقدمها ساينس سوفت، تمكَّن العميل من الآتي:

• قياس مستوى التفاعل ومعرفة تفضيلات كل مستخدم.
• تحديد الاتجاهات الشائعة في سلوك المستخدمين.
• توقع سلوك المستخدمين.
• إعداد الفواتير للمعلنين بناءً على حصصهم المحسوبة.
• الاستفادة من تحليلات البيانات الدقيقة (على سبيل المثال: الأرباح اليومية وعدد المستخدمين الجدد وبيانات خدمة العملاء وغيرها من البيانات).

مَكّن استخدام مثيلات Amazon Spot الشركة من تقليل تكاليف استخدام موارد الحوسبة السحابية من AWS بنسبة 80%.

التقنيات والأدوات

Amazon Web Services (Amazon cloud), Apache Kafka (data streaming), the Message Queuing Telemetry Transport Protocol, Amazon Simple Storage Service (persistent storage used for data landing zone), Amazon Redshift (data warehouse), Airbnb Airflow and Python (ETL).