تكامل البيانات ونماذج تعلّم الآلة (عالم بيانات) دوام كامل
الجهة
Empoweromics تقنيات عقارية، القاهرة
الفترة
يناير 2022 – مارس 2023 سنة و3 أشهر
المكان
القاهرة، مصر
التقنيات
Python
PyTorch
NLP
Computer vision
Azure Functions
Cosmos DB
SQL Server
من المطوّرين العقاريين توحّدت بياناتهم
3,008+
مراحل لدورة حياة العميل تتنبأ بها النماذج
7
أقسام توجَّه إليها رسائل WhatsApp
5
Fig. 1empoweromics-message-routing · architecture
الشكل 1 تصنيف تلقائي لرسائل WhatsApp (نصوص وصور) يوجّه كل رسالة إلى القسم المناسب، إلى جانب أعمال ETL وتكامل البيانات التي تغذّي الخريطة الإلكترونية الفورية للشركة. تعرض المخططات المكوّنات المذكورة في الأوصاف المنشورة للعمل، وهي مبسّطة وليست خرائط كاملة للأنظمة.
1 التصنيف. تُصنَّف الرسائل تلقائيًا: النصوص بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والصور بالرؤية الحاسوبية.
2 التوجيه. تُوجَّه كل رسالة إلى التقنية أو الموارد البشرية أو المحاسبة أو العمليات أو التسويق.
3 ETL. عمليات ETL من Cosmos DB (NoSQL) إلى Microsoft SQL Server، مجدولة بمشغّلات Azure Functions.
4 تكامل البيانات. دمج بيانات أكثر من 3,008 مطوّرين عقاريين، لكلٍّ منهم مخطط بيانات خاص، لتوسيع الخريطة الإلكترونية الفورية.
وصف نصي للمخطط
مخطط معماري من جزأين. توجيه الرسائل: تُصنَّف رسائل WhatsApp الواردة، النصوص بنموذج NLP والصور بنموذج رؤية حاسوبية، ثم تُوجَّه حسب القسم إلى التقنية أو الموارد البشرية أو المحاسبة أو العمليات أو التسويق. هندسة البيانات: ينقل مسار ETL البيانات من Cosmos DB (NoSQL) إلى Microsoft SQL Server وفق مشغّلات Azure مجدولة، ويدمج نظام لتكامل البيانات بيانات أكثر من 3,008 مطوّرين عقاريين، لكلٍّ منهم مخطط بيانات خاص، لتغذية الخريطة الإلكترونية الفورية.
في هذه الصفحة المشكلة
01
المشكلة
تدير Empoweromics خريطة إلكترونية فورية للعقارات، وتأتي بياناتها من أكثر من 3,008 من المطوّرين العقاريين لكلٍّ منهم مخطط بيانات مختلف. احتاج الوسطاء إلى معرفة العملاء الأجدر بالمتابعة، واحتاجت رسائل WhatsApp الواردة (نصوصًا وصورًا) إلى الوصول للقسم المختص، واحتاج الفريق إلى إيجاد العملاء حتى مع الأخطاء الإملائية في الأسماء.
02
النهج
نظام لتكامل البيانات يدمج مخططات أكثر من 3,008 من المطوّرين العقاريين لدعم توسّع الخريطة الإلكترونية.
نماذج تصنيف لـ7 مراحل في دورة حياة العميل (غير نشط، ومُسنَد، وقيد المتابعة، ومفقود، ومكسوب، وملغى، ونشط) لترتيب العملاء أمام الوسطاء.
تصنيف رسائل WhatsApp بمعالجة اللغة الطبيعية للنصوص والرؤية الحاسوبية للصور، وتوجيهها إلى قسم التقنية أو الموارد البشرية أو المحاسبة أو العمليات أو التسويق.
نموذج PyTorch يستنتج الجنس من الأسماء العربية، لتحسين الاستهداف.
عمليات ETL من Cosmos DB إلى SQL Server، مجدولة عبر Azure Functions.
03
البنية
عرض للمكوّنات: توحيد بيانات المطوّرين للخريطة الإلكترونية، وETL ينقل البيانات من Cosmos DB إلى SQL Server، ونماذج مستقلة تخدم الوسطاء والحملات والبحث عن العملاء وتوجيه الرسائل. الشكل 1
المستخدمون والواجهات
الخريطة الإلكترونية الفورية
الوسطاء
الاستهداف والحملات
رسائل WhatsApp
النماذج
نماذج مراحل العميل
نموذج استنتاج الجنس من الاسم (PyTorch)
مصنِّف النصوص والصور
الاسترجاع
Smart Search (تقريبي)
البيانات
بيانات أكثر من 3,008 من المطوّرين العقاريين
Cosmos DB
SQL Server
سجلات العملاء
الخدمات
قوائم الأقسام
خطوط المعالجة
توحيد المخططات
ETL (Azure Functions)
الروابط بين المكوّنات
من بيانات أكثر من 3,008 من المطوّرين العقاريين إلى توحيد المخططات
من توحيد المخططات إلى الخريطة الإلكترونية الفورية
من Cosmos DB إلى ETL (Azure Functions)
من ETL (Azure Functions) إلى SQL Server
من نماذج مراحل العميل إلى الوسطاء (أولوية العميل)
من نموذج استنتاج الجنس من الاسم (PyTorch) إلى الاستهداف والحملات
من Smart Search (تقريبي) إلى سجلات العملاء
من رسائل WhatsApp إلى مصنِّف النصوص والصور
من مصنِّف النصوص والصور إلى قوائم الأقسام
04
النتيجة
توحيد بيانات أكثر من 3,008 من المطوّرين العقاريين لتتمكن الخريطة الإلكترونية الفورية من التوسع.
يرتّب الوسطاء العملاء حسب المرحلة المتوقعة، وتصل رسائل WhatsApp الواردة إلى القسم المختص تلقائيًا.
05
التقنيات
النماذج
PyTorchNLPComputer vision
البيانات
Cosmos DBSQL Server
الخدمات
Python
خطوط المعالجة
Azure Functions
مصادر هذه المعلومات. كل ما في هذه الصفحة مأخوذ من سيرتي الذاتية وملفي على LinkedIn وملفي ومستودعاتي على GitHub. لا شيء هنا تقديري: وحين لا يوجد رقم منشور، تصف الصفحة ما يفعله النظام.
