גישור מדע והנדסת נתונים לחוויית בנקאות בת קיימא

במאמר זה, אני הולך להסביר כיצד גישור על הפער בין מדעני נתונים למהנדסים עשוי לעזור לחברה שלך לנצל את מלוא הפוטנציאל של הנתונים. אדגים אסטרטגיות שיתופיות המתמקדות בקיימות ומדגישות את הקשר
בין מדע נתונים וקיימות על בסיס הפרויקט שכותרתו "שלב". Step היא תוכנית בחירה בת קיימא שיישמנו ב-Yapı Kredi Bankası (YKB), שהוא אחד הבנקים המסחריים הגדולים בטורקיה. בשנת 2023, היא קיבלה תקשורת PRİDA יוקרתית
פרס במועמדות לתקשורת בת קיימא.

בתמונה זו: דגם Yapı Kredi Step Project

מדעי נתונים והנדסת נתונים: מה ההבדל?

כדי להבין את הפער בין מדעי הנתונים להנדסה, עלינו לבחון את פונקציות הליבה של שני הענפים. למרות ששניהם מתמקדים בנתונים, למדעני נתונים ומהנדסי נתונים יש בדרך כלל מטרות שונות. 

מדע הנתונים מתמקד בהפקת תובנות ודפוסים מתוך נתונים ואחראי לאחסון נתונים מיטבי ומהימן, טרנספורמציה של נתונים וגישה מהירה ונוחה לנתונים. מדעני נתונים יוצרים ומאמנים מודלים חזויים (ומעבר לכך) באמצעות
אלגוריתמים של למידת מכונה ורשתות עצביות כדי לעזור לעסקים למצוא דפוסים נסתרים, לחזות התפתחויות ולייעל תהליכים עסקיים מרכזיים.

הנדסת נתונים שואפת ליצור צינורות נתונים ותשתית. מהנדסי נתונים מתייחסים ישירות לצרכים העסקיים על ידי בדיקת השערות ובניית מודלים חזויים. 

למרות ששני הכיוונים הולכים זה לזה, חוסר התאמה ביניהם אינו נדיר. זה עלול לגרום לבעיות ולחוסר יכולת להפוך נתונים אנליטיים לתובנות ניתנות לפעולה. גישור הפער הזה בין מדעי הנתונים והנדסה חיוני
להפיק את המרב מגישות חדשניות לנתונים, והיא נעוצה בעיקר ביצירת שיתוף פעולה בריא בין הצוותים. 

טקטיקות לשיתוף פעולה

• צוותים צולבים

בניית צוותים רב-תחומיים וטיפוח שיתוף פעולה הוא כלי ידוע שעוזר להבטיח כי הן עומדות בדרישות הטכניות והן בדרישות העסקיות. WW הקימה צוותים מגוונים של מדעני נתונים, מהנדסים ומומחי תחום כדי להתמודד עם
צרכי טיפול בנתונים מורכבים.

• שיתוף ידע

עידוד תיעוד מאורגן היטב ושיתוף ידע בין צוותי מדעי הנתונים וההנדסה עזר לצוותים להבין טוב יותר את זרימות העבודה והדרישות של זה ושיפר מאוד את האמפתיה ואת שיתוף הפעולה. 

במהלך הפרויקט, עודדנו שימוש בכלים ותהליכים משותפים, כגון מערכות בקרת גרסאות וצינורות אינטגרציה רציפה/פריסה רציפה (CI/CD). זה עזר לנו לזהות ולתקן בעיות אפשריות מוקדם ושיפר את העקביות
פרויקטי נתונים. 

• מתודולוגיות זריזות

לבסוף, התאמנו את תהליכי ה-Agile שלנו כדי לקדם פיתוח איטרטיבי ושיתוף פעולה תכוף בין צוותי מדעי הנתונים וההנדסה, המאפשרים לולאות משוב מהירות ואיטרציה מהירה. 

YKB Step Project: Case Study מטרת הפרויקט

פרויקט צעד YKB הפך לאחת העבודות שעשו את ההבדל בתקופה האחרונה.

המטרה הייתה לשפר את שיטות הקיימות במגזר הבנקאי באמצעות יוזמות מונעות נתונים. רצינו להניע את אלה שלא ידעו כיצד לפעול נגד נושאים מרכזיים כמו משבר האקלים ואלה שרואים את עצמם כחלשים
לשינוי, לעשות בחירות ברות קיימא.  

הרעיון של פרויקט Step טמון בהמרת הבחירות הקיימות של הלקוחות לנקודות. הפעולות כוללות בחירה שלא להדפיס קבלה על כספומט, בחירת תחבורה ידידותית לסביבה או תחבורה ציבורית, תרומה לעמותות ועוד. ה
שם הפרויקט טמון באחת הפעילויות, מתן נקודות למספר מסוים של צעדים שנעשו במהלך היום. 

עם Yapı Kredi Step משנה הרגלי צריכה, אורח חיים ובחירות יומיומיות לקיימות. אנו מאפשרים ללקוחותינו לתרום את הנקודות שהם צוברים לפרויקטים של אחריות חברתית, ואנחנו פועלים יחד כדי להפוך את העולם לטוב יותר
מקום בתחומים רבים מחינוך ועד איכות הסביבה.

מה שנעשה 

המטרה העיקרית של פרויקט Step הייתה לשלב עקרונות קיימות בשירותים ובפעולות הבנקאות של YKB, תוך התאמה עם יעדי הקיימות העולמיים והציפיות החברתיות. זה הצריך איסוף, עיבוד וניתוח של כמויות אדירות
של נתוני משתמש.

ריכזנו צוותים רב-תחומיים של מדעני נתונים, מהנדסים, מומחי תחום ובעלי עניין עסקיים כדי שיוכלו לשתף פעולה בצורה חלקה בפרויקט. 

פרויקט השלב החל באיסוף נתונים ועיבוד מקדים, הכולל שילוב של מקורות נתונים שונים כגון רשומות עסקאות, נתונים דמוגרפיים של לקוחות ומדדי קיימות. היינו צריכים שיתוף פעולה חזק בין מדע הנתונים ו
הנדסה לניתוח התנהגות לקוחות, לזהות דפוסים הקשורים להרגלי הוצאות בר-קיימא ולפתח פתרון בר-קיימא שימצא דרך להרגלים היומיומיים של הלקוחות.  

מדעני נתונים ערכו ניתוח נתונים חקרניים (EDA) כדי לזהות מאפיינים ומשתנים פוטנציאליים הקשורים להתנהגות הוצאות בת קיימא. הם השתמשו באלגוריתמים של למידת מכונה ובכריית נתונים כדי לאסוף נתונים וניתחו כמויות גדולות של עסקאות
פרטים כדי לחלץ תובנות הקשורות לדפוסי הוצאות, ולאחר מכן פיתחו והכשירו מודלים חיזויים להתנהגות לקוחות. 

בהתבסס על מטרות הפרויקט, מהנדסי נתונים בנו מודלים של למידת מכונה לניתוח ויצרו צינורות נתונים ניתנים להרחבה לעיבוד יעיל ואמיתי של הנתונים שנאספו. צוותי הנדסה השתמשו במתודולוגיות זריזות ובפרקטיקות של DevOps
לפיתוח מוצלח, פריסה ואיטרציה של צינורות נתונים ומודלים. צינורות נתונים ניתנים להרחבה ומודלים של למידת מכונה מיושמים עזרו לעבד ולנתח במהירות וביעילות כמויות גדולות של נתוני עסקאות. 

מדעני נתונים ומהנדסים שיתפו פעולה כדי לנתח נתוני עסקאות לקוחות, לזהות דפוסים הקשורים להרגלי הוצאות ברי קיימא ולפתח המלצות מותאמות אישית ללקוחות. שיתוף הפעולה הזה גם איפשר ל-YKB להשיק עוד ממוקדי קיימות
מוצרים ושירותים, כגון תיקי השקעות ירוקים ואפשרויות מימון חסכוניות באנרגיה, המניעים השפעה סביבתית וחברתית חיובית. 

ברור, בשל אופי התחום הפיננסי, היינו צריכים לשלב שיטות עבודה מומלצות לניהול נתונים, אבטחה ותאימות לפתרון שלנו. זה היה אתגר שדרש מעורבות עמוקה של צוותים משפטיים, אבטחת מידע ואחרים
התהליך. זה מדגיש את החשיבות של טיפוח התרבות של שיפור מתמיד ושיתוף פעולה חזק של צוותים ברמות רבות על מנת ליצור מוצר מוצלח.

ההשפעה

מאמץ שיתופי זה הוביל ליצירה נוספת של יוזמות בנקאיות בנות קיימא מורכבות יותר: תיקי השקעות ירוקים, כלי מעקב אחר טביעת רגל פחמנית ואפשרויות מימון חסכוניות באנרגיה. הפרויקט שיפר את המוניטין של YKB כמובילה בתחום
שיטות בנקאות ברות קיימא, עזרו למשוך לקוחות חדשים ולטפח קשרים ארוכי טווח עם לקוחות קיימים. 

נכון לפברואר 2024, מספר החברים בתוכנית STEP לבחירה בת קיימא הגיע ל-570 אלף. עם הבחירות הקיימות שלהם, חברי STEP חסכו 50 מיליון פיסות נייר וחסכו כמעט 4500 עצים עד כה. 

תפיסת החברה כ"תומכת בחברה באחריות חברתית" עלה ב-9% וציון "נותן הדרכה לקיימות" עלה ב-10% בהשוואה לרבעון הקודם. זה הפך את Yapı Kredi למותג עם הגבוה ביותר
עלייה במדדים אלו בהשוואה למתחרותיה העיקריות.

באמצעות התובנות שנאספו מפרויקט Step, YKB הצליחה להתאים את ההיצע שלה כדי לענות על הצרכים של לקוחות מודעים לסביבה ולהסב את תשומת הלב של ההמונים לנושאים הסביבתיים. ביצענו פרויקט שמנחה את הצרכנים
על קיימות באמצעות היישום שלו, מתגמל משתמשים בנקודות ומאפשר להם להשתמש בנקודות כדי לתרום לארגונים לא ממשלתיים.  

הצלחת הפרויקט העניקה השראה ל-YKB להרחיב את יוזמות הקיימות שלה מעבר לבנקאות. כעת אנו משתפים פעולה עם שותפים בתעשיות שונות כדי לקדם קיימות ולהניע שינוי סביבתי, ואנו להוטים לחלוק שיטות עבודה מומלצות
ולקחים שנלמדו מפרויקט Step כדי לעודד ארגונים אחרים למנף את מדעי הנתונים והנדסת הנתונים לטובת החברה.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.finextra.com/blogposting/26021/bridging-data-science-and-engineering-for-sustainable-banking-experience?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs