نفهم العمل قبل أن نبني الحل.
تركّز ليفانت بيس على حلول الذكاء الاصطناعي، تطوير التطبيقات، البيانات المؤسسية، والتجارب الرقمية. يجمع هذا التوجه بين فهم الأنظمة والتقارير من جهة، والعمل على منتجات وتجارب يستخدمها الناس من جهة أخرى.
لذلك لا نتعامل مع التطبيق والبيانات والواجهة كأجزاء منفصلة. نراجع كيف ترتبط ببعضها، ومن يستخدمها، وكيف يمكن تشغيلها وتطويرها.
تعرّف على هاني الناتور
مؤسس ليفانت بيس
لدى هاني خبرة في بيئات مؤسسية في ألمانيا، حيث ربط احتياجات الأعمال بمصادر البيانات والتقارير والأنظمة. تشمل مجالات خبرته تقارير المالية والمشتريات، تحليلات ساب، ومنصات البيانات وذكاء الأعمال.
يحمل درجة الماجستير في التمويل الكمي. وتساعده هذه الخلفية على النظر إلى الأرقام ضمن سياقها التجاري، لا باعتبارها بيانات منفصلة عن القرار.
يمتد عمله اليوم إلى تطوير المنتجات الرقمية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مع تركيز على جودة البيانات، اختبار النتائج، وتجربة المستخدم. وهو مؤسس فريمي، ويقود تصميم الأنظمة والتوجه الهندسي ومراجعة التنفيذ في مشاريعه.
كيف نعمل؟
نبدأ من الاحتياج
نحدد المشكلة والنتيجة المطلوبة والمستخدمين المعنيين. نوضح ما يدخل ضمن النطاق وما يبقى خارجه.
نراجع ما هو موجود
نفهم البيانات والأنظمة والإجراءات الحالية، قبل اقتراح استبدالها أو إضافة أدوات جديدة.
نبني نطاقًا قابلًا للتجربة
نبدأ بجزء يمكن اختباره، ونستخدم الملاحظات لتصحيح الاتجاه قبل التوسع.
نراجع النتيجة
نختبر الوظائف وتجربة الاستخدام ودقة المخرجات. وفي حلول الذكاء الاصطناعي، نحدد أيضًا متى يجب أن يتوقف النظام أو يطلب مراجعة.
نوضح متطلبات التشغيل
الاستضافة، الصلاحيات، التكاملات، المراقبة، ومسؤوليات الصيانة. هذه جزء من الحل وليست تفاصيل تؤجل إلى النهاية.
ما الذي نهتم به؟
- وضوح النطاق
- معرفة ما سيُبنى، ولماذا، وكيف سيُختبر.
- قابلية التتبع
- معرفة مصدر المعلومة وطريقة استخدامها.
- التحكم
- تحديد الصلاحيات والموافقات المطلوبة.
- قابلية التطوير
- بناء يمكن فهمه وصيانته، لا اعتماد دائم على حل غامض.
لنتحدث عن التحدي
شاركنا ما تريد تغييره والنتيجة التي تتوقعها.