دور مهندسي البيانات المتطورين في الصناعة الحديثة

وقد دخل قطاع الصناعة التحويلية عهدا جديدا حيث تكون البيانات ذات أهمية حاسمة بالنسبة للمواد الخام، حيث أصبحت بيئات الإنتاج مؤتمتة بصورة متزايدة، ومرتبطة، وذكية، أصبحت القدرة على جمع البيانات وتجهيزها وحشدها عاملا حاسما في النجاح التشغيلي، وفي قلب هذا التحول هو مهندس البيانات - وهو أخصائي يكفل عمله أن تباطؤ المعلومات التي تتدفق من أجهزة الاستشعار والآلات وسلاسل الإنتاج لا يعاد جمعها فحسب، بل إنها تحولت.

فالصانعون الذين لا يولدون مخاطر قوية في البنية الأساسية للبيانات يتخلفون عن المنافسين الذين يمكنهم أن يستغلوا خطوط الإنتاج في الوقت الحقيقي، ويتوقعون حدوث إخفاقات في المعدات قبل حدوثها، ويستجيبون للتحولات السوقية ذات القدرة على العمل، ويستلزم فهم سبب جعل مهندسي البيانات لا غنى عنهم في هذا السياق نظرة أوثق لما يفعلونه، ولماذا تكون مهاراتهم في هذا الطلب الكبير، وكيف تتطور الصناعة لتلبية هذه الحاجة.

ما يفعله مهندسو البيانات في الواقع في بيئة التصنيع

مهندسو البيانات هم مهندسو ومشغلو النظم التي تدير تدفق بيانات المنظمة، وهذا يشمل تصميم وبناء وصيانة خطوط الأنابيب التي تنقل البيانات من مصادر لا حصر لها - أجهزة التحكم المنطقي القابلة للبرمجة، وأجهزة الاستشعار الصناعية للوقود، والنظم الآلية، وبرامجيات تخطيط الموارد في المؤسسة، وقواعد بيانات الموردين - إلى مستودعات مركزية يمكن تحليلها.

ولا يقتصر الأمر على نقل الملفات من موقع إلى آخر، بل يجب على مهندسي البيانات أن يكفلوا أن تكون البيانات نظيفة ومتسقة ومهيكلة بشكل سليم لاستخدامها في المراحل النهائية، وأن يعالجوا قضايا مثل القراءات المفقودة من أجهزة الاستشعار، والمضللات الزمنية بين النظم، وإدماج المعدات القديمة التي لم تصمم قط لإنتاج ناتج رقمي، بل إنهم يخلقون الأساس الذي يقوم عليه كل قرار يتخذه المصانع بناء على البيانات.

وبالإضافة إلى بناء خطوط الأنابيب، يدير مهندسو البيانات البنية التحتية نفسها، ويشمل ذلك اختيار قواعد البيانات وتشكيلها، والعمل مع منابر غيوم مثل AWS، أو Azure، أو Google Cloud، وتنفيذ بروتوكولات أمنية لحماية بيانات الإنتاج الحساسة، والعمل بشكل متزايد مع منابر بيانات تتدفق مثل أباتشي كافكا لمعالجة البيانات في الوقت الحقيقي، وإيجاد حلول لتخزين البيانات تدعم التحليل التاريخي وألوحة التشغيل الحي.

ومن المهم هنا التمييز بين مهندسي البيانات وعلماء البيانات، وبينما يركز علماء البيانات على نماذج البناء والاستخلاصات، يقدم مهندسو البيانات البيانات البيانات البيانات النظيف والموثوق بها التي تعتمد عليها تلك النماذج، وبدون هندسة البيانات الماهرة، فإن حتى أكثر الخوارزميات تطورا في مجال تعلم الآلات سيفشل لأنها تغذي معلومات غير كاملة أو غير دقيقة.

توصيل طابق المصنع إلى السحابة

ومن أكثر الجوانب صعوبة في مجال هندسة البيانات التحويلية سد الفجوة بين التكنولوجيا التشغيلية وتكنولوجيا المعلومات، وكثيرا ما تستخدم معدات الحد الأدنى من العوامل بروتوكولات الملكية وتولد بيانات في أشكال غير مصممة للمحللين السحابيين، ويجب على مهندسي البيانات بناء طبقات للترجمة، وأجهزة معالجة الحواف، ومتوسطة التي تسمح لهذه النظم بالتواصل مع منابر البيانات الحديثة، وهذا يتطلب مزيجا من المعارف الهندسية الصناعية والمهارات الهندسية في سوق البرمجيات النادرة نسبيا.

ونظرا لاعتماد صناعات استراتيجيات حوسبة حافة للحد من تكاليف الرطوبة وزوارق النطاق، فإن مهندسي البيانات مسؤولون أيضا عن نشر وإدارة قدرات التجهيز على مستوى المصنع، مما يعني أنهم يجب أن يفهموا القيود التي تفرضها البيئات الصناعية - الطاقة المحدودة، والظروف القاسية، ودورة طويلة من المعدات - ومتطلبات هياكل البيانات الحديثة.

The Explosion of Data in Industry 4.0 Environments

ويصف مصطلح الصناعة 4.0 الثورة الصناعية الرابعة، التي تتسم بدمج التكنولوجيات الرقمية مع الإنتاج المادي، ويمكن لمصنع حديث واحد أن يولد تيرابايت من البيانات كل يوم من آلاف أجهزة الاستشعار التي ترصد درجة الحرارة، والهزاز، والضغط، والنبات، واستهلاك الطاقة، ونوعية المنتجات.

وهذا الانفجار هو المحرك الرئيسي وراء الحاجة المتزايدة إلى مهندسي البيانات، وقد أدرك المصانع أن هذه المعلومات، إذا ما أديرت إدارة سليمة، تُحَلِّق أهميتها في تحسين الكفاءة والجودة والمرونة، غير أن البيانات الخام في شكلها الأصلي نادرا ما تكون مفيدة، ويجب جمعها بصورة موثوقة، وتخزينها بكفاءة، وتنظيف الأخطاء، وتُنظَّم للتحليل، وهذه هي بالضبط المهام التي يتم تدريب مهندسي البيانات على أدائها.

ووفقا لتقرير من Deloitte]، يتوقع أن تنمو سوق المصنع الذكية نموا كبيرا، مع تحديد تكامل البيانات والمحللين باعتبارهما من الأولويات العليا للمصنعين الذين يستثمرون في التحول الرقمي، ويشير التقرير نفسه إلى أن نقص المواهب في الأدوار المتصلة بالبيانات يشكل عائقا رئيسيا أمام التبني، مما يؤكد الحاجة الماسة إلى مهندسي البيانات المهرة.

رصد الوقت الحقيقي والقدرات الافتراضية

إن القدرة على رصد عمليات الإنتاج في الوقت الحقيقي هي إحدى النتائج الأكثر أهمية على الفور لهندسة البيانات الفعالة، وعندما تتدفق البيانات ببطئ من أجهزة الاستشعار إلى لوحات السحب، يمكن لمديري النبات أن يكتشفوا وجود أوجه شاذة لحظة حدوثها، وأن يعدلوا البارامترات على الذبابة، وأن يحولوا دون أن تصبح القضايا الصغيرة أحداثاً مخفضة التكلفة، ويقوم مهندسو البيانات ببناء خطوط الأنابيب التي تجعل ذلك ممكناً، مع ضمان أن تكون نسبة الرطوبة منخفضة بما يكفي للاستجابة في الوقت الحقيقي.

ويتخذ الصيانة الافتراضية هذه الخطوة خطوة أخرى، إذ يمكن، من خلال تحليل البيانات التاريخية من المعدات، التنبؤ بنماذج التعلم الآلي عندما يُحتمل أن يفشل عنصر ما، مما يتيح تحديد مواعيد الصيانة بصورة استباقية بدلا من أن يكون رد فعل، وهذا لا يتطلب بيانات تاريخية فحسب، بل أيضا سمات مصممة بعناية تلتقط الأنماط ذات الصلة، ويؤدي مهندسو البيانات دورا حاسما في إعداد هذه البيانات، وينشئون مجموعات بيانات من الوقت، ويقل عدد تكاليف الصيانة الإجمالية التي تنجم عنها نماذج متوقعة.

مراقبة الجودة والعملية على تحقيق الاستخدام الأمثل

كما أن هندسة البيانات تقوم على نظم حديثة لمراقبة الجودة، وفي مجال التصنيع التقليدي، يجري فحص الجودة على العينات في نقاط متفرقة في العملية، ويمكن للمصنعين، مع خطوط الأنابيب الشاملة للبيانات، أن يقوموا بالرصد المستمر لكل وحدة منتجة، ويكشفوا عن الانحرافات عن المواصفات في الوقت الحقيقي، وهذا يتطلب دمج البيانات من نظم القياس، وكاميرات التفتيش عن الرؤية، ونظم مراقبة العمليات في رأي موحد.

كما أن الجهود الرامية إلى تحقيق الاستخدام الأمثل للعملية تعتمد على البيانات الغنية والحسنة التنظيم، وسواء كان الهدف هو خفض استهلاك الطاقة في مصنع كيميائي، وتقليل الخردة إلى أدنى حد في عملية ختم المعادن، أو زيادة الناتج في خط التجميع، فإن نقطة البداية هي دائما أساس قوي للبيانات، ويستخدم المهندسون هذه البيانات لبناء نماذج تحدد أكثر معايير العمليات تأثيرا، وتدير عمليات المحاكاة، وتوصية بتهيئة أفضل الظروف.

المسؤوليات الأساسية التي تحدد الدور

ويمتد العمل اليومي لمهندس بيانات في مجال التصنيع إلى مجالات متعددة، من هندسة البرامجيات البحتة إلى معرفة محددة بكل مجال من العمليات الصناعية، وفي حين تختلف المسؤوليات المحددة حسب المنظمة، فإن عدة مهام أساسية مشتركة بين معظم بيئات التصنيع.

بناء وصيانة خطوط البيانات القابلة للتكدس

وهذه هي المهمة الرئيسية، إذ يقوم مهندسو البيانات بتصميم وتنفيذ خطوط أنابيب تغري البيانات من مصادر متنوعة، وتحويلها إلى أشكال قابلة للاستخدام، وتحميلها إلى منابر للتخزين أو التحليل، وفي مجال التصنيع، يجب أن تتناول هذه الأنابيب مزيجا من بيانات الدفع - مثل تقارير الإنتاج اليومية - وتبث البيانات من أجهزة الاستشعار المستمرة، ويجب على المهندسين اختيار الأدوات المناسبة لكل حالة من حالات الاستخدام، والفشل الأمثل في عمليات التحلل.

وتشمل الأدوات المشتركة في مجموعة بيانات التصنيع " أباتشي كافكا " للتنقية، وأباتشي سبارك للتجهيز على نطاق واسع، وخدمات غيومية مثل " أوس كينسيس " أو محلليات " أزور " ، كما أن مهندسي البيانات يعملون على نطاق واسع مع قواعد بيانات SQL و NoSQL، وبحيرات البيانات، ومستودعات البيانات مثل " Snowflake " ، أو " ريدشيفت " ، أو " ، أو " بيغرايي.

ضمان جودة البيانات والحوكمة

إن جودة البيانات تشكل شاغلا دائما في بيئات التصنيع، إذ يمكن أن تؤدي الانجرافات في أجهزة الاستشعار، وتوقف الشبكات، والخطأ البشري أثناء إدخال البيانات إلى عدم الدقة، ويقوم مهندسو البيانات بتنفيذ قواعد التحقق، والكشف عن الشذوذ، وعمليات تطهير البيانات للصيد وتصحيح هذه المسائل قبل أن تصل البيانات إلى محلليها أو إلى نماذج للتعلم الآلي، كما أنهم يقيمون تتبعا لخطوط البيانات بحيث يمكن تعقب أي مشكلة إلى مصدرها.

فالإدارة تزداد أهمية مع قيام المصنعين بمعالجة المتطلبات التنظيمية المتعلقة بسلامة المنتجات، والإبلاغ البيئي، والشفافية في سلسلة الإمدادات، ويجب على مهندسي البيانات أن يكفلوا اتباع سياسات الاحتفاظ بالبيانات، وإنفاذ ضوابط الدخول، والحفاظ على مسارات مراجعة الحسابات، وهذا العمل أقل وضوحا من بناء لوحات مصغرة، ولكنه ضروري للمحافظة على الثقة في أصول بيانات المنظمة.

:: التمكين من إجراء تحليلات متقدمة وتعلم الآلات

وفي حين أن مهندسي البيانات لا يبنون عادة النماذج نفسها، فإنهم يخلقون الهياكل الأساسية التي تجعل التحليلات المتقدمة ممكنة، ويشمل ذلك إعداد مجموعات بيانات التدريب، ومخازن سمات البناء التي يتم فيها تصنيف الملامح القابلة لإعادة استخدامها، ونشر نماذج في بيئات الإنتاج حيث يمكن أن يسجلوا بيانات جديدة في الوقت الحقيقي، وفي مجال التصنيع، تشمل التطبيقات المشتركة الكشف عن العيوب باستخدام رؤية الحاسوب، والتنبؤ بالطلب في تخطيط سلسلة الإمداد، وتحقيق الاستخدام الأمثل للطاقة.

كما يدير مهندسو البيانات دورة الحياة النموذجية، ويعالجون الصيغ والرصد وإعادة التدريب، ونظراً إلى أن النماذج تتحلل بمرور الوقت بسبب التغيرات في بيئة الإنتاج، يجب على المهندسين أن يكفلوا نشر نماذج جديدة بأقل قدر من التعطل، وقد أصبحت قدرة هذه الشبكة توقعات موحدة لأفرقة هندسة البيانات في منظمات الصناعات المتقدمة.

المهارات التي تُنشئ مهندسي البيانات

ويجمع أكثر مهندسي البيانات فعالية في التصنيع بين المهارات التقنية العميقة والمعرفة العملية بكيفية عمل المصانع، وهذا التحليل الهجين هو ما يجعل الدور صعبا وقيما على حد سواء.

المؤسسات التقنية

ومن الضروري وجود قيادة قوية للغات البرمجة، فالبيتون هو اللغة الأكثر استخداما في هندسة البيانات، وذلك بفضل النظام الإيكولوجي الغني للمكتبات من أجل التلاعب بالبيانات، وتركيب الأنابيب، والتعلم الآلي، ولا يزال نظام SQL أساسيا في استفساح البيانات وتحويلها في قواعد البيانات ذات الصلة، ويعمل كثير من مهندسي البيانات أيضا مع جافا أو سكالا، ولا سيما عند استخدام أطر بيانات كبيرة مثل أباتشي سبارك.

ولا تزال الخبرة الفنية في مجال منصة السحاب غير قابلة للتفاوض بشكل متزايد، إذ أن معظم الصانعين ينقلون على الأقل بعض الهياكل الأساسية للبيانات الخاصة بهم إلى السحابة، كما أن الإلمام بشبكة المياه أو السحاب أو الزور أو غوغل كلود هو معيار رئيسي للتوظيف، ويتعين على المهندسين أن يعرفوا كيفية توفير وإدارة موارد التخزين والمسح والربط الشبكي، فضلا عن كيفية استخدام الخدمات المنظمة لاستغلال البيانات وتجهيزها وتخزينها.

كما أن وضع نماذج البيانات وتصميم قواعد البيانات أمر بالغ الأهمية، وكثيرا ما تنطوي البيانات على علاقات معقدة بين المعدات والمنتجات والعمليات والسلاسل الزمنية، ويجب على مهندسي البيانات تصميم الكيماويات التي تستوعب هذه العلاقات بكفاءة مع دعم الاستفسارات التحليلية التي يحتاج إليها مستخدمو الأعمال التجارية، وهذا يتطلب فهما راسخا لنماذج البيانات المطهرة والمجهولة، فضلا عن المبادلات بين هذه الجهات.

المعرفة والوعي الصناعي

ما يميز حقا مهندس بيانات صناعية عن عالم عام هو فهم للعمليات الصناعية، والتوفيق مع مفاهيم مثل OE (Overall Equipment Effectiveness)، ونظم SCADA، و MES (نظم الإنتاج التحويلي)، و ISA-95 البنيان يساعد المهندسين على تصميم حلول تتماشى مع كيفية عمل المصانع، وبدون هذا السياق، من السهل بناء خطوط أنابيب تُحسب البيئة السليمة تقنيا ولكنها لا تستخدم عمليا.

وتُعد تكنولوجيا التوحيد القياسي أمراً أساسياً في مجال الصناعة الحديثة، ويستفيد مهندسو البيانات من فهم كيفية عمل أجهزة الاستشعار، وما هي أنواع البيانات التي تنتجها، وما يمكن أن يحدث خطأ، كما أن معرفة بروتوكولات الاتصالات مثل MQTT، ومنظمة حظر الأسلحة الكيميائية، ومنظمة مودبوس قيمة للربط بالمعدات الصناعية، حيث يصبح حساب الحواف أكثر انتشاراً، ويسعى المهندسون الذين يمكنهم نشر وإدارة رموز على أجهزة الحافة بالإضافة إلى الهياكل الأساسية السحابية بصورة خاصة.

المهارات الطفيفة والتعاون عبر الحدود

ونادرا ما يعمل مهندسو البيانات في مجال التصنيع بمعزل عن الآخرين، ويتعاونون مع مديري النباتات، ومهندسي العمليات، وأفرقة تكنولوجيا المعلومات، وعلماء البيانات، والقدرة على الترجمة بين لغة أرضية المصنع ولغة تكنولوجيا البيانات، هي مهارة حاسمة، ويجب أن يكون بوسع المهندسين فهم التحديات التشغيلية التي يحاول أصحاب المصلحة حلها وترجمة تلك التحديات إلى متطلبات تقنية لخطوط البيانات والهياكل الأساسية.

وتتسم مهارات الاتصال بأهمية خاصة عندما تفسر لماذا تهم مسائل جودة البيانات، أو لماذا قد يتطلب طلب سهل على ما يبدو لوحات جديدة من الطراز أسابيع من العمل في مجال خطوط الأنابيب، ويمكن أن يبني أفضل مهندسي البيانات المصداقية مع الجمهور التقني وغير التقني على السواء، مما يجعلهم شركاء موثوقين في مبادرات التحول الرقمي.

لماذا سيستمر الطلب على التسارع

فالقوى التي تدفع الطلب على مهندسي البيانات في مجال التصنيع هي قوى هيكلية وليست دورية، ولا يزال اعتماد تكنولوجيات الصناعة ٤,٠ في مراحلها المبكرة في قطاعات عديدة، والضغط التنافسي على الرقمي لن يكثف إلا، وتشير دراسة تجريها ]FLT:0[McKinsey إلى أن التصنيع الموجه نحو البيانات يمكن أن يقلل من وقت التعطل الآلي بنسبة تتراوح بين ٣٠ و ٥٠ في المائة، وأن يزيد بنسبة تتراوح بين ٢٠ و ٣٠ في المائة من تكاليف الصيانة.

ومع قيام المزيد من الصانعين ببناء الهياكل الأساسية للبيانات، ستزداد الحاجة إلى مهندسين لصيانة وتطوير هذه النظم، وقد تجاوز المعتمدون المبكرون بالفعل لوحات السحب الأساسية إلى حالات الاستخدام المتقدمة مثل التوأم الرقمي، حيث تستخدم نسخة افتراضية من المصنع لتحفيز الإنتاج وتحقيقه الأمثل، ويحتاج التوأم الرقمي إلى خطوط أنابيب بيانات أكثر تطورا، وتدمج البيانات في الوقت الحقيقي مع نماذج المحاكاة وتغذية النتائج في النظام المادي.

وتشكل فجوة المواهب شاغلاً رئيسياً، ووفقاً لـ [(FLT:0]Gartner ]، فإن نقص المهنيين الماهرين في مجال البيانات هو أحد الحواجز الرئيسية التي تحول دون التحول الرقمي في التصنيع، وتتنافس الشركات بقوة على مجموعة محدودة من المرشحين الذين يجمعون المهارات الهندسية للبيانات مع المعارف الصناعية، مما أدى إلى ارتفاع المرتبات وجعل الدور واحداً من أكثر المسارات جذباً في مجال تكنولوجيا الصناعة التحويلية.

الاتجاهات الناشئة التي ستتقاسم الدور

وستؤثر عدة اتجاهات في كيفية تطور دور مهندس البيانات في السنوات القادمة، ويؤدي ارتفاع معدل الأمية الجيني والنماذج اللغوية الكبيرة إلى إيجاد إمكانيات جديدة للتفاعل مع بيانات التصنيع، ويمكن للوصلات البينية اللغوية الطبيعية أن تتيح للعاملين في المزارع إمكانية الاستفسار عن بيانات الإنتاج دون كتابة SQL، ولكن بناء الإطار الأوسط لربط هذه الوصلات بمصادر البيانات الصناعية سيتطلب خبرة في مجال هندسة البيانات.

ويعد الإبلاغ عن الاستدامة عاملاً محركاً آخر، حيث يواجه المصنعون ضغوطاً متزايدة لقياس وخفض أثرهم البيئي، يحتاجون إلى نظم بيانات قوية لتتبع استهلاك الطاقة، والانبعاثات، والنفايات، واستخدام المياه، وسيكون مهندسو البيانات مسؤولين عن إدماج هذه القياسات في هيكل البيانات الأوسع، وضمان دقة الإبلاغ وإمكانية مراجعة الحسابات.

وسيؤدي استمرار نمو مادة آيوت الصناعية إلى توليد المزيد من البيانات، مما سيدفع حدود ما يمكن أن تُعالجه الأنابيب الموجودة، وسيحتاج مهندسو البيانات إلى اعتماد تكنولوجيات جديدة لتجهيز المجرى، وحساب الحواف، وضغط البيانات للحفاظ على سرعتها، وسيكون من يبقون حالياً بهذه التطورات في حاجة شديدة.

بناء وظيفة مهندس بيانات في مجال التصنيع

وبالنسبة للمهنيين الذين ينظرون في هذا المسار المهني، فإن التوقعات مفيدة للغاية، إذ أن الجمع بين المهارات التقنية القوية والمعارف في مجال التصنيع هو مفرق قوي، وتشمل نقاط الدخول عادة أدوارا في هندسة البرامجيات أو الهندسة الصناعية أو تكنولوجيا المعلومات، مع تحول تدريجي نحو العمل الذي يركز على البيانات، ويدخل العديد من مهندسي البيانات الميدان أولا بالمشاريع المتصلة بالبيانات في أدوارهم الحالية وخبرتهم في مجال البناء على مر الزمن.

فالتعليم الرسمي في علوم الحاسوب أو نظم المعلومات أو الهندسة يوفر أساسا صلبا، ولكن الخبرة العملية في مجال بيانات التصنيع الحقيقي هي ما يبني الكفاءة حقا، فالمنح التدريبية والبرامج المشتركة والعمل القائم على المشاريع في البيئات الصناعية قيمة، كما أن التصديقات على البرامج السحابية وأدوات البيانات يمكن أن تساعد المرشحين على الوقوف، وإن كانت لا تمثل بديلا عن الخبرة العملية.

ومن المهم إقامة شبكات داخل مجتمع تكنولوجيا التصنيع، فالمؤتمرات والمنتديات الإلكترونية والملتقيات المحلية التي تركز على الصناعة 4.0، كما أن محللي البيانات الصناعية يتيحان فرصا للتعلم من الأقران والتواصل مع علم الاتجاهات الناشئة، كما يسهم العديد من مهندسي البيانات في المشاريع المفتوحة المصدر المتصلة بخطوط البيانات، والتنقية، والتنقية، التي يمكن أن تُبني المهارات والوضوح.

خاتمة

وصناعة التحويل هي في خضم ثورة تحركها البيانات، ومهندسي البيانات هم من أهم العوامل التي تتيح هذا التحول، إذ يبنيون البنية التحتية التي تحول القراءات المستشعرة الخام إلى ميزة تنافسية، وتتيح الصيانة التنبؤية، ومراقبة الجودة في الوقت الحقيقي، والتحسين المستمر للعمليات، وبما أن حجم البيانات الصناعية وتعقيدها ما زالا ينموان، وبالتالي فإن الطلب على المهنيين الذين يستطيعون إدارة ذلك.

وبالنسبة للمصنعين، فإن الاستثمار في المواهب الهندسية للبيانات ليس اختياريا - بل هو ضرورة استراتيجية، إذ أن الشركات التي تعطي الأولوية لبناء أسس بيانات قوية ستكون في وضع أفضل لاعتماد تكنولوجيات متقدمة، والاستجابة لتغيرات السوق، وتحقيق الامتياز التشغيلي، وبالنسبة لمهندسي البيانات، فإن قطاع الصناعة التحويلية يقدم مشاكل صعبة، وتأثيرا ملموسا، وآفاق وظيفية قوية، حيث يتم تقاطع التكنولوجيا الرقمية والإنتاج المادي، حيث يجري الاضطلاع ببعض أهم الأعمال في مركز الاقتصاد الحديث، وكل مهندسي البيانات.