من المعروف أن استخراج القيمة من البيانات الخارجية والداخلية يتطلب التركيز على كل من إدارة البيانات وجودة البيانات. تُعرِّف شركة Gartner إدارة البيانات بأنها “تعريف حقوق اتخاذ القرار وأطر المساءلة لضمان السلوك المناسب فيما يتعلق بالتقييم والإنشاء والاستهلاك والتحكم في البيانات والتحليلات.” يتم تحديد جودة البيانات إلى حد كبير من خلال مدى دقة المعلومات وحداثتها ؛ بدون بيانات دقيقة ومعرفة من يستخدم المعلومات في مؤسستك ، من الصعب للغاية صرف هذه المعرفة.

على الرغم من أنه من المعروف جيدًا أن إدارة البيانات وجودة البيانات لها أهمية قصوى بالنسبة للمؤسسات – وبالنظر إلى التقدم الهائل في تكنولوجيا البيانات وقدراتها – لا تزال المؤسسات تكافح لضمان جودة البيانات وإدارتها.

تحقق أيضًا من:

وجدت دراسة حديثة أجرتها EY أن 41٪ من المؤسسات تجد أن جودة بياناتها هي التحدي الأكبر. يقترح جارتنر أن جودة البيانات الرديئة تكلف المؤسسات في المتوسط ​​12.9 مليون دولار في السنة.

بالإضافة إلى ذلك ، وجد تقرير EY أن 14٪ من المنظمات لديها مشاكل في الوصول إلى البنية التحتية للتقنية والبيانات ذات الصلة. بدون التوافر الكافي والتكنولوجيا والبنية التحتية للبيانات ، من الصعب للغاية على الشركات تنفيذ إطار فعال لإدارة البيانات.

التحديات المتعلقة بمركزية البيانات

تنبع العديد من العوائق التي تمنع الشركات من تحقيق أهدافها المتعلقة بجودة البيانات وإدارة البيانات من النهج التقليدي المركزي للبيانات. مع نمو المنظمة ، يؤدي تدفق المصادر التشغيلية إلى إنشاء صوامع البيانات. تحاول الشركات التغلب على هذه المشكلة من خلال جمع البيانات من هذه المصادر في مكان واحد. بينما لم تكن هناك حجج لهذا المنطق في السنوات الأخيرة ، إلا أنه في أوقات زيادة كمية البيانات وتعقيدها ، أدى إلى العديد من التحديات الكبيرة.

على سبيل المثال ، يتطلب دمج مصادر البيانات الجديدة في بيئة مركزية الكثير من الوقت والجهد. تعتبر تكلفة مركزية البيانات كبيرة بالنظر إلى الاستثمار في التخزين وأجهزة الكمبيوتر والواجهات ومهمة توحيد تنسيقات البيانات عبر جميع مصادر البيانات. وفي الوقت نفسه ، تتزايد صوامع البيانات نظرًا لوجود فصل طبيعي بين أولئك الذين ينشئون البيانات ويستهلكونها – ومهندسي البيانات ذوي الخبرة في أدوات البيانات الضخمة. وذلك لأن المهندسين يفتقرون إلى الخبرة في مجال الأعمال والمجال ، ويفتقر أصحاب منتجات البيانات إلى الخبرة الفنية. نتيجة لذلك ، لا تتمتع المؤسسات بإمكانية رؤية استهلاك البيانات عبر المؤسسة.

يمكن للجوانب التقنية لمركزية البيانات أن تساهم أيضًا في الآثار السلبية للسياسة التنظيمية ؛ يمكن أن تؤدي المنافسة الداخلية إلى رفض الإدارات مشاركة أصول البيانات الخاصة بها مع الإدارات الأخرى. يمكن أن يؤدي الافتقار إلى الرؤية والتوافر في بيئة البيانات المركزية إلى تشجيع تخزين أصول البيانات وبالتالي فقدان العديد من مبادرات تسييل البيانات من قبل المؤسسة.

تؤدي مشاكل دمج البيانات في بيئة مركزية أيضًا إلى استخدام بيانات قديمة. على سبيل المثال ، مع نمو المنظمة بمرور الوقت ، يمكن لطرف ثالث التفاعل مع العديد من وحدات الأعمال المختلفة داخل المنظمة ، ولكل منها نظام تشغيل مختلف. هذا يؤدي إلى نقص في مزامنة البيانات – بعض البيانات محدثة وبعض المعلومات الأخرى لم تعد دقيقة. هذا يعيق التنفيذ واكتشاف المعرفة وبالتالي يؤثر على نتائج الأعمال.

أخيرًا ، لا تستطيع الشركات فرض طريقة استخدام البيانات. عندما تكون البيانات مركزية ، يكون من المعقد وضع ضوابط الوصول على الأقل والأكثر دقة ، لذا فإن تحقيق حوكمة الشركات والامتثال يمثل تحديًا.

نهج جديد لامركزي للبيانات

لذلك من الواضح أن النهج التقليدي والمركزي للبيانات يقدم للمنظمات العديد من التحديات التي يجب التغلب عليها. الإستراتيجية البديلة هي تبني نهج لامركزي. يمكن لمفهوم Data Fabric – أحد أهم الاتجاهات الإستراتيجية لشركة Gartner لعام 2022 – أن يساعد في ذلك ، استنادًا إلى تقنيات إدارة البيانات المتعددة التي تعمل جنبًا إلى جنب ، وتحسين استرجاع البيانات وتكاملها في جميع أنحاء النظام البيئي للشركة.

إحدى هذه التقنيات هي محاكاة البيانات الافتراضية ، والتي تتيح الوصول إلى موارد البيانات من أي مصدر تشغيل دون الحاجة إلى تكرارها. بمعنى آخر ، بدلاً من نسخ البيانات من مصدر تشغيلي إلى مستودع بيانات مركزي ، يمكن عرض مجموعات البيانات وتحليلها (حتى باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المعقدة) من مكان وجودها. من شأن نهج Data Fabric الحقيقي أن يمكّن أيضًا من إنشاء بحيرات بيانات افتراضية في الوقت الفعلي حسب الحاجة ؛ هذا يعني أنه يمكن إنشاء بحيرات البيانات وإزالتها في أي وقت دون التأثير على التطبيقات والبنية التحتية الحالية.

يوفر هذا بديلاً أبسط وأكثر فعالية من حيث التكلفة لدمج مصادر البيانات ومقدميها ، ويتيح وجهة نظر واحدة لتدفق البيانات عبر المؤسسة. من خلال تحقيق هذا المستوى من الرؤية ، يمكن للمؤسسات العمل على البيانات بعدة طرق. أولاً ، من خلال استخدام آليات تحكم متقدمة تستند إلى السمات والأدوار ، يمكنها تقييد الرؤية والوصول إلى المستوى الأدنى والأكثر تفصيلاً ، مما يسمح بإنفاذ قرارات التحكم بشكل أفضل.

ثانيًا ، نظرًا لأنه يمكن الوصول إلى موارد البيانات بشكل أكبر ، يمكن للمؤسسات تنسيق مشاركة البيانات بين الفرق وتقليل موارد البيانات المنعزلة. تعد هذه القدرة على تحسين استخدام البيانات ديناميكيًا جزءًا من القيمة الحقيقية لـ Data Fabric ، وفقًا لشركة Gartner. تقول شركة الأبحاث إن التحليلات كجزء من Data Fabric يمكنها تقليل جهود إدارة البيانات بنسبة تصل إلى 70٪ وتسريع الوقت المستغرق في القيمة.

الأهم من ذلك ، أن نهج Data Fabric الممتاز لا يعني التخلي عن بحيرات أو مستودعات البيانات المركزية الحالية ، بل يعني دمج البيانات داخلها كجزء من بنية تحتية ديناميكية ومرنة. يمكن استخدام Data Fabric بواسطة تطبيق أو نظام أساسي ويتيح إثراء البيانات ومعالجتها وتصورها في أي وقت ، بحيث تتوقف الشركات عن قفل بياناتها في الصوامع أو نسخها عبر تطبيقات متعددة.

تحتاج المنظمات التي تسعى إلى تحسين نتائج الأعمال من خلال تحديث جودة البيانات وإدارتها وقابلية الاكتشاف إلى النظر في نهج البيانات الشامل الخاص بها وتسأل نفسها عما إذا كان النهج التقليدي والمركزي يمكن أن يساعدها في تحقيق أهدافها. يمكن للاستراتيجية التي تستخدم نسيج البيانات أن تفعل ذلك بالتأكيد.

مؤلف:

الدكتور. ديفيد أمزالاج – رئيس المنتج والرئيس التنفيذي للتحول الرقمي ، BlackSwan Technologies.

المصدر: IDG Connect