ما هي إدارة البيانات؟
إدارة البيانات هي ممارسة جمع البيانات وتنظيمها وإدارتها والوصول إليها لدعم الإنتاجية والكفاءة واتخاذ القرارات.
نظرة عامة على إدارة البيانات
البيانات ضرورية لكيفية عمل العمل ووظائفه. يجب أن تكون الأعمال التجارية منطقية للبيانات وأن تجد أهمية في الضجيج الذي تحدثه أنظمة وتقنيات متنوعة تدعم الاقتصادات الرقمية العالمية ذات الصلة العالية اليوم. وفي هذا الصدد، تأخذ البيانات مرحلة المركز. من تلقاء نفسها، البيانات غير مجدية – تحتاج الشركات إلى استراتيجية فعالة، والإدارة، ونموذج إدارة البيانات للاستفادة من جميع أشكال البيانات للاستخدام العملي والفعال عبر سلاسل التوريدات وشبكات الموظفين والأنظمة البيئية للعملاء والشركاء … وأكثر من ذلك بكثير.
تعريف إدارة البيانات ومعالجتها
إدارة البيانات هي ممارسة جمع البيانات وتنظيمها وإدارتها والوصول إليها لدعم الإنتاجية والكفاءة واتخاذ القرارات. وبالنظر إلى الدور المحوري الذي تلعبه البيانات في الأعمال اليوم، فإن وجود استراتيجية فعالة للمؤسسة، ونظام أساسي حديث لإدارة البيانات أمر ضروري لكل شركة – بغض النظر عن الحجم أو الصناعة. تعد إدارة البيانات مهمة لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام المعتمدة على البيانات، بما في ذلك تنفيذ عمليات الأعمال الشاملة، والالتزام بالقواعد التنظيمية، والتحليلات الدقيقة والذكاء الاصطناعي، وترحيل البيانات، والتحول الرقمي.
تتضمن عملية إدارة البيانات مجموعة واسعة من المهام والإجراءات، مثل:
تجميع البيانات ومعالجتها والتحقق من صحتها
دمج أنواع مختلفة من البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك البيانات المنظمة وغير المنظمة
إدارة جودة البيانات للالتزام بمعايير الأعمال
توفير الخدمة الذاتية والتفاعل والوصول إلى البيانات
حماية البيانات وتأمينها وضمان خصوصية البيانات
إدارة دورة حياة البيانات من الإنشاء إلى الحذف
ضمان توفر بيانات مرتفع واستعادة القدرة على العمل بعد الكوارث
العناصر الأساسية لإدارة البيانات
لماذا إدارة البيانات مهمة؟
يعتمد كل تطبيق وحل تحليلات وخوارزمية مستخدمة في الأعمال (القواعد والعمليات المرتبطة بها التي تسمح للتكنولوجيا بحل المشكلات وإكمال المهام) على الوصول السلس إلى البيانات عالية الجودة. في جوهره، يساعد نظام إدارة البيانات على ضمان أمن البيانات وتوفرها ودقتها. لكن فوائد إدارة البيانات لا تنتهي هناك.
تحويل البيانات إلى أصل أعمال عالي القيمة
يمكن أن تكون البيانات كثيرة جدًا - وغير مفيدة - إذا لم تتم إدارتها بشكل صحيح. أضف إلى هذه المستويات المتزايدة باستمرار من تنوع البيانات وتوزيعها ومتطلباتها، ومن السهل رؤية كيف يمكن للمؤسسات أن تكافح للاستفادة من البيانات كأصل لتلبية احتياجات أعمالها الرقمية. ولكن بالأدوات المناسبة، يمكن تسخير البيانات لتمكين الشركات من الحصول على رؤى أعمق من أي وقت مضى، وتنبؤات أكثر دقة وعمليات أعمال مبتكرة. ويمكن أن يمنح الشركات فهمًا أفضل لما يريده العملاء ويساعد الشركات على تقديم تجارب عملاء استثنائية بناءً على ما توفره بيانات التعلم. كما يمكن أن تساعد في دفع نماذج الأعمال الجديدة المعتمدة على البيانات - مثل عروض الخدمات على أساس الذكاء الاصطناعي التوليدي - والتي لن تكون دقيقة دون أساس للبيانات عالية الجودة لتستند إليها نماذج التدريب.
"إن الاعتماد على البيانات يعني استخدام البيانات، أيًا كان ما يلزم للتعامل مع تعقيد الدولة والمخزن والوصول والجودة والسياق لتمكين المؤسسات من تحقيق تطلعاتها المعتمدة على البيانات، وهو أمر أساسي لنجاح الأعمال الرقمية.&عرض أسعار;
جارتنر "Data Management Solutions Primer for 2023." آدم رونثال، إحتيشام الزايدي، 14 فبراير 2023
لا يخفى على أحد أن المنظمات المعتمدة على البيانات تتمتع بميزة تنافسية كبيرة. باستخدام أدوات متقدمة، يمكن للشركات إدارة البيانات والوصول إليها من مصادر أكثر من أي وقت مضى. كما يمكنها الاستفادة من العديد من الأنواع المختلفة من البيانات، المنظمة وغير المنظمة، في الوقت الفعلي – بما في ذلك بيانات جهاز إنترنت الأشياء (IoT)، وملفات الفيديو والصوت، وبيانات دفق النقرات على الإنترنت، وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي – مما يفتح المزيد من الفرص لتحويل البيانات إلى نقود واستخدامها كأصل.
وضع البنية الأساسية للبيانات للتحول الرقمي
غالبًا ما يقال إن البيانات هي شريان الحياة للتحول الرقمي – وهو صحيح. يجب أن يكون قادة البيانات والتحليلات (D&A) قادرين على تلبية طلبات الأعمال الرقمية والتعقيد المتزايد للبنية الأساسية للبيانات (بما في ذلك تأثير الشبكة السحابية). الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة والصناعة 4.0 والتحليلات المتقدمة وإنترنت الأشياء والأتمتة الذكية كلها تتطلب كميات كبيرة من البيانات في الوقت المناسب والدقيقة والآمنة للقيام بما يفعلونه.
يحتاج تدريب الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي، على سبيل المثال، إلى مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة جدًا "للتعلم"، وتحديد الأنماط المعقدة وحل المشكلات والحفاظ على تحديث النماذج والخوارزميات وتشغيلها بشكل فعال. تعتمد التحليلات المتقدمة (التي غالبًا ما تستفيد من تدريب الآلة والذكاء الاصطناعي) على كميات هائلة من البيانات عالية الجودة لإنتاج رؤى ذات صلة وقابلة للتنفيذ يمكن التصرف بها بثقة. وتعتمد سيناريوهات إنترنت الأشياء وإنترنت الأشياء الصناعية على تيار ثابت من بيانات الآلات وأجهزة الاستشعار التي يتم تسليمها بسرعات عالية للغاية.
القاسم المشترك في أي مشروع تحويل رقمي هو البيانات. قبل أن تتمكن الشركات من تحويل العمليات والاستفادة من التقنيات الجديدة والتحول إلى مؤسسات ذكية، فإنها تحتاج إلى بنية أساسية قوية للبيانات. وباختصار، فإنها تحتاج إلى نظام حديث لإدارة البيانات.
"سيعتمد استمرار بقاء أي عمل على بنية رشيقة ومركزة على البيانات تستجيب لمعدل التغيير المستمر.&عرض أسعار;
دونالد فاينبرغ، نائب الرئيس في غارتنر
التأكد من الالتزام بقوانين خصوصية البيانات
تعد إدارة البيانات الجيدة ضرورية أيضًا لضمان الامتثال لقوانين خصوصية البيانات الوطنية والدولية - مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا في الولايات المتحدة - بالإضافة إلى متطلبات الخصوصية والأمان الخاصة بالصناعة. وعندما يتعين إثبات هذه الحماية أو تدقيقها، فإن وجود سياسات وإجراءات متينة لإدارة البيانات أمر ضروري.
نُهج إدارة البيانات
أصبح نسيج البيانات وشبكة البيانات على حد سواء من القطع الشهيرة لمصطلحات إدارة البيانات في السنوات الأخيرة، حيث تبنتها العديد من المؤسسات لهيكلتها لإدارة البيانات. يهدف نمط نسيج البيانات للبنية إلى إنشاء طبقة اتصال لمصادر البيانات المختلفة، وتسهيل الخدمة الذاتية والوصول إلى البيانات وتقديم البيانات على مستوى المؤسسة. تهدف بنية نسيج البيانات إلى تجريد المواقع المختلفة التي تخزن فيها بياناتك من منظور المستخدم النهائي، وتقديم رؤية واحدة موحدة يمكن الاستفادة منها على هذا النحو حتى عندما تكون البنية الأساسية موزعة بشكل كبير.
شبكة البيانات
شبكة البيانات هي نهج لإدارة البيانات التي تستخدم إطار عمل معماري موزع. وبعبارة أخرى، فإنه ينشر الملكية والمسؤولية لمجموعات بيانات محددة على مستوى الأعمال، إلى المستخدمين الذين لديهم الخبرة المتخصصة لفهم ما تعنيه تلك البيانات وكيفية الاستفادة منها على أفضل وجه. تربط بنية شبكة البيانات وتستمد البيانات من مصادر مختلفة مثل بحيرات البيانات والمستودعات وتوزع مجموعات البيانات ذات الصلة على الخبراء البشريين المناسبين وفرق المجالات على مستوى الأعمال. وبشكل أساسي، يتم فرز القفز الضخم للبيانات الموجودة في مستودع البيانات المركزي وتوزيعها في قطع قابلة للإدارة إلى تلك الأنسب لفهمها والاستفادة منها.
نسيج البيانات
نسيج البيانات هو مزيج من بنية البيانات والحلول البرمجية المخصصة التي تعمل على تمركز البيانات وربطها وإدارتها وحكمها عبر الأنظمة والتطبيقات المختلفة. تتيح لك حلول نسيج البيانات إمكانية ربط البيانات وإدارتها في الوقت الفعلي عبر الأنظمة والتطبيقات المختلفة. وهذا يجعل من الممكن إنشاء مصدر واحد للحقائق، واستخدام تلك البيانات والوصول إليها في أي وقت وحيثما تحتاج إليها - مما يؤدي إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على عمليات إدارة البيانات وأتمتتها. كما يعمل نسيج البيانات على تبسيط البيانات، وخاصة في البُنى الموزعة المعقدة، مما يجعله جاهزًا للاستخدام في تطبيقات التحليلات والذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة بتوحيدها وتنقيتها وإثرائها وتأمينها. تتيح حلول وبنية نسيج البيانات للشركات الاستفادة من بياناتها وتوسيع أنظمتها، مع التكيف مع الأسواق سريعة التغير.
إدارة البيانات الرئيسية (MDM)
إدارة البيانات الرئيسية هي مرحلة إنشاء مرجع رئيسي واحد موثوق به (إصدار واحد للبيانات) لجميع بيانات الأعمال المهمة، مثل بيانات المنتج وبيانات العميل وبيانات الأصل وبيانات الماليات وغير ذلك الكثير. تساعد إدارة البيانات الرئيسية (MDM) في ضمان عدم استخدام الشركات لإصدارات متعددة يُحتمل أن تكون غير متسقة من البيانات في أجزاء مختلفة من الأعمال، بما في ذلك العمليات والعمليات والتحليلات والذكاء الاصطناعي وإعداد التقارير. وتشمل الركائز الأساسية الثلاثة لفعالية MDM ما يلي: دمج البيانات، وإدارة البيانات، وإدارة جودة البيانات.
"نظام مزود بالتكنولوجيا تعمل فيه الأعمال التجارية ومنظمة تكنولوجيا المعلومات معًا لضمان توحيد أصول البيانات الرئيسية المشتركة للمؤسسة ودقتها والإشراف عليها واتساقها الدلالي ومساءلتها.&عرض أسعار;
تعريف Gartner لـ MDM
تكامل البيانات
تكامل البيانات هو ممارسة تناول البيانات وتحويلها وتجميعها وتوفيرها، حيثما ومتى تكون مطلوبة. ويحدث هذا التكامل في المؤسسة وخارجها - عبر الشركاء بالإضافة إلى مصادر بيانات الجهات الخارجية وحالات الاستخدام - لتلبية متطلبات استهلاك البيانات لجميع التطبيقات وعمليات الأعمال. وتشمل التقنيات حركة البيانات المجمعة/الدفعية، والاستخراج، والتحويل، والتحميل (ETL)، والتقاط بيانات التغيير، والنسخ المتماثل للبيانات، والتمثيل الافتراضي للبيانات، وتكامل بيانات الدفق، وتنسيق البيانات، وغير ذلك الكثير.
اكتشاف البيانات وفهرستها
يمكّنك اكتشاف البيانات وفهرسة البيانات من العثور على البيانات التي لديك وتحديد كيفية ارتباطها. غالبًا ما يتم توفير الاكتشاف كجزء من إنشاء ملفات تعريف البيانات (الذي يوجد في حد ذاته لإنشاء رؤية لعين الطيور لبياناتك من حيث بنيتها ومحتواها وما إلى ذلك)، ويشير إلى مكان وجود والعلاقات الموجودة بين مجموعات البيانات المختلفة داخل وعبر مصادر البيانات المتعددة (غير المتجانسة). وبشكل أوسع، فهي أداة أساسية لفهم البنية الأساسية لبياناتك. اكتشاف البيانات الحساسة هو فئة فرعية بارزة تهتم بشكل خاص بتحديد موقع البيانات الشخصية أو الحساسة وتصنيفها داخل منظمتك بحيث يمكن حمايتها بشكل مناسب من أجل خصوصية البيانات وأمنها والامتثال التنظيمي.
يتم استخدام اكتشاف البيانات أيضًا لإنشاء دلائل البيانات، إلى جانب تقنيات الأتمتة الأخرى الأكثر تقدمًا مثل الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة. توفر دلائل البيانات مستودع معلومات (يُعرف باسم بيانات التعريف) حول أصول البيانات الخاصة بك: البيانات المحفوظة ومكان وجودها والتنسيق الموجود بها والمجالات ذات الصلة. وينبغي جمع أكبر قدر ممكن من هذه المعلومات تلقائيا، ويمكن تصنيفها أكثر حسب الجغرافيا، والوقت، والتحكم في الوصول، وما إلى ذلك. تتم فهرسة الدلائل وإمكانية البحث فيها، وتدعم الخدمة الذاتية والتفاعل. ستأخذ الدلائل الأكثر شمولاً بيانات التعريف من مصادر مشتقة متنوعة، مثل التقارير التحليلية ولوحات المعلومات، بالإضافة إلى المصادر الفعلية لبياناتك. تستخدم الكتالوجات عادة بالاقتران مع أدوات إعداد البيانات، وهي مهمة لدعم إدارة البيانات والوصول التعاوني القائم على الخدمات الذاتية.
إدارة البيانات وأمانها والالتزام
إدارة البيانات هي مجموعة من القواعد والمسؤوليات لضمان توفر البيانات وجودتها والامتثال وأمنها في جميع أنحاء المؤسسة. تقوم إدارة البيانات بإنشاء البنية التحتية وتسمية الأفراد (أو المناصب) داخل المنظمة الذين لديهم كل من السلطة والمسؤولية عن التعامل مع أنواع وأنواع محددة من البيانات وحمايتها. إدارة البيانات هي جزء أساسي من الالتزام. وسوف تهتم الأنظمة بآليات الأمن والتخزين والوصول بالإضافة إلى الحذف والاحتفاظ المناسبين. كما تساعد حوكمة البيانات على ضمان دقة البيانات للبدء بها ومدى مطابقتها لمعايير الأعمال قبل إدخالها في النظام، مع استخدامها، وعند استرجاعها من النظام لاستخدامها أو تخزينها في مكان آخر. تحدد الإدارة التنظيمية كيفية استخدام الأفراد المسؤولين للعمليات والتقنيات لإدارة البيانات وحمايتها.
يمثل أمن البيانات مصدر قلق كبير في عالم اليوم من الهاكرز والفيروسات والهجمات الإلكترونية وخروقات البيانات. وفي حين أن الأمن مدمج في النظم والتطبيقات، فإن إدارة البيانات موجودة لضمان وضع وإدارة تلك الأنظمة بشكل صحيح لحماية البيانات، وإنفاذ الإجراءات والمسؤوليات لحماية البيانات خارج الأنظمة وقاعدة البيانات.
ما هي استراتيجية بيانات المؤسسة ولماذا يجب أن يكون لديك واحدة؟
اليوم، تعتمد إستراتيجيات الأعمال على البيانات لأتمتة العمليات وتخصيص تجارب العملاء والموظفين وتعزيز النمو من خلال الأسواق الجديدة أو التملك والابتكار. وبالتالي، يعتمد نجاح الأعمال بشكل متزايد على مواءمة استراتيجية بياناتك مع استراتيجية أعمالك. يجب أن تتردد استراتيجية البيانات على جميع مستويات المؤسسة. يجب أن يكون له معنى وسياق للأعمال.
تحتاج الشركة إلى استراتيجية بيانات لتحديد أولويات عملها. نعلم جميعاً أن كمية البيانات التي تولدها الشركة وتستخدمها تنمو بشكل كبير. ستكون هناك دائمًا مشكلات ومتطلبات بيانات أكثر من الموارد. تحتاج الشركات إلى طريقة لتحديد أولويات أنشطة البيانات استنادًا إلى ما سيحقق أكبر قيمة من خلال استراتيجية البيانات. يجب أن تكون الاستراتيجية "معيشة وتنفس" ومتوافقة تمامًا مع أولويات الأعمال ولكنها مرنة بما يكفي للتحول مع تحول ونضوج الأعمال. لا يمكن أن تكون كلمات في وثيقة فقط ولكن يجب أن تأخذ "الحياة" داخل المؤسسة.
توضح إستراتيجية البيانات جميع إمكانات البيانات التي يجب إنشاؤها لتحقيق نتيجة الأعمال. وهذا يشمل ليس فقط قدرات وأدوات إدارة البيانات، ولكن قدرات الأعمال مثل الهيكل التنظيمي، والحصول على البيانات واستراتيجية شبكة البيانات، والامتثال والقدرات الأخلاقية. فهو يضع خارطة طريق لتطوير القدرات على مدى سنوات متعددة، مع وضع توقعات بشأن ما يمكن تقديمه، في أي إطار زمني، لما هو مطلوب من تكلفة ودعم تنفيذي.
تطور إدارة البيانات
كانت إدارة البيانات الفعالة أمرًا بالغ الأهمية لنجاح الأعمال لأكثر من 50 عامًا - بدءًا من مساعدة الشركات على تحسين دقة إعداد تقارير المعلومات والاتجاهات الفورية واتخاذ قرارات أفضل لإذكاء التحول الرقمي ودعم التقنيات ونماذج الأعمال الجديدة اليوم. لقد أصبحت البيانات نوعا جديدا من رأس المال، والمنظمات التي تفكر في المستقبل دائما في البحث عن طرق جديدة وأفضل لاستخدام البيانات لصالحها. فيما يلي أحدث الاتجاهات في إدارة البيانات الحديثة التي من المهم مراقبتها واستكشاف صلتها بأعمالك وصناعتك:
نسيج البيانات: تمتلك معظم المؤسسات اليوم مجموعة متنوعة من أنواع البيانات المنشورة في مكان العمل وفي السحابة – وهي تستخدم أنظمة إدارة قواعد بيانات متعددة وتقنيات معالجة وأدوات. ويستخدم نسيج البيانات، وهو مزيج مخصص من البنية والتكنولوجيا، بيانات التعريف وتكامل البيانات الديناميكية وتنسيقها لتمكين الوصول بدون احتكاك إلى البيانات ومشاركتها عبر بيئة موزعة.
إدارة البيانات في السحابة: تنقل العديد من الشركات بعض أو كل منصتها لإدارة البيانات إلى السحابة. تستفيد إدارة البيانات السحابية من جميع المزايا التي توفرها الشبكة السحابية - بما في ذلك قابلية التوسع وأمان البيانات المتقدم والوصول المحسَّن إلى البيانات وعمليات النسخ الاحتياطي المؤتمتة واسترداد البيانات بعد الكوارث وتوفير التكاليف وغير ذلك الكثير. تزداد شعبية قواعد البيانات السحابية وحلول قاعدة البيانات الخدمية (DBaaS) ومستودعات البيانات السحابية وبحيرات البيانات السحابية.
البيانات كمنتج: تشير البيانات كمنتج إلى ممارسة التعامل مع بياناتك الداخلية كمنتج من الدرجة الأولى، بوظيفة فريق (فرق) البيانات لديك – وبالتبعية، كبير موظفي البيانات لديك أو المدير التنفيذي المكافئ – كونها تزود بقية مؤسستك بالبيانات المناسبة التي يحتاجها في الوقت المناسب وبالمستوى المناسب من الجودة. والهدف من ذلك هو تمكين استخدام أكبر لبياناتك بشكل عام - مثل رؤى تحليلية أكثر دقة وفي الوقت المناسب، على سبيل المثال.
إدارة البيانات المعززة: يطلق على أحد الاتجاهات الأحدث اسم "إدارة البيانات المعززة". تستخدم إدارة البيانات المعززة الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة لجعل عمليات إدارة البيانات ذاتية التكوين والضبط الذاتي. تعمل إدارة البيانات المعززة على أتمتة كل شيء بدءًا من جودة البيانات وإدارة البيانات الرئيسية وحتى تكامل البيانات – مما يتيح للموظفين التقنيين المهرة إمكانية التركيز على الأنشطة ذات القيمة الأعلى.
التحليلات المعززة: تستخدم التحليلات المعززة تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) وتدريب الآلة ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) ليس فقط للعثور على الرؤى الأكثر أهمية تلقائيًا، ولكن لإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى التحليلات المتقدمة حتى يتمكن الجميع، وليس علماء البيانات فقط، من طرح أسئلة حول بياناتهم والحصول على إجابات بطريقة طبيعية وحوارية.
ملخص
ونحن نعلم أن المعلومات مستمدة من البيانات. وإذا كانت المعلومات قوة، فإن الإدارة الفعالة والاستفادة من بياناتك يمكن أن تكون القوة العظمى لشركتك. وعلى هذا النحو، تتطور مسؤوليات إدارة البيانات ودور كبير موظفي البيانات (والتحليلات) لتصبح عوامل تغيير رئيسية في المؤسسة – في دفع عملية الاعتماد على الشبكة السحابية والاستفادة من الاتجاهات والتقنيات الجديدة وتقديم قيمة استراتيجية للأعمال.
حلول إدارة البيانات وقواعد البيانات
يمكن لشركة SAP مساعدتك في إدارة بيانات المؤسسة وإدارتها ودمجها.
الأفكار التي لن تجدها في أي مكان آخر
اشترك للحصول على جرعة من ذكاء الأعمال يتم تسليمها مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.