نظرة عامة على شبكة البيانات

شبكة البيانات تمثل طريقة جديدة للنظر إلى المعلومات. ويولد من المفهوم المتنامي أن البيانات في الواقع هي في حد ذاتها منتج، أداة، وسيلة إلى غاية—وليس مجرد شيء تجمعه الشركات وتحلله في وقت لاحق في محاولة التطلعية لفهم الأشياء التي حدثت بالفعل.

تعريف شبكة البيانات

شبكة البيانات (Data mesh) هي نهج لإدارة البيانات التي تستخدم إطارًا معماريًا موزعًا. وبعبارة أخرى، فإنه ينشر الملكية والمسؤولية لمجموعات بيانات محددة في جميع أنحاء الأعمال للمستخدمين ذوي الخبرة المتخصصة لفهم ما تعنيه البيانات وكيفية الاستفادة منها على أفضل وجه.

تعمل بنية شبكة البيانات على ربط البيانات واستخلاصها من مصادر مختلفة مثل بحيرات ومستودعات البيانات. ثم يقوم بتوزيع مجموعات البيانات ذات الصلة على الخبراء البشريين المناسبين وفرق المجال على مستوى الأعمال. وبشكل أساسي، يتم فرز حجم كبير من البيانات في بحيرة البيانات المركزية وتوزيعها في قطع قابلة للإدارة إلى تلك الأنسب لفهمها والاستفادة منها.

أصول شبكة البيانات

نشأت شبكة البيانات حوالي عام 2009 استجابة لتحديات تدريج معماريات البيانات في المنظمات الكبيرة والمعقدة. الفكرة الأساسية وراء شبكة البيانات هي تحقيق اللامركزية في ملكية البيانات وهيكلتها، والتعامل مع البيانات كمنتج وتعيين المسؤولية للفرق الموجهة نحو المجال. تجمع شبكة البيانات بين المبادئ من التصميم القائم على النطاق، والتفكير في المنتجات، والبنية التحتية ذاتية الخدمة، مما يمكن المنظمات من توسيع نطاق أنظمة البيانات دون خلق عوائق متجانسة.

غالبًا ما تفشل نماذج إدارة البيانات المركزية في المؤسسات الكبيرة بسبب:

• العوائق في التسليم: يصبح فريق مركزي واحد محملاً بشكل زائد، مما يؤدي إلى إبطاء الوصول إلى البيانات والتحليلات.
• الثغرات في الملكية: لا توجد مساءلة واضحة عن جودة البيانات عبر المجالات تسبب عدم اتساق المعايير ومشكلات الثقة.
• مشاكل قابلية التوسع: مع نمو حجم البيانات وتعقيدها، تواجه الأنظمة المركزية صعوبة في التوسع دون تكاليف عامة هائلة.
• ضعف المعرفة بالمجال: تفتقر الفرق المركزية إلى الفهم العميق لمجالات الأعمال، مما يؤدي إلى منتجات بيانات منخفضة الجودة أو غير متوافقة.
• المرونة المحدودة: تؤدي التغييرات التي تتطلب التنسيق من خلال فريق واحد إلى إبطاء الاستجابة لاحتياجات الأعمال المتطورة.

مزايا شبكة البيانات

وقد ساهمت قواعد البيانات القديمة والبنى التحتية المحدودة لإدارة البيانات في الإحساس بأن البيانات هي شيء يجب الاحتفاظ به في حافظة واحدة ويتم تحديدها وفقًا لتقدير عدد قليل من مديري البيانات. الآن، البيانات هي الوقود الذي يدفع أعمالك؛ يجب إعطاؤها بحرية لأولئك المتخصصين الخاضعين للتقييم الذين يعرفون أفضل طريقة لجعلها تعمل وتحفيز الربح في الأوقات التنافسية.

يمكن تلخيص المزايا الرئيسية لبنية شبكة البيانات في ثلاث فئات:

قابلية التوسع والمرونة

زيادة إمكانية الوصول إلى البيانات: تضمن شبكة البيانات أن جميع الأشخاص المناسبين في جميع أنحاء مؤسستك يمكنهم الوصول إلى البيانات التي يحتاجونها - لتكون الأفضل المطلق في وظائفهم.

خطوط أنابيب وعمليات البيانات القابلة للتخصيص: العديد من أفضل المشاريع وربما الأكثر ربحية تحصل على الرف بسبب المتاعب الهائلة في تحديد مجموعات البيانات الفريدة والمخصصة اللازمة لتحقيق النجاح. ومع شبكة البيانات، يمكن للفرق الوصول السريع إلى نماذج المشاريع الجديدة واختبارها دون الخسارة التقليدية للوقت أو الموارد.

اختناقات مخفضة: هذا فوز/فوز واضح لكل من فرق تكنولوجيا المعلومات وأصحاب البيانات. وعلاوة على ذلك، فمن خلال الحد من مصدر الإحباط والتهيج يمكن أن تساعد الشركات على كسر الصوامع التي تقف في طريق تنمية الأعمال الصحية.

الجودة والثقة

قدرات تحليلية محسنة: عندما ترى المؤسسات البيانات كمنتج يتم استخدامه كل يوم، تبدأ الفرق في اتباع نهج البيانات أولاً للتخطيط والاستراتيجية. وهذا يؤدي إلى تقليل الأخطاء واتباع نهج أكثر موضوعية وأقل اعتمادًا على الرأي تجاه تطوير الأعمال.

التفاعل عبر المجالات وإعادة الاستخدام

انخفاض الضغط على فرق إدارة البيانات المركزية: وهذا يعني ليس فقط الحد من المتأخرات والإحباط ولكن أيضا تحرير عدد لا يحصى من الساعات لفرق تكنولوجيا المعلومات الموهوبة لديك لتكريس لمتابعات أكثر تخصصا وإثارة للاهتمام وربحية.

من خلال تحقيق اللامركزية في الملكية والتعامل مع البيانات كمنتج، تمكِّن شبكة البيانات المؤسسات من التحرك بشكل أسرع، وبناء الثقة في الرؤى، والتدرج بسلاسة عبر المجالات.

المبادئ الأساسية لشبكة البيانات

عندما نتحدث عن بحيرات البيانات وشبكة البيانات، فإننا نتحدث بشكل أساسي عن البيانات الضخمة. وما يجعل البيانات “كبيرة” ليس مجرد حجمها الضخم. ومن بين المعايير الأخرى، يتم تعريف البيانات الضخمة أيضًا من خلال كونها معقدة ومتغيرة ومولدة بسرعة وغير منظمة.

تشبه قاعدة البيانات الخطية جدول البيانات: فهي تحتوي على أعمدة وصفوف وفئات غير قابلة للتغيير يجب أن تتناسب معها جميع مكونات البيانات. يتم تنظيم بعض البيانات المتولدة من الآلات وأجهزة الاستشعار والمصادر الصناعية وتناسب بشكل دقيق في قاعدة بيانات خطية. بغض النظر عن حجم البيانات التي عليك التعامل معها، إذا كانت منظمة بنسبة 100% فهي لا تستوفي معايير البيانات الضخمة ويمكن تضمينها في قاعدة بيانات خطية، مما يجعلها واضحة نسبيًا للتصفية والاستخراج.

ولكن على نحو متزايد، البيانات الضخمة الحديثة غير منظمة وتتكون من المكونات المرئية، والنص المفتوح، وحتى الفيديو والوسائط الغنية. يمكن لهذه البيانات الحاسمة أن تضم آلاف التيرابايت من المعلومات للعديد من الشركات، ولا يمكن ببساطة تخزينها في قاعدة بيانات خطية قياسية.

أدخل مستودع البيانات. ومع بدء زيادة أحجام البيانات الضخمة، تم تطوير بحيرات البيانات كمكان يمكن فيه تخزين البيانات المعقدة والوصول إليها من مستودع مركزي في شكله الخام. في حين أن بحيرات البيانات تمثل حلاً ممتازًا لمشكلة البيانات الضخمة، إلا أنها مع ذلك تعاني من نقاط ضعف. تفتقر بحيرات البيانات إلى ميزات تحليلية معينة، مما يجعلها تعتمد على خدمات أخرى لوظيفة الاسترجاع والفهرسة والتحويل والاستعلام والتحليلات.

وتتصدى أربعة مبادئ لشبكة البيانات للتحديات التي تطرحها بحيرات البيانات:

1. ملكية المجال

الملكية في بحيرات البيانات معقدة لتحديد وقت قيام العديد من اللاعبين بإنشاء البيانات والوصول إليها. وفي غياب أدوار ومسؤوليات محددة بوضوح، يمكن إدارة نفس مجموعة البيانات بشكل مختلف من قبل أطراف مختلفة، مما يخلق تناقضات تجعل من الصعب استخدامها. وبالمثل، فإن البيانات الأخرى في نهاية المطاف يتم إهمالها عندما لا يتم إدارتها بنشاط من قبل أولئك الذين سيستخدمونها في نهاية المطاف.

تعمل بنية شبكة البيانات على حل هذا عن طريق تحقيق اللامركزية في الملكية. وهو يضمن توزيع حوكمة البيانات بشكل واضح حسب النطاق بحيث يحكم كل فريق أو خبير مجال البيانات التي ينتجها ويستخدمها. ولدعم ذلك، تستخدم شبكات البيانات أيضًا بنية إدارة موحدة للسماح أيضًا بالتحكم المركزي في نمذجة البيانات والسياسات الأمنية والالتزام. تخلق ملكية شبكة البيانات مسؤولية وتحسن من إمكانية استخدام البيانات.

2. البيانات كمنتج

يمكن أن تفشل بحيرات البيانات في ضمان جودة البيانات عندما يصبح حجم البيانات كبيرًا جدًا أو عندما لا يفهمها مديرو البيانات المركزية أنفسهم. تتعامل البنية الشبكية للبيانات بشكل أساسي مع البيانات كمنتج قيّم، الأمر الذي يضع جودة البيانات واكتمالها في طليعة إدارة البيانات. ومن المفترض أن يعرف كل فريق أهم المعايير والقضايا التي يرغب في استقرائها من البيانات التي يجمعها. ومن خلال دمج هذه المعايير والأولويات في البنية، يمكن أن تساعد شبكة البيانات على ضمان تقديم البيانات النظيفة والجديدة والكاملة بشكل مستمر وذات أولوية، حتى عندما تكون مجموعات البيانات الأكبر مشاركة. وبالطبع، عندما يتم تطبيق خوارزميات تعلم الآلة، تصبح هذه المعايير ومجموعات البيانات الناتجة أكثر دقة ومفيدة على مدار الوقت.

3. النظام الأساسي لبيانات الخدمة الذاتية

يمكن لبحيرات البيانات أن تخلق عوائق بسبب بنيتها المركزية وعمليات استرجاع البيانات الصعبة تقليديًا والبروتوكولات. وهذا يعني عادة أن التحكم في كمية كبيرة من البيانات المدمجة ينزل إلى فريق واحد لتكنولوجيا المعلومات أو إدارة البيانات. ومع زيادة أحجام البيانات (والطلب على استرجاعها)، يتم فرض ضرائب زائدة على فرق تكنولوجيا المعلومات هذه.

وعلاوة على ذلك، يجب مراجعة البيانات وتنظيمها بشكل صحيح لضمان الامتثال لمبادئ إدارة البيانات والالتزام بها. وعند مواجهة ضغوط لا مبرر لها، يمكن أن يكون هناك ميل إلى الاندفاع خلال مراحل الامتثال هذه، التي تولد مخاطر وخسائر محتملة للشركة. تعالج مبادئ شبكة البيانات هذا من خلال تمكين منصة بيانات ذاتية الخدمة. وهو يتيح الوصول والتحكم إلى المستخدمين المتخصصين المصرح لهم الذين لديهم مصلحة أكبر في البيانات - كل ذلك مع استخدام بروتوكولات أمنية صارمة. ويؤدي هذا إلى تقليل العوائق وتسريع عملية تسليم البيانات.

4 - الحوكمة الاتحادية

في حين أن اللامركزية أساسية، لا يمكن للمنظمات التخلي عن الحكم. تستخدم شبكة البيانات نموذج حكم موحد لموازنة الاستقلالية مع الاتساق. وهذا يعني أن المجالات تدير منتجات البيانات الخاصة بها، ولكن يجب أن تلتزم بالمعايير المشتركة للأمن والامتثال وقابلية التشغيل البيني في جميع أنحاء المؤسسة. هذا النهج المختلط لحوكمة شبكة البيانات يضمن المرونة دون التضحية بالثقة أو الالتزام بالقواعد التنظيمية.

في حين أن تحديات شبكة البيانات موجودة، فإن بنية إدارة البيانات اللامركزية والديمقراطية جعلت الشركات أكثر ذكاءً وأكثر مرونة ودقة. كيف؟ ومن خلال ضمان توفر البيانات الصحيحة للأشخاص المناسبين على الفور، أينما وكلما احتاجوا إليها. شبكة البيانات تجعل من البيانات كمنتج واقعًا فعليًا، مما يقلل الحواجز ويحدد أولوية قيمة المعلومات حتى تتمكن الفرق من الوصول إلى البيانات الأساسية بشكل أسرع ودون عوائق.

أطر عمل وبنية شبكة البيانات

لقد ناقشنا كيف أن شبكة البيانات هي شكل لا مركزي من أشكال بنية البيانات التي تتعامل مع البيانات كأداة أساسية لإدارة الأعمال. والأهم من ذلك، كيف تكون الفرق المستقلة مسؤولة عن معالجة البيانات ضمن مجالات عملها وخبراتها، مع ضمان الامتثال لممارسات إدارة البيانات المحددة مركزيًا. وهذا التغير في العقلية هو جوهر شبكة البيانات.

منظر عيني للطيور لهندسة معمارية شبكية للبيانات

في شبكة البيانات، المجالات هي المنتجين الأساسيين والمستهلكين للبيانات، كل امتلاك لبياناتها كمنتج لضمان الجودة والأهمية. وتوفر منصة الخدمة الذاتية البنية التحتية لنشر واكتشاف واستهلاك منتجات البيانات هذه، إلى جانب ميزات الأمان والالتزام المؤتمتة. تعمل الحوكمة في نموذج موحد، مع موازنة المعايير العالمية لقابلية التشغيل البيني والأمن مع الاستقلالية المحلية، بحيث يمكن للمجالات الابتكار مع الحفاظ على الثقة والاتساق في جميع أنحاء المنظمة.

لفهم كيفية ملاءمة بنية شبكة البيانات معًا بشكل أفضل، دعونا نغوص في مكوناتها الرئيسية الثلاثة.

مصادر البيانات

وتمثل هذه المستودعات - مثل مستودع البيانات - التي يتم تغذية البيانات الأولية الأولية بها. سواء تم جمعها من شبكات IIoT السحابية أو نماذج تعليقات العملاء أو بيانات الويب التي تم كشفها، فإن هذه هي بيانات الإدخال الأولية التي سيقوم المستخدمون بالإشارة إليها ومعالجتها حسب الحاجة عبر الشبكة. وفي حين أن نهج مستودع البيانات يقوم بقمع جميع هذه البيانات في مكان مركزي واحد، فإن منهجية شبكة البيانات بدلاً من ذلك توزع مسؤولية تناول هذه البيانات الأولية وتخزينها ومعالجتها واستخراجها ضمن سلسلة من المجالات المسؤولة.

البنية الأساسية لشبكة البيانات

المعلومات ليست معزولة فقط ضمن النطاقات الإدارية الفردية ولكن يمكن أيضًا مشاركتها حسب الرغبة عبر الشبكة التشغيلية للمؤسسة مع بقائها متوافقة مع المبادئ التوجيهية المعمول بها لإدارة البيانات. وهذه نتيجة مباشرة لاثنين من الركائز الأساسية لشبكة البيانات: منصة بيانات ذاتية الخدمة والحوكمة الموحدة. توفر منصة البيانات ذاتية الخدمة الأدوات والبنية التحتية التي يحتاجها كل مجال لاستيعاب البيانات وتحويلها ومعالجتها وخدمتها عالمياً. وفي الوقت نفسه، تضمن مبادئ الحوكمة الموحدة التوحيد القياسي في جميع أنحاء المنظمة، مما يسمح بإمكانية التشغيل البيني للبيانات بين جميع فرق المجال دون جهد.

مالكو البيانات

كمكون نهائي لشبكة البيانات، يتحمل مالكو البيانات مسؤولية تطبيق بروتوكولات الامتثال والحوكمة والتصنيف لبيانات إداراتهم. على سبيل المثال، يجب تخزين ملفات الموارد البشرية باستخدام بروتوكولات أمان معينة، ويجب عدم استخدامها لهذا الغرض أو لهذا الغرض، ويجب تحريرها فقط لحجب هذا الشخص وشخصه. وبطبيعة الحال، سيكون لكل قسم فئات وأنواع من البيانات التي تنفرد بها قسمه أو أغراضه. في نظام مستودع البيانات، يجب على فرق تكنولوجيا المعلومات التعامل مع جميع هذه البروتوكولات والفئات المختلفة لجميع مالكي البيانات المختلفين الذين ألقوا الأشياء في البحيرة. في حين أن بنية شبكة البيانات تمنح أصحاب النطاقات كامل السلطة والتحكم في هذه الأمور لأنه مرة أخرى، من هم أفضل من خبراء المجال الخاضع لإدارة بياناتهم الخاصة وضمان مطابقتها لمعايير الجودة؟

نموذج تشغيل شبكة البيانات

يجمع نموذج تشغيل شبكة البيانات بين الأشخاص والعمليات والتكنولوجيا لتمكين إدارة البيانات اللامركزية على نطاق واسع. يضمن هذا التعاون تدفق البيانات بسلاسة عبر المؤسسة، وتعزيز الثقة والمرونة وإعادة الاستخدام دون الاعتماد على فريق مركزي واحد. شبكة البيانات تتيح إمكانية التشغيل البيني وقابلية الاكتشاف من خلال فرض المعايير المشتركة وتوفير منصة مشتركة، وتنسيقات متسقة ومصطلحات بحث، وقواعد حوكمة لنشر واستهلاك منتجات البيانات. تسمح الأدوات الشبكية مثل كتالوجات البيانات والسجلات للفرق بالبحث السريع والوصول الآمن واستخدام منتجات البيانات في جميع أنحاء المؤسسة.

فكر في شبكة البيانات كمدينة حديثة: يدير كل حي (نطاق) المرافق والخدمات الخاصة به - مثل الماء والكهرباء والنفايات - لأنهم يعرفون احتياجاتهم المحلية بشكل أفضل. توفر المدينة البنية التحتية المشتركة، مثل الطرق والمواصلات العامة (منصة الخدمة الذاتية) ومعايير السلامة (الحوكمة)، بحيث يمكن للأحياء الاتصال والوصول إلى موارد المدينة، والتعاون دون فوضى. وبهذه الطريقة، تتدفق الموارد بحرية عبر المدينة، ويتبع الجميع القواعد المشتركة، ويزدهر الابتكار محلياً بينما تعمل المدينة كلها بسلاسة.

شبكة البيانات عمليًا: أمثلة وحالات استخدام

ولكي تتطور حلول إدارة البيانات وتصبح أكثر نجاحًا، يجب أن تكون قابلة للاستخدام وذات صلة بمجموعة واسعة من التطبيقات والعمليات. ومع تحسن بنية شبكة البيانات وسهولة الاستخدام، نرى أن مجموعة متزايدة من وظائف الأعمال يمكن للمؤسسات أن تعزّز من خلال نهج آمن وموزع للبيانات كمنتج وأداة.

دعنا نستكشف بعض حالات استخدام الأعمال المشتركة لشبكة البيانات.

المبيعات

بالنسبة لفرق المبيعات، ينزل كل ذلك إلى اكتساب الفرص التسويقية ورعايتها وإغلاقها. كلما زاد الوقت الذي يقضيه أعضاء فريق المبيعات لديك في أداء مكاتبهم للمهام الإدارية، كلما قل لديهم الوقت لبناء علاقات مع عملاء جدد. مع بنية شبكة البيانات، لا يحتاج مستخدمو فريق المبيعات إلى أن يكونوا خبراء في إدارة البيانات واسترجاعها للحصول على مجموعات البيانات والمجموعات الأكثر قوة وذات صلة في متناول أيديهم. عندما يكون لدى أقسام المبيعات جميع البيانات المناسبة للتحليل، يتم تحويلها إلى استراتيجيات ورؤى أكثر قابلية للتنفيذ.

مثال على شبكة بيانات المبيعات: يمكن لفرق المبيعات الإقليمية أو الخاصة بالمنتج امتلاك مجالات بيانات إدارة علاقات العملاء وخطة المبيعات الخاصة بها، مما يتيح إمكانية التوقع الدقيق ولوحات المعلومات في الوقت الفعلي دون الانتظار في فريق تكنولوجيا معلومات مركزي.

الإمداد والتموين وسلسلة التوريدات

وتتعرض سلاسل الإمداد الحديثة إلى مجموعة هائلة من الاضطرابات. وتأتي الميزة التنافسية عندما يمكن للشركات التمحور بسرعة والاستجابة لكل من التهديدات والفرص بمرونة متساوية. تأتي بيانات سلسلة التوريدات العالمية اليوم في شكل سميك وسريع - بدءًا من تعليقات العملاء، وحتى شبكات IIoT ، والتوائم الرقمية. عندما يكون مديرو سلسلة التوريدات ذوي الخبرة والحماس قادرين بأنفسهم على كبح أي من مجموعات البيانات هذه والتدخل فيها في الوقت الفعلي، تحصل الشركات على مصدر قوي للرؤية والبصيرة.

مثال على شبكة بيانات سلسلة التوريدات: يتطلب تحسين سلسلة التوريدات رؤية في الوقت الفعلي حول مستويات المخزون وأداء المورِّدين وبيانات الإمداد والتموين. شبكة البيانات تعطي كل مجال - المشتريات والتخزين والنقل - ملكية منتجات البيانات الخاصة بها، مما يتيح اتخاذ قرارات أسرع وعمليات فعالة من حيث التكلفة.

التصنيع

كجزء من سلسلة التوريد، فإن عمليات التصنيع في الشركة معرضة بنفس القدر لتحولات السوق السريعة ومتطلبات العملاء المتقلبة. في الماضي، كان يتعين على فرق التصميم والبحث والتطوير الاعتماد على بيانات العملاء التاريخية، التي يتم تغذيتها لهم من الأقسام الأخرى. واليوم، تجلب شبكة البيانات إمكانية الوصول المباشر إلى البيانات للمستخدمين خلف جدول الصياغة، وفي فرق البحث والتطوير والاختبار، وعلى طول الطريق إلى أرضية التصنيع. يمكن أن تساعد تعليقات العملاء في الوقت الفعلي في تطوير المنتجات في واجهة فورية ومحدثة من شبكات IIoT والمحاكاة الرقمية على مساعدة المصانع على العمل بشكل أكثر أمانًا وأسرع وكفاءة.

مثال على شبكة بيانات التصنيع: يمكن للفرق على مستوى المصنع امتلاك بيانات أداء أجهزة الاستشعار والآلات، مما يتيح الصيانة التنبؤية ويقلل من وقت التوقف من خلال التحليلات اللامركزية.

التسويق

واليوم، تشكل طلبات وتوقعات العملاء المستقبل وتتغير وتنمو بوتيرة غير مسبوقة. وعادة ما تحتوي العلامة التجارية الواحدة على نقاط اتصال لا تعد ولا تحصى للمستهلكين عبر وسائل التواصل الاجتماعي والإعلانات الرقمية المستهدفة وبوابات التسوق عبر الإنترنت وعبر القنوات المتعددة. يشهد السوق الحالي الرغبة المتزايدة في التخصيص السريع، ودورات حياة المنتج الأقصر، ومستويات هائلة من الاختيار والمنافسة. ولفهم هذه الاتجاهات ومتابعتها، يحتاج المسوقون الحديثون إلى وصول فوري ومتزامن إلى مجموعة واسعة من مجموعات البيانات. في الماضي، كان هذا يعني طلب (وانتظار) هذه البيانات من الإدارات الأخرى. ومع ذلك، باستخدام إعداد شبكة بيانات، يمكن للمسوقين معالجة هذه البيانات والوصول إليها في الوقت الحالي، وفقًا لشروطهم الخاصة.

مثال على شبكة بيانات التسويق: يتطلب بناء عرض 360 للعميل دمج البيانات من قنوات متعددة مثل البريد الإلكتروني والإعلانات الاجتماعية والمدفوعة. تتيح شبكة البيانات لكل قناة امتلاك منتج بياناتها، مما يضمن رؤى دقيقة في الوقت الفعلي للحملات التسويقية المخصصة وتجارب عملاء أفضل.

الموارد البشرية

يجب على فرق الموارد البشرية إدارة كميات كبيرة من البيانات بالغة التعقيد والحساسية. ومع الاتجاه المتنامي نحو أماكن العمل البعيدة والهجينة، تزداد تلك البيانات تعقيدًا وتنوعًا جغرافيًا كل يوم. ناهيك عن مجموعة المشكلات القانونية التي تتغير باستمرار والتي يجب على فِرق الموارد البشرية البقاء على علم بها على وجه السرعة. من التوظيف حتى التقاعد، يجب أن يكون قادة الموارد البشرية قادرين على التحقق من صحة وتقييم وتحليل بعض مجموعات البيانات الأكثر تباينًا على نطاق واسع في أي مؤسسة. تسمح بنية شبكة البيانات ببروتوكولات الأمان المناسبة والوصول المقيد بإحكام. وفي الوقت نفسه، فإنه يمكن مستخدمي الموارد البشرية المخولين للوصول إلى البيانات والمعلومات بسرعة ودون الاعتماد على البروتوكولات الداخلية المعقدة والبيروقراطية متعددة الإدارات.

مثال على شبكة بيانات الموارد البشرية: يمكن لفرق التعيين وكشف الرواتب وإدارة الأداء أن تحكم مجالات البيانات الخاصة بها، مما يؤدي إلى تحسين الامتثال وتمكين تحليلات القوى العاملة في الوقت الفعلي لاتخاذ القرارات الاستراتيجية.

الشؤون المالية

وكما هو الحال مع فِرق الموارد البشرية والماليات والمحاسبة، فإنها مسؤولة أيضًا عن البيانات المهمة والحساسة للغاية. تعمل أنظمة تخطيط موارد المؤسسة الحديثة على إحداث ثورة في مجال التمويل، وذلك باستخدام تقنية قواعد البيانات في الذاكرة لتخصيص التقارير والتحليلات والإسقاطات حتى اللحظة. ومع ذلك، حتى عندما تستخدم فرق التمويل أفضل قواعد البيانات وبرامج تخطيط موارد المؤسسة، فإنها لا تزال تواجه في كثير من الأحيان عقبات بسبب الثقافات العريقة والجامدة، والصوامع الثقيلة، والعمليات البيروقراطية، والمدرسة القديمة. تجلب بنية شبكة البيانات تحولاً جوهريًا في كيفية النظر إلى البيانات المالية وإدارتها. بل يمكن أن يؤدي ذلك إلى هز التفكير الراكد الذي يمكن أن يحدث عندما تقوم المؤسسات بتمكين الفرق من امتلاك ومراجعة عمليات بيانات الشيخوخة الخاصة بها.

مثال على شبكة البيانات المالية: يمكن لفرق التخطيط المالي امتلاك مجالات بيانات الإيرادات والمصاريف وبيانات الاستثمار، مما يضمن التنبؤ الدقيق ونمذجة السيناريوهات المرنة دون الاعتماد على فريق مركزي واحد.

من الواضح أن شبكة البيانات ليست مجرد كلمة مرور أخرى وهي اتجاه لاستراتيجية البيانات يجب أخذها على محمل الجد. تستخدم الشركات من جميع الأحجام والصناعات شبكة البيانات، وتبحث عن طرق لاستخدام البيانات لإنشاء رؤى وقيم.

بدائل شبكة البيانات

في حين أن شبكة البيانات تقدم نهجا لامركزيا لإدارة البيانات، إلا أنها ليست الخيار الوحيد. ولا تزال الأبنية التقليدية مثل بحيرات البيانات ومستودعات البيانات تستخدم على نطاق واسع لتركيز وتخزين الأحجام الكبيرة من البيانات، وغالبا ما تقترن مع حواسيب البيانات التي تجمع بين قدرات البيانات المنظمة وغير المنظمة. وتركز النماذج الأخرى، مثل نسيج البيانات، على إنشاء طبقة موحدة لتكامل البيانات وتنسيقها عبر أنظمة متنوعة. يتناول كل بديل قابلية التوسع والإدارة وإمكانية الوصول بشكل مختلف، مما يجعل الاختيار معتمدًا على الاحتياجات التنظيمية والنضج.

فلنلقِ نظرة على بدائل شبكة البيانات وكيفية مقارنتها.

شبكة البيانات مقابل مستودع البيانات/lakehouse

شبكة البيانات مقابل مستودع البيانات

شبكة البيانات مقابل بنية البيانات

تطبيق شبكة البيانات

ويتطلب تنفيذ شبكة بيانات نهجا استراتيجيا يوازن بين اللامركزية والمعايير المشتركة. فيما يلي خطوات شبكة البيانات الأساسية:

1. تحديد المجالات التجريبية: ابدأ صغيرًا باختيار مجالين أو ثلاثة مجالات بقيمة أعمال واضحة ونضج بيانات قوي. وسوف تكون هذه الفرق بمثابة معتمدين مبكرين، مما يثبت نموذج شبكة البيانات قبل التوسع في جميع أنحاء المنظمة.
2. إنشاء النظام الأساسي: إنشاء منصة بيانات ذاتية الخدمة توفر أدوات مشتركة لنشر منتجات البيانات واكتشافها واستهلاكها. ويشمل ذلك دلائل البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وميزات الأمان المؤتمتة لتقليل الاحتكاك لفرق المجال.
3. تحديد الحوكمة الموحدة: إنشاء سياسات حوكمة تفرض المعايير العالمية للأمن والالتزام وقابلية التشغيل البيني مع السماح باستقلالية المجالات. يجب أن تتضمن الحوكمة أدوارًا واضحة وتعريفات لمنتجات البيانات وتوقعات الجودة.

أنماط مضادة لتجنب

عندما يتم عمل شبكة البيانات بشكل غير صحيح من خلال عدم اتباع الأنماط التنظيمية الطبيعية، فإنه يمكن أن يؤدي إلى الارتباك والشقاق. إن النمط المضاد في شبكة البيانات هو نهج أو ممارسة متكررة تبدو مفيدة ولكنها في النهاية تقوض المبادئ الأساسية للهندسة المعمارية. وتشمل الأنماط المضادة لتجنبها ما يلي:

• معالجة شبكة البيانات كمستودع بيانات مركزي آخر فقط.
• تجاهل التغيير الثقافي- التكنولوجيا وحدها لن تحل قضايا الملكية.
• الإفراط في هندسة النظام الأساسي قبل إثبات قيمة الأعمال.
• عدم وجود مساءلة واضحة عن جودة البيانات.
• التدريج بسرعة كبيرة جدًا دون التحقق من صحة نموذج شبكة البيانات في المجالات التجريبية.

خمس من أفضل الممارسات لشبكة البيانات

1. ابدأ بالنطاق الصغير والمتكرر: استخدم مجالات تجريبية لتنقيح العمليات قبل التدريج.
2. التعامل مع البيانات كمنتج: تحديد الملكية واتفاقيات مستوى الخدمة ومعايير إمكانية الاستخدام لكل مجموعة بيانات.
3. الاستثمار في الأدوات المشتركة: جعل النشر والاكتشاف سهلين لفرق المجال.
4. تضمين الحوكمة مبكرًا: تحقيق التوازن بين الاستقلالية والالتزام منذ البداية.
5. التركيز على نتائج الأعمال: مواءمة منتجات البيانات مع قيمة قابلة للقياس، وليس الأهداف التقنية فقط.

ومن خلال الجمع بين ملكية المجال والنظام الأساسي المتين والحوكمة الموحدة، يمكن للمؤسسات تحسين المرونة والثقة والتعاون عبر المجالات - دون عوائق النماذج المركزية التقليدية.

القياس والقياسات

يتطلب تقييم النجاح قياسات شبكة البيانات التي توازن الأداء التقني مع نتائج الأعمال. يمكن أن تتضمن هذه القياسات ما يلي:

• جودة منتج البيانات SLOs/SLA: أساسية، ولكن يجب أن تكون مصممة خصيصًا لسياق كل مجال بدلاً من تطبيقها بشكل موحد. مؤشرات الأداء الأساسية لمنتج البيانات النموذجية هي:

  • نضارة البيانات: النسبة المئوية لمنتجات البيانات التي تم تحديثها خلال النافذة الزمنية المتفق عليها - على سبيل المثال، كل ساعة أو يومي
  • الاكتمال: النسبة المئوية للحقول المطلوبة المملوءة عبر مجموعات البيانات
  • التوفر: فترة تشغيل منتجات البيانات - على سبيل المثال، 99.9%

• اعتماد المستهلك وإعادة استخدامه: يمكن أن يكون مؤشرًا قويًا للقيمة، ولكن قياسه بدقة غالبًا ما يتضمن تتبع أنماط الاستخدام والتعليقات عبر الفرق. مثال على اعتماد المستهلك وإعادة استخدام مؤشرات الأداء الأساسية هي:

  • عدد المستهلكين الفريدين لكل منتج بيانات
  • معدل إعادة الاستخدام لكل المجالات: النسبة المئوية لمنتجات البيانات المستهلكة بواسطة مجالات متعددة
  • مجموع نقاط رضا المستهلك من الاستطلاعات أو التعليقات

• الوقت إلى التصور وتكلفة الخدمة: تسليط الضوء على مكاسب الكفاءة مقارنة بالنماذج المركزية، ولكن هذه التحسينات تعتمد على النضج التنظيمي والعمليات الأساسية. فيما يلي أمثلة على مؤشرات الأداء الأساسية للوقت اللازم للوصول إلى التصور وتكلفة الخدمة:

  • متوسط الوقت من طلب البيانات إلى التصور القابل للتنفيذ
  • تخفيض في التكلفة التشغيلية مقارنة بالنموذج المركزي
  • النسبة المئوية للتخفيض في المتأخرات لطلبات البيانات

• فجوة المنافس الشائعة للالتقاط: التركيز على المناطق التي يكافح فيها المتنافسون واستخدام مبادئ شبكة البيانات للتفوق عليها. مثال على فجوة المنافس لتسجيل مؤشرات الأداء الأساسية هي:

  • عدد نقاط ضعف المنافسين المحددة التي تمت معالجتها من خلال إمكانات منتج البيانات - على سبيل المثال، قابلية الاكتشاف المحسَّنة، والوصول الأسرع إلى البيانات
  • ميزة الوقت إلى السوق لمنتجات البيانات الجديدة مقابل المنافسين
  • زيادة في معدل اعتماد الخدمة الذاتية مقارنة بتقديرات المنافسين

توفر هذه المقاييس معًا رؤية اتجاهية حول ما إذا كانت شبكة البيانات تقدم المرونة والثقة وقابلية التوسع دون افتراض معايير قياس واحدة تناسب الجميع.

الأسئلة المتكررة حول Data Mesh