إتاحة البيانات للجميع: كيف يمكن لبنية البيانات أن تعزز قرارات الأعمال ومبادرات الذكاء الاصطناعي

ديمقراطية البيانات، مثلها مثل مصطلح التحول الرقمي قبل خمس سنوات، أصبحت مصطلحًا شائعًا عبر المؤسسات، بدءًا من أقسام تكنولوجيا المعلومات إلى الإدارة العليا. وغالبًا ما توصف بأنها طريقة لزيادة الوصول إلى البيانات ببساطة، لكن التحول الذي تحدثه أكبر من ذلك بكثير. عند تنفيذ ديمقراطية البيانات بفعالية، فإنها تعمل على تبسيط مجموعات البيانات، والتخلص من القيود المفروضة على البيانات، وتسهيل وصول فرق العمل المختلفة إلى منصة البيانات الشاملة للشركة عبر لوحة معلومات سهلة الاستخدام.

وبعيدًا عن الجوانب التقنية، فإن الأهداف أسمى من ذلك بكثير. عند تنفيذ ديمقراطية البيانات بشكل جيد، تُمكّن الموظفين من خلال أدوات تتيح للجميع استخدام البيانات، وليس فقط علماء البيانات. ويمكن أن تثير فضول الموظفين وتحفز الابتكار. عندما يضع الموظفون أيديهم على البيانات الصحيحة، فإن ذلك لا يمنحهم ما يحتاجون إليه لحل المشكلات فحسب، بل يدفعهم أيضًا إلى التساؤل: "ماذا يمكنني أن أفعل أيضًا بالبيانات؟" في مؤسسة واعية حقًا بأهمية البيانات.

في هذه المقالة، سنستكشف مزايا ديمقراطية البيانات وكيفية تغلب الشركات على تحديات الانتقال إلى هذا النهج الجديد في التعامل مع البيانات.

تساعد ديمقراطية البيانات الشركات على اتخاذ قرارات قائمة على البيانات من خلال إنشاء أنظمة وتبني أدوات تسمح لأي شخص في المؤسسة، بغض النظر عن خبرته التقنية، بالوصول إلى البيانات التي يحتاجها واستخدامها ومناقشتها بكل سهولة. فبدلاً من التعامل مع البيانات التي يمكن الوصول إليها بالحصول على موافقة على أنها نتاج عمل الموظفين والعملاء والعملاء المحتملين، أصبحت الآن بوابة الشركة لصناعة القرارات الإستراتيجية.

ولتطبيق ديمقراطية البيانات، يحتاج كل من الموظفين والعملاء إلى الحصول على بيانات بتنسيق سهل الاستخدام لزيادة القيمة التي تحققها. ويتطلب الأمر أيضًا الإلمام بالبيانات عبر المؤسسة. يحتاج الموظفون والقادة إلى الثقة في دقة البيانات، ومعرفة كيفية الوصول إليها، وكذلك كيف يمكن استخدامها لحل مشكلات العمل. في المقابل، يجب أن يتمتع كلاهما أيضًا بمهارات الإلمام بالبيانات ليكونوا قادرين على التحقق من دقة البيانات، وضمان أمنها، وتقديم أو اتباع إرشادات حول توقيت وكيفية استخدامها.

غالبًا ما يخلط الناس بين ديمقراطية البيانات وشفافية البيانات، والتي تشير إلى العمليات التي تساعد على ضمان دقة البيانات وسهولة الوصول إلى البيانات بغض النظر عن موقعها أو التطبيق الذي أنشأها. في المقابل، تشير ديمقراطية البيانات إلى تبسيط جميع العمليات المتعلقة بالبيانات، بدءًا من بنية التخزين إلى إدارة البيانات وصولاً إلى أمن البيانات. كما أنها تتطلب أيضًا نهجًا لإدارة البيانات على مستوى المؤسسة، بدءًا من تبني أنواع جديدة من تدريب الموظفين إلى وضع سياسات جديدة لتخزين البيانات.

تتطلب ديمقراطية البيانات الابتعاد عن البنية التقليدية "للبيانات المخزنة"، والمصممة لتخزين البيانات الثابتة. في الماضي، كان يُنظر إلى البيانات على أنها معلومات يجب الاحتفاظ بها احتياطيًا، ولا تُستدعى إلا في أثناء التفاعلات مع العملاء أو تنفيذ البرامج. اليوم، أصبحت طريقة استخدام الشركات للبيانات أكثر مرونة؛ حيث يستخدم الموظفون الملمين بالبيانات البيانات عبر مئات التطبيقات، ويحللون البيانات من أجل تحسين صناعة القرار، ويصلون إلى البيانات من مواقع عديدة.

تستخدم ديمقراطية البيانات بنية بيانات مناسبة للغرض ومصممة لتناسب طريقة عمل الشركات اليوم، في الوقت الفعلي. وهي موزعة بين السحابة والبيئات المحلية على حد سواء، ما يسمح باستخدامها وتنقلها على نطاق واسع عبر السحابات والتطبيقات والشبكات، بالإضافة إلى مخازن البيانات الثابتة. تهدف البنية المصممة لديمقراطية البيانات إلى أن تكون مرنة ومتكاملة وعملية وآمنة لتمكين استخدام البيانات والذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. فيما يلي بعض الأمثلة على أنواع البُنى المناسبة تمامًا لديمقراطية البيانات.

نسيج البيانات

بُنى نسيج البيانات مصممة لربط منصات البيانات بالتطبيقات التي يتفاعل عليها المستخدمون مع المعلومات لتسهيل الوصول إلى البيانات في المؤسسة واستهلاك بيانات الخدمة الذاتية. ومن خلال الاستفادة من خدمات البيانات وواجهات برمجة التطبيقات، يمكن لنسيج البيانات أيضًا أن يجمع البيانات من الأنظمة القديمة وبحيرات البيانات ومستودعات البيانات وقواعد بيانات SQL، ما يوفر رؤية شاملة لأداء الشركة.

تُعرّف البيانات داخل نسيج البيانات باستخدام البيانات الوصفية ويمكن تخزينها في بحيرة البيانات، وهي بيئة تخزين منخفضة التكلفة تضم مخازن كبيرة للبيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة من أجل تحليلات الأعمال والتعلم الآلي والاستخدامات الأخرى الواسعة.

شبكة البيانات

ثمة نهج آخر لديمقراطية البيانات يستخدم شبكة البيانات، وهي بنية غير مركزية تنظم البيانات حسب مجال عمل محدد. ويستخدم الرسوم البيانية المعرفية ودلالات الألفاظ وتقنية الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط في أنواع مختلفة من البيانات الوصفية. ثم يطبق هذه المعارف لأتمتة دورة حياة البيانات وتنسيقها. وبدلاً من التعامل مع عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) داخل بحيرة البيانات، تحدد شبكة البيانات البيانات كمنتج في مستودعات متعددة، كل منها له مجاله الخاص لإدارة مسار بياناته.

تمامًا مثل بنية الخدمات المصغرة التي تقترن فيها الخدمات البسيطة ببعضها، تستخدم شبكة البيانات نطاقات وظيفية لتعيين المعلمات حول البيانات. وذلك يتيح للمستخدمين عبر المؤسسة التعامل مع البيانات كمنتج يسهل الوصول إليه على نطاق واسع. على سبيل المثال، قد يكون لفرق التسويق والمبيعات وخدمة العملاء نطاقاتهم الخاصة، ما يوفر المزيد من الملكية لمنتجي مجموعة بيانات معينة، مع السماح في الوقت نفسه بالمشاركة بين الفرق المختلفة.

لا تتعارض بنية نسيج البيانات وشبكة البيانات مع بعضهما؛ بل يمكن استخدامهما ليكمل كل منهما الآخر. على سبيل المثال، يمكن لنسيج البيانات أن يجعل شبكة البيانات أقوى لأنه يمكنه أتمتة العمليات الرئيسية، مثل إنشاء منتجات البيانات بشكل أسرع، وفرض الحوكمة العالمية، وتسهيل تنسيق الجمع بين منتجات البيانات المتعددة.

اقرأ المزيد: مقارنة بين نسيج البيانات وشبكة البيانات: أيهما الأنسب لك؟

بينما تسعى المزيد من المؤسسات إلى التطور نحو ثقافة ديمقراطية البيانات وبناء البنية اللازمة لدعم ثقافة الإلمام بالبيانات، فإنها ستحقق العديد من المزايا—وستواجه بعض التحديات على طول الطريق. فيما يلي بعض المزايا—والمخاطر المحتملة—التي يجب أخذها في الحسبان في أثناء إجراء هذا التغيير المؤسسي:

الإنتاجية

تتطلع العديد من الشركات إلى ديمقراطية البيانات بهدف التخلص من الصوامع والاستفادة أكثر من بياناتها عبر الأقسام. كما أن تكامل البيانات الضروري الذي تتطلبه يقلل من قيود البيانات، ما يُمكّن مستخدمي الأعمال من اتخاذ قرارات عمل أسرع ويتيح للمستخدمين التقنيين الوقت لتحديد أولويات المهام التي تخدمها مهاراتهم بشكل أفضل. والنتيجة هي زيادة الكفاءة والإنتاجية.

الأمان

يُعد أمن البيانات أولوية قصوى. تساعد ديمقراطية البيانات بطبيعتها الشركات على تحسين عمليات أمن البيانات من خلال طلب الاهتمام المدروس والدائم بإدارة البيانات وسلامة البيانات. فهناك اهتمام مدروس بالرقابة وإتاحة البيانات الصحيحة للأشخاص المناسبين، ما يؤدي إلى إستراتيجية أمن بيانات أكثر شمولاً.

مخاطر مستنقعات البيانات

مستنقع البيانات هو نتيجة لبحيرة بيانات سيئة الإدارة تفتقر إلى ممارسات جودة البيانات وإدارة البيانات المناسبة لتوفير معلومات مفيدة، ما يجعل البيانات عديمة الفائدة. تواجه الكثير من الشركات مشكلة سوء جودة البيانات؛ وتهدف ديمقراطية البيانات إلى معالجة هذه المشكلة من خلال الرقابة الشاملة وإدارة البيانات. ومن خلال التعامل مع البيانات كمنتج، فإنها توفر حافزًا أكبر لإدارة البيانات بشكل جيد.

استخدام البيانات المرن

تتصدى ديمقراطية البيانات لمشكلة جاذبية البيانات، أو الفكرة القائلة بأن البيانات تصبح أكثر صعوبة في النقل كلما زاد حجمها. فأشياء مثل المخازن الضخمة لبيانات العملاء يُتعامل معها بطريقة أكثر إستراتيجية، ما يسمح للشركات بالحفاظ على إمكانية الوصول إليها مع نمو الشركة.

أدوات سهلة الاستخدام

تسعى ديمقراطية البيانات إلى جعل البيانات متاحة للمستخدمين غير التقنيين، وذلك يتحقق، جزئيًا، من خلال تسهيل استخدام الأدوات التي يمكنها الوصول إلى البيانات. يتضمن ذلك الأدوات التي لا تتطلب مهارات تقنية متقدمة أو فهمًا عميقًا لتحليلات البيانات لاستخدامها.

كما هو الحال مع أي تغيير كبير في عمليات الأعمال، ينبغي للشركات وضع إستراتيجية شاملة للبيانات للوصول إلى أهدافها المتعلقة بديمقراطية البيانات. تتضمن الخطوات الرئيسية ما يلي:

• تحديد أهداف العمل والبيانات–ما أهداف شركتك؟ ما أهدافك المتعلقة بالبيانات والذكاء الاصطناعي؟ تُعد المواءمة بين أهداف البيانات وأهداف العمل أمرًا ضروريًا في ديمقراطية البيانات. ومن خلال الاستفادة من خبرات الأطراف المعنية، يمكنك ضمان أن تكون أهدافك شاملة وواقعية.
• إجراء تدقيق للبيانات–كيف تُدار البيانات في الوقت الحالي؟ استكشف ما ينجح وما لا ينجح وحدد العوائق والمجالات التي تحتاج إلى أدوات أفضل وزيادة الوصول. يساعدك فهم الوضع الحالي لإدارة البيانات على فهم التغييرات التي تحتاج المؤسسة إلى إجرائها.
• وضع إطار عمل للبيانات–عندما تطبق ديمقراطية البيانات تطبيقًا كاملاً، كيف سيبدو الأمر؟ صمم مسارًا يوصلك إلى هذا الهدف، وحدد كيف يمكن أن يساعدك تحديث التطبيقات وتحليل البيانات والأتمتة والذكاء الاصطناعي على الوصول إلى هذا الهدف.
• وضع ضوابط–هنا تلجأ إلى حلفاء البيانات للمساعدة على تحقيق الامتثال عبر المؤسسة. كيف ستوصل معايير وعمليات البيانات إلى الموظفين وكيف ستُطبق؟ استخدم هذه الخطوة لإنشاء سياسات إدارة البيانات وتنفيذها.
• دمج بياناتك–من الشائع أن تعاني المؤسسات من نقص الرؤية بين الأقسام. يعني تنفيذ ديمقراطية البيانات تفكيك هذه الصوامع وتصميم طريقة لدمج العمليات بشكل فعال بطريقة تشجع على التبني.
• تدريب الموظفين وتمكينهم–يتطلب التطبيق الناجح لديمقراطية البيانات أن يكون الموظفين على مستوى جيد من الإلمام بالبيانات للوصول إلى البيانات واستخدامها بفعالية. توجه إلى قادة البيانات لتعزيز عملية التبني وجعل الإلمام بالبيانات جزءًا من عمليات التوظيف الجديدة. درب الموظفين على دور ديمقراطية البيانات في تحسين نتائج عملهم وتحسين تجربة العملاء.

بمجرد أن تبدأ رحلة ديمقراطية البيانات، يمكن للفرق أن تبدأ في النظر في ما يمكن أن يحققه هذا النهج الجديد للبيانات، بما في ذلك تطوير أدوات جديدة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. فيما يلي بعض الطرق التي يمكن للشركات من خلالها استخدام ديمقراطية البيانات لتمكين تنفيذ الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع:

تحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي

ناقش تحليلات الأعمال وأولويات الأتمتة وحدد المجال الذي يجب توفير الذكاء الاصطناعي فيه أولاً. على سبيل المثال، قد ترغب في الاستثمار في أدوات التحليلات لتطوير تقارير ذكاء أعمال داخلية، وروبوتات محادثة لخدمة العملاء في الوقت الفعلي، وتحليلات للخدمة الذاتية لفرق العمل المختلفة. من المحتمل ألا تتمكن من إدارة تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي هذه كلها دفعة واحدة، لذا حدد أفضل المجالات لاستخدام الذكاء الاصطناعي أولاً.

تحديد مجموعات البيانات

ليست كل البيانات داخل شركتك مناسبة للذكاء الاصطناعي، أو حالات استخدامه. راجع مجموعات البيانات لديك وحدد أي منها مناسب لإجراء مزيد من البحث لمعرفة ما إذا كانت ستساعدك على معالجة حالات الاستخدام ذات الصلة. مع تطبيق ديمقراطية البيانات، يجب أن يكون لدى شركتك معارف أكبر حول جودة البيانات وتوافرها لدفع هذه العملية، وحول عائد الاستثمار لكل حالة استخدام.

استخدام عمليات التعلم الآلي (MLOps) لتحقيق قابلية التوسع

من المعروف أن تطوير نماذج التعلم الآلي (ML) عرضة للخطأ ويستغرق وقتًا طويلاً. تُنشئ MLops عملية يسهل فيها استخلاص المعارف من بيانات الأعمال. كما أنها تعمل على تحسين هذه العملية باستخدام عمليات التعلم الآلي (MLOps) التي تستخدم نماذج التعلم الآلي المُصممة مسبقًا والمصممة لأتمتة عملية إنشاء نماذج التعلم الآلي.

تحقيق شفافية الذكاء الاصطناعي

تضمن ديمقراطية البيانات أن تكون عملية جمع البيانات وإنشاء النماذج ونشرها وإدارتها ومراقبتها مرئية. وتسفر النتائج عن زيادة إمكانية تسويق المنتجات بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي وتعزيز المساءلة.

ثمة عنصرين أساسيين لديمقراطية البيانات: يبدأ الأمر بالبنية الصحيحة للبيانات، ولكن يُعزز بحلول الأتمتة والذكاء الاصطناعي المناسبة. تقدم IBM نهجًا حديثًا لتصميم وتنفيذ بنية نسيج البيانات التي تساعد المؤسسات على الاستمتاع بمزايا نسيج البيانات في منصة موحدة تجعل جميع البيانات—المنتشرة عبر البيئات الهجينة وبيئات السحابة المتعددة—متاحة للذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات.

Watsonx هي مجموعة من منتجات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تسريع تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير العمل الأساسية لتعزيز الإنتاجية. وتتألف المجموعة من ثلاثة عناصر فائقة: منصة watsonx.ai لنماذج الأساس الجديدة والذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي؛ ومخزن watsonx.data المناسب للأغراض من أجل مرونة بحيرة البيانات وأداء مستودع البيانات؛ بالإضافة إلى مجموعة أدوات watsonx.governance، لتمكين سير عمل الذكاء الاصطناعي المبنية بمسؤولية وشفافية وقابلية تفسير.

من خلال هذا التعاون، يوفر watsonx للمؤسسات القدرة على:

1. تدريب الذكاء الاصطناعي وضبطه ونشره عبر جميع جوانب عملك باستخدام watsonx.ai
2. توسيع نطاق أحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي لتشمل جميع بيانات مؤسستك أينما كانت، باستخدام watsonx.data
3. تمكين سير عمل البيانات والذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول وشفاف وقابل للتفسير باستخدام watsonx.governance