ما المقصود بتجزئة البيانات؟

البيانات المُجزأة يصعب على الأشخاص الوصول إليها، وحوكمتها، واستخدامها—وهي واحدة من أهم ثلاثة تحديات متعلقة بالبيانات تواجه الإدارة العليا.¹ فهي تؤدي إلى وجود جُزر بيانات، ومقاييس غير متسقة، ومصادر متعددة للحقيقة، والاعتماد على عمليات البيانات اليدوية. تمتد هذه التحديات إلى تخطيط الأعمال واتخاذ القرارات، مما يعيق الكفاءة التشغيلية والإنتاجية ومشاريع الابتكار.

يتطلب التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) للمؤسسات، على وجه الخصوص، مجموعات بيانات ضخمة من المعلومات المملوكة للشركة لتقديم إجابات سياقية دقيقة. ولكن عندما تضطر فرق البيانات إلى التعامل مع البيانات عبر مواقع ومستودعات مختلفة، فإن هذه المبادرات تفقد الزخم بسرعة.

بالنسبة للعديد من المؤسسات، فإن تجنب تجزئة البيانات ليس سهلاً. فحجم البيانات التي تديرها المؤسسات في ازدياد هائل، والكثير منها بيانات غير منظمة. أظهرت أبحاث عام 2025 أن 26% فقط من كبار مسؤولي البيانات واثقون من قدرة مؤسساتهم على استخدام البيانات غير المنظمة بطريقة تحقق قيمة تجارية.²

إنّ الإضافة المستمرة لأدوات البرمجيات كخدمة (SaaS)، والمنصات السحابية، وتطبيقات الأعمال إلى الأنظمة القديمة الحالية تزيد أيضاً من تعقيد بيئة معقدة بالفعل (وهي ظاهرة يُشار إليها عادةً باسم التوسع العشوائي للبرمجيات كخدمة).

لتحقيق بيانات موحدة، يمكن للمؤسسات الاستفادة من استراتيجيات عدة، بما في ذلك تكامل البيانات وتجميعها وحوكَمة البيانات وبنيات نسيج البيانات. لكن مكافحة تجزئة البيانات تتطلب أيضًا تغييرًا في العقلية—تعديل الثقافة وطرق العمل لدعم البيانات كأصل استراتيجي.

هناك نوعان من تجزئة البيانات. تركز هذه الصفحة على الانتشار غير المنضبط لبيانات المؤسسة عبر الأنظمة والبيئات. ومع ذلك، يمكن للمصطلح أيضاً أن يصف استراتيجية هادفة لتحسين أداء نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) ونظام الملفات.

في السيناريو المثالي، تعمل المؤسسة بسرعة فائقة. فهي تتميز بالكفاءة وتتخذ قرارات قائمة على البيانات استناداً إلى تدفقات البيانات في الوقت الفعلي، وكل ذلك بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي (AI) فائقة السرعة. لكن الواقع بالنسبة للعديد من المؤسسات يشهد تباطؤاً، وتكاليف أعلى، واعتماداً أكبر بكثير على العمليات اليدوية بسبب تجزئة أصول البيانات لديها.

فيما يلي بعض الأمثلة الرئيسية على تجزئة البيانات في المؤسسة:

• لا يوجد مصدر واحد للحقيقة
• عمل يدوي كبير
• صناعة القرار البطيئة أو الراكدة
• تزايد تكاليف تكنولوجيا المعلومات
• ثغرات الأمن والحوكمة

عندما تتجزأ البيانات، يصبح من الصعب الحفاظ على رؤية موحدة وموثوقة يمكن لمختلف الأقسام والأنظمة الرجوع إليها بشكل متسق—وهو ما يُشار إليه غالباً بمصدر موحد وموثوق للحقيقة (SSOT).

من دون SSOT، تظهر تناقضات في البيانات، وتفقد الفرق الثقة في التقارير المركزية وتعتمد بدلاً من ذلك على مجموعات البيانات والتحليلات الخاصة بها. يؤدي هذا التجزؤ في اتخاذ القرارات إلى عدم الاتساق وعدم التوافق عبر العمل.

إن العمل مع البيانات غير المتصلة أمر غير فعال بطبيعته. يجب على فرق البيانات البحث عن البيانات وجمعها والتوفيق بينها، بالإضافة إلى ربط المسارات يدويًا أو تكرار البيانات عندما تكون الأنظمة غير متوافقة.

غالباً ما تكون البيانات غير منظمة أيضاً، مما يتطلب إعداداً إضافياً للبيانات لتوحيدها وجعلها جاهزة للاستخدام. يمكن أن تستغرق هذه المهام المتكررة ساعات لإكمالها، مما يؤدي إلى عدم كفاءة سير العمل الذي يقلل من الإنتاجية.

يمكن أن تؤدي بيئات البيانات المنعزلة إلى إبطاء التطبيقات والأنظمة من خلال طلب خطوات إضافية لاسترداد البيانات مقارنة بالبيئات الموحدة أو المركزية. يؤدي هذا إلى حدوث زمن انتقال، مما يعني أنه عندما تصل البيانات أخيراً إلى وجهة استخدامها اللاحقة، فمن المحتمل أن تكون قديمة وقد تؤدي إلى استخلاص رؤى غير محدثة.

كما يخلق زمن الانتقال حواجز كبيرة أمام نجاح الذكاء الاصطناعي من خلال تقييد النماذج في التحليلات الاسترجاعية بدلاً من صناعة القرار في الوقت الفعلي.

يمكن أن تسبب تجزئة البيانات في زيادة التكاليف بعدة طرق، بما في ذلك تكاليف التخزين المرتبطة بصيانة الأنظمة المتباينة، والاستثمار في البرمجيات المكررة، بالإضافة إلى الموارد الإضافية المطلوبة لدمج الأنظمة الجديدة. وبمرور الوقت، تؤدي هذه الزيادات في الأعباء التشغيلية الإضافية إلى ارتفاع إجمالي تكلفة الملكية وإبطاء جهود التحديث، بما في ذلك تبني التقنيات الأحدث مثل الذكاء الاصطناعي.

البيانات الموزعة عبر العديد من الأنظمة التشغيلية، والسحب العامة والخاصة، ومراكز البيانات المحلية والخوادم، يكون من الصعب اكتشافها وإدارتها وحمايتها بما يتماشى مع المتطلبات التنظيمية وسياسات الخصوصية.

يؤدي هذا التوسع العشوائي للبيانات إلى ظهور ثغرات أمنية من خلال زيادة سطح الهجوم للمخربين وخلق نقاط حجب رؤية: فمجرد امتلاك فريق واحد لآليات قوية للتحكم في الوصول إلى البيانات في منصته لا يضمن حماية هذه البيانات نفسها في مكان آخر.

أصبح الذكاء الاصطناعي المؤسسي أكثر قابلية للتحقيق، لكن معظم بيئات بيانات المؤسسات لا تزال مجزأة إلى حد كبير لدعمه على نطاق واسع. على سبيل المثال، تُظهر بيانات عام 2025 أن جميع المؤسسات المشمولة بالاستطلاع تقريبًا تخطط لنشر الذكاء الاصطناعي المتقدم خلال العام المقبل، إلا أن 58% منها أقرت بافتقارها إلى أساس بيانات محدد بوضوح.³

بدون بيئة موحدة تتيح الوصول إلى البيانات المنظمة وغير المنظمة، ستواجه المؤسسات صعوبة بالغة في نقل مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة الإنتاج بالسرعة والنطاق اللازمين للحفاظ على ميزتها التنافسية.

إليك السبب:

• تبطئ التنفيذ: يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة. عندما يتم عزل تلك البيانات، تقضي الفرق وقتا أطول في البحث عن البيانات وتحضيرها، بدلاً من بناء وينشر النماذج.
  
  
• تحد من السياق.لا توفر البيانات المجزأة سوى رؤية جزئية للأعمال. ومن دون الوصول إلى الصورة الكاملة، ستفتقر مخرجات النموذج إلى الدقة المطلوبة والفروق الدقيقة والفائدة المرجوة.
  
  
• تزيد من المخاطر.التجزؤ يجعل الثقة في البيانات أكثر صعوبة. كما يشير أيضًا إلى أن البيانات محكومة ومحمية بشكل غير متسق— وهي مخاطر تتفاقم بمجرد استخدام البيانات في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

في نهاية المطاف، لن تكون تقنيات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات قوية ومفيدة إلا بقوة وفائدة البيانات التي تستند إليها؛ لدرجة أن 72% من الرئيسيين التنفيذيين يذهبون إلى القول بأن البيانات المملوكة للمؤسسة هي المفتاح لإطلاق العنان لقيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي.⁴

في مقطع فيديو يشرح أهمية توحيد البيانات، يؤكد Edward Calvesbert، نائب الرئيس لإدارة منتجات watsonx.data في IBM، على الأهمية البالغة للبيانات المملوكة حصرياً للذكاء الاصطناعي:

"بيانات مؤسستك، هي منجم الذهب الخاص بك. إنها الميزة التي تمتلكها ولا يملكها منافسوك. لذلك، عندما تفكر المؤسسات في كيفية الحصول على ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية ودقة، يبدأ ذلك بتوفُّر بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي."

غالبًا ما تكون تجزئة البيانات عَرَضًا من أعراض التحول الرقمي السريع: فالمنظمات اليوم تُخزن وتُنشئ البيانات عبر بيئة تكنولوجيا معلومات تزداد تشتتًا وفوضوية. تشمل الأسباب المحددة لتجزئة البيانات ما يلي:

• البيئات السحابية الهجينة والمتعددة
• الأنظمة غير المتصلة
• أحجام البيانات المتزايدة
• ضعف حوكمة البيانات

تميل المؤسسات الحديثة إلى دمج منصات سحابة عامة متعددة مع بنية تحتية سحابية خاصة وأنظمة قديمة. بينما يوفر نموذج السحابة الهجينة المتعددة المرونة وقابلية التوسع والسرعة، إلا أنه يمكن أن يحد بشكل كبير من الرؤية الشاملة للبيانات عبر المؤسسة.

تخلق البنية التحتية اللامركزية للبيانات — بما في ذلك التخزين والمنصات والحوكمة — بيئة مجزأة يصعب توحيدها وإدارتها بفعالية.

ليس من غير المألوف أن تستخدم وحدات الأعمال الفردية جداول بيانات وأدوات ولوحات معلومات ومنصات مختلفة. ولكن لا يمكن للأنظمة المعزولة التواصل بسهولة حول بياناتها، خاصةً عندما يكون هناك مزيج من الأدوات الحديثة والقديمة.

وما يجعل هذا الانفصال إشكاليًا بشكل خاص هو أن العديد من هذه الأنظمة غالبًا ما تعمل ببيانات مترابطة أو متداخلة—حيث تديرها كل جهة بمعزل عن الأخرى، ودون دراية بوجود الأنظمة الأخرى. يخلق هذا الفصل صوامع عميقة للبيانات، مما يؤدي إلى تكديس البيانات بشكل غير مقصود وتضاربها وتكرارها.

البيانات هي النفط الذي يحافظ على التنافسية في قطاع الأعمال الحديث. وبناءً على هذا المنطق، تعمل المؤسسات على حفظ كل نقطة بيانات تنتج عن انتشار أدواتها وأنظمتها لاستخدامها لاحقاً، سواء كان ذلك لأغراض ذكاء الأعمال (BI) أو التعلم الآلي (ML).

ولكن معظم هذه البيانات هي معلومات غير منظمة في ملفات PDF والمسندات والصور ومقاطع الفيديو. وهي تتدفق بسرعة غير مسبوقة وبأحجام هائلة. تعاني قدرات إدارة البيانات التقليدية من إدارة هذا التدفق الهائل للبيانات مركزياً، مما يؤدي إلى ظهور أساليب مجزأة عبر المؤسسة.

تساعد حوكمة البيانات في ضمان جودة وأمان وتوفر بيانات المؤسسة. تتأثر وظائف الأعمال عندما تكون معايير الحوكمة والعمليات والسياسات والإجراءات غير واضحة أو مطبقة بشكل ضعيف.

يؤدي هذا الغموض إلى قيام الفرق بإنشاء معايير بيانات وتصنيفات فريدة لأنظمتها الفردية، مما يعيق مشاركة المعلومات والتعاون والرؤية الشاملة في المستقبل.

من الناحية العملية، لا يعني توحيد بيانات المؤسسة أنه يتعين على الشركات تجميع كل معلومة بالكامل في مساحة تخزين واحدة.

هذا النهج غير واقعي بسبب تعقيدات البيئات الهجينة متعددة السحابة، وارتفاع حجم البيانات، والحاجة إلى مراعاة الامتثال والأمان والحوكمة. وبدلاً من ذلك، ينبغي أن يكون الهدف من توحيد البيانات هو ربط البيانات المناسبة في الوقت المناسب بالأشخاص المناسبين.

تتضمن بعض الاستراتيجيات لحل مشكلة تجزئة البيانات ما يلي:

• تغيير العقليات والثقافة
• تعزيز حوكمة البيانات
• توحيد منصات البيانات
• تكامل البيانات والأنظمة
• اعتماد بنية نسيج البيانات
• استخدم أدوات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي

من خلال استراتيجية بيانات صحيحة وأدوات تحد من تجزئة البيانات، يمكن للمؤسسات البدء في تحقيق مزايا هائلة. أولاً، سيشهدون تسريع نشر الذكاء الاصطناعي وتحسين القرارات. ثم على المدى الطويل، سيكون لديهم نظام بيانات ديمقراطي يدعم المؤسسة ويحولها باستمرار.