إطلاق قوة حوكمة البيانات من خلال فهم التحديات الرئيسية

تزلّج أفراد عائلة من أجيال مختلفة على الزلاجات أسفل الجبال

المؤلفون

Pradeep Kutty

Global Governance and Data Fabric Engagement Leader at IBM

Paul Christensen

Data Elite Architect, IBM Expert Labs

في مدونتنا الأخيرة، قدمنا إدارة البيانات: ما هي ولماذا هي مهمة للغاية. في هذه المدونة، سنستكشف التحديات التي تواجهها المجموعات عند بدء رحلتها في الإدارة.

لطالما واجهت المجموعات صعوبة في إدارة البيانات وفهم البيانات في مشهد بيانات معقد ومتزايد باستمرار. وبينما تدير البيانات التشغيلية العمليات التجارية، فإن اكتساب الرؤى والاستفادة من البيانات عبر العمليات وتدفقات سير العمل يُشكل مجموعة معروفة من تحديات إدارة البيانات التي لا تستطيع التقنية وحدها حلها.

تتعامل كل مجموعة مع التحديات التالية في إدارة البيانات، ومن المهم معالجتها كجزء من الاستراتيجية:

صوامع بيانات متعددة مع تعاون محدود

تجعل صوامع البيانات من الصعب على مجموعة الحصول على صورة كاملة ودقيقة عن أعمالها. وتوجد الصوامع بشكل طبيعي عندما تتم إدارة البيانات بواسطة أنظمة تشغيل متعددة. قد تمثل الصوامع أيضًا حقائق عن مجموعة موزعة. وسيكون كسر هذه الصومعة لتشجيع الوصول إلى البيانات ومشاركة البيانات والتعاون تحديًا مهمًا للمجموعة في السنوات القادمة. وتتطلب البنية التحتية الصحيحة للبيانات لربط واكتساب الرؤى عبر الصوامع التواصل والتنسيق ضمن برنامج إدارة البيانات الاستراتيجي.

أكاديمية الذكاء الاصطناعي

هل تعد إدارة البيانات هي سر الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

استكشف سبب أهمية البيانات عالية الجودة للاستخدام الناجح للذكاء الاصطناعي التوليدي.

غير متسقة أو تفتقر إلى مصطلحات الأعمال أو البيانات الرئيسية أو التسلسلات الهرمية

تكون البيانات غير المنسقة بدون التعريفات والقواعد التجارية الواضحة عُرضة لسوء التفسير والارتباك. ويتطلب أي استخدام للبيانات، مثل دمج أو توحيد مجموعات البيانات من مصادر متعددة، مستوى من الفهم لتلك البيانات يتجاوز التنسيقات المادية. ويتطلب دمج أو ربط أصول البيانات عبر مستودعات متعددة للحصول على تحليلات ورؤى بيانات أكثر توافقًا. ويحتاج إلى الربط ببيانات رئيسية متسقة وبيانات مرجعية ودورة حياة البيانات والتسلسلات الهرمية. ويتطلب بناء وصيانة هذه الهياكل سياسات وتنسيقًا من إدارة البيانات الفعالة.

الحاجة إلى ضمان خصوصية البيانات وأمن البيانات

تُعد خصوصية البيانات وأمن البيانات من التحديات الكبرى عندما يتعلق الأمر بإدارة حجم البيانات الجديدة واستخدامها وتعقيدها. ومع جمع وتخزين المزيد من البيانات الشخصية أو الحساسة رقميًا، تزداد مخاطر اختراق أمن البيانات والهجمات الإلكترونية. ولمعالجة هذه التحديات وممارسة إدارة البيانات المسؤولة، يجب على المجموعات الاستثمار في حلول تحمي بياناتها من الوصول غير المصرح به والاختراقات.

لتتعرف على المزيد حول خصوصية البيانات الفعالة وأمنها، تفقد جهاز التمييز بين البيانات.

اللوائح ومتطلبات الامتثال المتغيرة باستمرار

مع استمرار تطور المشهد التنظيمي المحيط بإدارة البيانات، تحتاج المجموعات إلى البقاء على اطلاع بأحدث المتطلبات والالتزامات. وتحتاج المجموعات إلى التأكد من أن ممارسات إدارة البيانات لديها متوافقة. يجب أن يتمتعوا بالقدرة على:

  • مراقبة مشكلات البيانات
  • ضمان توافق البيانات مع جودة البيانات
  • إنشاء وإدارة قواعد العمل ومعايير البيانات ولوائح الصناعة
  • إدارة المخاطر المرتبطة بتغيير لوائح خصوصية البيانات

عدم وجود رؤية شاملة لبيانات المجموعة

تُشير الرؤية الشاملة للبيانات إلى امتلاك فهم شامل لجميع البيانات داخل المجموعة، بما في ذلك هيكلها ومصادرها واستخدامها. فكر في حالات الاستخدام مثل Customer 360 أو Patient 360 أو Citizen 360 التي توفر رؤى خاصة بالمنظمة. وبدون هذه الآراء، ستواجه المجموعات صعوبة في اتخاذ قرارات تجارية قائمة على البيانات، حيث قد لا تتوفر لديها كل المعلومات التي تحتاجها لفهم أعمالها بالكامل وتحقيق النتائج الصحيحة.

حجم البيانات المتزايد وتعقيدها

مع استمرار نمو كمية البيانات التي تولدها المجموعات، سيصبح من الصعب بشكل متزايد إدارة هذه البيانات وتنظيمها بشكل فعال. وقد يتطلب ذلك تنفيذ تقنيات جديدة وعمليات إدارة بيانات للمساعدة في التعامل مع حجم وتعقيد البيانات. ويجب اعتماد هذه التقنيات والعمليات للعمل ضمن مجال تأثير حوكمة البيانات.

تحديات العمل عن بُعد

أدت جائحة COVID-19 إلى تحول كبير نحو العمل عن بُعد، مما قد يشكل تحديات لمبادرات إدارة البيانات. ويجب على المجموعات إيجاد طرق لإدارة البيانات بفعالية وتتبع الامتثال عبر مصادر البيانات والأطراف المعنية في بيئة عمل عن بُعد. ومع تحول العمل عن بُعد إلى طبيعي جديد، تحتاج المجموعات إلى التأكد من الوصول إلى بياناتها واستخدامها بشكل مناسب، حتى عندما لا يكون الموظفون حاضرين فعليًا في المكتب. ويتطلب ذلك مجموعة من أفضل الممارسات لإدارة البيانات، بما في ذلك السياسات والإجراءات والتقنيات، للتحكم في الوصول إلى البيانات والأنظمة.

إذا شعرت أن أي من هذه التحديات السبعة أو كل هذه التحديات مألوفة، وكنت بحاجة إلى دعم في إدارة البيانات الخاصة بك، فاعلم أنك لست وحدك. فستناقش مدونتنا القادمة اللبنات الأساسية لاستراتيجية إدارة البيانات وتشارك وجهة نظرنا حول كيفية إنشاء إطار العمل لإدارة البيانات من الصفر.

وفي هذه الأثناء، تعرف على المزيد عن بناء مجموعة قائمة على البيانات مع دليل The Data Differentiator لقادة البيانات.

 

 
حلول ذات صلة
IBM watsonx.governance

حوّل الذكاء الاصطناعي الموثوق إلى واقع تشغيلي من خلال مراقبة النماذج وإدارة المخاطر وفرض الحوكمة عبر كامل دورة حياة الذكاء الاصطناعي لديك.

استكشف ®watsonx.governance
حلول حوكمة البيانات

تحكَّم في بياناتك باستخدام أدوات الحوكمة التي تعمل على تحسين الجودة وضمان الامتثال وتمكين التحليلات الموثوقة والذكاء الاصطناعي.

استكشف حلول حوكمة البيانات
استشارات حوكمة الذكاء الاصطناعي

ضع ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول بتوجيه من الخبراء لإدارة المخاطر وتلبية اللوائح التنظيمية وتشغيل الذكاء الاصطناعي الموثوق على نطاق واسع.

استكشف استشارات حوكمة الذكاء الاصطناعي
اتخذ الخطوة التالية

وجّه الذكاء الاصطناعي الخاص بك وأدِره وراقبه من خلال محفظة حلول موحدة—ما يسرِّع الوصول إلى نتائج مسؤولة وشفافة وقابلة للتفسير.

  1. استكشف watsonx.governance
  2. اكتشف حلول حوكمة الذكاء الاصطناعي