ما المقصود بأتمتة البيانات؟

تعتمد الكثير من المؤسسات على أتمتة البيانات كعنصر أساسي في إستراتيجيات إدارة البيانات لديها.

يشير تقرير IBM Data Differentiator إلى أن ما يصل إلى 68% من البيانات المؤسسية لا يُجرى تحليلها على الإطلاق، ما يعني أن الشركات لا تحقق أبدًا استفادة كاملة من هذه البيانات.

تساعد الأتمتة الشركات على تحسين الكفاءة التشغيلية ومعالجة الكميات المتزايدة من البيانات حتى تتمكن من استخلاص معارف قيمة واتخاذ قرارات أعمال أسرع وأكثر استنارة.

وعلى وجه التحديد، يمكن أن تساعد أتمتة البيانات على تبسيط عملية استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL) التي يجب أن تخضع لها البيانات في كثير من الأحيان قبل أن تتمكن الشركة من استخدامها. تتضمن عملية ETL استخراج البيانات من مصدرها، وتحويلها إلى تنسيق قابل للاستخدام، وتحميلها إلى التطبيق أو قاعدة البيانات المستهدفة.

من خلال التخلص من المهام الروتينية التي تستغرق وقتًا طويلاً والتي كانت تتطلب تدخلاً يدويًا، تعمل تقنيات أتمتة البيانات على إتاحة الوقت لمهندسي البيانات وعلماء البيانات للتركيز على أولويات أكثر أهمية، مثل تحليل البيانات ومشاريع الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML).

كما تعمل الأتمتة على تحسين جودة البيانات من خلال تقليل احتمالية حدوث خطأ بشري في أثناء معالجة البيانات.

تُعد أتمتة البيانات مهمة للشركات التي يجب عليها معالجة أحجام البيانات المتزايدة بسرعة والواردة من مصادر بيانات متعددة وتحليلها والتصرف بناءً عليها. يُنتج ما يقرب من 402.74 مليون تيرابايت من البيانات كل يوم، معظمها غير منسقة أو بتنسيقات غير منظمة يصعب على أنظمة تكنولوجيا المعلومات قراءتها من دون معالجة البيانات.¹

تحتاج الشركات إلى بيانات نظيفة ودقيقة لمجموعة واسعة من حالات الاستخدام، بما في ذلك العمليات، وسلاسل التوريد، والتسويق والمبيعات، وحوكمة الشركات وغيرها الكثير. في الوقت الحالي، مع شروع العديد من الشركات في مبادرات الذكاء الاصطناعي، توجد حاجة إلى كميات هائلة من البيانات لتدريب النماذج اللغوية الكبرى (LLMs).

قبل أتمتة البيانات، كانت معالجة البيانات عملية معقدة وتحتاج إلى عمالة كثيرة وعرضة للأخطاء. وكانت سير عمل البيانات مثل جمع البيانات وإعداد البيانات وتكامل البيانات تعتمد على النصوص البرمجية المشفرة يدويًا والتي كان يجب إنشاؤها وصيانتها وتحديثها بشكل متكرر. تتطلب مصادر البيانات المختلفة برمجة مخصصة لجعلها متوافقة مع أجزاء مسار البيانات الأخرى في المؤسسة.

يمكن لأدوات معالجة البيانات الآلية أن توفر حلاً منعدم التعليمات البرمجية لهذه المشكلات. يمكن للشركات التي تتبنى إستراتيجية أتمتة البيانات أن تقلل من الوقت اللازم للمعالجة وتزيد من إنتاجية العاملين وتحسن جودة البيانات وتحلل المزيد من البيانات بشكل أسرع. في عصر الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات الكبيرة، تُعد الأتمتة من الإمكانات الأساسية.

تعمل أتمتة البيانات من خلال إنشاء مسار للبيانات يجمع البيانات تلقائيًا من مصادر مختلفة، ويعالج البيانات لاستخدامها، ويسلمها إلى المستودعات والأدوات التي تحتاج إليها.

يمكن أن تشمل مصادر البيانات قواعد البيانات وتطبيقات الويب وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) والخدمات السحابية والعديد من المصادر المختلفة الأخرى. قد تكون الوجهة النهائية للبيانات مستودع بيانات أو تطبيق تحليلات أو أداة من أدوات ذكاء الأعمال أو نموذج ذكاء اصطناعي أو تعلم آلي.

في أثناء تدفق البيانات عبر مسار البيانات، تعمل تقنيات الأتمتة المختلفة معًا لإنجاز كل خطوة.

على سبيل المثال، يمكن لموصلات البيانات استرداد البيانات من أي مصدر من دون الحاجة إلى تعليمات برمجية مخصصة أو تدخل يدوي. يمكن أن تنفذ أتمتة العمليات الآلية (RPA) مهامًا روتينية مثل تحديد موقع بيانات معينة في جدول بيانات أو فاتورة ونقلها إلى أحد التطبيقات.

يُعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أيضًا من التقنيات المهمة لأتمتة البيانات. يمكنهم أتمتة مهام إدخال البيانات المعقدة، وتنفيذ عمليات تحويل البيانات المتطورة، وتعديل معلمات معالجة البيانات تلقائيًا عندما تتغير الظروف أو احتياجات العمل.

تُعرف إحدى الطرق الأساسية لمعالجة مجموعات البيانات لاستخدامها باسم ETL، اختصارًا للاستخراج والتحويل والتحميل. تساعد أتمتة البيانات على تبسيط هذه الخطوات الرئيسية وغيرها في دورة حياة إدارة البيانات:

• تكامل البيانات: جمع مخازن البيانات المتباينة معًا.
• استخراج البيانات: جمع البيانات غير المنسقة من مصادر مختلفة.
• تحويل البيانات: تحويل البيانات لتناسب الاستخدام المقصود منها.
• تحميل البيانات: نقل البيانات المحولة إلى موقعها المستهدف.
• تحليل البيانات: استخلاص معارف من البيانات.

تكامل البيانات هو مصطلح شامل لجمع البيانات من مصادر متعددة ودمجها ومواءمتها بتنسيق موحد ومتماسك يمكن استخدامه لأغراض تحليلية وتشغيلية وأغراض صناعة القرار المختلفة.

يتضمن تكامل البيانات سلسلة من الخطوات والعمليات بما في ذلك استخراج البيانات وتحويل البيانات وتحميل البيانات وتحليل البيانات، والتي يرد وصفها أدناه.

تُنسخ البيانات غير المنسقة أو تُصدّر من مصادر مختلفة، مثل قواعد بيانات SQL وNoSQL، وتطبيقات الويب، وواجهات برمجة التطبيقات، و الخدمات السحابية، وجداول البيانات. قد تتضمن أنواع البيانات المستخرجة تنسيقات بيانات غير منظمة ومنظمة، مثل JSON وXML وجداول قواعد البيانات العلائقية وغير ذلك الكثير.

يمكن لأدوات الاستخراج الآلي للبيانات التعرف على البيانات واستخراجها من هذه المصادر المتباينة من دون الحاجة إلى تدخل بشري أو برمجة مخصصة. ويمكنها تحديد موقع أجزاء محددة من المعلومات واسترجاعها من كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة، مثل مستندات الأعمال أو رسائل البريد الإلكتروني أو صفحات الويب. يمكن لبعض أدوات الاستخراج التعامل مع النصوص المكتوبة بخط اليد والصور منخفضة الدقة.

يعد تحويل البيانات جزءًا حساسًا من عملية تكامل البيانات حيث تحوَّل البيانات غير المنسقة إلى تنسيق أو بنية موحدة. يساعد تحويل البيانات على ضمان التوافق مع الأنظمة المستهدفة وتعزيز جودة البيانات وسهولة استخدامها. واعتمادًا على وجهتها، يمكن أن تخضع البيانات لعمليات تحويل متعددة لإعدادها للاستخدام.

يمكن لأدوات أتمتة البيانات إجراء عمليات تحويل البيانات مثل تنظيف البيانات لإزالة الأخطاء والتناقضات، وإعادة تنسيق البيانات مثل إزالة الأعمدة من جداول البيانات، وتجميع البيانات من خلال دمج سجلات متعددة. يمكن لأدوات الأتمتة أيضًا إثراء البيانات عن طريق إضافة المعلومات ذات الصلة المستمدة من مصادر أخرى.

عند تحويل البيانات، يُجرى تحميلها إلى وجهتها المستهدفة، والتي غالبًا ما تكون مستودع بيانات أو تطبيق تحليلات أو أي أداة أخرى تُمكّن المستخدمين من الوصول إلى البيانات واستخدامها. عادةً، تتضمن هذه العملية تحميلاً أوليًا لجميع البيانات، يتبعه تحميل دوري لتغييرات البيانات المتزايدة، وبشكل أقل تكرارًا، تحديثات كاملة لمحو البيانات واستبدالها في المستودع.

يمكن لأدوات الأتمتة جدولة عمليات تحميل البيانات لتُنفذ تلقائيًا على فترات زمنية محددة، مثل مرة أو مرتين في اليوم. ويمكنها أيضًا بدء تحميل البيانات عند تنشيط المشغّلات، مثل عند إضافة بيانات جديدة إلى وحدة التخزين أو عند تحديث مستند. يمكن لبعض الأدوات أيضًا إنشاء تعليمات برمجية مخصصة تلقائيًا لتحميل أنواع مختلفة من أصول البيانات بشكل صحيح.

بعد استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها، تصبح البيانات جاهزة للتحليل للكشف عن الاتجاهات والأنماط والارتباطات لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة بالبيانات. يمكن أن تنفذ أدوات أتمتة البيانات العديد من مهام تحليل البيانات تلقائيًا لمساعدة علماء البيانات على العمل بشكل أسرع وأكثر فعالية.

يمكن لأدوات الأتمتة تشفير البيانات أو تحويلها إلى تنسيق رقمي، وتقسيم البيانات إلى مجموعات فرعية، وعزل المتغيرات، واستكمال القيم المفقودة، وتلخيص مجموعات البيانات الكبيرة في ملخصات عالية المستوى. بالنسبة إلى مستخدمي الأعمال، يمكن لأتمتة البيانات إنشاء عروض مصورة للبيانات لمساعدتهم على فهم المعارف القائمة على البيانات والاستفادة منها.

تتضمن المزايا الرئيسية لأتمتة البيانات ما يلي:

• زيادة الكفاءة
• موثوقية جودة البيانات
• وفورات التكاليف
• معارف أعمال أسرع
• اتخاذ القرارات بشكل أسرع
• أمن بيانات أكثر قوة
• قابلية توسع مرنة

يمكن أن يكون نقل كميات هائلة من البيانات ومعالجتها من خلال مسار البيانات عملية معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً. تعمل أتمتة المهام العديدة عبر مسار البيانات على تبسيط وقت المعالجة وتسريعها بشكل كبير.

كما أن إلغاء التدخل البشري من معالجة كميات كبيرة من البيانات يلغي أيضًا احتمالية حدوث خطأ بشري. يمكن لأدوات أتمتة البيانات أيضًا التحقق من صحة البيانات لمنع وجود أخطاء في البيانات والحفاظ على الاتساق مع قواعد العمل.

تقصي أتمتة البيانات على التكلفة الناجمة عن بذل الموظفين للوقت والجهد في مهام معالجة البيانات. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد أدوات الأتمتة على إدخال البيانات وإصلاح الأخطاء وتنسيق البيانات لجعلها متوافقة مع الأنظمة والأدوات الأخرى.

من خلال أتمتة مهام التحليلات التي كانت تتطلب تدخلاً يدويًا من فرق البيانات، تعمل أتمتة البيانات على تسريع اكتشاف معارف الأعمال القائمة على البيانات، وغالبًا ما يكون ذلك في الوقت الفعلي.

معارف أعمال أسرع تعني أنه يمكن للشركات اتخاذ قرارات قائمة على البيانات في الوقت الفعلي لاغتنام الفرص الجديدة وتحسين تجربة العملاء والحد من مخاطر التصرف من دون فهم العواقب المحتملة.

يمكن أن تساعد أدوات أتمتة البيانات على حماية البيانات في أثناء المعالجة من خلال تشفير البيانات الحساسة تلقائيًا ومصادقة البيانات وتدقيقها للامتثال للوائح التنظيمية وتقييد الوصول إلى مصادر البيانات.

مع نمو أحجام البيانات وتطور عمليات الأعمال، توفر أتمتة البيانات للمؤسسات إمكانات توسيع نطاق جهود معالجة البيانات مع الحفاظ على متطلبات الأداء.