ما هو تنظيم البيانات؟

تنظيم البيانات هي عملية إنشاء مجموعات البيانات وإدارتها حتى يتمكن الأشخاص من العثور على البيانات والوصول إليها واستخدامها وإعادة استخدامها حسب الضرورة. يتضمن ذلك إضافة أصول البيانات (مجموعات قيّمة من البيانات) إلى مستودع مركزي من أجل دمج البيانات الوصفية للأصول، وإثرائها بمعلومات إضافية، وتحليل جودة البيانات وتحسينها على مدار دورة حياتها.
 

اليوم، تُولّد المؤسسات كميات هائلة ومتزايدة باستمرار من البيانات، تتجاوز 400 مليون تيرابايت يوميًا. يمكن أن تثبت الكثير من هذه البيانات قيمة هائلة، ولكن فقط إذا تمكنت الشركات من فهمها والاستفادة منها بنجاح.

كجزء من إدارة البيانات الفعالة، تساعد عملية تنظيم البيانات الشركات على استخلاص رؤى مهمة من بيانات المؤسسة واستخدام هذه الرؤى في صناعة القرار. وتعتبر البيانات المنظمة جيدًا أيضًا أمرًا بالغ الأهمية لتحسين أداء مبادرات الذكاء الاصطناعي (AI)) والمساعدة في ضمان الامتثال التنظيمي لمتطلبات إدارة البيانات وخصوصية البيانات .

خارج نطاق المؤسسة، يعد تنظيم البيانات عملية رئيسية في الأوساط البحثية والأكاديمية. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي تنظيم البيانات البحثية إلى تحسين مشاركة البيانات وحفظها بين المطورين والعلماء والمتخصصين في الرعاية الصحية وغيرهم من الباحثين.

يمكن أن تتم عملية تنظيم البيانات يدويًا، أو يمكن إجراؤها بمساعدة الأتمتة ، باستخدام برنامج مصمم لتنفيذ أنشطة تنظيم البيانات على نطاق واسع.

في جوهره، يعمل تنظيم البيانات على تمكين الشركات من استخدام بياناتها للعثور على القيمة. ولكنه يساعدهم أيضًا على إدارة النمو الهائل للبيانات، ودعم مبادرات الذكاء الاصطناعي الفعال والمسؤول، والحفاظ على الامتثال التنظيمي وضمان قابلية استخدام البيانات.

النمو الهائل في أحجام البيانات أعطى المؤسسات بيانات أكثر أهمية للأعمال من أي وقت مضى، حيث جمعت بعضها مجموعات بيانات تحتوي على تيرابايت أو بيتابايت من المعلومات من مصادر بيانات متنوعة. على المستوى الكلي، تشير التقديرات إلى أنه تم إنشاء 149 زيتابايت من البيانات عالمياً في عام 2024، ومن المتوقع أن يتضاعف هذا الرقم بحلول عام 2028.

إن إجراء ضمان الجودة واكتشاف البيانات على مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة غير المسبوقة، والمعروفة باسم "البيانات الكبيرة"، ليس بالأمر الهين. ومع ذلك، فهو أمر بالغ الأهمية، حيث تثبت بيانات المؤسسات بشكل متزايد أنها مصدر رؤى قيّمة. يمكن أن يوفر ترميز البيانات وتنظيمها لاتخاذ القرارات القائمة على البيانات ميزة تنافسية ويرفع الأداء للشركات في جميع الصناعات.

تُرجّح معالجة تحديات جودة البيانات وقابلية الاستخدام بشكل خاص مع تبني المؤسسات للقدرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي كضرورة استراتيجية. تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي القدرة على تحويل الأعمال ورفع الإنتاجية، ولكن احتياجاتها من البيانات كبيرة: فهي تتطلب بيانات عالية الجودة لأداء فعال. 

يمكن أن تؤدي البيانات منخفضة الجودة إلى ضعف أداء النموذج، وهو سيناريو "البيانات غير المفيدة تؤدي إلى نتائج غير مفيدة". مجموعة البيانات التي تعاني من مشكلات في جودة البيانات مثل القيم المفقودة أو القيم الخارجية أو التناقضات يمكن أن تشوه التحليل وتؤدي إلى مخرجات غير صحيحة.

يساعد تنظيم البيانات أيضًا في ضمان الامتثال التنظيمي، لا سيما في سياق الذكاء الاصطناعي. يجب على العديد من الصناعات، خاصةً تلك التي تتعامل مع المعلومات الحساسة مثل الرعاية الصحية أو الخدمات المالية، أن تتنقل في مشهد متطور من اللوائح التنظيمية التي تملي عليها كيفية جمع البيانات ومعالجتها وتخزينها وتأمينها. 

تساعد ممارسات تنظيم البيانات الفعّالة في ضمان جمع البيانات وتخزينها ومعالجتها وتصنيفها وفقًا لهذه القواعد. على سبيل المثال، يتطلب قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي أن تتبنى أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر ممارسات صارمة لإدارة البيانات لضمان أن بيانات التدريب والتحقق والاختبار تلبي معايير الجودة المحددة. على سبيل المثال، من الضروري وجود حوكمة فعالة حول عملية جمع البيانات.

ويُعد تنظيم البيانات أيضًا أمرًا أساسيًا للمساعدة في ضمان إمكانية إعادة استخدام مجموعات البيانات عالية الجودة. على سبيل المثال، من خلال تنظيم البيانات، يمكن للمؤسسات إنشاء مسرد مركزي خاص بالأعمال والحفاظ عليه. من خلال مصدر واحد للحقيقة، يمكن للمستخدمين في جميع أنحاء المؤسسة فهم البيانات واستخدامها بشكل أفضل. عندما تكون البيانات متاحة وقابلة للاستخدام عالميًا، فمن المرجح أن يلجأ إليها المستخدمون مرارًا للحصول على رؤى.

بينما قد تختلف ممارسات تنسيق البيانات باختلاف المنظمة، فقد حدد الباحثون أنشطة تنسيق مشتركة بين منسقي البيانات ومهندسي البيانات وعلماء البيانات ومسؤولي البيانات وغيرهم من المتخصصين في إدارة البيانات على مدار دورات حياة البيانات الكبيرة.¹ وتشمل ما يلي:

• التخطيط
• الوصف
• التحضير
• الضمان
• التخزين والحفظ
• الاكتشاف والوصول

وضع الاستراتيجية والمعايير لجمع البيانات وإنتاجها واستيعابها. يتضمن استيعاب البيانات الحصول على البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك قواعد البيانات المنظمة وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، بالإضافة إلى قواعد البيانات للبيانات غير المنظمة. قد تأخذ خطوة التخطيط لتنظيم البيانات في الاعتبار أيضًا حوكمة البيانات، مما يساعد على ضمان سلامة البيانات وأمن البيانات.

إنشاء البيانات الوصفية وجمعها وحفظها وصيانتها، وهي المعلومات التي تصف نقطة بيانات أو مجموعة بيانات، مثل المؤلف أو تاريخ الإنشاء أو حجم الملف. يمكن أن تساعد الإدارة الناجحة للبيانات الوصفية في جعل البيانات أكثر قابلية للعثور عليها، وتمكين تتبع دورة حياة البيانات وتحسين قابلية التشغيل البيني للنظام.

المشاركة في أساليب إعداد البيانات. على سبيل المثال، تنظيف البيانات هو عملية تحديد وتصحيح الأخطاء والتناقضات في مجموعات بيانات غير منسقة. تحويل البيانات هو تحويل البيانات غير منسقة النظيفة إلى تنسيق قابل للاستخدام للتحليل. ويساعد إخفاء هوية البيانات الحساسة على ضمان خصوصية البيانات والامتثال التنظيمي.

تقييم جودة البيانات وتحقيقها، وتتبع مصدر البيانات والمساعدة في ضمان حماية البيانات الحساسة. يمكن تصنيف جودة البيانات من خلال مقاييس مثل الدقة والاكتمال والاتساق. وفي الوقت نفسه، يمكن أن يساعد تتبع مصدر البيانات في تأكيد مصداقية البيانات وضمان الحصول على أذونات الاستخدام اللازمة من موفري البيانات.

نقل البيانات من وحدات معالجة البيانات إلى مستودعات البيانات وأنظمة تخزين البيانات، مثل بحيرات البيانات ومستودعات البيانات. قد تشمل اعتبارات حفظ البيانات تخزين أنواع مختلفة من البيانات وضمان أمن البيانات.

جعل البيانات قابلة للبحث والوصول إليها من خلال تطوير التصنيفات وتوحيد البيانات الوصفية وإنشاء أساليب استرجاع البيانات.

يمكن أن تؤدي العمليات اليدوية إلى جعل تنظيم البيانات مسعى بطيئًا ومملًا وغير فعال. ومع ذلك، فإن حلول حوكمة البيانات وإدارة البيانات الصحيحة يمكن أن تساعد الشركات على أتمتة سير عمل تنظيم البيانات وتحسين مسارات البيانات.

قد تتضمن الحلول الرائدة ميزات مثل:

يُعد كتالوج البيانات مخزنًا تفصيليًا لجميع الأصول في المؤسسة، وهو مصمم لمساعدة متخصصي البيانات في العثور بسرعة على البيانات التي يحتاجون إليها. تستخدم كتالوجات البيانات الخاضعة للإدارة وظائف تصنيف البيانات وإخفائها لتمكين المعالجة الآمنة للبيانات.

يمكن لمسارد مفردات الأعمال الخاصة بالصناعة تحسين تصنيف البيانات والامتثال التنظيمي وأنشطة الحوكمة الأخرى.

يمكن نشر النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لإثراء البيانات الوصفية، وإضافة المزيد من السياق أو التسميات أو الأوصاف إلى كميات كبيرة من الأصول في وقت واحد.

يمكن أن يؤدي البحث الذكي إلى تحسين إمكانية الوصول إلى البيانات ويزيل الصوامع. وهو مدعوم بالذكاء الاصطناعي، ويسمح للمستخدمين باستخراج المعلومات من أي مكان (داخل الشركة أو خارجها) بغض النظر عن التنسيق، مما يساعدهم في العثور على البيانات التي يحتاجون إليها بسرعة وسهولة.

يلعب تنظيم البيانات دورًا مهمًا في مختلف المجالات والتخصصات. تتضمن حالات الاستخدام ما يلي:

يمكن أن تساعد البيانات المنظمة على دفع عجلة التقدم والتطور في علاج الأمراض. على سبيل المثال، أعلنت إحدى عيادات الرعاية الصحية في الولايات المتحدة مؤخرًا عن شراكة مع منصة بيانات صحية تعمل بالذكاء الاصطناعي لتنظيم مجموعات البيانات التي تركز على التصلب المتعدد (MS)، وهو مرض عصبي مزمن.

يهدف المشروع، الذي سيشمل بيانات تم جمعها من أكثر من 3000 مريض، إلى تطوير رؤى قائمة على البيانات حول الأنواع الفرعية للأمراض وتطورها والمزيد.²

يساعد تنظيم البيانات على ضمان توافق المؤسسات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي مع اللوائح والمتطلبات المعمول بها.

على سبيل المثال، اعتمدت صناعة التأمين على نطاق واسع تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحديث نفسها. لكن المشهد التنظيمي المحيط باعتماد الذكاء الاصطناعي في الصناعة معقد وديناميكي. تشمل القوانين ذات الصلة مثل توجيه Solvency II سياسات صارمة لشركات التأمين فيما يتعلق بـ "كفاية وجودة البيانات ذات الصلة بعمليات الاكتتاب والاحتياطي". تتطلب هذه اللوائح أيضًا أن تكون البيانات المستخدمة في اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي وتدريبها كاملة ودقيقة ومناسبة.³

غالبًا ما يقوم تجار التجزئة الرقميون وذوو المتاجر الفعلية بتنظيم بيانات المتسوقين لديهم من خلال الانخراط في عمليات التجزئة، وتنظيم العملاء في مجموعات بناءً على خصائصهم وسلوكياتهم وتفضيلاتهم. يتيح ذلك لتجار التجزئة أن يكونوا أكثر فعالية في استهداف مجموعات مختلفة من العملاء بالعروض الترويجية وتوصيات المنتجات وجهود التسويق المخصصة الأخرى.

على سبيل المثال، حدد تحليل لحملات التسويق عبر البريد الإلكتروني للبيع بالتجزئة أن رسائل البريد الإلكتروني المقسمة قُرئت أكثر بنسبة 15% من تلك التي لم تُقسم.⁴