ما المقصود بنسيج البيانات؟

على مدار العقد الماضي، أدت التطورات في السحابة الهجينة والذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (IoT) وحوسبة الحافة إلى النمو الهائل في البيانات الكبيرة. وقد أدى هذا الارتفاع إلى ظهور بيئات بيانات معقدة بشكل متزايد، مع وجود كميات هائلة من البيانات المنتشرة عبر وحدات الأعمال المختلفة.

وفقًا لدراسة أجريت عام 2025 من IBM Institute for Business Value (IBV)، يقول 50% من الرؤساء التنفيذيين إن مؤسساتهم قد ابتعدت عن التكنولوجيا؛ بسبب وتيرة الاستثمارات الأخيرة.ونتيجةً لذلك، أصبح توحيد البيانات والحوكمة أمرًا بالغ الأهمية للتغلب على التحديات مثل صوامع البيانات ومخاطر الأمن وعوائق اتخاذ القرار.

يوفر نسيج البيانات إدارة بيانات متكاملة من البداية إلى النهاية مدعومة بالتعلم الآلي (ML) والبيانات الوصفية النشطة وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) وغيرها من التقنيات.

إنه ليس برنامجًا بل نهجًا تصميميًا يُنشئ عرضًا موحَّدًا للبيانات عبر بيئات المؤسسة المحلية ومتعددة السحابة، من بحيرات البيانات ومستودعات البيانات وقواعد بيانات SQL ومصادر أخرى. بفضل هذا النهج، لن تحتاج المؤسسات إلى نقل البيانات الموزعة إلى موقع واحد أو مخزن بيانات واحد، ولن تضطر إلى اتباع نهج لامركزي بالكامل.

لا تعمل هذه القدرات الأساسية على معالجة صوامع البيانات وحجم البيانات المتزايد فحسب، بل تُتيح أيضًا الوصول البسيط إلى البيانات ذات الخدمة الذاتية لمستخدمي الأعمال. النتيجة هي شبكة من البيانات في الوقت الفعلي والبيانات التاريخية عالية الجودة التي تعمل على تسريع التحول الرقمي ومبادرات ذكاء الأعمال (BI) عبر الشركات، في حين تضمن الحوكمة المؤتمتة استراتيجية بيانات آمنة ومتوافقة.

بالنسبة إلى العديد من المؤسسات، فإن النمو الهائل للبيانات (البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة) قد طغى على أساليب إدارة البيانات التقليدية. يتزايد هذا التحدي بسبب انتشار مستودعات البيانات وبحيرات البيانات وبيئات السحابة الهجينة.

يتم استخدام أنظمة التخزين هذه عادةً كحلول منخفضة التكلفة لكميات كبيرة من البيانات. ومع ذلك، فإنها غالبًا ما تفتقر إلى إدارة البيانات الوصفية المناسبة، ما يجعل من الصعب تحديد موقع البيانات وتفسيرها واستخدامها بشكل فعَّال.

تساهم البيانات المعزولة في زيادة هذه التعقيدات. تاريخيًا، قد تمتلك المؤسسة منصات بيانات منفصلة للموارد البشرية وسلسلة التوريد ومعلومات العملاء، حيث تعمل كل منها في عزلة على الرغم من تداخل أنواع البيانات والاحتياجات.

تؤدي هذه التحديات إلى تراكمات هائلة من البيانات المظلمة - وهي المعلومات التي يتم إهمالها، واعتبارها غير موثوق بها، وفي النهاية لا يتم استخدامها. في الواقع، تُشير التقديرات إلى أن 60% من بيانات المؤسسات تظل دون تحليل.¹

وتستخدم الشركات أنسجة البيانات لمواجهة هذه التحديات. تعمل البنية الحديثة على توحيد البيانات وأتمتة الحوكمة وتمكين الوصول إلى البيانات ذات الخدمة الذاتية على نطاق واسع. من خلال ربط البيانات عبر أنظمة متباينة، تعمل أنسجة البيانات على تمكين صناع القرار من إنشاء اتصالات كانت مخفية في السابق واستخلاص نتائج أعمال أكثر قيمة من البيانات التي قد لا يتم استخدامها بخلاف ذلك.

إلى جانب مزايا الديمقراطية واتخاذ القرارات، أثبتت حلول نسيج البيانات أيضًا أنها ضرورية لسير عمل الذكاء الاصطناعي في المؤسسات. وفقًا لدراسات أجراها IBM IBV في عام 2024، يقول 67% من المديرين الماليين إن كبار المديرين التنفيذيين لديهم البيانات اللازمة للاستفادة بسرعة من التقنيات الجديدة. لكن 29% فقط من قادة التكنولوجيا يوافقون بشدة على أن بياناتهم تتمتع بالجودة وإمكانية الوصول والأمان اللازمين لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي التوليدي بكفاءة.

بفضل نسيج البيانات، تستطيع المؤسسات بسهولة أكبر إنشاء بنية أساسية موثوق بها للبيانات لتسليم البيانات إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها - مع تطبيق متطلبات الحوكمة والخصوصية تلقائيًا.

• كتالوجات البيانات
• تكامل البيانات
• إدارة البيانات وأمنها
• الوصول إلى البيانات بالخدمة الذاتية
• دورة حياة موحَّدة

تستفيد بنى نسيج البيانات من كتالوجات البيانات، وهي مكتبات تفصيلية للأصول. تستخدم هذه الكتالوجات البيانات الوصفية النشطة (والتي تستخدم الرسوم البيانية المعرفية والدلالات والذكاء الاصطناعي) لتنظيم أصول البيانات في الوقت الفعلي حتى يتمكن المستخدمون من العثور بسرعة وسهولة على البيانات المناسبة لحالات الاستخدام الخاصة بهم. توفر هذه البيانات الوصفية أيضًا فهمًا تجاريًا مشتركًا للبيانات المختلفة من خلال التصنيفات ومعلومات الملكية والنشاط والأصول ذات الصلة والمزيد.

في نسيج البيانات، توحِّد عملية "تكامل البيانات" البيانات من مصادر بيانات مختلفة، وتحوِّلها إلى بنية متسقة وتجعلها متاحة لتحليلات البيانات وصناعة القرار. يحدث هذا الاتصال من خلال أنماط التكامل المختلفة، مثل معالجة الدفعات، وتكامل البيانات في الوقت الفعلي والتقاط تغييرات البيانات (CDC). يمكن لعمليات التكامل الذكية تحقيق أقصى قدر من الأداء مع تقليل تكاليف التخزين إلى الحد الأدنى.

توفِّر بنية البيانات طريقة موحَّدة لإنشاء سياسات حوكمة البيانات وأمن البيانات وتطبيقها على نطاق واسع. على سبيل المثال، يمكن ربط عناصر التحكم في الوصول إلى البيانات بسهولة وبشكل تلقائي بالبيانات الحساسة من خلال البيانات الوصفية، مثل مجموعات المستخدمين أو تصنيفات البيانات. من خلال هذه البيانات الموثوق بها والمحمية الجاهزة للأعمال، يمكن أن تساعد أنسجة البيانات المؤسسات على تشغيل الذكاء الاصطناعي.

تعمل أنسجة البيانات كسوق للخدمة الذاتية لاستهلاك البيانات. من خلال قدرات الحوكمة الرئيسية -مثل تنميط البيانات وإدارة البيانات الوصفية- يمكِّن نسيج البيانات مهندسي وعلماء البيانات ومستخدمي الأعمال من اكتشاف البيانات عالية الجودة والوصول إليها والتعاون بشأنها بسرعة. يمكن للمستخدمين البحث عن أصول البيانات ووضع علامات وتعليقات توضيحية عليها وإضافة تعليقات. ونتيجةً لذلك، يتم تقليل الاعتماد على قسم تكنولوجيا المعلومات بشكل كبير.

تتضمن بنى البيانات أيضًا الإدارة الشاملة طوال دورة حياة نسيج البيانات. من خلال الاستفادة من عمليات التعلم الآلي (MLOps) والذكاء الاصطناعي، يوفر هذا النهج تجربة موحَّدة لتأليف وبناء واختبار ونشر وتحسين ومراقبة المكوِّنات المختلفة لهندسة نسيج البيانات، مثل مسارات البيانات.

تُعَد شبكة البيانات بنية بيانات لامركزية تنظِّم البيانات حسب مجال عمل محدد (على سبيل المثال، التسويق أو المبيعات أو خدمة العملاء) لتوفير المزيد من الملكية لمنتجي مجموعة بيانات معينة.

تتعايش أنسجة البيانات مع شبكات البيانات، وغالبًا ما تعمل على تعزيز وظائفها. فبإمكانها أتمتة المكوِّنات الرئيسية لشبكة البيانات مثل إنشاء منتجات البيانات وفرض الحوكمة العالمية.

نشأت مستودعات بحيرة البيانات لمعالجة عيوب منصات إدارة البيانات التقليدية. فهي تجمع بين قدرات تخزين البيانات المرنة التي توفرها بحيرات البيانات مع التحليلات عالية الأداء التي توفرها مستودعات البيانات.

يمكن اعتبار أنسجة البيانات المرحلة التالية في تطور مستودعات البيانات ومنصات البيانات الأخرى. تستخدمها المؤسسات لتبسيط إدارة البيانات وتحسين الوصول إلى بيانات البحيرة. وهي تساعد على تعزيز مشاركة البيانات، وأتمتة تكامل البيانات والحوكمة، ودعم استهلاك البيانات ذاتي الخدمة - وهي القدرات التي لا تستطيع مستودعات التخزين وحدها توفيرها.

على عكس أنظمة تخزين البيانات الفردية، يمكن لنسيج البيانات إنشاء سيولة عبر بيئات البيانات، ما يواجه مشكلة جاذبية البيانات - الفكرة التي تُشير إلى أن نقل البيانات يصبح أصعب مع وصول كميات متزايدة من البيانات الجديدة. يعمل نسيج البيانات على إزالة التعقيدات التكنولوجية المطلوبة لنقل البيانات وتحويلها وتكاملها، ما يجعل كافة البيانات متاحة عبر المؤسسة.

ولكن كيف يمكن لنسيج البيانات تحقيق ذلك؟

تستخدم أنسجة البيانات مجموعة من خدمات البيانات. ولفهم كيفية عملها، من المفيد استكشاف ثلاثة عناصر أساسية: المحاكاة الافتراضية للبيانات والبيانات الوصفية النشطة الموحَّدة والتعلم الآلي.

تُتيح تقنية المحاكاة الافتراضية للبيانات إمكانية الوصول إلى البيانات دون الحاجة إلى نقلها فعليًا. بدلًا من استخدام عمليات ETL (الاستخراج، والتحويل، والتحميل) التقليدية، تتصل أداة المحاكاة الافتراضية للبيانات مباشرةً بمصادر مختلفة، وتدمج فقط البيانات الوصفية المطلوبة. ثم تُنشئ طبقة بيانات افتراضية تمكِّن المستخدمين من البحث عن البيانات والوصول إليها في الوقت الفعلي، كما لو كانت في مستودع مركزي.

تجعل البيانات التعريفية النشطة الموحَّدة البيانات أكثر قابلية للاكتشاف والاستخدام. على عكس البيانات الوصفية السلبية، والتي تكون ثابتة ويتم تنظيمها يدويًا، تستخدم البيانات الوصفية النشطة الموحَّدة الرسوم البيانية المعرفية الدلالية وتقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لتحليل البيانات الوصفية بشكل مستمر واكتشاف الأنماط وتوحيد البيانات عبر أنظمة وتنسيقات متنوعة.

يمكن لهذه الأنظمة وضع علامات على البيانات وإنشاء أنماط لها وتصنيفها تلقائيًا. كما يمكنها أيضًا تشغيل التنبيهات أو الإجراءات استنادًا إلى تغييرات البيانات الوصفية، ما يجعل أنظمة البيانات أكثر مرونة ويمكن إدارتها ذاتيًا.

يقوم التعلم الآلي بأتمتة العمليات الحرجة داخل نسيج البيانات، ما يجعله بنية بيانات متقدمة وذكية. ويمكن استخدام التعلم الآلي لفرض سياسات الحوكمة تلقائيًا، وإنشاء رؤى في الوقت الفعلي، واكتشاف الثغرات الأمنية، وتتبُّع دورة حياة البيانات، وتصحيح مشكلات جودة البيانات وغير ذلك الكثير.

على الرغم من أن بنية نسيج البيانات تختلف حسب احتياجات العمل، إلا إن بينها ميزات مشتركة. وفقًا لتقرير Forrester's Enterprise Data Fabric Enables DataOps، يتكون نسيج البيانات عادةً من ستة عناصر أساسية:²

1. إدارة البيانات: هذه الطبقة مسؤولة عن حوكمة البيانات وأمنها وجودتها.
   
   
2. استيعاب البيانات: تقوم هذه الطبقة بدمج البيانات من مصادر مختلفة (من البيانات المحلية والسحابية) في النسيج.
   
   
3. معالجة البيانات: تعمل هذه الطبقة على تحويل البيانات ودمجها وتنظيفها، ما يجعلها قابلة للاستخدام من قِبَل الفرق في جميع أنحاء الشركة.
   
   
4. تنسيق البيانات: تُدير هذه الطبقة حركة البيانات عبر أنظمة البيانات المختلفة بحيث تكون متاحة للاستخدام.
   
   
5. اكتشاف البيانات: تستخدم هذه الطبقة فهرسة البيانات وإدارة البيانات الوصفية لمساعدة المستخدمين في العثور على البيانات وفهمها بسهولة.
   
   
6. الوصول إلى البيانات: تعمل هذه الطبقة على تسهيل استهلاك البيانات باستخدام لوحات المعلومات وأدوات عرض البيانات الأخرى، وتضمن الحصول على الأذونات الصحيحة.

بالإضافة إلى تحسين إدارة البيانات والوصول إليها بشكل عام، يقدِّم نسيج البيانات أيضًا الفوائد التالية:

• مكاسب الكفاءة
• ديمقراطية البيانات
• تقليل المخاطر
• قابلية التوسع والمرونة