ما المقصود بإدارة البيانات؟

يتفق 72% من الرؤساء التنفيذيين الأعلى أداءً على أن ميزة التنافس تعتمد على من يمتلك أكثر تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي تقدمًا. ومع ذلك، للاستفادة من الذكاء الاصطناعي، يجب على المؤسسات أولًا تنظيم هيكلية المعلومات لجعل بنية بياناتها قابلة للوصول والاستخدام. تشمل تحديات إدارة البيانات أحجام البيانات، وصوامع البيانات عبر المواقع المتعددة ومزودي السحابة. تمثِّل أنواع البيانات الجديدة والتنسيقات المختلفة مثل المستندات والصور ومقاطع الفيديو تحديات أيضًا. بالإضافة إلى ذلك، قد تَحُد التعقيدات وعدم اتساق مجموعات البيانات من قدرة المؤسسة على توظيف البيانات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

نتيجةً لهذه التحديات، أصبح وضع استراتيجية فعَّالة لإدارة البيانات أولوية متزايدة للمؤسسات لمواجهة التحديات التي تفرضها البيانات الكبيرة. نظام إدارة بيانات مرن وحديث يتكامل مع التكنولوجيا الحالية داخل المؤسسة للوصول إلى بيانات عالية الجودة وقابلة للاستخدام لعلماء البيانات، ومهندسي الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، ومستخدمي الأعمال في المؤسسة.

تراعي استراتيجية إدارة البيانات الكاملة عوامل مختلفة، بما في ذلك كيفية:

• جمع البيانات ودمجها وتخزينها من مصادر متنوعة -بما في ذلك البيانات المنظمة وغير المنظمة- ومن البيئات السحابية الهجينة ومتعددة السحابات.
  
  
• الحفاظ على التوافر العالي، والمرونة، والتعافي من الكوارث للبيانات المخزنة عبر مواقع متعددة.
  
  
• إنشاء أو الحصول على قواعد بيانات مناسبة للغرض لتلبية احتياجات متنوعة من حيث أعباء العمل وتوازن التكلفة مع الأداء.
  
  
• المساعدة على ضمان مشاركة بيانات الأعمال والبيانات الوصفية بين المؤسسات، لتمكين المزيد من الخدمة الذاتية والتعاون والوصول إلى البيانات.
  
  
• تأمين البيانات وإدارتها، مع المساعدة على تلبية متطلبات الامتثال وتلبية متطلبات خصوصية البيانات.
  
  
• إدارة دورة حياة البيانات من الإنشاء حتى الحذف من خلال التكامل الشامل، والحوكمة، وتتبُّع دورة الحياة، وقابلية الملاحظة، وإدارة البيانات الرئيسية (MDM).
  
  
• أتمتة اكتشاف البيانات وتحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإدارة البيانات.

رغم توفُّر أدوات إدارة البيانات اللازمة لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع، تبقى البيانات نفسها هي مصدر القيمة لكل من العملاء والشركات. يجب تنظيم ومعالجة كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة بشكل صحيح من أجل تدريب النماذج بنجاح. ويُعَد هذا النهج حالة استخدام تتوسَّع بسرعة ضمن إدارة البيانات الحديثة.

على سبيل المثال، تم تقديم تعليق مدعوم بالذكاء الاصطناعي التوليدي خلال بطولة Wimbledon لعام 2023، حيث تم الوصول إلى معلومات من 130 مليون مستند و2.7 مليون نقطة بيانات سياقية ذات صلة في الوقت الفعلي. تمكّن الزوّار الذين يستخدمون تطبيق البطولة أو موقعها الإلكتروني من الوصول إلى إحصاءات كاملة، وسرد تفصيلي للّعب، وتعليق على المباريات، بالإضافة إلى توقُّع دقيق للفائز في أي لحظة خلال مجريات المباريات. يمكن أن يساعد وجود الاستراتيجية الصحيحة لإدارة البيانات على ضمان أن تكون البيانات القيِّمة متاحة دائمًا ومتكاملة ومحكومة وآمنة ودقيقة.

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يمنح المؤسسات ميزة تنافسية قوية، حيث تعتمد استراتيجية الذكاء الاصطناعي على قوة البيانات المستخدمة. لا تزال العديد من المؤسسات تعاني من تحديات البيانات الأساسية التي تتفاقم؛ بسبب الطلب على الذكاء الاصطناعي التوليدي، والذي يتطلب المزيد من البيانات أكثر من أي وقت مضى - ما يؤدي إلى المزيد من مشكلات إدارة البيانات.

قد يتم تخزين البيانات في مواقع وتطبيقات وسحابات متعددة، ما يؤدي في كثير من الأحيان إلى عزل البيانات في صوامع منفصلة. ولزيادة التعقيد، أصبحت استخدامات البيانات أكثر تنوعًا، وأصبحت تأتي بأشكال متعددة ومعقدة مثل الصور، ومقاطع الفيديو، والمستندات، والمقاطع الصوتية. يتطلّب تنظيف البيانات ودمجها وتحضيرها وقتًا أطول. وقد تدفع هذه التحديات المؤسسات إلى تجنُّب استخدام مجموعة بياناتها بأكملها في التحليلات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

ومع توفُّر أدوات حديثة لهندسة البيانات، والحوكمة، والأمن، يمكن استخدام البيانات بنجاح لاستخلاص رؤى جديدة وإجراء توقعات أكثر دقة بشكل مستمر. يمكن أن تُتيح هذه القدرة فهمًا أعمق لتفضيلات العملاء، وتعزيز تجارب العملاء من خلال تقديم رؤى مستخلصة من تحليل البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يساعد هذا على تسهيل تطوير نماذج أعمال مبتكرة تعتمد على البيانات، مثل الخدمات التي تستند إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتي تحتاج إلى قاعدة بيانات عالية الجودة لتدريب النماذج.

يواجه قادة البيانات والتحليلات تحديات كبيرة عند تحويل مؤسساتهم؛ بسبب التعقيد المتزايد لمشهد البيانات عبر بيئات نشر السحابة الهجينة. يتطلب الذكاء الاصطناعي التوليدي، ومساعدي الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، والتحليلات المتقدمة، وإنترنت الأشياء، والأتمتة، كميات هائلة من البيانات للعمل بفاعلية. يجب تخزين هذه البيانات، ودمجها، وحوكمتها، وتحويلها، وتحضيرها لتأسيس قاعدة بيانات مناسبة. ولبناء أساس بيانات قوي للذكاء الاصطناعي، تحتاج المؤسسات إلى التركيز على إنشاء أساس بيانات مفتوح وموثوق به، وهذا يتطلب وضع استراتيجية إدارة بيانات تركِّز على الانفتاح والثقة والتعاون.

عبَّر أحد محللي ®Gartner عن متطلبات الذكاء الاصطناعي بقوله¹: "البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي تعني أن بياناتك يجب أن تكون ممثلة لحالة الاستخدام، بما يشمل جميع الأنماط والأخطاء والقيم الشاذة والظواهر غير المتوقعة اللازمة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي أو تشغيله لاستخدام معين".

قد يشعر المسؤولون التنفيذيون عن البيانات والتحليلات بأن البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي تعني بيانات عالية الجودة، لكن معايير جودة البيانات لأغراض غير الذكاء الاصطناعي لا تلبي بالضرورة معايير الجاهزية للذكاء الاصطناعي. في مجال التحليلات، على سبيل المثال، عادةً ما يتم تنقيح البيانات لإزالة القيم الخارجية أو التوافق مع التوقعات البشرية. ومع ذلك، عند تدريب خوارزمية ما، فإنها تحتاج إلى بيانات تمثيلية.

تُعَد حوكمة البيانات أحد عناصر إدارة البيانات. هذا يعني أنه عندما يحدد فريق حوكمة البيانات أوجه تشابه بين مجموعات بيانات متفرقة ويريد دمجها، فسيحتاج إلى التعاون مع فريق هندسة أو معمارية قواعد البيانات لتحديد نموذج البيانات وبنية البيانات التي تسهِّل الربط وتدفق البيانات. وهناك مثال آخر يتعلق بالوصول إلى البيانات. قد يضع فريق حوكمة البيانات السياسات المتعلقة بالوصول إلى أنواع محددة من البيانات، مثل معلومات التعريف الشخصية (PII). في المقابل، يتولى فريق إدارة البيانات توفير الوصول المباشر أو إعداد آلية تُتيح هذا الوصول، كأن يقوم بتعديل الأدوار المعرَّفة داخليًا للمستخدمين بهدف الموافقة على طلبات الوصول.

يمكن أن تساعد الإدارة الفعَّالة للبيانات، بما في ذلك ممارسات إدارة البيانات القوية، على الالتزام بالامتثال التنظيمي. يشمل هذا الامتثال كلًّا من اللوائح الوطنية والعالمية لحماية خصوصية البيانات، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA)، إلى جانب المعايير الخاصة بالخصوصية والأمن على مستوى كل قطاع. يُصبح وضع سياسات وإجراءات شاملة لإدارة البيانات أمرًا بالغ الأهمية عند الحاجة إلى إثبات تلك الضمانات أو الخضوع لعمليات تدقيق للتحقق منها.

توفِّر حلول إدارة البيانات الحديثة طريقة فعَّالة لإدارة البيانات والبيانات الوصفية عبر مجموعات البيانات المتنوعة. يتم بناء الأنظمة الحديثة باستخدام أحدث برامج إدارة البيانات وقواعد البيانات أو مخازن البيانات الموثوق بها. يمكن أن يشمل ذلك بحيرات بيانات المعاملات أو مستودعات البيانات أو مستودعات بحيرات البيانات، بالإضافة إلى بنية نسيج البيانات بما في ذلك استيعاب البيانات والحوكمة وتتبُّع دورة حياة البيانات وقابلية الملاحظة وإدارة البيانات الرئيسية. معًا، تشكِّل هذه البنية الموثوق بها للبيانات أساسًا يمكن من خلاله تزويد مستهلكي البيانات ببيانات عالية الجودة على شكل منتجات بيانات، وذكاء الأعمال (BI)، ولوحات المعلومات، ونماذج الذكاء الاصطناعي، بما يشمل التعلم الآلي التقليدي والذكاء الاصطناعي التوليدي.

تتضمن استراتيجية إدارة البيانات القوية عادةً عدة عناصر تهدف إلى توحيد الاستراتيجية والعمليات على مستوى المؤسسة بأكملها.

يمكن تخزين البيانات قبل أو بعد معالجتها، لكن نوع البيانات والغرض منها يحددان عادةً مستودع التخزين المناسب. تعمل قواعد البيانات العلائقية على تنظيم البيانات في تنسيق جداول، في حين أن قواعد البيانات غير العلائقية لا تعتمد على مخطط بيانات صارم بالقدر نفسه.

ترتبط قواعد البيانات العلائقية عادةً بقواعد البيانات المعاملاتية، والتي تُنفِّذ الأوامر أو المعاملات بشكل جماعي. ومن الأمثلة على ذلك التحويل المصرفي. يتم سحب مبلغ محدد من حساب ثم يتم إيداعه في حساب آخر. لكن حتى تتمكن المؤسسات من دعم كلٍّ من البيانات المنظمة وغير المنظمة، فهي تحتاج إلى قواعد بيانات مصممة خصيصًا لهذا الغرض. يجب أن تلبي قواعد البيانات هذه أيضًا احتياجات حالات الاستخدام المختلفة في مجالات التحليلات، والذكاء الاصطناعي، والتطبيقات. ويجب أن تشمل هذه القواعد كلًّا من قواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية، مثل قواعد البيانات القائمة على المفاتيح والقيم، والمستندات، والأعمدة العريضة، والرسم البياني، وقواعد البيانات داخل الذاكرة. توفِّر قواعد البيانات متعددة الأنماط دعمًا أصليًا لأنواع مختلفة من البيانات وأحدث نماذج التطوير، كما يمكنها تشغيل العديد من أنواع أعباء العمل، بما في ذلك إنترنت الأشياء، والتحليلات، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي.

تُشير أفضل ممارسات إدارة البيانات إلى ضرورة تحسين مستودعات البيانات لتحقيق تحليلات عالية الأداء على البيانات المنظمة. ويتطلب ذلك وجود مخطط بيانات محدد لتلبية متطلبات تحليلات البيانات المرتبطة بحالات استخدام معينة، مثل لوحات المعلومات، والعروض المصورة للبيانات، ومهام ذكاء الأعمال الأخرى. غالبًا ما يتم توجيه متطلبات البيانات هذه وتوثيقها بواسطة مستخدمي الأعمال، بالشراكة مع مهندسي البيانات، الذين سينفِّذون العمل في النهاية استنادًا إلى نموذج البيانات المحدد.

عادةً ما تكون البنية الأساسية لمستودع البيانات منظمة كنظام علائقي يستخدم تنسيق بيانات منظمة، معتمدًا على بيانات مأخوذة من قواعد بيانات المعاملات. ومع ذلك، بالنسبة إلى البيانات غير المنظمة ونصف المنظمة، تعتمد بحيرات البيانات على بيانات مأخوذة من أنظمة علائقية وغير علائقية، بالإضافة إلى مهام أخرى متعلقة بذكاء الأعمال. غالبًا ما تُفضَّل بحيرات البيانات على خيارات التخزين الأخرى؛ لأنها تُعَد بيئة تخزين منخفضة التكلفة في العادة، وقادرة على استيعاب بيتابايتات من البيانات غير المنسقة. 

يستفيد علماء البيانات بشكل خاص من بحيرات البيانات؛ لأنها تُتيح لهم استخدام كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة في مشاريع علم البيانات.مع ذلك، فإن مستودعات البيانات وبحيرات البيانات لها حدودها الخاصة. تَحُدّ تنسيقات البيانات المملوكة وتكاليف التخزين المرتفعة من إمكانيات التعاون ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي داخل بيئة مستودع البيانات.

في المقابل، تواجه بحيرات البيانات صعوبة في استخراج الرؤى بطريقة منظمة وعالية الأداء. يُعالج مستودع بحيرة البيانات المفتوحة هذه القيود من خلال دعمه لتنسيقات مفتوحة متعددة عبر تخزين الكائنات السحابي، ويجمع البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك المستودعات الحالية، ما يمكِّنه في النهاية من دعم التحليلات والذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

تزداد شعبية الاستراتيجيات متعددة السحابات والهجينة بشكل مستمر. تعتمد تقنيات الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات تتطلب مخازن بيانات حديثة قائمة على بنى سحابية أصلية، لتوفير قابلية التوسع، وتقليل التكاليف، وتحسين الأداء، وضمان استمرارية الأعمال. وفقًا لتقرير شركة Gartner‏²، بحلول نهاية عام 2026، "سيتم إيقاف 90% من أدوات ومنصات إدارة البيانات التي لا تدعم قدرات السحابة المتعددة والهجينة".

بينما تساعد الأدوات الحالية مسؤولي قواعد البيانات على أتمتة العديد من مهام الإدارة التقليدية، لا يزال التدخل اليدوي ضروريًا نظرًا للطبيعة الكبيرة والمعقدة لتكوينات قواعد البيانات. وكلما أصبح التدخل اليدوي ضروريًا، ازدادت احتمالية وقوع أخطاء. لِذا يُعَد تقليل الحاجة إلى إدارة البيانات يدويًا هدفًا أساسيًا عند تشغيل قواعد البيانات كخدمات مُدارة بالكامل.

تعمل قواعد البيانات السحابية المُدارة بالكامل على أتمتة المهام التي تستهلك الوقت مثل التحديثات، والنسخ الاحتياطية، والتصحيحات، والصيانة. يساعد هذا النهج على تحرير مسؤولي قواعد البيانات من المهام اليدوية المستهلكة للوقت، ليتفرغوا لمهام أكثر قيمة مثل تحسين المخططات، وتطوير التطبيقات السحابية الأصلية، ودعم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الجديدة. وعلى عكس عمليات النشر في البيئات المحلية، تُتيح خدمات التخزين السحابي للمستخدمين إنشاء مجموعات كبيرة عند الحاجة، وغالبًا ما يُطلب منهم دفع تكلفة التخزين المحدد فقط. وهذا يعني أنه إذا احتاجت المؤسسة إلى قدرة حوسبية أكبر لتنفيذ مهمة خلال بضع ساعات بدلًا من عدة أيام، يمكنها تحقيق ذلك عبر منصة سحابية من خلال شراء وحدات حوسبة إضافية.

يساهم هذا التحول نحو منصات البيانات السحابية أيضًا في تسهيل اعتماد معالجة البيانات المتدفقة. تُتيح أدوات مثل Apache Kafka معالجة البيانات بشكل أكثر قربًا من الوقت الفعلي، بحيث يمكن للمستهلكين الاشتراك في موضوعات معيّنة واستلام البيانات خلال ثوانٍ. ومع ذلك، لا تزال معالجة الدفعات تتمتع بمزاياها؛ لأنها أكثر كفاءة في معالجة كميات كبيرة من البيانات. بينما تتبِع معالجة الدفعات جدولًا زمنيًا محددًا -مثل اليومي أو الأسبوعي أو الشهري- فهي مثالية للوحات متابعة أداء الأعمال، التي غالبًا لا تتطلب بيانات في الوقت الفعلي.

في الآونة الأخيرة، ظهر نسيج البيانات للمساعدة في التغلب على تعقيد إدارة أنظمة البيانات هذه. يستخدم نسيج البيانات أنظمة ذكية ومؤتمتة لتسهيل تكامل مسارات البيانات والبيئات السحابية بشكل شامل. يعمل نسيج البيانات أيضًا على تبسيط عملية تقديم بيانات عالية الجودة ويوفر إطار عمل لفرض سياسات حوكمة البيانات للمساعدة على ضمان توافق البيانات المستخدمة. وهذا يسهل الوصول بالخدمة الذاتية إلى منتجات البيانات الجديرة بالثقة من خلال الاتصال بالبيانات الموجودة عبر الصوامع المؤسسية، بحيث يحصل قادة الأعمال على رؤية أكثر شمولية للأداء. إن توحيد البيانات عبر الموارد البشرية والتسويق والمبيعات وسلسلة التوريد وغيرها يمنح القادة فهمًا أفضل لعملائهم.

قد تكون شبكة البيانات مفيدة أيضًا. يُعَد نسيج البيانات بنية تسهِّل التكامل بشكل شامل. في المقابل، تُعَد شبكة البيانات بنية بيانات لامركزية تنظِّم البيانات حسب مجال عمل معين - على سبيل المثال، التسويق والمبيعات وخدمة العملاء وغيرها. يوفر هذا النهج مزيدًا من الملكية لمُنتجي مجموعات البيانات.

في هذه المرحلة من دورة حياة إدارة البيانات، يتم استيعاب البيانات غير المنسقة من مجموعة من مصادر البيانات، مثل واجهات برمجة تطبيقات الويب، وتطبيقات الأجهزة المحمولة، وأجهزة إنترنت الأشياء (IOT)، والنماذج، والاستطلاعات، وغيرها. بعد جمع البيانات، تتم معالجة البيانات أو تحميلها عادةً باستخدام تقنيات تكامل البيانات، مثل الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) أو الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT).رغم أن تقنية ETL كانت الطريقة القياسية سابقًا لدمج البيانات وتنظيمها من مصادر متعددة، إلا أن تقنية ELT أصبحت أكثر شيوعًا مع انتشار منصات البيانات السحابية والطلب المتزايد على البيانات اللحظية.

إلى جانب معالجة الدفعات، يُعَد تكرار البيانات وسيلة بديلة لدمج البيانات، حيث تتضمن مزامنة البيانات من موقع المصدر إلى موقع أو أكثر من المواقع المستهدفة، ما يساهم في ضمان توفُّر البيانات وموثوقيتها ومرونتها. تستخدِم تقنيات مثل التقاط تغييرات البيانات (CDC) أسلوب التكرار المستند إلى السجلات لالتقاط التغييرات التي تطرأ على البيانات في المصدر ونقلها إلى الأنظمة المستهدفة، ما يساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات تستند إلى المعلومات الحالية.

بغضّ النظر عن تقنية تكامل البيانات المستخدمة، عادةً ما تتم تصفية البيانات أو دمجها أو تجميعها خلال مرحلة المعالجة لتلبية متطلبات الغرض المقصود منها. ويمكن أن تتنوع هذه التطبيقات لتشمل لوحة معلومات خاصة بذكاء الأعمال أو خوارزمية تنبؤية للتعلم الآلي.

يُتيح استخدام التكامل المستمر والنشر المستمر (CI/CD) لأغراض التحكم في الإصدارات لفِرَق البيانات تتبُّع التغييرات التي تطرأ على التعليمات البرمجية وأصول البيانات. يُتيح التحكم في الإصدارات لفرق البيانات التعاون بشكل أكثر فاعلية، حيث يمكنهم العمل على أجزاء مختلفة من المشروع في الوقت نفسه ودمج تغييراتهم دون تعارض.

تُسهم حوكمة البيانات في إتاحة البيانات واستخدامها. وللمساعدة على ضمان الامتثال، تتضمن الحوكمة بشكل عام العمليات والسياسات والأدوات المتعلقة بجودة البيانات، والوصول إلى البيانات، وسهولة الاستخدام، وأمن البيانات. على سبيل المثال، تميل مجالس حوكمة البيانات إلى محاذاة التصنيفات للمساعدة على ضمان إضافة البيانات الوصفية بشكل متسق عبر مصادر البيانات المختلفة. يمكن أيضًا توثيق التصنيف بشكل أكبر من خلال كتالوج البيانات لجعل البيانات في متناول المستخدمين، ما يسهل إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات عبر المؤسسة.

يُعَد إثراء البيانات بسياق الأعمال المناسب أمرًا بالغ الأهمية لتطبيق سياسات حوكمة البيانات وجودة البيانات تلقائيًا. وهنا تدخل قواعد اتفاقية مستوى الخدمة (SLA) حيّز التنفيذ، لضمان حماية البيانات وتوفير الجودة المطلوبة. من المهم أيضًا فهم مصدر البيانات واكتساب الشفافية في رحلة البيانات أثناء انتقالها عبر المسارات. يستدعي هذا الأمر وجود قدرات قوية لدورة حياة البيانات لتعزيز الرؤية أثناء انتقال البيانات المؤسسية من مصادر البيانات إلى المستخدمين النهائيين. تعمل فرق حوكمة البيانات أيضًا على تحديد الأدوار والمسؤوليات للمساعدة على ضمان توفير الوصول إلى البيانات بشكل ملائم. ويُعَد هذا الوصول المُتحكم فيه ضروريًا بشكل خاص للحفاظ على خصوصية البيانات.

يضع أمن البيانات ضوابط لحماية المعلومات الرقمية من الوصول غير المصرَّح به أو الفساد أو السرقة. ومع ازدياد اعتمادنا على التكنولوجيا الرقمية في حياتنا، تتعرض ممارسات الأمان في الشركات الحديثة لمزيد من التدقيق. يُعَد هذا التدقيق مهمًا للمساعدة على حماية بيانات العملاء من مجرمي الإنترنت أو للوقاية من الحوادث التي تتطلب التعافي من الكوارث. على الرغم من أن فقدان البيانات يمكن أن يكون مدمرًا لأي شركة، إلا أن اختراقات أمن البيانات، على وجه الخصوص، يمكن أن تؤدي إلى عواقب مكلفة من الناحية المالية والعلامة التجارية. يمكن لفرق أمن البيانات تأمين بياناتها بشكل أفضل من خلال استخدام التشفير وإخفاء البيانات ضمن استراتيجية أمن البيانات الخاصة بها. 

تُشير إمكانية ملاحظة البيانات إلى ممارسة مراقبة البيانات وإدارتها وصيانتها بما يضمن جودتها وتوافرها وموثوقيتها عبر مختلَف العمليات والأنظمة ومسارات المعالجة داخل المؤسسة. تتمحور إمكانية ملاحظة البيانات حول الفهم الحقيقي لسلامة بيانات المؤسسة وحالتها عبر منظومة البيانات. ويشمل ذلك أنشطة متعددة تتجاوز المراقبة التقليدية التي تكتفي بوصف المشكلة. إذ يمكن أن تساعد إمكانية ملاحظة البيانات على تحديد مشكلات البيانات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها في زمن شبه حقيقي.

تركِّز إدارة البيانات الرئيسية (MDM) على إنشاء عرض موحد وعالي الجودة للكيانات الأساسية في الأعمال، مثل المنتجات والعملاء والموظفين والموردين. ومن خلال توفير رؤى دقيقة للبيانات الرئيسية وعلاقاتها، تُتيح إدارة البيانات الرئيسية (MDM) تحقيق رؤى أسرع، وتحسين جودة البيانات، والاستعداد للامتثال. ومن خلال توفير رؤية موحدة وشاملة للبيانات الرئيسية عبر المؤسسة، تُتيح إدارة البيانات الرئيسية (MDM) للأعمال الوصول إلى البيانات المناسبة لدعم تحليلات الأعمال، وتحديد أنجح المنتجات والأسواق، والعملاء الأعلى قيمة.

تحقِّق المؤسسات العديد من الفوائد عند البدء بوضع مبادرات إدارة البيانات والحفاظ عليها.

تُنشئ العديد من الشركات، من غير قصد، صوامع بيانات داخل مؤسساتها. تساعد أدوات وأطر إدارة البيانات الحديثة، مثل نسيج البيانات وبحيرة البيانات، على التخلص من صوامع البيانات والتبعيات على مالكي البيانات. على سبيل المثال، يساعد نسيج البيانات على الكشف عن عمليات التكامل المحتمة عبر مجموعة البيانات المتباينة عبر الوظائف، مثل الموارد البشرية والتسويق والمبيعات. ومع ذلك، تستوعب بحيرات البيانات البيانات غير المنسقة من تلك الوظائف نفسها، ما يؤدي إلى إزالة التبعيات والقضاء على الملكية الفردية لمجموعة البيانات.

تساعد مجالس الحوكمة على وضع حواجز حماية لحماية الشركات من الغرامات والدعاية السلبية التي يمكن أن تحدث؛ بسبب عدم الامتثال للوائح والسياسات الحكومية. يمكن أن تكون الأخطاء هنا مكلفة من منظور العلامة التجارية والمالية.

رغم أن هذه الفائدة قد لا تظهر على الفور، فإن إثبات المفاهيم الناجح يمكن أن يحسِّن من تجربة المستخدم الشاملة، ما يُتيح للفرق فهم رحلة العميل وتخصيصها بشكل أفضل من خلال تحليلات أكثر شمولًا.

يمكن لإدارة البيانات أن تساعد الشركات على توسيع نطاق أعمالها، ولكن هذا يعتمد إلى حد كبير على التكنولوجيا والعمليات القائمة. على سبيل المثال، تُتيح المنصة السحابية مرونةً أكبر، بحيث يمكن لمالكي البيانات زيادة أو تقليل قوة الحوسبة حسب الحاجة.

على مدار العقد الماضي، أدت التطورات في السحابة الهجينة، والذكاء الاصطناعي، وإنترنت الأشياء، وحوسبة الحافة إلى نمو هائل في البيانات الكبيرة، ما زاد من تعقيد إدارتها بالنسبة إلى المؤسسات. وتستمر العناصر الجديدة في تحسين قدرات إدارة البيانات. وفيما يلي بعض التطورات الأخيرة:

لتعزيز قدرات إدارة البيانات بشكل أكبر، أصبحت إدارة البيانات المعززة تحظى بشعبية متزايدة. هي فرع من الذكاء المعزز، مدعوم بالتقنيات الإدراكية، والتي تشمل الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وأتمتة البيانات، ونسيج البيانات، وشبكة البيانات. تشمل فوائد هذه الأتمتة تمكين مالكي البيانات من إنشاء منتجات بيانات مثل كتالوجات لأصول البيانات، مع إمكانية البحث عن منتجات البيانات والعثور عليها، واستعراض التصورات البيانية ومنتجات البيانات باستخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs). بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد الرؤى المستمدة من البيانات الوصفية لنسيج البيانات على أتمتة المهام من خلال التعلم من الأنماط كجزء من عملية إنشاء منتج البيانات أو كجزء من عملية إدارة البيانات لمراقبة منتجات البيانات.

يمكن لمخزن بيانات مخصص للذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ™IBM® watsonx.dataأن يساعد المؤسسات على توحيد البيانات وتنظيمها وتحضيرها بكفاءة لنماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تُتيح قدرات التضمين المتكاملة والمتجهة حالات استخدام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) على نطاق واسع عبر مجموعات كبيرة من البيانات الموثوق بها والمحكومة.

لتبسيط اتصال التطبيقات والأمان عبر المنصات والمجموعات والسحابات، يمكن أن يساعد نشر السحابة الهجينة. يمكن نشر التطبيقات ونقلها بسهولة بين البيئات؛ لأن الحاويات وتخزين الكائنات جعلت الحوسبة والبيانات قابلة للنقل.

١. لتسريع الوصول إلى البيانات واستخلاص رؤى جديدة دون الحاجة إلى SQL، تنشئ المؤسسات طبقة دلالية مدعومة بالذكاء الاصطناعي وقابلة للتضمين. وهي طبقة بيانات وصفية وتجريدية مبنية على البيانات المصدرية للمؤسسات، مثل مجموعة بحيرة أو مستودع البيانات. يمكن أن تُثري البيانات الوصفية نموذج البيانات المستخدَم، وأن تكون واضحة بما يكفي ليفهمها مستخدمو الأعمال.

يمكن للمؤسسات الوصول إلى البيانات عبر السحابة الهجينة من خلال ربط بيئات التخزين والتحليلات. يمكن أن يتم هذا الوصول من خلال نقطة دخول واحدة باستخدام طبقة بيانات وصفية مشتركة عبر البيئات السحابية والمحلية. يمكن استخدام محركات استعلام متعددة لتحسين التحليلات وأعباء العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

يُعَد إنشاء طبقة بيانات وصفية مشتركة في بحيرة البيانات الموحدة لفهرسة البيانات ومشاركتها من أفضل الممارسات. ويؤدي هذا إلى تسريع اكتشاف البيانات وإثرائها، وتحليل البيانات عبر مصادر متعددة، وتشغيل أعباء العمل المتعددة وحالات الاستخدام المختلفة.

بالإضافة إلى ذلك، تُسرِّع أداة إدارة البيانات الوصفية المشتركة من إدارة الكائنات في المستودع المشترك. ويمكن استخدامها لإضافة نظام مضيف جديد، أو قاعدة بيانات جديدة، أو ملف بيانات، أو مخطط جديد، بالإضافة إلى حذف العناصر من المستودع المشترك.