ما المقصود باكتشاف البيانات؟

أثناء عملية اكتشاف البيانات، يعمل المتخصصون على تحديد واستخراج البيانات غير المنسقة من مختلف قواعد البيانات والتطبيقات والملفات الداخلية والمستودعات الأخرى في المؤسسة. كما يعملون على فحص خصائص البيانات، وصيغتها، ودورة حياتها، وجودتها، والاستخدامات المحتملة لها -وهي عملية تُعرَف باسم تنميط البيانات- ممهِّدين الطريق لنجاح استيعاب البيانات. يتم استخدام الرؤى التي يتم اكتشافها خلال عملية اكتشاف البيانات لإثراء وتحسين قرارات الأعمال في مجالات مثل استراتيجيات التسويق وتجارب العملاء وعمليات سلسلة التوريد.

التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) هو أسلوب واسع الاستخدام في عملية اكتشاف البيانات. في التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)، يتم استخدام الأساليب الإحصائية والخوارزميات لفحص مجموعات البيانات وتلخيص خصائصها الرئيسية. تساعد هذه النتائج علماء البيانات على تحديد أفضل الطرق للتعامل مع مصادر البيانات للحصول على رؤى قيّمة.

إلى جانب مساعدته المؤسسات على تحديد جميع مصادر بياناتها واستغلالها، يُسهم اكتشاف البيانات أيضًا في تعزيز أمن البيانات، وتحسين دقة البيانات، ودعم الامتثال لبعض لوائح خصوصية البيانات. عند دمجه مع تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، يمكن لاكتشاف البيانات أن يمنح المؤسسات رؤية وتحكمًا أكبر في أصول بياناتها.

للوهلة الأولى، قد يبدو أن اكتشاف البيانات وتحليل البيانات مترادفان، إلا إنهما عمليتان متميزتان لإدارة البيانات، ويعملان على أفضل نحو عند استخدامهما معًا.

غالبًا ما تحدث عملية اكتشاف البيانات أولًا. إنها مرحلة استكشافية تساعد المؤسسات على تحديد وفهم جميع البيانات المتاحة - بما في ذلك المعلومات المخزَّنة في صوامع أو المخفية. في هذه المرحلة، قد لا يعرف المحللون بالضبط ما البيانات التي يبحثون عنها.

بمجرد العثور على البيانات، يمكنهم البدء بتحليلها. تتضمن هذه العملية استخدام تقنيات واستعلامات محددة لتفسير البيانات واستخلاص رؤى ذات مغزى.

تخيَّل هذا التشبيه: اكتشاف البيانات يشبه البحث في مطبخك عن المكونات، بما في ذلك تلك المخفية في أعماق الخزانة. أما تحليل البيانات فهو استخدام هذه المكونات لإعداد وجبة مغذية وعالية الجودة. كلما كان اكتشافك أكثر دقة، كانت النتيجة أفضل.

تُعَد البيانات أمرًا حيويًا للأعمال الحديثة. يوميًا، تجمع المؤسسات كميات هائلة من المعلومات من نظام متنامٍ من المصادر يشمل الأقسام، ووحدات الأعمال، والمناطق الجغرافية المختلفة. وتُدار هذه البيانات بواسطة مستخدمين متنوعين ويتم تخزينها في مستودعات بيانات متفرقة وعلى أجهزة الموظفين.

لكن عندما تتوزع البيانات في كل مكان، يصبح من الصعب العثور عليها والوصول إليها واستخدامها. في الواقع، تُشير التقديرات إلى أن 68% من بيانات المؤسسات لا يتم استغلالها. وعدم تحليل جميع أنواع البيانات يؤدي إلى فقدان رؤى وفرص غير مستكشفة. على سبيل المثال، ماذا لو كان مفتاح تحسين الاحتفاظ بالعملاء مخفيًا في ملاحظات الاجتماعات وسلاسل البريد الإلكتروني، بينما يعتمد فريق المبيعات فقط على بيانات نظام إدارة علاقات العملاء (CRM)؟

عدم معرفة البيانات التي تمتلكها وأين توجد يعرِّض المؤسسة أيضًا للمخاطر، مثل عدم الامتثال لقائمة متزايدة من لوائح خصوصية البيانات التي تنظِّم البيانات الشخصية. ومع ذلك، يُعَد اكتشاف البيانات مسألة تتعلق بكل من خصوصية البيانات وأمنها. إذا لم تعرف مكان بياناتك الحساسة، فلن تتمكن أيضًا من حمايتها بشكل صحيح. 

يساعد اكتشاف البيانات المؤسسات على استكشاف جميع البيانات المتاحة واستغلالها، ما يدعم الفوائد التالية:

• تحسين عملية اتخاذ القرار
• تحسين دقة البيانات وجودتها
• تعزيز أمن البيانات
• الامتثال الشامل

تشكِّل البيانات غير المكتشفة وغير المُدارة -المعروفة غالبًا باسم البيانات الظلية- خطرًا أمنيًا كبيرًا، خاصةً عندما تحتوي على معلومات حساسة. وفقًا لتقرير تكلفة اختراق أمن البيانات لعام 2024 من IBM، تمثِّل اختراقات أمن البيانات التي تتضمن البيانات الظلية ثلث جميع الحوادث، وتبلغ كلفتها في المتوسط 5.27 ملايين دولار أمريكي - أي أعلى بنسبة 16% من متوسط تكلفة الاختراق المحسوبة في التقرير.

الأساس في تأمين بيانات المؤسسة بالكامل هو فهم كيفية ومكان دخولها إلى الشبكة، وكيف وأين تتم مشاركتها وتخزينها. لذلك، تُعَد عمليات اكتشاف البيانات القوية عناصر أساسية لكل من أمن البيانات وحمايتها. يمكن لتعزيز هذه الجهود استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتدريب الأنظمة على التعرُّف تلقائيًا على الملفات التي تحتوي على بيانات حساسة.

يمكن لممارسات اكتشاف البيانات أيضًا المساهمة في تقليل سطح الهجوم العام للمؤسسة. يشمل سطح الهجوم جميع الثغرات الأمنية والمسارات والأساليب التي قد يستخدمها القراصنة للوصول غير المصرح به إلى البيانات الحساسة أو شن هجوم إلكتروني. ومن خلال اكتشاف البيانات، يتم التخلص من البيانات غير المستخدمة أو المكررة، مع الاحتفاظ فقط بالبيانات الحساسة الضرورية. بعدها، يمكن للمؤسسات تحديد أولويات وتخصيص إجراءات أمن البيانات لهذه الأصول الحرجة.

اكتشاف البيانات هو مزيج من العمليات التقنية والأدوات والاستراتيجيات، ويمكن تجميعه ضمن الخطوات التالية:

• تحديد نطاق الأهداف
• جمع البيانات وتكاملها
• إعداد البيانات
• عرض مصور للبيانات
• تحليلات الأهداف

تتضمن هذه الخطوة الأولى عادةً تحديد أهداف عملية اكتشاف البيانات. يجب أن تتماشى هذه الأهداف مع استراتيجية البيانات العامة للمؤسسة. وهنا، يعمل القادة التنفيذيون ووحدات الأعمال معًا لتحديد نوع الرؤى التي يسعون إلى اكتشافها، ما يساعد على توجيه استكشاف البيانات.

بعد ذلك، يتم جمع البيانات من مصادر متنوعة باستخدام أساليب الاستخراج مثل الاستعلام من قواعد البيانات، أو سحب الملفات البعيدة، أو استرجاع البيانات عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs). يتم استيعاب البيانات المجمَّعة، ودمجها وتحويلها إلى صيغة موحَّدة ومتسقة لتخزينها في كتالوج البيانات (وهو جرد مفصل لأصول البيانات داخل المؤسسة).

بعد جمع البيانات ودمجها، تخضع البيانات لمجموعة من عمليات ضمان الجودة للمساعدة على التأكد من خلوها من الأخطاء، والتناقضات، وغيرها من مشكلات تكامل البيانات. وقد تتضمن مرحلة الإعداد هذه استخدام تقنيات التحقق من البيانات، وتنظيف البيانات، والتوحيد القياسي.

يمكن لفِرق البيانات إنشاء تمثيلات بصرية للبيانات المجهَّزة، مثل الرسوم البيانية والمخططات ولوحات المعلومات والإنفوجرافيك؛، لعرض العلاقات المعقدة بين البيانات بطريقة سهلة الاستخدام.

قد تدعم أدوات تصوير البيانات أيضًا التحليلات ذات الخدمة الذاتية. تُتيح هذه الأدوات للمستخدمين غير التقنيين الوصول إلى التصورات وتحليلها، ما يساعد على تعزيز اتخاذ القرارات القائمة على البيانات. كما يمكن تطبيق التحليلات المتقدمة في هذه المرحلة، والتي تستخدم النمذجة التنبؤية وتقنيات متطورة أخرى لإنتاج التوقعات.

طوال العملية، تساهم حوكمة البيانات القوية في ضمان تكامل البيانات وأمن البيانات. وتساهم في تحديد وتطبيق السياسات والمعايير والإجراءات الخاصة بجمع البيانات وملكيتها وتخزينها ومعالجتها واستخدامها.

يضيف استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) في اكتشاف البيانات السرعة والذكاء للعملية. تمنح هذه التقنيات المؤسسات رؤية أكبر وتحكمًا أفضل في بياناتها. تشمل الأمثلة وحالات الاستخدام الرئيسية ما يلي:

• اكتشاف البيانات المؤتمت: تعمل هذه الأدوات على مسح أجهزة الشبكة وأنظمة تخزين البيانات تلقائيًا، وفهرسة البيانات الجديدة والبيانات الوصفية في الوقت شبه الفعلي لتسهيل التعرُّف على الأصول بسرعة أكبر.
  
  
• التصنيف المؤتمت للبيانات: تعمل هذه الوظيفة على أتمتة وضع العلامات على البيانات الجديدة استنادًا إلى قواعد محددة مسبقًا، مثل مستويات الحساسية، وضوابط الوصول إلى البيانات، وقواعد الامتثال.
  
  
• البحث الذكي: يستخدم البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم استفسارات المستخدم، وتحديد الهدف، ومن ثمَّ تقديم نتائج بيانات ذات صلة. يمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي تقديم إرشادات بديهية باستخدام اللغة الطبيعية.
  
  
• معالجة اللغة الطبيعية للبيانات غير المنظمة: يمكن لأدوات معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، استخراج البيانات المنظمة من مصادر البيانات غير المنظمة مثل المستندات، ورسائل البريد الإلكتروني، ونصوص الدردشة.

يُسهم دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية في مهام سير عمل اكتشاف البيانات في تسريع الوصول إلى الرؤى، وزيادة الدقة، والمساعدة على تعزيز الامتثال التنظيمي. ومع استمرار نمو حجم البيانات، سيصبح اكتشاف البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي قدرة أساسية وميزة تنافسية.