ما المقصود بصوامع البيانات؟

تجمع المؤسسات اليوم كميات هائلة من بيانات المؤسسة المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة من مصادر متنوعة. وقد تحتفظ الأقسام ووحدات الأعمال المختلفة أيضًا بمجموعات بياناتها الخاصة.

ومن دون تكامل مناسب، قد تظل هذه البيانات حبيسة أنظمة متفرقة، بدءًا من جداول البيانات البسيطة وصولًا إلى التطبيقات المتخصصة مثل منصات إدارة علاقات العملاء (CRM). وتؤدي مستودعات البيانات المعزولة هذه بعد ذلك إلى إنشاء حواجز تعيق مشاركة المعلومات بين الأنظمة والفرق، مما يؤدي إلى تكوّن صوامع البيانات.

تجعل صوامع البيانات الفرق تعمل ببيانات قديمة أو مجزأة أو غير متسقة.وتتراجع جودة البيانات، وتنشأ أوجه قصور تشغيلية بسبب تكرار مهام سير العمل وتخزين البيانات بصورة زائدة.وقد تتأثر مبادرات البيانات الضخمة والتعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) سلبًا.

ووفقًا لاستطلاع أجراه معهد IBM Institute for Business Value، يتفق أو يتفق بشدة نحو 77% من المشاركين على أن صوامع البيانات تعيق قدرة المؤسسة على إجراء التحليلات في الوقت الفعلي واتخاذ قرارات قائمة على البيانات.¹ ويرى 83% منهم أن صوامع البيانات تقوّض الابتكار من خلال منع تبادل الأفكار بين الأقسام.

يمكن للمؤسسات استخدام مجموعة متنوعة من الاستراتيجيات لتفكيك صوامع البيانات. ويتمثل أحد هذه النهج في تنفيذ بنيات شاملة لنسيج البيانات تستخدم قدرات متقدمة لتكامل البيانات وإدارة البيانات من أجل توحيد مخازن البيانات المتفرقة في الوقت الفعلي.وتشمل الأساليب الأخرى تعزيز حوكمة البيانات، وتحسين الثقافة المؤسسية بما يدعم التعاون بين مختلف الوظائف.

تتشكل صوامع البيانات عندما تصبح المعلومات معزولة داخل أقسام أو أنظمة أو مواقع محددة، مما يمنع المؤسسات من الاستفادة الكاملة من أصول بياناتها ويحد من قدرتها على اتخاذ قرارات مستنيرة.

هناك العديد من العوامل التي يمكن أن تساهم في تشكيل صوامع البيانات:

• الهيكل التنظيمي
• تعقيد تكنولوجيا المعلومات
• ثقافة الشركة
• قيود الموارد
• المتطلبات التنظيمية
• نمو الأعمال

في العديد من المؤسسات، تستخدم الفرق ووحدات الأعمال المختلفة أدواتها وعمليات سير العمل الخاصة بها لإدارة بيانات الشركة. قد تستخدم فرق التسويق منصات تحليلية متقدمة، بينما تعتمد فرق المبيعات على تطبيقات متخصصة مثل أنظمة إدارة علاقات العملاء من Salesforce.

ومن دون استراتيجيات مناسبة لتكامل البيانات، لا يمكن للبيانات أن تنتقل بسلاسة بين هذه الأنظمة المختلفة، مما يضع عوائق أمام تحليل البيانات بصورة شاملة ومشاركتها. ومع مرور الوقت، قد يؤثر هذا الانفصال في عمليات الأعمال، لأنه يجعل مواءمة الرؤى بين الفرق أكثر صعوبة.

تحتفظ المؤسسات عادةً ببيئات حوسبة متعددة، ولكل منها نهجها الخاص لتخزين البيانات.

يمكن لأدوات التكامل الحديثة أن تساعد في توحيد هذه البيئات، لكن بعض الأنظمة القديمة، مثل قواعد البيانات المتقادمة وجداول البيانات والتطبيقات المخصصة، لا تستطيع الاتصال على نحو سليم بالتقنيات الأحدث، مما يؤدي إلى تكوّن صوامع البيانات.

وإذا لم تدمج المؤسسات هذه الأنظمة على نحو سليم، فقد تواجه منظومات بيانات مجزأة، ورؤى وتحليلات أقل موثوقية. وقد تصبح بنى البيانات المستقبلية أيضًا أقل قابلية للتوسع.

يمكن أن تُسهم ثقافة الشركة في تفاقم صوامع البيانات عندما تنظر الأقسام إلى بياناتها كممتلكات خاصة بدلًا من كونها موارد مشتركة على مستوى المؤسسة. وقد تقيِّد الفرق إمكانية الوصول إلى البيانات، اعتقادًا منها بأنها تمنحها ميزة تنافسية.

يمكن أن يؤدي هذا النهج في كثير من الأحيان إلى تكرار البيانات، وزيادة تكاليف تخزين البيانات عن الحاجة، وتفويت فرص الحصول على رؤى متعددة الوظائف.

غالبًا ما تؤدي الميزانيات المحدودة، وضعف الخبرات، وضيق الوقت إلى تأخير تنفيذ حلول تكامل البيانات بالشكل المطلوب. ويستمر العديد من الأشخاص في استخدام أنظمة غير متصلة بدلًا من الاستثمار في منصات بيانات موحدة.

يمكن أن تؤدي قيود الموارد هذه إلى إنشاء مجموعة من الحلول التي يصبح من الصعب إدارتها بشكل متزايد، خاصةً مع نمو أحجام البيانات.

تفرض قوانين حماية البيانات مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) ضوابط صارمة على أمن البيانات والخصوصية، ما يؤثِّر في كيفية إدارة المؤسسات لتخزين البيانات والوصول إليها.

رغم أن هذه اللوائح لا تفرض مواقع تخزين محددة، إلا أن الشركات غالبًا ما تعدِّل استراتيجيات بياناتها للامتثال، ما قد يؤدي دون قصد إلى ظهور صوامع البيانات. على سبيل المثال، قد يؤدي تخزين بيانات العملاء بشكل منفصل حسب المنطقة إلى تجزئة الأنظمة، ما يحد من إمكانية الوصول والتناسق بين الفرق.

يمكن أن يؤدي النمو السريع للأعمال إلى ظهور صومعة البيانات. غالبًا ما تؤدي عمليات الدمج والاستحواذ إلى إنشاء صوامع من خلال جلب أنظمة قواعد البيانات غير المتوافقة إلى بيئة تكنولوجيا المعلومات الجديدة.

إذا لم يتم التخطيط للتكامل بعناية، قد تؤدي هذه الفروقات التقنية إلى استمرار عزل البيانات، خاصةً إذا كانت المؤسسات تعتمد هياكل بيانات مختلفة ولا تستطيع توحيد مصادر البيانات وتنسيقاتها ومعاييرها.

يمكن أن تُنشئ صومعة البيانات حواجز كبيرة أمام نجاح المؤسسة، ما يؤثِّر في كل شيء بدءًا من العمليات اليومية وحتى التخطيط الاستراتيجي. وعندما لا تتمكن الأقسام من تبادل المعلومات بشكل فعَّال أو الحفاظ على منظومة موحدة للبيانات، تعاني المؤسسة بأكملها

تشمل التحديات الرئيسية ما يلي:

• عدم الكفاءة التشغيلية
• انخفاض قيمة البيانات
• اتخاذ قرارات غير مستندة إلى بيانات موثوق بها
• انخفاض جودة البيانات
• عوائق الابتكار
• فجوات في تجارب العملاء
• تعقيدات الامتثال

قد تكشف مجموعة من المؤشرات أن البيانات أصبحت معزولة أو يصعب الوصول إليها، وهو ما يُعد مؤشرًا مبكرًا على تكوّن صوامع البيانات. ومن بين الأنماط الشائعة ما يلي:

• بيانات غير متسقة أو مكررة عبر الأنظمة
• تأخر الوصول إلى المعلومات أو تجميعها
• رؤى مجزأة حول العملاء أو العمليات أو الأداء
• أنظمة يصعب عليها تبادل البيانات
• تباين في تعريفات البيانات أو معاييرها

قد تشير الاختلافات في طريقة ظهور المعلومات عبر الأدوات أو المنصات المختلفة إلى أن الفرق تحتفظ بمجموعات بيانات منفصلة، مثل مجموعات بيانات الظل، بدلًا من العمل اعتمادًا على مصادر مشتركة.

إذا كانت الفرق تجمع البيانات يدويًا بشكل متكرر من مواقع متعددة، أو تنتظر من الآخرين تزويدها بها، فقد يشير ذلك إلى أن المعلومات لا تنتقل بحرية على مستوى المؤسسة.

عندما تنتج الأقسام المختلفة رؤى متباينة أو غير متسقة، فغالبًا ما يشير ذلك إلى أن البيانات الأساسية مخزّنة في أنظمة غير مترابطة، مما يصعّب تكوين رؤية مكتملة للعملاء أو العمليات.

قد تؤدي الفجوات التقنية، الناتجة عن التطبيقات القديمة أو التنسيقات غير المتوافقة أو الأدوات المتخصصة، إلى خلق عوائق تحد من مشاركة البيانات.

وعندما تختلف المقاييس أو المصطلحات بين الأقسام، فقد يشير ذلك إلى غياب حوكمة مركزية للبيانات ووجود مستودعات بيانات معزولة.

تعالج كثير من المؤسسات صوامع البيانات من خلال استراتيجية شاملة ومنسقة توائم بين بنية البيانات الحديثة والحوكمة ونماذج التشغيل، لدعم الذكاء الاصطناعي والتحليلات والوصول الآمن إلى البيانات على مستوى المؤسسة. تركز المؤسسات عادةً على ثلاثة مجالات رئيسية:

• تحديث إدارة البيانات بما يدعم السحابة والذكاء الاصطناعي
• إرساء أطر عمل لحوكمة البيانات من أجل مشاركة البيانات بأمان
• تعزيز ثقافة مؤسسية قائمة على البيانات

يمكن أن يساعد تحديث تقنيات إدارة البيانات وعملياتها على تفكيك صوامع البيانات القائمة ومنع تكوّن صوامع جديدة. ويتحقق ذلك من خلال تعزيز ترابط الأنظمة، وتحسين تدفقات البيانات، وتوفير رؤى في الوقت الفعلي حول بيئات البيانات.

تشمل المكونات الرئيسية لتحديث إدارة البيانات اعتماد ما يلي:

• أدوات تكامل البيانات التي تؤتمت نقل البيانات بأمان عبر مسارات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL)، أو مسارات الاستخراج والتحميل والتحويل (ELT).

• حلول فعّالة لمعالجة البيانات، مثل بحيرات البيانات لتخزين البيانات غير المُنسَّقة بتكلفة منخفضة، ومستودعات البيانات للاستعلامات عالية الأداء، ومستودعات بحيرات البيانات التي تجمع بين التخزين والتحليلات.

• بنى بيانات قائمة على السحابة تتيح نشر حلول الذكاء الاصطناعي والتحليلات وذكاء الأعمال (BI) بمرونة.
  
  
• مزامنة في الوقت الفعلي باستخدام تكرار البيانات ومسارات البيانات المتدفقة والبنى القائمة على الأحداث، للمساعدة في ضمان الاتساق عبر الأنظمة.

على سبيل المثال، تعتمد الشركات المالية في كثير من الحالات بنى هجينة وبنى متعددة السحابات. يتيح لهم هذا النهج الاحتفاظ ببيانات المعاملات الحساسة محليًا أو في بيئات السحابة الخاصة، مع استخدام مستودعات البيانات ومستودعات بحيرات البيانات القائمة على السحابة لأغراض التحليلات المتقدمة. تُتيح مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات (APIs) والموصِّلات وصولًا آمنًا إلى البيانات ومشاركتها في الوقت شبه الفعلي بين هذه الأنظمة.

يمكن للتقنيات مفتوحة المصدر أيضًا أن تدعم هذا التحديث. وتوفر هذه الأدوات خيارات إضافية لتكامل البيانات المنظمة وغير المنظمة، وبناء مسارات بيانات قابلة للتوسع، وتحسين قابلية التشغيل البيني عبر أنظمة متنوعة.

تشمل أمثلة التقنيات مفتوحة المصدر Apache Kafka لبث الأحداث في الوقت الفعلي، وApache Spark لمعالجة البيانات على نطاق واسع، وPostgreSQL لإدارة البيانات العلائقية، وApache Airflow لتنسيق مسارات البيانات المعقدة.

توفِّر أُطر إدارة البيانات سياسات ومعايير وإجراءات لجمع البيانات وامتلاكها وتخزينها ومعالجتها واستخدامها. يمكن أن تساعد أطر العمل هذه على القضاء على صومعة البيانات من خلال تزويد المؤسسة بخطط رسمية لمشاركة البيانات عبر المؤسسة مع تلبية متطلبات الامتثال وأمن البيانات.

على سبيل المثال، غالبًا ما تنفذ مؤسسات الرعاية الصحية أطر عمل للحوكمة تتيح مشاركة بيانات المرضى بأمان بين الأقسام، مع الحفاظ على الامتثال لقانون قابلية نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) من خلال ضوابط مؤتمتة ومسارات تدقيق.

تشمل بعض العناصر الأساسية في أطر إدارة البيانات ما يلي:

• ضوابط الوصول المستندة إلى الأدوار (RBAC) التي تضمن حماية البيانات الحساسة مع تمكين مشاركتها بشكل مناسب مع المستخدمين المصرح لهم.

• بروتوكولات جودة البيانات القياسية للمساعدة على ضمان الاتساق.

• سياسات واضحة لإدارة البيانات والتي توجِّه تدفق المعلومات.

• ضوابط الامتثال المؤتمتة للالتزام بالمعايير التنظيمية.

يمكن للمؤسسات التغلب على صوامع البيانات على المستوى الثقافي من خلال العمل على الانتقال من نموذج ملكية البيانات المعزول إلى ثقافة مشاركة بيانات تعاونية.

يمكن لهذا التحول أن يشجع الفرق على التعاون بفاعلية أكبر، مع تقليل التكرار المفرط، وتحسين دقة البيانات، وخفض تكاليف التخزين.

فعلى سبيل المثال، قد تنشئ شركات التصنيع فرق عمليات متكاملة تجمع بين الإنتاج ومراقبة الجودة ومحللي سلسلة التوريد. وتستخدم هذه الفرق منصات بيانات موحّدة لإرساء مصدر واحد للحقيقة تستند إليه جميع القرارات التشغيلية.

بالنسبة للعديد من المؤسسات، فإن تعزيز التغيير التنظيمي يشمل ما يلي:

• إنشاء فرق متعددة الوظائف تجمع بين المعرفة بمجال الأعمال والخبرة الفنية والتحليلية.

• تنفيذ أطر عمل واضحة لحوكمة البيانات، مع تحديد أدوار الملكية والإشراف.
  
  
• بناء مهارات الإلمام بالبيانات لمساعدة الموظفين على اتخاذ قرارات أكثر وعيًا وقائمة على البيانات.
  

• وضع بروتوكولات موحدة لمشاركة البيانات بشكل آمن عبر الأقسام.

• إنشاء مراكز التميز لتعزيز أفضل ممارسات إدارة البيانات وتعزيز الابتكار.

هناك العديد من الفوائد الرئيسية للقضاء على صوامع البيانات. تتضمن بعض أهم الأمثلة ما يلي:

• إنشاء مصدر واحد للحقيقة
• زيادة الكفاءة التشغيلية
• صناعة قرار شاملة قائمة على البيانات
• تعزيز أمن البيانات
• تحسين تجربة العملاء

تمنح أنظمة البيانات المتكاملة المستخدمين على مستوى المؤسسة رؤية شاملة للبيانات. فبدلًا من الاعتماد على مجموعات بيانات مجزأة، يتشارك الأطراف المعنيون مصدرًا واحدًا للحقيقة، مما يتيح لهم استخدام أصول البيانات بفاعلية في التحليلات والذكاء الاصطناعي وصناعة القرار الاستراتيجية.

على سبيل المثال، دمجت Lockheed Martin عدة بحيرات بيانات وعشرات أنظمة التحليلات وذكاء الأعمال غير المترابطة ضمن بيئة موحّدة وقابلة للتوسع. وقد أتاحت حالة الاستخدام هذه وصولًا متسقًا إلى بيانات عالية الجودة، ودعمت تطوير منطومة أقوى للذكاء الاصطناعي.

يمكن أن يؤدي تفكيك صوامع البيانات إلى زيادة الكفاءة التشغيلية بدرجة كبيرة من خلال تبسيط مهام سير العمل وتحسين استخدام الموارد. يمكن للفرق الوصول إلى البيانات ذات الصلة في الوقت الفعلي، مما يلغي العمليات اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلًا لنقل البيانات بين الأنظمة وتجهيزها للاستخدام.

عندما يتمكَّن صانعو القرار من الوصول إلى المعلومات الكاملة، يمكنهم اتخاذ أفضل الخيارات المستنيرة. على سبيل المثال، توفِّر مجموعة من مقاييس الأعمال الموحدة صورة أوضح للأداء التنظيمي من المقاييس الجزئية التي تقتصر على وحدة أعمال واحدة.

يمكن أن تسهّل منظومة البيانات المتكاملة تنفيذ ضوابط متسقة لأمن البيانات، وفرض سياسات الوصول، ومراقبة مخاطر البيانات عبر مختلف الأقسام ووحدات الأعمال. وتستطيع المؤسسات تطبيق تدابير أمنية موحّدة على مستوى الأعمال بدلًا من الحاجة إلى ضوابط مختلفة لكل نظام.

بفضل بيانات العملاء المتكاملة، تستطيع المؤسسات تطوير رؤية موحدة لعملائها عبر جميع نقاط الاتصال. يمكن للفرق الوصول إلى ملفات تعريف العملاء الكاملة والاستجابة السريعة للاحتياجات وتخصيص التفاعلات باستخدام الرؤى التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، ما يؤدي إلى علاقات أقوى وتوصيات أفضل ومعدلات رضا أكبر.