تتضمن إدارة البيانات جمع بيانات المؤسسة وحمايتها وتنظيمها وتخزينها، مما يسمح بتحليلها لاتخاذ قرارات عمل مستنيرة. ولسوء الحظ، مع جمع المزيد من البيانات، تصبح الإدارة مهمة صعبة وتستغرق وقتًا طويلاً بشكل متزايد. لكن لا تفقد الأمل. من الممكن التغلب حتى على أكبر التحديات الإدارية، طالما أنك تعرف ما يجب عليك فعله.
من المفترض أن تساعدك الأفكار الأربعة التالية، التي يتم إجراؤها عبر المقابلات عبر البريد الإلكتروني، على التعامل بفعالية مع مهام إدارة البيانات الأكثر صعوبة اليوم.
1. صوامع البيانات
تميل البيانات إلى الوصول من مصادر مختلفة وقد يكون من الصعب على الفرق متعددة الوظائف الوصول إليها بشكل كامل. يقول داراغ ماهون، مدير تكنولوجيا المعلومات في شركة Werner Enterprises التي تقدم خدمات نقل حمولة الشاحنات والخدمات اللوجستية: “هذا يعني أن أعضاء الفريق غالبًا ما يكون لديهم صورة غير مكتملة عن فعالية العمليات أو الاستراتيجيات الحالية”. “لذلك من المهم عزل البيانات الصحيحة وجعلها قابلة للتنفيذ لاستخلاص الرؤى واتخاذ القرارات والتكتيكات المحورية، إذا لزم الأمر.”
يقول ماهون إن أكبر عقبة أمام التغلب على مستودعات البيانات هي إيجاد الحل الصحيح لتخزين كميات كبيرة من البيانات مع السماح بسهولة الوصول إليها واستخدامها. ويشير إلى أن إتاحة البيانات بسهولة للأشخاص الذين يحتاجون إليها يتطلب موارد تخزين كبيرة يمكن لأعضاء الفريق المختلفين الوصول إليها في شكل يدعم التعاون والتصور ومشاركة المعرفة.
يقول ماهون إن أفضل طريقة لحل مشكلات مستودعات البيانات وتحسين تحليل البيانات هي اعتماد استراتيجية السحابة أولاً ثم السحابة الآن. “من خلال استضافة جميع البيانات ذات الصلة في السحابة، يمكن للشركات التقاط البيانات وتخزينها والاستفادة من الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا التعلم الآلي لإجراء تحليل سريع لإرشاد عملية صنع القرار.”
2. تعقيد البيانات
العديد من المؤسسات مثقلة بمخططات بيانات ضخمة مليئة بآلاف الجداول، يحتوي كل منها على مئات الأعمدة التي قد يتم تسميتها أو لا يتم تسميتها بمصطلحات مفهومة للإنسان. تقول سوزان ديفيدسون، الأستاذة في كلية الهندسة بجامعة بنسلفانيا: “يطرح هذا تحديات عندما يرغب مهندسو البيانات في كتابة استعلامات SQL جديدة لاسترداد البيانات – فهم لا يعرفون ما هي الجداول التي يجب الوصول إليها أو ما هي الأعمدة التي يجب الرجوع إليها”.
كما اتضح، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي جيد جدًا في كتابة استعلامات SQL من أوصاف المهمة باللغة الإنجليزية، كما يشير ديفيدسون. على الجانب السلبي، يميل الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الفشل الذريع عندما يكون المخطط كبيرًا جدًا. “استرجاع الجيل المعزز (RAG) هو وسيلة واعدة، وهناك بحث نشط حول كيفية استخدامه لتحسين كتابة استعلام المهام عبر مخططات البيانات الكبيرة للغاية.
3. التحميل الزائد للبيانات
لسنوات، نُصحت المنظمات بجمع أكبر قدر ممكن من البيانات في حالة إثبات أهميتها يومًا ما. ولسوء الحظ، أدى هذا في كثير من الأحيان إلى تراكم كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة التي تفتقر إلى أي استراتيجية أساسية لتسمية الاتفاقيات أو المواقع أو إدارة البيانات. الآن، ينظر العديد من قادة تكنولوجيا المعلومات إلى فواتير التخزين المتزايدة دون أدنى فكرة عن البيانات المفيدة والقيمة وأيها تافهة، كما يقول رايان ريس، كبير استراتيجيي علوم البيانات في مزود الخدمات السحابية Mission Cloud. ويشير إلى أنه “في كثير من الأحيان، يترك الأشخاص الذين قاموا بإعداد النظام الشركة، ومن غير الواضح حقًا ما الذي يحدث”. الآن، يتعين على فريق تكنولوجيا المعلومات أن يراجع كميات كبيرة من البيانات لمحاولة فهم البيانات التي لها قيمة، وأيها لا قيمة لها، وبناء استراتيجيات الإدارة.
يقول ريس: من المهم التعمق في فهم بياناتك وأهداف استخدامها. “ومع ذلك، يمكن أن يكون التحدي شاقًا، عندما يكون هناك الكثير من البيانات التي يجب التدقيق فيها”. لا تمتلك العديد من المؤسسات ببساطة الموارد أو الوقت المتاح للتدقيق في كميات كبيرة من البيانات وفهم قيمتها. يقول: “إنه مثل تنظيف المرآب الخاص بك”.
أفضل طريقة لمعالجة هذا الموقف هي من خلال استراتيجية رسمية لإدارة البيانات تحدد أنواع البيانات التي يجب الاحتفاظ بها ورفضها.
4. بيانات ذات نوعية رديئة
ويتخذ ضعف جودة البيانات أشكالًا عديدة، بما في ذلك عدم الدقة والتناقضات والتكرار والبيانات المفقودة. أي من هذه القضايا يمكن أن تقوض إدارة البيانات.
يمكن أن تكون مشكلات جودة البيانات مكلفة وربما ضارة. ويمكن أن تجعل الجهود المبذولة في مجالات أخرى لإدارة البيانات غير فعالة إلى حد كبير. يكمن أساس الإدارة الناجحة للبيانات في البيانات عالية الجودة والمتسقة والدقيقة والشاملة على مستوى المحتوى وكذلك على مستوى البيانات الوصفية. يمكن فقط للمؤسسات التي لديها جودة بياناتها بالترتيب أن تتوقع أن تعمل الفئات الفرعية الأخرى لإدارة البيانات بشكل فعال وتوفر القيمة.
يمثل تحديد ما إذا كانت بيانات المؤسسة قابلة للاستخدام وجديرة بالثقة تحديًا كبيرًا. تتطلب البيانات، بتنوعها المتأصل في الشكل والحجم والبنية، جهدًا شاملاً، كما يقول بوب براور، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Interzoid، وهي شركة استشارية في مجال سهولة استخدام البيانات. ويشير إلى أن التعقيد يمكن أن يتفاقم بسبب التحكم المحدود في المصادر مع تدفق البيانات من العديد من الأشخاص والمؤسسات والعمليات. “إلى جانب الاختلافات الطبيعية في اللغة والثقافة والبيانات الأبجدية الرقمية، يصبح ترويض البيانات تحديًا كبيرًا ويبدو أنه لا ينتهي.”
يبدأ الالتزام بضمان جودة البيانات بجعل الجودة هدفًا استراتيجيًا رئيسيًا. ينصح براور بأن “النهج الفعال يتضمن تعيين قادة تنفيذيين مسؤولين عن جودة البيانات وتزويدهم بالميزانية والموارد اللازمة لتحقيق النجاح”. “يجب أن تشمل الإجراءات الرئيسية إجراء تقييمات شاملة للبيانات، ووضع استراتيجيات وقواعد لإدارة البيانات، والتركيز على مجالات البيانات الأكثر أهمية لتحقيق بعض المكاسب المبكرة، ووضع مقاييس وأهداف قابلة للقياس لتتبع وإدارة التقدم مع مرور الوقت.”
