البيانات هي الملك في الاقتصاد الرقمي اليوم. وينبغي استغلال هذه الأصول الحيوية إلى أقصى إمكاناتها، إلا أن الحجم الهائل للبيانات المتدفقة إلى الشركات يجعل من الصعب معالجة المعلومات وتحليلها بشكل فعال.
تقول بيانكا جاين، الرئيس التنفيذي لشركة استشارات تحليل البيانات Aryng، في مقابلة عبر البريد الإلكتروني، إن قيمة البيانات هي مقياس القيمة والفائدة المستمدة من البيانات، وغالبًا ما ترتبط بإمكانيات تحقيق الدخل منها. “ليست كل البيانات تحمل نفس القيمة، حيث أن بعض المعلومات يمكن أن تؤدي إلى قيمة أكثر أهمية من غيرها.”
إن بناء استراتيجية بيانات ناجحة على نطاق واسع، استراتيجية تولد أقصى قيمة، يتجاوز جمع البيانات وتحليلها، كما لاحظ ريان سوان، كبير مسؤولي تحليل البيانات في شركة فانجارد الاستثمارية، في مقابلة عبر البريد الإلكتروني. “يجب أن تكون استراتيجية بيانات المؤسسة مرتبطة بمهمة واضحة حتى تتمكن من التمكين [it] لتحديد أولويات مبادرات البيانات، وتخصيص الموارد بكفاءة، وتعزيز القوى العاملة المشاركة.
يهدف للاعلى
يعتقد جاين أن الطريقة الأكثر فعالية لزيادة قيمة البيانات إلى أقصى حد هي من خلال التأكد من أن البيانات متصلة بشكل جيد وليست معزولة داخل الصوامع. وتقول: “عندما تكون عناصر البيانات مترابطة وتشكل نسيجًا موحدًا، يمكنها مجتمعة أن تحكي قصة أكثر شمولاً”. “يتعلق الأمر بإنشاء مصدر واحد للحقيقة داخل مؤسستك حيث تساهم كل قطعة من البيانات في سرد أكبر ومترابط.”
تلعب المصداقية دورًا رئيسيًا في تعظيم قيمة البيانات، كما تلاحظ كاثي رودي، رئيسة قسم البيانات والتحليلات في شركة أبحاث التكنولوجيا والاستشارات ISG عبر البريد الإلكتروني. “إذا لم يعترف أصحاب المصلحة ببياناتك على أنها ذات مصداقية، فسوف تقضي وقتًا أطول في الدفاع عن النتائج بدلاً من التصرف بناءً عليها، مما يخلق دورات من عدم اليقين وإعادة العمل.” وتشير إلى أن الاستفادة من أدوات البيانات والنماذج وتقنيات التنقية هي خطوة واحدة، ولكن العمل بشكل وثيق مع أصحاب المصلحة في البيانات لمساعدتهم على فهم مصادر البيانات، بالإضافة إلى نماذج البيانات المستخدمة لدفع التحليلات، هو أمر أساسي.
يوافق سوان. ويعتقد أن أحد الجوانب الحيوية لتعظيم قيمة البيانات هو ترسيخ أفضل ممارسات البيانات والتحليلات عبر المؤسسة، مما يجعل البيانات أكثر سهولة وقابلية للتنفيذ وقيمة. “وهذا يعني تزويد الجميع برحلات تعليمية وموارد متعددة الوسائط يمكن الوصول إليها حتى يتمكنوا من فهم كيفية استخدام البيانات لمساعدتهم على اتخاذ قرارات مستنيرة بغض النظر عن دورهم أو فترة ولايتهم أو مستواهم أو خبرتهم.” ويضيف سوان أن إنشاء ثقافة يتم من خلالها تشجيع الموظفين على استخدام موارد البيانات والتحليلات سيساعد في تعزيز اعتماد الأدوات وحالات استخدام التحليلات.
حماية البيانات
يمكن للمؤسسات أن تلحق الضرر بقيمة البيانات عن غير قصد من خلال الفشل في ضمان جودتها وسلامتها. يقول رودي: “إن اتخاذ القرارات بناءً على بيانات سيئة، أو الاضطرار باستمرار إلى تأهيل البيانات، سيخلق تحفظات حول جودة البيانات وسيضر على الفور بأي برنامج تحليلي”. وهناك خطر آخر غير واضح يتمثل في الفشل في استخدام البيانات الموجودة بشكل صحيح لأن أعضاء الفريق يفتقرون إلى المهارات اللازمة لتحليل وتقديم القيمة. “قد يكون لدى إحدى المؤسسات قدر كبير من البيانات، ولكن نظرًا لعدم وجود من يقوم بإنتاج وتقديم النتائج من البيانات المتاحة، فإن الافتراض هو عدم وجود بيانات للمساعدة في دعم عملية صنع القرار.”
يقول جاين إن المؤسسات تلحق الضرر بقيمة البيانات عن غير قصد عندما تحافظ على بياناتها متباينة ومعزولة. وتوضح قائلة: “عندما يتم عزل البيانات في أقسام أو أنظمة مختلفة، فإنها تفقد سياقها وقدرتها على توليد القيمة”. “بالإضافة إلى ذلك، عندما تتعايش إصدارات متعددة من الحقيقة، تتضاءل الثقة في البيانات مما يؤثر على قيمتها الإجمالية.” في جوهر الأمر، فإن الفشل في ربط البيانات والحفاظ على مصدر واحد للحقيقة يحد من قدرة المؤسسة على استخدام أصول البيانات الخاصة بها وتحقيق الدخل منها بشكل فعال.
يقول سوان إنه من الضروري أن تعمل فرق البيانات في شراكة وثيقة مع زملاء العمل لإنشاء نهج موحد للبيانات واستراتيجية الأعمال. “يوفر التعاون الوثيق بين متخصصي البيانات والأعمال رؤية قيمة ومستمرة، ويحسن العمليات، ويبني الكفاءات، ويقلل الاحتكاك عبر مجالات التشغيل الرئيسية.”
قياس النتائج
يقول سوان إن المقياس الذي وجده الأكثر نجاحًا عند الحكم على قيمة البيانات هو صافي القيمة الحالية لعدة سنوات (NPV). “لقد نجحنا أيضًا في تجارب التحكم واختبار A/B الذي سمح لنا بإسناد قيمة إضافية إلى منتج البيانات/التحليل.” ويضيف بالإضافة إلى ذلك، فإن المقاييس النوعية، مثل معدلات التأثير/الاعتماد وحتى الرؤى القصصية التي تعكس كيف أصبح أعضاء الفريق أكثر إنتاجية وفعالية في الاستفادة من البيانات والتحليلات، هي مؤشرات رئيسية.
يعتقد جاين أن أفضل مقياس لتقييم قيمة البيانات هو تأثيرها على الإيرادات والأرباح. وتشرح قائلة: “بينما يمكن تقييم البيانات لمساهماتها في جوانب مختلفة، مثل رضا الموظفين أو تعويضاتهم، فإن مقياسها النهائي يجب أن يكون تأثيرها على النتائج المالية”. “سواء كان يؤثر بشكل مباشر على نمو الإيرادات، أو توفير التكاليف، أو هوامش الربح، فإن التأثير المالي يعد بمثابة المقياس الأكثر وضوحًا وفهمًا عالميًا لتقييم قيمة البيانات.”
الذهاب الشمولي
ينسب سوان الفضل إلى النهج الشامل لمنظمته في حساب قيمة البيانات بشكل فعال. “لدينا فريق متخصص داخل مكتبنا الرئيسي لتحليل البيانات [that’s] مكلف بحساب جميع أبعاد صافي القيمة الحالية بدقة، بما في ذلك على مدى فترة متعددة السنوات. “يعمل هذا الفريق في شراكة وثيقة مع أصحاب المصلحة التجاريين والتمويل لتوضيح القيمة الملموسة لجهودنا في مجال البيانات لكبار أصحاب المصلحة.”
