لطالما كانت إدارة البيانات الرئيسية (MDM) مهمة وبصراحة تامة ، لقد سئمنا جميعًا من سماع ذلك بعد ثلاثة عقود. لهذا الأمر وغيرها من الأسباب ، فإن بعض المؤسسات غير قادرة على الحصول على منازل البيانات الخاصة بها ، وهو أمر بالغ الأهمية الآن ، بالنظر إلى الاستخدام الواسع من AI وتحليلات البيانات. باختصار ، الشركات التي ترغب في أن تكون تنافسية بشكل أفضل في إعطاء الأولوية لـ MDM عاجلاً وليس آجلاً.
لا تزال خدمة العملاء ، والكفاءة الداخلية ، والأتمتة مهمة ، لكن الذكاء الاصطناعى يقدم بعدًا جديدًا ، ومستوى جديد من الإلحاح على هذا ، وفقًا لـ Graeme Thompson ، CIO Informatica. “إنه شيء واحد يجب أن يفوت فرصة أتمتة عملية داخلية. إنه أمر مختلف تمامًا وأكثر جدية تمامًا أن تفوت القدرة على الحصول على تجربة عميل بمساعدة AI أو عملية اكتشاف الاحتيال.”
يتمثل أحد التحديات في MDM في أنه ليس مثيرًا مثل أشياء طبقة التطبيق ، لذلك قد يكون من الصعب تخصيص الموارد اللازمة لتحقيق ذلك. على الرغم من أن أدوات MDM يمكن أن تساعد ، إلا أنه يجب أيضًا أن يكون هناك تغيير في العملية ، والذي يتطلب عقلية مختلفة.
يقول طومسون إن هناك تحول عقلي يجب أن يحدث أن يجعل الناس يشترون التكلفة والنفقات العامة لإدارة البيانات بطريقة ستكون قابلة للاستخدام. “إنها تعرف كيفية مطابقة التكنولوجيا مع مجموعة من العمليات التجارية والثقافة الداخلية والالتزام بفعل الأشياء بشكل صحيح وربط [that] يقول “إلى نتيجة عمل منطقية”.[T]انه مستوى نضج بعض الشركات الجيدة أمر سيء. إنهم سيئون فقط في إدارة أصول البيانات الخاصة بهم. ”
بعض المؤسسات ، مثل شركات سفن الرحلات البحرية ، غير قادرة على التعرف على العملاء عبر خطوط رحلات بحرية مختلفة لأن بياناتها لا تزال مستقرة. والنتيجة هي فشل في التعرف على العملاء عبر خطوط الرحلات البحرية وفقدان فرص مالية كبيرة. وفي الوقت نفسه ، تقوم شركات التأمين بتبسيط عملية المطالبات من خلال تحديد أولويات جودة البيانات.
غرايم طومسون ، المعلوماتية
“[MDM] يقول تومبسون: “إن لديه عواقب تجارية حقيقية للغاية ، وأعتقد أن هذا هو الجزء الذي يمكننا القيام به جميعًا هو البدء في الحديث عن نتائج العمل ، لأن نتائج الأعمال هذه خطيرة للغاية وسهلة للغاية أن نفهم أنه لا ينبغي أن يكون من الصعب الحصول على قادة الأعمال وراء ذلك ، لكن إذا حاولت الحصول على قادة أعمال وراء MDM ، فإنه يبدو أنك ترغب في الحصول على مشروع علمي مع مساعدةهم. لا يتعلق الأمر بـ MDM ، بل يتعلق بنتيجة العمل التي يمكنك الحصول عليها إذا قمت بعمل رائع في MDM. ”
يجب أن تتأكد مديري تقنية المعلومات أيضًا من أن أصحاب المصلحة يفهمون تكلفة الفشل في التصرف ، مثل المتابعة مقابل قيادة الصناعة ، وتوفير تجارب العملاء دون المستوى المطلوب ومخاطرة عمليات التدقيق في الامتثال والإجراءات القانونية.
تأخير MDM هو وصفة لغيب الزاعةص
تواجه بعض مديري تحديد ملكية ديون تقنية خطيرة عندما يتعلق الأمر بـ MDM.
“الكل يريد تجاوز مرحلة MDM. دعنا فقط نحصل على البيانات بشكل صحيح لهذا المشروع ، ثم حتما ، حتما ، [it leads] يقول دوغ جيلبرت ، مدير إدارة المعلومات والرقم الرقمي في مزود خدمات التحول والحلول الرقمية: “لمشاكل أخرى”. ساذرلاند العالمية. “لقد اتخذت هذا الفهم السياقي ، والآن تقوم بعمل منظمة العفو الدولية ، تابع بشكل أعمى[ing] تلك البيانات والتوصيات لك. من قبل ، يمكنك القيام بنوع من إدارة البيانات الرئيسية شبه حول مشروع أو مشروعين ولا تفكر فيه بشكل كلي. ”
حتى عام 2026 ، غارتنر يتوقع المنظمات للتخلي عن 60 ٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعى غير مدعومة ببيانات جاهزة للانعدام الذكاء. “المنظمات التي تفشل في تحقيق الاختلافات الهائلة بين متطلبات البيانات الجاهزة للانعدام الذكاء وإدارة البيانات التقليدية ستعرض نجاح جهودهم في الذكاء الاصطناعي.”
هذا يضع أهمية حوكمة البيانات و MDM الأمامي والوسط.
“أرى تحديين للمضي قدمًا لوضع استراتيجية وهيكل إدارة البيانات الرئيسية لأن طبيعة ذاتها [AI] من المفترض أن تكون الأنظمة مستقلة. يجب أن تتأكد من ذلك [the data] يقول جيلبرت: “إن التغذية نظيفة دائمًا. أنا أفعل MDM لأننا نمر بالعديد من عمليات التدقيق المختلفة. كان الأمر مؤلمًا ، لكن لديّ كسر أقل ، وأنظامي تتطلب صيانة أقل. أحصل على مخرجات AI المناسبة والتنبؤات المناسبة عندما أقوم بتحليلات. الأهم من ذلك ، من السهل جدًا إثبات قابلي للتدقيق لأن لدينا عناصر التحكم المناسبة في مكانها. ”
لويس لاندري ، CTO في Cloud and Analytics Data Platform تيراتايقول في السنوات الخمس إلى الست الماضية ، ابتعدت المنظمات عن ممارسات حوكمة البيانات الصارمة والرغبة في أتمتة كل شيء. بدلاً من ذلك ، يتفاعل عوامل الذكاء الاصطناعى مع البيانات التي لديهم دون تلك الحوكمة الصارمة للبيانات.
“من المؤكد أننا لا نريد بالضرورة التحدث عنه [MDM]يقول لاندري: “إنه أمر مهم للغاية وضروري للغاية بالنسبة للمستقبل الذي نخطط له جميعًا للعيش فيه. ما رأيته على مدار السنوات القليلة الماضية هو عندما تتحدث عن جودة البيانات وحوكمة البيانات ، قد يكون الأشخاص على استعداد للإنفاق على أداة التكنولوجيا ، لكنهم ليسوا على استعداد لإنفاق الأموال على العملية والأشخاص المرتبطين بها ، والكثير من هذه مشكلة الأشخاص.”
في المنظمات القديمة ، يميل نضج MDM إلى توزيعه بشكل غير متساو. تميل البيانات الأساسية إلى أن تكون منظمة وإدارة بشكل جيد ، لكن الباقي ليس كذلك. لا تساعد المشكلة القديمة لملكية البيانات والاحتفاظ بمشاركة البيانات.
“فكرة شبكة البيانات [is] سأقوم بإدارة هذه القطعة ، وسوف تدير هذه القطعة. سنكون منفصلين ولكن يمكننا الاتصال ، ويمكنك استخدامه ، ولكن لا تعبث معها. يقول لاندري: “لقد عرفنا لعقود من الزمن أن تسريع القيمة يأتي عندما تدمج كل هذه الأشياء حتى تتمكن من رؤية المخزون مع بيانات العميل ، وبيانات المبيعات مع بيانات الإيرادات – الأشياء التي يبدأ فيها السحر عندما تجمع كل هذه الأشياء معًا. لدى المنظمات الأكثر تقدماً خبراء موضوعين لمجالات محددة. إنه يحسن حقًا الجودة الشاملة وإمكانية الوصول إلى هذه المعلومات ويسمح بتحويل البيانات إلى معرفة. ”
أشياء أخرى أحبطت جهود MDM
في عالم التكنولوجيا ، سواء كانت شبكات أو MDM ، هناك اتجاهات معارضة تميل إلى الظهور ، وليس أقلها المركزية واللامركزية.
يقول لاندري: “هناك دائمًا هذا ذهابًا وإيابًا بين الحوكمة والسيطرة والدقة مقابل الحكم الذاتي وخفة الحركة. أعتقد أننا كنا مائلين صعبًا نحو الحكم الذاتي وخفة الحركة”. “[W]أشياء مثل الذكاء الاصطناعي والوكلاء ، يبدو أننا قد نحصل على فرصة لتلبية الاحتياجات الرئيسية لأنه يمكنك فصل جانب إدارة البيانات منه وتوفير النوع المناسب من الحوكمة والسيطرة التي يتم فصلها عن كل الحكم الذاتي وخفة الحركة الضرورية في طبقات الاستهلاك والتحليل. ”
لويس لاندري ، تيراداتا
يرى أن مشكلة البيانات تصبح أكثر حدة بالنظر إلى أن كل تطبيق يبدو أن لديه قاعدة بيانات خاصة به وإصدار فريد من “الحقيقة”.
يقول لاندري: “سنرى أزمة تعقيد لا يمكن تصورها ، وأعتقد أن التجزئة شيء سيتعين علينا جميعًا التعامل معه ، وستكون ممارسة إدارة البيانات الرئيسية مهمة بشكل لا يصدق في التعامل مع ذلك”.
إن وتيرة تغيير الأعمال وابتكار الذكاء الاصطناعي تتحرك بالفعل بشكل أسرع من العديد من المؤسسات التي يمكن أن تديرها. والطرق المتنوعة التي يحتاجها الناس ويريدون استهلاك البيانات هي إنشاء قدر هائل من الديون الفنية.
“لم نبدأ حتى في الوصول إلى ما يبدو عليه خلال العام الماضي ، فيما يتعلق بتطبيقات AI والوكلاء وأشياء من هذا القبيل. [Enterprises are trying to] اكتشف كيفية تسييل أصول البيانات الخاصة بهم ، مع الحفاظ على ما يكفي من الحوكمة والسيطرة. يقول لاندري: “هذا شيء صعب للغاية ، لكنني أعتقد أننا غالبًا ما ننسى أن كل هذه المشكلات ليست مشاكل التكنولوجيا. إن مديري مديري مديري المعلومات ومؤسسات CTO المغلقة التي تحدثت إليها هي النظر تمامًا في مكان تطبيق طاقة حقيقية حول الأشخاص والعمليات ومكان تطبيق التكنولوجيا. ”
يوصي Landry بالبدء في مجالات البيانات مقابل التطبيقات ، وأتمتة العملية ، وليس الأدوات.
يقول لاندري: “احصل على هذه الأشياء بالترتيب ، ثم بمجرد قيامك ، ابحث عن الأدوات المناسبة التي تتطابق مع نوع العملية التي تحتاجها”. “سأستثمر في الخبرة في مجالات البيانات التي تهمك ، [who] فهم هذه الأشياء حقًا حتى يتمكنوا من مساعدة وتوجيه جميع الأشخاص الذين سيقومون ببناء التطبيقات والوكلاء والأدوات الموجودة فوق بياناتك. ”
