مبدأ النجاح اليوم هو "المؤسسة الرقمية المستقلة"، التي تتميز بثلاث صفات رئيسية: المرونة في الأعمال، التركيز على العميل، والقدرة على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات. تعتمد هذه الخصائص بشكل كبير على جودة البيانات، مما يزيد من قيمتها كما لم يحدث من قبل. ومع ذلك، فإن استخراج القيمة بكفاءة من مشهد البيانات المتنامي والمعقد أصبح أكثر تحدياً.
يقول رام تشاكرابارتي، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في شركة BMC Software: "بينما تعترف العديد من المؤسسات بقيمة البيانات، إلا أنها لا تزال تواجه صعوبات في إدارة البيانات. وهذا يخلق ميزة تنافسية كبيرة لمن يتفوقون في ذلك، وتهديداً وجودياً لمن لا يفعلون. هذه القضية – ما أسميه تحدي التسليم في المرحلة الأخيرة – حاسمة لتحقيق نضج البيانات."
تؤكد دراسة لشركة BMC حول ممارسات تكنولوجيا المعلومات والأعمال العالمية على ذلك: المؤسسات ذات نضج البيانات الأعلى تتمتع بنتائج أفضل في اتخاذ القرارات الاستراتيجية، رضا العملاء، توفير التكاليف، وتطوير المنتجات.
التحديات في تحقيق نضج البيانات
في عصر الذكاء الاصطناعي، زادت التحديات التقليدية المتعلقة بالبيانات. التكاليف المرتبطة بالتنقيب عن البيانات، تخزينها، وتحليلها، بالإضافة إلى الحاجة إلى محترفين ذوي مهارات عالية، تتطلب استثماراً كبيراً. علاوة على ذلك، فإن النمو السريع لمصادر البيانات الجديدة عبر الأجهزة والتطبيقات والأشخاص يعقد المشهد. وغالباً ما تستمر العزلة في بيانات المؤسسات دون إشراف استراتيجي، مما يمنع التغيرات الثقافية اللازمة لعمليات البيانات الم streamlined. تبقى عملية التشغيل للبيانات على النحو الذي يتوقعه أصحاب المصلحة عائقاً كبيراً. بينما يمكن أن تعزز الأتمتة والذكاء الاصطناعي القدرات، فإن فعاليتهما تتقلص دون ممارسات بيانات متناسقة.
يشير تشاكرابارتي: "تجد العديد من المؤسسات صعوبة في تشغيل إدارة البيانات والتحليلات beyond few use cases. من الضروري إعادة التفكير في نموذج التشغيل والعمليات الخاصة بك. إن الطرق التقليدية لإدارة البيانات تفتقر إلى الكفاءة في عصر الذكاء الاصطناعي - أنت بحاجة إلى DataOps."
فهم DataOps
DataOps، أو عمليات البيانات، هي ممارسة شاملة تطبق مبادئ DevOps، الأتمتة، والذكاء لتوسيع نطاق الوصول إلى البيانات واكتشاف قيمة الأعمال. وهي تربط مختلف الأدوار داخل المؤسسة - من المحللين ومالكي البيانات إلى المهندسين وفِرق إدارة المخاطر - مما يسهل التعاون لتسريع الحصول على رؤى قائمة على البيانات بأمان.
يوضح تشاكرابارتي: "التعاون بين أصحاب المصلحة أمر حيوي؛ بدونه، يتعطل التقدم. إنها عملية مرنة حيث تُعامل البيانات كأصل مشترك، مما يتطلب التفكير في التصميم من البداية إلى النهاية عبر الفرق لدعم حالات الاستخدام ذات القيمة العالية."
يشمل ذلك تحديد الفرص لتحسين العائد، مثل فهم سلوكيات العملاء التي قد لا تدركها المنافسة، مما يزيد من ولاء العملاء وإنفاقهم. علاوة على ذلك، تعزز DataOps من الإنتاجية والكفاءة من خلال تقديم ذاتية للموظفين، إدارة المعرفة، وتخفيف المخاطر بفعالية. استخدام البيانات لتكييف الاستراتيجيات الحالية قد يكون تحدياً ولكنه يصبح ميزة تنافسية مع تطور الذكاء البياني.
بناء أساس DataOps
تعتبر الأتمتة ضرورية لتعزيز DataOps، وتبسيط خطوط البيانات المعقدة التي تدير المعلومات عبر المصادر التقليدية والناشئة. تتضمن هذه العملية مراحل مثل الإدخال، التكامل، التحكم في الجودة، الاختبار، النشر، والحوكمة، جميعها تؤدي إلى رؤى قابلة للتنفيذ. توفر ميزات المراقبة القدرة على مراقبة صحة البيانات وأدائها في الوقت الفعلي على مدار هذه الخطوط، مما يبرز أهمية الإشراف.
الحفاظ على جودة البيانات العالية أمر ضروري لنجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي والتحليلات، ويجب معالجة القضايا مثل الدقة، الاتساق، والكمال. يجب على المؤسسات تنفيذ أدوات قوية لضمان جودة البيانات في خطوط التحليل. ومع ذلك، فإن تحسين جودة البيانات يتطلب غالباً نهجاً مدروساً، حيث قد تتطلب المبادرات المفاجئة استثماراً كبيراً. بخلاف التكنولوجيا، يتطلب نجاح DataOps تغييرات في العمليات وتحولاً ثقافياً قد يكون جذرياً.
بدء رحلة DataOps
يجب أن تبدأ تنفيذ استراتيجية DataOps بأهداف قابلة للإدارة بدلاً من محاولة معالجة جميع تحديات إدارة البيانات المؤسسية دفعة واحدة. ركز على تحقيق نتائج عالية القيمة وسهلة التحقيق بينما تطبق أفضل الممارسات لجودة البيانات على حالات الاستخدام الأولية. عند توسيع الجهود، ضع في اعتبارك ما يلي:
1. دعم القيادة: الحصول على تأييد القيادة أمر أساسي للتعاون عبر الأقسام.
2. الهيكل التنظيمي: إنشاء إطار قوي للتشغيل والإشراف يضمن ملكية البيانات وإدارتها عبر المؤسسة.
3. أهداف واضحة: فهم النتائج المرغوبة يساعد في تحديد واستثمار حالات الاستخدام ذات القيمة العالية. تتماشى المشاريع الناجحة بشكل وثيق مع الفوائد التجارية الملموسة، مثل تحسين الاحتفاظ بالعملاء أو إنتاجية الموظفين.
4. العمليات التكرارية: حافظ على معايير عالية لجودة البيانات أثناء تنفيذ تحسينات صغيرة ومنظمة، مع التأكد من قياس وتتبع التقدم.
"ابدأ صغيراً، أظهر القيمة بسرعة، واستمر في طرح السؤال: 'ماذا بعد؟'" ينصح تشاكرابارتي. "تعلّم، ابني، وسّع، وصقل الممارسات. قدّم استراتيجيات جديدة بطريقة منهجية، وستحقق نتائج ملحوظة."
قائمة الترتيب
