إطلاق العنان لشبكة البيانات - إثراء البيانات مع الخبراء

تتمتع البيانات المخزنة في أي منظمة بقيمة هائلة، والمعرفة المستمدة منها يمكن أن تميز شركة واحدة عن منافسيها. وعدم وجود استراتيجية قوية لكسر صوامع البيانات هو خطأ استراتيجي.

في حين أن الأساليب التقليدية مثل خطوط أنابيب ETL وبحيرات البيانات شائعة، فإن الأساليب الأكثر ابتكارًا وتوزيعًا مثل شبكة البيانات ونسيج البيانات تكتسب زخمًا. والهدف النهائي لهذه الاستراتيجيات هو إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات، وتعزيز نموذج الخدمة الذاتية وتعزيز ثقافة أكثر تعاونًا ومدفوعة بالبيانات. يجب على المنظمات أن تظل مرنة، وأن تتكيف مع هذه المفاهيم والتقنيات المتطورة للحفاظ على ميزة تنافسية.

كشف النقاب عن تطور شبكة البيانات وأنسجة البيانات

شبكة البيانات هي بنية بيانات مصممة لتسهيل مشاركة البيانات عبر مؤسسة. شبكة البيانات لا تعتمد على التكنولوجيا ويتم تعريفها من خلال أربعة مبادئ.

ملكية المجال

تتمتع وظيفة العمل التي تقوم بجمع البيانات بالسلطة عليها.

منتج البيانات

تتم تجميع البيانات في منتجات البيانات، مما يسهل عملية المشاركة عبر المؤسسة.

الخدمة الذاتية

يجب أن تكون البيانات ومنتجات البيانات متاحة للأشخاص غير الفنيين لإجراء تحليل مستقل دون الحاجة إلى مساعدة من تكنولوجيا المعلومات أو المجال الذي يتقاسمها.

الحوكمة الفيدرالية

تتم تقاسم مسؤولية إدارة البيانات وتأمينها بين المجال والسلطات المركزية لتكنولوجيا المعلومات.

لمعرفة المزيد عن شبكة البيانات، اقرأ مدونتنا حول ما هي شبكة البيانات ولماذا تحتاج إليها.

تُعرِّف شركة Gartner بنية البيانات على أنها مفهوم تصميم يعمل كطبقة تكامل للبيانات والعمليات المتصلة. وهي تستخدم التحليلات المستمرة على أصول البيانات الوصفية القابلة للاكتشاف والاستنتاج لدعم تصميم ونشر واستخدام البيانات المتكاملة والقابلة لإعادة الاستخدام عبر جميع البيئات. والواقع أن مفهوم شبكة البيانات وبنية البيانات يشتركان في هدف مشترك: معالجة تحدي صوامع البيانات وتعزيز الوصول إلى البيانات داخل المؤسسات.

تغيير استراتيجيات البيانات الموزعة

منذ ظهور مفهوم شبكة البيانات، تطورت الاستراتيجية. في الأيام الأولى، كان هناك ميل نحو منح المجالات القدرة على استخدام أي أدوات لإنشاء منتجات بيانات للمشاركة. وقد نضج هذا المفهوم مع ظهور المخاوف بشأن التقييس والتشغيل البيني. قد لا يكون تعزيز مفهوم صوامع البيانات وعدم تحديد كيفية تشغيل منتجات البيانات بشكل متبادل هو النهج الأفضل، حتى لو كان قادة المجال لديهم أفضل فهم للبيانات. تؤكد تطبيقات شبكة البيانات اليوم على العمليات والمنصات القياسية، مما يضمن سهولة إنشاء منتجات البيانات ومشاركتها وتكاملها.

وفي الوقت نفسه، ظهرت أيضًا هياكل بنية البيانات، مع التركيز على التكنولوجيا والأتمتة والتحكم المركزي في الحوكمة. ورغم أن شبكة البيانات ونسيج البيانات قد لا يتنافسان، إلا أنهما يؤثران على بعضهما البعض، مما يدفع إلى التكيف لتلبية احتياجات السوق. ويستكشف ممارسو البيانات المعاصرون كيف يمكن لبنية بنية البيانات أن تدعم مفاهيم شبكة البيانات مثل الحوكمة الفيدرالية ومنتجات البيانات وملكية المجال. ويعكس هذا التقاطع تطورًا مستمرًا في استراتيجيات إدارة البيانات.

شبكة البيانات مقابل نسيج البيانات

يعد تكامل البيانات أمرًا أساسيًا لكلا النهجين، شبكة البيانات ونسيج البيانات، مع ظهور إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات من خلال المحاكاة الافتراضية باعتبارها الهندسة المعمارية المفضلة. تسمح المحاكاة الافتراضية للبيانات بالبقاء في مجالات مصدرها وتجعل مجموعات البيانات افتراضية لتمكين إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات. ومع ذلك، تتباعد مفاهيم نسيج البيانات وشبكة البيانات من حيث الحوكمة والأتمتة والاستهلاك/الاكتشاف.

الأتمتة

يستفيد نسيج البيانات من الأتمتة لتمكين الخدمة الذاتية، في حين تعتمد شبكة البيانات على خبراء المجال لتضمين خبرتهم في منتجات البيانات.

الحوكمة

يعتمد نسيج البيانات على التحكم في الحوكمة المركزية، بينما تتبنى شبكة البيانات نهجًا فدراليًا مع المجالات المسؤولة عن إدارة بياناتها الخاصة.

استهلاك

تعمل بنية البيانات على دمج أصول البيانات في فهارس البيانات أو نشر الرسوم البيانية المعرفية لرسم خريطة لأصول البيانات عبر المؤسسة. يعرض نهج شبكة البيانات البيانات من خلال منتجات البيانات التي تم إنشاؤها في المجال، والتي يتم نشرها عادةً من خلال سوق منتجات البيانات.

ومع تطور مفاهيم شبكة البيانات وتكنولوجيا أنسجة البيانات، بدأت تتقارب. ويجري الممارسون تجارب على مستويات مختلفة من التحكم وتوحيد البيانات والأتمتة. ويلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في تمكين هذا التقارب.

مع تطور السوق، أصبح الأمر أقل ارتباطًا بالأتمتة مقابل إدارة الأفراد مقابل الحوكمة المركزية أو أصول البيانات مقابل منتجات البيانات، بل أصبح الأمر يتعلق بالاستراتيجيات التي تتضمن أفضل الميزات والاستفادة من الأداة المناسبة للوظيفة المناسبة. وتدعم منصات إدارة البيانات وبوابات التحليلات هذه الأساليب المتكاملة.

الأتمتة – الناس والآلات

في نهجي شبكة البيانات ونسيج البيانات الحديثين، تحقق كلتا الاستراتيجيتين التوازن بين خبراء المجال والأتمتة، من خلال دمج هذه الموارد بطرق مختلفة. تستخدم أنسجة البيانات الأتمتة لدمج البيانات في الوقت الفعلي. يلعب البشر دورًا أكثر سلبية في معالجة المشكلات التي تحددها تنبيهات الذكاء الاصطناعي.

تركز شبكة البيانات على منتجات البيانات التي أنشأها منتجو البيانات. تساعد الذكاء الاصطناعي المنتجين على أتمتة المهام المتكررة، مما يلغي الحاجة إلى مهارات الترميز؛ ومع ذلك، يظل الإنسان الذي يفهم الفروق الدقيقة للبيانات هو المحور الرئيسي للعملية. تعد عمليات معالجة البيانات الآلية وتصنيف البيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي أمثلة على هذه العلاقة التكافلية.

يمكن أن تتعايش الأساليب في نفس الاستراتيجية مع مشاركين مختلفين في العملية يعتمدون على الأتمتة بطرق مختلفة. والمفتاح هو إيجاد التوازن الصحيح بين الخبرة البشرية والأتمتة لتحسين عمليات البيانات بشكل فعال.

الاستهلاك والاكتشاف - منتجات البيانات مقابل أصول البيانات

في إدارة البيانات، تنتج هياكل نسيج البيانات أصول البيانات، في حين تنتج شبكة البيانات منتجات البيانات. يمكن أن توجد كل من أساليب الاكتشاف والاستهلاك في استراتيجية مشتركة مع شبكة البيانات، مما يضيف المزيد من الضوابط لتجميع أصول البيانات في منتجات البيانات.

يركز نهج شبكة البيانات على منتج البيانات باعتباره الوسيلة الرئيسية لمشاركة البيانات. منتجات البيانات المنشورة في سوق منتجات البيانات أكثر ثراءً وربما أكثر قيمة. وهي تتكون عادةً من أصول بيانات تم دمجها وتطبيعها تحت إشراف خبير في المجال ذي خبرة. منتجات البيانات قابلة لإعادة الاستخدام وأكثر ديمومة وأفضل للاستخدام الخارجي خارج نطاقات البيانات المحددة.

قد تعرض الأساليب المشتركة كتالوجات البيانات المجمعة لمستهلكي البيانات الأقل تقنية، مما يسمح لهم بإنشاء منتجات بيانات للمشاركة. إن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لعرض أصول البيانات هذه لمستهلكي البيانات، على غرار نسيج البيانات، يقلل من المهارات الفنية المطلوبة للوصول إلى البيانات. تمكن LLM مستهلكي البيانات ذوي الخبرة المحدودة في SQL من استكشاف أصول البيانات والاستعلام عنها بشكل فعال.

سواء كان الأمر يتعلق بنسيج بيانات أو شبكة، فإن كتالوج البيانات يصبح جزءًا مهمًا للغاية من الاستراتيجية. تعمل منصات البوابة على إنشاء كتالوجات بيانات موحدة تغطي المؤسسة بأكملها وتنظم أصول البيانات بكفاءة. تستفيد هذه المنصات أيضًا من أدوات GenAI لتقليل العمل اليدوي، مما يساعد في تصنيف البيانات وتطبيع البيانات لدعم نماذج البيانات القوية وقواميس الأعمال.

إن التطورات المستمرة في مجال الذكاء الاصطناعي سوف تستمر في تعزيز كفاءة منتجي البيانات في إنشاء منتجات بيانات تستفيد من الأتمتة. كما تتاح الفرصة للخبراء لتدريب الذكاء الاصطناعي لمساعدة مستهلكي البيانات على تحقيق أقصى استفادة من بياناتهم. ويمثل هذا التآزر بين البشر المهرة والآلات القوية نهجًا يجمع بين الأفضل من العالمين في المشهد المتطور لإدارة البيانات.

حوكمة البيانات - الفيدرالية مقابل المركزية

إن المنصات والأدوات الناشئة تتيح اتحادًا أكبر للحوكمة. وتسهل أدوات الحوكمة على تكنولوجيا المعلومات المركزية التخلي عن المزيد من السيطرة مع الحفاظ على الرقابة الفعالة.

يتيح دمج ضوابط حوكمة البيانات في منصات إدارة البيانات لجميع أعضاء فريق البيانات المشاركة بنشاط وتحمل المسؤولية عن الحوكمة.

يتطور دمج الأتمتة في حوكمة البيانات مع ظهور حوكمة البيانات النشطة - وهي تقنية تراقب أصول البيانات وتقدم تنبيهات للمنتجين والمستهلكين عند ظهور مشكلات.

في سياق شبكة البيانات، تمتد الحوكمة إلى ما هو أبعد من أصول البيانات لتشمل دورة حياة البيانات من البداية إلى النهاية، من المصدر إلى منتج البيانات. لا تنتهي إدارة حوكمة البيانات والجودة عند أصل البيانات في شبكة البيانات. يتم تحسين منتجات البيانات العامة ومراقبتها باستمرار من خلال حلقات التغذية الراجعة البشرية. تضمن هذه العملية التكرارية أن تظل منتجات البيانات ذات صلة وقيمة للمستهلكين.

مع تقارب قدرات أنسجة البيانات وشبكات البيانات، هناك مرونة متزايدة في الوصول إلى البيانات. يمكن للمستخدمين الوصول إلى البيانات واكتشافها من خلال نهج يتماشى مع مهاراتهم الفنية وفهمهم للبيانات. من المرجح أن يشهد المستقبل مزيجًا من عناصر شبكة البيانات ونسيج البيانات، مما يؤدي إلى تركيبات فريدة تستفيد من نقاط القوة لدى الأشخاص والآلات والحوكمة وتكتيكات الاستهلاك. قد يتلاشى التمييز بين شبكات البيانات ونسيج البيانات، مما يؤدي إلى ظهور استراتيجيات إدارة بيانات أكثر تخصيصًا وقابلية للتكيف.