كيفية بناء الثقة باستخدام منتجات البيانات

لكي تعمل المنظمات بكفاءة، يجب أن يكون صناع القرار قادرين على اتخاذ قرارات جيدة تعتمد على البيانات. ومن العدل أن نقول إن الثقة في البيانات لها أهمية قصوى في المنظمات التي تعتمد على البيانات اليوم. ومع تزايد انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، أصبحت جودة البيانات أكثر أهمية. وإذا دربنا نماذج الذكاء الاصطناعي عن طريق الخطأ باستخدام بيانات سيئة، فستكون النتائج سيئة حتمًا. وإذا كان أداء نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتفاعل مع العملاء ضعيفًا، فقد يكون لذلك تأثير كبير على الأعمال وقيمة العلامة التجارية على المدى الطويل. يجب أن تكون قادرًا على الوثوق ببياناتك بقوة كما تثق بموظفيك.

ورغم أن الثقة في البيانات أمر حيوي، فمن المدهش أن هذه الثقة منخفضة. ففي عام 2020، وجدت شركة KPMG أن 35% فقط من صناع القرار يثقون في بيانات مؤسساتهم. وعكست دراسة أخرى أجرتها Precisely وكلية LeBow للأعمال في عام 2023 بعض التحسن؛ ومع ذلك، كان لدى 46% فقط من المستجيبين ثقة عالية أو عالية جدًا في بياناتهم.

ترتكب المنظمات العديد من الأخطاء التي تؤدي إلى ضعف جودة البيانات وانهيار الثقة:

• نشر البيانات القديمة
• نشر بيانات غير دقيقة
• نشر بيانات غير كاملة
• عدم توفير السياق لضمان فهم البيانات بشكل جيد

وتؤدي هذه الأخطاء إلى اتخاذ قرارات خاطئة وضعف أداء الأعمال. على سبيل المثال، إذا التزم أحد الموظفين بعميل بناءً على بيانات خاطئة ولم يتمكن من الوفاء بهذا الوعد، فإن الشركة تخاطر بخسارة ليس فقط العميل ولكن أيضًا سمعتها.

إن فقدان الثقة أمر سهل، ولكن استعادتها بعد فقدانها أمر بالغ الصعوبة. فبمجرد أن يستهلك المديرون التنفيذيون بيانات خاطئة أو يراجعون التقارير التي تحتوي على أخطاء، فإن ثقتهم في البيانات المستقبلية تتزعزع.

لماذا تعتبر منتجات البيانات أكثر موثوقية من خطوط أنابيب البيانات

يتطلب تحسين الثقة في البيانات تحولاً جوهريًا في الطريقة التي نصل بها إلى البيانات ونستخدمها. لقد تم تمكين العملية التقليدية للوصول إلى البيانات من خلال إطلاق مشاريع فردية وبناء خطوط أنابيب ETL. يتم قياس نجاح هذه المشاريع على مقدار التعليمات البرمجية التي يتم تطويرها وكمية البيانات التي يتم تسليمها. جودة البيانات، على الرغم من أهميتها، هي مجرد جزء من المعادلة. في عقلية تعتمد على المشروع، فإن كمية الناتج هي مقياس النجاح.

ولكن عندما نحول الهدف إلى نتائج الأعمال، تصبح جودة البيانات المقياس الأساسي للنجاح. وتبنى الثقة عندما تتوافق أهداف ودوافع ممارسي البيانات مع أهداف ودوافع مستخدمي البيانات. ولا يقاس نجاح منتج البيانات بكمية البيانات التي يوفرها، بل بمدى تلبيته لاحتياجات مستخدميه. وينبع أصل أي منتج بيانات من نتيجة عمل مرغوبة. وحتى إذا وفرت منتجات البيانات إمكانية الوصول إلى كميات هائلة من البيانات بسرعة كبيرة، فلن يتم استخدامها إذا لم تلبي احتياجات المستخدمين، مما يحد من قدرتهم على تحقيق نتائج أعمال إيجابية. ولكي يكون منتج البيانات ناجحًا، يجب أن يثق المستخدمون فيه بدرجة كافية لبناء قراراتهم على أساس مخرجاته.

تؤدي الرؤية والتعاون الأكبر إلى تقليل الأخطاء وبناء الثقة

يعتمد نجاح منتجات البيانات على فريق متنوع يعمل بوظائف مختلفة معًا لتحقيق نتائج أعمال متفوقة. ولابد أن تبنى هذه العملية على الثقة والشفافية والوضوح والتعاون بين الزملاء. وتترجم الثقة بين فرق منتجات البيانات إلى بيانات يمكن للمستخدمين الوثوق بها.

في عمليات ETL القائمة على المشروع، يشكل التعاون والرؤية والشفافية تحديًا كبيرًا. عادةً ما تنشأ هذه المشروعات بطلب بيانات من المستخدم، ولكن بمجرد إنشاء خط الأنابيب وتسليم البيانات، قد لا يكون لدى المستخدم أي رؤية حول كيفية أو وقت جمع البيانات.

على نحو مماثل، لا يعرف مهندسو البيانات دائمًا كيف يتم استخدام البيانات التي يقدمونها في مجرى النهر. وقد لا يدركون كيف ستؤثر أفعالهم على التحليل اللاحق لنماذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، إذا قام مهندس بيانات بتغيير مخطط مجموعة بيانات، فقد يؤدي ذلك إلى إتلاف بعض التحليلات أو لوحات المعلومات التي تعتمد على مجموعة البيانات تلك.

بالإضافة إلى ذلك، هناك نقص في عملية تقديم الملاحظات. ونظرًا لأن هذه العمليات مبرمجة مسبقًا، فمن الصعب تغيير الملاحظات ودمجها، حتى لو كانت هناك رؤية أكبر لاستخدامها.

بناء الثقة باستخدام منتجات البيانات

تعتمد استراتيجيات منتجات البيانات الناجحة على مجموعة أو منصة بيانات قياسية تتيح قدرًا أكبر من التعاون والرؤية والشفافية.

تعاون

يؤدي تعزيز التواصل والتعاون دائمًا إلى بناء المزيد من الثقة، وبالتالي يجب أن يكونا جزءًا لا يتجزأ من استراتيجية منتج البيانات.

إن التعاون في الوصول إلى البيانات ومشاركة المسؤولية عن حماية البيانات يخلق تفاهمًا مشتركًا بين فرق البيانات. تعد استراتيجيات الحوكمة الفيدرالية، حيث تتقاسم فرق تكنولوجيا المعلومات المركزية ومديرو النطاق المسؤولية عن حوكمة البيانات، سمة أساسية لاستراتيجيات البيانات المبنية على المنتجات. تتمثل فائدة هذا النهج في أن الأشخاص الأكثر دراية بالبيانات، ومديري النطاق، يشاركون بشكل أكبر في حوكمة البيانات. وهذا يدعم نهجًا أكثر دقة وعملية لحوكمة البيانات. يتيح تقاسم مسؤولية حوكمة البيانات قابلية أكبر للتوسع والمرونة، حيث لا يلزم تشغيل كل سياسة حوكمة من خلال قسم تكنولوجيا المعلومات.

ولكي تنجح هذه الاستراتيجية، يتعين على المجالات وسلطات تكنولوجيا المعلومات التعاون والثقة المتبادلة. ويتعين على المجالات المختلفة وقسم تكنولوجيا المعلومات التعاون لتحديد المسؤول عن إدارة مجموعات البيانات، وأين تنتهي سيطرة تكنولوجيا المعلومات، وأين تبدأ المجالات. ويؤدي الفهم الواضح والتواصل إلى تجنب الارتباك. ويؤدي هذا إلى منتجات بيانات مرنة وقابلة للتكيف ذات جودة بيانات عالية يمكن للمستخدمين الوثوق بها.

كما يمكن لمنتجي البيانات ومستهلكيها بناء الثقة من خلال التعاون. فبدلاً من النهج القائم على المشروع حيث يتم إلقاء البيانات فوق "السياج" الرمزي، تتطور منتجات البيانات باستمرار. ويمكن لمنشئي منتجات البيانات دمج التعليقات من المستخدمين بانتظام. ويؤدي تبادل التعليقات هذا إلى بناء الثقة بين المبدعين والمستخدمين، مما يضمن أن المبدعين لديهم نتائج أعمال المستخدمين في مركز عملية التطوير.

يتعاون المستخدمون أيضًا مع مستخدمين آخرين لبناء الصلاحية. عادةً، تسمح أسواق منتجات البيانات للمستخدمين بتقييم منتجات البيانات لتوفير التحقق من جودة منتجات البيانات وفائدتها.

إن توفير منصة لمواءمة المشاركين وتمكين التعاون وردود الفعل طوال العملية يدعم الثقة الأكبر بين الفريق وثقة المستخدمين في مخرجاتهم.

الرؤية والشفافية

إن الرؤية والشفافية أمران حاسمان لتقديم منتجات بيانات موثوقة. ويؤدي الافتقار إلى الرؤية إلى أخطاء عادةً في الأساليب الخطية من نوع الشلال والتي تُستخدم غالبًا لتطوير خطوط أنابيب ETL، مما يوفر قدرًا ضئيلًا جدًا من الرؤية بين مستخدمي البيانات والمهندس الذي يطور العملية. إذا حدث خطأ في عملية التحويل، فقد لا يعرف مستخدم البيانات أن هناك مشكلة وسيستمر في استخدام بيانات قديمة أو خاطئة في تحليله. من ناحية أخرى، لا يتمتع مهندسو البيانات عادةً برؤية واضحة لكيفية تأثير التغييرات التي يدمجونها في الواجهة الخلفية على نماذج المحللين.

تعمل منتجات البيانات وتوحيد البيانات وإدارة البيانات المركزية كجسر بين مهندسي البيانات ومستخدمي البيانات. يسهل مديرو ومنتجو منتجات البيانات فهم المتطلبات والاحتياجات والمخاوف بين مهندسي البيانات ومستهلكي البيانات بشكل أفضل.

تعمل منصة إنتاج منتجات البيانات كمكان مركزي للتعاون، حيث تحصل على معلومات حول صحة منتجات البيانات وتطبيقها على حالات الاستخدام أو النماذج المختلفة. والمفتاح إلى هذه الشفافية هو منصة حوكمة اتحادية تتبع وتدير سياسات الحوكمة عبر المجالات. ويمكن لجميع المشاركين تقديم المدخلات وجمع البيانات حول منتجات البيانات والبيانات التي تشكلها، مثل:

• الاكتمال: عدد السجلات التي تحتوي على قيم بيانات غير كاملة أو فارغة.
• الصلاحية: إذا كانت البيانات تعكس الواقع أو ما تتوقع رؤيته.
• التوقيت: مدى حداثة البيانات.
• النسب: مصدر البيانات وموثوقيتها.
• الدقة: مقاييس دقة البيانات.
• التفرد: تكرار القيمة.

تشكل وحدة التحكم في البيانات الوصفية جوهر هذه المنصة، حيث توفر الشفافية للبيانات الوصفية على مستوى المؤسسة. تعمل منصة البيانات الفيدرالية على دمج البيانات من مختلف أنحاء المؤسسة لتوفير رؤية أكبر لجودة البيانات ونسبها. كما يتتبع هذا المستودع المركزي تغييرات البيانات الوصفية في المصدر لضمان قدرة محللي البيانات على تكييف نماذجهم وتحليلاتهم وفقًا لذلك. يتم تسليم التنبيهات الآلية للمستخدمين المشتركين لإبلاغهم بالتغييرات وصحة البيانات باستخدام نظام التتبع المركزي هذا.

سياق

إن البيانات عالية الجودة تشكل أهمية بالغة لبناء الثقة في البيانات، كما أن توفير السياق الصحيح لهذه البيانات يشكل أهمية بالغة. ولا تكون المصطلحات التجارية موحدة دائمًا عبر المجالات. وإذا ارتبك مستخدمو البيانات بشأن معنى مصطلح ما أو كيفية حساب مؤشرات الأداء الرئيسية، فسوف تحدث أخطاء، وسيفقد المستخدمون الثقة. وتعتبر قواميس البيانات مفيدة للغاية في ضمان فهم المستخدمين لمعنى البيانات التي يعملون عليها لتجنب الارتباك والأخطاء.

قابلية الاكتشاف

إن القدرة على العثور على مجموعة البيانات المناسبة لمشروع تحليلي تساعد أيضًا في بناء الثقة في أصول البيانات الخاصة بك. إن تقييم مقاييس الصحة والجودة عبر جميع مجموعات البيانات من لوحة زجاجية واحدة يسمح للمحللين بالنظر في متغيرات متعددة قبل إضافة مجموعة بيانات إلى تحليلهم. كما يمكن لسوق منتجات البيانات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي أن توصي بأفضل منتجات البيانات للمستخدمين. تعمل هذه القدرة على بناء الثقة في أن هذه المنصات مصممة لتقديم ليس فقط بيانات أفضل، ولكن أيضًا نتائج أعمال أفضل.

في عصر البيانات والذكاء الاصطناعي، سوف نعتمد بشكل متزايد على البيانات التي نجمعها ونستند إليها في اتخاذ قراراتنا. وسوف يكون للثقة في جودة هذه البيانات تأثيرات عميقة على نتائج الأعمال. وسوف يضع الناجحون جودة البيانات وسلامتها على رأس أولوياتهم.

لتعلم كيفية بناء منتجات بيانات جديرة بالثقة باستخدام منصة Avrio ، قم بجدولة عرض توضيحي.