كسر العزلة باستخدام استراتيجيات البيانات الفيدرالية والقواميس التجارية

إن التبني المتزايد لديمقراطية البيانات يخلق أطرًا وتقنيات جديدة لمشاركة البيانات عبر صوامع البيانات. تعمل هذه الاستراتيجيات على تقليل الاحتكاك الناتج عن مشاركة البيانات بين مجالات الأعمال، كما أصبح الوصول إلى البيانات أمرًا سهلاً. أحد التحديات الرئيسية في دمج البيانات هو العمل مع نماذج بيانات متباينة تصف قواعد بيانات ومجموعات بيانات متنوعة بطرق فريدة.

كان النهج التقليدي لدمج مجموعات البيانات هو استخراج مجموعة بيانات واحدة من قاعدة البيانات الخاصة بها، وتحويلها، وتحميلها إلى قاعدة بيانات أخرى لتتوافق مع بنية البيانات الخاصة بهذه القاعدة. ولإجراء عملية ETL، يتعين على مهندسي البيانات فهم الجوانب الفنية لنقل البيانات وتحويلها إلى جانب تنظيم كل مجموعة بيانات ووضع علامات عليها. ويعد فهمهم لكيفية نمذجة مجموعتي البيانات أمرًا مهمًا للغاية لضمان إمكانية ربطهما معًا في مجموعة واحدة.

توفر تقنية المحاكاة الافتراضية الحديثة للبيانات وصولاً أكبر إلى مصادر البيانات المختلفة من خلال تجريد البيانات من هيكل البيانات الأساسي، وتبسيط العملية، والقضاء على الحاجة إلى استخراج البيانات وتحميلها وتحميلها. ورغم قوة هذه التقنية، إلا أنها لا توفر طريقة موحدة للوصول إلى البيانات.

توفر تقنية تخزين البيانات الافتراضية واجهة واحدة أو طبقة اتصال تمكن من الوصول إلى البيانات الموزعة من مكان واحد. ولكن لفهم ما تعنيه البيانات، لا يزال يتعين على المحللين الاعتماد على كل نموذج بيانات منفصل لكل قاعدة بيانات للحصول على السياق. وللحصول على تحليل فعال، نحتاج إلى فهم ما تمثله البيانات في كل نظام وكيف ترتبط ببعضها البعض. تتطلب هذه الرؤى استراتيجية فعالة لتوحيد البيانات تعمل على توحيد كيفية الوصول إلى مخازن البيانات المختلفة. يعد نموذج البيانات الموحد الذي يرسم خريطة للبيانات والعلاقات عبر صوامع البيانات مكونًا بالغ الأهمية. ولتسهيل الوصول، يمكن لقائمة المصطلحات التجارية التي ترسم خريطة لهذه العلاقات بمصطلحات الأعمال أن تجعل نموذج البيانات هذا أكثر قيمة من خلال زيادة إمكانية الوصول إليه من قبل قادة الأعمال وصناع القرار.

نموذج البيانات الفيدرالية

يعتمد نموذج البيانات الفيدرالي على البيانات الوصفية المستخرجة من أنظمة المصدر المتصلة والمدمجة في بنية بيانات منطقية موحدة. عندما يتم تنظيم البيانات حول نموذج بيانات واحد، يمكن لمنصات البيانات التفاعل مع جميع قواعد البيانات غير المتجانسة لديك كما لو كانت قاعدة بيانات واحدة. باستخدام هذا النهج، يمكنك سحب البيانات من أنظمة متعددة باستخدام استعلام فيدرالي واحد. توفر هذه القدرة قدرًا كبيرًا من الوقت لمهندسي البيانات والمحللين المهرة عند دمج البيانات وإنشاء أصول البيانات ومنتجات البيانات.

إن تجريد المنطق من الطبقة المادية يجعل أيضًا تحليلات البيانات ذاتية الخدمة أسهل حيث أن الأدوات أقل تعقيدًا ولا تحتاج إلى التفاعل مع هياكل قواعد بيانات أساسية متعددة.

كتالوج البيانات الفيدرالية

في استراتيجية البيانات الفيدرالية، تُستخدم البيانات الوصفية لإنشاء كتالوج بيانات عالمي أو كتالوج فيدرالي للوصول إلى البيانات. يستفيد كتالوج البيانات هذا من مستودع البيانات الوصفية المركزي لإنشاء جرد قابل للبحث لأصول البيانات حتى يتمكن المحللون من بناء استعلامات البيانات الفيدرالية.

يتيح لك كتالوج البيانات الفيدرالي إجراء عمليات بحث عبر جميع أصول البيانات لديك. كما يمكنه أيضًا توحيد النسب حتى يتمكن المستخدمون ومسؤولو البيانات من فهم كيفية تغيير البيانات في الماضي.

يمكن لاستراتيجية البيانات الفيدرالية أيضًا إدارة من لديه حق الوصول إلى أي بيانات. فبدلاً من إدارة الوصول في كل قاعدة بيانات على حدة أو تطبيق قواعد موحدة على جميع قواعد البيانات، يمكن لكتالوج البيانات الفيدرالي أن يعمل كبوابة أمان لإدارة الهوية في مكان واحد. كما أنه يدعم الوصول المصرح به إلى جميع أصول البيانات.

مع وجود كتالوج بيانات موحد، يصبح إنشاء قدرات الخدمة الذاتية أقل تعقيدًا بكثير. يمكن لمنصات الخدمة الذاتية أتمتة عملية الوصول إلى البيانات ولكن باستخدام مصطلحات أكثر توحيدًا. نظرًا لأن مستخدمي الأعمال يعرفون البيانات التي يبحثون عنها، فإن ذلك يجعلهم أكثر اكتفاءً ذاتيًا. كما يساعد النموذج الأبسط الذكاء الاصطناعي على فهم كيفية الوصول إلى البيانات بشكل أفضل. تجعل المجموعة الموحدة والموحدة من دلالات البيانات التي تحدد عناصر البيانات بشكل موحد من السهل على نموذج LLM ترجمة طلبات البيانات إلى استعلام SQL، باستخدام المصطلحات التجارية.

مسرد الأعمال الموحد

في حين أن نموذج البيانات الفيدرالي رائع لإنشاء استعلامات بيانات فردية عبر مصادر البيانات، إلا أن هذه النماذج لا تستهدف عادةً مستخدمي الأعمال. تعد قواميس الأعمال مهمة بشكل خاص عند تجميع البيانات عبر المجالات والمناطق، حيث يتم تعريف المصطلحات التجارية أحيانًا بشكل مختلف في كل مجال تجاري. كما تختلف المصطلحات عبر المناطق.

على سبيل المثال، "المبيعات" في المملكة المتحدة مقابل "الإيرادات" في الولايات المتحدة. كلا المصطلحين يعنيان نفس الشيء في نموذج البيانات، لكن كل منطقة تستخدم معجمًا مختلفًا. إن وجود قاموس تجاري مفصل يحدد بدقة المصطلحات التجارية ومرادفاتها يجعل من السهل العثور على البيانات وفهم معناها، وخاصة بالنسبة لصناع القرار الموجهين نحو الأعمال.

في الماضي، كانت قواميس الأعمال موجودة في مستندات مستقلة تحدد كل مصطلح. أما اليوم، فقد أصبحت قواميس الأعمال متصلة بقواميس البيانات وفهرس البيانات، مما يجعل من الممكن للمستخدمين الحصول على البيانات تلقائيًا بمجرد استخدام المصطلحات التجارية. يتيح هذا التحسين لمستخدمي الأعمال الوصول إلى البيانات بحرية في المؤسسة بمجرد فهم المصطلحات التجارية التي تصف البيانات التي يبحثون عنها.

تشمل قواميس الأعمال الحديثة ما يلي:

مستودع مركزي

تعمل هذه القدرة على إنشاء مصدر واحد للحقيقة فيما يتعلق بمصطلحات الأعمال والتعريفات والبيانات الوصفية المرتبطة بها.

التصنيف المنظم

تنظم هذه الوظيفة مصطلحات الأعمال في تصنيفات أو تسلسلات هرمية منظمة. يسمح التصنيف الهرمي للمستخدمين باستكشاف المصطلحات والمفاهيم ذات الصلة، مما يعزز الفهم العميق لمجال المنظمة.

التعيين التلقائي

في بعض الأحيان، يمكن تخصيص مصطلحات الأعمال من قوائم المصطلحات تلقائيًا لأصول البيانات، مما يربط البيانات الوصفية الفنية بسياق الأعمال ذي الصلة. تساعد عملية التعيين التلقائي هذه في تطبيع البيانات الوصفية الفنية من خلال إضافة جوهر الأعمال إلى كل أصل بيانات، مما يعزز أهميته وقابليته للاستخدام.

تطبيع البيانات الوصفية الفنية

تربط هذه الإمكانية بين المصطلحات التجارية والبيانات الوصفية الفنية. يساعد قاموس المصطلحات التجارية في توحيد المصطلحات عبر مجموعات البيانات. يضمن تطبيع البيانات الوصفية الفنية الاتساق في أوصاف البيانات، مما يسهل على المستخدمين تفسير المعلومات وتحليلها.

توحيد المصطلحات التجارية

يجب إنشاء قاموس المصطلحات التجارية من الأعلى إلى الأسفل، بما يتماشى مع متطلبات العمل. تعد الطريقة الممتازة لإنشاء قاموس المصطلحات التجارية الخاصة بك هي استخدام المصطلحات القياسية الحالية في الصناعة. سيمنحك هذا النهج أساسًا متينًا ويسهل مشاركة البيانات بشكل أفضل مع أطراف ثالثة. يمكنك أيضًا الاستفادة من هيكل تصنيف هرمي لبناء قاموس المصطلحات التجارية الخاص بك والذي سيساعد في تنظيم وتصنيف البيانات بشكل أكثر فعالية.

إدارة الصراعات في تفسير البيانات

نظرًا لأن كل مجال له قواميس أعماله ونماذجه المنطقية الخاصة، فقد تنشأ صراعات حول كيفية تفسير مجموعات الأعمال المختلفة للمصطلحات والبيانات، عند دمجها. إن وجود مورد لإدارة هذه الخلافات يشكل جزءًا لا يتجزأ من قاموس بيانات عالمي يعمل بشكل جيد.

يمكن أن يكون أمناء البيانات مفيدين أيضًا في وضع علامات على أصول البيانات لتحديد قيمتها أو الإشارة إلى مشكلات جودة البيانات. وفي حين يمكن لأمناء البيانات أن يتولوا زمام المبادرة في تصنيف البيانات، فإن تصنيف البيانات بشكل صحيح لجعلها أكثر سهولة في الوصول إليها واكتشافها هو مسؤولية الجميع عند التعامل مع أصول البيانات. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في دعم هذه العملية عبر المؤسسة. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم من نماذج البيانات الحالية ويقترح تسميات التصنيف إذا نشأ تعارض أو عدم يقين.

يمكن أن يكون نموذج البيانات الموحد وقائمة المصطلحات التجارية بمثابة أصل ضخم في مواءمة بيانات الأعمال والأعمال التجارية نفسها. ومع تفكير المجالات المختلفة في البيانات بشكل أكثر اتساقًا وتواصلها بشكل أكثر اتساقًا، يمكن أن يكون اتخاذ القرار أكثر تعاونًا وكفاءة مع توحيد المصطلحات التجارية والمقاييس.

تطبيق الذكاء الاصطناعي في كتالوج البيانات الذكية

ستزداد أهمية الذكاء الاصطناعي في تيسير إنشاء كتالوجات بيانات وقواميس تجارية فعّالة. ومع تزايد فعالية نماذج الذكاء الاصطناعي، ستكتسب فهمًا أفضل لأصول البيانات في مختلف أنحاء مؤسستك. وبمساعدة الذكاء الاصطناعي، سيكون لدى المحللين مساعد يساعدهم في العثور على مجموعة البيانات الدقيقة التي تمكنهم من الحصول على الإجابات التي يحتاجون إليها.

إن توحيد الوصول إلى البيانات واستخراج البيانات الوصفية من البيانات الفعلية يتيح مرونة أكبر في استخدام البيانات. يجعل كتالوج البيانات الموحد العثور على البيانات والوصول إليها أسرع وأكثر كفاءة. يمكن الإجابة على أسئلة الأعمال بشكل أسرع وأكثر فعالية من خلال هذه القدرة. كلما تمكنت المنظمات من اتخاذ قرارات ذات جودة أسرع، زادت قدرتها التنافسية في السوق.

إن الطلب المتزايد على البيانات يخلق بيئة حيث يصبح تكرار البيانات أينما كانت هناك حاجة إليها من خلال خطوط أنابيب ETL غير مستدام. إن النموذج الذي يجمع المعلومات حول مكان تخزين البيانات وكيفية الوصول إليها أكثر قابلية للتطوير. توفر استراتيجيات البيانات الفيدرالية التي تدير البيانات الوصفية والسياق المحيط بالبيانات المرونة والرشاقة اللازمتين للمستقبل.