كيفية استخدام الدلالات والافتراضية لجعل إدارة البيانات مستدامة في المستقبل

تحتاج البيانات إلى سياق؛ وبدونه، تصبح البيانات مجرد كلمات وأرقام. ولكي تكون للبيانات قيمة، يحتاج الناس إلى فهم ما تمثله. يحتاج الناس إلى السياق. ولفهم البيانات بشكل أفضل، يحتاج المحللون أيضًا إلى معرفة التفاصيل حول متى وأين وكيف تم جمعها. وفي كثير من الحالات، قد يكون هذا الأمر معقدًا ومتضاربًا. هل تم جمع البيانات في ماساتشوستس أم الولايات المتحدة؟ هل تم جمعها في الربع الأول من التقويم أو الربع الأول من السنة المالية؟

توفر دلالات البيانات هذا السياق وهي مكون أساسي لمجموعة البيانات الخاصة بك. توفر طبقة الدلالات عرضًا منطقيًا للبيانات، مما يسهل على رجال الأعمال التعامل معها. كما تترجم بنية البيانات الفنية إلى مصطلحات يمكن لمستخدمي الأعمال فهمها.

المكونات الرئيسية لطبقة الدلالات هي،

كتالوج البيانات

يُعد كتالوج البيانات بمثابة جرد لأصول البيانات الخاصة بالمؤسسة، وهو يصفها حتى يتمكن متخصصو البيانات من العثور بسهولة على ما يحتاجون إليه.

قاموس البيانات

يقوم قاموس البيانات بتعريف بنية بيانات المنظمة ومعناها واستخدام عناصر البيانات.

المصطلحات التجارية

يعرّف قاموس الأعمال المصطلحات والمفاهيم والقواعد التجارية المستخدمة بشكل شائع.

الدلالات المجزأة

نظرًا لأهمية الدلالات، فهي موجودة في جميع أنحاء المؤسسة. وقد تطورت الطبقات الدلالية على مر السنين وتم تنفيذها في أماكن مختلفة، ولكل منها معايير فريدة. وهذا الافتقار إلى التعريفات والسياق الموحد يجعل من الصعب على مستهلكي البيانات الوصول إلى البيانات التي يحتاجون إليها بطريقة موحدة، مما يؤدي إلى إنشاء جدران وصوامع بيانات.

إن طبقة الدلالات يتم إنشاؤها عادةً للبيئة التي سيتم نشرها فيها. ورغم أنها قد تكون رائعة في خدمة الغرض الذي تم إنشاؤها من أجله، فإن تجزئة الدلالات تشكل فجوة متنامية تعوق مشاركة البيانات.

على سبيل المثال، تحتوي أدوات الاستخبارات التجارية على طبقات دلالية فريدة، ولكل منها تعريفات بيانات خاصة بها. تستخدم المؤسسة النموذجية ما يقرب من أربع أدوات مختلفة للذكاء التجاري، مما يجعل التعاون بين الأقسام أمرًا صعبًا للغاية.

تتم برمجة الطبقات الدلالية أيضًا في خطوط أنابيب بيانات صارمة للغاية، مما يتطلب من المطور تنفيذ أي تغييرات. ومع تغير متطلبات خطوط الأنابيب، يحتاج المبرمجون، الذين لا يفهمون عادةً سياق البيانات بالكامل، إلى تنفيذ التحديثات. غالبًا ما يتشوه سياق البيانات في هذه العملية، مما يجعلها غير متسقة بشكل متزايد مع خطوط الأنابيب والأدوات الأخرى.

تحتوي مستودعات البيانات أيضًا على طبقات دلالية خاصة بها مدمجة مع مستودعات البيانات الموجودة أعلىها. وعادةً ما تكون هذه الطبقات فريدة لكل مستودع بيانات أو المجموعة التي تحافظ على مستودع البيانات. ويجعل هذا التفتت من الصعب مشاركة البيانات مع الزملاء في الأقسام الأخرى الذين قد لا يفهمون الفروق الدقيقة في نموذج البيانات.

لقد استخدمت المؤسسات بحيرات البيانات لجمع البيانات في مكان واحد، مما يجعل الوصول إليها أسهل. ومع ذلك، لا يزال التفاوت بين نماذج البيانات يشكل عائقًا أمام تكامل البيانات ومشاركتها. وعلى الرغم من أن البيانات قد تكون في نفس المكان في بحيرة البيانات، إلا أنه بدون تعريفات البيانات نفسها، فليس من السهل مقارنة التفاح بالتفاح. على سبيل المثال، قد تعتبر بعض مجموعات البيانات العميل فردًا مقارنة بمجموعات بيانات أخرى قد تصنف العميل كشركة. يعتمد الأمر حقًا على سياق كيفية ولماذا تم جمع البيانات. يجب تطبيع دلالات كل مجموعة بيانات لتحليل البيانات المشتركة بشكل صحيح.

إن هذا التحدي المتمثل في إدارة نظام بيئي مجزأ للدلالات سوف ينمو فقط مع تزايد أهمية البيانات واستمرار العالم في جمع أكبر قدر ممكن منها.

ترويض التجزئة باستخدام تقنية المحاكاة الافتراضية للبيانات وطبقة الدلالات الشاملة

يمكن أن تعمل تقنية المحاكاة الافتراضية للبيانات وطبقة الدلالات العالمية على ترويض تجزئة الدلالات وتمكين مشاركة البيانات والخدمة الذاتية بشكل أكبر.

إن طبقة الدلالات الشاملة هي مصدر واحد للحقيقة يترجم البيانات إلى مصطلحات تجارية بشكل موحد. وهي مستقلة عن المنصة وليست متصلة بخط أنابيب أو أداة أو مستودع ولكنها مصممة لتكون بين أصول البيانات الخام وأدوات التحليل. ولكي تعمل الدلالات الشاملة، يجب أن تفصل أدوات المحاكاة الافتراضية للبيانات بين البيانات الوصفية والدلالات من مستوى البيانات. ويسمح هذا النهج للمحللين بالعمل مع تمثيل للبيانات بينما تظل البيانات الأصلية في نظام المصدر، ويتفاعل المحللون معها عبر نموذج بيانات موحد. وبينما تظل البيانات في مكانها، يتم دمج البيانات الوصفية في مصدر واحد وتنظيمها في مجموعة واحدة من الدلالات. وعندما يتم تمكين طبقة الدلالات الشاملة من خلال المحاكاة الافتراضية للبيانات، يصبح لدى المحللين فجأة رؤية واحدة لبيانات الأعمال سهلة الفهم والتي يمكنهم الاستعلام عنها بغض النظر عن مكانها. ويسمح هذا التوحيد باستعلام بيانات واحد للوصول إلى مخازن بيانات متعددة في وقت واحد، مما يرفع اكتشاف البيانات إلى المستوى التالي. مع تعقيد تخزين البيانات وعدم اتساق بناء جملة البيانات، يمكن للمستخدمين الأقل خبرة تقنية الوصول إلى البيانات التي يحتاجون إليها دون الاعتماد على الخبراء للعثور على البيانات وشرح معناها.

كما تعمل تقنية تخزين البيانات الافتراضية على التخلص من العديد من التقنيات التي تؤدي إلى تجزئة الدلالات. ويمكن الاستعلام عن البيانات مباشرة من المصدر، وبالتالي يقل الاعتماد على خطوط أنابيب البيانات ذات الدلالات المدمجة. ومن خلال الاستفادة من تقنية تخزين البيانات الافتراضية ونموذج البيانات الموحد، يمكن لمنصات الاستخبارات التجارية الوصول إلى البيانات من المصدر، متجاوزة الدلالات الأصلية. كما لم تعد هناك حاجة إلى مخازن البيانات.

عندما يتم دمج فهارس البيانات وقواميس البيانات وقواميس الأعمال في منصة واحدة، يمكن لمستهلكي البيانات اكتشاف مجموعات البيانات والوصول إليها من جميع أنحاء المؤسسة. تخلق هذه القدرة العديد من الفرص الجديدة لتحسين عملية اتخاذ القرار المستندة إلى البيانات.

الدلالات ومستقبل إدارة البيانات

تُعَد الدلالات الموحدة والبيانات الافتراضية من المكونات الأساسية لاستراتيجيات إدارة البيانات الحديثة الناشئة مثل شبكة البيانات ونسيج البيانات. وتعمل هذه الاستراتيجيات والتقنيات على ربط الميل الأخير من خلال جعل البيانات أكثر سهولة في الوصول إليها بالنسبة لمستهلكي البيانات. كما أنها تمكن قنوات الاستهلاك والاكتشاف الجديدة مثل منتجات البيانات أو الرسوم البيانية المعرفية.

بفضل طبقة الدلالات الموحدة، لا يصبح البشر قادرين على فهم جميع البيانات داخل وخارج مؤسستهم فحسب، بل إنها تسهل أيضًا على الآلات. تتيح لك قدرات البحث الدلالي البحث عن منتجات البيانات استنادًا إلى لغة ومصطلحات العمل. عندما يتمكن Gen AI من تحليل مستودع بيانات وصفية واحد يمكن الوصول إليه، يمكنه تعلم استرداد البيانات باستخدام أوامر لغوية بسيطة. من خلال الجمع بين هذا والذكاء الاصطناعي الذي يمكنه إنشاء تصورات تلقائيًا، فإن فرصة تقليل العمل التحليلي الممل ثورية.