ما هي إدارة البيانات؟

يعمل التعلم الآلي على دفع الشركات الكبرى إلى الأمام من خلال الرؤى المستندة إلى البيانات، لكن السؤال: ما هي إدارة البيانات؟

ليس فقط لشركات المؤسسات.تتضمن إدارة البيانات الكثير من الأفكار والمتغيرات المختلفة، والتي يمكن أن تكون مربكة. لكن يمكن للفرق الصغيرة تحسين الإيرادات والإنتاجية وتجربة العميل مع البيانات.

هناك العديد من خدمات SaaS و iPaaS سهلة الاستخدام والخدمات المستندة إلى السحابة لجمع بياناتك وتخزينها وصيانتها ودمجها. لكن ما هي إدارة البيانات؟ ولماذا هو مهم؟

ما هي استراتيجية إدارة البيانات وما هي الأدوات التي يمكنك استخدامها لجمع بياناتك وتخزين وتحليل البيانات؟ استمر في القراءة للحصول على إجابات لهذه الأسئلة


ما هي إدارة البيانات؟

إدارة البيانات هي الممارسة الفعالة لجمع البيانات وتخزينها وحمايتها وتسليمها ومعالجتها. في الأعمال التجارية، عادةً ما ترتبط البيانات بالعملاء والتوقعات والموظفين والصفقات والمنافسين والشؤون المالية.

عندما تدير مؤسسة البيانات بشكل فعال، فإنها تكتسب رؤى تدفع قرارات العمل. يجب أن تكون حماية بياناتك أولوية خلال العملية بأكملها، لا سيما مع تزايد مخاوف خصوصية البيانات وتفشي هجمات برامج الفدية.

نظرًا لأن تطبيقات الأعمال وقواعد البيانات داخلها تأتي في جميع الأحجام، يجب على كل شركة اتباع نهجها الخاص في هذه المراحل. يجب عليك القيام بذلك مع الأخذ في الاعتبار النظام البيئي التكنولوجي الخاص بك، وإذا لزم الأمر، تحديد وإضافة خطوات جديدة إلى العملية.

قد يكون تنظيف البيانات، على سبيل المثال، خطوة صغيرة وقصيرة لبدء التشغيل ببيانات محدودة. ولكن قد تحتاج الشركة على مستوى المؤسسة إلى تحديد أولوياتها في وقت مبكر من العملية.


أنواع إدارة البيانات

تعد إدارة البيانات مهمة معقدة تؤثر على كل جانب من جوانب عملك. قد تتضمن إدارة البيانات المهام اليومية أو إنشاء السياسة أو عمليات الصيانة. لذلك، سواء كنت تبحث عن بيانات ضخمة أو بيانات رئيسية، فستستخدم أنواعًا عديدة من إدارة البيانات.

1. إدارة دورة حياة البيانات.

بعبارات بسيطة، تحدد إدارة دورة حياة البيانات (Data Lifecycle Management) المراحل المختلفة التي تتدفق خلالها المعلومات ويضع سياسات لإدارة كل مرحلة من هذه المراحل. الهدف النهائي لهذا الإطار هو زيادة العمر الإنتاجي لبياناتك. مراحل أو خطوات إدارة دورة حياة البيانات هي:

  • مجموعة.
  • وصول.
  • إستعمال.
  • تخزين.
  • تحويل.
  • الحذف أو الإتلاف.

يتم استخدام إدارة دورة حياة البيانات في الغالب من قبل الشركات الكبرى التي تعمل بكميات هائلة من البيانات التي تحتاج إلى تصنيفها إلى طبقات، غالبًا باستخدام أتمتة معقدة. بالنسبة للشركات الصغيرة، يمكن أن يكون أيضًا هيكلًا مفيدًا يجب مراعاته لإنشاء استراتيجيات إدارة بيانات قابلة للتطوير.

2. خطوط أنابيب البيانات.

خط أنابيب البيانات (Data Pipelines) هو المسار الذي تأخذه مجموعة من البيانات من نظام إلى آخر. أحيانًا يؤدي اتباع هذه المسارات إلى تغيير البيانات، ولكن في أحيان أخرى تظل البيانات كما هي. على سبيل المثال، لنفترض أنك عميل لدى شركة إعلانات وتعمل على حملة إعلانات Google.

تنتقل بيانات الإعلانات المدفوعة من إعلانات Google إلى لوحة تحكم شركة الإعلانات من خلال التكامل. يتيح لك ذلك تحليل بيانات الإعلانات المدفوعة من منصات متعددة في مكان واحد. لسهولة المقارنة، يمكنك إجراء تغييرات على البيانات من خلال هذه العملية، على سبيل المثال، مطابقة المناطق الزمنية. يمكنك أيضًا ترك البيانات كما هي.

3. ETLs (استخراج وتحويل وتحميل).

ETLs هي نوع شائع من خطوط أنابيب البيانات. إنها تسهل على الشركات سحب البيانات من مصادر متعددة إلى مصدر واحد. أثناء العملية، تنتقل البيانات من خلال ثلاث خطوات:

  • الاستخراج: سحب البيانات من قاعدة بيانات.
  • التحويل: معالجة البيانات بكود لتنسيقها وتجهيزها للتحليل.
  • التحميل: كتابة البيانات في الموقع الجديد.

4. معالجة البيانات.

تتم معالجة البيانات عندما يقوم علماء البيانات بجمع البيانات وترجمتها إلى معلومات مفيدة. هناك ثلاث طرق نموذجية لمعالجة البيانات، الإلكترونية والميكانيكية واليدوية. تعتمد العديد من الشركات اليوم على المعالجة الآلية للبيانات.

يمكن أن يكون لمعالجة البيانات غير الدقيقة تأثيرات خطيرة على إخراج البيانات. يمكن أن تؤدي البيانات الخاطئة الشركات إلى التصرف بناءً على الأفكار والاستراتيجيات الخاطئة.

5. هندسة البيانات.

بنية البيانات هي بنية تساعد فريقك على دعم إستراتيجية البيانات الخاصة بك. إنه يوضح كيف تحصل شركتك على بياناتها وأين تذهب هذه البيانات. كما يغطي تخزين البيانات واستخدامها وأمانها. هندسة البيانات هي المكان الذي تبدأ منه معظم إستراتيجيات البيانات. تساعد بنية البيانات الخاصة بك عملك على فهم بياناتك. كما أنه يجعل من السهل إنشاء إرشادات لإدارة البيانات.

6. نمذجة البيانات.

نماذج البيانات عبارة عن مخططات بسيطة لأنظمتك والبيانات التي تحتوي عليها هذه الأنظمة. تسهل نمذجة البيانات على الفرق رؤية كيفية تدفق البيانات عبر الأنظمة والعمليات التجارية.

فيما يلي بعض الأمثلة على المعلومات التي قد يتضمنها نموذج البيانات:

  • بيانات المنتج.
  • معلومات الشريك.
  • بيانات العميل.

7. كتالوجات البيانات.

كتالوجات البيانات عبارة عن قوائم جرد لموارد البيانات داخل الشركة. وعادة ما يستخدمون البيانات الوصفية لتنظيم هذه الموارد. يمكن أن يجعل كتالوج البيانات بيانات الأعمال أكثر شفافية وقابلية للبحث للمستخدمين. على سبيل المثال، يقدم البائعون مثل Google كتالوجات البيانات كمنتج تكميلي لإدارة البيانات.

هذه المنتجات هي في الأساس أشرطة بحث لتسهيل العثور على أصول البيانات وتصنيفها. إذا كنت تدير شركة صغيرة، فيمكنك تكرار وظيفة كتالوجات البيانات عن طريق إنشاء جرد لجميع أصول البيانات التي تمتلكها شركتك. يمكن أن يساعد كتالوج البيانات هذا فرقك المختلفة في العثور بسهولة على البيانات التي يحتاجون إليها للوصول إليها.

تعد العلامات والتسميات طريقة رائعة لتصنيف مجموعات البيانات للعثور عليها بسهولة لاحقًا. يعد وجود مخزون واضح وكامل لأصول البيانات الخاصة بك مفيدًا أيضًا عندما تريد إنشاء مهام سير عمل أو تكامل بين قواعد البيانات.

8. تكامل البيانات.

تدمج تكامل البيانات البيانات من أنظمة مختلفة لإنشاء مجموعة بيانات موحدة. نادرًا ما يتم جمع البيانات من خلال منصة واحدة. عادة، هناك العديد من التطبيقات المطبقة للعمليات المتخصصة. غالبًا ما يكون للفرق المنفصلة قواعد بيانات خاصة بها ويجمع كل قسم قسمًا من بيانات شركتك.

على سبيل المثال، لنفترض أن لديك متجرًا عبر الإنترنت تبيع فيه أحذية للجري. قد يكون لديك تطبيق واحد يجمع المعلومات التي يملأها عملاؤك عند إجراء عملية شراء. سيجمع التطبيق الثاني معلومات الفواتير أو المحاسبة. التطبيق الثالث المزود ببرنامج روبوت الدردشة chatbot يجيب على أسئلة العملاء. يجمع كل تطبيق بيانات عن كل عميل.

الهدف من التكامل هو تجميع هذه الأجزاء معًا وتقديم عرض واحد للعميل (SCV). عند دمج البيانات، تتحسن جودتها لأنه يمكنك مقارنة البيانات للتأكد من دقتها ومدى ملاءمتها. يسمح لك التكامل أيضًا بتتبع المستخدمين طوال رحلة العميل بأكملها.

إذا كانت شركتك تعمل مع تطبيقات برمجية داخلية، فقد تحتاج إلى فريق من المهندسين مع حل مخصص لدمج بياناتك. بالنسبة للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم التي تعمل مع الأنظمة الأساسية القائمة على السحابة، يمكن أن يكون iPaaS حلاً رائعًا. ETL هو نوع من تكامل البيانات. يختلف تكامل البيانات عن ETL لأن ETL تعالج البيانات داخل بيئة مستودع.

9. ترحيل البيانات.

ترحيل البيانات هو عملية لمرة واحدة لنقل البيانات من قاعدة بيانات إلى أخرى. تحدث عادةً لأن شركتك تضيف نظامًا جديدًا أو موقع بيانات. يمكن أن يعني الترحيل أيضًا تحويل تنسيقات البيانات أو التطبيقات.

على سبيل المثال، إذا كانت شركتك تتغير إلى CRM جديد، فستحتاج إلى اكتشاف ترحيل البيانات من النظام الأساسي الحالي إلى النظام الأساسي الجديد. غالبًا ما تكون عمليات الترحيل عبارة عن مشاريع إستراتيجية تحتاج إلى تصميم واختبار وتدقيق للحصول على أفضل النتائج.

10. مراقبة البيانات.

مراقبة البيانات هي القواعد والإجراءات التي تحدد إدارة البيانات في الشركة. غالبًا ما يكون فريق أو فرد مسؤولاً عن إدارة البيانات. سيكونون مسؤولين عن أشياء مثل:

  • طلبات الوصول.
  • تعريفات اسم العمود.
  • صيانة سجل قاعدة البيانات.
  • تخلق المراقبة الفعالة للبيانات بيانات متسقة وجديرة بالثقة. كما أنه يساعد في الحفاظ على أمان البيانات.

11. أمن البيانات.

تستخدم الشركات أمان البيانات لحماية البيانات من السرقة والفساد وغير ذلك طوال دورة حياة البيانات.

يشمل أمن البيانات:

  • المعدات.
  • البرمجة.
  • التخزين.
  • النسخ الاحتياطية.
  • أجهزة المستخدم.
  • الوصول.
  • ضوابط المشرف.
  • مراقبة البيانات.

على سبيل المثال، تعد اختبارات CAPTCHA طريقة شائعة لردع المتسللين عن إدخال تعليمات برمجية ضارة في نماذج الويب.

12. تخزين البيانات.

تخزين البيانات هو ممارسة لتسجيل البيانات وحفظها للمستقبل. التخزين الإلكتروني أكثر شيوعًا من تخزين المستندات الورقية بسبب زيادة حجم البيانات. قد تستخدم الشركات شريطًا مغناطيسيًا أو أقراصًا ضوئية أو وسائط ميكانيكية لتخزين البيانات. تشمل الخيارات الأخرى:

  • تخزين الملفات المادية.
  • التخزين الكتلي في شبكات منطقة التخزين (SANs).
  • تخزين الكائنات، الذي يخزن أشياء مثل مقاطع الفيديو من Facebook أو الملفات من Dropbox.

إقرأ أيضاً… ما هي البيانات النوعية والكمية؟ مع أمثلة على كل منهما.


منصات بيانات العملاء ومخازن البيانات.

تعد مستودعات البيانات والأنظمة الأساسية لبيانات العملاء طريقتين شائعتين تقوم الشركات بجمع البيانات وتخزينها. مستودع البيانات هو قاعدة بيانات تقوم الشركة بنقل جميع بياناتها إليها، عادةً من مصادر متنوعة.

غالبًا ما تسمى مستودعات البيانات بحيرات البيانات أو أسواق البيانات. قد تكون أيضًا على دراية بمصطلح مستودع بيانات المؤسسة (EDW) للشركات الكبيرة.

منصة بيانات العملاء هي منصة أكثر سهولة في الاستخدام. كما أنه يجمع البيانات ذات الصلة بعملائك ويعرض البيانات للمستخدمين النهائيين في تقارير مرئية ومخصصة. غالبًا ما تكون منصة بيانات العملاء هي ببساطة “الواجهة الأمامية” لمخزن بيانات يعمل خلف الكواليس.

في كلتا الحالتين، قد تقوم الشركة بتخزين جميع البيانات من CRM ومكتب المساعدة وتحليلات الويب والأنظمة المالية والأنظمة الداخلية الأخرى في أحد هذه المواقع.


مفاهيم إدارة البيانات الأخرى.

  • البيانات الوصفية.

البيانات الوصفية (Meta Data) هي بيانات تصف بيانات أخرى داخل قاعدة بيانات أو مستودع بيانات.

  • ذكاء الأعمال.

ذكاء الأعمال هو ممارسة تحليل البيانات وتقديمها لتقديم رؤى يمكن أن تساعد الشركات في اتخاذ قرارات العمل. غالبًا ما تأخذ هذه البيانات شكل تقرير أو لوحة بيانات المقاييس.

  • تطهير البيانات.

تسمى هذه العملية أحيانًا بتنقية البيانات. إنها عملية الكشف عن البيانات الفاسدة وغير الدقيقة وتصحيحها. قد يتضمن تنقية البيانات إزالة التكرارات أو تصحيح الأخطاء أو إزالة القيم المتطرفة. نظرًا لأن هذه العملية يمكن أن تكون مملة وتستغرق وقتًا طويلاً، فمن المهم التحقق من دقة البيانات.

  • اختبار البيانات.

اختبار البيانات هو ممارسة لعمل تأكيدات حول بياناتك ثم اختبار ما إذا كانت هذه التأكيدات صحيحة. يمكنك اختبار جودة بيانات المصدر الخاصة بك. يمكنك أيضًا التحقق من أن التعليمات البرمجية الموجودة في نماذج البيانات الخاصة بك تعمل على النحو المنشود.

غالبًا ما يواجه محترفوا إدارة البيانات نوعين من مشكلات جودة البيانات، تلك التي يمكنك أو لا يمكنك التنبؤ بها. بينما يمكنك فقط إجراء اختبارات حول المشكلات التي تعتقد أنها قد تحدث، فمن المهم أيضًا إجراء اختبارات للقبض على الأشياء المجهولة.

فيما يلي بعض الأمثلة النموذجية لاختبارات جودة البيانات:

  • اختبار القيم غير المعروفة أو الفارغة.
  • اختبارات حجم البيانات (على سبيل المثال، تظهر بيانات كثيرة جدًا أو قليلة جدًا).
  • نطاقات القيم الرقمية (على سبيل المثال، ما إذا كانت البيانات تتناسب مع القيم المتوقعة).
  • بيانات مكررة.
  • المتغيرات المعروفة (على سبيل المثال، التحقق مما إذا كانت الصيغ متسقة لجميع البيانات).

لا يمكن أن تغطي فحوصات جودة البيانات كل التحديات المحتملة، لكنها يمكن أن تساعد في تأكيد جودة واتساق بياناتك.