ما المقصود بإدارة البيانات؟

تشمل ممارسة إدارة البيانات جمع وتوزيع البيانات عالية الجودة، بالإضافة إلى إدارة البيانات، للتحكم في الوصول إلى البيانات.

حوكمة البيانات تتضمن السياسات والإجراءات التي تنفذها المنظمة لإدارة أمان البيانات وسلامتها وأداة البيانات المسؤولة. تقوم حوكمة البيانات بتحديد إستراتيجية إدارة البيانات وتحديد من يمكنه الوصول إلى البيانات. تحدد سياسات حوكمة البيانات أيضًا المساءلة في طريقة وصول الفرق والأفراد إلى البيانات واستخدامها. تتضمن وظائف حوكمة البيانات عادةً ما يلي:

تصنيف البيانات

توصيف البيانات هو عملية تشخيصية لتحليل البيانات لتحديد هيكلها وجودتها وخصائصها. هذه هي الخطوة الأولى في فهم مجموعة البيانات الحالية، لتحديد ما إذا كانت تحتاج إلى إعادة هيكلة قبل الاستخدام أم لا.

نسب البيانات

يتتبع نسب البيانات تدفقات البيانات عبر المؤسسة. يتم استخدام نسب البيانات المختومة بالوقت لتحديد مكان نشأة جزء من البيانات، وكيفية استخدامه، ومتى تم تحويله. تعتبر عملية إدارة البيانات هذه مهمة بشكل خاص في عمليات التدقيق.

كتالوج البيانات

كتالوجات البيانات عبارة عن مجموعة من أصول بيانات المؤسسة والبيانات الوصفية ذات الصلة. من خلال تخزين جميع المعلومات المتعلقة بالبيانات في كتالوج مركزي، يصبح سجل البيانات الرئيسي داخل المؤسسة. يمكن للمستخدمين توقع أن يحتوي كتالوج البيانات على أحدث المعلومات حول جميع أصول البيانات.

أمن البيانات والتحكم في الوصول

حوكمة البيانات تمنع الوصول غير المصرح به إلى البيانات وتحميها من الفساد. ويشمل جميع جوانب الحماية، مثل ما يلي:

• منع حركة البيانات العرضية أو حذفها
• تأمين الوصول إلى الشبكة لتقليل مخاطر هجمات الشبكة
• التحقق من أن مراكز البيانات المادية التي تخزن البيانات تفي بمتطلبات الأمان
• الحفاظ على البيانات آمنة حتى عندما يصل الموظفون إليها من الأجهزة الشخصية
• مصادقة المستخدم والتفويض وإعداد أذونات الوصول إلى البيانات وإنفاذها
• التأكد من أن البيانات المخزنة تتوافق مع القوانين في البلد الذي يتم تخزين البيانات فيه
• إضافة طبقات إضافية من عناصر التحكم للبيانات الحساسة

التوافق مع البيانات

تقلل سياسات الامتثال للبيانات من مخاطر الغرامات أو الإجراءات التنظيمية. يعد الالتزام بقوانين الامتثال مثل GDPR و CCPA أمرًا ضروريًا للعمليات.

تركز أنشطة الامتثال على نمذجة البيانات وضوابط البرامج وتدريب الموظفين بحيث يتم الالتزام بالقوانين على جميع المستويات. على سبيل المثال، تتعاون المنظمة مع فريق تطوير خارجي لتحسين أنظمة البيانات الخاصة بها. يتحقق مديرو حوكمة البيانات من إزالة جميع البيانات الشخصية قبل تمريرها إلى الفريق الخارجي لاستخدامها في أغراض الاختبار.

إدارة دورة حياة البيانات

تشير إدارة دورة حياة البيانات إلى عملية إدارة البيانات طوال دورة حياتها. 

على سبيل المثال:

• يجب التحقق من البيانات عند الابتلاع وعلى فترات منتظمة
• يجب الاحتفاظ بالبيانات لفترات زمنية محددة لأغراض التدقيق
• يجب مسح البيانات عند عدم الحاجة إليها

إدارة جودة البيانات

يتوقع مستخدمو البيانات أن تكون البيانات موثوقةً ومتسقةً بدرجة كافية لكل حالة استخدام.

يقوم مديرو جودة البيانات بقياس جودة بيانات المؤسسة وتحسينها. يراجعون البيانات الحالية والجديدة ويتحققون من أنها تستوفي المعايير. قد يقومون أيضًا بإعداد عمليات ضمن إدارة البيانات تمنع البيانات منخفضة الجودة من دخول النظام. وعادةً ما تقيس معايير جودة البيانات ما يلي:

• هل المعلومات الأساسية مفقودة أم أن البيانات كاملة؟ (على سبيل المثال، يترك العميل معلومات الاتصال الرئيسية)
• هل تفي البيانات بقواعد فحص البيانات الأساسية؟ (على سبيل المثال، يجب أن يكون رقم الهاتف عددًا معينًا من الأرقام)
• كم مرة تظهر نفس البيانات في النظام؟ (على سبيل المثال، إدخالات البيانات المكررة لنفس العميل)
• هل البيانات دقيقة؟ (على سبيل المثال، يقوم العميل بإدخال عنوان بريد إلكتروني خاطئ)
• هل جودة البيانات متسقة عبر النظام؟ (على سبيل المثال، تاريخ الميلاد يكون بالتنسيق dd/mm/yyyy في مجموعة بيانات واحدة بينما يكون بالتنسيق mm/dd/yyyy في مجموعة بيانات أخرى)

تكامل البيانات

نقاط النهاية لتوزيع البيانات

بالنسبة لمعظم المؤسسات، يجب توزيع البيانات على (أو بالقرب) من نقاط النهاية المتنوعة التي تكون البيانات فيها مطلوبة. وتشمل هذه الأنظمة التشغيلية وبحيرات البيانات ومستودعات البيانات. توزيع البيانات ضروري بسبب أزمنة استجابة الشبكة. عند الحاجة إلى البيانات للاستخدام التشغيلي، قد لا يكون زمن استجابة الشبكة كافيًا لتسليمها في الوقت المناسب. يؤدي تخزين نسخة من البيانات في قاعدة بيانات محلية إلى حل مشكلة زمن استجابة الشبكة.

توزيع البيانات ضروري أيضًا لدمج البيانات. تقوم مستودعات البيانات ومخازن البيانات بدمج البيانات من مصادر مختلفة لتقديم عرض موحد للمعلومات. تُستخدم مستودعات البيانات للتحليلات واتخاذ القرار، في حين أن مخازن البيانات هي مركز موحد يمكن من خلاله استخراج البيانات لحالات الاستخدام المختلفة.

آليات تكرار البيانات وتأثيرها على الاتساق

آليات توزيع البيانات لها تأثير محتمل على اتساق البيانات، وهذا اعتبار مهم في إدارة البيانات.

ينتج التناسق القوي عن النسخ المتزامن للبيانات. في هذا النهج، عندما يتم تغيير قيمة البيانات، سترى جميع التطبيقات والمستخدمين القيمة المتغيرة للبيانات. إذا لم يتم نسخ القيمة الجديدة للبيانات حتى الآن، فسيتم حظر الوصول إلى البيانات حتى يتم تحديث جميع النسخ. يعطي النسخ المتماثل المتزامن الأولوية للاتساق عن الأداء والوصول إلى البيانات. وفي الغالب ما يتم استخدام النسخ المتماثل المتزامن للبيانات المالية.

ينتج التناسق النهائي من النسخ المتماثل غير المتزامن للبيانات. عندما تتغير البيانات، يتم تحديث النسخ في النهاية (عادةً في غضون ثوان)، ولكن لا يتم حظر الوصول إلى النسخ القديمة. بالنسبة للعديد من حالات الاستخدام، هذه ليست مشكلة. على سبيل المثال، لا تتطلب منشورات الوسائط الاجتماعية والإعجابات والتعليقات تناسقًا قويًا. وكمثال آخر، إذا قام أحد العملاء بتغيير رقم هاتفه في تطبيق واحد، فيمكن أن يتتالى هذا التغيير بطريقة غير متزامنة.

مقارنة البث مع التحديثات المجمعة

تدفقات البيانات تتالى كلما تحدث تغيرات في البيانات. هذا هو النهج المفضل إذا كان الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا مطلوبًا. يتم استخراج البيانات وتحويلها وتسليمها إلى وجهتها بمجرد تغييرها.

تكون التحديثات المجمعة أكثر ملاءمةً عندما تتعين معالجة البيانات على دفعات قبل التسليم. تلخيص أو إجراء تحليل إحصائي للبيانات وتقديم النتيجة فقط هو مثال على ذلك. يمكن أن تحافظ التحديثات المجمعة أيضًا على التناسق الداخلي للبيانات في نقطة زمنية إذا تم استخراج جميع البيانات في نقطة زمنية معينة. وعادةً ما يتم استخدام التحديثات المجمعة من خلال عملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL أو ELT) لمخازن البيانات، وتخزين البيانات، والتحليلات.

إدارة البيانات الرئيسية

تشير إدارة البيانات الرئيسية (MDM) إلى عملية إدارة بيانات الأعمال الأساسية. يعد كل من تناسق البيانات ومزامنة البيانات وثيق الصلة بـ MDM.

تتضمن أمثلة البيانات الرئيسية بيانات العملاء وبيانات الشركاء وبيانات المنتج. هذه البيانات الأساسية ثابتة بشكل أساسي ولا تتغير كثيرًا. تتضمن أمثلة هذه البيانات المستخدمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وبرنامج تخطيط موارد المؤسسات (ERP).

تعد إدارة البيانات الرئيسية ضرورية لضمان دقتها عبر الأنظمة، بما في ذلك المزامنة وتكامل البيانات في التحديثات.

تشكل أفضل ممارسات إدارة البيانات أساسًا لاستراتيجية بيانات ناجحة. فيما يلي مبادئ إدارة البيانات الشائعة لمساعدتك في بناء أساس بيانات قوي.

تعاون الفريق

يجب على مستخدمي الأعمال والفرق الفنية التعاون لضمان تلبية متطلبات بيانات المنظمة. من المفترض أن تقوم جميع عمليات معالجة البيانات وتحليلها بإعطاء الأولوية لمتطلبات ذكاء الأعمال. وخلاف ذلك، تبقى البيانات التي تم جمعها غير مستخدمة، مع إهدار الموارد في مشروعات إدارة البيانات سيئة التخطيط.

الأتمتة

تتضمن إستراتيجية إدارة البيانات الناجحة الأتمتة في معظم مهام معالجة البيانات وتحضيرها. يعد تنفيذ مهام تحويل البيانات يدويًا أمرًا شاقًا ويؤدي أيضًا إلى حدوث أخطاء في النظام. حتى العدد المحدود من المهام اليدوية، مثل تشغيل المهام المجمعة الأسبوعية، يمكن أن يسبب اختناقات في النظام. يمكن أن تدعم برمجيات إدارة البيانات القابلية للتوسع بطريقة أسرع وأكثر كفاءة.

الحوسبة السحابية

تتطلب الشركات حلول إدارة البيانات الحديثة التي توفر لهم مجموعةً واسعةً من الإمكانات. يمكن للحل السحابي إدارة جميع جوانب إدارة البيانات على نطاق واسع دون المساومة على الأداء. على سبيل المثال، تقدم AWS مجموعةً واسعةً من الوظائف، مثل قواعد البيانات، ومخازن البيانات، والتحليلات، وإمكانية الوصول إلى البيانات، وحوكمة البيانات، والأمان، من داخل حساب واحد.