صورة الخلفية تم إنشاؤها بواسطة jcstudio - www.freepik.com
لطالما كانت إدارة البيانات ضرورية للحفاظ على استمرارية الأعمال لمؤسسات المؤسسة. لفترة طويلة ، على الرغم من ذلك ، أشارت إدارة البيانات إلى تخزين المعلومات والحاجة العرضية للوصول إلى تلك المعلومات. وفي معظم ذلك الوقت ، كانت أهمية إدارة البيانات جاء في المرتبة الثانية لتقنيات تحليل البيانات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI).
الآن ، في عام 2022 ، لم يعد من الممكن التقليل من أهمية الطبيعة الحرجة لإدارة البيانات لمؤسسات المؤسسات. تمتلك المنظمات الكثير من البيانات التي يحتاجون من خلالها إلى التدقيق بحيث لا يمكنهم تحمل تكلفة رؤية إدارة البيانات على أنها فكرة لاحقة لجهود تحليلات البيانات الخاصة بهم ، لا سيما بالنظر إلى ذلك بقدر 90٪ من البيانات في جميع أنحاء العالم غير منظم. يجب أن تعتمد الشركات على الأساليب الحديثة التي يمكنها من خلالها تحليل مجموعات البيانات غير المنظمة إلى حد كبير.
تحقيقًا لهذه الغاية ، دعنا نتحرى سريعًا عن الحاجة الحالية التي يتعين على مؤسسات المؤسسة تحليلها بسرعة من خلال البيانات غير المهيكلة وفحص العديد من اتجاهات إدارة البيانات ذات الصلة للغاية في عام 2022.
أصبحت إدارة البيانات التجارية مؤتمتة
اعتمدت مؤسسات المؤسسات ، طوال فترة وجود مجال علم البيانات تقريبًا ، على التقنيات اليدوية لتحليل مجموعات البيانات غير المهيكلة الخاصة بها. هذه الأساليب اليدوية مملة للغاية للأسف وتتطلب القوى العاملة من فرق متعددة من علماء البيانات فقط بحيث يمكن تحليل البيانات غير المهيكلة وفهرستها بشكل صحيح.
تدرك المنظمات أكثر من أي وقت مضى أن التقنيات اليدوية لمعالجة البيانات غير المهيكلة وتصنيفها لم تعد حلولاً مجدية. بدلاً من ذلك ، تتطلب مؤسسات المؤسسات حلولاً تجارية مؤتمتة لإدارة البيانات تجعلها أكثر قابلية للتطبيق لعلماء البيانات لتحليل عدد بيتابايت من البيانات وفهرستها باستمرار. ستستفيد هذه الحلول التجارية من الذكاء الاصطناعي لأتمتة تخزين البيانات غير المهيكلة ويمكنها حتى التوصية لعلماء البيانات بطرق لتحسين أساليبهم في تخزين البيانات غير المنظمة.
نظرًا لأن حلول إدارة البيانات التجارية أصبحت أكثر نضجًا ومتاحة بسهولة للجمهور ، يجب على مؤسسات المؤسسات التفكير بجدية في استكمال جهود تحليل البيانات الخاصة بها ببرنامج إدارة المشروع. برنامج قوي لإدارة المشاريع يأتي مع ميزات مهمة مثل التخزين المركزي المستند إلى الويب لملفات المشروع ومتعقبات تقدم المشروع يمكن أن تسرع من معدل تحليل الشركات ومعالجتها لمجموعاتها الكبيرة من البيانات غير المهيكلة.
يمكن أن يؤدي الجمع بين برامج إدارة المشاريع المستندة إلى مجموعة النظراء وسير عمل إدارة البيانات الآلية إلى تقليل الوقت الذي يستغرقه علماء البيانات بشكل كبير في معالجة البيانات غير المهيكلة وفهرستها ، كما يوفر لهم مزيدًا من الوقت للاستثمار في طرق جديدة ومحسّنة لتحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي و تقنيات تحليل البيانات القائمة على ML.
يساعد تخزين البيانات في تسييل البيانات غير المهيكلة
في الماضي ، المؤسسة المنظمات التي استثمرت مجموعاتهم من البيانات (المنظمة في الغالب) عن طريق تحليل أنظمة أعمالهم للحصول على نظرة ثاقبة للاتجاهات في نشاط العملاء. ومع ذلك ، في هذه الأيام ، تعتمد ممارسة تسييل البيانات بشكل أكبر على مجموعات من البيانات غير المنظمة.
ضع في اعتبارك السيناريو التالي: تريد شركة ما استخدام التعلم الآلي لزيادة معدلاته من رضا العملاء عندما يتعلق الأمر بمحادثات الدعم والمكالمات الهاتفية. يحتاج هذا العمل إلى طريقة يمكنهم من خلالها تحليل محادثات العملاء المتباينة ، وتعتمد هذه الطريقة على ابتكارات مثل التعلم الآلي التي تحتاج إلى بيانات غير منظمة لتحسين الأنظمة والحلول بشكل مستمر.
لحسن الحظ بالنسبة للشركات التي ترغب في تحسين استراتيجيات تسييل البيانات الخاصة بها ، يقدم عدد متزايد من الشركات الآن منتجات مثل تخزين البيانات المستندة إلى مجموعة النظراء لدعم الأنظمة بشكل أفضل لتحليل مجموعات البيانات غير المنظمة. تدرك هذه الشركات أن البيانات غير المهيكلة أصبحت أكثر فائدة من البيانات المنظمة لبناء علاقات مع العملاء والمستهلكين ، وهم يوفرون تخزين بيانات قائم على السحابة يمكنه تحليل تفاعلات العملاء المتباينة من أجل تحسين الذكاء مثل الاتجاهات في سلوك العملاء والطلب على المنتج.
لقد لاحظ أصحاب رأس المال الاستثماري حقيقة أن عددًا متزايدًا من الشركات تقدم حلول تخزين البيانات لتحسين إدارة البيانات غير المهيكلة ، مما قد يساهم في زيادة إدراك الجمهور لأهمية البيانات غير المهيكلة فيما يتعلق بإدارة البيانات. قد يقنع هذا الاتجاه في الإدراك العام عددًا أكبر من المؤسسات بالاستثمار في تدفقات عمل إدارة البيانات التي تعتمد على غير المهيكلة وتضمن حماية بيانات العملاء مثل معلومات التعريف الشخصية (PII).
لا يبدو هذا الاحتمال بعيد المنال بالنظر إلى نقل المزيد من معلومات التعريف الشخصية بين العملاء والشركات أكثر من أي وقت مضى - عدد الأشخاص الذين يستثمرون في بوليصة التأمين ارتفع بنسبة 50٪ منذ بداية الوباء ، على سبيل المثال - ومن المرجح أن يتوقع العملاء أن الشركات لديها حلول مطبقة لحماية معلوماتهم الحساسة وعدم فقدان مسارها.
تساعد صوامع البيانات - لا تضر - في إدارة البيانات
حظيت صوامع البيانات بسمعة سيئة بين بعض متخصصي البيانات ، ولأسباب مفهومة. على الرغم من أنها قد تبدو غير ضارة ، إلا أن صوامع البيانات يمكن أن تمنع مشاركة المعلومات عبر الأطراف ذات الصلة ويمكن أن تساهم في عدم الاتساق في البيانات عبر الإدارات المتعددة. قد يشعر بعض قادة تكنولوجيا المعلومات أن مستودعات البيانات تزيد من صعوبة رسم صورة شاملة لبيانات الشركة عند وجود حواجز مثل صوامع البيانات.
مع ذلك ، من غير المرجح أن تختفي صوامع البيانات في أي وقت قريب. في ضوء هذه الحقيقة ، من المهم أن يتبنى قادة تكنولوجيا المعلومات طرقًا لتحليل مجموعات غير منظمة من البيانات وتأمينها عبر الصوامع دون الشعور بالحاجة إلى تخزين جميع بياناتهم في صومعة واحدة.
بمجرد أن يشعروا براحة أكبر في تبني صوامع البيانات والفرص التي يقدمونها للبحث عن البيانات غير المهيكلة وتصنيفها وتأمينها ، يجب على قادة تكنولوجيا المعلومات التفكير في كيفية تحسين صوامع البيانات إدارة العلامات عبر منصات تخزين البيانات. إدارة البيانات المحمولة موجودة عبر منصات متعددة يُسهل على محترفي البيانات نقل مجموعات البيانات الخاصة بهم عبر البيئات الجديدة المستندة إلى السحابة والحلول البرمجية مع التمسك بالعلامات التي تتيح التقسيم السريع للبيانات.
وفي الختام
تساهم البيانات غير المهيكلة وحلول إدارة البيانات المستندة إلى السحابة والطرق الجديدة لاستثمار البيانات في زيادة الوعي بأهمية إدارة البيانات. ليس هناك شك في أن البيانات غير المهيكلة أصبحت أكثر أهمية من أي وقت مضى للطرق التي تبحث بها الشركات عن رؤى ضمن مجموعات ضخمة من البيانات التي تنشئها وتخزنها عبر مستودعات بيانات وبيئات تخزين متعددة.
معتبرة أن الابتكارات في التكنولوجيا مثل AI و ML هي مكونات أساسية لتحليل البيانات الحديثة ، ومن المرجح أن تستمر أهمية البيانات غير المهيكلة في النمو في المستقبل المنظور لأنها تتيح طرقًا أكثر فعالية لدفع قرارات عمل أكثر استنارة.
نهلة ديفيز هو مطور برامج وكاتب تقني. قبل تكريس عملها بدوام كامل للكتابة التقنية ، تمكنت - من بين أشياء أخرى مثيرة للاهتمام - من العمل كمبرمج رئيسي في مؤسسة تجارية تجريبية للعلامة التجارية 5,000 شركة تضم عملائها Samsung و Time Warner و Netflix و Sony.
