في عام 2016 ، عندما أعلنت Dell عن اندماج كبير مع EMC و VMware ، كان التحدي الأكبر هو اختراق صوامع المؤسسة. كان لدى جميع العمالقة الثلاثة أنظمتهم القديمة ومنصاتهم لإدارة البيانات. شكّل دمج الشبكات وخلق بيئة عمل تعاونية دعوة فورية للعمل.
الصوامع موجودة داخليا وخارجيا. تستخدم الأقسام المختلفة برامج مختلفة تقوم بإنشاء البيانات بتنسيقاتها ، والتي لا تتوافق بالضرورة مع البرامج أو التطبيقات الأخرى.
اليوم ، بينما تسعى المؤسسات إلى مبادرات الذكاء الاصطناعي لتحسين الإنتاجية والكفاءة التشغيلية ، فإن البيانات المنعزلة من الأنظمة القديمة تفرض حواجز مقيدة لتحقيق النتائج المتوقعة.
البيانات هي علف لأي نظام قائم على AI. حتى في النظام البيئي المتصل ، من الصعب للغاية إعادة استخدام البيانات المنفردة. للحفاظ على ميزة تنافسية ، تحتاج المؤسسات إلى تبني التحول القائم على البيانات. ولتحقيق ذلك ، هناك حاجة ماسة لاختراق صوامع البيانات.
5 استراتيجيات لاختراق صوامع البيانات
نحن ننتج أكثر من 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات كل يوم. ومع ذلك ، أ دراسة حديثة يكشف أن المنظمات الفردية تمتلك ما يقرب من 80 ٪ من البيانات ولا يمكن البحث عنها من قبل الآخرين.
يقول Edd Wilder James من Silicon Valley Data Science أنه تمامًا مثل تحليل البيانات ، الذي يتطلب 80 ٪ من الجهود في إعداد البيانات ، فإن اختراق صوامع البيانات سيتطلب 80 ٪ من العمل لتصبح مدفوعة بالبيانات. يتوافق النهج القائم على البيانات مع دمج جميع مصادر البيانات وإتاحتها عبر المؤسسة ككل.
1. دمقرطة البيانات
الضغط على استخدام البيانات لاتخاذ قرارات مبنية على الحقائق هو ضغط هائل على المنظمات. ومع ذلك ، تفتقر المنظمات إلى استراتيجية واضحة لجعل البيانات في متناول كل أصحاب المصلحة المحسوبين. حتى الآن ، يمتلك قسم تكنولوجيا المعلومات في أي منظمة البيانات التي تدعم ثقافة الصومعة.
تتوافق عملية دمقرطة البيانات مع هدف إتاحة البيانات لاستخدامها في صنع القرار دون أي عوائق لفهمها أو الوصول إليها. من خلال دعم التقنيات والحلول الذكية ، أصبح من السهل تحقيق ديمقراطية البيانات. فمثلا-
- اتحاد البيانات: تقنية تستخدم البيانات الوصفية لتجميع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر في قاعدة بيانات افتراضية موحدة.
- التمثيل الافتراضي للبيانات: نظام يقوم باسترجاع ومعالجة بيانات تنظيف التناقضات في البيانات (مثل تنسيقات الملفات).
- تطبيقات BI للخدمة الذاتية: يشارك إعداد البيانات المملة في رؤى تحليلية قوية. إن جمع جميع البيانات المفيدة وتقديم رؤى بطريقة يفهمها حتى الشخص غير الفني هو طريقة من خلال مخازن البيانات.
2. النهج القائم على السحابة
لتحقيق المستويات الأولية من BI ، من المهم تنظيم جميع البيانات بتنسيق قابل لإعادة الاستخدام. أفضل طريقة هي تجميع البيانات في مستودع قائم على السحابة أو بحيرة البيانات. ومع ذلك ، من المهم الحفاظ على بحيرات البيانات بشكل استراتيجي ببيانات مفيدة لأن كل نشاط تجاري فريد ولا يمكن للمرء أن يجذب ميزة فريدة من نوعها.
وقد أفاد السحابة العديد من المنظمات المالية العالمية في اختراق صوامع البيانات. AllianceBernstein ، واحدة من شركات إدارة الأصول الرائدة في الولايات المتحدة ، هي اعتماد مبكر للنهج القائم على السحابة (2009) لتمكين فرق المبيعات والتسويق والدعم التابعة لها بتحديثات استباقية وفي الوقت الفعلي.
3. التعلم التمثيلي
التعلم المتميز أو التعلم التمثيلي هو أحد فروع التعلم الآلي لفهم البيانات على مستويات مختلفة. تأتي البيانات الواقعية بشكل خاص في شكل صور وصوت وفيديو ، والتي لا تستطيع العديد من تطبيقات المؤسسة الحالية استخدامها مباشرة.
يوفر التعلم التمثيلي بيانات جاهزة للعمل (ملائمة حسابيا وحسابيا للاستخدام) للتطبيقات ، وبالتالي سد الفجوة بين البيانات الواقعية والداخلية للحصول على رؤى ذكية.
4. خلق رؤية موحدة لأنظمة إدارة البيانات
إن المؤسسات الكبيرة والمنظمات الحكومية هي في الأساس ضحايا البيانات المعزولة. ومن المفارقات أن هؤلاء هم الذين يحتاجون إلى معرفة مركبة حول عملائهم من نقاط الاتصال المختلفة.
على سبيل المثال ، ناضلت وكالة ناسا لسنوات للعثور على علاقة بين العديد من الاختبارات والأعطال والتجارب والتصاميم. تشاركت المنظمة مع ستاردوغ لإنشاء عرض موحد لبياناتها مع سياق العالم الحقيقي. يُعرف توحيد البيانات من مصادر مختلفة باسم التمثيل الافتراضي للبيانات. إنها عملية لدمج جميع بيانات المؤسسة المنعزلة عبر الأنظمة المختلفة ومعالجتها وتقديمها لمستخدمي الأعمال في الوقت الفعلي.
5. احتضان البنية التحتية لقناة omnichannel
يشتهر نهج القنوات المتعددة بتقديم تجارب استثنائية للعملاء. ولكن ، من وجهة نظر البيانات ، فهي مفيدة للغاية للمنظمات كذلك. تشتمل البنية الأساسية لقناة Omnichannel على الجمع بين أنظمة وتطبيقات متعددة (في الواقع ، جميعها) لها تنسيقات بيانات مختلفة.
بدأت الشركات في الاستفادة من نهج القنوات المتعددة من خلال التكامل من نقطة إلى نقطة وواجهات برمجة التطبيقات. فمثلا، فلو ماجيك هي عبارة عن منصة لأتمتة سير العمل تستخدمها بعض شركات التأمين الرائدة في العالم لأتمتة المطالبات من البداية إلى النهاية. يدمج النظام الأساسي جميع نقاط الاتصال الرقمية لأي عمليات تشغيلية ويخلق نظامًا موحدًا لجمع البيانات وتخزينها ومعالجتها للحصول على أفكار جاهزة لاتخاذ القرار.
مكافأة - أدوات الترجمة
قد يبدو ذلك غير مهم بالنسبة للكثيرين ، ولكن اللغات والبرامج الإقليمية تساهم أيضًا في إنشاء صوامع البيانات. يصبح التمرير من خلال السجلات الرقمية مرهقًا للشركات متعددة الجنسيات عندما يتم تخزين المعلومات بلغة غير مألوفة لأصحاب المصلحة.
إن الحل البسيط للتغلب على هذا النوع من صومعة البيانات هو اختيار منصة ذات قدرات معرفية. KPMG ، باستخدام مايكروسوفت أزور أدوات الترجمة المضمنة ، قادرة على تحسين خدمات التحليلات الخاصة بها وتحقيق نتائج أفضل.
في الختام
تواجه معظم المنظمات تحديات في التعاون والتنفيذ وقياس أهداف أعمالهم بسبب البيانات المخزنة. في حين أن البيانات هي النفط الجديد للشركات ، فإن التحول إلى منظمة تعتمد على البيانات يتطلب التغلب على الصوامع ، والتي قد تكون سائدة في عدة أشكال مثل الهيكلية أو السياسية أو ربما حبس البائعين.
في عالم الذكاء الاصطناعي ، فإن كونك تعتمد على البيانات هو في صميم الأمر. ومع ذلك ، لا يتمتع الجميع برفاهية تنفيذ استراتيجيات البيانات (الطريقة التي نحتاج إليها الآن) من البداية. وبالتالي ، يمكن تطبيق نهج تدريجي على أي شيء وكل شيء يخلق صوامع وبالتالي كسرها.
هل تبحث عن منصة متكاملة لعمليات مؤسستك؟ أو لديك أفكار واقتراحات حول هذه النظرة؟ لا تتردد في الكتابة إلينا على hello@mantralabsglobal.com.
المصدر: https://www.mantralabsglobal.com/blog/test-automation-in-modern-medical-enterprises/
