يؤدي كبار مسؤولي البيانات (CDO) دورًا محوريًّا في مساعدة العمل على استخدام البيانات والتقنية للتحول الرقمي، لكن هذا يتطلب مواءمة بين استراتيجية البيانات، والتحليلات، والاستراتيجية العامة للأعمال. كشفت دراسة حديثة أجراها معهد قيمة الأعمال (IBV) عن أن 63% من كبار مسؤولي البيانات المشمولين في الدراسة يتماشون مع استراتيجية الأعمال مقارنةً بـ 48% من كبار مسؤولي البيانات الآخرين. للوصول من البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ وذات قيمة، تحتاج إلى فهم ما يحرك الأعمال وربط استراتيجية البيانات والتحليلات بأهداف العمل.
ضع في اعتبارك أن متوسط المديرين التنفيذيين للبيانات الذين شملتهم الدراسة يخصصون 2.32% من الإيرادات السنوية لإدارة البيانات والاستراتيجية، بهدف زيادة نمو الإيرادات بنسبة 1%. ومع ذلك، فإن كبار مسؤولي البيانات الأكثر خبرةً الذين شملتهم الدراسة حققوا نفس النتيجة بتخصيص نسبة أقل قليلاً، وهي 2.27% فقط. ورغم أن هذا الفارق قد يبدو طفيفًا، إلا إنه قد يُترجم إلى توفير ملايين الدولارات، وتحسين عائد الاستثمار (ROI) بشكل كبير، وتحقيق نتائج أفضل على المدى الطويل.
عندما تتماشى استراتيجية البيانات مع استراتيجية العمل، يمكنك استخدام استثمارات البيانات لمتابعة مصادر جديدة للقيمة وتعزيز الابتكار المؤسسي بما يتماشى مع الأهداف الاستراتيجية للمؤسسة. ففي الواقع، يستخدم حوالي 9 من أصل 10 من كبار مسؤولي البيانات في مجموعة النخبة، الذين تخصص مؤسساتهم نسبة أقل من إيراداتها للبيانات، استثمارات البيانات بهذه الطريقة لتحقيق قيمة تجارية متساوية أو أكبر.
مواءمة استراتيجية البيانات مع استراتيجية الأعمال تعني دمج الأطر والمبادئ التوجيهية المختلفة الموجودة عبر الأقسام للحصول على رؤية موحدة للبيانات يتفق عليها الجميع. للاستفادة من الروابط بين مستخدمي الأعمال، والمستخدمين الفنيين، والنتائج التجارية العامة، يحتاج قادة البيانات اليوم إلى بنية بيانات حديثة مثل نسيج البيانات لتبسيط الوصول إلى البيانات وتسهيل استهلاك البيانات بالخدمة الذاتية. هناك أربع طرق رئيسية لاستخدام بنية نسيج البيانات لدفع التغيير للشركاء الداخليين والخارجيين، والتي يمكن أن تمكّن الفرق عبر مشهد البيانات بأكمله.
1. إنشاء أساس بيانات قابل للتنفيذ مع إدارة بيانات مناسبة لضمان خصوصية وأمان البيانات عبر مشهد البيانات لديك.
عندما سُئلوا عن أهم خصائص بنية البيانات الخاصة بهم، صنَّف أغلب المديرين التنفيذيين للبيانات الأمان كأولوية تفوق جميع المجالات الأخرى. ويشمل أساس البيانات القوي تحديد سياسة إدارة البيانات التي توجه ممارسات جودة البيانات، والخصوصية، والأمان في المؤسسة والتي يمكن تعزيزها باستخدام بنية البيانات الخاصة بك. ومع ذلك، قال أقل من ثلثي كبار مسؤولي البيانات الذين شملهم الاستطلاع إنهم يحمون ويؤَمِّنون البيانات إلى الحد الأقصى، وتشمل التحديات التي تشكل هذا النقص في الثقة في عمليات الحماية والأمان الحالية الامتثال الكامل للتشريعات والمعايير الخاصة بالبيانات، والشعور بأن بيانات التشغيل (الإدارة، والمالية، وسلسلة التوريد، والمخزون، والموظفين) محمية وآمنة، وأن بيانات العملاء آمنة.
يسهم هذا الأساس للإدارة في بنية نسيج البيانات من خلال توفير رؤية واضحة حول وجود البيانات وأصحاب الصلاحيات للوصول إلى مجموعات البيانات المختلفة، وكيف يسمح الامتثال على نطاق واسع بتحسين جودة البيانات وسلسلة البيانات عبر مشهد البيانات الخاص بك باستخدام كتالوج بيانات معزز.
كما يوفر توليدًا تلقائيًّا للبيانات الوصفية، وطبقة إدارة تضمن الالتزام بمعايير جودة البيانات، والخصوصية، والأمان. وهذا يضمن الامتثال للوائح واحتياجات التدقيق من خلال زيادة الرؤية وإخفاء البيانات عبر جميع مبادرات البيانات، والتحليلات، والذكاء الاصطناعي على أي أوساط سحابية.
تعرَّف على المزيد من خلال استكشاف الكتاب الإلكتروني "إدارة البيانات لقادة البيانات".
2. تبسيط سير العمل وتعزيز اتخاذ القرارات من خلال تطبيق نهج متمركز حول المستخدم لمبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول، والشفاف، والقابل للتفسير.
يضطلع كبار مسؤولي البيانات بدور مهم يتمثل في وضع أساس البيانات الذي يُسهِّل تطوير حلول الذكاء الاصطناعي، والتي بدورها تحسِّن من عملية اتخاذ القرار مع تقليل المخاطر. ويجب أن تعمل خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق لتكون قابلة للتنفيذ ودفع القيمة، كما ينبغي كذلك توفير الشفافية والمساءلة تجاه الرؤى، فيحتاج المستخدمون النهائيون إلى فهم المعايير المستخدمة لمعالجة البيانات، وتحديد إطار عمل أخلاقي لتطبيق الذكاء الاصطناعي والخوارزميات، وإشراك فرق متنوعة لضمان صحة النتائج وتجنب التحيز اللاواعي، وإلا فإن الاستثمارات في التكنولوجيا وإدارة التغيير التنظيمي التي تعزز بناء مؤسسة تعتمد على البيانات (مثل محو الأمية البيانية) ستكون هدرًا.
يوفر نسيج البيانات أساسًا تقنيًّا مدعومًا بعملية واضحة لقياس الأداء وتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها، بغض النظر عن مرحلة اعتمادك للذكاء الاصطناعي.
بتوجيه من فريق قوي متعدد الوظائف، يمنح هذا المزيج من التقنية والأفراد والعمليات الفرق القدرة على أن تكون استباقية وتدمج الحوكمة في مبادراتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي من البداية، كما يُقلل هذا النهج من المخاطر مع تعزيز قدرة فريقك على الالتزام بالمبادئ الأخلاقية واللوائح الحكومية.
تعرَّف على المزيد من خلال قراءة الكتاب الإلكتروني "حوكمة الذكاء الاصطناعي لقادة البيانات".
3. تبسيط بناء النماذج ونشرها باستخدام الأتمتة
لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يزدهر دون علم البيانات الذي يشكل نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة. ومع ذلك، فإن 33% من كبار مسؤولي البيانات، المشمولين بالاستطلاع، يشيرون إلى المخرجات الشاملة والقابلة للتفسير كميزة مهمة في بنية بياناتهم. يتطلب علم البيانات بنية بيانات حديثة مثل نسيج البيانات والتي يمكنها تنسيق أنواع مختلفة من البيانات من مصادر متنوعة ضمن بيئة أوساط سحابية هجينة متعددة، ويُمهد ذلك طرق عمل أكثر إنتاجيةً مثل عمليات التعلم الآلي (MLOps) التي تستفيد من قدرات الذكاء الاصطناعي لتبسيط وأتمتة سير العمل التشغيلي، مثل بناء النماذج.
تعرَّف على المزيد من خلال استكشاف الكتاب الإلكتروني "علم البيانات وعمليات التعلم الآلي لقادة البيانات".
4. ربط البيانات عبر بيئة تكنولوجيا المعلومات، بغض النظر عن موقعها.
في غياب مجموعات البيانات المترابطة، ستظل مؤسستك عالقة مع بيانات متباينة ومعقدة، وهو ما يعيق قدرتها على استخلاص رؤى قيمة لمستخدميها. وبالتالي، ستجد صعوبة بالغة في تطوير منتجات بيانات ذات مغزى تقدم قيمة تجارية للمؤسسة وتسرع من نمو الإيرادات.
توفر بنية نسيج البيانات استراتيجية قوية لدمج البيانات عبر الأوساط السحابية المتعددة، وهو ما يوسّع نطاق الوصول إلى البيانات من خلال تقديمها حيثما احتجتَ إليها وتحررك هذه البنية من الاعتماد على مزود معين على طول الطريق، كما يمكنها مزامنة البيانات في الوقت الفعلي دون تعطيل البيانات الحساسة الضرورية للمهام.
ما النتيجة؟ يتمتع مستخدمو البيانات التجارية والتقنية لديك بوصول إلى بيانات الخدمة الذاتية التي تعرض رؤية شاملة وقابلة للتفسير لمناظر البيانات. وبالتالي، يمكنك تحديد البيانات التي لديك بالضبط وأين يُمكن استخدامها لتحقيق أقصى قيمة تجارية.
تعرَّف على المزيد من خلال استكشاف الكتاب الإلكتروني "تكامل البيانات لقادة البيانات".
