تجنب فوضى البيانات والتكاليف – استخدم علم بياناتك
تحتاج المنظمات التي تسعى إلى تحقيق قيمة أكبر من بياناتها إلى البدء بتصنيف البيانات وتصنيفها لدعم الأنطولوجيا.
المنظمات اليوم متحمسة للقيمة والقوة المحتملة للبيانات ويركز معظمها على المكاسب السريعة لإدارة المعلومات والرشاقة والطلاقة. النموذج الجديد هو استيعاب البيانات، وفعل ما يحلو لهم بها بسرعة. لسوء الحظ، فإن استخدام البيانات مقابل كل شيء ليس بهذه البساطة. هناك اللبنات الأساسية والممارسات وراء الكواليس التي تعد البيانات لتحقيق المكاسب السريعة وتمكين الطلاقة؛ غالبًا ما يتم تجاهلها.
يعد تصنيف البيانات وعلم الوجود أمثلة أساسية. بدون تعريف وتصنيف مناسبين لعناصر البيانات والمكونات والمصنوعات اليدوية وعلاقاتها، ستكافح المؤسسات لفهم بياناتها وإدارتها ومعالجتها والإبلاغ عن المعلومات والمشاركة مع العملاء عبر الإدارات وفي السوق.
على سبيل المثال، قد لا يكون لدى البنك تعريفات موحدة لما يشكل العميل، وأنواع العملاء المختلفة – الشخصية أو الخاصة أو التجارية أو الشركات. قد يؤدي هذا إلى الإبلاغ غير الدقيق عن أرقام العملاء، وضياع فرص البيع المتقاطع أو البيع الزائد، وتجربة سيئة للعميل عندما يحاول مركز الاتصال بيع منتج إلى عميل لديه بالفعل.
في بعض الصناعات، يتم استخدام نماذج التصنيف الشائعة بشكل متزايد للتخلص من الارتباك وتقليل التكاليف ودعم المشاريع التي تعتمد على البيانات، بما في ذلك أتمتة العمليات وتطبيق التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تدعم المعايير والاتفاقيات الصناعية المشتركة قطاعات مثل المحاسبة والكيمياء، حيث تكون الدقة والاتساق أمرًا بالغ الأهمية.
بنفس الطريقة، يجب أن تتوافق بنية البيانات مع معايير التصنيف والأنطولوجيا عبر القطاعات وداخل المنظمات. كثير يقصرون في القيام بذلك. غالبًا ما تكون مشاريع البيانات معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً، ولا تقوم العديد من الشركات بتحديد أولويات تنظيم بياناتها وإضفاء الطابع الرسمي عليها مقدمًا، مما يؤدي إلى إهدار الوقت والموارد.
الحصول على علم الوجود في مكانه
يصنف التصنيف البيانات إلى فئات، وكل منها لها تعريفات ومصطلحات و / أو دلالات مشتركة أو غير متشابهة. إنه تسخير منظم للبيانات والعملية وتعريفات مكونات النظام. يجد هذا مكانه في قاموس مصطلحات الأعمال وقاموس البيانات ومستودع البيانات الوصفية، وهو نقطة مرجعية مركزية للأنطولوجيا.
ينظم علم الوجود البيانات وعناصر العملية والمكونات والمصنوعات اليدوية والتعريفات وكل بيانات الأشياء؛ خرائط البيانات (المحتوى) أو العناصر النائبة (البيانات الوصفية) وتربطها أو تضعها في سياقها بحيث يمكن للأجهزة المستهلكة والمستخدمين فهم كل ذلك لتطبيقات الأعمال. يُمكّن علم الوجود من تنظيم المعلومات وتوزيعها على القنوات الصحيحة ويسمح باستخدام أفضل لموارد PPT (الأشخاص والعملية والتكنولوجيا). إنه عامل رئيسي لإدارة البيانات.
عدم اتخاذ القرار من جانب الأعمال التجارية بشأن تعاريف ودلالات الأعمال والبيانات المتضاربة سيؤدي إلى عدم كفاءة البيانات والعمليات وتصميمات النظام، وسيؤدي إلى الغموض في إعداد التقارير. سيؤدي الافتقار إلى – أو ضعف – ممارسات هندسة البيانات إلى الفوضى وإهدار موارد PPT.
يتم إنشاء علم الوجود أو إنشاؤه باستخدام البيانات ومهندسي حلول العمليات، الذين يتم توجيههم وتفويضهم من خلال سياسات ومعايير البيانات التي تفرضها فرق إدارة المخاطر والامتثال أو إدارة البيانات. يتم تنفيذ علم الوجود من قبل مهندسي تطبيقات البيانات والبرمجيات بالتشاور مع مديري الأعمال والمسؤولين ومسؤولي البيانات. يتحمل جميع اللاعبين المعنيين على طول رحلة البيانات مسؤولية الحفاظ على قواعد ومعايير الأنطولوجيا.
استعادة علم الوجود من الحافة
أفضل ممارسة للمنظمات هي استيعاب البيانات وتنظيمها وفقًا لقواعد الأنطولوجيا والتصنيف حسب الضرورة. هذا النهج يجد طريقه إلى جودة البيانات وعمليات المعالجة حيث يمكن أتمتة التصنيف والقرارات الحالية.
يتمثل أحد الأساليب في تنظيم (تصنيف / تنظيم) البيانات بسرعة، لكل استعلام بيانات، على الحافة (جانب المستهلك). يمكن أن يعني هذا التنظيم المتكرر لنفس البيانات، مما يؤدي إلى إهدار موارد PPT.
بدلاً من ذلك، يجب أيضًا تطبيق التصنيف على البيانات غير المهيكلة. رسم الخرائط (المتعلقة أو الربط) البيانات، سواء كان المحتوى نفسه أو البيانات الوصفية الخاصة به، لا يكشف فقط عن “علم التشريح” (أو الأنطولوجيا) لمشهد البيانات، ولكنه يتيح أيضًا الكفاءات مثل القدرة على إعادة الاستخدام؛ توحيد البيانات وإلغاء تكرارها؛ أتمتة العمليات وتنفيذ إثبات النسب. كما أنه يكشف عن أوجه القصور والتداخل والثغرات.
تحتاج المنظمات التي تسعى إلى تحقيق قيمة أكبر من بياناتها إلى البدء بمجال تصنيف وتصنيف البيانات في المسارد والقواميس لدعم الأنطولوجيا. هذه عملية انتقالية، شبه عضوية بطبيعتها، ولكن مع زيادة الزخم، ستصل المنظمة إلى نقطة ترتبط فيها معظم أو كل عناصر البيانات والمكونات والمصنوعات اليدوية والتعريفات.
المصدر: techcentral
قد يهمك:
