ما هي القماش البيانات؟

غالبًا ما يرتبط القماش البيانات بالذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML)، وهو واحد من الأدوات الرئيسية لتحويل البيانات الخام إلى استخبارات أعمال.

لكن ما هي القماش البيانات بالضبط؟

القماش البيانات هو هيكل وبرنامج يقدم مجموعة موحدة من أصول البيانات وقواعد البيانات وهيكل قواعد البيانات داخل المؤسسة. وهو يسهل التكامل من النهاية إلى النهاية لمختلف أنابيب البيانات وبيئات السحابة من خلال استخدام أنظمة ذكية وآلية.

أصبحت القماش البيانات أكثر أهمية مع استمرار التطورات الكبيرة في السحابة الهجينة وإنترنت الأشياء (IoT) والذكاء الاصطناعي وحوسبة الحواف. هذا أدى إلى زيادة هائلة في البيانات الكبيرة، مما يعني أن المؤسسات لديها المزيد لإدارته.

لمواجهة هذه البيانات الكبيرة، يجب على الشركات التركيز على توحيد وإدارة بيئات البيانات، وهو ما طرح عدة تحديات مثل مخازن البيانات ومخاطر الأمان وعرقلة اتخاذ القرارات. هذه التحديات هي ما أدى إلى اعتماد فرق إدارة البيانات لحلول القماش البيانات، والتي تساعد على توحيد أنظمة البيانات وتعزيز الخصوصية والأمان وتحسين الحوكمة وتوفر المزيد من إمكانية الوصول إلى البيانات للموظفين.

التكامل البيانات يؤدي إلى اتخاذ قرارات أكثر استناداً إلى البيانات، وفي حين أن المؤسسات تستخدم تاريخياً منصات بيانات مختلفة لجوانب معينة من الأعمال، فإن القماش البيانات يسمح بمشاهدة البيانات بطريقة أكثر تماسكاً. كل هذا يؤدي إلى فهم أفضل لدورة حياة العملاء، وي帮助 في建立 الاتصالات بين البيانات.

ما هو الغرض من القماش البيانات؟

يستخدم القماش البيانات لتأسيس نظرة موحدة للبيانات المرتبطة، مما يسهل الوصول إلى المعلومات بغض النظر عن موقعها أو ارتباطها بقاعدة البيانات أو هيكلها. كما يبسط القماش البيانات التحليل باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

غرض آخر للقماش البيانات هو تسهيل تطوير التطبيقات لأنها تخلق نموذجاً مشتركاً للوصول إلى المعلومات منفصلاً عن التطبيقات والتخزين التقليدية. هذه النماذج توفر وصولاً أفضل إلى المعلومات، ولكنها تحسن أيضاً الكفاءة من خلال إنشاء طبقة واحدة حيث يمكن إدارة الوصول إلى البيانات عبر جميع الموارد.

في حين أن هناك لا توجد هيكل بيانات واحد للقماش البيانات، غالباً ما يقال أن هناك ستة مكونات أساسية لهذا النوع من الإطار البيانات:

1. إدارة البيانات: مسؤولة عن حوكمة البيانات وأمانها.

2. استيعاب البيانات: يجمع البيانات السحابية معاً ويتعرف على الاتصالات بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.

3. معالجة البيانات: يرقي البيانات لضمان ظهور البيانات ذات الصلة فقط لاستخراج البيانات.

4. تنسيق البيانات: طبقة هامة جداً من الإطار مسؤولة عن تحويل وتكامل وتنقية البيانات بحيث يمكن استخدامها عبر المؤسسة.

5. اكتشاف البيانات: يظهر طرقاً جديدة لتكامل مصادر البيانات.

6. وصول البيانات: يسمح باستهلاك البيانات، ويتأكد من صلاحيات الفرق المناسبة للامتثال للتنظيم، ويساعد على ظهور البيانات ذات الصلة من خلال استخدام لوحات التحكم وأدوات تعريف البيانات الأخرى.

فوائد القماش البيانات

هناك العديد من الفوائد التجارية والفنية للقماش البيانات، مثل:

• كسر مخازن البيانات: تعاني الشركات الحديثة غالباً من مخازن البيانات لأن قواعد البيانات الحديثة ترتبط بمجموعات التطبيقات وغالبًا ما تنمو مع إضافة تطبيقات جديدة إلى المؤسسة. مخازن البيانات تحتوي على بيانات بنيات وتنسيقات مختلفة، ولكن القماش البيانات يمكن أن يحسن الوصول إلى معلومات المؤسسة ويساعد على تحسين الكفاءة التشغيلية باستخدام البيانات المجمعة.

• توحيد قواعد البيانات: يساعد القماش البيانات الشركات على توحيد قواعد البيانات المنتشرة على مساحة كبيرة. يضمن أن لا تؤدي الفروق الموقعية إلى عوائق في الوصول. يبسط القماش البيانات تطوير التطبيقات ويمكن استخدامه لتحسين استخدام بيانات التطبيقات الخاصة دون جعل البيانات أقل إمكانية الوصول إلى التطبيقات الأخرى. يمكنه أيضاً توحيد البيانات التي تم نقلها بالفعل إلى مخازن.

• طريقة واحدة للوصول إلى المعلومات: يحسن القماش البيانات من قابلية نقل التطبيقات ويعمل كطريقة واحدة للوصول إلى المعلومات في كل من السحابة ومركز البيانات.

• توليد رؤى بمعدل متسارع: يمكن لحلول القماش البيانات التعامل بسهولة مع مجموعات بيانات معقدة، مما يسرع من وقت الرؤية. يسمح هيكلها بنماذج تحليلية مسبقة البناء وخوارزميات إدراكية لمعالجة البيانات على نطاق واسع وسرعة.

• يستخدمه المستخدمون الفنيون وغير الفنيون: لا يهدف القماش البيانات فقط إلى المستخدمين الفنيين. الهيكل مرن ويمكن استخدامه مع مجموعة واسعة من واجهات المستخدم. يمكنه مساعدة بناء لوحات تحكم يمكن للمديرين التنفيذيين فهمها، أو يمكن استخدام أدواته المتقدمة لاستكشاف البيانات من قبل علماء البيانات.

أفضل الممارسات لتنفيذ القماش البيانات

سوق البيانات العالمي يتوسع باستمرار، وهناك طلب قوي في هذا المجال. تسعى العديد من الشركات إلى تنفيذ هيكل بيانات لتحسين بيانات المؤسسة، وتتبع بعض الممارسات الشائعة.

مثل هذه الممارسة هي تبني نموذج DataOps. القماش البيانات وDataOps ليسا متطابقين، ولكن وفقاً لنموذج DataOps، هناك اتصال وثيق بين عمليات البيانات والأدوات والمستخدمين. من خلال جعل المستخدمين يعتمدون على البيانات، يمكنهم استخدام الأدوات وتطبيق الرؤى. بدون نموذج DataOps، قد يجد المستخدمون صعوبة في استخراج ما يكفي من القماش البيانات.

ممارسة أخرى جيدة هي تجنب تحويل القماش البيانات إلى مجرد بحيرة بيانات، وهو ما يحدث بشكل شائع. على سبيل المثال، لا يمكن تحقيق قماش بيانات حقيقي إذا كان لديك جميع المكونات المعمارية، مثل مصادر البيانات والتحليلات، ولكن لا توجد APIs أو SDKs. يشير القماش البيانات إلى تصميم الهيكل، وليس تكنولوجيا واحدة. وبعض السمات المميزة لهذا الهيكل هي التفاعل بين المكونات وجاهزية التكامل.

من المهم أيضاً للمؤسسة فهم متطلباتها من حيث الامتثال والتنظيم. يمكن للهيكل القماش البيانات تحسين الأمان والحوكمة والامتثال التنظيمي.

نظرًا لأن البيانات ليست منتشرة عبر الأنظمة، فإن هناك تهديدًا أقل لتعرض البيانات الحساسة. ومع ذلك، من المهم فهم متطلبات الامتثال والتنظيم قبل تنفيذ قماش بيانات. يمكن أن تقع أنواع مختلفة من البيانات تحت ولايات تنظيمية مختلفة. واحدة من الحلول هي استخدام سياسات الامتثال الآلية التي تضمن امتثال تحويل البيانات للقوانين.

حالات استخدام القماش البيانات

هناك العديد من الاستخدامات المختلفة للقماش البيانات، ولكن بعضها شائع جداً. واحد من الأمثلة الشائعة هو الجمع الافتراضي / المنطقي لأصول البيانات الجغرافية المتنوعة لتسهيل الوصول والتحليل. غالبًا ما يستخدم القماش البيانات في هذه الحالة لإدارة الأعمال المركزية. نظرًا لأن العمليات التشغيلية الموزعة التي تجمع وتستخدم البيانات مدعومة من خلال واجهات التطبيق والوصول إلى البيانات التقليدية، هناك الكثير للاستفادة منه من قبل المنظمات التي لديها تنسيق إقليمي أو وطني لأنشطتها. غالبًا ما تتطلب هذه المنظمات إدارة وتنسيق مركزي.

استخدام آخر شائع للقماش البيانات هو إنشاء نموذج بيانات موحد بعد الاندماج أو الاستحواذ. عندما يحدث ذلك، غالبًا ما تتغير سياسات قاعدة البيانات وإدارة البيانات للمؤسسة المستقلة سابقًا، مما يجعله أكثر صعوبة في جمع المعلومات عبر الحدود التنظيمية. يمكن للقماش البيانات التغلب على هذا من خلال إنشاء نظرة موحدة للبيانات التي تمكن الكيان المشترك من التوحيد على نموذج بيانات واحد.