وقت القراءة المقدر: 7 دقيقة
إذا كانت هناك بيانات تأتي من مصادر مختلفة، سواء كانت إدارة علاقات العملاء (CRM) أو خلاصات وسائل التواصل الاجتماعي أو بيانات الأحداث السلوكية. ومن المحتمل أن يتم تخزين هذه البيانات في أدوات وأنظمة مختلفة عبر مجموعة التكنولوجيا (مثل الأنظمة القديمة، والأدوات المستندة إلى السحابة، مستودع البيانات o بحيرة).
تتمثل الخطوة الأولى في تنسيق البيانات في جمع البيانات وتنظيمها من كل هذه المصادر المختلفة والتأكد من تنسيقها بشكل صحيح للوجهة المستهدفة. وهو ما يقودنا إلى: التحول.
البيانات متاحة في عدة أشكال مختلفة. قد يكون منظمًا أو غير منظم أو شبه منظم، أو قد يكون للحدث نفسه اصطلاح تسمية مختلف بين فريقين داخليين. على سبيل المثال، قد يقوم أحد الأنظمة بتجميع التاريخ وتخزينه في 21 أبريل 2022، وقد يقوم نظام آخر بتخزينه بالتنسيق الرقمي، 20220421.
لفهم كل هذه البيانات، غالبًا ما تحتاج الشركات إلى تحويلها إلى تنسيق قياسي. يمكن أن يساعد تنسيق البيانات في تقليل عبء التوفيق بين كل هذه البيانات يدويًا وتطبيق التحويلات بناءً على سياسات إدارة البيانات وخطة المراقبة في مؤسستك.
جزء مهم من تنسيق البيانات هو إتاحة البيانات للتنشيط. ويحدث هذا عندما يتم إرسال بيانات نظيفة وموحدة إلى الأدوات النهائية للاستخدام الفوري (على سبيل المثال، إنشاء جمهور حملة أو تحديث لوحة معلومات ذكاء الأعمال).
يعد تنسيق البيانات في الأساس بمثابة التراجع عن البيانات المنعزلة والأنظمة المجزأة. يقدر ألوكسيو أن تكنولوجيا البيانات تخضع لتغييرات كبيرة كل 3-8 سنوات. وهذا يعني أن شركة عمرها 21 عامًا ربما تكون قد مرت بـ 7 أنظمة مختلفة لإدارة البيانات منذ إنشائها.
يساعدك تنسيق البيانات أيضًا على الامتثال لقوانين خصوصية البيانات، وإزالة اختناقات البيانات، وفرض إدارة البيانات - فقط ثلاثة (من بين العديد) أسباب وجيهة لتنفيذ ذلك.
تتضمن قوانين خصوصية البيانات، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA)، إرشادات صارمة لجمع البيانات واستخدامها وتخزينها. جزء من الامتثال هو منح المستهلكين خيار إلغاء الاشتراك في جمع البيانات أو مطالبة شركتك بحذف جميع بياناتهم الشخصية. إذا لم يكن لديك معرفة جيدة بمكان تخزين بياناتك ومن يمكنه الوصول إليها، فقد يكون من الصعب تلبية هذا الطلب.
منذ صدور اللائحة العامة لحماية البيانات، شهدنا الملايين من طلبات المحو. من الضروري أن يكون لديك فهم قوي لدورة الحياة بأكملها منح للتأكد من عدم هروب أي شيء.
تمثل الاختناقات تحديًا مستمرًا بدون تنسيق البيانات. لنفترض أنك شركة تمتلك أنظمة تخزين متعددة وتحتاج إلى الاستعلام عنها للحصول على معلومات. من المرجح أن يكون لدى الشخص المسؤول عن الاستعلام عن هذه الأنظمة الكثير من الطلبات للتدقيق فيها، مما يعني أنه قد يكون هناك تأخير بين الفرق التي يحتاجونها من البيانات وأولئك الذين هناك تسلم بشكل فعال، والذي بدوره يمكن أن يجعل المعلومات قديمة.
وفي بيئة جيدة التنظيم، سيتم التخلص من هذا النوع من البدء والتوقف. سيتم بالفعل تسليم بياناتك إلى الأدوات النهائية للتنشيط (وسيتم توحيد هذه البيانات، مما يعني أنه يمكنك الثقة في جودتها).
تكون إدارة البيانات صعبة عندما يتم توزيع البيانات عبر أنظمة متعددة. ليس لدى الشركات رؤية كاملة لدورة حياة البيانات وعدم اليقين بشأن البيانات المخزنة (على سبيل المثال حمامة) يخلق نقاط ضعف، مثل عدم توفير الحماية الكافية لمعلومات التعريف الشخصية.
يساعد تنسيق البيانات على معالجة هذه المشكلة من خلال توفير قدر أكبر من الشفافية في كيفية إدارة البيانات. يتيح ذلك للشركات حظر البيانات السيئة بشكل استباقي قبل وصولها إلى قواعد البيانات أو التأثير على التقارير وتعيين أذونات الوصول إلى البيانات.
هناك العديد من التحديات التي يمكن أن تنشأ عند محاولة تنفيذ تنسيق البيانات. فيما يلي أكثرها شيوعًا التي يجب أن تكون على دراية بها وكيفية تجنبها.
تعد صوامع البيانات أمرًا شائعًا، إن لم يكن ضارًا، بين الشركات. مع تطور مجموعات التكنولوجيا وامتلاك الفرق المختلفة لجوانب مختلفة من تجربة العميل، فمن السهل جدًا أن يتم عزل البيانات عبر الأدوات والأنظمة المختلفة. ولكن النتيجة هي فهم غير كامل لأداء الشركة، بدءًا من النقاط العمياء في رحلة العميل إلى عدم الثقة في دقة التحليلات وإعداد التقارير.
سيكون لدى الشركات دائمًا بيانات تتدفق من نقاط اتصال متعددة إلى أدوات مختلفة مختلفة. لكن كسر الصوامع أمر ضروري إذا أرادت هذه الشركات الحصول على قيمة من بياناتها.
في السنوات الأخيرة، ظهرت بعض الاتجاهات فيما يتعلق بكيفية إدارة الشركات لتدفق بياناتها وتفعيلها. مثال على ذلك هو معالجة البيانات في الوقت الفعلي، والتي تتم عندما تتم معالجة البيانات خلال ميلي ثانية من إنشائها. أصبحت البيانات في الوقت الحقيقي حاسمة في جميع الصناعات، وتلعب دورًا رئيسيًا فيIOT (على سبيل المثال، أجهزة استشعار القرب في السيارات)، والرعاية الصحية، وإدارة سلسلة التوريد، واكتشاف الاحتيال، والتخصيص شبه الفوري. خاصة مع التقدم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، تسمح البيانات في الوقت الفعلي للخوارزميات والذكاء الاصطناعي للتعلم بوتيرة أسرع.
وكان الاتجاه الآخر هو التحول إلى التقنيات القائمة على سحابة. بينما انتقلت بعض الشركات بالكامل إلى سحابة، وقد يستمر الآخرون في الحصول على مزيج من الأنظمة المحلية والحلول المستندة إلى السحابة.
ثم، هناك تطور في كيفية إنشاء البرامج ونشرها، مما يؤثر على كيفية تنفيذ تنسيق البيانات.
- عدم دمج تنقية البيانات والتحقق من صحتها
- عدم اختبار سير العمل لضمان سلاسة العمليات وتحسينها
– تأخر الاستجابات لقضايا مثل عدم تناسق البيانات، وأخطاء الخادم، والاختناقات
– عدم وجود وثائق واضحة فيما يتعلق برسم خرائط البيانات ونسب البيانات وخطة المراقبة
لقياس عائد الاستثمار لتنسيق البيانات:
– فهم الأداء الأساسي
- ضع في اعتبارك مجموعة واضحة من الأهداف ومؤشرات الأداء الرئيسية والأهداف لتنسيق البيانات
– حساب التكلفة الإجمالية للتكنولوجيا المستخدمة، إلى جانب الوقت والموارد الداخلية
- قياس المقاييس المهمة مثل الوقت الذي تم توفيره، وسرعة المعالجة، وتوافر البيانات، وما إلى ذلك.
BlogInnovazione.it
أعلنت صحيفة فاينانشيال تايمز يوم الاثنين الماضي عن صفقة مع OpenAI. "فاينانشيال تايمز" ترخص صحافتها ذات المستوى العالمي...
يدفع الملايين من الأشخاص مقابل خدمات البث، ويدفعون رسوم الاشتراك الشهرية. من الشائع أنك…
سوف تستمر شركة Coveware by Veeam في تقديم خدمات الاستجابة لحوادث الابتزاز السيبراني. ستوفر Coveware إمكانات الطب الشرعي والمعالجة...
تُحدث الصيانة التنبؤية ثورة في قطاع النفط والغاز، من خلال اتباع نهج مبتكر واستباقي لإدارة المحطات.
