واجهت إحدى الشركات الرائدة في مجال الخدمات المالية مشكلات تتعلق بالامتثال بسبب بيانات وصفية غير موثوقة. فقد افتقر data catalog الخاص بها، والذي طورته داخليًا، إلى السياق وتتبع مسار البيانات، مما أدى إلى صعوبات في ضمان بيانات موثوقة لتطبيقها المصرفي الجديد. وهذا النوع من المواقف ليس جديدًا في بيئة الأعمال الحديثة القائمة على البيانات.
نظراً لطبيعة أنظمة بيانات المؤسسات المعقدة، غالباً ما تنشأ البيانات من مصادر متعددة، وتخضع لعمليات تحويل عديدة، وتُوجَّه في النهاية إلى وجهات متعددة. لذا، فإن القدرة على تتبع مسار البيانات من منشئها إلى وجهتها النهائية باتت أكثر أهمية من أي وقت مضى لضمان تقديم بيانات موثوقة ومتوافقة مع المعايير.
هذا هو جوهر data lineage . الأهمية المتزايدة لـ data lineage تكمن أهمية إدارة البيانات في المؤسسات الحديثة في قدرتها على توفير رؤية واضحة وشاملة لتدفق البيانات وتحويلاتها واستخدامها في جميع أنحاء المؤسسة. data lineage غالباً ما تفشل التقنيات في البيئات المعقدة أو المبهمة، كما اكتشفت شركة الخدمات المالية. ومن هنا، ظهر نهج مبتكر - وهو التتبع الضمني للأصول.
كما يشير الاسم، يُبنى هذا النوع من النسب بشكل غير مباشر. تُعرّف هذه المدونة بمفهوم النسب المستنتج وتستكشف حالات استخدامه الرئيسية.
فهم النسب المستنتج
يُعدّ تتبع النسب المستنتج أسلوبًا متقدمًا لتتبع حركة البيانات وتحويلها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ويعتمد هذا الأسلوب على تحليل الأنماط ومطابقتها، بالإضافة إلى تقنيات التجميع، لاستنتاج كيفية تحويل البيانات ونقلها عبر أنظمة المؤسسة.
على عكس أساليب تتبع النسب التقليدية التي تعتمد على تحليل التعليمات البرمجية الموجودة (والتي عادةً ما تقتصر على لغة SQL )، أو تحليل السجلات، أو توثيق البيانات الوصفية يدويًا، فإن تتبع النسب المستنتج يكتشف ويرسم علاقات البيانات تلقائيًا عبر مختلف الأنظمة والعمليات. يزيل هذا النهج العائق الذي تفرضه الأنظمة المبهمة في توثيق النسب. كما أنه يساعدك على اكتساب فهم أعمق لتتبع النسب في عمليات التحويل المعقدة وتدفقات البيانات غير الخطية. علاوة على ذلك، لم يعد نقص سجلات النسب الموثقة عائقًا، ويمكن استنتاج النسب المستنتج. data lineage بإمكاننا أن نوفر لك الشفافية والامتثال والثقة المطلوبة.
الحاجة إلى النسب المستنتج
عند إدارة أنظمة بيانات المؤسسات الحديثة، تتعامل مع كميات هائلة من البيانات، وبنية بيانات معقدة، ومصادر ووجهات بيانات متعددة، وعمليات تحويل معقدة. هذا الوضع يجعل من الصعب إنشاء معلومات دقيقة عن مسار البيانات والحفاظ عليها. تعالج تقنية استدلال مسار البيانات هذه التحديات من خلال توفير طريقة آلية وفعالة وقابلة للتوسع لالتقاط حركة البيانات وتصويرها.
كيف يعمل النسب المستنتج
تعتمد تقنية تتبع النسب المستنتجة على خوارزميات متقدمة لتحليل أنماط البيانات والبيانات الوصفية وسجلات النظام. وتستخدم هذه التقنية التعلم الآلي لتحديد العلاقات بين عناصر البيانات عبر أنظمة مختلفة، حتى في حال عدم وجود توثيق صريح. يتيح هذا النهج الديناميكي تحديثات مستمرة لمعلومات تتبع النسب مع تطور البيانات والأنظمة.
تركز عملية استنتاج النسب على ما يلي:
- تحويلات البيانات، مثل التصفية والتجميع.
- عمليات التحقق من صحة البيانات، مثل البيانات غير المكتملة.
- إثراء البيانات، مثل دمج مصادر بيانات إضافية لإنشاء ملف تعريف أكثر تفصيلاً لكل عميل.
- نقل البيانات، مثل تحميل البيانات في قاعدة بيانات وبث البيانات من وإلى الخدمات.
يوفر لك نظام التتبع الآلي للسلالات الوقت والموارد مع تحسين دقة وتغطية أنظمة البيانات الخاصة بك.
الفوائد الرئيسية للنسب المستنتج
يُحسّن تتبع النسب المُستنتج العديد من مزايا ممارسات إدارة البيانات، مما يزيد من الكفاءة والدقة والموثوقية. إليك بعضًا من أهم هذه المزايا:
- تحسين إدارة البيانات والامتثال : يمنحك التتبع المستنتج رؤية شاملة لتدفقات البيانات، مما يساعدك على تلبية المتطلبات التنظيمية بكفاءة أكبر.
- تحسين Data Quality وموثوقيتها : يساعدك تتبع النسب المستنتج على تحديد المشكلات وإصلاحها data quality حل المشكلات من جذورها من خلال تتبع علاقات البيانات (بين عمودين أو أكثر).
- تحليل التأثير بشكل أسرع : عند حدوث تغييرات في البيانات، يمكن للتسلسل المستنتج تقييم التأثير اللاحق بسرعة، مما يقلل من خطر العواقب غير المقصودة.
- اتخاذ قرارات أفضل : إن الفهم الواضح لمصدر البيانات يمكّنك من اتخاذ قرارات موثوقة بناءً على بيانات موثوقة.
حالات استخدام النسب المستنتج
يُقدّم تحليل النسب المُستنتج فوائد جمّة في مختلف القطاعات، إذ يُتيح فهمًا أعمق لتدفق البيانات وعلاقاتها، ويُوفّر رؤىً مُعمّقة حول أنظمة البيانات القديمة أو تلك التي لا يُغطيها تحليل النسب التقليدي. ويمكن الاستفادة من هذه المعلومات في نطاق واسع من التطبيقات.
- ترحيل البيانات وتحديثها : يساعدك التتبع المستنتج على ربط الأنظمة القديمة بالبنى الجديدة، مما يقلل المخاطر لضمان عمليات انتقال سلسة.
- الامتثال التنظيمي : لـ data privacy تساعدك اللوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أو قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) ، وتتبع النسب المستنتج، على تتبع البيانات الشخصية عبر الأنظمة وإنشاء سجلات التدقيق.
- إدارة Data Quality : يمكنك تتبع عمليات تحويل البيانات وصولاً إلى مصادرها لتحديد ومعالجة مشكلات الجودة بسرعة.
- تحسين عمليات الأعمال : يساعدك فهم تدفقات البيانات على تبسيط عمليات الأعمال، وتحديد الاختناقات وأوجه القصور، واتخاذ إجراءات في الوقت المناسب لتحقيق التحسين.
النسب المستنتج من Securiti
السلالة المستنتجة المقدمة من Securiti يتميز هذا النظام بفرادته، إذ يبحث عن البيانات المكررة والمُحوّلة عبر أعمدة الجداول، ويستفيد من خوارزميات التعلم الآلي لاكتشاف علاقات النسب المحتملة. ويمكنه التعامل مع العلاقات التالية بين الجداول/الأعمدة:
- تحويلات البيانات، مثل التطبيع أو التنظيف أو التوحيد القياسي.
- دمج جداول المصدر المتعددة عمودياً في جدول هدف واحد.
- دمج جداول المصدر المتعددة صفًا صفًا في جدول هدف واحد.
- يتم استخدام جدول مصدر واحد لإنشاء جداول هدف متعددة.
- معالجة البيانات الشائعة مثل الأعمدة المنطقية التي يمكن أن تؤدي إلى نتائج إيجابية خاطئة.
Securiti تساعد خاصية "التتبع المُستنتج" في توسيع نطاق تتبع العمليات ليشمل عمليات ETL غير الشفافة، ومعالجة الحالات التي يصعب فيها استخراج التتبع من العمليات المكتوبة بلغات COBOL وJava وPython. كما أنها تزيل فعلياً قيود استخراج التتبع باستخدام إضافات خارجية أو تحليل SQL.
كيف استفادت شركة الخدمات المالية من النسب المستنتج
لمعالجة مشكلات العمل اليدوي وعدم الموثوقية data lineage قامت شركة الخدمات المالية بتنفيذ Securiti الحل الشامل الذي يتضمن استدلال النسب واكتشاف البيانات Data Catalog ، و Workflow Orchestration .
أدى نظام تتبع النسب الآلي إلى تحسين إدارة البيانات بشكل كبير وسد ثغرات الامتثال. بعد تطبيق Securiti بفضل هذا الحل، لم تحقق الشركة تحسينًا في الامتثال فحسب، بل حققت أيضًا تصنيفًا عاليًا للثقة في مطابقة منتجي البيانات مع مستهلكي البيانات، مما أدى إلى خفض كبير في التكاليف بقيمة 10.5 مليون دولار.
مكّن تحسين إدارة البيانات الشركة من تنفيذ استراتيجيات النمو بفعالية أكبر. كما وفّر الدعم اللازم لإطلاق تطبيقها الجديد على نطاق واسع. وقد ساهم هذا التحسين الشامل في إدارة البيانات وحوكمتها في تعزيز كفاءة الشركة التشغيلية وتوسيع نطاقها الاستراتيجي.
أهم النقاط
Data lineage يُعدّ تتبّع مسار البيانات من منشئها إلى وجهتها النهائية أمرًا بالغ الأهمية، لضمان بيانات موثوقة ومتوافقة مع المعايير. مع ذلك، قد يؤدي عدم موثوقية البيانات الوصفية وتتبّع مسار البيانات إلى مشاكل في الامتثال. data lineage غالباً ما تفشل الأساليب في البيئات المعقدة، حيث يوفر النسب المستنتج طريقة متقدمة لتتبع حركة البيانات وتحويلها.
تستخدم تقنية تتبع النسب المستنتجة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للكشف التلقائي عن علاقات البيانات ورسم خرائطها عبر الأنظمة، مما يقلل الأخطاء ويوفر فهمًا أعمق لتدفقات البيانات وتحويلاتها وعمليات التحقق منها. ويمكن أن تساعد هذه التقنية في تحسين إدارة البيانات والامتثال للوائح. data quality والموثوقية. كما يمكنها تقديم تحليل أسرع للأثر ودعم اتخاذ قرارات أفضل.
Securiti تتعامل خاصية "السلالة المستنتجة" مع التحولات والعلاقات المعقدة، حتى في السيناريوهات الصعبة، مما يدعم استخدام البيانات بشكل آمن ومتوافق مع المعايير.
اطلب عرضًا توضيحيًا لمعرفة المزيد.
