ما هي إدارة البيانات؟ كل ما تحتاج لمعرفته

تُعدّ البيانات المحرك الأساسي للابتكار والقرارات الاستراتيجية التي تدفع النمو الكبير في المؤسسات وأنظمة بياناتها. مع ذلك، فإن غياب الضوابط والحوكمة، كوضوح الملكية والمساءلة والإشراف، قد يُحوّل البيانات سريعاً إلى عبء.

مع تزايد اعتماد المؤسسات على البيانات التاريخية والحالية والمستقبلية لدعم القرارات الاستراتيجية، ومشاريع الذكاء الاصطناعي، وتخصيص تجارب العملاء، وتحقيق الكفاءة التشغيلية، يصبح من الضروري ضمان دقة البيانات وموثوقيتها وأمانها، واستخدامها بما يتوافق مع المتطلبات التنظيمية. وهنا تبرز أهمية إدارة البيانات.

ما هي إدارة البيانات؟

تُعرّف شركة IBM إدارة البيانات بأنها مجموعة من ممارسات إدارة البيانات المصممة للمساعدة في ضمان مستوى عالٍ من الأمان. data quality وإمكانية الوصول. باختصار، هي ممارسة تمكين مسؤولي البيانات (الأفراد الذين يديرون بيانات الشركة) ومنحهم المسؤولية والمساءلة عن الإدارة الفعالة للبيانات. ويشمل ذلك ضمان أعلى مستويات الجودة. data quality ، تنفيذ data privacy والتدابير الأمنية، واستخدام البيانات بشكل مناسب طوال دورة حياتها.

تساعد إدارة البيانات المؤسسات على ضمان دقة أنظمتها المحلية، والسحابة، وتطبيقات SaaS، ومستودعات البيانات، وغيرها من النظم البيئية للبيانات، وصيانتها بشكل صحيح، وأمانها، واستخدامها وفقًا لقواعد الشركة المعمول بها، وسياسات إدارة البيانات، والمعايير التنظيمية.

وهذا يجعل إدارة البيانات عنصراً تشغيلياً بالغ الأهمية ضمن استراتيجية حوكمة البيانات الشاملة. فبينما تُعنى حوكمة البيانات بتطبيق القواعد على مستوى المؤسسة من خلال وضع سياسات التعامل مع البيانات ومعايير الاستخدام وأطر المساءلة، تدعم إدارة البيانات تطبيق هذه القواعد في عمليات إدارة البيانات اليومية.

أنواع مديري البيانات

تفوض إدارة البيانات المسؤوليات إلى مديري البيانات، الذين يتم تصنيفهم بعد ذلك إلى أدوار متميزة بناءً على متطلبات المنظمة ووظائفها وحجمها ونموذج تشغيلها ومتطلباتها التقنية ومستوى حوكمة البيانات.

أ. مديرو بيانات الأعمال

يُعدّ مسؤولو بيانات الأعمال خبراء مسؤولين عن إدارة بيانات الأعمال الحيوية داخل قسم أعمال معين، مثل التسويق أو المالية أو خدمة العملاء أو الموارد البشرية. فهم يساعدون في تحديد أخطاء البيانات وتصحيحها، وتشكيل لغة موحدة، وتحديد النطاق، وضمان data privacy والأمن.

ب. مشرفو البيانات الفنية

يُعدّ مسؤولو البيانات التقنية متخصصين في مجال تكنولوجيا المعلومات والبيانات، ويتولون إدارة الجوانب التقنية للبيانات، بما في ذلك كيفية إنشائها ومعالجتها وتخزينها وتطورها بمرور الوقت ونقلها ودمجها عبر مسارات البيانات وبيئات البيانات الأخرى. ويتعاونون مع الجهات المعنية لتطبيق متطلبات الحوكمة على المستوى التقني.

ج. مشرفو بيانات النطاق

يُعدّ مشرفو بيانات النطاق خبراء متخصصين في إدارة الأنشطة المتعلقة بالبيانات ضمن نطاق بيانات المؤسسة. وقد يشمل ذلك أقسامًا متعددة، مثل خدمة العملاء، وتسويق المنتجات، والموردين الخارجيين، والموظفين، أو الشؤون المالية. ومثل غيرهم من المشرفين، يضمنون أعلى مستويات الجودة. data quality الدقة، والخصوصية، والأمان، والشفافية.

د. أمناء بيانات المؤسسة

يتولى مسؤولو بيانات المؤسسة إدارة البيانات على مستوى المؤسسة ككل. ويتعاونون مع مسؤولين آخرين عن البيانات لتطبيق قواعد وسياسات ومعايير وأطر حوكمة البيانات.

لماذا تُعدّ إدارة البيانات مهمة؟

تقوم المؤسسات اليوم بجمع ومعالجة وتخزين ومشاركة كميات هائلة من البيانات. ونادراً ما تبقى هذه البيانات ضمن الأنظمة المحلية أو تطبيق واحد؛ بل تنتقل عبر أنظمة وبيئات سحابية متنوعة، بما في ذلك أقسام الأعمال، وأدوات التحليل، ومنصات السحابة الهجينة، والجهات الخارجية، وفوق كل ذلك، أنظمة الذكاء الاصطناعي.

بدون ملكية البيانات والشفافية بشأن مواقعها، تواجه المؤسسات صعوبات جمة. data lineage ، الجودة، والدقة، والاكتشاف، والتصنيف، والوصول غير المصرح به، وغير ذلك، مما يزيد من مخاطر تعرض البيانات.

أ. تحسين دقة وجودة البيانات

يضمن دقة البيانات من خلال وضع معايير لها، مما يجعل استخدامها موثوقًا. كما يعمل على تحديد المشكلات وحلها بشكل استباقي. data quality مخاوف تتعلق ببناء الثقة في البيانات لتحسين عملية صنع القرار.

ب. يحدد المساءلة

يحدد مسؤوليات واضحة للتعامل مع البيانات الحساسة ويجعل المسؤولين عن البيانات مسؤولين عن معالجة المشكلات المتعلقة بالبيانات بحيث تكون البيانات موثوقة ومناسبة للاستخدام التجاري.

ج- تعزيز حوكمة البيانات والامتثال

تدعم إدارة البيانات تطوير وتنفيذ سياسات ومعايير استخدام البيانات لضمان الامتثال التنظيمي.

د. يدعم الثقة في اتخاذ القرارات

تُمكّن إدارة البيانات مالكي البيانات من اتخاذ قرارات استراتيجية مع ضمان سلاسة الإدارة التشغيلية. وهذا يعزز الثقة بأن استخدام البيانات، والرؤى، والتقارير، والقرارات تستند إلى بيانات دقيقة وموثوقة.

الفرق بين إدارة البيانات وحوكمة البيانات

ترتبط إدارة البيانات وحوكمة البيانات ارتباطًا وثيقًا، إلا أنهما تعملان بطرق مختلفة. فبينما تحدد حوكمة البيانات كيفية إدارة المؤسسات لبياناتها من خلال السياسات والمعايير والأطر، تتخذ إدارة البيانات نهجًا عمليًا بتطبيق تلك القواعد على أرض الواقع.

ببساطة، تحدد إدارة البيانات القواعد والتوجيهات على مستوى المؤسسة، بينما تقوم إدارة البيانات بتطبيق تلك القواعد والتوجيهات المؤسسية عملياً.

حالات استخدام إدارة البيانات

تدعم إدارة البيانات مجموعة واسعة من حالات الاستخدام، مما يمكّن المؤسسات من تفعيل ملكية البيانات والمساءلة عنها، وتعزيز الثقة بها. تشمل حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا ما يلي:

أ. Data Quality إدارة

إن وجود مجموعة ضخمة من البيانات ذات الجودة الرديئة لا يفيد العمل التجاري، لأنه يقوض ذكاء الأعمال، مما يؤدي إلى عمليات تشغيلية خاطئة وتقارير تنظيمية غير صحيحة.

بوجود مسؤولين عن إدارة البيانات، يمكن للمؤسسات وضع معايير موحدة. data quality وضع معايير موحدة بين الأقسام، وتحديد مشكلات البيانات، والتعاون مع أصحاب المصلحة لمعالجة الأسباب الجذرية وتقليل وقت التوقف التشغيلي.

ب. ملكية البيانات والمساءلة

تنتشر البيانات عبر المنصات الرقمية. من الأنظمة المحلية إلى بيئات الحوسبة السحابية وأدوات الذكاء الاصطناعي، تنتشر البيانات عبر المشهد الرقمي، وغالبًا ما تكون بدون ضوابط وشفافية فيما يتعلق بملكية البيانات والمساءلة عنها.

تحدد إدارة البيانات المبادئ التوجيهية والعمليات التي تحدد بوضوح الملكية والمسؤوليات والمساءلة عن صيانة البيانات. data quality عبر مجموعات البيانات وضمان عمل البيانات وفقًا لسياسات الحوكمة طوال دورة حياتها.

ج. إدارة البيانات الوصفية ومصطلحات الأعمال

تفتقر البيانات وحدها إلى العمق. توفر البيانات الوصفية السياق والبنية وتفاصيل أخرى حول البيانات، مثل ماهية البيانات، ومعناها، ومكان وجودها، وكيفية تصنيفها، ومن يملكها، وكيفية استخدامها. وقد يختلف فهم البيانات الوصفية ومعاييرها بين الأقسام.

تساعد إدارة البيانات في وضع تعريف موحد للبيانات الوصفية في جميع أنحاء المؤسسة، مما يتيح للفرق إيجاد أرضية مشتركة واكتشاف البيانات وفهمها وإدارتها واستخدامها بشكل مناسب.

د. تصنيف البيانات وإدارة البيانات الحساسة

يُعد اكتشاف البيانات الخطوة الأولى لتحديد وجود البيانات عبر بيئات بيانات متعددة. أما التصنيف فيقوم بفرز البيانات المكتشفة ووضع علامات عليها في فئات متميزة (مثل البيانات العامة، والبيانات الداخلية، والبيانات السرية، والبيانات المقيدة) بناءً على مدى حساسيتها.

تُسهّل إدارة البيانات هذه العملية من خلال بناء منهجية منظمة لتصنيف البيانات بناءً على حساسيتها وأهميتها والمتطلبات التنظيمية. وهذا يساعد المؤسسات على ضمان أمان البيانات واستخدامها بالشكل الأمثل طوال دورة حياتها.

هـ. إدارة ومعالجة مشكلات البيانات

يتم الاستفادة من البيانات عبر مجالات مؤسسية متعددة، لكنها تفتقر إلى الملكية الواضحة، وسلسلة النسب، والبيانات الوصفية، والتصنيف، مما يؤدي إلى ضعفها. data quality ، والفجوات، ومحدودية السياق والرؤية، والكشف غير المقصود عن البيانات.

تُعالج إدارة البيانات هذه المخاوف من خلال إدارة البيانات منذ إنشائها وحتى حذفها أو إتلافها أو التخلص منها نهائياً. ويحتفظ القائمون على إدارة البيانات بسجل مخصص لمراقبة البيانات طوال دورة حياتها ومعالجة المشكلات من جذورها.

تحديات إدارة البيانات

قد تكون إدارة البيانات عبر بيئات بيانات متعددة أمرًا صعبًا في كثير من الأحيان نظرًا لتعقيد الأنظمة، وصرامة ضوابط الأمان والوصول، والامتثال للمتطلبات التنظيمية، وغير ذلك. وهذا ما يجعل تطبيق إدارة البيانات بفعالية أمرًا صعبًا. ومن التحديات الشائعة ما يلي:

أ. Data Quality

إن ضمان دقة البيانات وتحديثها واكتمالها وسهولة الوصول إليها وامتثالها للمعايير ليس بالأمر الهين. فمع قيام المؤسسات بجمع ومعالجة وتخزين ومشاركة كميات هائلة من البيانات، قد يكون جزء كبير منها غير صحيح أو غير مكتمل أو مكرر أو قديم، مما يؤدي إلى تناقضات وضعف جودة البيانات.

ب. Data Privacy والأمن

تشير التقديرات إلى أن ما يقارب ثلث إجمالي البيانات التي تجمعها المؤسسات حساسة أو سرية. ويُعدّ حماية هذه البيانات من الوصول غير المصرح به، والهجمات الإلكترونية، واختراقات البيانات، وسوء الاستخدام تحديًا هائلاً، لا سيما في ظل غياب تدابير كافية لحماية الخصوصية والأمان.

ج. صوامع البيانات والتكامل

مع نمو المؤسسات، تبدأ معظم البيانات بالتوزع في أنظمة معزولة ومتباينة. وهذا يجعل من الصعب فهم مكان وجود البيانات، وخصائصها، والأنظمة التي تتكامل معها. ويؤدي غياب قواعد موحدة وشفافية في التعامل مع البيانات إلى عمل فرق متعددة على نفس البيانات.

أفضل الممارسات لإدارة البيانات

تتطلب الإدارة الفعالة للبيانات من المؤسسات تحديد سياسات ومعايير وقواعد وعمليات ومسؤوليات واضحة تضمن بقاء البيانات دقيقة وكاملة وآمنة ويمكن الوصول إليها كلما دعت الحاجة للأغراض المقصودة.

أ. تحديد ملكية البيانات بوضوح

بدون تحديد المسؤوليات، تنعدم المساءلة وحوكمة البيانات. لذا، ينبغي على المؤسسات تحديد الجهة المسؤولة عن كل مجموعة بيانات. كما يجب على المسؤولين عن البيانات فهم دورهم في إدارة البيانات وضمان التعامل معها وفقًا لسياسات الشركة والمتطلبات التنظيمية.

ب. الحفاظ على مستوى عالٍ Data Quality

ينبغي تطبيق عمليات تقوم بالتقييم الدوري data quality يساعد هذا في ضمان موثوقية البيانات ودقتها واتساقها. ويمكن تصحيح أي أخطاء يتم اكتشافها أثناء تقييم معايير الجودة على الفور قبل استخدام بيانات رديئة الجودة في اتخاذ القرارات الاستراتيجية.

ج. تطبيق نظام قوي Data Privacy والتدابير الأمنية

تُعدّ البيانات شريان الحياة للمؤسسات، وكنزًا ثمينًا لمجرمي الإنترنت. لذا، يجب تطبيق إجراءات صارمة لحماية البيانات الحساسة وضمان أمنها. ويشمل ذلك تطبيق ضوابط الوصول، والتشفير، وتقييمات الأثر، والتقييمات الأمنية الدورية.

تعزيز إدارة البيانات من خلال Securiti

Securiti يساعد المؤسسات على توسيع نطاق إدارة البيانات من خلال توفير رؤية موحدة ومعلومات استخباراتية عبر بيئات البيانات المعقدة.

Securiti تتيح منصة قيادة DataAI للفرق اكتشاف البيانات وتصنيفها، وفهم البيانات الوصفية وسلسلة النسب، وتحديد المخاطر، وأتمتة الحوكمة والخصوصية وضوابط الأمان، مما يساعد مسؤولي البيانات على الحفاظ على بيانات موثوقة وخاضعة لحوكمة جيدة في جميع أنحاء المؤسسة.

اطلب عرضًا توضيحيًا لمعرفة المزيد.