مع تزايد الشركات التكنولوجية الضخمة والحاجة التنافسية إلى المزيد والمزيد من البيانات، تتساءل المؤسسات الآن بشكل صحيح عما إذا كانت إستراتيجية البيانات لديها لا تزال تتماشى مع ممارسات المؤسسة.
خاصة تلك التي تحاول استخراج البيانات عبر منصات متعددة لتحقيق تحليلات متطورة في الوقت الفعلي، ونتائج الذكاء الاصطناعي التوليدي.
ما المقصود بإستراتيجية البيانات؟
هي خطة شاملة تحدد كيف تنوي المؤسسة جمع بياناتها وإدارتها وحوكمتها واستخدامها واستخلاص القيمة منها.
كما تصبح خارطة الطريق لمواءمة أنشطة البيانات مع أهداف العمل الأوسع نطاقًا وتحدد أهداف دمقرطة البيانات وأولويات إستراتيجية إدارة البيانات.
مستهدفات إستراتيجية البيانات؟
تتطلب إستراتيجية البيانات المرونة للتكيف مع تغير إستراتيجية العمل. إذا كان هدف العمل المتعلق بأنشطة البيانات هو زيادة الكفاءة/الأداء وزيادة الإيرادات، فستكون إستراتيجيتك مختلفة مع هدف أكثر تحوّلًا لتصبح البيانات مدفوعة بالبيانات وتحقيق الدخل من البيانات كمنتج. ولكن كلاهما يستدعي اتباع نهج موحد لجمع البيانات والحفاظ عليها وتأمينها وتحليلها.
الفرق بين إدارة وإستراتيجية البيانات
تتضمن إدارة البيانات العمليات والأنظمة المستخدمة لجمع البيانات وتخزينها وتنسيقها ومشاركتها عبر المؤسسة. كما تركز على الجوانب التشغيلية مثل البنية التحتية للبيانات وإدارة دورة حياة البيانات.
بينما تؤثر إستراتيجية البيانات على جميع جوانب الأعمال. حيث لا يتم تحرير قيمة الأعمال إلا عندما يتم إزالة صوامع البيانات وتدريب الموظفين وأصحاب المصلحة والعملاء على استخلاص الرؤى.
عندما يحصل كل فرد في المؤسسة على التدريب والأدوات اللازمة للوصول إلى البيانات وفهمها. ولكسب الثقة والتبني على نطاق واسع، يتطلب كل مكون من مكونات خط أنابيب البيانات قدرًا كبيرًا من البحث والتأييد من أعلى وأسفل المؤسسة لتحديد الأنظمة والممارسات التي ستستخدمها الفرق عند جمع البيانات أو تخزينها أو التفاعل معها.
عندما تكون البيانات والذكاء الاصطناعي متاحة للجميع، فإن ذلك يقلل من الاعتماد على الموظفين التقنيين ويخلق أطرًا لخصوصية البيانات والتحكم التنظيمي. ولكن اتخاذ قرارات الأعمال القائمة على البيانات ينطوي أيضًا على تحول ثقافي مع مستويات أعلى من الشفافية والتعاون ومراقبة الجودة.
تعمل إستراتيجية البيانات القوية على تسهيل عملية التبني وتساعد في التخطيط للتغييرات في سير العمل والطرق الجديدة التي يمكن للأشخاص التفاعل بها مع البيانات.
عندما يتم إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات عبر المؤسسة، فإن ذلك ينطوي على مخاطر. كما يجب أن تحدد الإستراتيجية أولويات الحوكمة حول الملكية والوصول وتساعد في تحديد الثغرات لاتخاذ إجراءات تصحيحية لتحسين العمليات وتعزيز تجربة العملاء ودفع عجلة النمو.
أيضًا تحدد إستراتيجية البيانات المقاييس التي يجب تتبعها لتحقيق نتائج ناجحة، كما تساعد في التخطيط للتجارب والاستثمارات الجديدة في الذكاء الاصطناعي.
فوائد إستراتيجية البيانات
بدون وجود إستراتيجية للحوكمة الفعالة والقدرة على مشاركة البيانات، لن تتمكن الشركات من تبني تقنيات مثيرة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي للابتكار وإيجاد قيمة جديدة في بياناتها.
وبالإضافة إلى إزالة الاختناقات وتحسين ديمقراطية البيانات، فإن إستراتيجية البيانات تحرر فرق البيانات من الطلبات والتذاكر المستمرة للتركيز على أعمال أكثر تقدمًا مثل التعلم الآلي ونماذج الذكاء الاصطناعي. تشمل الفوائد المحتملة.
اتخاذ قرارات صائبة
تتيح تقارير تحليلات البيانات في الوقت الفعلي للمؤسسات معالجة التحديات أو الفرص الجديدة بسرعة من خلال قرارات عمل دقيقة قائمة على البيانات.
زيادة الكفاءة وتوفير التكاليف
بالإضافة إلى التخلص من العمليات غير الفعالة التي تعيق اتخاذ القرارات وتؤدي إلى نتائج سيئة.
زيادة الوعي بإستراتيجية البيانات
وجود إستراتيجية بيانات توفر خارطة طريق للأعمال بأكملها مع وجود تأييد من الأعلى. والتدريب وتحسين معرفة البيانات في جميع أنحاء المؤسسة.
تقليل المخاطر
إن معرفة أنه يمكن جمع البيانات وتنظيمها ومشاركتها بما يتوافق مع أي لوائح تنظيمية ذات صلة مثل اللائحة العامة لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي (GDPR) وقانون قابلية التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) سيساعد على ضمان موثوقية وأمان قويين وتخفيف مخاطر الأعمال.
تحسين تجربة العملاء
كما تتيح القدرة على جمع بيانات سلوك العملاء في الوقت الفعلي وتحليلها للشركات تخصيص تجاربها وعروضها عبر الإنترنت. لذلك اقترب أكثر من العملاء من خلال إستراتيجيات المشاركة باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والأتمتة لبناء أساس للتخصيص.
وتقوم المؤسسات ببناء عضلاتها التحليلية، فإنها تكتسب مهارات متقدمة في SQL والنمذجة التنبؤية للبدء في التنبؤ بالاتجاهات.
أيضًا تستخدم أدوات نمذجة البيانات لأتمتة تنسيق المعلومات.
في أعلى مستوى من نضج التحليلات، تحصل المؤسسات على رؤى قابلة للتنفيذ حول سبب تغير شيء ما وكيفية الاستجابة له.
كما يتضمن هذا المستوى من التحليلات الإرشادية العمل مع مجموعات كبيرة من البيانات باستخدام خوارزميات التعلم الآلي ونماذج الذكاء الاصطناعي.
