غارتنر تم تسمية نسيج البيانات لمساعدة المؤسسات في مراقبة وإدارة بياناتها وتطبيقاتها. يعد جمع البيانات والتحول إلى مؤسسة تعتمد على البيانات أكثر صعوبة من أي وقت مضى حيث تستخدم الشركات مجموعة واسعة من التطبيقات ، وتصبح البيانات أكثر ديناميكية.
تحتاج الشركات إلى استراتيجية شاملة من بين أفضل عشرة تطورات في تكنولوجيا البيانات والتحليلات لحل مثل هذه المشكلات. يتم دمج البيانات من عدة مصادر وأنواع لتشكيل مصدر افتراضي موحد. أصبح هذا الوصول السلس وتبادل البيانات عبر البنية التحتية الموزعة ممكنا من خلال هذه البنية المتكاملة ، بغض النظر عن التطبيق أو النظام الأساسي أو موقع التخزين.
في هذه المدونة ، سنناقش ماهية نسيج البيانات وأهميته ونصائحه وأفضل الممارسات.
ما هو نسيج البيانات؟
نسيج البيانات هو بنية متكاملة تستخدم البيانات لتوفير نقاط نهاية عبر بيئة مختلطة متعددة السحابة قدرة متسقة. تعمل هذه البنية المتكاملة على زيادة الرؤية والوصول والتحكم من خلال إنشاء طرق متسقة لإدارة البيانات. الأهم من ذلك ، أنه يخلق الاتساق في جميع أنحاء بيئتك ، مما يسمح باستخدام البيانات ومشاركتها في أي مكان.
هذه البنية المتكاملة هي الأداة الأساسية للعديد من الشركات لتحويل البيانات الأولية إلى ذكاء أعمال قابل للتنفيذ. يجعل التحليل أكثر سهولة ، خاصة لاستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. نظرا لأنه يمكن أن يقلل من جهود إدارة البيانات بنسبة تصل إلى 70٪ ، اختارتها Gartner كأفضل اتجاه تقني استراتيجي لعام 2022.
تقوم الشركات بشكل متكرر بنسخ بياناتها لدمجها في مكان واحد ، وهو أمر مكلف ويمكن أن يسبب مشاكل في الامتثال وأمن البيانات طوال دورة حياة البيانات. ولكن لا تزال هناك أسباب وجيهة لدمج هذه البيانات. قد تختار العديد من الشركات استخدام نسيج البيانات كحل معماري لتمكينها من:
- الوصول إلى البيانات الموجودة
- التحكم في دورة حياة البيانات.
- أتمتة عملية نقل البيانات.
أهمية نسيج البيانات
لا يمكن للمؤسسات الاستفادة الكاملة من قيمة بياناتها وتعظيمها بسبب مشكلات تشمل محدودية الوصول إلى البيانات (أي أن البيانات لا يمكن الوصول إليها لمن يحتاجون إليها) وتعقيد تكامل البيانات.
لم يعد تكامل البيانات التقليدي مناسبا لاحتياجات العمل مثل التحولات العالمية والاتصال في الوقت الفعلي وما إلى ذلك. تحتاج العديد من الشركات إلى المساعدة في دمج البيانات التنظيمية ودمجها وتحويلها من مصادر مختلفة.
يتيح نسيج البيانات للمستخدمين الوصول الفوري إلى مجموعة واسعة من البيانات ويسمح بالتصور بغض النظر عن مكان وجود المستخدمين. يمكن جعل حوكمة البيانات وإدارتها في المناظر الطبيعية للبيانات متعددة السحابة أكثر بساطة للمستخدمين باستخدام نسيج البيانات.
نصائح وأفضل الممارسات
يجب إدارة بيانات التعريف التجارية والتشغيلية والتقنية بشكل فعال إذا كان نسيج البيانات محكوما جيدا. يجب أن يكون كتالوج البيانات وقاموس الأعمال متاحين لجميع موظفي الشركة حتى يحدث ذلك.
يمكن للجميع داخل المؤسسة مشاركة معرفتهم بالبيانات أثناء استخدامها. يجب الاحتفاظ بجدول زمني لجميع مصادر المنشأ لاستيعاب بياناتها الوصفية بمعدل يسمح بقدر معقول من انحراف البيانات.
فيما يلي النصائح وأفضل الممارسات:
-
استخدم نموذج عملية DataOps.
على الرغم من أن مفاهيم dataOps ونسيج البيانات متميزة ، إلا أن dataOps يمكن أن تكون عامل تمكين حاسم. ترتبط عمليات البيانات والأدوات والأشخاص الذين يستخدمون الرؤى ارتباطا وثيقا، وفقا لنموذج لعملية DataOps.
يتم وضع المستخدمين للاعتماد باستمرار على البيانات ، والاستفادة بشكل هادف من الأدوات المتاحة لهم ، وتطبيق الرؤى لتحسين العمليات. يعمل هذا النموذج والتصميم المعماري لنسيج البيانات معا في وئام. سيحتاج المستخدمون إلى نموذج عملية DataOps وموقف DataOps لتحقيق أقصى استفادة منه.
-
تجنب إنشاء بحيرة بيانات أخرى.
عند إنشاء أنسجة البيانات ، تكمن المشكلة النموذجية في أنها قد تصبح مجرد بحيرة بيانات أخرى. إذا كانت المكونات المعمارية في مكانها الصحيح – مصادر البيانات والتحليلات وتقنيات ذكاء الأعمال ونقل البيانات واستهلاك البيانات – ولكن واجهات برمجة التطبيقات ومجموعات SDK مفقودة، فإن النتيجة ليست نسيج بيانات حقيقي.
يشير مصطلح “نسيج البيانات” إلى تصميم معماري بدلا من تقنية محددة. تشمل الميزات المميزة لهذا التصميم قابلية التشغيل البيني للمكونات والاستعداد للتكامل. نتيجة لذلك ، يجب على المؤسسات إعطاء الأولوية لطبقة الاتصال ، ونقل البيانات السلس ، وتسليم الرؤى الآلي إلى واجهات الواجهة الأمامية المتصلة حديثا.
-
التعرف على التزاماتك التنظيمية والتزاماتك المتعلقة بالامتثال.
نظرا لأن البيانات تعمل على نطاق واسع، يمكن أن يساعد تصميم نسيج البيانات في الأمان والحوكمة في الوقت الفعلي والامتثال التنظيمي. لا يتم تشتيت البيانات عبر عدة أنظمة. وبالتالي ، هناك فرصة أقل لكشف البيانات الحساسة.
قبل وضعها موضع التنفيذ ، من الضروري فهم الامتثال واللوائح التنظيمية التي تنطبق على بياناتك. قد تخضع أنواع مختلفة من البيانات للأطر التنظيمية والتشريعات. يمكنك التعامل مع هذا من خلال تنفيذ إجراءات الامتثال التلقائية التي تفرض تحويلات البيانات كما هو مطلوب للامتثال للمتطلبات القانونية.
-
استخدم تحليلات الرسم البياني للبحث عن التوصيلات البينية.
من خلال استخدام الرسوم البيانية المعرفية لتوضيح البيانات الوصفية وعلاقات البيانات ، تقدم تحليلات الرسم البياني بديلا أكثر ذكاء لقواعد البيانات العلائقية. بدلا من استخدام السلاسل النصية فقط ، فإنه يملأ البيانات بسياق دلالي لفهم ما تشير إليه المعلومات.
يمكن أن يقدم الرسم البياني المعرفي رؤى تشغيلية وتجارية من خلال فحص الروابط بين مصادر البيانات. بالمقارنة مع طريقة قاعدة البيانات العلائقية ، فهي أفضل في دمج البيانات المتنوعة والرؤى المكتشفة هي أيضا أكثر فائدة لمستخدمي الأعمال. نظرا لأن الهدف الأساسي لهذه البنية المتكاملة هو تمكين الاستخدام المكثف لمصادر البيانات المختلفة دون ازدواجية ، فإن الرسوم البيانية المعرفية المدعومة بتحليلات الرسم البياني مثالية لمنسوجات البيانات.
-
إنشاء سوق بيانات للمطورين المواطنين.
عادة ما تنتج هذه البنية المتكاملة الرؤى وتنقلها مباشرة إلى تطبيقات الأعمال أو تنتج مستودعات بيانات مجزأة لفحصها بواسطة تكنولوجيا المعلومات أو فريق البيانات الخاص بك. يعد سوق البيانات الذي يضفي الطابع الديمقراطي على وصول المطورين المواطنين طريقة أخرى للاستفادة من إمكانياته.
يمكن استخدام البيانات من هذا السوق لبناء نماذج جديدة لحالات الاستخدام الناشئة من قبل مستخدمي الأعمال الذين لديهم فهم أساسي لتحليل البيانات وسنوات من الخبرة في تحليل الأعمال. يمكن للشركات تمكين المطورين المواطنين من استخدامه بطرق جديدة ومرنة بالإضافة إلى تطوير ذكاء الأعمال الخاص بحالة الاستخدام.
-
الاستفادة من تكنولوجيا المصدر المفتوح.
عند إنشاء تلفيق البيانات ، يمكن أن يغير المصدر المفتوح قواعد اللعبة. نظرا لأنه من المفترض أن يكون قابلا للتمديد وجاهزا للتكامل ، فإن التقنيات مفتوحة المصدر هي الأنسب لهندسته المعمارية.
نظرا لأنه قد يحتاج إلى استثمار كبير ، وقد ترغب في حماية هذا الاستثمار حتى إذا قررت لاحقا نقل مقدمي الخدمات ، فقد تساعدك المكونات مفتوحة المصدر أيضا على أن تصبح أقل اعتمادا على بائع واحد. تأكد من النظر في مشروع Open Data Fabric الذي تم إصداره مؤخرا ، والذي يتيح خط أنابيب معالجة البيانات المتدفقة اللامركزية باستخدام البيانات الضخمة و blockchain.
-
تمكين إنتاج التعليمات البرمجية الأصلية.
تتمثل إحدى الوظائف الأساسية لحل نسيج البيانات الخاص بك في إنشاء التعليمات البرمجية الأصلية ، والتي تمكنه من إنتاج التعليمات البرمجية تلقائيا والتي يمكن استخدامها للتكامل. قد يكون من الممكن إنشاء كود مثالي أصلا بعدة لغات مختلفة ، بما في ذلك Spark و SQL و Java ، حتى أثناء تحليل البيانات الواردة.
يمكن لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات بعد ذلك استخدام هذه التعليمة البرمجية لدمج الأنظمة الجديدة التي قد لا تزال واجهات برمجة التطبيقات ومجموعات SDK متاحة لها. ستسمح لك هذه الطريقة بدمج أنظمة البيانات الجديدة بسرعة وسهولة دون القلق بشأن ارتفاع تكاليف التكامل أو الاستثمارات. سيساعدك أيضا على تسريع التحول الرقمي الخاص بك. تذكر أن إنشاء التعليمات البرمجية الأصلية يحتاج إلى العمل مع موصلات جاهزة لجعله سهل الاستخدام.
-
تحسين نسيج البيانات لحوسبة الحافة
يمكن للمؤسسات تعظيم استخدام أجهزة إنترنت الأشياء الخاصة بها من خلال تكييف تصنيع البيانات مع حوسبة الحافة. تم إنشاء نسيج بيانات الحافة، الذي يشار إليه غالبا باسم نسيج البيانات من الحافة إلى السحابة، خصيصا للمساعدة في عمليات نشر إنترنت الأشياء. إنه ينقل المهام المهمة المتعلقة بالبيانات من التطبيق المركزي إلى طبقة حافة مختلفة موزعة ولكنها مرتبطة ارتباطا وثيقا.
على سبيل المثال ، قد يستخدم المصنع الذكي نسيج بيانات حافة لتحديد وزن حاوية البضائع تلقائيا (دون الاتصال بالسحابة المركزية) والبدء في اختيار الإجراءات. إنه يسهل الإجراءات التلقائية ويسرع عملية صنع القرار التي لا يمكن تحقيقها مع مركزية تقليدية نموذج بحيرة البيانات.
استنتاج
يمكن نقل البيانات حسب الحاجة بين المكونات. يتم استخدام نسيج البيانات لإدارة الموارد والإعدادات عبر مختلف الموارد المادية والظاهرية من موقع واحد ، مما يقلل من مقدار إدارة البيانات اللازمة.
تقدم أقمشة البيانات منظورا شاملا للبيانات ، بما في ذلك البيانات في الوقت الفعلي ، مما يقلل من الوقت اللازم للعثور على التكتيكات الإبداعية والاستعلام عنها واستخدامها. كما أنها توفر تحليلا أعمق للبيانات ، مما يحسن ذكاء الشركات.
مع حلول لكل موضوع وصناعة ، يعد QuestionPro أكثر من مجرد برنامج مسح. كما أنها توفر خدمات إدارة البيانات ، بما في ذلك مكتبة أبحاث InsightsHub. تواصل مع فريق QuestionPro إذا كنت بحاجة إلى أي مساعدة في تصنيع البيانات.
