ما هي إدارة البيانات؟

إدارة البيانات، المحددة

إدارة البيانات هي عملية جمع البيانات وحفظها واستخدامها بأمان وكفاءة وفعالية من حيث التكلفة. ويتمثل الهدف من إدارة البيانات في مساعدة الأفراد والمؤسسات والأشياء المتصلة على تحسين استخدام البيانات في نطاق السياسة والتنظيم، بحيث يمكنهم اتخاذ القرارات والإجراءات التي تزيد من الفائدة للمؤسّسة إلى أقصى حد. أصبحت استراتيجية إدارة البيانات الفعالة أكثر أهمية من أي وقت مضى، حيث تعتمد المؤسسات بشكل متزايد على الأصول غير الملموسة لخلق القيمة.

تتضمن إدارة البيانات الرقمية في المؤسسة مجموعة واسعة من المهام والسياسات والإجراءات والممارسات. يمتد عمل إدارة البيانات على نطاق واسع، ليُغطي عوامل مثل ما يلي:

• كيفية إنشاء البيانات والوصول إليها وتحديثها عبر مستوى بيانات متنوع
• كيفية تخزين البيانات عبر السحب المتعددة وفي أماكن العمل
• كيفية تقديم مدى توافر عالٍ والتعافي من الكوارث
• كيفية استخدام البيانات في مجموعة متنوعة من التطبيقات والتحليلات والخوارزميات
• كيفية ضمان خصوصية للبيانات والأمان
• كيفية أرشفة البيانات والتخلص منها وفقًا لجداول الاحتفاظ ومتطلبات الامتثال

تتناول إستراتيجية إدارة البيانات الرسمية نشاط المستخدمين والمسؤولين، وإمكانات تقنيات إدارة البيانات، ومقتضيات المتطلبات التنظيمية، واحتياجات المؤسسة للحصول على قيمة من بياناتها.

رأس مال البيانات أساس رأس مال الأعمال

في الاقتصاد الرقمي اليوم، تكون البيانات بمثابة رأس مال، عامل اقتصادي للإنتاج في السلع والخدمات الرقمية. مثلما لا يمكن للشركة المصنّعة للسيارات تصنيع نموذج جديد إذا كانت تفتقر إلى التمويل الرأسمالي اللازم، فإنها لا تستطيع جعل سياراتها ذاتية إذا كانت تفتقر إلى البيانات اللازمة لتغذية الخوارزميات في السيارة. وهذا الدور الجديد للبيانات له آثار على الاستراتيجية التنافسية وكذلك على مستقبل الحوسبة.

بالنظر إلى هذا الدور المركزي والمهم للبيانات، فإن ممارسات الإدارة الفعالة ونظام الإدارة القوي ضروريان لكل مؤسسة، بغض النظر عن الحجم أو النوع.

أنظمة إدارة البيانات اليوم

تحتاج المؤسسات اليوم إلى حل لإدارة البيانات يُوفّر طريقة فعالة لإدارة البيانات عبر مستوى بيانات متنوع وموحد على حد سواء. أنظمة إدارة البيانات مبنية على الأنظمة الأساسية لإدارة البيانات ويمكن أن تشمل قواعد البيانات وبحيرات البيانات ومستودعات البيانات والبيانات الضخمة وأنظمة الإدارة وتحليلات البيانات والمزيد.

تعمل كل هذه المكونات معًا "كفائدة للبيانات" لتقديم إمكانات إدارة البيانات التي تحتاجها المؤسسة لتطبيقاتها، والتحليلات والخوارزميات التي تستخدم البيانات التي أنشأتها تلك التطبيقات. وعلى الرغم من أن الأدوات الحالية تساعد مسؤولي قواعد البيانات (DBA) على أتمتة العديد من مهام الإدارة التقليدية، إلا أن التدخل اليدوي لا يزال مطلوبًا غالبًا بسبب حجم معظم عمليات نشر قواعد البيانات وتعقيداتها. وكلما كان التدخل اليدوي مطلوبًا، تزداد فرصة وجود أخطاء. ويعد الحد من الحاجة إلى إدارة البيانات اليدوية هو الهدف الرئيسي لتكنولوجيا إدارة البيانات الجديدة، والتي يطلق عليها اسم قاعدة البيانات الذاتية.

الأنظمة الأساسية لإدارة البيانات

تتمثل أهم خطوة لمواصلة تسليم البرمجيات في التكامل المستمر (CI). يعد التكامل المستمر ممارسة تطوير بتبعها المطورون لتثبيت تغييرات التعليمات البرمجية الخاصة بهم (عادة ما تكون صغيرة ومتزايدة) في مستودع مصدر مركزي، مما يؤدي إلى انطلاق مجموعة من عمليات الإنشاء والاختبار الآلية. يتيح هذا المخزون للمطورين التقاط الأخطاء مبكرًا وبشكل تلقائي قبل تمريرها إلى الإنتاج. يتضمن خط توجيه التكامل المستمر عادةً سلسلة من الخطوات، بدءًا من تثبيت التعليمة البرمجية وحتى تنفيذ التحليل التلقائي الأساس/الثابت، وتسجيل التبعيات، وأخيراً إنشاء البرنامج، وإجراء بعض اختبارات الوحدات الأساسية قبل إنشاء البيانات الاصطناعية للبناء. توفر أنظمة إدارة التعليمات البرمجية المصدر مثل Github وGitlab، تكامل خطافات الويب التي يمكن لأدوات CI مثل Jenkins الاشتراك فيها لبدء تشغيل عمليات الإنشاء، والاختبارات الآلية بعد كل عملية إيداع للتعليمات البرمجية.

النظام الأساسي لإدارة البيانات هو النظام التأسيسي لجمع وتحليل أحجام كبيرة من البيانات عبر المؤسسة. تتضمن الأنظمة الأساسية للبيانات التجارية عادةً أدوات برمجية للإدارة، تم تطويرها بواسطة مورّد قاعدة البيانات أو من قِبل مورّدي الجهات الخارجية. وتساعد حلول إدارة البيانات هذه فرق تكنولوجيا المعلومات ومسؤولي قواعد البيانات (DBA) على أداء مهام نموذجية، مثل:

• تحديد الأخطاء والتنبيه بها وتشخيصها وحلها في نظام قاعدة البيانات أو البنية التحتية الأساسية
• تخصيص ذاكرة قاعدة البيانات وموارد التخزين
• إجراء تغييرات في تصميم قاعدة البيانات
• تحسين الاستجابات لاستعلامات قاعدة البيانات للحصول على أداء أسرع للتطبيقات

تسمح منصات قواعد البيانات السحابية الشائعة للشركات بالتوسع أو التقليص بسرعة وفعالية من حيث التكلفة. بعض هذه الأنظمة متاح كخدمة، مما يسمح للمؤسسات بتوفير المزيد.

ما المقصود بقاعدة البيانات الذاتية

تستخدم قاعدة البيانات الذاتية، الموجودة في السحابة، الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلُّم الآلي لأتمتة العديد من مهام إدارة البيانات التي يؤديها مسؤولو قواعد البيانات (DBA)، بما في ذلك إدارة النُسخ الاحتياطية لقواعد البيانات، والأمان، وضبط الأداء.

ويُطلق عليها أيضًا اسم قاعدة البيانات ذاتية التوجيه، وهي قاعدة بيانات ذاتية تُوفّر فوائد هائلة لإدارة البيانات، بما في ذلك:

• الحد من التعقيد
• انخفاض احتمالية حدوث خطأ بشري
• أعلى موثوقية وأمان لقاعدة البيانات
• تحسين الكفاءة التشغيلية
• تكاليف أقل

تسمح الأنظمة الأساسية السحابية للبيانات ذات الشعبية المتزايدة للشركات بتوسيع نطاقها أو خفضها بسرعة وكذلك من زيادة الفعالية من حيث التكلفة. بعض هذه الأنظمة متاح كخدمة، مما يسمح للمؤسسات بتوفير المزيد.

أنظمة إدارة البيانات الكبيرة

باختصار شديد، البيانات الكبيرة ما هي إلا الكثير والكثير من البيانات. ومع ذلك، تظهر البيانات الكبيرة أيضًا في مجموعة متنوعة من الأشكال أكثر من البيانات التقليدية، ويتم جمعها بمعدل عالٍ من السرعة. فكّر في جميع البيانات التي تظهر كل يوم، أو كل دقيقة، من أحد مصادر الوسائط الاجتماعية مثل، Facebook. إن حجم هذه البيانات وتنوعها وسرعتها هي التي تجعلها ذات قيمة كبيرة للشركات، ولكنها أيضًا تجعلها معقدة للغاية عند إدارتها.

نظرًا لأنه يتم جمع المزيد والمزيد من البيانات من مصادر مختلفة، مثل كاميرات الفيديو والوسائط الاجتماعية والتسجيلات الصوتية وأجهزة تقنية إنترنت الأشياء (IoT)، أدى ذلك إلى ظهور أنظمة إدارة البيانات الكبيرة. تتخصّص هذه الأنظمة في ثلاثة مجالات عامة.

• يتضمن تكامل البيانات الكبيرة أنواعًا مختلفة من البيانات، بدءًا من التجميع إلى الدفق ويحول هذه البيانات بحيث يمكن استهلاكها.
• تُخزّن إدارة البيانات الكبيرة البيانات وتعالجها في بحيرة بيانات أو مخزن بيانات بكفاءة وأمان وبشكل موثوق به، ويكون غالبًا باستخدام تخزين الكائنات.
• تكشف تحليلات البيانات الضخمة عن رؤى جديدة باستخدام التحليلات، ومن بينها تحليلات الرسوماتوتستخدم التعلُّم الآلي وتصوُّر الذكاء الاصطناعي لإنشاء النماذج.

تستخدم الشركات البيانات الكبيرة لتحسين وتسريع عملية تطوير المنتجات، والصيانة التنبؤية، وتجربة العملاء، والأمان، والكفاءة التشغيلية، وأكثر من ذلك بكثير. وكلما زاد حجم البيانات الكبيرة، زادت الفرص.

مبادئ إدارة البيانات وخصوصية البيانات

يتضمن ‏‫القانون العام لحماية البيانات (GDPR)، الذي سنّه الاتحاد الأوروبي وتم العمل به في مايو 2018، سبعة مبادئ رئيسية لإدارة ومعالجة البيانات الشخصية. وتشمل هذه المبادئ: الشرعية، والإنصاف، والشفافية، وتحديد الغرض، والدقة، وتحديد التخزين، والنزاهة، والسرية، وغيرها.

يغير كل من ‏‫القانون العام لحماية البيانات (GDPR) والقوانين الأخرى التي تسير على نهجه، مثل قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA)، وجه إدارة البيانات. وتوفّر هذه المتطلبات قوانين موحدة لحماية البيانات تتيح للأفراد التحكم في بياناتهم الشخصية وكيفية استخدامها. في الواقع، إنه يحول المستهلكين إلى مالكي البيانات مع اللجوء القانوني الفعلي عندما تفشل المؤسسات في الحصول على موافقة مستنيرة في تحصيل البيانات، أو ممارسة تحكم ضعيف في استخدام البيانات أو مواقعها، أو تفشل في الامتثال لمتطلبات محو البيانات أو قابلية نقلها.

إدارة البيانات في تتطور

مع الدور الجديد للبيانات كرأس مال تجاري، تكتشف المؤسسات ما تعرفه الشركات الناشئة والاضطرابات الرقمية بالفعل: البيانات هي أحد الأصول القيّمة لتحديد الاتجاهات واتخاذ القرارات واتخاذ الإجراءات قبل المنافسين. كما يقود الموقع الجديد للبيانات في سلسلة القيمة المؤسسات إلى البحث بنشاط عن طرق أفضل لاستخلاص القيمة من رأس المال الجديد.

تعرف على المزيد حول ما يمكن أن تفعله أفضل إدارة بيانات من أجلك، بما في ذلك فوائد إستراتيجية مستقلة في السحابة (PDF) وإمكانات سحابة قاعدة البيانات عالية الأداء وقابلة للتطوير.

المنتجات ذات الصلة بإدارة البيانات

• Oracle Autonomous Database
  أول قاعدة بيانات ذاتية التشغيل في العالم
• Oracle Database
  هي نظام عالمي رائد لإدارة قواعد البيانات متعدد النماذج
• Oracle Exadata
  أداء Oracle Database وحجمه وإتاحته غير المتطابقين
• Oracle Autonomous Data Warehouse
  تخزين البيانات دون أي تعقيد