كتب : غادة حلمي

حددت مؤسسة " جارتنر " أبرز توجهات البيانات والتحليلات لعام 2025 والتي تعزز ظهور طيف واسع من التحديات ومن ضمنها المسائل التنظيمية والبشرية.

من جهته قال جاريث هيرشيل، نائب الرئيس للتحليلات لدى جارتنر: "تتجه البيانات والتحليلات إلى الخروج من النطاق الضيق إلى الانتشار في كل مكان. وفي ذات الوقت يخضع قادة البيانات والتحليلات لضغوط كبيرة لعدم بذل المزيد بموارد أقل، بل إلى بذل المزيد بموارد أكثر بكثير، الأمر الذي يشكل تحدياً أكبر نظراً لارتفاع المخاطر".

أضاف تشتمل أبرز توجهات البيانات والتحليلات التي يتوجب على قادة البيانات والتحليلات التعامل معها ودمجها في استراتيجية البيانات والتحليلات على ما يلي " منتجات بيانات قابلة للاستهلاك بشكل كبير " للاستفادة من منتجات البيانات القابلة للاستهلاك بشكل كبير يجب على قادة البيانات والتحليلات التركيز على حالات الاستخدام المهمة للأعمال، والربط بين المنتجات وتوسيع نطاقها من أجل التخفيف من تحديات تقديم البيانات. إن إعطاء الأولوية لتقديم منتجات بيانات مجدية بالحد الأدنى وقابلة لإعادة الاستخدام والتجميع هو أمر ضروري، ما يسمح للفرق بتعزيز هذه المنتجات بمرور الوقت. كما يجب على قادة البيانات والتحليلات التوصل إلى إجماع حول مؤشرات الأداء الرئيسية بين فرق الإنتاج والاستهلاك، الأمر الذي يعتبر على قدر كبير من الأهمية لقياس نجاح منتجات البيانات.

ثانيا "حلول إدارة البيانات الوصفية " تبدأ الإدارة الفعالة للبيانات الوصفية مع البيانات الوصفية التقنية، ومن ثم تتوسع لتشمل البيانات الوصفية للأعمال من أجل توفير سياق أفضل. ومن خلال دمج مجموعة متنوعة من أنواع البيانات الوصفية، يمكن للمؤسسات تمكين فهارس البيانات، وسلالات البيانات، وحالات الاستخدام المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. ويعد اختيار الأدوات التي تسهل الاكتشاف الآلي للبيانات الوصفية وتحليلها أمراً أساسياً.

ثالثا " نسيج البيانات متعدد الوسائط " يشتمل بناء ممارسات فعالة لإدارة البيانات الوصفية على جمع وتحليل البيانات الوصفية على امتداد كامل مجموعات البيانات. وتعمل الأفكار والأتمتة المأخوذة من نسيج البيانات على دعم متطلبات التنسيق، وتحسين التميز التشغيلي عبر عمليات البيانات (DataOps)، ودعم منتجات البيانات رابعا " البيانات الاصطناعية "يتسم تحديد المجالات التي تكون فيها البيانات مفقودة أو غير مكتملة أو مكلفة بأهميته البالغة من أجل تعزيز مبادرات الذكاء الاصطناعي. وتساعد البيانات الاصطناعية سواء كانت على هيئة تنوع في البيانات الأصلية أو بدائل للبيانات الحساسة، في ضمان خصوصية البيانات وتسهيل تطوير الذكاء الاصطناعي .