إدارة البيانات: تحجيم استخدام البيانات بشكل فعال

قواعد بيانات الأعمال مكتظة بالبيانات. هذا يمكن أن يجعل العثور على رؤى تجارية ذات مغزى لتغذية الإستراتيجية والعمليات أمرًا صعبًا للغاية. إدارة البيانات المناسبة تحل هذه المشكلة.

الماخذ الرئيسية

• إدارة البيانات هي ممارسة الإشراف الفعال على البيانات طوال دورة حياتها ، من إنشاء البيانات إلى إتلافها.
• من منظور التسويق ، تعزز إدارة البيانات ثقافة تعتمد على البيانات وتضمن أن البيانات التي تجمعها وتخزنها موثوقة وجديرة بالثقة.
• تتضمن الأساليب والحلول الخاصة بإنشاء استراتيجيات إدارة بيانات سليمة إعداد البيانات وخطوط أنابيب ETL وحوكمة البيانات والمزيد.
• إدارة البيانات ليست مباشرة وتأتي مع تحديات. اتبع أفضل الممارسات لإنشاء استراتيجية فعالة يمكن للجميع في الشركة دعمها.

ما هي إدارة البيانات؟

إدارة البيانات هي ممارسة الإشراف الفعال على البيانات طوال دورة حياتها بطريقة فعالة من حيث التكلفة وآمنة. الهدف الرئيسي هو تنظيم البيانات وتخزينها وإدارتها بطريقة تتيح سهولة الوصول إليها واستعادتها واستخدامها. يتضمن ذلك مهام مثل:

1. جمع البيانات من مصادر مختلفة ؛
2. تخزين البيانات بطريقة آمنة ومنظمة ؛
3. التأكد من دقة البيانات وحداثتها ؛
4. حماية البيانات من الوصول أو العبث غير المصرح به ؛ و
5. تحليل وتفسير البيانات لاستخراج الرؤى وتمكين اتخاذ القرار.

فيما يتعلق بالتسويق ، تعمل عمليات إدارة بيانات العملاء الراسخة على تعزيز ثقافة تعتمد على البيانات داخل القسم. يضمن لك تخزين بيانات عالية الجودة للحصول على عرض دقيق وشامل لجهودك التسويقية وعملائك في نقاط اتصال مختلفة. وهذا بدوره يساعدك على فهم جمهورك المستهدف بشكل أفضل ، وإيصال القيم التي تتناسب مع آلام جمهورك ، وتحديد أفضل الاستراتيجيات أداءً والتي من المرجح أن تزيد عائد الاستثمار التسويقي (ROMI).

لماذا تعتبر إدارة البيانات مهمة؟

تنشئ الإدارة الفعالة للبيانات الطلبات ضمن الكمية الكبيرة من البيانات التي تجمعها الشركات.

إنه يوفر للمؤسسات خريطة طريق حول كيفية جمع البيانات ومعالجتها بشكل صحيح لمنعها من أن تصبح فوضوية أو غير قابلة للاستخدام ، مما يسمح لها باتخاذ القرارات بسرعة والاستجابة بسرعة لاحتياجات السوق.

كما أنه يحرر موارد الموظفين. على سبيل المثال ، أظهر استطلاع أجرته Vicky Boykis ، كبير مهندسي التعلم الآلي في Duo والمؤثر البارز في هذا المجال ، أن غالبية علماء البيانات يقضون 60٪ من وقتهم في تنظيف ونقل البيانات:

يمكن لحلول إدارة البيانات أتمتة المهام اليدوية بالكامل والسماح للمحللين بأداء عملهم بدلاً من إصلاح البيانات الأولية.

حلول وتقنيات إدارة البيانات

والخبر السار هو أنه يمكن إدارة وحدات بيتابايت من البيانات الخام والضعيفة. من خلال السياسات الواضحة والأدوات المناسبة ، سوف يزدهر عملك بثقافة تعتمد على البيانات - ومع الموظفين الذين يتحملون المسؤولية الكاملة عن البيانات التي يجمعونها.

تحضير البيانات

لا يخفى على أحد أن العديد من الشركات تعاني من البيانات ذات الجودة الرديئة. يمكن أن تكون بياناتهم غير متسقة وزائدة عن الحاجة أو مخزنة في تنسيقات مختلفة بدون تصنيف ثابت.

إعداد البيانات هو عملية تجميع وتحويل وهيكلة البيانات الأولية لإعدادها لمزيد من التحليل. تجمع أدوات إعداد البيانات البيانات معًا بتنسيق موحد ، وتزيل التناقضات ، وتضع علامات على الأخطاء ، وتجمع البيانات تلقائيًا. بشكل عام ، تضمن هذه العملية الرؤى التي يستمدها فريقك أثناء التحليل وأن التقارير التي تنظر إليها صالحة لأن البيانات التي تستند إليها عالية الجودة.

خط أنابيب البيانات

خط أنابيب البيانات عبارة عن سلسلة مؤتمتة من الأنشطة التي تبدأ باستيعاب البيانات وتنتهي بمخزن البيانات ، مثل مستودع البيانات أو خدمة التخزين أو تطبيق آخر. إنه يبسط معالجة البيانات من خلال القضاء على الإدخال اليدوي للبيانات ومعالجتها ، مما يسرع بشكل كبير من عمليات تحليل التسويق وإعداد التقارير.

خط أنابيب ETL

الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) عبارة عن مجموعة فرعية من خط أنابيب البيانات.

تعمل عملية ETL على أتمتة استخراج البيانات من مصدر واحد أو عدة مصادر ، وتحويلها إلى تنسيق قياسي وقابل للاستخدام ، وتحميلها إلى نقطة نهاية ، مثل مستودع البيانات أو برنامج ذكاء الأعمال.

تصبح نقطة النهاية هذه مصدر الحقيقة الوحيد للمنظمة (SSOT). البيانات المخزنة هنا نظيفة ومنسقة وجاهزة للتحليل أو التصور أو إعداد التقارير.

على سبيل المثال ، تستفيد أدوات تحليلات التسويق المتقدمة مثل Improvado من ETL لسحب البيانات من أكثر من 300 مصدر لبيانات التسويق والمبيعات ، مثل Shopify و Facebook Ads و Google Analytics والمزيد ، وتحويل البيانات إلى تنسيق جاهز للتحليل وتحميلها إلى الوجهة المحددة ، على سبيل المثال ، مستودع بيانات التسويق أو BI أو التصور أو أداة التحليلات.

مستودع البيانات

مستودع البيانات هو منطقة التخزين لبيانات عملك التاريخية والواقعية. عادةً ما يخزن البيانات المنظمة من مصادر متعددة مثل العديد من المنصات الإعلانية ووسائل التواصل الاجتماعي والمزيد.

في المراحل المبكرة جدًا من العمل مع التحليلات ، غالبًا ما تستخدم الشركات جداول البيانات لتخزين بياناتها. ومع ذلك ، فقد وصلوا في النهاية إلى نهاية جدول البيانات الخاص بهم. في هذه المرحلة ، أصبحت مجموعات البيانات كبيرة جدًا وتتوقف الاستعلامات. تنتقل الشركات المتقدمة تقنيًا إلى مستودعات البيانات السحابية ، مثل Google Big Query ، لتمكين فرق التحليلات من الاستعلام عن البيانات في كثير من الأحيان وزيادة إنتاجيتها الإجمالية.

أمن البيانات

أمان البيانات هو ممارسة لوضع الاحتياطات اللازمة لحماية بيانات الشركة من الفساد أو الوصول غير المصرح به طوال دورة حياتها. كما يضمن أيضًا امتثال الشركة لقوانين ولوائح خصوصية البيانات ، مثل HIPAA و SOC-2 و GDPR.

مراقبة البيانات

إدارة البيانات هي أساس البيانات ذات الجودة العالية. إنها عملية توضح بالتفصيل السياسات والإجراءات الحاكمة لجمع البيانات وتنظيمها وتخزينها وتحليلها. والغرض منه هو ضمان بيانات دقيقة وكاملة ومتسقة وفي الوقت المناسب وصحيحة وفريدة من نوعها.

أطر إدارة البيانات

تعمل الفرق جنبًا إلى جنب مع هذه الحلول والتقنيات لتحقيق جودة البيانات وإعداد جميع العمليات بشكل صحيح لإدارة البيانات. لا يمكنك تحقيق أعلى جودة للبيانات بدون تنفيذ حوكمة البيانات ، وأمن البيانات ، وهندسة أنظمة المعلومات ، وما إلى ذلك دفعة واحدة.

إطار عمل إدارة البيانات عبارة عن مجموعة من القواعد والتقنيات المطلوبة لتنفيذ إدارة البيانات في شركتك. يوجد حاليًا إطاران معترف بهما بشكل عام.

DAMA-DMBOK 2

يرمز DAMA-DMBOK 2 إلى جمعية إدارة البيانات - إصدار 2 من مجموعة إدارة البيانات المعرفية. إنها الإصدار الثاني من إطار العمل الذي تم نشره في الأصل في عام 2009.

يحدد الإطار 11 مجالًا معرفيًا مترابطًا يشكل إدارة البيانات. عند اتباع هذا الإطار ، تحتاج الشركة إلى مراعاة جميع المجالات.

يشير DMBOK 2 أيضًا إلى أنه ليس فقط متخصصو إدارة البيانات هم الذين يهتمون بعمليات إدارة البيانات ؛ يشارك فيه جميع محترفي الأعمال. يُظهر DAMA Hexagon علاقة مباشرة بين الأشخاص والعمليات والتقنيات.

يحدد DMBOK 2 المهمة الرئيسية لإدارة البيانات بالطريقة التالية: "لتلبية احتياجات توافر البيانات والجودة والأمان لجميع أصحاب المصلحة". كما أنه يوضح الأدوات والمشاركين والمقاييس والمخرجات المتضمنة في عملية إدارة البيانات.

ومع ذلك ، فإن هذا الإطار له عيب كبير. لا يصف العلاقة بين مجالات المعرفة المختلفة ، ويترك كل شيء لتقرره أنت. إجمالاً ، يوفر DMBOK 2 الكثير من المعرفة النظرية ولكن ليس الكثير من النصائح العملية.

DCAM

في حين أن DMBOK 2 هو إطار عمل يمكن الوصول إليه للجمهور ، فإن DCAM (نموذج تقييم قدرة إدارة البيانات) مغلق للوصول العام. يمكن فقط لأعضاء مجلس إدارة بيانات المؤسسة (EDC) الوصول إلى إطار العمل هذا.

يصف إطار العمل إدارة البيانات من حيث القدرات المختلفة بمستويات النضج المختلفة. على الرغم من أن DCAM لديه تركيز عملي وتشغيلي ، إلا أنه لا يوفر وجهة نظر واضحة حول تنفيذ إدارة البيانات.

تستخدم الشركات DCAM لتقييم عملياتها وتثقيف أصحاب المصلحة وتحديد نقاط الضعف في برامج إدارة البيانات الخاصة بهم. كما أنه يساعدك على التخفيف من مخاطر انتهاكات تنظيم خصوصية البيانات ، بما في ذلك القانون العام لحماية البيانات (GDPR).

نظرًا لأن إطار العمل غير متاح للعامة ، فليس هناك الكثير من المعلومات حول أفضل الممارسات والتوصيات الخاصة به. ومع ذلك ، فقد نشر مجلس إدارة بيانات المؤسسة مؤخرًا نسخة عامة من إطار عمل قدرات إدارة البيانات السحابية ، والذي يلقي بعض الضوء على النهج الذي يستخدمه EDC لتحديد أطره.

قد يعمل كلا الإطارين كنقطة انطلاق جيدة في رحلة إدارة البيانات الخاصة بك. إنها تحدد المفاهيم الأساسية ، لذلك تحافظ على الوضوح التام عند تنفيذ إدارة البيانات لأول مرة.

تحديات إدارة البيانات

ستواجه العديد من التحديات في جهودك لإدارة بيانات مؤسستك. ولكن عندما تكون على دراية بهذه التحديات المحتملة ، ستكون أكثر استعدادًا للتعامل معها.

تأمين بيانات الأعمال

هناك العديد من التهديدات الداخلية والخارجية لأمن البيانات وسلامتها. ويمكن أن تحدث خروقات البيانات في أي وقت. هذا يعرض بيانات عملائك الشخصية والشخصية للخطر.

إليك كيفية تعريف DMBOK-2 لعملية أمان البيانات:

من الأفضل دائمًا معالجة المخاطر الأمنية بجهود منسقة ، بدلاً من المحاولات الفردية. تتضمن العملية العديد من المهام التي يجب على موظف واحد العناية بها. على نطاق أوسع ، يدور أمان البيانات حول أربعة أنشطة رئيسية:

• تحديد وتصنيف أصول البيانات الحساسة ؛
• تحديد موقع البيانات الحساسة داخل الشركة ؛
• تحديد كيف يجب حماية كل أصل ؛ و
• افهم كيف تتفاعل هذه المعلومات مع العمليات التجارية.

بعد ذلك ، تحتاج أيضًا إلى تقييم التهديدات الخارجية ، مثل جهل موظفيك أو عدم انتباههم. تعمل إدارة الوصول إلى البيانات والامتثال للسياسات على تقليل مخاطر التعرض للبيانات الحساسة وزيادة مستوى الأمان للبنية التحتية لشركتك.

التعامل مع الكثير من البيانات

ما يصل إلى 73٪ من البيانات غير مستخدمة لأن العديد من الشركات تكافح لمواكبة الكم الهائل من البيانات الواردة من مصادر مختلفة. المنظمات التي ليس لديها إرشادات إدارة البيانات لتحليلات omnichannel تغمرها ، لذا فهم يصنعون الأشياء أو لا يستخدمون البيانات المتاحة.

ومع ذلك ، لا تحاول إدارة جميع البيانات مرة واحدة. تنتج الشركات مجموعات بيانات كبيرة ، لا يتم استخدام جزء كبير منها مطلقًا. لهذا السبب توصي دورة حياة إدارة البيانات بالتركيز على البيانات الأكثر أهمية وتقليل البيانات ROT (البيانات الزائدة عن الحاجة أو القديمة أو التافهة).

الجمع بين البيانات من مصادر مختلفة

فكر في العشرات من الأدوات التي يستخدمها عملك. حتى داخل قسم التسويق ، ربما تستخدم أدوات متعددة لجمع البيانات والتحليل.

يمكن أن يؤدي ذلك إلى إنشاء مستودعات بيانات ، وهو ما يحدث لأن البيانات مخزنة في حلول تخزين معزولة لا تتواصل مع بعضها البعض. نتيجة لذلك ، يجلس كل قسم على بياناته مما يجعل التعاون بين الإدارات أكثر صعوبة.

بيانات ذات جودة رديئة

تنفق المؤسسات ما يقرب من ربع إيراداتها على حل مشكلات جودة البيانات.

ينتج ضعف جودة البيانات عن الأخطاء أثناء إدخال البيانات ، أو تلف البيانات عند نقل البيانات من أداة إلى أخرى ، أو نقص الممارسات الموحدة.

فيما يلي نظرة عامة شاملة على إدارة جودة البيانات بواسطة DMBOK-2:

تعد دورة حياة إدارة البيانات وحوكمة البيانات والتركيز على البيانات الهامة من أهم العوامل التي يجب مراعاتها عند محاولة زيادة جودة بياناتك.

ضع في اعتبارك أن "جودة البيانات" مصطلح جماعي يتضمن 12 خاصية يجب أن تمتلكها مجموعة بيانات جديرة بالثقة.

نقص محللي البيانات المؤهلين

على الرغم من كل الحديث عن أهمية البيانات للأعمال الرقمية والحديثة ، يصعب الحصول على محللي بيانات خبراء. يستغرق تعيين محلل مؤهل وقتًا ، وقد يكون تدريب الموظفين الجدد مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً.

عدم وجود حوكمة البيانات

تضع العديد من الشركات معايير حوكمة البيانات كفكرة متأخرة عندما تصبح بياناتها بالفعل فوضوية. بدون إدارة البيانات ، تغرق المنظمات ببيانات ذات جودة رديئة. نتيجة لذلك ، يقضي المحللون الكثير من الوقت في تنظيف الأعشاب الضارة ، ويقضي المستخدمون النهائيون الكثير من الوقت في محاولة فهم ذلك.

أفضل ممارسات إدارة البيانات

تعد إدارة البيانات مهمة كبيرة تتضمن الكثير من الأجزاء المتحركة. ولكن هناك أفضل الممارسات لإدارة البيانات التي يمكن أن تبدأ بالقدم اليمنى.

إعطاء الأولوية لحماية البيانات والأمان

تعد انتهاكات أمان البيانات مشكلات بملايين الدولارات يمكن منعها من خلال مبادئ إدارة البيانات الجيدة.

تتضمن بعض تدابير حماية البيانات الحصول على أذونات مستخدم مناسبة ، وامتلاك نظام مركزي يتعامل مع البيانات ويديرها ، واستخدام البرامج التي تلتزم فقط بقوانين خصوصية البيانات.

ادمج جميع بياناتك وابني مصدرًا واحدًا للحقيقة

لدى المنظمات الكثير من البيانات التي يمكن تخزينها بعيدًا في مستودعات البيانات. هذا يعني أنه من الصعب الحصول على رؤية كاملة لمشهد الأعمال. بالنسبة لمحترفي التسويق ، يمنعهم هذا من رؤية نقاط اتصال مختلفة مع العملاء.

عند دمج جميع البيانات في منطقة تخزين مركزية واحدة باستخدام خط أنابيب ETL ، على سبيل المثال ، يصبح من الأسهل الحصول على رؤى بيانات الإيرادات.

استخدم برنامج إدارة بيانات الجودة

لم يعد التلاعب اليدوي بالبيانات يقطعها بعد الآن مع أحجام البيانات التي تتعامل معها الشركات.

لحسن الحظ ، هناك العديد من التقنيات الجديدة وحلول برامج التشغيل الآلي التي تجعل جمع البيانات وتحليلها أسهل وأسرع. استخدم برامج عالية الجودة تتكامل جيدًا مع التطبيقات الأخرى.

أنشئ مسردًا للبيانات الوصفية لمؤسستك

احصل على تعريف موحد لجميع البيانات التي تجمعها (تسمى أيضًا "البيانات الوصفية"). قم بتضمين تفاصيل محددة مثل سمات البيانات وتاريخ الإنشاء واسم المنشئ ومنطقة التخزين.

هذا يضمن الشفافية والمحاذاة عبر المنظمة بأكملها.

اجعل الجميع مسؤولين عن جودة البيانات

جودة البيانات هي مسؤولية مشتركة. يمكن تقليل مشكلات البيانات الشائعة فقط من خلال جعل كل فرد في المؤسسة مسؤولاً ومسؤولاً عنه.

ما هو دور المسوق في هذا؟ يتحمل المسوقون المسؤولية الجزئية عن جمع البيانات الأساسية - فهم يعرفون تصنيف علامات UTM والترميز في الحملات الإعلانية والحسابات التي يحتاجون إلى تتبعها. وفي الوقت نفسه ، يكون مهندسو ومحللو البيانات مسؤولين عن جودة البيانات في مراحل أخرى من تدفق البيانات.

الخطوات الأولى لإنشاء ممارسات إدارة البيانات

يبدأ الطريق إلى أن تصبح منظمة قائمة على البيانات بممارسات إدارة البيانات المناسبة. ادعم هذا التحول من خلال اتباع الممارسات التي تلتزم بها الشركات الناجحة التي تعتمد على البيانات.

1. احصل على استثمار C-suite في إنشاء خطة إدارة البيانات

تشكل إدارة البيانات تحديًا عندما لا يتم استثمار C-suite في المشروع بأكمله. عليهم أن يروا قيمة استراتيجية إدارة البيانات المنفذة بشكل صحيح حتى يصبحوا سباقين في تنفيذها.

2. تدقيق البيانات الحالية

على الأرجح ، تقوم شركتك بالفعل بجمع الكثير من البيانات. تدقيق ما لديك بالفعل. راقب مساحة الأرض وقم بوضع خطة لإدارة البيانات بناءً على البيانات التي لديك بالفعل ، مع مراعاة أهداف مؤسستك ومواردها.

3. استخدم أدوات الأتمتة قدر الإمكان

الخطأ البشري هو سبب شائع لسوء جودة البيانات. تصبح إدارة البيانات أسرع وأسهل إذا اخترت أدوات الأتمتة المناسبة. ستعمل أيضًا على تقليل الخطأ البشري بشكل كبير أثناء جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها.

4. خطة للنمو

ستنمو البيانات التي تجمعها شركتك فقط. اجعل إستراتيجية إدارة البيانات الخاصة بك مرنة بحيث تنمو مع شركتك وتدفع التوسع دون عناء.

5. العثور على شريك تكنولوجي موثوق

يعد بناء كومة تقنية وإيجاد الشركاء المناسبين أمرًا حيويًا لإنشاء عمليات إدارة بيانات موثوقة ، خاصةً عندما يكون أمان بيانات العميل على المحك. إن برنامج الارتجال هو حل متقدم لتحليلات التسويق يتناسب مع بيئة التحليلات الحالية ويعزز ثقافة البيانات في المنظمة. الحل هو إدارة بيانات التسويق وإعداد التقارير تلقائيًا ، مما يضمن أن فريقك يعتمد فقط على بيانات عالية الجودة ومحدثة لدفع أداء الأعمال.

دورك

سيساعد اتباع أفضل ممارسات إدارة البيانات الموضحة في هذا الدليل في تنظيف بياناتك ودخول مؤسستك إلى عقلية تعتمد على البيانات. لن تكون عملية سهلة. إنها رحلة. لكن الأمر يستحق القيام بذلك للحصول على بيانات عالية الجودة يمكن لكل فرد في شركتك الوثوق بها والاعتماد عليها للحصول على رؤى تجارية قابلة للتنفيذ.