تدرك المؤسسات القيمة الاستراتيجية التي تتمتع بها البيانات في دعم مختلف المبادرات المتعلقة بالأعمال. مثل زيادة الإيرادات، وتحسين تجربة العملاء، والتشغيل بكفاءة أو تطوير منتج أو خدمة.
ومع ذلك، فإن الوصول إلى البيانات وإدارتها لهذه المبادرات أصبح معقداً على نحو متزايد. وقد نشأ معظم هذا التعقيد نتيجة الانفجار الهائل في أحجام البيانات وأنواعها، حيث تجمع المؤسسات ما يقدر بنحو 80 % من البيانات بتنسيق غير منظم وشبه منظم.
ومع استمرار زيادة تجميع البيانات، يظل 73 % من البيانات غير مستخدمة في التحليلات أو اتخاذ القرارات. وللحد من هذه النسبة وزيادة قابلية استخدام البيانات، تتولى فرق هندسة البيانات مسؤولية بناء خطوط أنابيب البيانات لتوصيل البيانات بكفاءة وموثوقية.
ولكن عملية بناء خطوط أنابيب البيانات المعقدة هذه تنطوي على عدد من الصعوبات:
– يتطلب جلب البيانات إلى بحيرة البيانات من مهندسي البيانات قضاء وقت هائل في كتابة التعليمات البرمجية اليدوية لمهام استيعاب البيانات المتكررة.
– نظراً للتغير المستمر لمنصات البيانات، يقضي مهندسو البيانات وقتا في بناء وصيانة وإعادة بناء البنية التحتية المعقدة القابلة للتطوير.
– مع تزايد أهمية البيانات في الوقت الفعلي، أصبحت خطوط أنابيب البيانات ذات زمن الاستجابة المنخفض مطلوبة، وهي أكثر صعوبة في البناء والصيانة.
– أخيرا، بعد كتابة جميع خطوط الأنابيب، يحتاج مهندسو البيانات إلى التركيز باستمرار على الأداء، وضبط خطوط الأنابيب
.(SLAS) والبنى لتلبية اتفاقيات مستوى الخدمة في عصر البيانات الضخمة، تعدّ هندسة البيانات الركيزة الأساسية التي تقوم عليها المؤسسات الحديثة. إنها ليست مجرد عملية تقنية بل هي فن وعلم في آن واحد، يهدف إلى تحويل البيانات الخام إلى معلومات قيمة يمكن الاعتماد عليها في اتخاذ القرارات الاستراتيجية.
إلى بنية (Data Lakehouse) يشير مصطلح بيت بحيرة البيانات حديثة تجمع بين مزايا بحيرات البيانات ومستودعات البيانات، مما يتيح للمؤسسات تخزين ومعالجة أنواع مختلفة من البيانات بكفاءة عالية، ولكن لتحقيق أقصى استفادة من هذه البنية، يجب على فِرق هندسة البيانات التركيز على جودة البيانات ومراقبتها.
أحد الفوارق الرئيسية لنجاح هندسة البيانات
ا. التحقق من جودة البيانات ومراقبتها:
– تحسين موثوقية البيانات في جميع أنحاء بيت بحيرة البيانات، بحيث يمكن الفرق البيانات الوثوق بالمعلومات بثقة للمبادرات اللاحقة، وذلك من خلال تحديد ضوابط جودة البيانات وسلامتها داخل خط الأنابيب مع توقعات بيانات محددة.
– معالجة أخطاء جودة البيانات بسياسات محددة مسبقا (فشل، إسقاط، تنبيه).
– الاستفادة من مقاييس جودة البيانات التي يتم التقاطها وتتبعها والإبلاغ عنها لخط أنابيب البيانات بأكمله.
إن ضمان جودة البيانات ليس مجرد إجراء وقائي، بل هو استثمار استراتيجي يساهم في تحسين دقة التحليلات، وتقليل المخاطر، وزيادة الثقة في القرارات المتخذة. ومن خلال تطبيق ضوابط جودة البيانات وسلامتها داخل خطوط الأنابيب، يمكن للمؤسسات ضمان موثوقية البيانات في جميع مراحلها من الاستيعاب إلى التحليل.
بالإضافة إلى ذلك. يجب على فرق هندسة البيانات الاستفادة من مقاييس جودة البيانات التي يتم التقاطها وتتبعها والإبلاغ عنها لخطوط الأنابيب بأكملها. فهذه المقاييس توفر رؤى قيمة حول أداء خطوط الأنابيب. وتساعد في تحديد المشكلات وتصحيحها في الوقت المناسب.
وفي الختام، يمكن القول إن هندسة البيانات الناجحة تتطلب مزيجاً من المهارات التقنية والمعرفة العميقة بالبيانات، بالإضافة إلى الالتزام بأفضل الممارسات في جودة البيانات ومراقبتها. وبذلك، يمكن للمؤسسات تحويل البيانات إلى ميزة تنافسية حقيقية.
* أستاذة ومهندسة في جامعة صنعاء
