في هذه المقالة أحاول شرح كيفية تأسيس إدارة البيانات تقدم خدمات كاملة لإدارة البيانات سواء كانت في شركة خاصة او جهة حكومية او مؤسسة متخصصة في تقدم خدمات إدارة البيانات بشكل مستقل.
وأستهدف فيها متخذي القرار من القادات أو من يرغب في تأسيس شركة لتقديم حلول إدارة البيانات كما أعتقد انها فرصة للراغبين في الدخول في مجال إدارة البيانات لفهم ماهي مكونات إدارة البيانات.
في البداية أرغب في الحديث عن نظرة متخذي القرار الحالين عن إدارة البيانات. أغلب المسؤولين الحالين في القطاع الحكومي والخاص ينظرون لإدارة البيانات على أنها إدارة استخراج تقارير وهدفها الأساس توفير التقارير. خاصة للجهات الخارجية فعند طلب تقرير من جهة عليا أو من جهة أخرى يأمل أن تستطيع إدارة البيانات توفيرها في أقرب وقت وأكثر دقة ممكنه. وهذه النظرة لا يلامون عليها حيث ان توفير التقارير دون تضارب في البيانات خاصة في التقارير الدورية يعد من الأمور الصعبة. فتجد في جهات كثيرة أن تقرير هذه الجهة في عام 2017 تتضارب مع البيانات في عام 2018 فتسبب حرج كبير لها. الامر الاخر لم تثبت إدارات البيانات حتى وقتنا الحالي في مجتمعنا أنها تستطيع تقديم الخدمة التي يخولها في المساعدة في اتخاذ القرار ودعمه. لعدة أسباب أهمها:
1. تبسيط دور إدارة البيانات من المنتسبين لها حيث يُظهرون لمتخذي القرار أنه بمجرد توفير البيانات وعرضها على شكل رسوم بيانية أن هذا هو منتج إدارة البيانات الوحيد. وفي الحقيقة يمكن استخراج هذه البيانات من إدارات التقنية بشكل مباشر دون الحاجة لإنشاء إدارة خاصة بالبيانات.
2. اختزال دور إدارة البيانات في إنتاج بعض التقارير والرسوم البيانية واستخراج البيانات من قواعد البيانات بشكل مباشر بما يعرف لدينا بـ Ad hoc Reports.
3. يوجد صراع خفي بين محللي البيانات وإدارة التقنية في الحصول على البيانات وذلك في تجاهل لدور مهندسي البيانات. كما يوجد تهميش من بعض مهندسي البيانات لدور محللي البيانات وعدم قناعة بالقيمة المضافة التي سيضيفونها للمنشأة.
4. المسؤولين ليس لديهم الوقت والقدرة لتجربة إدارة جديدة ربما يكون مقتنع بها تماماً لكن لا يوجد حسب وجهة نظره من يستطيع أن يديرها بفعالية فهو ينتظر ان يظهر من هو كفؤ لها. وليس لدية القدرة المالية لجلب شركات عالمية.
5. كثرة فشل إدارة البيانات في أكثر من جهة في دعم القرار وأغلب التجارب الحالية تتحول الى إدارة تقارير.
6. سرعة سير العمل في أروقة المسؤولين وبطئ تنفيذ مشاريع البيانات يفقد التركيز عليها نظرا لضعف وبطئ منتجاتها.
7. كثرة التغيير الذي سيطرأ على الجهة في الهيكلة والتنظيم الذي تحتاجه لنجاح إدارة البيانات.
8. قلة وجود القادة الاستراتيجيين الذين لدية الثقافة والحداثة للاستفادة من هذه الثقافة الجديدة.
9. كثير من الجهات لدينا تعتمد الإنجاز السريع (Quick Win) والحلول المؤقتة والوهمية لتقديم خدماتها.
10. كثرة الطفيلين على هذه الإدارة وحيث لا يوجد مسار واضح لها وأحمل نفسي ومن هم مثلي كمدير لإدارة البيانات لتحديد الحد الأدنى من المتطلبات لتصبح مؤهل لأن تعمل فيها.
إدارة البيانات:
لتأسيس إدارة بيانات متكاملة الأطراف يجب أن تقدم جميع الحلول والخدمة المعروفة حالياً وسأبدء بالخدمات التي يجب ان توفرها إدارة البيانات:
1. خدمات استخراج التقارير والبيانات (Ad hoc Reports and Row data).
2. خدمات ذكاء الاعمال (Business Intelligent).
3. خدمات البيانات الضخمة (Big Data).
4. خدمات تقييم الأداء (Performance management).
5. الخدمات الاستشارية في مجال إدارة البيانات.
يمكن استحداث إدارات أو أقسام تحت إدارة البيانات لتقديم كل خدمة او دمج بعضها حسب حجم الجهة ومدى الفائدة في تقسيمها لكن في هذه المقالة سأقسمها الى 4 أقسام أو إدارات وهي مستمدة من خبرتي في الشركات التقنية وإدارات التقنية.
إدارة التقارير:
هي إدارة لإنتاج جميع أنوع التقارير التي تخدم عملية تشغيل المنتجات مثل كشف بأسماء المستفيدين أو موظفين او معلومات عن عميل وغيرها. أو إحصاءات غير اعتيادية مثل أن ترسل جهة قائمة بأسماء عملاء تطلب استخراج معلومات عنهم. كما تستطيع هذه الإدارة من التحقق من المعلومات عن حالة أو شخص معين. وفي بعض الجهات توفر لهذه الإدارة محرك بحث (Search Engine) خاص لتتبع البيانات. كما تستطيع هذه الإدارة استخراج البيانات بنسختها الخام أو المصححة على شكل ملفات اكسل أو غيرها.
المهارات المطلوبة:
1. القدرة على التعامل مع قواعد البيانات.
2. فهم الأنظمة المتوفرة بشكل جيد.
3. القدرة على التعامل مع برمجيات بناء التقارير مثل Microsoft SSRS, SAP Webi.
4. اللمام بقدرة الخوادم (Servers) حتى لا يحملها أكثر من طاقتها واختيار الأوقات المناسبة لاستخراج التقارير.
5. الفهم الجيدة لسياسة الخصوصية ومن له حق الاطلاع على المعلومة.
6. الفهم الجيدة لسياسة الأمن خاصة عند استلام وتسليم البيانات.
7. العلاقة الممتازة مع المبرمجين ومحللي النظم حيث يعد واحد من أعضاء فريق تطوير البرامج.
المسميات الوظيفية:
1. مطور تقارير ذو قدرات برمجية.
2. مطور قواعد بيانات.
إدارة ذكاء الأعمال (Business Intelligent):
هذه الإدارة هي أهم الإدارات أو الأقسام تحت إدارة البيانات وهي الإدارة التي توظف محللي البيانات وعلماء البيانات وهي كذلك صلب عمل مهندسي البيانات فهي الإدارة المسئولة عن مستودعات البيانات(Data Warehouses) ومكعبات البيانات (Cubes or Multidimension) وتصميم لوحات المعلومات أو المؤشرات (Dashboards) ونظرا لحجم هذه الإدارة يمكن الرجوع لمقالة هندسة البيانات كما لابد من الرجوع لمقالات عن تحليل البيانات لمزيد من الفهم. لكن بشكل مختصر يمكن شرحها كالتالي:
المهارات المطلوبة:
تحليل وعلم البيانات:
1. فهم احتياجات العميل وفهم أهداف المنشأة أو المشروع جيداً.
2. فهم الأنظمة بشكل جيد بشقيها التقني والتنظيمي (Business).
3. تحديد المؤشرات (Indicators) مؤشرات القياس (KPIs).
4. تحديد مصادر البيانات والمعادلات ومعايير التي ستبنى عليها النتائج.
5. تحديد الخوارزميات (Algorithms) التي ستستخدم للوصول للنتائج المرجوة.
6. القدرة على التنبؤ والتحليلات المتقدمة.
7. القدرة على التعامل مع لغة R.
8. القدرة على التعامل مع برمجيات تصميم لوحات المعلومات أو المؤشرات مثل Tableau, Power BI.
9. مهارات العرض وحسن التعامل والقدرة على القناع.
هندسة البيانات:
1. فهم الأنظمة جيداً
2. برمجة ETL.
3. تطوير قواعد البيانات.
4. بناء مستودعات البيانات (Data Warehouses).
5. تصحيح وجودة البيانات.
6. بناء مكعبات البيانات (Cubes or Multidimension).
7. القدرة على التعامل مع برمجيات تصميم لوحات المعلومات أو المؤشرات مثل Tableau, Power BI.
8. القدرة على التعامل مع الخوادم بشكل جيد (Servers).
المسميات الوظيفية:
1. عالم البيانات.
2. محلل البيانات.
3. مطور ETL.
4. معماري قواعد البيانات Data Warehouse Architect
5. مصمم نماذج البيانات Data Modeler
6. مطور ذكاء أعمال BI Developer
7. مصمم لوحات المعلومات أو المؤشرات Dashboard Developer
إدارة البيانات الضخمة:
هي الأداة المعنية بإدارة البيانات الغير المنتظمة وكذلك إدارة تقنية هادوب Hadoop وهذه التقنية من الممكن ان تستخرج التقارير مباشرة إلا أن المتعارف عليه أنها يتم تجهيز البيانات على شكل مجاميع (Aggregations) لتخزينها في مستودعات البيانات لسببين: الأول سرعة أداء مستودعات البيانات مقارنة بهادوب والثاني لإمكانية الربط مع الأنظمة المتوفرة بياناتها في مستودعات البيانات. بمعنى أخر يمكن استخدام تقنية هادوب بالكامل أو الاكتفاء باستخدامها كوسيلة لتخزين البيانات الضخمة فقط والباقي تستخدم تقنية مستودعات البيانات وهذا المشهور عند مهندسي البيانات. وهو ما اعتمده في هذه الإدارة.
المهارات المطلوبة:
1. فهم مصادر المعلومات سواء كانت من الأنظمة أو من الانترنت أو ملفات أو غيرها.
2. إدارة خوادم هادوب.
3. القدرة على تطوير هادوب بالتقنيات المعتمدة لدى المنشأة سواء كانت MapReduce أو Spark أو غيرها والمشهور Spark
المسميات الوظيفية:
1. مدير هادوب Hadoop Administrator
2. مطور هادوب Hadoop Developer
إدارة تقييم الأداء (Performance Management):
هذه الإدارة معنية بالاستراتيجية وهي بناء التقارير ولوحات المؤشرات لمتابعة أداء الجهات الحكومية والشركات وهي مفرغة تماما لذلك وهي المعنية بتبني أنظمة إدارة الاستراتيجية ومؤشرات القياس KPIs وأغلب العاملين فيها يحملون خبرات استراتيجية. ويوجد من يدمجها مع إدارة ذكاء الاعمال الا إني لا أفضل ذلك لان عملائها ومنتجتها تختلف في الأهداف وطريقة التطوير مع أنه لا تبتعد كثيرا عن ذكاء الاعمال.
المهارات المطلوبة:
1. فهم أهداف المنشأة جيداً
2. القدارة على التعامل مع KPIs في تحديد مصادرها ومتطلباتها
3. القدرة على التعامل مع أنظمة الاستراتيجية وإدارة KPIs حيث هي أنظمة منفصلة عن باقي أنظمة المنشأة.
4. القدرة على التعامل مع برمجيات تصميم لوحات المعلومات أو المؤشرات مثل Tableau, Power BI وعلى أنظمة إدارة الاستراتيجية.
5. الخبرة الجيدة في إدارة الاستراتيجية وإدارة KPIs.
المسميات الوظيفية:
1. أخصائي إدارة الأداء performance management specialist
2. مطور ذكاء أعمال BI Developer
3. مصمم لوحات المعلومات أو المؤشرات Dashboard Developer
الخاتمة:
من جانب الخدمات الاستشارية لإدارة البيانات فهي في الغالب تكون إما في علم البيانات وتحليلها أو هندسة البيانات لمساعدة في تنفيذ ناجح لتقنيات إدارة البيانات. أما ما يتعلق في الاستراتيجية فنحن معنيين بتطبيق التقنية فيها وليس تقديم خدمات استشارية حول الاستراتيجية.
وأخيرا تأسيس إدارة البيانات يأخذ عدة أشكال منها ما يتوافق مع هذا التقسيم أو يجد شكلاً أخر.
لا يوجد تعليقات
أضف تعليق