ما هي منتجات البيانات ولماذا هي مهمة؟ - تنوع البيانات

منتجات البيانات هي برامج في شكل أدوات وتطبيقات متخصصة مصممة لدعم البيانات المستخدمة كخدمة. قد تكون بسيطة ومباشرة مثل البرنامج الذي يحول مجموعة البيانات إلى تصور، أو معقدة مثل نظام التعلم الآلي القائم على نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، مثل شات جي بي تي. القاسم المشترك بين جميع منتجات البيانات هو أنها تحقق هدفًا محددًا من خلال تطبيق البيانات.

أحد الجوانب التي قد تكون مربكة في التكنولوجيا هو التمييز بين منتجات البيانات و"البيانات كمنتج"، الذي يدمج أدوات البيانات مع الاستراتيجيات لتلبية احتياجات مستهلكي البيانات المحددين، سواء كان شخصًا واحدًا أو قسمًا أو مؤسسة بأكملها. وفي المقابل، تعمل منتجات البيانات بمثابة المادة الخام التي يمكن للشركات دمجها بطرق فريدة لتنفيذ الاستراتيجيات لتحقيق أهدافها على المدى القصير والطويل. إنهم يعملون على مستوى الأفراد والفرق والإدارات والشركات والصناعات بأكملها.

ما هو منتج البيانات؟

يتيح الذكاء الاصطناعي والتقنيات الناشئة الأخرى للمؤسسات استخلاص الرؤى من أصول البيانات الخاصة بها بطرق تزيد من قيمة البيانات. تعمل منتجات البيانات كوسيلة تقوم الشركات من خلالها بتحويل البيانات إلى إجراءات تعمل على تحسين كفاءتها وقدرتها التنافسية وربحيتها. كبير علماء البيانات السابقين في الولايات المتحدة دي جي باتيل صاغ مصطلح "جوجيتسو البيانات"في عام 2012 باسم "فن تحويل البيانات إلى منتج." 

من خلال التطبيق الذكي لعناصر البيانات، تتيح جوجيتسو البيانات حل مشكلات البيانات التكرارية المستعصية عن طريق استخدام "وزن" المشكلة ضد نفسها، تمامًا كما يحاول مقاتلو الجوجيتسو استخدام وزن خصومهم لصالحهم ولضرر أعدائهم. . إن النهج القياسي لحل المشكلات المتمثل في مهاجمتها وجهاً لوجه باستخدام خبرات فنية متنوعة غالبًا ما يؤدي إلى تعقيد المشكلة ويجعل حلها أكثر صعوبة.

الهدف من منتجات البيانات هو تبسيط حل المشكلات من خلال طرح سؤال بسيط في البداية: من يريد هذا المنتج أو يحتاج إليه؟ للإجابة على هذا السؤال بسرعة، يستخدم المطورون اختصارات قد تصل إلى الإصدار النهائي، أو يتم استبدالها بأساليب أكثر تعقيدًا لاحقًا في العملية. المفتاح هو أن تبدأ ببساطة، لتجنب التعثر في بداية المشروع.

مكونات منتجات البيانات

حتى أبسط منتجات البيانات تتكون من قائمة متنوعة من العناصر التي تتحد لدعم القرارات وحل مشكلات العمل. هذه هي ثمانية مكونات رئيسية منتج البيانات:

• مصادر البيانات يجب أن تكون موثوقة، ويمكن الوصول إليها في الوقت الفعلي أو على دفعات، وذات صلة بالمشكلة التي يتم حلها، ومتوافقة مع لوائح حماية البيانات مثل GDPR و  (HIPAA)، وكذلك مع المعايير القانونية والأخلاقية.
• خطوط أنابيب البيانات أتمتة أي تحويلات البيانات المطلوبة (ETL، على سبيل المثال)، يمكن توسيع نطاقها لاستيعاب مجموعات البيانات المتزايدة، وتتضمن أدوات قوية لمعالجة الأخطاء وفحوصات جودة البيانات، وهي وحدات معيارية لدعم تغييرات التكوين.
• مخزن البيانات يجب أن تلبي متطلبات الأداء، وأن تتوسع أفقيًا وعموديًا دون انقطاع، وأن تطبق التشفير وضوابط الوصول، وأن تكون فعالة من حيث التكلفة مع دعم أنواع البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة.
• نماذج البيانات والخوارزميات تقديم رؤى وتنبؤات دقيقة تم التحقق من صحتها باستخدام تقنيات مثل التحقق المتبادل. يجب أن تكون سهلة الفهم لأصحاب المصلحة، وفعالة من الناحية الحسابية، وسهلة الصيانة.
• • واجهة المستخدم يجب أن تكون بديهية بدرجة كافية لتتطلب الحد الأدنى من تدريب المستخدم. وينبغي الاستفادة من التصورات وتسهيل تفاعل المستخدمين مع البيانات، بما في ذلك آليات التغذية الراجعة والدعم متعدد الأجهزة.
• واجهات برمجة التطبيقات ونقاط النهاية تتطلب ترخيصًا ومصادقة آمنة، وحدودًا لعدد مكالمات واجهة برمجة التطبيقات (API) من كل مستخدم أو نظام، ووثائق كافية للمطورين. يجب أن يدعموا تنسيقات البيانات مثل JSON و  XML لضمان التوافق.
• المراقبة والتسجيل في الوقت الفعلي يسمح لمنتجات البيانات بتحديد المشكلات ومعالجتها بسرعة. ويتم تنبيه المسؤولين إلى مشكلات الأداء والأخطاء، وتساعد مسارات التدقيق الشركات على تلبية متطلبات الامتثال. تتضمن مقاييس الأداء التي سيتم مراقبتها زمن الوصول والإنتاجية ومعدلات الخطأ.
• توثيق يتضمن أدلة المستخدم والمواصفات الفنية ووثائق واجهات برمجة التطبيقات وسجلات التغيير وسجلات الامتثال.

أمثلة على منتجات البيانات

قد يكون المثال الأكثر شيوعًا لمنتج البيانات هو شات جي بي تي، الأداة المجانية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والتي تجيب على الأسئلة البسيطة والمعقدة بطريقة حوارية وتدخل في حوار مع المستخدمين يسمح بمتابعة الأسئلة، وتعترف بأخطائها وتتحدى عدم الدقة. يعتبر ChatGPT مؤهلاً كمنتج بيانات لأنه يعتمد على أ مجموعة بيانات نصية كبيرة جدًا، على الرغم من أن النظام أكثر تعقيدًا من منتجات البيانات النموذجية. 

ومع ذلك، في حالته الحالية، يفتقر ChatGPT إلى جانب واحد مهم من منتجات البيانات: الدقة. يتحمل مالك منتج البيانات مسؤولية ضمان تجربة مستخدم إيجابية وحل جدير بالثقة للمشكلة التي تم تصميم المنتج للمساعدة في حلها. ويتطلب ذلك أفضل الممارسات في إدارة المنتجات، ووصولاً متسقًا وموثوقًا إلى التحليلات التي تدعم قرارات العمل.

تشبه ست فئات من منتجات البيانات إظهار استخدام التكنولوجيا في المنتجات اليومية:

• محركات التوصية تقوم شركات مثل Amazon وNetflix وTripAdvisor بتخصيص استجاباتها لتعزيز مشاركة العملاء وتحسين معدلات التحويل.
• أدوات التحليلات التنبؤية تشمل تلك المستخدمة من قبل FICO وLinkedIn وZillow والتي تحدد الاتجاهات في البيانات وتولد توقعات بناءً على تقنيات التنقيب عن البيانات والنمذجة المتقدمة.
• واجهات برمجة تطبيقات البيانات مثل خرائط Google وملفات تعريف LinkedIn وIO Weather تعمل على تسهيل التدفق السلس للبيانات بين الأنظمة المختلفة. التنسيقات الشائعة هي نقل الحالة التمثيلية (REST)، وبروتوكول الوصول إلى الكائنات البسيطة (SOAP)، وXML-RPC، وJSON-RPC.
• لوحات معلومات في الوقت الفعلي تقديم البيانات بشكل مرئي وتحديث شاشات المستخدمين تلقائيًا عند توفر معلومات جديدة. يتم تطبيقها لمراقبة المخزون والمبيعات والبيانات التشغيلية لدعم قرارات العمل. لوحات المعلومات الشعبية تتضمن Tableau وMicrosoft BI وZoho Analytics.
• تمويل شخصي أدوات تتضمن تمكين (رأس المال الشخصي سابقًا)، وQuicken، وYou Need a Budget (YNAB)، وكلها تحاول جلب المزيد من الوضوح والثقة إلى التخطيط المالي للأفراد.
• منتجات مراقبة الصحة يمكن ارتداؤها مثل Apple Watch وFitBit وDexcom’s Continious Glucose Meter، تتجاوز مجرد تتبع معدلات النبض وأنماط النوم والمسائل الصحية الأخرى من خلال مشاركة المعلومات مع مقدمي الرعاية الصحية.

لماذا تعتبر منتجات البيانات مهمة

منتجات البيانات يستفيد منها مستهلكو البيانات في عدة طرق:

• إنهم يكتسبون رؤى أسرع باستخدام المنتجات المعدة مسبقًا بدلاً من الاضطرار إلى بدء كل مشروع من الصفر.
• يتم التحقق من سلامة البيانات مسبقًا، لذلك يتم بناء الثقة في المنتجات.
• يعزز الوعي الظرفي في الوقت الحقيقي قيمة تحليلات البيانات.
• تدعم القدرة على الاستجابة في الوقت الفعلي اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أسرع.
• يتم تسهيل الحوكمة من خلال ضمانات مسبقة جودة البيانات والامتثال.
• تعمل المنتجات على تسهيل العثور على البيانات والوصول إليها من أنظمة متنوعة.

ترى المنظمات أن منتجات البيانات هي المفتاح لزيادة الكفاءة والربحية:

• تساعد منتجات البيانات على زيادة تركيز الشركة على النتائج الإيجابية.
• إنها تعمل على تحسين مرونة المؤسسات وتقديم القيمة بشكل تدريجي.
• تؤدي إعادة استخدام منتجات البيانات إلى زيادة قيمة البيانات إلى أقصى حد مع القليل جدًا من النفقات العامة.
• أصبحت بنيات البيانات مقاومة للمستقبل من خلال قدرة منتجات البيانات على التكيف.
• تنشأ أسئلة أقل حول مصداقية وسلامة البيانات الأساسية.
• تتواصل أقسام الأعمال وتكنولوجيا المعلومات باستخدام نفس اللغة.

ولعل أكبر فائدة لمنتجات البيانات للمؤسسات هي قدرتها على ذلك فتح قيمة البيانات من خلال العمل بمثابة الغراء الذي يربط الأنظمة المادية ونمذجة البيانات والعمليات التجارية وحالات الاستخدام معًا. إنها تحل محل النهج التدريجي الذي تتبعه العديد من الشركات في عمليات البيانات الخاصة بها مع تحقيق اللامركزية في إدارة البيانات أيضًا. يؤدي هذا إلى تحرير البيانات الأساسية ليتم تطبيقها بسرعة في مواقف وظروف متنوعة، مع الحد الأدنى من المعالجة المسبقة أو عدم وجودها على الإطلاق. 

وفقًا لماكينزي، تسمح منتجات البيانات بنشوء حالات استخدام تجارية جديدة تم التنفيذ بشكل أسرع بنسبة 90% وانخفاض تكلفة الملكية الإجمالية بنسبة 30%. كما أنها تقلل من المخاطر والوقت والمال الذي يتم إنفاقه على عمليات الحوكمة.

إن تحقيق الفوائد التي وعدت بها منتجات البيانات يتطلب اعتماد نهج رشيق لإدارة البيانات يبدأ صغيرًا، ويصدر بسرعة، ويتكرر، ويوضح قيمة المنتجات. أضف المزيد من الإمكانات مع كل إصدار لتعزيز قيمة المنتج بشكل تدريجي لتحفيز التبني وكسب المزيد من الاستثمار للمنتجات الجديدة وحالات الاستخدام. بمجرد دمج منتجات البيانات مع العمليات التجارية اليومية لشركتك، ستبدأ الأدوات في بيع نفسها عندما تصبح قيمتها واضحة للمستخدمين والمديرين. 

الصورة مستخدمة بموجب ترخيص من Shutterstock

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.dataversity.net/what-are-data-products-and-why-do-they-matter/