مارا دنبال کنید : 

متأسفانه، بسیاری از برنامه‌های حاکمیت داده شکست می‌خورند و دلایل زیادی برای آن وجود دارد. نکته مهم این است که درس‌های بزرگی از این شکست‌ها باید گرفته شود.

در این مقاله، بخشی از کلیدهای موفقیت در این برنامه‌ها آمده است:

حاکمیت داده را به عنوان یک برنامه در نظر بگیرید

بسیاری از اوقات، افراد این مفهوم را یک پروژه می‌دانند.

این چه اشکالی دارد؟

مشکل این است که پروژه‌ها تاریخ پایان دارند. اگر بخواهد به درستی اجرا گردد، باید به صورت یک برنامه بدون پایان در نظر گرفته شود.

اگر می‌خواهید یک شرکت داده‌محور باشید و اطلاعات و دانش را از داده‌های خود استخراج کنید، مدیریت داده نمی‌تواند تاریخ پایانی داشته باشد. این کار هیچ گاه متوقف نخواهد شد.

غلبه بر چالش‌های سیاسی

اگر تازه کار هستید چالش‌های سیاسی وجود خواهد داشت که مانع اجرای برنامه‌ها می‌شوند. افراد زیادی در سازمان هستند که با تغییرات مخالفند. باید بر این چالش‌های سیاسی غلبه کنید و اینجاست که حمایت مالی خوب، پشتیبانی قوی اجرایی، ارتباطات و مدیریت تغییر به این موضوع کمک خواهد کرد. یک مدل بلوغ می‌تواند ابزار خوبی در این زمینه باشد زیرا به شما نشان می‌دهد که برای پیشرفت و پیشروی به سطح بلوغ بالاتر، ابتدا باید با چه چیزهایی مقابله کنید.

به صورت تکراری بسازید

برای موفقیت، به صورت تکراری قابلیت‌های تحویل‌پذیر را بسازید. چرخه‌هایی با مدت زمان ۳ ماه توصیه می‌شود که در پایان آن، یک چیز تحویل‌پذیر تمام می‌شود. البته برخی از آن‌ها به ۶ یا حتی ۱۲ ماه نیاز دارند. در مجموع، خوب است که در این مسیر ثابت قدم باشید و این انتظار را برای ذینفعان خود داشته باشید که پس از چند ماه، یک محصول بزرگتر وجود خواهد داشت. این تحویل‌ها می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

  • ارزیابی
  • کارت امتیازی
  • گردش کار
  • مجموعه‌ای از استانداردها
  • تعدادی از اصطلاحات تجاری تعریف شده و غیره

تمرکز بر داده‌بان‌ها و مدیریت فراداده

برای موفقیت نیازمند برنامه‌ای قوی در حوزه داده‌بان‌ها و مدیریت فراداده هستید.

اندازه‌گیری موفقیت

باید موفقیت را با معیارها بسنجید. نشان دادن بهبودها دشوار است، به خصوص در مراحل اولیه برنامه. این کاری است که خیلی‌ها در مسیر اجرای پیاده‌سازی فراموش می‌کنند. جنبه دومی که باید در نظر گرفته شود این است که این معیارها با اهداف شرکت باید مرتبط باشند.

  • ما ۱۰۰ اصطلاح تجاری را به واژه نامه کسب و کار خود اضافه کرده‌ایم.
  • ما ۱۰ مباشر داده را آموزش داده‌ایم.
  • استانداردهای کیفیت داده را برای این ۲ دامنه داده و غیره توسعه داده شده است.

این‌ها دلایلی نمی‌باشد که در سازمان‌ها مدیریت داده انجام می‌شود. ما مدیریت داده را انجام می‌دهیم تا بینش و آینده‌نگری بهتری از داده‌های خود بدست آوریم. اهداف باید برای تعیین کارایی، رضایت بیشتر مشتریان و غیره باشد.

روی دامنه‌های داده تمرکز کنید

بسیاری از برنامه‌ها در سطح سازمان شروع نمی‌شوند. بسیاری از آن‌ها از یک بخش شروع می‌شوند. این خوب است، اما اگر در سطح سازمانی گسترش پیدا نکند، اجرای آن بی‌نتیجه خواهد بود و در نهایت با شکست مواجه می‌شود. در نتیجه عواقب نامطلوبی از جمله در سازمان رخ خواهد داد:

  • نمی‌توان به یک دید ۳۶۰ مشتری دست یافت
  • ناتوانی در ساخت یک برنامه قوی AI/ML
  • عدم کاهش خطاهای کیفیت داده‌ها
  • بی‌سوادی داده‌ها در سازمان
  • و ..

در برخی از حالات سایر برنامه‌ها بر روی یک سیستم خاص متمرکز می‌شوند (معمولاً یک CRM یا یک ERP). این دیدگاه نیز اشتباه است زیرا ذینفعان مهمی در سازمان وجود دارد که ممکن است از این سیستم‌ها استفاده نکنند اما از داده‌های مرتبط استفاده خواهند کرد. بنابراین، بهترین راه برای تمرکز بر داده‌ها، روی حوزه‌هایی مانند مشتری، محصول، مکان و غیره است. به این ترتیب این اطمینان حاصل می‌شود که بخش‌ها و سیستم‌های مربوطه نیز بخشی از حوزه هستند.

آن را زیر بخش IT قرار ندهید

این اشتباه دیگری است که سازمان‌ها با آن مواجه می‌شوند. بله، فناوری اطلاعات یک شریک مهم است، اما کسب و کار باید به طور مداوم درگیر باشد. باور کنید یا نه، این کسب و کار است که مالک آن است، نه فناوری اطلاعات.

ارتباط برقرار کنید و تغییرات را مدیریت کنید

ارتباطات بهترین دوست شماست. در کنفرانسی چند سال پیش، IDC اشاره کرد که ۹۰٪ ارتباطات است. شاید این مقدار زیاد به نظر برسد، اما با این حال، حکمرانی موفق نیاز به ارتباطات زیادی دارد. همانطور که در کلید قبلی موفقیت ذکر شد، این تغییرات زیادی را به همراه دارد و باید از طریق ارتباطات مؤثر مدیریت شود:

  • ارتباط،
  • مشارکت ذینفعان،
  • حمایت قوی،
  • پشتیبانی اجرایی،
  • آموزش، و غیره.

اهمیت آن‌ها را دست کم نگیرید و به همین دلیل است که فکر می‌کنم این احتمالاً مهم‌ترین کلید موفقیت است.

نتیجه

اجرای برنامه‌ها آسان نیست و برخی با شکست مواجه می‌شوند زیرا یک یا چند مورد از موارد فوق را در نظر نمی‌گیرند. این موارد موفقیت یک برنامه مدیریت داده در سطح سازمانی را تضمین می‌کند که از بهترین شیوه‌ها پیروی می‌کند و الزامات آن را برآورده می‌سازد.


مطالب مرتبط :

ابزارهای مدیریت و حاکمیت داده باید بر اساس معماری دیجیتال و فناوری اطلاعات طراحی شوند تا بتوانند نیازهای سازمانی را پوشش دهند. این ابزارها باید با معماری نوآورانه و سازمانی جدید همراه باشند تا به بهبود عملکرد سازمان و افزایش بهره‌وری کمک کنند. همچنین، معماری خدمات مبتنی بر وب و کسب و کار الکترونیکی نیز باید در این ابزارها در نظر گرفته شود تا بتوانند به صورت آنلاین خدمات مورد نیاز را ارائه دهند. از معماری ابر و معماری مبتنی بر حافظه ابری نیز می‌توان در این ابزارها استفاده کرد تا داده‌ها به صورت مجازی و در هر زمان و مکانی قابل دسترس باشند. در نهایت، معماری مبتنی بر خدمات و معماری مبتنی بر رویداد نیز باید در این ابزارها در نظر گرفته شود تا بتوانند به صورت پویا و با تغییرات سریع در سازمان هماهنگ شوند.

 

مطالب مرتبط:

تیم‌های حاکمیت کلان داده
عوامل موفقیت پیاده‌سازی حاکمیت داده

– کلان داده

**برای اطلاعات بیشتر در مورد ابزارهای تحلیل داده، به این لینک مراجعه کنید.**

مدیریت داده: عامل کلیدی موفقیت سازمان‌ها

برای اینکه یک سیستم موثر در مدیریت داده ایجاد کنید، باید ابزارهایی طراحی کنید که بتوانند به تمامی نیازهای سازمان پاسخ دهند. این ابزارها باید با معماری دیجیتال و فناوری اطلاعات هماهنگ باشند تا عملکرد سازمان بهبود یابد و بهره‌وری افزایش پیدا کند.

ابزارهای نوآورانه در مدیریت داده

برای ایجاد چنین سیستمی، باید ابزارهای نوآورانه‌ای با معماری سازمانی جدید طراحی کنید. این ابزارها باید قابلیت ارائه خدمات آنلاین داشته باشند تا بتوانند خدمات مورد نیاز را به سرعت و به آسانی به کاربران ارائه دهند. همچنین، باید به معماری‌های نوین مانند معماری خدمات مبتنی بر وب و کسب‌وکار الکترونیکی توجه ویژه‌ای داشته باشید.

استفاده از معماری ابر و حافظه ابری

علاوه بر این، باید از معماری ابر و معماری مبتنی بر حافظه ابری استفاده کنید. این معماری‌ها امکان ذخیره‌سازی مجازی داده‌ها را فراهم می‌کنند و دسترسی به داده‌ها را در هر زمان و مکانی ممکن می‌سازند. علاوه بر این، به‌کارگیری معماری‌های مبتنی بر خدمات و رویداد برای هماهنگی با تغییرات سریع در سازمان‌ها ضروری است.

امنیت و دسترسی در سیستم‌های مدیریت داده

این سیستم‌ها علاوه بر عملکرد بالا، نیاز به امنیت و سرعت دسترسی بالا دارند. با استفاده از معماری مبتنی بر ابر و حافظه ابری، می‌توانید سیستم‌هایی امن‌تر ایجاد کنید. این سیستم‌ها داده‌های سازمانی را به شکل ایمن ذخیره و بازیابی می‌کنند. همچنین، معماری مبتنی بر خدمات این امکان را فراهم می‌کند که به کاربران خدمات متنوع و ویژه‌ای ارائه دهید و نیازهای گوناگون آن‌ها را برآورده کنید.

معماری مبتنی بر رویداد

این معماری‌ها به سیستم‌ها کمک می‌کنند تا به تغییرات سریع محیطی واکنش نشان دهند و اطلاعات جدید را به سرعت پردازش کنند. این ویژگی به سازمان‌ها کمک می‌کند که در شرایط متغیر بازار انعطاف‌پذیرتر باشند و بهتر با تغییرات سازگار شوند.

نتیجه‌گیری

برای داشتن یک سیستم کارآمد در مدیریت داده، باید ابزارهایی با معماری دیجیتال و فناوری‌های نوین طراحی کنید که قابلیت تطبیق با تغییرات سازمانی را داشته باشند. ابزارهای مبتنی بر ابر، رویداد و خدمات به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا داده‌های خود را بهینه مدیریت کنند و بهبود قابل توجهی در فرآیندها و بهره‌وری ایجاد کنند.

با افزایش نیاز سازمان‌ها به داده‌های سریع و امن، استفاده از این رویکردهای مدرن نه تنها عملکرد سازمان‌ها را ارتقا می‌دهد، بلکه به آن‌ها کمک می‌کند که با تغییرات سریع بازار همگام شوند و در رقابت باقی بمانند.



مطالب مرتبط :

**برای اطلاعات بیشتر در مورد ابزارهای تحلیل داده، به این لینک مراجعه کنید.**

معماری داده

معماری داده به معنای طراحی و ساختاردهی سیستم‌هایی است که برای جمع‌آوری، ذخیره، پردازش و تحلیل داده‌ها ایجاد می‌شوند. این سیستم‌ها شامل اجزای مختلفی مانند پایگاه داده، سرورهای ذخیره‌سازی، ابزارهای پردازش داده و برنامه‌های کاربردی مرتبط هستند.

اجزای اصلی معماری داده

هدف اصلی این سیستم‌ها فراهم کردن زیرساختی قابل اعتماد برای مدیریت داده‌ها و ایجاد بستری مناسب برای تحلیل آن‌ها است. برای دستیابی به این هدف، **معماری داده** باید از مفاهیمی مانند توزیع‌شدگی، مقیاس‌پذیری، امنیت و دسترسی‌پذیری داده‌ها پشتیبانی کند.

پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای

در معماری داده معمولاً از پایگاه داده‌های رابطه‌ای که داده‌ها را در جداول ذخیره می‌کنند استفاده می‌شود. داده‌ها با استفاده از زبان SQL قابل دسترسی هستند. همچنین پایگاه‌های داده NoSQL مانند MongoDB و Cassandra برای برنامه‌های خاص مورد استفاده قرار می‌گیرند. سرورهای ذخیره‌سازی بخش مهمی از معماری داده هستند که داده‌ها را در فضای ذخیره‌سازی اختصاصی ذخیره می‌کنند.

ابزارهای پردازش و تحلیل داده

ابزارهای پردازش داده برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده مورد استفاده قرار می‌گیرند. این ابزارها از طریق شبکه به داده‌ها دسترسی پیدا کرده و آن‌ها را پردازش می‌کنند. ابزارهای تحلیل داده نیز برای استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها استفاده می‌شوند و معمولاً واسط کاربری گرافیکی دارند که کاربران را قادر به تعامل با داده‌ها می‌کند.

انتقال و اشتراک‌گذاری داده‌ها

این بخش از معماری داده تنها به ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها محدود نمی‌شود، بلکه به نحوه انتقال و به اشتراک‌گذاری داده‌ها در سازمان‌ها نیز می‌پردازد. با افزایش اهمیت داده‌ها، استفاده از روش‌هایی مانند میکروسرویس‌ها به منظور مدیریت و به اشتراک‌گذاری موثر داده‌ها رایج‌تر شده است. این روش به مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری بیشتر سیستم کمک می‌کند.

مدیریت داده‌های بی‌ساختار و نیمه‌ساختار یافته

یکی دیگر از جنبه‌های مهم در معماری داده، مدیریت داده‌های بی‌ساختار و نیمه‌ساختار یافته است. این داده‌ها شامل فایل‌های متنی، تصاویر، ویدئوها و داده‌های تولید شده از سنسورها هستند. استفاده از پایگاه داده‌های غیررابطه‌ای برای مدیریت این نوع داده‌ها اهمیت بسیاری دارد.

تکنولوژی‌های نوین در معماری داده

با ظهور تکنولوژی‌هایی مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، معماری داده‌ها باید قادر به پردازش داده‌ها با سرعت و دقت بالا باشد. این نیاز باعث شده تا زیرساخت‌هایی برای پردازش‌های موازی و توزیع‌شده ایجاد شود. ابزارهایی مانند Apache Hadoop و Apache Spark در این زمینه بسیار مفید هستند و به بهبود سرعت پردازش داده‌ها کمک می‌کنند.

امنیت داده‌ها

بحث امنیت داده‌ها نیز باید به‌طور جدی در نظر گرفته شود. هرچه حجم داده‌ها بیشتر می‌شود، اهمیت استفاده از تکنیک‌های رمزنگاری و نظارت بر داده‌ها نیز افزایش پیدا می‌کند. رعایت استانداردهای بین‌المللی امنیت داده و پیاده‌سازی سیاست‌های مناسب می‌تواند به حفاظت از اطلاعات حساس سازمان‌ها کمک کند.

نتیجه‌گیری

در کل، معماری داده یک سیستم پیچیده و گسترده است که به منظور جمع‌آوری، ذخیره، پردازش و تحلیل داده‌ها طراحی می‌شود. با توجه به افزایش اهمیت داده‌ها در سازمان‌ها، طراحی و پیاده‌سازی یک معماری داده مناسب برای مدیریت داده‌ها از اهمیت بسیاری برخوردار است.

——————————————————————————————————

مطالب مرتبط:

مدیریت داده
ابزارهای حاکمیت و مدیریت داده

– کلان داده

**برای اطلاعات بیشتر در مورد ابزارهای تحلیل داده، به این لینک مراجعه کنید.**

عضویت در خبرنامه
close slider

عضویت در خبرنامه

فیلد های "*" اجباری هستند

نام و نام خانواگی*
این قسمت برای اهداف اعتبارسنجی است و باید بدون تغییر باقی بماند.