استشارات استراتيجية البيانات

قبل اقتراح أي شيء، نجرد ما هي البيانات الموجودة عبر الأنظمة، ومن يملكها، ومدى موثوقيتها، وأين يُمثل نفس الكيان، عميل، منتج، موظف، بشكل مختلف في أماكن مختلفة. هذا عمل غير برّاق وهنا حيث تقع معظم القيمة الحقيقية لتعامل استراتيجية بيانات، لأنه يكشف الأسباب المحددة والقابلة للإصلاح التي جعلت التقارير غير موثوقة أبداً.

بيانات العملاء والموردين والمنتجات والموظفين الرئيسية المستخدمة بشكل غير متسق عبر ERP وCRM ونظام رواتب هي السبب الجذري الأكثر شيوعاً لتقارير غير موثوقة في الشركات السعودية متوسطة الحجم. استراتيجية لا تعالج ملكية البيانات الرئيسية ومعايير الجودة تُعالج عرضاً وليس السبب، بغض النظر عن تطور طبقة التحليلات المقترحة.

البيانات بلا مالك مسؤول تتدهور. تُخصص الاستراتيجية ملكية لكل مجال بيانات رئيسي، وتُحدد معايير الجودة ومن يفرضها، وتضع إيقاعاً للمراجعة، وهو ما يتصل مباشرة بـحوكمة البيانات المستمرة بدلاً من كونها تنظيفاً لمرة واحدة يتآكل مجدداً خلال عام.

المخرج خطة مرحلية: أي مجالات البيانات تحتاج معالجة أولاً بناءً على أثر العمل، وما المكاسب السريعة المتاحة دون تنظيف كامل، وما الجدول الزمني الواقعي لكل مبادرة ذكاء أعمال أو ذكاء اصطناعي لاحقة لتُبنى على أرضية صلبة بدلاً من مُضاعفة المشكلات القائمة.

حيث يملك عمل طموحات ذكاء اصطناعي أيضاً، نفس مجالات البيانات التي تحتاج معالجة لذكاء أعمال موثوق عادة تُحدد أي حالات استخدام ذكاء اصطناعي واقعية. نُنسق هذا صراحة مع عمل استراتيجية الذكاء الاصطناعي بدلاً من إجراء تقييمين منفصلين يصلان لاستنتاجات متضاربة حول نفس البيانات الأساسية، لأن صورة جاهزية بيانات صحيحة فعلياً يجب ألا تعتمد على أي فريق كتب التقرير.

كل قرار حول تصنيف صنف أو دمج سجل عميل يجب توثيقه بمبرره، بحيث لا يُعاد فتح نفس النقاش بعد عام لأن الشخص الذي اتخذ القرار غادر. هذا التوثيق يُوفر وقتاً كبيراً لاحقاً ويمنع تراجع الجودة التي أُصلحت بالفعل بمعالجة مختلفة لنفس المشكلة، وهو استثمار صغير مقارنة بتكلفة إعادة اكتشاف نفس الأخطاء مراراً.