استشارات استراتيجية البيانات في الرياض

قبل اقتراح أي شيء، نجرد البيانات الموجودة في الأنظمة، ومن يملكها، ومدى موثوقيتها. ونبحث كذلك عن المواضع التي يُسجَّل فيها الكيان نفسه، كالعميل أو المنتج أو الموظف، بصور مختلفة. هذا الجرد عمل روتيني، لكن فيه تكمن معظم قيمة استراتيجية البيانات، لأنه يكشف الأسباب المحددة القابلة للإصلاح التي جعلت التقارير غير موثوقة.

حين تُستخدم البيانات الرئيسية للعملاء والموردين والمنتجات والموظفين بصورة غير متسقة بين نظام ERP ونظام CRM ونظام الرواتب، فهي سبب جذري متكرر للتقارير غير الموثوقة. والاستراتيجية التي لا تعالج ملكية البيانات الرئيسية ومعايير جودتها تعالج العَرَض لا السبب، مهما بلغ تطور طبقة التحليلات المقترحة.

البيانات التي لا مالك مسؤولاً عنها تتدهور. لذلك تسند الاستراتيجية ملكية كل مجال رئيسي من مجالات البيانات، وتحدد معايير الجودة ومن يطبقها، وتضع جدولاً للمراجعة. وهذا يقود مباشرة إلى حوكمة البيانات المستمرة، فلا يكون العمل تنظيفاً لمرة واحدة يتآكل أثره لاحقاً.

المخرج خطة مرحلية. تبيّن أي مجالات البيانات تحتاج إلى معالجة أولاً بحسب أثرها على العمل، وما المكاسب السريعة الممكنة دون تنظيف شامل. كما ترتب المبادرات اللاحقة في ذكاء الأعمال أو الذكاء الاصطناعي لتقوم على أرضية صلبة، بدلاً من مضاعفة المشكلات القائمة.

عندما تكون لدى المنشأة طموحات في الذكاء الاصطناعي أيضاً، فإن مجالات البيانات التي تحتاج إلى معالجة لتحقيق ذكاء أعمال موثوق هي عادة ما يحدد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الواقعية. وننسق ذلك مع أعمال استراتيجية الذكاء الاصطناعي، حتى لا يصل تقييمان منفصلان إلى استنتاجين متضاربين بشأن البيانات الأساسية نفسها.

ينبغي توثيق كل قرار، مثل تصنيف صنف أو دمج سجلي عميل، مع مبرراته. وبذلك لا يُعاد فتح النقاش نفسه لاحقاً لأن من اتخذ القرار قد غادر الشركة، ويُحمى ما سبق إصلاحه من جودة البيانات.