أطلق العنان لبياناتك المحاصرة: قيادة الرؤى من الحافة إلى السحابة

لنتحدث لمدة دقيقة عن صوامع البيانات. صوامع العالم الحقيقي ، بالطبع ، هي تلك الأبراج الموجودة في المزارع التي تُستخدم لتخزين الحبوب للاستخدام أو البيع في المستقبل. إنها مبانٍ شاهقة تحتوي عادةً على نوع واحد فقط من المواد الخام. يعمل مفهوم الصومعة عمومًا كاستعارة لوصف مجموعات كبيرة من البيانات الأولية المخزنة بشكل منفصل عن البيانات الأولية الأخرى.

غالبًا ما تكون الخوادم والأجهزة عبارة عن بيانات صوامع. تقوم الأجهزة المختلفة بتخزين البيانات ، ولكن ليس بالضرورة مشاركتها جميعًا مع الأجهزة الأخرى. تنشئ التطبيقات البيانات وتخزنها ، ولكن بعضها فقط قد ...ربما… يتم مشاركتها في حالة استخدام واجهة برمجة تطبيقات (API) مكتوبة جيدًا (واجهة برمجة تطبيق). بمرور الوقت ، تجد المؤسسات نفسها مع الكثير من البيانات ، ولكن معظمها معزول ومخزن في صوامع مجازية منفصلة ، ولن تكون أبدًا جزءًا من كل أكبر.

كيف تخلق الحوسبة المتطورة العاصفة المثالية لصوامع البيانات

عندما يتعلق الأمر بشبكات المؤسسة ، وخاصة من الحافة إلى السحابة ، فإن صوامع البيانات تحدث بشكل طبيعي. ينتج كل جهاز على الحافة بيانات ، ولكن قد تظل الكثير من هذه البيانات على الجهاز ، أو على الأقل ، مجموعة الأجهزة الموجودة في موقع الحافة هذا. وينطبق الشيء نفسه على العمليات السحابية. يتم إنشاء البيانات وتخزينها في العديد من موفري السحابة المختلفين ، وبينما يتبادلون البيانات أحيانًا ، يعيش معظمها بمعزل عن بقية المؤسسة.

أيضا: كيف يقود مفهوم الحافة إلى السحابة المرحلة التالية من التحول الرقمي

لكن الرؤى والاستراتيجيات القابلة للتنفيذ تأتي عندما تكون جميع البيانات عبر المؤسسة متاحة للمستخدمين والأنظمة المناسبة. دعونا نلقي نظرة على أحد الأمثلة التي قد تحدث في متاجر التجزئة للسلع المنزلية الخيالية ، Home-by-Home ، والتي ناقشناها سابقًا.

تبيع Home-by-Home تركيبات الإضاءة المثبتة على الحائط والتي تستخدم أقواس بلاستيكية لتثبيتها على الحائط. عادةً ما يكون بائعًا رائعًا. ولكن في آذار (مارس) وأبريل (نيسان) من كل عام ، تحصل الشركة على سيل من العائدات لأن الأقواس تنكسر. العائدون من جميع أنحاء البلاد ، من ميامي إلى سياتل. هذه أول مجموعة بيانات لدينا ، وهي معروفة للمتاجر نفسها.

تم بناء الأقواس بواسطة شركة شريكة في المصنع. عادة ، يعمل المصنع في درجات حرارة أعلى من 62 درجة فهرنهايت ، ولكن في يناير وفبراير ، تنخفض درجة الحرارة المحيطة بالمصنع إلى 57 درجة في المتوسط. هذه هي المجموعة الثانية من البيانات لدينا ، درجة الحرارة في المصنع.

لم يتم توصيل أي من مجموعتي البيانات بالأخرى. ولكن كما اكتشفنا بشيء من العمق منذ فترة ، بدأت بعض عمليات إنتاج البلاستيك بالفشل تحت 59 درجة أو نحو ذلك. بدون القدرة على ربط مجموعة بيانات في مصنع بإحصائيات المرتجعات من المتاجر ، لن تتمكن الشركة من معرفة أن مصنعًا أكثر برودة قليلاً ينتج أقواسًا دون المستوى المطلوب ، والتي كانت تفشل في جميع أنحاء البلاد.

ولكن من خلال التقاط جميع البيانات وإتاحة مجموعات البيانات للتحليل (والارتباط القائم على الذكاء الاصطناعي ومعالجة البيانات الضخمة) ، تصبح الرؤى ممكنة. في هذه الحالة ، نظرًا لأن Home-by-Home جعل التحول الرقمي جزءًا من الحمض النووي الخاص بها ، فقد تمكنت الشركة من إجراء اتصال بين درجة حرارة المصنع والعوائد ، والآن يعاني العملاء الذين يشترون تركيبات الإضاءة هذه من إخفاقات أقل بكثير. 

بياناتك موجودة في كل مكان ، ولكن هل هي قابلة للتنفيذ؟

هذا مجرد مثال واحد على إمكانية جمع البيانات من الحافة إلى السحابة. هناك بعض الأفكار الرئيسية المترابطة هنا. 

بياناتك في كل مكان: يقوم كل جهاز كمبيوتر وخادم وجهاز إنترنت الأشياء والهاتف ونظام المصنع ونظام المكاتب الفرعية وسجل النقد والمركبة وتطبيق البرنامج كخدمة ونظام إدارة الشبكة بإنشاء البيانات باستمرار. يتم حذف بعض منها عند إنشاء بيانات جديدة. يتراكم بعضها حتى تصبح أجهزة التخزين مسدودة بسبب الإفراط في الاستخدام. يقع بعضها في الخدمات السحابية لكل حساب تسجيل دخول لديك.

بياناتك معزولة: معظم هذه الأنظمة لا تتحدث مع بعضها البعض. في الواقع ، غالبًا ما تأخذ إدارة البيانات شكل اكتشاف البيانات التي يمكن حذفها لإفساح المجال لجمع المزيد. بينما تحتوي بعض الأنظمة على واجهات برمجة تطبيقات لتبادل البيانات ، إلا أن معظمها غير مستخدم (وبعضها يفرط في الاستخدام). عندما اشتكى والدي من بعض الأعمال التجارية المحلية ، كان والدي يحب استخدام العبارة ، "اليد اليسرى لا تعرف ما تفعله اليد اليمنى." عندما يتم عزل البيانات ، تكون المنظمة مثلها تمامًا.

تأتي الأفكار عند ربط المدخلات المتعددة: في حين أنه من الممكن إخضاع مجموعة بيانات واحدة لتحليل شامل والتوصل إلى رؤى ، فمن المرجح أن ترى الاتجاهات عندما يمكنك ربط البيانات من مصدر واحد ببيانات من مصادر أخرى. لقد أوضحنا سابقًا كيف أن درجة حرارة أرضية المصنع لها علاقة بعيدة ، ولكن قابلة للقياس ، بحجم العائدات في المتاجر عبر البلاد. 

للقيام بذلك ، يجب أن تكون كل هذه البيانات متاحة عبر مؤسستك: لكن هذه الارتباطات والملاحظات ممكنة فقط عندما يتمكن المحللون (البشر والذكاء الاصطناعي) من الوصول إلى العديد من مصادر البيانات لمعرفة القصص التي ترويها جميعها.

جعل البيانات قابلة للاستخدام وتحويلها إلى ذكاء

يكمن التحدي إذن في جعل كل تلك البيانات قابلة للاستخدام ، وجمعها ، ثم معالجتها في ذكاء عملي. للقيام بذلك ، هناك أربعة أشياء يجب أخذها في الاعتبار.

الأول هو سفر. يجب أن يكون للبيانات آلية للانتقال من جميع هذه الأجهزة المتطورة ، والخدمات السحابية ، والخوادم ، وما إلى ذلك إلى مكان يمكن التصرف فيه ، أو مجمعة. تصف مصطلحات مثل "بحيرة البيانات" و "مخزن البيانات" هذا المفهوم لتجميع البيانات ، على الرغم من أن التخزين الفعلي للبيانات قد يكون مبعثرًا تمامًا. 

أيضا: يظهر التحول الرقمي المدعوم من الحافة إلى السحابة في هذا السيناريو لمتاجر التجزئة الكبيرة

هاتان المسألتان ، تخزين البيانات وحركة البيانات تتطلب كلاهما اعتبارات أمن و الحكم. يجب حماية البيانات المتحركة والبيانات غير المستقرة من الوصول غير المصرح به ، مع إتاحة كل تلك البيانات للمحللين والأدوات التي يمكنها استخراج البيانات من أجل الفرص في نفس الوقت. وبالمثل ، قد تكون إدارة البيانات مشكلة ، لأن البيانات التي يتم إنشاؤها في موقع جغرافي واحد قد يكون لها مشكلات حكومية أو ضريبية إذا تم نقلها إلى موقع جديد.

وأخيرًا ، العامل الرابع الذي يجب مراعاته هو تحليل. يجب تخزينها بطريقة يمكن الوصول إليها للتحليل ، وتحديثها بشكل كافٍ ، وفهرستها بشكل صحيح ، وتنظيمها بعناية.

مقدمة لطيفة لتحديث البيانات

البشر مخلوقات فضولية. ما نقوم بإنشائه في الحياة الواقعية ، غالبًا ما نعيد إنتاجه في عوالمنا الرقمية. كثير منا لديه منازل وأماكن عمل مزدحمة لأننا لم نعثر على مكان التخزين المثالي لكل كائن. للأسف ، نفس الشيء ينطبق غالبًا على كيفية إدارتنا للبيانات. 

كما ناقشنا سابقًا ، لقد عزلنا الكثير منه. ولكن حتى عندما نقوم بسحب كل تلك البيانات إلى بحيرة بيانات مركزية ، فليس لدينا أفضل الطرق للبحث والفرز والغربلة في كل ذلك. يتعلق تحديث البيانات بتحديث كيفية تخزين البيانات واستردادها للاستفادة من التطورات الحديثة مثل البيانات الضخمة والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وحتى قواعد البيانات الموجودة في الذاكرة.

تسير العبارات الرنانة لتقنية المعلومات لتحديث البيانات والتحول الرقمي جنبًا إلى جنب. ذلك لأن التحول الرقمي لا يمكن أن يحدث إلا إذا كانت منهجيات تخزين واسترجاع البيانات هي الأفضل (غالبًا ال أعلى) أولوية تكنولوجيا المعلومات التنظيمية. وهذا ما يسمى بإستراتيجية البيانات أولاً ويمكن أن تجني مكافآت كبيرة لعملك.

انظر ، هذا هو الشيء. إذا كانت بياناتك مقيدة ومحاصرة ، فلا يمكنك استخدامها بشكل فعال. إذا كنت أنت وفريقك تحاول دائمًا العثور على البيانات التي تحتاجها ، أو لا تراها أبدًا في المقام الأول ، فسيتم إسكات الابتكار. لكن قم بتحرير تلك البيانات ، وستفتح لك فرصًا جديدة.

ليس ذلك فحسب ، يمكن أن تكون البيانات التي تتم إدارتها بشكل سيء مضيعة للوقت لموظفي تكنولوجيا المعلومات المحترفين لديك. بدلاً من العمل على دفع المؤسسة إلى الأمام من خلال الابتكار ، فإنهم يقضون الوقت في إدارة كل هذه الأنظمة وقواعد البيانات والواجهات المختلفة ، واستكشاف جميع الطرق المختلفة التي يمكنهم كسرها.

لا يعني تحديث بياناتك أنه يمكنك الابتكار فحسب ، بل يعني أيضًا أنه يمكنك توفير وقتك للتفكير بدلاً من الرد. يوفر لك ذلك أيضًا الوقت لنشر المزيد من التطبيقات والميزات التي يمكن أن تفتح آفاقًا جديدة لعملك.

ابحث عن القيمة والرؤى القابلة للتنفيذ المخفية في بياناتك

يمكن أن تكون عملية تحديث البيانات واعتماد استراتيجية البيانات أولاً أمرًا صعبًا. يمكن أن تساعد التقنيات مثل الخدمات السحابية والذكاء الاصطناعي. يمكن أن تساعد الخدمات السحابية من خلال توفير بنية تحتية حسب الطلب وحسب الحاجة يمكن أن تنمو مع حصاد المزيد والمزيد من البيانات. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي من خلال توفير الأدوات التي يمكنها فحص كل تلك البيانات وتنظيمها بشكل متماسك ، بحيث يمكن للمتخصصين ومديري الأعمال اتخاذ الإجراءات اللازمة.

لكنه لا يزال طلبًا كبيرًا لمعظم فرق تكنولوجيا المعلومات. عادةً ، لا يتم إعداد قسم تكنولوجيا المعلومات لعزل كل تلك البيانات. يحدث ذلك بشكل طبيعي حيث يتم تثبيت المزيد والمزيد من الأنظمة ويتم وضع المزيد والمزيد من عناصر المهام في قوائم الأشخاص.

هذا هو المكان الذي يمكن أن تساعد فيه خدمات الإدارة والبنية التحتية مثل HPE GreenLake ومنافسيها. تقدم GreenLake نموذج الدفع لكل استخدام ، لذلك لا يتعين عليك استخدام سعة "الضيف" في وقت مبكر. من خلال لوحات المعلومات متعددة التطبيقات والخدمات المتعددة ومجموعة واسعة من الدعم الاحترافي ، يمكن أن تساعدك HPE GreenLake في تحويل بياناتك في كل مكان إلى استراتيجية أولية للبيانات.