أجبر عام 2020 بعض القطاعات الصناعية ، التي كانت في يوم من الأيام على ما يبدو لا تقهر ، على التعامل مع معدل الوفيات. انخفضت أسعار النفط إلى ما دون الصفر للمرة الأولى في التاريخ. فقدت الملايين من الوظائف.
لم تعد أسوأ السيناريوهات مجرد افتراضات – فقد تكون احتمالات متميزة دون بذل جهود ضخمة للتحول ومعالجة الثغرات الأمنية وبناء المرونة والرقمنة.
فجأة ، بدأت الصناعات التقليدية مثل النفط والغاز والطاقة والمرافق والتصنيع في تبني الأدوات الرقمية بوتيرة أسرع ، من العمل عن بعد إلى الروبوتات.
سرعان ما واجهت العديد من هذه المبادرات عقبة في الطريق.
بالنسبة للعديد من الشركات الصناعية في المملكة العربية السعودية والشرق الأوسط الأوسع ، لا تزال البيانات غير قابلة للوصول وغير متصلة. يستغرق العثور على البيانات وقتًا أطول مما يستغرقه بناء الحلول التي تخلق قيمة. قارن ذلك بعالم المستهلك ، حيث يمكن الوصول إلى البيانات على الفور في أي مكان وفي أي وقت ، وتستخدم التطبيقات التعلم الآلي للتعلم من سلوكنا وتقديم التوصيات.
لحل مشكلة البيانات الأساسية هذه في الصناعة ، نحتاج إلى طرق جديدة للعمل مع البيانات. إحدى الأدوات الأساسية للغاية هي الانضباط الجديد سريع النمو لعمليات البيانات (DataOps) .
تركز ممارسة إدارة البيانات التعاونية على تحسين الاتصال والتكامل وأتمتة تدفقات البيانات بين مديري البيانات والمستهلكين عبر المؤسسة.
الهدف من DataOps هو إنشاء تسليم يمكن التنبؤ به وإدارة التغيير للبيانات ونماذج البيانات والقطع الأثرية النسبية.
تستخدم DataOps التكنولوجيا لأتمتة تسليم البيانات بمستويات مناسبة من الأمان والجودة والبيانات الوصفية لتحسين استخدام وقيمة البيانات في بيئة ديناميكية.
ما هي DataOps؟
تعتبر DataOps في عام 2020 جديدة وغير معروفة كما كانت DevOps في 2010 ، وذكاء الأعمال في التسعينيات ، والموارد البشرية في تسعينيات القرن التاسع عشر.
يمكن تعريف DataOps على أنه نظام جديد يتألف عادةً من فريق من خبراء البيانات (على سبيل المثال: علماء البيانات والمحللين والمهندسين المعماريين وما شابه) الذين يتواجدون “لتوفير الأدوات والعمليات والهياكل التنظيمية لدعم المؤسسة التي تركز على البيانات. “
تم تكليف مهندسي وفرق DataOps بإحضار البيانات إلى عملاء البيانات في جميع أنحاء المؤسسة ، داخليًا وخارجيًا ، وجعل بياناتهم تفعل المزيد للشركة.
يعود مصطلح DataOps إلى عام 2010. في منشور مدونة عام 2014 ، نظر المحرر المساهم في Information Week Lenny Liebmann في ظهور البيانات الضخمة ورأى الحاجة إلى مجموعة من أفضل الممارسات لضمان حدوث علم البيانات بكفاءة وموثوقية .
أطلق ليبمان على هذا التخصص ” DataOps ” أو “مجموعة أفضل الممارسات التي تعمل على تحسين التنسيق بين علم البيانات والعمليات.”
بعد سبع سنوات ، أصبحت DataOps “اتجاهًا رائعًا” ، وفقًا لـ VentureBeat ، والسباق مستمر لصقل التعريف والمطالبة بجزء من السوق:
- وفقًا لـ Gartner ، “تعد DataOps ممارسة تعاونية لإدارة البيانات تركز على تحسين الاتصال والتكامل وأتمتة تدفقات البيانات بين مديري البيانات ومستهلكي البيانات عبر المؤسسة.”
- يعرّف فريق من محللي Forrester ، بما في ذلك Michele Goetz ، نائب الرئيس والمحلل الرئيسي ، DataOps بأنها “القدرة على تمكين الحلول وتطوير منتجات البيانات وتنشيط البيانات لقيمة الأعمال عبر جميع مستويات التكنولوجيا من البنية التحتية إلى التجربة.”
هناك خيطان مشتركان قويان عبر هذه التعريفات هما أهمية التعاون والتركيز على دمج البيانات عبر أجزاء مختلفة من المؤسسة .
DataOps مقابل DevOps
DataOps و DevOps و MLOps – قد يكون من الصعب تتبع أحدث الكلمات الطنانة خارج عالم تكنولوجيا المعلومات. هنا توضيح:
DataOps ليست DevOps. كانت DevOps موجودة منذ سنوات. على الرغم من بعض القواسم المشتركة السطحية ، تختلف DevOps و DataOps اختلافًا جوهريًا. كلاهما منهجيتان تستخدمان لتعزيز الممارسات التشغيلية ، ولكن هنا ينتهي التشابه.
ينصب تركيز DataOps على تقديم بيانات جاهزة للأعمال ، وموثوق بها ، وقابلة للتنفيذ ، وعالية الجودة ، ومتاحة لجميع “المهندسين الأذكياء” أو “مستهلكي البيانات”. أحد الأهداف هو جهود الأتمتة ، التي تتمحور حول إدارة البيانات وتكاملها. هدف آخر هو المواءمة بين دعم نظام تكنولوجيا المعلومات والعمليات والأعمال.
تركز DevOps ، في المقابل ، على تطوير البرامج والتطبيقات. تركز جهود الأتمتة على دورة التطوير وعمليات تسليم البرامج والتخلص من النفايات. تعد مواءمة المطورين والعمليات والأعمال هدفًا رئيسيًا لشركة DevOps.
ما هي خدمات البيانات الصناعية؟
إصدار أكثر تحديدًا من النظام الجديد ، ويدور برنامج Industrial DataOps عن تحطيم الصوامع وتحسين التوافر الواسع وسهولة استخدام البيانات الصناعية المتولدة في الصناعات الثقيلة الأصول مثل النفط والغاز والطاقة والمرافق والتصنيع.
فيما يلي ثلاث حقائق أساسية حول عمليات البيانات الصناعية:
1. تعتمد شركة DataOps الصناعية على التعاون مع خبراء المجال
الأفراد والتفاعلات (أكثر بكثير من العمليات والأدوات) ضرورية لجعل البيانات ذات قيمة ومفيدة لمستهلكي البيانات عبر المؤسسة – وبعبارة أخرى ، خبراء المجال في مختلف المجالات والإدارات.
من المهم أن تتذكر أن DataOps هي ممارسة ، وطريقة للمشاركة والتعاون عبر المؤسسة لمشاركة وجني قيمة أكبر من البيانات.
2. لا تقل قيمة البيانات إلا عن قيمة التحليلات التي تقوم عليها وحجم الأشخاص الذين يستخدمونها
أدى تقارب البيانات والتحليلات إلى جعل البيانات الصناعية ضرورة تشغيلية. لاستخدامها على نطاق واسع ، تتطلب البيانات السياق. إن أتمتة عملية البيانات وإنشاء مصدر واحد مركزي للحقيقة هو الطريقة الوحيدة للتأكد من أن البيانات الحية تنتصر على الوثائق والتقارير الثابتة في عملية صنع القرار.
3. يتطلب استخراج قيمة البيانات اتباع نهج رشيق
لا تتعلق عمليات DataOps الصناعية بالتوثيق أو إعداد التقارير أو التصميم المسبق الشامل. إنها عملية أكثر مرونة بكثير حيث يكون التجريب والتكرار والتغذية الراجعة أمرًا ضروريًا.
إن إنشاء قيمة الأعمال ليس معاملة أحادية الاتجاه بين عالم البيانات والقسم. إنه جهد مشترك يتطلب من كلا الجانبين المشاركة والمشاركة وتطوير الحلول التي تحمل إمكانات تحويلية. البيانات حية ، وكذلك وسائل التعامل معها.
ما هي فوائد البيانات الصناعية؟
أصبحت DataOps الصناعية بالفعل قوة دافعة في التحولات الصناعية ، مما يساعد على تسريع النضج الرقمي ، وتمكين فرق البيانات من تقديم المزيد من المنتجات الرقمية ، وتحقيق المزيد من القيمة التشغيلية على نطاق واسع.
في دراسة استقصائية أجريت عام 2020 لشركات عالمية ، وجدت ماكنزي أن المؤسسات التي تتضمن DataOps يمكن أن تشهد زيادة حجم الميزات الجديدة بنسبة 50٪ لأن أتمتة البيانات تتيح عمليات تطوير أسرع.
تشمل المزايا المحددة ما يلي:
- إدارة فعالة للبيانات: تزيد DataOps من الوقت الإنتاجي للعاملين في مجال البيانات من خلال توفير البيانات المؤتمتة وأدوات الإدارة ومساحات العمل التحليلية للعمل مع البيانات واستخدامها بأمان واستقلالية ضمن حدود الحوكمة المحددة.
- تحسين إمكانية الوصول إلى البيانات: تستخدم تقنية DataOps الذكاء الاصطناعي لتمكين استيعاب كميات كبيرة من البيانات ووضعها في سياقها بسرعة.
- تطوير حالة الاستخدام السريع: تهدف DataOps إلى تقصير الوقت اللازم لقيمة البيانات من خلال جعل إثباتات المفهوم (PoCs) أسرع وأرخص في التصميم ، وتقديم أدوات لتفعيلها وتوسيع نطاقها.
- حوكمة بيانات المؤسسة: تُمكّن DataOps الشركات من وضع وتنفيذ المبادئ الأساسية لإدارة البيانات ، وتوفير الاتساق والعائد على الاستثمار في التكنولوجيا والعمليات والهياكل التنظيمية ، مع جودة بيانات عمليات أفضل ، والتكامل وإمكانية الوصول ، والإشراف.
هل أنت جاهز لـ DataOps الصناعية؟
CNTXT هي الموزع الحصري لـ Cognite Data Fusion ، منصة DataOps الصناعية الرائدة في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا. باستخدام Industrial DataOps ، يمكن لمؤسستك تحقيق وقت قياسي للقيمة:
- 90٪ وقت أقل في البحث عن البيانات
- قضاء وقت أقل بنسبة 50٪ في فهم البيانات
- 10-25٪ نشر أسرع للحل
بالإضافة إلى تقديم المؤسسات في المملكة العربية السعودية وصولاً حصريًا إلى DataOps الرائدة عالميًا ، فإننا نوفر أيضًا مزودًا عالميًا لأفضل ثلاثة أنظمة سحابية فائقة النطاق وبعض أفضل المطورين وخبراء البيانات وحلول التحول الرقمي.
لمزيد من المعلومات حول كيفية معالجة Cognite Data Fusion لأصعب تحديات البيانات الصناعية لتوفير بيانات مفتوحة وسياقية ، قم بتنزيل ورقة حقائق Cognite Data Fusion هنا .
