بواسطة Techopedia Staff ، 8 نوفمبر ، 2017
الوجبات الجاهزة: يناقش المضيف إريك كافاناغ نضج البيانات والنضج التنظيمي مع Jen Underwood من Impact Analytix و Ron Huizenga من IDERA.
أنت لم تسجل الدخول حاليًا. يرجى تسجيل الدخول أو التسجيل لمشاهدة الفيديو.
إريك كافانا: حسنا ، سيداتي سادتي. أهلا ومرحبا بكم مرة أخرى. إنه يوم الأربعاء في تمام الساعة الرابعة صباحًا ، مما يعني أن الوقت قد حان بالنسبة لشركة Hot Technologies. نعم فعلا اسمي إريك كافانا ؛ سأكون مضيفك للعرض الذي نقدمه اليوم ، والذي يتم تعريفه حقًا ، والمصمم لتحديد أنواع معينة من التكنولوجيا في حالات معينة في عالم إدارة البيانات. وموضوعنا اليوم هو "تحقيق نضج البيانات: قانون موازنة تنظيمية". لذا ، هناك نقطة حول موضوعك حقًا ، أذهلني على Twitter ،eric_kavanagh. أنا دائما إعادة تغريد إذا ذكرت لي ، وسأحاول متابعة كذلك. إنه مكان جيد للذهاب للحصول على معلومات حول ما يحدث في العالم. أنا أحب هذا الشكل. أحرف قصيرة ، 140 حرفًا - أو أكثر هذه الأيام. لذلك لا تتردد في ارسال لي سقسقة وسوف أعود مرة أخرى.
هذا العام حار ، بالطبع. نحن نتحدث كل شيء عن نضج البيانات اليوم واليك قائمة ، معكم حقا في القمة. لدينا محلل جديد اليوم ؛ أنا متحمس للغاية للحصول على Jen Underwood of Impact Analytix. إنها الخبيرة في ذكاء الأعمال والتحليلات وتصور البيانات وجميع هذه الموضوعات الرائعة. وبالطبع نضج البيانات. ويدعو صديقنا الطيب رون هويزنجا من IDERA. لذلك أولا سوف نسمع من Jen ثم من رون. وبعد ذلك سوف نجري مناقشة مائدة مستديرة لطيفة.
وبينما أدفع هذه الشريحة التالية إلى الأعلى هنا ، سأقول بضع كلمات سريعة. لقد كان نضج إدارة البيانات موضوعًا لفترة من الوقت الآن. من الواضح في التاريخ أنه يتعين عليك الوصول إلى نقطة معينة قبل أن تبدأ في التفكير في النضج ، وقد تم تطوير الكثير من دورات حياة النضج - أو دورات - في محاولة لمعرفة أين أنت في المنحنى. هل أنت في مرحلة مبكرة؟ هل أنت مراهق؟ هل انت ناضجة إلى آخره.
وأعتقد أن الكثير من المنظمات إما في سن المراهقة أو في أواخر سن المراهقة أو أوائل العشرينات من حيث النضج. وهذا لا يقول أي شيء محبط. إنه ما زلنا في الأيام الأولى من القدرة على إدارة البيانات كأصل استراتيجي. والأمور تتغير بسرعة. خاصة في السنوات الخمس إلى السبع الأخيرة ، حيث انتقلنا نوعًا ما من البيانات الصغيرة إلى البيانات الضخمة ، وهم يحاولون التوفيق بين هذه العوالم المتباينة إلى حد ما والتكنولوجيات الجديدة مع التقنيات القديمة. إذن هناك إرث موجود في كل مكان.
إحدى النكات التي سمعتها قبل سنوات هي أن الإرث هو نظام قيد الإنتاج. في اللحظة التي يدخل فيها النظام مرحلة الإنتاج ، من الناحية الفنية ، إنه إرث. وهذا صحيح. لكن خلاصة القول هي أن لدينا جميع هذه الأنظمة التي كانت موجودة منذ وقت طويل ، وعلينا أن نجد طريقة لفهم ما نحن عليه في منحنى الاستحقاق الخاص بنا حتى نتمكن من زيادة قيمة البيانات إلى الحد الأقصى وتحسينها . وبالطبع هناك بعض المشكلات المتعلقة بالامتثال ، وبعض اللوائح التي نحتاج إلى القلق بشأنها ، اعتمادًا على الصناعة التي نحن فيها. وبعد ذلك بالطبع ، علينا أيضًا القلق بشأن القرصنة. لقد تحدثنا في الماضي عن إدارة البيانات وكيف يكون ذلك جزءًا لا يتجزأ من الأمان وفهم أدوار ومسؤوليات استخدام البيانات والتأكد من حصولنا على أفضل قيمة لها.
وهكذا ، سأسلم المفاتيح إلى Jen Underwood ويمكنها أن تخبرنا بوجهة نظرها حول نضج البيانات. جين ، خذها بعيدا.
جين أندروود: شكرًا ، إريك ، وشكرًا على دعوتي. حتى اليوم ، سأغطي بعض الموضوعات المختلفة وبعد ذلك سأقدم إلى رون IDERA وسيقوم بالتعمق في بعض المجالات الأخرى لهذا الموضوع بالذات. سأقول إنه دور حاسم في العصر الرقمي أو التحول الرقمي الذي نحن عليه الآن ، وكما قال إريك ، إنه عصر متطور. بعض الإحصاءات المرح من مجلس EDM ، كان هناك تقرير مرجعي لصناعة إدارة البيانات. عمره عامان تقريبًا ، لكنه لا يزال ذا صلة إلى حد ما وسيكشف عن بعض الأشياء الواقعية في حد ذاتها عن كونك مراهقة في هذا المكان. سأتحدث قليلاً عن نضج البيانات وأركان الإدارة في حد ذاتها.
فيما يتعلق بموضوع العصر الرقمي أو التحول الرقمي الذي تسمعه في كل مكان ، يحدث هذا في الوقت الحالي. كانت إحدى الحقائق المثيرة للاهتمام التي جمعتها وأنا أتابع هذه الصناعة كل يوم هي نقطة طرحها Gartner في أفضل عشرة اتجاهات تقنية استراتيجية. وقد قالوا بحلول عام 2020 - لذلك نحن على بعد بضع سنوات فقط من ذلك - سيتم استخدام المعلومات لإعادة اختراع ورقمنة وأتمتة أو القضاء على 80 في المئة من العمليات التي لدينا من عقد سابق.
ولقد رأيت هذا لفترة من الوقت ، وأعتقد هنا أنك تشاهد أنواعًا مختلفة من الأشخاص يقولون ، كما تعلمون ، "البيانات هي النفط الجديد" ، وتلك الأنواع من الأشياء. أود أن أقول البيانات الآن هو الذهب الرقمي. وإذا كنت تفكر في تطبيقات البرامج والمشاركة في البرنامج ، فقد كنت مدير منتجات عالميًا لمايكروسوفت في الماضي ، وحتى التغيير في حياتي المهنية من ، كما تعلمون ، فإننا نركز حقًا على البرامج حتى الآن نحن نركز على المستخدمين و جمع البيانات والتفكير في تسييل البيانات.
نحن ندخل هذا العصر حيث تكون البيانات من الذهب الرقمي وبدأت ترى ذلك مع ظهور ما يسمى كبير مسؤولي البيانات ، وهم ، كما تعلمون ، لديهم مهمتان أساسيتان - وبالتأكيد بضع مهام أخرى - التأكد من أن البيانات آمنة ومأمونة وكذلك إيجاد طرق لزيادة قيمة البيانات داخليا - وحتى خارجيا - كأصول رقمية. لذا فإن هذه الأنواع من الأشياء التي قد لا تكون أو لا تبدو مهمة لمؤسستك في الماضي ، أصبحت البيانات في النهاية على مقعد على طاولة المستوى C مع CDO وسيتم أخذها بجدية أكبر للمضي قدمًا.
إذا كنت تفكر في إدارة البيانات ونضجها ، فهناك موضوعان مختلفان لدي في هذه الشريحة بالذات هنا ، الأول هو ، كما تعلم ، إدارة البيانات نفسها. يتعلق الأمر بوظائف الأعمال التي تعمل على تطوير وإنشاء تدفق البيانات والبيانات ، وبعض السياسات والممارسات هناك. ثم عندما تفكر في مدى نضج إدارة البيانات ، فهذه هي قدرة المنظمة على التحديد الدقيق ، كما تعلم ، دمج تلك البيانات التي لديهم مرة أخرى لأغراض داخلية أو خارجية مثل تسييل البيانات. وكان أحد المفاهيم الرئيسية - وهو أمر مضحك ، في وقت مبكر من حياتي المهنية ، وقد استفدت بالفعل من بعض أدوات IDERA ومشاريع هندسة البيانات - هذا المفهوم الكامل للبيانات الوصفية ونواصل التفكير في البيانات الوصفية ، ثم لم يتم الحديث عنها حول لفترة طويلة ، طويلة. أرى أخيرًا البيانات الوصفية رائعة مرة أخرى. من المهم حقًا التفاعل مع مجموعات مختلفة ، وفهم موقع البيانات ، وما هي البيانات. خاصة في أشياء مثل بحيرة البيانات. في النهاية ، أصبحت مثيرة للاهتمام في النهاية.
الآن ، وعدت أن لدي بعض الإحصائيات هنا من تقرير قياسي للصناعة. كان هذا واحد من عام 2015 لمجلس EDM. إنه يتعلق بتحديث جودة البيانات وحوكمتها ، وهناك عدد قليل من الأدوات الواقعية الممتعة في هذه الميزة بالذات. حتى هنا ، يوجد لدى أكثر من 33 في المائة من المؤسسات برنامج نشط رسمي لإدارة البيانات على مستوى معين من المؤسسة - 33 فقط. وهذا مثير جدًا في حد ذاته. من بين الـ 50 في المائة التي لدينا ، لقد أضفنا طابعًا رسميًا بالفعل ، نريد إدارة البيانات ، ندرك أن هذه ميزة مهمة حقًا في مؤسستنا ، تمامًا مثل البشر لديهم موارد بشرية. 50 في المائة منهم فقط لديهم برامج تزيد أعمارهم عن عام واحد. لذلك ، مرة أخرى ، هذا مجال ناشئ ، إنه حقًا مثير للاهتمام للغاية فيما أصبحنا أكثر أهمية ، لا سيما مع ظهور بعض الأشياء مثل لوائح الصناعة.
لذلك ، في هذه النقطة ، وفي كثير من الأحيان - ومن المثير للاهتمام أن تكون في المبيعات الفنية والأدوار طوال حياتي المهنية - لم يكن الأمر حقًا ، "أوه ، يمكننا توفير المال الذي يحفز المنظمة" - إنه عادة ما يكون الخوف. الأمر أكثر من ذلك ، "يا إلهي ، نحن بحاجة إلى التأكد من أننا مغطاة. نحن لا نريد أن نفقد وظائفنا. "وبالتأكيد أشياء مثل القرصنة ومخاطر البيانات وتسرب البيانات ، هناك بالفعل دراسات مرجعية مثيرة للاهتمام حول هذا الموضوع. فيريزون تقوم بواحدة في كل عام وربما تكون واحدة من المفضلة التي يجب مراجعتها. ما تشاهده دائمًا تقريبًا غير مقصود ، ليس بالضرورة ، كما تعلمون ، إساءة الاستخدام المتعمد للبيانات أو سوء إدارة البيانات التي تؤدي إلى حدوث تسرب. وفي كثير من الأحيان - ليس لديهم هذه الإحصائيات لهذه الجلسة بالذات - لكن من المثير للإعجاب أن هذه التسريبات العرضية لسوء إدارة الأذونات وغيرها. كما تعلمون ، لجعل الأمور أسهل بعض الشيء ، فإن هذه التسريبات تسدد. وعادة ما يكون للأشخاص الذين هم ملاحظة جانبية أو خارج مؤسستك ، وهذا ليس ما تريده.
هذه هي أنواع الأشياء عندما تفكر في امتلاك برنامج لأمن وإدارة البيانات. أنت تعلم ، ليس فقط القرارات السيئة وتوفير المال ، ولكن أيضًا التأكد من أنك آمن ، وتلتزم بتشريعات الخصوصية والأمان. أنت قادر على تسييل البيانات في هذا العصر الرقمي ، وبالطبع ، كما تعلمون ، أنت تريد القيام بالأشياء بكفاءة وإعادة استخدام البيانات والحصول على نسخة مباركة ولديها - أكره عندما يقول الناس ، وأنا في التحليلات وأنا لقد كان في التحليلات لفترة طويلة ، نسخة واحدة من الحقيقة. يوجد عادة ، كما تعلم ، عادة إصدارات متعددة من الحقيقة ، فقط من وجهات نظر مختلفة. لكن في الأساس ، فأنت تريد أن تكون البيانات موثوقة بحيث تبني عليها القرارات.
واحد من أكبر الدوافع التي أراها - وهو أمر جيد ، إنه أمر جيد أن يبرد مرة أخرى - هو مفهوم إجمالي الناتج المحلي الإجمالي للاتحاد الأوروبي. واسمحوا لي أن أتحدث عن ذلك قليلاً. لذلك إذا كنت لا تعرف إجمالي الناتج المحلي ، فستسمع الكثير عنه في العام المقبل. إنه تشريع جديد يجري في مايو. سيتم تطبيقه في مايو 2018 وله بعض العقوبات الكبيرة بسبب سوء إدارة المعلومات. ربما تكون سمعت عن هذا الحديث في أشكال أخرى - ربما لا تستخدم مصطلح إجمالي الناتج المحلي - ربما تكون قد سمعت أو رأيت هذا مكتوبًا كحق من النسيان ، مما يعني أنه يمكنك التواصل مع البائعين ومطالبتهم بإزالة بياناتك. مرة أخرى ، المهندسين المعماريين البيانات السابقة ، فإنها لن إزالة البيانات. سوف نقوم بتغييره ، ونجعله غير نشط في سيناريوهات تخزين البيانات. لم نحذف بياناتنا مطلقًا. لم يكن لدينا عمليات لذلك. لذلك ، كما تعلمون ، هي الأشياء التي سوف تمس كل جانب من جوانب مؤسستك والطرق والعمليات المختلفة التي ربما لم تفكر بها أبدًا في بناء التطبيق أو مستودع البيانات. لذلك إذا رأيت أشياء حول الناتج القومي الإجمالي تفكر فيها ، فستحتاج قريبًا إلى أساس قانوني لتبرير جمع ومعالجة البيانات الشخصية.
إذاً هذا في الغالب على المستوى الشخصي ، لذلك يجب إعطاء الموافقة بحرية: محددة ، مستنيرة ، لا لبس فيها. وسيؤثر ذلك على العديد من مجالات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات - هذا هو المجال الذي أغطي معظمه في هذه الأيام وهو تداعيات علم البيانات والتأكد من وجود بعض الشفافية في النماذج نفسها - بالإضافة إلى العديد من المجالات الأخرى من الخدمة الذاتية BI ، مستودع البيانات الخاص بك ، وإدارة البيانات الرئيسية الخاصة بك ، وحتى مشاريع العملاء 360 الخاصة بك ، لتخصيص وحتى خط تطبيقات الأعمال الخاصة بك. لذلك هذا شيء سوف يمس كل جزء من لغتك. وخلافا لقوانين الخصوصية في الولايات القضائية الأخرى ، سوف يسري إجمالي الناتج المحلي على أي منظمة تقع داخل أو خارج الاتحاد الأوروبي. وغرامات الامتثال ، مرة أخرى ، هي كبيرة. إنها مؤسستك يمكن تغريمها حتى أربعة بالمائة من إجمالي إجماليك السنوي - وأعتقد أنه يسمى معدل دوران - الدخل في حد ذاته.
آمل أن يكون لدي انتباهكم وهذه هي الأشياء التي يجب أن تنتبه إليها. إذا كانت شركتك تتبع بالفعل بعض هذه الممارسات ومعايير الصناعة مع PCI ، فربما تكون ISO - لست متأكدًا مما إذا كنت سأقول هذا بشكل صحيح - 27001. إذا كنت تفعل بعضًا من هذه الممارسات بالفعل ، فلا ينبغي أن " ر تكون ساحقة للغاية ، لكنها بالتأكيد شيء يجب أن تكون على دراية به. لذا أثناء التحضير لهذا ، هناك مجالان ، خاصة في إدارة البيانات وأحد الأشياء الأولى هو وضع كتالوج وتصنيف بياناتك - معرفة موقع بياناتك. وفي عالم ، عالم هجين ، حيث تعيش البيانات في كل مكان: إنه في السحابة ؛ إنه في هذه التطبيقات ؛ انها في قوة المبيعات. في بعض البرامج العشوائية الأخرى ، يستخدم التسويق أيضًا ، كما تعلم ، أنظمة العملاء الخاصة بك أو أنظمة المخزون الخاصة بك - كل هذه الأنواع من الأماكن. تعرف على مكان وجود بياناتك وأسهل شيء يمكن القيام به - وقد كان هذا مجالًا ممتعًا حقًا لإدارة البيانات ، هل هذه المفاهيم الخاصة بكتالوجات البيانات هذه ذات الذكاء ، وحتى تصنيف التعلم الآلي هو بعض المعلومات.
ومرة أخرى ، البيانات الوصفية - لقد ذكرت أن البيانات الوصفية أصبحت باردة مرة أخرى ، لذا فكر حقًا في البيانات الوصفية ولا تتجاهل هذا الموضوع الهام عندما تبدأ في تصميم بحيرات البيانات وتلك الأنواع من الأشياء ، وبالطبع تحكمها وتراقبها. لذا فإن المراقبة ستصبح أكثر أهمية عندما تضطر إلى العودة وشخص ما من الناتج المحلي الإجمالي ، على سبيل المثال ، قد يطلب منك إثبات إلى أين ذهبت هذه البيانات ، من الذي يملكها ، ومن كان لديه حق الوصول إليها ، إلى آخره. لأنك ستضطر في الواقع إلى إظهار السلطات هذه الأنواع من الأشياء.
لمساعدتك في نضج إدارة البيانات ، هناك في الواقع بعض المدارس الفكرية ، وأعتقد - لست متأكدًا بنسبة 100 في المائة - أعتقد أنني رأيت في مجموعة رون أنه سيغطي بعضًا من هذه المدارس ، بحيث سوف أتحدث اليوم من CMMI. وهذا واحد ، وهذا متاح للناس. ويغطي ست فئات مختلفة من إدارة البيانات ، و 25 مجالات العملية ، 414 بيانات الممارسة و 596 منتجات العمل المختلفة. لذلك عندما تفكر في كل الأشياء التي تقوم بها ، مثل أنك تدير البيانات وتصممها ، 596 من منتجات العمل الوظيفية ، لم تدرك مقدار ما فعلته ، أليس كذلك؟ أو ما لا تفعله حقًا. عندما أنظر إلى رقم كهذا ، إنه أحد الأشياء التي تعلقني حقًا. لذلك في هذا ، وما يعجبني في هذا الخصوص ، هو أن الهندسة والتكنولوجيا محايدة. وهذا يعني أنه إذا كان لديك ، ومعظم المنظمات الأكبر التي استشرتها أو عملت ونفذتها عبر السنين ، كما تعلمون ، فإن لديها كل أنواع التقنيات المختلفة هناك. لذلك ستريد ، كما تعلمون ، ترجمة معنى DMM إلى الأنظمة الأساسية والتقنيات التي تستخدمها في بيئتك المحددة. إنها أيضًا مستقلة عن الصناعة ، لذلك فهي ليست خاصة بالرعاية الصحية ، على سبيل المثال. الرعاية الصحية لها أهميتها - سواء أكانت BAA أو أنواعًا مختلفة من التصنيفات ، يجب عليك ترجمة أو النظر في أنواع مختلفة من الأشياء أثناء قيامك بتجميع البرنامج أو خطتك لتحسين مستوى نضجك في إدارة البيانات داخل مؤسستك.
ما هذا إذا لم يكن بعض هذه الأشياء؟ إنها في الأساس تحدد ماذا ، ولكن لا تخبرك بالتحديد بكيفية القيام بذلك. نظرًا لأنني كنت شخصية من النوع A في معظم حياتي المهنية ، فقد أحببت عندما أعطاني الناس هدفًا واستطعت معرفة كيفية الوصول إلى هذا الهدف ولم يكن ، على سبيل المثال ، إدارة وقتي ، وكيفية الوصول إلى هناك. هذه هي الطريقة التي نضج بها إدارة البيانات ، وهذه العمليات مع CMMI ، إنها توفر لك الأهداف وتعطيك كيفية قياس نفسك في بعض هذه المجالات المختلفة. وسوف يعطيك مستوى. هناك طرق مختلفة يمكنك من خلالها تسجيل نفسك وقياسها ، سواء كان المستوى الأول حتى المستوى الخامس ، مما يعني أنك قمت بتحسينه ولديك برنامج قوي بالفعل.
ولأعطيكم فقط معنى هذا المعنى الحقيقي ، لدي نظرة عامة بسيطة على ما قد يعنيه ذلك. حتى هنا ، عندما تفكر في وجود دورة حياة لمعالج نضج إدارة البيانات ، فإن لديها عمليات الدعم في مكانها ، من كل شيء من المتطلبات ، وإدارة المخاطر ، وعليك أن تدعم العمليات هناك ، إلى إدارة البيانات وأنا لطيف من اللمعان على ذلك ، ولكن حوكمة البيانات بشكل أساسي هو برنامج كامل بحد ذاته. امتلاك مسرد للأعمال ، تحدثنا عن مسرد المصطلحات ومهندسي البيانات إلى الأبد - وهذا ينبغي أن يكون لديك شيء داخل مؤسستك. بعض أنواع كتالوج التكنولوجيا هذه موجودة ، وهي تقوم بصياغة وتطوير مسرد أعمال مع التعهيد الجماعي للمعلومات وأخذ ما ، و ، كما تعلمون ، وضع روابط في مستندات إلى وجهات نظر مختلفة لتلك البيانات نفسها ، في مجال البيانات أو إصدار البيانات كما يتغير طوال دورة حياة القيمة.
هذه هي أنواع الأشياء التي تحسنت كثيرًا منذ أن بدأت حياتي المهنية. اعتدنا على تطوير أنظمة محلية في الماضي للقيام بهذه الأنواع من الأشياء. لذلك نحن ننظر إلى الكل والصورة الكبيرة ، إنها الإستراتيجية ومن ثم كل الأجزاء المختلفة هنا من الإدارة إلى الجودة في الحوكمة. وهناك شيء واحد يتعلق بجودة البيانات ، وهو أمر مثير للاهتمام حيث أصبحت الصناعة أكثر آلية ولدينا مرة أخرى هذه العمليات الرقمية من خلال اتخاذ القرار الآلي. أعمل كثيرًا في مجال علوم البيانات حيث لدينا بعض من هذه الأدوات تعمل على أتمتة القرارات وتحديث النماذج التنبؤية أثناء الطيران. تتطلب الكثير من هذه الأدوات والخوارزميات وتفترض أن البيانات جيدة. يحتاج إلى أن تكون البيانات صالحة لإعطائك قرارًا آليًا جيدًا. لذلك ، عند التفكير في ، ربما تكون جودة البيانات عادةً واحدة من تلك الأشياء التي ينزعها الناس جانباً ولا يأخذونها على محمل الجد. ولكن بمجرد البدء في أتمتة عملية صنع القرار في النماذج للنمذجة التنبؤية والتعلم الآلي ، تصبح جودة البيانات مهمة للغاية.
هناك عدة طرق لقياس مدى تقدمك هنا - وسأسمح لـ Ron بالتحدث مع هذا ، ولديه شريحة رائعة في هذه الجلسة في جلسته أيضًا - سأعطيك قمة التسلل السريعة ، كما تعلمون ، هذه المستويات المختلفة في هذا. في الأساس هو التقييم الذاتي ، أليس كذلك؟ لذلك ستنظر في إدارة البيانات الخاصة بك وما تعتقد أنه لديك أي شيء على الإطلاق. ولا تحرج إذا لم تفعل ذلك. كما قلت ، لا يوجد سوى 33 في المائة من المؤسسات التي بدأت بالفعل القيام بهذه الأنواع من الأشياء. على الرغم من ذلك ، كما تعلمون ، كانت هذه الأنواع من البرامج على الأقل - لقد كنت في هذه الصناعة منذ أكثر من 20 عامًا وبالتأكيد كنت أقوم بهذه الأنواع من الأشياء قبل سنوات ، ربما لم نطلق عليها فقط هذا. CMMI ، لديهم تمرين يمكنك تقييمه ذاتيًا ويمكنك استعراضه ونوعه في إنشاء نوع خاص بك - في هذه الحالة من هذا النوع من مخططات الرادار - قام بتقييم كل هذه الزوايا أو الأشياء المختلفة. ولكل منظمة ، كما فعلت مختلفة ، كما تعلمون ، عندما اعتدت إجراء الاستشارات وتنفيذ هذه المشاريع ، كما تعلمون ، فإن كل مؤسسة فريدة من نوعها. ستكون مناطق ستكون مهمة حقًا بالنسبة لهم. ربما ، كما تعلمون ، هي إدارة العمليات أو إدارة الجودة أو مخاطرها - تعتمد على ما هي عليه ، ولكنك تريد أن تبحث وتضع معيارًا أو خطًا أساسيًا ، ثم تفكر أيضًا فيما يعرّف نجاحها.
على ذلك ، عندما تفكر في قياس هذه الأنواع من الأشياء وإدارتها ، ستحتاج أولاً إلى تأمين بعض الرعاية التنفيذية لبرنامج مثل هذا. هذا شيء سيكون متعدد الوظائف في جميع أنحاء المنظمة ، لذلك حتى لو قرر كل من Susie Q و John Smith "نعم ، دعنا نفعل هذا. نحن بحاجة إلى القيام بذلك ،" لا يمكنهم القيام بذلك في صومعة في منظمتهم ، أو حتى لو كان ذلك. تحتاج حقًا إلى الحصول على هذا الاشتراك من رجال الأعمال وخبراء موضوع البيانات. انهم بحاجة الى بعض الوقت. إنهم لا يريدون أن تكون مجرد مهمة إضافية. إذا كنت قد عملت في أي وقت مضى - أعتقد أنني قمت ببعض مهام إدارة البيانات الرئيسية ، والمشاريع من قبل ، وجودة البيانات - وعادة ، كما تعلمون ، يمكنك الوصول إلى الأعمال التجارية وهم ، "أوه ، إدارة البيانات." شيء انهم متحمسون عنه. وهم مثل ، "أوه ، لا. نحن بحاجة إلى وقت لهذا ، "ويفعلون. لذلك سوف تحتاج إلى التزام بعض الوقت. ستحتاج إلى هذه البركة من الأعلى. سترغب في أن تكون متعددة الوظائف.
مرة أخرى ، هذا شيء يمس بالفعل العديد من مجالات المنظمة. ومع الناتج القومي الإجمالي ، من شأن ذلك أن يجعل الأمر أسهل بعض الشيء لأنه ، مرة أخرى ، قوانين من الناتج المحلي الإجمالي وحيث يتم استخدام هذه البيانات الشخصية لعملائك واستخدامها في جميع أنحاء المؤسسة الخاصة بك ، ينبغي أن يكون ذلك أسهل إذا قمت بتطبيقه ، إذا كان لديك للانضمام إلى الناتج المحلي الإجمالي. الحصول على اللسان مرتبطة هنا. يجب أن يكون ذلك أسهل لك. سترغب في تعيين بعض المسؤولية ثم تنظر ، كما تعلم ، إلى تخصيص هذه المسؤوليات. لذلك ، تنظر دائمًا إلى هذه الأنواع من التوجيهات التي توفرها هذه المنظمات ، وهذا هو عادة ما تكون: إنها إرشادات لك وستنفذها لثقافتك في مؤسستك.
بعد أن عملت في مجال الحوكمة ، كان من المهم حقًا ، أحد الأشياء التي كانت بعض المنتجات التي طورتها عندما كنت في إدارة المنتجات في جميع أنحاء العالم في Microsoft هي خدمة ذاتية للخدمة الذاتية وتمكين مستخدم الأعمال ومستخدم البيانات غير الفني من اللعب مع البيانات وإنشاء تقارير خاصة بهم ، وفي كثير من الأحيان ، سوف يتراجع تكنولوجيا المعلومات. لذا فقد قضيت الكثير من الوقت في هذا الحوكمة والتأكد من أن المنتجات سوف تتمتع بالميزات الصحيحة والتدقيق والتسجيل ، كما تعلمون ، مما يجعلها لا تسقط قاعدة البيانات في حد ذاتها. ولكن هناك إطارًا ، كما تعلمون ، يعمل على مر السنين بشأن هذا الموضوع بالذات من هذه الأنواع من الأشياء التي تشبه إدارة البيانات أيضًا. سترغب في الحصول على هذا الأساس الذي تم إنشاؤه برعاية تنفيذية لذلك ، وسوف تحتاج إلى هذا الالتزام بين العمل وتكنولوجيا المعلومات.
لذلك ، مرة أخرى ، تحدثنا عن تخصيص الميزانية / الوقت وفي تطوير عمليات جديدة. سيكون التغيير على المستوى الثقافي عندما تقوم ببعض هذه الأشياء ، كما تعلم ، تبدأ في البحث عن البيانات. ولكن كما تعلمون ، من المهم للغاية من منظور استراتيجي ، مرة أخرى. ولإعطائك شعور ، إليك مثال ، وقمت بتنظيفه من أحد مشاريعي القديمة منذ سنوات مضت حول هذا النوع من الأشياء. ومرة أخرى ، ربما يكون هذا أكثر من وجهة نظر الحوكمة العامة ، ولكن بالتأكيد يمكن إعادة استخدامها لهذه الأنواع من المشاريع من خلال إدارة وتطوير عمليات إدارة البيانات الخاصة بك وحكمها. لديك خبير في موضوع الأعمال ، ولدينا مشرفون على البيانات هنا ، وخبراء موضوع تقنية المعلومات ، كما تعلمون ، لمختلف مجالات الأعمال. سيكون هناك الكثير من الشركات الأكبر حجماً التي تضم لوحة معايير مؤسستك ومهندسي معماري مؤسسيك ومعماري البيانات والمصممين فيها. لذلك سوف يكون هناك بعض خبراء موضوع مختلف من مختلف المستويات. ومرة أخرى ، الكثير من هذه - أكره أن أكون مثالًا - سيتم تخصيصها لمؤسستك وثقافتك.
أحد الأشياء التي تعمل عندها مع هذه المشاريع ، مرة أخرى ربما يكون في كثير من الأحيان المشروع الأكثر إثارة في المنظمات ، وليس بصريا كما يريد الناس. إنه أمر مضحك ، إنه أحد تلك الأشياء التي عندما تدخل شركة الاستشارات أو حتى في مجموعة تقنية المعلومات الخاصة بك أو عندما يأتي مركز التميز في BI الخاص بك أو يأتي مركز التميز التحليلي الخاص بك وسوف نعمل على البيانات الجودة وإدارة البيانات النضج ، قد لا تكون متحمس بشكل لا يصدق للقيام بذلك. ولكن عليك أن تجد طرقًا لتحفيزهم وإدراجه في قياساتهم. لذلك عندما تفكر في ما سيكون عليه ، من المهم القيام بهذا التمرين مرة واحدة وتشجيع الناس على المشاركة. وتكتشف أنهم أحبوا كتالوج البيانات أو أنهم يحبون بعض هذه الأشياء لأنها تجعل حياتهم أسهل ويمكنهم العثور على معنى البيانات أو فهمها ، ويمكنهم إضافة منظورهم الخاص إليها. والأهم من ذلك ، أن كتالوجات البيانات هي على الأرجح واحدة من أعظم المشاريع التي تساعد الأشخاص في حب هذا.
وبالتالي فإن الشيء التالي هو الحفاظ على مشاركتهم. كيف يمكنك أن تبقي شخص ما منشغلاً بأنهم ربما لا يهتمون بهذا؟ إن تحديد بعض المقاييس وإدراجه ، وقياسه في ، ثم توفير بعض التعلم من أجله عندما تكون هناك انتهاكات وبعض الوعي بأنه "مهلاً ، لقد فعلنا جيدًا لفترة من الوقت ، ثم لم نحقق جيدًا بعد فترة من الوقت." هي أنواع من الأشياء التي يجب التفكير فيها لمواصلة الأمر. ثم عندما تفكر في التسجيل ، وهذا مثال من CMMI ، هذه هي الطريقة التي يسجلون بها. مرة أخرى ، سيكون لديك لوحات معلومات خاصة بك ، مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بك ، كما تعلم ، طرق مختلفة للناس في المنظمة. ولكن سيكون لديك طرق مختلفة للتسجيل وقياس نجاحك. النقطة الرئيسية التي يجب أن تتخلى عنها ، أو أن تتخلص من هذا الأمر هو التأكد من أن لديك وسيلة لقياس النجاح وأنك تستطيع الاحتفال بنجاحاتك أيضًا.
لذلك ، أقدّر أنك علقت في هذا الموضوع المثير ، وسأنتقل إلى رون ، الذي سيحفر بعمق أكبر.
رون هويزنجا: حسنًا ، شكرًا لك يا جين. وشكراً لكم جميعًا على الانضمام إلينا اليوم. سأقوم الآن بأخذ جانبين من جوانب ما تحدث عنه جين وأذهب قليلاً في مناطق معينة. لكن ما سأفعله أيضًا هو تقديم نوع من الملخص لكيفية إجراء تقييم ذاتي رفيع المستوى لبعض هذه المناطق على الأقل أيضًا. لأنه كما رأيت مع نماذج CMMI وهذا النوع من الأشياء ، يمكنك أن تعمق بسرعة كبيرة مع الكثير من المؤشرات المختلفة. إذاً ما نريد الوصول إليه حقًا هو شيء حتى تتمكن من الشعور جيدًا بالمكان الذي تتمتع فيه مؤسستك بمستوى عالٍ إلى حد ما ثم تبدأ في البحث عن المنظمات الأخرى. مع ذلك سأتحدث عن الفعالية التنظيمية. وسوف أقوم بذلك على أساس CMMI وبعض المعايير أو هيئات المعرفة الأخرى التي نشأت منها على مر السنين. وبعد ذلك سوف أتحدث عن بعض مؤشرات النضج الخاصة بنضج البيانات ونضج العملية لأنه ، بينما نمر بهذا ، سترى أنها تسير جنبًا إلى جنب. ودعم وجهات النظر ، وتحدث جين عن الحكم في مجال واحد. وسأتحدث أيضًا عن هندسة المشروعات أيضًا. ثم سنقوم بتلخيصها ونصل إلى الطاولة المستديرة نفسها.
إذا نظرنا إلى ذلك ، فهناك الكثير من المعايير وبنوك - والتي هي بالطبع مجموعات من المعرفة - التي تم نشرها على مر السنين. الكثير من هذه قد نشأت حقا من قدرة نموذج النضج. وهذا هو المكان الذي جاء منه CMMI الذي كان يتحدث عنه Jen. كان نموذج CMM نفسه في الواقع في عام 1998. وقد بدأه بالفعل رجل نبيل يدعى Watts Humphrey عندما كان في شركة IBM. كان لديه 27 عامًا في شركة IBM. لكن تطوره الفعلي الحقيقي لهذا النموذج المعين بدأ عندما كان في جامعة كارنيجي ميلون بتكليف من وزارة الدفاع الأمريكية. وقد استخدمت العديد من المعايير الأخرى لاشتقاق هذا. وشيء جيد جدًا معرفته عن الصناعة عندما نتحدث عن هذا في بعض المعايير الأخرى ، عندما ننظر إلى توقيت ذلك ، فهو أيضًا على خلفية الأشياء التي نراها في الصناعة بشكل عام. كان هذا عندما بدأت حركة الجودة تتأرجح حقًا ، لا سيما في مجال التصنيع ، وانطلق ذلك إلى مناطق أخرى. حيث كنا نبحث عن طرق لتحسين عمليات التصنيع ، القيام بأشياء مثل إدارة الجودة الشاملة ، التصنيع في الوقت المناسب وأشياء أخرى. والكثير من الفلسفات التي خرجت منها جاءت إلى كامل جودة العمل.
وهذا في الحقيقة نوع من نقطة القفز التي بدأت منها الكثير من هذه الأشياء. بدأت في الصناعة العامة وشقت طريقها إلى تكنولوجيا المعلومات والبيانات وأنظمة العمليات والمعلومات كذلك. المعايير الأخرى التي نراها والتي ترتبط بشكل أوثق أو أكثر تحديداً ببعض الأشياء التي نتحدث عنها هي بالطبع نموذج نضج البيانات ، الذي تحدث عنه جين قليلاً. هناك أيضًا نموذج نضج عملية الأعمال من قبل مجموعة إدارة الكائنات. وعدد من المعايير الأخرى التي ربما تكون قد رأيت أن منظمتك قد تتصارع معها أو تستخدمها في مجالات مختلفة من الأعمال ، خاصةً تكنولوجيا المعلومات ، مثل COBIT ، التي تمثل أهدافًا للتحكم في المعلومات والتكنولوجيا ، ITIL ، وهي البنية الأساسية عمومًا ركزت ، والتي قد تعامل الكثير منكم. مرة أخرى ، إدارة الجودة الشاملة. وخاصة عندما تدخل في أشياء مثل المقاييس وكل شيء آخر ، فقد ترى أشياء مثل التحكم في العملية الإحصائية تدخل في الاعتبار أيضًا. وبالطبع ، فإن بعض المعرفة التي نتعامل معها هي المعلومات أو متخصصي تكنولوجيا المعلومات. هيئة إدارة البيانات من المعرفة من قبل.
هناك أيضًا ، أي ما يعادل ذلك ، هيئة تحليل الأعمال للمعرفة. وهيئة إدارة مشروع المعرفة. قد يكون لديك عدة أو أكثر من هذه الأشياء في اللعب قيد الاستخدام من قبل مختلف أصحاب المصلحة في مؤسستك في نفس الوقت. ولكن دعونا نتفرج من خلال الصناديق ودعنا نعود ونقول ما هو النضج؟ ونحن ندرج تعريف الناضجة لأنه عندما تسأل ما هو النضج ، عندما تبحث عنه في القاموس ، فإنه في الواقع يقول "أنت ناضج". لذا فإن استخدام كلمة "ناضج" ، يعني حقًا الوصول إلى متقدم مرحلة التنمية - بالطبع ، عام جدا. لكن ما ننظر إليه هنا هو تقدم ما نقوم به إلى مستوى أعلى وأعلى من الإنجاز أثناء تقدمنا. وعندما تنظر إلى الكثير من المعايير ، كما سترى ، فإن نموذج نضج القدرة على الحركة (CMMI) على وجه الخصوص ونموذج نضج القدرة يعتمدان على الأشياء على مقياس من خمس نقاط ، لذلك يمنحنا طريقة تدريجية للنظر والقول ، كيف نحن في الواقع تتطور على هذا النطاق في كيف أننا تنمو؟
عندما ننظر إلى النضج ، فيما يتعلق بتحقيق النضج التنظيمي في الأشياء التي نهتم بها ، نحتاج لأن نكون متوازنين. تحتاج إلى تحقيق نضج البيانات ، وسنتحدث عن بعض المعايير التي يتعين عليك القيام بها هناك ، ولكن عليك أن تحقق نضج العملية في نفس الوقت. إنهما وجهان لعملة واحدة وعليهما أن يسيران جنبا إلى جنب. لا يمكنك الانتقال من الصفر إلى خمسة ، على سبيل المثال ، على مقياس نضج البيانات دون زيادة نضج العملية ، وينطبق الشيء نفسه على نضج العملية. لقد تم ضمهما معًا وسحب كل منهما الآخر للركوب أثناء تطورك فعليًا عبر المراحل المختلفة. سأتحدث عن ذلك أكثر قليلاً في شريحة مستقبلية هنا. الأشياء الأخرى التي يتعين علينا أن ندركها هي تحقيق كل من البيانات ونضج العمليات ، وهي أمور أساسية في بنية المؤسسة وأساسية لبعض الأمور التي يتحدث عنها جين أيضًا. يمكننا تمكين هؤلاء من خلال تحقيق النضج في بعض هذه الأشياء التي نحاول القيام بها.
الآن على الشريحة التي قالها جين إنني سأتحدث عنها بتفصيل أكثر قليلاً. لقد أخذت بضع فئات فقط ، وباستخدام مقياس CMM هنا ، ولدي بالفعل قائمة خاصة بي ، لقد أضفت فعليًا صفرًا من حيث النطاق ، لأنه قد يكون هناك بعض الحالات التي لم تقم فيها بالفعل أي الجر على الإطلاق في هذه الحالات. هذه مجرد طرق للتعرف على ما حدث. لذلك إذا نظرنا إلى حوكمة البيانات بشكل خاص ، فقد تبدأ من الصفر لأنك لا تملك أي برامج لحوكمة البيانات. وبينما تبدأ بالنضوج من خلال المجالات المختلفة ، بمجرد البدء في تقديمه على مستوى المشروع ، ثم على مستوى البرنامج ، من خلال الأقسام وفي نهاية المطاف على مستوى المؤسسة ، هكذا ، من منظور الحوكمة ، تنضج وتنمو بالفعل منظمة كما تفعل هذا.
الجوانب الأخرى لذلك ، مثل إدارة البيانات الرئيسية ، قد تبدأ من الصفر بدون تصنيفات بيانات رسمية. بعد ذلك ، يمكنك أن تنمو إلى درجة تدرك فيها أن لديك بيانات رئيسية وأنك بدأت في التصنيف ، لكنها غير متكاملة. ثم تبدأ العمل نحو مستودعات متكاملة ومشتركة. ثم عندما تدخل بيئة موحدة ، يكون ذلك عندما تبحث عن توفير خدمات إدارة البيانات. وبينما تتقدم أكثر إلى هناك ، ستنشئ مديرين للبيانات الرئيسية ، وفي نهاية المطاف مجلس إشراف البيانات الذي ينظر بالفعل إلى هذا الأمر بجدية طوال الوقت. عندما تنظر إلى بيئتك التقنية والتطبيقات وقواعد البيانات التي لديك من منظور تكامل البيانات ، مرة أخرى ، في بيئة غير ناضجة ، سيكون لديك عددًا من الواجهات المخصصة ، من نقطة إلى نقطة وهذا النوع من شيء. ومع تقدمك ، ستبدأ في تقديم بعض الأدوات والمعايير الشائعة. بعد ذلك ، ستبدأ في النظر إلى منصات التكامل المشتركة أثناء نموك. وكلما أصبحت معياريًا ، ستعمل على برامج وسيطة موحدة وأشياء سهلة محتملة مثل حافلات خدمات المؤسسات ، والنموذج الكنسي ، وتصنيف جميع بياناتك في مؤسستك ، وأيضًا ربط الأشياء مثل قواعد العمل في مستودعك وهذا النوع من شيء. ثم انتقل إلى أبعد من ذلك حيث تحصل على جزء لا يتجزأ من الثقافة التنظيمية. وبالطبع ، الجودة هي الهدف الأسمى. كما تحدث Jen ، الكثير من القرارات والكثير من الأدوات الموجودة هناك ، افترض أن لديك بيانات عالية الجودة تعمل معها. لذا فإن جودة البيانات هي أمر أساسي لتحقيق نضج البيانات.
مرة أخرى ، عندما تنظر إلى البيانات ، قد يكون لديك الكثير من الصوامع والبيانات المنتشرة في بيئات غير ناضجة. قد يكون لديك تناقضات مقبولة. وبعد ذلك تبدأ في العمل على ذلك ، وتعترف بعدم الاتساق ثم تبدأ في النظر في التخطيط. وإذا نظرت إلى البيئات المدارة هنا ، هناك شيء مهم للغاية هنا وهو تنظيف البيانات عند الاستهلاك من أجل استخدام البيانات في صنع القرار. إذن ما نتحدث عنه بالفعل هو تطهير البيانات ، حيث سنقوم بتحميله في مستودعات البيانات وغيرها من أدوات دعم القرار. وهذا مشابه لما اعتدنا أن نراه في نوع صناعة البيانات الذي يقوم الناس ببناء المنتجات فيه ، وسيقطعون طريقهم أسفل خط التجميع وفي نهاية الأمر ، ستقوم بفحص المنتج وتذهب ، "أوه ، مرة أخرى ، هناك شيء واحد لا يمكنك فعله أبدًا وهو أنه لا يمكنك أبدًا تحسين جودة المنتج عن طريق فحصه في النهاية. يمكنك رؤية المشاكل التي تواجهها ومن ثم يمكنك اتخاذ تدابير لتحسين المشاكل التالية وغيرها من المشاكل التي تأتي بعد ذلك ، ولكنك لن تقوم بتحسينه أبدًا عن طريق فحصه في النهاية. لذلك هذا هو المكان الذي تتقدم فيه ، خاصةً في البيانات ، حيث تنتقل أكثر من التفتيش ومن وجهة نظر التطهير في مكان الاستهلاك حيث تبدأ بمحاولة بناء ذلك في المصدر ، مباشرة من المكان الذي تلتقط فيه البيانات ، العمليات التي تعمل بناءً على تلك البيانات ، مما يضمن أن البيانات دقيقة ومناسبة للاستهلاك في كل عملية على طول الطريق. بينما تتطور أكثر ، تبدأ في تطوير والحصول على مؤشرات الأداء الرئيسية ذات الجودة والبدء في تطوير نهج الوقاية هذا لجودة البيانات أثناء تقدمك للأمام.
فيما يتعلق بالسلوكيات التنظيمية أو الأشياء التي تراها هي ، إذا كنت لا تعتقد أن لديك مشكلة أو كنت غير مدرك ، فقد تكون ، إذا كانت هناك مرحلة إنكار في مؤسستك ، تخبرني أنك في مستوى الصفر أو يحتمل أن تتحرك في واحدة. إذا كان هناك الكثير من الفوضى حول بياناتك وتحاول حل هذه التناقضات ، فربما تكون في مستوى واحد. عندما لا تزال في وضع رد الفعل ، فأنت تنتقل إلى إدارتك ، لكنك لن تصبح موحدًا حتى تتوفر لديك بالفعل بيئة مستقرة للغاية تضم كلاً من الحوكمة والجودة وإدارة البيانات الرئيسية والبيانات التكامل ، على سبيل المثال لا الحصر من النقاط. ومرة أخرى ، بمجرد تجاوز ذلك ، عندما تبدأ في الدخول في أساليب إدارة استباقية حقًا. إذا وصلت إلى الجزء الذي لديك فيه سلوك تنبئي للغاية وكذلك تحليلات لدعمه ومؤشرات الأداء الرئيسية لعمل نسخة احتياطية منه في مؤسستك ، عندما ننظر إلى هذا ونتراكب في بضعة أشياء ، فهناك بعض الأشياء الأخرى التي يمكننا نرى عن المنظمات وأين هم. دعونا نلقي نظرة على التركيز الأساسي لتكنولوجيا المعلومات في المنظمة. إذا كان تركيزك الأساسي في تقنية المعلومات لا يزال على التكنولوجيا والبنية التحتية ، فمن المحتمل أنك تتجه نحو النهاية الأقل نضجًا للمقياس. ولكن عندما تركز حقًا على تمكين المعلومات الاستراتيجية وتمكين المعلومات ، فإنك تقترب من النهاية الناضجة للمقياس. أيضًا عندما تنظر إليها من منظور البيانات ، إذا كنت في الطرف الأدنى ، لديك خطر كبير في البيانات ، وإذا كنت في النهاية ، فقد خفضت المخاطر المتعلقة بالبيانات. والجانب الآخر من ذلك هو توليد قيمة للمنظمة. انخفاض مستوى نضج البيانات يعني أنه من المحتمل أن يكون لديك مستوى منخفض إلى حد ما من توليد القيمة ، خاصة فيما يتعلق بالبيانات الموجودة في مؤسستك. وكلما تقدمت في الحجم ، أصبحت تحصل على جيل ذي قيمة عالية.
دعونا ننظر في هذا من حيث نمذجة البيانات نفسها. في بعض الأحيان أصبحت نمذجة البيانات هي ابن الزوج ذي الرأس الأحمر. ونمذجة البيانات أمر أساسي لتحقيق نضج البيانات. لذلك أريد فقط أن أتحدث عن عدد قليل من علامات القص حول كيفية ربط نمذجة البيانات بهذا. إذا كان يستخدم فقط للتوثيق أو إنشاء قاعدة بيانات بسيطة ومادية للتطبيقات الصغيرة وهذا النوع من الأشياء ، فربما تكون في مستوى واحد من حيث نضج البيانات. عندما تبدأ في تبني الأنواع المختلفة من النماذج والتعرف عليها ، بما في ذلك المفاهيمية ، والنموذج المنطقي والنمذجة المادية ، فأنت أيضًا ، كما تعلم ، تقوم أساسًا بالتصميم. أنت تستخدمه حقًا كنقطة تصميم ، فأنت في مستوى واحد.
عندما تبدأ في النظر إليها من مستوى مؤسسي أكثر ، بما في ذلك إنشاء نماذج مؤسسية أو قانونية ، وإدخال المفاهيم والربط في نماذج متعددة ، ونسب البيانات ، وبناء بيانات تعريف الحوكمة مباشرة في النماذج الخاصة بك ، فإنك تبدأ في الوصول إلى المستوى الثالث ، ومن ثم الانتقال إلى البيانات الوصفية للحكم الكامل ، تكامل معجم الأعمال ، إلى آخره. إن النظر إلى دورة الحياة وسلسلة القيمة للبيانات هو عندما تصل بالفعل إلى المستوى الرابع. ومرة أخرى ، النمذجة المتكاملة تمامًا مع مسرد المصطلحات التجارية ، والبيانات الوصفية ، والقدرة على قيادة أشياء مثل تحليلات الخدمة الذاتية ، هذا هو حقًا عندما حققت حالة ناضجة إلى حد ما.
كجزء لا يتجزأ من ذلك ، أريد أن أتحدث عن دورة حياة البيانات لفترة وجيزة جدًا. والسبب في أنني أريد أن أتحدث عن ذلك هو أن دورة حياة البيانات للأسف يتم تجاهلها في كثير من الأحيان. وما يتعلق به ، لقد وصف فعليًا كيفية إنشاء عنصر بيانات أو قراءته أو تحديثه أو حذفه ، والعمليات التي تعمل به في مؤسستك. لذلك ، يشير الأشخاص الذين ظلوا في الصناعة لفترة طويلة إلى هذا باسم CRUD لأنه هو الخلق والقراءة والتحديث والحذف. لكننا نحتاج إلى فهم ذلك على مستوى أساسي عندما نتعامل مع البيانات في مؤسستنا. الكثير من العوامل تدخل في الاعتبار. ما هي قواعد العمل التي تعمل عليها؟ ما هي العمليات التجارية التي تستهلك أو تنتج أو تغير البيانات؟ ما هي التطبيقات التي تنفذ فعليا عمليات الأعمال هذه لتتيح لك القيام بذلك؟ كل ما يأتي دور من حيث دورة حياة البيانات.
ومرة أخرى ، ألمح جين إلى هذا في وقت سابق - قد لا يكون هناك بالضرورة مصدر واحد للحقيقة. وقد تكون هناك طرق متعددة لإنشاء عنصر بيانات معين. وقد تضطر في الواقع إلى الدخول ، وتأتي أشياء مختلفة من خلال أنظمة متعددة أو مآخذ متعددة يجب عليك التوفيق والتصميم للوصول إلى ما هو مصدر البيانات المناسب لهذا القرار المحدد في تلك المرحلة الزمنية. قد يكون هناك العديد من المتغيرات للبيانات لأغراض مختلفة في المنظمة. لتكون قادرًا على تحقيق ذلك ، يجب أن تكون قادرًا على نمذجة العمليات التجارية ، ونسب البيانات التي تشمل تدفقات البيانات ، والتكامل والتي تشمل أشياء مثل ETL ، لذلك قم باستخراج وتحويل وتحميل مستودع البيانات الخاص بك ، ومخزون البيانات ومناطق التدريج وبالطبع روابط البيانات على الجانب البيانات الكبيرة تلعب دورها كذلك. نظرًا لأنك تقوم بسحب هذه المعلومات من بحيرة البيانات ، فأنت بحاجة إلى معرفة كيف تستهلكها وكيف تستخدمها. فيما يتعلق بدورة الحياة نفسها ، إنها حقًا كيف نقوم بإنشاء أو تجميع بيانات جديدة ، وكيف نقوم بتصنيفها - لأنه يتعين عليك تصنيفها لفهمها والعمل معها بفعالية - كيف تقوم بتخزينها ، وكيف تستخدمه ، وكيف تقوم بتعديله في عملية الأعمال هذه ، حيث تتم مشاركته في المؤسسة - وهو مهم جدًا: الاحتفاظ والأرشفة. متى يمكنك الاحتفاظ بالبيانات؟ متى تقوم بأرشفته؟ متى تدمر هذه البيانات في النهاية؟ كل هذه الأشياء يجب أن تؤخذ في الاعتبار في دورة حياة البيانات الخاصة بك وعليك أن تفعل كل هذه لتحقيق مستوى عال من نضج البيانات في مؤسستك.
الآن ، الوجه الآخر ، مرة أخرى ، قلت إنهم مثل التوائم حيث تحتاج إلى التحدث عن نضج العملية بالتزامن مع نضج البيانات - إنهم يسيران جنبًا إلى جنب. مرة أخرى ، لدي بعض الأشياء المختلفة هنا - ولا تقلق ، فلن أقرأ كل هذه الأشياء ، ولكن مجرد قائمة مرجعية لذلك - مرة أخرى ، يمكنك البدء في التقييم الذاتي لمكان منظمتك من حيث عملية النضج. دعونا نلقي نظرة على الأشياء من أول اليمين من خلال صفحات الأمثل مرة أخرى. مرة أخرى ، نحن نستخدم نفس النطاق المكون من خمس نقاط والذي تم اشتقاقه من نموذج نضج القدرة. إذا نظرت إلى أشياء مثل التركيز ، إذا كنت في مستوى منخفض أو أولي من نضج العملية ، فقد تجد في مؤسستك أن الناس يعتمدون حقًا على أساليبهم الخاصة لإنجاز أعمالهم. وقد ترى بعض البطولات وهذا النوع من الأشياء لتتمكن من إنجاز الأمور. ثم تبدأ في الوصول إلى نقطة تكون فيها أكثر نشاطًا حيال ذلك ، حيث تتحمل إدارتك المسؤولية عن وحدات العمل والأداء. ثم تبدأ في تطوير العمليات المتكاملة القياسية. ثم عملية الاستقرار وإعادة استخدامها. ثم تبدأ في رؤية المزيد من ثقافة التوجيه والإدارة الإحصائية لحساب المقاييس ومؤشرات الأداء الرئيسية فيما يتعلق بتلك العمليات ، وأخيراً إلى المستوى الكامل من التحسين.
عندما تنظر إلى إدارة العمل ، قد ترغب في ذلك ، ستنتقل من منطقة حيث لديك مستويات غير متسقة من إدارة العمل إلى إدارة أكثر ، حيث تقوم بالتوازن على الأقل في مستوى أعلى مع التزاماتك بالموارد. ثم إلى نقطة يكون لديك فيها منظمة أكثر قابلية للتكيف أو رشاقة حتى تتمكن من توحيد العمليات الخاصة بك ولكن تفصيلها لأفضل استخدام في ظروف مختلفة في مؤسستك. وعندما تصل إلى مرحلة متقدمة ، يكون التمكين مهمًا للغاية ، وهذا يعني ما يفهمه الجميع بشكل حدسي عما يجري ولموظفيهم بيانات العملية ، حتى يتمكنوا من تقييم وإدارة عملهم.
مرة أخرى ، بالعودة إلى قياس التصنيع - عندما رأينا ذلك ، عندما بدأنا في تحديث خطوط التجميع وكل شيء من هذا القبيل في الصناعة ، بدأنا نتحدث عن الجودة الشاملة وتمكين العمال حتى على خط التجميع ، حيث إذا رأى شخص ما هناك خطأ في أي مرحلة معينة من مراحل الإنتاج ، حيث تم تمكين الأشخاص من أن يتمكنوا من الضغط على الزر الأحمر الكبير وإغلاق خط التجميع بالكامل حتى يتم حل المشكلات قبل أن تستمر الأمور. وهذا النوع من العقلية ونوع الثقافة الذي نبحث عنه حول البيانات في عملياتنا للتأكد من أننا نقوم بالفعل بتحسين بياناتنا وعملياتنا في مؤسستنا.
مؤشرات أخرى لثقافتك - هل ثقافتك راكدة من حيث عدم وجود أساس محدد للالتزام الحقيقي بالتحسين في عمليات عملك؟ هل هناك تفويض للمسؤولية ، نشهده أكثر فأكثر؟ وبينما أنت تمضي قدمًا ، قد لا يزال لديك صوامع ، لكنك عندما تبدأ في الصعود من حيث الثقافة والأشياء التي تقوم بها في عملية عملك ، فإنك تقوم أيضًا بتفكيك صوامع العمل المختلفة هذه والاستفادة منها عمليات عبر مؤسستك. من المهم جدًا ، مع وصولك إلى مرحلة الحدث ، أن ما تقوم عليه حقًا هو أن تقوم بالفعل بتجميع مقاييس الجودة ولديك مقاييس للتنبؤ بقدراتك في أداء أعمالك بدلاً من الشعور بالأمعاء. العمليات ، وهذا مهم للغاية.
من حيث الهندسة المعمارية ، دعنا نتحدث عن ذلك لأن الكثير منا هنا في تكنولوجيا المعلومات أو يبحثون دائمًا في تكنولوجيا المعلومات. مرة أخرى ، نفس أنواع الأشياء التي رأيناها في البيانات. لدينا أنظمة يائسة لتكنولوجيا المعلومات إذا كنت في المراحل الأولى من نضج العملية. بمجرد البدء في إدارة العمليات الخاصة بك ، سترى بعض الخدمات قيد الإعداد حيث تعتمد حقًا على المزيد من النهج القائم على الخدمات. ثم إذا أصبحت معياريًا ، فسوف ترى المزيد من الاعتماد الكامل للخدمة من حيث البيانات والخدمات وخدمات المعالجة وهذا النوع من الأشياء ، وصولاً إلى حيث تصل إلى خدمة كاملة أو بنية جديدة. ثم في النهاية إلى مؤسسة تعتمد على العمليات الكاملة تستخدم بياناتك.
مرة أخرى ، نفس أنواع المقاييس عندما ننظر إلى هذا. فيما يتعلق بالإنتاجية ، عند مستوى منخفض من نضج العملية ، سترى مستويات منخفضة من الإنتاجية ونضجًا عاليًا للعمليات ، سترى إنتاجية أعلى كثيرًا. والجودة تسير جنبا إلى جنب مع ذلك أيضا. كما هو الحال مع البيانات - إذا كنت في مرحلة نضج منخفضة ، فسترى مستوى عالٍ من المخاطرة ومستوى عالٍ من الهدر. لكن كلما ارتفع مستوى نضجك ، ستخفض ذلك وتقلل من مخاطرك وتقلل من الفاقد بشكل كبير. فيما يتعلق ببعض الأشياء التي قد تراها نوعًا من الأعراض أو المؤشرات في مؤسسة ما ، إذا كانت الفلسفة الأساسية تقوم على خفض التكلفة ، فربما تكون قد انخفضت إلى مستوى منخفض من نضج العملية. بعد ذلك سوف تتخرج وتتقدم نحو النظر إلى الكفاءة عن كثب في مؤسستك ، وبعد أن تصل إلى مستوى ناضج للغاية ، ستركز على توليد القيمة مرة أخرى.
من وجهة نظر الإدارة التنظيمية ، إذا سادت الفوضى ، فعادة ما يكون ذلك أحد أعراض منظمات النضج المنخفض العملية مرة أخرى. لكنك تبدأ في التركيز على ما أسميه أكثر من عقلية الإدارة حيث - وقد يكون هناك بعض الإدارة بموجب مرسوم ، أو فرض أشياء - حيث كنت حقًا ، عندما تصل إلى المستويات الأكثر نضجًا ، تترجم إدارتك إلى المزيد من القيادة. وبعبارة أخرى ، يتم تضمين فلسفة التحسين في الثقافة ومن الرئيس التنفيذي لأسفل ، فهي تروج تلك الفلسفة بأكملها لتحسين العمليات والتحسين المستمر والمستمر في مؤسستك ككل.
فيما يتعلق بنموذج العملية - وسأبحث في هذه الأشياء بسرعة إلى حد ما هنا - مرة أخرى ، دعونا ننظر إلى نماذج العمليات لأنها ترتبط بنضج العملية نفسها. مرة أخرى ، تشبه إلى حد كبير الأشياء التي رأيناها في نضج البيانات ، حيث قد تكون عند مستوى منخفض أو مستوى واحد ، مجرد توثيق للعمليات أو عملية الحالة الحالية ، لكنك في الحقيقة لا تستخدمها من حيث دفع الأمور إلى الأمام. مع بدء مرحلة النضج ، ستستخدم نمذجة العمليات التجارية لزيادة إدارة عمليات الأعمال الفعلية في المؤسسة ، ثم تتطور أكثر فأكثر حيث تستخدمها وتحديث هذه النماذج باستمرار لدفع عملية التحسين إلى حيث كنت في نهاية المطاف الحصول على عملية التصميم. ثم عندما تصل إلى مرحلة النضج الكامل ، أو ، كما تعلمون ، ما تراه عادة في العجاف أو المنظمات التي تبنت برامج ذات جودة أعلى ، مثل Sigma ، فهذا هو المكان الذي تتمتع فيه بعقلية التحسين المستمر وهي متأصلة تمامًا في نمذجة مؤسستك. تمامًا مثلما نستخدم مخططات هندسية لإنشاء منتجات ، سواء كانت طائرات أو مباني أو ناطحات سحاب وهذا النوع من الأشياء ، فنحن نعتمد على نماذجنا لدفع أعمالنا بالفعل إلى الأمام ، لأن هذا هو عنصر التصميم الذي يدفع بالفعل عناصرنا التنظيمية إلى الأمام .
الآن ، مرة أخرى ، لن أتطرق إلى ذلك وكل كلمة مفردة هنا بالتفصيل. ما قمت به هو أنني قمت بأخذ هاتين الشريحتين الأبسط للشبكة وقمت باختيار عدد من الكلمات التي تم استخدامها في بعض تلك الواصفات الأخرى لكل من نضج البيانات ونضج العملية. لذلك عندما تنظر إلى هذا بعد الحقيقة ، يمكنك البدء في التفكير في بعض الكلمات التي تراها تخرج في ثقافاتك الداخلية فيما يتعلق بالأشياء التي تقال. وسوف يساعدك ذلك على البدء في تصنيف أين ، كمنظمة شاملة ، هل بدأنا في ملائمة مقياس النضج هذا بشكل عام. لذلك إذا كنت ترى أشياء مثل عدم الاتساق أو الركود أو عدم الكفاءة تظهر في كثير من الأحيان أو الفوضى ، فستكون عادة في الطرف الأدنى من الجدول. عندما تبدأ في التفكير في أشياء مثل التحسين المستمر ، والمواءمة الاستراتيجية ، والمقاربة الوقائية للعيوب والجودة ، وهذا النوع من الأشياء ، والتكامل التام ، وأنت تتحدث عن أفضل الممارسات في الميزة التنافسية ، فهذا عندما ترى نفسك حتى في محسن ، نهاية أعلى المقياس.
مرة أخرى ، هناك شيء أريد أن أوضحه أيضًا أنه عندما تبدأ النظر في إدارة البيانات ، خاصة عندما تنظر إلى أسفل الجدول ، في المراحل الأولية ، قد يتم تطبيق إدارة البيانات على مستويات المشروع الفردية فقط. تحتاج إلى أن تتطور إلى نقطة تكون فيها إدارة البيانات والهدف المحدد من إدارة بيانات المشروع وتطورت من خلال إدارة بيانات البرنامج والشُعب ، حيث تكون مرة أخرى على نطاق المؤسسة وجزءًا لا يتجزأ من المؤسسة ككل.
لقد تحدثت عن حقيقة أن هذه هي في الواقع التوائم التي تعمل معا من حيث نضج البيانات ونضج العملية. في تحقيق هذا النضج ، تكون رحلة على جانبي المقياس ولا يمكنك القفز بخطوات. إذا كنت في الصفر ، فسيتعين عليك أن تتطور من خلال المراحل الأولى والثانية والثالثة والرابعة ، وأن تحصل في النهاية على خمس مراحل. وهناك عدد قليل جدا من المنظمات في العالم في الواقع في خمس. لذا ، سيكون الكثير من المؤسسات أكثر من سعداء لأن تكون في مرحلة تكون فيها في الثالثة ، ثم تكون قادرة على استخدام ذلك كنقطة انطلاق للمضي قدمًا. ومرة أخرى ، لا يمكنك الذهاب ، لا يمكنك الوصول إلى أربعة من مرحلة نضج البيانات وواحدة في مرحلة نضج العملية. إنها لا تعمل لأنها متشابكة جدًا بحيث يجب عليك فهمها ومعالجتها جيدًا للبيانات والعمليات الخاصة بك جنبًا إلى جنب مع بعضها البعض.
تشبيه جيد للتفكير في هذا كما هو ، في رحلتك نحو النضج المنظم ، لنفترض أن فريقك يتكون من شخصين: الأول هو نضج العملية والآخر هو نضج البيانات. أنت تدير مسار عقبة وترتبط بحبل قصير. وللوصول إلى نهاية تلك الدورة ، هذا يعني أنه يجب على كل منكما المرور ، ليس فقط كل العقبات ، ولكن عليك أن تتغلب على كل العقبات في نفس الوقت تقريبًا أو تكون قريبة جدًا من بعض قادرة على المضي قدما والوصول إلى العقبة التالية. هذه طريقة جيدة حقًا للتفكير في موازنة نضج العملية ونضج البيانات. بمعنى آخر ، يمكنك أن تكون متمحورًا إلى حد ما عن العملية ، ويمكن أن تكون متمحورًا إلى حد ما في مجال البيانات ، لكنه سيكون مؤشرًا رئيسيًا ، ولا يمكن أن يكون هناك الكثير من الفجوة لتوجيهك بالفعل إلى المستويات.
ثم عندما ننظر إلى الأمر مرة أخرى من إدارة البيانات ، فإن أحد الأشياء التي أردت الإشارة إليها في حالة عدم معرفتك ، هو إصدار DAMA فعليًا لمجلد إدارة المعرفة من المجلد الثاني في وقت سابق من هذا العام ، والأشياء التي تغيرت هناك هو عجلة DAMA الفعلي. وقد قمت بتمثيلها بشكل مختلف قليلاً ، حيث تكون إدارة البيانات في المركز والعشر فئات المختلفة حول العجلة المختلفة. هناك شيء مهم للغاية نلاحظه هنا هو نمذجة البيانات والتصميم الذي يحتوي بالفعل على مناطقه الخاصة على عجلة القيادة الآن - لقد كان من النوع المخلوط في المناطق الأخرى ، سابقًا. من بين الأشياء التي تعتبر نقطة أساسية للغاية هنا ، نمذجة البيانات على وجه الخصوص ، أمر أساسي لجميع هذه الجوانب الأخرى لأنه ، سواء كنا نقوم بنمذجة البيانات لقواعد البيانات الخاصة بنا أو البيانات الوصفية التي نتعامل معها ، فإن نمذجة البيانات لها دور في لعب في كل هذه القطع الأخرى التي نتحدث عنها. وللنمذجة العملية أيضًا دور تلعبه في كثير من هذه الأشياء ، لأنه بالإضافة إلى فهم البيانات نفسها ، نحتاج إلى فهم كيفية استخدامها ، وهذه هي الطريقة التي يساعدنا بها نمذجة العمليات حقًا في القيام بذلك.
الآن دعنا نغير التروس قليلاً ونتحدث عن بنية المؤسسة. والنماذج ضرورية لبنية المؤسسة أيضًا. وأنا أقوم بهذا على سبيل المثال وهذا هو إطار زاخمان الذي أعرضه هنا بسرعة كبيرة. وعندما تنظر إلى هذا ، ترى عدة أشياء هنا. ترى ماذا ، كيف ، أين ، من ، ومتى ولماذا نوع من المقياس في الأعلى. ثم تمر بمستويات أكثر تفصيلا من التفصيل ، إذا صح التعبير ، من حيث أنواع النمذجة أو أنواع الأشياء التي تقوم بتطويرها من حيث بنية المؤسسة من مستوى سياق مرتفع للغاية وصولاً إلى مستوى مفصل ، بما في ذلك التنفيذ المادي. إذا نظرت إلى الأعمدة الأولى ، فما هو كثيف البيانات والبيانات المعنية. كيف هي عملية يحركها جدا. وإذا نظرت إلى الجوانب الأخرى ، فستستخدم مزيجًا من نمذجة العمليات والبيانات فيما يتعلق بزيادة بقية المعلومات. ستحصل على بيانات حول كل هذه الأشياء المختلفة ، كما ستعمل نماذج العمليات الخاصة بك على ربط الأشياء ، مثل مكان حدوث الأشياء ، بالمسؤولية. وأيضًا فيما يتعلق بنمذجة العمليات التي نقوم بها أيضًا في أدواتنا ، يمكنك البدء في ربط هذا بالأهداف والعلاقات وقواعد العمل وكذلك التي تقود هذه الأشياء المختلفة التي تقوم بها.
من وجهة نظر شاملة لإطار زاكمان ، فإن إحدى الطرق الجيدة للتفكير في هذا الأمر هي أنك تقود النموذج وتنتقل بالفعل إلى مستويات مختلفة. لذلك أنت تبدأ بنطاق رفيع المستوى والسياق. أنت تتطور بعد ذلك نحو نماذج الأعمال ، وصولاً إلى نماذج النظام ، ثم نماذج التكنولوجيا ، ثم تمثيلك التفصيلي للغاية للنماذج الفنية أيضًا. ومرة أخرى ، تمثل البيانات ما ، العملية هي كيف وهي بالفعل مزيج من البيانات وعملية التفاعل التي تدفع كل الخصائص الأخرى هنا.
بناءً على ذلك ، ليس من قبيل الصدفة أن الطريقة التي ننظر بها إلى فكرة بنية المؤسسة تعتمد بشكل مختلف قليلاً عن البعض الآخر. في كثير من الأحيان ، سوف تسمع عن الركائز الأربع لبنية المؤسسة وهي البيانات ، والاستحواذ ، والأعمال التجارية والهندسة المعمارية التقنية. نحن ننظر إلى الأمر بشكل مختلف قليلا عن ذلك. نحن نعتبر بنية البيانات بمثابة الأساس الأساسي الذي يدفع كل بنية المؤسسة لسببين. واحد ، هذا هو المكان الذي بدأت فيه. حتى أشياء مثل إطار زاخمان نشأت من بنية البيانات في المقام الأول ، ثم نمت لتبني الجوانب الأخرى للهندسة المعمارية أيضًا. والثاني ، لأن التعادل الأساسي بين العملية والبيانات. لهذا السبب نرى أن بنية الأعمال هي الركيزة الأساسية لهندسة المشاريع. وبعد ذلك ، بالطبع ، يتم تكريمه من خلال بنية التطبيق والهندسة الفنية ، وهما عاملان ضروريان للغاية ، للسماح لنا بقيادة تمكين المؤسسة الحقيقي. الآن ، عندما ننظر إلى ذلك فيما يتعلق بـ ER Studio Enterprise Team Edition ، منصة النمذجة المتكاملة الخاصة بنا ، هذه هي الطريقة التي يتم بها اللعب. وهذا رسم بياني عالي المستوى لبعض النماذج التي نقوم بها وبعض الأساسيات التي تقف وراءها. وهذا هو الدافع في الواقع ، وهذا هو في الواقع رسمها في مخطط العملية. لذلك عندما ننظر إلى قسم هندسة البيانات على وجه الخصوص وهندسة أعمالنا أدناه ، فإننا نوفر الأدوات القائمة على الدور.
وعندما تنظر إلى أداة مهندس الأعمال لدينا في أسفل الزاوية اليسرى ، فهذا هو المكان الذي يعمل فيه محللو الأعمال والمهندسون المعماريون. وهم يركزون عادةً على بعض العمليات التجارية ويبدأون في إخراجها. لكنهم يركزون أيضًا على ما. إذن ، نبدأ في القيام ببعض نماذج البيانات المفاهيمية وهذا النوع من الأشياء. يمكننا الاستفادة من عناصر النمذجة المفاهيمية هذه وإدخالها في أداة نمذجة البيانات الخاصة بنا وإلى مهندس البيانات ، حيث يتم تطويرها بشكل أكبر في نماذج البيانات المنطقية ، وبالطبع النماذج المادية حتى نتمكن من إنشاء قواعد البيانات الفعلية. ويمكننا أيضًا الدفع مرة أخرى حتى تتم ترقية النماذج المفاهيمية في مساحة هندسة الأعمال أيضًا. الشيء المهم للغاية هنا هو أننا ندعم الأنواع المختلفة من النماذج. لذلك ، مرة أخرى ، يعتبر BI مهمًا للغاية وبحيرات البيانات وتلك الأنواع من الأشياء ، لذلك نحن في الواقع نقوم ببعض النماذج وكذلك كجزء من ذلك ، نقوم بنمذجة نسب البيانات. لذلك ليس فقط ETL فيما يتعلق بكيفية إجراء التعيين من النماذج المادية الخاصة بك إلى نماذج الأبعاد الخاصة بك لمستودعات البيانات أو حتى إحضار أشياء من بحيرات البيانات الخاصة بك ومعرفة كيفية تعيين هذه الخريطة ، يمكننا ربط كل هذه الأشياء معًا. وكذلك إعادة توجيه الهندسة العكسية من منصات التصميم الأخرى ، من منصات البيانات الكبيرة.
ثم أيضًا أشياء مثل أدوات ETL ، حتى نتمكن من البدء في اشتقاق مخططات نسب البيانات مباشرة من مواصفات ETL التي قد تكون موجودة في بيئتك الخاصة. من المهم أيضًا أن نعرف أنه كان علينا أن نتوسع بما يتجاوز النمذجة العلائقية. لدينا منصات معينة مثل Hive وخاصة MongoDB ، بدأنا الآن الحديث عن مخازن المستندات ، حيث لدينا مفاهيم مثل الكائنات المدمجة والمصفوفات. لقد قمنا بالفعل بتوسيع الترميز لتكون قادرًا على استيعاب هذه الأنواع من النماذج أيضًا لأنه مفهوم غير علائقي. يمكن بعد ذلك دفع أي شيء أنشأناه في أداة "مهندس البيانات" فيما يتعلق بقطع أثرية للبيانات ، سواء كانت كيانات منطقية أو جداول مادية وسماتها ، إلى نموذج معالجة الأعمال أيضًا. لذا أثناء قيامك بتطوير نماذج عمليات عملك من مستوى عالٍ والنزول إلى المستوى الأدنى ، يمكنك ربط عناصر البيانات الفعلية فعليًا. حتى تتمكن من التصرف ، يمكننا تحديد مصفوفات CRUD لما يحدث بالفعل. وهذا يمنحك دورة حياة البيانات التي تحدثت عنها باستخدام الإنشاء والقراءة والتحديث والحذف على مستوى العملية. ونقوم بعمل نمذجة عملية BPM كاملة مع مجموعة التراكبات الخاصة بنا أيضًا ، حتى تتمكن من البدء في ربط استراتيجيات العمل وأهداف العمل. أيضًا ، يمكننا أيضًا ربط التطبيقات التي تنفذ عمليات الأعمال هذه ، كل ذلك من وجهة نظر نموذجية.
هناك أشياء أخرى مهمة للغاية في نماذج البيانات الخاصة بنا أيضًا. خصائص حوكمة البيانات أو خصائص جودة البيانات تتقن والإدارة. يمكنك تحديد وإنشاء بيانات التعريف الخاصة بك هناك للخصائص التي ترغب في تتبعها ، وهذا يعني أنك تستخدم النموذج الخاص بك الآن كمخطط لتوجيه ذلك عبر مؤسستك بالكامل ، إلى مستودعات بيانات التعريف الخاصة بك وكل شيء آخر. وبالطبع ، واحدة من القيود المفروضة على النمذجة ، منذ سنوات عديدة عندما بدأ الكثير منا في هذه الصناعة ، هل سننتج هذه النماذج. ماذا سنفعل؟ لقد طبعناها ، وكنا نضعها على الحائط ، وربما لمشاركة أعضاء الفريق وهذا النوع من الأشياء. القيمة الحقيقية لهذا هي القدرة على المشاركة والتعاون داخل مؤسساتنا. ولهذا السبب لدينا نهج يحركه المستودع لمعرفة أين نتحقق ونفحص نماذجنا ومساحات العمل لدينا. ونشاركها مع ناخبينا الذين هم المؤسسة ، سواء كانوا أصحاب مصلحة تقنيين أو مستخدمين تجاريين أو هذا النوع من الأشياء. وربط ذلك أيضًا في نظام التعاون الخاص بنا والذي يسمى Team Server.
لذلك تحدثنا عن المصطلحات والمصطلحات السابقة للأعمال وأهمية ذلك وتطوير تلك المفردات للعمل. كل هذا كان في Team Server ، حيث يمكن للمستخدمين ومستخدمي الأعمال التعاون على هذه الشروط. تكون مرئية وسهلة الاستخدام في مهندس البيانات ، على سبيل المثال ، بالقرب من نماذج البيانات ، وبالطبع ينشأ الكثير من مسارد الأعمال هذه غالبًا من بعض قواميس البيانات التي أنشأناها في نماذج البيانات الخاصة بنا. يمكننا أن ندفع بها - من أدوات مهندس البيانات أيضًا ، نقطة الانطلاق هي معجم الأعمال ، حيث يمكن تحسينها أكثر ، وكل ذلك مع إدارة التغيير من حولها أيضًا.
كان هذا كثيرا. فقط لتلخيص ، هناك شيئان تحدثنا عنهما هو تجربة نضج تنظيمي حقيقي ، فأنت بحاجة إلى نهج متوازن يتكون من نضج البيانات ونضج العملية. لا يمكنك تحقيق واحد دون الآخر. مرة أخرى ، أمر أساسي ، تحتاج إلى الحصول على كليهما وتحتاج إلى الاعتماد على هذا ، وعلى وجه التحديد ، نمذجة البيانات ونمذجة العمليات لكل من بنية المؤسسات وإدارة البيانات وإدارة العمليات وكذلك في مؤسساتك. تربط بنية المؤسسة حقًا ببعضها البعض من حيث النظر إلى هذه الأوجه ووجهات النظر المختلفة. أنت بحاجة إلى أساس متين لهيكلة البيانات للقيام بذلك وتحتاج إلى نمذجة عملية تكاملية لتوفير سياق العمل هذا وتسمح لك بقيادة عملية عملك واستهلاك بياناتك إلى الأمام. مرة أخرى ، أكثر أهمية من أي وقت مضى. أستطيع أن أقول ، ما هو الجديد القديم مرة أخرى. لذلك فإن نمذجة البيانات ، ونمذجة العمليات ، والنسب ، والبيانات الوصفية ، والمعاجم ، تعد عناصر أساسية في القدرة على تحقيق ذلك ، وتعد ER / Studio Enterprise Team Edition منصة تعاونية تجمع كل هذا معًا.
ومع ذلك ، يمكننا الانتقال إلى الأسئلة.
إريك كافانا: حسنا.
رون هويزنجا: سوف نذهب إليك يا إريك.
إريك كافاناغ: رون ، علي أن أرفع قبعتي إليكم عن كل الجهد الذي بذلته لتوثيق هذه العمليات والأطر المختلفة. هذا الكثير من المواد التي لديك هناك. أعتقد أن السؤال الكبير الذي لدي هو من الذي يجب أن يشرف على هذه الأشياء في المنظمة ، لأنك تتطرق إلى العديد من الأشياء المختلفة. يمكنك تحديد العمليات ، سيكون كبير موظفي العمليات أو بعض الأشخاص الذين يقومون بالعمليات. دورة حياة البيانات ، تعتقد أنه ربما سيكون مسؤول البيانات الرئيسي. أنت تلمس الكثير من الأجزاء المختلفة والكثير من المكونات المختلفة للعمل. كيف تجد الشخص المناسب أو مجموعة الأشخاص ، وهل هي لجنة توجيهية؟ ما هذا؟ ماذا يمكنك أن تخبرنا عن من ينبغي أن يفعل هذا في المنظمة؟
رون هويزنجا: أنت تعرف ، هذا سؤال مثير للاهتمام. يمكننا بالفعل قضاء يوم واحد في مناقشة مزايا الأساليب المختلفة المختلفة هناك. لكن الشيء الذي رأيته بالتأكيد ، كما تعلمون ، كما كنت أستشير قبل أن أتولى دور إدارة المنتج ، هو عندما نظرت إلى المؤسسة ، وكان ذلك جزءًا من المشكلة وهي الحصول على الملكية وجعل الناس يتولون هذا. وعندما ننظر إلى التخصصات مثل نمذجة البيانات الخاصة بنا وحتى نمذجة العمليات التجارية ، أو في الأيام الأولى ، حتى تخطيط تدفق البيانات وتلك الأنواع من الأشياء ، نشأ هذا النوع من تكنولوجيا المعلومات. ولكن مع تقدمنا ، وأعتقد الآن أننا ندرك أكثر وأكثر أن هذا يجب أن يكون مدفوعًا بالأعمال. لذلك أنت تريد حقًا ملكية هذا ليكون في العمل.
سوف أسيء إلى بعض موظفي تكنولوجيا المعلومات هنا ، لكنني أؤمن إيمانا راسخا بأن السبب وراء رؤيتنا لتطور دور مسؤول البيانات الرئيسي هو أن دور مدير المعلومات قد فشل في هذا الأمر في معظم المؤسسات. وذلك لأن الكثير من مديري تقنية المعلومات يركزون تقنيًا بدلاً من التركيز على البيانات والعملية. لذلك أعتقد أنك بحاجة فعلاً إلى ذلك ، ربما ستحتاج إلى نوع من لجنة توجيهية في المنظمات الكبرى. ولكن هذا يحتاج حقا أن تكون مملوكة من قبل رجال الأعمال. سأحاجج بأن عملك ، ونمذجة العمليات الخاصة بك ، ونمذجة البيانات الخاصة بك ، جميعها بحاجة إلى الانتماء إلى العمل ، لأن هذا يمنحك القدرة على ضمان أن تكنولوجيا المعلومات ، التي هي الحارس على البيانات وتنفذ تلك العمليات من خلال ما قيد الإنشاء ، لديك مطرقة للتأكد من حدوثها إذا كانت مملوكة فعليًا للشركة.
إريك كافانا: نعم ، أعتقد أنني أتفق مع ذلك. لكن جين ، ما هو رأيك في ذلك؟
جين أندروود: إذن إنه أمر مثير للاهتمام حقًا. هذا ما كنت أشير إليه عندما قلت إن رعاية الناس والتفاعل معهم هي على الأرجح أحد الأشياء الرئيسية. عند نقطة ما ، كتبتُ كتابًا أبيضًا حوله ، كان حكم BI للخدمة الذاتية مشابهًا جدًا لهذا. إنها مسألة الحصول على ذلك ، وإيجاد طريقة لتحفيز الناس ، جانب قيمة الأعمال ، لجعلهم يهتمون بها. ثم عندما يرون ، أو يجدون ، ما إذا كان فهرسة البيانات أو أي زاوية يستغرقها. ربما تقلل تكاليف الشحن ، وتضع شيئًا ما يُحاسب عليه شخص ما في المنظمة ، وهذه هي الطريقة التي يمكنك بها العناية بها. ونعم ، العمل تماما. سيقوم خبراء موضوع العمل بصنعه أو كسره.
إريك كافانا: هذا صعب. أعتقد أنك تريد دائمًا الحصول على هذا الكونسورتيوم من أصحاب المصلحة من جميع أنحاء المنظمة. بالطبع ، لا تريد تحليل الشلل. أنت لا تريد البيروقراطية من أجل البيروقراطية. ما تريده هو أن يكون لدى المنظمة خطة عمل وتوثيق هذه الأشياء. كما تعلمون ، عندما تبدأ الحديث عن نمذجة العمليات التجارية ، كان هذا الجو حارًا قبل 25 عامًا ، لكنه كان بمعزل عن العمل الفعلي. أعتقد على الأقل في بعض الصناعات ، يمكنك سحب الكثير من هذه العملية من البرنامج الفعلي الذي يدير الأشياء. لكنني أعتقد ، في هذه الأيام ، علينا أن نجد طريقة لتحقيق التوازن بين هذين العالمين ، صحيح ، رون؟ تريد أن يكون لديك نماذج عملية حالية وحديثة وتعكس ما يحدث بالفعل. لذلك أنت لا تريد أن تكون مجرد تمرين منفصل أينما كان ، فهو يقع على رف في مكان ما. ولكن هذا ، هو نوع من يحصل قليلا صعبة ، أليس كذلك؟ لأنه لا يتم محاذاة جميع أنظمة التشغيل مع هذا النوع من التعليمات البرمجية القابلة للتنفيذ. لكن ماذا تظن؟
رون هويزنجا: بالتأكيد. إنه أمر مثير للاهتمام لأن أحد الأشياء التي أنظر إليها هو عندما يصبح الناس ، كما تعلمون ، مجتمع إرضاء فوري. يعتقد الناس ، "أوه ، سنذهب للتو وشراء بعض الأدوات وجعل هذا العمل من أجلنا." يبدو الأمر كذلك ، فلن تشتري عملية الاستحقاق. أنت لن تشتري نضج البيانات. انه عمل صعب. عليك أن تشمر الأكمام وعليك أن تحقق ذلك. وآلية تحقيق ذلك هي النمذجة. إنه أمر معقد للغاية لعدم وجود تمثيل مرئي ، ليس فقط للوضع الحالي الذي تعمل عليه ، ولكن لكي تكون قادرًا على تصميم كيفية تحسين العمليات التجارية المختلفة. تحتاج إلى هذا الإطار المرئي حتى تتمكن من فهم التأثير الذي ستحدثه هذه التغييرات.
إريك كافانا: هذا حقًا - أنا مجرد تغريدة ؛ أقوم بتغريد هذا الآن - "لن تشتري عملية الاستحقاق ، ولن تشتري استحقاق البيانات". يمكنني فقط أن أتفق تمامًا مع هذين الأمرين. وجين ، كنت أحضر لك لأفكارك. وسأطرح سؤالاً آخر فوق ذلك. أحد الحضور يسأل: ما المقصود بالنضج القائم على العملية أو نضج العملية؟ جين ، هل يمكنك التحدث إلى هذا النوع؟
جين أندروود: يمكنني التحدث بشكل أفضل قليلاً عن السؤال السابق. عندما أفكر في الحقيقة ، إنها الحقيقة الأولى ، كما تعلمون ، شراء الأدوات. كان هذا تعليقًا رائعًا عظيمًا لأنه حقيقي جدًا. لكن ما سأقوله إنه أفضل بكثير. لذلك أراجع الكثير من الحلول وأرى مساحات مختلفة وأختبرها. ما يتحسن هو اكتشاف البيانات ، ووضع العلامات ، وعلى الأقل منحك بداية تشغيل هائلة ، وكذلك جعل هذا الأمر ، عندما أقول أقل إيلاما ، يكاد يكون ممتعًا. لذلك تخيل أن يكون كتالوج البيانات أو مشروع MDM ممتعًا. إنها ، ولديك أشخاص في مؤسسة تستخدم هذه البيانات فيها ، سواء أكانت التقارير أو أنواعًا أخرى من الأشياء وأعتقد أن شخصًا ما على الخط قد قالها ، يستحسن أن يهتم الأشخاص بخطة التنمية الفردية الخاصة بهم. نعم حتى تناولها مستوى آخر. إنه يأخذ هذه الأشياء ويقول الآن لقد خفضنا الشحنات التي أسيء استخدامها بنسبة 30 في المائة ، وهذا هو مقدار الأموال التي تم توفيرها. إنها فقط تدير بياناتنا بشكل أفضل. إنها تلك الأنواع من الأشياء وتضع المال حولها وتجعلها ممتعة. أو تجعلها مثيرة للاهتمام وذات صلة بما يقومون به. هذا نوع من السحر ، أعتقد أنه مفقود في الكثير من هذه الارتباطات التي يحاول الناس القيام بها في مؤسسة ما ، وهي متوقفة.
إريك كافانا: نعم ، هذه نقطة جيدة. و ، رون ، عدنا إلى تعليقك قبل لحظات قليلة حول أهمية وجود إطار بصري ، أعتقد أن هذا صحيح تمامًا لأنه في كثير من الأحيان ، إذا كان الناس لا يستطيعون رؤية شيء ما ، فمن الصعب حقًا أن تضع رأسك حول ما يعني ، وبالتأكيد عند البدء في الحديث عن العمليات المعقدة بالاعتماد المتبادل ونقاط التحكم وكل هذه الأشياء ، عليك تعيينها في مكان ما في مرحلة ما ، ومن الناحية المثالية ، تقوم بذلك باستخدام برنامج يحتوي على وظائف مضمنة فيه للكتالوج ، على سبيل المثال ، ما التحويلات التي حدثت باستخدام خطوط مختلفة من هذه النقطة إلى تلك النقطة. أو ما هو متاح في نقطة التحكم هذه. وأنا أشير إلى تاريخي في إدارة المخاطر هناك ، حيث نقطة التحكم هي أي نقطة في عملية أو أي خيار أو تطبيق فردي أو برنامج حيث يمكنك بالفعل تغيير شيء ما ، أليس كذلك؟ هذا ما يسمونه نقطة مراقبة. وبالنسبة لي ، من المهم حقًا أن تحصل على هذا الإطار المرئي. تسبب بعد ذلك يمكنك أن ترى ونوع من المشي ويستغرق وقتا طويلا. يستغرق الأمر وقتًا في الدماغ البشري لإدارة تلك الأشياء وفهمها حقًا وبالتالي تحسينها ، أليس كذلك؟
رون هويزنجا: بالتأكيد. ولإجراء تشبيه مختلف أعتقد أنه يضعه في منظوره الصحيح: فأنا أميل إلى حد ما في مجال الطيران ، لذلك ، إذا كنت تحاول التفكير في هذا بطريقة متوازنة ، فكر في بناء 747 - أو Airbus 380 ، لذلك أنا لا أختر بائعًا واحدًا على الآخر - فكر في مدى صعوبة القيام بذلك بناءً على المستندات المكونة فقط من نص بدلاً من المخططات والرسومات CAD ثلاثية الأبعاد وكل ما يتعلق بكيفية هذا هو في الواقع تجميعها معا.
إريك كافانا: نعم ، سيكون ذلك تقريبيًا. وجين يجب أن يتكلم أيضا.
رون Huizenga: العمل هو نفسه ، أليس كذلك؟
إريك كافانا: نعم ، لا هذا صحيح. يجب على جين التحدث إلى أحد المناطق الساخنة التي ترغب في دراستها ، وهي التصور. يجب أن تكون قادرًا على تصور شيء ما لفهمه تمامًا ، كما يبدو لي.
جين أندروود: الكثير من البشر يفعلون ، نعم. وحتى مجرد التصور يتحدث ، ما هو القول ، آلاف الكلمات أو شيء من هذا القبيل. عندما يرونها ، يمكنهم تصديق ذلك. ويحصلون عليه.
إريك كافانا: أوافق. وأنا أحب ، رون ، الطريقة التي جمعت بها كل هذا معًا. أعتقد أنني فقط أسأل نفسي مرة أخرى ، فأنت بحاجة إلى بطل داخل المنظمة والذي سيكون هناك ، يكون بمثابة الاتصال بمجموعات مختلفة. يعد مشرفو البيانات شيئًا نتحدث عنه كثيرًا - أعتقد أنه في هذا الدور المهم حقًا ، وأشعر أن هذا الدور قد حظي باهتمام أكبر في السنوات الثلاث أو الأربع الماضية نظرًا لتقديرنا لقيمة البيانات الحكم ، أليس كذلك؟ إن مضيف البيانات هو شخص يمكنه التحدث إلى الشركة ولكنه يفهم أيضًا الأنظمة ، ويفهم دورة حياة البيانات ، تلك الصورة بأكملها. وأعتقد أن هذا الشخص يمكن وينبغي أن يكون على الأرجح تحت حكم الرئيس التنفيذي ، أليس كذلك؟
رون هويزنجا: نعم ، وستحتاج إلى فريق متعدد الوظائف ، أليس كذلك؟ لذلك ستحتاج إلى أشخاص يتألفون من فريق للقيام بذلك أو ينتمون إلى مجالات مختلفة تمثل الجانب الفني ، والمجالات التجارية المختلفة ، كما تعلمون. كما تعلمون ، بناءً على نوع المؤسسة التي تنتمي إليها ، إذا كان لديك مكتب لإدارة المشاريع والكثير من المبادرات التي تقوم بها شركة PMO ، فأنت تريد التأكد من أن لديك PMO المشاركة أيضًا لمجرد إبقاء الجميع في وئام ومزامنة الطريقة التي يعملون بها على الأشياء.
إريك كافاناغ: نعم ، وكما تعلم ، شيء أخير ، سأضع هذه الشريحة الأخيرة ، إطار الحكم. كان لدينا أحد الحضور يسأل ، ألا توجد بيانات مفقودة من تلك الشريحة؟ هل هذا ، هل البيانات ضمنية في الشريحة أم رأيك في التعليق حول البيانات المفقودة من الشريحة؟
جين أندروود: لا ، وهذا مجرد إطار حكم عام. في الأساس ، هذا مصدره مساحة BI للخدمة الذاتية ، لذلك البيانات ضمنية في الكثير من هذا. لقد جاءت للتو من زاويتي ووجهات نظري وليست مركزة على جانب البيانات في تجميع ذلك. لكن البيانات ستكون بالتأكيد ، عندما تفكر في كل هذه القطع ، ستكون هناك بيانات. سواء كان ذلك هو الأساس للبيانات ، والمساءلة باستخدام البيانات في جميع مراحل العملية بأكملها وفي جميع أنحاء الإطار بأكمله.
إريك كافانا: نعم ، لا هذا منطقي تمامًا. وأعتقد أنني سأطرح عليك سؤالًا أخيرًا فقط ونحن نختتم هنا ، رون. إذا كنت أفكر في مقدار المعلومات ومقدار البيانات التي نستخدمها هذه الأيام وكم هي المنظمات البعيدة المدى ، فما أهمية النظم الإيكولوجية هذه الأيام بين شركاء القنوات وكيف يمكننا تبادل المعلومات عبر تلك الشراكات وفي إشارة سريعة قليلا من blockchain لهذا - وليس للحصول على أشياء معقدة للغاية. خلاصة القول هي أننا في عالم متصل بشكل متزايد مدفوع بالبيانات ، سواء من منظور الأعمال أو من حياتنا اليومية. وبالنسبة لي ، فإن هذا سيؤدي فقط إلى رفع المخاطر بشكل أكبر بسبب قيام المنظمات بإلقاء نظرة فاحصة على ما تقترحه هنا ، وهو نضجهم وأين يقفوا وما مدى طولهم من حيث المنحنى و حقا صادقة مع أنفسهم حول هذا ، أليس كذلك؟ لأنه إذا كنت لا تعرف أفضل ، لا يمكنك أن تفعل أفضل ، وإذا كنت لا تفكر في الأشياء ، فلن تعرف أفضل ، أليس كذلك؟
رون هويزنجا: بالضبط. وأعتقد أن العبارة التي سأستخدمها هي ، ربما أنك لست جيدًا كما تعتقد أنت. قد يبدو هذا نوعًا من القسوة ، ولكن يمكن أن يكون الناس متفائلين جدًا بهذا الأمر ، لكن إذا نظرت فيه فعلًا إلى حد بعيد وبتقييم ذاتي جيد وحاسم حقًا ، أعتقد أن أي مؤسسة ستجد ، كما تعلمون ، ثغرات كبيرة في أنهم بحاجة الى معالجة.
إريك كافانا: يجب أن أتفق. وعلق أحد زملائنا هناك على أهمية البيانات الوصفية ، البيانات المتعلقة بالبيانات. ليس هناك شك في ذلك. البيانات الوصفية هي المادة اللاصقة التي تجمع كل هذه الأنظمة معًا ، وما زلنا لم نتخلص من هذا الرمز تمامًا ولسبب وجيه ، بصراحة ، لأن البيانات الوصفية تتغير. إنه يختلف من نظام إلى آخر. كما تعلمون ، كلما حاولت تطبيع بياناتك ، كلما قلت الدقة التي أصبحت عليها.
لذلك نحن نوعًا ما في هذا العالم الغريب في الوقت الحالي ، وربما أظن أنني سأقدم لك سؤالًا واحدًا ، Jen ، لأنك ذكرت كتالوجات البيانات عدة مرات. أنا حقًا أحب هذه الحركة الجديدة لتكنولوجيا كتالوج البيانات التي تقوم تلقائيًا بمسح أنظمة المعلومات الخاصة بك ، والتحقق من أسماء أعمدة البيانات الوصفية ، وما إلى ذلك ، وتساعدك على بناء العرض الإستراتيجي لبياناتك وبياناتك الوصفية في أنظمتك. بالنسبة لي ، للقيام بهذه الأشياء يدويًا ، إنه فقط ، هناك الكثير. ولن تتمكن من الوصول إلى قمة ذلك التل قبل أن ينهار الانهيار الجليدي عليك ، وكما تعلم ، إما أن تكون قد تطبيع إلى حد أن عجينة اللعب باللون الرمادي أو لم تطبيع بما فيه الكفاية إلى حيث كنت لا ترتدي حقًا تعرف ما يحدث. بالنسبة لي ، باستخدام الآلات والتعلم الآلي الذي نستمر في الحديث عنه ، سيكون هذا هو المفتاح في المستقبل لمساعدتنا على الأقل في الحصول على حبل كافٍ من البيانات لفهم جيد لما هو موجود هناك ، تمامًا Jen ؟
جين أندروود: نعم ، أنا أفعل. أنا أحب هذه التقنيات. انهم رائعون جدا وبعد ذلك تفكر في ذلك ، يمنحك تلك البداية الجري الهائلة. وبعد ذلك يمكنك التعهيد الجماعي. لديك مدراء البيانات الخاصة بك ، كما تعلمون ، والمضي قدمًا ، سواء كانوا يضيفون مستنداتهم الخاصة أم أن هذا هو المنظور هناك ، فهذه هي التغييرات. أنت تعرف أن هذه هي مصادر البيانات المعتمدة لاستخدامها في إعداد التقارير. يمكن للأشخاص البحث والعثور على البيانات الصحيحة. انها حقا ، حقا لطيف جدا. ويساعدنا أيضًا - عندما أفكر في العمل وكيف كانت إدارة بيانات المؤسسة المشفرة عندما كنت حينما كنت أقوم بعمل أشياء DBA - استخدمنا الخصائص الممتدة و SQL Server ونسقنا أدوات مثل IDERA ، أليس كذلك؟ لمحاولة إنشاء كتالوج البيانات. لكن في إصدار DBA أو إصدار مهندسي البيانات ، كما تعلمون ، مهما كانت تلك القيمة أو ذلك العمود أو الحقل ، فمن المؤكد أنه لا يتطابق مع طبيعة العمل. لذا ، أصبح بإمكانك الآن الحصول على العمل بسهولة ، كما تعلم ، والمشاركة في البحث والعثور ، وجعل كل شيء قائمًا على الأهداف ، إنه حقًا ، أتمنى لو أننا كنا سنحصل على هذا منذ زمن بعيد ، وبصراحة تامة. إنه يتحسن كثيرًا.
إريك كافانا: هذا مضحك. لدينا تعليق أخير من أحد الحضور ، قائلًا إن blockchain سيكون الأكثر قيمة لوضع ختم المصادقة على البيانات الوصفية. هذه نقطة جيدة ، كما تعلمون ، blockchain هي حقًا تقنية مذهلة. أنا أعتبرها نوعًا من الأساس المتماسك لربط الكثير من النقاط بين الأنظمة والتطبيقات وما إلى ذلك. كما تعلمون ، نحن في المراحل المبكرة من تطوير blockchain ، لكننا نرى الآن أنه قد انطلق ، بالطبع ، من هذه النقطة في الأصل حيث وصل إلى الواجهة ، والآن لقد عملت IBM بجد للغاية على تقنيات blockchain. اشترت SAP كل ذلك. إنها حقًا تمثل فرصة لإقامة إطار وإطار أعمق لربط جميع هذه الأنظمة وجميع هذه النقاط.
لذلك ، الناس ، قد أحرقت أكثر من ساعة. شكرًا لك على البقاء معنا اليوم ، لكننا نود دائمًا الإجابة عن أسئلتك والوصول إلى جميع التعليقات. نقوم بأرشفة جميع عمليات البث الشبكي هذه لعرضها لاحقًا ، لذلك قفز عبر الإنترنت إلى insideanalysis.com ، حيث يمكنك العثور على رابط لذلك. يجب أن يكون الأمر في غضون ساعات قليلة ، عادة بعد الحدث. ونحن سوف اللحاق بك في المرة القادمة. حصلنا على حدثين إضافيين في الأسبوع القادم - الكثير من الأشياء مستمرة. ولكن ذلك سوف يودعك أيها الناس. شكرا على وقتك. اعتن بنفسك. الى اللقاء.
