هزینه پنهان باتلاق داده ها

در دنیای مبتنی بر داده امروزی، بسیاری از سازمان ها به جمع آوری حجم عظیمی از داده ها افتخار می کنند.

اما انباشتن داده ها با استخراج ارزش از آن یکسان نیست. هنگامی که یک دریاچه داده به یک باتلاق داده تبدیل می شود، سازماندهی نشده، مستند ضعیف و غیرقابل اعتماد است، بازگشت سرمایه (ROI) از بین می رود.

بدون ابرداده‌ای که به شما می‌گوید چه داده‌هایی دارید، از کجا آمده‌اند، چقدر تمیز هستند، و صاحب آن‌ها چه کسی هستند، حتی ابزارهای تحلیلی قدرتمند مانند داشتن نقشه‌ای بدون برچسب هستند: ممکن است بدانید جاده‌هایی وجود دارد، اما نه اینکه کجا می‌روند.

در این مقاله به بررسی میزان ضعیف بودن آن می پردازیم مدیریت ابرداده هزینه‌های پنهانی را ایجاد می‌کند که سود را از بین می‌برد، چرا آسیب در طول زمان ترکیب می‌شود، و چه گام‌های مشخصی باید برای محافظت از بازگشت سرمایه خود بردارید، قبل از اینکه خیلی دیر شود.

باتلاق داده، دریاچه داده ای است که در هرج و مرج فرو رفته است. داده های بیش از حد با کیفیت متناقض، بدون ساختار، حاکمیت یا قابلیت کشف را ذخیره می کند.

وقتی ابرداده گم یا نادرست است، کاربران نمی توانند به داده ها اعتماد کنند یا نمی توانند آن ها را بیابند و ارزیابی کنند که آیا برای هدف مناسب هستند یا خیر. این زمانی است که ROI شروع به فروپاشی می کند.

ابرداده همچنین به عنوان پلی بین اطلاعات خام و نتایج کسب و کار عمل می کند.

بدون آن، کاربران تجاری نمی توانند دارایی های داده های فنی را با فرآیندهایی که پشتیبانی می کنند متصل کنند. به یک معنا، ابرداده زبانی است که به تیم های فنی و تجاری اجازه می دهد تا بر روی یک حقیقت مشترک با یکدیگر همکاری کنند.

“تشخیص ارزش سازمانی، تجاری و فنی، داشتن ابرداده مدیریت شده و نشان دادن نمونه هایی از آن ارزش و هزینه های نداشتن مدیریت ابرداده خوب.” – آن ماری اسمیت، استراتژیست مدیریت داده

منبع: Freepik

در زیر روش های مشخصی وجود دارد که در آن مدیریت ضعیف ابرداده باعث هزینه های پنهان می شود. برخی واضح هستند، برخی دیگر نه چندان زیاد.

1. افزایش هزینه های عملیاتی

• تحلیلگران، دانشمندان داده و کاربران تجاری زمان زیادی را صرف جستجوی منابع داده، بررسی کیفیت و پاکسازی موارد تکراری می کنند. با توجه به الف مطالعه موردی Decube، تأخیر در کشف داده ها می تواند برای یک سازمان ساعت ها یا حتی روزها برای هر شماره هزینه داشته باشد.
• هزینه های ذخیره سازی افزایش می یابد زیرا داده های استفاده نشده، اضافی، کهنه یا نامربوط بدون پاکسازی در دریاچه قرار می گیرند. اینها دارایی هایی با ارزش صفر هستند که هزینه زیرساخت را کاهش می دهند.
• تیم‌ها اغلب کار را تکراری می‌کنند، زیرا نمی‌دانند یک مجموعه داده از قبل وجود دارد یا خیر. این تکرار باعث هدر رفتن نیروی کار ماهر می شود، هزینه های حقوق و دستمزد را افزایش می دهد و هنگامی که گروه های مختلف از نسخه های داده اندکی متفاوت استفاده می کنند، منجر به نتایج متناقض می شود.

2. تصمیم گیری ضعیف و فرصت های از دست رفته

• زمانی که داده ها به دلیل از دست دادن ابرداده ها غیرقابل اعتماد هستند یا تفسیر آنها دشوار است (مثلاً نسب از دست رفته، طرحواره نامشخص)، تصمیمات مبتنی بر آن داده ها خطرناک یا اشتباه هستند.
• سرنخ های تجاری ممکن است از استفاده از داده ها اجتناب کنند اصلاً به خاطر ترس از خطا، که به معنای از دست دادن مزیت رقابتی است. یک باتلاق اکتشاف را منع می کند.
• ابتکارات استراتژیک مانند ورود به یک بازار جدید یا بهینه سازی تدارکات زنجیره تامین می تواند زمانی که رهبران بینش به موقع و قابل اعتمادی نداشته باشند، به تعویق بیفتد یا از مسیر خارج شوند. در صنایعی که به سرعت در حال حرکت هستند، تردید می تواند به معنای عقب ماندن دائمی از رقبا باشد.

3. افزایش ریسک و قرار گرفتن در معرض انطباق

• بدون ابرداده مناسب، سازمان ها ممکن است ندانند کدام داده حساس است، چه کسی باید به آن دسترسی داشته باشد یا چگونه جریان دارد. که خطر نقض داده ها، عدم انطباق قانونی و جریمه را افزایش می دهد.
• رژیم‌های نظارتی (GDPR، CCPA، HIPAA) به نگهداری سوابق، حقوق موضوع داده‌ها و مسیرهای حسابرسی نیاز دارند. اگر ابرداده وجود نداشته باشد، برآورده کردن درخواست ها یا ممیزی ها گران یا غیرممکن می شود.
• صدمات اعتباری ناشی از شکست‌های انطباق اغلب بیشتر از جریمه‌ها است. مشتریان و شرکا وقتی گمان می‌کنند که داده‌ها مسئولانه مدیریت نمی‌شوند، اعتمادشان را از دست می‌دهند.

4. بدهی فنی و ناکارآمدی

• با انباشته شدن بدهی های فنی (خطوط لوله های قدیمی، طرح منسوخ، منابع داده نامشخص)، تعمیر یا بازسازی سخت تر می شود. هر چه دیرتر اقدام کنید، هزینه آن بیشتر است.
• ابرداده ضعیف، اتوماسیون را دشوار می کند. ابزارهای خودکار برای فهرست نویسی، اصل و نسب داده ها و کیفیت به ابرداده نیاز دارند. بدون آن، آنها ضعیف عمل می کنند یا شکست می خورند.
• تیم‌های مهندسی منابع را برای حفظ مشاغل قدیمی ETL یا تغییرات طرح‌واره مهندسی معکوس به جای ایجاد راه‌حل‌های نوآورانه که باعث رشد می‌شوند، هدر می‌دهند.

5. سرمایه گذاری بیهوده در تجزیه و تحلیل

• سازمان ها اغلب در تجزیه و تحلیل های پیشرفته سرمایه گذاری می کنند، AI/ML، داشبوردها و ابزارهای تجسم، انتظار ارزش. اما اگر ابرداده وجود نداشته باشد، ابزارها نمی توانند به درستی ارائه شوند زیرا پایه و اساس متزلزل است.
• بازگشت سرمایه از چنین ابزارهایی به دلیل پذیرش کم، اعتماد کم و خطوط لوله شکسته می تواند به شدت کاهش یابد.
• بسیاری از شرکت‌ها بر این باورند که به «ابزارهای بهتر» نیاز دارند، در حالی که در واقعیت به ابرداده بهتری نیاز دارند. بدون اصلاح متادیتا، هر پلتفرم جدید در نهایت به همان سرنوشت دچار می شود.

مطالعات موردی در دنیای واقعی

برای استقرار این موضوع در تجربه واقعی:

• یک مطالعه موردی بانکی با اندازه متوسط ​​در Decube نشان داد که اجرای یک کاتالوگ داده (شامل مدیریت ابرداده) تاخیرهای جستجو و کشف را کاهش می دهد، دقت داده ها را بهبود می بخشد و به طور قابل توجهی ریسک را کاهش می دهد.
• CastorDoc نشان می‌دهد که تکرارها، داده‌های قدیمی و جستجوهای بی‌فایده (که بدون ابرداده و فهرست‌نویسی مناسب شناسایی نمی‌شوند) می‌توانند حدود 15 درصد از صورت‌حساب ذخیره‌سازی انبار داده شما را تشکیل دهند.
• در یک شرکت تولیدی اروپایی، مدیریت ابرداده برای حمایت از انطباق و بهبود پیش‌بینی تولید معرفی شد. در عرض یک سال، نرخ خطای پیش‌بینی تنها به این دلیل که تحلیلگران می‌توانستند به ابرداده‌های ثابت در مورد منابع داده زنجیره تامین تکیه کنند، 18 درصد کاهش یافت.
• یک شرکت داروسازی جهانی در ResearchGate گزارش داد که فقدان مدیریت ابرداده باعث کاهش سرعت آزمایشات بالینی شده است. محققان زمان بیشتری را صرف اعتبارسنجی داده‌ها نسبت به تجزیه و تحلیل آن‌ها کردند و زمان‌بندی توسعه دارو را به تأخیر انداختند. پس از معرفی در سطح سازمانی شیوه های فراداده، زمان بینش ماه ها بهبود یافت و مستقیماً ROI را افزایش داد.
• در مثالی دیگر، یک زنجیره خرده‌فروشی در آمریکای شمالی متوجه شد که تقریباً 25 درصد از هزینه‌های بازاریابی آن به دلیل تکراری بودن و برچسب‌گذاری ضعیف داده‌های مشتری به اشتباه تخصیص داده شده است. پس از استانداردسازی ابرداده‌ها، بازگشت سرمایه کمپین دو رقمی بهبود یافت زیرا تیم‌ها در نهایت توانستند بخش‌های مشتریان با ارزش بالا را با دقت شناسایی کنند.

هزینه های پنهان فراتر از پول

منبع: Freepik

بسیاری از هزینه ها کمتر قابل مشاهده هستند اما به همان اندازه آسیب رسان هستند:

• اعتماد از دست رفته در میان ذینفعان وقتی گزارش‌ها یا داشبوردها اشتباه می‌شوند، افراد دیگر به داده‌ها اعتماد نمی‌کنند. ترمیم آسیب های فرهنگی ممکن است سال ها طول بکشد.
• هزینه فرصت: زمان و منابع صرف شده برای پاکسازی باتلاق داده ها می توانست به نوآوری اختصاص یابد.
• فرسودگی استعدادها: متخصصان داده که از طرح‌واره‌های نامشخص، خطوط لوله نامرتب و فقدان مالکیت ناامید شده‌اند، آن را ترک خواهند کرد یا عملکرد ضعیفی خواهند داشت.
• بینش های از دست رفته: الگوهای پنهان در داده ها ممکن است هرگز ظاهر نشوند زیرا هیچ کس نمی تواند مجموعه داده های مربوطه را پیدا کند یا به آنها اعتماد کند.
• سرعت کمتر به بازار: در صنایعی که سرعت همه چیز است مانند فین تک یا تجارت الکترونیک، تأخیرهای ناشی از ابرداده ضعیف مستقیماً به فرصت های درآمدی از دست رفته تبدیل می شود.

منبع: Freepik

در زیر مراحل بازیابی یا حفظ ارزش آورده شده است. هر کدام نیازمند توجه، برنامه ریزی و احتمالاً سرمایه گذاری هستند، اما هزینه انفعال بسیار بیشتر است.

1. حاکمیت و مالکیت داده ها را ایجاد کنید

اطمینان حاصل کنید که هر مجموعه داده دارای مالکیت واضح است. دامنه های داده تعریف شده است. مسئولیت پذیری برای ابرداده، کیفیت و امنیت اختصاص داده شده است. بدون این، ابرداده ها ناسازگار هستند یا نادیده گرفته می شوند.

2. روی ابزارها و کاتالوگ های فراداده سرمایه گذاری کنید

از کاتالوگ های داده، پلتفرم های مدیریت فراداده که از خط و نسب، ردیابی طرحواره، معیارهای استفاده و کشف قابل جستجو پشتیبانی می کنند، استفاده کنید. اتوماسیون کلیدی است. ابزارهای مدرن کاهش هزینه دستی و کمک به اجرای استانداردها.

3. استانداردسازی روش های فراداده

استانداردهای کل سازمان را برای ابرداده ها تنظیم کنید: قراردادهای نامگذاری، طرحواره ها، قالب های تاریخ، برچسب ها، طبقه بندی و سطوح حساسیت. اجرا از طریق بررسی و بررسی خودکار.

4. اجرای منظم پاکسازی و مدیریت چرخه حیات

سیاست‌هایی را برای حفظ، بایگانی و حذف داده‌های قدیمی یا استفاده نشده اجرا کنید. نظارت بر استفاده: اگر یک مجموعه داده هرگز استفاده نمی شود، در محل آن تجدید نظر کنید. ممیزی های دوره ای باید کیفیت ابرداده را بررسی کنند.

5. تعبیه متادیتا در فرهنگ و آموزش

همه کاربران، مهندسان داده، تحلیلگران، کارشناسان حوزه را در مورد اهمیت ابرداده آموزش دهید. وظایف فراداده را به جای اینکه ابرداده را به عنوان یک فکر بعدی تلقی کنید، در گردش کار جاسازی کنید. رهبری باید به شیوه های ابرداده خوب ارزش گذاری کند و به آنها پاداش دهد.

6. متادیتا را به KPIهای کسب و کار گره بزنید

ابرداده اغلب به عنوان یک مسئله کاملاً فنی در نظر گرفته می شود، اما ارتباط آن با درآمد، صرفه جویی در هزینه و کاهش ریسک، درک را تغییر می دهد. برای مثال، اگر ابرداده ضعیف به دلیل گزارش‌های اشتباه باعث ریزش مشتری می‌شود، آن ریزش را به عنوان زیان کسب‌وکار محاسبه کنید. پیوند ابرداده به KPIهای کسب و کار تضمین می کند که رهبری آن را اولویت بندی می کند.

7. از هوش مصنوعی و اتوماسیون برای متادیتا استفاده کنید

ابزارهای مدیریت ابرداده نسل بعدی از هوش مصنوعی برای برچسب گذاری خودکار، تشخیص اصل و نسب و توصیه طبقه بندی استفاده می کنند. پذیرندگان اولیه دستاوردهای بهره وری عظیمی را گزارش می دهند.

هوش مصنوعی جایگزین حکمرانی نمی شود، اما مدیریت آن را در مقیاس سازمانی عملی می کند. اینجا جایی است که مدیریت ابرداده به صورت خودکار، پیشگیرانه و تعبیه شده است.

فراداده منشأ، که رابطه بین دو نسخه از اشیاء داده را نشان می‌دهد و هر زمان که نسخه جدیدی از مجموعه داده ایجاد شود، ایجاد می‌شود. این ابرداده برای اعتماد حیاتی است، تاریخچه داده‌ها را ارائه می‌کند، از جمله اینکه چه کسی و چه سازمان‌هایی بخشی از داده‌ها را در طول چرخه عمر آن لمس کرده‌اند، تا نشان دهد چگونه مجموعه داده در طول زمان تغییر کرده است. – جفری پومرانتز، دانشیار بخش عمل

چه زمانی باید اقدام کرد؟

باید اقدام کنی قبل از باتلاق داده ها آشکارا قابل مشاهده می شود. اگر به بسیاری از موارد زیر پاسخ «نه» بدهید، دچار مشکل خواهید شد:

• آیا می دانید سازمان شما چه داده هایی را در اختیار دارد و مالک آن چه کسی است؟
• آیا هر کاربری می تواند مجموعه داده مربوطه را برای کار خود به سرعت کشف کند؟
• آیا تاریخچه اصل و نسب داده و طرحواره مستند دارید؟
• آیا فراداده فعلی، دقیق و حسابرسی شده است؟
• آیا مجموعه داده های اضافی و قدیمی به طور مرتب شناسایی و حذف می شوند؟

اگر بسیاری از این پاسخ‌ها «نه» هستند، پس شما قبلاً هزینه‌های پنهانی را متحمل می‌شوید و بازده سرمایه‌گذاری داده‌ها در حال کاهش است.

منبع: Freepik

با نگاهی به آینده، مدیریت ابرداده دیگر یک تابع پشتیبان نخواهد بود. به یک تمایز استراتژیک تبدیل خواهد شد.

شرکت ها در حال حاضر در حال آزمایش خود به روز رسانی هستند ابرداده توسط عوامل هوش مصنوعی طراحی شده است، ردیابی اصل و نسب در زمان واقعی و امتیازدهی کیفیت پیش بینی کننده.

شرکت‌هایی که ابرداده را به عنوان بخشی از استراتژی دیجیتال خود می‌پذیرند، نه تنها از باتلاق داده‌ها اجتناب می‌کنند، بلکه مدل‌های تجاری جدید مبتنی بر داده‌های قابل اعتماد، متنی و قابل توضیح را نیز باز می‌کنند.

در این آینده، ابرداده پایه و اساس هر شرکت مبتنی بر هوش مصنوعی خواهد بود.

نتیجه گیری

مدیریت ضعیف ابرداده مانند ساختن خانه ای بدون نقشه است.

ممکن است دیوارها، سقف ها و پنجره ها را داشته باشید، اما تناسب، قابلیت استفاده و طول عمر آن آسیب خواهد دید. یک دریاچه داده به نام بدون ابرداده مناسب در عمل به یک باتلاق تبدیل می شود.

هزینه‌های پنهان، ناکارآمدی عملیاتی، تصمیم‌های بد، ریسک‌های انطباق، سرمایه‌گذاری‌های تحلیلی هدر رفته و اعتماد از بین رفته به‌طور پیوسته قبل از اینکه بسیاری از مدیران متوجه شوند، ROI را از بین می‌برند.

خبر خوب این است که شما می توانید ارزش را پس بگیرید. حاکمیت ایجاد کنید، روی کاتالوگ ها سرمایه گذاری کنید، ابرداده ها را استاندارد کنید، املاک داده های خود را پاکسازی کنید، و فرهنگی را تقویت کنید که ابرداده ها را درجه یک تلقی می کند.

هر چه زودتر اقدام کنید، هزینه کمتری پرداخت می کنید. اگر صبر کنید تا باتلاق شما تا زانو عمیق شود، هزینه های تعمیر را پرداخت خواهید کرد که سرمایه گذاری پیشگیرانه کوتوله است.

رهبران آینده نگر نیز ابرداده ها را به آن گره می زنند هوش مصنوعی و اتوماسیون. ابرداده نه تنها از باتلاق‌ها جلوگیری می‌کند، بلکه موج بعدی سیستم‌های داده هوشمند و آگاه از زمینه را تقویت می‌کند. کسانی که امروز به آن تسلط دارند، فردا از بازگشت سرمایه مرکب لذت خواهند برد.

سوالات متداول

---

بیوگرافی نویسنده

آناند سوبرامانیان یک متخصص فناوری و علاقه‌مند به هوش مصنوعی است که در حال حاضر وظیفه بازاریابی را بر عهده دارد عقل، ارائه دهنده راه حل های داده، دیجیتال و هوش مصنوعی با بیش از یک دهه تجربه کار با شرکت ها و ادارات دولتی.