استمع إلى المقال

44 زيتابايت كان إنتاج العالم الرقمي من البيانات ككل بحلول عام 2020، وفقا لتقرير المنتدى الاقتصادي العالمي، وهذا ما يعادل حوالي 40 مرة من عدد النجوم في الكون المرئي، وبالرغم من حجم هذه البيانات الهائل، فإنها لا تشهد أي علامة على الانخفاض، بل إنها في ازدياد دائم، حيث من المتوقع أن يتم إنتاج 463 إكسابايت من البيانات يوميا بحلول عام 2025.

 من هنا، أصبح واضحا أن الشركات والمنظمات والحكومات بحاجة إلى خبراء في تحليل البيانات الذين يمتلكون المهارات اللازمة لتحويل كميات ضخمة من البيانات غير المنظمة إلى رؤى تجارية ذات جدوى.

تحليل البيانات هو نظام يهدف إلى استخلاص الرؤى من البيانات، ويتضمن عمليات وأدوات وتقنيات لجمع البيانات وتنظيمها وتخزينها، وإدارة تحليلها، ويتركز الهدف الرئيسي لتحليل البيانات على تطبيق التحليل الإحصائي والتكنولوجيات، على البيانات لاكتشاف الاتجاهات وحل المشكلات، وتزداد أهمية تحليل البيانات بشكل تصاعدي في المؤسسات كأداة لتحليل وتشكيل العمليات التجارية، وتحسين صنع القرار والنتائج العملية وإدارة الأعمال.

تحليل البيانات يستند على مجموعة من التخصصات، مثل برمجة الكمبيوتر والرياضيات والإحصاء، لإجراء تحليل للبيانات بهدف وصف الأداء والتنبؤ به وتحسينه، ويستخدم فريق تحليل البيانات مجموعة من تقنيات إدارة البيانات لضمان التحليل الفعال، بما في ذلك التنقيب عن البيانات وتنظيفها وتحويلها والمزيد.

اليوم سنتحدث عن شخصية سطع نجمها في عالم تحليل البيانات، الدكتور براشانت ساوثيكال المدير الإداري لمعهد “DBP” الاستشاري، عمل استشاريا لأكثر من 75 منظمة مثل، “Shell” و”أبل” و”SAP”، وهو مؤلف لثلاثة كتب حول البيانات وإدارة الأعمال، ضمته مجلة “CDO” إلى أفضل 75 من قادة البيانات الأكاديمية العالمية لعام 2022.

فمن هو الدكتور براشانث ساوثيكال، وما هي إنجازاته، وما السبب وراء انجذابه لهذا الاختصاص، وما هي التحديات التي واجهته في مسيرته المهنية، وما مستقبل هذا التخصص من وجهة نظره.

قد يهمك: أنشأت “ChatGPT” وبدايتها من “تسلا”.. من هي ميرا موراتي؟

من هو الدكتور براشانث ساوثيكال؟

الدكتور براشانث ساوثيكال مؤسس معهد “DBP” للاستشارات في مجال البيانات والتحليلات والبحوث والتعليم، حيث يتخذ من مدينة كالجاري في كندا مقراً له، كما يعمل الدكتور ساوثيكال كمؤلف ومتحدث رئيسي، بالإضافة إلى كونه عضوا في مجلس الإدارة وأستاذا في مجال البيانات والتحليلات.

الدكتور ساوثيكال يتمتع بخبرة واسعة في مجال الاستشارات، حيث قدم نصائحه لأكثر من 75 منظمة مثل “P&G” و”GE” و”شيل” و”أبل” و”FedEx” و”ماكدونالدز” وغيرهم، كما أنه مؤلف لثلاثة كتب رائدة في مجال البيانات، وهي “بيانات لأداء الأعمال” و”أفضل الممارسات التحليلية” و”جودة البيانات”، وينشر الدكتور ساوثيكال بانتظام مقالات حول موضوعات البيانات والتحليلات والتعلم الآلي في مجلة “Forbes” و”FP&A” وجامعة “CFO”

الدكتور ساوثيكال يشغل أيضا منصب عضو في مجلس تحرير ندوة “MIT CDOIQ”، كما يعمل كعضو مجلس استشاري في الشركات التالية، “Benhamou Global Ventures”، “Grihasoft “، “Evalueserve” و”Astral Insights”.

بالإضافة إلى مساعيه الاستشارية، يتمتع الدكتور ساوثيكال بخبرة واسعة في مجال البيانات والتحليلات، ويسعى دائماً لتعزيز هذا المجال وتطويره، فهو يعمل أيضا كأستاذ مساعد للبيانات والتحليلات في كلية إدارة الأعمال IE بمدريد، إسبانيا.

كما قام بتدريب أكثر من 3500 متخصص في جميع أنحاء العالم في المجال نفسه، كما تم اختياره من قبل مجلة “CDO” كواحد من أفضل 75 قائدا أكاديميا في مجال البيانات على الصعيد العالمي لعام 2022، وأضف إلى ذلك، قامت مجلة الأعمال الدولية “CIOLook” بتسميته ضمن قائمة “القادة العشرة الأكثر نفوذا في مجال التكنولوجيا في عام 2023”.

حاصل على درجة الدكتوراه من كلية إدارة أعمال بفرنسا، ودرجة الماجستير في إدارة الأعمال من كلية “Kellogg” للإدارة بالولايات المتحدة، ودرجة الماجستير في تكنولوجيا المعلومات من “IIITB” بالهند، وحاصل على تعيين “ICD.D” من معهد مديري الشركات بكندا.

مسيرته المهنية

ولد وترعرع في الهند، بعد حصوله على درجة الماجستير في تكنولوجيا المعلومات من معهد “IIIT” في بنغالور (الهند)، بدأ مسيرته المهنية مع شركة “Procter & Gamble” (P&G) في بلجيكا، حيث كان مقيما في بروكسل في عام 2004، قرر فيما بعد العودة إلى الهند والعمل في شركتي “جنرال إلكتريك” و”SAP”، وفي عام 2009، قامت “SAP” بنقله إلى كالجاري في كندا للعمل لمدة ثلاث سنوات.

في عام 2012، بدأ رحلةً جديدة كرائدة أعمال مع معهد “DBP ” لتقديم خدمات الاستشارات الرقمية والبيانات والتحليلات. وخلال فترة إدارته للشركة، أكمل درجة الدكتوراه في كلية إدارة أعمال بفرنسا، وحصل على درجة الماجستير في إدارة الأعمال من كلية “Kellogg” للإدارة (الولايات المتحدة).

الدكتور براشانث ساوثيكال نشر ثلاثة كتب، بيانات لأداء الأعمال (2017)، أفضل الممارسات التحليلية (2020)، وجودة البيانات (2023)، وقد تم بيع أكثر من 5 آلاف نسخة من كتبه في جميع أنحاء العالم، كما شارك في العديد من المؤتمرات حول العالم من سنغافورة إلى سان فرانسيسكو، حيث تحدث عن البيانات والتحليلات.

ما هي التحديات التي تواجه خبراء إدارة البيانات وكيف يمكن معالجتها؟

تحويل البيانات إلى نتائج تجارية ناجحة يمثل تحديا هاما في استخدام البيانات، ومن أجل مواجهة هذه التحديات، قدم الدكتور براشانث ساوثيكال مجموعة من التوصيات رفيعة المستوى لمحاربة مشكلة عدم الكفاءة في التعامل مع البيانات، وإيجاد السبل في التركيز على تطوير الكفاءات في دورة حياة البيانات، كما يجب النظر في بعض الاستراتيجيات الرئيسية لتحسين جودة البيانات والوصول إلى النتائج المطلوبة، وينبغي أن تكون إدارة البيانات مدفوعة بالاستخدام الدائم، فإذا لم يتم ربط البيانات المدارة بشكل واضح بحالة الاستخدام، فقد تتحول البيانات في النهاية إلى بيانات رديئة الجودة، وتواجه الشركات تحديات كبيرة في استخدام البيانات وإدارة الأعمال، من بين هذه التحديات.

تعزيز التعليم والتدريب

التعليم والتدريب في مجال البيانات والتحليلات يُعد أمرا حيويا لتمكين الموظفين من القدرة على فهم وتحليل البيانات بشكل فعال، وتطوير مهاراتهم في التواصل حول البيانات.

تحسين جودة البيانات

الاستفادة الكاملة من البيانات تتطلب تحسين جودتها، كما يجب العمل على ضمان دقة واكتمال البيانات والتأكد من أنها تستند إلى مصادر موثوقة، ويجب اتخاذ الإجراءات للتأكد من عدم وجود أخطاء في البيانات.

تحديث التقنيات والأدوات

يجب على خبراء إدارة البيانات التأكد من استخدام أحدث التقنيات والأدوات المتاحة لتحليل وتخزين البيانات بشكل فعال، فذلك من شأنه أن يساعد في تحسين كفاءة المهام وتحسين دقة البيانات.

الحفاظ على الأمن والخصوصية

الأمانة والخصوصية وجب أن تكون محور اهتمام خبراء إدارة البيانات، كما يجب وضع إجراءات وسياسات صارمة لحماية البيانات الحساسة وتقييم المخاطر المحتملة واتخاذ الإجراءات اللازمة لتقليلها.

ينبغي تنظيم بنية البيانات بشكل مناسب

البيانات غير المنظمة تشكل أكثر من 80 بالمئة من بيانات الأعمال، وبما أنه لا يوجد نموذج أو نوع محدد مسبقًا لهذه البيانات، فمن المهم تنظيمها بشكل جيد لتمكين الوصول إليها وتجهيزها بكفاءة.

ينبغي أن تتمتع البيانات بالملكية

يجب أن يكون هناك حوكمة داخل الشركة لإدارة جودة البيانات، وذلك من خلال منح البيانات، وخاصة البيانات الرئيسية والمرجعية، حق الملكية الخاص بها.

في الإخفاقات الشائعة لمشاريع البيانات، يمكن أن يكون عدم الحصول على دعم أصحاب المصلحة، أو ما يُعرف بعدم التبني، هو أحد العوامل الرئيسية، ولذلك، هناك خمس استراتيجيات رئيسية يمكن للشركات اعتمادها لتعزيز التبني وزيادة استخدام البيانات في الشركة:

• التركيز على المؤشرات الرئيسية للأداء الملائمة للأعمال.

• تعزيز اللامركزية في صنع القرار.

• الاستفادة من مكتبة حالات الاستخدام.

• التسليم التدريجي والمتكرر.

• دعم مستخدمي الأعمال.

قد يهمك: ما هو الفرق بين البيانات والمعلومات؟

التوقعات المستقبلية لتحليل البيانات

الدكتور براشانث ساوثيكال، يرى أن صناعة تحليل البيانات قد مرت بأربع مراحل أساسية من التطوير.

في البداية، قبل عام 2010، تم التركيز على جهود الرقمنة التي تهدف إلى تحويل العمليات اليدوية والورقية إلى سجلات رقمية من خلال التقاط البيانات.

من عام 2010 إلى عام 2015، تحول التركيز الأساسي نحو استخدام تحليل البيانات لقياس وتحسين أداء الأعمال.

بين عامي 2015 و2019، كان الهدف الأساسي هو تحسين جودة البيانات.

منذ عام 2019، وفي أعقاب جائحة “كوفيد”، كان هناك تركيز متجدد على تعزيز ثقافة البيانات وتعزيز محو الأمية في البيانات.

قد يستغرق الأمر وقتا طويلا حتى تتبنى الشركات دورا كبيرا مسؤولي البيانات بشكل كامل، وعلى الرغم من تركيز العديد من مديري التنمية اليوم على تزويد أصحاب المصلحة الداخليين بالتحليلات وقدرات التعلم الآلي، إلا أن المدير التنفيذي سيعمل في السنوات القادمة على تطوير منتجات بيانات جديدة، مما سيقلل من الأثر البيئي الناتج عن مراكز البيانات، ويتيح التحليلات التوجيهية وغيرها.

التحليلات الإرشادية ستمكن من تيسير عمل مسؤولي البيانات في تحليلها واستخدامها بكفاءة، عوضا عن إدارة البيانات على نحو تقليدي، وستتمكن هذه التحليلات من تحديد كيفية استغلال البيانات لتحقيق النتائج المطلوبة في الأعمال، مما سيسهل عمل المديرينَ الماليين في تحقيق أداء مالي مميز.

من المتوقع أيضا أن يلعب الذكاء الصنعي دورا كبيرا في تحول صناعة تحليل البيانات، مما يؤدي إلى تحسين أداء الأعمال، تجدر الإشارة إلى أن البيانات والذكاء الصنعي مرتبطان بشكل وثيق، لأن البيانات هي الهدف النهائي لجميع حلول الذكاء الصنعي، وتستخدم حلول الذكاء الصنعي البيانات التي تم الحصول عليها، لذلك، فإن امتلاك أساس متين من البيانات عالية الجودة أمر ضروري لتنفيذ وتطوير الذكاء الصنعي بنجاح.