نظرة عامة سريعة
ظهر مفهوم «حوكمة البيانات» في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين خلال حقبة «دوت كوم»؛ وفي البداية، كان هذا المفهوم يقتصر إلى حد كبير على فرق تكنولوجيا المعلومات، وكان ينطوي في المقام الأول على تصنيف وفهرسة العديد من نقاط البيانات بهدف تبسيط العمليات وإدارة مصدر البيانات وضمان ملاءمتها
إلا أنه خلال العامين الماضيين، أدى تغييران رئيسيان في المشهد التكنولوجي والتجاري إلى ظهور «حوكمة البيانات الأساسية» كمفهوم رئيسي يجسد الهدف نفسه تقريبًا، لكن نطاقه أصبح أوسع بكثير. وكان التغييران الرئيسيان هما:
بدأت الشركات في الانتقال بسرعة إلى أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) والاعتماد على قواعد بيانات ضخمة تجمع المعلومات الأساسية وتوجه القرارات التجارية على المستويين الجزئي والكلي – فعلى سبيل المثال، تعتمد معظم القرارات التجارية اليوم في مجالات المشتريات والتوظيف وإدماج الموردين والعلاقات مع الموردين على التحليلات والبيانات المستخلصة من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)
قلة قليلة جدًا من المهنيين في القرن العشرين كانت لتتوقع أن يتولى كيان واحد مسؤولية الإنتاج على نطاق واسع إلى هذا الحد. واليوم، أصبح من الشائع جدًّا أن تدير الشركات العديد من منشآت الإنتاج الضخمة المسؤولة عن تصنيع منتجات نهائية بقيمة مليارات، أو عن مشاريع خدمية يتجاوز حجمها بسهولة مليارات الدولارات. باختصار، لم يترك توحيد الأنشطة التجارية وتزايد حجم العمليات للشركات خيارًا سوى اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات من خلال الاعتماد على الحلول البرمجية وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) لتحقيق سلاسة تشغيلية أفضل.
حوكمة البيانات الأساسية (الأساسيات)
ونظرًا للأخطاء البشرية التي لا مفر منها، فإن هذا الاعتماد على أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وبيانات الشركة والتكنولوجيا يمكن أن يشكل سيفًا ذا حدين بالنسبة للشركات.
بمرور الوقت، قد تؤدي الممارسات السيئة في تحميل البيانات وصيانتها وحذفها إلى تراكم البيانات «غير المرغوب فيها» في نظام تخطيط موارد المؤسسة (ERP)، مما قد يعطل العمليات التجارية ويؤدي إلى توقف الإنتاج، وارتفاع تكاليف الاحتفاظ بالمخزون، وتدهور العلاقات مع الموردين، والافتقار التام إلى الرؤى المتعلقة بسلوك العملاء.
وقد أبرز هذا الاتجاه الحاجة إلى نظام «حوكمة البيانات الرئيسية»، الذي يُعد عنصراً أساسياً في إدارة البيانات الرئيسية، وربما أكبر أداة يمكن للشركات الاستفادة منها لضمان دقة موثوقية وحداثة أنظمة البيانات الرئيسية الخاصة بها.
سجل البيانات الرئيسية هو مجموعة مركزية وموثوقة من المعلومات المتعلقة بكيان رئيسي في مؤسسة ما، مثل العميل أو المنتج أو المورد أو الموظف.
يتم استخدامها عبر مختلف الأنظمة والعمليات لضمان الاتساق والدقة. وعادةً ما تتضمن البيانات الرئيسية تفاصيل أساسية مثل الأسماء والعناوين وأرقام الهوية وغيرها من السمات الرئيسية التي تظل ثابتة نسبيًا بمرور الوقت ويتم تداولها على نطاق المؤسسة
تعمل «حوكمة البيانات الأساسية» (MDG) كطبقة رقابة منظمة على البيانات الأساسية للمؤسسة، حيث تضمن سلامة البيانات وتوحيدها والامتثال للمعايير عبر مجالات مثل المواد والعملاء والموردين والشؤون المالية.
وهو يضمن أن تتم عمليات إنشاء البيانات الأساسية وتحديثها وإلغاء تفعيلها بطريقة خاضعة للرقابة وقابلة للتدقيق، مما يقلل من المخاطر المرتبطة بالبيانات غير المتسقة أو غير الدقيقة.
النماذج الخاصة بالمجالات
يعتمد MDG على نماذج بيانات خاصة بالمجالات المحددة والتي تحدد ما يلي:
الحقول الإلزامية والاختيارية
العلاقات الهرمية
التبعيات بين الحقول وقوائم القيم المسموح بها
تعمل هذه النماذج على فرض التحقق من صحة البيانات على مستوى الحقول والحفاظ على الاتساق عبر الأنظمة.
مثال: في مجال «سجل المواد»، توجد حقول مثل نوع المادة و وحدة القياس الأساسية يتم التحقق من صحتها لمنع دخول البيانات غير الصحيحة إلى أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) اللاحقة.
ضمان جودة البيانات
تطبق MDG ضوابط فنية في مختلف المجالات الرئيسية:
الاكتمال: يجب ملء الحقول الإلزامية قبل الموافقة.
الاتساق: قيم الحقول موحدة عبر جميع الأنظمة.
الدقة: تتطابق القيم مع المصادر المرجعية التي تم التحقق منها أو القواعد التجارية.
سير العمل وعمليات الموافقة القائمة على القواعد
وهي تُنفذ مسارات عمل منظمة ومتكاملة مع محركات القواعد (مثل BRF+) للتحكم في عمليات الموافقة، وفرض عمليات التحقق من الصحة، وتوجيه طلبات التغيير بناءً على المجال أو نوع البيانات أو التسلسل الهرمي للأعمال.
ويضمن ذلك التزام البيانات الأساسية بسياسات الحوكمة قبل انتقالها إلى أنظمة المعاملات أو الأنظمة التحليلية.
منع التكرار
تستخدم «حوكمة البيانات الرئيسية» آليات للكشف عن التكرار، بما في ذلك المطابقة التقريبية ومقارنات الحقول الرئيسية. ويتم وضع علامة على السجلات التي تتجاوز عتبات التشابه المحددة مسبقًا لتتم مراجعتها من قِبل المسؤول، مما يمنع وجود بيانات رئيسية زائدة عن الحاجة أو متضاربة.
تكامل الأنظمة
تُعد MDG المصدر المرجعي الموثوق به في مجال أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإدارة علاقات العملاء (CRM) وإدارة سلسلة التوريد (SCM) وتكنولوجيا المعلومات الإدارية (BI) من خلال:
واجهات برمجة التطبيقات المتزامنة/خدمات OData للانتشار في الوقت الفعلي
IDocs غير المتزامنة/قوائم انتظار الأحداث للنسخ المتماثل بكميات كبيرة
البحث والتسوية الموحدان في نماذج التعايش أو التسجيل
وهذا يضمن وجود بيانات أساسية متسقة وعالية الجودة على مستوى المؤسسة بأكملها، مما يقلل من المخاطر التشغيلية ويحسن عملية اتخاذ القرار.
يتطلب كل مجال من هذه المجالات اتباع نهج ديناميكي في إدارة البيانات. علاوة على ذلك، تدرك الشركات بشكل متزايد أن أنظمة الإدارة هذه تتطلب مستوى معينًا من المرونة وفقًا للقطاعات والموقع والمنتج والأقسام وأنواع الموردين، وأن الأنظمة القديمة الموجودة في السوق اليوم لا تلبي هذه المتطلبات المتنوعة على الإطلاق.
استراتيجيات وتكتيكات حوكمة البيانات الأساسية
تجدر الإشارة إلى أن ممارسات الحوكمة لا تقتصر ببساطة على «أداة» أو «برنامج» أو «دليل قواعد» ما، بل هي فهم على المستوى التنظيمي للعمليات التجارية، وتتطلب التزامًا وتأييدًا من فرق تكنولوجيا المعلومات والمشتريات ونجاح العملاء والصيانة.
تُعد البرامج والتقنيات مجرد انعكاس لعمليات وتدفقات مدروسة بعناية، يديرها الموظفون المناسبون لتحقيق أقصى قدر من النتائج التجارية. وفيما يلي بعض التكتيكات التي يمكن الاستفادة منها.
التحقق من صحة البيانات
التحقق من الصحة وهي عنصر أساسي لضمان دقة البيانات الأساسية واتساقها وامتثالها لقواعد العمل. وتقوم عملية التحقق من الصحة بفحص سلامة البيانات الأساسية خلال عمليات الإنشاء والتعديل والموافقة، مما يمنع دخول الأخطاء أو حالات عدم الاتساق إلى النظام.
1. القواعد وتعريف المنطق
قواعد التحقق من الصحة: وهي عبارة عن قواعد أو منطق أعمال محددة مسبقًا تحدد معايير صحة البيانات الأساسية. على سبيل المثال، قد تشترط إحدى القواعد أن يكون معرّف العميل فريدًا، أو أن يتطابق الرمز البريدي مع البلد الصحيح، أو أن تندرج فئة المنتج ضمن مجموعة محددة من القيم الصحيحة.
القواعد المخصصة: يمكن للمنظمات تحديد قواعد التحقق من الصحة المخصصة باستخدام أدوات – مثل الـ إطار عمل القواعد التجارية (BRF+)، لتلبية احتياجاتهم ومتطلباتهم الخاصة في مجال البيانات.
2. التحقق من صحة البيانات أثناء إدخالها
عندما يقوم المستخدمون بإنشاء سجلات البيانات الرئيسية أو تحديثها (مثل بيانات العملاء أو المواد أو الموردين)، يقوم النظام بمقارنة هذه البيانات بقواعد التحقق من الصحة المحددة مسبقًا.
التحقق في الوقت الفعلي: أثناء إدخال البيانات، تقوم البرامج بإجراء عملية التحقق من الصحة في الوقت الفعلي للكشف عن مشكلات مثل الحقول الإلزامية الفارغة، أو تنسيقات البيانات غير الصحيحة، أو حالات عدم الاتساق (مثل رموز الدول غير الصحيحة أو أرقام الهواتف غير الصالحة).
رسائل الخطأ: في حالة انتهاك إحدى قواعد التحقق من صحة البيانات، يقوم النظام بعرض رسالة خطأ أو تحذير لإعلام المستخدم. ويجب على المستخدم تصحيح البيانات قبل المتابعة.
مسارات عمل الموافقة
تحتوي جميع منصات وحلول إدارة البيانات الأساسية تقريبًا على «مصفوفة موافقة» مدمجة تتمتع بدرجات متفاوتة من المرونة. ويضمن ذلك ألا يتخذ أي موظف بمفرده قرار «تعديل» أو «إنشاء» سجل من البيانات الأساسية، مما يقلل من الأخطاء إلى أدنى حد ويضمن أن يكون لدى أصحاب المصلحة المعنيين رؤية واضحة للعملية التجارية الصحيحة.
على سبيل المثال, لنفترض أن إحدى المنظمات تشترط أن البيانات الأساسية للموردين يجب التحقق من صحة البيانات مقارنةً بقاعدة بيانات الامتثال للتأكد من أن المورد ليس مدرجًا في القائمة السوداء أو خاضعًا لعقوبات قانونية.
عند إنشاء سجل مورد جديد أو تعديل سجل موجود، يقوم سير عمل الموافقة بتوجيه السجل تلقائيًا إلى مسؤول الامتثال للموافقة. يتأكد الموظف من أن المورد قد اجتاز جميع فحوصات الامتثال قبل قبول السجل في النظام.
نظرًا للتعقيد المتأصل في المؤسسات اليوم، فإن معظم سير عمل الموافقة تضم عدة صانعي قرار يتمتعون بمستويات وصول مختلفة، وهو ما ينبغي أن يكون قابلاً للتكوين بسهولة في أنظمة حوكمة البيانات
إدارة دورة حياة البيانات
إدارة دورة حياة البيانات (DLM) في حوكمة البيانات الأساسية يشير إلى العمليات والسياسات التي تنظم دورة الحياة الكاملة من البيانات الرئيسية الخاصة بها الخلق و استخدام إلى الأرشفة أو حذف. يضمن نموذج إدارة البيانات (DLM) دقة البيانات وأمنها وامتثالها للوائح التنظيمية طوال دورة حياتها، مع تقليل مخاطر تلف البيانات أو تكرارها أو إساءة استخدامها إلى أدنى حد ممكن.
المراحل الرئيسية لنظام إدارة الأضواء (DLM):
الخلق: يتم إدخال البيانات في النظام بعد إتمام عمليات التحقق والموافقة عليها بشكل سليم.
الاستخدام: تُستخدم البيانات بشكل فعال من قِبل مختلف الإدارات أو التطبيقات، مما يضمن الاتساق والتكامل بين الأنظمة.
الصيانة: يتم إجراء تحديثات وتصحيحات منتظمة على البيانات لضمان دقتها وتوافقها مع احتياجات العمل.
الأرشفة: يتم تخزين البيانات التي لم تعد قيد الاستخدام الفعلي، ولكن يجب الاحتفاظ بها لأغراض الامتثال أو لأغراض تاريخية، في أرشيف.
الحذف: تُحذف البيانات من النظام بمجرد انتفاء الحاجة إليها أو بعد انقضاء فترة الاحتفاظ المحددة.
مثال
في البيانات الأساسية للموردين العملية:
الخلق: يتم إدراج مورد جديد، ويتم إدخال بياناته (مثل: تفاصيل الاتصال، وشروط الدفع) في النظام، ثم يتم التحقق من صحتها والموافقة عليها من قِبل قسمي المشتريات والمالية.
الاستخدام: تُستخدم بيانات الموردين عبر الأنظمة المختلفة في عمليات الشراء وإصدار الفواتير والمدفوعات.
الصيانة: في حالة تغيير عنوان المورد، يتم تحديث البيانات بعد إتمام مسار عمل للتحقق من صحة البيانات والموافقة عليها.
الأرشفة: إذا لم يعد سجل المورد قيد الاستخدام الفعلي، ولكن كان لا بد من الاحتفاظ به لأسباب تاريخية أو قانونية، يتم أرشفته.
الحذف: بعد مرور فترة معينة (مثل 7 سنوات) على توقف المورد عن النشاط، يتم حذف بياناته من النظام، وفقًا لسياسات الاحتفاظ بالبيانات والامتثال.
DLM يضمن إدارة البيانات بكفاءة واتساق ووفقًا للمتطلبات القانونية والتنظيمية طوال دورة حياتها بأكملها.
حالات الاستخدام العملية لأنظمة حوكمة البيانات
المواد وقطع الغيار الخاصة بالصيانة والإصلاح والتجديد (MRO)
مثال: تحسين توافر قطع الغيار وتقليل فترات التعطل في قطاع التصنيع
مشكلة في غياب الأهداف الإنمائية للألفية: تعتمد إحدى شركات التصنيع على مخزون كبير من المواد وقطع الغيار اللازمة لصيانة الآلات. ومع ذلك، وفي غياب إدارة سليمة لبيانات المواد الأساسية، تواجه الشركة مشاكل تتمثل في وجود سجلات مكررة، وأرقام قطع غيار غير متسقة، وأوصاف غير كاملة، مما يؤدي إلى تأخيرات في تحديد مواقع قطع الغيار الحيوية وطلبها. ونتيجة لذلك، قد تظل الآلات معطلة لفترات أطول، مما يتسبب في اضطرابات تشغيلية وخسارة في وقت الإنتاج.
فوائد الأهداف الإنمائية للألفية: بفضل تطبيق قواعد حوكمة البيانات الأساسية الخاصة بالمواد وقطع الغيار الخاصة بصيانة وإصلاح وتشغيل (MRO)، يمكن للشركة ضمان أن يكون لكل قطعة سجل واحد موحد يتضمن أوصافًا دقيقة وأرقام القطع ومعلومات المورد. وتضمن قواعد جودة البيانات الاتساق عبر جميع الأنظمة، مما يسهل تتبع المخزون وأتمتة إعادة الطلب ومنع شراء القطع الزائدة عن الحاجة.
الفائدة العملية: يمكن للمنظمة تحديد قطع الغيار الصحيحة وشرائها بسرعة، مما يقلل من وقت التعطل إلى أدنى حد ويحقق أقصى استفادة من الماكينة. كما أنها تحسّن إدارة المخزون من خلال تقليل المخزون الزائد، مما يؤدي إلى توفير التكاليف وزيادة كفاءة العمليات.
البيانات الأساسية للعملاء
مثال: تجربة العملاء المخصصة والامتثال للقوانين في قطاع التجزئة
مشكلة في غياب الأهداف الإنمائية للألفية: تعاني سلسلة متاجر تجزئة كبيرة من مشكلة تكرار سجلات العملاء أو عدم تحديثها. فغالبًا ما يغير العملاء معلومات الاتصال الخاصة بهم، أو يتم إنشاء حسابات متعددة لنفس الشخص (على سبيل المثال، بسبب الاختلافات في الاسم أو الأخطاء المطبعية). ويؤدي ذلك إلى تجربة عملاء سيئة، حيث لا يستطيع مندوبو المبيعات الوصول إلى سجلات العملاء الكاملة أو الدقيقة. بالإضافة إلى ذلك، لا تستطيع الفرق القانونية والتسويقية ضمان الامتثال لقوانين خصوصية البيانات مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) نظرًا لعدم اتساق البيانات.
فوائد الأهداف الإنمائية للألفية: من خلال تطبيق «حوكمة البيانات الأساسية» على البيانات الأساسية للعملاء، يمكن لشركة التجزئة فرض قواعد التحقق من صحة البيانات (مثل ضمان وجود حساب عميل واحد فقط لكل فرد)، وتطبيق صيغ موحدة لمعلومات الاتصال (مثل أرقام الهواتف والعناوين)، ووضع إجراءات لإدارة البيانات بهدف تنقية السجلات القديمة بشكل دوري.
الفائدة العملية: تعمل شركة التجزئة على تحسين مستوى التخصيص المقدم للعملاء، حيث أصبح لدى فرق المبيعات الآن رؤية واحدة وموحدة لتاريخ الشراء وتفضيلات وتفاعلات كل عميل. وهذا يتيح لهم تقديم توصيات وعروض ترويجية أكثر تخصيصًا. علاوة على ذلك، تضمن شركة التجزئة الامتثال لقوانين خصوصية البيانات من خلال الحفاظ على سجلات دقيقة ومحدثة للعملاء، مما يقلل من المخاطر القانونية ويتجنب الغرامات المرتبطة بعدم الامتثال.
البيانات الأساسية للموردين
مثال: تبسيط عملية إدماج الموردين وإدارة المخاطر في مجال المشتريات
مشكلة في غياب الأهداف الإنمائية للألفية: تدير إحدى شركات الأدوية العالمية آلاف الموردين في مختلف المناطق. ومع ذلك، وفي غياب عملية مناسبة لإدارة البيانات الأساسية الخاصة بالموردين، تتوزع سجلات الموردين بشكل متفرق عبر أنظمة متعددة، مما يجعل من الصعب تتبع أداء الموردين وشهاداتهم وحالة امتثالهم للوائح التنظيمية. ويؤدي ذلك إلى تأخيرات في عملية إدراج الموردين الجدد وزيادة مخاطر التعامل مع موردين غير ممتثلين أو ذوي أداء ضعيف.
فوائد الأهداف الإنمائية للألفية: بفضل تطبيق حوكمة البيانات الأساسية للموردين، يمكن للشركة إنشاء مستودع مركزي يتم فيه حفظ سجلات الموردين بشكل متسق. وتفرض قواعد الحوكمة إجراء عمليات التحقق من صحة المعلومات الأساسية، مثل أرقام التعريف الضريبية والشهادات وشروط العقود. كما تضمن أتمتة سير العمل خضوع الموردين الجدد لعملية إدماج موحدة ومتوافقة مع المعايير قبل إضافتهم إلى القائمة المعتمدة.
الفائدة العملية: من خلال الاستفادة من بيانات الموردين الدقيقة والموثوقة، يمكن للشركة تسريع عملية إدراج الموردين بشكل كبير، مع ضمان الموافقة فقط على الموردين الملتزمين بالمعايير وذوي الجودة العالية. وهذا يقلل من مخاطر المشتريات، ويحسن العلاقات مع الموردين، ويضمن الامتثال للوائح القطاعية (مثل شهادات إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) أو شهادات ISO). علاوة على ذلك، يمكن للشركة تتبع مؤشرات أداء الموردين على مدار الوقت، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات استراتيجية أفضل في مجال التوريد وتحقيق وفورات في التكاليف.
من يمكنه تقديم الدعم من خلال «حلول الأهداف الإنمائية للألفية»؟
الرائد بلا منازع في مجال حوكمة البيانات الأساسية هو، وبفارق كبير، SAP الأهداف الإنمائية للألفية. لتمكين الشركات من إدارة بيانات أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) بشكل أفضل، أطلقت شركة SAP نظام SAP MDG في حوالي العقد الأول من القرن الحادي والعشرين بهدف إنشاء إطار عمل للحوكمة.
ومنذ ذلك الحين، العديد من موردو برامج حوكمة البيانات الأساسية وقد دخلت هذه الشركات السوق ببدائل قوية. فقد أطلقت كل من «أوراكل» و«مايكروسوفت» و«آي بي إم» و«ستيبو سيستمز» مجموعات برامج قوية لإدارة البيانات، توفر مجموعة من الميزات مثل أتمتة سير العمل، وفحوصات جودة البيانات، والوصول القائم على الأدوار، وقدرات التكامل لتبسيط وتوسيع نطاق تنفيذ إدارة البيانات.
ومع ذلك، وكما ذكرنا سابقًا، قد تختلف ممارسات الحوكمة باختلاف القطاعات وأنواع البيانات الأساسية والسياسات الداخلية والهياكل الهرمية للمؤسسات وما إلى ذلك.
من خلال خبرتنا حتى الآن كشركة متخصصة في حلول إدارة البيانات الأساسية، لاحظنا أن معظم هذه البرامج لم تُصمم خصيصًا لهذا الغرض، وقد تكون باهظة التكلفة وتستهلك موارد كثيرة عند تنفيذها، كما تستغرق عمومًا وقتًا طويلاً جدًّا للتشغيل.
ونظراً لوجود هذه الفجوة، قمنا في شركة «فيردانتيس» بتطوير منتجنا الخاص المتطور لإدارة البيانات الرئيسية (Integrity©) التي تراعي حالات الاستخدام الخاصة بالقطاع، وبسهولة يتكامل مع معظم أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (بما في ذلك SAP MDG) وتستفيد من نماذج التعلم الآلي المدربة خصيصًا لتسهيل الالتزام بحوكمة البيانات.
الخلاصة
لم تعد حوكمة البيانات الأساسية مجرد وظيفة إدارية خلفية، بل أصبحت عاملاً أساسياً في تعزيز المرونة التشغيلية والامتثال للوائح التنظيمية والتحول الرقمي. ومع تسارع وتيرة تحول المؤسسات نحو اتخاذ القرارات القائمة على البيانات، أصبحت القدرة على الحفاظ على بيانات أساسية نظيفة ومتسقة وخاضعة للحوكمة عاملاً استراتيجياً مميزاً.
ما نحتاجه الآن هو حلول حوكمة تتجاوز الأطر الثابتة — أدوات تتسم بالمرونة والذكاء وتُصمم خصيصًا لتلبية الاحتياجات المحددة للمؤسسات الحديثة.
الشركات التي تستثمر اليوم في نهج الحوكمة الصحيح ستكون في وضع أفضل للتوسع، والاستجابة لتغيرات السوق، ودفع عجلة الكفاءة المستدامة في جميع الوظائف غدًا.
