نموذج نضج البيانات الضخمة

تصغير|البيانات الضخمة
**نماذج نضج البيانات الضخمة (BDMM)-** المقصود بها مجموعة الأدوات المستخدمة لقياس نضج البيانات الضخمة.  ومثل هذه النماذج تساعد المؤسسات على تنظيم قدراتها في مجال البيانات الضخمة وتحديد نقطة البداية. كما أنها توفر أدوات تساعد المؤسسات على تحديد أهداف برامجها المتعلقة بالبيانات الضخمة، وإيصال رؤيتها في هذا المجال إلى جميع أفراد المؤسسة. وتوفر نماذج نضج البيانات الضخمة أيضًا منهجية لقياس ومراقبة حالة قدرات الشركة في مجال البيانات الضخمة، والجهد المطلوب لإكمال مرحلة النضج، والتقدم إلى المرحلة التالية. بالإضافة إلى ذلك، تقيس نماذج نضج البيانات الضخمة وتدير سرعة كل من التقدم المحرز في برامج البيانات الضخمة واعتمادها لدى المؤسسة. 

وتتمثل أهداف **نماذج نضج البيانات الضخمة** في الآتي:

* توفير أداة لتقييم القدرات، والتي تُركز بشكل خاص على البيانات الضخمة في المجالات التنظيمية الرئيسية.
* المساعدة في توجيه مراحل التطوير.
* تجنب المخاطر في إنشاء وبناء قدرات البيانات الضخمة
* **تشجيع [https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/11/14/from-resistance-to-acceptance-building-a-data-driven-culture/ ثقافة تعتمد على البيانات]** وتتجاوز مجرد الأدوات والتكنولوجيا.
* توجيه الاستثمارات بشكل أكثر ذكاءً من خلال إظهار أين سيكون للموارد الأثر الأكبر.

## الفئات
نماذج نضج البيانات الضخمة يمكن تقسيمها إلى ثلاث فئات أساسية متمثلة في الآتي: 

* الوصفية
* المقارنة
* التوجيهية

## النماذج الوصفية
النماذج الوصفية تختص بمستوى نضج الشركة الراهن من خلال تحديد موقعها النوعي في مختلف المراحل. وهذا النموذج لا يقدم أية توصيات حول كيفية تحسين الشركة لمستوى نضجها في مجال البيانات الضخمة.

### نموذج نضج البيانات الضخمة والتحليلات (نموذج IBM)
وهذا النموذج الوصفي يهدف إلى تقييم القيمة الناتجة عن استثمارات البيانات الضخمة لدعم مبادرات الأعمال الاستراتيجية.

**مستويات النضج**

يتكون النموذج من مستويات النضج التالية:

* مخصصة
* أساسيات
* التميّز التنافسي
* الانفصال

**مجالات التقييم**

مستويات النضج السابقة تغطى مجموعة من المجالات في شكل مصفوفة تركز على: استراتيجية الأعمال، والمعلومات، والتحليلات، والثقافة والتنفيذ، والهندسة المعمارية والحوكمة.

### التقييم المعرفي لنضج البيانات الضخمة
يتألف النموذج الوصفي لنضج البيانات الضخمة هذا من استبيان تقييمي، وهو يقيس مدى استعداد المؤسسة لتنفيذ مبادرات البيانات الضخمة. وبالإضافة إلى ذلك، يهدف هذا النموذج إلى تحديد الخطوات والتقنيات المناسبة التي ستقود المؤسسة نحو نضج البيانات الضخمة. 

## النماذج المقارنة
النماذج المقارنة لنضج البيانات الضخمة تهدف إلى وضع معيار للمؤسسة فيما يتعلق بنظرائها في الصناعة، وعادة ما تتكون من استطلاع يحتوي على معلومات كمية ونوعية.

### أداة نضج البيانات الضخمة المقارنة
أداة نضج البيانات الضخمة المقارنة هي أداةً لتقييم مستوى نضج البيانات الضخمة في المؤسسة. حيث يتم إجراء عملية مسح للمؤسسة، ثم تُقارن النتائج مع نتائج مؤسسات أخرى ضمن قطاع محدد وفي السوق الأوسع. 

### نموذج نضج البيانات الضخمة TDWI
نموذج نضج البيانات الضخمة TDWI هو نموذج في مجال نضج البيانات الضخمة الراهنة، وعليه، فهو يتضمن مجموعة كبيرة من المعارف. 

**مراحل النضج**

المراحل المختلفة للنضج في نموذج TDWI BDMM تتمثل على النحو التالي:

**المرحلة الأولى: التأسيس**

وهي المرحلة الأولى وتتمثل في بيئة ما قبل البيانات الضخمة. وخلال هذه المرحلة:

* يكون لدى المنظمة وعي منخفض بالبيانات الضخمة أو قيمتها
* لا يوجد دعم تنفيذي يُذكر لهذا الجهد، وقليل من الأشخاص في المنظمة مهتمون بالقيمة المحتملة للبيانات الضخمة
* تُدرك المنظمة فوائد التحليلات وقد يكون لديها مستودع بيانات
* عادة ما تكون استراتيجية حوكمة المنظمة أكثر تركيزاً على تكنولوجيا المعلومات بدلاً من أن تكون استراتيجية تكاملية تجمع بين الأعمال وتكنولوجيا المعلومات.

**المرحلة الثانية: ما قبل التبني**

وخلال مرحلة ما قبل التبني:

* تبدأ المنظمة في دراسة تحليلات البيانات الضخمة.

**المرحلة الثالثة: التبني المبكر** **- "الفجوة":** وعادةً ما توجد مجموعة من العقبات التي يجب التغلب عليها. وتتمثل هذه العقبات في:

* اكتساب مجموعة المهارات المناسبة لدعم هذه القدرة، بما في ذلك مهارات Hadoop والمهارات التحليلية المتقدمة.
* تُثير القضايا السياسية، مثل تنفيذ مشاريع البيانات الضخمة في أقسام داخل المؤسسة، ومحاولة توسيع نطاق العمل أو فرض معايير وحوكمة أكثر صرامة، مشاكل تتعلق بالملكية والسيطرة.

**المرحلة الرابعة: التبني المؤسسي**

وتتميز هذه المرحلة بمشاركة المستخدمين النهائيين، واكتساب المنظمة المزيد من الفهم، وتحول أسلوب إدارة الأعمال. وخلال هذه المرحلة:

* ربما يبدأ المستخدمون النهائيون في تطبيق تحليلات البيانات الضخمة أو تغيير عمليات صنع القرار لديهم.
* أن معظم المؤسسات تكون قد عالجت بالفعل مراراً وتكراراً بعض الثغرات في بنيتها التحتية، وإدارة بياناتها، وحوكمتها، وتحليلاتها.

**المرحلة الخامسة: النضج / الرؤية**

عدد قليل من المؤسسات تكون رائدة في مجال البيانات الضخمة وتحليلاتها. وتكون المؤسسة خلال هذه المرحلة، قادرة على:

* تنفيذ برامج البيانات الضخمة كآلة تعمل بكفاءة عالية مع بنية تحتية متطورة للغاية.
* أن يكون لديها برنامج بيانات ضخمة راسخ واستراتيجيات حوكمة بيانات ضخمة
* تنفيذ برنامج البيانات الضخمة كمبادرة مدرجة في الميزانية ومخططة من منظور شامل للمنظمة
* مشاركة موظفوها مستوى من الحماس والطاقة تجاه البيانات الضخمة وتحليلاتها.

## نماذج التوجيه
معظم نماذج نضج البيانات الضخمة التوجيهية تعتمد آلية عمل متشابهة، حيث يتم أولاً تقييم الوضع الحالي، ثم يتبع ذلك مراحل لرسم مسار نحو زيادة نضج البيانات الضخمة. ومن الأمثلة على ذلك:

### أداة تقييم نضج البيانات الضخمة في مجال تكنولوجيا المعلومات
نموذج النضج هذا يُعدّ نموذجًا توجيهيًا، فهو يتألف من أربع مراحل متميزة، تُحدد كل منها مسارًا نحو نضج البيانات الضخمة. وهذه المراحل تتمثل في:

* المرحلة الأولى: الخضوع لتعليم البيانات الضخمة.
* المرحلة الثانية: تقييم جاهزية البيانات الضخمة,
* المرحلة الثالثة: تحديد حالة استخدام رئيسية للبيانات الضخمة.
* المرحلة الرابعة: هيكلة مشروع إثبات المفهوم للبيانات الضخمة,

### نموذج نضج البيانات الضخمة لرادكليف
يتكون نموذج نضج البيانات الضخمة لرادكليف، مثله مثل النماذج الأخرى، من مستويات نضج متميزة تتراوح من0 إلى 5 على النحو التالي:

* 0 – "في الظلام"
* 1- "اللحاق بالركب"
* 2 - "الطيار الأول"
* 3- "القيمة التكتيكية"
* 4- "الاستفادة الاستراتيجية"
* 5- "التحسين والتوسيع"

### نموذج شركة بوز وشركاه
نموذج نضج البيانات الضخمة هذا يوفر إطار عمل لا يمكّن المؤسسات من رؤية مدى نضجها الحالي فحسب، بل يمكّنها أيضًا من تحديد الأهداف وفرص النمو في مجال نضج البيانات الضخمة. وهذا النموذج يتكون من أربع مراحل:

* المرحلة الأولى: إدارة الأداء.
* المرحلة الثانية: التميز في المجال الوظيفي.
* المرحلة الثالثة: تحسين عرض القيمة.
* المرحلة الرابعة: تحويل نموذج الأعمال.

### نموذج فان فينسترا
النموذج التوجيهي الذي اقترحه فان فينسترا يرمي إلى استكشاف بيئة البيانات الضخمة الحالية للمؤسسة أولاً، ثم تحديد فرص الاستغلال ووضع مسار للنمو نحو نضج البيانات الضخمة. ويعتمد النموذج على أربع مراحل هي:

* الكفاءة
* الفعالية
* الحلول جديدة
* التحويل

## التقييم النقدي
يتم تقييم **نماذج نضج البيانات الضخمة**الحالية وفقًا للمعايير التالية: 

* اكتمال بنية النموذج (الاكتمال، الاتساق)
* جودة تطوير النموذج وتقييمه (الموثوقية، الاستقرار)
* سهولة التطبيق (سهولة الاستخدام، سهولة الفهم)
* خلق القيمة من البيانات الضخمة (الواقعية، والملاءمة، والأداء)

## انظر أيضاً

* نموذج نضج القدرات

## مراجع

تصنيف:بيانات ضخمة