نموذج نضج البيانات الضخمة

نموذج نضج البيانات الضخمة TDWI

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

نموذج فان فينسترا

• الكفاءة
• الفعالية
• الحلول جديدة
• التحويل

وعلى صعيد آخر، 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:

مجالات التقييم

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

المرحلة الثانية: تقييم جاهزية البيانات الضخمة,

المرحلة الرابعة: هيكلة مشروع إثبات المفهوم للبيانات الضخمة,

المرحلة الثالثة: تحديد حالة استخدام رئيسية للبيانات الضخمة.

التقييم المعرفي لنضج البيانات الضخمة

وفي السياق ذاته، يتألف النموذج الوصفي لنضج البيانات الضخمة هذا من استبيان تقييمي، وهو يقيس مدى استعداد المؤسسة لتنفيذ مبادرات البيانات الضخمة. وعلاوةً على ذلك، يهدف هذا النموذج إلى تحديد الخطوات والتقنيات المناسبة التي ستقود المؤسسة نحو نضج البيانات الضخمة.

النماذج المقارنة

وفي السياق ذاته، 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.

التقييم النقدي

• يتم تقييم نماذج نضج البيانات الضخمةالحالية بحسب المعايير 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 كذلك
• نموذج نضج القدرات

مراحل النضج

وفي هذا الصدد، المراحل المختلفة للنضج في نموذج TDWI BDMM تتمثل على النحو التالي:

النماذج الوصفية

وفي هذا الصدد، 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.

في هذا الإطار، وهذا النموذج الوصفي يهدف إلى تقييم القيمة الناتجة عن استثمارات البيانات الضخمة لدعم مبادرات الأعمال الاستراتيجية.

نموذج نضج البيانات الضخمة والتحليلات (نموذج IBM)

المرحلة الأولى: التأسيس

يكون لدى المنظمة وعي منخفض بالبيانات الضخمة أو قيمتها

تُدرك المنظمة فوائد التحليلات وقد يكون لديها مستودع بيانات

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

ومن جهة أخرى، لا يوجد دعم تنفيذي يُذكر لهذا الجهد، وقليل من الأشخاص في المنظمة مهتمون بالقيمة المحتملة للبيانات الضخمة

إضافةً إلى ذلك، عادة ما تكون استراتيجية حوكمة المنظمة أكثر تركيزاً على تكنولوجيا المعلومات بدلاً من أن تكون استراتيجية تكاملية تجمع بين الأعمال وتكنولوجيا المعلومات.

الفئات

• نماذج نضج البيانات الضخمة يمكن تقسيمها إلى ثلاث فئات أساسية متمثلة في الآتي:
• الوصفية
• المقارنة
• التوجيهية

المرحلة الثانية: ما قبل التبني

وخلال مرحلة ما قبل التبني:

من جهة ثانية، 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.

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

وعلى صعيد آخر، اكتساب مجموعة المهارات المناسبة لدعم هذه القدرة، بما في ذلك مهارات Hadoop والمهارات التحليلية المتقدمة.

تبدأ المنظمة في دراسة تحليلات البيانات الضخمة.

أداة نضج البيانات الضخمة المقارنة

علاوةً على ذلك، 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.

مستويات النضج

• يتكون النموذج من مستويات النضج التالية:
• مخصصة
• أساسيات
• التميّز التنافسي
• الانفصال

المرحلة الرابعة: التبني المؤسسي

من جانب آخر، ربما يبدأ المستعملون النهائيون في تطبيق تحليلات البيانات الضخمة أو تغيير عمليات صنع القرار لديهم.

ومن ناحية أخرى، أن أغلب المؤسسات تكون قد عالجت بالفعل مراراً وتكراراً بعض الثغرات في بنيتها التحتية، وإدارة بياناتها، وحوكمتها، وتحليلاتها.

في هذا الإطار، وتتميز هذه المرحلة بمشاركة المستعملين النهائيين، واكتساب المنظمة المزيد من الفهم، وتحول أسلوب إدارة الأعمال. وخلال هذه المرحلة:

المرحلة الخامسة: النضج / الرؤية

من جانب آخر، تنفيذ برامج البيانات الضخمة كآلة تعمل بكفاءة عالية مع بنية تحتية متطورة للغاية.

وفي هذا السياق، تنفيذ برنامج البيانات الضخمة كمبادرة مدرجة في الميزانية ومخططة من منظور شامل للمنظمة

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

من جانب آخر، مشاركة موظفوها مستوى من الحماس والطاقة تجاه البيانات الضخمة وتحليلاتها.

من جهة ثانية، أن يكون لديها برنامج بيانات ضخمة راسخ واستراتيجيات حوكمة بيانات ضخمة

نماذج التوجيه

أداة تقييم نضج البيانات الضخمة في مجال تكنولوجيا المعلومات

من جانب آخر، أغلب 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:

المرحلة الأولى: الخضوع لتعليم البيانات الضخمة.

وعلى صعيد آخر، نموذج النضج هذا يُعدّ نموذجًا توجيهيًا، فهو يتألف من أربع مراحل متميزة، تُحدد كل منها مسارًا نحو نضج البيانات الضخمة. وهذه المراحل تتمثل في:

نموذج نضج البيانات الضخمة لرادكليف

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

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

نموذج شركة بوز وشركاه

إضافةً إلى ذلك، نموذج نضج البيانات الضخمة هذا يوفر إطار عمل لا يمكّن المؤسسات من رؤية مدى نضجها الحالي فحسب، بل يمكّنها كذلك 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.