متلازمة بيانات التخطيط ومتلازمة التعب

اقرأ هذه المقالة لمعرفة معلومات حول تخطيط البيانات ومتلازمة التعب المعلوماتي:

تتزايد أحجام المعلومات في التقدم الهندسي ويزداد صعوبة مواكبة انفجار المعلومات الذي يحدث.

Image Courtesy: engazegypt.com/uploads/services/136853078516158773-internet-a.jpg

يجب أن يركز تخطيط البيانات أيضًا على هذه المشكلة. تتناول الفقرات التالية هذه المشكلة واستجابة تقنية قاعدة البيانات لهذه المشكلة.

متلازمة التعب المعلوماتي:

لقد أظهر مسح دولي أجري مؤخراً بعنوان "الموت من أجل المعلومات" كشفًا مدهشًا أن نصف المديرين يشكون من زيادة عبء المعلومات مما يؤدي إلى زيادة مستويات الضغط الحالية التي تؤدي إلى اعتلال الصحة.وتبرز الدراسة الاستقصائية أيضًا أن المدراء يُضبطون في معضلة تنفيذية في عصر الفاكسات والبريد الصوتي والإنترنت.

كما يشعرون أنهم لا يستطيعون العمل بشكل جيد دون مستويات عالية من المعلومات. لكن هذا العبء الثقيل من البيانات التي غالباً ما تكون غير ذات صلة يؤثر على كفاءتها ويسد آلة الشركة. "إهدار الوقت وتأخير القرارات والتوتر يمكن أن يعزى إلى زيادة تحميل المعلومات".

"إن وجود الكثير من المعلومات قد يكون خطيرًا مثل أن يكون لديك القليل جدًا من هذه المعضلة التي تواجه المديرين اليوم. وتسمى هذه الظاهرة باسم "متلازمة التعب المعلوماتي" وهي الآن "جزء من حياة المدير التنفيذي". وقد يصبح الاقتباس الشهير "مياه الماء في كل مكان ، وليس قطرة للشرب" من المارينز القديم مناسبًا للحصول على المعلومات أيضًا.

في الآونة الأخيرة ، تم بذل محاولات لمواجهة التحدي الذي تشكله متلازمة التعب المعلوماتي. تتوفر مجموعة متنوعة من تقنيات البرمجيات مثل تكنولوجيا قواعد البيانات ، لغات الاستعلام ، 4GLs ، OOPs ، أنظمة المعلومات التنفيذية ، نظم المعلومات الخبيرة ، إلخ لتوفير معلومات جيدة الجودة للمديرين.

ومع ذلك ، فقد تبين أن هذه التقنيات غير كافية للمهمة بسبب المعدل الكبير للنمو في مجموعة المعلومات. والسبب الرئيسي لذلك هو أن البيانات المتاحة في قواعد البيانات كانت موجهة نحو المعاملات وليست موجهة نحو الموضوع.

تأخذ البيانات المتعلقة بالعمليات الحالية معظم انتباه مسؤول قاعدة البيانات. استعلام بسيط حول ما هي العلاقة بين بيع السجائر والمشروبات الغازية وأغذية الأطفال. أو ما هي الزيادة المتوقعة في البيع إذا تم فتح متجر الإدارات في وقت متأخر من المساء أيضًا ، قد يرسل موجات صدمة لمديري المعلومات اليوم.

تتطلب الاستفسارات حول قضايا مثل هذه استخدام مجموعة كبيرة من البيانات الحالية والسابقة بخصوص سلوك العملاء في المواقف المختلفة. يتطلب وجود مخزن بيانات مصمم خصيصًا لتلبية طلبات البحث هذه. من أجل تقليل الوقت والتكلفة للتحليل والتخزين ، يجب تخزين البيانات في مثل هذه الحالة بعد قدر معين من التجميع الأساسي والتحليل.

يشكل تحديد درجة التجميع والقضاء على التكرار تحديا كبيرا أمام مديري المعلومات. وبما أن طبيعة الاستفسارات في مثل هذه الحالات لا يمكن توقعها ، تصبح المهمة أكثر صعوبة. وقد تم تطوير نهج مستودع المعلومات لمواجهة هذا التحدي.

نهج تخزين البيانات:

يقترح نهج تخزين البيانات (ويسمى أحيانًا نهج تخزين المعلومات) أنه يجب الحصول على المعلومات وحفظها وخدمتها وفقًا للنهج الأساسي المستخدم في حالة المستودعات الخاصة بالمدخلات المادية الأخرى.

تم تطوير مرافق المستودعات العامة التي تدرك أن أي مخزون من شأنه أن يعيق عملية الإنتاج وسيكون لها آثار على صافي الربح. لذلك ، يتم شراء العناصر المطلوبة بشكل منتظم ومتعمد ومعالجتها وحفظها في حالة جاهزة للاستخدام طوال الوقت.

وتتمثل الميزة المميزة لنهج تخزين المعلومات في أنه ينشئ مستودع بيانات يختلف عن قواعد البيانات العادية التي تحتفظ بها المؤسسة.

والافتراض هنا هو أن البيانات التي يتم جمعها وتوحيدها واقتنائها من مصادر مختلفة مثل الإنتاج والتسويق والتمويل تعد أكثر أهمية من أن تتدخل في استعلامات المستخدمين التحليلية المعقدة. وبالتالي ، يتم إجراء الاستعلامات مقابل قاعدة بيانات مستخلصة منظمة خصيصًا للاجتماع مع استعلامات تحليلية. تسمى قاعدة البيانات هذه أيضًا Meta-data.

يجمع هذا الأسلوب بين الأدوات التحليلية وأنظمة المعالجة المتوازية العالية السرعة والمتعددة مع الخوارزميات المتخصصة وأدوات البرمجيات. يمكن فهم السمات المميزة للنهج بشكل أفضل من خلال الخطوات في العملية التي يعتمدها لتلبية الاستفسارات التحليلية. هذه الخطوات هي:

ا. التقاط البيانات ، التي يطلق عليها أيضًا جمع البيانات أو جمعها من مصادر مختلفة تستخدم تطبيقات مختلفة ؛

ب. تطهير البيانات (تنقية البيانات) لضمان الاتساق والاكتمال. ويتضمن أيضًا إزالة عناصر البيانات الزائدة ؛

ج. تنظيم البيانات في قواعد البيانات المصممة خصيصًا لتحليل البيانات. تختلف تصميمات قاعدة البيانات هذه عن تلك المستخدمة في عمليات التسجيل والإبلاغ في المؤسسة. فهي خالية من مخاوف المصدر ، والأصالة ، ومسارات التدقيق الخ.

د. توافر معالجات تحليلية على الإنترنت (OLAPs) ، وأدوات تعدين البيانات ، وأدوات عرض البيانات ، وأدوات تمكين الإنترنت ، ونظم المعلومات التنفيذية (EIS) وغيرها من أدوات تحليل البيانات وإعداد التقارير لتلبية طلبات المستخدمين التحليلية الصعبة.

ويتعلق القرار الحاسم الذي يتعين اتخاذه باختيار البيانات المراد تخزينها في قواعد بيانات المعلومات. في حال كان من الممكن التنبؤ باحتياجات المعلومات للمستقبل ، يكفي نموذج الصندوقين.

في هذا النموذج ، يتم تلخيص بيانات العمليات ويمكن نسخ البيانات التي قد تكون مطلوبة في المستقبل إلى قاعدة بيانات المعلومات. في حالة ، لا يمكن التنبؤ باحتياجات المعلومات المستقبلية ، فقد يكون نموذج ثلاثة مربعات هو الأنسب. في هذا النموذج ، يتم تخزين بيانات العمليات بالكامل في ما يُسمى قاعدة بيانات تاريخية ، ثم يتم الاحتفاظ أيضًا بجزء محدد منه في قاعدة بيانات المعلومات. يصور الشكل 9.9 النموذجين.

يكتسب نهج تخزين البيانات أرضاً كما يتبين من مقبولية أوسع بين أكبر مصنعي البرمجيات. والآن ، فإن شركات برمجيات قواعد البيانات الرائدة مثل Oracle و Sybase و Informix و IBM قد أيدت بشكل صريح هذا النهج. أقامت إنفورمكس روابط مع شركة بريزم سوليوشنز Prism Solutions ، وهي شركة أنشأها بيل إنمون ، الذي يعتبر بمثابة أب نهج تخزين البيانات.

فوائد نهج تخزين البيانات:

أصبح تخزين البيانات شائعًا للأسباب التالية:

ا. فهو يزيد من سرعة تحليل البيانات حيث يتم تخزين تجميعات البيانات ولا تعيق المعاملات اليومية عملية التحليل.

ب. يوفر المرونة من حيث طبيعة الاستعلام ويركز على المواضيع والأنشطة بدلا من المعاملات.

ج. يساعد على فهم مختلف العمليات التجارية ونمط السلوك للعملاء والموردين والمستثمرين ، إلخ.

تتضمن بعض قصص النجاح في استخدام تخزين البيانات سلسلة متاجر Wal-Mart من متاجر البيع بالتجزئة التي تعالج 7.5 تيرا بايت من تخزين البيانات للجوانب المختلفة لعمليات متاجر البيع بالتجزئة. يتم تحليل اتجاهات المبيعات ويتم تقييم تأثير التغييرات المختلفة مثل الخصومات والقرارات الأخرى على المبيعات على أساس منتظم لتوجيه مسار العمل في المستقبل.

مثال آخر هو رويترز ، مزود خدمات المعلومات المالية الذي طور سلسلة جديدة من خدمات المعلومات مثل Money 3000 و Securities 3000 و Treasury 3000. وقد أضافت الشركة قيمة إلى المعلومات المالية من خلال تزويد مستخدميها بالوصول إلى معلوماتها التاريخية حول الأسواق. والأدوات.

ويستخدم نهج تخزين البيانات لتخزين والسماح بالوصول إلى البيانات المخزنة في أجهزة الكمبيوتر المختلفة في جميع أنحاء العالم. يتم جمع البيانات من 4600 مصادر مختلفة ، بما في ذلك 236 سوقًا ، و 241 محللًا و 50 موجزًا ​​جديدًا للطرف الثالث ، وهي تملك فريقًا من 1860 صحفيًا. لمثل هذه البيانات الضخمة ، واعتبر نهج تخزين البيانات الأكثر ملاءمة.

عوامل النجاح الحاسمة في تخزين البيانات:

من أجل تحقيق الفوائد الكاملة لنظام تخزين البيانات ، من الضروري مراعاة العوامل الحاسمة لفعالية هذه الأنظمة.

بعض هذه العوامل هي:

أ) يتطلب نهج تخزين البيانات استثمارات ضخمة في الأجهزة والبرامج. وبالتالي ، سيكون هذا النهج منطقيًا في الشركات كبيرة الحجم فقط ، حيث يمكن استغلال إمكانات النظام بالكامل.

ب) يتطلب تخزين البيانات تغييرات معمارية كبيرة في قواعد البيانات المثبتة بالفعل. قد تؤدي مثل هذه التغييرات إلى حدوث عوائق في عمل الأنظمة الحالية أو أن الأنظمة الحالية تحتاج إلى أن تكون متوازية مع الأنظمة الجديدة لبعض الوقت.

وبالمثل ، توجد عوائق تكنولوجية وتجارية أخرى يمكن أن تحول دون التنفيذ الناجح لهذه الأنظمة. إن معالجة العوائق خلال فترة التنفيذ ، والتي تتراوح بين 18-24 شهرًا ، ستكون عاملاً مهمًا في نجاح نظام التخزين.

ج) لا يمكن تحقيق الإمكانات الكاملة لهذا النهج إلا عند استخدام مجموعة من أدوات تحليل البيانات لتوليد المعلومات. يعتمد اختيار واستخدام أدوات تحليل البيانات على توافر هذه الأدوات بالإضافة إلى ثقافة الشركة. سيكون نهج تخزين البيانات ناجحًا إذا سادت ثقافة عمل مناسبة في مؤسسة ما.

د) يفترض هذا النهج نوعًا ناضجًا للغاية من بيئة تكنولوجيا المعلومات حيث تكون درجة اختراق تكنولوجيا المعلومات في الأنشطة اليومية عالية جدًا. يجب أن يكون لدى مؤسسة المستخدم كمية كبيرة من البيانات التاريخية المخزنة بالفعل على الوسائط المغناطيسية. وبالتالي ، فهي عملية تطورية وليست ثورية.

يمثل عائد الاستثمار في هذا النهج منطقة رمادية وبالتالي ، يجب إجراء تحليل للتكلفة والعائد قبل الانتقال إلى مستودع تخزين البيانات.