لا يكاد يوجد منظمة اليوم إلا وتتعامل مع البيانات بطريقة أو بأخرى بعضها مُقل ومعظمها مُكثر. يتم ذلك من خلال أنظمتها التقنية المعنية بإدارة وتخزين المحتوى المتعلق بالعملاء، المنتجات، سلاسل الإمداد، الشركاء، المنافسين وغيرها من البيانات. ومع ذلك، تغفل كثير من المنظمات عن القيمة المضافة التي يمكن أن توفرها البيانات والأفكار والرؤى المستخرجة منها، تاركين ورائهم ما قد يفوق ملايين الريالات في عوائده. يُمكن لهذه الرؤى أن تساهم بزيادة كفاءة العمليات، جودة المنتجات، التعرف على العملاء واحتياجاتهم، وضع سياسات الأسعار، التسويق وغيرها. كما يمكن للبيانات أن تكون سلعة تباع لمستفيد خارج المنظمة.

تسييل البيانات

تسييل البيانات يقصد بها الاستفادة من البيانات المتوفرة لتوليد فوائد اقتصادية ذات عوائد قابلة للقياس. تأتي هذه العوائد بطريقتين، مباشرة وغير مباشرة. الصورة الغير مباشرة كأن تظهر في تحسين أداء الأعمال للمنظمة بطريقة يمكن قياسها كزيادة كفاءة الإنتاج أو تطوير مستوى الخدمات وتجربة العميل، بحيث ينعكس إما بزيادة في الإيرادات أو تقليل للمصروفات والتكاليف أو بالإثنين معاً. ويمكن أيضاً تسييل البيانات من خلال مقايضتها مع أطراف أخرى من أجل منفعة ما. وتكون العوائد الاقتصادية بصورة مباشرة كأن يتم بيع البيانات أو منتجاتها التحليلية لمستفيد أو لوسيط بمقابل مادي

طرق تسييل البيانات

هناك طريقتان لتوليد القيمة الاقتصادية وتحقيق الفائدة من البيانات. الأولى داخل المنظمة (داخلي) وتركز على الاستفادة من البيانات لتحسين عملياتها وإنتاجيتها ومنتجاتها وخدماتها، وتجارب العملاء والمستفيدين. المسار الثاني خارج المنظمة (خارجي) ويشمل إنشاء وابتكار إيرادات جديدة من خلال إتاحة البيانات أو منتجاتها التحليلية للعملاء والشركاء.

البيانات " أصل " استراتيجي

معظم المنظمات وباختلاف أحجامها وقطاعاتها تتعامل مع البيانات. تتوفر لدى المنظمات الكبيرة الأنظمة الإدارية الداخلية والأخرى الخاصة بالتعامل مع المستفيدين من خدماتها والعملاء وغيرها من البيانات المتوفرة من خلال الشركاء أو في شبكة الانترنت ومواقع التواصل. فمن عمالقة القطاع الخاص كشركة أرامكو السعودية و STC وشركة المراعي والتعاونية للتأمين ونجم ومدى وعلم وبالقطاع الحكومي نجد مركز المعلومات الوطني ومركز قياس ومركز أداء وهيئة الزكاة ووزارة العمل ومؤسسة النقد ونزولاً للمنظمات متناهية الصغير كالمطاعم والمقاهي، جميعها تساهم في صناعة سلاسل شاهقة من جبال البيانات.

ولعل الأمر أكثر وضوحاً بالنسبة للمنظمات الكبيرة أما على صعيد المؤسسات الصغيرة ومتناهية الصغر فربما الأمر يتطلب بعض الإيضاح وبمثال من السوق الخليجي. بسبب ثورة التطبيقات وانخفاض تكاليف الخدمات السحابية، نجد المؤسسات الصغيرة ومتناهية الصغر أصبحت تعتمد وبشكل كبير على الأنظمة التقنية في معظم تعاملاتها. في مجال الأغذية مثلاً: شركة فوديكس المعروفة والمستخدمة بشكل واسع كنظام نقاط البيع تملك حجم كبير من البيانات المتعلقة بالعمليات الخاصة بالمطاعم. والأمر كذلك مع تطبيقات التوصيل مثل تطبيق هنقرستيشن ، مرسول ، نعناع وغيرها. إذاً نتفق أنه تتوفر لدى معظم الجهات وباختلاق أحجامها كميات كبيرة من البيانات والتي يمكن أن تطلق قيمة مالية هائلة إذا تم استغلالها بشكل أمثل.

كيف تكون البداية

1. الاستراتيجية

   • وضع رؤية واضحة المعالم مدعومة من أعلى مستوى في المنظمة (الوزير، مجلس الإدارة، CEO) ومشاركة الرؤية الخاصة بتسييل البيانات بشكل صحيح من خلال تخصيص الموارد اللازمة، بما في ذلك الوقت والقوى العاملة والاستثمار في البنية التحتية اللازمة.

   • بناء فريق للعمل على مبادرات تسييل البيانات بحيث يشتمل الفريق على علماء بيانات، مهندسي البيانات، ومديري المنتجات، ومطوري التطبيقات، و متخصصي التسويق والمبيعات. (اطلع على مقالتي: مهارات علماء البيانات)

2. اختيار شخص محدد يتولى هذه المهمة وتتوفر فيه المهارات والخبرات اللازمة لإدارة هذا الملف خاصة في المنظمات الكبيرة والجهات التي لديها حجم كبير من البيانات والأنظمة المعقدة (اطلع على مقالتي عن CDO)

3. تحديد فرص تسييل البيانات الداخلية والخارجية

4. تقييم البيانات وتحديد أي فرص غير ظاهرة أو تتطلب دمج أو الاستحواذ على بيانات متوفرة لدى طرف ثالث

5. تطوير استراتيجية تسييل قوية وتقييم الفرص والتحديات والفجوات في القدرات (capabilities gaps).

تحضير البيانات

زيادة قيمة البيانات

البيانات الخام وبشكلها الأولي البسيط ليست بالضرورة قابلة للتسييل. تحتاج البيانات في حالات كثيرة لعدد من عمليات التحسين والدمج والتزاوج مع بيانات أخرى لتكون ذات فائدة للعملاء المحتملين.

تعرف على حجم الفرص وجدوى الاستثمار وحجم السوق

من المهم التعرف المبكر على فرص الاستثمار في البيانات وكذلك فهم المستفيدين المحتملين داخل المنظمة وخارجها ومعرفة احتياجهم للبيانات والقيمة المضافة التي ستوفرها لهم.

السعر العادل للبيانات

تعتمد الإجابة على عوامل مثل الطلب في السوق، والعمر الافتراضي للبيانات، وجود المنافسين، قيمة البيانات لدى العملاء المحتملين. إضافة الرؤى والتحليلات للبيانات يزيد من قيمتها.

نماذج الأعمال

البيانات كمنتج Data as a service

تُباع البيانات مجهولة المصدر والمجمَّعة إما للشركات الوسيطة أو العملاء النهائيين الذين يقومون بدورهم بتحليلها من أحل استخراج الرؤى لدعم القرار. كأن تقوم شركة STC ببيع البيانات لشركة النقل الجماعي لمساعدتها في توزيع محطات الباصات داخل المدن. أو تبيعها لشركات التجزئة مثل بنده، لتوفر في رفوفها منتجات ملائمة للتجمع السكاني المحيط بالمتجر (فلبينين، هنود، سوريين).

الرؤى كمنتج Insight as a service

بيع الرؤى ونتائج تحليل البيانات كمنتج من خلال البيانات الداخلية للمنظمة أو عن طريق دمجها ببيانات طرف ثالث أو بيانات مفتوحة. على سبيل المثال، موقع أرقام المعني بالأخبار المتعلقة بالأسواق المالية يقوم ببيع البيانات والرؤى والتقارير والأخبار المهمة للمستثمرين سواء الأفراد أو المؤسسات.

الأمثلة التالية ليست بالضرورة واقعية أو قابلة للتطبيق في الوقت الحالي وقد تكون من نسج الخيال.

ختاماً

حاولت هذه المقالة مناقشة موضوع تسييل البيانات وتقديم أمثلة توضيحية لتوظيف البيانات لخدمة أهداف المنظمة داخلياً أو عبر توفير البيانات كمنتج يقدم لمستفيدين خارجيين وبمقابل مادي. الأمر بالواقع أكثر تعقيداً وقد يكون صعب التطبيق في حالات معينة لصعوبة الوصول للبيانات أو لضوابط حكومية أو لخصوصية الأفراد وكذلك ضوابط أخلاقية. هناك تجاذب بين الجهات التشريعية في كثير من دول العالم حول آليات الاستفادة من البيانات والمحاذير المتعلقة بالخصوصية وملكية البيانات. وجود الاستراتيجية وتعيين مدير CDO يتولى هذا الملف كفيل ببحث كل ما يتعلق بالضوابط وملكية البيانات وحوكمتها والالتزام بالتشريعات (compliance) وصناعة القيمة المضافة للبيانات.