البيانات كخدمة

البيانات كخدمة ( DaaS ) هي أداة برمجية سحابية تُستخدم للتعامل مع البيانات، مثل إدارتها في مستودع بيانات أو تحليلها باستخدام ذكاء الأعمال . وهي مدعومة بنموذج البرمجيات كخدمة (SaaS). ^{[ 1 ]} وكما هو الحال مع جميع تقنيات "الخدمة" (aaS)، تعتمد DaaS على مفهوم إمكانية توفير منتج البيانات للمستخدم عند الطلب، ^{[ 2 ]} بغض النظر عن الموقع الجغرافي أو التباعد التنظيمي بين المُزوّد ​​والمُستخدِم. وقد جعلت بنية الخدمات الموجهة (SOA) والاستخدام الواسع النطاق لواجهات برمجة التطبيقات (APIs ) المنصة التي تُخزَّن عليها البيانات غير ذات أهمية. ^{[ 3 ]}

يُعدّ نموذج "البيانات كخدمة" نموذجاً تجارياً يقوم على قيام منظمتين أو أكثر بشراء أو بيع أو تبادل البيانات القابلة للقراءة آلياً مقابل شيء ذي قيمة. ^{[ 4 ]}

بدأ مفهوم DaaS في المقام الأول في تطبيقات الويب المدمجة ، ومنذ عام 2015، تم استخدامه بشكل متزايد تجاريًا، وداخل منظمات مثل الأمم المتحدة . ^{[ 5 ]}

تقليديًا، اعتمدت معظم المؤسسات على تخزين البيانات في مستودع مستقل، حيث طُوِّرت برامج خاصة للوصول إلى هذه البيانات وعرضها بصيغة سهلة القراءة. ومن نتائج هذا النموذج دمج البيانات والبرامج اللازمة لتحليلها في حزمة واحدة تُباع كمنتج استهلاكي. ومع ازدياد عدد البرامج المدمجة مع حزم البيانات، وتزايد الحاجة إلى التفاعل فيما بينها، برزت الحاجة إلى طبقة إضافية من الواجهات. هذه الواجهات، المعروفة مجتمعةً باسم تكامل تطبيقات المؤسسات (EAI)، غالبًا ما تُشجع على الاعتماد على مورد واحد ، نظرًا لسهولة دمج التطبيقات المبنية على نفس التقنية الأساسية . ^{[ 6 ]}

أدى دمج حزمة البرمجيات/مستهلكي البيانات مع برمجيات الوسيطة اللازمة لتكامل تطبيقات المؤسسات (EAI) إلى زيادة كمية البرمجيات التي يتعين على المؤسسات إدارتها وصيانتها، لمجرد استخدام بيانات محددة. فبالإضافة إلى تكاليف الصيانة الدورية، يتطلب الأمر تحديثات برمجية متكررة مع تغير تنسيق البيانات. يُسهم هذا الوضع في جاذبية خدمة البيانات كخدمة (DaaS) لمستهلكي البيانات، إذ يسمح بفصل تكلفة البيانات واستخدامها عن تكلفة بيئة أو منصة برمجية محددة. يُعدّ الاستشعار كخدمة ^{( S2aaS ) نموذج أعمال يدمج} بيانات ^إنترنت الأشياء لإنشاء أسواق لتداول البيانات.

يقوم البائعون، مثل MuleSoft و Oracle Cloud و Microsoft Azure ، بتطوير DaaS التي تعالج كميات كبيرة من البيانات بسرعة أكبر؛ وتدمج وتحلل تلك البيانات؛ وتنشرها في الوقت الفعلي، باستخدام واجهات برمجة تطبيقات خدمة الويب التي تلتزم بقيود REST المعمارية (RESTful API).

يُعدّ نموذج "البيانات كخدمة" نموذجًا تجاريًا يقوم على شراء أو بيع أو تبادل البيانات القابلة للقراءة آليًا بين مؤسستين أو أكثر مقابل قيمة مضافة. ويشمل هذا المصطلح العام جميع الخدمات المتعلقة بالبيانات. ويستبدل مزودو خدمات "البيانات كخدمة" حاليًا خدمات تحليل البيانات التقليدية ، أو يندمجون بسلاسة مع الخدمات القائمة لتقديم قيمة مضافة أكبر للعملاء. ويعمل هؤلاء المزودون على تنظيم وتجميع وتحليل البيانات متعددة المصادر لتوفير بيانات أو معلومات تحليلية إضافية أكثر قيمة. ^{[ 9 ]}

تُستخدم هذه البيانات لإثراء البيانات الداخلية للشركات بهدف تحسين العمليات التجارية واتخاذ القرارات، ولتدريب الذكاء الاصطناعي ، ولدعم خدمات أو منتجات المؤسسة. ^{[ 4 ]} حيث تستخدم خدمة البيانات كخدمة (DaaS) الخارجية بيانات مرخصة من مورد، يتم توفيرها للعميل عند الطلب.

عادةً ما يتم تسليم البيانات عبر شبكة تعتمد في الغالب على الحوسبة السحابية . "ولتحقيق هذه الغاية، قد تقوم المؤسسات بشراء أو بيع أو تبادل البيانات الرقمية كخدمة DaaS". ^{[ 10 ]}

عادةً ما يعتمد نموذج أعمال DaaS على الاشتراكات ، حيث يدفع العملاء مقابل باقة من الخدمات أو خدمات محددة. في الوقت نفسه، يجب على المستثمرين التأكد من أن الإيرادات المُحققة تتجاوز التكاليف الأولية والتشغيلية لإدارة العمل. يُصنف نموذج التسعير عادةً إلى فئتين:

• نموذج التسعير القائم على الكمية والدفع مقابل كل مكالمة (PPCall)
• نموذج قاعدة بيانات النوع ^{[ 11 ]}

بما أن العملاء لا يحصلون على إمكانية الوصول إلى تدفق البيانات الذي يقدمه مزودو خدمات البيانات كخدمة (DaaS) إلا عند حاجتهم إليه، فإن هذا يلغي الحاجة إلى تخزين البيانات داخل الشركة والتكاليف المرتبطة بذلك، مما يجعل العمل أكثر مرونة. ^{[ 12 ]}

يُعدّ تنظيم مجال تبادل بيانات المستخدمين أحد جوانب نموذج العمل هذا. توجد عدة لوائح تلزم البائعين بالامتثال لمتطلبات محددة لخدمة العملاء. فعلى وجه الخصوص، يجب على الموقع الإلكتروني الذي يجمع البيانات إخطار الزوار بنوع البيانات التي يتم جمعها والحصول على موافقتهم على هذه الإجراءات. كما يجب على المواقع إخطار الزوار فورًا في حال اختراق أي من بياناتهم الشخصية المخزنة على الموقع. إضافةً إلى ذلك، يُشترط تقييم أمن بيانات الموقع الإلكتروني وضمان حمايتها. ^{[ 13 ]} وقد أصبح النظام العام لحماية البيانات ^{[ 14 ]} نموذجًا للعديد من القوانين الوطنية خارج الاتحاد الأوروبي ، بما في ذلك المملكة المتحدة ، وتركيا ، وموريشيوس ، وتشيلي ، واليابان ، والبرازيل ، وكوريا الجنوبية ، والأرجنتين ، وكينيا ، وشكّل الأساس لقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا . ^{[ 15 ] [ 16 ]}

يتمثل عنصر آخر في نموذج العمل في ضمان حصول العملاء على البيانات واستخدامها لتحسين عروض القيمة الخاصة بهم (المنتجات والخدمات). في هذا النموذج، تُعدّ البيانات أداةً داعمةً أو وسيلةً لإنشاء عروض قيمة أخرى، ولذلك يكون تدفق الإيرادات عادةً أقل بكثير. ^{[ 17 ]}

وبدورها، تُعدّ البيانات كخدمة واحدة من ثلاث فئات من نماذج أعمال البيانات الضخمة بناءً على عروض القيمة الخاصة بها وعملائها:

• الإجابات كخدمة؛
• المعلومات كخدمة؛
• البيانات كخدمة.

يستخدم مزودو خدمات البيانات أنواعًا مختلفة من البيانات لتقديم خدمات في مجالات أعمال متنوعة. على سبيل المثال، تقوم شركة People Data Labs بجمع بيانات عامة عن الأفراد لتمكين منصات التوظيف، وإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي، وتحديد شرائح الجمهور المستهدفة، وغيرها. ^{[ 18 ] [ 19 ]} وتُعدّ Nyne.ai منافسًا في مجال بيانات الأفراد، حيث تُركّز على فهم سلوك المستهلكين والعلامات التجارية. تربط منصتها الإشارات المتفرقة من وسائل التواصل الاجتماعي ومئات الملايين من المواقع الإلكترونية لرسم خريطة للحسابات التي يمتلكها المستخدم. ومن ثم، تُحلّل أنظمة الذكاء الاصطناعي نشاط المستخدم لتحديد ميوله للعلامات التجارية، واهتماماته، وأنماط سلوكه، مما يوفر معلومات قيّمة لتطبيقات الأعمال والأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ^{[ 20 ]}

في مجال التقنيات المالية، تُجمع بيانات المستهلكين المالية والسلوكية وتُحلل لمساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات أفضل لزيادة الربحية وتقليل المخاطر في الإقراض، وتقديم الخدمات للشركات والحكومات والأفراد. ^{[ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]}

في قطاع آخر، يقوم مزودو خدمات البيانات كخدمة (DaaS) بتجميع بيانات مشغلي شبكات الهاتف المحمول لتقديم أنواع مختلفة من الخدمات. على سبيل المثال، منصة oneFactor حيث يمكن للشركات الأخرى (شركات الاتصالات، والبنوك، وتجار التجزئة، وأنظمة الدفع، وما إلى ذلك) تحقيق الربح من بياناتها الخاصة عن طريق معالجتها وإثرائها بمعلومات إضافية، وبناء نماذج التعلم الآلي وإطلاقها في بيئة الإنتاج. ^{[ 25 ] [ 26 ]}

في مجال بيانات الأعمال، يقوم مزودو خدمات البيانات كخدمة (DaaS)، مثل شركة إنيغما تكنولوجيز، بتجميع البيانات وتقديم رؤى معمقة حول مختلف جوانب العمليات التجارية، كتحليل الإيرادات، ودراسة السوق، وتسهيل انضمام الشركات الجديدة، والمقارنة المعيارية مع المنافسين. تُمكّن هذه الخدمات الشركات من تحسين استراتيجياتها، وتحديد فرص السوق، وتعزيز كفاءتها التشغيلية. على سبيل المثال، يركز بعض مزودي خدمات البيانات كخدمة على جمع وتحليل البيانات من متاجر البيع بالتجزئة لمساعدة الشركات على فهم أنماط الإيرادات، وسلوك العملاء، واتجاهات السوق، مما يُسهم في توجيه اختيار المواقع واستراتيجيات التوسع.

توجد شركات في سوق خدمات البيانات كخدمة (DaaS) تقدم خدمات التنبؤ بالطقس بناءً على بيانات الأرصاد الجوية التي يتم جمعها من جميع أنحاء العالم. ^{[ 27 ]}

تعتمد خدمة البيانات كخدمة (DaaS) على مبدأ إمكانية ضمان جودة البيانات في مكان مركزي، من خلال تنظيفها وإثرائها وتقديمها لأنظمة وتطبيقات ومستخدمين مختلفين، بغض النظر عن موقعهم داخل المؤسسة أو على الشبكة. ^{[ 3 ]} وتتعهد خدمة البيانات كخدمة (DaaS) بتوفير المزايا التالية:

• المرونة – يمكن للمستخدمين التنقل بسرعة، بفضل سهولة الوصول إلى البيانات، وعدم الحاجة إلى معرفة واسعة بالبيانات الأساسية. ويمكن تعديل هياكل البيانات والمتطلبات الخاصة بالموقع لتلبية احتياجات المستخدمين.
• فعالية التكلفة - يمكن للموردين بناء القاعدة مع خبراء البيانات والاستعانة بمصادر خارجية لطبقة العرض، مما يؤدي إلى واجهات مستخدم فعالة من حيث التكلفة للغاية ويجعل طلبات التغيير في طبقة العرض أكثر جدوى.
• جودة البيانات – يتم التحكم في الوصول إلى البيانات من خلال خدمات البيانات، مما يُحسّن جودة البيانات، حيث توجد نقطة مركزية واحدة للتحديثات. بعد اختبار هذه الخدمات، لا يلزم سوى اختبار التراجع ، إذا بقيت دون تغيير في عملية النشر التالية.

تتشابه عيوب نموذج البيانات كخدمة (DaaS) عمومًا مع عيوب أي نوع من أنواع الحوسبة السحابية ، مثل اعتماد المستخدم على قدرة مزود الخدمة على تجنب توقف الخادم نتيجة للهجمات الإرهابية أو انقطاع التيار الكهربائي أو الكوارث الطبيعية. ومن الانتقادات الشائعة الموجهة لنموذج DaaS أنه بالمقارنة مع خدمات توصيل البيانات التقليدية، فإن المستهلك ببساطة "يستأجر" البيانات ويستخدمها لإنتاج تحليلات أو رؤى، وعمومًا، لا تتوفر البيانات الأصلية للتنزيل. ^{[ 28 ]}

تكمن مخاطر استخدام نموذج أعمال "البيانات كخدمة" في مشكلة قرصنة البيانات وتسريب البيانات الحساسة. ^{[ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]} عادةً، يقوم جميع مشغلي أعمال "البيانات كخدمة" بتطوير واستخدام اتفاقية ترخيص لحماية حقوق الملكية الفكرية للبيانات التي يبيعونها أو يعالجونها أو يحللونها، وذلك لحماية البيانات من أي نوع من أنواع انتهاك حقوق النشر أو انتهاك الاشتراك أو انتهاك الاستخدام. ^{[ 33 ]}

على الرغم من أن مزودي خدمات البيانات كخدمة (DaaS) يبيعون بيانات مجهولة المصدر للعملاء، إلا أن عملية التنظيف في بعض الحالات تترك الكثير من البيانات متاحة للعملاء، وقد تسمح بالكشف عن هوية الأشخاص المدرجين في مجموعة البيانات. ^{[ 29 ]}

توجد أيضًا مشكلة تتعلق بموافقة المستخدم على جمع البيانات ومعالجتها وتخزينها. قد يبيع مطورو تطبيقات الهواتف المحمولة البيانات من هواتف المستخدمين الذكية، وفي الوقت نفسه، قد لا يكون مستخدمو التطبيق على دراية دائمًا بالمعلومات التي يتتبعها التطبيق. ^{[ 34 ] [ 35 ] [ 36 ]}

قد يرى ناشرو البيانات العامة، مثل لينكدإن، أن استخراج البيانات من مواقعهم الإلكترونية العامة لإعادة بيعها مباشرةً أو كمنتجات تحليلية أمر غير مرغوب فيه. مع ذلك، لم يحققوا نجاحًا يُذكر في المحاكم. ^{[ 37 ]} ويُثار جدلٌ مفاده أن استخراج البيانات العامة وإتاحتها مجانًا أو كمنتجات تجارية له فوائد اقتصادية واجتماعية، مثل تحدي احتكارات البيانات أو دعم الصحافة. ^{​​[ 38 ]}

• قاعدة بيانات سحابية
• كخدمة