مشاكل جودة البيانات الشائعة وكيفية التغلب عليها

على الرغم من أننا في عصر التقنيات التي تعتمد على البيانات ، إلا أن أكثر من 50٪ من كبار المديرين التنفيذيين غير راضين بشكل عام عن القيمة التي تم الحصول عليها من التحليلات. أحد الأسباب الرئيسية لذلك هو ضعف جودة البيانات . علاوة على ذلك ، فإن وجود بيانات رديئة الجودة في بداية أي مهمة يجعل الإجراءات الإضافية غير مجدية. بالإضافة إلى ذلك ، فإن أي قرارات تُتخذ ستستند إلى معلومات خاطئة ، وبالنسبة للشركات ، فإن هذا بالتأكيد خبر سيئ.

لهذا السبب قررنا مشاركة سنوات عديدة من الخبرة والخبرة في العمل مع البيانات. خلال العام الماضي ، تحدثنا كثيرًا مع زملائنا المحللين وأجرينا الكثير من المقابلات مع متخصصين من الطراز العالمي. نريد الآن تقديم إرشادات حول المشكلات الأكثر شيوعًا في التعامل مع البيانات وكيفية التغلب عليها.

في المقالة ، نناقش مراحل سير عمل البيانات ، وما هي الأخطاء التي يمكن أن تحدث ، ولماذا. والأهم من ذلك ، نحن نشارك الأساليب لحل صعوبات جودة البيانات.

بعض التعريفات قبل أن نبدأ:

ما هي جودة البيانات؟ باختصار (ومن حيث بيانات التسويق) ، تعتبر بيانات الجودة ذات صلة ، وبيانات حديثة بدون أخطاء وتناقضات . إذا بحثنا عن جودة البيانات على ويكيبيديا ، فسنرى أكثر من 10 تعريفات (!). علاوة على ذلك ، تستشهد ويكيبيديا بأحدث الأبحاث التي أجرتها DAMA NL في تعريفات أبعاد جودة البيانات باستخدام ISO 9001 كإطار مرجعي.

لماذا تعتبر بيانات الجودة ضرورية للمسوقين والمحللين وصناع القرار؟ بدون بيانات عالية الجودة وجديرة بالثقة ، من المستحيل اتخاذ قرارات تعتمد على تحليلات التسويق.

عند التعامل مع الكم الهائل من البيانات التي يستخدمها المسوقون والمحللون يوميًا ، من الصعب التخلص تمامًا من الأخطاء والتناقضات. من الصعب للغاية توفير بيانات عالية الجودة للمستخدم النهائي على الفور ؛ ومع ذلك ، يمكن مكافحة أخطاء البيانات بشكل فعال والعثور عليها بشكل استباقي. بادئ ذي بدء ، دعنا نلقي نظرة على عملية العمل مع البيانات وتمييز الخطوات التي يمكن أن تظهر فيها مشكلات جودة البيانات:

1. تخطيط القياس
2. جمع البيانات الأولية
3. تطبيع البيانات الخام
4. إعداد بيانات الأعمال
5. عرض مرئي للمعلومات

في تجربتنا ، تظهر أخطاء البيانات الواقعية عادةً في الخطوتين الأوليين ، بينما تحدث حالات إساءة استخدام البيانات بشكل متكرر أكثر خلال الخطوات الأخيرة.

دعونا نرى بمزيد من التفصيل مشاكل جودة البيانات التي يمكن أن تنشأ في هذه الخطوات وكيفية حلها.

على الرغم من عدم وجود أخطاء في البيانات في هذه الخطوة ، لا يمكننا حذفها تمامًا. الشيطان يكمن في التفاصيل ، وجمع البيانات للتحليل يبدأ بالتخطيط التفصيلي. توصيتنا هي أن تبدأ دائمًا بتحليل سريع والتخطيط بعناية لجمع جميع بيانات التسويق التي تحتاجها.

يؤدي تخطي خطوة التخطيط إلى نهج غير منظم ولا توجد بيانات كافية للمهام أو المشاريع الجديدة ، في حين أن الهدف هو جمع البيانات المجزأة من جميع مصادر البيانات التي تعمل معها. إذا لم يكن لديك كل البيانات ، فهذا يجعل قراراتك وأفعالك معيبة منذ البداية. دعونا نرى ما هي البيانات التي يجب عليك جمعها قبل البدء في مشاريع جديدة:

• بيانات سلوك المستخدم من موقع الويب الخاص بك و / أو التطبيق
• بيانات التكلفة من منصات الإعلان
• تتبع المكالمات وروبوتات الدردشة وبيانات البريد الإلكتروني
• بيانات المبيعات الفعلية من أنظمة CRM / ERP الخاصة بك ، إلخ.

بمجرد إنشاء خطة القياس الخاصة بك ، دعنا ننتقل إلى خطوة جمع البيانات الأساسية. خلال هذه الخطوة ، من بين جميع التحديات الأخرى التي تحتاج إلى التغلب عليها ، عليك التفكير في التحكم في الوصول إلى بياناتك (الأمر كله يتعلق بأمن البيانات) والاستعداد مسبقًا لإنشاء تخزين البيانات أو بحيرة البيانات الخاصة بك.

إذا كنت ترغب في الحصول على تحكم كامل في بياناتك الأولية دون تعديلها ، فإن توصيتنا هي استخدام وحدة تخزين واحدة مع استيراد البيانات تلقائيًا. بالنسبة لاحتياجات التسويق ، يظل Google BigQuery أحد أفضل الخيارات.

ما هي صعوبات جودة البيانات التي يمكن أن تواجهها في هذه الخطوة:

ما هذا؟

تجمع الأنظمة الأساسية والخدمات الإعلانية كميات هائلة من بيانات سلوك المستخدم القيّمة ، وتحدث المشكلة عندما تحاول الحصول على كل هذه المعلومات بالكامل من مصادر البيانات هذه دون الإضرار بكمالها.

* تعد واجهة برمجة التطبيقات (API) جزءًا من الخادم الذي ينقل البيانات (يتلقى الطلبات ويرسل الردود) ، ويتفاعل مع المستخدم في كل مرة يزور فيها المستخدم صفحة على موقع الويب. تستخدم معظم مواقع الويب الحديثة على الأقل عدة واجهات برمجة تطبيقات تابعة لجهات خارجية.

ما الخطأ فى ذلك؟

تجمع خدمة إعلانية بيانات حول إجراءات المستخدم ؛ ومع ذلك ، قد تتغير البيانات بأثر رجعي بعد نقلها ، وقد يتم تحديث واجهة برمجة تطبيقات الخدمة أو تكون غير متاحة لبعض الوقت. نتيجة لذلك ، لن يتم تسليم جزء من البيانات ببساطة ، وستتلف الجودة الإجمالية للبيانات. قد لا يعرف المحلل عن هذا الأمر وقد يستخدم بيانات غير ذات صلة لإعداد بيانات الأعمال. ومع ذلك ، لا يمكن الحصول على رؤى مفيدة أو اتخاذ القرار الصحيح بناءً على بيانات غير كاملة و / أو غير دقيقة. ببساطة ، يمكنك استثمار الكثير من الوقت والجهد ولا تزال تجد نفسك في أسفل السلم بدون بيانات مفيدة أو دليل على أن الأداء ناجح ومربح للأعمال.

ما هي الأسباب؟

يمكن أن تكون البيانات غير كاملة أو غير صحيحة بسبب فقدان البيانات أو التناقضات أو التكرارات. تشمل الأسباب الشائعة لهذه المشكلات ما يلي:

• يتم إنشاء حساب جديد على منصة إعلانية ، لكن المحللين لا يعلمون ولا يتم جمع البيانات منه.
• لا تدعم واجهة برمجة التطبيقات المعلمات الديناميكية في علامات UTM ولا تجمعها أو تنقلها. إذا كنت تستخدم معلمات غير مدعومة في علامات UTM ، فسترى أسماء المعلمات بدلاً من قيمها - على سبيل المثال ، {{geo}} بدلاً من اسم الحملة الفعلي.
• تحديثات البيانات بأثر رجعي. غالبًا ما تقوم الخدمات الإعلانية بتحديث البيانات بأثر رجعي (حول التكاليف والنقرات ومرات الظهور في حسابات الإعلانات). ومع ذلك ، لا يدرك جميع المحللين هذا الأمر ويأخذونه في الاعتبار.

كيفية حل هذه المشكلة؟

نظرًا لأنه من المستحيل التحكم في الكود بشكل مباشر عند العمل مع واجهات برمجة التطبيقات ، يمكنك محاربة هذه المشكلات من خلال:

• توزيع مجالات المسؤولية أثناء جمع البيانات للسيطرة بشكل أفضل على جمع البيانات.
• باستخدام أدوات استيراد البيانات الآلية التي تدعم تغييرات واجهة برمجة التطبيقات ، والمعلمات الديناميكية ، وما إلى ذلك. في حالة عدم توفر البيانات ، يمكن لهذه الأدوات إظهار فجوات البيانات الموجودة وتنزيل البيانات بأثر رجعي.

ما هذا؟

من خلال تحليل البيانات من الخدمات الإعلانية ، نعلم كم ننفق على الإعلان. بينما من بيانات سلوك مستخدم الموقع ، نحصل على معلومات حول مقدار الربح الذي نحققه. نظرًا لأن الأسئلة المتعلقة بالعمل عادةً ما تبدو مثل "ما هي الإعلانات التي تؤتي ثمارها وأيها لا تؤتي ثمارها؟" من الضروري معرفة نسبة الدخل / المصروفات.

ما الخطأ فى ذلك؟

تختلف البيانات الموجودة على سلوك مستخدم موقع الويب عن بيانات التكلفة التي يتم جمعها بواسطة الخدمات الإعلانية لأن البيانات المتعلقة بسلوك مستخدم موقع الويب:

• يتم جمعها مباشرة من قبل مالكي مواقع الويب
• حجم أكبر بكثير من بيانات التكلفة من الخدمات الإعلانية

بالإضافة إلى ذلك ، إذا لم نلاحظ عدم وجود مجموعة من بيانات سلوك المستخدم ولم نحذف المشكلة ، فستفقد هذه البيانات إلى الأبد.

كما هو الحال مع مشاكل جمع البيانات من واجهات برمجة التطبيقات لخدمة الإعلان ، تؤدي المعلومات غير الكاملة أو غير الصحيحة إلى حلول خاطئة. تؤدي قرارات الإدارة غير الصحيحة بدورها إلى خسارة الدخل.

ما هي الأسباب؟

يمكن أن تحدث أخطاء عند جمع بيانات موقع الويب للأسباب التالية:

• لا تحتوي كل صفحات مواقع الويب على حاوية Google Tag Manager (GTM). يجمع GTM نتيجة الحملات الإعلانية وبيانات سلوك المستخدم. لذلك ، إذا لم تكن هناك حاوية GTM على الصفحة ، فلن يتم جمع أي بيانات.
• لا يتم دفع مشروع Google Cloud في الوقت المحدد ، وبالتالي يتم تعليق جمع البيانات.
• لم يتم التحقق من صحة البيانات التي تم إدخالها في نماذج الطلبات من قبل مستخدمي الموقع (الاسم ، العنوان ، البريد الإلكتروني ، إلخ).

كيفية حل هذه المشكلة؟

كما هو الحال مع جمع البيانات من API ، تشمل حلول جمع بيانات موقع الويب ما يلي:

• توزيع مجالات المسؤولية أثناء جمع البيانات للسيطرة بشكل أفضل على جمع البيانات
• باستخدام أدوات استيراد البيانات الآلية ؛ في حالة عدم توفر البيانات ، يمكن لهذه الأدوات أن تحذرك من أخطاء البيانات الموجودة

ما هذا؟

البيانات المجمعة والمعاينة هي بيانات عامة تظهر في الحالات التي لا تتم فيها معالجة جميع البيانات واستخدامها للتحليل وإعداد التقارير. يحدث هذا عندما تحلل خدمات مثل Google Analytics جزءًا فقط من البيانات لتقليل الحمل على الخوادم وتحقيق التوازن بين سرعة ودقة معالجة البيانات. بما أن أخذ العينات يؤدي إلى التعميم ، فإنه يؤدي إلى عدم الثقة في النتائج التي تم الحصول عليها.

ما الخطأ فى ذلك؟

تؤدي التقارير المأخوذة من العينات إلى تشويه بيانات الأداء ، وقد يكلفك ذلك ثروة عندما يتعلق الأمر بالمقاييس المتعلقة بالمال مثل الأهداف والتحويلات والأرباح. لهذا السبب ، فإنك تخاطر بعدم ملاحظة حملة إعلانية مربحة وقد تقوم بإيقاف تشغيلها بسبب البيانات المشوهة في التقرير ، أو العكس - قد تنفق كل أموالك على حملات غير فعالة.

بمعنى آخر ، في كل مرة يتم فيها تطبيق أخذ العينات ، هناك خطر الحصول على نتائج غير دقيقة. وإذا حاولت اتخاذ قرار بناءً على جزء فقط من البيانات ، فإنك تلعب ألعاب التخمين بميزانية الشركة.

ما هي الأسباب؟

في محاولة لإنشاء التقارير في أسرع وقت ممكن وحفظ الموارد ، تطبق الأنظمة أخذ العينات والتجميع والتصفية بدلاً من معالجة مصفوفات البيانات الضخمة.

كيفية حل هذه المشكلة؟

الشيء الوحيد الذي يمكنك فعله لتجنب أخذ عينات البيانات هو جمع البيانات الأولية والتحقق باستمرار من اكتمال البيانات في جميع تقاريرك. يُفضل أن تتم مراقبة العملية تلقائيًا كطريقة لتفادي العوامل البشرية. على سبيل المثال ، يمكنك تطبيق الاختبار التلقائي لمجموعة المقاييس الصحيحة على موقع الويب الخاص بك كما فعلت OZON بمساعدة OWOX BI.

بعد جمع كل البيانات الضرورية ، حان الوقت لتطبيعها. في هذه الخطوة ، يحول المحللون المعلومات المتاحة إلى النموذج المطلوب من قبل الشركة. على سبيل المثال ، يجب أن نحصل على أرقام الهواتف بتنسيق واحد.

تطبيع البيانات هو "مهمة بسيطة" يدوية وروتينية تمنع المحللين عادةً من القيام بمهام أكثر إثارة مثل استخراج رؤى البيانات المفيدة. ناهيك عن أن صعوبات التطبيع عادةً ما تستغرق ما يصل إلى 50٪ من وقت عمل المحلل بشكل عام.

صعوبات جودة البيانات التي يمكن للمرء أن يواجهها في هذه المرحلة:

ما هذا؟

هذه آثار جانبية مزعجة تظهر أثناء تطبيع البيانات غير المهيكلة.

ما الخطأ فى ذلك؟

النتيجة الشائعة لهذه التبعيات للبيانات هي أن أنظمة الإبلاغ تتجاهل مثل هذه البيانات غير الصحيحة أثناء تحليلها. نتيجة لذلك ، ينتهي بنا الأمر بتقارير غير دقيقة لا تستند إلى بيانات كاملة. على سبيل المثال ، لنفترض أن لدينا كائن جلسات وكائن إعلانات. في الجلسات ، لدينا بيانات للأيام من 10 إلى 20 ، وفي الإعلانات ، توجد بيانات من الأيام من 10 إلى 15 (لسبب ما ، لا توجد بيانات تكلفة للأيام من 16 إلى 20). وفقًا لذلك ، إما أن نفقد بيانات من الإعلانات للأيام من 16 إلى 20 ، أو ستتوفر بيانات الجلسات للأيام من 10 إلى 15 فقط.

ما هي الأسباب؟

تظهر الآثار الجانبية غير المرغوب فيها عند تغيير واجهة برمجة تطبيقات الخدمة الإعلانية أو عدم توفرها أو إرجاع بيانات غير صحيحة.

كيفية حل هذه المشكلة؟

بالطريقة نفسها ، تتحقق من أخطاء جمع البيانات ، يجب عليك دائمًا التحقق من البيانات التي تعمل بها. علاوة على ذلك ، إذا لم يعرف المستخدم تفاصيل دمج البيانات ، فمن المحتمل أن تحدث أخطاء أثناء تطبيع البيانات. من الناحية العملية ، فإن أفضل قرار في هذه الخطوة هو تطوير نظام مراقبة جودة البيانات الذي ينبه الشخص المسؤول عن جودة البيانات في حالة وجود حالات شاذة في البيانات. لهذا ، يمكنك استخدام خدمات مثل OWOX BI مع وظيفة مراقبة البيانات المضمنة.

ما هذا؟

تستخدم كل منصة أو خدمة إعلانية تنسيقات وعملات وهياكل بيانات مختلفة. نتيجة لذلك ، بعد جمع البيانات من جميع المصادر ، يتعين عليك تطبيعها في تنسيق / هيكل واحد.

ما الخطأ فى ذلك؟

إنها مهمة صعبة أن تبني حصنًا مثلثيًا عندما يكون كل ما لديك عبارة عن قطع مستديرة وبيضاوية. عندما يكون لديك الكثير من مجموعات البيانات بتنسيقات مختلفة ، لا يمكنك ببساطة إنشاء تقرير قبل توحيد البيانات.

ما هي الأسباب؟

هناك مخططات بيانات مختلفة عبر الخدمات الإعلانية. على سبيل المثال ، يمكن تسمية نفس العمود في أنظمة أساسية مختلفة باسم المنتج وفئة المنتج. مثال آخر هو استخدام عملات مختلفة في بيانات التكلفة: الدولارات لإعلانات تويتر والجنيه الإسترليني على Facebook ، على سبيل المثال.

كيفية حل هذه المشكلة؟

قبل تحليل البيانات ، يجب تحويلها إلى تنسيق واحد ؛ وإلا فلن يخرج أي شيء جيد من تحليلك. على سبيل المثال ، يجب عليك دمج بيانات جلسة المستخدم مع بيانات تكلفة الإعلان لقياس تأثير كل مصدر حركة مرور أو قناة تسويق معينة ومعرفة الحملات الإعلانية التي تجلب لك المزيد من الإيرادات. بالطبع ، يمكن القيام بذلك يدويًا عن طريق استخدام البرامج النصية و SQL ، لكن تطبيق الحلول الآلية يعد خيارًا أفضل.

البيانات الجاهزة للأعمال هي مجموعة بيانات نهائية نظيفة في الهيكل الذي يتوافق مع نموذج الأعمال. بمعنى آخر ، إذا كنت قد انتهيت من جميع خطوات العمل مع البيانات وأكملت كل شيء ، فيجب أن تحصل على مجموعة البيانات النهائية. بياناتها الجاهزة التي يمكن إرسالها إلى أي خدمة تصور بيانات (Power BI ، Tableau ، Google Data Studio ، إلخ).

ومع ذلك ، يجب ألا تخلط بينه وبين البيانات الأولية التي يمكنك محاولة إنشاء تقرير بناءً عليها. إنه نهج خاطئ يستلزم العديد من المشكلات المتكررة: سيستغرق العثور على الأخطاء وأسباب التناقضات وقتًا طويلاً ، وسيتعين تكرار منطق العمل باستمرار في جميع استعلامات SQL. بالطبع ، يمثل هذا الحجم من البيانات الأولية غير المهيكلة تحديًا لمواكبة التغييرات والتحكم في منطق التحولات. على سبيل المثال ، قد تواجه مشكلات مثل تحديث سجل بيانات التكلفة بعد تعديل الخدمة الإعلانية له. مثال آخر يمكن أن يكون إعادة شراء المعاملات المكتملة. في هذه الحالة ، يستغرق الأمر وقتًا لفهم ما إذا كان قد تم استرداد المعاملة ، ولكن يتعين علينا أن نعزو هذه الحالة إلى لحظة الطلب.

لسوء الحظ ، من الشائع تخطي هذه الخطوة والانتقال مباشرةً إلى إنشاء التقرير. ومع ذلك ، توضح تجربتنا أن استخدام مجموعة البيانات النهائية وإعداد البيانات الجاهزة للأعمال لعالم التحليلات الحديث أمر لا بد منه. على المدى الطويل ، من الأرخص والأسهل العمل مع البيانات المعدة بدلاً من الالتفاف حول البيانات الأولية والقيام بنفس الأشياء مرارًا وتكرارًا.

ما هي صعوبات جودة البيانات التي يمكن أن تظهر أثناء هذه الخطوة:

ما هذا؟

من الصعب التحكم في التغييرات في منطق التحويل بسبب التعاريف غير المتسقة أو الغائبة لأنواع البيانات المطلوبة خلال معالجة البيانات.

ما الخطأ فى ذلك؟

عندما لا يتم تعريف البيانات بوضوح ، لا يكون المستخدمون على نفس الصفحة حول استخدام البيانات: فهم غير متأكدين من الجدول أو العمود الذي يجب الاستعلام عنه ، أو عامل التصفية المراد استخدامه ، أو من الذي يطلب معلومات حول كائنات البيانات. إلى جانب ذلك ، يستغرق الأمر وقتًا طويلاً للتنقل عبر وفهم جميع كائنات البيانات من البيانات الأولية ، بما في ذلك سماتها ومكانها في نموذج البيانات وصلتها ببعضها البعض.

ما هي الأسباب؟

لم تحدد الشركة بياناتها الأساسية ونموذج بياناتها بوضوح. لذلك ، فإن منطق دمج البيانات غير مفهوم.

كيفية حل هذه المشكلة؟

بادئ ذي بدء ، لا تطبق منطق الأعمال على كل تقرير أو مجموعة بيانات ولكن استخدم نمذجة البيانات على مستوى الشركة. داخل الشركة ، يجب أن يكون هناك نموذج بيانات عمل شفاف والتحكم في دورة حياة البيانات. هذا يعني أن جميع التعريفات المستخدمة يجب أن تكون واضحة. على سبيل المثال ، يجب أن يكون المستخدمون على دراية بما تمثله مقاييس التحويل وزائر موقع الويب.

إلى جانب ذلك ، نظرًا لصعوبة إعداد وصيانة بيانات محاكاة محدثة ، تكمن الإجابة في تطبيق الحلول الآلية (مثل أداة بناء البيانات (dbt)) التي يمكنها جمع وتنظيف وتطبيع ومراقبة جودة بياناتك لذلك فهو جاهز للعمل.

يعرف فريق OWOX BI أكثر من أي شخص مدى خطورة مشكلة البيانات ، حيث يواجهها كل من عملائنا. لقد صنعنا منتجًا يسمح للمحللين بأتمتة الروتين ، وتقديم قيمة الأعمال من البيانات ، وضمان جودة البيانات.

OWOX BI عبارة عن نظام أساسي موحد يمكّنك من جمع جميع بياناتك التسويقية وإعدادها وتحليلها. يقوم بأتمتة تسليم البيانات من المصادر المنعزلة إلى وجهة التحليلات الخاصة بك ، مما يضمن دقة البيانات دائمًا وتحديثها.

من خلال تطبيق OWOX BI ، يمكنك الحصول على بيانات جاهزة للأعمال وفقًا لنموذج عملك من خلال مراقبة جودة البيانات الشفافة ومنشئ تقارير سهل الاستخدام لإلغاء تأمين الرؤى بدون SQL أو التعليمات البرمجية.

دعونا نلقي نظرة على كيف يمكن لـ OWOX BI مساعدتك في جميع الخطوات التي ذكرناها أعلاه.

• خطط لقياساتك . قم بإنشاء خطة قياس لعملك أو قم بتطوير نظام مقاييس خاصة لاحتياجات عملك بمساعدة متخصصينا.
• اجمع البيانات الأولية . يجمع OWOX BI البيانات الأولية من Google Analytics والخدمات الإعلانية ومواقع الويب والمتاجر غير المتصلة بالإنترنت وأنظمة تتبع المكالمات وأنظمة CRM في تخزين البيانات. يعمل النظام الأساسي بسلاسة مع حسابات الإعلانات الكبيرة ويقوم بتحميل جميع البيانات بغض النظر عن عدد الحملات. إلى جانب الاستيراد التلقائي لبيانات التكلفة ، يتعرف OWOX BI على المعلمات الديناميكية في علامات UTM ، ويحول التكاليف إلى عملة واحدة ، ويراقب مدى ملاءمة البيانات.

لم تعد بحاجة إلى البحث عن موصلات مختلفة ، وإذا لزم الأمر ، يمكن لفريقنا إعداد عمليات تكامل مخصصة لك.

• تطبيع البيانات الخام . عند استخدام OWOX BI ، لا تحتاج إلى تنظيف البيانات وتنظيمها ومعالجتها يدويًا. ستتلقى مجموعات بيانات جاهزة في هيكل أوضح وأكثر ملاءمة. علاوة على ذلك ، يمكنك في أي وقت الحصول على تقرير مرئي حول أهمية البيانات من الخدمات الإعلانية التي تم تحميلها إلى Google Analytics.

• تحضير بيانات الأعمال . مع OWOX BI ، يمكنك الوثوق بالبيانات الجاهزة للأعمال في متناول يدك. لم تعد هناك حاجة لإنشاء مجموعة بيانات جديدة لكل تقرير جديد ، حيث تحصل على مجموعات بيانات نهائية مسبقة الإنشاء معدة وفقًا لنموذج بيانات عملك. من خلال البيانات المحدثة والموحدة الجاهزة لمزيد من تقسيم البيانات ، يمكنك الحصول على رؤى حول سرعة عملك وزيادة قيمة بياناتك.

• تصور البيانات . تتيح لك منصة OWOX BI تحليل وتصور بياناتك أينما تريد. بمجرد أن تصبح بيانات التسويق الخاصة بك جاهزة ، يمكنك إرسالها إلى BI أو أداة التصور التي تختارها ببضع نقرات.

احجز عرضًا تجريبيًا مجانيًا لترى كيف تضمن OWOX BI جودة البيانات وكيف يمكنك الاستفادة من إدارة البيانات المؤتمتة بالكامل اليوم!

يعد العرض المرئي للمقاييس الرئيسية هو الخطوة الأخيرة لجعل البيانات تعمل ، لذلك يجب أن يكون عرض البيانات الخاص بك غني بالمعلومات وسهل الاستخدام. يمكن أن تقلل التصورات المؤتمتة والمكوّنة بشكل صحيح من الوقت للعثور على مشكلة ؛ أي أنه يمكنك إجراء المزيد من التكرارات بجهد أقل خلال نفس الفترة لتحسين جودة البيانات.

أيضًا ، من المهم تذكر أن خدمات تصور البيانات مثل Google Data Studio الشهير لا يمكنها دمج البيانات أو تحويلها. إذا كنت بحاجة إلى تقارير تستند إلى العديد من مصادر البيانات ، فإن توصيتنا هي جمع كل البيانات التي تحتاجها مسبقًا في تخزين بيانات واحد لتجنب أي صعوبات.

صعوبات جودة البيانات التي يمكن أن تواجهها في هذه الخطوة:

ما هذه؟

عندما يحدث خطأ ما في المستويات السابقة من جمع البيانات وتسويتها ، يمكن أن تنتهي أخطاء البيانات في التقارير التي تعرضها خدمات تصور البيانات.

ما الخطأ فى ذلك؟

تعد التقارير التي تم إنشاؤها بأخطاء البيانات الواقعية مضيعة للوقت والمال. أنها لا تقدم أي ربح أو رؤى قيمة حول المخاطر ومناطق النمو للأعمال التجارية. اسف ماريو لكن الاميرة في قلعة اخرى

ما هي الأسباب؟

ببساطة ، البيانات المرئية ليست ذات صلة. ومع ذلك ، لمعرفة مصدر هذه الأخطاء ، يجب عليك العودة للتحقق من بياناتك مرة أخرى.

كيفية حل هذه المشكلة؟

الطريقة الوحيدة لحل هذه المشكلة هي إعداد البيانات بدقة ومراقبة جودتها قبل إنشاء التقارير.

ما هذا؟

تتغير متطلبات البيانات باستمرار ، كما تتغير استعلامات SQL. نتيجة لذلك ، كلما أصبح نظام إعداد التقارير أكثر تعقيدًا ، أصبح من الأسهل تعطله.

ما الخطأ فى ذلك؟

لا حرج في التغييرات ، ما لم يكن هناك الكثير لدرجة أنه من المستحيل تذكر التغييرات التي تم إجراؤها وأين ومتى. في النهاية ، يمكن أن تختفي جميع أنظمة التقارير المبنية بعناية ، نظرًا لأن استعلامات SQL لا تعمل ولا توجد بيانات صحيحة يمكن تصورها.

ما هي الأسباب؟

يعتبر تذكر كل شيء صغير تحديًا كبيرًا ، لذا فإن الخطأ المعتاد هو نسيان تطبيق التعديلات على جميع مجموعات البيانات حيثما تكون مطلوبة.

كيفية حل هذه المشكلة؟

من الناحية المثالية ، يجب أن يكون المستخدمون قادرين على إنشاء تقارير تسويقية دون استخدام الكثير من استعلامات SQL ودون الحاجة إلى تطبيق الكثير من التغييرات و / أو التعديلات.

ما هذا؟

من أكثر المشاكل شيوعًا سوء فهم البيانات (وبالتالي إساءة استخدامها). يحدث هذا عندما يمكن تفسير مقياس أو معلمة معينة بأكثر من طريقة. على سبيل المثال ، لنفترض أن هناك مقياس تحويل في تقرير وأن هذا التقرير يستخدمه مستخدمون مختلفون. يعتقد أحد المستخدمين أن التحويل يعني زيارة موقع الويب ، بينما يعتقد آخر أنه يعني تقديم طلب. ومع ذلك ، هناك أيضًا شخص ثالث يعتقد أن مقياس التحويل هذا يتعلق بالطلبات التي تم تسليمها وشرائها. كما ترى ، هناك الكثير من التفسيرات المحتملة ، لذلك يجب أن توضح المعلومات الواردة في التقرير.

ما الخطأ فى ذلك؟

إذا لم يكن هناك فهم واضح للبيانات المستخدمة في التقارير ولوحات المعلومات ، فليس هناك ما يضمن أن قراراتك ستستند إلى الحقائق على الأرض.

ما هي الأسباب؟

يمكن أن يؤدي التفسير غير الواضح للمقاييس والمعلمات المستخدمة في التقارير أو نوع غير مناسب من تصور البيانات إلى قرارات سيئة.

كيفية حل هذه المشكلة؟

لا ينتهي التحقق من البيانات عندما تتأكد من صحة بيانات الإدخال الخاصة بك وذات الصلة. لا يزال من الممكن إساءة استخدام هذه البيانات. لتجنب هذه المشكلة ، يتعين على المستخدمين النهائيين الوصول إلى بيانات كاملة وحديثة وجاهزة للعمل مع تفسيرات واضحة ودقيقة لماهية المعلومات المقدمة في التقارير.

تبدأ تحليلات الجودة ببيانات الجودة. يجب أن تكون جهود البيانات الخاصة بك ذات قيمة وموثوق بها. لهذا السبب يجب عليك تحديد ومحاربة أخطاء البيانات والتناقضات بشكل استباقي للحصول على تقارير أداء شاملة وتحسين جودة بياناتك. بشكل عام ، يعد تحسين جودة البيانات عملية تكرارية يمكن من خلالها التمييز بين ثلاث خطوات:

1. فحص حالة البيانات الخاصة بك
2. توطين مشكلة تؤدي إلى تدهور جودة البيانات
3. حل المشكلة

الأكثر استهلاكا للوقت هي أول خطوتين. من الصعب تحديد وجود مشكلة وفهم المواقف التي ينشأ فيها الخطأ. بعد أن تتضح ماهية المشكلة ومكانها ، يصبح من السهل نسبيًا إصلاحها.

أخيرًا ، يمكنك إنشاء ثلاثة مستندات لتحسين بياناتك:

• مخطط حركة البيانات
• مصفوفة المسؤولية (من هو المسؤول عن ماذا)
• نموذج بيانات الأعمال