مراقبة جودة البيانات: ما هي وكيف يتم تنفيذها؟

تراقب عملية مراقبة جودة البيانات وتضمن جودة كل مثيل بيانات تم إنشاؤه واستخدامه وصيانته داخل المؤسسة.

تسعى الشركات جاهدة لزيادة دقة عملياتها ، ولكن الأخطاء ستحدث حتمًا. في حالة حدوث خطأ ، يمكن أن يحدث أحد أمرين - يتحمل شخص ما المسؤولية ويصحح الخطأ ويضمن عدم حدوثه مرة أخرى. مما لا شك فيه أن هذا الأخير هو الخيار الأفضل ويعزز الكفاءة التشغيلية.

يمكن للشركات تجنب تكرار المشكلات المحتملة في المستقبل عندما تقوم بضبط العمليات أو الإجراءات المرتبطة بأخطاء سابقة ؛ عندما تتم معالجة المشكلات بشكل استباقي ، ينتقل التركيز من حل سريع إلى حل طويل الأجل.

ما هي جودة البيانات؟

تصف جودة البيانات حالة كل مجموعة بيانات. يقوم بتقييم العناصر الموضوعية مثل الشمولية والدقة والاتساق. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يقيس المزيد من العناصر التعسفية ، مثل مدى ملاءمة مجموعة البيانات لغرض معين. قد يستغرق تحديد جودة البيانات أحيانًا وقتًا بسبب هذا المكون الشخصي.

يمكن استخدام مجموعة بيانات عالية الجودة للغرض المقصود ، مثل اتخاذ قرار مستنير بشأن النمو المستقبلي ، أو اتخاذ قرارات مالية مهمة ، أو تعزيز العمليات.

ومع ذلك ، إذا كانت جودة البيانات رديئة ، فإن جميع هذه القطاعات تعاني. يمكن أن يؤدي إلى عمليات شراء غير صحيحة وعمليات غير فعالة وزيادة نفقات الشركة.

ما هي مراقبة جودة البيانات؟

أدى النمو الهائل للبيانات إلى جعل مراقبة جودة البيانات أمرًا ضروريًا لتطوير التعلم الآلي الفعال والأنظمة المعتمدة على البيانات. علاوة على ذلك ، يقول 42٪ من محللي البيانات الذين شاركوا في دراسة Forrester العالمية على الإنترنت حول ثقة البيانات وموثوقيتها إنهم يقضون أكثر من 40٪ من وقتهم في فحص وتقييم البيانات.

يتم قياس جودة البيانات وتقييمها وتحسينها لتلبية التوقعات وتلبية احتياجات العمل. قد يساعد المنظمات في تعزيز اتساق بياناتها وحسن توقيتها وصحتها.

هناك طرق عديدة لتقييم جودة البيانات. لكنها تعتمد فقط على احتياجات العمل. ويشمل مراجعة البيانات أو اختبارها أو التحقق من دقتها أو تناسقها أو تدقيق البيانات من خلال تقييم جودة البيانات بانتظام باستخدام أدوات جودة البيانات.

نظرًا لأن التعلم العميق في الوقت الفعلي وتحليلات البيانات منتشرة جدًا ، فإن الطريقة الوحيدة للتحقق من صحة البيانات هي مراقبة جودتها وتقييمها باستخدام مجموعة من معايير الجودة ذات الصلة.

أهمية مراقبة جودة البيانات

إذا كنت ترغب في ضمان دقة البيانات وموثوقيتها ، فيجب عليك تنفيذ مراقبة جودة البيانات. يمكن أن تؤدي جودة البيانات المارقة إلى اتخاذ قرارات غير دقيقة ، وإهدار الموارد ، والمسائل القانونية.

من خلال مراقبة جودة البيانات ، يمكن للمنظمات اكتشاف المشكلات ومعالجتها قبل أن يكون لها تأثير سلبي كبير. فيما يلي بعض مزايا مراقبة جودة البيانات:

1. ضمان اكتمال البيانات وصحتها: تضمن مراقبة جودة البيانات أن جميع المعلومات الموجودة في قاعدة بيانات الشركة دقيقة وتفي بجميع معايير "بيانات الجودة".
2. خفض التكلفة: عندما تراقب شركة بياناتها ، يمكنها تقليل مبلغ المال الذي يمكن أن تدفعه بطريقة أخرى إذا ظهر خطأ أو خطأ في جودة البيانات.
3. زيادة رضا العميل: من المرجح أن يثق العملاء بشركة ما ببيانات ممتازة أكثر من ثقة الشركة التي لديها إدارة بيانات متواضعة وقاعدة بيانات خاطئة.
4. تحسين الحكم: يحدث اتخاذ قرار أكبر في جميع أنحاء المنظمة بسبب جودة البيانات الأعلى. يمكنك اتخاذ قرارات بثقة أكبر إذا كان لديك وصول إلى المزيد من البيانات عالية الجودة.
5. تعزيز الفعالية التشغيلية: - يمكن للمنظمات خفض تكلفة البحث عن البيانات غير الصحيحة وحلها في قاعدة بياناتها من خلال الحفاظ على مستويات جودة البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للشركات منع الأخطاء التشغيلية وفشل العمليات التجارية.

تنفيذ مراقبة جودة البيانات

يبدأ إجراء إطار عمل جودة البيانات عندما يصل ملف (ملفات) البيانات المصدر إلى SQL Server أو أي خادم ETL. بعد الكشف عن الملف ، تبدأ متطلبات جودة البيانات قبل المرحلة. يتلقى مضيفو البيانات إشعارًا عندما تعمل قواعد المرحلة التمهيدية وتكون النتائج جاهزة للتقييم.

إذا كانت جودة بيانات ما قبل المرحلة بها أخطاء ، فستنتهي المعالجة. يستمر الإجراء فقط إذا كانت جودة بيانات ما قبل المرحلة مرضية. ثم يتم إضافة البيانات إلى جدول المرحلة.

بعد ذلك ، يتم تنفيذ قواعد تكامل البيانات في مرحلة ما بعد المرحلة ، وتقوم بإبلاغ مضيفي البيانات عندما تكون النتائج جاهزة للمراجعة. تنشر أنظمة المصب تلقائيًا ملفًا تم التحقق من صحته للاستخدام إذا لم تكن هناك أعطال في قواعد البوابة.

قد يختار مضيف البيانات إما إنهاء الدورة وطلب ملف جديد من المصدر في حالة فشل أي من معايير Gating بعد المرحلة ، أو قد يتجاهل الخطأ لتحميل ملفات البيانات للمعالجة الثانوية.

يعد سوق بيانات جودة البيانات ضروريًا لتنفيذ إطار مراقبة جودة البيانات.

ستوفر الجداول الإمكانات التالية في جودة البيانات: -

• جدول يتم فيه الاحتفاظ بجميع قواعد جودة البيانات المحددة مسبقًا. (جدول DATA_QUALITY_RULE)
• جدول يتيح القدرة على تمكين القواعد وتعطيلها ويخزن نسب الحد لكل قاعدة لنطاق البيانات المرتبط بها. (جدول DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE)
• جدول يستخدم كمستودع نتائج لمراقبة قواعد جودة البيانات. يقوم بتخزين نتائج قواعد جودة البيانات. (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)

مؤشرات جودة البيانات

في أنظمة ملفات الكمبيوتر ، تعد مؤشرات جودة البيانات (DQIs) معرّفات تُستخدم لالتقاط خصائص جودة البيانات. نظرًا لأن DQIS يتعامل مع متغيرات الوقت ، يمكن أن تؤثر إعداداتها على القيم التي يتم تضمينها في الحساب وكيفية عمله.

يتضمن نظامان مهمان لقواعد البيانات استخدام فكرة DQI. وفقًا للنتائج ، تجعل DQI البرمجة وإدارة التخزين والتحكم في معالجة البيانات أبسط.

المقاييس الرئيسية: جودة البيانات

فيما يلي بعض الأمثلة على المؤشرات التي غالبًا ما تساعد الشركة في تتبع جهودها لتحسين جودة البيانات:

نسبة الأخطاء في البيانات

هذا النوع من قياس البيانات النوعية هو الأكثر وضوحًا. يتيح مراقبة العلاقة بين حجم مجموعة البيانات وعدد الأخطاء المعترف بها ، مثل المعلومات المفقودة أو غير الكاملة أو الزائدة عن الحاجة. تتحسن جودة البيانات عندما يكتشف أي شخص معدلات خطأ أقل بينما تظل كمية البيانات كما هي أو تزداد.

نسبة القيم الفارغة

ضمن جمع البيانات ، تعد نسبة القيم الفارغة طريقة مباشرة لمراقبة جودة البيانات لأن القيم الفارغة تشير عادةً إلى أن المعلومات مفقودة أو مسجلة في الحقل غير الصحيح. وبالتالي ، يمكنك تتبع عدد الحقول الفارغة في مجموعة البيانات.

معدل أخطاء تحويل البيانات

تُظهر مشكلات تحويل البيانات ، والتي تشمل جمع المعلومات المحفوظة في نمط واحد وتغييرها إلى نمط آخر ، مشكلات جودة البيانات. يمكنك معرفة المزيد حول الجودة العامة لبياناتك عن طريق حساب تكرار عمليات إدارة البيانات التي تفشل أو تستغرق وقتًا طويلاً لإكمالها.

حجم البيانات المظلمة

لا يمكنك استخدام هذه البيانات بكفاءة بسبب مشاكل في جودة البيانات. من المحتمل أن يكون لديك المزيد من المشكلات المتعلقة بجودة البيانات.

فوائد مراقبة جودة البيانات

للبقاء على المنافسة واغتنام الفرص ، تعد إدارة البيانات الفعالة أمرًا ضروريًا. يمكن أن توفر البيانات عالية الجودة العديد من المزايا الحقيقية للشركات. فيما يلي بعض المزايا المحتملة لجودة البيانات العالية:

# 1. اتخاذ قرارات أذكى

تؤدي جودة البيانات إلى اتخاذ قرارات تنظيمية أفضل. يمكن أن تساعد البيانات عالية الجودة الشركات على اتخاذ قرارات أكثر ثقة. قد تقلل البيانات الجيدة من المخاطر وتنتج نتائج يتم تحسينها باستمرار.

# 2. تحسين استهداف الجمهور

يحاول المسوقون دائمًا الوصول إلى الأشخاص المناسبين ، ولكن من أجل ذلك ، يحتاجون إلى الوصول إلى بيانات عالية الجودة ، وتساعدهم البيانات ذات الصلة في الحصول على المجموعة الصحيحة من الجماهير. إذا كانت لديك بيانات عالية الجودة ، فيمكنك معرفة من يجب أن يكون جمهورك المستهدف.

يمكن تحقيق ذلك من خلال جمع المعلومات حول السوق المستهدف والبحث عن عملاء جدد محتملين يتمتعون بصفات مماثلة. يمكن استخدام هذه البيانات لتطوير أهداف أكثر تحديدًا.

# 3. اتصالات أفضل مع العملاء

يمكن للبيانات عالية الجودة تحسين العلاقات مع العملاء ، وهو أمر بالغ الأهمية لنجاح الأعمال في أي صناعة. ستعرف عملائك بشكل أفضل من خلال جمع البيانات عنهم. ستساعدك المعلومات حول أذواق المستهلكين واهتماماتهم ومطالبهم على تطوير محتوى يروق لهم ويتنبأ بمتطلباتهم.

يمكنك تكوين شراكات طويلة الأمد بمساعدتهم. من خلال الحفاظ على بياناتك بشكل فعال ، يمكنك منع تقديم محتوى مكرر وغير ذي صلة للعملاء.

# 4. تطبيق البيانات أبسط

يعد استخدام البيانات عالية الجودة أبسط بكثير من استخدام البيانات منخفضة الجودة. تزداد كفاءة أي عمل تجاري أيضًا عندما يكون لديه بيانات موثوقة في متناول يده.

في البيانات منخفضة الجودة ، سيتعين عليك استثمار الوقت في تنظيف البيانات غير المكتملة أو غير المتسقة. يعني ذلك أن لديك وقتًا أقل لأداء واجبات أخرى وسيتعين عليك الانتظار لفترة أطول لوضع الأفكار التي توفرها بياناتك موضع التنفيذ.

تساعد جودة البيانات أيضًا أقسام شركتك المتعددة على التفاعل بشكل أكثر نجاحًا من خلال إبقائها جميعًا في نفس الصفحة.

# 5. ميزة على المنافسين

تحصل على ميزة تنافسية إذا كانت بياناتك ذات جودة أعلى من بيانات منافسيك وتستخدمها بمهارة أكبر. طالما أنها ذات جودة ممتازة ، فإن البيانات تمثل أحد أهم الموارد المتاحة للشركات اليوم.

تتيح لك جودة البيانات الأفضل تحديد الفرص قبل منافسيك. من خلال القيام بذلك ، يمكنك التنبؤ بشكل أكثر دقة بمطالب العملاء المحتملين وتفوق مبيعات المنافسين. الفرص الضائعة والتخلف عن المنافسة هي عواقب ضعف البيانات.

# 6. ربحية إضافية

يمكن أن تؤدي البيانات عالية الجودة في النهاية إلى زيادة الإيرادات ويمكن استخدامها لإنشاء استراتيجيات تسويق أكثر نجاحًا وتعزز المبيعات. يقلل من هدر الإعلانات ، ويزيد من كفاءة مبادراتك التسويقية.

وبالمثل ، يمكن للإحصاءات أن تكشف للناشرين عن فئات المحتوى الأكثر شيوعًا والأكثر ربحية على مواقع الويب الخاصة بهم. يمكنك تركيز المزيد من مواردك وجهودك على هذا المحتوى إذا كانت لديك هذه المعرفة.

تحديات مراقبة جودة البيانات

تشمل الصعوبات في فحص جودة البيانات ما يلي: -

قياس دقة البيانات

هذا يعني أن البيانات الموجودة في قاعدة البيانات الخاصة بك تتوافق مع العالم الحقيقي. قد يكون العثور على مراجع جديرة بالثقة أمرًا صعبًا ، لكنه ليس مستحيلًا.

على سبيل المثال ، قد تستخدم الشركات التعلم الآلي لتحديد أسماء العملاء أو المنتجات. يمكن أن يكون إيجاد توازن ممتاز بين الجهود والمكافأة المتوقعة أمرًا صعبًا لأن هذا يحتاج إلى معالجة المشكلة تمامًا.

تقييم تناسق البيانات

هذا يعني عدم وجود تناقضات في بياناتك. ومع ذلك ، يمكن أن يكون الوضع في متناول اليد أكثر تعقيدًا. على سبيل المثال ، قد يكون المستهلك مستخدمًا شرعيًا أو زائرًا اعتمادًا على ما إذا كان يريد تقديم معلوماته السرية أثناء الشراء عبر الإنترنت.

هذا يعني أن المتجر يمكنه الكشف عن الهوية أم لا. يمكن للعملاء الذين يرغبون في تجنب تلقي الشحنات إلغاء الاشتراك في توفير العناوين. في مثل هذه المواقف ، يخاطر تجار التجزئة بامتلاك قواعد بيانات بها بيانات متضاربة.

مصادر التعلم

فيما يلي بعض أفضل الكتب التي يمكنك اختيارها لفهم مراقبة جودة البيانات بعمق: -

# 1. مواجهة تحديات إدارة جودة البيانات

يصف المؤلف الأفكار الأساسية لإدارة جودة البيانات والصعوبات التي واجهتها في هذا الكتاب.

معاينة	منتج	تقييم	السعر
	مواجهة تحديات إدارة جودة البيانات		47.93 دولارًا أمريكيًا	شراء على أمازون

من خلال معالجة التحديات الخمسة المرتبطة بإدارة الجودة - تحدي المعنى ، وتحدي سير العمل ، وتحدي الأشخاص ، والتحدي التكنولوجي ، وتحدي المسؤولية - يمكن لمتخصصي إدارة البيانات مساعدة مؤسساتهم في الحصول على قيمة أكبر من البيانات.

# 2. دليل الممارس لتحسين جودة البيانات

يقدم هذا الكتاب تحليلاً شاملاً لجودة البيانات للأعمال وتكنولوجيا المعلومات. إنه يعلم مبادئ فهم آثار جودة البيانات السيئة ويوجه المديرين والممارسين على حد سواء في مجال الشبكات ، وتأمين رعاية وتنظيم وتطوير برنامج لتحسين جودة البيانات.

معاينة	منتج	تقييم	السعر
	دليل الممارس لتحسين جودة البيانات (سلسلة Morgan Kaufmann حول الأعمال ...		50.96 دولارًا أمريكيًا	شراء على أمازون

يقدم مثالاً على إعداد وإدارة برنامج جودة البيانات ، من الاعتبارات والمبررات الأولية إلى الصيانة والمراقبة المستمرة.

# 3. إدارة جودة البيانات: دليل عملي

البيانات هي أحد الأصول التجارية الهامة التي تدعم العمليات التنظيمية. تزداد صعوبة إدارتها مع زيادة مجموعات البيانات والكميات. جودة البيانات ، أو ملاءمة البيانات لغرض ما ، هو عنصر حاسم في إدارة البيانات ؛ يؤدي الفشل في فهمه إلى زيادة المخاطر التنظيمية ويقلل من الإنتاجية والربحية.

معاينة	منتج	تقييم	السعر
	إدارة جودة البيانات: دليل عملي		38.99 دولارًا	شراء على أمازون

الهدف ونطاق إدارة البيانات والمعلومات ، وطبيعة البيانات في المنظمات ، وإنشاء نظام مراقبة جودة البيانات هي الموضوعات الرئيسية الثلاثة التي يتناولها هذا الكتاب.

استنتاج

في الختام ، تجيب مراقبة جودة البيانات عما إذا كان يمكنك الوثوق ببياناتك والاعتماد عليها: ما مدى موثوقية البيانات التي يستوعبها نظام البيانات الحالي من خلال خط أنابيب البيانات الخاص بك؟ للتأكد من أن التقنيات التي تطورها يمكن الاعتماد عليها ولن تتعطل وتؤذي مؤسستك ، يحتاج المهندسون إلى فهم مستوى العنصر الذي يعملون عليه.

يمكن أن تظهر الرؤى غير الدقيقة والأحكام السيئة من نقص الإشراف أو الرؤية بشأن جودة البيانات ، مما قد يكلف المال أو يخلق تجربة سيئة للعميل. لذلك ، من أجل مراقبة جودة البيانات بشكل أفضل ، يمكن للشركات الاطلاع على الكتب المذكورة أعلاه واتباع أفضل الممارسات المتعلقة بالصناعة.