الدليل السريع لتحويل البيانات

هل تريد تنظيم مجموعات بيانات كبيرة ودمجها وتوحيدها وتنسيقها لاستخراج ذكاء الأعمال؟ اقرأ هذا الدليل النهائي حول تحويل البيانات في عملية ETL.

نادرًا ما تحصل الشركات على البيانات بالتنسيق الذي يمكن أن تستخدمه أدوات ذكاء الأعمال (BI). عادةً ما تقصفك موصلات البيانات والمستودعات بالبيانات الأولية وغير المنظمة. لا يمكنك استخراج أي نمط من هذه البيانات الأولية.

أنت بحاجة إلى عملية متخصصة ، مثل تحويل البيانات ، لهيكلة البيانات لتتناسب مع احتياجات عملك. كما يكشف عن الفرص التجارية التي تخفيها مجموعات البيانات غير الدقيقة عن نظرك.

في هذه المقالة ، سنناقش تحويل البيانات من الألف إلى الياء. بعد القراءة ، ستنمي المعرفة المهنية حول هذا الموضوع ويمكنك التخطيط بنجاح وتنفيذ مشاريع تحويل البيانات.

ما هو تحويل البيانات؟

في الأساس ، يعد تحويل البيانات خطوة فنية لمعالجة البيانات حيث تحافظ على جوهر ومحتوى البيانات كما هي وتعديل مظهرها. في الغالب ، يقوم علماء البيانات بإجراء تعديلات على المعلمات التالية:

• هيكل البيانات
• تنسيق البيانات
• التوحيد
• منظمة
• الدمج
• تطهير

والنتيجة هي بيانات نظيفة بتنسيق منظم. الآن ، سيعتمد التنسيق والهيكل النهائيان على أداة BI التي يستخدمها عملك. أيضًا ، قد يختلف التنسيق من قسم إلى آخر نظرًا لأن أقسام الأعمال المختلفة ، مثل الحسابات والتمويل والمخزون والمبيعات وما إلى ذلك ، لها هياكل مختلفة لبيانات الإدخال.

أثناء تعديل البيانات هذا ، يطبق علماء البيانات أيضًا قواعد العمل على البيانات. تساعد هذه القواعد محللي الأعمال على استخراج الأنماط من البيانات المعالجة ويتخذ فريق القيادة قرارات مستنيرة.

علاوة على ذلك ، فإن تحويل البيانات هو المرحلة التي يمكنك فيها دمج نماذج بيانات مختلفة في قاعدة بيانات مركزية واحدة. يساعدك على إجراء مقارنات بين المنتجات والخدمات وعمليات البيع وطرق التسويق والمخزون ونفقات الشركة والمزيد.

أنواع تحويل البيانات

# 1. تنظيف البيانات

من خلال هذه العملية ، يحدد الأشخاص مجموعات البيانات أو مكوناتها غير الصحيحة أو غير الدقيقة أو غير الملائمة أو غير الكاملة. بعد ذلك ، يمكن تعديل البيانات أو استبدالها أو حذفها لزيادة الدقة. يعتمد على التحليل الدقيق بحيث يمكن استخدام البيانات الناتجة لتكوين رؤية مفيدة.

# 2. إلغاء البيانات المكررة

يمكن أن يتسبب أي إدخال مكرر للبيانات في حدوث ارتباك وسوء تقدير في عملية التنقيب عن البيانات. مع إلغاء البيانات المكررة ، يتم استخراج جميع الإدخالات الزائدة لمجموعة البيانات ، وبالتالي فإن مجموعات البيانات مجانية للتكرار.

توفر هذه العملية المال الذي قد تحتاجه الشركة لتخزين البيانات المكررة ومعالجتها. كما أنه يمنع مثل هذه البيانات من التأثير على الأداء وإبطاء معالجة الاستعلام.

# 3. تجميع البيانات

يشير التجميع إلى جمع البيانات والبحث فيها وتقديمها بتنسيق موجز. قد تقوم الشركات بإجراء هذا النوع من تحويل البيانات لجمعها من مصادر بيانات متعددة ودمجها في مصدر واحد لتحليل البيانات.

هذه العملية مفيدة للغاية عند اتخاذ قرارات استراتيجية بشأن المنتج والعمليات والتسويق والتسعير.

# 4. تكامل البيانات

كما يوحي الاسم ، فإن هذا النوع من تحويل البيانات يدمج البيانات من مصادر مختلفة.

نظرًا لأنه يجمع البيانات المتعلقة بالإدارات المختلفة ويوفر عرضًا موحدًا ، يمكن لأي شخص في الشركة الوصول إلى البيانات واستخدامها لتحليل ذكاء الأعمال وتقنية التعلم الآلي.

علاوة على ذلك ، يعتبر عنصرًا رئيسيًا في عملية إدارة البيانات.

# 5. تصفية البيانات

في هذه الأيام ، يتعين على الشركات التعامل مع حجم هائل من البيانات. ومع ذلك ، ليست كل البيانات مطلوبة في جميع العمليات. لهذا السبب ، تحتاج الشركات إلى تصفية مجموعات البيانات للحصول على بيانات محسّنة.

تُبقي التصفية أي بيانات غير ملائمة أو مكررة أو حساسة بعيدًا وتفصل ما تحتاج إليه. تسمح هذه العملية للشركات بتقليل أخطاء البيانات وإنشاء تقارير دقيقة ونتائج الاستعلام.

# 6. تلخيص البيانات

يعني تقديم ملخص شامل للبيانات التي تم إنشاؤها. لأي عملية ، البيانات الأولية ليست مناسبة على الإطلاق. يمكن أن يحتوي على أخطاء وقد يكون متاحًا بتنسيق لا تستطيع بعض التطبيقات فهمه.

لهذه الأسباب ، تقوم الشركات بتلخيص البيانات لإنشاء ملخص للبيانات الأولية. وبالتالي ، يصبح من السهل الوصول إلى اتجاهات وأنماط البيانات من نسختها الملخصة.

# 7. تقسيم البيانات

في هذه العملية ، يتم تقسيم إدخالات مجموعة البيانات إلى أجزاء مختلفة. الغرض الرئيسي من تقسيم البيانات هو تطوير وتدريب واختبار مجموعات البيانات للتحقق المتبادل.

إلى جانب ذلك ، يمكن لهذه العملية حماية البيانات الحساسة والمهمة من الوصول غير المصرح به. من خلال التقسيم ، يمكن للشركات تشفير البيانات الحساسة وتخزينها على خادم مختلف.

# 8. تأكيد صحة البيانات

يعد التحقق من صحة البيانات التي لديك بالفعل نوعًا من تحويل البيانات. تتضمن هذه العملية فحص البيانات للتأكد من دقتها وجودتها وسلامتها. قبل أن ترغب في استخدام مجموعة بيانات لمزيد من المعالجة ، من الضروري التحقق من صحتها لتجنب المشكلات في المراحل الأخيرة.

كيف يتم إجراء تحويل البيانات؟

اختيار طريقة

يمكنك استخدام أي من طرق تحويل البيانات التالية وفقًا لاحتياجات عملك:

# 1. أدوات ETL في الموقع

إذا كنت بحاجة إلى التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة بانتظام وتحتاج أيضًا إلى عملية تحويل مخصصة ، فيمكنك الاعتماد على أدوات ETL في الموقع. تعمل على محطات عمل قوية ويمكنها معالجة مجموعات أكبر من البيانات بسرعة. ومع ذلك ، فإن تكلفة الملكية مرتفعة للغاية.

# 2. تطبيقات الويب ETL المستندة إلى السحابة

تعتمد الشركات الصغيرة والمتوسطة والمبتدئة بشكل أساسي على تطبيقات تحويل البيانات المستندة إلى السحابة لأنها ميسورة التكلفة. هذه التطبيقات مناسبة إذا كنت تقوم بإعداد البيانات مرة واحدة في الأسبوع أو في الشهر.

# 3. مخطوطات التحول

إذا كنت تعمل في مشروع صغير مع مجموعات بيانات أصغر نسبيًا ، فمن الجيد استخدام الأنظمة القديمة مثل Python و Excel و SQL و VBA و Macros لتحويل البيانات.

اختيار الأساليب لتحويل مجموعة البيانات

الآن بعد أن عرفت الطريقة التي تختارها ، عليك التفكير في التقنيات التي تريد تطبيقها. يمكنك اختيار القليل أو الكل مما يلي بناءً على البيانات الأولية والنمط النهائي الذي تبحث عنه:

# 1. تكامل البيانات

هنا ، تقوم بدمج البيانات لعنصر واحد من مصادر مختلفة وتشكيل جدول مُلخص. على سبيل المثال ، تجميع بيانات العملاء من الحسابات ، والفواتير ، والمبيعات ، والتسويق ، ووسائل التواصل الاجتماعي ، والمنافسين ، والمواقع الإلكترونية ، ومنصات مشاركة الفيديو ، وما إلى ذلك ، وإنشاء قاعدة بيانات مجدولة.

# 2. فرز البيانات وتصفيتها

إن إرسال البيانات الأولية وغير المفلترة إلى تطبيق ذكاء الأعمال لن يؤدي إلا إلى إضاعة الوقت والمال. بدلاً من ذلك ، تحتاج إلى تصفية البيانات المهملة وغير ذات الصلة من مجموعة البيانات وإرسال جزء فقط من البيانات التي تحتوي على محتوى قابل للتحليل.

# 3. تنقية البيانات

يقوم علماء البيانات أيضًا بتنظيف البيانات الأولية للتخلص من الضوضاء والبيانات التالفة والمحتوى غير ذي الصلة والبيانات الخاطئة والأخطاء المطبعية والمزيد.

# 4. تقدير مجموعة البيانات

خاصة بالنسبة للبيانات المستمرة ، تحتاج إلى استخدام تقنية التقدير لإضافة فترات زمنية بين أجزاء كبيرة من البيانات دون تغيير تدفقها المستمر. بمجرد إعطاء بنية مصنفة ومحدودة لمجموعات البيانات المستمرة ، يصبح من السهل رسم الاتجاهات أو حساب المتوسطات طويلة الأجل.

# 5. تعميم البيانات

إنها تقنية تحويل مجموعات البيانات الشخصية إلى بيانات غير شخصية وعامة للتوافق مع لوائح خصوصية البيانات. علاوة على ذلك ، تحول هذه العملية أيضًا مجموعات البيانات الكبيرة إلى تنسيقات يمكن تحليلها بسهولة.

# 6. إزالة التكرارات

يمكن أن تجبرك التكرارات على دفع المزيد كرسوم تخزين البيانات وأيضًا تشويه النمط النهائي أو البصيرة. ومن ثم ، يحتاج فريقك إلى مسح مجموعة البيانات بأكملها بدقة بحثًا عن التكرارات والنسخ وما إلى ذلك ، واستبعادها من قاعدة البيانات المحولة.

# 7. خلق سمات جديدة

في هذه المرحلة ، يمكنك تقديم حقول أو رؤوس أعمدة أو سمات جديدة لجعل بياناتك أكثر تنظيمًا.

# 8. التقييس والتطبيع

الآن ، تحتاج إلى تسوية وتوحيد مجموعات البيانات الخاصة بك اعتمادًا على بنية قاعدة البيانات المفضلة لديك ، والاستخدام ، ونماذج تصور البيانات. يضمن التوحيد القياسي أن مجموعة البيانات نفسها ستكون قابلة للاستخدام لكل قسم من أقسام المؤسسة.

# 9. تجانس البيانات

التنعيم هو إزالة البيانات المشوهة التي لا معنى لها من مجموعة بيانات كبيرة. كما أنه يمسح البيانات بحثًا عن تعديلات غير متناسبة قد تحيد فريق التحليلات عن النمط الذي يتوقعونه.

خطوات مجموعة البيانات المحولة

# 1. اكتشاف البيانات

في هذه الخطوة ، تفهم مجموعة البيانات ونموذجها وتقرر التغييرات الضرورية. يمكنك استخدام أداة تحديد ملفات تعريف البيانات لإلقاء نظرة خاطفة على قاعدة البيانات والملفات وجداول البيانات وما إلى ذلك.

# 2. رسم خرائط تحويل البيانات

في هذه المرحلة ، عليك أن تقرر أشياء كثيرة حول عملية التحول ، وهي:

• العناصر التي تتطلب المراجعة والتحرير والتنسيق والتنقية والتغيير
• ما هي أسباب هذه التحولات
• كيفية تحقيق هذه التغييرات

# 3. إنشاء وتنفيذ الرموز

سيكتب علماء البيانات رموز تحويل البيانات لتنفيذ العملية تلقائيًا. يمكنهم استخدام Python و SQL و VBA و PowerShell وما إلى ذلك. إذا كنت تستخدم أي أداة بدون تعليمات برمجية ، فأنت بحاجة إلى تحميل البيانات الأولية إلى تلك الأداة والإشارة إلى التغييرات التي تريدها.

# 4. مراجعة وتحميل

الآن ، تحتاج إلى مراجعة ملف الإخراج والتأكد من وجود التغييرات المناسبة أم لا. بعد ذلك ، يمكنك تحميل مجموعة البيانات إلى تطبيق BI الخاص بك.

فوائد تحويل البيانات

# 1. أفضل تنظيم البيانات

يعني تحويل البيانات تعديل البيانات وتصنيفها للتخزين المنفصل وسهولة الاكتشاف. لذلك ، يمكن لكل من البشر والتطبيقات استخدام البيانات المحولة بسهولة حيث يتم تنظيمها بطريقة أفضل.

# 2. تحسين جودة البيانات

يمكن لهذه العملية أيضًا التخلص من مشكلات جودة البيانات وتقليل المخاطر التي تنطوي عليها البيانات السيئة. الآن ، هناك احتمالات أقل لسوء التفسير والتضارب والبيانات المفقودة. نظرًا لأن الشركات تحتاج إلى معلومات دقيقة لتحقيق نتائج ناجحة ، فإن التحول أمر بالغ الأهمية لاتخاذ قرار مهم.

# 3. إدارة أسهل للبيانات

يعمل تحويل البيانات أيضًا على تبسيط عملية إدارة البيانات للفرق. تحتاج المنظمات التي تتعامل مع كمية متزايدة من البيانات من مصادر عديدة إلى هذه العملية.

# 4. استخدام أوسع

تتمثل إحدى أكبر فوائد تحويل البيانات في أنه يتيح للشركات تحقيق أقصى استفادة من بياناتها. تعمل العملية على توحيد تلك البيانات لجعلها أكثر قابلية للاستخدام. نتيجة لذلك ، يمكن للشركات استخدام نفس مجموعة البيانات لأغراض أكثر.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تستخدم المزيد من التطبيقات البيانات المحولة لأن لها متطلبات فريدة لتنسيق البيانات.

# 5. تحديات حسابية أقل

قد تؤدي البيانات غير المنظمة إلى فهرسة غير صحيحة ، وقيم خالية ، وإدخالات مكررة ، وما إلى ذلك. من خلال التحويل ، يمكن للشركات توحيد البيانات وتقليل فرصة الأخطاء الحسابية التي يمكن أن تحدثها التطبيقات أثناء معالجة البيانات.

# 6. استعلامات أسرع

يعني تحويل البيانات فرز البيانات وتخزينها بطريقة منظمة في المستودع. ينتج عنه سرعة استعلام عالية واستخدام أمثل لأدوات ذكاء الأعمال.

# 7. مخاطر مخفضة

إذا كنت تستخدم بيانات غير دقيقة وغير كاملة وغير متسقة ، فسيتم إعاقة عملية اتخاذ القرار والتحليل. بمجرد أن تمر البيانات بالتحول ، تصبح موحدة. وبالتالي ، فإن البيانات عالية الجودة تقلل من فرصة مواجهة الخسائر المالية والسمعة من التخطيط غير الدقيق.

# 8. بيانات وصفية مصقولة

نظرًا لأن الشركات يتعين عليها التعامل مع المزيد والمزيد من البيانات ، فإن إدارة البيانات تصبح تحديًا لها. باستخدام تحويل البيانات ، يمكنهم تخطي الفوضى في البيانات الوصفية. الآن ، تحصل على بيانات وصفية محسّنة ستساعدك على إدارة بياناتك وفرزها والبحث فيها واستخدامها.

أدوات

DBT

DBT هو سير عمل لتحويل البيانات. يمكن أن يساعدك أيضًا في تركيز رمز تحليلات البيانات الخاص بك وجعله نموذجيًا. ناهيك عن أنك تحصل على أدوات أخرى لإدارة البيانات ، مثل تعيين مجموعات البيانات ، والتعاون في البيانات المحولة ، واختبار نماذج البيانات ، وتوثيق الاستعلامات.

قليك

يقلل Qlik من التعقيد والتكلفة والوقت لنقل البيانات الكبيرة من المصادر إلى وجهات مثل تطبيقات BI ومشاريع ML ومستودعات البيانات. يستخدم منهجيات الأتمتة والرشاقة لتحويل البيانات دون الترميز اليدوي المحموم لرموز ETL.

دومو

يوفر Domo واجهة السحب والإفلات لتحويلات قاعدة بيانات SQL ويجعل دمج البيانات سهلًا وتلقائيًا. علاوة على ذلك ، تتيح الأداة البيانات بسهولة لفرق مختلفة لتحليل مجموعات البيانات نفسها دون تعارض.

EasyMorph

يريحك EasyMorph من العملية المضنية لتحويل البيانات باستخدام أنظمة قديمة مثل Excel و VBA و SQL و Python. يوفر أداة مرئية لتحويل البيانات والأتمتة عند الإمكان لعلماء البيانات ومحللي البيانات والمحللين الماليين.

الكلمات الأخيرة

يعد تحويل البيانات عملية حاسمة يمكنها إلغاء إخفاء القيمة البارزة من نفس مجموعات البيانات لأقسام العمل المختلفة. إنها أيضًا مرحلة قياسية في طرق معالجة البيانات مثل ETL لتطبيقات BI في الموقع و ELT لمستودعات البيانات المستندة إلى مجموعة النظراء وبحيرات البيانات.

تلعب البيانات القياسية عالية الجودة التي تحصل عليها بعد تحويل البيانات دورًا حيويًا في إعداد خطط الأعمال مثل التسويق والمبيعات وتطوير المنتجات وتعديلات الأسعار والوحدات الجديدة والمزيد.

بعد ذلك ، يمكنك التحقق من مجموعات البيانات المفتوحة لمشاريع Data Science / ML الخاصة بك.