تقييم جودة البيانات: قياس النجاح – تنوع البيانات

الهدف من تقييم جودة البيانات ليس فقط تحديد البيانات غير الصحيحة ولكن أيضًا تقدير الضرر الذي لحق بعمليات الشركة وتنفيذ الإجراءات التصحيحية. تكافح العديد من الشركات الكبيرة للحفاظ على جودة بياناتها. 

من المهم أن تتذكر أن البيانات ليست دائمًا مخزنة وثابتة ولكن يتم استخدامها بشكل دوري. بعد إنشائها، يتم تنزيل البيانات وتعديلها وإعادة تنسيقها وتبادلها وحتى إتلافها. 

إذا تم القيام به بشكل غير صحيح، فإن كل إجراء يأتي مع التهديد بالتأثير السلبي على جودة البيانات. وفي المقابل، قد يؤدي ضعف جودة البيانات إلى اختناقات وغالبًا ما يؤثر سلبًا على القرارات التي تتخذها المؤسسة. وبدون وجود نظام القياس الصحيح، قد لا تتم ملاحظة البيانات ذات الجودة المنخفضة أو تصحيحها أبدًا.

لا تعرف العديد من الشركات أن لديها مشكلات في جودة البيانات. يعد تقييم جودة البيانات جزءًا صغيرًا ولكنه مهم جدًا لتعظيم كفاءة الأعمال. يمكن ملاحظة المشكلات المتعلقة بجودة البيانات أولاً من خلال العمليات التجارية للمؤسسة أو من خلال قسم تكنولوجيا المعلومات لديها. ويمكن اعتبار الخطوات الأولية في إجراء تقييم جودة البيانات "مرحلة وعي". 

يدعم تقييم جودة البيانات تطوير أ استراتيجية البياناتوستعمل استراتيجية البيانات المنظمة جيدًا على مواءمة البيانات ودعم أهداف الشركة وقيمها وغاياتها.

تحديد بيانات البيانات مقابل تقييم جودة البياناتs

غالبًا ما يُعتبر تصنيف البيانات خطوة أولية لإجراء تقييم جودة البيانات، بينما يعتقد بعض الأشخاص أنه يجب إجراء الاثنين في وقت واحد. تنميط البيانات يتعامل مع فهم بنية البيانات، وكذلك محتواها والعلاقات المتبادلة. من ناحية أخرى، يقوم تقييم جودة البيانات بتقييم وتحديد مشاكل بيانات المنظمة وعواقب تلك المشاكل.

مقاييس مفيدة لتقييم جودة البيانات

تقيس مقاييس تقييم جودة البيانات، من بين أمور أخرى، مدى ملاءمة بيانات المؤسسة وموثوقيتها ودقتها واتساقها. اعتمادًا على نوع الصناعة والأهداف الخاصة بالشركة، قد تكون هناك حاجة إلى مقاييس محددة لتحديد ما إذا كانت بيانات المؤسسة تلبي متطلبات الجودة الخاصة بها. يعد قياس جودة البيانات وفهم كيفية استخدام مقاييس البيانات وكيفية عمل الأدوات وأفضل الممارسات خطوة ضرورية لتصبح تعتمد على البيانات منظمة. 

تتضمن مقاييس جودة البيانات الأساسية ما يلي:

صلة: قد تكون البيانات ذات جودة عالية، ولكنها غير مجدية من حيث مساعدة المنظمة في تحقيق أهدافها. على سبيل المثال، قد تكون الشركة التي تركز على بيع الأحذية المخصصة مهتمة ببيانات الشحن المفيدة ولكنها لن تكون مهتمة بقائمة الأشخاص الذين يبحثون عن منتجات لإصلاح الأحذية. إن تخزين البيانات مع أمل غامض في أن تصبح ذات صلة لاحقًا هو خطأ شائع. ميتابلين تقدم برامج لقياس مدى الملاءمة.  

دقة: غالبًا ما يُعتبر القياس الأكثر أهمية لجودة البيانات، ويجب قياس الدقة من خلال توثيق المصدر أو بعض تقنيات التأكيد المستقلة الأخرى. يتضمن مقياس الدقة أيضًا تغييرات حالة البيانات أثناء حدوثها في الوقت الفعلي.

توقيت: تتراوح البيانات القديمة من عديمة الفائدة إلى التي يحتمل أن تكون ضارة. على سبيل المثال، بيانات الاتصال بالعميل التي لا يتم تحديثها مطلقًا ستضر بالحملات التسويقية والإعلانات. هناك أيضًا إمكانية شحن المنتجات إلى العنوان القديم الذي لم يعد صحيحًا. يتطلب العمل الجيد تحديث جميع البيانات لضمان عمليات تجارية تتسم بالسلاسة والكفاءة.

كمال: يتم تحديد اكتمال البيانات عادةً من خلال تحديد ما إذا كان كل إدخال من إدخالات البيانات عبارة عن إدخال بيانات "كامل". غالبًا ما تفشل البيانات غير المكتملة في توفير رؤى تجارية مفيدة. في العديد من المواقف، تكون عملية تقييم الاكتمال عبارة عن قياس شخصي يتم إجراؤه بواسطة متخصص في البيانات وليس من خلال برامج جودة البيانات.

النزاهة: تكامل البيانات يصف الدقة الشاملة والاتساق واكتمال البيانات طوال دورة حياتها بأكملها. ترتبط سلامة البيانات أيضًا بسلامة البيانات من حيث الامتثال التنظيمي فيما يتعلق بالخصوصية الشخصية والأمن.

الاتساق: يمكن للإصدارات المختلفة لنفس البيانات أن تجعل ممارسة الأعمال أمرًا مربكًا. يجب أن تكون البيانات والمعلومات متسقة عبر جميع أنظمة العمل لتجنب الارتباك. ولحسن الحظ، يتوفر البرنامج، لذلك لا يلزم مقارنة كل إصدار من البيانات يدويًا. (البيانات الرئيسية و إدارتها هو خيار لمركزية البيانات المستخدمة بشكل متكرر وتجنب الإصدارات المتعددة.)

التحضير للتقييم 

سوف يتحرك تقييم جودة البيانات بكفاءة أكبر ويقدم نتائج أفضل إذا تم إنشاء قائمة بالاهتمامات والأهداف قبل التقييم. عند إنشاء هذه القائمة، كن على دراية بأهداف المنظمة طويلة المدى، مع إدراج الأهداف قصيرة المدى. على سبيل المثال، يمكن تقسيم الهدف طويل المدى المتمثل في جعل العمل أكثر كفاءة إلى أهداف أصغر، مثل إصلاح النظام بحيث يحصل الأشخاص المناسبون على الفواتير المناسبة، وأن تكون جميع عناوين العملاء صحيحة، وما إلى ذلك. 

يمكن أيضًا تقديم هذه القائمة إلى مجلس الإدارة كمبرر لبدء برنامج تقييم جودة البيانات ودفع ثمنه أو التعاقد مع مقاول لإجراء التقييم. الخطوات الأساسية لإنشاء القائمة موضحة أدناه.

• ابدأ بإعداد قائمة بمشكلات جودة البيانات التي حدثت خلال العام الماضي.
• اقضِ أسبوعًا أو أسبوعين في مراقبة تدفق البيانات وتحديد ما يبدو مشكوكًا فيه، ولماذا.
• شارك ملاحظاتك مع المديرين والموظفين الآخرين، واحصل على التعليقات، وقم بتعديل النتائج باستخدام التعليقات.
• قم بفحص قائمة مشكلات جودة البيانات وحدد ما هي الأولويات القصوى، بناءً على كيفية تأثيرها على الإيرادات.
• أعد كتابة القائمة، بحيث يتم إدراج الأولويات أولاً. (يمكن توفير هذه القائمة لمجلس الإدارة ومقاول تقييم جودة البيانات بعد تحديد النطاق.)
• حدد النطاق - ما هي البيانات التي سيتم النظر فيها أثناء التقييم؟
• حدد من يستخدم البيانات، وافحص سلوك استخدام البيانات قبل التقييم وبعده لتحديد ما إذا كان بحاجة إلى إجراء تغييرات.

منصات تقييم جودة البيانات

يتطلب إجراء تقييم جودة البيانات يدويًا الكثير من الجهد لدرجة أن معظم المديرين لن يوافقوا عليه أبدًا. ولحسن الحظ، هناك منصات وحلول لجودة البيانات متاحة. يتخذ البعض نهجًا شموليًا، بينما يركز البعض الآخر على منصات أو أدوات معينة. يمكن لمنصات تقييم جودة البيانات أن تساعد المؤسسات في التعامل مع تحديات البيانات المتزايدة التي تواجهها. 

مع توسع استخدام خدمات الحوسبة السحابية والحافة، يمكن للمؤسسات استخدام منصات تقييم جودة البيانات لتحليل وإدارة وتنظيف البيانات المأخوذة من مصادر مختلفة مثل البريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي وإنترنت الأشياء. تتم مناقشة بعض منصات التقييم (التي تتضمن لوحات المعلومات) أدناه.

Tتستخدم منصة Erwin Data Intelligence Platform أدوات اكتشاف مدعمة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاكتشاف أنماط البيانات وستقوم بإنشاء قواعد عمل لتقييم جودة البيانات. منصة إروين لذكاء البيانات يقوم بأتمتة تقييم جودة البيانات، ويوفر إمكانية مراقبة البيانات بشكل مستمر، ويتضمن لوحات معلومات مفصلة.

يتكامل النظام الأساسي لمراقبة بيانات المؤسسة من Acceldata بشكل جيد مع التقنيات المتنوعة ويعمل بشكل جيد مع البيئات العامة والمختلطة ومتعددة السحابة. فهو يوفر لوحة معلومات فعالة للغاية لجودة البيانات ويستخدم خوارزميات أتمتة التعلم الآلي للمساعدة في زيادة كفاءة بياناتك إلى أقصى حد. منصة Acceldata سوف يكتشف ويصحح المشكلات في بداية مسار البيانات، ويعزلها قبل أن تؤثر على التحليلات النهائية.

يوفر IBM Infosphere Information Server for Data Quality Platform نطاقًا واسعًا من أدوات جودة البيانات للمساعدة في تحليل ومراقبة جودة البيانات بشكل مستمر. منصة آي بي إم سيقوم بتنقية البيانات وتوحيدها أثناء تحليل ومراقبة جودة البيانات لتقليل البيانات غير الصحيحة أو غير المتسقة.

يتمتع DataMatch Enterprise الخاص بـ Data Ladder ببنية مرنة توفر مجموعة متنوعة من الأدوات التي يمكنها تنظيف البيانات وتوحيدها. يمكن دمجه في معظم الأنظمة وهو سهل الاستخدام. مشروع داتماتش هي أداة لجودة البيانات ذاتية الخدمة يمكنها تحديد الحالات الشاذة الأساسية. فهو يقيس الدقة والاكتمال وحسن التوقيت وما إلى ذلك. كما يقوم أيضًا بتنقية البيانات التفصيلية ومطابقتها ودمجها.

تعمل Intellectyx كمقاول لمجموعة متنوعة من خدمات البيانات، بما في ذلك توفير تقييمات وحلول جودة البيانات. عمليتهم ويشمل:

• تحديد احتياجات الأعمال
• تحديد مقاييس جودة البيانات
• تقييم جودة البيانات الحالية
• وضع خطة للتحسين

OpenRefine ليس منصة لتقييم جودة البيانات، ولكنه أداة مجانية وقوية ومفتوحة المصدر مصممة للعمل مع البيانات الفوضوية. الأداة سيقوم بتنظيف البيانات وتحويلها إلى التنسيق المناسب. يتم تنظيف البيانات على نظام الكمبيوتر الخاص بك، بدلاً من سحابة غسيل البيانات. 

تقرير التقييم

عادةً ما يتم تصميم تقارير تقييم جودة البيانات لوصف نتائج التقييم، بالإضافة إلى الملاحظات والتوصيات. يتضمن التقرير أي حالات شاذة كان لها تأثير حاسم على المنظمة، بالإضافة إلى حلول لتحديد تلك الحالات الشاذة والقضاء عليها. 

يجب أن يتضمن التقرير:

• الملخص التنفيذي: مقدمة مرفقة بوصف موجز للتقرير
• النتائج الرئيسية: مشاكل في تدفق البيانات وكيفية تأثيرها على الأعمال
• العملية المستخدمة: وصف البرنامج والعملية. (إذا تم الاستعانة بمقاول فالتقرير على مسئوليتهم)
• النتائج والتقييمات الإجمالية (لكل إصدار)
• التوصيات (لكل عدد)
• القضايا المفتوحة: أي مشاكل لم يتم حلها
• الخاتمة: النتائج المتوقعة على العمل عند إجراء التغييرات، والملاحظات أو النصائح فيما يتعلق بالمسائل التي لم يتم حلها

الصورة المستخدمة بموجب ترخيص من Shutterstock.com

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.dataversity.net/data-quality-assessment-measuring-success/