ما هي إدارة جودة البيانات؟ دليل كامل

لقد سمعنا جميعا عن البيانات مجلدات تصبح كبيرة جدًا بحيث لا يمكن التعامل معها بفعالية.

في الواقع، طبقا لتقرير حديث، من المرجح أن ينمو سوق البيانات والتحليلات الضخمة بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 15٪ تقريبًا بين عامي 2023 و 2028. وقد تبلغ قيمته أكثر من 600 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2028. وعلى الرغم من صحة ذلك، إلا أنها مجرد واحدة من المشاكل. ويتعلق الآخر بعدم وجود إدارة قوية لجودة البيانات. لا تدخر المؤسسات التي تعتمد على البيانات أي جهد لضمان أن جميع قرارات أعمالها مدعومة ببيانات سليمة.

ما هي إدارة جودة البيانات؟

إدارة جودة البيانات هي مجموعة من الاستراتيجيات والمنهجيات والممارسات التي تزود المؤسسات ببيانات موثوقة ومناسبة لاتخاذ القرار ومبادرات ذكاء الأعمال والتحليلات الأخرى. إنها عملية شاملة ومستمرة لتحسين جودة البيانات على مستوى الشركة والحفاظ عليها. تعد إدارة الجودة الشاملة الفعالة أمرًا ضروريًا لتحليل البيانات بشكل متسق ودقيق، مما يضمن الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ من معلوماتك.

باختصار، تدور إدارة جودة البيانات حول إنشاء إطار عمل يعتمد على الاستراتيجيات التي تعمل على مواءمة جهود جودة البيانات التي تبذلها المؤسسة مع أهدافها وغاياتها العامة.

خلافًا للاعتقاد الشائع، لا تقتصر إدارة جودة البيانات على تحديد الأخطاء وتصحيحها في مجموعات البيانات. لذلك، من المهم بنفس القدر معرفة ما لا تعنيه إدارة جودة البيانات:

• لا يتعلق الأمر بتصحيح البيانات فحسب، بل إنه مجرد جزء من إدارة جودة البيانات
• إن إدارة جودة البيانات ليست حلاً يتم مرة واحدة، بل هي عملية مستمرة، مثل ذلك إلى حد كبير تكامل البيانات is
• إنها ليست لعبة خاصة بقسم واحد، بل هي مسؤولية كل قسم يتعامل مع البيانات
• لا يقتصر الأمر على التكنولوجيا والأدوات، فالأشخاص والعمليات هم عناصر أساسية في العمل إطار إدارة جودة البيانات
• لا تعد إدارة جودة البيانات أبدًا نهجًا واحدًا يناسب الجميع، بل يجب تصميمها لتحقيق أهداف العمل

لماذا تعتبر إدارة جودة البيانات مهمة للشركات؟

إنه مثل الإجابة على سبب أهمية الأساس المتين لبناء ناطحة سحاب. مثلما يعتمد استقرار ناطحة السحاب وطول عمرها على جودة المواد المستخدمة لبناء قاعدتها وتعزيزها، فإن نجاح أي منظمة يعتمد على جودة البيانات المستخدمة لاتخاذ القرارات الإستراتيجية.

لذلك، من الآمن أن نستنتج أن القرارات لا تكون فعالة إلا بقدر موثوقية ودقة البيانات التي تستند إليها. وعندما تعتمد الشركات بشكل كبير على البيانات لصياغة استراتيجياتها، أو تخصيص الموارد، أو فهم جماهيرها المستهدفة، أو حتى الابتكار، فيجب عليها التأكد من أنها تستخدم البيانات الصحية فقط. وهذا هو بالضبط ما تساعد إدارة جودة البيانات المؤسسات فيه - فهي تضمن أن جميع مبادراتها المستندة إلى البيانات مدعومة ببيانات عالية الجودة.

تتضمن بعض الأسباب الأخرى التي تجعل إدارة جودة البيانات مهمة ما يلي:

• تساعد إدارة جودة البيانات وحوكمتها المؤسسات على الامتثال لمتطلبات الصناعة والمتطلبات التنظيمية.
• إذا تم القيام بذلك بشكل صحيح، فإنه يقلل من التكاليف المرتبطة بالأخطاء والتناقضات في البيانات والخسارة المحتملة للإيرادات التي قد تنتج نتيجة لذلك.
• الإدارة الفعالة لجودة البيانات تعني أن الفرق تقضي وقتًا أقل في التحسين جودة البيانات والمزيد من الوقت في الابتكار.

مخطط الإدارة الفعالة لجودة البيانات

تعد الفعالية والاستدامة أمرًا أساسيًا عندما يتعلق الأمر بتنفيذ استراتيجية شاملة لإدارة جودة البيانات. كخطوة أولى، فإنه يدعو إلى تقييم الوضع الحالي للمنظمة واحتياجاتها من جودة البيانات. ويتضمن تحديد مشكلات جودة البيانات وتأثيرها على عملية صنع القرار والكفاءة التشغيلية الشاملة. بمجرد أن يكون هناك وضوح بشأن الوضع الحالي، ستقوم المنظمة عادةً بالرحلة التالية:

تعيين أهداف واضحة

تعمل هذه الأهداف بمثابة معالم إستراتيجية تعمل على مواءمة جهود المنظمة مع أهدافها التجارية الأوسع. يجب أن تكون الأهداف محددة وقابلة للقياس للتأكد من أن جميع جهود جودة البيانات هادفة، على سبيل المثال، تقليل عدم دقة البيانات بنسبة مئوية معينة.

قم بإعداد فريق مختص

عندما يتم تحديد الأهداف، فإن الخطوة التالية لتنفيذ إدارة جودة البيانات هي إنشاء فريق متعدد الوظائف من متخصصي تكنولوجيا المعلومات ومشرفي البيانات وخبراء المجال الآخرين. يحدد هذا الفريق المتخصص العمليات التي ستمكن المنظمة من تحقيق أهدافها في الوقت المناسب. كما أنه يتعاون ويحدد معايير جودة البيانات التنظيمية والمبادئ التوجيهية التي تملي كيفية تعامل الفرق مع البيانات داخل المنظمة لضمان موثوقية البيانات ودقة. 

تحديد المقاييس الرئيسية 

سيقوم فريق إدارة جودة البيانات أيضًا بتحديد وتحديد المقاييس الرئيسية لقياس التقدم. لا توفر مقاييس جودة البيانات رؤى حول الوضع الحالي لجودة البيانات فحسب، بل تعمل أيضًا كبوصلة للتنقل نحو الأهداف المحددة مسبقًا. بهذه الطريقة، يمكن للفريق تحديد المجالات التي تتطلب الاهتمام وإجراء تعديلات مستنيرة على استراتيجياته على الفور. 

الاستفادة من أدوات جودة البيانات 

الاستثمار في العصر الحديث أدوات جودة البيانات ستعمل على تبسيط وأتمتة جوانب متعددة لإدارة جودة البيانات. على سبيل المثال، تمكن هذه الأدوات المستخدمين من معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بسهولة بدلاً من تنظيف مجموعات البيانات والتحقق من صحتها يدويًا. توفر أدوات جودة البيانات أيضًا منصة مركزية لمراقبة مقاييس جودة البيانات وتتبع التقدم، مما يزيد من قدرة المؤسسة على إدارة جودة البيانات بشكل استباقي. ولهذا السبب تشكل هذه الأدوات جزءًا لا يتجزأ من الإستراتيجية الشاملة لإدارة جودة البيانات. 

تعزيز ثقافة جودة البيانات

ولضمان أن إدارة جودة البيانات لا تظل مقتصرة على قسم واحد، يجب على المنظمة أن تقرر كيف تخطط لتعزيز ثقافة جودة البيانات في جميع المجالات. وينبغي أن تتضمن برامج تدريبية وورش عمل ومبادرات اتصال كجزء من استراتيجيتها الشاملة لإدارة جودة البيانات. إن تقدير ومكافأة الأفراد والفرق على مساهماتهم في جودة البيانات يمكن أن يلعب أيضًا دورًا محوريًا في رعاية ثقافة تقدر البيانات الدقيقة كأصل استراتيجي. 

تعرف على كيفية عمل مهندس بيانات أول جعل البيانات الدقيقة في متناول الإدارات عبر المنظمة مع Astera.

المكونات الأساسية لإدارة جودة البيانات الاستراتيجية 

يجب أن يكون الهدف من الإدارة الإستراتيجية لجودة البيانات هو تحقيق التوازن بين اتساق البيانات ومرونتها، مع استيعاب الاختلافات المقبولة التي توجد عادة في بيانات العالم الحقيقي. تحدد إرشادات جودة البيانات التنسيقات، واستخدام الرموز الموحدة، واصطلاحات التسمية لحقول البيانات المختلفة. ويمكن أن تشير أيضًا إلى نطاق من التباين المقبول في البيانات. على سبيل المثال، من الشائع جدًا أن تحتوي العناوين على صيغ متعددة مثل "الشارع" و"الشارع". أو "طريق" و"طريق"، وما إلى ذلك.

هناك العديد من المكونات الأساسية التي تعمل معًا لضمان دقة البيانات. وتشمل هذه: 

• التنميط البيانات: تنميط البيانات يدور الأمر كله حول فهم بيانات الأعمال بدقة من خلال تحليل هيكلها ومحتواها وعلاقاتها. إنها عملية منهجية تمكن المؤسسات من الحصول على رؤية شاملة لسلامة بياناتها من خلال تحديد الحالات الشاذة والتناقضات الموجودة فيها. تتضمن حالات عدم الاتساق عادةً القيم المفقودة، والسجلات المكررة، والتناقضات في التنسيق، والقيم المتطرفة، وما إلى ذلك. إن تحديد مشكلات جودة البيانات هذه بشكل استباقي يقطع شوطًا طويلًا في منع الأخطاء المكلفة وخسارة الإيرادات المحتملة بسبب القرارات المستندة إلى بيانات غير دقيقة. 
• تطهير البيانات: تطهير البيانات في إدارة جودة البيانات هي سلسلة من الإجراءات التي تهدف إلى تحسين الجودة الشاملة للبيانات من خلال تحديد وإزالة الأخطاء وعدم الدقة فيها. في حين أن ملفات تعريف البيانات توفر فقط معلومات حول صحة البيانات دون تغييرها فعليًا، فإن تنظيف البيانات يتضمن إزالة السجلات المكررة ومعالجة القيم المفقودة وتصحيح نقاط البيانات غير الدقيقة.  
• إثراء البيانات: كجزء من إدارة جودة البيانات، يعمل إثراء البيانات على تعزيز فهم المنظمة لبياناتها من خلال توفير سياق إضافي. وهو يتضمن إضافة معلومات تكميلية ذات صلة من مصادر خارجية موثوقة، مما يزيد من القيمة الإجمالية لمجموعة البيانات. تؤدي إضافة المزيد من البيانات أيضًا إلى تحسين اكتمالها. على سبيل المثال، يمكن أن يكون إلحاق المعلومات الديموغرافية بسجلات العملاء طريقة لإكمال مجموعة البيانات وتوفير عرض شامل لبيانات العملاء. 
• تأكيد صحة البيانات: يحدد فريق إدارة جودة البيانات قواعد ومعايير محددة يجب أن تتوافق معها البيانات قبل اعتبارها صالحة. على سبيل المثال، إذا كان جمع الأعمار، أ تأكيد صحة البيانات قد تنص القاعدة على أن الأعمار يجب أن تتراوح بين 0 و200. وبالمثل، قد تتطلب قاعدة التحقق من الصحة عددًا محددًا من الأرقام أو نمطًا معينًا لتكون أرقام الهواتف صالحة. وبهذه الطريقة، يمكن للشركات التأكد من أن بياناتها تلبي معايير الجودة المحددة قبل استخدامها في ذكاء الأعمال والتحليلات. 
• الرصد وإعداد التقارير: إن إعداد عمليات للحفاظ على جودة البيانات من تلقاء نفسه لا يكفي أبدًا. يحتاج النهج المستدام إلى المراقبة المستمرة وإعداد التقارير، الأمر الذي يتطلب إعداد مؤشرات الأداء الرئيسية ومقاييس محددة. يمكن أن تتضمن هذه المقاييس معدلات دقة البيانات أو النسب المئوية لاكتمال البيانات أو عدد الحقول المفقودة. وبهذه الطريقة، يمكن للشركات تحديد المشكلات الناشئة ومعالجتها بشكل استباقي قبل أن تتحول إلى مشكلة أكبر.

إدارة جودة البيانات وحوكمة البيانات 

عند الحديث عن إدارة جودة البيانات، هناك عنصر آخر إدارة البيانات الذي يضمن بقاء البيانات آمنة ودقيقة -بيانات الإدارة. 

وفي حين أن هذه المفاهيم ترتبط ارتباطًا وثيقًا، خاصة عندما يتعلق الأمر بجودة البيانات، إلا أنها تخدم أغراضًا مختلفة. حوكمة البيانات هي مجموعة من السياسات والمعايير والعمليات لإدارة البيانات والتحكم فيها عبر المؤسسة. أنها تنطوي على الجوانب الاستراتيجية والتنظيمية لإدارة البيانات، مما يعني أن تحسين جودة البيانات ليس محور التركيز الرئيسي. وينصب التركيز على إدارة البيانات بفعالية وكفاءة لتحقيق الأهداف التنظيمية. ومع ذلك، فإن الإدارة الفعالة للبيانات في حد ذاتها تتطلب بيانات دقيقة وموثوقة، وهنا يأتي دور إدارة جودة البيانات. 

بالمقارنة مع حوكمة البيانات، تركز إدارة جودة البيانات بشكل واضح على تنفيذ العمليات التي تعمل بشكل مباشر على تحسين جودة البيانات التنظيمية والحفاظ عليها. وهو يتضمن العديد من الأنشطة، مثل تصنيف البيانات وتنقيتها، من بين أنشطة أخرى، تساعد في الحفاظ على جودة البيانات. على سبيل المثال، تحدد حوكمة البيانات أن بيانات الرعاية الصحية يجب أن تكون دقيقة لدعم اتخاذ القرار، وستقوم إدارة جودة البيانات بتنفيذ هذه السياسة باستخدام أدوات جودة البيانات والعمليات الأخرى. 

ويكفي أن نقول أن كلا المفهومين ضروريان ويكمل كل منهما الآخر في بناء إطار فعال لإدارة البيانات. وبغض النظر عن مدى وضوح سياسات إدارة البيانات، فإنها لن تبدو جيدة على الورق إلا في حالة الافتقار إلى إدارة جودة البيانات. وبالمثل، فإن كل ما يتطلبه الأمر لتقويض الجهود المبذولة في إدارة جودة البيانات هو السياسات غير المتسقة الناجمة عن سوء إدارة البيانات. 

إدارة جودة البيانات هي عملية مستمرة 

على عكس بعض العمليات التي تتم لمرة واحدة، على سبيل المثال، ترحيل البياناتتعد إدارة جودة البيانات عملية مستمرة يجب أن تتكيف مع التغيرات في المنظمة وبياناتها والمشهد التكنولوجي. وهذا صحيح، بالنظر إلى التقدم التكنولوجي سريع الخطى والاعتماد المتزايد باستمرار على البيانات. 

تغيير متطلبات العمل

تتطور المنظمات مع مرور الوقت. بدءًا من تقديم منتجات وخدمات جديدة وحتى تنفيذ عمليات أصغر حجمًا وأكثر دقة، تستمر متطلباتهم في التغير. وفي هذا المشهد التجاري الديناميكي، من المستحيل أن تظل البيانات التنظيمية ثابتة. تؤدي الأنشطة مثل التوسع في أسواق جديدة وعمليات الدمج والاستحواذ إلى تغييرات في تنسيقات البيانات وأنماط استخدامها، مما قد يؤثر بالتالي على إدارة جودة البيانات. 

تقدمات تكنولوجية 

إن الأدوات والتقنيات الجديدة تلوح دائمًا في الأفق في عالم اليوم الذي تعتمد عليه التكنولوجيا، في انتظار تغيير الطريقة التي يتم بها جمع البيانات وتخزينها واستهلاكها. إن اعتماد هذه الأدوات والتقنيات يعني التأثير على البيانات وجودتها. ولذلك، فمن الأهمية بمكان أن يقوم المسؤولون عن إدارة جودة البيانات بالحماية تكامل البيانات حيث يتم دمج هذه التقنيات في العمليات التجارية. وهذا يستلزم تكييف استراتيجيات إدارة جودة البيانات وغرس ثقافة التعلم المستمر لمواكبة هذه التطورات. 

ترقيات النظام القديم

عادةً ما يتضمن تحديث النظام القديم ترحيل البيانات، والكثير منها، من الأنظمة المحلية القديمة إلى السحابة. وعلى الرغم من أنها تبدو عملية لمرة واحدة، إلا أن حركة البيانات هذه ستتطلب تحويل كميات كبيرة من البيانات والتحقق من صحتها لتلبية متطلبات الوجهة الجديدة. علاوة على ذلك، يتضمن أيضًا مراقبة تدفقات البيانات لتحديد التناقضات وتصحيحها عند ظهورها. 

ولتحقيق كل هذا والتأكد من أن البيانات السليمة فقط هي التي تشق طريقها إلى المستودع السحابي الجديد، ستحتاج المؤسسة إلى إدارة موثوقة لجودة البيانات في كل خطوة من العملية. 

حجم البيانات 

وبعد ذلك، لدينا حالة زيادة لا تنتهي في حجم البيانات. مع وجود البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء في الصورة، قد يكون من الصعب تخيل الحجم والسرعة التي تتحرك بها البيانات. في الواقع، فإن الافتقار إلى نظام لإدارة جودة البيانات، حتى لجزء من الثانية، من شأنه أن يجعل البيانات عديمة الفائدة، سواء كان ذلك لأغراض صنع القرار أو غيرها من مبادرات ذكاء الأعمال والتحليلات. 

أفضل ممارسات إدارة جودة البيانات 

عندما يتعلق الأمر بإدارة البيانات، وإدارة جودة البيانات على وجه الخصوص، هناك مجموعة من المبادئ التوجيهية المعمول بها وأفضل الممارسات التي تمثل تتويجا للخبرة والبحث والمعرفة الصناعية الحيوية لتحقيق معايير جودة البيانات المثلى. على الرغم من أن القائمة يمكن أن تكون طويلة، فإليك بعض أفضل ممارسات إدارة جودة البيانات: 

• التعاون متعدد الوظائف: تعد إدارة جودة البيانات دون التعاون داخل الشركة أمرًا جيدًا مثل سفينة تبحر في المياه الغادرة بطاقم بدون تنسيق. إن إدارة جودة البيانات ليست مسؤولية قسم واحد فقط؛ إنه جهد جماعي. ببساطة، ستظهر المشكلات المتعلقة بالبيانات دون رادع دون العمل الجماعي بين الأقسام المختلفة. بل على العكس من ذلك، يمكن تحديد هذه القضايا ومعالجتها في وقت مبكر إذا تعاون أصحاب المصلحة الرئيسيون وعملوا معًا. 
• ملكية البيانات: تتمثل إحدى طرق تعزيز ثقافة ملكية البيانات في تعيين المسؤوليات لمجموعات بيانات محددة. سيشعر الفريق المعين كأمين للبيانات بالتمكين والتحفيز لضمان دقة البيانات طوال دورة حياتها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لأصحاب البيانات التعاون مع أصحاب المصلحة الآخرين لفرض سياسات إدارة جودة البيانات، وتعزيز المسؤولية والشفافية عبر المؤسسة. 
• توثيق البيانات: يعد الحفاظ على التوثيق الشامل حول مصادر البيانات والتحويلات وقواعد الجودة أمرًا أساسيًا لإدارة جودة البيانات. يمكّن هذا التوثيق المؤسسات من إنشاء سلسلة واضحة تتتبع أصول البيانات، مما يساعدها على فهم رحلة البيانات منذ إنشائها إلى حالتها الحالية. كما أنها تمكنهم من الحصول على نظرة ثاقبة حول كيفية تعديل البيانات الأولية أو معالجتها. 
• تدريب مستخدمي البيانات: يجب أن يكون توفير التدريب المنتظم للموظفين حول أهمية إدارة جودة البيانات ودورهم في الحفاظ على بيانات دقيقة إحدى الأولويات القصوى. سيتمكن المستخدمون الذين يدركون جيدًا ويفهمون إرشادات جودة البيانات من جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها من خلال تطبيق أفضل الممارسات. ليس هذا فحسب، فعندما يدرك الأفراد عبر الأقسام تأثير إجراءاتهم المتعلقة بالبيانات على الآخرين، فمن المرجح أن يتواصلوا ويتعاونوا للحفاظ على دقة البيانات. 
• التحسين المتكرر: إن إدراك أن إدارة جودة البيانات عبارة عن تحسين متكرر هو اعتراف بأنها ليست مجرد جهد لمرة واحدة ولكنها رحلة مستمرة. تظل المؤسسات التي تواصل تحسين جهودها في إدارة جودة البيانات وفقًا لمتطلبات العمل قادرة على التكيف في مواجهة تحديات البيانات المتطورة. يضمن الالتزام بالتحسين المستمر بقاء استراتيجيات إدارة جودة البيانات متوافقة مع المشهد المتغير مع توسع مصادر البيانات وظهور تقنيات أحدث.

تبسيط إدارة جودة البيانات مع Astera 

Astera هو نهاية إلى نهاية حل إدارة البيانات مدعوم من الأتمتة والذكاء الاصطناعي (AI). Astera يقدم ميزات مدمجة تعمل على تبسيط إدارة جودة البيانات لجميع أنواع المستخدمين، بغض النظر عن معرفتهم أو خبرتهم التقنية. بدءًا من ملفات تعريف البيانات وحتى التحقق من صحة البيانات وحتى وضع قواعد جودة البيانات، كل شيء يعتمد على السحب والإفلات والإشارة والنقر. 

ولكن هذا ليس كل شيء. Astera كما يتميز أيضًا بفحوصات صحية في الوقت الفعلي. هذه عبارة عن صور تفاعلية توفر ملفًا تعريفيًا لمجموعة البيانات بأكملها، بالإضافة إلى الأعمدة الفردية، بحيث يمكن للمستخدمين تحديد مشكلات جودة البيانات بشكل مباشر مثل عدد الحقول المفقودة والسجلات المكررة وما إلى ذلك. 

هل أنت مستعد لاتخاذ الخطوة الأولى نحو البيانات الصحية؟ تواصل معنا أو تواصل مع أحد خبراء حلول البيانات لدينا على 188877ASTERA.