ما هو التحكم في البيانات ولماذا هو مهم؟ دليل كامل

• ما هو التحكم في البيانات؟
• لماذا يعتبر التحكم في البيانات مهمًا؟
• مراحل مختلفة من التحكم في البيانات
• فوائد التحكم في البيانات
• كيف تختلف إدارة البيانات عن ETL؟
• تحديات التحكم في البيانات
• الحاجة إلى الأتمتة
• Astera ReportMiner - خطوتك الأولى للتحكم في البيانات

ما هو التحكم في البيانات؟

جمع البيانات هو عملية إعداد البيانات الأولية لإعداد التقارير والتحليل. فهو يشتمل على جميع المراحل السابقة للتحليل، بما في ذلك هيكلة البيانات، والتنظيف، والإثراء، والتحقق من الصحة. تتضمن العملية أيضًا تحويل البيانات، مثل تسوية مجموعات البيانات لإنشاء تعيينات واحد إلى متعدد. ومن المعروف أيضا باسم مشاحنات البيانات.

لماذا يعتبر التحكم في البيانات مهمًا؟

تتطور الأعمال بمرور الوقت، وكذلك تحديات إدارة البيانات. يلعب تجميع البيانات دورًا حاسمًا في معالجة هذه التحديات، مما يجعل البيانات الأولية قابلة للاستخدام في ذكاء الأعمال. هناك عدة أسباب لماذا أصبحت ممارسة شائعة بين المؤسسات الحديثة.

بالنسبة للمبتدئين ، تتلقى الشركات البيانات من مصادر وأنظمة مختلفة. قد يكون من الصعب جمع كل البيانات الواردة في هذه المصادر المتباينة. تساعد إدارة البيانات في كسر صوامع البيانات هذه وتمكن المؤسسات من جمع البيانات في مستودع مركزي وفهم سياق الأعمال للمعلومات.

أثناء عملية معالجة البيانات ، يتم تنظيف البيانات وتحويلها والتحقق من صحتها لزيادة الدقة والملاءمة والجودة. ونتيجة لذلك ، فإن البيانات دقيقة وحديثة وذات صلة وتعرض صورة كاملة لصانعي القرار.

مراحل مختلفة من التحكم في البيانات

اكتشاف البيانات

كل شيء يبدأ بهدف محدد ، ورحلة تحليل البيانات ليست استثناءً. يعد اكتشاف البيانات المرحلة الأولى من إدارة البيانات ، حيث يحدد محللو البيانات الغرض من البيانات وكيفية تحقيقها من خلال تحليلات البيانات. الهدف هو تحديد الاستخدامات والمتطلبات المحتملة للبيانات.

في مرحلة الاكتشاف ، ينصب التركيز بشكل أكبر على متطلبات العمل المتعلقة بالبيانات بدلاً من المواصفات الفنية. على سبيل المثال ، يركز محللو البيانات على مؤشرات أو مقاييس الأداء الرئيسية التي ستكون مفيدة في تحسين دورة المبيعات بدلاً من كيفية الحصول على الأرقام ذات الصلة للتحليلات.

هيكلة البيانات

بمجرد تحديد المتطلبات وتحديدها ، فإن المرحلة التالية هي هيكلة البيانات الأولية لجعلها قابلة للقراءة آليًا. تحتوي البيانات المنظمة على مخطط محدد جيدًا وتتبع تخطيطًا متسقًا. فكر في البيانات المنظمة بدقة في صفوف وأعمدة متوفرة في جداول البيانات وقواعد البيانات العلائقية.

تتضمن العملية استخراج البيانات بعناية من مصادر مختلفة ، بما في ذلك منظم وغير منظم المستندات التجارية. يتم تنظيم مجموعات البيانات الملتقطة في مستودع منسق ، بحيث يمكن قراءتها آليًا ويمكن معالجتها في المراحل اللاحقة.

تنظيف البيانات

بمجرد تنظيم البيانات في تنسيق موحد ، فإن الخطوة التالية هي تطهير البيانات. تتناول هذه المرحلة مجموعة من مشكلات جودة البيانات ، بدءًا من القيم المفقودة إلى مجموعات البيانات المكررة. تتضمن العملية اكتشاف هذه البيانات الخاطئة وتصحيحها لتجنب فجوات المعلومات.

تطهير البيانات يضع الأساس لتحليل البيانات بدقة وفعالية. يتم تطبيق العديد من التحويلات - مثل الإزالة والاستبدال والبحث والاستبدال وما إلى ذلك - لإزالة النص الزائد والقيم الفارغة بالإضافة إلى تحديد الحقول المفقودة والإدخالات في غير مكانها وأخطاء الكتابة التي يمكن أن تشوه التحليل.

إثراء البيانات

البيانات المنظمة والمنظَّمة جاهزة الآن للتخصيب. إنها عملية تتضمن إلحاق مجموعة بيانات واحدة أو عدة مجموعات من مصادر مختلفة لإنشاء رؤية شاملة للمعلومات. نتيجة لذلك ، تصبح البيانات أكثر فائدة لإعداد التقارير والتحليلات.

عادة ما يتضمن تجميع مصادر بيانات متعددة. على سبيل المثال ، إذا تم العثور على معرّف طلب داخل نظام ما ، يمكن للمستخدم مطابقة معرّف الطلب مع قاعدة بيانات مختلفة للحصول على مزيد من التفاصيل مثل اسم الحساب ، ورصيد الحساب ، وسجل الشراء ، وحد الائتمان ، وما إلى ذلك. هذه البيانات الإضافية "تثري" المعرّف الأصلي بسياق أكبر.

التحقق من صحة البيانات

يعد التحقق من دقة البيانات واكتمالها وموثوقيتها أمرًا ضروريًا لعملية إدارة البيانات. هناك دائمًا خطر عدم دقة البيانات أثناء عملية تحويل البيانات وإثرائها ؛ ومن ثم فإن الفحص النهائي ضروري للتحقق من صحة معلومات المخرجات ودقتها.

تأكيد صحة البيانات يتناقض مع تنقية البيانات من حيث أنه يرفض أي بيانات لا تتوافق مع القواعد أو القيود المحددة مسبقًا. يتحقق أيضًا من صحة المعلومات ومغزاها.

هناك أنواع مختلفة من عمليات التحقق من الصحة ؛ وهنا بعض الأمثلة:

• فحص التناسق: يمكن تقييد تاريخ الفاتورة من تاريخ سابق لتاريخ الطلب.
• التحقق من نوع البيانات: حقل التاريخ والشهر يمكن أن يحتوي فقط على أعداد صحيحة من 1 إلى 31 ومن 1 إلى 12 ، على التوالي.
• النطاق والتحقق من القيد: يجب أن يتكون حقل كلمة المرور من ثمانية أحرف على الأقل ، بما في ذلك الأحرف الكبيرة والأحرف الصغيرة والأرقام الرقمية.

فوائد التحكم في البيانات

تُستخدم حلول البيانات الآلية من قبل المؤسسات لأداء أنشطة إدارة البيانات بسلاسة ، أي تنقية بيانات المصدر وتحويلها إلى معلومات موحدة لتحليلات مجموعة البيانات المتقاطعة. هناك فوائد عديدة للتحكم في البيانات. يساعد الشركات:

• التخلص من صوامع البيانات ودمج المصادر المختلفة (مثل قواعد البيانات العلائقية وخوادم الويب وما إلى ذلك).
• تحسين إمكانية استخدام البيانات عن طريق تحويل البيانات الأولية إلى معلومات متوافقة يمكن قراءتها آليًا لأنظمة الأعمال.
• معالجة كميات كبيرة من البيانات للحصول على رؤى قيمة لتحليلات الأعمال.
• ضمان جودة عالية للبيانات لاتخاذ قرارات استراتيجية بثقة أكبر.

أصبح التحكم في البيانات أمرًا سهلاً مع Astera ReportMiner

اكتشف المزيد

كيف تختلف إدارة البيانات عن ETL؟

بينما تتعامل ETL مع مجموعات البيانات العلائقية المنظمة أو شبه المنظمة ، فإن التحكم في البيانات يتضمن تحويل مجموعات البيانات المعقدة ، بما في ذلك البيانات غير المنظمة التي لا تحتوي على مخطط محدد مسبقًا. على النقيض من حالة استخدام التقارير الخاصة بـ ETL ، فإن الهدف الأساسي للجدل حول البيانات هو التحليل الاستكشافي ، أي طرق جديدة للنظر في البيانات لإضافة قيمة وإنتاج رؤى تجارية.

تحديات التحكم في البيانات

يمثل التحكم في البيانات عقبات مختلفة للمنظمات. بالنسبة للمبتدئين ، تأتي البيانات من مصادر متعددة ويجب إدخالها في وجهات مختلفة ، لذلك من الضروري أن يكون لديك حل يحتوي على أكبر عدد ممكن من الموصلات.

علاوة على ذلك ، باستخدام مكتبات مفتوحة المصدر - على سبيل المثال ، الباندا - يمكن أن يكون نشاطًا مكثفًا للوقت. يحتاج محللو البيانات إلى عدد كبير من التحويلات المبرمجة مسبقًا للتعامل مع أنشطة إدارة البيانات اليومية بكفاءة.

يعطي محللو البيانات الحديثون الأولوية لاستخراج البيانات بدون رمز وحلول الإدارة لأنها تمكنهم من زيادة الإنتاجية وإدارة مراحل إدارة البيانات بشكل أكثر سلاسة.

تعد إدارة أحجام البيانات الكبيرة أيضًا تحديًا كبيرًا حيث يرتبط وقت معالجة البيانات بحجم البيانات. غالبًا ما يستهلك استخراج البيانات من المستندات غير المهيكلة الكثير من الوقت ويعيق عملية معالجة البيانات.

الحاجة إلى الأتمتة

يقضي علماء البيانات قدرًا كبيرًا من وقتهم في البحث عن البيانات. مسح اناكوندا يقترح أن تحميل البيانات وتنظيفها فقط يستغرق حوالي 45 بالمائة من وقتهم. تدرك الشركات الحديثة أن مواردها تقضي نصف الوقت في القيام بأعمال إعداد البيانات الشاقة (عمل بواب البيانات، كما قد يقول البعض) والبحث عن طرق لأتمتة عملية إدارة البيانات.

تسمح الحلول المؤتمتة للمؤسسات بمعالجة اختناقات إدارة البيانات ، لذا بدلاً من قضاء الوقت في الجدل حول البيانات ، يمكن لمحللي البيانات قضاء المزيد من الوقت في استخدام المعلومات المكررة لإعداد التقارير والتحليلات. تعمل حلول إدارة البيانات الحديثة على تقليل الفاصل الزمني بين البيانات الأولية والتحليلات وتسهيل اتخاذ القرار المستند إلى البيانات.

Astera ReportMiner - خطوتك الأولى للتحكم في البيانات

Astera ReportMiner هو حل لاستخراج البيانات على مستوى المؤسسات يمكنه أتمتة وتبسيط أنشطة إدارة البيانات الخاصة بك. تم تصميم النظام الأساسي المؤتمت الخالي من التعليمات البرمجية لتحويل كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة على الفور إلى رؤى قابلة للتنفيذ. نتيجة لذلك ، يمكنك بدء مبادرة التحليلات الخاصة بك وتمكين اتخاذ القرار المستند إلى البيانات.

باستخدام Astera ReportMiner، يمكنك:

• اسحب البيانات من مصادر مختلفة غير منظمة مثل COBOL PDF و PRN و TXT و XLS والمزيد.
• إنشاء نماذج التقارير لاستخراج البيانات من المستندات غير المهيكلة على نطاق واسع لمزيد من المعالجة.
• صمم قوالب قابلة لإعادة الاستخدام يمكن استخدامها لالتقاط البيانات من الملفات ذات التخطيطات والبنى المتشابهة.
• قم بإعداد قواعد التحقق من صحة البيانات المخصصة للتأكد من أن البيانات التي تم تحليلها تفي بالتنسيق المطلوب ومتطلبات العمل.
• استخدم مكتبة واسعة من الموصلات المدمجة لنقل البيانات المعدة إلى الوجهة التي تختارها.

هل أنت مهتم بأتمتة عمليات استخراج البيانات لزيادة سرعة نقل البيانات؟ تحميل نسخة تجريبية مجانية لمدة 14 يومًا من حل استخراج البيانات الآلي الخاص بنا. إذا كنت تفضل التحدث مع ممثل ، فاتصل +1 888-77-ASTERA اليوم.