التنميط البيانات: ما هو وكيف يحسن جودة البيانات

By |2021-10-13T08:48:49+00:0014 سبتمبر، 2020|

في عالم متصل أكثر من أي وقت مضى ، تستمر كمية البيانات ، بالإضافة إلى مصادرها ، في الازدياد. في حين أن إدارة مثل هذه الكمية الضخمة من البيانات أمر صعب ، هناك تحد كبير آخر: الحفاظ على جودة البيانات. هل تعلم أن قضايا جودة البيانات تكلف الشركات في الولايات المتحدة أكثر من 3 تريليون دولار سنويا؟ بالنسبة للعديد من الشركات ، فإنه يترجم إلى خسارة مالية ، ومراجعة السياسات ، وشوه سمعة.

ولكن لماذا جودة البيانات تحدث مشاكل؟

لأن البيانات غالبًا ما تكون مليئة بالأخطاء أو تفتقر إلى التناسق أو تحتوي على نسخ مكررة. يمكن أن يتسبب هذا في انقطاعات وتعقيدات في العمليات التجارية ، مما يؤدي إلى إهدار الفرص وانخفاض عائد الاستثمار.

هذا هو المكان التنميط البيانات تأتي في متناول اليدين. إنه يحلل ويعطي تفصيلاً كاملاً لبيانات المصدر لمساعدة المستخدمين على فهم وكشف الرؤى القابلة للتنفيذ لتحسين ذكاء الأعمال. يعد تصنيف البيانات في ETL خطوة حيوية لضمان سلامة البيانات وجودتها.

في هذه المقالة ، سنشرح ما هو تحديد ملفات تعريف البيانات ، ولماذا يعد تحديد ملفات تعريف البيانات ضروريًا للشركات ، وكيف تساعد أدوات تحديد ملفات تعريف البيانات في تبسيط هذه المهمة.

ما هو التنميط البيانات؟

يقدم التنميط البيانات رؤى حاسمة في المعلومات التي يمكن للمؤسسة الاستفادة منها لصالحها في صنع القرار والتحليل.

يساعد تحديد مواصفات البيانات في تقييم سلامة البيانات من خلال تقديم تحليل كامل لخصائصها الإحصائية ، مثل عدد الأخطاء وعدد التحذير والنسبة المئوية المكررة والحد الأدنى والحد الأقصى للقيمة ، مما يتيح فحص البيانات التفصيلي. تساعد هذه المعلومات المستخدمين في تحديد مشكلات الجودة والمخاطر والاتجاهات العامة.

تستخدم أدوات تحديد ملامح البيانات الخوارزميات التحليلية للمساعدة في فحص البيانات لتحديد مدى صلاحيتها. تلعب هذه الأدوات دورًا حيويًا في مساعدة الشركات على تبسيط إستراتيجية البيانات الخاصة بها مع مبادئ الشركة وأهدافها. الآن بعد أن عرفنا ما هو تحديد ملفات تعريف البيانات ، دعنا نناقش العمليات المختلفة التي تتطلب تنميط البيانات.

أين يتم استخدام توصيف البيانات؟

بشكل عام ، يتم استخدام ملفات تعريف البيانات في العمليات التالية:

ترحيل البيانات

ترحيل البيانات يتضمن نقل كمية كبيرة من المعلومات عبر أنظمة غير متجانسة ، مثل الملفات وقواعد البيانات ، وما إلى ذلك. ومع ذلك ، قبل بدء النقل عبر أداة ترحيل البيانات، من الضروري تشكيل البيانات لتحديد التناقضات وحلها للحفاظ على الاتساق بين الأنظمة القديمة والجديدة.

يمكن أن يؤدي إنشاء ملفات تعريف البيانات في مرحلة أولية من الترحيل إلى تقليل مخاطر الأخطاء والازدواجية والمعلومات غير الصحيحة.

تكامل البيانات

يخلق تكامل البيانات نظرة شاملة لبيانات المؤسسة من خلال دمجها من مصادر مختلفة. يضمن ملف تعريف البيانات في المرحلة الأولية من التكامل عدم وجود أخطاء عند دمج بيانات المصدر وتحميلها في مستودع البيانات أو مركز البيانات أو سوق البيانات.

تنظيف البيانات

يساعد تنظيف البيانات ، وهي خطوة أساسية في عملية إعداد البيانات ، في تصحيح الأخطاء وإلغاء البيانات المكررة للتحقق من صحة البيانات وملاءمتها. ومع ذلك ، فإن تنظيف البيانات مفيد فقط لمجموعات البيانات التي تعرف أنها فاسدة. غالبًا ما يكون محترمو البيانات رديء الجودة في النظام دون أن يلاحظهم أحد ولم يتم معالجته حتى يتم التعرف عليه من خلال ملفات تعريف البيانات.

وبالتالي ، فإن جودة البيانات وأدوات تحديد البيانات تفحص بشكل منهجي كميات هائلة من البيانات لتحديد الحقول غير الصحيحة والقيم الفارغة والمخالفات الإحصائية الأخرى التي قد تؤثر على عمليات البيانات.

لماذا تحتاج التنميط البيانات؟

يعد تنميط البيانات أمرًا بالغ الأهمية لصلاحية عمليات البيانات لأنه يساعدك على الإجابة عن الأسئلة التالية المتعلقة ببياناتك:

  • هل تحتوي البيانات على أي قيم فارغة أو فارغة؟
  • هل هناك أي شذوذ في البيانات؟ هل لديهم نمط مميز؟
  • هل يحتوي على أي قيم مكررة؟ ما هي نسبة القيم الفريدة؟
  • ما هو نطاق القيم في بيانات المصدر؟ هل القيم الدنيا والقصوى ضمن نطاقك المتوقع؟

يمكن أن يساعدك الحصول على الإجابة على هذه الأسئلة في الحفاظ على جودة بيانات مؤسستك والقضاء على الأخطاء التي يمكن أن تؤثر سلبًا على عمليات الأعمال.

التحديات المرتبطة بتنميط البيانات

يصبح تشكيل البيانات تحديًا عندما تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات. لمواجهة هذا التحدي ، يوصى بتقسيم البيانات إلى شرائح ومجموعات بيانات أصغر في كل مرة.

يمثل اختيار التنميط اليدوي للبيانات مجموعة مختلفة من التحديات ولن يكون ممكنًا بدون مساعدة من أحد المحترفين ، حيث إنه يتضمن إجراء استعلامات متكررة للحصول على رؤى أساسية حول بياناتك. هذه طريقة أكثر كثافة في استخدام الموارد. علاوة على ذلك ، من المحتمل أنك ستتمكن من التحقق من قسم فرعي فقط من بياناتك الإجمالية حيث قد يستغرق الأمر وقتًا طويلاً لوضع ملف تعريف مجموعة البيانات الكاملة يدويًا.

الحل المفضل هو استخدام أداة تحديد البيانات يمكن أن تساعدك على تقسيم مجموعات البيانات بسهولة. توفر معظم أدوات تحديد البيانات أيضًا أتمتة ، مما يقلل من الجهود اليدوية والوقت.

التنميط الآلي للبيانات مع Astera Centerprise

يمكن أن يساعدك فهم الجوانب المختلفة لبيانات مؤسستك في إدارة عمليات عملك بكفاءة ووضع إستراتيجية لخطة عمل فعالة وتحديد الأهداف الطويلة الأمد. ويمكن أن تساعدك أدوات تحديد البيانات على تحقيق هذه الأهداف.

Astera Centerprise هو برنامج تكامل بيانات على مستوى المؤسسة يدعم التنميط البيانات في ETL في بيئة خالية من التعليمات البرمجية مع واجهة سحب وإفلات ، بالإضافة إلى البيانات جودة و تطهير. قدرات التنميط البيانات في Astera Centerprise ضمان وصول المستخدمين إلى بيانات دقيقة بأقل دعم لتكنولوجيا المعلومات.

أدوات تحديد البيانات