فهم أدوات معالجة البيانات وأهميتها

By |2021-11-23T12:37:28+00:00مسيرة 12th، 2020|

تعمل البيانات على تغيير الطريقة التي تعمل بها الشركات اليوم. من اتخاذ قرارات الأعمال إلى العمليات اليومية ، يعتمد كل شيء على البيانات. ولا شيء من هذا ممكن دون تحويل البيانات الخام إلى معلومات مفيدة ، خاصة عندما يتعلق الأمر بكمية كبيرة من البيانات ومصادر متباينة.

هنا يأتي دور معالجة البيانات. يقوم بترجمة البيانات إلى التنسيق المطلوب بحيث يمكن تنظيفها ورسم خرائطها بسهولة لاستخراج الرؤى.

ستوضح هذه المدونة مفهوم التلاعب بالبيانات بالتفصيل وستستكشف بشكل أكبر ضرورة أدوات معالجة البيانات للشركات. سنشارك أيضًا بعض النصائح والخطوات للمساعدة في معالجة بياناتك بشكل فعال.

أدوات معالجة البيانات

مصدر الصورة: lrdatascience

ما هو التلاعب بالبيانات؟

التلاعب بالبيانات هو عملية تغيير البيانات أو تعديلها لجعلها أكثر قابلية للقراءة وتنظيمًا. على سبيل المثال ، يمكنك ترتيب البيانات أبجديًا لتسريع عملية العثور على المعلومات المفيدة. مثال آخر على التلاعب بالبيانات هو إدارة مواقع الويب. يمكن لمالكي مواقع الويب استخدام سجلات خادم الويب لتحديد أكثر صفحات الويب مشاهدة ومصادر حركة المرور وغير ذلك الكثير. وبالمثل ، يستخدم سماسرة الأسهم التلاعب بالبيانات للتنبؤ باتجاهات سوق الأسهم.

لماذا نستخدم التلاعب بالبيانات؟

تستخدم الشركات البيانات للتنبؤ بالاتجاهات وفهم سلوك العملاء وزيادة الإنتاجية وخفض التكاليف وما إلى ذلك من خلال التلاعب بالبيانات. تشمل المزايا الإضافية الأخرى لمعالجة البيانات ما يلي:

  1. تنسيق التنسيق: تساعد البيانات المنظمة بطريقة موحدة ومنظمة مستخدمي الأعمال على اتخاذ قرارات أفضل.
  2. لمحة تاريخية: يمكن أن يساعد الوصول إلى بيانات المشاريع السابقة بسرعة المنظمة على اتخاذ قرارات تتعلق بإسقاط الموعد النهائي وإنتاجية الفريق وتخصيص الميزانية وما إلى ذلك.
  3. تحسين كفاءة: من خلال الحصول على بيانات أكثر تنظيماً ، يمكن للشركة عزل المتغيرات الخارجية وحتى تقليلها للمساهمة في الكفاءة الكلية للأعمال.

لغة معالجة البيانات

من الممكن جعل البيانات أكثر تنظيماً وقابلة للقراءة من خلال DML أو لغة معالجة البيانات. DML هي لغة برمجة كمبيوتر تُستخدم لإدراج البيانات وحذفها وتعديلها في قاعدة بيانات. إنه يجعل البيانات سهلة التنظيف والتخطيط لمزيد من التحليل. لغة معالجة البيانات شائعة الاستخدام هي لغة الاستعلام الهيكلية (SQL). يستخدم SQL لتحديث واسترداد البيانات في ملف قواعد البيانات العلائقية.

ما هي أدوات معالجة البيانات؟

تتيح لك أدوات معالجة البيانات تعديل البيانات لتسهيل قراءتها وتنظيمها. تساعد هذه الأدوات في تحديد الأنماط في بياناتك التي قد لا تكون واضحة بخلاف ذلك. على سبيل المثال ، يمكنك ترتيب سجل البيانات بالترتيب الأبجدي باستخدام أداة معالجة البيانات بحيث يسهل العثور على الإدخالات المنفصلة.

غالبًا ما يخلط الناس معالجة البيانات مع ETL وتقنيات التحول الأخرى. ومع ذلك ، تتضمن معالجة البيانات فرز البيانات وإعادة ترتيبها ونقلها دون تغييرها بشكل أساسي. يتضمن عمليات لتكييف البيانات بالشكل المطلوب لعرض المعلومات أو تغذية نموذج التحليلات وتدريبه.

الغرض الرئيسي من معالجة البيانات هو تغيير العلاقة (سواء المنطقية أو المادية) التي يمتلكها عنصر بيانات واحد مع عنصر آخر ، وليس البيانات نفسها. تتضمن العمليات الشائعة المستخدمة لمعالجة البيانات تصفية الصفوف والأعمدة والتجميع والانضمام والتسلسل ومعالجة السلاسل والتصنيف والانحدار والصيغ الرياضية.

ETL ، من ناحية أخرى ، يخدم غرضًا مختلفًا. يتضمن استخراج البيانات من نظام المصدر وجعلها متوافقة مع نظام الوجهة قبل الكتابة إليه.

لماذا تحتاج إلى أدوات معالجة البيانات؟

تعد معالجة البيانات مهمة حاسمة في تحسين العملية. يقوم بتحويل البيانات إلى نموذج قابل للاستخدام يمكن استخدامه بشكل أكبر لتكوين رؤى ، مثل تحليل البيانات المالية وسلوك العملاء وتنفيذ تحليل الاتجاه.

يتم استخدام معالجة البيانات على نطاق واسع أثناء التكامل لجعل البيانات متوافقة مع النظام المستهدف. على سبيل المثال ، غالبًا ما يتلاعب المستخدمون المرتبطون بالمحاسبة بالبيانات الأولية التي يتم الحصول عليها من البائعين والتسويق لفهم أسعار المنتجات أو اتجاهات المبيعات أو متطلبات الضرائب المحتملة. وبالمثل ، يمكن لخبراء سوق الأوراق المالية معالجة البيانات للتنبؤ باتجاهات السوق مما يسمح لهم بإدارة محافظهم الاستثمارية وفقًا لذلك.

هذه ليست سوى عدد قليل من حالات استخدام معالجة البيانات. تشمل بعض الطرق الأخرى التي يمكن أن يكون التلاعب فيها مفيدًا للمنظمات ما يلي:

  • تناسق البيانات

يسهل تنسيق البيانات المتسق تنظيم البيانات وقراءتها وتحليلها. عندما تأتي البيانات من مصادر مختلفة ، يجب على المستخدم تحول ومعالجته لإنشاء تنسيق موحد. بعد توحيد التنسيق ، يكون من الأسهل كتابة البيانات في نظام المؤسسة أو استخدامها لإعداد التقارير.

  • إسقاط البيانات

كعمل تجاري ، لا يمكنك إنكار أهمية البيانات عندما يتعلق الأمر بذكاء الأعمال (BI). يعد إنشاء تحليل شامل للبيانات أمرًا حيويًا للشركات ، لا سيما عندما يتعلق الأمر بالاستثمارات. كل عمل يستخدم البيانات السابقة للتخطيط للمستقبل. يجعل التلاعب بالبيانات من السهل إنشاء التوقعات ، خاصة في القطاع المالي ، حيث تعتمد على نتائج استثماراتك السابقة لاعتبارات مستقبلية.

  • توليد القيمة

تتيح لك معالجة البيانات تحديث البيانات وتعديلها وحذفها وإدخالها في قاعدة البيانات. وهذا يعني أنه يمكنك الاستفادة من البيانات للحصول على رؤى متعمقة واتخاذ قرارات تجارية أفضل.

  • إزالة البيانات الزائدة

غالبًا ما تتضمن البيانات الواردة من أنظمة المصدر معلومات زائدة عن الحاجة أو خاطئة أو غير مرغوب فيها. يتطلب جعل هذه البيانات مفيدة تشغيلها من خلال عمليات فحص الجودة وتطبيق عوامل تصفية للتنظيف لاستخراج المعلومات الأساسية لشركتك. باستخدام معالجة البيانات ، يمكنك تنظيف بياناتك بسرعة بحيث يمكنك تصفية السجلات المهمة.

  • تفسير البيانات

عند التعامل مع البيانات المعقدة التي تتضمن تنسيقات وظروف عمل متعددة ، يكون من المستحيل فهمها دون معالجة. يجب أن يكون لديك القدرة على تصور البيانات وتحويلها إلى معلومات قيمة ومفهومة. قد تحل أداة معالجة البيانات هذه المشكلة عن طريق تحويل البيانات إلى التنسيق المطلوب ودمجها مع أدوات مختلفة لتحسين التجربة المرئية. هذا يسهل على المستخدمين فهم البيانات واستهلاكها.

نصائح وخطوات لمعالجة البيانات

الطريقة الأكثر فعالية لمعالجة البيانات هي من خلال الأدوات التي توفر وظائف معالجة البيانات المضمنة والأوتوماتيكية ، مثل تنظيف البياناتأو رسم الخرائط أو التجميع أو التخزين. توفر لك هذه الأدوات عناء إدخال البيانات يدويًا وتنفيذ مهام متكررة منخفضة القيمة. وعلاوة على ذلك، فإن ميزات الأتمتة بدعم من هذه الأدوات تدعم إنشاء التقارير وتسليمها دون أي تدخل بشري

يتكون التلاعب الفعال بالبيانات من خمس خطوات رئيسية:

  • الخطوة الأولى هي تكوين قاعدة بيانات من مصادر البيانات الخاصة بك.
  • بعد ذلك ، قم بتنظيف البيانات التي تم الحصول عليها من نظام المصدر قبل إعادة ترتيبها وإعادة هيكلتها.
  • استيراد وإنشاء قاعدة بيانات تعمل كمنطقة مرحلية.
  • دمج أو تصفية المعلومات بناءً على متطلبات عملك.
  • أخيرًا ، استفد من البيانات التي تمت معالجتها للحصول على رؤى قيمة.

أدوات على مستوى المؤسسات مثل Astera Centerprise تبسيط معالجة البيانات من خلال تقديم تحويلات مضمنة وموصلات المصدر والوجهة. يمكنك معالجة البيانات بسهولة دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. علاوة على ذلك ، يمكنك جدولة المهام باستخدام أتمتة الحل وإمكانيات تنظيم سير العمل.

تحميل نسخه تجريبيه of Astera Centerprise وتجربة مباشرة كيف يمكن للبرنامج مساعدتك في معالجة البيانات.