إدارة جودة البيانات: ما هي ولماذا هي مهمة؟

By |2021-09-20T08:36:42+00:00نوفمبر 10th، 2019|

البيانات هي شريان الحياة للمؤسسة التي تشكل الأساس للعديد من قرارات العمل الحاسمة. ومع ذلك ، يجب أن يكون لدى المؤسسات عملية تدفق مكثفة لعملية جودة البيانات لضمان صلاحية البيانات ، حيث يمكن أن تساعد البيانات الدقيقة في تقديم نتائج قيّمة. لذلك ، للاستفادة من النمو الهائل للبيانات الضخمة ، تحتاج الشركات إلى استخدام إطار عمل لإدارة جودة البيانات قبل أن تبدأ في استخراج رؤى قابلة للتنفيذ من المعلومات. يضمن إطار عمل إدارة جودة البيانات اتساق البيانات ودقتها وصحتها.

تشرح هذه المقالة ماهية إدارة جودة البيانات ، وتحدد الخطوات المطلوبة لضمان جودة البيانات ، وتصف خصائص تقييم إدارة جودة البيانات ، وتشرح سبب أهمية إدارة جودة البيانات ، وتقدم أدوات إدارة جودة البيانات.

ما هي إدارة جودة البيانات؟

تشير إدارة جودة البيانات (DQM) إلى مجموعة ممارسات الأعمال التي تتضمن توظيف الأشخاص المناسبين والعمليات والتقنيات لاستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من المعلومات المتاحة. يضمن إطار عمل جودة البيانات والتكامل الراسخ الحفاظ على تدفق عملية جودة البيانات طوال دورة حياة البيانات.

على سبيل المثال ، كجزء من خطة إدارة جودة بيانات الشركة ، يحدد المستخدمون فحوصات معينة لجودة البيانات خلال رحلة البيانات إلى إزالة أي تناقضات أو أخطاء وضمان بيانات موثوقة للتحليلات وعمليات ذكاء الأعمال.

الأسباب الشائعة لسوء إدارة جودة البيانات

الأبحاث أظهرت ذلك 40 في المئة من مبادرات الأعمال تفشل في تحقيق أهدافها بسبب مشاكل جودة البيانات. ومن ثم ، يجب على مضيفي البيانات تحديد الأسباب الجذرية لسوء جودة البيانات وبناء خطة قوية لتحديد البيانات والتحقق من صحتها لتحسين دقة المعلومات المستخدمة في اتخاذ القرار.

وفقًا لـ 451 Research ، تشمل الأسباب الثلاثة الأولى لضعف جودة البيانات ما يلي:

   1. إدخال البيانات يدويًا

تعتمد العديد من المؤسسات على موظفيها لتغذية البيانات يدويًا في أنظمة الأعمال ، مما يؤدي إلى حدوث أخطاء بسبب نقص الخبرة أو الخطأ البشري أو طبيعة العمل الرتيبة. تشمل النتائج الشائعة الأخرى لسوء جودة البيانات وإدارتها ، مثل إدخال البيانات يدويًا ، السجلات المكررة والمعلومات المفقودة.

   2. ترحيل البيانات ومشاريع التحويل

تتضمن مشاريع ترحيل البيانات نقل البيانات بين تنسيقات الملفات وقواعد البيانات وأنظمة التخزين المختلفة مما يؤدي غالبًا إلى تكرار أو فقدان السجلات. علاوة على ذلك ، غالبًا ما ينطوي الانتقال من نظام معلومات قديم إلى نظام جديد تحويل البيانات إلى تنسيق متوافق يمكن أن يؤدي إلى رداءة جودة البيانات إذا لم يتم بشكل صحيح.

   3. إدخالات مستخدمين متعددين

في العديد من الأقسام ، يشارك العديد من الموظفين في عملية معالجة البيانات وتعديلها. يمكن أن يسبب هذا تناقضات ، مثل الأسماء المختلفة لنفس المورد. على سبيل المثال ، قد يقوم بعض الموظفين بإدخال اسم المورد باسم "Dell" ، بينما قد يستخدم الآخرون "Dell Inc." لنفس البائع.

يمكن حل هذه المشكلة بسهولة بمساعدة فحوصات جودة البيانات. يمكن أن تساعد أدوات DQM في إضافة فحوصات جودة بيانات متعددة تلقائيًا لكل مجموعة بيانات.

فوائد إطار إدارة جودة البيانات: لماذا تعتبر إدارة جودة البيانات مهمة؟

البيانات عالية الجودة لديها القدرة على تحسين العمليات التجارية وجعلها أكثر كفاءة وربحية. بعض فوائد إجراء عملية تحسين جودة البيانات في كل خطوة من خطوات العملية التجارية هي:

تساعد البيانات في تحديد الفرص الجديدة وتحسين نتائج الأعمال

من المرجح أن تؤدي قرارات الأعمال التي تستند إلى بيانات الجودة إلى نتائج إيجابية ، حيث يمتلك المديرون صورة دقيقة وحديثة وكاملة لأصول البيانات الهامة. علاوة على ذلك ، تساعد البيانات عالية الجودة المديرين على تحديد الفرص الجديدة والاستفادة منها ، مما يمكن الشركة من النمو والبقاء تنافسية.

على سبيل المثال ، قد تؤدي المعلومات المالية غير الصحيحة ، مثل الأرباح المبالغ فيها ، إلى نسب مالية مضللة ، وغالبًا ما تستخدم لتقييم الأداء السابق للشركة. يجب أن يستند هذا التحليل إلى بيانات دقيقة وموثوقة ، حيث أنه يضع الأساس للعديد من القرارات المهمة ، مثل الأسواق المستهدفة المحتملة وتغيرات الأسعار. وبالمثل ، يمكن أن تساعد البيانات المالية المحدثة الشركة في تحديد قطاعات السوق الأكثر ربحية بحيث يمكن للمديرين استكشاف فرص نمو جديدة في تلك المجالات.

تساعد جودة البيانات على عمليات ترحيل البيانات الناجحة

يعد ضعف جودة البيانات أحد أسباب فشل مشاريع ترحيل البيانات ، حيث تتضمن هذه المشاريع حركة كميات كبيرة من البيانات بتنسيقات متباينة. تعد إدارة جودة البيانات الفعالة ضرورية لضمان ارتفاع معدل نجاح الترحيل. يجب استخدام قواعد جودة البيانات لتحديد وتصحيح أي أخطاء قبل أن يتم الترحيل. هذا يساعد في القيام ترحيل البيانات مشاريع أسرع وبدقة أكبر.

على سبيل المثال ، لإنشاء مستودع موحد لبيانات العملاء ، تخطط الشركة للانتقال من نظام تخزين المعلومات اللامركزي إلى نظام مركزي مثل مستودع البيانات. في السابق ، كان يتم إدخال البيانات يدويًا من قبل الموظفين وكانت بها أخطاء ، بما في ذلك السجلات المكررة والمعلومات المفقودة. يمكن أن يساعد برنامج إدارة جودة البيانات الفعال الشركة في تحديد تلك الأخطاء وتصحيحها قبل ترحيل البيانات إلى مستودع البيانات.

يضمن ضمان جودة البيانات تقليل وقت معالجة البيانات والتكاليف

وفقًا غارتنر، يمكن أن يكون لسوء جودة البيانات تأثير مالي متوسط ​​قدره 9.7 مليون دولار في السنة. بالإضافة إلى ذلك ، تعني البيانات السيئة أنه تتم معالجة المعلومات غير الصحيحة ، مما قد يتضمن إعادة العمل. ومع ذلك ، إذا جعلت الشركات إطار عمل إدارة جودة البيانات جزءًا من عملية الأعمال الشاملة ، فيمكن تقليل الوقت والتكلفة التي يتم إنفاقها على إعادة العمل.

ما هي خصائص جودة البيانات؟

يعد وجود مجموعة محددة جيدًا من مقاييس تقييم إدارة جودة البيانات أمرًا حيويًا لتقييم أداء مبادرات إدارة جودة البيانات في المؤسسة. يساعد في تحديد ما إذا كانت استراتيجية إدارة جودة البيانات تؤتي ثمارها لتحقيق الأهداف التنظيمية.

الشكل 1: أبعاد جودة البيانات

تتضمن بعض الأبعاد الرئيسية لجودة البيانات ما يلي:

  • كمال يشير إلى ما إذا كانت البيانات التي تم جمعها كافية لاستخلاص النتائج. يمكن تقييم ذلك من خلال التأكد من عدم وجود معلومات مفقودة في أي مجموعة بيانات.
  • اتساق يضمن أن البيانات عبر جميع الأنظمة في المؤسسة متزامنة وتعكس نفس المعلومات. يتضمن مثال البيانات المتسقة تسجيل تاريخ الشحن بنفس تنسيق التاريخ الموجود في جدول بيانات معلومات العميل.
  • دقة يشير إلى ما إذا كانت البيانات التي تم جمعها تمثل بدقة ما ينبغي. يمكن قياس هذا مقابل مصدر البيانات والتحقق من صحتها ضد قواعد العمل المحددة من قبل المستخدم.
  • توقيت يعني أن البيانات متاحة متى ومتى كان متوقعًا لتسهيل اتخاذ القرار القائم على البيانات. تستفيد العديد من الشركات من الأدوات التي تدعم تكامل البيانات في الوقت الفعلي لاكتساب معرفة تجارية حديثة. ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن جودة البيانات والتكامل يسيران جنبًا إلى جنب. قبل الشروع في تكامل البيانات ، يجب تحديد البيانات وتنظيفها ، الأمر الذي سيؤدي بدوره إلى تثبيت تطوير تعيين البيانات وسير العمل.
  • تميز تتضمن التأكد من عدم وجود نسخ مكررة في البيانات. على سبيل المثال ، يمكن أن يؤدي نقص البيانات الفريدة إلى إرسال العديد من رسائل البريد الإلكتروني إلى عميل واحد بسبب تكرار السجلات.
  • صحة يقيس ما إذا كانت البيانات تفي بالمعايير أو المعايير التي وضعها مستخدم الأعمال. على سبيل المثال ، يمكن للشركة إجراء فحص جودة بيانات المؤسسة في حقل كمية الأمر ، على سبيل المثال ، "كمية الطلب> = 0" حيث تشير كمية الطلب السالبة إلى معلومات غير صالحة.

ما هي أدوات إدارة جودة البيانات (DQM)؟

أدوات إدارة جودة البيانات (DQM) هي تقنيات تُستخدم لتحديد وفهم وإصلاح أي عيوب في البيانات. تدعم أدوات DQM اتخاذ القرارات التجارية والعمليات التجارية من أجل إدارة البيانات بكفاءة.

اختيار أدوات DQM

تقود البيانات عملية صنع القرار ، ولهذا أصبحت إدارة جودة البيانات أولوية قصوى للشركات. ومع ذلك ، نظرًا لزيادة حجم البيانات والتفاوت ، يمكن أن يؤدي إجراء العملية يدويًا إلى أخطاء في جودة البيانات ووقت طويل. هذا هو المكان الذي تدخل فيه أدوات DQM.

فيما يلي بعض العوامل المهمة التي يجب على الشركات أخذها في الاعتبار عند اختيار أداة DQM الصحيحة:

  • وظائف التنميط وتنظيف البيانات

يجب أن تتضمن أداة فعالة لجودة البيانات التنميط البيانات الميزات. تساعد أداة DQM في أتمتة تحديد البيانات الوصفية وتوفر رؤية واضحة لبيانات المصدر لتحديد أي تناقضات.

علاوة على ذلك ، يمكن أن تساعد إمكانات تنظيف البيانات في أداة إدارة البيانات في منع الأخطاء وحلها قبل تحميل البيانات على الوجهة.

  • فحوصات جودة البيانات

يحتوي برنامج DQM المتقدم على كائنات وقواعد مدمجة في تدفق المعلومات لرصد أي أخطاء قد تحدث أثناء معالجة البيانات والإبلاغ عنها. يضمنون التحقق من صحة البيانات التي تتم معالجتها بناءً على قواعد العمل المحددة لضمان تكامل البيانات.

  • إدارة نسب البيانات

تساعد أداة DQM في إدارة نسب البيانات ، مما يساعد على التحكم في تدفق المعلومات وتحليله من خلال وصف أصل البيانات ورحلتها ، مثل الخطوات التي تم بها تحويل البيانات أو كتابتها إلى الوجهة.

  • الاتصال بمصادر بيانات متعددة

مع تزايد تنوع وعدد مصادر البيانات ، أصبح من الضروري تقييم مجموعات البيانات الداخلية والخارجية والتحقق منها. لذلك ، يجب على الشركات تحديد أدوات DQM التي تقدم الدعم للبيانات بأي تنسيق وتعقيد ، سواء كانت منظمة أو غير منظمة ، مسطحة أو هرمية ، قديمة ، أو حديثة.

إنشاء إستراتيجية مركزية لإدارة جودة البيانات

يعد ضمان جودة البيانات عملية مستمرة تتطور مع الاحتياجات المتغيرة للمؤسسة. وهذا يعني أنه يجب أن يكون لدى المؤسسات إستراتيجية مركزية لإدارة الجودة النوعية مع إطار عمل قوي لمواجهة تحديات جودة البيانات وجني فوائد البيانات عالية الجودة.

السؤال الذي يطرحه مستخدمو الأعمال غالبًا هو ، كيف تتحقق من جودة البيانات؟ لقد قمنا بإدراج خمس خطوات لإنشاء استراتيجية مركزية لإدارة جودة البيانات تشمل:

  • تحديد أهداف النجاح الرئيسية لبرنامج جودة البيانات

يتضمن ذلك تحديد مقاييس اكتمال البيانات ، مثل نسبة البيانات إلى الأخطاء ونسبة السجلات الفارغة. يوفر هذا للمستخدمين فهمًا واضحًا للبيانات التي يتم تحليلها والأبعاد ، بما في ذلك الاكتمال والتفرد والدقة وما إلى ذلك ، والتي سيتم استخدامها لتقييم سلامة البيانات.

  • قم بتوصيل خطة إدارة الجودة الشاملة على مستوى المؤسسة

ضمان جودة البيانات هو مسؤولية جميع أصحاب المصلحة في المعلومات ، بما في ذلك مهندسو البيانات ومحللو الأعمال وتكنولوجيا المعلومات. ومن ثم ، يجب أن يعرف الموظفون مستويات إدارة البيانات المتوقعة ، والفوائد التجارية لمعايير إدارة البيانات المحددة ، ومقاييس التقييم من أجل التنفيذ السلس لاستراتيجية DQM.

  • تقييم بيانات الأعمال الواردة مقابل معايير جودة البيانات المحددة

أصبح ضمان جودة بيانات المؤسسة أسهل باستخدام أداة DQM المتقدمة لأنها تمكن المستخدمين من تحديد قواعد إدارة البيانات وتقييم البيانات الواردة بناءً على معايير محددة مسبقًا.

  • تحليل نتائج جودة البيانات وتحديد الأسباب الجذرية للبيانات السيئة

بمجرد معالجة البيانات في برنامج DQM ، يمكن للمستخدمين تقييم جودة البيانات وتحديد أسباب السجلات ذات العلامات. على سبيل المثال ، توضح لقطة الشاشة أدناه أن أحد السجلات كان خاطئًا بسبب عنوان البريد الإلكتروني غير الصحيح.

الشكل 2: السجلات التي تم الإبلاغ عنها

  • راقب وضبط سير عمل جودة البيانات بناءً على الاحتياجات المتغيرة للبيانات

يجب على المستخدمين التحقق من سير عمل التحقق من صحة البيانات على فترات زمنية دورية للتأكد من أن قواعد جودة البيانات متزامنة مع أهداف العمل الإجمالية. ويشمل ذلك أيضًا اتخاذ الإجراءات اللازمة لتحسين معايير جودة البيانات بناءً على النتائج السابقة.

ضمان إدارة جودة البيانات مع Astera Centerprise 

Astera Centerprise هو حل شامل لإدارة البيانات يمكّن الشركات من تحقيق جودة البيانات المعقدة ومهام التكامل مع ضمان إدارة قوية لجودة البيانات. تتيح إمكانيات تصنيف البيانات المتقدمة وجودة البيانات للمستخدمين قياس سلامة بيانات الأعمال المهمة ، وتسريع مشاريع تكامل البيانات في بيئة مرنة وخالية من الأكواد.

تريد معرفة كيف Centerprise هل يمكن أن تساعد في إدارة جودة بيانات المؤسسة الناجحة؟ تحميل تجربة مجانية الإصدار والتجربة لنفسك!

Centerprise شعار مستخرج البيانات

مرجع:  https://siliconangle.com/files/2016/01/Blazent_State_of_Data_Quality_Management_2016.pdf