تتغير معلومات المؤسسة باستمرار بسبب تحديثات البيانات أو التعديلات أو الحذف أو الاستعلام ، مما يجعل البيانات الصالحة ضرورة وليست استثناء. لكي ترسخ المنظمة الثقة في البيانات ، يعد التحقق من صحة البيانات أمرًا ضروريًا لضمان الاتساق والدقة في إعداد التقارير والتحليلات.
لا تؤثر الإحصاءات المستندة إلى البيانات غير الصالحة في الأرباح النهائية للأعمال فحسب ، بل قد تؤدي أيضًا إلى ضياع الفرص أو استنزاف العملاء أو انخفاض الإيرادات ، مما يتسبب في خسارة النشاط التجاري لفرص قيمة. على غرار "فقاعة التصفية" التي يمكن أن تقودك إلى مسار معلومات خاطئة ، يمكن أن تؤدي البيانات غير الدقيقة أو غير الصالحة إلى اتخاذ قرارات خاطئة تتكبد نفقات على المدى الطويل.
مسح أجرته تحويل، وهي منصة اكتساب عملاء ، استنتجت أن 1 من كل 4 عملاء يخضعون للمعالجة يتم تصنيفهم على أنهم غير صالحين لأن 27 بالمائة لديهم أسماء مزيفة ، و 28 بالمائة لديهم عنوان بريد إلكتروني غير صالح ، و 30 بالمائة لديهم أرقام هاتف غير صحيحة.
أهمية التحقق من صحة البيانات للأعمال
يمكن أن يؤدي التقاط نقاط البيانات غير الصالحة وإصلاحها في وقت مبكر من رحلة البيانات إلى توفير وقت معالجة كبير وتحسين الأداء العام. هذا حيث خطوات التحقق من صحة البيانات في الصورة. شكل من أشكال تنظيف البيانات ، تتحقق هذه التقنية من جودة البيانات ودقتها قبل معالجة البيانات وتحميلها. الغرض الأساسي من التحقق من صحة البيانات هو التأكد من أن البيانات:
- شامل ، أي لا يحتوي على قيم فارغة
- فريدة وخالية من الازدواجية
- متوافق مع متطلبات العمل
أهمية التحقق من صحة البيانات لعمليات البيانات المختلفة ، مثل ETL, ELTو تخزين البيانات، حيث يكون الهدف النهائي هو المساعدة في ضمان دقة النتائج ، متعدد الجوانب. يمنح العمل باستخدام بيانات موثوقة الشركات الثقة في اتخاذ القرارات في الوقت المناسب دون تردد.
القضايا التي تؤثر على صحة البيانات
فيما يلي بعض المشكلات التي تؤثر على صحة البيانات:
- القيم غير الصالحة: إذا كانت مجموعات البيانات تحتوي على قيم معروفة ، مثل "M" للذكور و "F" للإناث ، فإن التغيير في هذه القيم يمكن أن يجعل البيانات غير صالحة.
- قيم مفقودة: وجود قيم فارغة أو فارغة في مجموعة البيانات.
- الازدواجية: تكرار البيانات هو أمر شائع في المنظمات حيث يتم جمع البيانات من قنوات متعددة في عدة مراحل.
- تبعية السمة: سبب عدم الدقة بسبب قيمة حقل اعتمادًا على حقل آخر. على سبيل المثال ، تعتمد دقة بيانات المنتج على المعلومات المتعلقة بالموردين. لذلك ، ستنعكس الأخطاء في بيانات المورد في بيانات المنتج أيضًا.
- استعادة البيانات غير كافية: البيانات التي تم استردادها بشكل سيئ قد تجعل من الصعب على الأشخاص البحث عن سجلاتهم المطلوبة.
- التناقضات في التنسيق: من الممكن أن يتم إدخال البيانات بتنسيق مختلف عن بقية بيانات العمل.
- أخطاء إملائية: تهجئات غير صحيحة
الشكل 1: العوامل المؤدية إلى بيانات غير صالحة (المصدر: QuantDare)
كيف تعمل أداة التحقق من البيانات المؤتمتة؟
يعد التحقق الآلي من صحة البيانات جزءًا مهمًا من عمليات بيانات الأعمال لأنه يساعد على تحسين دقة البيانات التي تؤدي إلى قرارات مستنيرة بشكل أفضل. أدوات إدارة البيانات ، مثل Astera Centerprise، يدعم التحقق من صحة البيانات من خلال المدمج في التنميط البيانات, جودةو تطهير التحولات. من خلال الموصلات الجاهزة في واجهة المستخدم الرسومية ، يمكنك دمج البيانات وتحويلها والتحقق من صحتها من أكثر من 40 مصدرًا.
يساعد البرنامج في أتمتة مهام التحقق من صحة البيانات ، وتحرير الموظفين من الجهد المتكرر واليدوي لتحديد السجلات غير الصحيحة وإصلاحها ، وتوحيد البيانات لجعلها مفيدة.
دعونا نفكر في سيناريو بسيط حيث تقوم شركة ABC بدمج بيانات عملائها في ملف Excel لتبسيط جهود التسويق وقنوات الإيرادات. ومع ذلك ، فإن البيانات التي جمعوها بها العديد من الأخطاء. لذلك ، قرروا التحقق من صحة بياناتهم باستخدام Astera Centerprise. يتم ذلك باستخدام ثلاثة تحويلات: ملف تعريف البيانات, تطهير البيانات, و قواعد جودة البيانات.
يوضح الشكل 2 تدفق البيانات الذي يأخذ Excel المصدر كمدخلات ، وملفات تعريفه لتحليل بيانات المصدر ، وتنظيفه لإزالة السجلات غير الصالحة ، وتطبيق قواعد جودة البيانات لتحديد الأخطاء في البيانات التي تم تنظيفها قبل كتابتها في الوجهة محدد ملف.
الشكل 2: تدفق بيانات بسيط لشرح التحقق من صحة البيانات من مصدر Excel
نتيجة ملف تعريف البيانات يوضح التحويل تفاصيل البيانات على مستوى المجال. وهذا يمكن المنظمة من فهم البيانات والتأكد من:
- مصداقية البيانات: بمجرد تحليل البيانات ، يمكن التخلص من الشذوذ والازدواجية لضمان موثوقية البيانات. يساعد هذا أيضًا المؤسسة على تحديد قضايا الجودة وتحديد المعلومات القابلة للتنفيذ لتبسيط عمليات الأعمال.
- اتخاذ قرارات أسرع: يخلق صورة دقيقة لبيانات المصدر ، مما يمكن المنظمة من الوصول إلى القرارات بشكل أسرع.
- إدارة الأزمات العملية: يمكن للبيانات المحددة أن تمنع الأخطاء الصغيرة من التحول إلى قضايا حرجة.
الشكل 3: بيانات مصدر التنميط
• تطهير البيانات يستخدم التحويل لإصلاح مشكلتين في بيانات المصدر:
- يزيل المسافات الزائدة والرائدة من السجلات.
- يحدد السجلات التي تحتوي على ".co" ويستبدلها بـ ".com". يعمل هذا على إصلاح السجلات الخاطئة في عنوان البريد الإلكتروني.
الشكل 4: تطبيق الشروط لتنقية البيانات
يمكن رؤية البيانات التي تم تنظيفها ، بعد إزالة المسافات الزائدة وتنسيق عنوان البريد الإلكتروني غير الصحيح ، في النصف الأيمن من الشكل 5.
باستخدام هذه البيانات النظيفة ، يمكن للمنظمة:
- تحسين جهود التسويق عبر البريد الإلكتروني: من خلال إنشاء نسخة نظيفة وخالية من الأخطاء لبيانات عملائها ، تضمن المؤسسة إمكانية استخدام البيانات للحصول على أقصى عوائد من التسويق عبر البريد الإلكتروني.
- زيادة الإيرادات: يضمن استخدام عناوين البريد الإلكتروني الصحيحة معدلات استجابة أعلى ، مما يؤدي بدوره إلى زيادة التحويلات وفرص المبيعات.
الشكل 5: مقارنة بيانات المصدر الخاطئة مع البيانات المنظفة
المقبل، قواعد جودة البيانات يتم تطبيقها على البيانات التي تم تنظيفها لتحديد السجلات في البريد الإلكتروني العنوان الحقل الذي يحتوي على تنسيق غير صالح.
الشكل 7: الإبلاغ عن السجلات غير الصحيحة في حقل عنوان البريد الإلكتروني
يمكن رؤية النتيجة في لقطة الشاشة التالية. التقديم قواعد جودة البيانات يمكّن المؤسسة من:
- احصل على بيانات متسقة: من خلال تصحيح عناوين البريد الإلكتروني ، تضمن المنظمة وصول جميع الأقسام إلى معلومات متسقة وصحيحة.
- تسهيل قابلية التوسع: مع وجود بنية تحتية ذات جودة صوت عالية ، يمكن للمؤسسة التوسع بسهولة دون القلق بشأن موثوقية بياناتها وموثوقيتها.
الأخطاء التي حددتها قواعد جودة البيانات مكتوبة في ملف سجل ، في حين أن البيانات التي تم تنظيفها مكتوبة في محدد ملف.
في عالم المؤسسات الحديث ، حيث تُستمد القرارات المهمة من البيانات ، يمكن لأتمتة التحقق من صحة البيانات توفير الوقت وتبسيط العمليات التجارية بشكل كبير. بيئة خالية من التعليمات البرمجية Astera Centerprise تمكنك من أتمتة التحقق من صحة البيانات كجزء من تدفق البيانات أو سير العمل. علاوة على ذلك ، يمكن جعل تحديثات البيانات مشروطة ، اعتمادًا على نجاح اختبارات التحقق من الصحة لضمان مصداقية بيانات مؤسستك.
لمعرفة كيف يمكنك تبسيط مهام التحقق من صحة البيانات وأتمتتها باستخدام حل شامل لا يحتوي على رموز ، قم بتنزيل نسخه تجريبيه of Astera Centerprise.