ما هو التحقق من صحة البيانات؟

في عام 1998، أطلقت وكالة ناسا المركبة الفضائية Mars Climate Orbiter، والتي تم بناؤها بتكلفة 125 مليون دولار لدراسة مناخ المريخ. وبعد 10 أشهر من النشاط، احترق المسبار الفضائي وتحطم إلى أجزاء بسبب خطأ بسيط في النظام المتري. استخدمت مجموعة الملاحة في مختبر الدفع النفاث (JPL) القياسات المترية للملليمتر والأمتار في حساباتها، بينما قامت شركة لوكهيد مارتن للملاحة الفضائية في دنفر، وهي الكيان المسؤول عن صياغة وبناء المركبة الفضائية، بتوفير بيانات التسارع الأساسية باستخدام النظام الإمبراطوري للبوصات. القدمين والجنيه.

وكان من الممكن تجنب هذا الخطأ بسهولة إذا تم التحقق من صحة البيانات قبل استخدامها. يوضح المثال أهمية التحقق من صحة البيانات والعواقب التي يمكن أن تترتب عليها، خاصة اليوم حيث يعتمد العالم بأكمله بشكل كبير على البيانات.

ما هو التحقق من صحة البيانات؟

بعبارات بسيطة، التحقق من صحة البيانات هو إعادة فحص بياناتك للتأكد من دقتها والقيم المفقودة والشذوذ والتناقضات أثناء تكامل البيانات العملية قبل استخدامها في اتخاذ القرار. في الأساس، يشبه الأمر إجراء فحص صحي شامل لبياناتك. يضمن التحقق من صحة البيانات أن البيانات التي تستخدمها جديرة بالثقة ومناسبة لتحليلك.

الغرض الرئيسي وراء التحقق من صحة البيانات هو التأكد من أنها مخصصة للاستخدام المقصود. على سبيل المثال، أنت تقوم بحملة تسويقية لاستهداف المراهقين وتعتمد حملتك التسويقية على نتائج الاستطلاع التي جمعتها. ومع ذلك، بعد قيامك بحملتك، أدركت أن البيانات التي جمعتها لم تكن للمراهقين بل لأشخاص في منتصف العشرينيات من العمر. لذلك، كانت بياناتك دقيقة، لكنها ربما لم تكن صالحة.

لماذا لا يمكن التغاضي عن التحقق من صحة البيانات

في عام 2018، ارتكب أحد الموظفين في شركة Samsung Securities في كوريا الجنوبية خطأً فادحًا عندما خلط بين العملة (الوون) وأسهم الشركة. بدلاً من دفع أرباح بقيمة 1,000 وون للسهم الواحد، وافق الموظف عن طريق الخطأ 1,000 سهم من أسهم Samsung Securities للموظفين. وأدى هذا الخطأ إلى خسارة مالية فادحة للشركة وصلت إلى 300 مليون دولار.
أي منظمة معرضة لأخطاء مماثلة إذا كانت تفتقر إلى البروتوكولات اللازمة لحماية نفسها. في حالة شركة Samsung Securities، كان من الممكن أن يؤدي تنفيذ عملية ضمان تتضمن التحقق التلقائي من صحة البيانات إلى منع حدوث الخطأ.

وهذا مجرد مثال واحد على الدور الحاسم الذي يلعبه التحقق من صحة البيانات إدارة البيانات. فهو لا يلعب دورًا حاسمًا في توفير الوقت والتكلفة للمؤسسة فحسب، بل إنه أيضًا محوري في الحفاظ على الامتثال، خاصة بالنسبة للرعاية الصحية والصناعات المالية.

إنها ليست مجرد مسألة حذر؛ إنه أمر ضروري لأي منظمة تقدر الدقة والكفاءة وتخفيف المخاطر، سواء كانت مؤسسات مالية أو مقدمي رعاية صحية أو شركات تكنولوجيا.

فوائد التحقق من صحة البيانات

التحقق من صحة البيانات يتحقق من المجموعة جودة البيانات والدقة قبل تحليلها ومعالجتها. يتحقق من أن جميع معلوماتك موجودة وصحيحة. ومع ذلك ، فإن التحقق من صحة البيانات عملية تستغرق وقتًا طويلاً ويمكن أن تؤخر التحليل بشدة. إذن ، السؤال الذي يطرح نفسه: هل التحقق من صحة البيانات يستحق التأخير؟

لنلقِ نظرة على بعض أهم فوائد التحقق من صحة البيانات.

يحسن كفاءة البيانات

يضمن التحقق من صحة البيانات أن مجموعات البيانات دقيقة وكاملة قبل التحليل ، مما يؤدي إلى بيانات خالية من الأخطاء ضرورية للبحث في المستقبل أو تدريب نموذج التعلم الآلي، مما يؤدي في النهاية إلى توفير الوقت والموارد.

لكن قيمة التحقق من صحة البيانات تتجاوز مجرد تحسين كفاءة تحليل البيانات. بالنسبة للشركات ، تعد البيانات الموثوقة ضرورية لاتخاذ قرارات مستنيرة تؤدي إلى النمو وزيادة الأرباح. إن الحصول على معلومات دقيقة يعني أن الشركات يمكنها اتخاذ قرارات بناءً على رؤى واتجاهات دقيقة ، مما يؤدي إلى نتائج أفضل.

لا يوفر التحقق من صحة البيانات الوقت والموارد فحسب ، بل يمكنه أيضًا المساعدة في تجنب الأخطاء التي تسببها البيانات غير الصحيحة. من خلال تحديد الأخطاء في وقت مبكر ، يمكن للشركات منع تفاقم الأخطاء وإجراء تغييرات حاسمة قبل فوات الأوان.

يكشف عن رؤى بيانات جديدة

يساعد التحقق من صحة البيانات الشركات على اكتشاف الأنماط والعلاقات المخفية في بياناتها التي ربما لم يلاحظها أحد من قبل. يمكن أن يمنحهم ذلك فهمًا أكثر شمولاً لعملياتهم والعوامل التي تقود نجاحهم. مع هذه المعرفة ، يمكن للشركات اتخاذ قرارات أفضل لتحقيق النمو والربحية.

على سبيل المثال ، قد يُظهر التحقق من صحة البيانات ارتباطات بين التركيبة السكانية للعميل وعادات الشراء التي لم تكن معروفة من قبل. يمكن أن تساعد هذه المعلومات الشركات على تخصيص منتجاتها وخدماتها لتلبية احتياجات السوق المستهدفة بشكل أفضل ، مما يؤدي إلى زيادة رضا العملاء والاحتفاظ بهم.

 

يحدد عدم الدقة

البيانات الدقيقة ضرورية للشركات لاتخاذ قرارات مستنيرة ، ولكن قد يكون من الصعب تحقيقها دون التحقق من صحة البيانات. يساعد التحقق من صحة البيانات في تحديد الأخطاء في البيانات وإصلاحها ، بحيث تستند قرارات العمل إلى أدلة موثوقة. بهذه الطريقة ، يتم تجنب الأخطاء المكلفة ويمكن للشركات أن تعمل بكفاءة أكبر ومخاطر أقل وربحية محسنة.

خذ بيانات المبيعات كمثال: يمكن أن يكتشف التحقق من صحة البيانات التكرارات أو الإدخالات المفقودة ، مما يسمح للشركات بفهم أداء مبيعاتها بشكل أفضل واتخاذ القرارات التي تؤدي إلى النمو.

يعزز رضا العملاء

باستخدام بيانات دقيقة وموثوقة ، يمكن للشركات تقديم منتجات وخدمات أفضل ، مما يؤدي في النهاية إلى تحقيق أكبر رضا العملاء. عندما تتخذ الشركات قرارات بناءً على بيانات دقيقة وموثوقة ، يمكنها فهم احتياجات عملائها وتفضيلاتهم بشكل أفضل وتقديم المنتجات والخدمات التي تلبيها. هذا يؤدي إلى زيادة ولاء العملاء وتكرار الأعمال.

أنواع التحقق من صحة البيانات

مخزن البيانات تختلف المعايير لكل شركة. يمكن أن تساعد إجراءات التحقق من صحة البيانات الأساسية عملك في الحفاظ على البيانات منظمة وفعالة. قبل تخزين البيانات في قاعدة البيانات ، تقوم معظم طرق التحقق من صحة البيانات بتنفيذ واحد أو أكثر من هذه الفحوصات. فيما يلي أنواع التحقق الشائعة:

فحص نوع البيانات

يتحقق فحص نوع البيانات من أن البيانات الموضوعة في الحقل هي من نوع البيانات المناسب. قد يأخذ الحقل أرقامًا فقط. يجب على النظام رفض البيانات التي تحتوي على أحرف أو رموز خاصة وتقديم رسالة خطأ.

التحقق من الرمز

تضمن عمليات التحقق من الرمز اختيار الحقول من القوائم الشرعية أو تلبية معايير التنسيق. تعمل مقارنة الرمز البريدي بقائمة الرموز الصالحة على تبسيط عملية التحقق. علاوة على ذلك، NICS يمكن التعامل مع رموز الصناعة ورموز البلدان بالمثل.

فحص النطاق

تقوم عمليات التحقق من النطاق بتقييم ما إذا كانت بيانات الإدخال تناسب النطاق. على سبيل المثال ، تستخدم البيانات الجغرافية خطوط الطول والعرض ويجب أن يكون خط الطول -180 وخط العرض 90. خارج هذا النطاق غير صالح.

فحص التنسيق

يتم تنسيق العديد من أنواع البيانات. تنسيق يتحقق التحقق من تنسيق البيانات. يتم تسجيل حقول التاريخ مثل "YYYY-MM-DD" أو "DD-MM-YYYY". نتيجة لذلك ، سيتم رفض أي نموذج آخر. رقم التأمين الوطني هو LL 99 99 99 L ، حيث L هو أي حرف ، و 9 هو أي رقم.

فحص التناسق

تضمن عمليات التحقق من التناسق إدخال البيانات بشكل مناسب. ومن الأمثلة على ذلك مراقبة تاريخ تسليم الطرد بعد الشحن.

التحقق من التفرد

نضمن أن تكون المعلومات مثل المعرفات وعناوين البريد الإلكتروني فريدة من نوعها. يجب أن تحتوي حقول قاعدة البيانات هذه على إدخالات فريدة. عمليات التحقق من التفرد تمنع التكرارات في قواعد البيانات.

التحقق من التواجد

عمليات التحقق من التواجد تمنع الحقول الأساسية من أن تكون فارغة. إذا كان الحقل فارغًا ، فسيظهر إشعار خطأ ، ولن يتمكن المستخدم من التقدم أو حفظ مدخلاته. معظم قواعد البيانات تحظر حقول المفاتيح الفارغة.

فحص الطول

تضمن عمليات التحقق من الطول احتواء الحقل على العدد الصحيح من الأحرف. لذلك ، يتحقق من طول سلسلة الأحرف. ضع في اعتبارك طلب كلمة مرور مكونة من ثمانية أحرف على الأقل. يتحقق التحقق من الطول من أن الحقل يحتوي على ثمانية أحرف.

البحث عن

البحث عن يقلل من الأخطاء في المجالات ذات القيمة المحدودة. يحدد الجدول القيم المقبولة. قائمة القيم المحتملة محدودة لأنه ، على سبيل المثال ، هناك سبعة أيام فقط في الأسبوع.

المشكلات التي تؤثر على التحقق من صحة البيانات

لضمان التحقق من صحة البيانات، من المهم فهم ركائز التحقق من صحة البيانات. فيما يلي بعض العوامل التي تحتاج إلى التحقق منها:

1. شكل: من المهم التأكد من أن البيانات بتنسيق متسق. تحدث أخطاء التنسيق عادة مع التواريخ. تستخدم بعض الأماكن التنسيق dd/mm/yy، بينما قد يستخدم البعض الآخر التنسيق mm/dd/yy.
2. الفترة (من ... إلى): يجب أن تقع نطاقات البيانات ضمن نطاق معقول. على سبيل المثال، من المهم التحقق من أن درجات الحرارة ضمن حد معين أو أن الأعمار ضمن نطاق منطقي.
3. كمال: لنفترض أنك أجريت استطلاعًا ولم يملأ العديد من المتقدمين عناوين بريدهم الإلكتروني أو كانت عناوين البريد الإلكتروني وأرقام الهواتف هذه غير مكتملة. لذلك، تحتاج إلى التحقق من بياناتك للتأكد من اكتمالها أيضًا. استطلاع 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.
4. اتساق: يجب أن تكون بياناتك متسقة عبر أجزاء مختلفة من مجموعة البيانات أو بين مجموعات البيانات المختلفة. على سبيل المثال، تحتاج إلى التأكد من كتابة أسماء العملاء بنفس الطريقة طوال الوقت.
5. التكامل المرجعي: يضمن التكامل المرجعي الحفاظ على العلاقات بين البيانات في الجداول أو قواعد البيانات المختلفة وعدم وجود أي مراجع للبيانات المفقودة أو غير الموجودة.
6. تميز: في مجموعة البيانات، يشير التفرد إلى أن كل جزء من البيانات يختلف عن جميع الأجزاء الأخرى، ولا يوجد تكرار أو تكرار لنفس القيمة. غالبًا ما يكون التفرد أمرًا بالغ الأهمية عند استخدام البيانات كمعرفات أو مفاتيح في قواعد البيانات، خاصة عند ربط أجزاء مختلفة من المعلومات أو ضمان علاقات موثوقة بين البيانات.
7. تبعية السمة: عدم الدقة الناتج عن قيمة الحقل اعتمادا على حقل آخر. على سبيل المثال، تعتمد دقة بيانات المنتج على المعلومات المتعلقة بالموردين. ولذلك، فإن الأخطاء في بيانات المورد سوف تنعكس في بيانات المنتج أيضًا.
8. القيم غير الصالحة: في حالة احتواء مجموعات البيانات على قيم معروفة، مثل "M" للذكور و"F" للإناث، فإن التغيير في هذه القيم يمكن أن يجعل البيانات غير صالحة
9. قيم مفقودة: وجود قيم فارغة أو فارغة في مجموعة البيانات.
10. الازدواجية: تكرار البيانات هو أمر شائع في المنظمات حيث يتم جمع البيانات من قنوات متعددة في عدة مراحل.
11. أخطاء إملائية: تهجئات غير صحيحة

طرق التحقق من صحة البيانات

يمكنك التحقق من صحة البيانات باستخدام إحدى الطرق الثلاث:

البرمجة

غالبًا ما يتم إجراء التحقق من صحة البيانات عن طريق تطوير نصوص بلغة برمجة نصية مثل Python. على سبيل المثال ، يمكنك إنشاء ملف XML باستخدام أسماء قاعدة البيانات الهدف والمصدر وأسماء الأعمدة والجداول للمقارنة.

قد يقرأ برنامج Python النصي XML ويقيم النتائج. ومع ذلك ، قد يستغرق هذا وقتًا طويلاً لأنه يجب كتابة البرامج النصية ، ويجب التحقق من النتائج يدويًا.

أدوات المؤسسة

التحقق من صحة البيانات ممكن مع أدوات التحقق من صحة بيانات المؤسسة. Astera Centerprise، على سبيل المثال، قد يتحقق من صحة البيانات ويصلحها. أدوات تكامل البيانات تعد خيارًا أكثر موثوقية وأكثر أمانًا لأنها مليئة بالميزات.

أدوات مفتوحة المصدر

الأدوات مفتوحة المصدر القائمة على السحابة ميسورة التكلفة ويمكن أن تقلل من تكاليف البنية التحتية. ومع ذلك ، لا يزالون بحاجة إلى الخبرة والتشفير اليدوي للاستخدام الأمثل. تتضمن الأدوات مفتوحة المصدر SourceForge و OpenRefine.

التحديات المشتركة للتحقق من صحة البيانات

ونظرًا لأهمية التحقق من صحة البيانات، فمن المنطقي أن تكون جزءًا أساسيًا من كل مؤسسة، ويجب أن تكون كذلك. فلماذا لا تزال الأخطاء تحدث وخاصة في مؤسسات مثل ناسا وسامسونج التي لا تستطيع التغاضي عن التحقق من صحة البيانات.

أحد أسباب استمرار حدوث الأخطاء هو أن التحقق من صحة البيانات ليس سهلاً كما يبدو، خاصة في سياق اليوم حيث زاد حجم البيانات وتنوعها بشكل كبير. فيما يلي بعض التحديات الشائعة التي يمكنك توقعها أثناء تنفيذ التحقق من صحة البيانات:

1. مصادر متعددة: أحد أكبر التحديات التي تواجه ضمان صحة البيانات هو وفرة المصادر. اليوم، تأتي البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي، وأنظمة نقاط البيع، وأجهزة الاستشعار، ومواقع الويب، ويتطلب الجمع بين هذه البيانات بدقة قوة إدارة جودة البيانات.
2. تغيير البيانات: يمكن أن تتغير البيانات بمرور الوقت بسبب التحديثات أو الحذف أو التعديلات. يساعد تنفيذ التحكم في الإصدار ومسارات التدقيق على تتبع التغييرات مع الحفاظ على التحقق من صحة البيانات.
3. بيانات غير منظمة: اليوم، 80% من البيانات غير منظمة، أي أنها تأتي في شكل نص أو صور مثلاً. يتضمن استخدام تقنيات متقدمة مثل معالجة اللغة الطبيعية أو التعرف على الصور لاستخراج معلومات ذات معنى للتحقق من صحتها.
4. خصوصية وأمان البيانات: التحقق من صحة البيانات مهم وكذلك خصوصية البيانات. لنفترض أنك تعمل باستخدام أرقام التعريف أو أرقام بطاقات الائتمان، وتحتاج إلى التحقق من صحتها. عند التعامل مع مجموعات البيانات هذه، قد يكون الحفاظ على الخصوصية أمرًا صعبًا بعض الشيء
5. الأنظمة القديمة: لا تزال العديد من الشركات تستخدم الأنظمة القديمة الموجودة في قواعد البيانات الأولية. قد يكون دمج التحقق من الصحة في الأنظمة القديمة أمرًا معقدًا بسبب مشكلات التوافق.
6. التحقق من صحة النظام: يتطلب نقل البيانات عبر الأنظمة المختلفة التحقق من صحتها في كل خطوة لضمان تدفق المعلومات بشكل متسق ودقيق.

أهمية الأتمتة في التحقق من صحة البيانات

تتطلب التحديات الحديثة حلولاً حديثة، وبالتالي فإن الطريقة الوحيدة للتخفيف من هذه التحديات المرتبطة بالتحقق من صحة البيانات هي اعتماد أداة التحقق من صحة البيانات. تم تصميم أداة التحقق من صحة البيانات لتلبية احتياجات عمليات التحقق من الصحة للتعامل مع أحجام البيانات المتزايدة دون التضحية بالدقة أو الكفاءة. الأتمتة هي حجر الزاوية في هذه الأدوات. فهو يبسط المهام المتكررة، ويقلل من خطر الخطأ البشري، ويسرع عملية التحقق من الصحة.

A أداة إدارة البيانات، مثل Astera، يدعم التحقق من صحة البيانات من خلال المدمج في التنميط البياناتوقواعد جودة البيانات تنظيف البيانات التحولات. يمكنك استخدام موصلات الأداة الجاهزة في واجهة مستخدم رسومية لدمج البيانات من مصادر متعددة وتحويلها والتحقق من صحتها.

التحقق من صحة البيانات في العمل

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.

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.

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.

• تطهير البيانات يستخدم التحويل لإصلاح مشكلتين في بيانات المصدر:

1. يزيل المسافات الزائدة والرائدة من السجلات.
2. يحدد السجلات التي تحتوي على ".co" ويستبدلها بـ ".com". يعمل هذا على إصلاح السجلات الخاطئة في عنوان البريد الإلكتروني.

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.

المقبل، قواعد جودة البيانات يتم تطبيقها على البيانات التي تم تنظيفها لتحديد السجلات في البريد إلكتروني: العنوان: الحقل الذي يحتوي على تنسيق غير صالح.

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.

تبسيط التحقق من صحة البيانات باستخدام Astera Centerprise

يمكن لأتمتة التحقق من صحة البيانات توفير الوقت بشكل كبير وتبسيط العمليات التجارية في عالم المؤسسات الحديث ، حيث تُستمد القرارات المهمة من البيانات. 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 كيفية تبسيط مهام التحقق من صحة البيانات وأتمتتها باستخدام حل شامل لا يحتوي على رموز ، قم بتنزيل نسخه تجريبيه of Astera Centerprise.