الآلي, لا كود مكدس البيانات
تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.
جدل البيانات: التعريف والأهمية والفوائد
يعمل الخلاف على البيانات على تحويل البيانات لجعلها متوافقة مع النظام النهائي ، حيث يمكن لمجموعات البيانات المعقدة والمعقدة أن تعوق تحليل البيانات والعمليات التجارية. تقوم أدوات تبادل البيانات بتحويل البيانات وتنظيمها وفقًا لمتطلبات النظام المستهدف لجعل البيانات قابلة للاستخدام في العمليات النهائية.
ولكن ما هو الخلاف حول البيانات ، وما سبب أهميته؟ إقرأ هذا المقال لتكشتشف المزيد.
- ما هو الجدل البيانات؟
- مشاحنات البيانات مقابل التنقيب في البيانات
- لماذا تحتاج إلى تشاجر البيانات؟
- خطوات إجراء مشاحنات البيانات
- حالات الاستخدام المشترك
- نظف بياناتك باستخدام أداة مؤتمتة لتبادل البيانات
ما هي مشاحنات البيانات؟
مشاحنات البيانات ينطوي تحويل و الهيكلة البيانات الأولية إلى التنسيق المطلوب لتحسين جودة البيانات وسهولة استخدامها لأغراض التحليلات أو التعلم الآلي. ومن المعروف أيضا باسم ضبط البيانات. يتضمن الجدل حول البيانات تعيين حقول البيانات من المصدر إلى الوجهة ، على سبيل المثال ، استهداف حقل أو صف أو عمود في مجموعة بيانات وتنفيذ إجراء مثل الانضمام أو التحليل أو التنظيف أو الدمج أو التصفية لإنتاج المخرجات المطلوبة.
تشمل المكونات الرئيسية لخلافات البيانات ما يلي:
- تحويل: تحويل البيانات من تنسيق إلى آخر لتلبية متطلبات التحليل.
- تطهير: إزالة التناقضات والأخطاء والقيم المتطرفة لضمان دقة البيانات.
- التخصيب: تعزيز البيانات عن طريق إضافة المعلومات ذات الصلة أو دمجها مع مجموعات البيانات الأخرى.
ومن خلال تبادل البيانات، تصبح البيانات التي تم تحليلها أكثر دقة وذات معنى، مما يؤدي إلى تحسين الحلول والقرارات والنتائج.
نظرًا لأن المؤسسات تتعامل مع كميات أكبر من البيانات المتنوعة وغير المنظمة من مصادر متعددة، فإن عملية إعداد البيانات للتحليل يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة.
يمكن أن تعمل أساليب الخدمة الذاتية وأتمتة التحليلات على تسريع وتعزيز دقة عمليات معالجة البيانات، مما يقلل الأخطاء التي تحدثها الطرق اليدوية مثل Excel.
بعد الجدل، يمكنك استخدام البيانات لمعالجتها بشكل أكبر لذكاء الأعمال (BI) أو إعداد التقارير أو تحسين عمليات الأعمال. ولذلك، تضمن العملية أن البيانات جاهزة للأتمتة والتحليل الإضافي.
مشاحنات البيانات مقابل التنقيب في البيانات
بعض الناس يكافحون لفهم الفرق بين ضبط البيانات و استخراج البيانات. تقنيات التنقيب عن البيانات تتضمن إيجاد الأنماط والعلاقات المخفية في مجموعات البيانات الكبيرة. فهو يساعد الشركات على فك أنماط ذات معنى في بياناتها، سواء كانت بيانات مفتوحة المصدر أم لا.
من ناحية أخرى ، فهو عبارة عن مجموعة شاملة من التنقيب عن البيانات وتتطلب العديد من عمليات صنع القرار الأخرى ، مثل تنظيف البيانات، التحويل ، التكامل ، إلخ. في هذا الصدد ، تعد البيانات المتشاحنة مهمة لإعداد تقارير دقيقة ورؤى ذكاء الأعمال.
لماذا تحتاج إليها؟
هل تعلم أن المحترفين يقضون تقريبا 73٪ من وقتهم يتجادلون البيانات؟ هذا يعني أنه جانب لا غنى عنه في معالجة البيانات. يساعد مستخدمي الأعمال على اتخاذ قرارات ملموسة وفي الوقت المناسب من خلال تنظيف البيانات الخام وتنظيمها في التنسيق المطلوب. أصبح الجدل حول البيانات ممارسة شائعة بين المؤسسات الكبرى حيث أصبحت البيانات غير منظمة وتنوعًا بشكل أكبر.
تضمن معالجة البيانات بدقة إدخال بيانات الجودة في التحليلات أو العمليات النهائية للدمج والتعاون. من الضروري تحسين رحلة البيانات إلى البصيرة ودعم اتخاذ القرارات الدقيقة.
يمكن ترتيب مشاحنات البيانات في إجراء ثابت وقابل للتكرار باستخدام أدوات تكامل البيانات مع إمكانات الأتمتة التي تنظف وتحول مصادر البيانات إلى تنسيق معاد استخدامه وفقًا للمتطلبات النهائية. بعد إعادة البيانات إلى تنسيق قياسي ، يمكنك إجراء تحليلات مجموعة البيانات المهمة. علاوة على ذلك ، يعد الخلاف على البيانات مع Python أمرًا نموذجيًا حيث تستخدم Python طرقًا مختلفة لضبط البيانات المخزنة في مجموعات البيانات المختلفة.
خطوات إجراء مشاحنات البيانات
مثل معظم عمليات تحليل البيانات ، فهي عملية تكرارية يجب عليك فيها تنفيذ الخطوات الخمس بشكل متكرر للحصول على النتائج المرجوة. هذه الخطوات الخمس هي كما يلي:
· فهم البيانات
الخطوة الأولى هي فهم البيانات بعمق كبير. قبل تطبيق الإجراءات لتنظيفها ، يجب أن تكون لديك فكرة واضحة عن ماهية البيانات. سيساعدك هذا في العثور على أفضل نهج للاستكشافات التحليلية المثمرة. على سبيل المثال ، إذا كانت لديك مجموعة بيانات خاصة بالعميل وعلمت أن معظم عملائك ينتمون إلى جزء واحد من البلد ، فسوف تضع ذلك في الاعتبار قبل التقدم.
· الهيكلة
في معظم الحالات ، سيكون لديك بيانات أولية بطريقة غير منظمة. لن يكون هناك أي هيكل لها. في الخطوة الثانية ، يتعين عليك إعادة هيكلة نوع البيانات لتسهيل الوصول إليها ، مما قد يعني تقسيم عمود أو صف واحد إلى صفين أو العكس - كل ما هو مطلوب لتحليل أفضل.
· التطهير
تتضمن كل مجموعة بيانات تقريبًا بعض القيم المتطرفة التي يمكن أن تحرف نتائج التحليل. سيكون عليك تنظيف البيانات للحصول على أفضل النتائج. في الخطوة الثالثة ، عليك أن تاعتمد على البيانات بشكل شامل لتحليل أفضل. سيتعين عليك تغيير القيم الخالية ، وإزالة التكرارات والأحرف الخاصة ، وتوحيد التنسيق لتحسين اتساق البيانات. على سبيل المثال ، يمكنك استبدال العديد من الطرق المختلفة لتسجيل حالة (مثل CA و Cal و Calif) بتنسيق قياسي واحد.
· الإثراء
بعد الخطوة الثالثة ، يجب عليك إثراء بياناتك ، مما يعني تقييم ما هو موجود في مجموعة البيانات ووضع إستراتيجيات حول كيفية تحسينها. على سبيل المثال ، قد ترغب شركة تأمين على السيارات في معرفة معدلات الجريمة في أحياء مستخدميها لتقدير المخاطر بشكل أفضل.
· التحقق من صحة
قواعد التحقق تشير إلى بعض خطوات البرمجة المتكررة المستخدمة للمصادقة على موثوقية وجودة وسلامة البيانات التي لديك. على سبيل المثال ، سيتعين عليك تحديد ما إذا كانت الحقول في مجموعة البيانات دقيقة عن طريق التحقق من البيانات أو مراقبة ما إذا كانت السمات موزعة بشكل طبيعي.
مصدر الصورة: i2tutorials
حالات الاستخدام الشائعة
تشمل حالتان من أكثر حالات الاستخدام شيوعًا ما يلي:
الكشف عن الغش
باستخدام أداة معالجة البيانات ، يمكن للشركة القيام بما يلي:
- ميّز الاحتيال المؤسسي عن طريق تحديد السلوك غير المعتاد من خلال فحص المعلومات المعقدة مثل رسائل البريد الإلكتروني متعددة الأطراف أو متعددة الطبقات أو المحادثات عبر الويب.
- دعم أمان البيانات من خلال السماح للمشغلين غير الفنيين بفحص البيانات وتجنبها بسرعة لمواكبة مليارات المهام الأمنية اليومية.
- ضمان نتائج النمذجة الدقيقة والقابلة للتكرار من خلال توحيد وقياس مجموعات البيانات المنظمة وغير المهيكلة.
- عزز الامتثال من خلال ضمان امتثال عملك لمعايير الصناعة والحكومة من خلال اتباع بروتوكولات الأمان أثناء التكامل.
تحليل سلوك العملاء
يمكن أن تساعد أداة إدارة البيانات عمليات عملك في الحصول على رؤى دقيقة بسرعة عبر تحليل سلوك العميل. إنه يُمكّن فريق التسويق من اتخاذ قرارات العمل بأيديهم وتحقيق أقصى استفادة منها. يمكنك استخدام أدوات مناقشة البيانات من أجل:
- تقليل الوقت المستغرق في إعداد البيانات للتحليل
- فهم القيمة التجارية لبياناتك بسرعة
- اسمح لفريق التحليلات بالاستفادة من بيانات سلوك العميل مباشرةً
- تمكين علماء البيانات من اكتشاف اتجاهات البيانات عبر اكتشاف البيانات والتنميط المرئي
نظف بياناتك باستخدام أداة مؤتمتة لتبادل البيانات
تعد مشاحنات البيانات جزءًا أساسيًا من عملية الأعمال التي ترغب في التمتع بأفضل ذكاء الأعمال والتحليلات القائمة على النتائج. يمكنك استخدام أدوات مؤتمتة للجدل حول البيانات ، مثل Astera Centerprise. يقوم البرنامج باستخراج البيانات وتحويلها وتنظيفها وهيكليتها إلى التنسيق المطلوب للأعمال ليتم استهلاكه في التحليلات وذكاء الأعمال. توفر البيانات المتشاحنة نتائج دقيقة تساعد الشركات على وضع الإستراتيجيات وفقًا لذلك.
جرّب Astera Centerprise بشكل مباشر ، وانظر كيف يمكن أن يساعدك في تبسيط مشاحنات البيانات.
