تكمن قيمة البيانات بالنسبة لمنظمتك في جودتها. وتزداد أهمية جودة البيانات بشكل أكبر مع الأخذ في الاعتبار السرعة التي يتزايد بها حجم البيانات. ووفقًا للتقديرات المتحفظة، تولد الشركات 2 ألف تيرابايت من البيانات يوميا.

كيف يؤثر ذلك على الجودة؟ حسنًا، لا تكون الكميات الكبيرة من البيانات ذات قيمة إلا إذا كانت ذات جودة جيدة، أي قابلة للاستخدام في عمليات التحليلات وذكاء الأعمال في مؤسستك.

من ناحية أخرى، اعتماد منظمة العفو الدولية إن استخدام الذكاء الاصطناعي في تزايد مستمر، ومع استكشاف القادة للإمكانيات، هناك فرصة كبيرة لاستخدام الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي لتحسين جودة البيانات. إن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة البيانات هو تطبيق قوي ولكنه غير مقدر بما فيه الكفاية، ويحمل فوائد هائلة للمؤسسات المستعدة لاعتماده.

دعونا نلقي نظرة على الأسباب التي تدفعك إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة البيانات على مستوى المؤسسة وكيف يمكنك القيام بذلك. قبل أن نواصل، دعنا نحدد جودة البيانات حتى يكون الجميع على نفس الصفحة.

ما هي جودة البيانات؟

جودة البيانات إن جودة البيانات هي مقياس لمدى تلبية بياناتك لتوقعات مؤسستك عبر أبعاد مثل الدقة والصلاحية. وفي حين أن الأبعاد الدقيقة قد تختلف من حالة إلى أخرى، فإن الأبعاد الستة الشائعة التي يتم من خلالها قياس جودة البيانات تشمل الدقة والاكتمال والاتساق والتوقيت والتفرد والصلاحية. وفي حين يتم استخدام هذه الأبعاد بشكل شائع، يمكنك أيضًا قياس جودة البيانات عبر أبعاد أخرى. ومن المهم أن تكون البيانات مناسبة لغرضك، وهو ما قد يختلف حتى عبر الوظائف داخل نفس الشركة.

أحد المفاهيم الخاطئة الشائعة هو أن جودة البيانات قابلة للتبادل مع تكامل البياناتعلى الرغم من أن كلا منهما مهم لإمكانية استخدام البيانات، إلا أن لهما تأثيرات مختلفة على استراتيجية إدارة البيانات الخاصة بك.

مزيد من المعلومات: سلامة البيانات مقابل جودة البيانات: جميع الاختلافات

4 أسباب تجعل جودة البيانات من الأولويات بالنسبة لمنظمتك

لماذا يجب أن تكون جودة البيانات أولوية بالنسبة لمنظمتك؟ الإجابة المختصرة هي أن جودة البيانات تؤثر بشكل مباشر وكبير على قدرة عملك على اتخاذ قرارات فعّالة، مما قد يؤدي إلى تحسين الكفاءة والميزة التنافسية. الجانب الآخر، كما هو الحال مع تقارير جارتنرإن جودة البيانات الرديئة قد تكلف مؤسستك 12.9 مليون دولار في المتوسط. وفيما يلي أربعة عوامل حاسمة لمنظمتك تتأثر بشكل مباشر بجودة البيانات:

1. اتخاذ القرار

إن جودة بياناتك تحدد جودة عملية اتخاذ القرار. فالعمل ببيانات منخفضة الجودة (قد تكون البيانات غير صحيحة أو غير كاملة أو قديمة) قد يؤدي إلى اتخاذ قرارات غير صحيحة مع عواقب قصيرة وطويلة الأجل على عملك. وعلى العكس من ذلك، تؤدي البيانات عالية الجودة إلى اتخاذ قرارات فعالة وفي الوقت المناسب.

تُعَد شركة Zillow مثالاً على كيفية تسبب البيانات منخفضة الجودة في اتخاذ قرارات سيئة. اعتمدت شركة العقارات التقنية على مجموعات بيانات غير مكتملة للتنبؤ بأسعار المنازل التي اشترتها، مما أدى إلى 300 مليون خسارة في ربع واحد.

2. رضا العملاء

يمكن أن تؤدي البيانات عالية الجودة أيضًا إلى زيادة رضا العملاء. خذ Netflix على سبيل المثال. تشتهر شركة البث العملاقة بمعدلات مشاركة ورضا العملاء المرتفعة لأنها تستفيد من بيانات العملاء الدقيقة والمهمة لتقديم توصيات مخصصة للغاية. وقد أدى هذا إلى نتفليكس تحتفظ بحصتها في السوق في مجال خدمات البث المزدحم. ليس هذا فحسب، بل إن Netflix أيضًا تتصدر المجموعة في رضا المستخدم واستمتاعه.

3. نجاعة

يمكن للبيانات عالية الجودة أن تسمح لشركتك بزيادة الكفاءة. يتيح لك تحليل البيانات السابقة لتحديد الاتجاهات تحديد الاختناقات وعدم الكفاءة ومعالجتها. على سبيل المثال، تستخدم Walmart وAmazon البيانات لجعل إدارة المخزون أكثر كفاءة. وبالمثل، تستفيد UPS من البيانات الداخلية والخارجية لتحسين المسار، مما يؤدي إلى الكفاءة التشغيلية وتقليل التأثير البيئي.

4. التحليلات التنبؤية والتنبؤ

كما أن جودة البيانات العالية تشكل أهمية بالغة للتحليلات التنبؤية الدقيقة والتنبؤات. إن جمع الرؤى من البيانات عالية الجودة يمكّن المؤسسات من اكتساب ميزة في اتخاذ القرارات الاستراتيجية.

بروكتر آند جامبل (P&G) يعد هذا مثالاً جيدًا. تستخدم الشركة البيانات والتحليلات للتنبؤ بالطلب. تجمع شركة P&G بين بيانات المبيعات التاريخية وبيانات نقاط البيع في الوقت الفعلي والعوامل الخارجية لإدارة مخزونها بشكل أفضل وتقليل نفاد المخزون والإفراط في الإنتاج. يؤدي هذا إلى توفير كبير في التكاليف لشركة السلع الاستهلاكية العملاقة.

دخول الذكاء الاصطناعي: قيمة الذكاء الاصطناعي لجودة البيانات

الآن، دعونا نتحدث عن الذكاء الاصطناعي. تهتم الشركات في جميع أنحاء العالم بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحسين أدائها. إدارة البياناتومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي لجودة البيانات يستحق المزيد من الاهتمام. وذلك لأن الأساليب التقليدية لجودة البيانات، مثل التحليل اليدوي، لا تزال غير كافية. تنظيف البيانات وتواجه عمليات التحقق القائمة على القواعد والتحقق من الصحة العديد من المشاكل. وتشمل هذه المشاكل:

• فقير تكامل البيانات من مصادر البيانات المنعزلة،
• يؤدي التنظيف اليدوي للبيانات إلى عدم الكفاءة،
• وعدم القدرة على التكيف مع أحجام البيانات المتزايدة.

إن عملية تنظيف البيانات والتحقق منها وحدها تتطلب موارد مكثفة وقد تستغرق أسابيع، إن لم يكن أشهرًا، ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد من خلال أتمتة هذه العمليات حتى تتمكن مؤسستك من الوصول في الوقت المناسب إلى بيانات عالية الجودة.

بعبارة أخرى، من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة البيانات، يمكن لمؤسستك أتمتة عملية تنظيف البيانات وتبسيطها تأكيد صحة البيانات، واكتشاف الشذوذ في الوقت الحقيقي، والتكيف مع الأنماط الجديدة في بياناتك.

نشر Astera الذكاء لتحسين جودة البيانات

Astera تستفيد شركة Intelligence من الذكاء الاصطناعي لتقديم بيانات عالية الجودة لبرامج الاستخبارات التجارية والتحليلات. يمكنك العمل باستخدام بيانات عالية الجودة لاتخاذ قرارات من الدرجة الأعلى.

تعلم كيف Astera وتعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين جودة بياناتك

5 فوائد للحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين جودة البيانات

يمكن أن تساعدك الحلول التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في تحسين جودة بياناتك وتبسيط إدارة البيانات وجعل مجموعة البيانات لديك أكثر كفاءة من أي وقت مضى. وإليك الطريقة:

1. تحسين دقة البيانات واكتمالها

يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الأخطاء والتناقضات والشذوذ في بياناتك بكفاءة أكبر دون أن يشكل حجم البيانات عائقًا. كما يمكن للذكاء الاصطناعي المدرب تصحيح الأخطاء الشائعة تلقائيًا، مما يؤدي إلى دقة أعلى في اللحظة التي يتم فيها تحميل بياناتك من المصدر.

2. زيادة الكفاءة وتوفير التكاليف

إن أي شخص يتعامل بانتظام مع البيانات يدرك مدى صعوبة تنظيف البيانات والتحقق من صحتها يدويًا. وتعمل الذكاء الاصطناعي على أتمتة هذه المهام، مما يلغي الحاجة إلى التعامل اليدوي مع البيانات. ويمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من البيانات على نطاق واسع. وهذا يعني أنه يمكن إدارة احتياجات مؤسستك المتزايدة من البيانات دون زيادة متناسبة في الجهد أو التكلفة.

3. تعزيز قدرات اتخاذ القرار

يتيح لك الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة البيانات الوصول إلى بيانات أكثر دقة واكتمالاً. وهذا يسمح لمؤسستك باكتشاف رؤى كانت غامضة في السابق بسبب ضعف جودة البيانات. وهذا يؤدي إلى اتخاذ قرارات مستنيرة وفعالة وفي الوقت المناسب على جميع مستويات مؤسستك.

4. تمكين التحليلات التنبؤية لتحقيق الميزة التنافسية

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا المساعدة في تحديد الأنماط غير المرئية سابقًا في بياناتك. تسمح نماذج اللغة الكبيرة للذكاء الاصطناعي باكتساب فهم سياقي للبيانات. يتيح هذا التحليلات التنبؤية، التي تمكن مؤسستك من توقع الاتجاهات المستقبلية وفهم سلوك المستهلك والتخفيف من المخاطر المحتملة والحصول على ميزة تنافسية.

5. زيادة الامتثال وتقليل المخاطر

يتيح تحسين جودة البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي لمؤسستك ضمان الامتثال للوائح مثل GDPR و HIPAA (يصبح الامتثال أكثر أهمية عندما يتعلق الأمر بـ جودة البيانات في مجال الرعاية الصحيةتعني إدارة جودة البيانات الآلية حماية جميع البيانات الحساسة ومعالجتها بدقة. علاوة على ذلك، تحدد الذكاء الاصطناعي أي تناقضات وعدم دقة في مجموعات البيانات الخاصة بك، مما يساعد في تقليل المخاطر المتعلقة باتخاذ القرارات باستخدام بيانات منخفضة الجودة.

قم بتعزيز جودة بياناتك باستخدام Astera

إن جودة البيانات أمر بالغ الأهمية لاتخاذ القرارات الفعّالة ويمكن أن تساعد مؤسستك على تحسين رضا العملاء وتعظيم الكفاءة وخفض التكاليف. ويمثل وصول الذكاء الاصطناعي فرصة لتحسين جودة البيانات وأتمتة الإدارة. وتجني المؤسسات التي تتقدم وتتبنى حلول جودة البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي فوائد، مثل تعزيز قدرات اتخاذ القرار وتحسين الامتثال وزيادة الكفاءة وتوفير التكاليف.

At Asteraلقد قمنا بدمج الذكاء الاصطناعي في حلنا الحائز على جوائز لجعل إدارة البيانات أكثر ملاءمة وسهولة وسرعة.

جدولة التجريبي لتعلم كيف Astera يمكن أن يساعدك على تحسين جودة البيانات داخل مؤسستك.