البرنامج التعليمي القادم على الويب

انضم إلينا في ندوة مجانية عبر الإنترنت حول المعالجة الآلية لملفات EDI الخاصة بالرعاية الصحية باستخدام Astera

27 يونيو 2024 - الساعة 11 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ / 1 ظهرًا بالتوقيت المركزي / 2 ظهرًا بالتوقيت الشرقي

مدونات

الصفحة الرئيسية / مدونات / نسب البيانات: دليل كامل

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

نسب البيانات: دليل كامل

ابيها الجفري

الرصاص - تسويق الحملة

13 يونيو، 2024

نسب البيانات هو أهمية مفهوم في بيانات الإدارة. فهو يحدد المسار الذي تأخذه البيانات من مصدرها إلى وجهتها. يساعد فهم نسب البيانات على زيادة الشفافية وصنع القرار للمؤسسات التي تعتمد على البيانات.

يفحص هذا الدليل الكامل نسب البيانات وأهميتها بالنسبة للفرق. ويغطي أيضًا الفرق بين نسب البيانات ومصطلحات إدارة البيانات المهمة الأخرى وتقنيات نسب البيانات الشائعة.

ما هي نسب البيانات؟

يشير نسب البيانات إلى رحلة البيانات من الأصل عبر التحولات والحركات المختلفة عبر الأنظمة والعمليات والبيئات المختلفة داخل المؤسسة. فهو يوفر فهمًا واضحًا لكيفية إنشاء البيانات واستخدامها وتعديلها وإلقاء نظرة ثاقبة على العلاقات بين عناصر البيانات المختلفة.

يتضمن نسب البيانات عادة البيانات الوصفية مثل مصادر البيانات، والتحويلات، والحسابات، والتبعيات، مما يمكّن المؤسسات من تتبع تدفق البيانات والتأكد من جودتها ودقتها وامتثالها للمتطلبات التنظيمية.

نسب البيانات مقابل مصدر البيانات مقابل إدارة البيانات

نسب البيانات, مصدر البيانات، والبيانات تعد الحوكمة كلها مفاهيم حاسمة في إدارة البيانات، ولكنها تتناول جوانب مختلفة من التعامل مع البيانات.

الجانب نسب البيانات مصدر البيانات حوكمة البيانات
تعريف يتتبع Data Lineage تدفق البيانات من المصدر إلى الوجهة، ويوثق حركتها وتحولاتها. يلتقط مصدر البيانات البيانات الوصفية التي تصف أصل البيانات وتاريخها، بما في ذلك المدخلات والكيانات والأنظمة والعمليات المعنية. تحدد إدارة البيانات إطارًا وسياسات وعمليات لإدارة أصول البيانات داخل المؤسسة.
تركز تدفق البيانات أصل وتاريخ البيانات إدارة ومراقبة أصول البيانات
الهدف ضمان جودة البياناتوالتتبع والامتثال. تعزيز مصداقية البيانات والشفافية وإمكانية تكرار نتائجها. إدارة البيانات بشكل متسق وآمن وبما يتوافق مع اللوائح والأهداف التنظيمية.
الأسئلة الرئيسية من أين تأتي المعطيات؟ كيف يتم تحويله؟ أين يتم استخدامه؟ كيف تم إنشاء البيانات؟ ما هي الكيانات والعمليات التي شاركت فيها؟ من لديه حق الوصول إلى البيانات؟ كيف ينبغي تصنيف البيانات وحمايتها؟ ما هي إجراءات مراقبة جودة البيانات ومعالجتها؟
مثال تتبع تدفق البيانات من قواعد البيانات للتقارير في الشركة. تسجيل الأدوات المستخدمة ومجموعة المعلمات والتغييرات التي تم إجراؤها أثناء البحث العلمي. تنفيذ السياسات التي تحدد الوصول إلى البيانات وتصنيفها وحمايتها ومراقبة الجودة في المنظمة.

لماذا يعد نسب البيانات مهمًا؟

يعد نسب البيانات أمرًا بالغ الأهمية لعدة أسباب:

  • الثقة: يضمن نسب البيانات الشفافية في أصل البيانات وتحويلاتها، وبناء الثقة في دقتها وموثوقيتها طوال دورة حياتها.
  • التدقيق المطلوب: يساعد المؤسسات على الالتزام باللوائح من خلال تتبع معالجة البيانات وتخزينها واستخدامها، وتسهيل عمليات التدقيق، وإظهار الامتثال للمتطلبات التنظيمية.
  • إدارة جودة البيانات: تحديد مشكلات جودة البيانات وتصحيحها من خلال تتبع البيانات إلى مصدرها، مما يمكّن المؤسسات من الحفاظ على مستوى عالٍ تكامل البيانات ومعايير الموثوقية.
  • تحليل السبب الجذري: يحدد أصول الأخطاء، مما يتيح تنفيذ التدابير الوقائية ويضمن المشكلات المتعلقة بالبيانات يتم معالجتها بشكل فعال عند مصدرهم.
  • حوكمة البيانات: يشكل الأساس للتأسيس إدارة البيانات السياسات والإجراءات. تضمن الحوكمة أن البيانات موجودة يتم التعامل معها بمسؤولية وأمان ووفقًا للأهداف والمعايير التنظيمية.
  • ذكاء الأعمال: يضمن أن الرؤى المستمدة من أدوات ذكاء الأعمال تستند إلى بيانات دقيقة وذات صلة، مما يمكّن صناع القرار بمعلومات موثوقة للتخطيط الاستراتيجي وتقييم الأداء.

نسب البيانات وتصنيف البيانات

يتضمن تصنيف البيانات تنظيم البيانات في فئات بناءً على الأصل والحساسية وأذونات الوصول والمحتوى والمزيد. وفي الوقت نفسه، يركز نسب البيانات على فهم كيفية تحرك هذه البيانات وترحيلها وتحولها.

عند التشغيل الآلي، يساعد تصنيف البيانات وتصنيفها الشركات في إدارة المخاطر، وحماية البيانات الحساسة، وتحديد موقع معلومات محددة بسرعة.

يسهل كل من نسب البيانات وتصنيفها ما يلي:

  1. موقع البيانات/البحث: يعمل التصنيف على تبسيط عملية البحث عن البيانات ذات الصلة.
  2. التحقيق في دورة الحياة: توفير رؤى حول دورة حياة البيانات بأكملها، مما يتيح اتخاذ قرارات إدارية أفضل وتخصيص الموارد.
  3. تخفيف المخاطر: تحديد وتخفيف خروقات البيانات أو مخاطر الوصول غير المصرح به بشكل استباقي.

كيف يعمل نسب البيانات

إليك كيفية عمل نسب البيانات عادةً:

  1. التقاط البيانات: تبدأ العملية بالتقاط البيانات الأولية من مصدرها. يمكن أن تكون هذه بيانات تم إنشاؤها داخليًا بواسطة أنظمة مثل قواعد البيانات والتطبيقات و أجهزة الاستشعار أو خارجيا من مصادر مثل واجهات برمجة التطبيقاتأو بائعي الطرف الثالث أو المدخلات اليدوية.
  2. جمع البيانات الوصفية: جنبا إلى جنب مع البيانات والبيانات الوصفية يتم جمعها أيضا. تتكون البيانات الوصفية من معلومات حول البيانات. تتضمن هذه المعلومات مصدرها وتنسيقها وبنيتها وأي تحويلات مطبقة. تعد هذه البيانات الوصفية أمرًا حيويًا لفهم سياق البيانات ونسبها.
  3. التحويل والمعالجة: بمجرد قيام الفرق بالتقاط البيانات، فإنها غالبًا ما تمر عبر عمليات تحويل وخطوات معالجة مختلفة. يمكن أن تنطوي هذه العملية على تنظيف البياناتأو التصفية أو التجميع أو الانضمام إلى مجموعات البيانات الأخرى أو تطبيق منطق الأعمال لاستخلاص رؤى ذات معنى. يؤدي كل تحويل إلى تغيير البيانات بطريقة أو بأخرى، ويتم تحديث البيانات التعريفية لتعكس هذه التغييرات.
  4. تتبع النسب: أثناء انتقال البيانات عبر أنظمة وعمليات مختلفة، يتم تتبع وتسجيل نسبها في كل مرحلة. تتضمن هذه الخطوة التقاط معلومات حول مصدر البيانات، والتحويلات التي تم تطبيقها، ومكان وجودها يتم إرسالها التالي. تتضمن معلومات النسب عادةً الطوابع الزمنية ومالكي البيانات والتبعيات والعلاقات بين مجموعات البيانات المختلفة.
  5. التصور والتحليل: معلومات نسب البيانات غالبا ما يتم تصوره من خلال المخططات أو الرسوم البيانية النسبية، التي توفر تمثيلاً بيانيًا واضحًا لكيفية تدفق البيانات عبر البنية التحتية للمؤسسة. تساعد هذه المرئيات أصحاب المصلحة على فهم رحلة البيانات الشاملة وتحديد التبعيات والاختناقات ونقاط الفشل المحتملة.
  6. إدارة البيانات والامتثال: نسب البيانات يضمن إدارة البيانات والامتثال التنظيمي. يمكن للمؤسسات إثبات المساءلة وإمكانية التتبع وضمان جودة البيانات للهيئات التنظيمية وأصحاب المصلحة الداخليين من خلال توفير سجل تدقيق كامل حركة البيانات والتحولات.
  7. تحليل الأثر وإدارة المخاطر: يمكّن نسب البيانات أيضًا المؤسسات من إجراء تحليل التأثير وتقييم المخاطر المحتملة المرتبطة بالتغييرات في مصادر البيانات أو العمليات أو الأنظمة. يمكن للمنظمات اتخاذ قرارات ثاقبة والحد من المخاطر بشكل استباقي من خلال فهم كيفية تأثير التغييرات في جزء واحد من النظام البيئي للبيانات على الأنظمة أو التحليلات النهائية.

تقنيات نسب البيانات

هناك طرق مختلفة لأداء نسب البيانات. وفيما يلي نظرة عامة على هذه التقنيات:

النسب عن طريق وضع العلامات على البيانات

تقوم هذه التقنية بوضع علامات على عناصر البيانات باستخدام البيانات التعريفية التي تصف خصائصها ومصادرها وتحولاتها ووجهاتها. هذه العلامات توفير فهم واضح ل كيف البيانات ويستخدم وتتحول أثناء تحركها خلال مراحل المعالجة المختلفة.

مثال: تقوم شركة البيع بالتجزئة بوضع علامة على كل معاملة مبيعات ببيانات وصفية توضح بالتفصيل موقع المتجر والطابع الزمني ومعلومات المنتج. أثناء انتقال البيانات عبر مراحل مختلفة من التحليل، مثل التجميع حسب المنطقة أو فئة المنتج، يتم تنفيذ كل خطوة تحويل تم تسجيله مع البيانات الوصفية النسب المقابلة. يضمن هذا القانون إمكانية التتبع من بيانات المعاملات الأولية إلى التقارير التحليلية النهائية.

نسب قائم بذاته

تتضمن هذه التقنية تضمين معلومات النسب مباشرة داخل البيانات نفسها. يمكن أن يكون هذا التضمين عبارة عن رؤوس أو تذييلات أو بيانات تعريف مضمنة داخل ملف البيانات. يضمن النسب المستقل أن معلومات النسب تنتقل مع البيانات، مما يسهل تتبع وفهم تاريخها.

على سبيل المثال: يحتفظ قسم التسويق بجدول بيانات يحتوي على مقاييس أداء الحملة. يتضمن جدول البيانات علامة تبويب مخصصة "النسب" حيث يتم وضع كل عمود تم شرحه مع معلومات حول مصدرها (على سبيل المثال، نظام إدارة علاقات العملاء، منصة الإعلان)، تحويلات البيانات (على سبيل المثال، العمليات الحسابية، والتصفية)، والوجهة (على سبيل المثال، لوحة المعلومات، التقرير). تسمح معلومات النسب المستقلة هذه للمحللين بفهم تاريخ البيانات دون وثائق خارجية.

النسب عن طريق التحليل

النسب عن طريق التحليل ينطوي على التحليل معالجة المعلومات خطوط الأنابيب أو البرامج النصية لاستنتاج نسب البيانات. تقوم هذه التقنية بتحليل التعليمات البرمجية أو ملفات التكوين الخاصة بتحويلات البيانات لتحديد مصادر البيانات والتحويلات المطبقة والمخرجات النهائية. من خلال فهم منطق المعالجة، يمكن إعادة بناء السلالة.

على سبيل المثال: تقوم شركة خدمات مالية بتحليل نصوص بايثون المستخدمة لتحويلات البيانات في نظام إدارة المخاطر الخاص بها. تستنتج المؤسسة معلومات النسب مثل الجداول المصدر وشروط الانضمام والجداول المستهدفة من خلال تحليل منطق البرامج النصية واستعلامات SQL. هذا تحليل بيانات النسب ثم يتم استخدامه لإنشاء تمثيل رسومي لتدفق البيانات من بيانات السوق الخام إلى نماذج المخاطر.

النسب القائم على النمط

يتم استنتاج نسب البيانات بناءً على أنماط أو قواعد محددة مسبقًا في النسب القائم على الأنماط. يمكن أن تكون هذه الأنماط عبارة عن تعبيرات عادية أو مخططات بيانات أو مؤشرات هيكلية أخرى تحدد كيفية تحويل البيانات ونشرها. يمكن للنسب المستندة إلى الأنماط أتمتة تتبع النسب عن طريق تحديد الأنماط الشائعة في تحويلات البيانات.

على سبيل المثال: تستخدم شركة برمجيات تقنيات النسب القائمة على الأنماط لتتبع تدفق البيانات في نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) الخاص بها. من خلال تحديد الأنماط الشائعة في عمليات استيراد/تصدير البيانات واستعلامات قاعدة البيانات، مثل "تحميل بيانات العميل" أو "تصدير تقارير المبيعات"، تستنتج المؤسسة تلقائيًا علاقات النسب. يعمل هذا الأسلوب على تبسيط عملية تتبع النسب في عمليات نشر إدارة علاقات العملاء (CRM) واسعة النطاق مع العديد من تكامل البيانات نقاط.

حالات استخدام نسب البيانات

تسعى الشركات الحديثة بشكل متزايد إلى الحصول على رؤى في الوقت الفعلي، إلا أن اكتسابها يعتمد على الفهم الشامل للبيانات ورحلتها عبر العالم خط أنابيب البيانات. يمكن للفرق تحسين سير العمل باستخدام أدوات نسب البيانات الشاملة بطرق مختلفة:

نمذجة البيانات: يجب على المؤسسات تحديد هياكل البيانات الأساسية لتصور عناصر البيانات المختلفة والروابط المقابلة لها. يساعد نسب البيانات في نمذجة هذه العلاقات، مما يوضح التبعيات عبر النظام البيئي للبيانات. مع تطور البيانات، ومع ظهور مصادر وعمليات تكامل جديدة، يجب على الشركات تكييف بياناتها نماذج البيانات وفقاً لذلك. يعكس تسلسل البيانات هذه التغييرات بدقة من خلال الرسوم البيانية لنماذج البيانات، مع تسليط الضوء على الاتصالات الجديدة أو القديمة. تساعد هذه العملية المحللين وعلماء البيانات على إجراء تحليلات قيمة وفي الوقت المناسب من خلال فهم مجموعات البيانات بشكل أفضل.

ترحيل البيانات: عند الانتقال إلى مساحة تخزين أو برامج جديدة، تستخدم المؤسسات ترحيل البيانات لنقل البيانات من مكان إلى آخر. يقدم نسب البيانات رؤى حول حركة البيانات وتقدمها عبر المؤسسة, من موقع إلى آخر، مما يساعد في التخطيط لعمليات ترحيل النظام أو ترقيته. كما أنه يمكّن الفرق من تبسيط أنظمة البيانات عن طريق أرشفة البيانات القديمة أو حذفها، وتحسين الأداء العام عن طريق تقليل حجم البيانات.

التوافق: يمكن أن يكون عدم الامتثال للبيانات مستهلكًا للوقت ومكلفًا. نسب البيانات هو آلية امتثال للتدقيق وإدارة المخاطر وضمان الالتزام بسياسات ولوائح إدارة البيانات. على سبيل المثال، يحمي تشريع اللائحة العامة لحماية البيانات، الذي صدر في عام 2016، البيانات الشخصية في الاتحاد الأوروبي والمنطقة الاقتصادية الأوروبية، مما يمنح الأفراد قدرًا أكبر من التحكم في البيانات. وبالمثل، فإن قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) يلزم الشركات بإبلاغ المستهلكين بشأن جمع البيانات. تعتبر أدوات نسب البيانات ضرورية لضمان الامتثال لأنها توفر رؤية واضحة لتدفق البيانات. 

تحليل الأثر: توفر أدوات نسب البيانات رؤية واضحة لتأثير تغييرات الأعمال، لا سيما في إعداد التقارير النهائية. على سبيل المثال، يمكن أن تؤثر التغييرات في أسماء عناصر البيانات على لوحات المعلومات ووصول المستخدم. يقوم نسب البيانات أيضًا بتقييم تأثير أخطاء البيانات وتعرضها عبر المؤسسة. ومن خلال تتبع الأخطاء حتى مصدرها، يسهل تسلسل البيانات التواصل مع الفرق ذات الصلة، مما يضمن الثقة في تقارير ذكاء الأعمال ومصادر البيانات.

أدوات نسب البيانات

تتيح أدوات نسب البيانات للمؤسسات فهم تدفقات البيانات وإدارتها داخل المؤسسة. فيما يلي بعض الميزات الرئيسية الشائعة في أدوات نسب البيانات:

  1. اكتشاف النسب الآلي: يجب أن تكتشف الأداة تلقائيًا نسب البيانات وتعيينها عبر مختلف المصادر والأنظمة والتحويلات، مما يقلل من الجهد اليدوي.
  2. تصور النسب من النهاية إلى النهاية: توفير تمثيل مرئي واضح لنسب البيانات من المصدر إلى الوجهة، بما في ذلك قواعد البيانات والتطبيقات والعمليات.
  3. الإصدار وتتبع التغيير: تتبع التغييرات في نسب البيانات بمرور الوقت، مما يمكّن المستخدمين من فهم كيفية تطور تدفقات البيانات ومن قام بالتغييرات.
  4. إدارة البيانات الوصفية: التقاط و إدارة البيانات الوصفية المرتبطة بمصادر البيانات والتحولات وعلاقات النسب، مما يضمن إدارة البيانات والامتثال لها.
  5. مراقبة جودة البيانات: مراقبة جودة البيانات في جميع أنحاء النسب، وتحديد القضايا مثل البيانات التناقضات أو الشذوذات أو تدهور الجودة.
  6. رسم خرائط التبعية: تحديد التبعيات بين عناصر البيانات والأنظمة والعمليات المختلفة، مما يساعد المستخدمين على فهم العلاقات بين كيانات البيانات.
  7. تكامل قاموس الأعمال: التكامل مع أ معجم الأعمال أو قاموس البيانات لتوفير السياق والمعنى لعناصر البيانات ومعلومات النسب.
  8. البحث والاكتشاف: إمكانات بحث متقدمة للعثور بسرعة على عناصر بيانات أو مصادر أو مسارات نسب محددة ضمن مجموعات بيانات كبيرة.
  9. الأمن والتحكم في الوصول: ضمان التحكم في الوصول على أساس الدور (RBAC) وآليات التشفير فقط يمكن للمستخدمين المصرح لهم عرض وتعديل معلومات نسب البيانات.

وفي الختام

يعد نسب البيانات جزءًا حيويًا من الإدارة الفعالة للبيانات. بدءًا من تحسين جودة البيانات وضمان الامتثال وحتى تسهيل اتخاذ القرارات الإستراتيجية، فإن فهم سلسلة البيانات يمنح المؤسسات رؤى قيمة حول بياناتها. باستخدام هذه المعرفة، يمكن لفرق البيانات تحسين العمليات وتخفيف المخاطر وزيادة إمكانات بياناتهم إلى الحد الأقصى.

Astera هي أداة شاملة لإدارة البيانات مع ميزات شاملة لإدارة البيانات. إنه يمكّن مستخدمي الأعمال من إدارة البيانات والتحكم فيها من خلال واجهة بسيطة بدون تعليمات برمجية ودعم عملاء واسع النطاق.

جرّب Astera الآن مع مجانا 14 يوما للمحاكمة or قم بالتواصل لمناقشة حالة استخدام محددة.

المؤلف:

  • ابيها الجفري
ربما يعجبك أيضا
مصدر البيانات مقابل نسب البيانات: الاختلافات الرئيسية
ما هي إمكانية ملاحظة البيانات؟ دليل كامل 
استكشاف مصدر البيانات: ضمان سلامة البيانات وصحتها
مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

دعونا نتواصل الآن!
يتيح الاتصال