يعتمد كل شيء في أي عمل تجاري على البيانات، بدءًا من اتخاذ القرارات الاستراتيجية وحتى العمليات اليومية. ومع ذلك، لا تُعد البيانات ذات قيمة في صورتها الخام، وخاصةً عندما يتعلق الأمر بكمية كبيرة من البيانات ومصادر متباينة.

وهنا يأتي دور معالجة البيانات، والتي تساعد في ترجمة البيانات إلى التنسيق المطلوب حتى يمكن تنظيفها وتعيينها بسهولة لاستخراج الأفكار.

ستوضح هذه المدونة مفهوم معالجة البيانات بالتفصيل وتستكشف بشكل أكبر ضرورة أدوات معالجة البيانات للشركات. وسنشارك أيضًا بعض النصائح والخطوات لتحسين عملية معالجة البيانات.

ما هو التلاعب بالبيانات؟ 

معالجة البيانات هي عملية تغيير أو تعديل البيانات لجعلها أكثر قابلية للقراءة وتنظيمًا، وتوليد رؤى جديدة، وتلبية متطلبات محددة. وعادةً ما تتضمن إنشاء نقاط البيانات وترتيبها وحذفها لتسهيل اتخاذ القرارات المستنيرة.

يعد التعامل مع البيانات خطوة حاسمة في الأنشطة مثل إعداد البيانات, استخراج البياناتو تحليل البيانات.

يتطلب الاستخدام الفعال للبيانات تنفيذ أساليب معالجة البيانات ذات الصلة، والتي تغطيها هذه المدونة أيضًا بالتفصيل.

أمثلة على معالجة البيانات

فيما يلي بعض الأمثلة على معالجة البيانات:

• تحليل العملاء: تستخدم فرق التسويق معالجة البيانات لتقسيم العملاء حسب تاريخ الشراء والأنماط السلوكية والمعلومات الديموغرافية. يتيح هذا التقسيم لموظفي التسويق تصميم رسائلهم وتنظيم تجارب العملاء الشخصية وتعزيز الاحتفاظ بالعملاء.
• تقرير مالى: تقوم أقسام المالية والمحاسبة بمعالجة البيانات المالية لإنشاء التقارير وبيانات الدخل والميزانيات العمومية. يمكن للمؤسسات تقييم الأداء وتقييم الربحية عن طريق حساب المقاييس الرئيسية وتجميع بيانات المعاملات.
• تحليلات الرعاية الصحية: تتيح تقنيات معالجة البيانات في قطاع الرعاية الصحية لمقدمي الخدمات تحليل الأبحاث الطبية والتجارب السريرية ومعلومات المرضى. يتيح تجميع بيانات المرضى وتحديد عوامل الخطر والتنبؤ بالنتائج لمرافق الرعاية الصحية تحسين رعاية المرضى وتحسين توفير العلاج.
• تحليل المبيعات: تقوم الشركات في قطاعي البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية بمعالجة بيانات المبيعات لتمكين تحليل الاتجاهات. تسمح معالجة البيانات أيضًا للبائعين بتحديد منتجاتهم الأكثر مبيعًا والتنبؤ بالطلب.
• إدارة الموقع: يمكن لمالكي ومسؤولي مواقع الويب استخدام سجلات خادم الويب لتحديد صفحات الويب الأكثر مشاهدة ومصادر حركة المرور والمزيد. وهذا يساعدهم على تحديد مجالات التحسين وإعادة تركيز جهود التحسين الخاصة بهم حسب الحاجة.

ما هي تفاصيل لغة معالجة البيانات?

لغة معالجة البيانات (DML) هي لغة برمجة حاسوبية تستخدم لإدخال البيانات واسترجاعها وتحديثها في قاعدة البيانات. كما يمكنها أيضًا جعل البيانات أكثر تنظيمًا أو قابلية للقراءة من خلال لغة معالجة البيانات. توفر لغة معالجة البيانات عمليات تمكن من إجراء مثل هذه التعديلات من خلال طلبات المستخدم، مما يجعل البيانات سهلة التنظيف وتعيينها لمزيد من التحليل.

يمكن أن يختلف تنفيذ DML بين أنظمة إدارة قواعد البيانات، ولكن بعض الأوامر موحدة. هذه الأوامر هي:

أختار

يرشد هذا الأمر قاعدة البيانات إلى البيانات التي يجب عليها تحديدها لمزيد من المعالجة ومكان وجودها. 

على سبيل المثال: `اختر * من العملاء حيث تاريخ التسجيل > '2024-03-20'؛ ` 

إدراج 

يمكّن "إدراج" المستخدمين من إضافة بيانات جديدة داخل قاعدة البيانات من خلال توفير الأعمدة التي سيتم إدراج القيم الجديدة فيها والقيم التي سيتم إدراجها.

مثال: `INSERT INTO Products (معرف المنتج، اسم المنتج، الفئة) القيم (1، 'أداة بيانات XYZ'، 'البرنامج') ؛ ` 

تحديث

يتيح ذلك للمستخدمين تحديث البيانات الموجودة في قاعدة البيانات. فهو يخبر قاعدة البيانات بالبيانات التي تحتاج إلى تحديثات، وأين ستنتقل البيانات الجديدة، وما إذا كان سيتم تحديث سجلات البيانات الجديدة بشكل فردي أو جماعي. 

على سبيل المثال: `تحديث مجموعة المنتجات السعر = السعر * 1.1 حيث الفئة = "الأثاث"؛ ` 

حذف

يقوم "الحذف" بإزالة البيانات من خلال وصف البيانات التي سيتم حذفها ومكان تحديد موقعها لقاعدة البيانات.

على سبيل المثال: `حذف من الطلاب حيث الصف = 12th'; `

هذه الأوامر الأربعة هي أيضًا أوامر DML الأساسية في لغة الاستعلام الهيكلية (SQL)، وهي لغة شائعة الاستخدام لمعالجة البيانات. في SQL، يتم إقران هذه الأوامر بصيغة محددة وعبارات اختيارية للمساعدة في تحديث البيانات واسترجاعها في ملف SQL. قواعد البيانات العلائقية.

لماذا يعد التعامل مع البيانات أمرا مهما؟

تتمتع معالجة البيانات بأهمية كبيرة بسبب عوامل مختلفة، بما في ذلك ما يلي:

1. ضمان جودة البيانات

البيانات الأولية عرضة للأخطاء والقيم المفقودة والتناقضات - ولكن معالجة البيانات تساعد في تنظيفها والتحقق من صحتها وتحويلها وتوحيدها. بدون معالجة البيانات، ستجد المؤسسات صعوبة في ضمان موثوقية بياناتها واكتمالها ودقتها.

2. جيل البصيرة

تتيح معالجة البيانات للمؤسسات استخلاص رؤى مفيدة والتعرف على الأنماط والاتجاهات في بياناتها. إن أساليب مثل تجميع البيانات وتلخيصها وتصورها تقود الشركات إلى معلومات قابلة للتنفيذ توجه عملية صنع القرار.

3. تكامل البيانات

تعمل الشركات اليوم مع مصادر بيانات غير متجانسة تنتج كميات كبيرة من البيانات بتنسيقات متباينة. تعد معالجة البيانات أمرًا حيويًا لدمج مجموعات البيانات المتميزة هذه. فهو يوفر رؤية موحدة لأصول البيانات من خلال تنسيق هياكل البيانات وتوحيد التنسيقات - مما يسمح بتكامل البيانات بسلاسة وضمان إمكانية التشغيل البيني.

4. تناسق التنسيق

تساعد البيانات المنظمة بطريقة موحدة ومنظمة مستخدمي الأعمال على اتخاذ قرارات أفضل.

5. لمحة تاريخية

يمكن أن يساعد الوصول السريع إلى البيانات من المشاريع السابقة المؤسسة على اتخاذ قرارات بشأن توقعات الموعد النهائي، وإنتاجية الفريق، وتخصيص الميزانية، وما إلى ذلك.

6. تحسين كفاءة

يمكن للشركة عزل المتغيرات الخارجية وحتى تقليلها من خلال الحصول على بيانات أكثر تنظيماً للمساهمة في كفاءتها الشاملة.

معالجة البيانات تتم بشكل صحيح مع Asteraتحويلات بدون كود

جربه الآن!

عملية معالجة البيانات

تتم عملية معالجة البيانات خطوة بخطوة كما يلي:

1. جمع البيانات والحصول عليها

يبدأ التلاعب بالبيانات بالبيانات الخام من مصادر مثل واجهات برمجة التطبيقات (APIs)أو الملفات أو قواعد البيانات. يتم تخزين البيانات الخام في تنسيقات منظمة أو غير منظمة أو شبه منظمة.

2. معالجة البيانات

تجهيزها ضروري لإزالة التناقضات والأخطاء والتناقضات من البيانات الأولية. تعمل العمليات مثل إلغاء البيانات المكررة، والتطبيع، والإسناد، والكشف عن القيم الخارجية على تحسين جودة البيانات، وتجهيزها للتحليل.

3. تحويل البيانات وإثرائها

تتضمن الخطوة التالية تحويل وإثراء البيانات. ويتم تجميع البيانات وتلخيصها وتصفيتها لتحقيق ذلك. تقوم الفرق بإنشاء متغيرات مشتقة جديدة، وحساب مقاييس جديدة، والانضمام إلى مجموعات البيانات لإثراء البيانات.

تشكل هذه الخطوات الثلاث جوهر عملية معالجة البيانات. بمجرد اكتمال هذه الخطوات، يتخذ المحللون الإجراءات التالية:

• ويقومون بتفسير نتائجهم وإبلاغها إلى أصحاب المصلحة. يتم استخدام الموارد مثل لوحات المعلومات التفاعلية والعروض التقديمية والتقارير لتقسيم الرؤى المعقدة إلى توصيات قابلة للتنفيذ. ومن خلال القيام بذلك، يربط المحللون الجوانب الفنية لمعالجة البيانات بالتطبيق العملي للرؤى.
• ويقومون بمراجعة تحليلاتهم وضبطها بناءً على البيانات الجديدة وتعليقات أصحاب المصلحة. تساعد الطبيعة التكرارية لمعالجة البيانات المحللين على التحسين المستمر، وممارسة القدرة على التكيف، وتحسين نماذج البيانات الخاصة بهم حسب الحاجة، والاستفادة من الرؤى الجديدة بمرور الوقت. وفي نهاية المطاف، يؤدي هذا إلى اتخاذ قرارات أكثر فعالية تعتمد على البيانات.

تقنيات وأساليب مختلفة لمعالجة البيانات

تتضمن معالجة البيانات تقنيات وأساليب واسعة النطاق لتحويل البيانات الأولية إلى رؤى قيمة.

التصفية والإعدادات الفرعية

يقوم المستخدم بتحديد مجموعة فرعية من البيانات تتوافق مع شروط أو معايير معينة في التصفية والإعدادات الفرعية. تساعد هذه التقنيات في تصفية نقاط البيانات غير المرغوب فيها أو غير ذات الصلة، وإنشاء مجموعة بيانات أكثر صلة تساعد في إنشاء رؤى أكثر دقة.

الترتيب والترتيب

يقوم الفرز بترتيب البيانات بترتيب محدد — مثل الترتيب الزمني أو الأبجدي أو الرقمي — مما يجعلها أكثر تنظيمًا وأسهل في التقييم. يعمل الفرز أيضًا على تبسيط المزيد من التصور والتحليل نظرًا لأن البيانات المصنفة تكون أكثر سهولة في التخطيط أو التلخيص.

التجميع والتجمع

تجميع يجمع نقاط البيانات في إحصائيات ملخصة مثل المتوسطات أو الأعداد أو الإجماليات من خلال وظائف مختلفة. يستخدم التجميع السمات أو المعايير المشتركة لفرز البيانات إلى مجموعات فرعية. توفر هذه التقنيات مستويات مختلفة من التفاصيل للتلخيص والتحليل والمقارنات.

الانضمام والاندماج

أثناء الانضمام والدمج، يتم دمج البيانات من مجموعات البيانات أو المصادر المتعددة في مجموعة بيانات واحدة. تقوم هذه التقنيات بدمج البيانات من مصادر مختلفة، مما يؤدي إلى مجموعات بيانات أكثر ثراء ودقة وتمكين التحليل المتعمق الذي يأخذ في الاعتبار أبعاد البيانات المختلفة.

الجداول المحورية والجداول الترافقية

تستخدم برامج جداول البيانات مثل Excel بشكل متكرر الجداول المحورية والجداول الترافقية لتلخيص البيانات وتحليلها بتنسيق جدولي. تسمح هذه الأدوات بمعالجة البيانات الديناميكية وإعادة ترتيبها للمساعدة في تحديد الاتجاهات والعلاقات والأنماط.

وظائف تحويل البيانات

يمكن أن تتضمن وظائف تحويل البيانات تحويلات التاريخ/الوقت ومعالجة السلسلة والحسابات الرياضية. تتيح هذه الوظائف للمستخدمين استخلاص مقاييس أو متغيرات جديدة من البيانات الموجودة عن طريق تحويل البيانات من بنية أو تنسيق إلى آخر. يؤدي تحويل البيانات إلى تنسيقات متسقة وإنشاء ميزات أو متغيرات جديدة وتحويل أنواع البيانات إلى تحسين موثوقية البيانات وجودتها.

وظائف النافذة والوظائف التحليلية

تعد وظائف النافذة والوظائف التحليلية من بين تقنيات SQL الأكثر تقدمًا. أنها تمكن التحليلات والحسابات على مجموعات فرعية من البيانات. يمكن للمستخدمين استخدام هذه الوظائف لترتيب البيانات وحساب المتوسطات المتحركة وتنفيذ إجراءات تحليلية أكثر تعقيدًا.

تحليل النص والمشاعر

تعالج تقنيات تحليل النص والمشاعر البيانات النصية لاستخلاص الأفكار. تشمل الأنواع الشائعة من البيانات النصية استجابات الاستطلاع والاستبيانات ونشاط الوسائط الاجتماعية ومراجعات العملاء ونصوص الدردشة. تستفيد هذه التقنيات من خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل النص وتحديد المشاعر واستخراج المعلومات المطلوبة.

أدوات معالجة البيانات: كيف تساعد؟ 

يمكن لأدوات معالجة البيانات تعديل البيانات لتسهيل قراءتها أو تنظيمها. تمكن هذه الأدوات المستخدمين من تحديد الأنماط في البيانات التي قد لا تكون واضحة. على سبيل المثال، يمكن لأداة معالجة البيانات ترتيب سجل البيانات أبجديًا بحيث يسهل العثور على الإدخالات المنفصلة.

يمكن لأدوات معالجة البيانات تعديل البيانات لتسهيل قراءتها أو تنظيمها. تمكن هذه الأدوات المستخدمين من تحديد الأنماط في البيانات التي قد لا تكون واضحة. على سبيل المثال، يمكن لأداة معالجة البيانات ترتيب سجل البيانات أبجديًا بحيث يسهل العثور على الإدخالات المنفصلة.

أنواع أدوات معالجة البيانات

توفر أنواع مختلفة من الأدوات مستويات متفاوتة من وظائف معالجة البيانات، دعنا نلقي نظرة على أكثرها شيوعًا:

• برنامج جداول البيانات: توفر أدوات مثل Microsoft Excel إمكانيات أساسية لمعالجة البيانات مثل الفرز والتصفية والحسابات البسيطة.
• البرامج الإحصائية: توفر برامج مثل R وSAS وSPSS وظائف إحصائية متقدمة وأدوات تحليل للتعامل مع البيانات.
• لغات البرمجة: توفر Python وR وJulia، إلى جانب مكتبات مثل pandas، إمكانيات قوية لمعالجة البيانات من أجل تصفية البيانات ودمجها وتحويلها.
• أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS): تتيح أنظمة مثل MySQL وPostgreSQL تنفيذ مهام معالجة البيانات مثل تحديد البيانات وتحديثها وضمها باستخدام SQL.
• أدوات تكامل البيانات: منصات مثل Astera تمكين مهام معالجة البيانات مثل تنظيف البيانات وتحويلها من مصادر متعددة.
• أدوات ذكاء الأعمال (BI): تتيح أدوات مثل Tableau وPower BI للمستخدمين معالجة البيانات وتصورها للحصول على رؤى واتخاذ القرارات من خلال لوحات معلومات تفاعلية.
• أدوات معالجة البيانات: تعمل أدوات معالجة البيانات على أتمتة مهام إعداد البيانات مثل تنظيف البيانات وإثرائها من مصادر متعددة.
• أدوات معالجة النصوص: توفر NLTK وApache Lucene وظائف لمعالجة بيانات النص وتحليلها، بما في ذلك تحليل الرموز وتحليل المشاعر.

بالإضافة إلى هذه الأدوات، تسمح لغات البرمجة مثل R وPython وSQL وJava بمعالجة البيانات باستخدام الوظائف والحزم والمكتبات المضمنة. ومع ذلك، فإن الترميز في النهاية عملية يدوية. وبصرف النظر عن مرونة هذه اللغات وقدرتها على التحكم، فإن معالجة البيانات يدويًا تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب الكثير من العمالة.

توفر أدوات معالجة البيانات بديلاً أسرع وأكثر ملاءمة، خاصة لمهام المعالجة التي تتضمن مجموعات بيانات كبيرة. تُستخدم هذه الأدوات على نطاق واسع أثناء التكامل لجعل البيانات متوافقة مع النظام المستهدف.

التلاعب بالبيانات أفضل الممارسات

تصبح معالجة البيانات أكثر فعالية وإفادة عند تنفيذ أفضل الممارسات. فيما يلي خمسة من أهمها:

1. فهم البيانات 

قبل معالجة البيانات، من الضروري فهم تنسيقها ومحتواها وبنيتها. يمكن أن تساعد هذه المعرفة في توجيه عملية المعالجة مع تقليل الأخطاء.

2. تنظيف البيانات 

تنظيف البيانات قبل أن يزيل التلاعب الأخطاء والتناقضات والقيم المفقودة والتكرارات. تضمن هذه الخطوة أن التحليل والمعالجة اللاحقة تستخدم بيانات موثوقة ودقيقة.

3. توحيد البيانات 

يؤدي توحيد تنسيقات البيانات واصطلاحاتها إلى تعزيز التوافق والاتساق عبر الأنظمة والمصادر المختلفة. يمكن أن تتضمن عملية التوحيد تقييم اصطلاحات التسمية وتنسيقات التاريخ ووحدات القياس والسمات الأخرى.

4. منع حدوث طفرة في البيانات الأصلية 

بدلاً من تعديل مجموعة البيانات الأصلية، من الأفضل إنشاء نسخ لتخزين البيانات التي تم معالجتها كما هو الحال تكامل البيانات ويتيح تصحيح الأخطاء والتحقق بسهولة.

5. توثيق العملية 

يجب أن يتضمن التوثيق الشامل لكل مرحلة من مراحل عملية معالجة البيانات الأسباب الكامنة وراء القرارات المتخذة والتحويلات المستخدمة. يؤدي الحفاظ على مثل هذه الوثائق إلى تعزيز إمكانية التكرار ويجعل سير عمل المعالجة أسهل في الفهم بالنسبة للآخرين.

معالجة البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في متناول يدك مع Astera

شاهد عرضًا توضيحيًا مجانيًا لمعرفة كيفية عمله.

خلاصة

تتيح المعالجة الفعالة للبيانات لمتخصصي البيانات الاستفادة الكاملة من البيانات الأولية وتحسين جودتها واستخدامها للحصول على رؤى قيمة. يمكن لفرق البيانات أن تشعر بالاطمئنان عندما تعلم أن البيانات التي تتعامل معها دقيقة وذات صلة.

Astera، وهي عبارة عن منصة على مستوى المؤسسات، تعمل على تبسيط معالجة البيانات من خلال تقديم تحويلات مدمجة وموصلات المصدر والوجهة. Astera يجعل من الممكن التعامل مع البيانات بسهولة دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.

تدعم قدرات الأتمتة وتنسيق سير العمل في المنصة جدولة التعيين والنسيان. بالإضافة إلى ذلك، فإن الميزات مثل التعيين الدلالي المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتحويلات القوية وأكثر من 100 موصل تجعل Astera يعد خيارًا رائعًا لأي حالات استخدام معالجة البيانات.

تحميل نسخه تجريبيه of Astera or تحدث إلى فريقنا لاكتشاف كيف يساعد البرنامج الشركات على الاستفادة من بياناتها بكفاءة وفعالية.