أساسيات دمج البيانات: العملية والفوائد وحالات الاستخدام

هل تعلم أن محترفي التسويق وحدهم يستخدمون متوسطًا قدره 15 مصدرًا مختلفًا للبيانات لجمع معلومات العملاء؟ في حين أن هذا قد يبدو مفاجئًا، إلا أن التوقعات تشير إلى أن هذا العدد سيرتفع إلى 18 هذا العام، وهذا دون النظر إلى الأقسام الأخرى مثل خدمة العملاء والمبيعات والمحاسبة والمالية.

إن التطبيقات المتنوعة التي تستخدمها الوظائف المختلفة في المؤسسة لجمع المعلومات تجعل من الصعب أيضًا مراجعة كل مصدر للحصول على رؤى دقيقة. تميل هذه الأدوات المتنوعة إلى جمع معلومات متشابهة، مما يؤدي إلى نسخ مكررة. يعد دمج البيانات هو الحل لمواجهة مشكلات الازدواجية، وتمكين المؤسسات من الوصول إلى بيانات كاملة ودقيقة ومتسقة.

ما هو دمج البيانات؟

دمج البيانات هو عملية دمج مجموعتين أو أكثر من مجموعات البيانات في قاعدة بيانات واحدة موحدة. يتضمن إضافة تفاصيل جديدة إلى البيانات الموجودة وإلحاق الحالات وإزالة أي معلومات مكررة أو غير صحيحة للتأكد من أن البيانات المتوفرة شاملة وكاملة ودقيقة.

ومع ذلك، تقوم الأقسام التنظيمية المختلفة بجمع معلومات مماثلة باستخدام أدوات وتقنيات مختلفة.

خذ بعين الاعتبار شركة تقوم بتحليل بيانات العملاء:

• يستخدم فريق التسويق الاستطلاعات للحصول على رؤى بشأن تفضيلات العملاء ونقاط الضعف والآراء.
• يستخدم فريق المبيعات أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) لقياس المعلومات مثل المشتريات السابقة ورضا العملاء والتفضيلات.
• يستخدم فريق دعم العملاء برنامج مكتب المساعدة لإنشاء التذاكر والاحتفاظ بسجل مفصل لتفاعلات العملاء، مما يضمن معالجة مخاوف العملاء على الفور.

وبما أن هذه الفرق تجمع معلومات العملاء مع وضع أهدافها المحددة في الاعتبار، فإن البيانات المجمعة غالبًا ما تكون متشابهة وتحتاج إلى التكامل لتجنب الانعزال. تتضمن البيانات المخزنة بشكل منفصل عدة مشاكل مثل:

• المعلومات المتناثرة تجعل من الصعب على المحللين تحليل مجموعات البيانات المختلفة لتفسير البيانات بشكل صحيح واتخاذ القرارات الصحيحة.
• قد تكون البيانات غير متناسقة، أو غير دقيقة، أو غير كاملة.
• يمكن أن تؤدي البيانات المكررة إلى إهدار الموارد.

إن الجمع بين البيانات المتباينة في مجموعة بيانات مركزية سيسمح للشركة بإنشاء ملف تعريف شامل للعملاء لتشغيل حملات مخصصة وإنشاء محتوى يلقى صدى لدى الجمهور المستهدف.

واستجابة لذلك، يؤدي دمج البيانات إلى توحيد مجموعات البيانات وإنشاءها مصدر واحد للحقيقة، تقدم فوائد مثل:

• كفاءة استخدام الموارد: من خلال توفير الوصول إلى المعلومات في إطار موحد، يؤدي دمج البيانات إلى تسريع عملية استرجاع المعلومات، والقضاء على العمليات اليدوية والمتكررة، وتعزيز قدرات البحث. تضمن هذه المركزية تخصيص الموارد للمهام الإستراتيجية ذات القيمة المضافة.
• الراحة: من خلال دمج مجموعات بيانات متعددة في مجموعة واحدة، لم يعد المستخدمون بحاجة إلى تجميع المعلومات من عدة مصادر. إن سهولة الحصول على البيانات ذات الصلة في مكان واحد تجعل من السهل تحليل البيانات واستخلاص الأفكار ذات الصلة.
• تحسين صنع القرار: يضمن دمج البيانات أن تكون المعلومات المتاحة كاملة ودقيقة ومتسقة، مما يوفر رؤية شاملة وشاملة لما يحدث داخل المؤسسة - مما يسهل اتخاذ قرارات مستنيرة تعتمد على البيانات.

متى يكون دمج البيانات ضروريًا؟

دمج البيانات هو أسلوب يسمح للمؤسسات بتحليل البيانات المخزنة في مواقع أو جداول بيانات أو قواعد بيانات متنوعة. هذا النهج أمر بالغ الأهمية في سيناريوهات متعددة. دعنا نستكشف أهمها أدناه:

التحول الرقمي

يجب على المنظمات التي تتبنى الرقمنة أن تدرك أهمية الجمع بين مجموعات البيانات. من خلال الاستفادة من التقنيات الرقمية، يمكن دمج البيانات المخزنة في ملفات متباينة مثل Excel وCSV وSQL في تنسيق موحد ومنظم وتخزينها في نظام مركزي لمعالجة البيانات واستضافتها.

ذكاء الأعمال

يعد الوصول إلى المعلومات الصحيحة في الوقت المناسب أمرًا ضروريًا لاتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. في المشهد التنافسي اليوم، يجب على الشركات ضمان الاستخدام الأمثل للموارد. بحسب ستارمايند، أفاد 50% من الموظفين أن قضاء ساعات طويلة في البحث عن نقاط البيانات يعيق الإنتاجية والأداء العام. ولذلك، ينبغي دمج البيانات الموجودة في تطبيقات مختلفة (إدارة علاقات العملاء، وتحليلات الويب، ورؤى وسائل التواصل الاجتماعي) للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ.

عمليات الاندماج والاستحواذ (M&A)

عندما تتولى شركة ما المسؤولية أو تندمج مع شركة أخرى، يجب عليها دمج الموارد للعمل كوحدة أو مؤسسة واحدة. تعد البيانات أحد الأصول الحيوية التي يجب تجميعها وتخزينها في مستودع واحد للحصول على صورة كاملة لعمليات الكيان المدمج.

تقدم سيناريوهات الاندماج والاستحواذ جوانب جديدة مثل ملفات تعريف العملاء، والتركيبة السكانية، والعلاقات مع الموردين، وبيانات الموظفين، والمزيد الذي يشمل جميع جوانب المؤسسة تقريبًا. ولذلك، يعد دمج البيانات أمرًا بالغ الأهمية لضمان التكامل السلس وتعزيز الكفاءة التشغيلية.

مراحل دمج البيانات: عملية خطوة بخطوة

1. ما قبل الدمج

جانبي

قبل دمج البيانات، من المهم معرفة الحالة الحالية لمصادر بيانات المؤسسة ونوع البيانات التي تتعامل معها. يتضمن ذلك تحليل السمات، الذي يساعد المؤسسة على فهم كيفية قياس البيانات المدمجة، والخصائص التي سيتم ضم البيانات عليها، وما هي المعلومات الإضافية التي قد يلزم إلحاقها.

تقوم هذه الخطوة أيضًا بتحليل قيم البيانات لكل سمة فيما يتعلق بالتفرد والتوزيع والاكتمال. بواسطة تنميط البياناتيمكن للمؤسسات تحديد النتائج المحتملة للبيانات المدمجة ومنع أي أخطاء من خلال تمييز القيم غير الصالحة.

تحول

بعد ذلك، من الضروري تحويل البيانات (تنقيتها وتوحيدها والتحقق من صحتها) إلى تنسيق قابل للاستخدام. ويتم ذلك عن طريق استبدال القيم المفقودة/الفارغة، وتصحيح القيم غير الصحيحة، وتحويل مجموعات البيانات إلى تنسيق مشترك، وتحليل حقول البيانات الطويلة إلى مكونات صغيرة، وتحديد شروط تكامل البيانات.

ومن خلال تنسيق تنسيقات البيانات، تضمن المؤسسة الامتثال للقواعد واللوائح القانونية ودقة البيانات والاتساق عبر نقاط الاتصال المختلفة.

تصفية

غالبًا ما تتم تصفية البيانات عندما يلزم دمج مجموعة فرعية من البيانات بدلاً من دمج مجموعة البيانات الكاملة. في هذا السيناريو، يمكن تقسيم البيانات أفقيًا (يلزم وجود بيانات من إطار زمني محدد أو أن مجموعة فرعية من الصفوف فقط تفي بالمعايير المحددة للدمج) أو رأسيًا (تتكون البيانات من سمات تحتوي على معلومات غير مهمة).

ومن خلال تصفية البيانات، يتم تنقيح المعلومات، ويتم دمج المعلومات ذات الصلة والدقيقة فقط، مما يعزز الجودة الشاملة لمجموعة البيانات المدمجة.

إلغاء البيانات المكررة

ومن الضروري التأكد من أن مجموعات البيانات لها سجلات فريدة. تعد المعلومات المكررة مصدر قلق كبير عند دمج البيانات نظرًا لأنه غالبًا ما يتم جمع المعلومات المتشابهة وتخزينها بشكل منفصل بواسطة الأقسام. ولذلك، يجب على المؤسسات إجراء عملية تنظيف شاملة للبيانات وإلغاء البيانات المكررة لتحديد التكرارات وإزالتها. ويساعد ذلك على تبسيط عملية دمج البيانات، مما يضمن تخزين السجلات المميزة فقط.

2. الدمج

بمجرد تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة، تصبح البيانات جاهزة للدمج. يمكن استخدام التجميع والتكامل لدمج البيانات. اعتمادًا على الاستخدام المقصود، إليك بعض الطرق لتنفيذ هذه العملية:

إلحاق الصفوف

عندما تكون البيانات موجودة في قواعد بيانات مختلفة وتحتاج إلى دمجها في قاعدة بيانات واحدة، يتم استخدام هذا الخيار. لتنفيذ ذلك، من الضروري أن يكون لمجموعات البيانات التي يتم دمجها بنية متطابقة.

على سبيل المثال، إذا كانت لدى المؤسسة بيانات مبيعات شهرية مخزنة في ملفات منفصلة، ​​فيمكنها إلحاق الصفوف لإنشاء مجموعة بيانات مدمجة تغطي عدة أشهر للكشف عن الاتجاهات أو الأنماط.

إلحاق الأعمدة

عندما ترغب شركة ما في إضافة عناصر جديدة إلى مجموعة البيانات الموجودة لديها، أي إثرائها، فإن إلحاق الأعمدة يعد أسلوبًا مناسبًا.

خذ بعين الاعتبار شركة لديها بيانات العملاء (المعلومات السكانية ومعلومات الاتصال) في قاعدة بيانات واحدة وسجل الشراء في قاعدة بيانات أخرى. ومن خلال إلحاق الأعمدة بمعرف فريد (معرف العميل)، يمكن أن يكون لديه عرض شامل لملف تعريف العميل وأنماط الشراء، مما يمكنه من تشغيل الحملات المستهدفة.

الدمج الشرطي

قد يكون لدى الشركة سجلات غير كاملة أو مفقودة تحتاج إلى تعبئتها من خلال البحث عن قيم من قاعدة بيانات أخرى. في هذا السيناريو، يعد الدمج الشرطي أسلوبًا مفيدًا. ولذلك، يتم دمج المعلومات من قاعدة البيانات المصدر بشكل انتقائي مع قاعدة البيانات الهدف بناءً على قواعد محاذاة محددة لضمان التزامن والمعلومات الدقيقة.

على سبيل المثال، يتم إدراج مطاعم السلسلة الغذائية في إحدى قواعد البيانات، ويتم إدراج تقييمات العملاء في قاعدة بيانات أخرى. لتحديد متوسط ​​التقييم لكل مطعم، يتم دمج مجموعتي البيانات عن طريق مطابقة أسماء المطاعم مع مراجعة العميل وتقييمه الصحيحين.

ملحوظة: في الدمج الشرطي، قاعدة بيانات البحث (مصدر) يجب أن يكون لها قيم فريدة، في حين أن الهدف يجب أن تحتوي قاعدة البيانات على نسخ مكررة.

3. ما بعد الدمج

بمجرد اكتمال عملية الدمج، يجب على المؤسسات إجراء تدقيق نهائي للبيانات، مثل التوصيف الذي تم إجراؤه في بداية العملية، لتسليط الضوء على أي أخطاء أو عدم دقة أو سجلات غير كاملة بحيث يمكن اتخاذ إجراءات فورية لتصحيحها.

تحديات دمج البيانات

في حين أن دمج البيانات أمر بالغ الأهمية للبيانات عالية الجودة، يجب على المؤسسات أن تضع في اعتبارها المشاكل المحتملة التي قد تنشأ أثناء العملية. بعض العوامل التي يجب مراعاتها تشمل:

• تعقيد البيانات: أثناء دمج البيانات، يمكن أن تؤدي الاختلافات الهيكلية والمعجمية إلى عدم الدقة في مجموعة البيانات. يشير عدم التجانس الهيكلي إلى الحالة التي لا تحتوي فيها مجموعات البيانات قيد النظر على نفس الأعمدة، في حين أن عدم التجانس المعجمي يحدث عندما يكون لحقول البيانات بنية مماثلة، ولكن المعلومات الواردة فيها بتنسيق مختلف. ولمعالجة ذلك، من المهم الاستثمار في الأدوات التي تحدد التعيينات بين هياكل مجموعات البيانات المختلفة وتمكن من تحويل عناصر البيانات إلى تنسيق قياسي.
• التدرجية: عندما يتم دمج مجموعات البيانات، فإنها تزيد في الحجم والتعقيد، مما يؤدي إلى أن تصبح مهام مثل مطابقة البيانات، والمحاذاة، والتجميع أكثر كثافة في استخدام الموارد. مع زيادة حجم البيانات، تصبح سعة التخزين مصدر قلق ناشئ. تفتقر الأنظمة التقليدية المحلية إلى القدرة على التوسع، مما يؤدي إلى إبطاء وقت المعالجة وزيادة مخاطر عدم الدقة. للتغلب على ذلك، يجب على المؤسسات الانتقال إلى الحلول المستندة إلى السحابة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات بسلاسة.
• الازدواجية: يمكن أن يؤدي الجمع بين مجموعات بيانات مختلفة إلى نسخ مكررة، خاصة عندما يلتقط كل مصدر نفس المعلومات بشكل مستقل. يمكن أن يؤدي التكرار إلى تداخل المعلومات في مجموعات البيانات، مما يؤدي إلى تحليل غير دقيق، وبالتالي اتخاذ قرارات غير صحيحة. ولمواجهة ذلك، يجب على المؤسسات استخدام خوارزميات المطابقة، وإجراء تنقية صارمة للبيانات، وفرض قيود التفرد لتحديد التكرارات وإزالتها على الفور.

الاستراتيجيات الرئيسية لضمان دمج البيانات بسهولة

• تقييم مصادر البيانات: قبل دمج البيانات، يجب على المؤسسات تحليل طبيعة كل مجموعة بيانات. يتضمن ذلك فهم أنواع المتغيرات وتنسيقات البيانات والبنية العامة. وهذا يساعد في توقع التحديات المحتملة أثناء عملية الدمج.
• استخدم العناصر المرئية لفهم علاقات البيانات: توفر المرئيات مثل المخططات المبعثرة والمخططات الشريطية ومصفوفات الارتباط وما إلى ذلك نظرة عامة على البيانات وتساعد في تحديد المتغيرات المناسبة للدمج. تسهل هذه العناصر المرئية تحديد الأنماط والقيم المتطرفة والعلاقات داخل البيانات، مما يضمن تضمين المعلومات ذات الصلة.
• تنظيف البيانات وتحويلها: من الضروري تنظيف البيانات عن طريق إزالة التكرارات ومعالجة القيم المفقودة. وهذا يضمن أن تكون مجموعة البيانات المدمجة دقيقة وموثوقة، مما يقلل من الأخطاء والتناقضات.
• اختر طرق الدمج بعناية: وتعتمد طريقة الدمج على بنية البيانات والأهداف المقصودة. تقنيات الدمج المختلفة، مثل الصلات الداخلية، والصلات اليسرى، والصلات الخارجية، لها حالات استخدام محددة. ومن الأهمية بمكان اختيار الطريقة المناسبة لضمان تكامل البيانات بشكل مفيد.
• حدد أداة الدمج الصحيحة: يجب على المنظمات إجراء البحث والتحليل المناسب لاختيار الأداة المناسبة لاحتياجاتها من البيانات. يجب أن تكون الأداة مجهزة بميزات تحديد مواصفات البيانات وتنقيتها والتحقق من صحتها، وأن تتماشى مع مدى تعقيد البيانات وكفاءة المستخدم لتبسيط عملية الدمج.
• التحقق من صحة البيانات المدمجة: بعد الدمج، يعد التحقق المستمر أمرًا حيويًا. ومع إدخال سجلات جديدة في مجموعة البيانات، على سبيل المثال، معاملات العملاء، يصبح من الضروري فحص البيانات المدمجة بانتظام لتحديد أي اختلافات غير متوقعة والتأكد من أن مجموعة البيانات النهائية تحتوي على معلومات محدثة.

تبسيط دمج البيانات مع Astera

Astera هو على مستوى المؤسسات ومتقدم حل إدارة البيانات التي تساعد المستخدمين طوال دورة حياة البيانات، من الاستخراج إلى التحليل. ومن خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات غير المنظمة بسهولة واستخدام إمكانات إعداد البيانات القوية، تعمل المنصة على تسريع وقت الحصول على الرؤى.

علاوة على ذلك، تتيح المنصة للمستخدمين قراءة مجموعات البيانات بذكاء وإجراء عمليات الانضمام/الاتحاد/البحث أثناء مراقبة صحة البيانات في الوقت الفعلي. يمكن للمستخدمين تحديد القواعد والمعايير لدمج مجموعات البيانات، سواء كانوا ينضمون إلى الجداول، أو يجمعون مجموعات البيانات، أو يقومون بمهام أخرى لتكامل البيانات. تساعد خوارزمياتها الذكية المستخدمين على تحديد السجلات المطابقة بكفاءة.

Astera يمكّن المستخدمين من استكشاف البيانات وتصورها والتفاعل معها وتعديلها بطريقة تفاعلية وسهلة الاستخدام. مع Astera، يمكن للمستخدمين مراجعة التغييرات التي تم إجراؤها لتتبع السجل، مما يوفر قدرًا أكبر من الشفافية والتحكم في عملية الدمج.

 

دمج البيانات في Astera

هل أنت مستعد لدمج البيانات بسلاسة؟ تواصل Asteraالإصدار التجريبي المجاني لمدة 14 يومًا اليوم!