وجدت دراسة استقصائية أن 76٪ من علماء البيانات يعتبرون إعداد البيانات الجزء الأقل تفضيلاً في عملهم، ويقضون غالبية وقتهم في إعداد البيانات.

ومع ذلك، فإن إعداد البيانات ضروري لجعل البيانات الخام جاهزة للتحليل والاستهلاك ويساعد في الحصول على رؤى قيمة من بياناتك.

إذن، كيف يمكنك تحضير البيانات دون قضاء عدة ساعات؟ مشاحنة هذا الدليل الشامل لإعداد البيانات يشرح المفهوم وأهميته وفوائده والتحديات التي تواجهه وأدوات إعداد البيانات وإرشادات خطوة بخطوة حول كيفية إجراء إعداد البيانات. مكافأة: قسم حول إعداد البيانات في السحابة ولماذا يجب أن تفكر في ذلك!

ما هو إعداد البيانات؟

إعداد البيانات (المعروف أيضًا باسم إعداد البيانات) هو الضروري عملية تحسين البيانات الخام لجعلها مناسبة للتحليل والمعالجة. تؤثر البيانات الأولية المليئة بالأخطاء والتكرارات والقيم المفقودة جودة البيانات وفي نهاية المطاف، اتخاذ القرارات القائمة على البيانات.

يعد إعداد البيانات أمرًا بالغ الأهمية لأنه يمكن أن يستهلك ما يصل إلى 80٪ من الوقت في مشروع التعلم الآلي. يعد استخدام أدوات إعداد البيانات المتخصصة أمرًا ضروريًا لتبسيط هذه العملية وتحسينها.

وفقا لاستطلاعات أناكوندا وفوربس، ينفق علماء البيانات 45-60% من وقتهم جمع وتنظيم وإعداد البيانات، مع تطهير البيانات حساب ل أكثر من ربع يومهم. وهذا يستغرق وقتًا ثمينًا بعيدًا عن مهامهم الأساسية، مثل اختيار النموذج والتدريب والنشر. ولذلك، يتساءل الكثيرون عن الحكمة من مطالبة علماء البيانات ذوي المهارات العالية بالقيام بما يعادل أعمال الحراسة الرقمية.

[تحديات إعداد البيانات عبر Statista] 

لماذا يعتبر إعداد البيانات ضروريا؟?

البيانات الأولية فوضوية وغير كاملة وغير متسقة. بالإضافة إلى ذلك، فهو منتشر عبر مصادر وتنسيقات وأنواع متنوعة. ديساعد إعداد ATA الشركات عن طريق: 

استخراج البيانات غير المهيكلة 

إعداد البيانات أمر ضروري ل استخراج البيانات من مصادر غير منظمة مثل ملفات PDF و.TXT و.CSV وما إلى ذلك. يتضمن إعداد البيانات تحويل البيانات غير المنظمة إلى تنسيق مناسب للتحليل وفتح الرؤى من مصادر متنوعة.  

على سبيل المثال، يمكن أن يساعدك إعداد البيانات في استخراج البيانات المالية من ملفات PDF وملفات CSV لتحليل الاتجاهات والأنماط في الإيرادات والنفقات والأرباح. من خلال تحويل البيانات غير المنظمة إلى تنسيق منظم، يتيح إعداد البيانات إجراء تحليل شامل للبيانات يمكن أن يكشف عن الرؤى والفرص المخفية. 

تحسين جودة البيانات 

يعمل إعداد البيانات على تحسين جودة البيانات من خلال تصحيح الأخطاء والتناقضات والقيم المفقودة والقيم المتطرفة والمزيد. كما يقوم أيضًا بالتحقق من صحة البيانات والتحقق منها للتأكد من صحتها واكتمالها. على سبيل المثال، فعالة إدارة جودة البيانات يمكن منع التحليل غير الدقيق عن طريق إزالة الإدخالات المكررة من العميل قاعدة بيانات. 

تضخيم القيمة  

يضيف إعداد البيانات قيمة إلى البيانات من خلال دمج المعلومات التكميلية مثل تحديد الموقع الجغرافي وتحليل المشاعر ونمذجة الموضوع. كما أنه يساعد على دمج البيانات من مصادر متنوعة لتكوين نظرة عامة متماسكة. على سبيل المثال، يمكن أن تكشف قيمة البيانات عن رضا العملاء عن طريق إضافة درجات تحليل المشاعر إلى تعليقات التعليقات. 

تسهيل تحليل البيانات 

يؤدي إعداد البيانات إلى تسهيل تحليل البيانات عن طريق تحويل البيانات إلى تنسيق ثابت متوافق مع أدوات وتطبيقات التحليل. كما أنه يساعد على اكتشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقات المتبادلة والرؤى الأخرى. على سبيل المثال، يمكن لتحليل البيانات تبسيط تحليل السلاسل الزمنية عن طريق تحويل تنسيقات التاريخ المختلفة إلى بنية موحدة. 

تعزيز استهلاك البيانات 

إن إعداد البيانات يجعل البيانات أكثر قابلية للاستهلاك من خلال توفير البيانات الوصفية والوثائق التي تضمن الشفافية وسهولة الاستخدام. كما أنه يشارك البيانات من خلال واجهات برمجة التطبيقاتأو خدمات الويب أو الملفات أو قواعد البيانات، مما يجعلها في متناول المستخدمين والتطبيقات المتنوعة. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي استهلاك البيانات إلى تحسين فهم المستخدم من خلال توفير وثائق البيانات التي توضح بالتفصيل أصل كل حقل وتعريفاته.

الآن بعد أن فهمت أهمية البيانات النظيفة والصحية، دعنا نتعمق مباشرة في كيفية قيامك أنت وفريقك بإعداد البيانات.

أتمتة إعداد البيانات الخاصة بك مع Astera

Asteraلا يقوم حل تكامل البيانات من 'Smartphone' بإعداد بياناتك فحسب، بل يتعامل أيضًا مع التكامل الشامل لتوفير خطوط بيانات سلسة وآلية.

قم ببناء خط أنابيب البيانات الخاص بك اليوم.

ما هي فوائد إعداد البيانات؟

يضمن إعداد البيانات بشكل فعال أن تكون البيانات الخام نظيفة ومنظمة وجاهزة للتحليل. تقدم هذه العملية العديد من الفوائد، مثل:

• تحسين جودة البيانات:إن تحديد الأخطاء والتناقضات والقيم المفقودة وتصحيحها يؤدي إلى مجموعات بيانات أكثر موثوقية لاتخاذ القرارات.
• رؤى أكثر دقة:تعمل البيانات النظيفة والمنظمة بشكل جيد على تقليل التحيزات وتحسين دقة التحليلات ونماذج التعلم الآلي.
• كفاءة معززة:يؤدي أتمتة إعداد البيانات إلى تقليل الوقت والجهد اللازمين لتنظيف البيانات وتحويلها ودمجها، مما يسمح للفرق بالتركيز على التحليل بدلاً من التعامل مع البيانات.
• تكامل سلس للبيانات:تتيح عملية توحيد التنسيقات وحل التناقضات عبر مصادر البيانات المتعددة الحصول على عرض موحد لمعلومات الأعمال.
• تحسين الامتثال والحوكمة:يساعد التحقق من صحة البيانات وتوثيقها بشكل صحيح المؤسسات على تلبية المتطلبات التنظيمية وضمان أمان البيانات.
• زيادة قابلية التوسع:تمكن البيانات المعدة جيدًا الشركات من توسيع نطاق عمليات التحليلات الخاصة بها بكفاءة دون التعرض لمشكلات تتعلق بالجودة أو الأداء.

9 خطوات لإعداد البيانات الرئيسية  

الخطوة 1: تحديد الأهداف والمتطلبات 

يجب أن تبدأ في إعداد البيانات من خلال تحديد أهدافك ومتطلباتك لمشروع تحليل البيانات. اسأل نفسك الأسئلة التالية: 

• ما هو الغرض ونطاق مشروع تحليل البيانات؟ 
• ما هي الأسئلة أو الفرضيات الرئيسية التي تريد اختبارها أو استكشافها باستخدام البيانات؟ 
• من هم المستخدمون والمستهلكون المستهدفون لنتائج تحليل البيانات؟ ما هي أدوارهم ومسؤولياتهم؟ 
• ما هي مصادر البيانات وتنسيقاتها وأنواعها التي تحتاج للوصول إليها وتحليلها؟ 
• ما هي معايير الجودة والدقة والاكتمال والتوقيت والملاءمة التي يجب أن تستوفيها بالنسبة للبيانات؟ 
• ما هي الآثار والقيود الأخلاقية والقانونية والتنظيمية التي يجب أن تأخذها في الاعتبار؟ 

يمكن أن تساعدك الإجابة على هذه الأسئلة في توضيح أهداف مشروع تحليل البيانات ونطاقه ومتطلباته، بالإضافة إلى تحديد التحديات والمخاطر والفرص المحتملة التي قد تواجهها على طول الطريق. 

الخطوة الثانية: جمع البيانات 

بعد ذلك، يجب عليك جمع البيانات من مصادر مختلفة، مثل الملفات وقواعد البيانات وصفحات الويب ووسائل التواصل الاجتماعي والمزيد. استخدم مصادر بيانات موثوقة وجديرة بالثقة لتوفير بيانات عالية الجودة وذات صلة بتحليلك.  

لا تتردد في الاستفادة من الأدوات والأساليب المناسبة للوصول إلى البيانات والحصول عليها من مصادر مختلفة، مثل تجريف الويب وواجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات والملفات وما إلى ذلك. 

يساعدك جمع البيانات من مصادر متعددة في الحصول على فهم أكثر شمولاً ودقة لمشكلة عملك. قد توفر المصادر المختلفة أنواعًا مختلفة من البيانات، مثل البيانات الكمية أو النوعية، أو المنظمة أو غير المنظمة، أو الأولية أو الثانوية. 

علاوة على ذلك، فإن جمع البيانات من مصادر متعددة يساعدك على تقليل التحيز وزيادة موثوقية وصحة بياناتك. وفي الوقت نفسه، يساعدك جمع البيانات من مصادر متعددة على تحديد الفرص الجديدة والتهديدات المحتملة. ويمكنك الحصول على رؤى حول اتجاهات السوق وأداء الصناعة وسلوك العملاء واستراتيجيات المنافسين.  

الخطوة 3: دمج البيانات ودمجها 

تكامل البيانات يعني الجمع بين البيانات من مصادر أو أبعاد مختلفة لإنشاء رؤية شاملة للبيانات. يساعدك على دمج بياناتك لإنشاء مجموعة بيانات شاملة وموحدة. 

أدوات تكامل البيانات يمكنهم إجراء عمليات مثل التسلسل، والاتحاد، والتقاطع، والاختلاف، والانضمام، وما إلى ذلك. ويمكنهم أيضًا التعامل مع أنواع مختلفة من مخططات أو هياكل البيانات. 

ومع ذلك، يجب عليك مراعاة العديد من الممارسات الأساسية أثناء دمج البيانات ودمجها. أولاً، يجب عليك استخدام تنسيق وبنية قياسية مشتركة لتخزين بياناتك وتنظيمها. توفر التنسيقات مثل CSV أو JSON أو XML الاتساق وتجعل البيانات أكثر سهولة في الوصول إليها وفهمها.  

يجب عليك أيضًا مركزية تخزين البيانات وإدارتها باستخدام خيارات مثل التخزين السحابي، أ مستودع البياناتأو بحيرة البيانات. تعمل المنصة المركزية على تبسيط الوصول إلى البيانات، وتضمن اتساق البيانات، وتبسيط إدارة البيانات.  

وبالإضافة إلى ذلك، يجب عليك ضمان الأمن والموثوقية في إدارة البيانات عملية. استخدم تدابير قوية مثل آليات التشفير والمصادقة والترخيص والنسخ الاحتياطي والاسترداد والتدقيق. يعمل التشفير على حماية البيانات أثناء النقل وفي حالة عدم النشاط، بينما تتحكم المصادقة والترخيص في الوصول إلى المعلومات الحساسة.  

الخطوة 4: بيانات التعريف 

تنميط البيانات هي عملية فحص مجموعة بيانات للحصول على فهم متعمق لخصائصها وجودتها وبنيتها ومحتواها. فهو يساعد المستخدمين على الحفاظ على معايير جودة البيانات ضمن الإطار التنظيمي. يساعد تصنيف البيانات في جوهره على ضمان التزام أعمدة البيانات بأنواع البيانات القياسية، وبالتالي يمنح مجموعة البيانات طبقة إضافية من الدقة.  

في النهاية، يساعد تصنيف البيانات في الكشف عن الرؤى حول توحيد البيانات أو أي اختلافات قد تكون موجودة، بما في ذلك القيم الخالية. في البداية، يجب عليك مراجعة بيانات المصدر، والتحقق من الأخطاء والتناقضات والشذوذات، بالإضافة إلى فهم بنية ومحتوى وعلاقات الملفات وقواعد البيانات وصفحات الويب. 

علاوة على ذلك، يجب عليك مراجعة جوانب مثل:

• الاكتمال.
• صحة.
• التناسق.
• صلاحية.
• توقيت.

قم بإنشاء ملف تعريف شامل للبيانات من خلال تلخيص تفاصيل بيانات المصدر، ودمج بيانات التعريف والإحصائيات والتعريفات والأوصاف والمصادر، وتوثيق التنسيقات والأنواع والتوزيعات والترددات والنطاقات والقيم المتطرفة والشذوذ. 

الخطوة 5: استكشاف البيانات 

استكشاف البيانات هو عملية التعرف على بياناتك واكتشاف خصائصها وأنماطها واتجاهاتها والقيم المتطرفة والشذوذ. يمكن أن يساعدك استكشاف البيانات على فهم بياناتك بشكل أفضل وتقييم جودتها ومدى ملاءمتها لأهداف التحليل الخاصة بك.  

أثناء استكشاف البيانات، يجب عليك تحديد أنواع البيانات وتنسيقاتها وبنيتها وتصنيفها ضمن مجموعة البيانات الخاصة بك. بعد ذلك، يجب عليك إلقاء نظرة عامة على الإحصائيات الوصفية، مع ملاحظة مقاييس مثل المتوسط ​​والوسيط والوضع والانحراف المعياري لكل متغير رقمي ذي صلة. 

الاستفادة من الرسوم البيانية مثل الرسوم البيانية، وboxplots، وscatterplots يمكن أن تعطيك رؤى حول توزيعات البيانات والعلاقات والأنماط الأساسية. يمكنك أيضًا استخدام أساليب أكثر تقدمًا مثل التجميع وتقليل الأبعاد وقواعد الارتباط لاكتشاف الاتجاهات المخفية وتحديد الارتباطات وتسليط الضوء على القيم المتطرفة والكشف عن الحالات الشاذة. وبالمثل، من المهم أيضًا تقييم مدى صلة البيانات بما تريد تعلمه.  

الخطوة 6: تحويل البيانات 

تحويل البيانات يحول البيانات من تنسيق أو هيكل أو قيمة إلى أخرى، ويلعب دورًا محوريًا في رحلة إعداد البيانات من خلال تسهيل الوصول إلى البيانات وجعلها أكثر ملاءمة للتحليل.  

يؤدي تحويل البيانات إلى جعل بيانات المصدر أكثر توافقًا مع النظام والتطبيق الوجهة، مما يسهل تحليلها واستهلاكها. هناك العديد من التقنيات لتحويل البيانات، مثل التسوية والتجميع والتصفية، وتعتمد كيفية تطبيق هذه التحويلات على حالة الاستخدام.  

على سبيل المثال، في مجموعة بيانات المبيعات، يمكن أن تساعدك تسوية البيانات في توحيد الأسعار وفقًا لعملة مشتركة. وفي الوقت نفسه، يتم تصنيف طرق الدفع في صيغ موحدة، مثل تغيير "CC" أو "Visa" أو "MasterCard" إلى "بطاقة الائتمان".  

الخطوة 7: إثراء البيانات  

إثراء البيانات هو عملية تحسين مجموعة البيانات وتحسينها وتعزيزها عن طريق إضافة ميزات أو أعمدة جديدة. يساعد على تحسين دقة وموثوقية البيانات الأولية. تقوم فرق البيانات بإثراء البيانات عن طريق إضافة معلومات جديدة وتكميلية والتحقق من المعلومات مقابل مصادر خارجية. 

• قم بإلحاق البيانات من خلال الجمع بين مصادر بيانات متعددة، بما في ذلك إدارة علاقات العملاء (CRM) والبيانات المالية والتسويقية، لإنشاء مجموعة بيانات شاملة توفر رؤية شاملة. تتضمن تقنية الإثراء هذه أيضًا دمج بيانات الطرف الثالث، مثل التركيبة السكانية، لتعزيز الرؤى. 
• قم بتقسيم البيانات عن طريق تجميع الكيانات مثل العملاء أو المنتجات بناءً على السمات المشتركة، باستخدام المتغيرات القياسية مثل العمر والجنس لتصنيف هذه الكيانات ووصفها. 
• قم بتصميم ميزات جديدة أو حقول إضافية عن طريق استخلاصها من البيانات الموجودة. على سبيل المثال، يمكنك حساب عمر العميل بناءً على تاريخ ميلاده. 
• معالجة القيم المفقودة عن طريق تقديرها من البيانات المتاحة. على سبيل المثال، يمكنك حساب أرقام المبيعات الغائبة من خلال الرجوع إلى الاتجاهات التاريخية. 
• حدد الكيانات مثل الأسماء والعناوين ضمن البيانات النصية غير المنظمة، واستخرج المعلومات القابلة للتنفيذ من النص الذي يفتقر إلى بنية ثابتة. 
• قم بتعيين فئات محددة للبيانات النصية غير المنظمة، مثل أوصاف المنتج، أو قم بتصنيف تعليقات العملاء لتمكين التحليل والحصول على رؤى. 
• استفد من تقنيات الإثراء المتنوعة لتعزيز بياناتك بمعلومات أو سياق إضافي، مثل الترميز الجغرافي، وتحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات، ونمذجة الموضوع، وما إلى ذلك. 
• استخدم تقنيات التنظيف لإزالة أو تصحيح الأخطاء أو عدم الاتساق في بياناتك، مثل التكرارات والقيم المتطرفة والقيم المفقودة والأخطاء المطبعية ومشكلات التنسيق وما إلى ذلك. 
• استخدم تقنيات التحقق من الصحة للتحقق من صحة أو اكتمال بياناتك أو تأكيدها، مثل المجموع الاختباري والقواعد والقيود والاختبارات وما إلى ذلك. 

الخطوة 8: التحقق من صحة البيانات  

لضمان دقة البيانات واكتمالها واتساقها، يتعين عليك التنفيذ تأكيد صحة البيانات قبل الانتهاء من بيانات الاستهلاك. سيمكنك التحقق من صحة البيانات من التحقق من البيانات مقابل القواعد والمعايير المحددة مسبقًا والتي تعكس متطلباتك ومعاييرك ولوائحك. يمكن أن تساعدك الخطوات التالية في إجراء التحقق من صحة البيانات بشكل فعال: 

• تحليل البيانات لفهم خصائصها، مثل أنواع البيانات والنطاقات والتوزيعات. حدد المشكلات المحتملة مثل القيم المفقودة أو القيم المتطرفة أو التناقضات. 
• حدد عينة تمثيلية من مجموعة البيانات للتحقق من صحتها. هذه الخطوة مفيدة لمجموعات البيانات الكبيرة، لأنها تقلل من حمل المعالجة. 
• قم بتطبيق قواعد التحقق من الصحة المحددة مسبقًا على البيانات التي تم أخذ عينات منها. يمكن أن تتضمن القواعد عمليات التحقق من التنسيق أو عمليات التحقق من صحة النطاق أو عمليات التحقق من صحة الحقول. 
• تحديد السجلات التي لا تستوفي قواعد التحقق من الصحة. سجل طبيعة الأخطاء والتناقضات لمزيد من التحليل. 
• تصحيح الأخطاء المحددة عن طريق تنظيف البيانات أو تحويلها أو إدراجها حسب الضرورة. يعد الحفاظ على سجل التدقيق للتغييرات التي تم إجراؤها خلال هذه العملية أمرًا ضروريًا. 
• أتمتة عمليات التحقق من صحة البيانات لضمان صيانة جودة البيانات بشكل متسق ومستمر كلما أمكن ذلك. 

الخطوة 9: توثيق البيانات ومشاركتها 

وأخيرًا، يجب عليك توفير البيانات الوصفية والوثائق الخاصة ببياناتك، مثل التعريفات والأوصاف والمصادر والتنسيقات والأنواع. يجب أن تكون بياناتك قابلة للوصول والاستخدام من قبل المستخدمين أو التطبيقات الأخرى قبل الاستهلاك. 

• استخدم معايير وتنسيقات البيانات التعريفية لتوفير البيانات التعريفية لبياناتك، مثل Dublin Core وSchema.org وJSON-LD وما إلى ذلك. 
• استفد من أدوات وأساليب التوثيق لتوفير توثيق لبياناتك، مثل ملفات README والتعليقات والشروح وما إلى ذلك. 
• استخدم أدوات ومنصات كتالوج البيانات لتنظيم وإدارة بياناتك وبياناتك الوصفية. 
• استفد من أدوات وأساليب مشاركة البيانات لجعل بياناتك متاحة ويمكن الوصول إليها من قبل المستخدمين أو التطبيقات الأخرى، مثل واجهات برمجة التطبيقات وخدمات الويب والملفات وقواعد البيانات وما إلى ذلك. 

ما هي تحديات إعداد البيانات؟

على الرغم من فوائدها، فإن إعداد البيانات يأتي مع العديد من التحديات:

• مشاكل جودة البيانات:غالبًا ما تحتوي البيانات الخام على تكرارات وقيم مفقودة وتناقضات، مما يتطلب تنظيفًا مكثفًا قبل أن يتم استخدامها بشكل فعال.
• مصادر وتنسيقات بيانات متنوعة:تتعامل المؤسسات مع البيانات المنظمة وغير المنظمة من مصادر متعددة (قواعد البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، وجداول البيانات، وملفات PDF، وما إلى ذلك)، مما يجعل التكامل معقدًا.
• عملية استهلاك الوقت:يمكن أن يستغرق إعداد البيانات يدويًا جزءًا كبيرًا من وقت المحلل، مما يؤدي إلى تأخير التوصل إلى رؤى واتخاذ القرارات.
• قيود قابلية التوسع:إن التعامل مع كميات كبيرة من البيانات عبر منصات وتنسيقات مختلفة يتطلب أدوات وبنية أساسية قوية.
• المخاطر المتعلقة بالامتثال والأمن:إن إدارة المعلومات الحساسة مع ضمان الامتثال للوائح مثل GDPR و HIPAA يضيف طبقة أخرى من التعقيد.
• عدم التقييس:يمكن أن تؤدي ممارسات إعداد البيانات غير المتسقة بين الفرق إلى تناقضات وتحليلات غير موثوقة.

أدوات إعداد البيانات: ما الذي يجب البحث عنه

يمكن أن تكون أدوات إعداد البيانات مستقلة أو جزءًا من مجموعات بيانات موحدة تساعد المؤسسات على تبسيط عملية إعداد البيانات من خلال تبسيط العملية وأتمتتها. توفر هذه الأدوات ميزات مثل:

• التنظيف الآلي للبيانات - تحديد الأخطاء والتكرارات والتناقضات وإصلاحها مع الحد الأدنى من التدخل اليدوي.
• قدرات تكامل البيانات - يجمع البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك قواعد البيانات، والتخزين السحابي، وواجهات برمجة التطبيقات، والملفات.
• التحول والإثراء - توحيد التنسيقات وتطبيق قواعد العمل وتعزيز مجموعات البيانات باستخدام سياق إضافي (على سبيل المثال، تحديد الموقع الجغرافي، وتحليل المشاعر).
• واجهات سهلة الاستخدام – تتيح المنصات التي لا تتطلب أكوادًا أو تتطلب أكوادًا منخفضة للمستخدمين غير الفنيين إعداد البيانات دون الحاجة إلى معرفة برمجية واسعة النطاق.
• قابلية التوسع وتحسين الأداء - تمكين معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة باستخدام الحوسبة الموزعة والحلول المستندة إلى السحابة.
• ميزات التعاون والحوكمة - توفير إدارة البيانات الوصفية والتوثيق والتحكم في الوصول للحفاظ على الاتساق والامتثال.

ما هو إعداد البيانات في السحابة؟

نظرًا لأهمية إعداد البيانات لعملية تكامل البيانات والتحليلات الشاملة، فإن إعداد البيانات في السحابة يكتسب زخمًا متزايدًا. يوفر إعداد البيانات المستند إلى السحابة العديد من المزايا، مثل قابلية التوسع عند الطلب, مرونة, التكامل السهل من خلال واجهات برمجة التطبيقات والتخزين السحابي، و معالجة البيانات في الوقت الحقيقي.

بالإضافة إلى ذلك، فإن إعداد بياناتك في السحابة يوفر أيضًا فوائد من حيث التكلفة، حيث يمكن لفريق البيانات الخاص بك الاستفادة من موارد الحوسبة التي قد تكون مطلوبة دون الحاجة إلى تحمل تكاليف أولية كبيرة.

Astera يجعل إعداد البيانات سهلاً وفعالاً

يعد إعداد البيانات خطوة حيوية في عملية تحليل البيانات، حيث يضمن جودة البيانات وموثوقيتها للنمذجة واتخاذ القرار. ومع ذلك، تحتاج المؤسسات إلى أداة تبسط عملية إعداد البيانات.

Astera هو حل تكامل البيانات بدون تعليمات برمجية والذي يمكن أن يساعد مؤسستك على تحقيق المزيد من خلال بياناتك من خلال القدرة على تحضير البيانات في السحابة.

بدافع Astera، يمكنك:

• قم بإعداد بياناتك بسهولة في السحابة لتحقيق قابلية التوسع والمرونة دون عناء مع ضمان الاتصال والتكامل السلس. Asteraيمكنك تحويل بياناتك وتنظيفها والتحقق من صحتها في الوقت الفعلي دون إثقال البنية الأساسية المحلية لديك.
• تمكين المستخدمين غير التقنيين من الوصول إلى البيانات ومعالجتها دون الحاجة إلى تشفير. Astera يتيح لك تنفيذ مهام البيانات المختلفة باستخدام واجهات سهلة الاستخدام وقوالب مصممة مسبقًا. يمكنك دمج البيانات وتنقيتها وتحويلها وإثرائها بسهولة وكفاءة.
• تبسيط وتسريع عملية إعداد البيانات. Astera يقلل من الحاجة إلى تدخل تكنولوجيا المعلومات أو هندسة البيانات، مما يسمح لك بالتعامل مع احتياجاتك من البيانات بشكل مستقل. Asteraيمكنك توفير الوقت والمال من خلال أتمتة وتبسيط سير عمل البيانات.
• التأكد من دقة البيانات واتساقها. Astera يوفر أدوات للتحقق من صحة البيانات وفحوصات الجودة. يمكنك اكتشاف الأخطاء وتصحيحها، مما يضمن أن بياناتك موثوقة وجاهزة للتحليل.
• تسهيل التعاون. Astera يسمح لعدة مستخدمين بالعمل على مشاريع إعداد البيانات في وقت واحد. يمكنك مشاركة أصول البيانات وإعادة استخدامها وتعزيز الإنتاجية وتعزيز العمل الجماعي متعدد الوظائف.

بدافع Asteraيمكنك تحويل بياناتك إلى رؤى قيمة بشكل أسرع وأسهل من أي وقت مضى. تعرف على المزيد حول أدوات إعداد البيانات وكيف Astera يبسط إعداد البيانات.

هل أنت مستعد للعرض التوضيحي؟ دعنا نتواصل!