مدونات

الصفحة الرئيسية / مدونات / إطار جودة البيانات: ما هو وكيفية تنفيذه

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

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

إطار جودة البيانات: ما هو وكيفية تنفيذه

3rd أبريل، 2024

ما هو إطار جودة البيانات؟

إطار جودة البيانات عبارة عن مجموعة من الإرشادات التي تمكنك من قياس جودة البيانات وتحسينها والحفاظ عليها في مؤسستك. الهدف هو التأكد من أن البيانات التنظيمية تلبي معايير محددة، أي أنها دقيقة وكاملة ومتسقة وذات صلة وموثوقة في جميع الأوقات - بدءًا من الاستحواذ والتخزين وحتى التحليل والتفسير اللاحقين.

باستخدام إطار عمل محدد جيدًا، يمكنك تحديد الأدوار والمسؤوليات وآليات المساءلة جودة البيانات والإدارة. لذلك، عندما يفهم كل فرد في مؤسستك دوره في الحفاظ على جودة البيانات، سيحصل الجميع على ملكية البيانات التي يتفاعلون معها، ونتيجة لذلك، سيكون لدى الجميع نفس المعلومات عالية الجودة للعمل عليها.

على الرغم من أهمية معرفة إطار جودة البيانات، فمن المهم أيضًا فهم ما ليس كذلك:

  • إنه ليس مفهومًا مستقلاً، إذ يتكامل إطار العمل مع ممارسات إدارة البيانات وأمنها وتكاملها لإنشاء نظام بيئي شامل للبيانات.
  • إنها ليست أداة واحدة أو برنامجًا واحدًا - إنها استراتيجية شاملة تجمع بين الأدوات والعمليات وأفضل الممارسات المختلفة لتحقيق أهداف جودة البيانات.
  • إنها ليست حلاً سحريًا، فجودة البيانات هي عملية مستمرة، والإطار هو ما يوفر لها البنية.
  • لا يقتصر الأمر على إصلاح الأخطاء فحسب، بل يتجاوز إطار العمل تنظيف البيانات حيث يركز على منع مشكلات جودة البيانات طوال دورة حياة البيانات.

يعد إطار إدارة جودة البيانات ركيزة مهمة لاستراتيجية البيانات الشاملة ويجب التعامل معها على هذا النحو لتحقيق الفعالية إدارة البيانات.

لماذا تحتاج إلى إطار جودة البيانات؟

تمتلئ معظم المؤسسات بكميات هائلة من البيانات من مصادر مختلفة، مثل الأنظمة الداخلية والشركاء الخارجيين وتفاعلات العملاء. وبدون فهم واضح لجودة هذه البيانات، فإنهم يخاطرون باتخاذ قرارات بناءً على معلومات قد تكون معيبة وغير كاملة، مما يؤدي إلى نتائج دون المستوى الأمثل وضياع الفرص.

ضع في اعتبارك ما يلي: باعتبارك كبير مسؤولي البيانات (CDO)، فأنت مسؤول عن تنمية ثقافة تعتمد على البيانات في جميع أنحاء المؤسسة لتسخير الإمكانات الكاملة لبياناتها. أحد الأنشطة الرئيسية في هذه العملية هو وضع الأساس لتقديم البيانات التي يحتاجها كل فرد في المؤسسة. ومع ذلك، فإن مجرد توفير الوصول إلى هذه البيانات ليس كافيًا، بل يجب أن تكون جودتها لا تشوبها شائبة. ولهذا السبب تحتاج إلى تنفيذ إطار عمل لـ إدارة جودة البيانات.

من منظور الأعمال، يعد إطار العمل أحد الأصول الإستراتيجية التي تؤثر بشكل مباشر على نجاح مؤسستك. على الرغم من أن تسليم البيانات في الوقت المناسب أمر بالغ الأهمية، إلا أن جودة تلك البيانات هي التي تقود حقًا إلى رؤى ذات معنى وصنع القرار. يؤدي إطار إدارة جودة البيانات الراسخ إلى الحصول على بيانات صحية ضرورية من أجل:

  • تحسين التشخيص ونتائج أفضل للمرضى
  • الكشف عن الاحتيال في الوقت المناسب وإدارة المخاطر بشكل أفضل
  • تطوير منتجات أفضل وتعزيز تجارب العملاء
  • تخصيص الموارد بكفاءة وإدارة سلسلة التوريد الأمثل

لذا، بدلاً من النظر إليها كمصروفات قصيرة المدى، عليك أن تفهم أن بناء إطار جودة البيانات وتنفيذه هو استثمار في النمو المستدام لمؤسستك.

ما هي مكونات إطار جودة البيانات؟

هذه عناصر مهمة أو وحدات بناء مهمة تجتمع معًا لإنشاء نظام يضمن أن بياناتك جديرة بالثقة ومفيدة. مثلما يحتاج المبنى إلى أساس متين وهياكل داعمة ليظل شامخًا، يتطلب إطار جودة البيانات مكونات محددة لتعمل بفعالية.

تشمل هذه المكونات جوانب مختلفة لإدارة البيانات والحوكمة والعمليات والتقنيات لدعم معايير جودة البيانات. يضع البعض القواعد والتوقعات الأساسية، بينما يقوم البعض الآخر بتقييم البيانات نفسها وتحسينها بشكل نشط. هناك أيضًا مكونات تضمن لك قياس التقدم وتتبعه بشكل مستمر.

على الرغم من عدم وجود قائمة واحدة متفق عليها عالميًا من المكونات لإطار جودة البيانات، إلا أن بعض العناصر المشتركة تظهر في معظم الأطر:

أدوات وتقنيات جودة البيانات

وهذا يشمل استخدام أدوات جودة البيانات والتقنيات لدعم إدارة جودة البيانات. تمكنك هذه الأدوات من أتمتة العديد من المهام التي تساهم في تحسين جودة البيانات. تختلف العمليات الفعلية التي تقوم بها هذه الأدوات تلقائيًا وفقًا للاحتياجات والأهداف المحددة لمؤسستك. ومع ذلك، تتضمن المهام الشائعة التي يمكن تشغيلها تلقائيًا توحيد البياناتوالتنميط والتطهير والتحقق من الصحة.

معايير جودة البيانات

هذه هي الإرشادات التي تحدد ما يشكل بيانات عالية الجودة في مؤسستك. على سبيل المثال، قد يحدد معيار جودة البيانات أن معلومات العميل يجب أن تتضمن عناوين البريد الإلكتروني وأرقام الهواتف كجزء من تفاصيل الاتصال حتى تعتبر كاملة.

قواعد جودة البيانات

تتبع قواعد جودة البيانات نهجًا تفصيليًا للحفاظ على جودة البيانات. تتحقق هذه القواعد من صحة البيانات لأنها تحدد معايير أو شروط محددة يجب أن تستوفيها حتى تعتبر ذات جودة عالية. على سبيل المثال، إذا قمت بجمع بيانات العميل، فقد تنص قواعد العمل الخاصة بك على أن جميع التواريخ يجب أن تكون بتنسيق معين (على سبيل المثال، mm/dd/yyyy). وأي تاريخ لا يتوافق مع هذه القاعدة يعتبر غير صالح.

تنميط البيانات

هذه هي أداة التشخيص الخاصة بإطار العمل الخاص بك والتي يمكنها تقديم رؤى حول صحة بياناتك. تنميط البيانات يقوم بتحليل وتلخيص البيانات للتعرف على حالتها الحالية، أي هيكلها ومحتواها. وعلى وجه التحديد، فإنه يكشف مشاكل مثل القيم المفقودة والتنسيقات غير الصالحة. يعد تصنيف البيانات أحد أكثر الطرق فعالية للتأكد من أن قراراتك تستند إلى بيانات سليمة، لأنها تساعد في تحديد مشكلات جودة البيانات قبل تقوم بتحميل البيانات إلى مستودع البيانات.

تقييم جودة البيانات

تقييم جودة البيانات هو تقييم كامل لجودة بياناتك. إنه أسلوب منهجي لقياس وتحليل جودة بياناتك وتحديد مجالات التحسين، وبالتالي فهي طريقة فعالة للتأكد من أنها تلبي احتياجات المنظمة. نظرًا لأنه يوفر رؤية شاملة لسلامة البيانات، يمكنك استخدامه لإبلاغ القرارات المتعلقة بجهود إدارة البيانات والامتثال.

تنظيف البيانات

البيانات التي تجمعها من مصادر مختلفة ليست نظيفة دائمًا. في الواقع، من الشائع أن تحتوي على أخطاء أو تكرارات أو قيم مفقودة. تنظيف البيانات، أو التطهير، يمكّنك من اكتشاف حالات عدم الاتساق هذه وإصلاحها في مجموعات البيانات الخاصة بك، مما يجعلها مناسبة للغرض.

مراقبة جودة البيانات

مراقبة جودة البيانات هي عملية مستمرة لقياس وتقييم جودة بياناتك عبر أبعاد مختلفة. يجب أن تقوم فرق البيانات الخاصة بك بتحديد وتتبع مجموعة مخصصة من مؤشرات الأداء الرئيسية لمراقبة صحة البيانات في مؤسستك. إنه أحد أهم مكونات إطار جودة البيانات لأنه يوجه القرارات ذات الصلة بتحسين الإطار نفسه.

اتخذ الخطوة الأولى نحو تحسين جودة البيانات. يحاول Astera مجانا.

هل أنت مستعد لتحقيق أقصى قدر من صحة بياناتك؟ يحاول Asteraمنصة رائدة وشاهد بشكل مباشر كيف تعمل على تحسين جودة البيانات، ورفع مستوى رؤيتك وقدرتك على اتخاذ القرار.

تنزيل الإصدار التجريبي

ما هي أطر جودة البيانات المختلفة المستخدمة اليوم؟

كما ذكرنا سابقًا، لا يوجد حل واحد يناسب الجميع عندما يتعلق الأمر بأطر جودة البيانات. كل منظمة لديها متطلبات فريدة من نوعها مدفوعة بما يلي:

  • أهدافها التجارية
  • مصادر البيانات والبنية التحتية التكنولوجية
  • الصناعة التي تعمل فيها والبيئة التنظيمية

ولهذا السبب يوجد عدد من أطر جودة البيانات المختلفة التي تنفذها المؤسسات إما مع التعديلات أو تستخدمها كمراجع لإنشاء إطار عمل خاص بها. دعنا نستعرض الأطر والأساليب المختلفة:

الاستفادة من أطر حوكمة البيانات

نظرًا لأن إدارة البيانات وجودة البيانات مترابطان ويعزز كل منهما الآخر، تقوم العديد من المؤسسات بتطوير أطر جودة البيانات الخاصة بها كجزء من مبادرات أوسع لإدارة البيانات. يؤدي دمج جودة البيانات في أطر إدارة البيانات إلى تسهيل مواءمة عمليات إدارة البيانات مع أهداف العمل الإستراتيجية حيث تتبنى نهجًا شاملاً لا يتناول جودة البيانات فحسب، بل يتناول أيضًا خصوصية البيانات والأمن والامتثال والإشراف.

على الجانب الآخر، يمكن أن يكون تنفيذ أطر حوكمة البيانات جنبًا إلى جنب مع مبادرات جودة البيانات أمرًا معقدًا لأنه يتطلب إعادة هيكلة وإعادة تنظيم الأدوار التنظيمية وعلاقات إعداد التقارير من أجل التنسيق والتعاون الفعالين. ستحتاج أيضًا إلى إنشاء سياسات إضافية تركز بشكل خاص على معايير ومقاييس جودة البيانات. بالإضافة إلى ذلك، ستحتاج إلى مراعاة التوافق مع الحلول الإضافية، مثل أدوات جودة البيانات أو برامج ملفات تعريف البيانات.

إطار تقييم جودة البيانات (DQAF)

صندوق النقد الدولي دقاف هو أسلوب منظم لتقييم مدى تلبية بياناتك للاحتياجات المحددة لمؤسستك. فهو يساعدك على تحديد ما تعنيه "البيانات ذات الجودة الجيدة" في السياق الخاص بك ومن ثم تقييم مدى قرب بياناتك الحالية من هذا التعريف. أثبت DQAF أهميته في العديد من المواقف، على سبيل المثال، عند بدء مشروع تحسين جودة البيانات، فإنه يوفر فهمًا أساسيًا لحالة جودة البيانات الحالية، مما يسمح لك بتحديد أولويات جهود التحسين وفقًا لذلك.

في حين أن DQAF تحدد توقعات واضحة لجودة البيانات، مما يضمن أن يكون الجميع على نفس الصفحة حول ما يشكل بيانات جيدة، إلا أن لديها نصيبها العادل من أوجه القصور. ومن الجدير بالذكر أنه يركز على البيانات الإحصائية، والتي قد لا تكون الخيار الأفضل إذا كانت أنواع البيانات الخاصة بك متنوعة للغاية. بالإضافة إلى ذلك، لا يركز الإطار بشكل قوي على إدارة البيانات.

نماذج نضج جودة البيانات (DQMMs)

تتبع نماذج نضج جودة البيانات (DQMMs) نهجًا مختلفًا لضمان جودة البيانات في المؤسسة. تزود نماذج DQMMs، مثل نموذج نضج إدارة البيانات (DMM) أو تكامل نموذج نضج القدرة (CMMI)، مؤسستك بإطار عمل منظم لتقييم نضجها في إدارة جودة البيانات. وبشكل أكثر تحديدًا، فإنها توفر خريطة طريق يمكن لمؤسستك اتباعها لفهم وضعها الحالي لإدارة جودة البيانات، وتحديد مجالات التحسين، وإنشاء مسار نحو تحقيق مستويات أعلى من النضج.

من النقاط المهمة التي يجب أخذها في الاعتبار هي أن تقييم مستويات النضج في إدارة جودة البيانات يتضمن أحكامًا وتفسيرات ذاتية، مما يؤدي إلى التباين في التقييمات. علاوة على ذلك، تشتمل نماذج إدارة جودة البيانات على أبعاد ومستويات ومعايير متعددة لتقييم النضج، وهو ما قد يكون مرهقًا للمؤسسات، خاصة إذا كانت لديها خبرة أو خبرة محدودة في إدارة جودة البيانات.

بطاقة أداء جودة البيانات (DQS)

تعد بطاقة أداء جودة البيانات (DQS) بمثابة إطار عمل لجودة البيانات مصمم ليمنحك صورة شاملة عن صحة بياناتك بمرور الوقت. إنه يتجاوز مجرد تحديد المشكلات ويتعمق في تتبع التقدم نحو أهداف جودة البيانات. تقوم DQS بتعيين درجة واحدة عالية المستوى (على سبيل المثال، النسبة المئوية أو الدرجة)، يتم حسابها من خلال الجمع بين قيم المقاييس الفردية. يتم عادةً ترجيح هذه القيم بناءً على أهميتها النسبية لمؤسستك. تشير الدرجة العالية إلى جودة بيانات عامة جيدة.

ومع ذلك، يتضمن إعداد DQS اختيار المقاييس ذات الصلة بمؤسستك، وتعيين أوزان لها، وتحديد منهجية تسجيل النقاط، وكلها تستغرق وقتًا طويلاً - خاصة إذا كانت مؤسستك لديها مشهد بيانات معقد. ويرجع ذلك في الغالب إلى الذاتية المتأصلة في عملية تحديد المقاييس "الأكثر صلة" وتحديد أوزانها. علاوة على ذلك، في حين أن DQS تتتبع التقدم المحرز نحو تحقيق أهداف جودة البيانات، فإنها لا تقدم أي إرشادات لتحسين جودة البيانات فعليًا.

إدارة جودة البيانات الشاملة (TDQM)

يعد TDQM، الذي طوره ريتشارد واي وانج في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، إطارًا شاملاً لجودة البيانات - فهو يضع معايير وسياسات وإجراءات لإدارة جودة البيانات طوال دورة حياة البيانات بأكملها، بدءًا من التجميع وحتى التحليل. إلى جانب عمليات مراقبة مشكلات جودة البيانات ومنعها وإصلاحها، تؤكد إدارة TDQM أيضًا على التحسين المستمر. على عكس بعض الأطر ذات أبعاد جودة البيانات المحددة مسبقًا، يتيح لك نظام TDQM تحديد مجموعة الأبعاد الخاصة بك.

على الرغم من أن فكرة تحديد الأبعاد المخصصة تبدو ممتازة، إلا أن قولها أسهل من تنفيذها. ويتطلب تحديد واختيار الأبعاد الأكثر صلة التوصل إلى توافق في الآراء، وهو في كثير من الأحيان عملية شاقة - وعادة ما يكون لأصحاب المصلحة أولويات مختلفة. ولكن هذا ليس كل شيء؛ تحتاج أيضًا إلى إنشاء عمليات قياس جودة البيانات ودمج أدوات جودة البيانات مع سير العمل الحالي، مما يضمن وجود فريق متخصص يتمتع بالخبرة في إدارة جودة البيانات.

اتخذ الخطوة الأولى نحو تحسين جودة البيانات. يحاول Astera مجانا.

هل أنت مستعد لتحقيق أقصى قدر من صحة بياناتك؟ يحاول Asteraمنصة رائدة وشاهد بشكل مباشر كيف تعمل على تحسين جودة البيانات، ورفع مستوى رؤيتك وقدرتك على اتخاذ القرار.

تنزيل الإصدار التجريبي

إنشاء وتنفيذ إطار جودة البيانات

وغني عن القول أنك بحاجة إلى فهم احتياجات عملك وصولاً إلى أدق التفاصيل قبل البدء في إنشاء وتنفيذ إطار عمل لجودة البيانات. للبدء، حدد عناصر البيانات التي تقود قرارات العمل الأساسية. هل هي معلومات العملاء للحملات التسويقية، أو بيانات المنتج للمبيعات، أو السجلات المالية للمحاسبة؟

تحديد أهداف وأبعاد جودة البيانات

يجب أن تختلف أهداف جودة البيانات الخاصة بك بناءً على احتياجات الأقسام لضمان توافقها مع احتياجات العمل. حدد ما تعنيه "البيانات الجيدة" لمؤسستك باستخدام أبعاد جودة البيانات ذات الصلة. ومع ذلك، فإن تحديد أهداف وأبعاد جودة البيانات يمكن أن يمثل تحديًا لأسباب متعددة.

أولاً، يمكن أن تعني "البيانات الجيدة" أشياء مختلفة لأجزاء مختلفة من مؤسستك. قد يعطي فريق التسويق الأولوية لدقة معلومات الاتصال بالعملاء، في حين قد يهتم القسم المالي أكثر باكتمال البيانات المالية وتوقيتها.

ثانيًا، عادةً ما تكون هناك مفاضلة بين أبعاد جودة البيانات المختلفة. على سبيل المثال، قد يتطلب تحقيق الدقة بنسبة 100% إدخالاً يدويًا مكثفًا للبيانات، مما يؤدي إلى إبطاء العملية (التوقيت المناسب). ثالثًا، قد تكون لدى مصادر البيانات الخارجية مشكلات جودة متأصلة خارجة عن إرادتك. ومن الأمثلة البسيطة على ذلك عناوين العملاء من قائمة تم شراؤها والتي تحتوي على معدل خطأ أعلى من المعلومات المجمعة داخليًا.

دعونا لا ننسى أن الأهداف التي حددتها اليوم ستحتاج إلى التحديث لتعكس الأولويات المستقبلية مع تغير احتياجات عملك واستخدام البيانات بمرور الوقت.

وضع معايير ومقاييس جودة البيانات

قبل أن تتمكن من وضع المعايير والمقاييس، يجب عليك تقييم الحالة الحالية لجودة البيانات في مؤسستك لتحديد أوجه عدم الاتساق وعدم الدقة والفجوات في البيانات عبر الأنظمة والأقسام المختلفة. تنبع هذه المشكلات عادةً من مصادر بيانات متباينة، والافتقار إلى إجراءات موحدة لإدخال البيانات، وعدم كفاية تدابير إدارة البيانات. استخدم أدوات متخصصة لتسريع العملية.

بمجرد أن تتضح الحالة الحالية لبياناتك، قم بتعيين معايير الجودة والمقاييس لكل بعد من أبعاد جودة البيانات. تحديد الحدود المقبولة لجودة البيانات لضمان الاتساق والموثوقية.

تطوير سياسات وإجراءات جودة البيانات

بعد ذلك، إلى جانب إنشاء سياسات وإجراءات لإدارة جودة البيانات، حدد ملكية واضحة لجودة البيانات. من يضع معايير جودة البيانات؟ ومن يراقبها وينفذها؟ وهذا يتطلب أيضًا إعداد قواعد لضمان التزام البيانات الواردة بمعاييرك. قد يتضمن ذلك تحديد تنسيقات البيانات أو نطاقات القيم المقبولة أو الحقول الإلزامية.

الاستفادة من أدوات جودة البيانات، مثل أدوات تحديد مواصفات البيانات، وبرامج تنظيف البيانات، ومنصات مراقبة جودة البيانات، لأتمتة تأكيد صحة البيانات وفحوصات الجودة كجزء من عملية استيعاب البيانات ومعالجتها. الهدف هو تحديد المشكلات مبكرًا ومنعها من الانتشار في اتجاه مجرى النهر.

مراقبة ومراقبة جودة البيانات

واستنادًا إلى الأبعاد التي قمت بتحديدها مسبقًا في العملية، قم بإنشاء مؤشرات الأداء الرئيسية لقياس جودة البيانات. يمكنك تنفيذ تنبيهات تلقائية لاكتشاف مشكلات جودة البيانات في الوقت الفعلي لتبسيط العملية. لضمان التقدم المستمر، اطلب من لجنة إدارة البيانات الخاصة بك مراجعة هذه المقاييس ومؤشرات الأداء الرئيسية بانتظام.

لا ينتهي إطار جودة البيانات هنا - حيث تعد المراجعة المنتظمة لعمليات جودة البيانات الخاصة بك استنادًا إلى الرؤى المستمدة من مراقبتها وتكييفها لتلبية الاحتياجات المتطورة جزءًا مهمًا من إطار العمل.

النصائح وأفضل الممارسات

  • قم بتوصيل أهداف جودة البيانات والمعايير وأفضل الممارسات بوضوح عبر مؤسستك.
  • ركز على تحسين جودة البيانات لمجموعات البيانات ذات التأثير الأكثر أهمية على الأعمال، على سبيل المثال، معلومات العملاء أو بيانات المبيعات أو السجلات المالية.
  • دمج مبادرات جودة البيانات مع عمليات إدارة البيانات الأوسع، مثل تكامل البيانات, ترحيل البياناتو إدارة البيانات الرئيسية، لضمان الاتساق والتوافق في جميع أنحاء المنظمة.
  • تأكد من أن البيانات المتعلقة بمجالات مثل الرعاية الصحية أو التمويل تلبي معايير الصناعة والمتطلبات التنظيمية.
  • الاستفادة من الحديث أدوات إدارة البيانات مع ميزات إدارة البيانات المدمجة، مثل Astera، لأتمتة مهام تحديد البيانات والتحقق من صحتها وتنقيتها.
  • إجراء مراجعات وتدقيقات منتظمة لإطار جودة البيانات لتقييم فعاليته وتحديد مجالات التحسين.

جلب كل ذلك معا

جودة البيانات ليست حلاً لمرة واحدة؛ إنه جهد مستمر. إن ما يبسط الأمر بالنسبة لمؤسستك هو إطار عمل مخصص لجودة البيانات، وهو إطار يعالج بشكل مباشر التحديات الفريدة التي تواجهك في مجال جودة البيانات. ومع ذلك، نظرًا للارتفاع الهائل في حجم البيانات، وقضايا جودة البيانات المرتبطة بها، فإن ما تحتاجه مؤسستك هو إطار عمل لجودة البيانات معزز بإطار حديث منصة إدارة البيانات مع جودة البيانات المتقدمة وميزات الإدارة، مثل Astera مكدس البيانات.

Astera مكدس البيانات عبارة عن منصة شاملة لإدارة البيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي وتتميز بجودة بيانات قوية وقدرات حوكمة مدمجة فيها. تعمل واجهة المستخدم الخالية من التعليمات البرمجية بنسبة 100% على تسهيل تحديد البيانات والتحقق من صحتها وتنظيفها - حتى بالنسبة لمستخدمي الأعمال.

للبدء مع Astera, قم بالتسجيل للحصول على عرض تجريبي مجاني or قم بالتواصل مع أحد خبراء حلول البيانات لدينا إذا كنت تريد مناقشة حالة الاستخدام الخاصة بك.

شاهده عمليًا: قم بالتسجيل للحصول على العرض التوضيحي

فضولي حول كيفية القيام بذلك Asteraمنصة تعمل على تحسين جودة البيانات؟ قم بالتسجيل للحصول على عرض توضيحي واستكشف جميع الميزات التي يمكنك الاستفادة منها للحصول على بيانات جاهزة للتحليل دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.

عرض العرض التوضيحي

ربما يعجبك أيضا
ما هي إمكانية ملاحظة البيانات؟ دليل كامل
استكشاف مصدر البيانات: ضمان سلامة البيانات وصحتها
ما هي البيانات الوصفية ولماذا هي مهمة؟
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