بغض النظر عن حجمها، تعتمد جميع المؤسسات بشكل كبير على البيانات التي تجمعها وتديرها. تتراوح هذه البيانات من معلومات العملاء إلى سجلات المبيعات وأداء الموظفين والمزيد. ومع ذلك، إذا كانت هذه البيانات غير دقيقة أو قديمة أو غير كاملة، فإنها تصبح مسؤولية أكثر من كونها أصلًا، مما يزيد من أهمية قياس صحتها. وللقيام بذلك، يحتاجون مقاييس جودة البيانات ذات الصلة باحتياجاتهم المحددة.

تستخدم المؤسسات مقاييس جودة البيانات، والتي تسمى أيضًا مقاييس قياس جودة البيانات، لتقييم الجوانب أو الأبعاد المختلفة لجودة البيانات داخل نظام البيانات وقياس جودة البيانات مقابل المعايير والمتطلبات المحددة مسبقًا.

ما هي جودة البيانات؟

جودة البيانات يقيس قدرة البيانات على تلبية معايير الاكتمال والدقة والصحة والتفرد والتوقيت والملاءمة للغرض. تعتبر البيانات التي تلبي المتطلبات التي حددتها المنظمة عالية الجودة، فهي تخدم الغرض المقصود منها وتساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة.

على سبيل المثال، تتكون البيانات عالية الجودة في نظام الرعاية الصحية من سجلات دقيقة وحديثة للمرضى تشمل التركيبة السكانية للمرضى، والتاريخ الطبي، والتشخيصات، والعلاجات، والنتائج. تتم صيانة مجموعة البيانات التفصيلية هذه بواسطة محللي جودة البيانات المدربين، وهو أمر مهم لتحسين عملية اتخاذ القرار ورعاية المرضى.

يقوم هؤلاء المحترفون بإجراء تقييمات لجودة البيانات من خلال التقييم الفردي لكل مقياس لجودة البيانات وتقدير صحة البيانات بشكل عام. يوفر الإجمالي للمؤسسات نسبة معينة لتحديد دقة البيانات.

ما هي مقاييس جودة البيانات؟

مقاييس جودة البيانات هي مؤشرات محددة تستخدم لتقييم مدى جودة أو سوء مجموعة البيانات. وبعبارة أخرى، ما إذا كانت مجموعة البيانات مناسبة للغرض. كجزء من إدارة جودة البيانات، تساعد هذه المقاييس في تحديد حالة البيانات باستخدام معايير محددة يتم تحديدها وتطبيقها بشكل موضوعي. على سبيل المثال، يمكنك إعداد مقاييس جودة بيانات معينة لقياس النسبة المئوية للسجلات غير المكتملة، أو حساب عدد الإدخالات غير الصحيحة، أو تحديد نسبة البيانات المكررة.

لماذا هناك حاجة لمقاييس قياس جودة البيانات؟

إن مقاييس جودة البيانات ليست مجرد مصدر قلق فني؛ فهي تؤثر بشكل مباشر على النتيجة النهائية للشركة. تشير تقارير جارتنر إلى أن المؤسسات تخسر ما متوسطه 12.9 مليون دولار سنويا بسبب البيانات ذات الجودة المنخفضة. بالإضافة إلى:

• 41٪ من البيانات مشاريع المستودعات غير ناجحة، ويرجع ذلك أساسًا إلى عدم كفاية جودة البيانات.
• 67% من مديري التسويق نعتقد أن ضعف جودة البيانات يؤثر سلبًا على رضا العملاء.
• بسبب انخفاض جودة البيانات، يمكن أن تخسر الشركات 8٪ إلى٪ 12 من إيراداتهم.

اتخذ قرارات بناءً على بيانات يمكنك الوثوق بها Astera

تأكد من دقة بياناتك واكتمالها وموثوقيتها باستخدام Asteraأدوات ملفات التعريف المتقدمة.

ابدأ الإصدار التجريبي المجاني لمدة 14 يومًا

الآن، للتخفيف من عواقب البيانات ذات الجودة الرديئة، يجب أن يكون هناك شيء يحدد الحالة الحالية للبيانات، وللقيام بذلك، تحتاج إلى مقاييس جودة البيانات. تقوم هذه المقاييس بتقييم البيانات في أربعة أبعاد رئيسية:

• جوهري: يركز على مصداقية البيانات وموضوعيتها وسمعتها.
• السياقية: يؤكد على أهمية البيانات وتوقيتها واكتمالها.
• تمثيلية: يركز على تنسيق وعرض البيانات.
• إمكانية الوصول: يتعامل مع سهولة الوصول إلى البيانات.

تعد أبعاد جودة البيانات هذه ضرورية لـ أ إطار جودة البيانات والمساعدة في ضمان أن تكون البيانات شاملة وموثوقة. باستخدام مقاييس جودة البيانات، يمكنك تحديد أهداف مستهدفة لتوجيه فرقك في معالجة مشكلات جودة البيانات الشائعة.

7 مقاييس جودة البيانات لتتبعها

يمكن أن تختلف مقاييس جودة البيانات حسب القطاع والاستخدام المقصود للبيانات. ومع ذلك، يتم اعتماد مقاييس معينة بشكل شائع عبر العديد من الصناعات لأهميتها الأساسية في تقييم صحة البيانات. فيما يلي بعض أمثلة مقاييس جودة البيانات المستخدمة بشكل متكرر:

1. نسبة الاكتمال

ويشير إلى مدى احتواء مجموعة البيانات على جميع عناصر البيانات المطلوبة أو المتوقعة. تقيس نسبة الاكتمال نسبة إدخالات البيانات الكاملة مقارنة بالعدد الإجمالي للإدخالات المتوقعة ضمن مجموعة البيانات. تساعدنا هذه النسبة على فهم ما إذا كانت البيانات كاملة وتحتوي على جميع المعلومات اللازمة لاستخلاص النتائج الصحيحة.

على سبيل المثال، تتطلب قاعدة بيانات العملاء معلومات العميل مثل الاسم والعنوان والبريد الإلكتروني ورقم الهاتف لكل عميل. إذا كانت قاعدة البيانات تحتوي على حقل مفقود واحد أو أكثر، فستكون لدينا نسبة اكتمال أقل، مما يدل على انخفاض جودة البيانات. وبالمثل، تشير نسبة الاكتمال العالية إلى وجود سجلات بيانات كاملة مفيدة للتحليل.

2. تكاليف تخزين البيانات

في بعض الأحيان، تستمر تكاليف تخزين البيانات في الارتفاع بينما تظل كمية البيانات القابلة للاستخدام كما هي. ويحدث ذلك بسبب التكرار والتكرار وعدم الاتساق داخل مجموعات البيانات وهو علامة على ضعف جودة البيانات. كما تعمل البيانات غير السليمة على تعقيد عمليات النسخ الاحتياطي والاسترداد، حيث يصبح العثور على البيانات الدقيقة واستعادتها أمرًا صعبًا في حالة فقدان البيانات. وعلى العكس من ذلك، إذا ظلت عمليات البيانات الخاصة بك ثابتة ولكنك لاحظت انخفاضًا في تكاليف تخزين البيانات، فمن المحتمل أن تكون بياناتك ذات جودة عالية.

3. نسبة البيانات إلى الأخطاء

نسبة الخطأ هي مقياس لتحديد النسبة المئوية للسجلات غير الصحيحة في مجموعة البيانات مقارنة بإجمالي عدد السجلات. تساعدك نسبة الخطأ على تحديد مجالات المشاكل من خلال توفير نسبة مئوية من البيانات المعيبة.

لحساب نسبة الخطأ، يمكنك تقسيم عدد السجلات التي تحتوي على أخطاء على إجمالي عدد السجلات في مجموعة البيانات الخاصة بك. لنفترض أن لديك قائمة تضم 1000 عنوان، و100 منها تحتوي على أخطاء مثل الرموز البريدية الخاطئة أو أسماء المدن التي بها أخطاء إملائية. ستكون نسبة الخطأ 100/1000، أي ما يعادل 0.10 أو 10%. تعني هذه النتيجة أن 10% من بيانات عنوانك غير صحيحة.

4. مؤشر التوقيت

يقوم مقياس جودة البيانات هذا بتقييم مدى سرعة جمع البيانات ومعالجتها وإتاحتها للاستخدام. وللقيام بذلك، فإنه ينظر إلى الوقت المنقضي بين وقوع الحدث وتوافر بياناته. على سبيل المثال، إذا كنت بحاجة إلى تجهيز بعض البيانات خلال 30 دقيقة، وكان الأمر كذلك، فسيتم اعتبار هذه البيانات في الوقت المناسب. يشير مؤشر التوقيت الأعلى إلى أن البيانات يمكن الوصول إليها بسهولة وحديثة. وبالمثل، يشير انخفاض مؤشر التوقيت إلى عدم الكفاءة أو التأخير في تسليم البيانات أو توافرها.

5. كميات من البيانات المظلمة

تشير البيانات المظلمة إلى البيانات التي تجمعها المؤسسة وتعالجها وتخزنها ولكنها لا تستخدمها لأي غرض. ليست كل الكميات الكبيرة من البيانات التي تجمعها المؤسسات تعتبر بيانات مظلمة. ويصبح "مظلمًا" في المقام الأول لأنه لا يتم استخدامه أو إدارته بشكل نشط.

يمكن أن تصبح البيانات المظلمة مشكلة في جودة البيانات بسبب:

• ويمكن أن تحتوي على معلومات قديمة أو غير دقيقة، مما يؤثر على الدقة والموثوقية الشاملة لمجموعات البيانات الخاصة بشركتك.
• وغالبًا ما تتضمن معلومات حساسة غير محمية، مما يعرض خطر اختراق البيانات.

لا تعني البيانات المظلمة بالضرورة ضعف جودة البيانات ولكنها يمكن أن تشير إلى المناطق التي يمكن أن تتعرض فيها جودة البيانات للخطر.

6. درجة الاتساق

هناك مقياس آخر لجودة البيانات يجب تتبعه وهو اتساق البيانات، والذي يشير إلى توحيدها وتماسكها عبر مختلف المصادر والأنظمة والفترات الزمنية. يمكن قياس درجة الاتساق من خلال تحديد عتبة تشير إلى مقدار الاختلاف الذي يمكن أن يوجد بين مجموعتي بيانات. إذا تطابقت المعلومات، يقال أنها متسقة. عادة، قوية تكامل البيانات يتم استخدام الاستراتيجيات لإزالة أي تناقضات في أنظمة البيانات المتعددة.

7. معدل الازدواجية

فهو يقيس نسبة الإدخالات أو السجلات المكررة ضمن مجموعة البيانات. وهو يؤكد ما إذا كانت المعلومات المقدمة في مجموعة البيانات فريدة وتظهر مرة واحدة فقط. يمكن أن يكون التكرار موجودًا في مجموعات البيانات التي تحتوي على بيانات العميل ولكن يمكن إزالته.

تقوم أدوات وخوارزميات إلغاء البيانات المكررة بتحديد وإزالة السجلات المكررة من مجموعة البيانات. تقوم الأدوات بمقارنة الإدخالات بناءً على معايير محددة مسبقًا، مثل حدود التشابه. ثم يقومون بدمج أو إزالة التكرارات وفقًا لذلك.

كيفية استخدام مقاييس جودة البيانات بشكل فعال؟

لا يوجد نهج واحد يناسب الجميع لمقاييس قياس جودة البيانات؛ فهي تعتمد على أهداف عملك، ومن أين تأتي بياناتك، والقواعد التي تتبعها. إن فهم هذه العوامل هو المفتاح لاستخدام مقاييس جودة البيانات بشكل فعال. وإليك كيفية استخدام هذه المقاييس بأفضل ما لديها.

فهم متطلبات المحتوى ونموذج البيانات الخاص بك

لتنفيذ مقاييس جودة البيانات بشكل فعال، تحتاج إلى فهم واضح لما يجب أن تبدو عليه بياناتك وكيف يجب أن تتصرف - هذه هي "متطلبات المحتوى" الخاصة بك. إلى جانب متطلبات المحتوى الخاصة بك، تحتاج إلى "نموذج بيانات"، وهو في الأساس مخطط لكيفية تنظيم بياناتك وارتباطها بقاعدة البيانات أو نظام البيانات الخاص بك. يساعد هذا النموذج على التأكد من أن مقاييس البيانات الخاصة بك مصممة خصيصًا لكيفية تنظيم بياناتك.

حدد أبعاد جودة بياناتك

حدد أبعاد جودة البيانات بشكل استراتيجي حتى تتمكن من استخدام مقاييس جودة البيانات الأكثر صلة لمراقبة صحة البيانات. فهو يتيح لك استخدام نهج مستهدف يعزز موثوقية بياناتك وفائدتها. على سبيل المثال، عند تحليل المعاملات المالية، فإن تحديد أولويات أبعاد جودة البيانات مثل الدقة والاتساق يضمن أن البيانات موحدة وصحيحة.

وبدلاً من ذلك، إذا كنت تدير حملة تسويقية، فإن إعطاء الأولوية لاكتمال بيانات العملاء وملاءمتها يمكّنك من تعديل رسائلك بشكل فعال. أثناء قيامك بتحسين هذه الأبعاد الرئيسية، ستشاهد تحسينات واضحة في مقاييسك، مثل دقة أعلى للبيانات ومزيد من الاكتمال، اعتمادًا على مجالات التركيز الخاصة بك.

حدد أهدافًا واضحة لمقاييس جودة بياناتك

إن تحديد أهداف واقعية لجودة البيانات يمكن أن يحسن الأداء العام لمقاييسك. على سبيل المثال، لنفترض أنك تريد التأكد من اكتمال معلومات عملائك دائمًا تقريبًا. إن تحديد نطاق مستهدف بناءً على أهدافك ومعايير الصناعة، مثل عدم وجود أكثر من 3% من بياناتك غير المكتملة، من شأنه أن يؤسس توقعات واضحة ويربط مقاييس جودة البيانات الخاصة بك بنتائج محددة، مثل تحسين تجربة التسوق للمستخدم.

علاوة على ذلك، فإن توثيق حالات الاستخدام المحددة يمكن أن يساعد فرقك على إدراك أهمية مواءمة جودة البيانات مع أهداف العمل وإظهار كيفية ملاءمة هذه المقاييس لاستراتيجية العمل الأوسع نطاقًا لديك.

راقب مقاييس جودة بياناتك بانتظام

راقب عن كثب مقاييس جودة البيانات الخاصة بك وقم بتحديثها حسب الحاجة. استمرارًا لمثال تحديد نطاق أو رقم مستهدف، إذا اكتشفت بعد المراقبة أن بيانات عملائك تُظهر أكثر من 3% من القيم المفقودة - أعلى من الهدف الذي حددته - فيجب عليك إجراء تقييم إضافي لتحديد المشكلات الأساسية.

في حين أن رد الفعل الأولي قد يكون إعادة تقييم حياتك بالكامل إدارة البيانات الاستراتيجيات، ويوصى بدراسة عوامل أكثر تحديدا وذات صلة مباشرة. غالبًا ما تكون مشكلات مثل أخطاء إدخال البيانات أو العيوب في طرق جمع البيانات هي السبب ويجب معالجتها قبل التفكير في تغييرات استراتيجية أوسع.

حافظ على جودة بياناتك تحت السيطرة Astera منشئ خط أنابيب البيانات

في حين أن إدارة جودة البيانات يمكن أن تكون صعبة لأنها تكلف الشركات الكثير من الوقت والمال، إلا أنه يمكن تحسينها باستخدام مقاييس جودة البيانات الرئيسية. توفر هذه المقاييس طريقة واضحة وقابلة للقياس لتقييم وتعزيز دقة البيانات واتساقها وموثوقيتها. دمج أداة شاملة مثل Astera يمكن أن تكون فعالة بشكل خاص لتعزيز هذه الجهود بشكل أكبر.

Astera تعمل منصة Data Pipeline Builder الشاملة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحسين إدارة البيانات من خلال تقديم ميزات مثل إعداد البيانات المستندة إلى السحابة، وتحويلات تنظيف البيانات الآلية، وقواعد جودة البيانات القابلة للتخصيص، وإنشاء ملفات تعريف البيانات والتحقق منها بشكل شامل، مما يضمن أن البيانات تلبي معايير الجودة ويتم إدارتها بكفاءة على نطاق واسع.

ابدأ ب الإصدار التجريبي المجاني من 14 يومًا وتجربة كيف Astera يمكن لـData Pipeline Builder تحويل إدارة جودة البيانات الخاصة بك اليوم.