ما هو توحيد البيانات؟ دليل كامل

تعتمد الشركات الحديثة بشكل كبير على البيانات لدفع عمليات صنع القرار لديها. ومع ذلك، فإن ضعف اتساق البيانات وجودتها يمكن أن يؤدي إلى استنتاجات غير دقيقة. في غارتنر يسلط تقرير 2018 الضوء على أن المؤسسات تتكبد متوسط ​​تكلفة يبلغ 15 مليون دولار سنويًا بسبب ضعف جودة البيانات. وهذا تأثير مالي كبير يمكن تجنبه من خلال توحيد البيانات.

ما هو توحيد البيانات؟

توحيد البيانات هو عملية تحويل البيانات من مصادر مختلفة إلى تنسيق ثابت. ويتضمن تحديد وتنفيذ معايير وبروتوكولات البيانات المشتركة لالتقاط البيانات وتخزينها ومشاركتها. تضع عملية توحيد البيانات إرشادات لعناصر البيانات، مثل اصطلاحات التسمية ووحدات القياس والقيم الفئوية، لتسهيل تكامل البيانات وتفسيرها.

أنواع التناقضات في مجموعة البيانات

يمكن أن تحدث أخطاء في مجموعة البيانات لأسباب مختلفة، مما يؤثر على جودة البيانات وموثوقيتها. يوضح الجدول أدناه بعض حالات عدم اتساق مجموعة البيانات التي يمكن حلها عن طريق توحيد البيانات.

تنسيقات التاريخ	تفسيرات مختلفة للتواريخ (على سبيل المثال، "01/02/2023" و"1st 23 فبراير")
تنسيقات رقمية	التباين في الفواصل العشرية (على سبيل المثال، "1,000.50" مقابل "1000.50")
الوحدات والقياسات	المتري مقابل الإمبراطوري: الاستخدام غير الصحيح للوحدات (على سبيل المثال، الأمتار مقابل القدم)
تهجئة غير متناسقة	تهجئات مختلفة لنفس الفئة (على سبيل المثال، "USA" مقابل "الولايات المتحدة").
الاختلافات المختصرة	الاختصارات غير المتناسقة (على سبيل المثال، "St" مقابل "Street" مقابل "Str.")
حساسية القضية	التصنيف الخاطئ بسبب حساسية حالة الأحرف (على سبيل المثال، "apple" مقابل "Apple")
أنواع البيانات	أنواع البيانات غير المناسبة للسمات (على سبيل المثال، التعامل مع الأرقام كسلاسل)
تنسيق البيانات	أرقام الهواتف المخزنة بشكل غير متسق مع الفواصل وبدونها، مثل "+1 316-465-3322" و"3164653322".

أهمية توحيد البيانات

يتيح توحيد البيانات تبادل البيانات بشكل متسق عبر الأنظمة المختلفة. وهذا يعني أنه يمكن للمؤسسات التأكد من أن الجميع يتحدثون نفس لغة البيانات من خلال توحيد البيانات عبر مختلف الأنظمة والأقسام والشركاء الخارجيين، مما يوفر رؤية شاملة لعمليات الشركة وعملائها وأسواقها.

يعزز هذا النهج إمكانية التشغيل البيني بين الأنظمة والمنصات المختلفة. عندما يتم توحيد البيانات، يصبح من الأسهل دمج المعلومات ومزامنتها عبر مختلف التطبيقات البرمجية وقواعد البيانات. يعد تحديد الأخطاء وتصحيحها أسهل أيضًا، مما يقلل من مخاطر اتخاذ القرارات بناءً على معلومات غير صحيحة أو غير كاملة.

ولذلك، يساعد توحيد البيانات على تحسين جودة البيانات، وتمكين التحليل الدقيق، وإعداد التقارير الموثوقة، واتخاذ القرارات المستنيرة.

عملية توحيد البيانات

تتضمن عملية توحيد البيانات عدة خطوات تعمل على تحويل البيانات إلى تنسيق منسق، مما يتيح التحليل والتفسير الدقيق.

1. تحديد مصادر البيانات

الخطوة الأولى في عملية توحيد البيانات هي تحديد جميع مصادر البيانات، والتي قد تشمل قواعد البيانات الداخلية وموفري البيانات الخارجيين وواجهات برمجة التطبيقات. يتيح ذلك للمؤسسات الحصول على رؤى ثاقبة حول مشهد البيانات وتحديد نطاق جهود التقييس. يمكنهم تقييم موثوقية البيانات ودقتها، وتحديد تكرار المعلومات الجديدة المضافة إلى مجموعة البيانات، وتحديد عناصر البيانات التي تتطلب توحيدًا، من بين عوامل أخرى.

2. تحديد معايير البيانات

من المهم أيضًا تحديد القواعد والمبادئ التوجيهية لكل عنصر من عناصر البيانات والتأكد من أن البيانات متسقة وصالحة وموثوقة. قد تتضمن هذه المعايير تنسيقات البيانات والقيم المسموح بها وقواعد التحقق من الصحة ومتطلبات التحويل. إن تحديد معايير واضحة يسمح للمؤسسات بالتأكد من تفسير البيانات بشكل متسق عبر الأنظمة والعمليات المختلفة.

3. تنظيف البيانات

تنظيف البيانات يعني تحديد أخطاء البيانات وتصحيحها، والتناقضات، وعدم الدقة. تتضمن هذه العملية إزالة الإدخالات المكررة وتصحيح الأخطاء الإملائية وحل البيانات المفقودة أو غير الكاملة. إن تنظيف البيانات ليس مهمة لمرة واحدة، بل هو عملية متكررة تتطلب مراقبة وصيانة مستمرة لضمان استمرار دقة وجودة البيانات.

4. إجراء تحويل البيانات

والخطوة التالية هي تحويل البيانات إلى تنسيق وبنية متسقة لضمان إمكانية مقارنة جميع البيانات وتحليلها بسهولة. يتضمن ذلك مهام مثل تغيير التواريخ إلى تنسيق موحد أو تحويل وحدات القياس إلى معيار مشترك. أثناء عملية تحويل البيانات، قد تحتاج المؤسسات أيضًا إلى معالجة مشكلات مثل تطبيع البيانات، حيث يتم قياس البيانات أو تعديلها للتخلص من التكرار وتحسين سلامة البيانات.

5. التحقق من صحة البيانات

الخطوة التالية الحاسمة هي التحقق من صحة البيانات عن طريق إجراء اختبارات وفحوصات على البيانات، مثل التحقق من سلامة البيانات، والتحقق من القيم المتطرفة أو الحالات الشاذة، والتحقق من صحة القواعد أو القيود المحددة مسبقًا. يجب على المستخدمين تصحيح أي تناقضات أو أخطاء تم تحديدها أثناء عملية التحقق من الصحة على الفور. وقد يشمل إعادة النظر في الخطوات السابقة في عملية توحيد البيانات، مثل تنظيف البيانات أو تحويلها، لضمان دقة البيانات وموثوقيتها.

الطريقة التقليدية للتوحيد القياسي باستخدام برنامج Excel

يعد التقييس اليدوي باستخدام Excel أحد الأساليب الأكثر شيوعًا لتوحيد البيانات. تتطلب هذه الطريقة التقليدية حسابات واسعة النطاق وتطبيق الصيغ للتحقق من صحة البيانات يدويًا.

صيغة التوحيد هي:

أين:

• x هي نقطة البيانات.
• μ هو متوسط ​​مجموعة البيانات.
• σ هو الانحراف المعياري لمجموعة البيانات.

ملاحظات: تقوم وظيفتا "Z-test" و"Standardize" بتوحيد البيانات في Excel.

يتطلب هذا النهج اليدوي لتوحيد البيانات التدخل البشري والاهتمام بالتفاصيل والخبرة لتحويل البيانات والتحقق من صحتها. يجب على المحللين مراجعة البيانات بعناية لضمان الاتساق والدقة، ولهذا السبب قد يستغرق هذا النهج وقتًا طويلاً. في حين أن هذه الطريقة مفيدة للمشاريع الصغيرة التي تتطلب تحليلات أسرع لمجموعات البيانات الأصغر، فإن الطبيعة اليدوية للعملية تجعلها أقل كفاءة عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات.

الأدوات الآلية للخدمة الذاتية: البديل الأفضل

يتم استخدام نهج حديث آخر لتوحيد البيانات إعداد بيانات الخدمة الذاتية الأدوات التي تستفيد من خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتنظيف البيانات وتحويلها والتحقق من صحتها.

يسمح برنامج توحيد البيانات التلقائي للمؤسسات بأتمتة تطبيق معايير البيانات. يمكن لهذه الأدوات تحديد عناصر البيانات، وتطبيق القواعد والتحويلات المحددة مسبقًا، وتنظيف البيانات وتحويلها تلقائيًا. تساعد الاستفادة من هذه الأدوات المؤسسات على توفير الوقت والجهد في عملية توحيد البيانات، مما يضمن بيانات متسقة وموثوقة.

يسلط جدول المقارنة هذا الضوء على فوائد أدوات توحيد البيانات الآلية مقارنة ببرنامج Excel:

	أدوات آلية	Excel
حجم البيانات	فعالة لمجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة	مناسبة لمجموعات البيانات الصغيرة إلى المتوسطة
جهد يدوي	أتمتة تحويل البيانات وتنظيفها	يتطلب المعالجة اليدوية للبيانات
التقييس	يقدم خوارزميات توحيد متقدمة	وظائف توحيد مدمجة محدودة
التدرجية	يقيس بشكل جيد لمعالجة كميات كبيرة من البيانات	غير قابلة للتطوير لمعالجة البيانات واسعة النطاق
كفاءة الوقت	معالجة سريعة للبيانات، وتوفير الوقت	يستغرق قدرا كبيرا من الوقت للمهام المتكررة
التحولات المعقدة	يتعامل مع التحولات المعقدة بسهولة	غير مناسب للتحولات المعقدة
معالجة الأخطاء	المدمج في الكشف عن الأخطاء والإبلاغ عنها	اكتشاف الأخطاء ومعالجتها بشكل محدود
التحكم في الإصدار	يوفر التحكم في الإصدار لعمليات البيانات	يفتقر إلى آليات التحكم المناسبة في الإصدار
اتساق	يوفر نتائج متسقة في كل مرة	من الصعب ضمان نتائج متسقة مرارا وتكرارا

باستخدام Astera لتوحيد البيانات الآلي

Asteraيتمتع النظام الأساسي الموحد لإدارة البيانات الخاص بـ بقدرات تلقائية لتوحيد البيانات تتضمن ميزات صارمة ومرنة لتنظيف البيانات وتحويلها والتحقق من صحتها. تعمل واجهة الإشارة والنقر على تسهيل تصحيح البيانات غير الكاملة أو غير الدقيقة بسرعة، مما يضمن دقة البيانات واتساقها.

Astera كما يوفر عرضًا شبكيًا ديناميكيًا يسمح للمستخدمين باستكشاف البيانات وتصورها والتفاعل معها وتحليلها في الوقت الفعلي، مما يوفر تعليقات فورية حول جودة البيانات. فيما يلي دليل خطوة بخطوة حول كيفية الاستفادة من المستخدمين Astera لحالات استخدام توحيد البيانات الخاصة بهم:

1. اقرأ ملف .csv الموجود في ملف Astera قطعة أثرية لإعداد البيانات.

2. عرض صحة البيانات بشكل عام على الجانب الأيمن من النافذة.

 

3. حدد العمود لعرض ملفه الشخصي على الجانب الأيمن. تم اختيار عمود "البلد". من متصفح الملف الشخصي على اليمين، يمكننا أن نرى أن هذا العمود يحتوي على أحرف كبيرة غير متناسقة: "ألمانيا"، و"ألمانيا"، و"ألمانيا".

 

4. بالنسبة لحالة الاستخدام هذه، انقر فوق وظيفة "تغيير الحالة" لتغيير حالة القيم في عمود "البلد" لجعل القيم متسقة.

 

5. قم بتطبيق تغيير تحويل الحالة باستخدام نوع الحالة = "العنوان" كمعيار قياسي.

6. بعد تطبيق التحويل، تم توحيد كافة القيم غير المتناسقة في عمود "البلد".

 

أطلق العنان للإمكانات الحقيقية للبيانات من أجل نظام بيئي أكثر كفاءة للبيانات ورؤى دقيقة. اتصل بنا Astera اليوم أو شارك بالرسائل الإلكترونية مجانًا 14 يوما.