أفضل 7 أدوات للتحقق من صحة البيانات يجب استكشافها في عام 2024

في 2015، كان على PayPal دفع 7.7 مليون دولار إلى حكومة الولايات المتحدة عندما أدى افتقارها إلى آليات الفحص المناسبة إلى إجراء 500 معاملة عبر PayPal بقيمة 44,000 ألف دولار، في انتهاك للعقوبات المفروضة على إيران وكوبا والسودان.

في 2018، وتكبدت شركة سامسونج للأوراق المالية تكلفة قدرها 105 مليار دولار عندما أصدر أحد الموظفين 2 مليار سهم إلى 2,018 موظفًا في الشركة بدلاً من توزيعات أرباح يبلغ إجماليها 2 مليار وون (العملة الكورية الجنوبية).

البيانات السيئة تكلف الشركات مليارات الدولارات كل عام. لهذا السبب تحتاج إلى تأكيد صحة البيانات أداة للتأكد من أن بياناتك دقيقة ومتسقة وموثوقة.

ما هي أدوات التحقق من صحة البيانات؟

تقوم أدوات التحقق من صحة البيانات تلقائيًا بفحص البيانات والتحقق منها للتأكد من دقتها واكتمالها ومطابقتها للمعايير المحددة مسبقًا. يمكن للمؤسسة إعداد قواعد أو شروط معينة مثل تضمين بيانات تصل إلى خمس سنوات للتحليل. سيتم استبعاد أي قيمة لا تستوفي المعايير المحددة. تقوم هذه الأدوات بفحص البيانات وتدقيقها بدقة من خلال استخدام وظائف مختلفة لتحديد التناقضات وتصحيحها.

دعنا نراجع أفضل 7 أدوات للتحقق من صحة البيانات لمساعدتك في اختيار الحل الذي يناسب احتياجات عملك.

أفضل 7 أدوات للتحقق من صحة البيانات

1. Astera
2. المعلوماتيّة
3. Talend
4. داتامير
5. Alteryx
6. سلم البيانات
7. أتاكاما واحد

1.   Astera

Astera هو على مستوى المؤسسة، موحدة حل إدارة البيانات مع ميزات التحقق من صحة البيانات المتقدمة. من خلال تقديم رشيقة تطهير البيانات وقدرات التصحيح، تمكنك الأداة من الوصول إلى بيانات موثوقة ودقيقة ومتسقة للحصول على رؤى موثوقة.

تتيح لك المنصة أيضًا تنفيذ فحوصات صارمة للتحقق من صحة البيانات وتخصيص القواعد بناءً على متطلباتك المحددة. علاوة على ذلك، من خلال توفير فحوصات صحة البيانات في الوقت الفعلي، توفر المنصة تعليقات فورية على جودة البيانات، مما يتيح لك متابعة التغييرات.

للتحقق من صحة البيانات بكفاءة، Astera يحتوي على مجموعة غنية من التحولات التي تتيح لك:

• • البحث عن القيم الخالية/المفقودة واستبدالها.
  • تحويل تنسيقات البيانات والقيم إلى تنسيق شائع.
  • إزالة التكرارات من عمود أو مجموعة البيانات بأكملها.
  • قم بتطبيق قواعد التحقق المخصصة لاستخدام البيانات ذات الصلة للتحليل

 

تم وضع علامة على الإدخالات على أنها خاطئة في عملية التحقق من صحة البيانات

الميزات الرئيسية الأخرى:

• واجهة السحب والإفلات: تمكنك الواجهة المرئية والتفاعلية من سحب الكائنات ببساطة ومعالجة البيانات وكتابتها إلى الوجهة التي تختارها دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.
• الاتصال بمجموعة واسعة من المصادر: Astera يتيح لك الاتصال بسلاسة بالأنظمة المحلية بالإضافة إلى المصادر المستندة إلى السحابة. علاوة على ذلك، يمكنك الآن إنشاء موصلات قائمة على واجهة برمجة التطبيقات (API) لأي تكامل أو استيراد الموصلات منها Asteraمكتبة الموصلات المصممة خصيصًا.
• التحولات المضمنة: Astera يوفر مكتبة شاملة من التحويلات المعدة مسبقًا مثل الانضمام والتوفيق والتجميع والتطبيع والمزيد مما يسمح لك بتنفيذ عمليات البيانات المعقدة ببضع نقرات فقط.
• أتمتة سير العمل: تتضمن الأداة جدولة الوظائف وإمكانيات التشغيل الآلي بناءً على المشغلات المستندة إلى الوقت والأحداث، مما يؤدي إلى القضاء على التدخل اليدوي.
• المعالجة المتوازية: يقوم محرك ETL ذو القوة الصناعية بتقسيم مجموعات البيانات الكبيرة إلى مجموعات فرعية أصغر تتم معالجتها بالتوازي لضمان التكامل عالي السرعة، بغض النظر عن حجم البيانات وتنسيقها.
• تكامل الذكاء الاصطناعي: Astera تعمل على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي من خلال دمجه في عملياتها المختلفة مثل استخراج البيانات, رسم الخرائط، والنمذجة، وتبسيط إدارة البيانات .

2. المعلوماتية

المعلوماتية هي أ منصة إدارة البيانات الذي يسمح للمستخدمين بأداء مهام جودة البيانات الهامة، مثل إلغاء البيانات المكررة، والتوحيد القياسي، والإثراء، والتحقق من الصحة. يمكن للمستخدمين تحديد مشكلات جودة البيانات وتصحيحها وتتبعها سواء في السحابة أو في مكان العمل.

الميزات الرئيسية:

• الاتصال بمصادر متنوعة: يحتوي النظام الأساسي على موصلات مدمجة، مما يسمح للمستخدمين بالاتصال بأنظمة مصدر مختلفة مثل قواعد البيانات أو أنظمة الملفات أو التطبيقات المستندة إلى SaaS.
• تحضير البيانات: تتيح Informatica للمستخدمين إمكانية تحديد البيانات وتوحيدها والتحقق من صحتها باستخدام القواعد والمسرعات المعدة مسبقًا.
• مراقبة البيانات: يوفر الحل للمستخدمين رؤية لمجموعة البيانات لاكتشاف وتحديد أي اختلافات.
• المعالجة المتوازية: يتيح Informatica للمستخدمين تشغيل وظائف متعددة في وقت واحد عن طريق تقسيم المهام لتحسين وقت الأداء.

3. الموهبة

Talend هو حل لجودة البيانات والتكامل يوفر للمستخدمين إمكانية الوصول إلى البيانات الدقيقة. تقوم ملفات تعريف حلول جودة البيانات الخاصة بها بتنظيف البيانات وتوحيدها عبر الأنظمة. مدعومًا بخوارزميات التعلم الآلي، فإنه يقدم توصيات لتصحيح وتصحيح مشكلات جودة البيانات. علاوة على ذلك، توفر نقاط الثقة المضمنة تقييمًا للصحة العامة للبيانات لتحديد التناقضات والمخالفات داخل مجموعة البيانات.

الميزات الرئيسية:

• تكامل بيانات الخدمة الذاتية: خدمة Talend الذاتية منصة تكامل البيانات يسمح للمستخدمين ببناء ونشر تكامل البيانات وظائف دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.
• تحويل البيانات: تقدم Talend مجموعة واسعة من تحويل البيانات القدرات، بما في ذلك تصفية البيانات وفرزها وتجميعها وضمها.
• تحضير البيانات: يسمح Talend للمستخدمين بإعداد البيانات، وتطبيق فحوصات الجودة، مثل التفرد والتحقق من صحة التنسيق، ومراقبة صحة البيانات عبر Talend Trust Score.
• أمن البيانات والامتثال: يتيح Talend للمستخدمين حماية المعلومات الحساسة من خلال توفير الوصول المستند إلى الأدوار وضمان الامتثال للوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون HIPAA.

4. داتامير

داتامير هو إعداد البيانات وحل التحويل الذي يحول البيانات الأولية إلى تنسيق قابل للاستخدام للتحليل. تم تصميم النظام الأساسي خصيصًا لـ Snowflake، وهو حل قائم على السحابة، يدير جميع جوانب دورة حياة البيانات، بدءًا من الاستكشاف وحتى الإعداد وحتى مشاركة مجموعات البيانات الموثوقة. من خلال تقديم واجهة على شكل جدول بيانات، تتيح المنصة للمستخدمين التنقل والتفاعل مع البيانات المعقدة بطريقة بديهية.

الميزات الرئيسية:

• تحضير البيانات: تشبه واجهة إعداد بيانات الخدمة الذاتية في Datameer جدول البيانات، مما يسهل على المستخدمين استكشاف البيانات وتحويلها وتصورها.
• التكامل الأصلي مع Snowflake: يمكّن Datameer مهندسي البيانات والمحللين من تحويل البيانات مباشرة في Snowflake عبر رمز SQL بسيط أو واجهة خالية من التعليمات البرمجية.
• ترميز البيانات: تعمل ميزة التشفير في Datameer تلقائيًا على تحويل البيانات الفئوية إلى تنسيق ثنائي لاستخدامها في نماذج التعلم الآلي.
• كتالوج البيانات: توفر ميزة كتالوج Datameer عرضًا مركزيًا لجميع أصول البيانات داخل المؤسسة، مع إمكانات بحث ذكية.

5. ألتيريكس

Alteryx عبارة عن منصة لإعداد البيانات وتحليلها تتيح الوصول إلى الرؤى في الوقت المناسب. وهو يعمل كمصمم سير العمل، ويوفر الاتصال بمصادر مختلفة مثل الملفات الثابتة، واتصالات قاعدة البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، وما إلى ذلك - سواء محليًا أو سحابيًا، مما يسمح للمستخدمين بتحويل البيانات والوصول إليها في نظام أساسي واحد. تستفيد المنصة من الذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات بشأن تحسينات جودة البيانات. ويساعد ذلك في التحقق من صحة البيانات وتحويلها وتصفيتها وفقًا للمتطلبات.

الميزات الرئيسية:

• التنميط البيانات: عروض مصمم Alteryx التنميط البيانات القدرات التي تسمح للمستخدمين بفهم خصائص البيانات وتحديد المشاكل المحتملة.
• جودة البيانات: تتيح Alteryx للمستخدمين اكتشاف مشكلات جودة البيانات والتحقق من صحتها من خلال أنظمة التوصية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
• مراقبة البيانات: يتيح النظام الأساسي للمستخدمين تتبع وإدارة نسب البيانات وسجلات التدقيق وضمان التحكم في الوصول على أساس الدور.
• مراقبة الاداء: يوفر Alteryx Designer ميزات مراقبة الأداء التي يمكن استخدامها لتتبع أداء سير عمل إعداد البيانات والتحليلات.

6. سلم البيانات

يعد Data Ladder حلاً لجودة البيانات مزودًا بقدرات مدمجة في تحديد ملفات تعريف البيانات وتنظيفها وإلغاء البيانات المكررة. يتحقق البرنامج من البيانات قبل تخزينها في قاعدة بيانات، مما يوفر التحقق من جودة البيانات في الوقت الفعلي. تحتوي المنصة على واجهة مرئية بديهية، مما يسمح بالتكامل السهل مع التطبيقات المصممة خصيصًا أو تطبيقات الطرف الثالث.

الميزات الرئيسية:

• واجهة سهلة الاستخدام: يوفر Data Ladder واجهة مرئية وتفاعلية، تمكن مستخدمي الأعمال التقنية من معالجة البيانات في بيئة خالية من التعليمات البرمجية.
• تحضير البيانات: يتيح النظام الأساسي للمستخدمين اكتشاف وتنقية والتحقق من صحة ومطابقتها وفقًا لمتطلبات جودة البيانات المحددة للشركة.
• استيراد البيانات: يتيح Data Ladder للمستخدمين دمج البيانات من مصادر متباينة متعددة، بما في ذلك تنسيقات الملفات وقواعد البيانات العلائقية والتخزين السحابي وواجهات برمجة التطبيقات.
• مطابقة البيانات: تتيح المنصة للمستخدمين استخدام خوارزميات مطابقة خاصة ومطابقة على مستوى الصناعة، مما يسمح لهم بتحديد معايير مخصصة ومطابقة مستويات الثقة للمطابقة الدقيقة أو الغامضة أو الرقمية أو الصوتية.

7. أتاكاما واحد

Ataccama One هو حل لإدارة البيانات يوفر جودة البيانات وميزات التحقق من الصحة لتحسين دقة وموثوقية البيانات. ويضمن المستمر إدارة جودة البيانات من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الحالات الشاذة والمخالفات تلقائيًا وإجراء التغييرات حسب الحاجة. علاوة على ذلك، يمكن للمستخدمين تعيين قواعد مخصصة للتحقق من صحة بياناتهم باستخدام شروط تشبه الجملة أو التعبيرات الغنية التي يوفرها الحل في واجهة تفاعلية.

الميزات الرئيسية:

• جودة البيانات: يساعد Ataccama One المستخدمين على تحسين دقة بياناتهم واكتمالها واتساقها من خلال تقديم إمكانات تحليل البيانات وتنقيتها وإثرائها والتحقق من صحتها.
• كتالوج البيانات: يمكّن Ataccama One المستخدمين من اكتشاف أصول البيانات الخاصة بهم وفهمها وإدارتها، بما في ذلك ميزات البحث عن البيانات والنسب والتوثيق.
• نسب البيانات: يسمح Ataccama One للمستخدمين بتتبع تدفق البيانات من خلال أنظمتهم لتحديد مشكلات جودة البيانات وتحسين دقة بياناتهم.
• تكامل الذكاء الاصطناعي: يستخدم Ataccama One الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأتمتة مهام إدارة البيانات وتحسين دقة فحوصات جودة البيانات.

الميزات التي يجب البحث عنها في أدوات التحقق من صحة البيانات

1. قواعد العرف

تعد القدرة على إنشاء قواعد وتعبيرات وشروط محددة بناءً على متطلبات العمل أمرًا بالغ الأهمية. يجب أن تكون أداة التحقق من صحة البيانات قادرة على تصميم وتخصيص وتعديل المعايير بناءً على الاحتياجات المتطورة لضمان القدرة على التكيف.

2. التنميط البيانات

يتيح ملف تعريف البيانات للمؤسسة تحليل المصادر الحالية لبياناتها وفهم البنية والجودة والعلاقات بين السمات. تسلط هذه النظرة العامة على البيانات الضوء على المشكلات الموجودة في مجموعة البيانات، مثل عدم الدقة والتناقضات والمخالفات. لذلك، من الضروري أن توفر أداة التحقق من صحة البيانات تقييمًا لجودة البيانات في الوقت الفعلي.

3. تحويل البيانات

غالبًا ما تكون البيانات في شكل أولي وتحتاج إلى تحويلها إلى تنسيق قابل للاستخدام. يجب أن تحتوي أداة التحقق من صحة البيانات على ميزات تتضمن تنظيف مجموعة البيانات لمراعاة القيم المفقودة، وتحويل البيانات غير المتسقة إلى تنسيق قياسي، والانضمام/دمج مجموعات البيانات المختلفة لتوفير عرض كامل، وأخيرًا، إثراء البيانات عن طريق إضافة متغيرات جديدة من مصادر خارجية. مصادر.

4. رصد البيانات

ميزة حيوية أخرى لأداة التحقق من صحة البيانات هي القدرة على مراقبة وتتبع البيانات مع مرور الوقت والتنبيه في حالة وجود أخطاء أو تناقضات أو حالات شاذة. من خلال إعلام المستخدمين بأي تغييرات في أحداث البيانات، يمكن أن يساعد التنبيه في الاستجابة للأخطاء وتصحيحها وحلها بسرعة للحفاظ على الجودة الإجمالية للبيانات.

5. اختبار البيانات

يشير اختبار البيانات أو التحقق من صحة البيانات إلى التحقق مما إذا كانت البيانات تستوفي الشروط والقيود المحددة مسبقًا بحيث تتوافق البيانات مع أهداف العمل. ومن خلال تطبيق فحوصات جودة البيانات المختلفة، تتم تصفية البيانات وتحسينها للاستهلاك. تضمن هذه الميزة أن تكون البيانات صحية وجديرة بالثقة ومتوافقة وجاهزة للاستخدام في التحليل.

الميزات التي يجب أن تمتلكها

أثناء اختيار أداة التحقق من صحة البيانات، من الضروري البحث عن هذه الميزات الرئيسية:

1. الفحوصات الصحية في الوقت الحقيقي: تتيح القدرة على تتبع البيانات ومراقبتها في الوقت الفعلي للمستخدمين تحديد مشكلات جودة البيانات وحلها عند ظهورها. وهذا يوفر رؤية كاملة لسلامة البيانات، ويسلط الضوء على فرص تنقية البيانات وتحويلها وتوحيدها والتحقق من صحتها.
2. شبكة البيانات التفاعلية: توفر القدرة على معاينة البيانات وتحليلها والتفاعل معها المرونة اللازمة لتعديلها حسب الحاجة. يجب أن يكون المستخدمون قادرين على إجراء التغييرات اللازمة داخل الشبكة لضمان دقة البيانات واتساقها.
3. الأتمتة: يجب أن تحتوي أداة التحقق من صحة البيانات على برنامج جدولة مدمج بحيث أنه كلما تم إسقاط ملف في صندوق البريد، تقوم العملية تلقائيًا بتشغيل البيانات وفقًا للقواعد المحددة مسبقًا، مما يضمن الدقة وأتمتة العملية.

معايير اختيار أداة التحقق من صحة البيانات الصحيحة

هناك العديد من العوامل التي تؤثر على القرار المتعلق بعملية اختيار أدوات جودة البيانات. من المهم التأكد من أن ميزات وإمكانيات أداة التحقق من صحة البيانات تتوافق مع متطلبات المؤسسة.

تبرز العوامل التالية:

• متطلبات البيانات: يجب أن تكون أداة التحقق من صحة البيانات قادرة على التعامل مع هياكل البيانات وتنسيقاتها ومصادرها المتنوعة. قد تتعامل المنظمة مع بيانات منظمة وشبه منظمة وغير منظمة. ومن ثم، يجب أن تكون أداة التحقق من صحة البيانات مرنة بما يكفي لاستيعاب المتطلبات الفريدة لأنواع البيانات المختلفة مع الحفاظ على الجودة.
• التدرجية: مع استمرار نمو حجم البيانات، يجب على المؤسسة اختيار حل يمكنه التعامل مع كميات هائلة من البيانات بكفاءة. ولذلك، يجب أن تظهر الأداة قابلية التوسع وتطبق فحوصات جودة البيانات على مجموعات البيانات الكبيرة دون المساس بسرعة ودقة معالجة البيانات.
• واجهة سهلة الاستخدام: يعد إعداد قواعد وفحوصات مخصصة للتحقق من صحة البيانات أمرًا معقدًا بالنسبة للمستخدمين ذوي الخلفية غير التقنية، مما يؤكد الحاجة إلى أداة بسيطة وسهلة الاستخدام. من خلال تقديم أسلوب بديهي للتحقق من صحة البيانات، مثل واجهة السحب والإفلات والتنقل بالإشارة والنقر، تؤدي الأداة إلى منحنيات تعليمية قصيرة وأخطاء قليلة، مما يؤدي إلى تبسيط عملية التحقق من الصحة.
• سهولة التكامل: وأخيرًا، يجب أن تتكامل أدوات التحقق من صحة البيانات بسهولة مع الأنظمة وسير العمل الحالية. يعد التوافق والاتصال مع أنواع ومصادر البيانات المختلفة داخل المؤسسة، مثل قواعد البيانات والأنظمة السحابية وواجهات برمجة التطبيقات، أمرًا بالغ الأهمية لدمج البيانات دون عناء.

فوائد استخدام أدوات التحقق من صحة البيانات

وبدون آليات مناسبة للتحقق من صحة البيانات، قد تواجه المؤسسات مشكلات مثل التحليل المنحرف، والرؤى المعيبة، وتأخر اتخاذ القرار أو عدم دقته. تعمل أداة التحقق من صحة البيانات على تعزيز جهود إدارة بيانات المؤسسة لعدة أسباب:

1. دقة البيانات المحسنة

تعمل حلول التحقق من صحة البيانات على منع انتشار البيانات الخاطئة عبر أنظمة المؤسسة من خلال اكتشاف الأخطاء مبكرًا في عملية إدخال البيانات أو استيرادها. وهذا يسمح باتخاذ قرارات مستنيرة وتحليل دقيق.

2. كفاءة استخدام الموارد

يستغرق التحقق اليدوي من صحة البيانات وقتًا ويكون عرضة للأخطاء البشرية. يقوم برنامج التحقق من صحة البيانات بأتمتة العملية، ويكتشف بسرعة الحالات الشاذة والمخالفات دون الحاجة إلى تفاعل بشري واسع النطاق. تعمل هذه الأتمتة على توفير الوقت، مما يسمح للفرق بالتركيز على المزيد من المسؤوليات الإستراتيجية.

3. الالتزام التنظيمي

إن الحفاظ على البيانات الصحيحة ليس أمرًا مرغوبًا فيه فحسب، بل إنه ضروري للشركات التي تحكمها قواعد ومعايير صارمة. تساعد حلول التحقق من صحة البيانات المؤسسات على تحقيق التزامات الامتثال من خلال ضمان صحة وسلامة بياناتها. ويساعد الامتثال بدوره على تجنب العقوبات ويغرس الثقة في أصحاب المصلحة الذين يعتمدون على البيانات الدقيقة لعمليات التدقيق وإعداد التقارير.

كلمات أخيرة

يعد التحقق من الصحة أمرًا ضروريًا لضمان سلامة البيانات وموثوقيتها طوال دورة حياتها. مع ظهور مصادر بيانات جديدة، من الضروري تطبيق قواعد وشروط التحقق من صحة البيانات الخاصة بالأعمال للتأكد من أنها بالتنسيق المطلوب.

سيساعدك التحليل الدقيق للعوامل التي تمت مناقشتها أعلاه على اختيار التحقق الصحيح من صحة البيانات الذي يلبي متطلبات البيانات الخاصة بك. الاستثمار في أدوات التحقق من صحة البيانات، مثل Astera، يمكن أن يساعد عملك على تجنب الأخطاء المكلفة، وضمان الكفاءة التشغيلية، واكتساب ميزة تنافسية.

هل تريد تحويل البيانات الأولية إلى تنسيق قابل للاستخدام؟ تحميل Asteraالنسخة التجريبية المجانية لمدة 14 يومًا اليوم!