لماذا يعد تنظيف البيانات أمرًا بالغ الأهمية وكيف يمكنك تنفيذ عمليات وحلول نظافة البيانات

تطهير البيانات: كيف تنظف بياناتك

تعد جودة البيانات الرديئة مصدر قلق متزايد للعديد من قادة الأعمال لأنهم يفشلون في تحقيق أهدافهم المستهدفة. يقضي فريق محللي البيانات - الذي من المفترض أن ينتج رؤى موثوقة للبيانات - 80٪ من وقتهم في تنظيف البيانات وإعدادها ، و 20٪ فقط من الوقت يتم تركه لإجراء التحليل الفعلي. هذا له تأثير كبير على إنتاجية الفريق حيث يتعين عليهم التحقق يدويًا من جودة البيانات لمجموعات البيانات المتعددة.

84٪ من الرؤساء التنفيذيين قلقون بشأن جودة البيانات التي يؤسسون عليها قراراتهم.

نظرة عامة على الرؤساء التنفيذيين العالمي ، Forbes Insight & KPMG

بعد مواجهة مثل هذه المشكلات ، تبحث المؤسسات عن طريقة آلية وأبسط وأكثر دقة لتنظيف البيانات وتوحيدها. في هذه المدونة ، سنلقي نظرة على بعض الأنشطة الأساسية التي ينطوي عليها تنقية البيانات ، وكيف يمكنك تنفيذها.

ما هو تطهير البيانات؟

تنقية البيانات هو مصطلح واسع يشير إلى عملية جعل البيانات قابلة للاستخدام لأي غرض مقصود. إنها عملية إصلاح جودة البيانات التي تزيل المعلومات غير الصحيحة وغير الصالحة من مجموعات البيانات والقيم الموحدة لتحقيق رؤية متسقة عبر جميع المصادر المتباينة. تتضمن العملية عادة الأنشطة التالية:

  1. إزالة واستبدال - غالبًا ما تحتوي الحقول في مجموعة البيانات على أحرف بادئة أو تتبع أو علامات ترقيم لا فائدة منها وتحتاج إلى استبدالها أو إزالتها لتحليل أفضل (مثل المسافات والأصفار والشرطات المائلة وما إلى ذلك). 
  2. تحليل ودمج - تحتوي الحقول أحيانًا على عناصر بيانات مجمعة ، على سبيل المثال ، ملف العنوان يحتوي الحقل رقم الشارعاسم الشارعالمدينةالولايه او المحافظه، إلخ. في مثل هذه الحالات ، يجب تحليل الحقول المجمعة في أعمدة منفصلة ، بينما يجب دمج بعض الأعمدة معًا للحصول على عرض أفضل للبيانات - أو شيء يناسب حالة الاستخدام الخاصة بك.
  3. تحويل أنواع البيانات - يتضمن ذلك تغيير نوع بيانات الحقل ، مثل التحويل رقم الهاتف المجال الذي كان في السابق خيط إلى رقم الهاتف. هذا يضمن أن جميع القيم في الحقل دقيقة وصالحة. 
  4. تحقق من صحة الأنماط - من المفترض أن تتبع بعض الحقول نمطًا أو تنسيقًا صالحًا. لذلك ، تتعرف عملية تطهير البيانات على الأنماط الحالية وتحولها لضمان الدقة. على سبيل المثال ، ملف هاتف الولايات المتحدة رقم الهاتف باتباع النمط: AAA-BBB-CCCC
  5. إزالة الضوضاء - غالبًا ما تحتوي حقول البيانات على كلمات لا تضيف قيمة كبيرة ، وبالتالي فهي تسبب ضوضاء. على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك أسماء هذه الشركات "XYZ Inc." ، "XYZ Incorporated" ، "XYZ LLC". جميع أسماء الشركات متشابهة ولكن عمليات التحليل الخاصة بك يمكن أن تعتبرها فريدة ، ويمكن أن تؤدي إزالة كلمات مثل Inc. و LLC و Incorporated إلى تحسين دقة تحليلك.
  6. تطابق البيانات لاكتشاف التكرارات - تحتوي مجموعات البيانات عادةً على سجلات متعددة لنفس الكيان. يمكن أن تؤدي الاختلافات الطفيفة في أسماء العملاء إلى قيام فريقك بعمل إدخالات متعددة في قاعدة بيانات العملاء الخاصة بك. يجب أن تحتوي مجموعة البيانات النظيفة والموحدة على سجلات فريدة - سجل واحد لكل كيان. 

البيانات المنظمة مقابل البيانات غير المهيكلة

أحد الجوانب الحديثة للبيانات الرقمية هو أنها غير متسقة في ملاءمتها لحقل رقمي أو قيمة نصية. البيانات المنظمة هي ما تعمل معه الشركات عادةً - كمي البيانات المخزنة بتنسيقات محددة مثل جداول البيانات أو الجداول للعمل معها بشكل أسهل. ومع ذلك ، فإن الشركات تعمل مع البيانات غير المهيكلة أكثر وأكثر ... هذا هو نوعي البيانات.

من الأمثلة على البيانات غير المهيكلة اللغة الطبيعية من النصوص والصوت ومصادر الفيديو. أحد الأسباب الشائعة في التسويق هو استخلاص مشاعر العلامة التجارية من المراجعات عبر الإنترنت. تم تنظيم خيار النجمة (على سبيل المثال ، الدرجة من 1 إلى 5 نجوم) ، لكن التعليق غير منظم ويجب معالجة البيانات النوعية من خلال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الخوارزميات لتشكيل قيمة كمية للمشاعر.

كيف تضمن نظافة البيانات؟

تتمثل أكثر الوسائل فعالية لضمان البيانات النظيفة في تدقيق كل نقطة دخول إلى الأنظمة الأساسية الخاصة بك وتحديثها برمجيًا لضمان إدخال البيانات بشكل صحيح. يمكن تحقيق ذلك بعدة طرق:

  • الحقول المطلوبة - التأكد من أن النموذج أو التكامل يجب أن يجتاز حقولاً محددة.
  • استخدام أنواع البيانات الميدانية - توفير قوائم محدودة للاختيار ، وتعبيرات منتظمة لتنسيق البيانات ، وتخزين البيانات في أنواع البيانات المناسبة لتقييد البيانات بالتنسيق المناسب والنوع المخزن.
  • تكامل خدمة الطرف الثالث - يمكن أن يؤدي دمج أدوات الجهات الخارجية لضمان تخزين البيانات بشكل صحيح ، مثل حقل العنوان الذي يتحقق من العنوان ، إلى توفير بيانات متسقة وعالية الجودة.
  • التحقق - إن قيام عملائك بالتحقق من صحة رقم هاتفهم أو عنوان بريدهم الإلكتروني يمكن أن يضمن تخزين البيانات الدقيقة.

لا يجب أن تكون نقطة الدخول مجرد نموذج ، بل يجب أن تكون الرابط بين كل نظام يمرر البيانات من نظام إلى آخر. غالبًا ما تستخدم الشركات المنصات لاستخراج بيانات (ETL) وتحويلها وتحميلها بين الأنظمة لضمان تخزين البيانات النظيفة. يتم تشجيع الشركات على الأداء اكتشاف البيانات تدقيقات لتوثيق جميع نقاط الدخول والمعالجة ونقاط الاستخدام للبيانات الموجودة في نطاق سيطرتها. هذا أمر بالغ الأهمية لضمان الامتثال لمعايير الأمان ولوائح الخصوصية أيضًا.

كيف تنظف بياناتك؟

في حين أن الحصول على بيانات نظيفة سيكون هو الأمثل ، غالبًا ما توجد أنظمة قديمة وانضباط متساهل لاستيراد البيانات والتقاطها. هذا يجعل تنظيف البيانات جزءًا من أنشطة معظم فرق التسويق. نظرنا في العمليات التي تنطوي عليها عمليات تنقية البيانات. فيما يلي الطرق الاختيارية التي يمكن لمؤسستك من خلالها تنفيذ تنقية البيانات:

الخيار 1: استخدام نهج قائم على الكود

بايثون و R هما لغتان برمجة شائعان الاستخدام لحلول الترميز لمعالجة البيانات. قد تبدو كتابة البرامج النصية لتنظيف البيانات مفيدة حيث يمكنك ضبط الخوارزميات وفقًا لطبيعة بياناتك ، ومع ذلك ، قد يكون من الصعب الحفاظ على هذه البرامج النصية بمرور الوقت. علاوة على ذلك ، فإن التحدي الأكبر في هذا النهج هو ترميز حل عام يعمل بشكل جيد مع مجموعات البيانات المختلفة ، بدلاً من سيناريوهات محددة للترميز الثابت. 

الخيار 2: استخدام أدوات تكامل النظام الأساسي

تقدم العديد من المنصات برمجيًا أو بدون تشفير موصلات لنقل البيانات بين الأنظمة بالتنسيق المناسب. تكتسب منصات الأتمتة المدمجة شعبية حتى تتمكن الأنظمة الأساسية من الاندماج بسهولة بين مجموعات أدوات الشركة. غالبًا ما تتضمن هذه الأدوات العمليات المُشغلة أو المجدولة التي يمكن تشغيلها عند استيراد البيانات أو الاستعلام عنها أو كتابتها من نظام إلى آخر. بعض المنصات مثل أتمتة العمليات الآلية (الجيش الوطني الرواندي) الأنظمة الأساسية ، يمكنها حتى إدخال البيانات في الشاشات عند عدم توفر تكامل البيانات.

الخيار 3: استخدام الذكاء الاصطناعي

مجموعات البيانات في العالم الحقيقي متنوعة للغاية ويمكن أن يؤدي تطبيق قيود مباشرة على الحقول إلى نتائج غير دقيقة. هذا هو المكان الذي يوجد فيه الذكاء الاصطناعي (AI) يمكن أن يكون مفيدًا جدًا. يمكن أن تساعد نماذج التدريب على البيانات الصحيحة والصحيحة والدقيقة ثم استخدام النماذج المدربة على السجلات الواردة في الإبلاغ عن الحالات الشاذة ، وتحديد فرص التطهير ، وما إلى ذلك.

بعض العمليات التي يمكن تحسينها باستخدام الذكاء الاصطناعي أثناء تنقية البيانات مذكورة أدناه:

  • كشف الشذوذ في عمود.
  • تحديد التبعيات العلائقية غير الصحيحة.
  • البحث عن سجلات مكررة من خلال التجميع.
  • اختيار السجلات الرئيسية على أساس الاحتمالية المحسوبة.

الخيار 4: استخدام أدوات جودة بيانات الخدمة الذاتية

يقدم بعض البائعين وظائف جودة بيانات متنوعة يتم تجميعها كأدوات ، مثل برنامج تطهير البيانات. يستخدمون خوارزميات رائدة في الصناعة بالإضافة إلى خوارزميات خاصة لتنميط البيانات وتنقيتها وتوحيدها ومطابقتها ودمجها عبر مصادر مختلفة. يمكن أن تكون هذه الأدوات بمثابة أداة توصيل وتشغيل وتتطلب أقل قدر من وقت الإعداد مقارنة بالنُهج الأخرى. 

سلم البيانات

نتائج عملية تحليل البيانات جيدة مثل جودة البيانات المدخلة. لهذا السبب ، فإن فهم تحديات جودة البيانات وتنفيذ حل شامل لتصحيح هذه الأخطاء يمكن أن يساعد في الحفاظ على بياناتك نظيفة وموحدة وقابلة للاستخدام لأي غرض مقصود. 

يقدم Data Ladder مجموعة أدوات غنية بالميزات تساعدك على التخلص من القيم غير المتسقة وغير الصالحة ، وإنشاء أنماط والتحقق من صحتها ، وتحقيق عرض موحد عبر جميع مصادر البيانات ، مما يضمن جودة البيانات العالية والدقة وسهولة الاستخدام.

سلم البيانات - برنامج تطهير البيانات

قم بزيارة سلم البيانات لمزيد من المعلومات