تستثمر المؤسسات موارد ضخمة في جمع البيانات وتخزينها. تخيّل الآن أن البيانات التي جُمعت تُعالج لاتخاذ قرارات استراتيجية حاسمة، لتكتشف لاحقًا أنها غير دقيقة، وناقصة، وقديمة، وذات جودة رديئة. هنا تحديدًا تبرز أهمية تحليل البيانات.
مع انتشار البيانات في جميع أنحاء المشهد الرقمي، وتنقلها بين البيئات المحلية والسحابية وبرمجيات الخدمة السحابية ومستودعات البيانات والبيئات السحابية الهجينة، يصبح فهم سياق البيانات أمرًا بالغ الأهمية. يُعد اكتشاف البيانات وتصنيفها مجرد خطوات أولية لتحديد أصول البيانات، لكن تحليل البيانات هو ما يُضفي عليها بنية وسياقًا وجودة.
مع تشديد اللوائح لمتطلبات إدارة البيانات، واعتماد المؤسسات بشكل متزايد على توليد وجمع البيانات الجديدة لدعم المبادرات الاستراتيجية والعمليات اليومية، لم يعد فهم جودة بياناتك وأصلها ودقتها وموثوقيتها أمراً اختيارياً.
يستكشف هذا الدليل ماهية تحليل البيانات، ولماذا تحتاج إليه المؤسسات، والأنواع والتقنيات المختلفة المستخدمة، والعملية، والفوائد التي يوفرها للمؤسسات الحديثة.
ما هو تحليل البيانات؟
كما يوحي الاسم، فإن تحليل البيانات يدور حول بناء ملف تعريف لبياناتك لفهم محتوياتها وما إذا كان يمكن الوثوق بها والاستفادة منها في بيئة الأعمال. وتُعرّف شركة IBM تحليل البيانات بأنه عملية مراجعة البيانات وتنظيفها لفهم بنيتها بشكل أفضل والحفاظ عليها. data quality المعايير داخل المنظمة.
تتضمن عملية تحليل البيانات إجراء فحص وتحليل دقيقين للبيانات لفهم بنيتها وسياقها ومعلوماتها وجودتها وموثوقيتها وعلاقاتها وخصائصها الأخرى. يمكن اعتبار تحليل البيانات بمثابة تقسيمها إلى وحدات أصغر أو بيانات وصفية بهدف فهم نوع وطبيعة البيانات الموجودة في بيئة الشركة.
على سبيل المثال، عند تحليل سجلات الموظفين، تستطيع المؤسسات فهم نسبة السجلات الدقيقة من غير الدقيقة بشكل أفضل. وقد تشمل التفاصيل الأخرى عناوين البريد الإلكتروني غير المكتملة، وعناوين المنازل، ومعلومات الاتصال، ومعلومات الفواتير، وما إلى ذلك.
لماذا تحتاج إلى تحليل البيانات؟
يُوفر تحليل البيانات الفهم السياقي الذي تحتاجه المؤسسات لأصول بياناتها. ونظرًا لأن المؤسسات الحديثة غالبًا ما تمتلك بيانات موزعة عبر بيئات بيانات متعددة، مثل الأنظمة المحلية، والحوسبة السحابية، وتطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS)، والأقسام التجارية، والمواقع الجغرافية، فقد تتكرر البيانات، مما يؤدي إلى تناقضات، ومعلومات غير دقيقة أو ناقصة، واختلافات في التنسيق، وغيرها من حالات شذوذ البيانات.
يساعد تحليل البيانات على معالجة تعقيدات البيانات من خلال توفير رؤى دقيقة وشفافية أكبر حول الحالة الفعلية لبيانات المؤسسة. يُعد تحليل البيانات مفيدًا للغاية عندما تواجه المؤسسات صعوبة في تقييم data quality تطوير مخطط هيكلي للبيانات، وتقييمه. data lineage وإقامة علاقات بين مجموعات البيانات. ومن الأسباب الأخرى ما يلي:
- مع انتقال المؤسسات إلى نقل البيانات إلى الحوسبة السحابية وبيئات البيانات الأخرى
- الكشف عن سياق البيانات كجزء من عملية دمج البيانات أو الاستحواذ عليها أو ترقية التكنولوجيا
- إنشاء بنية بيانات موحدة لاستخدامها في جميع أنحاء المؤسسة
ما هي أنواع تحليل البيانات المختلفة؟
تتضمن عملية تحليل البيانات ثلاث فئات رئيسية، وهي:
1. اكتشاف البنية
كما يوحي الاسم، يهدف اكتشاف البنية إلى فحص بنية البيانات وتقييم ما إذا كان تنسيق البيانات صحيحًا ويلبي المتطلبات الهيكلية. على سبيل المثال، ما إذا كان تنسيق التاريخ يتبع تنسيقًا متوقعًا مثل اليوم، الشهر، السنة، وما إذا كانت التواريخ المذكورة صحيحة، وما إذا كانت محاذية للعمود الصحيح، وما إلى ذلك.
2. اكتشاف المحتوى
يستكشف اكتشاف المحتوى حقول البيانات الفردية داخل مجموعة البيانات. ويساعد في تحديد التناقضات والمعلومات المفقودة والتكرارات والأنماط الإحصائية الشاذة. على سبيل المثال، قد يكشف تحليل حقل العمر عن قيم غير عادية، مثل القيم السالبة أو القيم الخارجة عن النطاق، مما يشير إلى data quality مشاكل.
3. اكتشاف العلاقات
يحدد اكتشاف العلاقات الروابط بين مجموعات البيانات. وقد يشمل ذلك العلاقات المباشرة وغير المباشرة، بالإضافة إلى أي تبعيات بين الحقول أو الجداول أو الأعمدة أو مصادر البيانات.
تقنيات تحليل البيانات
تُعدّ تقنيات تحليل البيانات من أهم الأساليب التي تستخدمها المؤسسات لتطوير فهم شامل لأصول بياناتها. وتشمل هذه التقنيات الأساسية ما يلي:
أ. تحليل خصائص الأعمدة
يقوم تحليل خصائص الأعمدة بفحص حقول الأعمدة الفردية لفهم قيمها وخصائصها. يساعد هذا في تحديد أنواع البيانات، وعدد القيم الفارغة، والأنماط المحددة، والاتجاهات الفريدة، والقيم الدنيا والقصوى.
ب. تحليل البيانات عبر الأعمدة
يتألف تحليل البيانات عبر الأعمدة من تحليل المفاتيح وتحليل التبعيات. من خلال البحث عن مفتاح أساسي محتمل، يفحص إجراء تحليل المفاتيح مجموعة قيم السمات. ويهدف إجراء تحليل التبعيات إلى تحديد العلاقات أو الأنماط في مجموعة البيانات.
ج. تحليل البيانات المتقاطعة
يُحدد تحليل البيانات عبر الجداول البيانات الشاذة. وللتحقق من العلاقات بين مجموعات الأعمدة عبر جداول متعددة، يُحدد تحليل المفاتيح الخارجية البيانات اليتيمة أو التناقضات الأخرى.
د. التحقق من صحة قواعد البيانات
للتأكد من أن مجموعات البيانات تلتزم بالمتطلبات المحددة، تقوم هذه الطريقة بتقييمها وفقًا للمعايير والقواعد المعمول بها.
تحليل البيانات مقابل استخراج البيانات
يساعد تحليل البيانات المؤسسات على فهم البيانات وتقييمها. من جهة أخرى، يكشف استخراج البيانات عن رؤى قيّمة من البيانات. يتضمن كلا الأسلوبين تحليلاً شاملاً للبيانات، لكنهما يخدمان أغراضاً مختلفة.
تحليل البيانات
|
استخراج البيانات
|
| يفحص بنية البيانات وجودتها |
تقييم البيانات بشكل شامل وتقديم رؤى سياقية حولها. |
| يساعد المؤسسات على فهم بنية البيانات وجودتها وموثوقيتها وروابطها وخصائصها الأخرى. |
يقوم بفرز مجموعات البيانات الضخمة لتحديد الأنماط الخفية وأي ارتباطات وعلاقات. |
| يهدف إلى تزويد المؤسسات بالثقة قبل ترحيل البيانات أو الحصول عليها أو أي عملية دمج. |
يهدف إلى تزويد المؤسسات بفهم سياقي للبيانات وبناء الثقة لدعم عملية صنع القرار |
| يجيب على سؤال ما إذا كانت البيانات موثوقة |
إجابات حول ما يمكن أن تتعلمه المؤسسات من البيانات |
عملية تحديد خصائص البيانات
يُعدّ تحليل البيانات عمليةً بسيطةً، إلا أن تطبيقها يختلف باختلاف بيئة البيانات وأهداف العمل في المؤسسة. وتشمل المراحل الرئيسية لعملية تحليل البيانات النموذجية ما يلي:
أ. تحديد البيانات
البيانات متناثرة في كل مكان، وليس كل مجموعة بيانات تتطلب اهتماماً عاجلاً. ابدأ بتحديد قواعد البيانات التي تحتاج إلى تحليل.
ب. جمع البيانات
جمع البيانات والبيانات الوصفية لأغراض التوصيف (قواعد البيانات والملفات والجداول وغيرها من البيانات الوصفية الهيكلية) في بيئة تحليل مركزية.
ج- تحليل خصائص البيانات
بعد تجميع البيانات في بيئة مركزية، يتم تطبيق تقنية تحليل البيانات لتقييم وجود خصائصها. على سبيل المثال، يتم التحقق من اكتمال البيانات، وتنسيقها، ونطاق قيمها، وأنماطها، وعلاقاتها، وما إلى ذلك.
د. تحديد الحالات الشاذة ومشاكل الجودة
أثناء عملية تحديد الخصائص، قيّمها وفقًا للقواعد والمعايير المحددة مسبقًا. انتبه لأي شذوذ، أو علاقات بيانات خاطئة، أو بيانات مكررة، أو تناقضات، أو قيم بيانات مفقودة أو تنسيقات غير صحيحة، أو data quality مشاكل.
هـ. توثيق البيانات ومراقبتها باستمرار
تسجيل نتائج التحليل ومشاركتها لدعم الحوكمة والمعالجة وقرارات جودة البيانات. يساعد التحليل المستمر على اكتشاف التغييرات ومشاكل الجودة الناشئة بمرور الوقت.
فوائد تحليل البيانات
بخلاف التقنيات الأخرى، يوفر تحليل البيانات تحليلاً معمقاً للبيانات. وتشمل فوائده ما يلي:
أ. مُحسَّن Data Quality
تساعد عملية تحليل البيانات في تحديد أخطاء البيانات مثل البيانات المفقودة، والعلاقات غير الصحيحة، والبيانات القديمة أو المكررة، والقيم غير المتسقة، والبيانات غير الصالحة أو الشاذة. كما تساعد هذه العملية المؤسسات على تقديم صورة واضحة عن data quality وإعطاء الأولوية لجهود المعالجة و data quality أدوات التحكم.
ب. يساعد في ترحيل البيانات
قبل أي عملية نقل للبيانات إلى الخدمات السحابية أو أي منصة بيانات أخرى، تحتاج المؤسسات إلى رؤى شاملة حول البيانات التي تنقلها. ويساعد تحليل البيانات على تحديد ذلك. data quality مما يقلل من احتمالية نقل مشكلات البيانات الحالية ببساطة إلى بيئة البيانات الجديدة.
ج. تحسين إدارة البيانات
يتطلب إطار حوكمة البيانات المتين فهمًا معمقًا لبيانات المؤسسة. يُثري تحليل البيانات الوصفية البياناتَ بمعلومات حول خصائص البيانات، مما يُمكّن مالكي البيانات والقائمين عليها وفرق الحوكمة من اتخاذ قرارات استراتيجية أكثر استنارة.
د. التحليلات الموثوقة والذكاء الاصطناعي
تعتمد أنظمة التحليلات والذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات التي تتلقاها، وتتطلب كميات هائلة منها. يساعد تحليل البيانات على تحديد ما إذا كانت مجموعات البيانات تُظهر سمات وأنماطًا قد تؤثر سلبًا على دقة البيانات وموثوقيتها عند استخدامها في الأنظمة اللاحقة وفي تطوير النماذج ونشرها.
هـ. الامتثال التنظيمي
يُتوقع من المؤسسات أن تكون أكثر كفاءة في إدارة أصول بياناتها، وتفرض المتطلبات التنظيمية معايير صارمة لحماية data privacy وأمنها . ولتلبية هذه الاحتياجات، يجب على المؤسسات إجراء عمليات استكشاف البيانات وتصنيفها، كما يوفر تحليل البيانات سياقًا إضافيًا حول خصائصها.
كيف Securiti يدعم تحليل البيانات
مع تزايد بيئات بيانات المؤسسات بوتيرة غير مسبوقة وانتشارها، تحتاج المؤسسات إلى أكثر من مجرد فهم أساسي للبيانات. فهي تحتاج إلى تحليل البيانات لفهم سياق خصائصها وعلاقاتها وجودتها ومدى ملاءمتها للاستخدام الآمن.
Securiti تساعد منصة أوامر DataAI المؤسسات على تحليل البيانات وتصنيفها تلقائيًا لفهم بنيتها وخصائصها ومعناها الدلالي ومدى موثوقيتها. Securiti يُمكّن Data Catalog المستخدمين من العثور بسهولة على البيانات التي يحتاجونها وفهمها والوثوق بها والوصول إليها، بالإضافة إلى تأمين وإدارة العمليات المتعلقة ببياناتهم.
اطلب عرضًا توضيحيًا لمعرفة المزيد.
