إذا كان هناك شيء واحد لا تستطيع المؤسسات العمل بدونه، فهو البيانات عالية الجودة. فمع توسع الشركات في عملياتها وبيئات بياناتها، يصبح الحفاظ على دقة البيانات وموثوقيتها وجدارتها بالثقة أمراً بالغ الأهمية. data quality يُصبح ذلك تحديًا متزايدًا. وتواجه المنظمات اليوم ما معدله 1 data quality يتم إصدارها لكل 10 جداول في بيئتهم كل عام.
إن استخدام أدوات التحليل وتقنيات الذكاء الاصطناعي يزيد من سرعة التطور. data quality المخاوف، مما يستلزم الحاجة إلى ضوابط قوية تحكم كيفية جمع البيانات ومعالجتها وتخزينها ومشاركتها والاستفادة منها من قبل الفرق في جميع أنحاء المؤسسة لاتخاذ القرارات الاستراتيجية.
قد تفتخر المؤسسات بكميات هائلة من البيانات، والتي غالباً ما يكون الكثير منها بيانات زائدة عن الحاجة أو قديمة أو غير مهمة، ولكن إذا كانت هذه البيانات غير دقيقة أو غير مكتملة أو متضاربة أو متقادمة، فقد يؤدي ذلك إلى تقويض العمليات الأساسية وذكاء الأعمال بشكل كبير، وتعطيل العمليات اليومية، وزيادة المخاطر، وتصعيد مخاطر الحوكمة والامتثال، والحد من فعالية أنظمة الذكاء الاصطناعي. وهذا يجعل data quality أولوية بالغة الأهمية للمؤسسة.
ما هو Data Quality ؟
تُعرّف شركة IBM data quality باعتبارها مدى استيفاء مجموعة البيانات لمعايير الدقة والشمولية والصحة والاتساق والتفرد والتوقيت المناسب والملاءمة للغرض، وهي بالغة الأهمية لجميع مبادرات إدارة البيانات داخل المؤسسة. باختصار، data quality يشير ذلك إلى مدى دقة البيانات واكتمالها وتحديثها واتساقها وملاءمتها للغرض التجاري المقصود منها أصلاً.
بما أن البيانات هي المحرك الأساسي لاتخاذ القرارات الاستراتيجية ودفع مبادرات الذكاء الاصطناعي، فإن المؤسسات تعتمد بشكل كبير على البيانات عالية الجودة. ومع ذلك، عندما تكون البيانات غير دقيقة أو ناقصة أو متضاربة أو قديمة أو مكررة، فإنها تُنتج نتائج معيبة وغير موثوقة، مما يُكلف الشركات ليس فقط الوقت بل موارد كبيرة أيضاً.
عندما تناقش المنظمات data quality يصفون البيانات بأنها عالية الجودة ويمكن الاعتماد عليها من قبل جميع الأطراف المعنية. ومع ذلك، ليس هذا هو الحال دائمًا. وهنا يجب تقييم البيانات من قبل:
- ما مدى دقة البيانات : هل تمثل البيانات المعلومات التي تحتويها بشكل صحيح؟
- هل هي كاملة : هل تحتوي البيانات المقدمة على جميع المعلومات التي تدعي أنها تحتوي عليها؟
- إذا كان متسقًا : هل تتوفر نفس المعلومات عبر جميع بيئات البيانات؟
- مدى صحتها : هل تتوافق البيانات مع التنسيقات والقواعد ومتطلبات العمل المعتمدة؟
- إذا كان فريدًا : هل تم تحديد أي سجلات مكررة؟
بالنسبة للمؤسسات التي تعمل عبر مناطق جغرافية متعددة ولديها بيانات تمتد عبر بيئات سحابية متعددة، وتطبيقات SaaS، وقواعد البيانات ، وبحيرات البيانات ، ومستودعات البيانات الأخرى، فإن ضمان تقييمات البيانات أصبح أمراً بالغ الأهمية ولكنه يمثل تحدياً معقداً.
لماذا Data Quality مهم؟
تُعدّ البيانات شريان الحياة للمؤسسات الحديثة، إذ تتدفق عبر مسارات بيانات متعددة وتجتاز بيئات بيانات متنوعة، حاملةً قيمة تجارية هائلة. ومع ذلك، فإن قيمتها الحقيقية تعتمد على موثوقيتها، أي مدى إمكانية الوثوق بها، ومدى دقتها وتحديثها، ومدى توافقها مع قواعد العمل ومعاييره، والأهم من ذلك، المتطلبات التنظيمية.
أ. تحسين قرارات الأعمال
يعتمد كبار المسؤولين التنفيذيين، والمخططون الاستراتيجيون، ورؤساء الأقسام على بيانات عالية الجودة لتقييم التقدم المحرز نحو تحقيق الأهداف، وتتبع مؤشرات الأداء، والتنبؤ بالنتائج، وتحديد فرص التحسين، وترتيب أولويات الجهود، وتحسين تخصيص الموارد. تُمكّن البيانات عالية الجودة من الحصول على رؤى دقيقة واتخاذ قرارات تجارية مدروسة بثقة أكبر.
ب. الذكاء الاصطناعي والتحليلات الموثوقة
لا تُعتبر التحليلات دقيقة إلا بقدر جودة البيانات المُدخلة إليها. وللحصول على رؤى تحليلية موثوقة وعالية الجودة، تحتاج الفرق إلى بيانات عالية الجودة لا تُقدم معلومات مُضللة. أما أدوات الذكاء الاصطناعي، فهي أيضاً تعتمد على بيانات عالية الجودة لتقديم نتائج دقيقة وكاملة ومتسقة بدلاً من تقديم نتائج وهمية.
ج. تعزيز حوكمة البيانات والامتثال
تتطلب إدارة البيانات والامتثال لها من المؤسسات إدارة بياناتها باستمرار من خلال فهم موقعها، وأغراض معالجتها القانونية، وتصنيفها، وحقوق الوصول إليها، وفترة الاحتفاظ بها، وضوابط الخصوصية طوال دورة حياتها. data quality يمكن أن يؤدي ذلك إلى تقويض مبادرات الحوكمة وإعطاء شعور زائف بالامتثال.
Data Quality مقابل سلامة البيانات مقابل تحليل البيانات
Data quality تُعدّ السلامة والنزاهة والتحليل مفاهيم أساسية في إدارة بيانات المؤسسات. ورغم تشابهها ظاهرياً، إلا أنها تتميز بخصائص فريدة.
أ. Data Quality
Data quality يُعدّ ركيزة أساسية في هيكل إدارة البيانات الشامل. ويركز بشكل أساسي على أن تكون مجموعات البيانات دقيقة وكاملة وصحيحة ومتسقة وفريدة ومناسبة لأغراض العمل المقصودة.
ب. سلامة البيانات
تضمن سلامة البيانات بقاء البيانات محمية من الوصول غير المصرح به والتلف والتكرار، بحيث يمكن الوثوق بها والحفاظ على اتساقها طوال دورة حياتها.
ج. تحليل البيانات
يتعلق تحليل البيانات ببناء ملف تعريف لبياناتك لفهم هيكلها ومحتواها وأنماطها وعلاقاتها وشذوذها ومدى موثوقيتها وملاءمتها للاستخدام في بيئة الأعمال.
أفضل 5 Data Quality التحديات
ضمان data quality لا يُعدّ هذا الأمر سهلاً في ظلّ تزايد قيام المؤسسات بجمع ومعالجة وتخزين كميات هائلة من البيانات. ومن التحديات الشائعة ما يلي:
1. صوامع البيانات وتجزئتها
مع استمرار المؤسسات في جمع كميات هائلة من البيانات، غالبًا ما تتوزع هذه البيانات عبر قواعد بيانات محلية متعددة، ومنصات هجينة وسحابية، وتطبيقات SaaS، ومستودعات بيانات ، وبحيرات بيانات، وأقسام أعمال مختلفة، تمتد عبر مناطق جغرافية متعددة. وقد تُفسَّر البيانات نفسها بشكل مختلف من قِبَل فرق متعددة، مما يُؤدي إلى تجزئة البيانات وعدم موثوقية رؤيتها.
2. معايير بيانات غير متسقة
يؤدي عدم توحيد معايير البيانات وفرق العمل التي تعمل وفق قواعد وتنسيقات وتعريفات مختلفة إلى تضارب في تحليل البيانات وإعداد التقارير، مما ينتج عنه نتائج غير موثوقة. وهذا يُعقّد عملية الصيانة. data quality ويؤدي ذلك إلى هدر الموارد.
3. بيانات غير كاملة وغير دقيقة
غالباً ما تكون البيانات المُجمّعة غير مكتملة وغير دقيقة. وقد يتفاقم هذا الأمر مع انتقال البيانات بين الأنظمة والتطبيقات، ما يؤدي إلى تلوثها. وينتج عن التدخل البشري والخطأ، بالإضافة إلى استخدام الأنظمة القديمة، معلومات مضللة، حيث يؤثر انتقال البيانات إلى الأنظمة اللاحقة على التحليلات ويُنتج استجابات ذكاء اصطناعي غير دقيقة.
4. البيانات المكررة والبيانات التالفة
يُعدّ تكرار البيانات مشكلة حقيقية، فعندما تُستقى البيانات نفسها من مصادر متعددة، ينتج عن ذلك تكرارها. ويؤدي هذا إلى تحليلات غير دقيقة، وزيادة تكاليف تخزين البيانات وصيانتها، وتفاقم مخاطر انكشافها. كما تُزيد البيانات الزائدة والقديمة والتافهة (ROT) من تعقيد الوضع، ما يدفع مستخدمي البيانات إلى اتخاذ قرارات بناءً على معلومات قديمة.
5. الأنظمة القديمة
الأساليب والأنظمة التقليدية للصيانة data quality لا تفي هذه الحلول بمتطلبات بيئات البيانات المعقدة في العصر الحديث. فمع تشتت البيانات عبر أنظمة بيئية متعددة، تبرز الحاجة إلى أدوات مراقبة آلية ومستمرة تضمن تحديث البيانات ودقتها واتساقها وصحتها وجاهزيتها للاستخدام التجاري.
Data Quality أفضل الممارسات
Data quality ليست عمليةً تتم في محطة واحدة. إنها تتطلب نهجًا متخصصًا يتجاوز مجرد تحديد مكان وجود البيانات ونوعها وما إذا كانت مليئة بالأخطاء. إنها تتطلب استراتيجية استباقية على مستوى المؤسسة تُحدد استراتيجية حوكمة البيانات، وتُسند المسؤولية إلى مالكي البيانات والقائمين عليها، وتُدمج الأدوات الآلية المناسبة التي تُساعد على ضمان أعلى مستويات الجودة. data quality .
1. تحديد واضح Data Quality المعايير
ابدأ بتحديد معنى واضح data quality يجب وضع معايير وإرشادات تراعي متطلبات العمل، بما في ذلك قواعد دقة البيانات واكتمالها واتساقها وموثوقيتها وصحتها وتفردها. إضافةً إلى ذلك، ينبغي تمكين فريق متخصص من مالكي البيانات ومسؤوليها لضمان ذلك. data quality يتم تطبيق المعايير بشكل صحيح في جميع مجالات الأعمال التي تستخدم البيانات، وتوجد آليات لحل المشكلات. data quality مشاكل.
2. تطوير ضوابط الجودة في دورة حياة البيانات
بينما data quality تُعد المعايير شرطاً أساسياً للتطوير data quality تُعدّ الضوابط في دورة حياة البيانات بأكملها بنفس القدر من الأهمية. ففي كل مرحلة من مراحل دورة حياة البيانات، تضمن هذه الضوابط خلوّ البيانات من الأخطاء والتكرار والتناقضات. تذكّر أنه من الأسهل منع دخول البيانات الرديئة أو تراكمها أثناء انتقالها إلى المراحل اللاحقة، بدلاً من اكتشافها لاحقاً وتخصيص موارد لإصلاحها. data quality ضوابط مثل قواعد التحقق من الصحة، والتحقق من التكرارات، والمسح التلقائي في كل مرحلة من مراحل دورة حياة البيانات.
3. تحليل البيانات ومراقبتها وتحسينها باستمرار
Data quality يُحدد ذلك نتائج القرارات الاستراتيجية: فالبيانات عالية الجودة تُقدم رؤى دقيقة وواضحة، بينما قد تؤدي البيانات منخفضة الجودة إلى اتخاذ قرارات خاطئة واستنتاجات مُضللة. ويمكن تهيئة الأدوات الآلية لتحليل البيانات ومراقبتها وتحسينها بشكل دوري ومستمر. data quality .
4. ممارسة تقليل البيانات
كلما قلّت البيانات التي تحتفظ بها، كلما سهُل الحفاظ عليها دقيقة وآمنة ومتوافقة مع الأنظمة. اكتشف البيانات الموجودة لديك، وابحث عن البيانات القديمة، وصنّفها باستخدام الذكاء الاصطناعي للعثور على البيانات المكررة، وطبّق السياسات، وحقّق الامتثال من خلال المعالجة الآلية.
دور Data Quality في مجال الثقة التجارية
مع استمرار المؤسسات في توسيع نطاق استخدام البيانات لأغراض متعددة، يصبح التأكد من جودة البيانات العالية أمراً بالغ الأهمية. فالبيانات الرديئة قد تقوض المبادرات الاستراتيجية، بينما توفر البيانات الدقيقة والموثوقة قيمة فائقة.
Securiti تساعد منصة DataAI Command Platform المؤسسات على تعزيز data quality خلال:
- اكتشاف البيانات وتصنيفها؛
- عمليات فحص الجودة والتحقق؛
- تقليل البيانات الذي يفحص البيانات القديمة، ويستخدم الذكاء الاصطناعي لتصنيف البيانات المكررة، ويعالج البيانات القديمة تلقائيًا؛
- data lineage ؛ و
- الحوكمة على مستوى المؤسسة.
من خلال توفير رؤية وسياق أكبر للبيانات طوال دورة حياتها، Securiti يساعد المؤسسات على إنشاء قاعدة بيانات موثوقة للتحليلات وقرارات الأعمال ومبادرات الذكاء الاصطناعي.
اطلب عرضًا توضيحيًا لمعرفة المزيد.
