جودة البيانات في عصر البيانات الضخمة

ما هي الكلمة الأولى التي تستحضر في ذهنك عندما تسمع كلمة جودة البيانات؟ من الصعب حقًا تعريفها بمصطلحات موضوعية حقيقية. لماذا نحتاجها ولكن؟ فقط بسبب الكم الهائل من البيانات المتوفرة.

لم يعد "حجم" البيانات هو حجم PB (1PB = 210 تيرابايت) ، و EB (1EB = 210PB) ، و ZB (1ZB = 210EB). وفقًا لتوقعات "الكون الرقمي" IDC ، تم بالفعل إنشاء 40 ZB من البيانات بحلول عام 2020. ولكن الجودة في الواقع هي ما وصلت إليه.

هذا يترجم جيدًا عندما يتعلق الأمر بجودة البيانات. البيانات الجيدة ، كما ذكرنا ، ليس من السهل وصفها حقًا. جودة البيانات هي قدرة بياناتك على خدمة غرضها المقصود المحدد من خلال عدة خصائص.

سيعطيك البحث السريع عبر الإنترنت تعريفات متعددة. طالما يمكنك استخدام هذه البيانات للمساعدة في اتخاذ قرارات عملك ، فهي ذات جودة جيدة. تضيف البيانات ذات الجودة الرديئة إلى عبء العمل الخاص بك بدلاً من مساعدته. تخيل أنك اتخذت قرارات تسويقية معينة بناءً على بحث ثانوي تم إجراؤه قبل عامين ، فما الفائدة من ذلك؟

أبعاد جودة البيانات

قد تقول بديهيًا أن بيانات الوقت الفعلي هي أفضل البيانات. ليس صحيحًا تمامًا. في حين أن البيانات جيدة مثل "حديثة" (لأننا نتحرك بسرعة الالتواء أو ماذا) ، هناك عوامل محددة أخرى للوصول إلى جودة البيانات ، لا يمكننا تجاهلها.

تعد الخاصية المتناثرة لأبعاد جودة البيانات مهمة لتوفير فهم أفضل لجودة البيانات لأن أبعاد جودة البيانات لا تعمل في صوامع. يمكن تصنيف بعضها مثل أبعاد الدقة والموثوقية وحسن التوقيت والاكتمال والاتساق إلى وجهات نظر داخلية وخارجية. يمكن تقسيم كل من هذه التصنيفات إلى أبعاد متعلقة بالبيانات وأبعاد متعلقة بالنظام. أو يمكن تصنيف أبعاد جودة البيانات إلى أربع فئات ؛ جوهري وسياقي وتمثيلي وإمكانية الوصول.

أ). دقة البيانات

تم ربط هذا البعد بالدقة الدلالية والدقة النحوية . يشير الأخير إلى قرب القيمة من عنصر مجال التعريف المعني ، بينما تشير الدقة الدلالية إلى قرب القيمة من القيمة العالمية الفعلية.

ب). توافر البيانات

دمقرطة البيانات سيف ذو حدين. ولكن ما فائدة البيانات إذا لم تكن في متناول كل من يحتاج إلى حلها؟

ج). الاكتمال

تبحث أدوات تنظيف البيانات في كل حقل عن القيم المفقودة ، وتملأ تلك القيم لتزويدك بموجز بيانات شامل. ومع ذلك ، يجب أن تمثل البيانات أيضًا قيمًا خالية. يجب أيضًا تعيين قيم فارغة متساوية طالما أنه يمكننا تحديد سبب القيمة الخالية في مجموعة البيانات.

د). تناسق البيانات

تعكس البيانات المتسقة حالة تمثل فيها نفس البيانات القيمة نفسها في جميع أنحاء النظام. يجب أن تكون جميع القواسم متساوية طالما أنها تدل على نفس القيمة. عادة ما يتم دمج البيانات من مصادر متنوعة لجمع المعلومات وكشف النقاب عن البصيرة. ولكن ، المصادر المختلفة لها اصطلاحات تسمية ومخطط مختلفة ، ومن المتوقع عدم الاتساق بعد التكامل. مع الأخذ في الاعتبار الحجم الهائل وتنوع البيانات التي يتم دمجها ، يجب إدارة مشكلات الاتساق في المرحلة المبكرة من التكامل من خلال تحديد معايير البيانات وسياسات البيانات داخل الشركة.

ه). توقيت

يتم تعريف توقيت البيانات على أنه متغير التأريخ. تتضمن سمة التاريخ العمر والتقلب كمقياس. ومع ذلك ، لا ينبغي النظر في هذا دون سياق التطبيق. بطبيعة الحال ، فإن معظم البيانات الحالية لديها احتمالية أكبر لاعتبارها ذات جودة عالية للبيانات ، ولكنها لا تسبق الصلة بالموضوع.

ترتبط أبعاد جودة البيانات مثل الدقة والاكتمال والاتساق والوجود بتصنيف سمات التكامل. يمكن وصفها بأنها القدرة الفطرية للبيانات على التعيين إلى مصلحة مستخدم البيانات. بالمقارنة مع الاتساق التمثيلي ، تم تحديد عدم الاتساق في سمة التكامل من منظور قيمة البيانات وليس فقط تنسيق أو تمثيل البيانات نفسها.

تجريف الويب باعتباره الحل الأكثر جدوى لمراقبة جودة البيانات

يستخدم تجريف الويب أدوات الزحف للبحث في الويب عن المعلومات المطلوبة. يمكن أن يتكامل مع نظام آلي لضمان الجودة لضمان جودة البيانات لجميع الأبعاد.

كيف تقوم ببناء مثل هذا النظام؟

على مستوى أوسع ، يحاول النظام قياس تكامل بياناتك جنبًا إلى جنب مع مظلة البيانات التي قمت بالزحف إليها.

أ). مصداقية

أ). تأكد من أن حقول البيانات التي تم الزحف إليها مأخوذة من عناصر الصفحة الصحيحة.

ب). الجمع لا يكفي. التنسيق لا يقل أهمية. تأكد من أن البيانات التي تم كشطها قد تمت معالجتها بعد الجمع وتقديمها بالتنسيق المطلوب أثناء مرحلة التجميع.

ب). المساحة المغطاة

أ). يجب كشط كل عنصر متاح ، وهذا هو جوهر تجريف الويب.

ب). يجب أيضًا تغطية كل حقل بيانات مقابل كل عنصر.

ج). مناهج مختلفة لهيكلة النظام

إطار الاختبار الخاص بالمشروع

كما يوحي الاسم ، سيتم تخصيص كل إطار اختبار آلي لكل مشروع تجريف ويب تعمل عليه تمامًا. مثل هذا النهج مرغوب فيه إذا كانت المتطلبات متعددة الطبقات وكانت وظيفة العنكبوت لديك قائمة على القواعد بشكل كبير ، مع الاعتماد المتبادل بين الحقول.

إطار الاختبار العام

الخيار الآخر هو إنشاء إطار عمل عام يناسب جميع متطلباتك. يعمل هذا إذا كان تجريف الويب في صميم جميع قرارات الأعمال ولن تكون القطع المخصصة مجدية. يسمح إطار العمل هذا أيضًا بإضافة طبقة ضمان الجودة إلى أي مشروع بسرعة.

المحلول

خدمات تجريف الويب هي أفضل رهان لإدارة تكامل البيانات. إنها تأتي مع كل من الطبقات اليدوية والأوتوماتيكية. كما أنه يتخلص من جميع علامات HTML للحصول على بيانات "نظيفة". تحافظ خدمة تجريف الويب الخاصة بالمؤسسات مثل PromptCloud على جودة بيانات البيانات لمئات العملاء عبر الكرات الأرضية وزيتابايت من البيانات التي يشترونها. نحن أيضًا نساعدك خلال العملية وفريق دعم العملاء لدينا دائمًا على بعد مكالمة واحدة.

ما زلت غير مقتنع بأن جودة البيانات ضرورية؟ إليك سبب 3.1 تريليون دولار لك. بلغت التكلفة السنوية للبيانات ذات الجودة الرديئة ، في الولايات المتحدة الأمريكية وحدها ، 3.1 تريليون دولار في عام 2016.

إذا كنت تحب قراءة هذا بقدر ما استمتعنا بكتابة هذا ، يرجى مشاركة الحب. نعتقد أنك قد تستمتع بقراءة هذا بنفس القدر.