أهمية تطبيع البيانات

لطالما استخدمت الشركات البيانات للبقاء في القمة. عندما عملت الشركات من مخازن الطوب والملاط ، كان معظم هذا الطحن للبيانات غير متصل بالإنترنت لأن مجموعات البيانات كانت أصغر. نظرًا لأن المزيد من الشركات نقلت أعمالها عبر الإنترنت (أو على الأقل أجزاء منها) ، فقد نمت مجموعات البيانات في الأحجام ووصلت الآن إلى أحجام تصل إلى تيرابايت وبيتابايت. تتكون مجموعات البيانات هذه من:

أ). البيانات الداخلية التي قد تحتوي على تفاصيل المنتج ومعلومات الموظف وعقود الشركاء وتحديثات مخزون المستودعات والمزيد

ب). البيانات من أجهزة إنترنت الأشياء مثل مستشعرات GPS والروبوتات الذكية وأجهزة استشعار التتبع والتوائم الرقمية

ج). البيانات الخارجية مثل بيانات المنافس المأخوذة من الويب

قد لا تكون البيانات من مصادر مختلفة جميعها بنفس الشكل والتنسيق. يمكنك الحصول على بيانات بصيغة نصية وصوتية وفيديو وحتى بتنسيق جدولي. بمجرد تحويلهم جميعًا إلى تنسيق منظم واحد ، ستلاحظ أنه ليس كل منهم لديه نفس الرؤوس. حتى لو فعلوا ذلك ، فقد لا تكون الوحدات هي نفسها. قد تكون هناك أيضًا صفوف مكررة موجودة في البيانات.

ما هو تطبيع البيانات؟

تضيف معالجة جميع مشكلات البيانات هذه معًا وتسمى مجتمعة تطبيع البيانات. يساعد بشكل أساسي في إعادة تنظيم البيانات المجمعة من مصادر مختلفة واستخدامها معًا. كما أنه يحسن قابلية قراءة البيانات لفريق العمل وبالتالي يوفر نهجًا أكثر للتوصيل والتشغيل لإنشاء تصورات البيانات .

قد تشتمل تسوية البيانات على مراحل متعددة حيث يمكن تقسيم كل مرحلة إلى خطوات مختلفة لمصادر بيانات مختلفة. تتضمن تقنيات أو مراحل تطبيع البيانات الأكثر شيوعًا ما يلي:

أ). إزالة الإدخالات المكررة

ب). تجميع البيانات على أساس منهجية التجميع المنطقي

ج). إنشاء ارتباطات بين نقاط البيانات ذات الصلة

د). حل إدخالات البيانات المتضاربة

ه). تحويل مجموعات البيانات المختلفة إلى تنسيق واحد

F). تحويل البيانات شبه المهيكلة أو غير المهيكلة إلى مجموعات القيم الرئيسية

ز). توحيد البيانات من مصادر متعددة

ح). تحويل جميع الصفوف في عمود إلى نفس الوحدات

أنا). قسمة الأعمدة ذات القيم الرقمية الكبيرة على قوى 10

ي). تعيين قيم عددية لأعمدة فئوية

تؤدي هذه الجهود معًا إلى تحسين جودة البيانات بشكل عام وتساعد أيضًا في تقليل المعالجة المطلوبة في سير عمل الأعمال حيث يتم استخدام مجموعات البيانات هذه في النهاية. يمكن استخدام هذه العمليات للتعامل مع أنواع مختلفة من الحقول مثل الأسماء والعناوين وأرقام الهواتف والرموز التعريفية وقيم العملات والمسافة بين نقطتين والمزيد. تحدد كل شركة مجموعة من التنسيقات والقواعد القياسية التي يتم بموجبها تسوية جميع مجموعات البيانات التي تدخل دفق البيانات.

يمكن معالجة البيانات الأولية بطرق مختلفة بناءً على مجموعة قواعد التقييس المعمول بها. يتم عرض بعض الأمثلة على توحيد البيانات في الجدول أدناه.

ماذا لو لم تطبيع بياناتك؟

استنادًا إلى البحث الذي أجرته شركة Gartner ، يتم فقدان ما يقرب من 40٪ من جهود الأعمال بسبب رداءة جودة البيانات. تؤثر البيانات السيئة أو البيانات المنسقة بشكل سيئ على مراحل مختلفة في العمليات التجارية وتضعف الكفاءة التشغيلية بالإضافة إلى إدارة المخاطر. عندما تستند القرارات المدعومة بالبيانات إلى بيانات خاطئة ، يتم اختراق قدرة الشركة على استخدام البيانات لصالحها. تُفقد فوائد استخدام البيانات الضخمة لاتخاذ قرارات العمل عندما لا تتمكن من توحيد مصادر البيانات المختلفة وتناسبها.

أحد الأعداء الرئيسيين للبيانات القابلة للاستخدام هو البيانات المفقودة أو المعطلة - الصفوف التي قد لا تكون فيها جميع نقاط البيانات موجودة بشكل صحيح. قد تنشأ مثل هذه المشكلات إما بسبب المعالجة غير الصحيحة للبيانات الأولية أو بسبب التناقضات في بيانات المصدر. مشكلة البيانات الرئيسية الأخرى التي تجعل البيانات غير قابلة للاستخدام هي كمية البيانات غير المهيكلة التي لم يتم تقسيمها إلى وحدات بت قابلة للاستخدام.

وفقًا لدراسة واحدة أجرتها Priceonomics ، لا يتم استخدام ما يصل إلى 55٪ من البيانات التي تجمعها الشركات . هذه البيانات غير المستخدمة التي تم جمعها من قبل الشركات ولكن لا يمكن استخدامها بسبب قيود معينة تسمى البيانات المظلمة. عند سؤالهم عن الأسباب الكامنة وراء عدم القدرة على استخدام مثل هذا الجزء الكبير من البيانات ، اختار 66٪ من المستجيبين "البيانات المفقودة أو المعطلة" كإجابة بينما اختار 25٪ الشكوى من التنسيقات غير المنظمة.

مع استمرار الشركات في تجميع البيانات من كل من المصادر الداخلية والخارجية ، يستمر حجم البيانات الصافي في الزيادة. تستخدم معظم الشركات اليوم خدمات التخزين السحابي من خلال خدمات مثل AWS أو GCP ومن السهل أن تنسى حجم فواتير البنية التحتية لديك. في حين أن معظم الخدمات تفرض عليك رسومًا بناءً على الاستعلامات التي تجريها وليس حجم البيانات المخزنة ، فستظل بحاجة إلى مراعاة ثلاثة أشياء:

أ). مع نمو حجم البيانات ، ستحتاج الاستعلامات إلى تحليل المزيد والمزيد من البيانات وسيستغرق تنفيذها وقتًا أطول
ب). نتيجة لاستغرق الاستعلامات وقتًا أطول في التنفيذ ، قد تؤدي الاستعلامات المتعددة التي يتم تشغيلها في نفس الوقت إلى حدوث خطأ انتهاء المهلة
ج). مع زيادة كمية البيانات التي يتم تحليلها لكل استعلام ، سترتفع التكاليف المتكبدة للخدمات السحابية بشكل مطرد

فوائد تطبيع البيانات

واحدة من أكبر فوائد تطبيع البيانات هي القدرة على تنفيذ تجزئة البيانات. تجزئة البيانات هي القدرة على تجميع البيانات بناءً على معلمات مختلفة بحيث يمكن استخدامها بسهولة أكبر بواسطة فرق داخلية مختلفة. يمكن تقسيم البيانات حسب عوامل مختلفة مثل جنس العملاء والموقع (حضري أو ريفي) ونوع الصناعة وغير ذلك.

يمكن أن يكون تنفيذ تقسيم البيانات على مجموعة كبيرة من البيانات ، خاصة تلك التي تم تجميعها من خلال الانضمام إلى مصادر متعددة للبيانات ، مهمة شاقة. سيكون من الأسهل عدة مرات على الرغم من أن البيانات قد تم تطبيعها بالفعل. فوائد هذا متعددة الجوانب:

أ). إذا تم تطبيع البيانات وتقسيمها إلى شرائح ، يمكن للفرق المختلفة سحب بيانات مختلفة دون القلق بشأن الحاجة إلى تصفية البيانات غير النظيفة أو المعطلة.

ب). يمكن للشركات استخدام نهج إعلاني وتسويقي مستهدف باستخدام بيانات مجزأة للحصول على معدلات تحويل أفضل في ميزانياتها التسويقية المحدودة.

ج). يمكن أن تساعد البيانات المجزأة أيضًا الشركات في تحليل نتائجها وتعليقات العملاء وفهم ما حدث بشكل صحيح وما حدث في الانحدار. يمكن أن تؤدي هذه المعلومات إلى إنشاء شركة أو كسرها بناءً على ما إذا كانت مستهلكة أو متروكة على الطاولة.

يعد التنبؤ بسلوك العملاء واكتشاف الحالات الشاذة من الأهداف الرئيسية للمؤسسات الكبيرة التي تحلل كميات كبيرة من البيانات وتحاول إنشاء نماذج تنبؤية. يمكن تقليل الجهود وراء هذه المساعي إلى حد كبير إذا تم تخزين البيانات الأولية نفسها بعد التطبيع والتوحيد القياسي. سواء كان فريق علوم البيانات لديك يعمل على نموذج جديد للتعلم الآلي أو أن فريق عملك يعمل على بناء نظام توصية يمكن مقارنته مع بيانات Netflix ، فإن البيانات النظيفة والمطابقة هي ضرورة مطلقة كنقطة انطلاق.

إلى أي مدى يمكن أن تسوء الأمور؟

يمكن أن تكون تسوية البيانات مفيدة عندما تستخدم فرق متعددة نفس مصدر البيانات أو تتواصل فيما بينها من خلال البيانات. كلما زاد عدد مصادر البيانات وزاد عدد الفرق والأفراد المشاركين ، زادت مخاطر البيانات غير الطبيعية. أحد الأحداث التاريخية الكبرى التي حدثت للبيانات غير الطبيعية كانت تلك الخاصة بمسبار المريخ الذي قيمته 125 مليون دولار والذي فقد منذ فشل المهندسين في تحويل القيم من اللغة الإنجليزية إلى النظام المتري. تظل تحويلات الوحدات للحفاظ على التوحيد واحدة من تقنيات تسوية البيانات الأساسية.

قد لا تكون خسائرك مسؤولة عن مثل هذه القيمة العالية ، ولكن قد لا تتمكن من حساب الخسائر التي تحدث بسبب تشوش البيانات. سوف تتسرب ببطء إلى أحد الأسباب الرئيسية لعدم استخدام البيانات. بشكل غير مباشر ، تشير النسبة المئوية للبيانات غير المستخدمة في شركتك إلى الخسارة بسبب عدم بذل الجهود لتطبيع البيانات.

بينما تحدثنا كثيرًا عن تطبيع البيانات وتوحيدها ، فإن جلب البيانات بشكل صحيح بحد ذاته هو نصف العمل المنجز. إذا كنت تتخلص من البيانات بشكل نظيف من مصادر خارجية ، فيمكن تقليل جهودك للتطبيع بشكل كبير. يفخر فريقنا في PromptCloud بتزويد العملاء بحل DaaS (البيانات كخدمة) باستخدام الشركات التي يمكنها فقط تزويدنا بمتطلبات تجريف الويب الخاصة بهم ونقدم البيانات في تنسيق التوصيل والتشغيل. يمكننا كشط البيانات من مواقع ويب متعددة وتوفير البيانات من كل منها في حاويات مختلفة أو عبر واجهات برمجة تطبيقات مختلفة. بمجرد الانتهاء من ذلك ، يمكنك بعد ذلك كتابة وحدات تسوية البيانات لتجميع البيانات وإثرائها - وبالتالي تمكين فريقك من اتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات.