ما هو تنظيف البيانات؟

يتمثل الهدف من تنظيف البيانات في المساعدة على ضمان دقة البيانات واكتمالها واتساقها وقابليتها للاستخدام في التحليل أو اتخاذ القرار. تعمل عمليات تنظيف البيانات على معالجة المشكلات الشائعة المتعلقة بجودة البيانات مثل التكرارات والقيم المفقودة والتناقضات والأخطاء النحوية والبيانات غير ذات الصلة والأخطاء الهيكلية.

ويعد تنظيف لبيانات أيضًا أحد المكونات الأساسية لإدارة البيانات الفعالة، مما يساعد على ضمان بقاء البيانات دقيقة وآمنة ويمكن الوصول إليها في كل مرحلة من مراحل دورة حياتها.

تُعد البيانات عالية الجودة أو "النظيفة" أمرًا بالغ الأهمية لتبني أدوات الذكاء الاصطناعي والأتمتة بشكل فعال. كما يمكن للمؤسسات أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تبسيط عملية تنظيف البيانات.

تُعد المؤسسات التي تتمتع ببيانات نظيفة ومُدارة بشكل جيد أكثر قدرة على اتخاذ قرارات موثوقة قائمة على البيانات، والاستجابة السريعة لتغيرات السوق وتبسيط عمليات سير العمل.

يعد تنظيف البيانات عنصرًا لا يتجزأ من علم البيانات، حيث إنه خطوة أولى أساسية لتحويل البيانات: يعمل تنظيف البيانات على تحسين جودة البيانات، ويؤدي تحويل البيانات إلى تحويل تلك البيانات غير المنسقة عالية الجودة إلى تنسيق قابل للاستخدام للتحليل.

يتيح تحويل البيانات للمؤسسات إمكانية إطلاق العنان للإمكانات الكاملة للبيانات لاستخدام ذكاء الأعمال (BI) ومستودعات البيانات وتحليلات البيانات الضخمة. إذا لم تكن البيانات المصدر نظيفة، فقد تكون مخرجات هذه الأدوات والتقنيات غير موثوقة أو غير دقيقة، مما يؤدي إلى قرارات سيئة وحالات عدم كفاءة

وعلى نحو مماثل، تدعم البيانات النظيفة أيضًا نجاح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) في أي مؤسسة. على سبيل المثال، تساعد عملية تنظيف البيانات في ضمان تدريب خوارزميات التعلم الآلي على مجموعات بيانات دقيقة ومتسقة وغير متحيزة. وبدون هذا الأساس من البيانات النظيفة، قد تنتج الخوارزميات تنبؤات غير دقيقة أو غير متسقة أو متحيزة، مما يقلل من فعالية وموثوقية عملية اتخاذ القرار.

تشمل الميزات الرئيسية لتنظيف البيانات ما يلي:

• اتخاذ قرارات مستنيرة
• تحسين الإنتاجية
• الكفاءة من حيث التكلفة
• امتثال البيانات وأمنها
• تحسين أداء النموذج
• تحسين اتساق البيانات

من الأرجح أن تكون القرارات المستندة إلى بيانات نظيفة وعالية الجودة أكثر فعالية ومتماشية مع أهداف العمل. وعلى النقيض من ذلك، فإن قرارات الأعمال القائمة على بيانات غير نظيفة - ببيانات مكررة أو أخطاء مطبعية (أخطاء إملائية) أو تناقضات - يمكن أن تؤدي إلى إهدار الموارد أو ضياع الفرص أو حدوث الأخطاء الاستراتيجية.

تتيح البيانات النظيفة للموظفين قضاء وقت أقل في إصلاح الأخطاء والتناقضات وتسريع معالجة البيانات. بعد ذلك، يكون لدى الفرق المزيد من الوقت للتركيز على تحليل البيانات والرؤى.

قد تؤدي جودة البيانات الرديئة إلى أخطاء مكلفة، مثل الإفراط في تخزين المخزون بسبب السجلات المكررة أو إساءة تفسير سلوك العملاء بسبب عدم اكتمال البيانات. ويساعد تنظيف البيانات على منع هذه الأخطاء، مما يوفر المال ويقلل من المخاطر التشغيلية.

يمكن أن تساعد البيانات النظيفة المؤسسات على الامتثال للوائح حماية البيانات، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) للاتحاد الأوروبي، من خلال الحفاظ على دقة البيانات وتحديثها. كما أنها تمنع الاحتفاظ العرضي بالمعلومات الزائدة عن الحاجة أو الحساسة، مما يقلل من المخاطر الأمنية.

يعد تنظيف البيانات أمرًا ضروريًا لتدريب نماذج التعلم الآلي الفعالة. تعمل البيانات النظيفة على تحسين دقة المخرجات وتساعد على ضمان تعميم النماذج بشكل جيد على البيانات الجديدة، مما يؤدي إلى تنبؤات أكثر قوة.

تساعد عملية تنظيف البيانات على ضمان اتساق البيانات المجمعة وقابليتها للاستخدام عبر الأنظمة، مما يمنع المشاكل التي يمكن أن تنشأ من تنسيقات أو معايير البيانات المتضاربة. وهذا أمر مهم للتكامل، حيث تساعد البيانات النظيفة والموحدة على ضمان قدرة الأنظمة المتباينة على التواصل ومشاركة البيانات بفعالية.

تبدأ عملية تنظيف البيانات عادةً بالتقييم. والمعروفة أيضًا باسم تصنيف البيانات، تتضمن هذه العملية مراجعة مجموعة بيانات لتحديد مشكلات الجودة التي تتطلب التصحيح. وعند تحديدها، قد تستخدم المؤسسات تقنيات تنظيف بيانات مختلفة، بما في ذلك:

• التوحيد القياسي
• معالجة القيم الخارجية
• إلغاء التكرارات
• معالجة القيم المفقودة
• التحقق من الصحة

تنشأ التناقضات عندما يتم تمثيل البيانات بتنسيقات أو هياكل مختلفة ضمن نفس مجموعة البيانات. على سبيل المثال، أحد التناقضات الشائعة هو تنسيق التاريخ، مثل "MM-DD-YYYYYY" مقابل "DD-MM-YYYYY". يمكن أن يساعد توحيد التنسيقات والهياكل في ضمان التوحيد والتوافق لإجراء تحليل دقيق.

القيم الخارجية هي نقاط البيانات التي تنحرف بشكل كبير عن البيانات الأخرى في مجموعة البيانات، بسبب أخطاء أو أحداث نادرة أو حالات شاذة حقيقية. يمكن لهذه القيم الخارجية أن تشوه التحليل ودقة النموذج من خلال تحريف المتوسطات أو الاتجاهات. يمكن لمحترفي إدارة البيانات معالجة القيم الخارجية من خلال تقييم ما إذا كانت أخطاء في البيانات أو قيمًا ذات مغزى. وبعد ذلك، يمكنهم اتخاذ القرار بالاحتفاظ بتلك البيانات الخارجية أو تعديلها أو إزالتها بناءً على مدى صلتها بالتحليل.

إلغاء البيانات المكررة هو عملية تبسيط يتم فيها تقليل البيانات الزائدة عن الحاجة عن طريق التخلص من النسخ الإضافية من نفس المعلومات. تحدث السجلات المكررة عند تكرار نفس نقطة البيانات بسبب مشكلات التكامل أو أخطاء إدخال البيانات يدوياً أو مواطن الخلل في النظام. يمكن أن تؤدي التكرارات إلى تضخيم مجموعات البيانات أو تشويه التحليل، مما يؤدي إلى استنتاجات غير دقيقة.

تنشأ القيم المفقودة عندما تكون نقاط البيانات غائبة بسبب عدم اكتمال جمع البيانات أو وجود أخطاء في الإدخال أو فشل النظام. يمكن أن تؤدي هذه الثغرات إلى تشويه التحليل وتقليل دقة النموذج والحد من فائدة مجموعة البيانات. ولمعالجة ذلك، قد يستعيض أخصائيو البيانات عن البيانات المفقودة ببيانات تقديرية أو إزالة المدخلات غير المكتملة أو وضع علامة على القيم المفقودة لإجراء مزيد من التحقيق.

تعد المراجعة النهائية في نهاية عملية تنظيف البيانات أمراً بالغ الأهمية في التحقق من أن البيانات نظيفة ودقيقة وجاهزة للتحليل أو التصور. غالباً ما يتضمن التحقق من صحة البيانات استخدام الفحص اليدوي أو أدوات التنظيف الآلي للبيانات للتحقق من عدم وجود أي أخطاء متبقية أو بيانات غير متسقة أو حالات شاذة.

يمكن لعلماء البيانات ومحللي البيانات ومهندسي البيانات وغيرهم من المتخصصين في إدارة البيانات تنفيذ أساليب تنظيف البيانات من خلال طرق يدوية، مثل الفحص البصري أو المراجع التبادلية أو الجداول المحورية في جداول بيانات Microsoft Excel.

قد تستخدم أيضًا لغات برمجة مثل Python وSQL وR لتشغيل برامج نصية وأتمة عملية تنظيف البيانات. وتُعد الكثير من هذه الأساليب مدعومة بأدوات مفتوحة المصدر، والتي توفر المرونة والحلول منخفضة التكلفة للمؤسسات باختلاف أحجامها.

ومع ذلك، يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في أتمتة وتحسين العديد من خطوات تنظيف البيانات، بما في ذلك:

• تحليل البيانات المصدر: يمكن لأدوات تنظيف البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والشذوذ والتناقضات في البيانات المصدر تلقائياً. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يقترح قواعد العمل ذات الصلة من خلال تحليل اتجاهات البيانات وعلاقاتها، مما يقلل من الجهود اليدوية المبذولة في تحديد هذه القواعد. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدد أن عموداً من أرقام الهواتف غالباً ما تكون رموز المنطقة مفقودة به، ثم يقترح قاعدة للتوحيد القياسي.

• توحيد معايير البيانات: يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية توحيد معايير النصوص غير المنظمة، مثل تنسيق العناوين أو أوصاف المنتجات. كما يمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد التنسيقات المتسقة للبيانات والتوصية بها مثل التواريخ أو العملات. يمكن لمولدات التعبيرات العادية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أتمتة كشف وتطبيع التنسيقات غير المتسقة.

• دمج التكرارات: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على القواعد أو المتعلمة أن تقرر أفضل سجل "للبقاء" عند حذف التكرارات، مع مراعاة الدقة أو الحداثة أو الموثوقية. على سبيل المثال، يمكن للنماذج إعطاء الأولوية لحقول معينة بناءً على السياق، مثل الاحتفاظ بأحدث عنوان بريد إلكتروني في السجل الموحد.

• تطبيق القواعد: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أتمتة إنشاء قواعد تطهير البيانات وإنفاذها من خلال التعلم من التصحيحات التاريخية والتقييم. يمكنها تطبيق هذه القواعد ديناميكياً على مجموعات بيانات متعددة، مما يساعد على ضمان الاتساق عبر الأنظمة. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أيضاً إنشاء قواعد مخصصة للصناعات أو المجالات المعينة، مثل أرقام تعريف ضريبة القيمة المضافة (VAT) في الاتحاد الأوروبي.