ما المقصود بإدارة جودة البيانات؟

إدارة جودة البيانات، أو DQM، هي مجموعة من الممارسات التي تهدف إلى تحسين جودة بيانات المؤسسة والحفاظ عليها.

مع استمرار الإنتاج العالمي للبيانات بوتيرة مذهلة، تساعد الإدارة الفعَّالة لجودة البيانات المؤسسات على تجنُّب البيانات ذات الجودة المنخفضة، والتي يمكن أن تؤدي إلى حدوث أخطاء مكلِّفة وانعدام الكفاءة في عمليات الأعمال. ومع توفُّر بيانات موثوق بها وموثَّقة بسهولة، يمكن للمؤسسات استخراج رؤى قيّمة، واتخاذ قرارات أفضل، ودمج الذكاء الاصطناعي في عمليات أعمالها.

تتضمن إدارة جودة البيانات ممارسات مثل تنميط البيانات، وتنظيف البيانات، والتحقق من البيانات، ومراقبة جودة البيانات، وإدارة البيانات الوصفية. تؤدي الإدارة الناجحة لجودة البيانات إلى مجموعات بيانات محسَّنة وفقًا لأبعاد الجودة الأساسية مثل الدقة، والاكتمال، والاتساق، والتوقيت المناسب، والتفرُّد، والصحة.

يمكن للحلول البرمجية أن تساعد المؤسسات ومتخصصي البيانات على معالجة مشكلات جودة البيانات وإنشاء مسارات عالية الجودة. توفِّر هذه الأدوات ميزات مثل تحليل جودة البيانات، والكشف التلقائي عن الحالات الشاذة، وتنبيهات الحوادث في الوقت الفعلي والمزيد.

لفهم أهمية إدارة جودة البيانات، تأمَّل ما يمكن أن يحدث في غيابها: مع اعتماد المؤسسات بشكل متزايد على الوظائف القائمة على البيانات، يمكن أن تؤدي جودة البيانات الرديئة إلى حدوث أخطاء وتأخيرات وخسائر مالية وضرر بالسمعة، إلى جانب عواقب خطيرة أخرى. وتتضاعف هذه المخاطر في عصر "البيانات الكبيرة"، حيث تتعامل المؤسسات مع مجموعات بيانات ضخمة ومعقدة.

تخيَّل السيناريوهات التالية "للبيانات السيئة":

• جدول بيانات عملاء خاص بأحد تجار التجزئة مليء بالأخطاء، ما يؤدي إلى استراتيجيات تسويق غير فعَّالة وموجَّهة بشكل خاطئ.
  
  
• دراسة سريرية تحتوي على تنسيقات غير متسقة، ما يجعل من الصعب مقارنة عناصر البيانات ويعيق الأبحاث المتعلقة بتطوُّر الأمراض والرعاية الصحية.
  
  
• شركة تعمل في قطاع عالي التنظيم تواجه مشكلات في جودة البيانات، ما يجعلها تنتهك قوانين وتشريعات حكومية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أو قانون Sarbanes-Oxley (SOX).

على النقيض من ذلك، تُسهم البيانات عالية الجودة في مبادرات ذكاء الأعمال، ما يؤدي إلى تحقيق الكفاءة التشغيلية، وتحسين سير العمل، والامتثال التنظيمي، ورضا العملاء، ونمو المؤسسة.

ازدادت فوائد جودة البيانات العالية مع الانتشار الواسع لتبنّي الذكاء الاصطناعي. تتطلب الخوارزميات بيانات عالية الجودة لتحقيق أداء فعَّال للنماذج؛ إذ تُسهم جودة البيانات الجيدة في نتائج أكثر دقة وفائدة لنماذج الذكاء الاصطناعي.

في الواقع، حققت المؤسسات التي تمتلك كميات كبيرة من البيانات الموثوق بها من قِبَل الأطراف المعنية الداخلية والخارجية عائد استثمار يُقارب الضِعف في قدراتها على الذكاء الاصطناعي، وذلك وفقًا لبحث أجراه معهد IBM Institute for Business Value.

يضمن نجاح إدارة جودة البيانات أن تُلبي بيانات المؤسسة ستة أبعاد رئيسية لجودة البيانات:

• الدقة
• الاكتمال
• الاتساق
• حسن التوقيت
• التفرُّد
• الصحة

بينما تُعَد هذه من أكثر أبعاد جودة البيانات شيوعًا بين ممارسي البيانات، تشمل مقاييس الجودة الأخرى إمكانية الوصول، والملاءمة، والتمثيل الموجز، والحجم المناسب للبيانات.¹

تشمل ممارسات إدارة جودة البيانات الشائعة والتكميلية بين مشرفي البيانات وغيرهم من المتخصصين في البيانات ما يلي:

• اكتشاف أنماط البيانات
• تنقية البيانات
• التحقق من صحة البيانات
• مراقبة جودة البيانات
• إدارة البيانات الوصفية

قبل تحسين البيانات، من المهم تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين. يُعَد تنميط البيانات عملية مراجعة بنية البيانات الحالية ومحتواها لتقييم جودتها وتحديد خط أساس يمكن قياس التحسينات بالمقارنة به.

يمكن أن يوفر التحليل الذي يتم إجراؤه أثناء تنميط البيانات معلومات حول أنواع البيانات، واكتشاف الحالات الشاذة، وتحديد القيم غير الصالحة أو غير المكتملة، وتقييم العلاقات بين مجموعات البيانات.

تنظيف البيانات، المعروفة أيضًا باسم تنقية البيانات، هي عملية تصحيح الأخطاء والتفاوتات في مجموعات البيانات غير المنسقة. تشمل أساليب الحصول على بيانات نظيفة توحيد المعايير (لتوحيد التنسيقات والهياكل)، ومعالجة أو إزالة القيم الشاذة، وإزالة التكرار، والتعامل مع القيم المفقودة.

يُعَد أحيانًا جزءًا من أساليب تنظيف البيانات، إذ تُشير عملية التحقق من صحة البيانات إلى التأكد من أن البيانات نظيفة ودقيقة وتفي بقواعد ومتطلبات جودة البيانات المحددة (مثل نطاق القيم أو قيود التكامل المرجعي) لتكون جاهزة للاستخدام.

يُعَد ضمان جودة البيانات عملية مستمرة. يمكن أن تؤدي تغييرات المخطط وثبات البيانات والسجلات المكررة إلى تعريض سلامة البيانات للخطر بمرور الوقت. تُتيح المراقبة المستمرة للبيانات تحديد الأصول البيانية الحالية التي لم تَعُد تُلبي معايير جودة البيانات ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) الخاصة بالمؤسسة.

رغم أن إدارة البيانات الوصفية تدعم قدرات متعددة مثل الأمان والحوكمة، فإنها تُدرج أيضًا غالبًا ضمن نطاق إدارة جودة البيانات (DQM). يمكن لتقنيات إدارة البيانات الوصفية، مثل إثراء البيانات الوصفية، أن تضمن تضمين معلومات حول قواعد البيانات، وتعريفاتها، وتسلسلها التاريخي في البيانات الوصفية. ويمكن أن يُسهم ذلك في توجيه جهود إدارة البيانات وتبسيطها، بما في ذلك مبادرات تحسين جودة البيانات.

تُعَد إدارة جودة البيانات، وإدارة البيانات، وإدارة البيانات الرئيسية، وحوكمة البيانات عمليات متمايزة ولكنها مترابطة، تهدف إلى زيادة قيمة أصول البيانات في المؤسسة.

تشمل إدارة البيانات الإشراف على البيانات ومعالجتها طوال دورة حياتها. تساعد استراتيجيات إدارة البيانات المؤسسات على التعامل مع استخدام مصادر البيانات المتنوعة والتخطيط لاستعادة البيانات في حالات الكوارث، وغير ذلك. يمكن اعتبار إدارة جودة البيانات تخصُّصًا أو مجموعة فرعية من إدارة البيانات.

تُعَد إدارة البيانات الرئيسية نهجًا شاملًا يهدف إلى تحقيق الاتساق في التعامل مع البيانات الحيوية (البيانات الرئيسية) على مستوى المؤسسة.

من خلال إدارة البيانات الرئيسية، تتم مشاركة البيانات الحيوية واستخدامها عبر مختلَف التطبيقات والأنظمة داخل المؤسسة للحد من تجزئة البيانات، وعزلها، وتكرارها، وعدم دقتها. ويتم ذلك من خلال مجموعة من العمليات والأدوات التكنولوجية، بعضها مدمج أيضًا في إدارة جودة البيانات، مثل تنظيف البيانات.

تحدِّد حوكمة البيانات السياسات والمعايير والإجراءات الخاصة بجمع البيانات، وتخزينها، وملكيتها، ومعالجتها، واستخدامها، وتنفِّذها. مثل إدارة جودة البيانات، يمكن اعتبار حوكمة البيانات أيضًا أحد تخصُّصات إدارة البيانات. في الوقت نفسه، يمكن أن تدعم الإجراءات التي يتم وضعها من خلال أطر حوكمة البيانات، مثل السياسات المتعلقة بالتعامل الموحَّد مع البيانات، مبادرات إدارة جودة البيانات.

يمكن لأدوات إدارة جودة البيانات والحلول البرمجية أن تقلِّل بشكل كبير من جهود DQM اليدوية. وبينما يُعَد انتشار الذكاء الاصطناعي أحد العوامل الدافعة وراء الحاجة إلى إدارة جودة البيانات، فإن الذكاء الاصطناعي يُتيح أيضًا حلولًا أكثر فاعلية لإدارة جودة البيانات. على سبيل المثال، يمكن استخدام التعلم الآلي للكشف عن الحالات الشاذة في البيانات.

تتضمن القدرات الأخرى التي تقدِّمها حلول إدارة جودة البيانات ما يلي:

• فحوصات جودة البيانات المحددة مسبقًا والقواعد القابلة للتخصيص.
  
  
• كتالوجات البيانات مع التحليل المدمج لجودة البيانات.
  
  
• لوحات معلومات شاملة لإدارة حوادث البيانات.
  
  
• تنبيهات فورية بشأن الحالات الشاذة والمشكلات الأخرى المتعلقة بالبيانات.
  
  
• تحليل السبب الأساسي لدعم حل الحادث.
  
  
• تتبُّع دورة حياة البيانات الوصفية لتحقيق الشفافية في تحويل البيانات.