ما المقصود بتنميط البيانات؟

الغرض الرئيسي هو الحصول على نظرة ثاقبة على جودة البيانات باستخدام طرق لمراجعتها وتلخيصها، ومن ثمَّ تقييم حالتها. عادةً ما يتم تنفيذ العمل من قِبَل مهندسي البيانات الذين سيستخدمون مجموعة من قواعد الأعمال والخوارزميات التحليلية.

يعمل تنميط البيانات على تقييم البيانات بناءً على عوامل مثل الدقة والاتساق والتوقيت لإظهار إذا ما كانت البيانات تفتقر إلى الاتساق أو الدقة أو لها قيم فارغة. قد تكون النتيجة شيئًا بسيطًا مثل الإحصائيات، كالأرقام أو القيم في شكل عمود، وذلك حسب مجموعة البيانات. يمكن استخدام ملف تعريف البيانات للمشروعات التي تتضمن مستودعات البيانات أو ذكاء الأعمال، وهو أكثر فائدة للبيانات الكبيرة. يمكن أن يكون إنشاء ملف تعريف البيانات بمثابة مقدمة مهمة لمعالجة البيانات وتحليلها.

تدمج الشركات البرامج أو التطبيقات لضمان إعداد مجموعات البيانات بشكل مناسب ويمكن استخدامها لتحقيق أقصى استفادة منها لإزالة البيانات التالفة. على وجه التحديد، يمكنك تحديد المصادر التي لديها أو التي تتسبب في حدوث مشكلات في جودة البيانات، الأمر الذي يؤثر في نهاية المطاف على نجاحك التشغيلي والمالي الشامل في العمل. ستؤدي هذه العملية أيضًا إلى إجراء تقييم لجودة البيانات.

تتمثل الخطوة الأولى في تنميط البيانات في جمع مصادر البيانات والبيانات الوصفية المرتبطة بها لتحليلها، والتي يمكن أن تؤدي في كثير من الأحيان إلى اكتشاف العلاقات الرئيسية الأجنبية. تتمثل الخطوات التالية في تنظيف البيانات لضمان هيكل موحَّد والتخلص من التكرار، إلى جانب أمور أخرى. بمجرد تنظيف البيانات، سيعيد برنامج تنميط البيانات إحصائيات لوصف مجموعة البيانات ويمكن أن يتضمن أشياء مثل المتوسط والحد الأدنى/الحد الأقصى للقيمة والتكرار. وسنحدد لك فيما يلي تقنيات تنميط البيانات المناسبة.

على الرغم من وجود تداخل مع استخراج البيانات، فإن تنميط البيانات يهدف إلى تحقيق غرض مختلف. ما الفرق؟

• يساعد تنميط البيانات على فهم البيانات وخصائصها، في حين أن استخراج البيانات هو عملية اكتشاف الأنماط أو التوجهات من خلال تحليل البيانات.

• يركز تنميط البيانات على جمع البيانات الوصفية ثم استخدام الأساليب لتحليلها لدعم إدارة البيانات.

• تنميط البيانات، وعلى عكس تنقيب البيانات، يُنتج ملخصًا لخصائص البيانات ويُمكِّن من استخدامها.

وبعبارة أخرى، فإن تنميط البيانات هو أول الأدوات التي تستخدمها للتأكد من دقة البيانات وعدم وجود أخطاء.

يجب أن يكون تنميط البيانات جزءًا أساسيًا من كيفية تعامل المؤسسة مع بياناتها، ويجب على الشركات أن تنظر إليه كعنصر أساسي في تنظيف البيانات. إذ لا يساعدك فقط على فهم بياناتك، بل يمكنه أيضًا التحقق من توافقها مع المقياس الإحصائي القياسي. يمكن لفريق من المحللين أن يتعامل مع تحليل البيانات بعدة طرق مختلفة، ولكن عادةً ما ينقسم إلى ثلاث فئات رئيسية مع وضع الهدف نفسه في الاعتبار وهو تحسين جودة البيانات الخاصة بك واكتساب فهم أفضل.

فيما يلي الأساليب التي قد يستخدمها المحللون لتنميط بياناتك:

• اكتشاف البنية: يركِّز هذا النهج على تنسيق البيانات وضمان اتساقها في جميع أنحاء قاعدة البيانات. هناك عدد من العمليات المختلفة التي قد يستخدمها المحللون لهذا النوع عند فحص قاعدة البيانات. إحداها هي مطابقة الأنماط، والتي يمكن أن تساعدك على فهم المعلومات الخاصة بالتنسيق. مثال على ذلك هو عند ترتيب أرقام الهواتف واكتشاف وجود قيمة مفقودة في أحدها. هذا شيء يمكن التقاطه أثناء اكتشاف البنية.
  
  
• اكتشاف المحتوى: هذا النوع هو عندما تُجري تحليلًا لصفوف البيانات بحثًا عن الأخطاء أو المشكلات النظامية. وتُعَد هذه العملية نظرة فاحصة على العناصر الفردية لقاعدة البيانات ويمكن أن تساعدك في العثور على القيم غير الصحيحة.
  
  
• اكتشاف العلاقة: يستلزم هذا النوع معرفة البيانات المستخدمة ومحاولة إيجاد العلاقة بين كل مجموعة. وللقيام بذلك، سيبدأ المحللون بتحليل البيانات الوصفية لمعرفة العلاقات بين البيانات ثم تضييق نطاق الروابط بين حقول محددة.
  

بشكل عام، لا توجد سلبيات تُذكر عند تنميط البيانات. من المهم امتلاك كمية كافية من البيانات، لكن الجودة هي العامل الحاسم، وهنا يأتي دور تنميط البيانات. فعندما تكون البيانات موحَّدة وذات تنسيق دقيق، تقِل احتمالية وجود عملاء غير راضين أو حدوث سوء تفاهم إلى الحد الأدنى.

التحديات غالبًا ما تكون منهجية، فعلى سبيل المثال، إذا لم تكن بياناتك مجتمعة في مكان واحد، فسيصبح من الصعب جدًا العثور عليها. لكن مع اعتماد أدوات وتطبيقات بيانات معينة، لن تكون هذه المشكلة قائمة، بل ستعود بالفائدة على الشركة في عملية صنع القرار. لنلقِ نظرة أقرب على الفوائد الرئيسية الأخرى والتحديات.

يوفر تنميط البيانات نظرة شاملة على البيانات بطريقة لا يمكن لأي أداة أخرى تحقيقها. وبشكل أكثر تحديدًا، يمكنك توقع ما يلي:

• إجراء تحليلات أكثر دقة: سيضمن التوصيف الكامل للبيانات الحصول على بيانات أفضل جودة وأكثر مصداقية. يساهم تنميط البيانات بشكل صحيح في فهم أفضل للعلاقة بين مجموعات البيانات والمصادر المختلفة، كما يدعم إجراءات حوكمة البيانات.

• الحفاظ على مركزية المعلومات: من خلال فحص البيانات وتحليلها عبر تنميط البيانات، يمكنك توقع جودة أعلى وتنظيمًا أفضل للبيانات. ستؤدي مراجعة بيانات المصدر إلى القضاء على الأخطاء وتسليط الضوء على المجالات التي بها أكبر عدد من المشكلات. وسيوفر ذلك رؤى واضحة وتنظيمًا يُمكِّن من توحيد البيانات بأفضل طريقة ممكنة.

تنشأ تحديات تنميط البيانات عادةً من تعقيد المهام المرتبطة به. وبشكل أكثر تحديدًا، يمكنك توقع ما يلي:

• زيادة التكاليف واستهلاك الكثير من الوقت: قد يصبح تنميط البيانات معقدًا للغاية عند محاولة تنفيذ برنامج ناجح، ويرجع ذلك جزئيًا إلى الكم الهائل من البيانات التي تجمعها المؤسسات عادةً. قد تصبح هذه المهمة مكلفة جدًا وتستهلك الكثير من الوقت عند توظيف خبراء مدربين لتحليل النتائج واتخاذ القرارات دون توفُّر الأدوات المناسبة.

• عدم كفاية الموارد: كي تبدأ الشركة عملية تنميط البيانات، يجب أن تكون بياناتها مجمعة في مكان واحد، وهو ما لا يكون متاحًا في كثير من الحالات. إذا كانت البيانات موزعة عبر أقسام مختلفة ولا يوجد متخصص بيانات مدرّب، فقد يصبح من الصعب جدًا إجراء تنميط البيانات على مستوى الشركة ككل.

بغض النظر عن النهج المتّبع، تساهم أدوات تنميط البيانات والممارسات المثلى التالية في تحسين دقة وكفاءة عملية التنميط:

تنميط الأعمدة: تعتمد هذه الطريقة على مسح الجداول وحساب عدد مرات ظهور كل قيمة داخل كل عمود. ويمكن أن يكون تنميط الأعمدة مفيدًا في تحديد توزيع التكرار والأنماط داخل العمود.

التنميط عبر الأعمدة: تتكون هذه التقنية من عمليتين: تحليل المفاتيح وتحليل التبعية. تعمل عملية تحليل المفاتيح على فحص مجموعة القيم الخاصة بالسمات للبحث عن مفتاح أساسي محتمل. بينما تعمل عملية تحليل التبعية على تحديد العلاقات أو الأنماط المضمنة في مجموعة البيانات.

التنميط عبر الجداول: تستخدِم هذه التقنية تحليل المفاتيح لتحديد البيانات الشاردة. يحدد تحليل المفتاح الخارجي السجلات المعزولة أو الفروقات العامة لفحص العلاقة بين مجموعات الأعمدة في الجداول المختلفة.

التحقق من قواعد البيانات: تعمل هذه الطريقة على تقييم مجموعات البيانات وفقًا للقواعد والمعايير المحددة مسبقًا للتحقق من التزامها بهذه القواعد.

سلامة المفاتيح: التأكد من وجود المفاتيح دائمًا في البيانات وتحديد المفاتيح المعزولة، والتي قد تتسبب في حدوث مشكلات.

التعددية (Cardinality): تفحص هذه التقنية العلاقات بين مجموعات البيانات، مثل العلاقة واحد لواحد أو واحد لكثير.

توزيع الأنماط والتكرار: تضمن هذه التقنية تنسيق حقول البيانات بشكل صحيح.

في حين أن تنميط البيانات يمكن أن يعزز الدقة والجودة وقابلية الاستخدام في مختلف القطاعات، فإن أبرز استخداماته تشمل ما يلي:

تحويل البيانات: قبل معالجة البيانات، يجب تحويلها إلى مجموعة منظمة وقابلة للاستخدام. وهذه خطوة أساسية قبل إنشاء نموذج تنبؤي أو تحليل البيانات؛ لذا يجب إجراء تنميط البيانات قبل أي من هذه المراحل. يمكن تحقيق ذلك باستخدام IBM Db2، قاعدة البيانات السحابية الأصلية المصممة لتمكين تحويل البيانات.

بالإضافة إلى ذلك، تُعَد ELT (الاستخراج، والتحميل، والتحويل) وETL (الاستخراج، والتحويل، والتحميل) عمليات تكامل بيانات تنقل البيانات غير المنسقة من النظام المصدر إلى قاعدة البيانات المستهدفة. تقدِّم IBM خدمات وحلول تكامل البيانات لدعم خط بيانات جاهز للأعمال، وتزويد مؤسستك بالأدوات اللازمة للتوسع بكفاءة.

تكامل البيانات: كي يتم دمج مجموعات البيانات بشكل صحيح، يجب أولًا فهم العلاقات بينها. وهذه خطوة مهمة جدًا عند محاولة فهم مقاييس البيانات وتحديد كيفية ربطها. 

تحسين الاستعلام: إذا كنت تريد الحصول على أدق المعلومات عن شركتك وتحسينها، فإن تنميط البيانات هو المفتاح. يأخذ تنميط البيانات في الاعتبار معلومات حول خصائص قاعدة البيانات وينشئ إحصائيات عن كل منها. يوفِّر برنامج IBM i 7.2 تحسين أداء قواعد البيانات واستعلاماتها لهذا الغرض تحديدًا. الهدف من ضبط قاعدة البيانات هو تقليل زمن استجابة الاستعلامات من خلال الاستفادة المثلى من موارد النظام.