ما هي جودة البيانات؟

تضمن معايير جودة البيانات اتخاذ الشركات لقرارات قائمة على البيانات لتحقيق أهداف أعمالها. فإذا لم تتم معالجة مشكلات البيانات، مثل البيانات المكررة والقيم المفقودة والقيم المتطرفة، بشكل صحيح، فإن الشركات تزيد من خطر مواجهة نتائج سلبية في أعمالها. ووفقًا لتقرير صادر عن مؤسسة Gartner، فإن ضَعف جودة البيانات يكلِّف المؤسسات 12.9 مليون دولار أمريكي في المتوسط كل عام¹. ونتيجةً لذلك، ظهرت أدوات جودة البيانات للتخفيف من الأثر السلبي المرتبط بضَعف جودة البيانات.

عندما تفي جودة البيانات بالمعايير المخصصة لاستخدامها المقصود، يمكن لمستهلكي البيانات الوثوق بها. تمكنهم هذه الثقة من تحسين عملية اتخاذ القرارات، مما يؤدي إلى استراتيجية عمل جديدة أو تحسين الاستراتيجية الحالية. ومع ذلك، عندما لا يتم استيفاء معيار ما، توفِّر أدوات جودة البيانات قيمة من خلال مساعدة الشركات على تشخيص مشكلات البيانات الأساسية. وتحليل السبب الأساسي يُمكِّن الفِرَق من معالجة مشكلات جودة البيانات بسرعة وفاعلية.

جودة البيانات ليست فقط أولوية للعمليات التجارية اليومية. مع دمج الشركات لتقنيات الذكاء الاصطناعي والأتمتة في سير عملها، ستكون البيانات عالية الجودة ضرورية لتبني هذه الأدوات بشكل فعال. وكما يقول المثل القديم، "القمامة في، القمامة خارج" وينطبق هذا المبدأ على خوارزميات التعلم الآلي أيضًا. فإذا كانت الخوارزمية تتعلم التنبؤ أو التصنيف من خلال بيانات رديئة، فمن المتوقع أن تَنتُج عنها نتائج غير دقيقة.

جودة البيانات، وسلامة البيانات، وتحليل البيانات كلها أمور مرتبطة ببعضها. وتُعَد جودة البيانات فئة أوسع من المعايير التي تستخدمها المؤسسات لتقييم بياناتها من حيث الدقة والاكتمال والصلاحية والاتساق والتفرد والتوقيت والملاءمة للغرض.

يركز تكامل البيانات على مجموعة فرعية من هذه السمات، وتحديدًا الدقة والاتساق والاكتمال. كما أنه يركز على هذا المفهوم بشكل أكبر من منظور أمن البيانات، وتنفيذ ضمانات لمنع تلف البيانات من قبل الجهات الخبيثة.

أما تحليل البيانات، فعلى النقيض من ذلك، يركز على عملية مراجعة وتنقية البيانات للحفاظ على معايير جودة البيانات داخل المؤسسة. يمكن أن تشمل هذه الممارسة أيضا التقنية التي تدعم هذه العمليات.

يتم تقييم جودة البيانات بناءً على أبعاد مختلفة، والتي يمكن أن تختلف بناءً على مصدر المعلومات. تُستخدَم هذه الأبعاد لتصنيف مقاييس جودة البيانات:

• الاكتمال: يمثل هذا المقياس كمية البيانات القابلة للاستخدام أو الكاملة. إذا كانت هناك نسبة عالية من القيم المفقودة، فقد يؤدي ذلك إلى تحليل متحيز أو مضلل إذا لم تكن البيانات تمثل عينة بيانات نموذجية.
• التميز: هذا المقياس يأخذ في الاعتبار كمية البيانات المكررة في مجموعة البيانات. على سبيل المثال، عند التقييمات بيانات العملاء، يجب أن تتوقع أن يكون لكل عميل معرّف عميل مميز.
• الصلاحية: يقيس هذا البُعد مدى تطابق البيانات مع التنسيق المطلوب لأي قواعد عمل. يتضمن التنسيق عادةً بيانات وصفية، مثل أنواع البيانات الصالحة والنطاقات والأنماط والمزيد.
• حُسن التوقيت: يشير هذا البُعد إلى جاهزية البيانات ضمن إطار زمني متوقع. على سبيل المثال، يتوقع العملاء تلقي رقم طلب فور إجراء عملية شراء، ويجب إنشاء هذه البيانات في الوقت الفعلي.
• الدقة: يشير هذا البُعد إلى صحة قيم البيانات بناءً على "مصدر الحقيقة" المتفق عليه. نظرًا لإمكانية وجود مصادر متعددة تقدم تقارير عن نفس المقاييس، فمن المهم تعيين مصدر بيانات أساسي. يمكن بعد ذلك استخدام مصادر البيانات الأخرى لتأكيد دقة المصدر الأساسي. على سبيل المثال، يمكن للأدوات التحقق من أن كل مصدر بيانات يسير في الاتجاه نفسه لتعزيز الثقة في دقة البيانات.
• الاتساق: يقيِّم هذا البُعد سجلات البيانات من مجموعتَي بيانات مختلفتين. كما ذُكر سابقًا، يمكن تحديد مصادر متعددة للإبلاغ عن مقياس واحد. استخدام مصادر مختلفة للتحقق من اتجاهات وسلوكيات البيانات المتسقة يسمح للمجموعة بالثقة في أي رؤى قابلة للتنفيذ من تحليلاتها. ويمكن تطبيق هذا المنطق أيضًا حول العلاقات بين البيانات. على سبيل المثال، يجب ألا يتجاوز عدد الموظفين في القسم إجمالي عدد الموظفين في الشركة.
• الملاءمة للغرض: أخيرًا، تساعد ملاءمة الغرض على ضمان تلبية أصول البيانات لاحتياجات العمل. قد يكون من الصعب تقييم هذا البعد، خاصة مع مجموعات البيانات الجديدة والناشئة. تساعد هذه المقاييس الفرق على إجراء تقييم جودة البيانات عبر مجموعة لتقييم مدى فائدة البيانات وفائدتها لغرض محدد.

تساعد هذه المقاييس الفرق على إجراء تقييم جودة البيانات عبر مجموعة لتقييم مدى فائدة البيانات وفائدتها لغرض محدد.

على مدى العقد الماضي، أدت التطورات في الحوسبة السحابية الهجينة والذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (IoT) و حوسبة الحافة إلى النمو الهائل حجم البيانات الضخمة. ونتيجةً لذلك، أصبحت ممارسة إدارة البيانات الرئيسية (MDM) أكثر تعقيدًا، ما يتطلب المزيد من مشرفين على البيانات والضمانات الصارمة لضمان جودة البيانات الجيدة.

تعتمد الشركات على إدارة جودة البيانات لدعم مبادرات تحليل البيانات الخاصة بها، مثل لوحات معلومات ذكاء الأعمال. بدون هذا الإشراف، يمكن أن تكون هناك عواقب وخيمة، حتى الأخلاقية منها، اعتمادًا على الصناعة (على سبيل المثال، الرعاية الصحية). توجد حلول جودة البيانات لمساعدة الشركات على استغلال البيانات بشكل مثالي، وقد حققت فوائد رئيسية مثل:

• اتخاذ قرارات أفضل للأعمال: تُتيح البيانات عالية الجودة للمؤسسات تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية لقياس أداء البرامج المختلفة، ما يسمح للفِرَق بتحسينها أو تنميتها بشكل أكثر فاعلية. المجموعات التي تعطي الأولوية لجودة البيانات سيكون لها بلا شك ميزة على منافسيها.
• تحسين عمليات العمل: تعني البيانات الجيدة أيضًا أن الفِرق تستطيع تحديد مواطن الخلل في سير العمل التشغيلي. هذا المطلب ينطبق على صناعة سلسلة التوريد، التي تعتمد على البيانات الفورية لتحديد المخزون المناسب وموقعه بعد الشحن.
• زيادة رضا العملاء: توفِّر الجودة العالية للبيانات للمؤسسات، لا سيما فِرَق التسويق والمبيعات، رؤى قيِّمة حول المشترين المستهدفين. حيث يمكنهم دمج بيانات مختلفة عبر قنوات المبيعات والتسويق، ما يمكِّنهم من بيع منتجاتهم بكفاءة أكبر. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي الجمع بين البيانات الديموغرافية وسلوك الويب إلى إعلام كيفية إنشاء المؤسسات لرسائلها أو استثمار ميزانيتها التسويقية أو توظيف فرق المبيعات لخدمة العملاء الحاليين أو المحتملين.