اختبار سلامة البيانات: الأهداف والعملية وأفضل الممارسات
يشير اختبار سلامة البيانات إلى عملية التحقق من دقة واتساق وموثوقية البيانات المخزنة في قواعد البيانات أو مستودعات البيانات أو أي أنظمة تخزين بيانات أخرى. يُعد هذا النوع من الاختبارات أمرًا بالغ الأهمية لضمان عدم فساد البيانات أو فقدانها أو تعديلها بشكل غير صحيح في أثناء التخزين أو الاسترجاع أو المعالجة.
من خلال إجراء اختبارات سلامة البيانات، يمكن للمؤسسات التأكد من أن بياناتها كاملة ودقيقة وفائقة الجودة، ما يتيح اتخاذ قرارات أعمال أفضل وتحسين العمليات.
في هذه المقالة:
النشرة الإخبارية الخاصة بالمجال
أحدث الأخبار التقنية، مدعومة برؤى خبراء
ابقَ على اطلاع دومًا بأهم—اتجاهات المجال وأكثرها إثارة للفضول—بشأن الذكاء الاصطناعي والأتمتة والبيانات وغيرها الكثير مع نشرة Think الإخبارية. راجع بيان الخصوصية لشركة IBM.
سيتم تسليم اشتراكك باللغة الإنجليزية. ستجد رابط إلغاء الاشتراك في كل رسالة إخبارية. يمكنك إدارة اشتراكاتك أو إلغاء اشتراكك هنا. راجع بيان خصوصية IBM لمزيد من المعلومات.
تشير دقة البيانات إلى صحة قيم البيانات ودرجة تمثيلها للكيانات الواقعية التي من المفترض أن تصفها.
يساعد اختبار سلامة البيانات على ضمان دقة البيانات من خلال التحقق من توافق قيم البيانات مع التنسيق والنطاق والنوع المتوقع.
تتضمن هذه العملية أيضًا التحقق من أخطاء إدخال البيانات، مثل الأخطاء الإملائية والقيم المفقودة أو الخاطئة.
2. الحفاظ على اتساق البيانات
اتساق البيانات هو توحيد البيانات المخزنة عبر أنظمة مختلفة أو داخل نظام واحد.
يساعد اختبار سلامة البيانات على الحفاظ على الاتساق من خلال ضمان تحديث البيانات أو إدراجها أو حذفها وفقًا لقواعد محددة مسبقًا ونشر هذه التغييرات باتساق عبر جميع الأنظمة المتأثرة.
تساعد هذه العملية على منع وجود حالات شاذة في البيانات، مثل الإدخالات المكررة أو المتعرضة، والتي يمكن أن تؤدي إلى تحليل البيانات بشكل خاطئ.
3. حماية موثوقية البيانات
الحالات الشاذة السياقية هي نقاط بيانات تنحرف عن القاعدة في سياق معين. تشير موثوقية البيانات إلى قدرة نظام تخزين البيانات على توفير بيانات دقيقة وكاملة باستمرار عند الحاجة.
يساعد اختبار تكامل البيانات على حماية موثوقية البيانات من خلال ضمان عدم إفساد البيانات وإمكانية الوصول إليها طوال دورة حياتها، بدءًا من الإدخال الأولي إلى التخزين والاسترجاع والمعالجة.
من خلال إجراء اختبارات تكامل البيانات بشكل دوري، يمكن للمؤسسات اكتشاف المشكلات المحتملة وحلها قبل أن تتفاقم، ما يضمن بقاء بياناتها موثوقة وجديرة بالثقة.
محتوى ذو صلة: ما المقصود باكتشاف الحالات الشاذة؟
التحقق من صحة البيانات
التحقق من صحة البيانات هي الخطوة الأولى في عملية اختبار سلامة البيانات وتتضمن التحقق من توافق قيم البيانات مع التنسيق والنطاق والنوع المتوقع.
يمكن أن تتضمن هذه العملية تقنيات مثل التحقق من الصحة على مستوى الحقول والتحقق من الصحة على مستوى السجل واختبارات السلامة المرجعية، والتي تساعد على ضمان إدخال البيانات بشكل صحيح ومتسق عبر جميع الأنظمة.
اختبارات اتساق البيانات
بمجرد التحقق من صحة البيانات، تتمثل الخطوة التالية في التحقق من الاتساق عبر الأنظمة المختلفة أو داخل نظام واحد.
تتضمن هذه العملية مقارنة البيانات في مواقع أو بتنسيقات مختلفة للتأكد من اتساقها والتزامها بالقواعد المحددة مسبقًا.
تتضمن اختبارات اتساق البيانات الشائعة ما يلي:
- اختبارات الاتساق عبر الأنظمة، والتي تقارن البيانات عبر الأنظمة المختلفة للتأكد من أنها موحدة ومحدثة.
- اختبارات الاتساق عبر الجداول، والتي تقارن البيانات داخل نظام واحد للتأكد من اتساقها عبر الجداول أو مجموعات البيانات المختلفة.
الكشف عن الحالات الشاذة في البيانات
يمكن أن تؤدي الحالات الشاذة في البيانات، مثل الإدخالات المكررة أو المتعارضة، إلى مشكلات في تحليل البيانات. يهدف اختبار سلامة البيانات إلى اكتشاف هذه الحالات الشاذة وحلها من خلال مقارنة إدخالات البيانات بالقواعد والأنماط المحددة مسبقًا.
تتضمن أمثلة تقنيات اكتشاف الحالات الشاذة في البيانات ما يلي:
- اكتشاف التكرارات، والذي يحدد الإدخالات المكررة داخل مجموعة البيانات ويحذفها.
- اكتشاف القيم الخارجية، الذي يحدد نقاط البيانات التي تنحرف بشكل كبير عن النمط المتوقع، ما يشير إلى احتمالية وجود أخطاء أو تعارضات.
مراقبة سلامة البيانات
الخطوة الأخيرة في عملية اختبار سلامة البيانات هي المراقبة المستمرة، والتي تتضمن التحقق بشكل دوري من البيانات للتأكد من دقتها واتساقها وموثوقيتها.
تساعد هذه العملية المؤسسات على اكتشاف المشكلات المحتملة وحلها قبل أن تتفاقم، ما يضمن بقاء بياناتها جديرة بالثقة وموثوقة بمرور الوقت.
يمكن أن تشمل مراقبة سلامة البيانات عمليات تدقيق دورية للبيانات واختبارات آلية لسلامة البيانات والتحقق من صحة البيانات في الوقت الفعلي.
وضع سياسات واضحة لإدارة البيانات
توفر سياسات إدارة البيانات الأساس لاختبار سلامة البيانات من خلال تحديد القواعد والأدوار والمسؤوليات المتعلقة بإدارة البيانات داخل مؤسستك.
من خلال وضع سياسات واضحة لإدارة البيانات، يمكنك التأكد من أن مؤسستك ملتزمة بالحفاظ على سلامة البيانات وأن جميع الموظفين يعرفون دورهم في هذه العملية.
تطبيق تقنيات التحقق من صحة البيانات
يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لاكتشاف الحالات الشاذة في البيانات وحلها من خلال تعلّم النمط الأساسي في البيانات وتحديد أي انحرافات عن هذا النمط. على سبيل المثال، يمكن استخدام خوارزميات التجميع لتجميع نقاط البيانات المتشابهة، ما يسمح للمحللين بتحديد أي قيمة خارجية أو اتجاهات غير طبيعية في البيانات.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام خوارزميات اكتشاف الحالات الشاذة، مثل خوارزمية "Isolation Forest" و"Local Outlier Factor" لتحديد الحالات الشاذة في البيانات من خلال مقارنة كل نقطة بيانات بجيرانها وتحديد درجة عزلها أو انحرافها عن القاعدة.
أتمتة اختبارات اتساق البيانات
يمكن أن تساعد أتمتة اختبارات البيانات على تبسيط عملية اختبار سلامة البيانات وتقليل مخاطر الخطأ البشري.
من خلال الاستفادة من الأدوات الآلية، يمكن لمؤسستك مقارنة البيانات بكفاءة أكبر عبر الأنظمة والجداول المختلفة، ما يساعد على الحفاظ على اتساق البيانات ومنع وجود حالات شاذة في البيانات.
بالنسبة إلى مجموعات البيانات الكبيرة، تُعد الأتمتة هي الطريقة الوحيدة الممكنة لإجراء اختبارات الاتساق الكاملة.
استخدام تقنيات اكتشاف الحالات الشاذة في البيانات
يمكن أن تساعد تقنيات اكتشاف الحالات الشاذة في البيانات، مثل اكتشاف التكرارات واكتشاف القيم الخارجية، مؤسستك على تحديد مشكلات البيانات المحتملة وحلها قبل أن تؤثر في صناعة القرار والعمليات.
ومن خلال استخدام هذه التقنيات كجزء من عملية اختبار سلامة البيانات لديك، يمكنك التأكد من بقاء بياناتك دقيقة ومتسقة وموثوقة.
مراقبة سلامة البيانات بشكل مستمر
اختبار سلامة البيانات ليس نشاطًا لمرة واحدة ولكنه عملية مستمرة تتطلب مراقبة مستمرة. من خلال تدقيق بياناتك بانتظام، وتنفيذ اختبارات آلية لسلامة البيانات، والتحقق من صحة البيانات في الوقت الفعلي، يمكنك ضمان أن تظل بيانات مؤسستك جديرة بالثقة وموثوقة بمرور الوقت.
تعرف على المزيد حول منصة إمكانية ملاحظة البيانات باستمرار Databand وكيفية مساعدتها على اكتشاف حوادث البيانات في وقت مبكر وحلها بشكل أسرع وتقديم بيانات أكثر جدارة بالثقة إلى الشركات. إذا كنت مستعدًا لإلقاء نظرة أعمق، فاحجز عرضًا توضيحيًا الآن.
الموارد
صمم استراتيجية بيانات تقضي على صوامع البيانات، وتقلل من التعقيدات وتحسّن جودة البيانات للحصول على تجارب استثنائية للعملاء والموظفين.
يتيح لك watsonx.data توسيع نطاق التحليلات والذكاء الاصطناعي باستخدام جميع بياناتك، أينما كانت، من خلال مخزن بيانات مفتوح وهجين ومُدار.
استفِد من قيمة بيانات المؤسسة باستخدام IBM Consulting، من خلال بناء مؤسسة تعتمد على الرؤى التي تقدِّم ميزة للأعمال.