ما هي دقة البيانات؟

تُشير دقة البيانات إلى مدى قرب جزء من البيانات من قيمتها الحقيقية في العالم الواقعي. البيانات الدقيقة هي البيانات الصحيحة والمحددة والخالية من الأخطاء.
 

دقة البيانات هي أحد الأبعاد الأساسية لجودة البيانات - إلى جانب اكتمال البيانات، وتناسقها، وتوقيتها، وتفرُّدها، وصحتها، وغيرها من المقاييس. وعلى هذا النحو، فإن تحقيق دقة البيانات يُعَد جانبًا مهمًا من إدارة جودة البيانات، وهي مجموعة من الممارسات لتحسين بيانات المؤسسة عبر جميع أبعاد الجودة.

يتضمن الحفاظ على دقة البيانات تحديد الأخطاء وتصحيحها، وتطبيق قواعد التحقق من صحة البيانات وتنفيذ حوكمة البيانات. تساهم السياسات والمعايير والإجراءات الواضحة المتعلقة بجمع البيانات وملكيتها وتخزينها ومعالجتها واستخدامها في الحفاظ على دقة البيانات.

عندما تكون البيانات دقيقة، فإنها توفِّر أساسًا موثوقًا به لصناعة القرار القائمة على البيانات - سواء في تشغيل نماذج التعلم الآلي أو توجيه الحملات التسويقية. وعلى العكس من ذلك، يمكن أن تؤدي البيانات غير الدقيقة إلى اتخاذ قرارات أعمال سيئة، وانخفاض رضا العملاء، وحدوث أوجه قصور تشغيلية وخسائر مالية.

رغم أن دقة البيانات كانت دائمًا ذات أهمية، فقد أصبحت اليوم ضرورة حتمية في بيئة الأعمال القائمة على البيانات. يمكن للبيانات الدقيقة أن تضمن موثوقية النتائج واعتماديتها، ما يؤدي إلى عدد من الفوائد منها ما يلي:

• الكفاءة التشغيلية
• الامتثال التنظيمي
• مخرجات الذكاء الاصطناعي عالية الجودة
• رضا العملاء

تساعد البيانات الدقيقة المؤسسات على اتخاذ قرارات مبنية على الحقائق ومستنيرة. بفضل البيانات الموثوق بها والمعتمدة، من المرجح أن تكون عملية صناعة القرار والتخطيط في مجال الأعمال أكثر فاعلية وتتماشى مع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs). في المقابل، تقوِّض البيانات السيئة مصداقية القرارات ويمكن أن تكون لها آثار سلبية في العمليات.

قد تؤدي البيانات غير الدقيقة أو غير المكتملة إلى تعريض المؤسسات لخطر عدم الامتثال لمختلف اللوائح والمعايير الصناعية. على سبيل المثال، في مجال الخدمات المالية، تفرض اللوائح مثل قانون Sarbanes-Oxley واتفاقية Basel III على المؤسسات ضمان دقة وسلامة بياناتها المالية. قد يؤدي عدم الامتثال إلى عقوبات جسيمة، وزيادة التدقيق في عمليات المراجعة، وتضرُّر السمعة.

يُشير سوء جودة البيانات (بما في ذلك عدم الدقة) إلى مصطلح "رديئة" في المقولة الشهيرة "المدخلات الرديئة تؤدي إلى مخرجات رديئة"، والتي تُستخدم غالبًا لوصف نماذج الذكاء الاصطناعي وبيانات التدريب الخاصة بها. تؤدي البيانات السيئة إلى مخرجات مَعيبة من خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي، ما يُضعِف فاعلية الأنظمة ويقوِّض ثقة المستخدمين والأطراف المعنية، ويشكِّل عائقًا أمام المبادرات المستقبلية.

تبرز أهمية دقة البيانات في قطاعات مثل الرعاية الصحية والخدمات المالية والتصنيع. يمكن أن تؤدي المعلومات القديمة أو التفاوتات في البيانات داخل هذه القطاعات إلى تعريض سلامة المرضى للخطر، أو التسبب في عدم استقرار مالي، أو إنتاج منتجات منخفضة الجودة. ويمكن أن تؤدي هذه النتائج إلى عواقب إضافية مثل الخسائر المالية أو الإضرار بسمعة العلامة التجارية.

دقة البيانات وسلامتها هي مفاهيم منفصلة لإدارة البيانات ولكنها مرتبطة. كلاهما يؤدي دورًا حاسمًا في تنسيق البيانات عالية الجودة التي يمكن للمؤسسات الاعتماد عليها في صناعة القرار والتخطيط والعمليات.

يركِّز مفهوم سلامة البيانات على الحفاظ على دقة البيانات واكتمالها واتساقها طوال دورة حياة البيانات - حتى عندما يتم نقلها بين الأنظمة أو التلاعب بها لأغراض مختلفة. غالبًا ما يتم تحقيق ذلك من خلال تقنيات كشف الأخطاء وتصحيحها.

تساعد دقة البيانات، وهي مساهم رئيسي في سلامة البيانات، على ضمان صحة نقاط البيانات الفردية وتمثيل كيانات العالم الحقيقي التي من المفترض أن تصِفها.

هناك عدة طرق يمكن أن تصبح بها البيانات غير دقيقة. تتضمن بعض الأسباب الأكثر شيوعًا ما يلي:

• الخطأ البشري: يُعَد الخطأ البشري -مثل الأخطاء المطبعية، أو وضع البيانات في غير موضعها، أو القيم غير الصحيحة- أثناء العمليات اليدوية كإدخال البيانات، السبب الرئيسي وراء عدم دقة البيانات.
  
  
• أخطاء النظام: يمكن أن تؤثِّر قواعد البيانات المصممة أو المُدارة بشكل سيئ، أو الأخطاء البرمجية، أو البرمجيات غير المحدَّثة، أو غيرها من أسباب تعطُّل الأنظمة، في موثوقية البيانات.
  
  
• المعلومات القديمة: تساعد دقة التوقيت على ضمان ملاءمة البيانات لأغراض التحليل أو صناعة القرار. فالمعلومات القديمة قد تؤدي إلى استنتاجات خطأ.
  
  
• السجلات المكررة: تؤدي إدخالات البيانات المكررة (أو السجلات المتكررة) إلى تمثيل نقاط بيانات أو توجهات معينة بشكل مفرط، ما قد يؤدي إلى تحريف التحليل.
  
  
• البيانات غير المكتملة: قد لا تحتوي مجموعة البيانات غير المكتملة على جميع السجلات اللازمة، ما يؤدي إلى وجود قيم مفقودة أو فجوات تؤثِّر في جودة التحليل.
  
  
• البيانات غير المتسقة: يمكن أن تساهم قيم البيانات المعزولة أو غير المتوافقة عبر مجموعات البيانات أو الأنظمة المختلفة في عدم دقة البيانات (مثل تنسيقات التواريخ غير المتسقة).
  
  
• البيانات المتحيزة: البيانات التي تحتوي على تحيُّزات تاريخية أو مجتمعية تُعيق إنتاج نتائج دقيقة ومخرجات موثوق بها.
  
  
• ضعف جمع البيانات: يمكن أن تنشأ مشكلات جودة البيانات منذ مرحلة جمعها، عندما تكون طرق الجمع منحازة أو غير متسقة، أو عند تعطُّل أدوات الجمع، أو إذا كان مصدر البيانات رديئًا.

يُعَد قياس مقاييس جودة البيانات (مثل الدقة، والاكتمال، والاتساق، والتوقيت، والتفرُّد والصحة) من الممارسات الأساسية في إدارة جودة البيانات. دون القياس، من الصعب تحديد مجالات التحسين. يمكن أن تساعد المراقبة المنتظمة لدقة البيانات المؤسسات على اكتشاف التغييرات واتخاذ إجراءات تصحيحية قبل أن تؤثِّر الأخطاء في الأعمال.

بالنسبة إلى دقة البيانات، يتضمن القياس تقييم مدى صحة البيانات أو مدى خلوها من الأخطاء ومدى تمثيلها الدقيق للكيانات في العالم الواقعي. يتم القياس من خلال طرق متعددة، مثل التحقق من صحة البيانات، والتدقيق فيها، ومقارنتها بأي "مصادر موثوق بها" معروفة.

هناك العديد من الطرق والعمليات التي يمكن للمؤسسات استخدامها للمساعدة على ضمان البيانات الدقيقة والحفاظ عليها، بما في ذلك:

• تدقيق البيانات
• تنقية البيانات
• اكتشاف أنماط البيانات
• التحقق من صحة البيانات
• تكامل البيانات
• إمكانية ملاحظة البيانات
• إدارة البيانات

تساعد عمليات تدقيق البيانات المنتظمة الشركات على اكتشاف بيئات البيانات الخاصة بها وتحليلها وتصنيفها ومراقبتها وتصوُّرها. يمكن أن تكشف هذه العملية المخاطر المحتملة أو التناقضات أو عدم الدقة.

يُطلق عليها أيضًا تنقية البيانات أو تدقيقها، وهي عملية تحديد وتصحيح الأخطاء في مجموعات البيانات غير المنسقة. تشمل تقنيات تنظيف البيانات التوحيد والتكرار والتحقق من الصحة. تبدأ العملية عادةً بتقييم البيانات (تنميط البيانات).

يُشار إليها أحيانًا باسم تنقيب البيانات، وتساعد عملية تنميط البيانات المؤسسات على فهم جودة بياناتها بشكل أفضل. تستخدم هذه العملية طرقًا مختلفة لمراجعة البيانات وتلخيصها، ثم تقييم حالتها وفقًا لمعايير جودة البيانات. يُعَد تنميط البيانات مفيدًا بشكل خاص للبيانات الكبيرة.

يتضمن التحقق من صحة البيانات التحقق من دقتها وجودتها قبل استخدامها. يمكن أن تتضمن عملية التحقق من صحة البيانات التحقق من الأخطاء والتناقضات ومشكلات سلامة البيانات.

تعمل عملية تكامل البيانات على الجمع بين البيانات وتوحيدها من مصادر مختلفة، ما يساعد المؤسسات على التغلب على التحديات المتعلقة بصوامع البيانات والتناقضات. تتوفر أدوات تكامل البيانات المتنوعة التي تستخدم الأتمتة لتبسيط العملية.

تساعد قابلية ملاحظة البيانات المؤسسات على فهم سلامة بياناتها وحالتها عبر النظام البنائي للبيانات. وتشمل أنشطة تتجاوز المراقبة التقليدية لتحديد مشكلات البيانات ومعالجتها وحلها في الوقت شبه الفعلي.

يمكن أن تسهم حوكمة البيانات في ضمان دقة البيانات من خلال إنشاء أطر عمل تدعم الإشراف القوي على البيانات وعملية إدارة بيانات شاملة من البداية إلى النهاية.