سلامة البيانات مقابل جودة البيانات: هل هناك فرق بينهما؟

باختصار، نعم. عندما نتحدث عن تكامل البيانات، فإننا نشير إلى الاكتمال الشامل والدقة والاتساق وإمكانية الوصول والأمان لبيانات المجموعة. وتحدد هذه العوامل معًا موثوقية بيانات المجموعة. وتستخدم جودة البيانات تلك المعايير لقياس مستوى سلامة البيانات، ومن ثَمَّ موثوقيتها وقابليتها للتطبيق للاستخدام المقصود. تُعد جودة البيانات وتكاملها أمرًا حيويًا للمجموعة القائمة على البيانات والتي تعتمد على التحليلات لاتخاذ قرارات الأعمال، وتوفر خدمة الوصول الذاتي إلى البيانات للأطراف المعنية الداخلية وتوفر عروض البيانات للعملاء.

لتحقيق مستوى عالٍ من سلامة البيانات، تقوم المجموعة بتنفيذ العمليات والقواعد والمعايير التي تحكم كيفية جمع البيانات وتخزينها والوصول إليها وتحريرها واستخدامها. وتعمل هذه العمليات والقواعد والمعايير جنبًا إلى جنب من أجل:

• التحقق من صحة البيانات والإدخال
• إزالة البيانات المكررة
• توفير نسخ احتياطي للبيانات وضمان استمرارية الأعمال
• حماية البيانات عبر عناصر التحكم في الوصول
• الحفاظ على مسار تدقيق للمساءلة والامتثال

يمكن للمجموعة استخدام أي عدد من الأدوات وبيئات السحابة الخاصة أو السحابة العامة طوال دورة حياة البيانات للحفاظ على سلامة البيانات من خلال ما يُعرف بـ إدارة البيانات. وهي ممارسة إنشاء العمليات والقواعد والمعايير التي تمنع الأخطاء وفقدان البيانات وتلفها وسوء التعامل مع البيانات الحساسة أو الخاضعة للتنظيم واختراق أمن البيانات، وتحديثها وإنفاذها.

فوائد تكامل البيانات

المجموعة التي تتمتع بمستوى عالٍ من تكامل البيانات يمكن أن تقوم بما يأتي:

• زيادة احتمالية وسرعة استرداد البيانات في حالة حدوث خرق أو فترة تعطل غير مخطط لها
• الحماية من الوصول غير المصرح به وتعديل البيانات
• تحقيق الامتثال والحفاظ عليه بشكل أكثر فعالية

يمكن أن يؤدي تكامل البيانات الجيدة أيضًا إلى تحسين نتائج قرارات الأعمال من خلال زيادة دقة تحليلات المجموعة. وكلما كانت مجموعة البيانات أكثر اكتمالاً ودقة واتساقًا، أصبح ذكاء الأعمال والعمليات التجارية أكثر استنارة. ونتيجة لذلك، يكون القادة مجهزين بشكل أفضل لوضع الأهداف التي تفيد المجموعة وتعزز ثقة الموظفين والمستهلكين، وتحقيقها.

تستفيد مهام علم البيانات مثل التعلم الآلي بشكل كبير من تكامل البيانات الجيدة. عندما يتم تدريب نموذج التعلم الآلي الأساسي على سجلات بيانات جديرة بالثقة والدقة، كان هذا النموذج أفضل في وضع تنبؤات الأعمال أو أتمتة المهام.

الأنواع المختلفة لتكامل البيانات

هناك فئتان رئيسيتان من تكامل البيانات: تكامل البيانات المادية وتكامل البيانات المنطقية.

التكامل المادي للبيانات هو حماية شمولية البيانات (بمعنى أن البيانات لا تفتقد المعلومات المهمة)، وإمكانية الوصول إليها ودقتها في أثناء تخزين البيانات أو نقلها. وتشكل الكوارث الطبيعية وانقطاع التيار الكهربائي والخطأ البشري والهجمات الإلكترونية مخاطر على التكامل المادي للبيانات.

يشير التكامل المنطقي للبيانات إلى حماية اتساق البيانات واكتمالها في أثناء الوصول إليها من قِبل مختلف الأطراف المعنية والتطبيقات عبر الأقسام والتخصصات والمواقع. ويتحقق التكامل المنطقي للبيانات من خلال:

• منع الازدواجية (تكامل الكيان)
• تحديد كيفية تخزين البيانات واستخدامها (التكامل المرجعي)
• الحفاظ على البيانات بتنسيق مقبول (تكامل المجال)
• ضمان تلبية البيانات للاحتياجات الفريدة للصناعات أو الخاصة بالمجموعة (التكامل المحدد من قِبل المستخدم)

كيف يختلف تكامل البيانات عن أمن البيانات

أمن البيانات هو عنصر فرعي لتكامل البيانات ويشير إلى التدابير المتخذة لمنع الوصول غير المصرح به إلى البيانات أو التلاعب بها. تسهم بروتوكولات وأدوات أمن البيانات الفعالة في تكامل البيانات القوي. بمعنى آخر، أمن البيانات هو الوسيلة بينما تكامل البيانات هو الهدف. وتندرج إمكانية استرداد البيانات — في حالة حدوث اختراق أو هجوم أو انقطاع التيار الكهربائي أو انقطاع الخدمة — ضمن نطاق أمن البيانات.

عواقب ضعف تكامل البيانات

تسهم الأخطاء البشرية، وأخطاء النقل، والأفعال الكيدية، وعدم كفاية الأمان، وأعطال الأجهزة، في "البيانات غير الدقيقة"، ما يؤثر سلبًا في تكامل بيانات المجموعة. إن المجموعة التي تواجه مع واحدة أو أكثر من هذه المشكلات تخاطر بالتجربة:

جودة بيانات رديئة

تؤدي البيانات منخفضة الجودة إلى صناعة قرارات سيئة بسبب التحليلات غير الدقيقة وغير المدروسة. ويمكن أن يؤدي انخفاض جودة البيانات إلى خسائر في الإنتاجية وتراجع الإيرادات وإلحاق ضرر بالسمعة.

عدم كفاية أمن البيانات

البيانات التي لا يتم تأمينها بشكل صحيح تكون أكثر عرضة لخطر اختراق أمن البيانات أو ضياعها بسبب كارثة طبيعية أو أي حدث آخر غير مخطط له. ومن دون رؤى وتحكم مناسبين في أمن البيانات، يمكن للمجموعة أن تخرج بسهولة أكبر عن الامتثال للوائح المحلية والإقليمية والعالمية، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي.

جودة البيانات هي في الأساس مقياس لتكامل البيانات. إن دقة مجموعة البيانات، واكتمالها، واتساقها، وصحتها، وتفرّدها، وتوقيتها، هي مقاييس جودة البيانات التي تستخدمها المجموعات لتحديد مدى فائدة مجموعة البيانات وفعاليتها في حالة الاستخدام التجاري.

كيفية تحديد جودة البيانات

سيقوم محللو جودة البيانات بتقييم مجموعة البيانات باستخدام الأبعاد المذكورة أعلاه وتعيين الدرجة الإجمالية. عندما تحتل البيانات مرتبة عالية في كل بُعد، فإنها تُعد بيانات عالية الجودة وموثوقة وجديرة بالثقة لحالة الاستخدام أو التطبيق المقصود. ولقياس البيانات عالية الجودة والحفاظ عليها، تستخدم المجموعات قواعد جودة البيانات، والمعروفة أيضًا باسم قواعد التحقق من صحة البيانات، لضمان استيفاء مجموعة البيانات للمعايير التي تحددها المجموعة.

فوائد جودة البيانات

تحسين في الكفاءة

لن يضطر مستخدمو الأعمال وعلماء البيانات إلى إضاعة الوقت في تحديد موقع البيانات أو تنسيقها عبر أنظمة متباينة. وبدلاً من ذلك، يمكنهم الوصول بسهولة إلى مجموعات البيانات وتحليلها بثقة أكبر. ويتم توفير وقت إضافي كان من الممكن إهداره في العمل على بيانات غير مكتملة أو غير دقيقة.

زيادة قيمة البيانات

نظرًا لأن البيانات يتم تنسيقها بشكل متسق ومواءمتها مع سياق المستخدم أو التطبيق، يمكن للمجموعات استخلاص قيمة من البيانات التي ربما تم تجاهلها أو التخلص منها.

تحسين التعاون وصناعة القرار بشكل أفضل

تعمل البيانات عالية الجودة على التخلص من التناقضات عبر الأنظمة والأقسام وتضمن بيانات متسقة عبر العمليات والإجراءات. تم تحسين التعاون وصناعة القرار بين الأطراف المعنية لأنهم جميعًا يعتمدون على البيانات نفسها.

خفض التكاليف وتحسين الامتثال التنظيمي

من السهل تحديد موقع البيانات عالية الجودة والوصول إليها. نظرًا لعدم الحاجة إلى إعادة إنشاء مجموعات البيانات أو تعقبها، تنخفض تكاليف العمالة وتقل احتمالية حدوث أخطاء في إدخال البيانات يدويًا. ونظرًا لسهولة تخزين البيانات عالية الجودة في البيئة الصحيحة وكذلك جمعها وتجميعها في تقارير إلزامية، يمكن للمجموعة ضمان الامتثال بشكل أفضل وتجنب العقوبات التنظيمية.

تحسين تجربة الموظفين وتجربة العملاء

توفر البيانات عالية الجودة رؤى أكثر دقة وعمقًا، يمكن للمجموعة استخدامها لتوفير تجربة أكثر تخصيصًا وتأثيرًا للموظفين والعملاء.

الأبعاد الستة لجودة البيانات

لتحديد جودة البيانات وتعيين الدرجة الإجمالية، يقوم المحللون بتقييم مجموعة البيانات باستخدام هذه الأبعاد الستة، والمعروفة أيضًا باسم خصائص البيانات:

1. الدقة: هل البيانات صحيحة على نحو يمكن إثباته وهل تعكس المعرفة الواقعية؟
2. الاكتمال: هل تشمل البيانات جميع المعلومات ذات الصلة والمتاحة؟ وهل هناك عناصر بيانات مفقودة أو حقول فارغة؟
3. الاتساق: هل تتطابق قيم البيانات المتناظرة عبر المواقع والبيئات؟
4. الصلاحية: هل يتم جمع البيانات بالصيغة الصحيحة للاستخدام المقصود منها؟
5. التفرد: هل البيانات مكررة أو متداخلة مع بيانات أخرى؟
6. التوقيت: هل البيانات محدثة ومتاحة بسهولة عند الحاجة إليها؟

كلما ارتفعت درجات مجموعة البيانات في كل من هذه الأبعاد، زادت درجتها الإجمالية. وتشير النتيجة الإجمالية العالية إلى أن مجموعة البيانات موثوقة ويمكن الوصول إليها بسهولة وذات صلة.

كيفية تحسين جودة البيانات

تتضمن بعض الأساليب والمبادرات الشائعة التي تستخدمها المجموعات لتحسين جودة البيانات ما يأتي:

اكتشاف أنماط البيانات

تصنيف البيانات، المعروف أيضًا باسم تقييم جودة البيانات، هو عملية تدقيق بيانات المجموعة في حالتها الحالية. ويتم ذلك للكشف عن الأخطاء وعدم الدقة والفجوات والبيانات غير المتسقة والازدواجية وحواجز إمكانية الوصول. ويمكن استخدام أي عدد من أدوات جودة البيانات لتوصيف مجموعة البيانات والكشف عن الشذوذ في البيانات التي تحتاج إلى تصحيح.

تنقية البيانات

تنقية البيانات هي عملية معالجة مشكلات جودة البيانات والتناقضات المكتشفة في أثناء تصنيف البيانات. ويتضمن ذلك إلغاء البيانات المكررة لمجموعات البيانات، بحيث لا توجد إدخالات بيانات متعددة عن غير قصد في مواقع متعددة.

توحيد البيانات

هذه هي عملية مطابقة أصول البيانات المتباينة والبيانات الكبيرة غير المنظمة في تنسيق متسق يضمن اكتمال البيانات وجاهزيتها للاستخدام، بغض النظر عن مصدر البيانات. ولتوحيد البيانات، يتم تطبيق قواعد العمل لضمان توافق مجموعات البيانات مع معايير المجموعة واحتياجاتها.

الترميز الجغرافي

الترميز الجغرافي هو عملية إضافة بيانات تعريف الموقع إلى مجموعة البيانات الخاصة بالمجموعة. ومن خلال وضع علامات على البيانات بإحداثيات جغرافية لتتبع مصدرها ومكانها ومكان تواجدها، يمكن للمجموعة ضمان استيفاء معايير البيانات الجغرافية الوطنية والعالمية. على سبيل المثال، يمكن للبيانات الوصفية الجغرافية أن تساعد المجموعة على ضمان أن تظل إدارتها لبيانات العملاء متوافقة مع اللائحة العامة لحماية البيانات.

المطابقة أو الربط

هذه طريقة تحديد البيانات المكررة أو الزائدة عن الحاجة ودمجها وحلها.

مراقبة جودة البيانات

يتطلب الحفاظ على جودة البيانات الجيدة، إدارة مستمرة لجودة البيانات. مراقبة جودة البيانات هي ممارسة تتمثل في إعادة النظر في مجموعات البيانات التي تم تسجيلها سابقًا وإعادة تقييمها استنادًا إلى الأبعاد الستة لجودة البيانات. يستخدم العديد من محللي البيانات لوحة معلومات جودة البيانات لتصور مؤشرات الأداء الرئيسية لجودة البيانات وتتبعها.

التحقق الدفعي وفي الوقت الفعلي

هذا هو نشر قواعد التحقق من صحة البيانات عبر جميع التطبيقات وأنواع البيانات على نطاق واسع لضمان التزام جميع مجموعات البيانات بمعايير محددة. ويمكن القيام بذلك بشكل دوري كعملية دفعية، أو بشكل مستمر في الوقت الفعلي من خلال عمليات مثل التقاط بيانات التغيير.

إدارة البيانات الرئيسية

يُعد برنامج إدارة البيانات الرئيسية (MDM) عملية إنشاء سجل مركزي للبيانات على مستوى المجموعة وصيانته حيث يتم فهرسة جميع البيانات وتتبعها. وهذا يمنح المجموعة موقعًا واحدًا لعرض مجموعة البيانات الخاصة بها وتقييمها بسرعة بغض النظر عن مكان وجود تلك البيانات أو نوعها. على سبيل المثال، بيانات العملاء، ومعلومات سلسلة التوريد وبيانات التسويق كلها موجودة في بيئة برنامج إدارة البيانات الرئيسية.

تقدم IBM مجموعة واسعة ومتكاملة لجودة البيانات وإدارتها بما في ذلك توصيف البيانات وتنقيتها ومراقبتها ومطابقتها وإثراءها لضمان وصول مستهلكي البيانات إلى بيانات موثوقة وعالية الجودة. يساعد حل إدارة البيانات من IBM المجموعات على إنشاء أساس مؤتمت قائم على البيانات الوصفية والذي يقوم بتعيين درجات جودة البيانات للأصول ويحسن التنسيق من خلال قواعد الأتمتة لتبسيط إدارة جودة البيانات.

من خلال قدرات إمكانية ملاحظة البيانات، يمكن لـ IBM مساعدة المجموعات على كشف المشكلات داخل مسار البيانات وحلها بشكل أسرع. تتيح الشراكة مع Manta لقدرات دورة حياة البيانات المؤتمتة، لشركة IBM مساعدة العملاء على العثور على المشكلات وتتبعها ومنعها بالقرب من المصدر.