ما المقصود بتحسين البيانات؟

تحسين البيانات هو عملية تطوير تنظيم وجودة مجموعات البيانات لضمان كفاءة تخزين البيانات ومعالجتها وتحليلها من قِبل المؤسسات والكيانات الأخرى.

يشمل تحسين البيانات مجموعة واسعة من تقنيات إدارة البيانات . يتضمن استراتيجيات لتبسيط تنقية البيانات، وتخزينها، وتحويلها  ومعالجتها، إلى جانب استراتيجيات تحسين الاستعلامات. من خلال تحسين البيانات بنجاح، يمكن للمؤسسات اتخاذ قرارات أكثر استنارة، وإرساء عمليات تجارية أكثر كفاءة من حيث التكلفة، ودعم مبادرات الذكاء الاصطناعي (AI) القابلة للتوسع.

مع تركيز الشركات المتزايد على تحسين أصولها من البيانات، تتبنى العديد منها حلولاً مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتعزيز عمليات تحسين البيانات. تشمل هذه الحلول أدوات تنقية البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وبرمجيات حوكمة البيانات وقابلية الملاحظة بالإضافة إلى حلول تخزين السحابة الهجينة ومنصات مستودع بحيرة البيانات.

في حين أن الوصول إلى بيانات عالية الجودة وذات صلة كان دائماً أمراً حيوياً لإجراء تحليلات موثوقة واتخاذ قرارات أفضل، إلا أن هذا الأمر يكتسب أهمية قصوى وملحة في مشهد البيانات الحديث. تكمن الأسباب في ثلاثة عوامل: حجم البيانات، والتعقيد، والضغوط التنافسية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.

تواجه المؤسسات اليوم أحجاماً من البيانات تزيد أضعاف عما كان متاحاً طوال معظم التاريخ البشري، حيث كشفت دراسة عالمية أجريت عام 2024 على مؤسسات بأحجام مختلفة أن ما يقرب من ثلثيها يدير ما لا يقل عن بيتابايت واحد من البيانات.¹

إنَّ جزءاً كبيراً من تلك البيانات هو بيانات كبيرة: وهي مجموعات بيانات هائلة تأتي بتنسيقات متنوعة، بما في ذلك البيانات المنظمة، وشبه المنظمة، وغير المنظمة. من الجدير بالذكر أن البيانات غير المنظمة لا تتوافق بسهولة مع المخططات الثابتة لقواعد البيانات العلائقية، مما يعني أن الأدوات والأساليب التقليدية لا يمكن استخدامها عادةً في معالجة البيانات غير المنظمة وتحليلها.

وفي الوقت ذاته، تواجه المؤسسات ضغوطاً متزايدة للاستفادة من البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي؛ وهي معلومات عالية الجودة، ومتاحة، وموثوقة، يمكن للمؤسسات استخدامها بثقة في مبادرات وتدريبات الذكاء الاصطناعي.

لكن معظم الشركات لا تملك بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي بعد؛ فوفقاً لدراسة أجراها معهد IBM لقيمة الأعمال عام 2024، وافق 29% فقط من قادة التكنولوجيا بشدة على أن بيانات مؤسساتهم تستوفي المعايير الأساسية للتوسع بكفاءة في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.²

إن استخلاص القيمة من مجموعات البيانات الضخمة والمعقدة، مع ضمان الجاهزية للذكاء الاصطناعي في الوقت ذاته، يتطلب الأدوات والبنية التحتية المناسبة، بالإضافة إلى استراتيجيات إدارة البيانات الفعالة. ومع ذلك، لا تستطيع الشركات عادةً تحمل تكاليف موارد الحوسبة والتخزين اللانهائية. يتعين عليهم الموازنة بين الجهود المبذولة لاستخراج القيمة، والتدابير الرامية إلى تعظيم الكفاءة والعائد على الاستثمار.

يساعدهم تحسين البيانات على القيام بذلك.

من خلال تحسين البيانات، يمكن للمؤسسات تحسين كل من أداء وكفاءة مهام سير العمل للبيانات. تساعد تقنيات تحسين البيانات المختلفة المؤسسات على رفع جودة وسهولة الوصول إلى بياناتها—وفي الوقت ذاته، تقليل الأعباء التي تفرضها عمليات التخزين والمعالجة على مواردها وميزانياتها.

يمكن أن يساعد تحسين البيانات المؤسسات على معالجة التحديات في مسارات البيانات والميزانيات. تشمل فوائد تحسين البيانات ما يلي:

تساعد تقنيات تحسين البيانات في تعزيز كفاءة وقابلية استخدام أعباء عمل البيانات في مراحل محورية من دورة حياة البيانات—مثل تخزين البيانات، وتحويلها، واستخدامها.

يشمل تحسين تخزين البيانات تقليل مساحة التخزين المطلوبة لجداول البيانات والفهارس. كما يشمل استراتيجيات لاستخدام خيارات تخزين مختلفة لتوزيع البيانات بشكل أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة.

• تقليل مساحة التخزين: يُعد الضغط من الأساليب الشائعة لتقليل تكاليف التخزين والمساحة المطلوبة. تستخدم هذه العملية خوارزميات لتشفير البيانات وفك تشفيرها، مما يقلل من عدد البتات المطلوبة لتخزينها.

• استخدام التخزين متعدد المستويات: في التخزين متعدد المستويات، يتم تجميع البيانات وفقًا لمتطلبات الوصول. تُخصَّص خيارات تخزين البيانات الأكثر تكلفة — والتي تتيح عادةً استرجاعاً أسرع للمعلومات — للبيانات "النشطة" التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر. وفي المقابل، تُحفظ البيانات "الفاترة" أو "الباردة"—وهي البيانات التي تُستخدم بمعدل أقل—في بيئات تخزين أقل تكلفة وتتطلب وقتاً أطول للوصول إليها.

• اختيار بنية تخزين البيانات: بالإضافة إلى استخدام مستويات التخزين، يمكن للمؤسسة أيضاً اختيار طريقة تخزين أو أكثر لتحسين السرعة وتوفير التكاليف وأهداف أخرى. الأنواع الثلاثة الرئيسية لأنظمة التخزين هي Object Storage و File Storage و Block Storage ولكل منها نقاط قوة وعيوب مختلفة.

يحدث تحسن ملحوظ في جودة البيانات أثناء التنفيذ الناجح لعمليات تحويل البيانات وتنقية البيانات.

تحويل البيانات هو تحويل البيانات غير منسقة إلى تنسيق وهيكل موحد. الخطوة الأولى في تحويل البيانات هي تنقية البيانات. يُطلق عليها أيضًا تطهير البيانات أو صقل البيانات، وهو تحديد الأخطاء والتناقضات في مجموعات البيانات وتصحيحها.

تتضمن تقنيات تنقية البيانات الرئيسية ما يلي:

• التوحيد القياسي: عندما يتم تمثيل البيانات بهياكل وتنسيقات مختلفة داخل مجموعة البيانات نفسها، فإن التضاربات الناتجة عن ذلك تجعل استخدامها أكثر صعوبة. يمكن أن يساعد توحيد هياكل البيانات وتنسيقاتها في ضمان التجانس والتوافق من أجل تحليل دقيق.

• إزالة تكرار البيانات: البيانات المكررة أو الزائدة قد تؤدي إلى تشويه نتائج التحليل. يؤدي إزالة تكرار البيانات إلى التخلص من السجلات المكررة (مثل تلك الناتجة عن مشاكل تكامل البيانات أو أخطاء الإدخال اليدوي أو خلل في النظام). بالإضافة إلى تحسين جودة البيانات، يمكن أن تؤدي عملية إلغاء تكرار البيانات أيضاً إلى خفض التكاليف واستهلاك الموارد، نظراً لتقليل القدرات الحوسبية والسعات التخزينية المستهلكة في معالجة السجلات المكررة.

• معالجة القيم المفقودة: يمكن أن تؤدي القيم المفقودة (Missing Values) أيضاً إلى تشويه تحليل البيانات. تشمل الأساليب التي ينفذها متخصصو البيانات لمعالجة هذه الثغرات استبدال القيم المفقودة ببيانات تقديرية أو إزالة المدخلات غير المكتملة.

• التحقق من صحة البيانات: التحقق من صحة البيانات هو عملية التحقق من أن البيانات نظيفة ودقيقة وجاهزة للاستخدام. ويتضمن ذلك وضع وإنفاذ قواعد العمل وفحوصات التحقق من صحة البيانات، بما في ذلك التحقق من الاتساق، ونوع البيانات، والتنسيق، والنطاق، والتفرد.

لمعالجة رداءة جودة البيانات في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، غالباً ما يلجأ الباحثون إلى تدابير إضافية لتحسين جودة مجموعات بيانات التدريب، بما في ذلك تعزيز البيانات وتوليد البيانات الاصطناعية.

إدارة البيانات الوصفية هي عملية تنظيم واستخدام البيانات الوصفية لتحسين إمكانية الوصول إلى البيانات ورفع مستوى جودتها.

تتضمن أمثلة البيانات الوصفية ما يلي:

• البيانات الوصفية التعريفية: وتشتمل على المعلومات الأساسية، مثل العناوين والكلمات المفتاحية. يساعد هذا النوع من البيانات الوصفية المؤسسات على تحسين إمكانية البحث عن بياناتها واكتشافها في الكتالوجات ومنصات التواصل الاجتماعي ومحركات البحث.

• البيانات الوصفية الإدارية: تشمل الملكية والأذونات وسياسات الاستبقاء. يساعد هذا النوع من البيانات الوصفية المؤسسات على الامتثال للسياسات القانونية والتنظيمية والداخلية.

• بيانات الحفظ الوصفية: تضمن إمكانية استخدام البيانات والوصول إليها على المدى الطويل. يساعد هذا النوع من البيانات الوصفية المؤسسات على تلبية متطلبات الاحتفاظ بالبيانات الممتدة، خاصة في الصناعات التي يجب أن تبقى فيها السجلات متاحة للامتثال.

يُسرّع تحسين الاستعلامات من تنفيذ الاستعلامات (عمليات استرجاع البيانات ومعالجتها) في قواعد البيانات من نوع SQL و NoSQL، مع تقليل استهلاك الموارد مثل الذاكرة ووحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى الحد الأدنى. بينما تختلف تقنيات تحسين الاستعلامات اعتمادًا على نوع قاعدة البيانات، فإن الأساليب الشائعة تشمل ما يلي:

• التصفية: ضمان عدم قيام النظام بفحص بيانات غير ذات صلة بالاستعلامات.

• إضافة فهرس: يمكن للفهارس إجراء فرز مسبق للمعلومات لتعزيز عمليات البحث الأكثر ذكاءً.

• التخزين المؤقت: يؤدي تخزين نتائج الاستعلامات المتكررة مؤقتاً إلى تقليل الحاجة لإجراء عمليات حاسوبية جديدة في كل مرة يتكرر فيها الاستعلام.

• التقسيم: أثناء تصميم قواعد البيانات، يمكن تقسيمها إلى أجزاء أصغر لتمكين إجراء استعلامات أسرع وأكثر دقة.

إن اختيار محرك الاستعلام المناسب للغرض يمكن أن يمثل أيضاً ركيزة أساسية لتحسين الاستعلامات—ذلك لأن المحركات المختلفة قد تكون أكثر ملاءمة لأعباء عمل البيانات المتنوعة. على سبيل المثال، يمكن استخدام Presto C++ للاستعلامات عالية الأداء ومنخفضة زمن الانتقال على مجموعات البيانات الضخمة، بينما يعمل Spark بشكل جيد مع المهام الموزعة والمعقدة.

تشمل التقنيات الأخرى المستخدمة لتحسين البيانات كلاً من المعالجة المتوازية (تجزئة مهام معالجة البيانات إلى أجزاء أصغر ليتم تنفيذها بشكل متزامن على معالجات متعددة)؛ و التحكم في الوصول القائم على القواعد، أو RBAC (تقييد الوصول إلى البيانات الحساسة، مما يساعد في منع فقدان البيانات العرضي و اختراقات البيانات المتعمدة)؛ و العرض المصور للبيانات (التمثيل الرسومي للبيانات للمساعدة في تحليلها).

يمكن اعتبار تحسين البيانات مكوناً من إدارة البيانات، أو يمكن اعتباره ممارسة مكملة. في نهاية المطاف، تكمن الأهمية في أن تحسين البيانات يُتيح إدارة أكثر فاعلية للبيانات من خلال الارتقاء بجودتها وتيسير الوصول إليها.

تُعَد حوكمة البيانات أحد تخصُّصات إدارة البيانات التي تساعد على ضمان سلامة البيانات و أمن البيانات من خلال تحديد وتنفيذ السياسات ومعايير الجودة والإجراءات الخاصة بجمع البيانات وملكيتها وتخزينها ومعالجتها واستخدامها. وعلى هذا النحو، يمكن أن تدعم تقنيات تحسين البيانات المختلفة.

على سبيل المثال، يمكن لبرنامج حوكمة البيانات في المؤسسة وضع مقاييس جودة البيانات لقياس التقدم المحرز نحو تحسين جودة البيانات، وتحديد سياسات الاحتفاظ بالبيانات التي تساعد في تحسين كفاءة تخزينها.

تتراوح أدوات تحسين البيانات ما بين الحلول المتخصصة والمنصات الشاملة، وعادةً ما تتميز بوجود مكونات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعمل على تقليل العمليات اليدوية ودعم الكفاءة التشغيلية.

يمكن لأدوات تنقية البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والخلل والتناقضات في البيانات المصدرية بشكل آلي. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي، سواء القائمة على القواعد أو القائمة على التعلم، دمج السجلات أو استبعاد المكرر منها عبر تحديد السجل الذي يجب أن "يبقى" بناءً على الدقة أو الحداثة أو الموثوقية. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أتمتة إنشاء وتطبيق قواعد تنقية البيانات من خلال التعلم من التصحيحات التاريخية وملاحظات المستخدم.

تتيح أدوات إمكانية ملاحظة البيانات المراقبة الآلية، وتصنيف التنبيهات، وتحليل الأسباب الأساسية، وتتبع دورة حياة البيانات، بالإضافة إلى تتبع اتفاقية مستوى الخدمة (SLA)؛ مما يساعد المختصين على فهم جودة البيانات من البداية إلى النهاية. تتيح هذه الأدوات للفرق اكتشاف مشكلات مثل القيم المفقودة، أو السجلات المكررة، أو الصيغ غير المتسقة في وقت مبكر قبل أن تؤثر على التبعيات اللاحقة، مما يؤدي إلى تسريع استكشاف الأخطاء وحل المشكلات.

تساعد أدوات حوكمة البيانات الشركات على إنفاذ السياسات الموضوعة من خلال برامج حوكمة البيانات، بما في ذلك السياسات التي تدعم تحسين كفاءة البيانات. تتضمن القدرات الشائعة لحلول حوكمة البيانات الاكتشاف التلقائي لتصنيف البيانات، وإنفاذ قواعد حماية البيانات وضوابط الوصول القائمة على الأدوار، بالإضافة إلى ميزات لدعم متطلبات خصوصية البيانات والامتثال.

توفر حلول السحابة الهجينة نهجاً قائماً على "المزج والمطابقة" لتخزين البيانات، حيث تتيح منصات السحابة العامة، وبيئات السحابة الخاصة، والبنية التحتية المحلية لمساعدة المؤسسات على تخزين البيانات بطريقة مرنة، وقابلة للتوسع، ومُحسّنة التكلفة.

يمكن للمؤسسات اختيار خيار التخزين الأنسب والأكثر جدوى من حيث التكلفة لتلبية احتياجات أعمالها، مع إمكانية نقل أعباء عمل البيانات عند الضرورة. يقدم نُهج السحابة المتعددة الهجينة مرونة إضافية، حيث تتيح للمؤسسات الاستفادة من خدمات أكثر من مزود سحابي واحد.

يُعد مستودع بحيرة البيانات بمثابة منصة بيانات تجمع بين مرونة تخزين البيانات التي توفرها بحيرات البيانات وقدرات التحليل عالية الأداء التي تتميز بها مستودعات البيانات. تستخدم مستودعات بحيرة البيانات خدمة تخزين cloud object storage لتوفير سعة تخزينية سريعة ومنخفضة التكلفة لمجموعة واسعة من أنواع البيانات.

بالإضافة إلى ذلك، تلغي بنيتها الهجينة الحاجة إلى صيانة أنظمة تخزين بيانات متعددة، مما يجعلها أقل تكلفة في التشغيل. تتضمن ميزات الحلول الرائدة محركات استعلام متعددة لضمان تنفيذ الاستعلامات بكفاءة، بالإضافة إلى قدرات متكاملة لحوكمة البيانات وتنقيتها وقابلية ملاحظتها.

يمكن لاستراتيجيات وأدوات تحسين البيانات تحسين الكفاءة والأداء في مجموعة من المجالات والصناعات.

• شبكات إنترنت الأشياء (IoT): يمكن لضغط الكميات الهائلة من البيانات التي تجمّعها المستشعرات في شبكات إنترنت الأشياء (IoT) أن يتيح تخزيناً سحابياً أكثر كفاءة.⁵

• إدارة علاقات العملاء (CRM): يمكن أن يساعد تنقية البيانات وإزالة التكرار في أنظمة CRM على تحسين إدارة العملاء المحتملين، والتنبؤ بالمبيعات، وإدارة اتصالات العملاء.

• المركبات ذاتية القيادة: يمكن لعملية تصفية الصور التي يتم جمعها لغرض تدريب نماذج المركبات ذاتية القيادة أن تضمن اشتمال بيانات التدريب على الصور الأكثر قيمة، مع تسريع وتيرة عملية التدريب في الوقت ذاته.⁶

• الأحداث الرياضية: يمكن أن يساعد العرض المصور للبيانات في إثراء وتسريع صناعة القصص القائمة على البيانات وإنشاء المحتوى أثناء الفعاليات الرياضية المباشرة.⁷