شارك
الرئيسية
2 دقائق ما هي جودة البيانات؟
هي مقياس لحالة البيانات بناءً على عوامل مثل الدقة والاكتمال والاتساق والموثوقية، ويساعد قياس جودة البيانات المؤسسات على تحديد أخطاء البيانات التي تحتاج إلى حل وتقييم ما إذا كانت البيانات في أنظمة تكنولوجيا المعلومات مناسبة لتوظيفها في صنع القرار.
أهمية جودة البيانات
غالباً ما يتم ربط البيانات ذات الجودة الرديئة بالخطأ التشغيلي والتحليلات غير الدقيقة واستراتيجيات الأعمال غير المدروسة، ما يعود سلباً على الشركات والمؤسسات.
وتشمل الأمثلة على مشاكل جودة البيانات الضرر الاقتصادي كالنفقات الإضافية عند شحن المنتجات إلى عناوين العملاء الخاطئة، وفرص البيع المفقودة بسبب سجلات العملاء الخاطئة أو غير المكتملة.
أبعاد جودة البيانات
هناك سبعة أبعاد رئيسية لجودة البيانات، تعرف إليها:
- الدقة: ينبغي أن تعكس البيانات السيناريوهات الفعلية في العالم الحقيقي، ويمكن تعزيز مقياس الدقة بمصدر يمكن التحقق منه.
- الاكتمال: هو مقياس يدل على قدرة البيانات على تقديم جميع القيم المطلوبة المتاحة بشكل فعال.
- الاتساق: يشير إلى اتساق البيانات أثناء انتقالها عبر الشبكات والتطبيقات، أي امتلاك نفس القيم في مواقع مختلفة دون أن تتعارض مع بعضها.
- الصلاحية: ينبغي جمع البيانات وفقاً لقواعد ومعايير الأعمال التجارية المحددة، وينبغي أن تكون مطابقة للشكل الصحيح وأن تندرج ضمن نطاق العمل الصحيح.
- التفرد: يضمن التفرد عدم وجود ازدواجية أو تداخل في القيم عبر مجموعات البيانات.
- التوقيت: أي أن تكون البيانات متاحة عند الحاجة ومحدثة باستمرار. يمكن تحديث البيانات في الوقت الفعلي للتأكد من أنها متاحة بسهولة ويمكن الوصول إليها.
- تؤدي الغرض منها: يجب على البيانات أن تؤدي الغرض من وجودها وتلبي احتياجات الأعمال، إذ يكون من الصعب تقييم هذا البعد مع مجموعات البيانات الجديدة والناشئة.
كيفية تحسين جودة البيانات
يمكن تحقيق مقاييس جودة البيانات باستخدام أدوات قياس جودة البيانات، إليك أبرزها:
- توصيف البيانات: الخطوة الأولى في عملية تحسين جودة البيانات هي فهم البيانات، وتوصيف البيانات هو التقييم الأولي للحالة الراهنة لمجموعات البيانات.
- توحيد البيانات: تتوافق مجموعات البيانات المتباينة مع تنسيق البيانات الموحد.
- الترميز الجغرافي: يتم تحويل وصف الموقع إلى إحداثيات تتوافق مع المعايير الجغرافية العالمية.
- المطابقة: تقوم مطابقة البيانات بتحديد ودمج أجزاء مطابقة من المعلومات في مجموعات البيانات الضخمة.
- مراقبة جودة البيانات: يمكن لبرامج جودة البيانات جنباً إلى جنب مع التعلم الآلي اكتشاف الاختلافات في البيانات والإبلاغ عنها وتصحيحها تلقائياً، بناءً على قواعد ومعايير العمل المحددة مسبقاً.
- مراعاة الوقت الحقيقي: بعد تجهيز البيانات يجب أن يكون إطار عمل جودة البيانات الفعّال قادراً على نشر نفس القواعد والعمليات عبر جميع التطبيقات وأنواع البيانات.