يُعد إعداد البيانات الذي يُطلق عليه أحيانًا “المعالجة السابقة” عملية تنظيف ودمج البيانات الخام قبل اعتمادها لتحليل الأعمال وكما أنّ الإعداد الدقيق للبيانات هو عنصر أساسي لتحليل البيانات الناجح.
ما هي تطبيقات إعداد البيانات
1- إعداد البيانات لتعلم الآلة
- إنّ التعلم الآلي يستخدم الخوارزميات أو النماذج كميات هائلة من البيانات لتحسين أدائها وكما يُعد كل من البيانات المنظمة والبيانات غير المهيكلة أمرًا بالغ الأهمية؛ للتدريب والتحقق من صحة خوارزميات التعلم الآلي التي تدعم أي نظام أو عملية ذكاء اصطناعي.
- أدى صعود البيانات الضخمة والحوسبة السحابية إلى زيادة حالات الاعتماد والتطبيقات بشكل كبير لكن وجود الكثير من البيانات لا يكفي لإنشاء نموذج تعلم آلي ناجح.
- يصعب دمج البيانات الأولية مع نماذج التعلم السحابي والآلة لأنّه لا تزال هناك حالات شاذة وقيم مفقودة تجعل البيانات صعبة الاستخدام أو تؤدي إلى نماذج غير دقيقة، ويتطلب تكوين نماذج تعلم آلي دقيقة وجديرة بالثقة قدرًا كبيرًا من إعداد البيانات.
2- إعداد البيانات للسحابة
- مع ظهور مراكز تخزين البيانات السحابية بما في ذلك مستودعات البيانات السحابية ومجموعات البيانات السحابية، أصبحت المؤسسات قادرة على زيادة إمكانية الانتقال وسرعة إعداد البيانات، وتحليلات البيانات مع الاستفادة أيضًا من قوة السحابة لتحسين الأمان.
- مع انفجار البيانات احتاجت المؤسسات إلى إمكانات تخزين بيانات أكبر ورؤى أسرع، ومع ظهور السحابة يمكن للمستخدمين الآن الانتقال بسهولة إلى البيانات، من خلال خوادم بعيدة قوية عبر الإنترنت وتوسيع نطاق اعتمادها لموارد التخزين والمعالجة عند الطلب.
- وهذا أمر بالغ الأهمية لإعداد البيانات بكفاءة وبناء خطوط أنابيب البيانات، ومع ذلك يجب على المؤسسات مراعاة الاختلافات بين مستودعات البيانات السحابية وبحيرات البيانات السحابية عند الترحيل إلى حل السحابة.
- ومع ذلك بعد الإعداد الأولي للبيانات تصبح حالات الاستخدام محدودة للغاية، وتشكل محاولة التراجع عن البيانات التي تمت معالجتها أو إعادة استخدامها مخاطرة كبيرة، حيث تختفي أجزاء من مجموعة البيانات أو يتم تغييرها أثناء الرجوع مما يعرض دقة البيانات للخطر.
