جودة البيانات التنبؤية في تحليلات البيانات

يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي دفعة هائلة لأتمتة التحليل والقرارات لكنّه يحتاج إلى بيانات عالية الجودة للوصل إلى قوته الحقيقية، ومع زيادة حجم وتنوع البيانات التي تصل إلى سرعة متزايدة تثبت جودة البيانات أنّها أكبر تحدٍ للتحليلات الموثوقة والذكاء الاصطناعي.

ما هي جودة البيانات التنبؤية في تحليلات البيانات

يمكن أن تكون النتائج دقيقة فقط عندما تكون تغذية البيانات عالية الجودة، حيث تُعد جودة البيانات من بين العوائق الثلاثة الأولى التي تحول دون اعتماد الذكاء الاصطناعي، ويجب أن يكون حل جودة البيانات الحديث قادرًا على مسح قواعد البيانات الكبيرة والمتنوعة (بما في ذلك الملفات والبيانات المتدفقة) دون الحاجة إلى نقل البيانات أو استخراجها، وتسريع تطوير خطوط أنابيب جديدة لجودة البيانات ومبادرات (ML)، والبيانات والنماذج هما ركيزتان من أعمدة التحليلات القائمة على تعلم الآلة ويجب أن يكون كلاهما بجودة عالية لتقديم نتائج دقيقة وموثوقة.

متطلبات الجودة شديدة الانحدار ويمكن للبيانات السيئة أن توصف بأنّها البيانات التاريخية المستخدمة لتدريب النموذج التنبؤي والثاني في البيانات الجديدة التي يستخدمها هذا النموذج لاتخاذ القرارات المستقبلية، ولأي نموذج تحليل تنبؤي يجب أن تتناسب مجموعة بيانات التدريب مع الغرض، ويجب أن يكون كاملاً وصحيحًا وخاليًا من أي سجلات فارغة أو مكررة وصالحة ولن يقدم النموذج الذي تم تدريبه على بيانات ذات جودة رديئة النتائج المتوقعة حتى إذا قمت بتزويده ببيانات إدخال جيدة الجودة.

متطلبات جودة البيانات التنبؤية في تحليلات البيانات

1- معنى جودة البيانات

ينظر أصحاب المصلحة المختلفون إلى جودة البيانات من وجهات نظر مختلفة، حيث يميل مهندسو البيانات ومسؤولو البيانات إلى إعطاء أولوية عالية لدقة السجلات الفردية، ومن ناحية أخرى يفضل مستهلكو البيانات النظر في مجموعات البيانات بدلاً من السجلات، وإنّهم يفهمون أهمية الدقة ولكنّهم يريدون أيضًا مراعاة السمات الأخرى لتقديم حالة صحة الأعمال بشكل صحيح والتنبؤ باتجاهات السوق.

2- قياس جودة البيانات

البيانات لها سمات أو أبعاد عديدة، وليست كل الأبعاد ذات صلة بالسياق الخاص بك ولا تساهم جميعها بشكل متساوٍ في جودة البيانات، كما يمكنك اختيار (3-6) أبعاد تهم حالات الاستخدام الخاصة بك وتعيين أوزان مناسبة وتحديد النتيجة المجمعة.

3- نهج لجودة البيانات

الجهود السريعة غير المترابطة لقياس وتحسين جودة البيانات لا تحقق أي فائدة طويلة الأجل، حيث أنّ التعامل مع جودة البيانات كجزء أساسي من استراتيجية البيانات ومواءمتها مع إدارة البيانات على مستوى المؤسسة وجهود استخبارات البيانات.

خصائص متطلبات جودة البيانات التنبؤية في التحليلات

يعد ضمان جودة البيانات هو الخطوة الأولى نحو التحليلات والذكاء الاصطناعي، ولكن يجب أن تكون نماذج (ML) نفسها من أعلى مستويات الجودة ومناسبة للتحليل المخطط له، ويدرك علماء البيانات الجهود المبذولة وراء النمذجة الناجحة وإذا كانت النماذج سيئة فحتى بيانات الإدخال عالية الجودة يمكن أن تقدم نتائج خاطئة.

كما يمكن أن تكون النماذج السيئة بسبب بيانات التدريب غير الكافية أو غير الكاملة أو غير ذات الصلة أو المتحيزة، ولتصميم نماذج جيدة وخالية من التحيز وموضوعية يحتاج علماء البيانات باستمرار إلى مراقبة أي بيانات تدريب جديدة، وتستفيد جودة البيانات التنبؤية من (ML) لإنشاء قواعد جودة البيانات المستندة إلى (SQL)، وغير المسجلة الملكية والقابلة للتفسير والمكيفة تلقائيًا.

يمكن للنظام أن يتعلم باستمرار من البيانات لإنشاء قواعد جودة البيانات، ويصبح أكثر ذكاءً بشكل متزايد كل يوم وتعقب المشكلات بمجرد ظهورها، كما ستساعدك مراقبة انحراف البيانات والقيم المتطرفة والأنماط وتغيير المخطط في اكتشاف دقة نماذج وأدائها بمرور الوقت، وتحتاج التحليلات الموثوقة إلى الوصول في الوقت المناسب إلى البيانات ذات الصلة وعالية الجودة ولكنّ جودة البيانات لا تكاد تكون نشاطًا لمرة واحدة.

يمكن أن تتدهور جودة البيانات بمرور الوقت ويمكن أن تفقد البيانات سلامتها أثناء رحلة المؤسسة، كما يمكن أن تؤثر قواعد جودة البيانات الخاصة بالدقة على حسن التوقيت إذا كانت تُحمِّل عمليات البيانات بشكل مفرط، حيث إذا لم تتمكن الأدوات من إدارة الحجم الكبير والمتنوع للبيانات الواردة من مصادر مختلفة وبيئات مختلفة مثل السحابة والهجينة، فيمكنها التأثير على توقيت البيانات وإمكانية الوصول إليها.

أهمية المعالجة في جودة البيانات التنبؤية في التحليلات

• إنّ تمكين المساهمة من جميع المستخدمين يقوي جهود الجودة المستمرة ويعزز ثقافة الجودة، حيث يعمل حل جودة بيانات الخدمة الذاتية على تمكين مهندسي البيانات ومسؤولي البيانات، وكذلك تحليل الأعمال وعلماء البيانات وجميع المديرين من تحديد مشكلات الجودة وحلها بأنفسهم.

• تمنحك المعالجة المتوازية المرنة والموزعة ثباتًا أفضل وقابلية توسعة سريعة لقواعد البيانات الكبيرة.

• تعمل القواعد المُنشأة تلقائيًا والتكيف على تقليل التعقيد والاختناقات والتكرار والتخمين في إدارة قواعد جودة البيانات.

• يساعدك إطار عمل تقييم جودة البيانات القوي على تحديد نتيجة فردية باختيارك لأبعاد الجودة.

• يساعد الكشف المستمر عن الشذوذ في مراقبة جودة البيانات وتحسينها.

• قدرة إدارة البيانات الوصفية القوية على التقاط البيانات الوصفية وتسويتها لعمليات جودة البيانات.

أهمية جودة البيانات التنبؤية في التحليلات

• يعمل مهندسو البيانات على جعل البيانات صحيحة بينما يواصل علماء البيانات البحث عن البيانات المناسبة لاستخدامها، وفجوة النهج هي السبب الرئيسي للإدارة المجزأة لجودة البيانات ونماذج (ML).

• تتم عملية سد الفجوة من خلال نظام أساسي بسيط ومنفتح وتعاوني لتخزين وإدارة جميع بياناتك لجميع أعباء عمل التحليلات الخاصة بك، بحيث توفر قدرة تكامل أصلية ممّا يتيح مراقبة جودة البيانات الذكية المستمرة، ويقدمون معًا خطوط بيانات عالية الجودة وقابلة لإعادة الاستخدام لدعم النتائج الموثوقة.

• لا مزيد من الهوائيات، حيث توفر أساسًا لقاعدة بيانات قابلة للتوسع بدرجة كبيرة مع طبقة تخزين واحدة مفتوحة التنسيق أي (Delta Lake) للبيانات المهيكلة وشبه الهيكلية وغير المنظمة.

• تكون وسائل نقل البيانات عالية الجودة ومستمرة، حيث تساعد في ضمان الجودة العالية لخطوط أنابيب البيانات من خلال وسائل التحكم الآلية وتتبع النسب مع تكيف قواعد جودة البيانات التنبؤية باستمرار مع البيانات التي تصل إلى القاعدة.

• يكون القياس تلقائي، بحيث تعمل البنية التحتية للتوسيع التلقائي في مجموعات البيانات على تشغيل خطوط أنابيب البيانات السريعة بأداء عالٍ للغاية.

• تتميز النتائج بالموثوقة، ونكون جودة بيانات مستمرة وذاتية الخدمة ومتوافقة على نظام أساسي تعاوني لنتائج تحليلية موثوقة وخالية من التحيز.

• عندما تجد البيانات الجيدة والنماذج الجيدة نظامًا أساسيًا موحدًا وقابل للتطوير يتمتع بقدرات تعاون فائقة يمكن لمبادرات الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي أن تقدم نتائج موثوقة.

• تقود التحليلات الموثوقة والذكاء الاصطناعي قرارات أكثر فاعلية وإنتاجية أعلى وكفاءة أفضل من حيث التكلفة.

• تُعد جودة البيانات التنبؤية والمستمرة وذاتية الخدمة هي طريقك لتحقيق التحليلات الموثوقة والذكاء الاصطناعي.

لم تُعد جودة البيانات تتعلق فقط بدقة البيانات، حيث يتعلق الأمر أكثر برؤية البيانات وسهولة التسوق للحصول على البيانات الصحيحة، بحيث يجب التركيز على سلسلة التوريد لتقديم البيانات الصحيحة إلى مستهلكي البيانات.