خصائص عملية تنظيف البيانات واستخداماتها

تُعد عملية تنظيف البيانات أمرًا إلزاميًا لضمان دقة بيانات الأعمال وسلامتها وأمانها، وبناءً على صفات أو خصائص البيانات قد تختلف هذه في الجودة، ويُعد تنظيف البيانات في عملية التنقيب عن البيانات خطوة مهمة وهي تلعب دورًا حاسمًا في بناء النموذج ويعد تنظيف البيانات نشاطًا ضروريًا، ومع ذلك يتم تجاهله كثيرًا وتتمثل الصعوبة الرئيسية في إدارة معلومات الجودة في جودة البيانات يمكن أن تظهر مشكلات جودة البيانات في كل نظام معلومات.

ما هي خصائص عملية تنظيف البيانات

• الدقة: يجب أن تكون جميع البيانات التي تشكل قاعدة بيانات داخل الشركة دقيقة للغاية، بحيث تتمثل إحدى طرق إثبات دقتها في مقارنتها بمصادر مختلفة، وإذا لم يتم العثور على المصدر أو كان به أخطاء فستواجه المعلومات المخزنة نفس المشكلات.

• التماسك: يجب أن تكون البيانات متسقة مع بعضها البعض، لذلك يمكنك التأكد من أنّ المعلومات الخاصة بالفرد هي نفسها في أشكال التخزين المختلفة المستخدمة.

• الصلاحية: يجب أن يكون للبيانات المخزنة لوائح معينة أو قيود محددة، وبالمثل يجب التحقق من صحة المعلومات للتأكد من صحتها.

• التوحيد: يجب أن تحتوي البيانات التي تشكل قاعدة البيانات على نفس الوحدات أو القيم، حيث أنّه جانب أساسي عند تنفيذ عملية تنظيف البيانات لأنه لا يزيد من تعقيد الإجراء.

• التحقق من البيانات: يجب التحقق من العملية في جميع الأوقات سواء من مدى ملاءمة وفعالية الإجراء، كما يتم إجراء التحقق المذكور من خلال إصرار مختلف على مراحل الدراسة والتصميم والتحقق، حيث غالبًا ما تظهر العيوب بعد تطبيق البيانات في قدر معين من التغييرات.

• (Clean Data Backflow): بعد التخلص من مشاكل الجودة يجب استبدال البيانات النظيفة بالفعل بتلك التي لا توجد في المصدر الأصلي، بحيث تحصل التطبيقات القديمة على هذه المزايا ممّا يلغي الحاجة إلى تطبيقات إجراءات تنظيف البيانات بعد ذلك.

ما هي استخدامات عملية تنظيف البيانات

1- تكامل البيانات

نظرًا لصعوبة ضمان الجودة في البيانات منخفضة الجودة يلعب تكامل البيانات دورًا مهمًا في حل هذه المشكلة، وتكامل البيانات هو عملية دمج البيانات من مجموعات البيانات المختلفة في مجموعة واحدة، حيث تستخدم هذه العملية أدوات تنظيف البيانات للتأكد من أن مجموعة البيانات المضمنة موحدة ومنسقة قبل الانتقال إلى الوجهة النهائية.

2- ترحيل البيانات

ترحيل البيانات هو عملية نقل ملف من نظام إلى آخر أو من تنسيق إلى آخر أو من تطبيق إلى آخر، حيث أثناء تنقل البيانات من المهم الحفاظ على جودتها وأمانها واتساقها؛ للتأكد من أنّ البيانات الناتجة لها التنسيق والهيكل الصحيح دون أي قيم متطرفة في الوجهة.

3- تحويل البيانات

قبل تنزيل البيانات إلى وجهة يجب تحويلها، وهذا ممكن فقط من خلال تنظيف البيانات والذي يأخذ في الاعتبار معايير النظام للتنسيق والهيكلة وما إلى ذلك، حيث تتضمن عمليات تحويل البيانات عادةً استخدام القواعد والفلاتر قبل إجراء مزيد من التحليل ويُعد تحويل البيانات جزءًا لا يتجزأ من معظم عمليات تكامل البيانات وإدارة البيانات، كما تساعد أدوات تنقية البيانات في تنظيف البيانات باستخدام التحولات المدمجة للأنظمة.

4- تصحيح البيانات في عمليات ETL

يُعد تنظيف البيانات أمرًا بالغ الأهمية لإعداد البيانات أثناء التنقيب والتحويل والتنزيل لتكوين التقارير والتحليل وتتضمن تنقية البيانات اعتماد البيانات عالية الجودة فقط في اتخاذ القرار والتحليل، وعلى سبيل المثال تتلقى شركة بيع بالتجزئة بيانات من مصادر مختلفة مثل: أنظمة (CRM) أو (ERP)، وتحتوي على معلومات خاطئة أو بيانات مكررة ويمكن لأداة تصحيح أخطاء البيانات الجيدة اكتشاف التناقضات في البيانات وتصحيحها، وسيتم تحويل البيانات التي تم حذفها إلى تسوية قياسية وتحميلها إلى قاعدة بيانات الهدف.

أسباب استخدام عملية تنظيف البيانات

يُعرف تحسين أو حذف البيانات الخطأ أو التالفة أو المناسبة بشكل خاطئ أو المكررة أو الناقصة من مجموعة البيانات باسم تنظيف البيانات، حيث إذا كانت البيانات غير دقيقة فإنّ النتائج والأساليب غير جديرة بالثقة وحتى لو بدت صحيحة هناك طرق عديدة لتكرار البيانات أو تسميتها بشكل خاطئ عند دمج مصادر بيانات متعددة.

يؤدي تنظيف البيانات بشكل عام إلى تقليل الأخطاء وتحسين جودة البيانات، حيث يمكن أن يكون تصحيح عدم دقة البيانات وإزالة الإدخالات غير الصحيحة إجراءً شاقًا ومستهلكًا للوقت ولكن لا يمكن تجنبه، ويعد التنقيب في البيانات أداة مهمة لتنقية البيانات والتنقيب في البيانات هو أسلوب لتحديد موقع المعلومات ذات الصلة في كميات كبيرة من البيانات.

إنّ التنقيب عن البيانات هي استراتيجية جديدة نسبيًا تستخدم تقنيات استخراج البيانات لاكتشاف واستعادة مشكلات جودة البيانات في قواعد البيانات الضخمة، حيث يقوم تنظيف البيانات في تنقيب البيانات بسحب المعلومات المخفية والجوهرية آليًا من مجموعات البيانات.

وفي معظم الظروف يُعد تنظيف البيانات في التنقيب عن البيانات إجراءً يستغرق وقتًا طويلاً ويتطلب استخدام موارد تكنولوجيا المعلومات للمساعدة في تقييم البيانات الأول، وبينما تختلف عمليات تنظيف البيانات اعتمادًا على أنواع البيانات التي تحتفظ بها الشركات يمكن استخدام هذه الخطوات الأساسية لإنشاء أساس للشركات.

الأدوات المستخدمة في عملية تنظيف البيانات

يمكن أن تكون أدوات تنظيف البيانات مفيدة جدًا إذا لم تكن واثقًا من تنظيف البيانات بنفسك أو لم يكن هناك وقت لتنظيف جميع مجموعات البيانات الخاصة، وقد تحتاج إلى الاستثمار في هذه الأدوات ولكن الأمر يستحق الإنفاق وهناك العديد من أدوات تنظيف البيانات في السوق، وفيما يلي بعض أدوات تنظيف البيانات ذات الترتيب الأعلى مثل:

• (OpenRefine)

• (Trifecta Wrangler)

• دريك

• سلم البيانات

• منظف ​​البيانات.

• كلودينغو

• ريفير

• (IBM Infosphere Quality Stage)

• تيبكو (TIBCO Clarity)

• وينبيور (Winpure Clean & Match)

فوائد عملية تنظيف البيانات في عملية تنقيب البيانات

• التخلص من الأخطاء عند دمج عدة مصادر للبيانات.

• القدرة على تعيين الوظائف المختلفة بدقة بحيث تؤدي بياناتك ما يفترض أن تفعله.

• إن مراقبة الأخطاء وإعداد التقارير بشكل أفضل لمعرفة مصدر الأخطاء يجعل من السهل تصحيح البيانات الفاسدة أو الخاطئة في المستقبل.

• يمكن أن تساعد أدوات تنظيف البيانات في اتخاذ قرارات أسرع وممارسات تجارية أكثر كفاءة.

• ميزة أخرى لتنظيف البيانات هي أنها يمكن أن تساعد في زيادة كفاءة جهود اكتساب العملاء، وهذا لأنّ تنظيف البيانات يمكن أن يساعدك في إنشاء قائمة عملاء أكثر كفاءة بمعلومات دقيقة.

• يمكن أن يساعد تنظيف البيانات في إدارة بيانات العميل متعدد القنوات بسلاسة، بحيث سيمنح هذا الفرصة لطرح مبادرات تسويقية فعالة على المدى الطويل، حيث ستتمكن من تحديد أفضل طريقة للتفاعل مع جمهورك المستهدف بشكل فعال.

قبل تحليل البيانات من الضروري إزالة البيانات المعيبة وهيكل البيانات الأولية وملء القيم الخالية، حيث يُعد تنظيف البيانات المادة لاستخراج البيانات ممّا يسحب أهم المعلومات من البيانات، وعادةً ما يكون التنقيب عن البيانات تحليليًا ويسمح تنظيف البيانات للمستخدم بالكشف عن البيانات الخاطئة أو غير الكاملة قبل تحليل الأعمال والرؤى.