عادةً ما يتم إجراء تنظيف البيانات بالتزامن مع تطبيق الحد الأدنى من معايير الجودة، وسيتم قياس جودة جميع البيانات مقابل تلك المعايير الدنيا والعمل وفقًا لذلك.
خصائص عملية أتمتة تنظيف البيانات
- الحقيقة هي أنّ جمع أكثر من مصدر واحد للبيانات معًا يوفر الكثير من الفرص لخطأ تعريف المعلومات، يتعامل تنظيف البيانات بشكل فعال مع هذه المشكلة ويترك لك بيانات دقيقة بالتنسيق الصحيح للعمل من خلاله.
- تقدم كل مجموعة بيانات جديدة مجموعة جديدة من المشكلات لعالم البيانات، ويبدو أنّه من المستحيل أتمتة تنظيف البيانات وصناع القرار.
- على الرغم من أنّ الأتمتة تبدو صحيحة فقد تحتاج إلى تقدير الصعوبات بشكل كامل، وعلى الرغم من أنّها تكلف الكثير إلّا أنّه عادةً لا تمثل أولوية قصوى في العديد من الشركات.
- يمكن للكود تصنيف القيم المفقودة والتعامل معها بكفاءة، ويمكن أن يؤدي التشغيل الآلي لمرحلة تنقية البيانات إلى توفير الوقت والتخلص من الأعمال الروتينية المملة والمتكررة.
- يُعد تسليم النظام الأساسي المستند إلى الذكاء الاصطناعي لتنظيف البيانات طريقة واحدة للتعامل مع هذه المهمة الآن، ولكن تأتي الأنظمة الأساسية القائمة على التعلم الآلي لتنظيف بيانات الجذب الرئيسية هي مقدار الوقت الذي توفره لك.
- إنّ تنظيف البيانات من خلال الأتمتة أسرع بكثير من جعل العمال البشريين يقومون بذلك، وهذا بدوره يوفر الوقت ويعني أنّه يمكن للموظفين البشريين استخدام مهاراتهم بشكل أفضل.
- التنظيف الآلي للبيانات هو أيضًا أكثر دقة وكفاءة، والتنظيف التلقائي للبيانات للشركات هو أيضًا أكثر قابلية للتطوير ومع نمو العمل وزيادة كمية البيانات الأولية التي تم جمعها، يمكن لتنظيف المستند إلى الذكاء الاصطناعي مواكبة ذلك بسهولة.
- سبب آخر ممتاز لأتمتة تنظيف البيانات هو قدرة الآلات على التعرف على الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة، ويمكن لمنظفات بيانات الذكاء الاصطناعي اكتشاف هذه الأنماط بشكل أسرع وأكثر موثوقية من أي محلل بيانات بشري على الإطلاق.
