ناقل الخلفية الذي تم إنشاؤه بواسطة rawpixel.com - www.freepik.com

لا تتعامل حلول الإسعافات الأولية مع سبب المشكلة. يعد إنشاء تصورات البيانات لجعل البيانات تبدو جميلة أو تطبيق شجرة قرار على بيانات غير نظيفة مجرد مضيعة للوقت. يمكنك إنشاء جميع النماذج في العالم ، ولكن لا فائدة من تقديم نتائجك وهناك أخطاء تظهر واحدة تلو الأخرى. ماذا لو تم اعتبار النتائج التي توصلت إليها بمثابة إنجيل ، واتخذت الشركة قرارات مهمة بناءً عليها؟ لا أحد منا يريد أن يكون في ذلك الموقف غير المريح.

البيانات غير الصحيحة أو غير النظيفة تؤدي إلى استنتاجات خاطئة. يعد الوقت الذي تستغرقه لفهم البيانات وتنظيفها أمرًا حيويًا لنتيجة النتائج وجودتها. دائمًا ما تكون جودة البيانات هي الأفضل في مواجهة الخوارزميات المعقدة المعقدة. 

إذن ما هي جودة البيانات؟

 
جودة البيانات هي مقياس مدى ملاءمة مجموعة البيانات لخدمة غرضها المحدد ومدى موثوقيتها لاتخاذ قرارات موثوقة. وهي تتكون من خصائص مثل الدقة والاكتمال والاتساق والصلاحية والتوقيت. دعنا نقسم هذه الأمور أكثر باختصار.

1. دقة: يشير هذا إلى مدى جودة البيانات التي تعكس سيناريوهات العالم الحقيقي ؛ السماح لها أن تكون مفيدة. 
2. كمال: لن تتمكن مجموعة البيانات التي تحتوي على عدد كبير جدًا من الفجوات أو الفراغات من إجراء التحليل الصحيح للإجابة على أسئلة محددة.
3. اتساق: يجب أن تكون البيانات المخزنة في موقع واحد هي نفسها ولا تتعارض مع نفس البيانات المخزنة في موقع آخر.
4. فعال: يشير هذا إلى كيفية جمع البيانات وتحديد قواعد وأنظمة العمل. يجب أن يكون بالتنسيق الصحيح وأن يقع ضمن النطاق الصحيح.
5. توقيت: البيانات المتاحة بسهولة والوصول إليها أكثر فائدة من البيانات التي تصبح أقل فائدة ودقة للشركة مع مرور الوقت. 

ما الذي يضمن جودة البيانات؟

 
يمكن استخدام أدوات جودة البيانات المحددة لتحسين وتقدير جودة البيانات. فمثلا:

1. التنميط البيانات: هذا هو فحص مصدر البيانات وفهم الهيكل والاستخدام المحتمل لها. 
2. توحيد البيانات: هذه هي عملية جلب البيانات بتنسيق مشترك يسمح للمحللين باستخدام البيانات.
3. مراقبة: الفحوصات المتكررة على جودة البيانات أمر حيوي. هناك أدوات محددة يمكن وضعها ولديها القدرة على اكتشاف البيانات وتصحيحها. 
4. تاريخية وحقيقية: البيانات التي تم تنظيفها مسبقًا تسمح للمحللين بتطبيق نفس إطار جودة البيانات عبر مجالات أخرى من البيانات والتطبيقات.

أحد الأمثلة على جودة البيانات في الوقت الفعلي في قطاع الرعاية الصحية هو التأكد من أن بيانات المريض دقيقة وصحيحة. هذا ضروري للتوثيق ، والمدفوعات ، وإدارة المخاطر ، وحماية بيانات المرضى. 

الآثار الإيجابية لجودة البيانات

1. اتخاذ القرار: كلما ارتفعت جودة البيانات ، زادت ثقة الشركات والمستخدمين في اتخاذ قرارات مهمة ، بناءً على المخرجات المنتجة. وهذا بدوره يقلل من مخاطر اتخاذ الشركة للقرار الخاطئ. 
2. إنتاجية: لا أحد يريد أن يجلس هناك لساعات طويلة لإصلاح أخطاء البيانات. إذا تم اتخاذ الإجراءات الصحيحة في الخطوة الأولى ، فإنها تسمح للموظفين بالتركيز على الخطوات التالية والمسؤوليات الأخرى. 
3. الأهداف: يمكن أن تضمن بيانات الجودة الدقة في أهداف الشركات الحالية والمستقبلية ، على سبيل المثال ، لدى فريق التسويق فهم أفضل لما ينجح وما لا ينجح.
4. الامتثال: هناك العديد من المجالات التي تستخدم فيها إرشادات محددة للحفاظ على خصوصية البيانات وأمانها من أي انتهاكات أو هجمات محتملة. يمكن أن يؤدي عدم الحفاظ على جودة جيدة في قطاع التمويل إلى غرامات بملايين الدولارات أو غسيل أموال. 

الآثار السلبية لسوء جودة البيانات

1. تخسر أمام منافسيك: إذا كان لدى منافسيك بيانات أفضل منك ، فإن منحهم مزيدًا من المعرفة يمكن أن يؤدي إلى ضياع الفرص وإلحاق أضرار محتملة بالشركة. لا تدع منافسيك يسيطرون عليك!
2. ربح: اتخاذ القرارات بناءً على بيانات غير صحيحة يمكن أن يؤدي إلى خسارة في الإيرادات. على سبيل المثال ، قد يؤدي اتخاذ قرارات سياسية بناءً على بيانات ديموغرافية خاطئة إلى مشاكل اجتماعية ومالية. 
3. سمعة: يريد الجميع تحسين سمعتهم والحفاظ عليها ، لا سيما عندما يتعلق الأمر بالمال. يمكن أن تكون القرارات التي تستند إلى بيانات ضعيفة ضارة جدًا للشركة ، وقد تفقد المستثمرين أو من المحتمل أن تخسر شركاتهم. يميل الناس إلى تذكر السيئ على الخير.

وفي الختام

 
عند النظر إلى البيانات ، اسأل نفسك هذه الأسئلة:
 
1. كيف تم جمع البيانات؟

مصدر البيانات مهم. على سبيل المثال ، هل تم تجميع البيانات من خلال تعداد حكومي ، أو تم تجميعها بواسطة شخص ما قام يدويًا بإنشاء البيانات لاحتياجاتهم الشخصية وتحميلها على Kaggle. يختلف تجميع البيانات من الأشخاص أثناء تنقلاتهم إلى العمل وليسوا مهتمين عن إرسال رابط ويب لاستبيان يمكنهم ملؤه في وقتهم الخاص. 

2. ماذا تمثل البيانات؟

هل تحتوي البيانات على تمثيل جيد لما تبحث عنه أنت أو الشركة؟ إن الإدلاء ببيانات ملموسة حول البيانات الديموغرافية الإحصائية في فرنسا باستخدام البيانات الموجودة في باريس غير دقيق. 

3. كيف تبدو عملية تنظيف البيانات؟

هناك طرق مختلفة لتنظيف البيانات ، ومن المهم اختيار طريقة معينة فريدة لمجموعة البيانات أو نوع البيانات المعين. 

4. ماذا تفعل للحفاظ على جودة البيانات؟

يعد الاستثمار في الأشخاص المناسبين والبنية التحتية للحفاظ على جودة بياناتك وتحسينها بشكل مستمر أمرًا بالغ الأهمية في التكنولوجيا. 

من الأفضل دائمًا أن تحمي نفسك من مشكلة يمكن تجنبها ، بدلاً من السير فيها مباشرة وبذل الوقت والجهد للتوصل إلى حل. أقول دائمًا ، افعلها بشكل صحيح مرة واحدة ولن تضطر إلى العودة إليها. 

 
 
نيشا آريا هو عالم بيانات وكاتب تقني مستقل. وهي مهتمة بشكل خاص بتقديم المشورة المهنية في علوم البيانات أو البرامج التعليمية والمعرفة القائمة على النظرية حول علوم البيانات. إنها ترغب أيضًا في استكشاف الطرق المختلفة التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها الاستفادة من طول عمر الإنسان. متعلمة حريصة ، تسعى إلى توسيع معرفتها التقنية ومهارات الكتابة لديها ، بينما تساعد في توجيه الآخرين.

المصدر: https://www.kdnuggets.com/2022/01/data-quality-good-bad-ugly.html