يعد اكتمال البيانات جانبًا مهمًا لجودة البيانات. جودة البيانات هي إشارة إلى مدى دقة وموثوقية البيانات بشكل عام. يركز اكتمال البيانات بشكل خاص على البيانات المفقودة أو مدى اكتمالها، بدلاً من المخاوف المتعلقة بالبيانات غير الدقيقة أو المكررة. عادة ما يكون عدم اكتمال البيانات نتيجة للمعلومات التي لم يتم جمعها مطلقًا. على سبيل المثال، إذا كان من المفترض أن يتم جمع اسم العميل وعنوان البريد الإلكتروني الخاص به، ولكن عنوان البريد الإلكتروني مفقود، فمن الصعب التواصل مع العميل.
بالإضافة إلى ذلك، لكي تعمل تحليلات البيانات بشكل صحيح، هناك حاجة إلى مستوى عالٍ من اكتمال البيانات. إحدى المشاكل الرئيسية في حل مشكلات البيانات غير المكتملة هي نقص البرامج. حاليًا، يجب ملء المعلومات المفقودة يدويًا.
تؤدي الأجزاء المفقودة من المعلومات إلى تقييد عملية صنع القرار أو تحيزها. إن محاولة إجراء التحليلات ببيانات غير كاملة يمكن أن تؤدي إلى نقاط عمياء وتحيزات، وتؤدي إلى ضياع الفرص. حاليا، يستخدم قادة الأعمال تحليلات البيانات لاتخاذ قرارات تتراوح من التسويق إلى استراتيجيات الاستثمار إلى التشخيص الطبي. في بعض المواقف، يستمر استخدام البيانات التي تفتقد أجزاء أساسية من المعلومات، مما قد يؤدي إلى أخطاء خطيرة واستنتاجات خاطئة.
ينبغي إجراء تقييم وتحسين اكتمال البيانات قبل إجراء التحليلات.
أمثلة على البيانات غير المكتملة وعواقبها
يمكن إظهار مثال بسيط لكيفية تأثير عدم اكتمال البيانات على الأرباح من خلال غياب التفاصيل العقارية الرئيسية، مثل اللقطات المربعة. وبدون هذه المعلومات، لا يستطيع المثمن تقييم قيمة العقار بدقة. إن محاولة تقييم قيمة شقة، أو منزل، أو حتى ممتلكات غير مطورة ستكون محاولة خرقاء في أحسن الأحوال، وربما تكون كارثية. إن تقدير تكاليف أي مشروع بدون قياسات قد يؤدي إلى كارثة.
تقدم بيانات المستهلك غير المكتملة مثالاً آخر على كيف يمكن أن يؤدي عدم اكتمال البيانات إلى الإضرار بالأرباح. بشكل عام، بيانات المستهلك لا تعتبر كاملة إلا إذا تم ملء جميع البيانات المطلوبة وتخزينها بشكل صحيح. على سبيل المثال، وجود اسم وعنوان منزل فقط لا يساعد في رسائل البريد الإلكتروني التسويقية. يمكن للبيانات المفقودة أن تمنع الاتصالات مع العملاء المحتملين. المشاكل المحتملة الأخرى الناجمة عن عدم اكتمال البيانات مدرجة أدناه:
- كفاءة العملية: قد يؤدي استخدام البيانات غير المكتملة إلى الإضرار بالكفاءة التشغيلية. يمكن أن يؤدي عدم وجود بيانات كاملة في إدارة سلسلة التوريد أو المخزون إلى حدوث اضطرابات وتأخير.
- رؤى العملاء: يمكن لبيانات العميل غير المكتملة أن تنتج رؤية محدودة لسلوك العميل وتفضيلاته. قد يؤدي ذلك إلى إثارة غضب العميل أو حتى إهانته. عندما تعمل الشركات بقصة غير مكتملة، يمكن للمعلومات المفقودة أن تخلق مفاهيم خاطئة حول تفضيلات العميل، واتجاهات السوق، وما إلى ذلك. يمكن أن تؤدي الثغرات الموجودة في بيانات العميل إلى الإضرار بالقدرة على تخصيص عملاء محددين واستهدافهم.
- التدقيق المطلوب: العديد من الصناعات تخضع الآن ل قوانين تتطلب تقارير بيانات دقيقة وكاملة. يمكن أن يؤدي عدم اكتمال البيانات إلى فرض غرامات ومشكلات قانونية والإضرار بالسمعة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تؤدي المعاملات المفقودة إلى عدم الإبلاغ عن الإيرادات، مما يؤدي بدوره إلى مشاكل ضريبية.
- التنبؤ والتخطيط: عندما تكون البيانات التاريخية غير مكتملة، والتي غالبًا ما تستخدم للتنبؤ والتخطيط، يمكن أن يكون لها تأثير سلبي كبير.
- التعلم الالي: اكتمال البيانات ضروري لتطوير التدريب آلة التعلم النماذج التي تعمل بكفاءة. يمكن أن تؤدي البيانات المفقودة إلى حدوث تحيزات وتقليل الدقة التنبؤية للنظام.
- رؤى استراتيجية: تعتمد المؤسسات على اكتمال البيانات عند البحث عن فرص التسويق، وتقييم المخاطر، وتحسين العمليات. هناك حاجة إلى بيانات كاملة للتخطيط الاستراتيجي.
- اتخاذ القرار الفعال: البيانات الكاملة ضرورية لصنع قرارات مبلغة. إن الوصول إلى جميع البيانات ذات الصلة يدعم اتخاذ قرارات أفضل.
- تحليلات دقيقة: استخدام بيانات غير كاملة يمكن أن تفسد تحليل البيانات. عندما تكون البيانات الهامة مفقودة، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحريف النتائج، مما يجعل الاستنتاجات غير الصحيحة احتمالًا كبيرًا.
التحليلات واكتمال البيانات
أي تحليل إحصائي يعتمد على بيانات ذات قيم مفقودة لديه فرصة متزايدة لـ كونها متحيزة. يعد اكتمال البيانات، كجزء من تحليلات البيانات، أمرًا ضروريًا عند تطوير النموذج. يجب أن تغطي البيانات المجمعة للبحث نطاق السؤال قيد البحث. أي فجوات أو قيم مفقودة أو تحيزات مقدمة ستؤثر على النتائج.
يعد اكتمال البيانات أمرًا ضروريًا لأي منظمة تعتمد على البيانات للبحث وصنع القرار.
التأكد من اكتمال البيانات
يؤثر اكتمال البيانات بشكل كبير على جودة البيانات ويدعم التواصل الجيد مع العملاء وزملاء العمل وأنظمة الكمبيوتر الأخرى. من المهم تحديد الأولويات وحل مشكلات اكتمال البيانات عند ظهورها.
يمكن أن يؤدي اتخاذ الخطوات التالية إلى منع البيانات غير المكتملة من الدخول إلى أنظمتك:
- قرر ما هي المعلومات الهامة: عند استخدام النماذج لجمع المعلومات، تكون بعض الحقول ضرورية لممارسة الأعمال التجارية، في حين أن البعض الآخر ليس كذلك. يجب تحديد المجالات المهمة للتحليلات.
- اجعل بعض الحقول متطلبًا: يفترض بعض الأشخاص تلقائيًا أن رقم الهاتف هو أحد المتطلبات، ولكن عند شراء عنصر من موقع ويب، ما هو عدد المرات التي يتم فيها استخدام رقم الهاتف فعليًا؟ يعد الاسم وعنوان الشحن والبريد الإلكتروني ورقم بطاقة الائتمان/الخصم ضرورية، ولكن أي معلومات إضافية مخصصة للتسويق أو البحث.
- استخدام ملفات تعريف البيانات: يمكن أن يكون تحديد ملفات تعريف البيانات جانبًا مهمًا في إعداد البيانات للمعالجة والتحليلات. تنميط البيانات هي عملية فحص البيانات لتحديد إجماليها جودة البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن ملف تعريف البيانات مراجعة البيانات المصدر. (يمكن أن تكون بيانات المصدر مفيدة في التراجع للعثور على البيانات المفقودة.)
- إسناد المسؤولية إلى فرد أو فريق: أن يكون لديك فرد متخصص مسؤول عن اكتمال البيانات. يمكن جعل الفريق مسؤولاً عن جودة البيانات ككل.
- استخدام مصدر البيانات الصحيح: فقط مصادر البيانات الموثوقة يجب أن تستخدم. يجب أن تركز هذه المصادر على جودة البيانات ودقتها واكتمالها.
المخاطر التنظيمية والامتثال
في حين أن الأرباح غالبًا ما تعتبر الهدف الأساسي للعديد من الشركات، إلا أن هذه الشركات نفسها مطلوبة بموجب القانون لتحقيقها معايير معينة. تخضع العديد من المنظمات للوائح صارمة تفرض تقديم تقارير كاملة ودقيقة. إذا قدمت الشركة بيانات غير كاملة، فقد تواجه اتهامات بعدم الامتثال، مما يؤدي إلى عقوبات ومضاعفات قانونية.
موقف غير رسمي تجاه اللوائح و قوانين الأعمال التجارية عبر الإنترنت قد تسبب أضرارًا أكبر من العقوبات المالية البسيطة. يمكن أن يؤدي الخطأ القانوني إلى الإضرار بسمعة الشركة. إن الإضرار بسمعة الشركة قد يؤدي بدوره إلى جعل جذب عملاء جدد تحديًا.
عدم وجود أدوات برمجية لاكتمال البيانات
لا ينبغي أن يكون نقص البرامج المتاحة لاكتمال البيانات أمرًا مفاجئًا. ضع في اعتبارك أن تصحيح تهجئة الكلمة أو الاسم أمر شائع، لذا فإن تحسين جودة البيانات عن طريق تصحيح البيانات ليس بالأمر الصعب. البحث عن البيانات المكررة ليس بالأمر الصعب بالنسبة للبرنامج المناسب أيضًا.
لكن ملء الفراغ؟ ماذا تضع في المساحة الفارغة؟ إذا كانت لديك المعلومات المتاحة بسهولة، فلن تكون هذه مشكلة. وبدلاً من ذلك، فإن أملك الوحيد لملء هذا الفراغ يتطلب بحثًا يستغرق وقتًا طويلاً. وسيواجه البرنامج أو الذكاء الاصطناعي نفس المشكلة تمامًا.
هناك عدد قليل من البرامج المتاحة التي تعمل مع الأبحاث المتخصصة التي تستخدم معلومات موحدة للغاية. هذه البرامج "تتنبأ" بالمعلومات المفقودة. للأسف، حتى مع وجود معلومات موحدة للغاية، يمكن ارتكاب الأخطاء، ويجب على الإنسان مراجعة التصحيحات.
مستقبل اكتمال البيانات
الطريقة الأكثر فعالية لملء الفراغات هي القيام بذلك مع العميل، أو في الوقت الذي تكون فيه المعلومات متاحة بسهولة. ربما تكون "الحقول المطلوبة" حلاً مبسطًا للغاية، حيث يمكن أن تمنع معاملات البيع إذا كان العميل المحتمل يفتقر إلى جزء من المعلومات المطلوبة أو غير راغب في مشاركته.
الحل الجزئي سيكون عبارة عن برنامج يبحث عن المعلومات المفقودة ويحددها داخل البيانات، ثم يوفر موقعها.
قد يكون ChatGPT حلاً ممكنًا، حيث يقوم بإجراء البحث اللازم لملء تلك الأجزاء المفقودة من المعلومات. أحد المخاوف المتعلقة بهذا الحل هو أن البحث الناتج يجب أن يتم فحصه مرتين من قبل الإنسان (وهذا لا يزال أقل استهلاكًا للوقت من إجراء البحث بنفسك)؛ شات جي بي تي اكتسبت سمعة طيبة ل أن تكون مبدعًا وإنشاء إجابات للأسئلة عندما لا تجد إجابة.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.dataversity.net/what-is-data-completeness-and-why-is-it-important/
