"هل يمكنني الوثوق بهذه البيانات؟"
في عصر الذكاء الاصطناعي (AI)، يصبح هذا السؤال بالغ الأهمية للأفراد والمنظمات. موثوقية البيانات هي حجر الزاوية في المنظمة صنع القرار القائم على البيانات. استطلاع حديث من على وجه التحديد حددت الدراسة اتخاذ القرارات المبنية على البيانات كهدف أساسي لـ 77% من مبادرات البيانات، ومع ذلك فإن 46% فقط من المؤسسات لديها ثقة عالية أو عالية جدًا في البيانات التي تدعم قراراتها، وفقًا للدراسة.
تقرير من المنتدى الاقتصادي العالمي يسلط الضوء على أهمية موثوقية البيانات في تحقيق إمكانات الذكاء الاصطناعي. في حين يعتقد 90% من الرؤساء التنفيذيين في القطاعين العام والخاص أن الذكاء الاصطناعي ضروري لمواجهة تغير المناخ، فإن 75% من المديرين التنفيذيين ليس لديهم مستوى عالٍ من الثقة في موثوقية البيانات التي تدعم مشاريع البيانات المهمة الخاصة بهم. إن ضمان نجاح المبادرات المستقبلية المبنية على البيانات يبدأ ببيانات جديرة بالثقة، وإثبات أن البيانات جديرة بالثقة يبدأ بتحديد ما هي موثوقية البيانات، وتحديد كيفية تحقيق ذلك.
ما هي موثوقية البيانات؟
موثوقية البيانات هي تقرير أن البيانات دقيقة وكاملة ومتسقة وخالية من الأخطاء. يعد ضمان موثوقية البيانات أحد مكونات المنظمة جهود سلامة البيانات، والتي تمتد إلى ما هو أبعد من البيانات نفسها إلى البنية التحتية والعمليات المتعلقة بالبيانات:
- السلامة الجسدية يحكم إجراءات تخزين واسترجاع البيانات بشكل آمن من أنظمة تكنولوجيا المعلومات. فهو يحمي من انقطاع الخدمة والتهديدات الخارجية الأخرى لموثوقية البيانات.
- السلامة المنطقية يؤكد أن البيانات منطقية في سياقات مختلفة. يمكن أن يتعرض منطق البيانات للخطر بسبب خطأ بشري أو عيوب في تصميم النظام. التكامل المنطقي له أربعة جوانب:
- سلامة المجال تتعلق بالنطاق المقبول من القيم، مثل الأعداد الصحيحة أو النص أو التاريخ.
- سلامة الكيان يمنع الازدواجية عن طريق تطبيق المفاتيح الأساسية التي تحدد بشكل فريد السجلات في جدول قاعدة البيانات العلائقية.
- التكامل المرجعي ينفذ القواعد والإجراءات التي تحافظ على الاتساق بين جدولي قاعدة البيانات.
- التكامل المحدد من قبل المستخدم يحاول تحديد الأخطاء التي تغفلها عمليات التحقق من التكامل الأخرى من خلال تطبيق القواعد والقيود الداخلية الخاصة بالمؤسسة على البيانات.
تعد موثوقية البيانات بمثابة الخطوة الأولى في إنشاء عمليات صنع قرار قوية تعتمد على البيانات. تتأثر جودة القرارات بعدم اكتمال البيانات، وعدم دقة البيانات، والتحيزات الناجمة عن عدم توحيد تنسيقات البيانات، وتعريفات البيانات غير المتسقة، وطرق جمع البيانات غير المناسبة. إن الثقة في موثوقية بياناتك تسمح لصناع القرار بجمع المعلومات التي يحتاجون إليها والاستجابة بسرعة لظروف الصناعة والسوق المتغيرة.
لماذا تعتبر موثوقية البيانات مهمة؟
إحدى الطرق لقياس أهمية موثوقية البيانات هي النظر في خصائص البيانات غير الموثوقة:
- غير دقيق البيانات خاطئة تمامًا ومضللة.
- عفا عليها الزمن البيانات لم تعد دقيقة ومضللة بنفس القدر.
- غير كامل تفتقد البيانات إلى قيم أو تفتقر إلى سمات محددة، مثل سجل العميل بدون معلومات الاتصال.
- مكررة فالبيانات يمكن أن تشوه التحليلات وتهدر الموارد.
- تتعارض البيانات موجودة في أشكال أو تنسيقات مختلفة داخل المنظمة.
- ليست له صلة، لا علاقة له مع الموضوع البيانات لا تضيف قيمة في سياق التحليل الحالي.
- غير منظم تفتقر البيانات إلى سياق يسمح بتحليلها بدقة، مثل النص العادي مقابل النص في حقل قاعدة بيانات محدد.
- غير متوافق تسبب البيانات مشاكل للصناعات الخاضعة للتنظيم مثل الرعاية الصحية والتمويل ويمكن أن تؤدي إلى عقوبات قانونية ومالية.
وعلى العكس من ذلك، تعمل البيانات الموثوقة على تحسين جودة قرارات العمل، وتساهم في الكفاءة التشغيلية للشركة، وتعزز مستويات رضا العملاء، وتجعل الإدارة المالية أكثر دقة، وتسهل الامتثال التنظيمي. تتمثل الفوائد الأخرى لموثوقية البيانات بالنسبة للمؤسسة في التسويق الأكثر فعالية، وانخفاض تكاليف التشغيل، والتنبؤ الأكثر دقة، وقابلية التوسع المحسنة، وتكامل البيانات الأكثر فائدة وإفادة.
قد تكون الميزة الأكثر أهمية التي تكتسبها الشركات من زيادة موثوقية البيانات هي الثقة التي تبنيها مع الموظفين والشركاء والعملاء. إذا كانت الثقة هي أساس العلاقات التجارية، فإن موثوقية البيانات هي الطريق إلى إقامة علاقات قوية وطويلة الأمد وتفاعلات إيجابية مع الأطراف وأصحاب المصلحة داخل الشركة وخارجها.
كيفية قياس موثوقية البيانات
الخطوة الأولى في قياس موثوقية البيانات هو تحديد المقاييس الأكثر ملاءمة ل نوع محدد من البيانات والتطبيقأو "البعد". بعض مقاييس موثوقية البيانات تكون جوهرية، أو مستقلة عن حالة استخدام معينة، مثل العدد الإجمالي لأخطاء الترميز في قاعدة البيانات. البعض الآخر خارجي، مما يعني أنهم مرتبطون مباشرة بمهمة أو سياق محدد، مثل متوسط وقت تحميل صفحة الويب.
تشمل المقاييس الجوهرية دقة البيانات، واكتمالها، التناسقوالنضارة والخصوصية والأمان:
- دقة يتم قياسه بمدى جودة وصف البيانات أو تمثيلها للوضع الواقعي الذي تتعلق به. يتضمن ذلك ما إذا كانت البيانات تمتلك السمات الموضحة في نموذج البيانات، وما إذا كانت تنبؤات النموذج حول الأحداث والظروف صحيحة.
- كمال يتعلق بكل من البيانات نفسها ونماذج البيانات التي تم إنشاؤها بناءً على تلك البيانات. يتم قياس الاكتمال من خلال تحديد القيم الخالية أو عناصر البيانات في قاعدة البيانات، والحقول التي تكون فيها البيانات مفقودة بالكامل.
- اتساق يزيل التكرار في البيانات والتناقضات في القيم التي هي عبارة عن مجموعات من بعضها البعض. ومن الأمثلة على ذلك قاعدة البيانات التي لا تتطابق فيها أرقام طراز المنتج التي يستخدمها قسم المبيعات مع أرقام النماذج التي يستخدمها فريق الإنتاج.
- طراوة يحدد حداثة البيانات في الوقت الحاضر، وهو ما يرتبط بـ ولكنه ليس مرادفًا له توقيت البياناتأو أهمية البيانات عند تطبيقها على مهمة محددة. على سبيل المثال، قد تتأخر أرقام المبيعات من النشر بواسطة قائمة قديمة لممثلي المبيعات. تعتبر بيانات المبيعات دقيقة وفي الوقت المناسب للتحليل، ولكنها ليست حديثة.
تشمل المقاييس الخارجية مدى صلة, الموثوقيةوالتوقيت وسهولة الاستخدام والصلاحية:
- الملاءمة يضمن أن البيانات توفر الرؤية اللازمة للمهمة، وكافية لتلبية جميع حالات الاستخدام المقصودة. يمكن أن يكون سبب عدم الأهمية هو التكرار، أو كونه قديمًا، أو غير مكتمل.
- الموثوقية يشير إلى مدى اعتبار أصحاب المصلحة للبيانات جديرة بالثقة. لكي تعتبر البيانات صحيحة وذات مصداقية، يجب أن تكون قابلة للتحقق من مصدرها، وجودتها، وأي تحيزات محتملة.
- توقيت يؤكد أن البيانات محدثة ومتوفرة للاستخدام في الأغراض المقصودة منها. إن المعلومات الحديثة التي لا تصل أبدًا إلى صناع القرار الذين يحتاجون إليها تكون عديمة الفائدة مثل المعلومات القديمة التي تصل إليهم على الفور.
- قابليتها للاستخدام يحدد مدى سهولة الوصول إلى البيانات وفهمها من قبل مستهلكي بيانات المؤسسة. يجب أن تكون البيانات واضحة لا لبس فيها، ويجب أن تكون متاحة باستخدام أشكال مختلفة من نماذج الطلب، والصياغة، والأساليب.
- فعال التحقق من أن البيانات تتوافق مع القواعد الداخلية للشركة وتعريفات البيانات. يجب أن تتفق الأقسام المختلفة على طرق محددة لإنشاء البيانات ووصفها والحفاظ عليها لتعزيز العمليات التجارية المتسقة والفعالة.
كيفية تحسين موثوقية البيانات: الأمثلة والتحديات
يبدأ تعزيز موثوقية بيانات شركتك من خلال تحديد حالات الاستخدام الأكثر أهمية، مثل التنبؤ بالمبيعات، أو تخطيط القوى العاملة، أو وضع استراتيجيات تسويقية فعالة. ويتيح لك ذلك التركيز على البيانات التي لها أكبر تأثير على مستوى المؤسسة وتوفر أرضية مشتركة لجميع أصحاب المصلحة. كما أنه يسلط الضوء على المجالات والتطبيقات التي هي في أمس الحاجة إلى بيانات أكثر موثوقية.
من خلال اعتماد أفضل الممارسات لتعزيز موثوقية البيانات، تحقق المؤسسات فوائد عبر كومة البيانات الكاملة: من مصادر البيانات وأدوات الاستخراج والتحميل إلى مستودعات البيانات السحابية وأدوات التحويل.
- الالتزام بمعايير جمع البيانات. وهذا يقلل من التباين في البيانات ويعزز الاتساق في جميع أنحاء الشركة.
- تدريب جامعي البيانات على التركيز على الموثوقية. إتاحة الأدوات والتقنيات لهم التي تقلل من احتمالية الأخطاء البشرية، وإعلامهم بالتكاليف المرتبطة باستخدام بيانات غير موثوقة.
- إجراء عمليات تدقيق منتظمة. تحدد عمليات تدقيق البيانات الأخطاء والتناقضات في الأنظمة، وتتعمق أكثر لاكتشاف أسباب المشكلات وتحديد الإجراءات التصحيحية.
- اختبر موثوقية أدواتك وأدواتك. وتشمل أدوات جمع البيانات الدراسات الاستقصائية والاستبيانات وأدوات القياس. بالإضافة إلى الاختبار التجريبي للأدوات، يتعين عليك مراقبة عملية التجميع للتأكد من اكتمال البيانات ودقتها واتساقها.
- تنظيف البيانات. حدد وأزل أي قيم متطرفة في البيانات. تحديد القيم المفقودة وغير المتسقة وتنفيذ الأساليب القياسية لتحقيق اكتمال البيانات واتساقها.
- إنشاء قاموس البيانات. يعمل القاموس بمثابة المستودع المركزي لأنواع البيانات، وعلاقات البيانات، ومعنى البيانات. يتيح لك تتبع مصدر البيانات وتنسيقها وكيفية استخدامها. كما أنه بمثابة مورد مشترك لجميع أصحاب المصلحة.
- تأكد من أن البيانات قابلة للتكرار. إن التوثيق الدقيق لممارسات جمع البيانات الخاصة بك يسمح لك وللآخرين بإعادة إنتاج نتائجك. وينبغي شرح المنهجيات المستخدمة بوضوح، وينبغي تتبع جميع إصدارات البيانات بدقة.
- تطبيق سياسات إدارة البيانات. تأكد من أن مستهلكي البيانات في الشركة يفهمون سياسات وإجراءات بياناتك المتعلقة بعناصر التحكم في الوصول والتعديلات والتحديثات لسجل التغيير.
- احتفظ بنسخة احتياطية من بياناتك وقابلة للاسترداد. استعد للفقدان المحتمل للبيانات الهامة عن طريق اختبار عمليات استعادة البيانات الخاصة بك بانتظام.
موثوقية البيانات هي المفتاح لبناء الثقة في الذكاء الاصطناعي
يعتمد الوعد الكبير للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) على الشركات والمستهلكين التغلب على عدم ثقتهم في التكنولوجيا. يمكن أن تؤدي موثوقية البيانات إلى مواجهة التباين وعدم الدقة المتأصلة في أنظمة التعلم الآلي ذات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM). إن تطبيق مبادئ موثوقية البيانات على نمذجة الذكاء الاصطناعي يعالج التحيز الضمني والصريح للمحتوى الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي.
تتضمن أمثلة موثوقية البيانات المطبقة على ابتكارات GenAI ما يلي: AI قابل للتفسير (XAI) الذي يعزز الشفافية وسهولة فهم الأنظمة، و التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، الذي يجمع بين الحدس البشري والخبرة مع الكفاءة الحسابية للذكاء الاصطناعي. كما يجري تطوير أطر الذكاء الاصطناعي الأخلاقية التي تسعى إلى تحقيق العدالة والمساواة بالإضافة إلى الدقة والموثوقية.
البيانات هي الوقود الذي يحرك الأعمال الحديثة، ولكن قيمة تلك البيانات تنخفض بشكل حاد عندما يفقد مستهلكو البيانات الثقة في دقتها ونزاهتها وموثوقيتها. إن أفضل طريقة لتعزيز العائد الذي تحققه شركتك من استثماراتها في البيانات هي تنفيذ الأدوات والعمليات التي تحمي قيمتها وتعززها.
- 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-reliability-and-why-do-you-need-it/
