تنظيف البيانات البطل المجهول في نظام لوجيكس AI
تنظيف البيانات البطل المجهول في نظام لوجيكس AI
إكتّشف | الخميس - 29 / 08 / 2024 - 3:27 م
لو أخبرتني أنك تسمع مصطلح “تنظيف البيانات” لأول مرة في حياتك، سأصدقك. لا من منطلق (العميل دائمًا على حق) فحسب، بل لأنه -وبحسب دراسة أجرتها جارتنر– 60% من الشركات لا تقيس التكلفة السنوية للبيانات .. المارقة “هذا اسمها الشائع Dirty Data!“.
وهل تعلم أنها تكلّف الـ 40% الباقية ما متوسطه 12.9 مليون دولار سنويًا؟
لذا، إذا كنت تعتقد أنه ليس لديك أي بيانات مارقة.. فربما أنت لم تجدها بعد فحسب.
“ألا يجدر بيّ -على الأقل- فهم معنى المصطلح؟!”
بالطبع .. اعذرني .. إذًا، فالبيانات المارقة هي معلومات منسقة ربما، لكنها معيبة أو تحتوي على أخطاء، فمثلًا:
- بيانات مكررة أو قديمة أو غير كاملة.
- بيانات لم يتم تعيينها بشكل صحيح في مخطط قاعدة البيانات.
- موجودة بتنسيقات غير صحيحة (خاصةً أرقام الهواتف).
ضرر البيانات المارقة أضخم من التكلفة
بما أنك مستخدم مخلص لنظام لوجيكس، فأنت تُدرك أن الاستمرار باستخدام النظام ببيانات غير دقيقة أو غير كاملة أو غير متسقة ينطوي على العديد من المخاطر: بدءًا من عدم دقة الإيرادات والنفقات التشغيلية، مرورًا بالتأثير على سمعة منشأتك، وربما أدى إلى مشكلات متعلقة بالامتثال (مع استمرار صرامة اللوائح المتعلقة بالبيانات، فمن الضروري أن تدير المنشآت بياناتها بكفاءة وأمان).
هذا ليس صحيحًا فقط بالنسبة للبيانات المالية الحساسة أو البيانات الشخصية ولكن أيضًا لباقي بيانات العمل. يمكن أن تؤثر مشكلات جودة البيانات أيضًا على العملاء من خلال التسبب في فقد السجلات أو جعل تقديم خدمة عملاء فعالة عملية شبه مستحيلة.
كيف أعرف أن بياناتي عالية الجودة؟
سؤالك في محله.
عمومًا، يمكن تعريف البيانات عالية الجودة بأنها البيانات التي تستوفي المعايير الخمسة التالية:
- الاكتمال: أي عدم وجود قيم مفقودة، والتي تنتج عادةً عن أخطاء في إدخال البيانات أو مشاكل في التجميع. اسأل نفسك ، “هل جميع البيانات التي ستحتاجها منشأتي متاحة؟” و”هل يمكنني استخدام جميع البيانات للإجابة على أسئلة الإدارة؟” إذا كانت الإجابة على كلا السؤالين بنعم، إذًا، بياناتك كاملة.
- الاتساق: ويعني خلو قواعد بياناتك من المعلومات المكررة أو غير الدقيقة. يمكن أن تحدث مشاكل عدم الاتساق في البيانات أثناء نقل معلوماتك من النظام القديم إلى نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP).
ماذا ستفعل؟ انتبه للتنسيقات وأسماء الأعمدة المختلفة؛ على سبيل المثال، هل يتم تخزين معلومات العنوان في عمود واحد أم هي مقسمة إلى عدة أعمدة؟ هل يتمتع نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الذي اعتمدته بميزة تلقي القيم المخزنة في الحقول والجداول المخصصة؟ [الإجابة “نعم” في نظام لوجيكس AI]. - التزامن: يعلم الجميع كيف تتيح البيانات في الوقت الفعلي اتخاذ قرارات مستنيرة. هل يمكنك استخدام بياناتك لإعداد التقارير في الوقت الفعلي؟ وقبل أن تُجيب، اسمح ليّ بسؤالك: هل تحققت أي الحقول تمّ تعيينها لتكون إلزامية “mandatory” أو للإكمال التلقائي “auto-completion”؟
والجانب الأكثر أهمية فيما يتعلق بتزامن البيانات معرفتك بتاريخ آخر تعديل/تدقيق. - الدقّة: ربما كانت بياناتك دقيقة منذ عدة أشهر (أو سنوات)، ولكن هل ما زالت كذلك؟
في الواقع، تتغير البيانات أسرع مما تتخيل ويجب أن تتأكد من صلاحيتها في سياق معين. على سبيل المثال، هل ينتمي عنوان البريد الإلكتروني إلى مزوّد فعلي أم انتهت صلاحيته؟ [كما حدث مع مزود البريد “مكتوب” منذ 5 سنوات]؟ هل يمكن التحقق من الحساب البنكي لعميلك أو رقم الإعفاء الضريبي عبر الإنترنت؟ اتخذ التدابير اللازمة للتحقق من دقة المعلومات المسجلة في قواعد بياناتك بمساعدة نظام لوجيكس AI. - الصلاحية: هل تلبي البيانات متطلبات منشأتك، أي هل تلبي شروطًا معينة؟ على سبيل المثال، قد يتطلب تعيين حد ائتماني للعميل قيمًا قصوى، أو نطاقًا يعتمد على مجموعة العملاء، ليتم الاتفاق عليه. تأكد من أن البيانات المخزنة في أنظمتك تلتزم بشروطك المحددة.
كيف تبدأ عملية تنظيف البيانات؟
يمكن أن تساعد الخطوات التالية في تجنب مشكلات جودة البيانات أثناء تبنيّ نظام لوجيكس AI:
انتقاء البيانات المطلوبة
ليست كل البيانات على نفس القدر من الأهمية. لذا نوصي في لوجيكس بالتركيز على البيانات ذات التأثير الأكبر على نتائج الأعمال. في الترحيل السحابي، كلما قلت بيانات المعاملات، زادت سلاسة عملية التحويل.
إذ لو احتفظت بكل بياناتك، وفق مبدأ “ربما نحتاجها مستقبلًا“. سيغدو مشروع الانتقال إلى النظام الجديد أكثر تعقيدًا.
ابدأ بالتركيز على البيانات ذات الأولوية العالية، وبالطبع، ستتطلب عملية تنظيف البيانات حذف بعض بياناتك؛ ومع ذلك، قد تكون هناك متطلبات تنظيمية تتطلب منك الاحتفاظ بها. في هذه الحالة، احرص على الاجتماع مع أصحاب القرار في منشأتك للاتفاق بشأن قواعد التحقق من الصحة لتوحيد بياناتك وتنظيفها.
على سبيل المثال، قم بإنشاء مرشحات “فلاتر” لتضييق نطاق التفاصيل المقدمة.
تنظيف البيانات (تلقائيًا/يدويًا)
عندما تحدد مقدار البيانات التي تحتاج إلى نقلها للنظام الجديد، حدد آلية تنظيفها. من المفترض أن يساعد هذا في تقييم مقدار الموارد المطلوبة قبل الانتقال إلى النظام. لتأتي بعدها بضعة خطوات إضافية:
- يمكن إجراء عملية تنظيف البيانات تلقائيًا باستخدام الأدوات المدمجة بنظام لوجيكس AI، رغم ذلك سيتعين عليك مراجعة البيانات لتحديد أوجه عدم الاتساق.
- أثناء عملية التنظيف، يضمن التحقق من البيانات أن المعلومات متاحة ويمكن الوصول إليها وكاملة وفي التنسيق الصحيح.
- تتضمن أفضل الممارسات لتنظيف البيانات التحقق من الدقة وإدارة التكرارات وإلحاق البيانات المفقودة؛ يكفل الذكاء الاصطناعي المدمج بنظام لوجيكس AI جعل عملية تنظيف البيانات ونقلها في منتهى السلاسة.
في السيناريوهات الصعبة، لا يمكن تنظيف البيانات قبل الترحيل. كما حين يستلزم الانتقال بذل وقت وجهد كبيرين جدًا لتحديث النظام القديم، أو في الحالات التي لا تسمح فيها بنية النظام القديم بالقيم المحولة، في هذه الحالة، سيتعين عليك تحديث البيانات المعينة بشكل مستمر حيث أن العمليات اليومية تنشئ المزيد من البيانات بالتنسيق القديم.
التأكد من صحة البيانات
يمكن أن تبدأ عملية التحقق بإكمال القيم المفقودة وإزالة السجلات المكررة.
تستهلك السجلات المكررة في قاعدة البيانات الخاصة بك وقتًا وجهدًا غير ضروريين وتنتهي أيضًا بتكلفة أكبر في الصيانة وإنفاق التسويق. يمكن أن تؤدي التكرارات أيضًا إلى تقارير غير دقيقة.
يعد التخلص من التكرارات أمرًا بالغ الأهمية بشكل خاص أثناء تبني نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP). ومع ذلك، هناك استثناءات – ستستخدم بعض المؤسسات نفس الحساب البنكي للمورد، على سبيل المثال. ستحتاج إلى التأكد من أن بياناتك “مناسبة للغرض”، أو بعبارة أخرى، قابلة للاستخدام لتحقيق أهدافك أو مستويات الخدمة. للقيام بذلك، نوصي بإجراء ملفات تعريف البيانات -أي “فحص البيانات من مصدر موجود وتلخيص المعلومات” المتعلقة بها- بالإضافة إلى مراقبة البيانات، على سبيل المثال، باستخدام لوحة معلومات جودة البيانات. سيساعدك كلاهما على التحقق من صحة فجوات البيانات والتحديات الحالية.
أخيرًا، ربما لا يمكن تصحيح بعض السجلات مثل رسائل البريد الإلكتروني وأرقام الهواتف والصناعة وحجم الشركة وما إلى ذلك تلقائيًا. من المهم العثور على البيانات المفقودة وإضافتها، سواء من خلال البحث عبر الإنترنت أو الاتصال بالأشخاص المعنيين أو موفري البيانات من جهات خارجية.
إجراء تحليل البيانات
بمجرد التحقق من صحة بياناتك، قم بتحليلها ضمن سياقها الأكبر. فكر في التدابير المتخذة للحصول على هذه البيانات وما يتم فعله بها. يمكن أن يساعدك هذا الإجراء على تحسين الأداء من خلال تقديم “حالة العمل” الشاملة، والتي ستسمح لك باتخاذ قرارات أكثر استنارة.
سيساعدك هذا أيضًا على تحديد التقارير الحالية التي سيتم اعتبارها غير ذات صلة، ولا يجب إعادة تطويرها أثناء التنفيذ. على سبيل المثال، يمكنك إنشاء عمليات أكثر كفاءة، وتقليل التكرار، والتكيف مع ظروف السوق المتغيرة. يمكن لموظفي الدعم الفني لدينا توجيه منشأتك من خلال هذا التحليل القيم استنادًا إلى النتائج التي توصلت إليها المنشآت الأخرى في نفس الصناعة ذات الأهداف التشغيلية المماثلة.
استخدام ميزات الأتمتة
بعد تنظيف البيانات، يجب عليك توحيد وتنظيف تدفق البيانات الجديدة أثناء دخولها إلى نظامك من خلال إنشاء تدفقات عمل آلية. يمكن تشغيل تدفقات العمل هذه في الوقت الفعلي أو على دفعات (يوميًا أو أسبوعيًا أو شهريًا) حسب كمية البيانات التي تدخل أنظمتك. يمكن تطبيق تدفقات العمل هذه على كل من البيانات الجديدة وكذلك البيانات الموجودة في قاعدة بياناتك.
دمج جودة البيانات في ثقافة شركتك
إن ضمان جودة بيانات تخطيط موارد المؤسسات (ERP) ليس عملية لمرة واحدة ولكنه يتطلب تقييمًا مستمرًا لضمان موثوقية البيانات. إن تحديد واتخاذ الخطوات اللازمة لتحسين المشكلات المتعلقة بجودة البيانات سيساعد في تحسين أداء الأعمال ونتائجها. فكر في مشاركة المعرفة والتعاون عبر منشأتك.
بعد الانتقال إلى نظام لوجيكس AI، احرص على إجراء تقييمات منتظمة عبر نظامك. استخدم ميزة أتمتة عملية تنظيف البيانات وتبسيط عملياتك وفكر في إجراء تدقيق ما بعد التنفيذ في الأشهر القليلة الأولى. والأفضل من ذلك، استشارة شركة خبيرة مثل (لوجيكس لتقنية المعلومات) لمساعدة مؤسستك على ضمان جودة البيانات أثناء انتقالك لنظام لوجيكس AI. يمكننا مساعدتك في تطوير نظام عمل يلبي المعايير الخمسة لجودة البيانات المذكورة أعلاه.
النسخ الاحتياطي المنتظم للبيانات
قم بإجراء نسخ احتياطية منتظمة لقاعدة بيانات برنامج تخطيط موارد المؤسسات الخاص بك للحماية من فقدان البيانات. يتضمن ذلك النسخ الاحتياطي التدريجي للبيانات المعاملاتية والنسخ الاحتياطي الكامل لقاعدة البيانات بأكملها. باستخدام استراتيجيات النسخ الاحتياطي المناسبة، يمكنك استرداد البيانات في حالة الحذف العرضي أو فشل النظام أو الأحداث غير المتوقعة الأخرى.
تشفير البيانات
تأكد من استخدامك تقنيات تشفير البيانات لتأمين البيانات الحساسة داخل نظام لوجيكس AI. ويشمل ذلك تشفير البيانات سواء في حالة السكون (المخزنة في قواعد البيانات أو الملفات) أو أثناء النقل (عندما يتم تبادل البيانات بين أنظمة مختلفة). ويضمن التشفير أنه حتى في حالة حدوث وصول غير مصرح به، تظل البيانات غير قابلة للقراءة.
الخطوة التالية؟
بعد توحيد بياناتك والتحقق من صحتها وإزالة التكرارات منها وإضافة القيم المفقودة، دقق في أنماط الأخطاء التي صادفتك؛ لأنها قد تكون مؤشرًا لمشكلة أكبر. لاحقًا، يمكنك تحليل هذه البيانات لتوفير معلومات أفضل لذكاء الأعمال والتحليلات. يمكن للبيانات النظيفة والمحدّثة دعم التحليلات الأفضل وبالتالي، اتخاذ قرارات أفضل.
وإليك بعض النصائح لتحقيق وإدارة جودة بيانات جيدة لشركتك:
تولى القيادة
يبدأ النجاح من الأعلى إلى الأسفل. يتم كسب نصف المعركة عندما تؤكد قيادة شركتك على أهمية بيانات الشركة ونزاهتها. عندما تدرك القيادة والإدارة هذه الأهمية، يتم عادةً صياغة أهداف الشركة وميزانياتها الإستراتيجية مع أحكام تعزز تنفيذ منهجية بيانات ناجحة تناسب الشركة بشكل أفضل.
اعتمد الحوكمة
إنشاء ووضع أدوار ومسؤوليات واضحة لضمان المساءلة عن جودة البيانات. يجب أن يكون هناك “أصحاب البيانات” لقطاعات البيانات المختلفة. هؤلاء المالكون ليسوا موظفين في أنظمة المعلومات أو التكنولوجيا، بل هم موظفون يعرفون البيانات بشكل أفضل. بمعنى آخر، قم بتعيين ممثل الموارد البشرية دورًا لإدارة بيانات الموظفين ضمن وحدة الموارد البشرية في نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الخاص بالشركة.
تأكد من صحة الأنظمة والعمليات والاختبارات
تعد أنظمة الواجهة الأمامية والخلفية هي الأساس لالتقاط البيانات وجمعها. علاوة على هذا الأساس، هناك حاجة إلى عمليات لتأمين البيانات الصحيحة وذات الصلة والدقيقة والموثوقة والكاملة. تتكون العمليات من من ومتى وأين ولماذا وكيف يتم إدخال البيانات في الأنظمة.
يعد إنشاء مخططات سير عمل العملية التي توضح إدخال البيانات ومخرجاتها وجميع اللمسات بينهما بمثابة نهج “أفضل الممارسات” لاختبار العمليات المحتملة للتأكد من دقتها واكتمالها قبل التنفيذ الفعلي داخل أنظمة الواجهة الأمامية والخلفية. توضح هذه المخططات كيف يمكن أن يؤثر إجراء تغيير في العملية في منطقة واحدة على نقطة تجميع البيانات في منطقة أخرى في اتجاه تدفق البيانات الحالي.
ضع السياسات الصارمة
تطوير وتنفيذ سياسات وإجراءات أفضل الممارسات للتحقق باستمرار من البيانات. إحدى هذه الممارسات هي تقارير سلامة البيانات التي تبحث عن عدم تناسق البيانات في الأنظمة والعمليات.
تعد مثل هذه التقارير بمثابة نهج استباقي لتسليط الضوء بسرعة على مشكلة البيانات أو عملية النظام قبل أن تصبح مشكلة. مثال تقرير سلامة البيانات هو “سجلات العملاء التي تفتقد رقم المنطقة.” قد تؤدي أرقام المناطق المفقودة إلى منح عمولة المبيعات للأشخاص الخطأ وإحداث خلل في خدمة العملاء ومشكلات الفوترة. إن الاكتشاف (من خلال تقرير سلامة البيانات) وحل مشكلة البيانات هذه قبل ظهور فاتورة غير صحيحة، يؤدي بشكل استباقي إلى منع حدوث مشكلة محتملة تتعلق برضا العملاء.
استثمر في الأشخاص والمهارات والتدريب
إن وجود الأشخاص المناسبين الذين يتمتعون بالمهارات الصحيحة والتدريب على الأدوار الصحيحة سيساعد بشكل كبير في إدارة سلامة بيانات شركتك بشكل فعال. الناس هم في نهاية المطاف أبطال جودة البيانات الجيدة. عادةً ما يؤدي الحصول على بيانات دقيقة وموثوقة إلى جعل الوظائف أسهل والموظفين أكثر كفاءة، مما يؤدي إلى المصلحة الذاتية لضمان جودة البيانات الجيدة وتحسين أداء الشركة.
من خلال تنفيذ هذه الممارسات، يمكن للشركات ضمان سلامة البيانات ودقتها داخل برنامج تخطيط موارد المؤسسات الخاص بها، وتوفير معلومات موثوقة لاتخاذ القرار وتعزيز الكفاءة التشغيلية الشاملة.
ختامًا
ربما يكون تنظيف البيانات هو الجزء الأكثر أهمية في عملية تحليل البيانات. ومع ذلك، فإن نظافة البيانات الجيدة لا تقتصر على تحليل البيانات فحسب؛ بل إنها ممارسة جيدة للحفاظ على بياناتك وتحديثها بانتظام على أي حال. تعد البيانات النظيفة مبدأ أساسيًا في تحليل البيانات ومجال علم البيانات بشكل عام.
