إدارة البيانات هي العملية البشرية لتنظيف البيانات قبل التحليل. إنها عملية تستغرق وقتًا طويلاً تمنع في كثير من الأحيان استخراج القيمة الحقيقية والإمكانات من البيانات. سنشرح هنا كيف يعمل التحكم في البيانات ، بما في ذلك الخطوات المتضمنة في العملية. سنرى أيضًا كيف يختلف التحكم في البيانات عن تنظيف البيانات.
ما هو التحكم في البيانات؟
إدارة البيانات هي عملية إعداد البيانات للاستخدام أو التحليل عن طريق تنظيفها وتعديلها. قد يكون هذا الإجراء شاقًا ومعرضًا للخطأ ويدويًا بدون الأدوات المناسبة. تستخدم العديد من المؤسسات برنامج Excel وتقنيات التحكم في البيانات الأخرى. يمكن استخدام برنامج Excel لمعالجة البيانات ، لكنه يفتقر إلى التعقيد والأتمتة اللازمتين للقيام بذلك بشكل فعال.
لماذا يعد التحكم في البيانات مهمًا؟
البيانات غير منظمة ، وبعض التنظيف ضروري قبل استخدامها للتحليل ولتحقيق أهداف الشركة. يجعل التحكم في البيانات من الممكن استخدام البيانات للتحليل عن طريق إزالة الأخطاء والبيانات المفقودة. فيما يلي بعض الوظائف الأكثر أهمية التي تؤديها إدارة البيانات في إدارة البيانات.
# 1. جودة البيانات وتكاملها وتحضيرها
ستكون الأمور بسيطة إذا تم تخزين جميع البيانات في مكان واحد بنفس الهيكل والشكل. بدلاً من ذلك ، تكون البيانات منتشرة وعادة ما تنشأ من مجموعة متنوعة من المصادر في مجموعة متنوعة من التنسيقات.
يمكن أن يصبح تنفيذ عمليات التعلم الآلي وعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي مستحيلاً بسبب البيانات غير الكاملة وغير المتسقة ، مما يؤدي إلى تحليل أقل دقة وموثوقية. قبل إرسال البيانات إلى العاملين في البيانات لتحليلها أو نماذج ML للاستخدام ، يساعد التحكم في البيانات في العثور على الأخطاء وإصلاحها ، وملء القيم المفقودة ، والتحقق من توحيد تنسيق البيانات.
# 2. تحويل البيانات وإثرائها
غالبًا ما يكون الغرض من إثراء البيانات هو تحسين التحليلات أو نماذج ML. ومع ذلك ، يجب أن تكون مجموعات البيانات ذات جودة عالية وبتنسيق ثابت قبل استخدامها في خوارزميات التعلم الآلي أو النماذج الإحصائية أو أدوات تصور البيانات. خاصة عند العمل مع البيانات المعقدة ، قد تستلزم عملية تحويل البيانات (أو تحويل البيانات) هندسة ميزات وتطبيع وتشفير القيم الفئوية للاتساق والجودة.
# 3. تحليل البيانات
يجب أن تكون النتيجة النهائية لإجراء إدارة البيانات هي بيانات موثوقة وعالية الجودة يمكن لعلماء البيانات والمحللين استخدامها على الفور. لكي يكون التحليل دقيقًا وجديرًا بالثقة ، فإن البيانات النظيفة والمنظمة أمرًا ضروريًا. يجعل التحكم في البيانات أن البيانات المستخدمة للتحليل مناسبة ولديها أدنى مخاطر محتملة لعدم دقتها.
# 4. كفاءة الموارد والوقت
يزيد التحكم في البيانات من إنتاجية الشركة واستخدام الموارد. من خلال الاحتفاظ بمخزن من البيانات المعدة جيدًا ، قد يبدأ محللون وعلماء بيانات آخرون في فحص البيانات بسرعة. يمكن للشركات توفير الوقت والمال باستخدام هذه التقنية ، خاصةً إذا كانت تدفع مقابل تنزيل البيانات وتحميلها.
# 5. قابلية اعادة الأنتاج
من الأسهل للآخرين فهم عملك وتكراره والبناء عليه عندما يتم إعداد مجموعات البيانات بعناية للتحليل. هذا يشجع على الانفتاح والثقة في النتائج وهو مهم بشكل خاص في إعدادات البحث.
خطوات عملية التحكم في البيانات
يتطلب كل مشروع بيانات نهجًا خاصًا للتأكد من أن مجموعة البيانات النهائية موثوقة ويمكن الوصول إليها. فيما يلي الخطوات المتضمنة في عملية التحكم في البيانات أو الجدل.
# 1. اكتشاف
تبدأ عملية الخلاف على البيانات بمرحلة الاكتشاف. إنها خطوة في الاتجاه الصحيح نحو فهم أكبر للبيانات. يجب أن تنظر إلى بياناتك وتفكر في الطريقة التي تريد أن يتم بها تنظيم البيانات من أجل تسهيل استخدامها وتحليلها.
أثناء عملية الاكتشاف ، قد تكشف البيانات عن اتجاهات أو أنماط. لأنها ستؤثر على جميع الأنشطة اللاحقة ، فهذه مرحلة أساسية. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يكتشف مشكلات واضحة مثل القيم المفقودة أو غير الكافية.
# 2. الهيكلة
غالبًا ما تكون البيانات الأولية غير الكافية أو المنسقة بشكل غير صحيح غير مناسبة للاستخدام المقصود. هيكلة البيانات هي عملية أخذ البيانات الأولية وتغييرها بحيث يمكن استخدامها بشكل أكثر ملاءمة.
تُستخدم هذه التقنية لاسترداد الحقائق ذات الصلة من البيانات الحديثة. يمكن استخدام جدول البيانات لتنظيم البيانات عن طريق إضافة أعمدة ، وفئات ، وعناوين ، وما إلى ذلك. وهذا سيجعلها أكثر قابلية للاستخدام ، مما يسهل على المحلل استخدامها في تحليله.
# 3. تنظيف
سيساعد تنظيف الأخطاء المضمنة من بياناتك في أن يكون تحليلك أكثر دقة وفائدة. الهدف من تنظيف البيانات أو معالجتها هو التأكد من عدم تأثر البيانات النهائية للتحليل.
لكي تكون البيانات الأولية مفيدة ، يجب تنظيفها من الأخطاء. يجب إصلاح القيم المتطرفة ، ويجب إزالة البيانات الفاسدة ، وما إلى ذلك أثناء تنظيف البيانات. تحصل على النتائج التالية بعد تنظيف البيانات:
- يتم التخلص من القيم المتطرفة التي قد تؤدي إلى تحريف نتائج تحليل البيانات.
- لتحسين الجودة والاتساق ، يقوم بتعديل نوع البيانات ويجعلها أبسط.
- لجعل البيانات أكثر قابلية للاستخدام ، فإنها تبحث عن القيم المكررة ، وتصلح المشكلات الهيكلية ، وتتحقق من المعلومات.
# 4. إثراء
الإثراء يشير إلى توفير البيانات بمزيد من السياق. يغير هذا الإجراء أنواع البيانات التي تم تنظيفها وإعدادها بالفعل. لتحقيق أقصى استفادة من المعلومات التي لديك بالفعل في هذه المرحلة ، يجب أن تخطط لها بشكل استراتيجي.
الطريقة الأكثر فاعلية للحصول على البيانات في أكثر أشكالها تخصصًا هي اختزال العينة ، وتجميعها ، ثم التنبيه عليها. كرر الإجراءات لأي بيانات جديدة تجمعها إذا قررت أن الإثراء مطلوب. عملية تخصيب البيانات اختيارية. يمكنك الانتقال إلى هذه المرحلة إذا كانت البيانات التي لديك بالفعل لا تفي بمتطلباتك.
# 5. تصديق
للتأكد من أن البيانات دقيقة ومتسقة وآمنة وشرعية ، فإن عمليات البرمجة المتكررة ضرورية. التحقق من صحة البيانات هو عملية التأكد من أن بياناتك دقيقة ومتسقة. قد تسلط هذه العملية الضوء على المشكلات التي تحتاج إلى حل أو تؤدي إلى استنتاج أن البيانات جاهزة للتحليل.
# 6. نشر
الخطوة الأخيرة في الجدل حول البيانات هي النشر ، والتي تلخص الإجراء بأكمله. يتضمن تحديد موقع البيانات المتنازع عليها حديثًا في مكان حيث يمكنك أنت وأصحاب المصلحة الآخرون تحديد موقعها والاستفادة منها بسهولة. يمكن إدخال البيانات في قاعدة بيانات جديدة تمامًا. ستحصل على بيانات عالية الجودة للرؤى وتقارير الأعمال والمزيد إذا التزمت بالإرشادات السابقة.
أمثلة Munging البيانات
يحدث تغيير البيانات بشكل متكرر. لقد شاركت بلا شك في جانب واحد على الأقل من عمليات إدارة البيانات (خاصة مرحلة تنظيف البيانات) حتى إذا كنت لا تعتبر نفسك محللًا أو عالم بيانات أو أي نوع آخر من خبراء تحليل البيانات.
تتضمن أمثلة مضغ البيانات ما يلي:
# 1. جمع البيانات
تجميع المعلومات من عدة مصادر (مثل جداول البيانات وقواعد البيانات السحابية وأنظمة المصدر وما إلى ذلك) عن طريق الاستيراد وربط الجداول وتلخيصها وفقًا لمعايير محددة مسبقًا
# 2. تعويض نقص البيانات
إضافة القيم المفقودة ، وإزالة الصفوف أو الأعمدة التي تحتوي على نسبة كبيرة من البيانات المفقودة ، وتقدير القيم المفقودة باستخدام الاستيفاء
# 3. تغيير أنواع البيانات
تعد تنسيقات التاريخ والوقت وترجمة النصوص إلى قيم رقمية وتمثيل بيانات الفئة رقميًا كلها أمثلة على التحويلات.
# 4. الفرز والتصفية
اختيار صفوف أو أعمدة معينة بناءً على مجموعة من المعايير أو إعادة ترتيب البيانات وفقًا لمجموعة من القيم
# 5. القضاء
التكرارات في تحديد مكان الصفوف أو السجلات الزائدة وإزالتها من مجموعة البيانات
يُعرف توحيد قيم البيانات أو قياسها لتلائم نطاقًا محددًا مسبقًا باسم تسوية البيانات.
# 6. الميزات الهندسية
إضافة عناصر أو متغيرات جديدة إلى المعلومات الموجودة بالفعل ، مثل حساب الفرق بين عمودين
# 7. المناولة الخارجية والكشف
اكتشاف القيم المتطرفة في البيانات وإزالتها أو تقييدها أو تغييرها بطريقة أخرى إذا كان من الممكن أن يكون لها تأثير على نتيجة التحليل
# 8. تحرير النص وتنظيفه
يعد استخدام أحرف إضافية مثل المسافات البيضاء أو علامات الترقيم ، أو ترميز النص ، أو تغييره إلى أحرف صغيرة ، أو الكلمات المشتقة / اللاصقة ، كلها أمثلة على معالجة النص.
# 9. تحويل البيانات
هذه هي عملية تحويل البيانات باستخدام الحساب أو الإحصاء ، مثل أخذ اللوغاريتم أو الجذر التربيعي أو الأسي لمتغير.
البيانات Munging في بايثون
يتمتع مهندسو البيانات والمحللون والعلماء بإمكانية الوصول إلى مجموعة مذهلة من الاحتمالات للأدوات والبرامج الحقيقية المستخدمة في إدارة البيانات.
يمكن تنفيذ أبسط أنشطة الاتصال ، بما في ذلك البحث عن الأخطاء المطبعية ، واستخدام الجداول المحورية ، والتصور المعلوماتي العرضي والماكرو المباشر ، في برامج للأغراض العامة مثل Excel أو Tableau. ومع ذلك ، فإن لغة البرمجة الأكثر قوة ومرونة هي أكثر فائدة بشكل ملحوظ للمترجمين والمتمرسين في الحياة اليومية.
غالبًا ما يتم الإشادة ببايثون باعتبارها أكثر لغات البرمجة استخدامًا على نطاق واسع قابلية للتكيف ، ولا يُعد التحكم في البيانات استثناءً. تجعل Python العديد من الأعمال المعقدة المتعلقة بإدارة البيانات أبسط بفضل واحدة من أعظم مجموعات مكتبات الجهات الخارجية ، وخاصة أدوات معالجة البيانات وتحليلها القوية مثل Pandas و NumPy و SciPy. على الرغم من أنها تشكل حاليًا جزءًا صغيرًا جدًا من نظام Python البيئي الواسع ، إلا أن Pandas هي واحدة من مكتبات البيانات ذات أسرع نمو وأفضل دعم.
من السهل أيضًا تعلم Python أكثر من العديد من اللغات الأخرى نظرًا لتنسيقها الأبسط والأكثر بديهية والتركيز على بناء الجملة القريب من اللغة الإنجليزية. بالإضافة إلى ذلك ، سيجد الممارسون الجدد أن Python مفيدة إلى ما هو أبعد من حالات استخدام معالجة البيانات ، في أي مكان من تطوير الويب إلى أتمتة سير العمل ، وذلك بفضل قابليتها للتطبيق الواسع والمكتبات الغنية والمساعدة عبر الإنترنت.
مستقبل إدارة البيانات والسحابة
لقد زاد دور بيانات المؤسسة بشكل كبير عبر المؤسسات والأسواق بفضل جزء كبير من الحوسبة السحابية ومستودعات البيانات السحابية. إن أهمية المعلومات السريعة والقابلة للتكيف والتحكم بإحكام - وكلها كانت المزايا الرئيسية لمنصات البيانات السحابية المعاصرة - تجعل عبارة "إدارة البيانات" قابلة للتطبيق اليوم.
أصبحت بيانات وتحليلات الخدمة الذاتية الآن أكثر انتشارًا وفائدة بسبب أفكار مثل بحيرة البيانات وتقنيات NoSQL. يتمتع الأشخاص في جميع أنحاء العالم بإمكانية الوصول إلى كميات هائلة من البيانات غير المعالجة ويتم الوثوق بهم بشكل متزايد لتحويلها وتحليلها بشكل فعال. كل هذه المعلومات تحتاج إلى تنظيفها وتحويلها والتحقق منها من قبل هؤلاء الخبراء أنفسهم.
لم تكن إدارة البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى ، سواء في تحديث الأنظمة القديمة مثل مستودعات البيانات لتحسين الموثوقية والأمان ، أو السماح للمستخدمين مثل علماء البيانات بالعمل على معلومات الشركة من البداية إلى النهاية.
Munging البيانات مقابل تنظيف البيانات
لا تزال العمليتان ، إدارة البيانات وتنقية البيانات ، عمليتين مختلفتين تمامًا ، على الرغم من أوجه التشابه المحتملة بين المنهجيات. بينما تركز جدل البيانات على تغيير تنسيق البيانات ، بشكل عام عن طريق تحويل البيانات "الأولية" إلى تنسيق آخر أكثر ملاءمة للاستخدام ، يركز تنظيف البيانات على إزالة البيانات الخاطئة من مجموعة البيانات الخاصة بك. بينما تجعل الخلافات البيانات البيانات جاهزة هيكليًا للنمذجة ، يعمل تنظيف البيانات على تحسين دقة البيانات وسلامتها.
تقليديا ، سيتم إجراء تنظيف البيانات قبل استخدام أي تقنيات للجدل في البيانات. هذا يدل على أنه بدلاً من أن يكونا عمليتين متنافستين ، فإنهما مكملان لبعضهما البعض. قبل النمذجة ، يجب تنظيم البيانات وتنظيفها لتحسين قيمة الرؤى.
ما هو الفرق بين البيانات Munging و ETL؟
في حين أن ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) هي طريقة لدمج البيانات ، فإن مناظرة البيانات هي عملية استخراج البيانات وتحويلها إلى تنسيق يمكن استخدامه. تعد معالجة البيانات عملية أقل تنظيماً من ETL وتتضمن استخراج البيانات الخام للمعالجة المستقبلية في شكل أكثر قابلية للاستخدام.
في الخلاصة
إدارة البيانات هي عملية واسعة لتحويل البيانات من أشكال غير دقيقة أو عديمة الفائدة إلى أشكال مناسبة لحالة استخدام معينة. لا يمكن إعداد البيانات لأي نوع من استهلاك المصب دون درجة معينة من التغيير ، سواء تم تنفيذها بواسطة أنظمة مؤتمتة أو مستخدمين متخصصين.
مقالات ذات صلة
- شركات تحليل البيانات: أفضل شركات تحليل البيانات لعام 2023
- معالجة البيانات: ما هي ، الخطوات المتضمنة والمفاهيم؟
- ما هو مدير قاعدة البيانات ، وكيف تصبح واحدًا؟
- كيف تصبح عالم بيانات: دليل خطوة بخطوة
مراجع حسابات
