تعتبر بياناتك مفيدة مثل قدرتك على تنظيمها وتحليلها. نظرًا لتزايد حجم البيانات وتنوعها ، من الضروري فحصها للتأكد من دقتها واتساقها. تكلف البيانات التي يتم التعامل معها بشكل سيء ملايين الدولارات كل عام من حيث الإنتاجية المفقودة والنفقات الإضافية والإمكانات غير المحققة ، ولكن حوالي 3٪ فقط من البيانات تفي بمعايير الجودة. هنا يأتي تصنيف البيانات ، أداة فعالة في الحرب ضد المعلومات غير الدقيقة. إنها عملية مراقبة بياناتك وإصلاحها حتى تتمكن من استخدامها لصالحك في عالم الأعمال. تتعمق هذه المقالة في أدوات تحديد البيانات مفتوحة المصدر ، والمثال ، وتوصيف البيانات مقابل التنقيب عن البيانات. لذا ، استمر في القراءة!
ما هو التنميط البيانات؟
تصنيف البيانات هو إجراء منهجي لفحص مجموعات البيانات وتقييمها وتقييمها وتكثيفها لاكتساب فهم لجودة البيانات. موثوقية البيانات ، واكتمالها ، وانتظامها ، وحسن توقيتها ، وتوافرها ليست سوى أمثلة قليلة من العوامل المختلفة التي تؤثر على جودة البيانات. أصبحت ممارسة هذه الأداة ذات أهمية متزايدة بالنسبة للمؤسسات ، لأنها تمكنهم من التأكد من دقة وصحة بياناتهم ، وتحديد المخاطر المحتملة ، واكتساب رؤى حول الاتجاهات العامة. يمكن أن يؤدي تنفيذ تقنيات تنقية البيانات بشكل فعال إلى التخفيف من حدوث الأخطاء الباهظة التي توجد عادة في قواعد بيانات العملاء ، مثل القيم المفقودة والزائدة عن الحاجة وغير المطابقة. يمكن لهذه الأداة أيضًا أن تزود الشركات برؤى قيمة يمكن أن تساعد في اتخاذ قرارات العمل المهمة.
مثال توصيف البيانات
يمكن تطبيق تنميط البيانات على مجموعة متنوعة من الأمثلة حيث يكون ضمان جودة البيانات ذا أهمية قصوى. وبالتالي ، فإن هذه الأمثلة تشمل:
- بالنسبة لمستودع البيانات أو مشروع رؤية الأعمال ، على سبيل المثال ، قد يكون من الضروري تجميع المعلومات من عدة قواعد بيانات أو أنظمة مختلفة. يمكن أيضًا تطبيق هذه الأداة على هذه المشاريع للمساعدة في اكتشاف المشكلات المتعلقة بمهام الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) وعمليات إدخال البيانات الأخرى بحيث يمكن إصلاحها قبل المضي قدمًا.
- اليوم ، غالبًا ما يتم استخدام DF لفحص البيانات الوصفية للعثور على مصدر مشكلة في مجموعة بيانات كبيرة. باستخدام إمكانات ملفات تعريف البيانات والبيانات الخاصة بـ Hadoop و SAS ، على سبيل المثال ، يمكنك تحديد فئات البيانات الأكثر فائدة لتطوير استراتيجيات أعمال جديدة.
- يوفر حاقن SAS لـ Hadoop واجهة مستخدم رسومية لتنميط مجموعات بيانات Hadoop وتخزين النتائج. يتم إنشاء مقاييس لقيمة البيانات الوصفية ، والتمثيلات المرئية للعمليات ، والمخططات الأخرى أثناء التنميط ، وكلها يمكن استخدامها لتقييم البيانات بشكل أفضل.
- التأثير في العالم الفعلي ممكن باستخدام أدوات تحديد الاتجاه. قامت إدارة حدائق تكساس والحياة البرية ، على سبيل المثال ، بتعزيز تجربة الزائر من خلال الاستفادة من إمكانيات تحديد الاتجاه لإدارة معلومات SAS. تم إنجاز كل من تنظيف البيانات وتطبيعها وترميزها الجغرافي باستخدام أدوات تحديد الاتجاه. أدت البيانات التي تم الحصول عليها بهذه الطريقة إلى تحسين خدمة العملاء وجعلت من السهل على سكان تكساس الاستمتاع بالحدائق والممرات المائية الضخمة في الولاية.
أدوات توصيف البيانات
تلغي أدوات تحديد البيانات أو تقلل بشكل كبير من الحاجة إلى التدخل البشري من خلال تحديد مشاكل جودة البيانات والبحث فيها مثل التكرار والدقة والاتساق وعدم الاكتمال. تقوم هذه الأدوات بفحص مصادر البيانات وربطها ببيانات التعريف الخاصة بها بحيث يمكن إجراء مزيد من التحقيق في الأخطاء. بالإضافة إلى ذلك ، يزودون متخصصي البيانات ببيانات رقمية وإحصاءات ، غالبًا في تنسيقات جداول ورسوم بيانية ، حول جودة البيانات. فيما يلي أدوات توصيف البيانات المختلفة:
# 1. نوعية المعلوماتية البيانات
هذه أيضًا إحدى أدوات تشكيل البيانات التي يمكن استخدامها مع كل من الخوادم المحلية والبعيدة. أصبحت الأداة التلقائية لتحليل البيانات وإيجاد العلاقات والمشكلات ممكنة بفضل رؤى الذكاء الاصطناعي. تدعم جودة البيانات أيضًا عمليات التحويل لدمج مجموعات البيانات وإلغاء تكرارها وتوحيدها والتحقق من صحتها.
# 2. خدمات بيانات كائنات الأعمال من SAP (BODS)
هذه واحدة من أشهر أدوات تحديد ملفات تعريف البيانات في السوق. يسمح للشركات بإجراء تحليلات متعمقة بسهولة لاكتشاف التناقضات وغيرها من المشكلات في بياناتهم. اختبارات التكرار ، وتوزيع الأنماط ، وتحليل تبعية البيانات عبر الأنظمة ، وما إلى ذلك ، كلها مهام بسيطة يمكن إنجازها باستخدام هذه الأداة.
# 3. Talend Open Studio
تسهل أداة تكامل البيانات الخاصة بها هذه الأداة من خلال الجمع بين وظائف ملف تعريف المعلومات ، ومستكشف البيانات ، ومدير الهيكل ، ومدير البيانات.
# 4. ميليسا التنميط البيانات
تتيح هذه الأداة نطاقًا واسعًا من العمليات للشركات ، بما في ذلك التنميط والمطابقة والإثراء والتحقق والمزيد. إنه سهل الاستخدام وفعال لمجموعة متنوعة من البيانات في مجموعة متنوعة من التنسيقات. تُعد ميزات التنميط الخاصة به مفيدة للتحقق من البيانات قبل إدخالها في مستودع البيانات ، وبالتالي ضمان تناسقها وذات جودة عالية.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكنه إجراء عمليات مثل اكتشاف البيانات واستخراجها ، ومراقبة جودة البيانات ، وتحسين إدارة البيانات ، وإنشاء مستودع البيانات الوصفية ، والبيانات الموحدة ، وما إلى ذلك.
# 5. خادم إدارة البيانات DataFlux
تتميز هذه الأداة بميزات قابلة للتطوير ، وهي مجهزة أيضًا للتعامل مع دمج بيانات المؤسسة وتكامل مجموعة البيانات وفرض جودة البيانات.
أدوات إنشاء ملفات تعريف البيانات مفتوحة المصدر
أدوات تحديد البيانات مفتوحة المصدر هي كما يلي:
# 1. كوادينت داتا كلينر
يشبه Quadient DataCleaner محققًا موثوقًا يمكنك الاعتماد عليه لإجراء تحقيق شامل في قاعدة البيانات بأكملها والتأكد من أن كل جزء من المعلومات على قدم المساواة. هذه واحدة من تلك الأدوات مفتوحة المصدر التي يسهل استخدامها وتندمج بسلاسة في سير عملك. تُعد هذه الأداة خيارًا مناسبًا للكثيرين عندما يتعلق الأمر بتحليل فجوات البيانات ، والتأكد من اكتمالها ، ومناقشة البيانات.
تمكن Quadient DataCleaner المستخدمين من رفع جودة بياناتهم من خلال تمكينهم من إجراء تنقية وإثراء للبيانات بشكل منتظم. لا تضمن الأداة جودة عالية فحسب ، بل تعرض أيضًا النتائج في تقارير ولوحات معلومات سهلة الاستخدام لسهولة التصور. على الرغم من أن إصدار المجتمع من الأداة متاح بسهولة لجميع المستخدمين دون أي تكلفة ، فسيتم الكشف عن سعر الإصدار المتميز مع الميزات المتطورة بعد تقييم سيناريو الاستخدام والمتطلبات التجارية.
# 2. هيفو
Hevo هو الحل النهائي لأولئك الذين يرغبون في تبسيط خط أنابيب البيانات الخاص بهم دون الحاجة إلى كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. ومن ثم ، مع تقنية "بدون رمز" ، لم يعد تخصيص البرامج مقصورًا على خبراء البرمجة. يمكن لأي شخص تعديل البرنامج حسب رغبته باستخدام واجهة رقمية سهلة الاستخدام ، دون الحاجة إلى العبث بالكود الأساسي.
بالإضافة إلى ذلك ، يعد Hevo بمثابة موصل رئيسي ، حيث ينسج البيانات معًا بسلاسة من مصادر مختلفة لإنشاء سمفونية متناغمة من المعلومات. وأفضل جزء؟ إنه مُدار بالكامل ، لذا يمكنك الجلوس والاستمتاع بالعرض دون القلق بشأن التفاصيل الفنية. أيضًا ، باستخدام هذا التطبيق ، يمكنك بسهولة نقل بياناتك التي تم تحليلها إلى عدد كبير من مستودعات البيانات ، مما يضمن تخزين بياناتك المنظمة جيدًا بأمان. بالإضافة إلى ذلك ، تفتخر منصتنا بمساعدة الدردشة الحية ، وتتبع البيانات الفوري ، وإجراءات الأمان الداخلية من الدرجة الأولى.
وفي الوقت نفسه ، بالنسبة لأولئك الذين يسعون إلى رفع مستوى لعبتهم الاحترافية ، تقدم Hevo فرصة رائعة لاختبار خدماتهم مجانًا لمدة أسبوعين. بعد هذه الفترة القصيرة من الاستكشاف ، يمكن للمستخدمين الاختيار من بين مجموعة متنوعة من خيارات التسعير المتدرجة لتناسب احتياجاتهم.
# 3. Talend Open Studio
Talend Open Studio هي أداة شائعة لتكامل البيانات وتنميطها ، معترف بها على نطاق واسع لنهجها مفتوح المصدر. تؤدي هذه الأداة مهام ETL ودمج البيانات دون عناء ، سواء على شكل دفعات أو في الوقت الفعلي.
يمتلك القدرة على تنقية البيانات وتنظيمها ، والتدقيق في سمات الحقول النصية ، ودمج المعلومات بسلاسة من أي أصل. وهذه فقط البداية! تقدم هذه الأداة ميزة مميزة من خلال تمكين تكامل البيانات الطولية. هذه أداة مفتوحة المصدر تتميز بواجهة سهلة الاستخدام تعرض عددًا كبيرًا من الرسوم البيانية والجداول. تعرض هذه الوسائل المرئية بأناقة نتائج التنميط لكل نقطة بيانات. بينما يتوفر Talend Open Studio لجميع المستخدمين دون أي تكلفة ، فإن الإصدارات المتميزة من هذه الأداة تقدم عددًا كبيرًا من الميزات الإضافية وتتراوح أسعارها بين 1000 دولار و 1170 دولارًا شهريًا.
# 4. جودة بيانات Informatica وتنميطها
سيجد المطورون والأشخاص غير التقنيين على حدٍ سواء جودة بيانات Informatica والتنميط بأنها لا تقدر بثمن لتوصيف البيانات بسرعة وإجراء تحليلات هادفة. يمكن الكشف عن تشوهات البيانات ، والروابط بين مجموعات البيانات ، والبيانات المكررة بمساعدة Informatica. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك التحقق من دقة العناوين وإنشاء جداول البيانات لاستخدامها كمراجع واستخدام قواعد البيانات المحددة مسبقًا. تعمل المنصة المحمية من Informatica أيضًا على تسهيل تعاون الفريق في الأعمال الروتينية للبيانات.
# 5. OpenRefine
OpenRefine هي أداة مجانية ومفتوحة المصدر يمكن تنزيلها واستخدامها من قبل أي شخص. تم تصميم هذا البرنامج لمساعدة الشركات في التعامل مع "البيانات الفوضوية" أو مجموعات البيانات التي تحتوي على شذوذ أو فراغات. يساعد OpenRefine الخبراء في تحديد ملفات تعريف البيانات والتسوية والتطهير والتحميل. كما يقدم خدمة عملاء متعددة اللغات بأكثر من 15 لغة.
تنميط البيانات مقابل التنقيب في البيانات
غالبًا ما يتم استخدام التنميط واستخراج البيانات في مجالات التعلم الآلي والتحليل الإحصائي ، لكن معانيها تختلف على نطاق واسع. ليس من غير المألوف أن يستخدم الأشخاص هذه الأسماء بالتبادل أو خلطها. على الرغم من المظاهر ، فهي مفاهيم متميزة. في المقام الأول ، كان التنقيب عن البيانات موجودًا منذ فترة ، لكن تحديد سمات البيانات لا يزال مجالًا متخصصًا للدراسة. ومع ذلك ، لمساعدتك ، أوضحنا الاختلافات بين تحديد سمات البيانات واستخراج البيانات. هم:
- يستخدم مصطلح "تصنيف البيانات" لوصف طريقة فحص البيانات واستخلاص النتائج والإحصاءات منها. نظرًا لفائدتها في تقييم جودة البيانات ، فهي أداة لا غنى عنها لأي عمل تجاري. يمكن استخدام متوسط ، ومتوسط ، ونسب مئوية ، وتكرار ، وأقصى ، وأدنى ، وغيرها من المقاييس في تحديد سمات البيانات للشركات. ومع ذلك ، فإن التنقيب عن البيانات هو ممارسة اكتشاف معلومات وأنماط جديدة داخل قاعدة بيانات حالية. إنها طريقة تحليل قاعدة بيانات موجودة بالفعل وتحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
- يُنشئ ملف تعريف البيانات تقريرًا موجزًا عن سمات البيانات ، بينما يسعى التنقيب في البيانات إلى الكشف عن النتائج القيمة ولكن غير الواضحة من البيانات.
- يسهل تحديد سمات البيانات استخدام البيانات ، بينما يتضمن التنقيب عن البيانات تطبيق البيانات.
- يتضمن برنامج إنشاء ملفات تعريف البيانات Microsoft Office و HP Info Analyzer و Melisa Data Profiler والعديد من البرامج الأخرى. تعتبر Orange ، و RapidMiner ، و SPSS ، و Rattle ، و Sisense ، و Weka ، وما إلى ذلك ، مجرد بعض الأدوات المستخدمة في استخراج البيانات.
ما هي خطوات تنميط البيانات؟
- جمع الإحصائيات الوصفية مثل الحد الأدنى والحد الأقصى والتعداد والإجمالي.
- جمع أنواع البيانات ومدى وأنماط التكرار.
- عزو الكلمات الرئيسية أو الأوصاف أو الفئات إلى البيانات.
- تقييم جودة البيانات وإمكانية إجراء عمليات دمج على البيانات.
- اكتشاف وتقييم صحة البيانات الوصفية.
ما هو التنميط البيانات في ETL؟
يشير تحديد سمات البيانات في سياق ETL إلى فحص شامل لبيانات المصدر. يسعى النظام إلى فهم ترتيب ومعيار وجوهر البيانات الأولية وارتباطاتها بالبيانات الأخرى. يحدث هذا في عملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) ويسهل تحديد البيانات المناسبة للمبادرات التنظيمية.
لماذا يعتبر تحديد ملفات تعريف البيانات مهمًا؟
يعد تصنيف البيانات أداة مفيدة لاستكشاف البيانات وتحليلها وإدارتها. هناك عدة أسباب تجعله جزءًا لا يتجزأ من إدارة بيانات شركتك. على المستوى الأساسي ، يضمن تكوين البيانات أن البيانات الموجودة في جداولك تتوافق مع أوصافها.
ما هو الفرق بين جودة البيانات وتنميط البيانات؟
يشير تحديد سمات البيانات إلى الفحص المنهجي لتكوين البيانات ، بما في ذلك خصائصها الهيكلية والدلالية والرقمية. ومع ذلك ، تشير "جودة البيانات" إلى العملية المنهجية للتحقق من دقة واكتمال واتساق البيانات لتعزيز الكفاءة والفعالية التشغيلية.
ما هي الأنواع الثلاثة لتوصيف البيانات؟
وهي تشمل:
- اكتشاف الهيكل
- اكتشاف المحتوى
- اكتشاف العلاقة
في الخلاصة
تعد عملية تصنيف البيانات خطوة أساسية ومحورية في كل مسعى لإدارة البيانات أو التحليلات. ومن ثم ، لضمان تجربة سلسة للمشروع ، من الأهمية بمكان أن تبدأ الأمور بقوة. من خلال البدء بفهم واضح للجدول الزمني للمشروع ، ستتمكن من تقديم تقديرات دقيقة وتعيين توقعات واقعية. بالإضافة إلى ذلك ، سيسمح لك الوصول إلى بيانات أرفع من get-go باتخاذ قرارات مستنيرة والبقاء على المسار الصحيح نحو النجاح.
مراجع حسابات
- simpleilearn.com
- techtarget.com
- blog.hubspot.com
- indeed.com
مقالات ذات صلة
