التصنيفات
احصاء واحتمالات مفاهيم تقنية

ما هو تنظيف البيانات؟

ماذا يعني تنظيف البيانات؟

تنظيف البيانات ، والتي يشار إليها أيضًا باسم تنظيف البيانات أو تنقية البيانات ، هي عملية إصلاح البيانات غير الصحيحة أو غير الكاملة أو المكررة أو الخاطئة في مجموعة البيانات. يتضمن تحديد أخطاء البيانات ثم تغيير البيانات أو تحديثها أو إزالتها لتصحيحها. يؤدي تنقية البيانات إلى تحسين جودة البيانات والمساعدة في توفير معلومات أكثر دقة واتساقًا وموثوقية لاتخاذ القرار في المؤسسة.

يعد تنظيف البيانات جزءًا أساسيًا من عملية إدارة البيانات وأحد المكونات الأساسية لعمل إعداد البيانات لاستخدامها في تطبيقات ذكاء الأعمال (BI) وعلوم البيانات. يتم ذلك عادةً بواسطة محللي ومهندسين جودة البيانات أو غيرهم من متخصصي إدارة البيانات . تنقية البيانات لها أيضًا معنى مختلف فيما يتعلق بتخزين البيانات. في هذا السياق ، إنها وظيفة آلية تتحقق من محركات الأقراص وأنظمة التخزين للتأكد من إمكانية قراءة البيانات التي تحتوي عليها وتحديد أي قطاعات أو كتل تالفة.

لماذا تنظيف البيانات مهم؟

تعتمد العمليات التجارية واتخاذ القرار على البيانات بشكل متزايد ، حيث تتطلع المؤسسات إلى استخدام تحليلات البيانات للمساعدة في تحسين أداء الأعمال واكتساب مزايا تنافسية على المنافسين. نتيجة لذلك ، تعد البيانات النظيفة أمرًا ضروريًا لفرق BI وعلوم البيانات ورجال الأعمال التنفيذيين ومديري التسويق ومندوبي المبيعات والعاملين في مجال التشغيل. هذا صحيح بشكل خاص في البيع بالتجزئة والخدمات المالية والصناعات الأخرى كثيفة البيانات ، ولكنه ينطبق على المؤسسات في جميع المجالات ، الكبيرة والصغيرة على حد سواء.

إذا لم يتم تنظيف البيانات بشكل صحيح ، فقد لا تكون سجلات العملاء وبيانات الأعمال الأخرى دقيقة وقد توفر تطبيقات التحليلات معلومات خاطئة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى قرارات تجارية معيبة ، واستراتيجيات مضللة ، وفرص ضائعة ومشاكل تشغيلية ، مما قد يؤدي في النهاية إلى زيادة التكاليف وتقليل الإيرادات والأرباح. قدرت شركة IBM أن مشكلات جودة البيانات تكلف المؤسسات في الولايات المتحدة ما مجموعه 3.1 تريليون دولار في عام 2016 ، وهو رقم لا يزال يُستشهد به على نطاق واسع.

ما هي خطوات عملية تنظيف البيانات؟

يختلف نطاق عمل تنظيف البيانات اعتمادًا على مجموعة البيانات ومتطلبات التحليلات. على سبيل المثال ، قد يرغب عالم البيانات الذي يقوم بتحليل كشف الاحتيال على بيانات معاملات بطاقة الائتمان في الاحتفاظ بالقيم الخارجية لأنها قد تكون علامة على عمليات شراء احتيالية. لكن عملية تنقية البيانات تتضمن عادةً الإجراءات التالية:

التفتيش والتنميط.

أولاً ، يتم فحص البيانات ومراجعتها لتقييم مستوى جودتها وتحديد المشكلات التي تحتاج إلى إصلاح. تتضمن هذه الخطوة عادةً تحديد سمات البيانات ، والتي توثق العلاقات بين عناصر البيانات ، وتتحقق من جودة البيانات وتجمع الإحصائيات حول مجموعات البيانات للمساعدة في العثور على الأخطاء والتناقضات والمشكلات الأخرى.

تنظيف

. هذا هو جوهر عملية التنظيف ، عندما يتم تصحيح أخطاء البيانات ومعالجة البيانات غير المتسقة والمكررة والمكررة.

تحقق.

بعد اكتمال خطوة التنظيف ، يجب على الشخص أو الفريق الذي قام بالعمل فحص البيانات مرة أخرى للتحقق من نظافتها والتأكد من توافقها مع قواعد ومعايير جودة البيانات الداخلية.

الإبلاغ.

يجب بعد ذلك إبلاغ نتائج أعمال تنقية البيانات إلى مدراء تكنولوجيا المعلومات والأعمال لتسليط الضوء على اتجاهات جودة البيانات والتقدم. يمكن أن يتضمن التقرير عدد المشكلات التي تم العثور عليها والتي تم تصحيحها ، بالإضافة إلى المقاييس المحدثة على مستويات جودة البيانات.

يمكن بعد ذلك نقل البيانات التي تم تنظيفها إلى المراحل المتبقية من إعداد البيانات ، بدءًا من هيكلة البيانات وتحويل البيانات ، لمواصلة تجهيزها لاستخدامات التحليلات.

احد اهم المكاتب المستخدمة في تنظيف البيانات هي مكتبة Pandas، تحدثنا سابقاً عن مكتبة Pandas وذكرنا اهميتها ومميزاتها، يمكنك الاطلاع من هنا. 

لا تنسى الاشترك فى القائمة البريدية ليصلك كل جديد

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.