بناء استراتيجية موثوقة لجودة البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي

إن اتخاذ القرارات التجارية الفعّالة هو جوهر أي عمل تجاري ناجح. وتستند القرارات الجيدة إلى الحقائق والبيانات. وعندما تهتز الثقة في جودة البيانات الداعمة للقرارات المهمة، فقد ينهار الزخم والنمو. ويتطلب ضمان ثقة صناع القرار في كل نقطة بيانات استراتيجية حاسمة. ولن يؤدي مجرد تنفيذ أحدث الأدوات والتكنولوجيا إلى تحقيق نتائج مثالية. يجب أن تكون جودة البيانات جزءًا من ثقافة مؤسستك.

أهمية جودة البيانات

في حين أن جودة البيانات مهمة للغاية، فإن إدارتها تشكل تحديًا كبيرًا. في عصر الذكاء الاصطناعي، ستزداد أهمية جودة البيانات فقط حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تضخيم تأثيرات البيانات منخفضة الجودة. تؤدي البيانات الرديئة التي تغذي نماذج الذكاء الاصطناعي إلى تجارب عملاء سيئة وكوارث محتملة يمكن أن تلحق الضرر بالسمعة. يمكن للأخطاء البارزة التي ترتكبها نماذج الذكاء الاصطناعي أن تضع العلامة التجارية على الصفحة الأولى من صحيفة نيويورك تايمز، مما يتسبب في أضرار لا يمكن دحضها لقدرة المنظمة التنافسية.

في دراسة حديثة أجرتها شركة فانسون بورن، أشار 68% من المشاركين إلى أنهم يجدون صعوبة في تنقية البيانات بحيث تكون في صيغة قابلة للاستخدام في برامج الذكاء الاصطناعي. وأشارت الدراسة أيضًا إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي التي لا تحقق أداءً جيدًا والتي تعتمد على بيانات منخفضة الجودة تؤدي إلى خسارة إيرادات تبلغ في المتوسط 460 مليون دولار.

كلما زاد اعتماد المنظمة على بياناتها والذكاء الاصطناعي، زادت أهمية استراتيجية جودة البيانات القوية.

استراتيجية جودة البيانات - ما الذي تحتاجه؟

لاستراتيجية ناجحة لجودة البيانات، تحتاج إلى أربعة مكونات مميزة: المقاييس والثقافة والحوكمة والأدوات.

لفهم جودة بياناتك، يجب أن تكون قادرًا على قياسها. سيساعدك تتبع المقاييس الصحيحة في تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين وما إذا كانت استراتيجيتك ناجحة. تساعدك المقاييس أيضًا في تحديد الأهداف وتحديد التسامح.

إن الاستراتيجية المحددة بشكل مثالي لا جدوى منها إذا لم تحصل على موافقة الأشخاص الذين يتعين عليهم تنفيذها. ويتعين على الموظفين في مختلف أنحاء المؤسسة تبني ثقافة جودة البيانات التي يجب أن تنبع من الإدارة العليا.

إن سياسات حوكمة البيانات هي النقطة التي تلتقي فيها المطاط بالطريق. تؤثر المقاييس وثقافة البيانات بشكل مباشر على حوكمة البيانات وتضمن وجود السياسات الصحيحة لدعم البيانات عالية الجودة.

إن الحصول على أفضل الأدوات والمنصات لتتبع وإدارة جودة البيانات يعد أيضًا عنصرًا أساسيًا في استراتيجية جودة البيانات الخاصة بك.

قياس جودة البيانات

لضمان جودة البيانات، عليك قياسها. يتم تصنيف جودة البيانات وفقًا لستة مقاييس: الاكتمال، والاتساق، والتوقيت، والتفرد، والصلاحية، والدقة،

اكتمال

يقيس هذا المقياس عدد السجلات غير المكتملة. وعندما تكون السجلات غير مكتملة، فقد يؤدي ذلك إلى مجموعات بيانات مشوهة قد تفسد تحليلك. ولا يمكن لمجموعات البيانات التي تحتوي على العديد من السجلات غير المكتملة أن توفر نفس القيمة التي توفرها مجموعة البيانات التي تحتوي على معظم البيانات. وتؤدي مجموعات البيانات التي تحتوي على العديد من القيم المفقودة إلى قيام المحلل بإعطاء قدر كبير من الأهمية للبيانات المتاحة، مما يؤدي إلى تشويه النتائج وتشويهها.

تناسق

يقيس هذا المقياس اتساق البيانات ودقتها عبر أنظمة مختلفة. فعندما يكون لنظامين منفصلين قيمتان مختلفتان لنفس نقطة البيانات، فهذا يعني أنهما غير متسقتين. ويؤدي هذا التضارب إلى تقليل ثقة المديرين في البيانات. فهم يدركون أنه عندما تتعارض البيانات، فإن واحدة على الأقل منها غير دقيقة، ولكن دون معرفة أي منها ولماذا، فإن القيمة التي يمكن أن توفرها أي مجموعة بيانات لاتخاذ القرار تقل.

التوقيت

يقيس هذا المقياس عمر البيانات في قاعدة البيانات أو المدة التي مضت منذ تحديثها. يتغير العالم باستمرار، وتحتاج البيانات التي تقيس هذا التغيير إلى التحديث المستمر. ولن تكون القرارات المستندة إلى البيانات التي تقيس الظروف التي تغيرت منذ ذلك الحين مثالية.

التفرد

يتتبع هذا المقياس البيانات المكررة. إن كمية البيانات التي يتم جمعها وتخزينها في قواعد بيانات متعددة عالية. ومع تجميع البيانات، قد تكون نفس البيانات من مصادر متعددة مكررة. أو قد يتم إدخال البيانات مرتين في قاعدة بيانات واحدة. وإذا تم حساب البيانات مرتين، فقد يؤدي ذلك إلى تحريف التحليل.

صحة

يقيس هذا المقياس ما إذا كانت البيانات تتوافق مع تنسيق معين. إذا لم تتوافق نقطة بيانات مع التنسيق المتوقع، فقد لا تعكس ما تعتقد أنها تعكسه. على سبيل المثال، إذا لم يكن من الممكن أن تكون نقطة بيانات رقمًا سالبًا، ولكن لديك أرقام سالبة في مجموعة البيانات الخاصة بك، فإن صحتها موضع شك.

دقة

يقيس هذا المقياس مدى قرب القيم في مجموعة البيانات من قيمها الحقيقية. إن اتخاذ القرارات بناءً على بيانات خاطئة ببساطة سيؤدي إلى اتخاذ قرارات سيئة. عندما تكون الدقة منخفضة، لا يمكن لصناع القرار أن يثقوا في أن البيانات التي يحللونها تمثل الواقع.

إن تتبع هذه المقاييس سيوفر لك نظرة ثاقبة حول جودة بياناتك وأين تحدث الأخطاء. ومع ذلك، للحصول على مقاييس جودة بيانات متفوقة، فأنت بحاجة إلى ثقافة واستراتيجية للحفاظ على مقاييس جودة بيانات عالية. توفر الثقافة التي تركز على جودة البيانات الأساس لهذا الهدف.

ثقافة جودة البيانات

يتم جمع البيانات وتدفقها واستهلاكها عبر جميع جوانب أي منظمة. يتعامل كل فرد في المنظمة النموذجية مع البيانات في جزء من وظيفته. يعد غرس الشعور بالمسؤولية عن جودة البيانات في كل فرد أمرًا أساسيًا لاستراتيجية جودة البيانات الخاصة بك. تعني هذه الحقيقة أن كل موظف يمارس نظافة البيانات الجيدة من خلال تنظيف البيانات المتسخة والتحقق من صحة البيانات وتحديثها. أنت بحاجة إلى التدريب الكافي والقيادة والعمل الجماعي لتثبيت ثقافة جودة البيانات.

تمرين

لا يتمتع الجميع بنفس المستوى من المهارات في التعامل مع البيانات. ولا يفهم الجميع ما تعنيه البيانات ولماذا تعد بالغة الأهمية. إن تعليم الموظفين كيفية التعامل مع البيانات لمساعدتهم في وظائفهم من شأنه أن يقودهم إلى تقدير قيمتها. ومع اكتسابهم المزيد من المهارات وتعلمهم كيفية زيادة إلمامهم بالبيانات، فسوف يكون لديهم تقدير أكبر للفروق الدقيقة في جودة البيانات.

ويعد التدريب على مقاييس جودة البيانات المتداخلة، وتقنيات التقاط البيانات والتحقق من صحتها، وأدوات وعمليات تنظيف البيانات أمرًا ضروريًا أيضًا لاستراتيجية جودة البيانات القوية.

يساعد الوصول إلى البيانات أيضًا في تعزيز معرفة البيانات بشكل أكبر داخل مؤسستك، مما يؤدي إلى تقدير أكبر لجودة البيانات. عندما يتمكن الأفراد من الوصول إلى البيانات دون مهارات هندسة البيانات الفنية، يمكنهم ممارسة مهارات تحليل البيانات الحالية وتطوير مهارات جديدة لتحسين كفاءتهم في العمل مع البيانات وتقديرهم لجودة البيانات. اطلع على مدونتنا الأخيرة لمعرفة المزيد حول تعزيز معرفة البيانات بشكل أكبر. رابط إلى مدونة حول معرفة البيانات

التعاون والعمل الجماعي

فيما يتعلق بجودة البيانات، يجب أن تكون مسؤولية كل عضو في الفريق الذي يعمل معًا لتقديم البيانات الأكثر موثوقية عنصرًا أساسيًا في ثقافة البيانات الخاصة بك. يجب تحديد الأدوار والمسؤوليات حتى يفهم كل عضو في الفريق كيفية المساهمة في جودة البيانات وما هو المسؤول عنه. يساعد هذا الهيكل أيضًا العمال على فهم من يتعاونون معه لإدارة وتحسين جودة البيانات. يعزز التعاون الأكبر عملية معالجة مشكلات جودة البيانات وتجنب المشكلات المستقبلية.

قيادة

كما هو الحال مع أي مبادرة ثقافية، يجب أن تأتي القيادة من كبار المسؤولين التنفيذيين. يجب على القادة تسليط الضوء باستمرار على أهمية جودة البيانات وكيف أنها تشكل جوهر النجاح. تبدأ القدرة على دفع التغيير من الإدارة العليا. كما تعمل الإدارة المتوسطة، ومسؤولو البيانات، ومديرو المجالات على تعزيز ثقافة جودة البيانات. يجب على هؤلاء المحترفين المساعدة في تثقيف زملائهم حول أفضل الممارسات والتأكيد على أهمية جودة البيانات.

إطار عمل وسياسات حوكمة البيانات

في نظام بيئي متطور للبيانات باستمرار والذي يجب أن يتكيف مع متطلبات الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على النظام والخصوصية والأمان، يجب أن تتكيف الأساليب التقليدية لحوكمة البيانات

حوكمة البيانات الرشيقة

يصبح تحديد حوكمة البيانات والسياسات أسهل كثيرًا مع مقاييس البيانات الغنية والثقافة القائمة على البيانات. يمكن نقل مسؤولية إدارة البيانات وإدارتها إلى مديري النطاقات بدلاً من توحيد السيطرة في قسم تكنولوجيا المعلومات. يتيح هذا التحول الوصول إلى البيانات بشكل أكثر أمانًا وفعالية. يتمتع مديرو النطاقات بفهم أفضل بكثير للبيانات التي تجمعها مجموعتهم ومن يجب أن يكون لديه حق الوصول إليها. تمكن هذه المعرفة من وضع سياسات حوكمة أكثر مرونة وديناميكية، بما في ذلك ضوابط الوصول إلى السمات أو سلطة الوصول على مستوى العمود.

في ظل وجود هيكل حوكمة مرن يضمن نجاح التغييرات، لابد من تمكين حلقة التغذية الراجعة التي يمكنها تكرار السياسات الجديدة بسرعة وتحديد مشكلات الجودة لضمان عدم تلويث البيانات السيئة لعملية صنع القرار أو النماذج الحاسمة. ولابد من فتح قنوات الاتصال للحصول على سلطة سريعة للوصول إلى البيانات أو الإبلاغ عن مشكلات الجودة لأصحاب البيانات.

إن الحوكمة الرشيقة وثقافة جودة البيانات تمكن كل منهما الأخرى. لاتخاذ قرارات حوكمة سريعة، فإن الجهد الجماعي والمسؤولية المشتركة تدفع التغيير السريع. وبدون ثقافة داعمة ومتبادلة المعرفة، تظل السلطة مركزية. وفي علاقة تكافلية، تعمل الحوكمة الرشيقة للبيانات التي تمكن من الوصول إلى العمل الجماعي على تغذية ثقافة جودة البيانات.

التوحيد والتناسق

إن السياسات والأطر التي تقود توحيد معايير البيانات تعمل على الحد من الارتباك وإمكانية حدوث أخطاء. وينبغي لسياسات إدارة البيانات أن تهدف إلى توحيد معايير تسمية البيانات وأن تطمح إلى مصدر واحد للحقيقة.

يتم تقليل التضارب من خلال دمج مجموعات البيانات المختلفة في مصدر بيانات واحد، ويعلم المحللون أنهم يعملون مع مجموعة البيانات الأكثر دقة وفي الوقت المناسب. تدعم استراتيجيات إدارة البيانات الرئيسية إدارة مجموعات البيانات لإنشاء بيانات موحدة وتوحيد الإدارة والمراقبة.

مراقبة البيانات

مع وجود مقاييس ثابتة وثقافة قوية لجودة البيانات وسياسات حوكمة، فإن الخطوة الأخيرة في استراتيجية الحوكمة الخاصة بك هي مراقبة البيانات. تضمن المراقبة الالتزام بالسياسات وبقاء البيانات جديرة بالثقة. تتضمن العمليات تحديد ملف تعريف البيانات وإمكانية مراقبة البيانات وسلالة البيانات.

يحدد ملف تعريف البيانات بنية المحتوى وتنسيق كل مجموعة بيانات لتحديد مشكلات جودة البيانات. ويشمل هذا الملف التعريفي حساب المتوسطات والنسب المئوية وجمع الحد الأدنى والحد الأقصى. وعند مقارنة هذه الخصائص بما نتوقعه من قيم وتنسيقات، يمكن أن تساعد في تحديد مشكلات جودة البيانات.

لضمان تشغيل الأنظمة بشكل فعال وعدم إنشاء أخطاء في البيانات،

تراقب إمكانية مراقبة البيانات أداء أنظمة البيانات في الوقت الفعلي

ترسم خريطة نسب البيانات تاريخ البيانات أثناء تحويلها وانتقالها عبر خط أنابيب البيانات. يساعد مراقبة هذه البيانات المحللين في العثور على المصدر الجذري لأخطاء البيانات وقياس مدى موثوقية مجموعات البيانات بناءً على أصلها. نتعمق أكثر في نسب البيانات في مدونتنا الأخيرة - تعرف على المزيد

تتيح لك منصة Avrio تنفيذ استراتيجية جودة البيانات الخاصة بك بعدة طرق.

تم تصميم المنصة لاستخدامها من قبل المحترفين بمستويات مختلفة من الخبرة، من علماء البيانات إلى المحللين ومديري المجالات. وهذا يجعل Avrio منصة مثالية لدعم التعاون بين ممارسي البيانات والإدارة في تطوير أطر الحوكمة الرشيقة.

كما توفر المنصة إمكانية وصول أكبر إلى المزيد من الأشخاص، بغض النظر عن خبراتهم الفنية. وهذا يساعد في تعزيز ثقافة البيانات ومحو الأمية. وعندما يتمتع المهنيون بمزيد من إمكانية الوصول إلى البيانات، فإنهم يتحملون أيضًا مسؤولية أكبر عن جودتها.

يدعم Avrio وحدة جودة بيانات قوية. تقوم هذه الوحدة بإجراء أكثر من 15 اختبارًا لجودة البيانات عبر ست فئات عريضة. يتتبع كتالوج البيانات سلسلة البيانات لتوفير مزيد من المعلومات حول مصادر البيانات.

أخيرًا، يوفر سوق Avrio منتجات البيانات لمستهلكي البيانات. وهو يتضمن آلية ردود فعل تسمح للمستخدمين بتنبيه منتجي منتجات البيانات والمشرفين والمهندسين بشأن المشكلات المتعلقة بجودة البيانات. ويمكن للمستخدمين أيضًا تقييم موثوقية البيانات داخل منتج البيانات. تساعد هذه الميزة في عرض منتجات البيانات ذات أعلى جودة للبيانات على عدد أكبر من المستخدمين.

تعتمد استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الناجحة على البيانات الجيدة، مما يجعل جودة البيانات واحدة من القضايا الأكثر أهمية وتحديًا في المستقبل المنظور. إن اتخاذ المسار الصحيح لجودة البيانات في أقرب وقت ممكن سوف يؤتي ثماره.