القدرة على الملاحظة في منتجات البيانات

لا يمكنك إدارة وتحسين ما لا يمكنك رؤيته. فأنت بحاجة إلى القدرة على الملاحظة لفهم كيفية عمل النظام وما إذا كان يعمل بشكل فعال. وتوفر منتجات البيانات نموذجًا جديدًا للوصول إلى البيانات، ويحتاج أولئك الذين يصنعون منتجات البيانات إلى تتبع جودتها وفائدتها.

تتطلب المنتجات الرائعة مواد خام رائعة. وتعتبر جودة البيانات التي تدخل في تصنيع منتجات البيانات أمرًا بالغ الأهمية لاستراتيجية ناجحة لإنتاج منتجات البيانات. وتتطلب النتائج المتفوقة تتبع جودة البيانات من المصدر إلى الاستهلاك ومراقبة أنظمة البيانات التي تدير العملية.

قابلية مراقبة منتج البيانات

تتبنى العديد من المؤسسات استراتيجية منتجات البيانات التي تبني منتجات بيانات قابلة لإعادة الاستخدام بدلاً من إنشاء خط أنابيب بيانات لمرة واحدة لكل حالة استخدام. منتجات البيانات عبارة عن مجموعات بيانات يسهل الوصول إليها يتم إنشاؤها مرة واحدة وتكييفها مع حالات استخدام متعددة.

يتطلب نهج منتج البيانات من مهندسي البيانات التفكير بشكل أكثر استباقية واعتبار البيانات القابلة للتسليم بمثابة منتجات. تعتمد هذه الاستراتيجية على قيام المبدعين بالنظر في احتياجات المستخدمين ونقاط الألم لديهم. ولإبلاغ قرارات ميزات المنتج، يحتاج المنتجون إلى معلومات حول كيفية استخدام منتجات البيانات الخاصة بهم. تمكن هذه الملاحظات المبدعين من تحسين محفظتهم الحالية وبناء منتجات بيانات أفضل للمستقبل.

إن إمكانية مراقبة منتجات البيانات تتعقب من يستخدم منتجات البيانات المختلفة وكيف يستخدمها. إن فهم أدوار المستخدمين يمكن أن يساعد المنتجين على فهم أفضل للفئات التي تحصل على أكبر قيمة من منتجات البيانات الخاصة بهم والفئات التي لا تحصل على خدمات كافية. إن التعمق في كيفية استخدام منتجات البيانات لدعم النماذج ولوحات المعلومات والتحليل يمكن أن يساعد أيضًا في إثارة أفكار مبتكرة لمنتجات بيانات جديدة. من خلال فهم هذه الاتجاهات، سيتمكن منشئو منتجات البيانات من أن يكونوا أكثر استباقية، بحيث تكون البيانات جاهزة للمستخدمين عندما يحتاجون إليها.

يمكن لمنتجي منتجات البيانات أيضًا تحسين منتجاتهم من خلال جمع الملاحظات المباشرة حول منتجات البيانات. إن خلق ثقافة العمل الجماعي وتنفيذ قنوات رسمية لملاحظات المستخدمين يعد تكتيكًا رائعًا لزيادة القيمة. إن تنفيذ المنتديات حيث يمكن للمستخدمين والمنتجين التفاعل وتقديم الملاحظات وتحديد المشكلات واقتراح منتجات بيانات جديدة يعزز من قيمة نظام منتجات البيانات.

إن تتبع التكاليف وعمليات FinOps هي عنصر حيوي آخر لإمكانية مراقبة منتجات البيانات. هل تستخدم منتجات البيانات موارد السحابة بكفاءة؟ هل يمكن تحسينها لتقليل الموارد؟ يعد هذا النوع من تتبع البيانات أمرًا بالغ الأهمية لاستراتيجية منتج بيانات مربحة. إن تحديد منتجات البيانات التي تستهلك أكبر قدر من الذاكرة هو أحد الأمثلة على إمكانية مراقبة التكاليف.

كما يجب أن تمتد الآليات التي توفر الرؤية لمنتجات البيانات عبر مجالات الأعمال. وعادةً ما لا يتفاعل المنتجون والمستخدمون بانتظام مع المديرين والمحللين في وحدات الأعمال المختلفة. ويحد هذا الفصل من القيمة والنطاق الذي يمكن أن يقدمه منتج البيانات. ومن الأهمية بمكان وجود منتدى مركزي يتجمع فيه الجميع افتراضيًا لزيادة مشاركة منتجات البيانات ورؤيتها.

يُعد منتجو البيانات من المكونات الأساسية لاستراتيجيات منتجات البيانات، ويجب أيضًا متابعة إنتاجيتهم. من الذي ينتج معظم منتجات البيانات، وفي أي مجال يوفر رؤية أكبر لفعالية موظفيك؟

في حين أن تتبع استخدام منتجات البيانات أمر مهم لتحقيق النجاح، فإن ضمان موثوقية منتجات البيانات أمر مهم أيضًا. ولكي تكون منتجات البيانات جديرة بالثقة، يحتاج المحللون والمستخدمون إلى القدرة على مراقبة جودتها. وقد يشمل ذلك مقاييس التتبع الخاصة بالمطابقة الضبابية وحساسية البيانات والهوية المرجعية.

مطابقة غامضة

يقيس هذا الاختبار أوجه التشابه بين الصفوف المختلفة في منتجات البيانات. يتتبع هذا الاختبار احتمالية وجود صفوف مكررة في منتج بيانات. لا يحدد الاختبار المطابقات الدقيقة ولكنه يحدد أوجه التشابه التي تتطلب تحقيقًا إضافيًا لتجنب التكرار. يكون هذا الاختبار مفيدًا عند ضم مجموعات بيانات متعددة في منتج بيانات قد يحتوي على بيانات مكررة مماثلة.

حساسية البيانات

يقيس هذا الاختبار اكتمال البيانات في منتج البيانات. يحسب هذا الاختبار عدد الصفوف في جدول في منتج البيانات ويقارن ذلك بمعيار مرجعي. سيحدد اختبار الاكتمال ما إذا كان هذا الرقم ضمن النطاق المحدد. إذا كان الرقم غير صحيح، فقد تكون هناك بيانات مفقودة، أو ربما تم إدراج بيانات خاطئة أو تكرارها.

الهوية المرجعية

يتحقق هذا الاختبار من تطابق مفتاح الجدول الفرعي مع المفتاح الأساسي للجدول الرئيسي. إذا تغيرت المفاتيح في الجداول الرئيسية، فسيضمن هذا الاختبار أيضًا انعكاس التغيير في الجداول الفرعية.

كما توفر بيانات النسب رؤى أكبر حول موثوقية منتجات البيانات. ويمكن للمستخدمين عرض مصدر البيانات في منتج البيانات والحكم على الجودة. وإذا كانت البيانات ناشئة عن مصادر موثوقة، فيمكن لصناع القرار أن يكونوا على ثقة من أنهم يحصلون على بيانات عالية الجودة داخل منتجات البيانات.

تساعد مراقبة منتجات البيانات واختبارها بهذه الطريقة في ضمان تقديم منتجات بيانات عالية الجودة فقط لمستخدميك. تعد درجات الثقة التي تلخص مقاييس الجودة وتعليقات المستخدمين طريقة رائعة لمستخدمي منتجات البيانات للحصول على رؤية واضحة لجودة منتجات البيانات.

قابلية مراقبة البيانات

إن مراقبة أداء منتجات البيانات الخاصة بك أمر مهم، ولكن من الضروري أيضًا أن تكون لديك رؤية واضحة للأنظمة التي تنتج البيانات لمنتجات البيانات الخاصة بك. تحتاج المؤسسات إلى وضع استراتيجيات لمراقبة البيانات والأنظمة التي تنتج البيانات وتخزنها وفهمها واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. تحتاج المؤسسات إلى أن تكون قادرة على ملاحظة العديد من العوامل المهمة التي تدعم سلامة البيانات. تتضمن هذه العوامل النضارة والجودة والحجم والمخطط والسلالة.

نضارة

تمثل النضارة المدة التي مضت منذ تحديث بياناتك. البيانات القديمة هي بيانات منخفضة الجودة ولا يمكن الوثوق بها.

جودة

تتبع الجودة القيمة والدقة. يمكن أن تساعدك اختبارات جودة البيانات في الحصول على إمكانية مراقبة أفضل لبياناتك. مقاييس مثل،

• الاكتمال - يتتبع هذا المقياس عدد القيم الصفرية أو قيم "0" الموجودة في مجموعة البيانات
• التفرد – يتتبع هذا المقياس النسبة المئوية للقيم الفريدة في عمود معين. إذا كانت نسبة التفرد عالية، فهذا يعني أن لديك عددًا ضئيلًا من التكرارات.
• الصلاحية – يضمن هذا الاختبار صحة البيانات من خلال مقارنة أنماط البيانات في مجموعة البيانات بأنماط البيانات المتوقعة. على سبيل المثال، إذا لم يكن من الممكن الحصول على أرقام سلبية، فإن اختبارات الصلاحية ستقيس عدد الأرقام غير السلبية.

مقدار

تحسب اختبارات الحجم عدد الصفوف في مجموعة البيانات الخاصة بك. قد يشير العدد القليل جدًا أو الكثير جدًا إلى وجود مشكلة. تتضمن الاختبارات التي تقيس الحجم ما يلي:

• حساسية البيانات - تتم مقارنة عدد الصفوف في جدول بمرجع ويتم قياس ما إذا كان ضمن النطاق.
• طول العمود الصحيح - يضمن هذا الاختبار أن لديك طول العمود الصحيح أو أنه يقع ضمن نطاق محدد.

مخطط

يحدد المخطط تنظيم بياناتك. إذا تم تغيير هذا التنظيم، فقد يؤدي ذلك إلى حدوث أخطاء. يعد تتبع من أجرى تغييرات على مخطط البيانات ومتى حدث ذلك أمرًا حيويًا لتتبع صحة البيانات.

النسب

تشرح النسب بالتفصيل كيفية ربط أصول البيانات وكيفية ارتباط جداول البيانات. كما تتتبع التدفق من مصدر البيانات إلى الاستهلاك. عندما تكون هناك مشكلات، يجب أن تكون قادرًا على مراقبة نسب البيانات لتتبع الأسباب الجذرية.

لماذا هو مهم؟

إن مراقبة البيانات في جميع أنحاء مجموعة البيانات الخاصة بك أمر ضروري للحفاظ على بياناتك نظيفة. إن تحديد الأخطاء على الفور يقلل من احتمالية تسببها في الضرر. إذا وصلت البيانات السيئة إلى صناع القرار، يفقد المديرون الثقة في سلامة بيانات الشركة. يؤدي فقدان الثقة هذا إلى تقليل قدرة المؤسسات على اتخاذ القرارات. بمجرد فقدان الثقة، يصعب استعادتها.

لن تعمل حلول مراقبة البيانات الجيدة على تحديد الأخطاء فحسب، بل ستساعدك أيضًا على تحديد مصدر هذه الأخطاء. يمكن أن تساعد هذه الأدوات في تقليل متوسط الوقت اللازم لحل الأخطاء وتحديد الاختناقات لتحسين وظائف النظام.

التحديات

قد يكون الحصول على إمكانية المراقبة الشاملة عبر مجموعة البيانات الخاصة بك أمرًا صعبًا. تجعل خطوط أنابيب البيانات المعقدة وصوامع البيانات الموزعة من الصعب مراقبة البيانات أثناء انتقالها عبر أنظمة البيانات الخاصة بك. قد تستخدم الأقسام وفرق البيانات المختلفة أدوات مختلفة لمراقبة البيانات في مجالها، مما يجعل المراقبة المتسقة عبر كل هذه الصوامع أكثر صعوبة. كما يجعل هذا التفتت من الصعب تتبع الأسباب الجذرية للأخطاء عبر الأنظمة وخطوط الأنابيب المختلفة.

اتحاد البيانات وإدارة البيانات الوصفية

يساعد ظهور اتحاد البيانات وأدوات إدارة البيانات الوصفية الموحدة القوية في ربط رؤية البيانات عبر صوامع البيانات هذه. يربط اتحاد البيانات كل صومعة بيانات بقاعدة بيانات مركزية لإدارة البيانات الوصفية. تتبع البيانات الوصفية المعلومات حول مجموعات البيانات مثل المخطط والحداثة والحجم، وهي مكونات رئيسية لقابلية مراقبة البيانات. يتيح توحيد هذه البيانات إمكانية المراقبة عبر صوامع البيانات، وهو أمر أصعب بكثير في خط أنابيب ETL حيث قد تتوقف البيانات عدة مرات، وقد لا يتم تحميل البيانات الوصفية المصدرية الأصلية في قواعد البيانات المستهدفة.

تتضمن الابتكارات في إدارة البيانات الوصفية أيضًا الأتمتة لتسجيل تغييرات البيانات الوصفية تلقائيًا عند حدوثها في بيانات المصدر. يتم تتبع هذه البيانات في منصة مركزية، مما قد يدعم إعداد التقارير وحل الأخطاء بشكل أفضل.

إن القدرة على المراقبة أمر بالغ الأهمية لمنتجات البيانات عالية الجودة والقيمة. وفي عصر حيث تقود البيانات المزيد من عملية اتخاذ القرار وتغذي الذكاء الاصطناعي، فإن تتبع صحة بياناتنا وأنظمتنا أمر حيوي لتحقيق أقصى استفادة من هذا الأصل.