عند استخدام البيانات، يتفق معظم الناس على أن جودة التحليلات والاستنتاجات مرتبطة بجودة البيانات المستخدمة. فباختصار: إذا كانت البيانات غير جيدة، ستكون النتائج غير جيدة أيضًا. ويُعد تنظيف البيانات – ويُعرف أيضًا بتنقية البيانات أو فحص البيانات – من أهم الخطوات لكل مؤسسة تسعى لبناء ثقافة اتخاذ القرارات اعتمادًا على بيانات ذات جودة عالية.
في هذه المقالة سنتناول:
- ما هو تنظيف البيانات؟
- الفرق بين تنظيف البيانات وتحويل البيانات
- كيفية تنظيف البيانات
- مكوّنات البيانات ذات الجودة
- فوائد ومزايا تنظيف البيانات
ما هو تنظيف البيانات؟
تنظيف البيانات هو عملية إصلاح أو إزالة البيانات غير الصحيحة، أو التالفة، أو ذات التنسيق الخاطئ، أو المكررة، أو الناقصة داخل مجموعة البيانات. عند دمج مصادر بيانات متعددة، تزداد فرص تكرار البيانات أو تسميتها بشكل خاطئ. وإذا كانت البيانات غير صحيحة، فإن المخرجات والخوارزميات تصبح غير موثوقة، حتى وإن بدت صحيحة ظاهريًا.
لا يوجد قالب ثابت أو واحد لتنظيف البيانات، لأن العملية تختلف حسب كل مجموعة بيانات. ومع ذلك، من الضروري تطوير منهجية ثابتة لضمان تنفيذ العملية بشكل صحيح في كل مرة.
ما الفرق بين تنظيف البيانات وتحويل البيانات؟
تنظيف البيانات هو العملية التي نُزيل فيها البيانات التي لا يجب أن تكون ضمن مجموعة البيانات.
أما تحويل البيانات فهو عملية تحويل البيانات من صيغة أو بنية إلى أخرى. ويمكن أن يُشار إلى هذه العمليات أيضًا باسم تهيئة البيانات أو معالجة البيانات، وتحويلها من شكلها “الخام” إلى صيغة أخرى مناسبة للتخزين أو التحليل.
تُركز هذه المقالة على عمليات تنظيف البيانات تحديدًا.
كيفية تنظيف البيانات
رغم اختلاف تقنيات تنظيف البيانات حسب طبيعة البيانات في المؤسسة، يمكن اتباع الخطوات الأساسية التالية كإطار عمل عام:
إزالة السجلات المكررة أو غير ذات الصلة
- إزالة السجلات المكررة الناتجة غالبًا عن دمج مصادر بيانات متعددة.
- حذف السجلات التي لا تتعلق بموضوع التحليل لتجنب التشتيت وتحسين الأداء.
إصلاح الأخطاء الهيكلية
- تصحيح مشاكل مثل: اختلاف أساليب الكتابة، الأخطاء الإملائية، أو اختلاف استخدام الحروف الكبيرة والصغيرة.
- توحيد التسميات لتجنب تصنيف البيانات بشكل خاطئ.
تصفية القيم الشاذة
- التحقق من القيم التي لا تتناسب مع بقية البيانات.
- إزالة القيم الشاذة في حال ثبوت أنها ناتجة عن خطأ إدخال، مع الانتباه إلى أن بعضها قد يكون مفيدًا في الكشف عن أنماط جديدة.
معالجة البيانات المفقودة
- لا يمكن تجاهل البيانات المفقودة لأن العديد من الخوارزميات لا تتعامل مع القيم الفارغة.
تشمل الخيارات:
- حذف السجلات ذات البيانات الناقصة — مع الحذر من فقدان معلومات مهمة.
- تقدير القيم الناقصة بالاعتماد على بيانات أخرى — مع المخاطرة بتقليل دقة البيانات.
- تعديل طريقة استخدام البيانات لتفادي مشكلة القيم الفارغة.
التحقق وضمان الجودة
أسئلة يجب الإجابة عنها قبل اعتماد البيانات:
- هل البيانات منطقية؟
- هل تتوافق مع قواعد المجال أو الصناعة؟
- هل تدعم نظريتك التحليلية أو تقدّم رؤى جديدة؟
- هل يمكن استنتاج اتجاهات واضحة منها؟
- إذا لم تقدم نتائج، فهل السبب يعود لجودة البيانات؟
فالاعتماد على بيانات غير نظيفة قد يؤدي إلى قرارات خاطئة وإحراج خلال الاجتماعات عند اكتشاف عدم صحة النتائج.
مكوّنات البيانات ذات الجودة
تقييم جودة البيانات يعتمد على دراسة خصائصها وفقًا لأهمية كل خاصية بالنسبة لاستخداماتها داخل المؤسسة.
أهم 5 خصائص لجودة البيانات:
- الصلاحية: مدى توافق البيانات مع القواعد والمعايير المحددة.
- الدقة: مدى قرب البيانات من الحقيقة.
- الشمولية: توفر جميع البيانات المطلوبة دون نقص.
- الاتساق: توافق البيانات داخلياً ومع مجموعات بيانات أخرى.
- الانتظام/التوحيد: استخدام نفس وحدات القياس أو التنسيق.
فوائد ومزايا تنظيف البيانات
تنظيف البيانات يعزز الإنتاجية ويُحسن جودة المعلومات المستخدمة في اتخاذ القرارات. من أبرز الفوائد:
- التخلص من الأخطاء الناتجة عن تعدد مصادر البيانات.
- تقليل الأخطاء يعني عملاء أكثر رضا وموظفين أقل إحباطًا.
- فهم أفضل لوظائف البيانات وأهداف استخدامها.
- تحسين تتبّع الأخطاء ومصادرها، مما يسهل إصلاحها مستقبلًا.
- أدوات تنظيف البيانات تساهم في ممارسات تجارية أكثر كفاءة وقرارات أسرع.