في العصر الرقمي اليوم ، تحصل الشركات على كميات هائلة من البيانات عبر الإنترنت. يجب معالجة البيانات الأولية بكفاءة وبعناية. هنا يأتي الجدل حول البيانات ، ويتم استخدامه للمساعدة في تحويل البيانات الأولية إلى بيانات قيمة يمكن أن توفر نتائج مفيدة.
يمكنك إصدار أحكام تجارية أفضل بمساعدة مشاحنات البيانات إذا قمت بذلك بشكل صحيح. قد تتعرف على جدل البيانات هنا ، والخطوات المتبعة ، وأفضل الممارسات التي تتماشى معها. لذا ، دعونا نبدأ هذا!
ما هو الجدل حول البيانات؟
جدل البيانات هو عملية تحويل البيانات الأولية إلى شكل أكثر معالجة عن طريق إعادة تنظيمها وتنظيفها وإثرائها. يستلزم الجدل حول البيانات معالجة البيانات بأشكال وتحليلات مختلفة ودمجها مع مجموعة بيانات أخرى لإنتاج رؤى ذات مغزى. تختلف الاستراتيجيات المحددة بناء على البيانات التي تستخدمها والهدف الذي تحاول تحقيقه.
فيما يلي أمثلة على الجدل حول البيانات:
- الجمع بين مصادر البيانات للتحليل.
- سد أو إزالة فجوات البيانات.
- حذف بيانات المشروع غير الضرورية أو غير ذات الصلة.
- تحديد القيم المتطرفة للبيانات وشرحها أو حذفها للسماح بالتحليل.
يمكن إجراء مشاحنات البيانات يدويا أو تلقائيا. عندما تكون مجموعات البيانات هائلة ، من الضروري تنظيفها تلقائيا. غالبا ما يكون عالم البيانات أو أي عضو آخر في الفريق مسؤولا عن مشاحنات البيانات في الشركات التي لديها فريق بيانات شامل. تعتمد الشركات الصغيرة بشكل متكرر على غير المتخصصين في البيانات لتنظيف بياناتهم قبل استخدامها.
فوائد الجدل حول البيانات؟
الجدل حول البيانات مفيد. عندما تفكر في مدى فائدته ، فمن الواضح أنه يستحق وقتك لبذل الجهد لفهمه. فيما يلي بعض الفوائد التي يمكن أن توفرها مشاحنات البيانات لعملك:
- تحليل بسيط: قد يقوم محللو الأعمال وأصحاب المصلحة بفحص حتى أكثر البيانات تعقيدا بسرعة وكفاءة وفعالية بمجرد ترويض البيانات الأولية وتحويلها.
- معالجة البيانات: يحول الإجراء البيانات الأولية غير المهيكلة إلى صفوف وأعمدة. تثري هذه التقنية البيانات لاكتساب فهم أعمق.
- تحسين الاستهداف: يساعدك الجمع بين البيانات من عدة مصادر على فهم جمهورك بشكل أفضل، مما يحسن استهداف حملاتك الإعلانية واستراتيجية المحتوى.
- استخدام الوقت: تسمح هذه التقنية للمحللين بقضاء وقت أقل في إدارة البيانات المضطربة والمزيد من الوقت في اكتساب رؤى لاتخاذ قرارات دقيقة بناء على بيانات سهلة الفهم.
- تصور البيانات: يمكن تصدير البيانات إلى أي منصة تحليلات مرئية لفرز البيانات وتحليلها وتلخيصها بمجرد مناقشتها.
الخطوات اللازمة لإجراء مشاحنات البيانات
يحتاج كل مشروع بيانات إلى استراتيجية مختلفة لضمان أن تكون مجموعة البيانات النهائية جديرة بالثقة ومتاحة. وكثيرا ما يشار إلى هذه المراحل أو الأنشطة الضرورية للجدل بشأن البيانات.
الخطوة 1: الاكتشاف
عملية الاكتشاف هي الخطوة الأولى في عملية الجدل حول البيانات. إنها خطوة نحو اكتساب فهم أفضل للبيانات. لتسهيل استخدام بياناتك وتحليلها ، يجب أن تنظر إليها وتفكر في الطريقة التي تريد ترتيب البيانات بها.
قد تظهر البيانات الاتجاهات أو الأنماط أثناء عملية الاكتشاف. هذه خطوة حاسمة لأنها ستؤثر على جميع الإجراءات اللاحقة. كما أنه يحدد المشاكل الواضحة ، مثل القيم المفقودة أو غير المكتملة.
الخطوة 2: الهيكلة
في معظم الأحيان ، تكون البيانات الأولية غير المكتملة أو المنسقة بشكل غير صحيح غير مناسبة للغرض المقصود. تعرف عملية أخذ البيانات غير المعالجة وتحويلها بحيث يمكن استخدامها بسهولة أكبر باسم هيكلة البيانات.
هذه هي طريقة استخراج المعلومات ذات الصلة من البيانات الجديدة. يمكن تنظيم البيانات في جدول بيانات عن طريق إضافة أعمدة وفئات وعناوين وما إلى ذلك. سيؤدي ذلك إلى تحسين قابلية الاستخدام حتى يتمكن المحلل من استخدامه بسهولة في تحليله.
الخطوة 3: التنظيف
يتضمن تنظيف البيانات القضاء على أي عيوب متأصلة يمكن أن تشوه تحليلك أو تقلل من فائدته. يهدف تنظيف البيانات أو معالجتها إلى ضمان عدم تأثر البيانات النهائية للتحليل.
تحتوي البيانات الأولية عادة على أخطاء يجب تنظيفها قبل استخدامها. يتضمن تنظيف البيانات تصحيح القيم المتطرفة وحذف البيانات السيئة وما إلى ذلك. عند تنظيف البيانات ، تحصل على النتائج التالية:
- يزيل القيم المتطرفة التي يمكن أن تتحيز لنتائج تحليل البيانات .
- يغير نوع البيانات ويبسط البيانات لزيادة الجودة والاتساق.
- يعثر على القيم المكررة ، ويزيل المشكلات الهيكلية ، ويتحقق من البيانات لتسهيل استخدامها.
الخطوة 4: الإثراء
إضافة سياق إلى البيانات هو المقصود بالإثراء. تعمل هذه العملية على تحويل البيانات التي تم تنظيفها وتنسيقها مسبقا إلى أنواع جديدة. في هذه المرحلة ، تحتاج إلى التخطيط الاستراتيجي للمعلومات التي لديك بالفعل لتحقيق أقصى استفادة منها.
يعد اختزال البيانات وأخذ العينات ثم تبشر بها أفضل طريقة للحصول عليها في شكلها الأكثر دقة. إذا كنت تشعر أن الإثراء ضروري ، فستحتاج إلى تكرار الطرق لأي بيانات إضافية تحصل عليها. خطوة إثراء البيانات اختيارية. إذا كانت البيانات التي لديك بالفعل لا تلبي احتياجاتك ، فيمكنك متابعة هذه الخطوة.
الخطوة 5: التحقق من الصحة
مطلوب خطوات برمجة متكررة للتأكد من أن البيانات صحيحة ومتسقة وآمنة وأصلية. تعرف عملية التأكد من دقة بياناتك واتساقها باسم التحقق من صحة البيانات. يمكن أن تكشف هذه الخطوة عن المشكلات التي تحتاج إلى إصلاح أو استنتاج أن البيانات جاهزة للتحليل.
الخطوة 6: النشر
النشر هو الخطوة الأخيرة في الجدل حول البيانات ، حيث يوضح ما تدور حوله العملية برمتها. يتعلق الأمر بوضع البيانات الجديدة المتنازع عليها في مكان يمكنك أنت وأصحاب المصلحة الآخرين العثور عليها واستخدامها بسهولة. يمكن إضافة المعلومات إلى قاعدة بيانات جديدة. طالما اتبعت الخطوات السابقة ، فستحصل على بيانات عالية الجودة للإحصاءات وتقارير الأعمال والمزيد.
أفضل ممارسات الجدل حول البيانات
من الممكن تنفيذ مشاحنات البيانات بعدة طرق. يمكن أن تختلف الطرق اعتمادا على الجمهور المستهدف الذي يتم تقديم البيانات له. فيما يلي قائمة ببعض الممارسات الموصى بها والتي تنطبق في كل الظروف:
احصل على فهم أفضل لجمهورك
الاحتياجات الفريدة لمشاحنات البيانات خاصة بالشركة. من الأهمية بمكان تحديد من سيصل إلى البيانات ويحللها وما ينوي تحقيقه. بهذه الطريقة ، يمكنك الحصول على معلومات مفيدة حول جمهورك لمعرفة المزيد عنهم.
على سبيل المثال ، يمكنك الحصول على جميع المعلومات الديموغرافية حول عملائك الحاليين حتى يعرف فريق التسويق من يستهدفه بإعلاناتهم.
حدد البيانات المناسبة
لا يتعلق الأمر بالحصول على الكثير من البيانات. يتعلق الأمر بالحصول على البيانات الصحيحة. هذا هو السبب في أن اختيار البيانات أمر بالغ الأهمية. فيما يلي بعض المؤشرات لاختيار البيانات المناسبة:
- تجنب استخدام البيانات التي تحتوي على عدد كبير من القيم الخالية أو الأرقام المتشابهة أو المتكررة.
- ابتعد عن القيم التي تم حسابها واختر البيانات الأقرب إلى المصدر.
- اجمع المعلومات من عدد من أنواع المنصات المختلفة.
- قم بتطبيق عوامل تصفية معينة على البيانات، ثم اختر موضوعا يفي بالمتطلبات والإرشادات.
فهم البيانات
تحتاج إلى فهم كيفية امتثال البيانات لمبادئ وإرشادات الحوكمة الخاصة بمؤسستك. لاحظ الحقائق المهمة التالية:
- اكتساب فهم للبيانات وقاعدة البيانات وأنواع الملفات.
- استكشف الحالة الحالية للبيانات باستخدام الميزات التي توفرها أدوات التصور.
- إنشاء مقاييس جودة البيانات باستخدام التوصيف.
- كن حذرا من حدود البيانات.
اعتماد الأدوات والتقنيات المطورة حديثا
كل يوم ، يتم دمج التقنيات الجديدة مع التقنيات الحالية ، ويستمر الجمهور في التوسع. يجب على خبراء البيانات التكيف مع الأدوات الجديدة وتكنولوجيا التحليلات لتوفير خدمات فعالة لمشاحنات البيانات.
استنتاج
أصبحت مشاحنات البيانات ذات أهمية متزايدة في السنوات الأخيرة بسبب الكميات الهائلة من البيانات التي يتم التعامل معها يوميا لتحسين تجارب المستخدم. ستعاني الشركة بدون نظام تخزين بيانات قوي واستثمارات في تقنيات مشاحنات البيانات. يجب أن يكون لديك الآن فهم أفضل لمشاحنات البيانات والعمليات المتضمنة بسبب هذه المقالة.
في QuestionPro ، نقدم جميع الأدوات المطلوبة للباحثين لإكمال مهامهم بنجاح. سيرشدك خلال العملية للحصول على أقصى قيمة من بياناتك.
