جدل البيانات: ما هي والخطوات التي يجب اتباعها

في العصر الرقمي اليوم ، تحصل الشركات على كميات هائلة من البيانات عبر الإنترنت. يجب معالجة البيانات الخام بكفاءة ودقة. 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 الجدل في البيانات إذا قمت بذلك بشكل صحيح. قد تتعرف على الجدل حول البيانات هنا ، والخطوات المتبعة ، وأفضل الممارسات التي تتماشى معها. لذا ، لنبدأ هذا!

ما هو الجدل حول البيانات؟

الخلاف على البيانات هو عملية تحويل البيانات الأولية إلى شكل أكثر معالجة عن طريق إعادة تنظيمها وتنقيتها وإثرائها. يستلزم الخلاف في البيانات معالجة البيانات بتنسيقات وتحليلات مختلفة ودمجها مع مجموعة بيانات أخرى لإنتاج رؤى ذات مغزى. تختلف الاستراتيجيات المحددة بناءً على البيانات التي تستخدمها والهدف الذي تحاول تحقيقه.

فيما يلي أمثلة للجدل حول البيانات:

• الجمع بين مصادر البيانات للتحليل.
• ملء 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 يدويًا أو تلقائيًا. عندما تكون مجموعات البيانات هائلة ، فمن الضروري تنظيفها تلقائيًا. غالبًا ما يكون عالم البيانات أو غيره من أعضاء الفريق المخصص مسؤولاً عن مشاحنات البيانات في الشركات مع فريق بيانات شامل. تعتمد الشركات الصغيرة بشكل متكرر على متخصصين غير متخصصين في البيانات لتنظيف بياناتهم قبل استخدامها.

فوائد الجدل حول البيانات؟

الجدل حول البيانات مفيد. عندما تفكر في مدى فائدة ذلك ، من الواضح أن الأمر يستحق وقتك في بذل الجهد لفهمه. فيما يلي بعض الفوائد التي يمكن أن توفرها مشاحنات البيانات لعملك:

• تحليل بسيط: يمكن لمحللي الأعمال وأصحاب المصلحة فحص البيانات الأكثر تعقيدًا بسرعة وكفاءة وفعالية بمجرد ترويض البيانات الأولية وتحويلها.

• معالجة البيانات: يحول الإجراء البيانات الأولية غير المهيكلة إلى صفوف وأعمدة. تثري التقنية البيانات لاكتساب فهم أعمق.

• الاستهداف المحسّن: يساعدك دمج 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 بناءً على بيانات سهلة الفهم.

• تصور البيانات: يمكن تصدير البيانات إلى أي نظام أساسي للتحليلات المرئية لفرز البيانات وتحليلها وتلخيصها بمجرد الخلاف.

الخطوات اللازمة لإجراء مشاحنات البيانات

يحتاج كل مشروع بيانات إلى إستراتيجية مختلفة لضمان أن تكون مجموعة البيانات النهائية جديرة بالثقة ومتاحة. وكثيرا ما يشار إلى هذه على أنها مراحل أو أنشطة الخلاف على البيانات الضرورية.

الخطوة 1: الاكتشاف

عملية الاكتشاف هي الخطوة الأولى في عملية الخلاف على البيانات. إنها خطوة نحو اكتساب فهم أفضل للبيانات. لتسهيل استخدام البيانات وتحليلها ، يجب أن تنظر إليها وتفكر في الطريقة التي ترغب في ترتيب البيانات بها.

قد تظهر البيانات اتجاهات أو أنماط أثناء عملية الاكتشاف. هذه خطوة حاسمة لأنها ستؤثر على جميع الإجراءات اللاحقة. كما أنه يحدد المشكلات الواضحة ، مثل القيم المفقودة أو غير المكتملة.

الخطوة الثانية: الهيكلة

في معظم الأحيان ، تكون البيانات الأولية غير المكتملة أو المنسقة بشكل غير صحيح غير مناسبة للغرض المقصود. تُعرف عملية أخذ البيانات غير المعالجة وتحويلها بحيث يمكن استخدامها بسهولة أكبر باسم هيكلة البيانات.

هذه هي الطريقة لاستخراج 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 استخدامها بسهولة في تحليله.

الخطوة الثالثة: التنظيف

يتضمن تنظيف البيانات القضاء على أي عيوب متأصلة يمكن أن تحرف تحليلك أو تقلل من فائدته. يهدف تنظيف البيانات أو معالجتها إلى ضمان عدم تأثر البيانات النهائية للتحليل.

تحتوي البيانات الأولية عادةً 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 تؤدي إلى تحيز نتائج تحليل البيانات.
• يغير نوع البيانات ويبسط البيانات لزيادة الجودة والاتساق.
• يجد القيم المكررة ، ويزيل المشاكل الهيكلية ، ويتحقق من البيانات لتسهيل استخدامها.

الخطوة الرابعة: الإثراء

إضافة سياق إلى البيانات هو المقصود بالإثراء. تعمل هذه العملية على تحويل البيانات التي تم تنظيفها وتنسيقها مسبقًا إلى أنواع جديدة. في هذه المرحلة ، تحتاج إلى التخطيط بشكل استراتيجي للمعلومات التي لديك بالفعل لتحقيق أقصى استفادة منها.

يعد الاختزال ، والاختزال ، ثم زيادة حجم البيانات هو أفضل طريقة للحصول عليها في أكثر صورها دقة. إذا شعرت أن التخصيب ضروري ، فستحتاج إلى تكرار الأساليب 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

خطوات البرمجة المتكررة مطلوبة للتأكد من أن البيانات صحيحة ومتسقة وآمنة وأصلية. تُعرف عملية التأكد من أن بياناتك دقيقة ومتسقة باسم التحقق من صحة البيانات. يمكن أن تكشف هذه الخطوة عن المشكلات التي يجب إصلاحها 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 حيث 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 للرؤى وتقارير الأعمال والمزيد.

أفضل الممارسات المتنازع عليها بشأن البيانات

من الممكن تنفيذ مشاحنات البيانات بطرق متنوعة. يمكن أن تختلف الأساليب اعتمادًا على الجمهور الذي يتم تقديم البيانات له. فيما يلي قائمة ببعض الممارسات الموصى بها والتي يمكن تطبيقها في كل الظروف:

احصل على فهم أفضل لجمهورك

الاحتياجات الفريدة للجدل حول البيانات خاصة بالشركة. من الضروري تحديد من سيصل إلى البيانات ويحللها وما الذي ينوون 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 الذي 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 موضوعًا يفي بالمتطلبات والإرشادات.

افهم البيانات

تحتاج إلى فهم كيفية توافق البيانات مع مبادئ الحوكمة وإرشادات مؤسستك. لاحظ الحقائق الهامة التالية:

• اكتساب فهم لأنواع البيانات وقاعدة البيانات والملفات.
• 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 حديثًا

كل يوم ، يتم دمج التقنيات الجديدة مع التقنيات الحالية ، ويستمر الجمهور في التوسع. يجب أن يتكيف خبراء البيانات مع الأدوات الجديدة وتكنولوجيا التحليلات لتقديم خدمات فعالة في معالجة البيانات.

استنتاج

أصبحت الخلافات المتعلقة بالبيانات ذات أهمية متزايدة في السنوات الأخيرة بسبب الكميات الهائلة من البيانات التي يتم التعامل معها يوميًا لتحسين تجارب المستخدم. سيعاني العمل 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 اللازمة للباحثين لإكمال مهامهم بنجاح. سيرشدك خلال العملية للحصول على أقصى قيمة من بياناتك.

اعرف المزيد عن الإصدار التجريبي المجاني