اكتشاف نماط البيانات (Data Profiling) هو عملية فحص وتوثيق الإحصائيات الموجودة في البيانات للتأكد من دقتها. يوفر هذا للمؤسسات المعلومات التي يحتاجونها لإدخال البيانات والاحتفاظ بها في مستودع البيانات (DW/ Data Warehouse)، والذي يجمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر مثل مواقع الويب ووسائل التواصل الاجتماعي والبريد الإلكتروني. لنسخ البيانات ونقلها إلى نظام جديد، تستخدم مستودعات البيانات (DWs) عملية تعرف باسم الاستخراج والتحويل والتحميل (extract, transform, load) أو ETL. يمكن للمحترفين استخدام التنميط للكشف عن عيوب البيانات في عملية ETL، بحيث يمكنهم تصحيحها أو تحسينها بعد ذلك.
ما سبب أهمية تنميط البيانات أو توصيفها؟
يعد تنميط البيانات أمرًا شديد الأهمية، لأنه يضمن دقة البيانات واكتمالها وجودتها. تعد مواقع الويب والمدونات والوسائط الاجتماعية والأنظمة الأساسية الأخرى مصادر بيانات شائعة تستخدمها الشركات. يتحقق التنميط من صحة المعلومات قبلها نقلها، بحيث يمكن للشركات الوصول إليها واستخدامها وتعديلها حسب الحاجة. كما أنه يمكّن الشركات من ضمان جودة البيانات قبل نقل البيانات من نظام قديم إلى نظام جديد.
أسباب استخدام الشركات لتنميط البيانات
- تنظيم وفهم البيانات
- التأكد من استيفاء البيانات للمعايير الإحصائية والتنظيمية
- اكتشاف أي مشاكل في جودة البيانات
- تحديد البيانات المحددة التي تحتاج إلى تصحيح
- تحديد مصادر مشكلات جودة البيانات
تتضمن الأخطاء الشائعة في البيانات التي تجدها الشركات مشكلات مثل: القيم المفقودة وتكرار البيانات والأنماط الشاذة. بمجرد تحديد المشكلات، يمكن للشركات استخدام أدوات مثل برنامج تنظيف البيانات لإصلاحها وإعداد البيانات للتخزين أو النقل.
تقنيات تنميط البيانات الفعال
فيما يلي أربع تقنيات شائعة للتنميط الفعال:
التنميط العمودي (column profiling)
يراجع البرنامج الجداول ويحسب عدد مرات ظهور كل قيمة في كل عمود أثناء تنميط بيانات العمود. تستخدم الشركات هذه الطريقة للعثور على التوزيع التكراري وأنماط خصائص البيانات، مثل:
- تحليل المدى أو النطاق
- تقييم التنسيق
- توزيعات النمط
- عدد العلاقات ودرجتها
- تحليل التفرد
- النُدرة
- غياب القيمة
- تمييز النوع المُجرّد
- تحليل الحِمل الزائدة للسمة
يمكنك إجراء التنميط العمودي باستخدام جداول التجزئة (hash tables)، وهي هياكل بيانات ترسم علاقة بين المفاتيح والقيم، مما يعني أنها تربطها ببعضها البعض. تسمح لك جداول التجزئة بتنظيم أعمدة البيانات بشكل مرئي حتى تتمكن من الوصول إلى البيانات بسهولة.
التنميط عبر الأعمدة (Cross-column profiling)
يمكنك الحصول على معلومات حول كيفية ارتباط القيم والحقول الموجودة في جدول ببعضها البعض من خلال التنميط عبر الأعمدة. يتضمن ذلك عمليتان أساسيتان: التحليل المفتاح (key analysis) وتحليل التبعية (dependency analysis). في تحليل المفاتيح، تبحث عن المفتاح الرئيسي أو تصنيف العمود التي يحدد باقي البيانات في حقول المعلومات. أو بدلاً من ذلك، يمكنك استخدام تحليل التبعية في البحث عن الروابط بين الحقول أثناء جمع البيانات.
التنميط عبر الجداول (Cross-table profiling)
يحلل التنميط عبر الجداول العلاقة بين متغيرات معينة، وهدفه الرئيسي هو البحث عن المفاتيح الخارجية وهي العلاقات أو الصِلات بين مجموعات السمات الموجودة في جدول معين وبين والمفتاح الأساسي في جدول آخر. هذه الطريقة مفيدة للشركات لأنها تساعدها على إيجاد أوجه التشابه والاختلاف في البيانات. يساعد ذلك في تحديد تكرار البيانات وتحديد قيم البيانات التي يمكن نقلها إلى أنظمة أخرى.
مصادقة قاعدة البيانات (Data rule validation)
تحدد قواعد البيانات أنواع المعلومات التي يمكن للمستخدم إدخالها في الخلية. تفرض مصادقة قاعدة البيانات هذه القيود عن طريق التأكد من أن مجموعات البيانات تتبع قواعد معينة. على سبيل المثال، قد يقرر متخصص البيانات أنه لا يمكن للمستهلكين إدخال قيم إلا بين 6 و 12 في عمود تسعير المنتج. إذا قام المستخدم بكتابة رقم خارج النطاق، فإن البرنامج يحذره من أنه لا يستطيع إدخال هذه القيمة في تلك الخلية.
فوائد تنميط البيانات
في حين أن التنميط له العديد من المزايا بالنسبة للشركات، إلا أنه مفيد بشكل خاص للشركات الكبيرة التي لديها كمية هائلة من البيانات المُجمعة من مصادر مختلفة. تشمل هذه المزايا:
- تحسين جودة البيانات: تكشف هذه الطريقة أي مخاوف متعلقة بتكامل البيانات، مما يسمح لك بتصحيحها قبل التخزين أو النقل. وإذا اتبعت إجراء التنميط الأول، ستصبح إدارة البيانات أسهل وأكثر نجاحًا.
- منع الأزمات وإدارتها: توفر هذه العملية نظرة ثاقبة على مشاكل البيانات المحتملة، مما يمكن أن تساعدك في حلها قبل أن تخلق مشاكل في النظام.
- تقصير مُدة تنفيذ المشاريع: يمكن لهذه العملية تقصير الوقت المطلوب لتنفيذ قواعد البيانات، لأنها تتيح لك تأكيد جودة بياناتك قبل اختبارها وتثبيتها، وتدريب الموظفين على كيفية استخدامها.
- إتاحة إدارة البيانات الرئيسية: هذه العملية لها دور أساسي في إدارة البيانات الرئيسية لأنها تسمح لفرق الأعمال وتكنولوجيا المعلومات بالعمل معًا لضمان اتساق بيانات الشركة ودقتها وتحمل المسئولية عنها.
- تحسين عملية صنع القرار: يمكن أن توضح لك هذه العملية النتائج المحتملة للسيناريوهات الجديدة، مما يساعدك في اتخاذ القرارات.
- الحفاظ على التنظيم: يمكن أن تساعدك هذه العملية على فهم العلاقات بين قيم البيانات، إضافة تخزين البيانات والوصول إليها بطريقة منظمة.
المصدر:
https://ca.indeed.com/career-advice/career-development/data-profiling
