كيف يمكن ضمان موثوقية البيانات التي يتم جمعها؟

البيانات مهمة للغاية للشركات الناشئة. تساعد في اتخاذ قرارات أفضل وتعرف على تفضيلات العملاء. لكن، غالبًا ما نغفل عن جودة هذه البيانات وموثوقيتها¹.

التحقق من البيانات يعتبر حارساً مهماً. يساعد في منع المعلومات الخاطئة من التأثير على التحليلات. هذا يقلل المخاطر ويحافظ على اتخاذ القرارات بناءً على الحقائق².

الأهداف الرئيسية لضمان موثوقية البيانات

• التحقق من دقة واتساق البيانات للوصول إلى معلومات موثوقة¹
• الاستفادة من الأدوات والتقنيات المناسبة لجمع البيانات بشكل علمي وموثوق¹
• تحقيق التوازن بين التحقق من البيانات وتسريع العمليات لتحسين الكفاءة²
• معالجة البيانات المفقودة وتوحيد البيانات من مصادر متعددة لضمان دقة التحليلات²
• الاستثمار في أدوات تنقية البيانات لتعزيز الكفاءة واتخاذ القرارات السليمة³

مقدمة حول موثوقية البيانات

موثوقية البيانات مهمة جداً لنجاح مشاريعنا. فما هي موثوقية البيانات وأهميتها؟⁴

ما هي موثوقية البيانات؟

موثوقية البيانات تعني مدى ثقتنا في البيانات. تتضمن دقة البيانات، موضوعيتها، حجم العينة، واكتمالها⁴. البيانات الموثوقة دقيقة وموحدة، جمعها كان بنزاهة وبحجم عينة كبير⁴.

إذا كنت تستخدم البيانات لاتخاذ القرارات، يجب أن تكون دقيقة ومحدثة. هذا يضمن الحصول على نتائج ذات مغزى⁴. البيانات الموثوقة أساسية لنجاح المشروع⁴.

البيانات قد تكون مختلفة مثل بيانات الفئات⁴. كمية البيانات تحتاج تدريب النماذج على أمثلة كثيرة ومتنوعة⁴. إذا تم التدريب بشكل صحيح، يمكن الحصول على نتائج جيدة من بيانات صغيرة⁴.

الجودة والموثوقية في البيانات تساهم كثيراً في تحقيق أهداف النموذج⁴. يجب التعامل بحذر مع القيم الشاذة⁴. كما يجب تدريب النماذج على أمثلة كاملة وتجنب الأمثلة غير المكتملة⁴. الحساب الدقيق يساهم في إنتاج بيانات معقولة وجيدة⁴.

من هنا، نستنتج أن موثوقية البيانات مهمة جداً لنجاح المشاريع⁵. ينصح بأن تكون البيانات دقيقة وكاملة وموحدة لضمان نتائج موثوقة⁵.

كما أن 12% من المشاركين في تقرير “حالة ممارسة إدارة الاستراتيجية 2022” يواجهون تحديات في جمع بيانات نتائج مؤشرات الأداء الرئيسية⁵. معهد KPI يوصي ببعض الأبعاد لجودة البيانات مثل الدقة والتوقيت والاكتمال والاتساق والتوافق والفريدة⁵. مشكلات جودة العينة في الشكل 2 تظهر قضايا متعلقة بالاكتمال والاتساق والتوقيت والتوافق والدقة والفريدة⁵.

الأبحاث تؤكد أن الجودة غير الكافية للبيانات قد تؤدي إلى اتخاذ قرارات خاطئة وإهدار الموارد وتأثير سلبي على الأداء التنظيمي وإعاقة تحديد الاتجاهات ودقة التنبؤات وفقدان الفرص والإبداع⁵. لذلك، البيانات الموثوقة أساسية لتوليد مؤشرات أداء رئيسية فعالة وتحسين التسويق والرضا العملاء وعمليات داخلية أفضل وخفض التكاليف⁵.

ينصح المسؤولون بأن تضع المنظمات إدارة جودة البيانات على رأس أولوياتها لتعزيز مؤشرات الأداء الرئيسية والنجاح التجاري وتجنب التحديات المرتبطة بالبيانات غير الموثوقة⁵. معهد KPI يقدم دورات مثل “محترف مؤشرات الأداء الرئيسية المعتمد” و”ممارس مؤشرات الأداء الرئيسية” لتعزيز فهم مؤشرات الأداء الرئيسية ودور البيانات الموثوقة في نجاحها⁵⁴.

موثوقية البيانات

اختبار موثوقية البيانات

لتحقق من موثوقية البيانات، هناك طريقتان أساسيتان: الدقة والدقة⁶. الدقة تعني مدى توافق البيانات مع القيم الحقيقية. بينما الدقة تعني مدى الاتساق بين القياسات المتعددة لنفس القيمة⁶.

البيانات الأكثر موثوقية هي تلك التي تتمتع بدقة عالية وتتسم بالاتساق⁶.

موثوقية البيانات مرتبطة بصحتها. الصحة تركز على المنطقية والأهمية⁶. يمكن تحسين موثوقية البيانات من خلال إجراء صيانة دورية، مثل تنقية البيانات وتحديثها بانتظام⁶.

• ⁷إنشاء طرق موحدة لجمع وتجهيز جميع أنواع البيانات أمر ضروري للحفاظ على موثوقية البيانات.
• ⁷إجراء عمليات تدقيق دورية للبيانات أمر بالغ الأهمية لاكتشاف أي تناقضات أو أخطاء قد تؤثر على موثوقية البيانات.
• ⁷تدريب جامعي البيانات بشكل صحيح على الطرق والأدوات والبروتوكولات يقلل من الأخطاء البشرية ويضمن بيانات موثوقة.
• ⁷استخدام أدوات وأجهزة موثوقة تم اختبارها للموثوقية أمر أساسي للحفاظ على موثوقية البيانات.

⁸الشركات تستخدم أدوات متطورة لتحسين موثوقية البيانات الأساسية، بما في ذلك التحقق من دقتها وجعلها متناسقة⁸.معدل موثوقية البيانات يحدد مدى الثقة فيها، ويعتمد على عوامل مثل دقتها وحجم العينة⁶.

⁸يمكن تحسين موثوقية البيانات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتقييم مصادر البيانات المختلفة والكشف عن أي تناقضات⁸.البيانات التي تعتمد على معايير علمية وتُجمع بدون تحيز تكون ذات موثوقية عالية⁶.

⁸“نحن نستخدم أكثر من مليوني نقطة بيانات لإنشاء قاعدة بيانات موثوقة.”

الخلاصة

في الختام، ضمان موثوقية البيانات ضروري لنجاح الشركات الناشئة⁹. البيانات الموثوقة تمنح الثقة في اتخاذ القرارات⁹. تتطلب هذه الموثوقية إجراءات دورية مثل الفحوصات الآلية¹⁰.

هذه الإجراءات تعزز مصداقية الشركة ويسهل صنع القرار¹⁰.

على سبيل المثال، فيسبوك لديها أكثر من 250 مليار صورة¹⁰. المستخدمون يتحملون أكثر من 900 مليون صورة يوميًا¹⁰. فيسبوك ينشر 41,000 منشور في الثانية¹⁰.

هذه الإحصائيات تبرز حجم البيانات التي يتم التعامل معها¹⁰.

بالإضافة، الصيانة المرتكزة على الموثوقية (RCM) بدأت في الستينيات¹¹. الهدف هو ضمان الأداء الأمثل وموثوقية الأصول¹¹. تقليل تكاليف الصيانة والمخاطر هما الهدف¹¹.

RCM تهدف لتقليل وقت التوقف عن العمل¹¹. تطوير استراتيجيات الصيانة يعالج المشكلات قبل أن تصبح حرجة¹¹.

بالتالي، التركيز على موثوقية البيانات يزيد من جودة وأداء المؤسسة¹¹.

روابط المصادر

1. الغوص العميق في موثوقية البيانات وما تعنيه لك – https://www.astera.com/ar/knowledge-center/data-reliability/
2. موثوقية التحقق من البيانات ضمان موثوقية البيانات: عامل رئيسي لنجاح بدء التشغيل – FasterCapital – https://fastercapital.com/arabpreneur/موثوقية-التحقق-من-البيانات-ضمان-موثوقية-البيانات–عامل-رئيسي-لنجاح-بدء-التشغيل.html
3. أدوات تنقية البيانات: طريقة لتعزيز موثوقية البيانات | Astera – https://www.astera.com/ar/type/blog/data-scrubbing-tools/
4. مجموعات البيانات: خصائص البيانات  |  Machine Learning  |  Google for Developers – https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/data-characteristics?hl=ar
5. Data quality dimensions: insights from The KPI Institute – https://www.linkedin.com/pulse/data-quality-dimensions-insights-from-kpi-institute-adrian-brudan-qg1zf
6. ما هي الطرق الفعالة لضمان موثوقية البيانات؟ – https://blog.ajsrp.com/ما-هي-الطرق-الفعالة-لضمان-موثوقية-البي/
7. What Is Data Reliability? | IBM – https://www.ibm.com/topics/data-reliability
8. علم البيانات لتحسين موثوقية بيانات الاستدامة المبلغ عنها – https://clarity.ai/ar/research-and-insights/ai/الاستثمار-المستدام-كيف-يمكن-لعلم-البيانات-تحسين-موثوقية-البيانات-المبلغ-عنها/
9. تقييم جودة المعلومات من وجهة نظر المستخدم – INTOSAI Journal – https://intosaijournal.org/ar/journal-entry/تقييم-جودة-المعلومات-من-وجهة-نظر-المست/
10. البيانات الضخمة وأهم المؤشرات لتقييمها – https://lucidya.com/ar/blog/big-data-and-the-most-important-indicators-for-its-evaluation/
11. الصيانة المرتكزة على الموثوقية (RCM) و FMEA – حلول Visure – https://visuresolutions.com/ar/دليل-إدارة-المخاطر-الخارجية/صيانة-متركزة-على-الموثوقية/