بالرغم من إدراك الشركات لأهمية جودة البيانات للوصول إلى القرارات السليمة، لم تتمكن أغلب المنظمات من إحراز تقدمًا ملموسًا على صعيد رفع جودة البيانات، وذلك بسبب وجود شبكة من العمليات والتحويلات وخطوط البيانات المختلفة بين إنشاء البيانات واستهلاكها، مما يستلزم متابعة جودة البيانات (DQ) خلال رحلتها عبر كل هذه المسارات، لاكتشاف المشكلات المحتمل حدوثها أثناء كل مرحلة.
قد تظهر مشكلة جودة البيانات في مجموعة من المراحل المختلفة، على سبيل المثال: قد تحدث مشكلة في العملية أثناء نقل البيانات عبر المؤسسة، من خلال ضعف التكامل، أو الحوادث الفنية، وقد تكون البيانات قديمة، وربما يتم الخلط بين نقاط البيانات المختلفة وبعضها البعض، وقد يصل الأمر في كثيرٍ من الأحيان إلى صعوبة تتبع تسلسل البيانات عبر المؤسسة.
يمكن للمؤسسة تحسين جودة البيانات من خلال مجموعة من الخطوات تبدأ بفهرسة البيانات بالشكل الصحيح والحفاظ على تحديث معلومات البيانات الوصفية. تتمثل الخطوة الثانية في تحديد جودة البيانات ومراقبتها، ليس فقط فيما يتعلق بالمعايير الفنية، ولكن أيضًا باستخدام قواعد العمل. أخيرًا، تحتاج المؤسسة إلى أتمتة تنقية البيانات وتحويلها، وذلك من خلال توحيد التنسيقات، وتقسيم البيانات إلى سمات منفصلة، إلى جانب إثراء البيانات بمصادر خارجية، وإزالة التكرارات.
حاليًا، لم تعد جودة البيانات عملية يدوية، ولكن أصبحت مؤتمتة بشكل كبير من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لزيادة خبرة مضيفي البيانات وتبسيط تكوين مشاريع جودة البيانات، ويُعد نسيج جودة البيانات التكرار الأكثر تقدمًا في الأتمتة، حيث يحافظ على إصدار حديث من البيانات الوصفية، ويستخدم كلًا من الذكاء الاصطناعي والنهج القائم على القواعد لأتمتة التكوين والقياس.
بشكل عام، يعمل نسيج جودة البيانات على إتاحة جودة البيانات في جميع مستويات العمل، بما يضمن حصول مستخدمي الأعمال والتطبيقات على البيانات التي يحتاجون إليها بدون زيادة أو نقصان، وبالكيفية المطلوبة، مع ضمان الحصول عليها في صورة عالية الجودة.
المصدر: https://tdwi.org/articles/2022/03/17/diq-all-why-is-data-quality-so-elusive.aspx
