ستساعدك المقالة التالية: طرق مهمة للتعامل مع البيانات في حالة فقدان بعضها في عام 2023؟
إذا كنت من ذوي الخبرة CDO أو CTO تحاول معرفة كيفية التعامل مع البيانات عندما تكون غير مكتملة؟ قد يكون الأمر صعبًا ومحبطًا بشكل لا يصدق عندما تكون أجزاء حيوية من البيانات مفقودة – خاصة عندما يؤثر ذلك بشكل مباشر على نجاح عملك. والحقيقة هي أن معظم الشركات تتخذ قراراتها بناءً على المعلومات المتاحة لها، ولكن يجب عليها في كثير من الأحيان أن تتعامل مع التناقضات في مجموعات البيانات الخاصة بها. لحسن الحظ، هناك طرق يمكنك من خلالها إدارة التحليل الدقيق وضمان تبسيط العمليات حتى في حالة فقدان بعض البيانات.
في منشور المدونة هذا، سنناقش بالضبط كيفية العمل من خلال العمليات التي تتضمن بيانات غير كاملة حتى يتمكن فريقك من تحقيق نتيجة ناجحة على الرغم من التحديات الفريدة التي يواجهها!
استخدام تقنيات احتساب البيانات
لا أحد يحب أن يفوته شيء ما، وهذا ينطبق على البيانات أيضًا. ومن خلال استخدام تقنيات احتساب البيانات لملء الفجوات التي يتم مواجهتها في كثير من الأحيان، فمن الممكن ليس فقط إنشاء مجموعة بيانات أكثر فائدة ولكن أيضًا القيام بالشيء الصحيح واحترام “السيادة الذاتية للبيانات” لأولئك الذين يتم استطلاع آرائهم. قد يستغرق الأمر بعض الوقت مقدمًا، ولكن من خلال اختيار مسار العمل المناسب لإكمال أي أجزاء مفقودة، يمكنك التأكد من أنك تمثل بشكل صحيح اتجاهات العالم الحقيقي بأكبر قدر ممكن من الدقة والمسؤولية.
قد يؤدي القيام بخلاف ذلك إلى ممارسات بيانات سيئة تعيق المشاريع البحثية المهمة أو تؤدي إلى إبعاد العملاء المحتملين. لذلك لا تخجل من الحصول على بعض الأرقام الإضافية هنا وهناك – فالقليل من الجهد يقطع شوطًا طويلًا لتحقيق نتائج أفضل على المدى القصير وعلى المدى الطويل.
الاستثمار في أدوات جودة البيانات
عند التعامل مع البيانات، تكون التفاصيل مهمة – وإذا كان جزء من بياناتك مفقودًا، فقد يؤدي ذلك إلى إعاقة ليس فقط تحليلاتك ولكن أيضًا دقة النتائج. يعد الاستثمار في أدوات جودة البيانات طريقة رائعة لضمان حصولك على رؤى موثوقة. يمكن أن تساعدك هذه الأدوات في تحديد ما إذا كان هناك هو التحيز الردم مما يؤثر سلبًا على جودة بياناتك. تعد أدوات جودة البيانات مفيدة لأكثر من مجرد منع الأخطاء؛ يمكنهم أيضًا تنظيف البيانات الموجودة وإعطائك رؤى في الوقت الفعلي حول مدى جودة أداء كل عنصر، مما يسمح لك بالتركيز على المجالات المهمة.
باختصار، يعد الاستثمار في قدرات معالجة البيانات الموثوقة أمرًا ضروريًا للحصول على نتائج مفيدة من تحليلك. وعلى العكس من ذلك، فإن إهمال القيام بذلك يمكن أن يؤدي إلى اتخاذ قرارات بناءً على بيانات غير صحيحة أو غير كاملة، مما يؤدي إلى نتائج غير مرغوب فيها.
وضع سياسة شاملة لإدارة البيانات
يعد إنشاء سياسة شاملة لإدارة البيانات أمرًا ضروريًا لأي شركة تتطلع إلى الاستفادة من قيمة بياناتها. وينبغي أن تتضمن مثل هذه السياسة النظر في جميع جوانب إدارة البيانات، بما في ذلك الحصول عليها وتخزينها ومعالجتها ونشرها. يجب أن تعطي هذه العملية الأولوية لتحديد مصادر البيانات الموثوقة والدقيقة، بالإضافة إلى وضع التكتيكات عند مواجهة البيانات المفقودة. لضمان النجاح مع فرق البيانات، تأكد من أن السياسة عادلة ومتسقة ويتم تطبيقها بقوة بحيث تعالج بشكل شامل الأسئلة المتعلقة بالعمل مع نقاط البيانات غير الكاملة أو غير المتوفرة.
يمكن للحكم الرشيد أن يساعد المستخدمين النهائيين على الثقة في جودة مخرجاتهم؛ ويجب وضع استراتيجية فعالة للاستفادة من هذه الثقة وتحقيق عائد على الاستثمار مع تجنب الأخطاء المكلفة.
الاستفادة من استراتيجيات أخذ العينات للحصول على رؤى موثوقة
من أجل الحصول على رؤى قيمة حتى في حالة فقدان بعض البيانات، تعد استراتيجيات أخذ العينات ضرورية. إحدى الاستراتيجيات الرئيسية هي أخذ العينات العشوائية، والتي يمكن أن تعطينا عينة تمثيلية من البيانات حتى عندما لا نمتلكها كلها. الأسلوب الآخر الذي يمكن دمجه مع أخذ العينات العشوائية هو أخذ العينات الطبقية. توفر هذه الطريقة مزيدًا من التحكم والدقة من خلال تقسيم السكان إلى شرائح قبل أخذ عينة من كل مجموعة، والتأكد من بقاء التفاصيل حول كل مجموعة في نتائجنا النهائية. ومن خلال النهج الصحيح، يمكننا اتخاذ قرارات مستنيرة – وتنبؤات – بثقة – بناءً على الاستقراءات من هذه البيانات المأخوذة من العينات، مما يساعدنا في الحصول على رؤى موثوقة على الرغم من فجوات البيانات.
الاستفادة من حلول التعلم الآلي الآلي
يمكن أن تكون أتمتة عملية التعلم الآلي مفيدة للغاية عند فقدان البيانات. يمكن أن تساعد الاستفادة من حلول التعلم الآلي المؤتمتة، مثل AutoML، في تسريع العمليات التي تستغرق وقتًا طويلاً مثل هندسة الميزات وستعزز الدقة لأي نموذج معين. يمكن للتعلم الآلي الآلي أن يقلل بشكل كبير من مقدار الوقت اللازم لبناء نموذج قابل للتطبيق من البيانات المفقودة، مما يجعل أي موقف أكثر قابلية للإدارة وإنتاجية.
ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن هذه الأساليب الآلية لا تكون فعالة إلا عندما تقترن بالإشراف البشري والخبرة طوال عملية مراقبة الجودة. من خلال المزيج الصحيح من التقنيات الآلية واليدوية، يمكن أن تكون الاستفادة من تعلم الآلة الآلي أداة قوية للتعامل مع البيانات المفقودة.
الاستعانة بمصادر خارجية لمهام إدارة البيانات لموفري الطرف الثالث
عند إدارة كميات كبيرة من البيانات والتعامل معها، يكون من الضروري أحيانًا الاستعانة بمصادر خارجية لبعض المهام لمقدمي خدمات خارجيين. يمكن أن يكون هذا قرارًا حكيمًا عندما لا يكون لديك الموارد أو الوقت أو الخبرة اللازمة للتعامل مع جميع جوانب البيانات بنفسك. يمكن لمزود خارجي اعتني بالمهام الشاقة مثل إدخال البيانات وتحليلها، تحرير وقتك حتى تتمكن من التركيز على الأهداف الأكثر أهمية. من المهم أن تتذكر عند العمل مع أطراف ثالثة أنهم خبراء يفهمون العملية الأفضل – دعهم يكونون المرشدين أثناء التعاون معًا في العمل الذي يجب إنجازه. إذا كانت هناك أي بيانات مفقودة أو غير مكتملة، فمن الضروري أيضًا مناقشة خطة للإدارة مسبقًا – فطرح أسئلة حول عمليات التعامل مع مثل هذه المشكلات يمكن أن يساعد في التأكد من أن كل شيء يسير بسلاسة بمجرد بدء الأمور.
إنشاء التكرار من خلال جمع معلومات إضافية من مصادر مختلفة
للعمل مع البيانات وحماية بياناتك وملء أي فجوات قد تكون فيها المعلومات مفقودة، يعد التكرار أمرًا أساسيًا. كباحثين، من المهم جمع معلومات إضافية من مصادر مختلفة لتطوير شبكة غنية من المعرفة. قد يعني هذا الاطلاع على أرشيفات الصحف والوثائق الحكومية والمقابلات والسجلات العامة بالإضافة إلى ما تستخدمه لأغراض بحثك. لإجراء فحص أكثر شمولاً ولرسم صورة دقيقة للسرد، جرب أنواعًا مختلفة من الموارد التي تغطي موضوعات مماثلة من زوايا مختلفة.
من خلال الإسناد الترافقي لمصادر متعددة، يمكنك إنشاء نظام تعزيز يساعد في دقة البيانات وحمايتها – بحيث لا يتم التغاضي عن أي معلومة أو إهمالها.
قم بتعيين المسؤولية عن الأجزاء المفقودة من المعلومات داخل مؤسستك
عندما يتعلق الأمر بالتعامل مع الأجزاء المفقودة من البيانات، فإن إسناد المسؤولية إلى فرد أو فريق داخل المؤسسة أمر بالغ الأهمية. إن تتبع المسؤول يضمن أنه عند تحديد معلومة مفقودة، يمكن معالجتها في الوقت المناسب دون الحاجة إلى قضاء الوقت في العثور على الشخص المناسب لتكليفه بالمهمة. بالإضافة إلى ذلك، فإن تعيين المسؤولية يوفر أيضًا المساءلة في حالة حدوث أي أخطاء في جمع البيانات أو استخدامها.
من المهم أن يعلم الجميع أنه سيتم التدقيق في عملهم وأخذه في الاعتبار عند تحديد أجزاء البيانات التي لا تزال مطلوبة وكيفية جمعها. ومن خلال اتباع هذا النهج، يمكن تعلم دروس قيمة وتطبيقها حتى تصبح العمليات المستقبلية أكثر سلاسة ودقة.
تنفيذ القواعد والخوارزميات التي يمكنها التعويض عن مجموعات البيانات غير المكتملة
إن تنفيذ استراتيجيات مثل سد الفجوات بتقديرات النقاط، واستخدام تقنيات التضمين لتحويل القيم المفقودة إلى نقاط بيانات ذات معنى، والتراجع للعثور على تنبؤات أكثر دقة، يمكن أن يساعد جميعها في التعويض عن المعلومات المفقودة وجعل العمل مع مجموعات البيانات أسهل. بالإضافة إلى ذلك، يعد إنشاء نموذج أولي دون النظر إلى أي من نقاط البيانات المفقودة، ثم تعديله تدريجيًا عند العثور على معلومات أكثر اكتمالاً، أسلوبًا مفيدًا آخر يسمح لك بتكوين فهم أفضل لبياناتك بسرعة.
هناك الكثير من الحلول المتاحة، فلا تقلق إذا وجدت نفسك في هذا الموقف؛ ضع في اعتبارك أنه باستخدام قواعد وخوارزميات معينة، يمكنك العمل مع مجموعات البيانات غير المكتملة بكفاءة وفعالية.
تحليل المخلفات، الارتباطات، الاتجاهات، والأنماط
تقيس القيم المتبقية مدى قرب نقاط البيانات من خط الانحدار، مما يعطي الاتجاه العام للبيانات. تقيس الارتباطات العلاقة بين متغيرين، مما يساعد على تحديد ما إذا كان أحد العوامل يؤثر على الآخر. وفيما يتعلق بالاتجاهات، يتعلق الأمر كله بإيجاد حالات الصعود والهبوط في مجموعات البيانات على مدار فترة زمنية – وهذا أمر ضروري للتنبؤ بالأحداث المستقبلية. وأخيرًا، تتضمن الأنماط اكتشاف أوجه التشابه أو التكرار ضمن مجموعات البيانات التي تشير إلى شيء أكبر في اللعب؛ يمكنهم في كثير من الأحيان تقديم رؤى حول سبب حدوث الظواهر. في النهاية، من خلال تقسيم مجموعات البيانات بهذه الطريقة، ستتمكن من تجميع كيفية تأثير المكونات المفقودة على مجموعة البيانات بأكملها وتقديم حلول دقيقة.
إذا كنت تعمل مع البيانات، فإن مواجهة البيانات المفقودة هي جزء لا يتجزأ من المهمة. ولكن من خلال النهج الاستراتيجي، من الممكن التأكد من أنك تعمل على الرغم من أي قطع مفقودة. في منشور المدونة هذا، حددنا هذه التدابير الملموسة لمعالجة البيانات المفقودة – بدءًا من تقنيات احتساب البيانات وحتى استرجاع أكثر من مصدر واحد للبيانات وبناء التكرار. من خلال التعامل مع المشكلة بشكل مباشر، من الممكن زيادة دقة جميع عملياتك إلى الحد الأقصى مع تقليل المخاطر المرتبطة بالقرارات الخاطئة المتخذة بمعلومات غير كاملة.
ومن الضروري أن يتم تنفيذ هذه النصائح بانتظام للتأكد من فعاليتها في جميع مراحل إدارة سير العمل. مع تطور فهمنا للبيانات المفقودة، من المحتمل أن تكون هناك طرق إضافية متاحة لإدارتها – ولكن في الوقت الحالي، يجب أن تكون هذه التدابير العشرة بمثابة نقاط بداية مفيدة للغاية!