مقارنة بين أفضل البرامج والموردين في مجال تنقية البيانات
لكي يعمل أي نظام برمجي أو عملية تنظيمية دون عوائق، فإن جودة البيانات الأساسية لا تقل أهمية، إن لم تكن أكثر أهمية، مقارنةً بالأنظمة ومنصات البرمجيات ذات الطابع التقني البحت التي تعتمد على البيانات لضمان استمرارية ودقة العمليات التجارية.
لكن للأسف، لم يواكب توافر المنظمات واستعدادها للحفاظ على جودة البيانات وتعزيزها الوتيرة نفسها مقارنةً بالتقنيات الأخرى.
منذ عام 2021، مباشرةً في أعقاب الإعلان العام الأول عن منصة الذكاء الاصطناعي التخاطبية «ChatGPT»، وما تلاه من الكشف عن أنظمة ذاتية التفاعل قادرة على تنفيذ عدد لا يحصى من المهام بشكل مستقل، عاد الجدل حول جودة البيانات ليحتل أذهان الجميع من جديد.
ويصدق هذا بشكل خاص في ظل إدراك الشركات أن حتى أفضل الأنظمة المدعومة بالتكنولوجيا تصبح عديمة الفائدة أو غير دقيقة في نتائجها عندما تكون البيانات الأساسية غير مكتملة أو مكررة أو غير موثوقة أو غير متزامنة مع أنظمة إدارة البيانات الأخرى.
يُظهر الرسم البياني أدناه ارتفاعًا طفيفًا في عدد عمليات البحث التي أجراها المستخدمون الراغبون في استكشاف خدمات وأدوات تنقية البيانات لضمان الحفاظ على مستويات جودة البيانات.
من أجل تزويد المشترين ومتخصصي المشتريات وفرق إدارة البيانات وفرق «GTM» بالمعلومات المناسبة، يجمع هذا المقال بعضًا من أبرز منصات تنقية البيانات، والتي تم تصنيفها بشكل عام إلى الفئات التالية.
- برنامج تنقية بيانات إدارة علاقات العملاء (CRM)
- برنامج تنقية بيانات أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)
- تنقية بيانات الموظفين والموارد البشرية
- تنقية البيانات لمرة واحدة [مخصصة]
تعد المتطلبات #1 و#2 و#3 المذكورة أعلاه متطلبات شائعة ومتكررة، لا سيما في ظل غياب أطر عمل فعالة لإدارة البيانات.
ومع ذلك، فإن متطلبات «#4» هي متطلبات فريدة من نوعها ومتعلقة بتنقية البيانات لمرة واحدة، وهي ذات طبيعة مخصصة ولا تتكرر عادةً، حيث يتم التعامل معها على أساس كل مشروع على حدة.
كما ستتضمن هذه القائمة مجموعة واسعة من المنصات الخاصة بأدوات تنقية البيانات، بما في ذلك أدوات ETL، وبرامج التنقية المصممة خصيصًا لهذا الغرض، والمنصات مفتوحة المصدر، وبرامج إعداد البيانات، وما إلى ذلك.
كما أن «تنقية البيانات» مصطلح واسع النطاق، لذا يتم تقييم الأدوات المذكورة بالتفصيل في هذه المقالة بناءً على قدراتها في المجالات التالية:
- تحويل سجلات البيانات من صيغة غير منظمة إلى صيغة منظمة
- التحقق من صحة البيانات
- إثراء سجلات البيانات
- إزالة التكرار
- التكامل مع مجموعات البيانات والأنظمة التقنية ذات الصلة
أدوات تنقية بيانات CRM
عادةً ما تستخدم معظم الشركات التي تتجاوز إيراداتها مليون $ نظام إدارة علاقات العملاء (CRM). ويتمثل الهدف من نظام CRM في تتبع مراحل مسار العملاء المحتملين والعملاء المتوقعين والفرص والعملاء الحاليين عبر دورة التحويل، وتزويد فرق المبيعات والتسويق والعمليات بالبيانات المناسبة.
بل إن بعض أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) تقوم حتى بتسجيل بيانات الشركاء والعلاقات بين الشركاء والعملاء المحتملين والحسابات المستهدفة.
ومع ذلك، فإن جودة هذه البيانات تتدهور بمرور الوقت، حيث إن التكرار ونقص المعلومات والربط الخاطئ بين البيانات أمور شائعة لدى فرق التسويق وفرق الأعمال، كما أن أفضل الممارسات في مجال إدارة البيانات لا يتم الالتزام بها دائمًا.
Openprise
تُروّج «أوبنبرايز» لنفسها باعتبارها منصة لتنسيق البيانات والأتمتة، مصممة لمساعدة الشركات على إدارة بياناتها وتنقيحها وتوحيدها عبر أنظمة التسويق والمبيعات والعمليات.
تتمثل الميزة التنافسية الفريدة لهذا البرنامج في التكامل السلس مع العديد من أنظمة الوصول إلى السوق (GTM)، بما في ذلك أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) ومنصات بيانات العملاء (CDPs) ومنصات الإعلانات، بالإضافة إلى أدوات أخرى تابعة لأطراف ثالثة تُستخدم للتواصل وجمع المعلومات الاستخباراتية.
توضح الصورة أدناه كيف تدعم OpenPrise عمليات الإيرادات والتسويق القائم على الأداء وفرق العمل ببيانات نظيفة ودقيقة وموثوقة.
وعلى مستوى عام، إليكم بعض قدراتها الأساسية.
- إزالة التكرارات على مستوى جهات الاتصال والحسابات – من خلال الاستفادة من عناوين البريد الإلكتروني ونطاقات المواقع الإلكترونية والأنماط الدلالية والتدخل البشري
- التحقق من صحة عناوين البريد الإلكتروني وأرقام الهواتف لاستبعاد القيم غير الصحيحة
- توحيد العناوين، والرموز البريدية،
- استنتاج بيانات الموقع من أرقام الهواتف
- استنتاج بيانات المدينة أو الولاية من الرمز البريدي أو العكس
- توحيد القيم والتنسيقات – على سبيل المثال: كتابة الأسماء بأحرف كبيرة في بداية كل كلمة، وكتابة عناوين البريد الإلكتروني بأحرف صغيرة، إلخ
- كما يمكن استكمال القيم المفقودة من خلال دمج حلول معلومات الاتصال المقدمة من جهات خارجية
بالإضافة إلى تنقية البيانات، تقدم Openprise أيضًا بعض الحلول لتخصيص العملاء المحتملين من خلال تقييمهم وتوجيههم إلى المسؤول المعني.
التعليقات:
قائمة البيانات
تُعد «DataBlist» أداة عملية لضمان جودة البيانات وإعداد القوائم، وهي موجهة للفرق التي تتعامل بانتظام مع مجموعات البيانات المستندة إلى جداول البيانات، مثل قوائم جهات الاتصال وسجلات العملاء وكتالوجات المنتجات أو العملاء المحتملين الناتجين عن الفعاليات.
تركز المنصة في المقام الأول على مساعدة مستخدمي قطاع الأعمال على تنظيف وتنظيم وتوحيد أحجام كبيرة من البيانات دون الحاجة إلى دعم قسم تكنولوجيا المعلومات أو أي نوع من البرمجة النصية التقنية أو عمليات البرمجة المعقدة.
تكمن قوتها في توفير مساحة عمل مألوفة على شكل شبكة، حيث يمكن للمستخدمين مراجعة السجلات بسرعة، وإجراء التصحيحات، ومواءمة القيم قبل تحميل البيانات إلى أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) أو أنظمة التسويق أو الأنظمة التشغيلية.
توضح الصورة أدناه كيفية قيام Datablist باكتشاف التكرارات وغيرها من الحالات الشاذة في مجموعات البيانات
بشكل عام، توفر DataBlist مجموعة من الإمكانات العملية التي تساعد الفرق على تنقية القوائم وإعدادها قبل نقلها إلى أنظمتها التشغيلية.
- يكتشف التكرارات في الأسماء وعناوين البريد الإلكتروني وأرقام الهواتف وحقول الشركات، مما يتيح للمستخدمين مراجعة السجلات ودمجها بشكل منظم.
- يُشير إلى عناوين البريد الإلكتروني غير الصالحة، وتنسيقات أرقام الهواتف غير الصحيحة، والقيم الإلزامية المفقودة، وذلك للحد من أخطاء التحميل في أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وأنظمة التسويق.
- يعمل على توحيد قواعد كتابة الأحرف الكبيرة، وتنسيقات أرقام الهواتف وعناوين البريد الإلكتروني، وغيرها من الحقول غير المتسقة عبر القوائم المستوردة.
- يدعم الإثراء القائم على البحث والقواعد البسيطة لملء الحالات أو التصنيفات أو الحقول ذات الصلة الناقصة.
- يقوم بتقسيم العناوين الطويلة، وتصحيح التباينات بين أسماء المدن والرموز البريدية، وربط الرموز البريدية بالولايات.
- يساعد في تحديد مواقع الأعمدة ومحاذاتها عند دمج القوائم الواردة من الشركاء أو الفعاليات أو الأنظمة القديمة.
- يتيح إجراء تحويلات جماعية وتحديثات مشروطة مع خطوة معاينة لتجنب الكتابة فوق البيانات عن غير قصد.
- تُستخدم كطبقة تحضيرية لضمان إدخال البيانات إلى Salesforce وHubSpot وأدوات التواصل وأنظمة المشتريات ومنصات إعداد التقارير بشكل نظيف ومتسق.
بشكل عام، توفر المنصة لفرق العمليات وفرق RevOps بيئة عملية لمراجعة بياناتهم وتصحيحها وتنظيمها، بحيث يتم نقلها بسلاسة إلى الأنظمة التي تعتمد عليها.
التعليقات:
تنقية البيانات الأساسية لنظام تخطيط موارد المؤسسة (ERP)
عادةً ما يُستخدم نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) في الغالب من قبل الشركات الكبرى، وهو أقل انتشارًا بكثير من نظام إدارة علاقات العملاء (CRM).
عادةً، لا يتواجد نظام تخطيط موارد المؤسسة (ERP) جنبًا إلى جنب مع نظام إدارة علاقات العملاء (CRM)، لأنه يغطي بالفعل معظم الأغراض المقصودة من نظام CRM. على الرغم من أن هذا قد لا يكون هو الحال بالضرورة.
كما أن نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) أوسع نطاقًا بكثير، ولا يمكن حتى مقارنته بنظام إدارة علاقات العملاء (CRM).
تقوم أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإدارة الأصول المؤسسية (EAM) بإدارة جميع الوظائف، بما في ذلك تخطيط الإنتاج والموارد البشرية والإدارة المالية والمحاسبة، بالإضافة إلى العمليات الخاصة بطرح المنتجات في الأسواق.
عادةً ما تُستخدم هذه الأنظمة في حسابات المؤسسات، حيث يكون الحجم الإجمالي للسجلات كبيرًا جدًّا ومتناثرًا في الغالب، مما يجعل عملية تنقية البيانات أكثر تعقيدًا بكثير.
تتغير أنواع عمليات تنقية البيانات من وقت لآخر.
- تنقية البيانات «المادية»
- تنقية البيانات الرئيسية الخاصة بـ«العميل»
- تنقية بيانات «المورد»
- تنقية بيانات «الخدمات»
- تنقية بيانات «الأصول الثابتة»
مجموعة Verdantis MDM
تتخصص شركة «فيردانتيس» في حلول البرمجيات المؤسسية، لا سيما للمؤسسات التي تعتمد بشكل كبير على الأصول. وتعد مجموعة برمجيات إدارة البيانات الرئيسية (MDM) من «فيردانتيس» برمجيات مصممة خصيصًا لإدارة جودة البيانات الرئيسية في مجالات البيانات الخاصة ببيانات الإنتاج.
تم تدريب البرنامج على سجلات بيانات خاصة بالقطاعات المذكورة أدناه، ويستخدم الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء (agentic AI) لمعالجة أوجه القصور في جودة البيانات عبر جميع مجالات البيانات الأساسية.
الوحدتان المتاحتان في مجموعة برامج إدارة البيانات الرئيسية (MDM) من Verdantis هما Harmonize وIntegrity؛
التناغم: تركز هذه الوحدة على توحيد سجلات البيانات الرئيسية القديمة وتنقيحها وإثرائها، وذلك من خلال جمعها ليس فقط من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) أو أنظمة إدارة الأصول (EAM)، بل أيضًا من مصادر متعددة غير منظمة مثل فواتير الموردين، وقوائم مواد الأصول، ومصادر المعلومات الخارجية مثل D&B وZoomInfo وغيرها
النزاهة: كما يوحي الاسم، فإن «Integrity» هي وحدة تعمل على إدارة البيانات الأساسية، وتغطي مجالات البيانات نفسها المذكورة أعلاه. تتكامل هذه الوحدة مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) متعددة البيئات أو أحادية البيئة، أو حزمة البيانات الأساسية، أو أنظمة إدارة الأصول المؤسسية (EAM)، وذلك لإنشاء عملية وإدارة كل إدخال لسجل البيانات الأساسية من المصدر نفسه.
تم تصميم وحدة «النزاهة» لضمان ما يلي:
- تم تقليص الوقت اللازم لإنشاء سجل البيانات الرئيسية بشكل كبير
- يتم الحفاظ على دقة واكتمال (سلامة) مجموعة البيانات الرئيسية مع إنشاء السجلات بشكل مستمر
تتمثل الفكرة الكامنة وراء البيانات الرئيسية وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) والتميز التشغيلي، بشكل عام، في تقليل الوقت المستغرق في تنفيذ المهام وإدخال البيانات، حيث تُعد الإشراف على البيانات من المهام التي تستهلك موارد كبيرة، لا سيما من حيث رأس المال البشري.
وللتقليل من ذلك، يتزامن نظام «Integrity» مع الوحدات النمطية المؤسسية الأخرى ويتحقق من صحة إنشاء السجلات في الوقت الفعلي — مع إبراز التكرارات المحتملة والمعلومات الإلزامية الناقصة.
كما أنها تذهب إلى أبعد من ذلك، حيث تستخدم عوامل الذكاء الاصطناعي لإكمال المعلومات الناقصة تلقائيًا من مصادر خارجية موثوقة، مثل كتالوجات الموردين وقواعد البيانات وبرامج الاستخبارات، وحتى قوائم المواقع الإلكترونية التي يتم تحديثها باستمرار.
يوضح الفيديو أدناه كيفية عمل «Integrity» ضمن مجموعة حلول إدارة البيانات الرئيسية (MDM) من «Verdantis» لإدارة عملية إنشاء السجلات وتنظيم سجلات البيانات الرئيسية للمؤسسة بشكل مستمر.
أتاكاما ONE
Ataccama هي منصة موحدة لإدارة البيانات مصممة للمؤسسات التي ترغب في دمج إدارة البيانات الأساسية (MDM) وجودة البيانات والحوكمة والأتمتة تحت سقف واحد.
ويُعد منتجها الرئيسي، «أتاكاما وان» (Ataccama ONE)، حلاً متكاملاً لا يقتصر دعمه على إدارة الأجهزة المحمولة (MDM) فحسب، بل يشمل أيضًا تحليل ملامح البيانات، وقابلية المراقبة، وتتبع أصل البيانات، والبيانات المرجعية، والأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي التفاعلي.
سيشرح لك الفيديو أدناه الإمكانات الأساسية لكيفية عمل Ataccama:
تم تصميم Ataccama ONE بناءً على قدرات معيارية، وأبرزها اثنتان هما:
– جودة البيانات وقابلية المراقبة: تعمل هذه الوحدة على أتمتة تحليل خصائص البيانات، وعمليات فحص الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والمراقبة في الوقت الفعلي. كما أنها تكتشف الحالات الشاذة، وتقترح الحلول، وتدعم تنقية البيانات وإثرائها في جميع مجالات البيانات الرئيسية.
– إدارة البيانات الأساسية: تقوم وحدة MDM بإنشاء سجلات رئيسية خاضعة للرقابة وموثوقة عبر مختلف المجالات. وهي تتكامل مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وأنظمة المؤسسات لإدارة عمليات الإنشاء والإثراء والموافقة والنشر، باستخدام آليات موحدة للمطابقة وإزالة التكرار من أجل الحفاظ على سجل مرجعي متسق وموثوق.
الهدف من هذه الوحدة بسيط جدًّا:
تقليل الوقت والجهد اليدوي اللازمين لإنشاء السجلات الرئيسية أو تحديثها
احرص على أن تكون البيانات دقيقة وكاملة ومُثبتة بشكل سليم
توفير رؤية واضحة حول من قام بتغيير ماذا ومتى، باستخدام تتبع السلسلة والتتبع الخاص بالموافقات
ولتحقيق ذلك، يقوم نظام Ataccama ONE بفحص كل سجل جديد أو وارد في الوقت الفعلي. فإذا كان هناك أي عنصر مفقود أو مكرر أو غير منسق بشكل صحيح، يقوم النظام بتمييزه قبل حفظ البيانات في الأنظمة التالية.
تعمل شركة «أتاكاما» مع مؤسسات في قطاعات الخدمات المصرفية والمالية والتأمين والاتصالات والأدوية والقطاع الحكومي، ومن بين عملائها البارزين «أفيفا» و«يوني كريديت» و«تي-موبايل» و«روش» و«فيليب موريس إنترناشونال».
التعليقات:
SAP الأهداف الإنمائية للألفية
يمكن القول إن شركة SAP هي الرائدة والمبادرة الأولى في مجال إدارة البيانات الرئيسية لنظم تخطيط موارد المؤسسات (ERP). وقد أطلقت SAP مبادرة MDG — وهي اختصار لعبارة «حوكمة البيانات الرئيسية» — في عام 2010، وهي تهدف إلى تلبية متطلبات المؤسسات في الحفاظ على جودة البيانات الرئيسية.
تعد الدعم الذي يوفره النظام البيئي لاستخراج البيانات من الأنظمة الخاصة بـ SAP وتجميعها إحدى أهم مزايا SAP MDG. يمكن للمستخدمين استخراج البيانات مباشرةً أو دمج MDG مع أنظمة SAP-ERP وEAM وSAP PM ومجموعة كبيرة جدًا من البرامج الأصلية الخاصة بـ SAP.
ومع ذلك، هناك بعض القيود التي تعتري نظام SAP MDG، مما يجعل من الصعب على المؤسسات تطبيقه لتلبية متطلباتها المتعلقة بالبيانات الرئيسية.
- ميزات محدودة في مجال الذكاء الاصطناعي والأتمتة
من خلال وضع «الحوكمة المركزية» في SAP S/4HANA (حزمة الميزات 2) وإصدارات السحابة الخاصة، يدعم MDG استخدام الأوامر الصادرة باللغة الطبيعية لإجراء تغييرات على الحقول، كما يمكنه إنشاء ملخصات للتغييرات تلقائيًّا.
أطلقت شركة SAP «Joule»، وهو مساعد/مساعد طيار يعمل بالذكاء الاصطناعي التوليدي ومصمم خصيصًا لتطبيقات SAP السحابية. ويستند هذا المساعد إلى البيانات التجارية، ويدعم اللغة الطبيعية، ويتمتع بقدرات «وكيل» مستقلة.
على الرغم من هذه الإعلانات، تبدو الحالات العملية لاستخدام الميزات الخاصة بالذكاء الاصطناعي في SAP MDG محدودة، حتى وقت كتابة هذا المنشور.
على الرغم من الترويج لعوامل الذكاء الاصطناعي، فإن الاستقلالية الفاعلة في نموذج MDG (أي العوامل ذات القدرة على اتخاذ القرارات بشكل مستقل تمامًا في نموذج MDG) لا تزال محدودة إلى حد ما. على سبيل المثال، فإن قائمة ميزات G2 يُظهر أن هناك «بيانات غير كافية» فيما يتعلق بـ«الذكاء الاصطناعي التفاعلي – تنفيذ المهام بشكل مستقل / التخطيط متعدد الخطوات / التعلم التكيفي».
- قد تصبح عمليات التكامل مع الأنظمة غير التابعة لـ SAP معقدة ومكلفة
اعتمادًا على طبيعة الأعمال والقطاع، تعتمد متطلبات البيانات الأساسية في أي مؤسسة اعتمادًا كبيرًا على «مجال البيانات» المعني.
فالمؤسسة التي تعتمد في عملياتها على الأصول بشكل مكثف، على سبيل المثال، ستحتاج إلى قدرات متطورة لتنقية البيانات في مجالات المواد والأصول الثابتة (المعدات) وبيانات الموردين.
وبالمثل، قد تحتاج المؤسسة المتخصصة في مجال «SaaS» أو «الخدمات» إلى قدرات متقدمة لتنقية البيانات عبر مجالات بيانات «الخدمات» و«العملاء».
من أجل بناء هذه القدرات واسترجاع البيانات، فإن المزامنة ثنائية الاتجاه وهذا أمر ضروري، وقد يكون الأمر معقدًا ومكلفًا للغاية عند استخدام أنظمة غير تابعة لشركة SAP.
- يُعد تطوير النطاقات المخصصة عملية معقدة
يوفر نظام SAP MDG دعمًا قويًّا جاهزًا للاستخدام لمجالات البيانات الرئيسية مثل «شركاء الأعمال» و«المواد» و«الشؤون المالية».
ومع ذلك، عندما تحتاج المؤسسات إلى إدارة مجالات بيانات إضافية أو خاصة بقطاع معين — على سبيل المثال، الأصول، أو المشاريع، أو المواقع، أو المعدات — فإنها غالبًا ما تواجه تعقيدات كبيرة في عملية التنفيذ.
- قدرات ذكاء مدمجة محدودة في مجال جودة البيانات
على الرغم من أن نظام SAP MDG يوفر قواعد للتحقق من صحة البيانات واستخلاصها، إلا أنه يفتقر إلى خوارزميات متقدمة لتنقية البيانات أو مطابقتها.
قد تحتاج المؤسسات إلى خدمات بيانات SAP (BODS) أو SAP Information Steward أو أدوات تابعة لجهات خارجية (مثل Informatica أو Trillium) من أجل إجراء عمليات تنظيف البيانات وإثرائها والكشف عن التكرارات بشكل فعال.
مثال: قد يتطلب الكشف عن «العملاء المكررين» الذين توجد اختلافات طفيفة في أسمائهم استخدام محرك خارجي لضمان جودة البيانات.
الفئة | نقاط القوة | القيود |
التكامل | خبرة ممتازة في بيئة SAP | ضعف في التعامل مع الأنظمة غير التابعة لـ SAP |
حوكمة البيانات | عمليات عمل وأدوار قوية | قد يتسبب في حدوث اختناقات في العمليات |
جودة البيانات | عمليات التحقق الأساسية | يفتقر إلى ميزات التنظيف المتقدمة أو ميزات الذكاء الاصطناعي |
التخصيص | مرونة عالية | عملية معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً |
التكلفة والجهد | موثوقية على مستوى المؤسسات | ارتفاع التكلفة الإجمالية للملكية ووقت الإعداد |
تجربة المستخدم | تم تحسينه باستخدام Fiori | لا يزال الأمر معقدًا بالنسبة للمستخدمين العاديين |
التعليقات:
أدوات ETL/تحويل البيانات
تُعد برامج ETL أداة رائعة لتنقية البيانات غير المنظمة، لا سيما في المهام التي تُنفَّذ لمرة واحدة، حيث لا تتوفر أطر عمل قائمة على التدريب أو مُعدِّلات القاموس.
اختصار ETL يعني ببساطة «الاستخراج والتحويل والتحميل» (Extract, Transform & Load). وبعبارة أبسط، يقوم البرنامج باستخراج البيانات من مصادر متعددة تابعة لأطراف ثالثة، إما عبر اتصالات واجهة برمجة التطبيقات (API) أو من خلال عمليات تكامل جاهزة للاستخدام.
الخطوة التالية هي التحويل. في هذه المرحلة، يتم الانتهاء من وضع مخطط الجدول وتنسيقاته بحيث يصبح جاهزًا لإجراء مزيد من التحليل.
وهذه هي أيضًا المرحلة التي يتم خلالها تنقية البيانات وإثرائها والتحقق من صحتها وإزالة التكرارات منها.
تتمتع جميع برامج ETL الشائعة تقريبًا بقدرات ما لتنقية البيانات، مع واجهة مستخدم رسومية سهلة الاستخدام تتيح تنقية البيانات بسهولة دون الحاجة إلى خبرة تقنية كبيرة.
يتم تنقية البيانات باستخدام طرق متنوعة، ويقوم بها في الغالب مهندسو البيانات أو المحللون أو مسؤولو البيانات.
فيما يلي تفاصيل بعض التقنيات المستخدمة.
1. استخدام صيغ من نوع SQL داخل واجهة المستخدم الرسومية –
صيغ مثل
يمكن استخدام العبارة SELECT DISTINCT customer_id, email, name FROM customers؛ لاستبعاد التكرارات المطابقة تمامًا. وتُعد GROUP BY عبارة SQL أخرى تُستخدم للكشف عن أوجه التشابه والفروق في مجموعة البيانات.
وبناءً على درجة تعقيد البيانات، يمكن أيضًا استخدام خوارزميات متقدمة للمنطق الضبابي للبحث عن البيانات شبه المكررة
2. قواعد التحقق من صحة البيانات – تم إعداد تنسيقات التواريخ والقيم الرقمية وقواعد القوائم المنسدلة وما إلى ذلك للتخلص من حالات عدم الاتساق
3. التعامل مع القيم المفقودة – كما يتم تمييز القيم الفارغة أو المفقودة، ثم إما إثرائها أو رفضها.
4. تحتوي بعض أدوات ETL أيضًا على ميزات مدمجة لربط مصادر البيانات الخارجية لملء الحقول الفارغة
5. التوحيد القياسي – تحويل التنسيقات غير المتسقة إلى صيغة موحدة. على سبيل المثال؛ usd أو USD إلى $ أو
6. التحقق من القيم الشاذة – وضع قواعد للكشف عن القيم التي تقع خارج النطاقات المتوقعة بشكل كبير. كما تلعب المعرفة الخاصة بالمجال دورًا هنا في تحديد المستويات الدنيا والقصوى، ويمكن أيضًا تعيين عتبات طول الأحرف لمختلف الخصائص، ومن ثم يمكن مراجعة القيم الشاذة ورفضها أو إثرائها أو إضافتها إلى مسار العمل.
التحميل – وأخيرًا، يمكن تحميل البيانات التي تم تنظيفها وتحويلها إلى النظام المستهدف، مثل مستودع البيانات أو بحيرة البيانات، حيث يمكن تحليلها أو استخدامها لإعداد التقارير.
فيما يلي بعض أدوات التحويل المستخدمة لتنقية البيانات
AWS Glue
AWS Glue هي خدمة ETL مُدارة بالكامل تقدمها Amazon Web Services.
لقد تناولنا بالتفصيل كيف يمكن لأدوات ETL أتمتة العملية الكاملة لتجميع البيانات في بحيرة بيانات بعد دمج البيانات من عدة مصادر.
تعمل خدمة AWS Glue بطريقة مشابهة، حيث إنها مصممة لمساعدة المستخدمين على تجهيز البيانات ونقلها بين عدة مخازن بيانات مختلفة، بحيث يمكن استخدامها في التحليلات والتعلم الآلي وتطوير التطبيقات دون الحاجة إلى إدارة الخوادم أو البنية التحتية المعقدة.
من بين الجوانب الأخرى التي تم تفصيلها أدناه، يُعد AWS Glue الخيار المثالي للمستخدمين الذين يبحثون عن عمليات تكامل أصلية ضمن منظومة Amazon [S3، RDS، Redshift، Athena، Lake Formation، CloudWatch].
فيما يلي مقطع فيديو يوضح كيفية استخدام Zoho DataPrep لتنقية البيانات وتحويلها:
ما الذي يميز AWS Glue؟
– تحليل ملامح البيانات: تقوم برامج الزحف (Crawlers) في AWS Glues بمسح مصادر البيانات (مثل: S3، RDS، Redshift) وغيرها بشكل مستقل لاستنتاج نماذج البيانات ومخطط الجداول وأنواع البيانات، والتعامل مع الاختلافات في التنسيقات (CSV، Parquet). وغالبًا ما يتم تنفيذ هذه العملية يدويًّا في أدوات ETL القديمة الأخرى.
الميزة: الدمج السريع للبيانات غير المنظمة أو شبه المنظمة مع الحد الأدنى من التعريف اليدوي للمخطط.
– ميزات مدمجة لجودة البيانات وتحليل ملامحها (Glue Data Quality): يتضمن Glue الآن ميزات «جودة البيانات» التي تتيح لك تحديد القواعد والقيود (مثل «عدم وجود قيم فارغة في المفتاح الأساسي»، و«القيمة بين 0 و100») والتحقق من صحة مجموعات البيانات تلقائيًا.
الميزة: مراقبة مستمرة لجودة البيانات مدمجة مباشرة في عملية تنقية البيانات.
– مرونة البرمجة (بايثون + سبارك): يمكن للمستخدمين الآن كتابة منطق تنقية مخصص باستخدام PySpark أو نصوص Python مباشرةً في Glue Studio. كما يدعم Glue التحويلات المخصصة وعمليات التنقية القائمة على التعلم الآلي، مثل مطابقة الكيانات أو الكشف عن القيم الشاذة، باستخدام AWS Glue ML Transforms.
الميزة: يحصل المطورون على كل من الأتمتة والتحكم الكامل في سيناريوهات التنقية المعقدة.
– مزايا التكلفة والصيانة: نظرًا لأن Glue لا يعتمد على خوادم، فإن المستخدمين والمؤسسات لا يدفعون سوى مقابل وقت الحوسبة الذي تستهلكه المهام، لذا لا توجد حاجة فعلية إلى صيانة خوادم ETL أو بنية تحتية لتنقية البيانات.
الميزة: انخفاض التكلفة الإجمالية للملكية (Cost of Ownership) لعمليات تنقية البيانات المستمرة أو واسعة النطاق.
بعض الجوانب التي يجب الانتباه إليها في AWS Glue (مع حلول بديلة)
على الرغم من المزايا والفوائد العديدة التي يتمتع بها AWS Glue، من المهم أن ندرك أنه ليس حلاً سحريًّا، كما تتضمن تعليقات المستخدمين بعض التقارير التي تشير إلى أداء دون المستوى المطلوب
زمن الاستجابة لبدء تشغيل المهمة
قد تستغرق مهام «Glue» ما بين دقيقتين و5 دقائق لمجرد البدء، لأن AWS تحتاج إلى إنشاء بيئة Spark مُدارة (خاصةً بالنسبة للمهمة الأولى في اليوم). وقد يجعل هذا من «Glue» خيارًا غير مناسب لأحمال عمل ETL التي تتطلب زمن انتقال منخفض أو التي تتم في الوقت الفعلي.
وكبديل لذلك، يمكن للمستخدمين الاستعانة بمهام Glue Streaming لإنشاء مسارات معالجة شبه فورية.
قد يعني «البديل الآخر» التشغيل على بيئة الحوسبة الدائمة (مثل AWS EMR أو Glue for Ray) في الحالات التي تكون فيها أوقات بدء التشغيل عاملاً حاسماً
انحراف المخطط والبيانات المعقدة
على الرغم من أن DynamicFrames تساعد في هذا الصدد، إلا أن Glue قد يخطئ أحيانًا في تفسير أنواع البيانات (مثل اعتبار الأعداد الصحيحة سلاسل نصية) أو يفشل في استنتاج التغييرات في المخطط المتداخل بشكل صحيح. وهذا يعني أن المهام اللاحقة قد تتعطل أو تسفر عن نتائج غير متسقة.
كإجراء للتخفيف من حدة المشكلة، يمكن للمرء أن
- تحقق من صحة استنتاج المخطط يدويًّا في كتالوج بيانات Glue.
- استخدم مصنفات مخصصة لتنسيقات الملفات غير القياسية.
- تنفيذ نظام إصدارات المخطط وقواعد التحقق من صحة البيانات.
تصحيح الأخطاء وقابلية المراقبة
قد يكون تصحيح أخطاء مهام Spark في Glue أمراً صعباً، حيث يتم تخزين السجلات في CloudWatch، لكنها قد تكون مطولة ويصعب تتبعها. وهذا يعني أن عملية استكشاف الأخطاء وإصلاحها تتأخذ وقتاً أطول في حالة وجود مشكلات تتعلق بمنطق التحويل أو جودة البيانات.
وكبديل لذلك، يمكن للمستخدمين:
– استخدم برنامج «Glue Studio» لإنشاء المهام المرئية ومعاينة البيانات
– تمكين الإشارات المرجعية للمهام والمقاييس من أجل التصحيح التدريجي
– استخدم نقاط نهاية التطوير لإجراء الاختبارات التكرارية (على الرغم من أنها قد تكون مكلفة).
التعليقات:
ماتيليون
على عكس العديد من أدوات ETL السحابية التقليدية التي تركز بشكل كبير على تنسيق مسارات البيانات أو سير العمل المرتكز على المطورين، تُعرِّف «ماتيليون» نفسها بأنها «سحابة إنتاجية البيانات» تهدف إلى مساعدة فرق المؤسسات على إنشاء مسارات البيانات وأتمتتها وإدارتها على نطاق واسع دون الحاجة إلى خبرة عميقة في البرمجة.
ويكمن جاذبيتها إلى حد كبير في توافقها القوي مع مستودعات البيانات السحابية الحديثة مثل Snowflake وDatabricks وRedshift وBigQuery، حيث توفر معالجة «pushdown» أصلية لتحسين الأداء.
صُمم Matillion للفرق التي تقوم بشكل متكرر بنقل مجموعات البيانات الضخمة وتجهيزها وتحويلها، وتحتاج إلى أداة تجمع بين سير العمل المرئي وقابلية التوسع.
ورغم أنه يُقدَّم على أنه حل يعتمد على البرمجة المحدودة، إلا أنه يوفر مع ذلك مرونة كافية لفرق الهندسة لتخصيص مسارات العمل باستخدام لغة Python أو SQL عند الحاجة.
توفر Matillion إمكانية التكامل المباشر مع أكثر من 150 مصدرًا، تشمل قواعد البيانات وأدوات SaaS والتخزين السحابي وتدفقات الرسائل.
يوضح الفيديو أدناه كيف يمكن استخدام اللوحة المرئية في Matillion لاستخراج البيانات من تطبيقات سحابية متعددة إلى Snowflake وتطبيق خطوات التحويل بطريقة السحب والإفلات.
بمجرد استيعاب البيانات، تساعد مكونات التحويل في Matillion المستخدمين على التعامل مع عمليات التعيين وإزالة التكرار وقواعد التحقق من الصحة وخطوات الإثراء. ومعظم هذه المكونات جاهزة مسبقًا، مما يسهل تجميع تدفق قابل للتوسع دون الحاجة إلى كتابة نصوص برمجية يدويًّا لكل خطوة.
كما تدعم الأداة تنسيق المهام، والجدولة، والتسليم المستمر/التطوير المستمر (CI/CD)، ولوحات معلومات المراقبة للفرق التي تدير عدة مسارات عمل في آن واحد.
بعض العقبات
على الرغم من أن Matillion تُعد أداة قوية لفرق إدارة البيانات السحابية، إلا أن هناك بعض القيود التي غالبًا ما يشير إليها المستخدمون:
تستهلك موارد كثيرة عند إجراء تحويلات كبيرة: نظرًا لأن Matillion تعتمد بشكل كبير على عملية الدفع إلى مستودعات السحابة، فإن المنطق الخاطئ في SQL أو التحويلات غير المُحسَّنة قد تؤدي إلى ارتفاع تكاليف الحوسبة في المستودعات. ويشير بعض المستخدمين إلى أن ضبط الأداء أصبح مهمة متكررة.
منحنى تعلم أكثر صعوبة مما تم الإعلان عنه: على الرغم من تسويق هذه المنصة على أنها تعتمد على «البرمجة منخفضة الكود»، إلا أن العديد من المستخدمين يشيرون إلى أن فهم سلوك مستودع البيانات السحابي، وترابط المهام، ومكونات التحويل يتطلب معرفة راسخة بلغة SQL وخبرة عملية.
مخاوف بشأن الأسعار: تشير مواقع التقييم مثل G2 إلى أن نظام التسعير القائم على الاستهلاك الذي تتبعه Matillion قد يرتفع بسرعة بالنسبة للمؤسسات التي تقوم بتحديث قنوات العمل بشكل متكرر.
بشكل عام، يُعد Matillion الخيار الأنسب للمؤسسات المتوسطة إلى الكبيرة التي تمتلك مستودعات بيانات سحابية راسخة وفرقًا قادرة على إدارة كل من سير العمل المرئي وعمليات التحسين القائمة على لغة SQL.
التعليقات:
Zoho DataPrep
على عكس أدوات توحيد البيانات ETL الأخرى الواردة في هذه القائمة، يُروَّج لـ Zoho DataPrep على نطاق واسع باعتباره حلاً «بدون برمجة» لربط وتجميع البيانات من مصادر متنوعة وإنشاء مسارات ETL بشكل أسرع من خلال نشر نماذج الذكاء الاصطناعي العام (GenAI).
«زوهو»، لمن لا يعرف، هي شركة برمجيات هندية عملاقة تقدم العديد من منتجات البرمجيات المخصصة للأعمال (B2B)، والتي تشمل برمجيات إدارة علاقات العملاء (CRM) والمحاسبة وإدارة القوى العاملة وإدارة المخزون. لذا، يمكن للمرء أن يفترض أن هذه الشركة لديها خبرة لا بأس بها في مجال تنقية البيانات، لا سيما فيما يتعلق ببيانات العملاء والمخزون.
يتميز Zoho DataPrep بقدرات تكامل «جاهزة للاستخدام» مع أكثر من 70 مصدرًا مختلفًا لجمع البيانات الأولية في مكان واحد، ويشمل ذلك مستودعات البيانات وبرامج الأعمال ومجلدات محركات الأقراص والتخزين السحابي.
يوضح هذا الفيديو كيف يمكن استخدام واجهة «السحب والإفلات» سهلة الاستخدام في ZohoDataPrep لاستخراج البيانات ودمجها من 70 مصدرًا مختلفًا للبيانات.
يمكن دمج مجموعتي بيانات باستخدام أي من وظائف الربط المدمجة، وفي مرحلة «التحويل»، يمكن تطبيق منطق التحقق من الصحة وإزالة التكرار والدمج، إلى جانب خطوات الإثراء أيضًا.
ورغم أنه يمكن استخدام البرنامج كحل لا يتطلب كتابة أكواد برمجية، فإن امتلاك مهارات إدارة البيانات والفهم التقني لكيفية إدارة مجموعات البيانات الضخمة يعد شرطًا أساسيًا لاستخدام برنامج تنظيف البيانات هذا.
بعض العقبات
هناك بعض الحالات التي قد لا يكون فيها ZohoDataPrep الحل الأمثل.
- تعد القيود المتأصلة في السعة أحد الأسباب الرئيسية. وقد أشارت شركة «زوهو» نفسها إلى ذلك في وثائق «القيود». على سبيل المثال، يبلغ الحد الأقصى لعدد الأعمدة # 400 عمودًا، ويبلغ الحد الأقصى لحجم الملفات المستوردة من التنسيقات المحلية وغيرها 100 ميغابايت.
وهذا يجعل البرنامج مناسبًا لعمليات تنقية البيانات الصغيرة إلى المتوسطة الحجم فقط.
- تشير بعض تقييمات المستخدمين الواردة من مصادر مثل G2 وبوابة مجتمع Zoho إلى أن البرنامج «يعاني من أخطاء» عندما يتعلق الأمر بإدارة أنواع البيانات المختلفة.
تم استيراد العديد من الحقول التي تحتوي على تنسيقات «تاريخ» أو «قائمة منسدلة» بتنسيق «نص»
Scrub.AI
تتميز Scrub.AI عن أدوات ETL أو أدوات إعداد البيانات الشائعة بتركيزها بشكل خاص على التنظيف الآلي للبيانات وتحسين جودتها باستخدام قواعد تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
في حين أن معظم منصات ETL تتطلب مزيجًا من التهيئة اليدوية ووضع القواعد، فإن Scrub.AI تُعد نفسها نظامًا ذاتي التعلم يقوم تلقائيًا بتحديد مشكلات جودة البيانات وإصلاحها على نطاق واسع.
تُستخدم هذه المنصة في المقام الأول من قبل الفرق التي تعمل على مجموعات بيانات تتعلق بالعملاء والموردين والمنتجات والمعاملات، حيث تُعد إزالة التكرارات وتوحيد السمات وكشف الحالات الشاذة أمورًا أساسية.
وهي تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على مجموعات بيانات خاصة بالقطاع لتصنيف الحقول تلقائيًا، واكتشاف حالات عدم التطابق، وتقديم توصيات بالتصحيحات مع الحد الأدنى من التدخل البشري.
تتكامل المنصة مع العديد من قواعد البيانات والتطبيقات السحابية الشائعة الاستخدام، وتتيح للمستخدمين استيراد الملفات النصية أو جداول البيانات أو تدفقات واجهة برمجة التطبيقات (API) مباشرةً إلى مساحة عمل موحدة.
يعتمد مسار التنظيف في Scrub.AI على عمليات تحديد الملامح الآلية، والتحويلات القائمة على الذكاء الاصطناعي، واكتشاف الأنماط، وخطوات الإثراء.
يُبرز النظام المجموعات المكررة، والقيم المفقودة، والتنسيقات غير الصحيحة، وهياكل السمات غير المتسقة. ويمكن للمستخدمين قبول أو رفض أو تعديل أي توصية تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي خلال مرحلة المراجعة.
بعض العقبات
على الرغم من أن Scrub.AI توفر السرعة والأتمتة، إلا أن هناك حالات قد تقصر فيها المنصة عن تلبية المتطلبات:
سيطرة محدودة على المنطق الأساسي: يذكر المستخدمون المتمرسون أحيانًا أن النهج القائم على الذكاء الاصطناعي يخفي قدرًا كبيرًا مما تقوم به الأداة فعليًّا. وعند التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة، قد يرغب المستخدمون في مزيد من الشفافية أو في القدرة على تجاوز الافتراضات على مستوى النظام.
اعتمادًا على بيانات التدريب: نظرًا لأن الأداة تعتمد بشكل كبير على نماذج الذكاء الاصطناعي المُدرَّبة مسبقًا، فإن دقتها تختلف باختلاف القطاعات. وتشير تعليقات المجتمع إلى أن المنصة تحقق أداءً قويًّا عند استخدام بيانات العملاء أو الموردين، لكنها قد تواجه صعوبات عند التعامل مع السمات ذات الطابع التقني العالي أو الخاصة بمجالات معينة.
ليس خيارًا مثاليًّا للملفات الكبيرة جدًّا أو لسير عمل ETL الكامل: يُعد Scrub.AI في المقام الأول حلاً لتنقية البيانات، وليس أداة شاملة للتنسيق أو لإدارة مسارات العمل. وقد تضطر الفرق التي تحتاج إلى ميزات الجدولة، أو إدارة الإصدارات، أو عمليات التكامل على مستوى المجموعة الكاملة من التقنيات، أو التنسيق، إلى استخدامه جنبًا إلى جنب مع أدوات أخرى.
يُعد Scrub.AI الخيار الأمثل للمؤسسات التي تحتاج إلى تحسين جودة البيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي، ولكنها لا تحتاج إلى منصة ETL أو MDM متكاملة.
الخلاصة
لم يعد اختيار أداة لتنقية البيانات يقتصر على تصحيح السجلات الخاطئة فحسب؛ بل أصبح الأمر يتعلق ببناء أساس بيانات قادر فعليًّا على مواكبة السرعة التي تعمل بها الشركات اليوم.
ينبغي أن يساعد الحل المناسب الفرق على الانتقال من عمليات التنظيف الدورية إلى تدفق مستمر وموثوق للمعلومات الدقيقة التي تدعم التخطيط والمشتريات والعمليات اليومية. ومع توسع المؤسسات، يصبح هذا التحول أمراً ضرورياً.
يضمن نهج التنظيف المنظم، المدعوم بالأتمتة الذكية، الحفاظ على موثوقية البيانات الأساسية، ويقلل من الأعباء التشغيلية، ويؤدي في النهاية إلى تعزيز كل نظام يعتمد عليها.
