ترتيب البيانات في 6 خطوات بسيطة

تتحول معالجة البيانات إلى عنصر أساسي في صناعة التسويق. تشير الإحصاءات إلى أن إيرادات الولايات المتحدة من "معالجة البيانات والخدمات ذات الصلة" ستبلغ 1,978 مليار دولار بحلول عام 2024. ينتج الإنترنت ملايين البيانات في كل ثانية تمر. ويمكن للاستخدام السليم لهذه البيانات أن يفيد رجال الأعمال بشكل كبير من خلال الحصول على رؤى ذات جودة عالية.

تتحول معالجة البيانات إلى عنصر أساسي في صناعة التسويق. تشير الإحصاءات إلى أن إيرادات الولايات المتحدة من "معالجة البيانات والخدمات ذات الصلة" ستبلغ 1,978 مليار دولار بحلول عام 2024. ينتج الإنترنت ملايين البيانات في كل ثانية تمر. ويمكن للاستخدام السليم لهذه البيانات أن يفيد رجال الأعمال بشكل كبير من خلال الحصول على رؤى ذات جودة عالية. ليست كل البيانات الخام مؤهلة للخضوع لعملية تحليل البيانات. يجب أن تخضع لبعض خطوات المعالجة المسبقة لتلبية التنسيقات المرغوبة. ستتيح لك هذه المقالة استكشاف المزيد حول إحدى هذه العمليات التي تسمى "معالجة البيانات".

جدول المحتويات

• ما هو تشابك البيانات؟
• فوائد تجميع البيانات
• تجميع البيانات واستخراج البيانات
• خطوات تجميع البيانات
• حالات استخدام عملية تجميع البيانات
• خدمة معالجة البيانات بواسطة Proxyscrape
• الأسئلة المتداولة
• خواطر ختامية

ما هو تشابك البيانات؟

معالجة البيانات هي عملية تحويل البيانات الخام إلى صيغ قياسية وجعلها مؤهلة للخضوع لعملية التحليل. وتُعرف عملية معالجة البيانات هذه أيضًا باسم عملية معالجة البيانات. عادةً ما يواجه علماء البيانات بيانات من مصادر بيانات متعددة. وتعد هيكلة البيانات الخام إلى تنسيق قابل للاستخدام هو المطلب الأول قبل إخضاعها لمرحلة التحليل.

فوائد تجميع البيانات

تبسّط عملية دمج البيانات، أو عملية ترتيب البيانات، المهام الوظيفية لعلماء البيانات بطرق مختلفة. فيما يلي بعض هذه الفوائد.

تحليل الجودة

قد يجد محللو البيانات سهولة في العمل على البيانات المتداخلة لأنها موجودة بالفعل في تنسيق منظم. سيؤدي ذلك إلى تحسين جودة وصحة النتائج حيث أن البيانات المدخلة خالية من الأخطاء والضوضاء.

قابلية استخدام عالية

بعض البيانات غير القابلة للاستخدام التي تبقى لفترة طويلة تتحول إلى مستنقعات بيانات. تتأكد عملية معالجة البيانات من تحويل جميع البيانات الواردة إلى صيغ قابلة للاستخدام حتى لا تبقى غير مستخدمة في مستنقعات البيانات. وهذا يزيد من قابلية استخدام البيانات إلى أضعاف مضاعفة.

يزيل المخاطر

يمكن أن تساعد معالجة البيانات المستخدمين في التعامل مع القيم الفارغة والبيانات الفوضوية من خلال تعيين البيانات من قواعد البيانات الأخرى. وبالتالي يكون المستخدمون في مأمن من المخاطر حيث يتم تزويدهم بالبيانات المناسبة التي يمكن أن تساعد في استخلاص رؤى قيمة.

كفاءة الوقت

لا يتعين على محترفي البيانات قضاء الكثير من الوقت في التعامل مع عملية التنظيف والتنقيب. تدعم معالجة البيانات مستخدمي الأعمال من خلال تزويدهم بالبيانات المناسبة الجاهزة للتحليل.

مسح الأهداف

إن جمع البيانات من مصادر متعددة ودمجها سيمنح محللي الأعمال فهمًا واضحًا للجمهور المستهدف. سيتيح لهم ذلك معرفة مكان عمل خدمتهم وما يطلبه العميل. باستخدام هذه الأساليب الدقيقة، يمكن حتى لغير المتخصصين في مجال البيانات أن يجدوا سهولة في الحصول على فكرة واضحة عن هدفهم.

تجميع البيانات واستخراج البيانات

يعمل كل من استخلاص البيانات واستخراج البيانات على بناء رؤية قيمة للأعمال من البيانات الأولية. لكنهما يختلفان في بعض وظائفهما على النحو التالي.

خطوات تجميع البيانات

تتألف خطوات معالجة البيانات من 6 عمليات تدفق بيانات ضرورية ومتسلسلة. تقوم هذه الخطوات بتفكيك البيانات الأكثر تعقيدًا وتعيينها إلى تنسيق بيانات مناسب.

الاكتشاف

اكتشاف البيانات هو الخطوة الأولى في عملية ترتيب البيانات. في هذه الخطوة، سيقوم فريق البيانات بفهم البيانات وتحديد النهج المناسب للتعامل معها. هذه هي مرحلة التخطيط للمراحل الأخرى. من خلال الفهم الصحيح للبيانات، سيقرر علماء البيانات ترتيب التنفيذ والعمليات التي يجب القيام بها والعمليات الأخرى اللازمة لتحسين جودة البيانات.

مثال: يفضل محلل البيانات تحليل عدد زوار موقع إلكتروني ما. في هذه العملية، سيقومون باستعراض قاعدة بيانات الزائرين والتحقق مما إذا كانت هناك أي قيم مفقودة أو أخطاء لاتخاذ قرارات بشأن نموذج التنفيذ.

الهيكلة

لن يكون للبيانات غير المنظمة التي يتم جمعها من مصادر مختلفة أي بنية مناسبة. فالبيانات غير المهيكلة تستهلك الكثير من الذاكرة مما يقلل في النهاية من سرعة المعالجة. قد تكون البيانات غير المهيكلة بيانات مثل الصور أو مقاطع الفيديو أو الرموز المغناطيسية. تقوم مرحلة الهيكلة هذه بتحليل جميع البيانات.

مثال: تحتوي بيانات "زوار الموقع" على تفاصيل المستخدم، مثل اسم المستخدم وعنوان IP وعدد الزوار وصورة الملف الشخصي. في هذه الحالة، ستقوم مرحلة الهيكلة بتعيين عناوين IP مع الموقع الصحيح وتحويل صورة الملف الشخصي إلى التنسيق المطلوب.

التنظيف

يعمل تنظيف البيانات على تحسين جودة البيانات. قد تحتوي البيانات الأولية على أخطاء أو بيانات سيئة يمكن أن تقلل من جودة تحليل البيانات. ملء القيم الفارغة بالأصفار أو القيم المناسبة المعينة من قاعدة بيانات أخرى. يتضمن التنظيف أيضًا إزالة البيانات السيئة وإصلاح الأخطاء أو الأخطاء المطبعية.

مثال: يمكن أن تحتوي مجموعة بيانات "زوار الموقع الإلكتروني" على بعض القيم المتطرفة. لنفترض وجود عمود يشير إلى "عدد الزيارات من المستخدمين الفريدين". يمكن لمرحلة تنظيف البيانات تجميع قيم هذا العمود والعثور على القيم المتطرفة التي تختلف بشكل غير طبيعي عن البيانات الأخرى. وبهذا، يمكن للمسوقين التعامل مع القيم المتطرفة وتنظيف البيانات.

الإثراء

تنقل خطوة إثراء البيانات هذه عملية تجميع البيانات إلى المرحلة التالية. إثراء البيانات هي عملية تحسين الجودة بإضافة بيانات أخرى ذات صلة إلى البيانات الموجودة.

بمجرد أن تجتاز البيانات مرحلتي الهيكلة والتنظيف، يأتي دور إثراء البيانات. يقرر علماء البيانات ما إذا كانت الحاجة تتطلب أي مدخلات إضافية يمكن أن تساعد المستخدمين في عملية تحليل البيانات.

مثال: ستحتوي قاعدة بيانات "زوار الموقع الإلكتروني" على بيانات الزوار. قد يشعر علماء البيانات أن بعض المدخلات الزائدة عن "أداء الموقع الإلكتروني" يمكن أن تساعد في عملية التحليل التي سيشملها أيضاً. الآن سيساعد عدد الزوار ومعدل الأداء المحللين في العثور على عدد الزوار ومعدل الأداء في العثور على وقت وأين تعمل خططهم.

التحقق من الصحة

يساعد التحقق من صحة البيانات المستخدمين على تقييم اتساق البيانات وموثوقيتها وأمانها وجودتها. وتستند عملية التحقق هذه إلى قيود مختلفة يتم تنفيذها من خلال رموز البرمجة لضمان صحة البيانات المعالجة.

مثال: إذا كان علماء البيانات يجمعون معلومات عن عنوان IP الخاص بالزائر، فيمكنهم وضع قيود لتحديد نوع القيم المؤهلة لهذه الفئة. أي أن عمود عنوان IP لا يمكن أن يحتوي على قيم سلسلة.

النشر

وبمجرد أن تصبح البيانات جاهزة للتحليل، يقوم المستخدمون بتنظيم البيانات المنتزعة في قاعدة بيانات أو مجموعات بيانات. تكون مرحلة النشر هذه مسؤولة عن تقديم بيانات عالية الجودة للمحللين. ستخضع البيانات الجاهزة للتحليل بعد ذلك لعملية تحليل وتوقع لبناء رؤى تجارية عالية الجودة.

حالات استخدام عملية تجميع البيانات

تبسيط البيانات - تقوم أداة معالجة البيانات هذه بتنظيف البيانات الخام الواردة باستمرار وهيكلتها. وهذا يساعد في عملية تحليل البيانات من خلال تزويدهم بالبيانات الحالية بتنسيق موحد.

تحليل بيانات العملاء - نظرًا لأن أدوات انتزاع البيانات تجمع البيانات من مصادر متنوعة، فإنها تتعرف على المستخدمين وخصائصهم من خلال البيانات التي تم جمعها. يستخدم متخصصو البيانات تقنيات علم البيانات لإنشاء دراسة موجزة عن تحليل سلوك العملاء باستخدام هذه البيانات المنتزعة.

الشؤون المالية - سيقوم موظفو الشؤون المالية بتحليل البيانات السابقة لوضع رؤية مالية للخطط. في هذه الحالة، يساعدهم برنامج Wrangling Data Wrangling في هذه الحالة في الحصول على بيانات مرئية من مصادر متعددة يتم تنظيفها بسهولة وتجميعها لتحليلها.

العرض الموحّد للبيانات - تعمل عملية تجميع البيانات على البيانات الخام ومجموعات البيانات المعقدة وتهيكلها لإنشاء عرض موحّد. هذه العملية مسؤولة عن عملية تنظيف البيانات واستخراج البيانات التي يتم من خلالها تحسين قابلية استخدام البيانات. وهذا يجمع كل البيانات الأولية القابلة للاستخدام معًا في جدول أو تقرير واحد مما يسهل تحليلها وتصورها.

خدمة معالجة البيانات بواسطة Proxyscrape

يدعم Proxies إدارة البيانات وتحليل البيانات بميزاته الفريدة. أثناء جمع البيانات من مصادر متعددة، قد يواجه المستخدمون العديد من القيود المحتملة، مثل حظر بروتوكول الإنترنت أو القيود الجغرافية. Proxyscrape يوفر البروكسيات القادرة على تجاوز تلك الحجب.

• يمكن أن يكون استخدام عناوين البروكسي من تجمعات البروكسي السكنية خياراً أكثر حكمة عند جمع البيانات من مصادر متنوعة. يمكن للأشخاص استخدام عناوين IP من تجمعات البروكسي، لإرسال كل طلب بعنوان IP فريد.
• تساعدهم البروكسيات العالمية في جمع البيانات من أي جزء من العالم بعنوان IP مناسب. لجمع البيانات من بلد معين، سيزودك الوكيل بعنوان IP لذلك البلد المحدد لإزالة القيود الجغرافية.
• وكلاء Proxyscrape هي واجهة المستخدم البديهية للغاية. فهي تضمن وقت تشغيل بنسبة 100٪ وبالتالي فهي تعمل على مدار الساعة لانتزاع البيانات الحديثة ودعم تدفق البيانات.
• Proxyscrape تقدم وكلاء سكنيين، ووكلاء مراكز البيانات، ووكلاء مخصصين لجميع بروتوكولات الاتصال. يمكن لمتداولي البيانات اختيار النوع المناسب حسب متطلباتهم.

الأسئلة المتداولة

الأسئلة الشائعة:

خواطر ختامية

قد تبدو عملية انتزاع البيانات جديدة بالنسبة لمعظم الجمهور العام. معالجة البيانات هي مجموعة فرعية من تقنيات التنقيب عن البيانات التي قد تستخدمها لتأهيل البيانات الأولية لأغراض التحليل. سيؤدي التنفيذ السليم المتسلسل للخطوات المذكورة إلى تبسيط تعقيد تحليل البيانات. ويمكنك الحصول على الدعم من أدوات أو حلول "تشبيك البيانات" لأتمتة العملية. Proxyscrape ، مع وكلاء إخفاء الهوية، سوف يسهل نظام تشبيك البيانات.