جودة البيانات

📅 آخر تحديث: ٢٨ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٨ يوليو ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

تشير جودة البيانات إلى حالتها بناءً على عوامل مثل الدقة والشمولية والاتساق والموثوقية، ومدى ملاءمتها للغرض المقصود. تتعدد تعريفات جودة البيانات، ولكن تُعتبر البيانات عالية الجودة عمومًا إذا كانت "مناسبة للاستخدامات المقصودة في العمليات واتخاذ القرارات والتخطيط ". [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] تُعتبر البيانات عالية الجودة إذا كانت تمثل بدقة البنية الواقعية التي تشير إليها. وبغض النظر عن هذه التعريفات، ومع ازدياد عدد مصادر البيانات، تبرز أهمية مسألة اتساق البيانات الداخلي ، بغض النظر عن ملاءمتها للاستخدام في أي غرض خارجي محدد.

قد تتباين آراء الأفراد حول جودة البيانات، حتى عند مناقشة نفس مجموعة البيانات المستخدمة لنفس الغرض. في هذه الحالة، قد تتبنى الشركات معايير دولية معترف بها لجودة البيانات (انظر #المعايير الدولية لجودة البيانات أدناه). كما يمكن استخدام حوكمة البيانات لوضع تعريفات ومعايير متفق عليها، بما في ذلك المعايير الدولية، لجودة البيانات. في مثل هذه الحالات، قد يكون تنظيف البيانات ، بما في ذلك توحيدها ، ضروريًا لضمان جودتها. [ 4 ]

التعريفات

يُعدّ تحديد جودة البيانات أمراً صعباً نظراً لتعدد السياقات التي تُستخدم فيها البيانات، فضلاً عن اختلاف وجهات النظر بين المستخدمين النهائيين ومنتجي البيانات والقائمين عليها. [ 5 ]

من وجهة نظر المستهلك، فإن جودة البيانات هي: [ 5 ]

  • "بيانات مناسبة للاستخدام من قبل مستهلكي البيانات"
  • البيانات "تلبية توقعات المستهلك أو تجاوزها"
  • البيانات التي "تفي بمتطلبات استخدامها المقصود"

من منظور الأعمال، جودة البيانات هي:

  • البيانات التي تعتبر "مناسبة للاستخدام" في أدوارها التشغيلية وصنع القرار وغيرها من الأدوار المقصودة أو التي تظهر "التوافق مع المعايير" التي تم وضعها، بحيث يتم تحقيق الملاءمة للاستخدام [ 6 ].
  • البيانات التي "تكون مناسبة لاستخداماتها المقصودة في العمليات واتخاذ القرارات والتخطيط" [ 7 ]
  • "قدرة البيانات على تلبية متطلبات العمل والنظام والمتطلبات التقنية المحددة للمؤسسة" [ 8 ]

من منظور قائم على المعايير، فإن جودة البيانات هي:

  • "الدرجة التي تفي بها مجموعة من الخصائص المتأصلة (أبعاد الجودة) لكائن (بيانات) بالمتطلبات" [ 9 ] [ 5 ]
  • "مدى فائدة البيانات ودقتها وصحتها لتطبيقها" [ 10 ]

يمكن القول، في جميع هذه الحالات، إن "جودة البيانات" هي مقارنة بين الحالة الفعلية لمجموعة بيانات معينة والحالة المرغوبة، والتي يُشار إليها عادةً بعبارات مثل "صالحة للاستخدام"، أو "مطابقة للمواصفات"، أو "تلبي توقعات المستهلك"، أو "خالية من العيوب"، أو "تلبي المتطلبات". وعادةً ما تُحدد هذه التوقعات والمواصفات والمتطلبات من قِبل فرد أو أكثر، أو مجموعات، أو منظمات معايير، أو قوانين ولوائح، أو سياسات أعمال، أو سياسات تطوير برمجيات . [ 5 ]

أبعاد جودة البيانات

وبالتعمق أكثر، يتم تحديد تلك التوقعات والمواصفات والمتطلبات من حيث خصائص أو أبعاد البيانات، مثل: [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 11 ]

تشير مراجعة منهجية شاملة للأدبيات إلى أن أبعاد وأساليب جودة البيانات مع بيانات العالم الحقيقي غير متسقة في الأدبيات، ونتيجة لذلك، فإن تقييمات الجودة تمثل تحديًا نظرًا لطبيعة هذه البيانات المعقدة والمتنوعة. [ 11 ]

المعايير الدولية لجودة البيانات

ISO 8000 هو معيار دولي لجودة البيانات. [ 12 ] وتتولى المنظمة الدولية للتوحيد القياسي إدارة معايير ISO 8000 التي تتناول وتصف جوانب معينة من جودة البيانات.

  • الجوانب العامة لجودة البيانات بما في ذلك المبادئ والمصطلحات والقياس
  • إدارة البيانات
  • إدارة جودة البيانات
  • تقييم جودة البيانات
  • جودة البيانات الرئيسية ، بما في ذلك تبادل البيانات المميزة والمعرفات
  • جودة البيانات الصناعية

تاريخ

قبل ظهور تقنيات تخزين البيانات الحاسوبية منخفضة التكلفة ، كانت الحواسيب المركزية الضخمة تُستخدم لحفظ بيانات الأسماء والعناوين لخدمات التوصيل، وذلك لضمان توجيه البريد بشكل صحيح إلى وجهته. استخدمت هذه الحواسيب قواعد عمل لتصحيح الأخطاء الإملائية والطباعية الشائعة في بيانات الأسماء والعناوين، بالإضافة إلى تتبع العملاء الذين انتقلوا إلى أماكن أخرى، أو توفوا، أو دخلوا السجن، أو تزوجوا، أو طلقوا، أو مروا بأحداث أخرى غيرت مجرى حياتهم. بدأت الوكالات الحكومية بإتاحة بيانات البريد لعدد محدود من شركات الخدمات لربط بيانات العملاء بالسجل الوطني لتغيير العناوين (NCOA) . وفرت هذه التقنية على الشركات الكبرى ملايين الدولارات مقارنةً بالتصحيح اليدوي لبيانات العملاء. كما وفرت الشركات الكبرى تكاليف البريد، حيث وصلت الفواتير ومواد التسويق المباشر إلى العملاء المقصودين بدقة أكبر. في البداية، كانت جودة البيانات تُباع كخدمة، ثم انتقلت إلى داخل الشركات مع توفر تقنية الخوادم القوية منخفضة التكلفة.

غالباً ما تركز الشركات التي تُولي اهتماماً كبيراً للتسويق جهودها في تحسين جودة البيانات على معلومات الاسم والعنوان، إلا أن جودة البيانات تُعدّ سمةً أساسيةً لجميع أنواع البيانات. ويمكن تطبيق مبادئ جودة البيانات على بيانات سلسلة التوريد، وبيانات المعاملات، وتقريباً على جميع فئات البيانات الأخرى. فعلى سبيل المثال، يُحقق توحيد معايير بيانات سلسلة التوريد قيمةً للمؤسسة من خلال: 1) تجنب تكديس المخزون المتشابه ولكنه يختلف قليلاً؛ 2) تجنب حالات نفاد المخزون الوهمية؛ 3) تحسين فهم مشتريات الموردين للتفاوض على خصومات الكميات الكبيرة؛ 4) تجنب تكاليف الخدمات اللوجستية في تخزين وشحن قطع الغيار عبر مؤسسة كبيرة.

بالنسبة للشركات التي تبذل جهودًا بحثية كبيرة، يمكن أن تشمل جودة البيانات تطوير بروتوكولات لأساليب البحث، وتقليل خطأ القياس ، والتحقق من حدود البيانات، والجدولة المتقاطعة ، والنمذجة، والكشف عن القيم الشاذة ، والتحقق من سلامة البيانات ، وما إلى ذلك.

ملخص

توجد عدة أطر نظرية لفهم جودة البيانات. يوسع النهج النظري النظمي، المتأثر بالبراغماتية الأمريكية، تعريف جودة البيانات ليشمل جودة المعلومات، ويؤكد على شمولية الأبعاد الأساسية للدقة والضبط استنادًا إلى نظرية العلوم (إيفانوف، 1972). أحد هذه الأطر، المسمى "بيانات خالية من العيوب" (هانسن، 1991)، يُكيّف مبادئ التحكم الإحصائي في العمليات مع جودة البيانات. ويسعى إطار آخر إلى دمج منظور المنتج (المطابقة للمواصفات) ومنظور الخدمة (تلبية توقعات المستهلكين) (كان وآخرون، 2002). ويستند إطار آخر إلى علم العلامات لتقييم جودة شكل البيانات ومعناها واستخدامها (برايس وشانكس، 2004). ويحلل أحد المناهج النظرية المتعمقة الطبيعة الأنطولوجية لنظم المعلومات لتعريف جودة البيانات تعريفًا دقيقًا (واند ووانغ، 1996).

يتضمن قدر كبير من أبحاث جودة البيانات دراسة ووصف فئات مختلفة من السمات (أو الأبعاد) المرغوبة للبيانات. وقد تم تحديد ما يقرب من 200 مصطلح من هذا القبيل، وهناك اختلاف كبير في طبيعتها (هل هي مفاهيم أم أهداف أم معايير؟)، أو تعريفاتها أو مقاييسها (وانغ وآخرون، 1993). وقد يرى مهندسو البرمجيات أن هذه مشكلة مشابهة لمشكلة " الخصائص ".

يضم معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا برنامجًا لجودة المعلومات (MITIQ)، بقيادة البروفيسور ريتشارد وانغ، والذي يُصدر عددًا كبيرًا من المنشورات ويستضيف مؤتمرًا دوليًا هامًا في هذا المجال (المؤتمر الدولي لجودة المعلومات، ICIQ). وقد انبثق هذا البرنامج من العمل الذي أنجزه هانسن على إطار عمل "البيانات الخالية من العيوب" (هانسن، 1991).

عمليًا، تُعدّ جودة البيانات مصدر قلق للمختصين العاملين في مختلف أنظمة المعلومات، بدءًا من مستودعات البيانات وذكاء الأعمال وصولًا إلى إدارة علاقات العملاء وإدارة سلسلة التوريد . وقدّرت إحدى الدراسات القطاعية التكلفة الإجمالية لمشاكل جودة البيانات على الاقتصاد الأمريكي بأكثر من 600 مليار دولار أمريكي سنويًا (إيكرسون، 2002). ويمكن أن تنشأ البيانات غير الصحيحة - والتي تشمل المعلومات غير الصالحة والقديمة - من مصادر بيانات مختلفة، سواءً من خلال إدخال البيانات أو مشاريع ترحيلها وتحويلها. [ 13 ]

في عام 2002، أصدرت هيئة البريد الأمريكية وشركة برايس ووترهاوس كوبرز تقريراً يفيد بأن 23.6 بالمائة من جميع الرسائل المرسلة إلى الولايات المتحدة تحمل عناوين خاطئة. [ 14 ]

أحد أسباب تقادم بيانات الاتصال بسرعة كبيرة في قواعد البيانات العادية هو أن أكثر من 45 مليون أمريكي يغيرون عناوينهم كل عام. [ 15 ]

في الواقع، باتت هذه المشكلة مصدر قلق بالغ، ما دفع الشركات إلى إنشاء فرق متخصصة في إدارة البيانات ، يقتصر دورها على ضمان جودة البيانات. وفي بعض المؤسسات، أُدرجت هذه الوظيفة ضمن وظيفة أوسع نطاقًا للامتثال التنظيمي، إدراكًا لأهمية جودة البيانات والمعلومات بالنسبة للمؤسسات.

لا تقتصر مشاكل جودة البيانات على البيانات غير الصحيحة فحسب، بل تشمل أيضاً البيانات غير المتناسقة . ويُعدّ التخلص من أنظمة البيانات غير الرسمية وتوحيد البيانات في مستودع مركزي من المبادرات التي يمكن للشركة اتخاذها لضمان اتساق البيانات.

بدأت المؤسسات والعلماء والباحثون بالمشاركة في مجتمعات تنسيق البيانات لتحسين جودة بياناتهم المشتركة. [ 16 ]

يُحرز السوق تقدماً ملحوظاً في ضمان جودة البيانات. إذ يُوفر عدد من الموردين أدوات لتحليل البيانات الرديئة وإصلاحها في مكانها ، كما يُمكن لمقدمي الخدمات تنظيف البيانات بموجب عقود، ويُمكن للمستشارين تقديم المشورة بشأن إصلاح العمليات أو الأنظمة لتجنب مشاكل جودة البيانات من الأساس. وتُقدم معظم أدوات جودة البيانات مجموعة من الأدوات لتحسين البيانات، والتي قد تشمل بعضاً أو كلاً مما يلي:

  1. تحليل البيانات - التقييم الأولي للبيانات لفهم حالتها الراهنة، وغالبًا ما يشمل ذلك توزيعات القيم
  2. توحيد البيانات - محرك قواعد أعمال يضمن توافق البيانات مع المعايير
  3. الترميز الجغرافي - لبيانات الأسماء والعناوين. يُصحح البيانات وفقًا للمعايير الجغرافية الأمريكية والعالمية.
  4. المطابقة أو الربط - طريقة لمقارنة البيانات بحيث يمكن مواءمة السجلات المتشابهة، وإن كانت مختلفة قليلاً. قد تستخدم المطابقة "المنطق التقريبي" للعثور على البيانات المكررة. وغالبًا ما تتعرف على أن "بوب" و"بو" قد يكونان نفس الشخص. وقد تتمكن من إدارة "الأسرة"، أو إيجاد روابط بين الزوجين في نفس العنوان، على سبيل المثال. وأخيرًا، غالبًا ما يمكنها إنشاء سجل "أفضل ما في فئته"، حيث تأخذ أفضل المكونات من مصادر بيانات متعددة وتُنشئ سجلًا واحدًا شاملًا.
  5. المراقبة - تتبع جودة البيانات بمرور الوقت والإبلاغ عن أي تغيرات فيها. كما يمكن للبرنامج تصحيح هذه التغيرات تلقائيًا بناءً على قواعد عمل محددة مسبقًا.
  6. المعالجة الدفعية والمعالجة في الوقت الفعلي - بمجرد تنظيف البيانات مبدئيًا (المعالجة الدفعية)، غالبًا ما ترغب الشركات في دمج العمليات في تطبيقات المؤسسة للحفاظ عليها نظيفة.

ضمان جودة البيانات

ضمان جودة البيانات هو عملية تحليل البيانات لاكتشاف التناقضات والشذوذات الأخرى في البيانات، بالإضافة إلى إجراء أنشطة تنظيف البيانات [ 17 ] [ 18 ] (مثل إزالة القيم المتطرفة ، واستيفاء البيانات المفقودة ) لتحسين جودة البيانات.

يمكن القيام بهذه الأنشطة كجزء من تخزين البيانات أو كجزء من إدارة قاعدة البيانات لبرنامج تطبيق موجود . [ 19 ]

مراقبة جودة البيانات

مراقبة جودة البيانات هي عملية التحكم في استخدام البيانات لتطبيق أو عملية معينة. تُجرى هذه العملية قبل وبعد عملية ضمان جودة البيانات ، والتي تتضمن اكتشاف عدم اتساق البيانات وتصحيحه.

قبل:

  • يقيد المدخلات

بعد عملية ضمان الجودة، يتم جمع الإحصائيات التالية لتوجيه عملية مراقبة الجودة :

  • شدة التناقض
  • عدم الاكتمال
  • دقة
  • دقة
  • مفقود / مجهول

تستخدم عملية مراقبة جودة البيانات المعلومات المستقاة من عملية ضمان الجودة لتحديد استخدام البيانات في التحليل أو في تطبيق أو عملية تجارية. مثال عام: إذا اكتشفت عملية مراقبة جودة البيانات أن البيانات تحتوي على عدد كبير من الأخطاء أو التناقضات، فإنها تمنع استخدامها في العملية المقصودة، مما قد يتسبب في حدوث خلل. مثال محدد: قد يؤدي تقديم قياسات غير صحيحة من عدة مستشعرات إلى نظام الطيار الآلي في طائرة إلى تحطمها. وبالتالي، فإن إنشاء عملية مراقبة جودة البيانات يوفر حماية لاستخدامها.

الاستخدام الأمثل لجودة البيانات

تُعدّ جودة البيانات مجالًا متخصصًا ضروريًا لضمان سلامة إدارة البيانات، وذلك من خلال سدّ الثغرات في معالجة مشكلات البيانات. وهي إحدى الوظائف الرئيسية التي تُسهم في حوكمة البيانات، إذ تُراقب البيانات لاكتشاف الاستثناءات التي لم تكتشفها عمليات إدارة البيانات الحالية. ويمكن تحديد فحوصات جودة البيانات على مستوى السمات للتحكم الكامل في خطوات معالجتها.

قد تتداخل فحوصات جودة البيانات وقواعد العمل بسهولة إذا لم تُعر المؤسسة اهتمامًا كافيًا لنطاق جودة البيانات. لذا، ينبغي على فرق العمل فهم نطاق جودة البيانات فهمًا دقيقًا لتجنب هذا التداخل. تصبح فحوصات جودة البيانات زائدة عن الحاجة إذا كانت منطق الأعمال يغطي نفس الوظائف ويحقق نفس الغرض الذي تحققه جودة البيانات. يجب تحديد نطاق جودة البيانات للمؤسسة في استراتيجية جودة البيانات وتطبيقه بشكل فعّال. قد تُترجم بعض فحوصات جودة البيانات إلى قواعد عمل بعد تكرار حالات الاستثناء في الماضي.

فيما يلي بعض مجالات تدفق البيانات التي قد تحتاج إلى عمليات فحص جودة البيانات بشكل دوري:

يمكن إجراء فحوصات اكتمال ودقة جودة البيانات على جميع البيانات عند نقطة إدخال كل سمة إلزامية من كل نظام مصدر. يتم إنشاء بعض قيم السمات بعد فترة طويلة من إنشاء المعاملة؛ في مثل هذه الحالات، يصبح إجراء هذه الفحوصات معقدًا، ويجب إجراؤه فورًا بعد استيفاء الحدث المحدد لمصدر تلك السمة وشروط السمات الأساسية الأخرى للمعاملة.

يمكن التحقق من صحة جميع البيانات التي تحتوي على سمات تشير إلى بيانات مرجعية في المؤسسة، وذلك بمقارنتها بمجموعة القيم الصحيحة المحددة جيدًا للبيانات المرجعية، لاكتشاف القيم الجديدة أو المتضاربة من خلال فحص جودة البيانات. ويمكن استخدام النتائج لتحديث البيانات المرجعية المُدارة ضمن نظام إدارة البيانات الرئيسية (MDM) .

تخضع جميع البيانات الواردة من طرف ثالث إلى فرق العمل الداخلية للمؤسسة لفحص دقة البيانات (DQ) مقارنةً ببيانات الطرف الثالث. وتكتسب نتائج فحص دقة البيانات هذه أهميةً بالغةً عند تطبيقها على البيانات التي مرت بمراحل متعددة بعد نقطة إدخالها وقبل اعتمادها أو تخزينها لأغراض ذكاء المؤسسة.

يمكن التحقق من صحة جميع أعمدة البيانات التي تشير إلى البيانات الرئيسية للتأكد من اتساقها . يكشف فحص جودة البيانات الذي يُجرى على البيانات عند نقطة الإدخال عن بيانات جديدة لعملية إدارة البيانات الرئيسية، بينما يكشف فحص جودة البيانات الذي يُجرى بعد نقطة الإدخال عن فشل الاتساق (وليس عن الاستثناءات).

أثناء تحويل البيانات، يتم تسجيل طوابع زمنية متعددة ومواقعها، ويمكن مقارنتها ببعضها البعض وبمدى دقتها للتحقق من قيمتها، ومعدل تدهورها، وأهميتها التشغيلية وفقًا لاتفاقية مستوى الخدمة المحددة. يمكن استخدام فحص جودة البيانات هذا لتقليل معدل تدهور قيمة البيانات وتحسين سياسات الجدول الزمني لنقل البيانات.

في المؤسسات، عادةً ما تُقسّم العمليات المنطقية المعقدة إلى عمليات أبسط ضمن نطاقات متعددة. ويمكن التحقق من صحة عمليات التحقق من معقولية البيانات (DQ) التي تُجريها هذه العمليات المعقدة، والتي تُفضي إلى نتائج منطقية ضمن نطاق محدد من القيم أو العلاقات الثابتة (قواعد العمل المُجمّعة)، وذلك لاكتشاف عمليات الأعمال المعقدة ولكنها بالغة الأهمية، والبيانات الشاذة، وانحرافها عن توقعات سير العمل المعتاد، وقد تُشير إلى استثناءات محتملة قد تُؤدي في النهاية إلى مشاكل في البيانات. قد يكون هذا التحقق قاعدة تجميع عامة بسيطة ضمن كمية كبيرة من البيانات، أو قد يكون منطقًا معقدًا لمجموعة من سمات معاملة تتعلق بالعمل الأساسي للمؤسسة. ويتطلب هذا التحقق من جودة البيانات مستوى عالٍ من المعرفة والفهم العميق لأعمال المؤسسة. وقد يُساعد اكتشاف مشاكل المعقولية في إجراء تغييرات على السياسات والاستراتيجيات، سواء من قِبل إدارة الأعمال أو إدارة البيانات أو كليهما.

لا يلزم تغطية فحوصات المطابقة وفحوصات السلامة في جميع احتياجات العمل، فهي تخضع بشكل صارم لتقدير بنية قاعدة البيانات.

توجد العديد من المواضع في عملية نقل البيانات التي قد لا تتطلب فحوصات جودة البيانات. على سبيل المثال، يُعد فحص جودة البيانات للتأكد من اكتمال البيانات ودقتها في الأعمدة غير الفارغة غير ضروري للبيانات المستمدة من قاعدة البيانات. وبالمثل، ينبغي التحقق من صحة البيانات من حيث دقتها الزمنية عند دمجها من مصادر متباينة. مع ذلك، يُعد هذا إجراءً إداريًا ولا ينبغي أن يندرج ضمن نطاق فحص جودة البيانات.

للأسف، من منظور تطوير البرمجيات، يُنظر إلى جودة البيانات غالبًا على أنها متطلب غير وظيفي. ونتيجة لذلك، لا تُؤخذ عمليات/فحوصات جودة البيانات الأساسية في الحسبان عند تصميم الحل البرمجي النهائي. في مجال الرعاية الصحية [ 20 ] ، تُولّد التقنيات القابلة للارتداء أو شبكات منطقة الجسم كميات هائلة من البيانات [ 21 ] . مستوى التفصيل المطلوب لضمان جودة البيانات عالٍ للغاية، وغالبًا ما يُستهان به. وينطبق هذا أيضًا على الغالبية العظمى من تطبيقات الصحة المتنقلة ، والسجلات الصحية الإلكترونية، وغيرها من حلول البرمجيات المتعلقة بالصحة. مع ذلك، توجد بعض الأدوات مفتوحة المصدر التي تفحص جودة البيانات [ 22 ] . والسبب الرئيسي لذلك هو التكلفة الإضافية المترتبة على إضافة مستوى أعلى من الدقة إلى بنية البرمجيات.

أمن وخصوصية البيانات الصحية

يُشكّل استخدام الأجهزة المحمولة في مجال الصحة، أو ما يُعرف بالصحة المتنقلة، تحديات جديدة لأمن البيانات الصحية وخصوصيتها، مما يؤثر بشكل مباشر على جودة البيانات. [ 2 ] تُعدّ الصحة المتنقلة استراتيجية متزايدة الأهمية لتقديم الخدمات الصحية في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط. [ 23 ] تُستخدم الهواتف المحمولة والأجهزة اللوحية لجمع البيانات وإعداد التقارير وتحليلها في الوقت الفعلي تقريبًا. مع ذلك، تُستخدم هذه الأجهزة المحمولة بشكل شائع في الأنشطة الشخصية أيضًا، مما يجعلها أكثر عرضة للمخاطر الأمنية التي قد تؤدي إلى اختراقات البيانات. وبدون ضمانات أمنية مناسبة، قد يُعرّض هذا الاستخدام الشخصي جودة البيانات الصحية وأمنها وسريتها للخطر. [ 24 ]

جودة البيانات في الصحة العامة

أصبحت جودة البيانات محورًا رئيسيًا لبرامج الصحة العامة في السنوات الأخيرة، لا سيما مع تزايد الطلب على المساءلة. [ 25 ] يجب أن يستند العمل على تحقيق الأهداف الطموحة المتعلقة بمكافحة أمراض مثل الإيدز والسل والملاريا إلى أنظمة رصد وتقييم قوية تُنتج بيانات عالية الجودة تتعلق بتنفيذ البرامج. [ 26 ] تسعى هذه البرامج، ومدققوها، بشكل متزايد إلى إيجاد أدوات لتوحيد وتبسيط عملية تحديد جودة البيانات، [ 27 ] والتحقق من جودة البيانات المُبلغ عنها، وتقييم أنظمة إدارة البيانات والإبلاغ الأساسية للمؤشرات. [ 28 ] ومن الأمثلة على ذلك أداة مراجعة جودة البيانات التابعة لمنظمة الصحة العالمية ومبادرة "قياس التقييم" . [ 29 ] وقد تعاونت منظمة الصحة العالمية والصندوق العالمي والتحالف العالمي للقاحات والتحصين ومبادرة "قياس التقييم" لوضع نهج موحد لضمان جودة البيانات عبر مختلف الأمراض والبرامج. [ 30 ]

جودة البيانات المفتوحة

توجد العديد من الدراسات العلمية المخصصة لتحليل جودة البيانات في مصادر البيانات المفتوحة ، مثل ويكيبيديا ، وويكي بيانات ، و DBpedia، وغيرها. في حالة ويكيبيديا، قد يشمل تحليل الجودة المقالة بأكملها [ 31 ] . ويتم نمذجة الجودة هناك باستخدام طرق متنوعة، بعضها يعتمد على خوارزميات التعلم الآلي ، بما في ذلك الغابة العشوائية [ 32 ] ، وآلة المتجهات الداعمة [ 33 ] ، وغيرها. وتختلف طرق تقييم جودة البيانات في ويكي بيانات، وDBpedia، وغيرها من مصادر البيانات المترابطة [ 34 ] .

الجمعيات المهنية

ECCMA (جمعية إدارة قواعد التجارة الإلكترونية)

تُعدّ جمعية إدارة رموز التجارة الإلكترونية (ECCMA) جمعية دولية غير ربحية قائمة على العضوية، ملتزمة بتحسين جودة البيانات من خلال تطبيق المعايير الدولية. وتقود ECCMA حاليًا مشروع تطوير معياري ISO 8000 وISO 22745، وهما المعياران الدوليان لجودة البيانات وتبادل البيانات الرئيسية للمواد والخدمات، على التوالي. توفر ECCMA منصةً للتعاون بين خبراء جودة البيانات وحوكمتها حول العالم لبناء وصيانة قواميس عالمية مفتوحة تُستخدم لتصنيف المعلومات بدقة. يتيح وجود هذه القواميس (المعروفة باسم القواميس التقنية المفتوحة) للتصنيفات (التي تعمل كبيانات وصفية وبيانات مرجعية ) نقل المعلومات من نظام حاسوبي إلى آخر دون فقدان معناها. [ 35 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ ريدمان، توماس سي. (30 ديسمبر 2013). البيانات المدفوعة: الربح من أهم أصول عملك . مطبعة هارفارد للأعمال. ISBN 978-1-4221-6364-1.
  2. 1 2 فاداهونسي، كايودي فيليب؛ أكينلوا، جيمس توسين؛ أوكونور، سيوبان؛ وارك، بيترا أ؛ غالاغر، جوزيف؛ كارول، كريستوفر؛ ماجد، عظيم؛ أودونوغ، جون (مارس 2019). "بروتوكول لمراجعة منهجية وتوليف نوعي لأطر جودة المعلومات في الصحة الإلكترونية" . BMJ Open . 9 (3) e024722. doi : 10.1136/bmjopen-2018-024722 . ISSN 2044-6055 . PMC 6429947. PMID 30842114 .   
  3. ↑ فاداهونسي، كايودي فيليب؛ أوكونور، سيوبان؛ أكينلوا، جيمس توسين؛ وارك، بيترا أ.؛ غالاغر، جوزيف؛ كارول، كريستوفر؛ كار، جوزيب؛ ماجد، عظيم؛ أودونوغ، جون (17 مايو 2021). "أطر جودة المعلومات لتقنيات الصحة الرقمية: مراجعة منهجية" . مجلة أبحاث الإنترنت الطبية . 23 (5) e23479. doi : 10.2196/23479 . PMC 8167621. PMID 33835034 .  
  4. ↑ سمولوود، آر إف (2014). حوكمة المعلومات: المفاهيم والاستراتيجيات وأفضل الممارسات . جون وايلي وأولاده. ص 110. ISBN  978-1-118-21830-3أُرشف من الأصل بتاريخ 30 يوليو 2020. تم الاطلاع عليه بتاريخ 18 أبريل 2020. إن وجود برنامج موحد لحوكمة البيانات يعني تنظيف البيانات التالفة أو المكررة وتزويد المستخدمين ببيانات نظيفة ودقيقة كأساس لتطبيقات برامج الأعمال ولتحليلات دعم القرار في تطبيقات ذكاء الأعمال.
  5. 1 2 3 4 5 فوربر، سي. (2015). "3. جودة البيانات" . إدارة جودة البيانات باستخدام التقنيات الدلالية . سبرينغر. ص 20-55 . ISBN  978-3-658-12224-9أُرشف من المصدر الأصلي في 31 يوليو 2020. تم الاطلاع عليه في 18 أبريل 2020 .
  6. 1 2 هيرتسوغ، تي إن؛ شويرين، إف جيه؛ وينكلر، دبليو إي (2007). "الفصل 2: ​​ما هي جودة البيانات ولماذا يجب أن نهتم بها؟" . جودة البيانات وتقنيات ربط السجلات . سبرينغر ساينس آند بيزنس ميديا. ص 7-15 . ISBN  978-0-387-69502-0أُرشف من المصدر الأصلي في 31 يوليو 2020. تم الاطلاع عليه في 18 أبريل 2020 .{{cite book}}: صيانة CS1: أسماء متعددة: قائمة المؤلفين ( رابط )
  7. 1 2 فليكنشتاين، م.؛ الزملاء، ل. (2018). "الفصل الحادي عشر: جودة البيانات" . استراتيجية البيانات الحديثة . سبرينغر. ص 101 – 120. ISBN  978-3-319-68992-0أُرشف من المصدر الأصلي في 31 يوليو 2020. تم الاطلاع عليه في 18 أبريل 2020 .{{cite book}}: صيانة CS1: أسماء متعددة: قائمة المؤلفين ( رابط )
  8. 1 2 ماهانتي، ر. (2019). "الفصل 1: البيانات، وجودة البيانات، وتكلفة رداءة جودة البيانات". جودة البيانات: الأبعاد، والقياس، والاستراتيجية، والإدارة، والحوكمة . دار كواليتي برس. ص 5-6 . ISBN  978-0-87389-977-2أُرشف من المصدر الأصلي بتاريخ 23 نوفمبر 2020. تم الاطلاع عليه بتاريخ 18 أبريل 2020 .
  9. ↑ المنظمة الدولية للتوحيد القياسي (سبتمبر 2015). "ISO 9000:2015(en) أنظمة إدارة الجودة - الأساسيات والمصطلحات" . المنظمة الدولية للتوحيد القياسي. مؤرشف من الأصل في 19 مايو 2020. تم الاطلاع عليه في 18 أبريل 2020 .
  10. ↑ مجموعة العمل العامة للبيانات الضخمة التابعة للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا، المجموعة الفرعية للتعريفات والتصنيفات (أكتوبر 2019). "إطار عمل قابلية التشغيل البيني للبيانات الضخمة التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا: المجلد 4، الأمن والخصوصية" (ملف PDF) . منشور خاص للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا 1500-4r2 (الطبعة الثالثة ). المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا . doi : 10.6028/NIST.SP.1500-4r2 . مؤرشف (ملف PDF) من الأصل في 9 مايو 2020. تم الاطلاع عليه في 18 أبريل 2020. تشير الصلاحية إلى فائدة البيانات ودقتها وصحتها لتطبيقها. تقليديًا، يُشار إلى هذا بجودة البيانات. 
  11. بيان، جيانغ؛ ليو، تيانتشن؛ لويكونو، ألكسندر؛ فيرامونتس، توناتيوه ميندوزا؛ ليبوري، غلوريا؛ غو، يي؛ وو، يونغهوي؛ بروسبيري، ماتيا؛ جورج، توماس جيه؛ هارلي، كريستوفر أ؛ شينكمان، إليزابيث أ (9 ديسمبر 2020). " تقييم ممارسة تقييم جودة البيانات في شبكة بحثية وطنية للبيانات السريرية من خلال مراجعة منهجية شاملة في عصر البيانات الواقعية" . مجلة الجمعية الأمريكية للمعلوماتية الطبية . 27 (12): 1999-2010 . doi : 10.1093/jamia/ocaa245 . ISSN 1527-974X . PMC 7727392. PMID 33166397 .   
  12. ↑ "ISO 8000-1:2022 جودة البيانات الجزء 1: نظرة عامة" . المنظمة الدولية للتوحيد القياسي.
  13. ↑ "المسؤولية والنفوذ - حالة لجودة البيانات" . إدارة المعلومات. أغسطس 2006. مؤرشف من الأصل في 27 يناير 2011. تم الاطلاع عليه في 25 يونيو 2010 .
  14. ↑ "إدارة العناوين للبيع عبر البريد والتجزئة" . مجلة دايركشنز. مؤرشف من الأصل بتاريخ 28 أبريل 2005. تم الاطلاع عليه بتاريخ 25 يونيو 2010 .
  15. ↑ "USPS | PostalPro" (ملف PDF) . مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 15 فبراير 2010. تم الاطلاع عليه بتاريخ 25 يونيو 2010 .
  16. ↑ إي. كاري، أ. فريتاس، و س. أوريان، "دور تنظيم البيانات القائم على المجتمع للمؤسسات" ، مؤرشف في 2012-01-23 في Wayback Machine في ربط بيانات المؤسسة ، د. وود، محرر. بوسطن، ماساتشوستس: سبرينغر الولايات المتحدة، 2010، ص 25-47.
  17. ↑ "هل يمكنك الوثوق بجودة بياناتك؟" . spotlessdata.com. مؤرشف من الأصل بتاريخ 11 فبراير 2017.
  18. ↑ "ما هي عملية تنظيف البيانات؟ - جودة بيانات إكسبريان" . ١٣ فبراير ٢٠١٥. مؤرشف من الأصل في ١١ فبراير ٢٠١٧. تم الاطلاع عليه في ٩ فبراير ٢٠١٧ .
  19. ↑ "المحاضرة 23: شرح مفاهيم جودة البيانات - مستودعات البيانات" . شاهد دورات تدريبية فيديو مجانية عبر الإنترنت . شاهد دورة تدريبية فيديو مجانية عبر الإنترنت. 12 سبتمبر 2016. مؤرشف من الأصل بتاريخ 21 ديسمبر 2016. تم الاطلاع عليه بتاريخ 8 ديسمبر 2016 .
  20. ↑ كروسيت-ثامبيا، غريس؛ بيرلينت، دانيال؛ أبو حليمة، أحمد (2024). " إطار عمل لجودة المعلومات في الرعاية الصحية المُدارة" . مجلة قيادة الرعاية الصحية . 16 : 343-364 . doi : 10.2147/JHL.S473833 . PMC 11445674. PMID 39359406 .  
  21. ↑ أودونوغ، جون، وجون هربرت. "إدارة البيانات في بيئات الصحة المتنقلة: أجهزة استشعار المرضى، والأجهزة المحمولة، وقواعد البيانات". مجلة جودة البيانات والمعلومات ( JDIQ ) 4.1 (2012): 5.
  22. ↑ هوسر، فويتش؛ ديفالكو، فرانك جيه؛ شويمي، مارتين؛ رايان، باتريك بي؛ شانغ، نينغ؛ فيليز، مارك؛ بارك، راي وونغ؛ بويس، ريتشارد دي؛ ديوك، جون؛ خاري، ريتو؛ أوتيدجيان، ليفون؛ بيلي، تشارلز (30 نوفمبر 2016). "تقييم متعدد المواقع لأداة جودة البيانات لمجموعات البيانات السريرية على مستوى المريض" . eGEMs . 4 ( 1): 24. doi : 10.13063/2327-9214.1239 . PMC 5226382. PMID 28154833 .  
  23. ↑ مشروع تقييم القياس (MEASURE Evaluation). (2017). تحسين جودة البيانات في نظم المعلومات الصحية المتنقلة المجتمعية: إرشادات للتصميم والتنفيذ (tr-17-182). تشابل هيل، كارولاينا الشمالية: مشروع تقييم القياس، جامعة كارولاينا الشمالية. تم استرجاعه من https://www.measureevaluation.org/resources/publications/tr-17-182. مؤرشف بتاريخ 8 أغسطس 2017 في أرشيف الإنترنت (Wayback Machine).
  24. ↑ وامبوجو، س. وفيليلا، س. (2016). الصحة المتنقلة لنظم المعلومات الصحية في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط: التحديات والفرص في جودة البيانات والخصوصية والأمن (tr-16-140). تشابل هيل، كارولاينا الشمالية: مشروع تقييم القياس، جامعة كارولاينا الشمالية. تم الاسترجاع من https://www.measureevaluation.org/resources/publications/tr-16-140 . مؤرشف بتاريخ 8 أغسطس 2017 في أرشيف الإنترنت (Wayback Machine).
  25. ↑ تقييم القياس. (2016). جودة البيانات لأنظمة الرصد والتقييم (fs-16-170). تشابل هيل، كارولاينا الشمالية: تقييم القياس، جامعة كارولاينا الشمالية. تم الاسترجاع من https://www.measureevaluation.org/resources/publications/fs-16-170-en . مؤرشف بتاريخ 8 أغسطس 2017 في أرشيف الإنترنت (Wayback Machine).
  26. ↑ تقييم MEASURE. (2016). نظم المعلومات الصحية الروتينية: منهج دراسي حول المفاهيم الأساسية والممارسة - المنهج (sr-16-135a). تشابل هيل، كارولاينا الشمالية: تقييم MEASURE، جامعة كارولاينا الشمالية. تم الاسترجاع من https://www.measureevaluation.org/resources/publications/sr-16-135a . مؤرشف بتاريخ 8 أغسطس 2017 في Wayback Machine.
  27. ↑ "أدوات ضمان جودة البيانات" . تقييم MEASURE . مؤرشف من الأصل بتاريخ 8 أغسطس 2017. تم الاطلاع عليه بتاريخ 8 أغسطس 2017 .
  28. ↑ "الوحدة 4: جودة بيانات نظام معلومات الصحة الإنجابية" . تقييم القياس . مؤرشف من الأصل في 8 أغسطس 2017. تم الاسترجاع في 8 أغسطس 2017 .
  29. ↑ تقييم MEASURE. "جودة البيانات" . تقييم MEASURE . مؤرشف من الأصل بتاريخ 8 أغسطس 2017. تم الاطلاع عليه بتاريخ 8 أغسطس 2017 .
  30. ↑ منظمة الصحة العالمية (WHO). (2009). رصد وتقييم تعزيز النظم الصحية . جنيف، سويسرا: منظمة الصحة العالمية. تم استرجاعه من http://www.who.int/healthinfo/HSS_MandE_framework_Nov_2009.pdf مؤرشف بتاريخ 28 أغسطس 2017 في أرشيف الإنترنت (Wayback Machine) .
  31. ↑ مسكري، مصطفى؛ تشيتو، أوكولي؛ مهدي، محمد؛ فين أروب، نيلسن؛ لاناماكي ، أرتو (2015). ""مجموع المعرفة البشرية: مراجعة منهجية للبحوث العلمية حول محتوى ويكيبيديا" (ملف PDF) . مجلة جمعية علوم وتكنولوجيا المعلومات . 66 (2): 219-245 . doi : 10.1002/asi.23172 . S2CID 218071987. مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 10 مايو 2020. تاريخ الاسترجاع : 21 يناير 2020 . 
  32. ↑ وارنك-وانغ، مورتن؛ كوسلي، دان؛ ريدل، جون (2013). "أخبرني المزيد". وقائع الندوة الدولية التاسعة حول التعاون المفتوح . الصفحات 1-10 . doi : 10.1145/2491055.2491063 . ISBN  978-1-4503-1852-5. S2CID 18523960 . 
  33. ↑ حسن دليب، دانيال؛ أندريه غونسالفيس، ماركوس؛ كريستو، ماركو؛ كالادو، بافيل (2009). "التقييم الآلي لجودة المحتوى الذي يتم إنشاؤه بشكل تعاوني من قبل مجتمعات الويب". وقائع المؤتمر الدولي المشترك لعام 2009 حول المكتبات الرقمية - JCDL '09 . ص 295. doi : 10.1145/1555400.1555449 . ISBN  978-1-60558-322-8. S2CID 14421291 . 
  34. ↑ فاربر، مايكل؛ بارتشيرر، فريدريك؛ مين، كارستن؛ ريتينجر، أخيم (30 نوفمبر 2017). "جودة البيانات المرتبطة في DBpedia وFreebase وOpenCyc وWikidata وYAGO" . الويب الدلالي . 9 (1): 77-129 . doi : 10.3233/SW-170275 . مؤرشف من الأصل في 22 يناير 2018.
  35. ↑ "قاموس ECCMA التقني المفتوح" . ECCMA . تم الاطلاع عليه بتاريخ 22-05-2025 .

للمزيد من القراءة

  • برونسيلير، أنطون (16 سبتمبر 2021). إدارة جودة البيانات: نظرة عامة على الأساليب والتحديات . سبرينغر.
  • سيباستيان-كولمان، لورا (12 ديسمبر 2012). قياس جودة البيانات من أجل التحسين المستمر: إطار عمل لتقييم جودة البيانات (  الطبعة الأولى). مورغان كوفمان. ISBN 978-0-12-397033-6.
  • لوشين، ديفيد (29 أكتوبر 2010). دليل الممارس لتحسين جودة البيانات (  الطبعة الأولى). مورغان كوفمان. ISBN 978-0-12-373717-5.
  • ماكجيلفراي، دانيت (25 يوليو 2008). تنفيذ مشاريع جودة البيانات: عشر خطوات نحو بيانات عالية الجودة ومعلومات موثوقة . مورغان كوفمان. ISBN 978-0-12-374369-5.
  • ريدمان، توماس سي. (2008). البيانات كعامل أساسي: الربح من أهم أصول عملك . مطبعة هارفارد للأعمال. ISBN 978-1-4221-1912-9.
  • أولسون، جاك إي. (2003). جودة البيانات: بُعد الدقة . مورغان كوفمان. ISBN 978-1-55860-891-7.
  • باشكارادا، س؛ كورونيوس، أ (2014). "إطار عمل عوامل النجاح الحاسمة لإدارة جودة المعلومات". إدارة نظم المعلومات . 31 (4): 1-20 . doi : 10.1080/10580530.2014.958023 . S2CID 33018618 . 
  • بامان، كاتارينا. "جوانب جودة البيانات لضمان الإيرادات" (ملف PDF) . تم الاطلاع عليه بتاريخ 4 أغسطس 2025 .
  • إيكرسون، و. (2002). "تقرير خاص عن مستودعات البيانات: جودة البيانات والنتيجة النهائية" . مؤرشف من الأصل في 5 أبريل 2005. تم الاطلاع عليه في 4 أغسطس 2025 .
  • إيفانوف، كريستو (1972). مراقبة جودة المعلومات: حول مفهوم دقة المعلومات في قواعد البيانات ونظم المعلومات الإدارية (أطروحة دكتوراه). جامعة ستوكهولم والمعهد الملكي للتكنولوجيا. مؤرشفة من الأصل في 1 سبتمبر 2009. تم الاطلاع عليها في 4 أغسطس 2025 .
  • هانسن، م. (1991). بيانات خالية من العيوب (رسالة ماجستير). معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. hdl : 1721.1/13812 . تاريخ الاسترجاع: 4 أغسطس 2025 .
  • كان، ب.؛ سترونج، د.؛ وانغ، ر. (2002). "معايير جودة المعلومات: أداء المنتجات والخدمات" (ملف PDF) . مجلة اتصالات رابطة مكائن ​​الحوسبة . 45 (4): 184-192 . doi : 10.1145/505248.506007 . تاريخ الاسترجاع: 4 أغسطس 2025 .
  • برايس، ر.؛ شانكس، ج. (2004). إطار عمل لجودة المعلومات السيميائية (ملف PDF) . المؤتمر الدولي للاتحاد الدولي لمعالجة المعلومات حول نظم دعم القرار (DSS2004): دعم القرار في عالم غير مؤكد ومعقد. براتو. مؤرشف من الأصل (ملف PDF) في 17 يونيو 2005. تم الاطلاع عليه في 4 أغسطس 2025 .
  • واند، ي.؛ وانغ، ر. (1996). "ترسيخ أبعاد جودة البيانات في الأسس الأنطولوجية" (ملف PDF) . مجلة اتصالات رابطة الحوسبة الآلية . 39 (11): 86-95 . doi : 10.1145/240455.240479 . تاريخ الاسترجاع: 4 أغسطس 2025 .
  • وانغ، ر.؛ كون، هـ.؛ مادنيك، س. (1993). تحليل ونمذجة متطلبات جودة البيانات (ملف PDF) . المؤتمر الدولي التاسع لهندسة البيانات. فيينا، النمسا . تاريخ الاسترجاع: 4 أغسطس 2025 .
  • فورنيل ، ميشيل (2007). الحصول على الجودة والقيمة لبيانات عملائك (باللغة الفرنسية). طبعات النشر. رقم ISBN 978-2-7483-3847-8.
  • دانيال، ف.؛ كاساتي، ف.؛ بالباناس، ت.؛ تشايكا، أ.؛ كابيلو، س. (2008). تمكين اتخاذ قرارات أفضل من خلال التقارير الواعية بالجودة (ملف PDF) . المؤتمر الدولي لجودة المعلومات (ICIQ). معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا . تاريخ الاسترجاع: 4 أغسطس 2025 .
  • وودال، ب؛ أوبرهوفر، م؛ بوريك، أ (2014). "تصنيف أساليب تقييم وتحسين جودة البيانات" . المجلة الدولية لجودة المعلومات . 3 (4): 298-321 . doi : 10.1504/IJIQ.2014.068656 .
  • وودال، ب.؛ بوريك، أ.؛ بارليكاد، أ. (2013). "تقييم جودة البيانات: النهج الهجين". المعلومات والإدارة . 50 (7): 369-382 . doi : 10.1016/j.im.2013.05.009 .