استانداردسازی داده ها: چگونه انجام می‌شود و چرا مهم است؟

استانداردسازی داده‌ها فرآیند ایجاد استانداردها و تبدیل داده‌های گرفته شده از منابع مختلف به قالبی سازگار و مطابق با استانداردها است. بسیاری از کسب ‌و کارها با وجود اینکه به سمت ایجاد فرهنگ داده در کل سازمان حرکت می‌کنند، هنوز در درست کردن اطلاعات خود با مشکل مواجه هستند. اگر داده ‌ها از چندین منبع جمع‌آوری و در قالب ‌ها و نمایش ‌های مختلف دریافت شوند  مجموعه داده‌‌ها به شدت با مشکل مواجه می‌شوند، حتی اگر اطلاعات یکسان باشد. تیم‌ها در حین انجام عملیات معمول خود یا استخراج بینش از مجموعه داده ها، با تاخیر و اشتباه مواجه می‌شوند. چنین مشکلاتی کسب ‌و کارها را مجبور می‌کند تا مکانیزم استانداردسازی را معرفی کنند که تضمین می‌کند داده‌ها در یک دید منسجم و یکسان در سراسر سازمان وجود دارند.

این مطلب از سایت یسنا پارس به شما نشان می‌دهد که چگونه استانداردسازی داده ‌ها امروزه انجام می‌شود و چرا این روزها بخش مهمی از تجارت است.

برای مطالعه بیشتر: داده کاوی چیست؟

 استانداردسازی داده چیست؟

استانداردسازی داده‌ها یا (standardization of data)، داده‌ها را به قالبی استاندارد تبدیل می‌کند که رایانه‌ها بتوانند آن را بخوانند و درک کنند. اینکار از اهمیت بالایی برخوردار است. چرا که به سیستم‌های مختلف اجازه می‌دهد تا داده‌ها را به اشتراک بگذارند و به طور موثر از آن‌ها استفاده کنند. بدون استانداردسازی، برای روش‌های مختلف ارتباط و تبادل اطلاعات کار آسانی نخواهد بود.

استانداردسازی داده‌ها برای حفظ کیفیت داده‌ها ضروری است. هنگامی که داده‌ها استاندارد می‌شوند، تشخیص خطاها و اطمینان از دقیق بودن آن بسیار آسان‌تر می‌شود. این کار برای اطمینان از دسترسی تصمیم گیرندگان به اطلاعات دقیق و قابل اعتماد انجام می‌شود. به طور کلی، استانداردسازی برای اطمینان از قابل استفاده بودن و در دسترس بودن داده‌ها بسیار ضروری است. بدون آن، ما قادر به استفاده و مدیریت موثر داده‌ها نخواهیم بود.

 چرا استانداردسازی داده‌ها مهم است؟

استانداردسازی داده‌ها مهم و ضروری است. چرا که به سیستم‌های مختلف اجازه می‌دهد تا داده‌ها را به طور مداوم مبادله کنند. بدون استانداردسازی، ارتباط کامپیوترها با یکدیگر و تبادل داده‌ها چالش برانگیز خواهد بود. استانداردسازی همچنین پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها و ذخیره آن‌ها در پایگاه داده را آسان‌تر می‌کند. با این رویکرد، کسب و کارها می‌توانند بر اساس داده‌های خود تصمیمات بهتری بگیرند. هنگامی که داده‌ها استاندارد می‌شوند، شرکت‌ها می‌توانند آن‌ها را با سهولت بیشتری مقایسه و تجزیه و تحلیل کنند. در این صورت بینشی به دست می‌آورند که می‌توانند برای بهبود عملکرد خود از آن‌ها استفاده کنند.

استانداردسازی داده‌ها مزایای زیادی دارد، اما یکی از مهم‌ترین آن‌ها این است که به کسب و کارها کمک می‌کند تا از تصمیم گیری بر اساس داده‌های نادرست یا ناقص اجتناب کنند. استانداردسازی تضمین می‌کند که شرکت‌‌ها تصویر کامل و دقیقی از داده ‌های خود داشته باشند و به آن‌‌ها اجازه می‌‌دهد تا تصمیمات بهتری برای بهبود نتایج خود بگیرند.

برای مطالعه بیشتر: کلان داده چیست؟

 نحوه استانداردسازی داده ها

چند راه مختلف برای استاندارد کردن داده ‌های شما وجود دارد، اما مهم ‌ترین چیز سازگاری در قالب ‌بندی داده ‌ها است. دانستن موارد زیر قبل از انتخاب هر روش استانداردسازی داده ضروری است.

1- نیاز خود را تعیین کنید

کسب ‌و کارها داده‌‌های زیادی دارند، بنابراین استانداردسازی آن داده‌ها برای استفاده مؤثر مهم است. ابتدا به انواع داده‌هایی که دارید و نحوه سازماندهی آن‌ها در حال حاضر نگاه کنید. آیا همه چیز در یک مکان است؟ آیا فرمت‌های مختلفی وجود دارد؟ آیا دقیق و به روز است؟ هنگامی که وضعیت داده‌های فعلی خود را درک کردید، می‌توانید شروع به شناسایی حوزه‌ای کنید که استانداردسازی در آن‌ها مفید است.

در مرحله بعد، اهداف تجاری خود و تصمیماتی که باید بگیرید را در نظر بگیرید. برای اتخاذ این تصمیمات به چه نوع داده‌هایی نیاز دارید؟ آیا استانداردسازی به شما کمک می‌کند تا به طور موثرتری به آن داده‌ها دسترسی پیدا کرده و آن‌ها را تجزیه و تحلیل کنید؟

2- ارزیابی نقاط ورود داده ها

هنگام ارزیابی نقاط ورود داده‌ها در طول فرآیند استانداردسازی داده ها، باید چندین چیز مشخص شود. برای ساده ‌سازی فرآیند، ابتدا شناسایی تمام نقاط بالقوه ورود داده ‌ها و ارزیابی امکان ‌سنجی آن‌ها مفید است.
برخی از عواملی که هنگام ارزیابی نقاط ورود داده باید در نظر گرفته شوند عبارتند از:

• منبع داده: آیا داده‌ها قابل اعتماد و دقیق هستند؟
• فرمت داده: آیا می‌توان داده‌ها را به راحتی به فرمت مورد نظر تبدیل کرد؟
• حجم داده: آیا حجم داده‌ها قابل مدیریت است؟
• نقاط ورود داده ها: آیا نقاط ورود داده‌ها به وضوح تعریف شده‌اند و استفاده از آن‌ها آسان است؟

با در نظر گرفتن این نکات، می‌توانید فرآیند استانداردسازی داده‌ها را ساده کنید و اطمینان حاصل کنید که داده‌های شما از بالاترین کیفیت برخوردار هستند.

مطالعه بیشتر: مراحل تدوین برنامه استراتژیک

3- استانداردهای داده را تعریف کنید

هنگام مدیریت داده ها، تعیین استانداردهایی برای نحوه سازماندهی و قالب بندی داده‌ها بسیار مهم است. این کار تضمین می‌کند که همه افراد در سازمان شما با مفروضات یکسانی کار می‌کنند و داده‌ها می‌توانند به راحتی بین بخش‌ها و سیستم‌های مختلف به اشتراک گذاشته شوند.

استانداردهای داده قوانین یا دستورالعمل‌هایی هستند که نحوه سازماندهی و قالب بندی داده‌ها را مشخص می‌کنند. با ایجاد استانداردهای داده، می‌توان اطمینان حاصل کرد که داده‌ها سازگار و کار با آن‌ها آسان است.

شما باید تصمیم بگیرید که داده‌های شما در چه قالبی باشند. داده‌ها را می‌توان به صورت متن، اعداد، تاریخ یا هر نوع داده دیگری قالب بندی کرد.

4- داده‌های خود را پاک کنید

یکی از مراحل ضروری در استانداردسازی داده ها، پاکسازی داده‌های است. این به معنای حذف هر نقطه داده نامعتبر، نادرست یا تکراری است. داده‌های نامعتبر با فیلدی که در آن وارد شده است مطابقت ندارد. به عنوان مثال، فیلد شماره تلفن فقط باید شامل اعداد و شاید یک خط تیره یا پرانتز باشد. هر کاراکتر دیگری در آن فیلد، نامعتبر خواهد بود. داده‌های نادرست به اندازه کافی معنای آن‌ها را منعکس نمی‌کنند. به عنوان مثال، منطقه‌ای که قرار است حاوی نام خانوادگی یک فرد باشد ممکن است به جای آن نام کوچک او را نیز درج کند. داده‌‌های تکراری داده ‌هایی هستند که با یک نقطه داده دیگر در همان مجموعه داده یکسان می‌باشند.

هنگامی که داده‌های خود را پاک کردید، می‌توانید فرآیند استانداردسازی داده‌ها را آغاز کنید. این کار به معنای تنظیم قوانین منسجم برای نحوه ورود و کدگذاری داده‌ها است.

 نرمال سازی در مقابل استانداردسازی

هنگام برخورد با داده‌هایی که تجزیه و تحلیل آن‌ها دشوار است، دو تکنیک اغلب مورد استفاده قرار می‌گیرند عادی سازی داده‌ها و استانداردسازی داده ها. هر دو روش برای تبدیل داده‌ها به فرمت یکنواخت‌تر و سازگارتر استفاده می‌شود، اما در نحوه دستیابی به این هدف متفاوت هستند.

نرمال سازی داده ها: معمولاً شامل مقیاس بندی داده‌ها به محدوده کوچک‌تری از مقادیر، مانند بین 0 و 1 است. از سوی دیگر، استانداردسازی داده ها، داده‌ها را با میانگین 0 و انحراف استاندارد 1 تبدیل می‌کند.

بنابراین، از کدام روش باید استفاده کنید؟ بسته به نتایجی که با آن نیاز دارید. اگر نیاز به مقایسه داده‌ها از منابع مختلف دارید، استانداردسازی داده‌ها احتمالا بهترین گزینه خواهد بود. اگر می‌خواهید اطمینان حاصل کنید که همه داده‌های شما در قالب یکسانی هستند، نرمال سازی داده‌ها ممکن است انتخاب بهتری باشد.