جودة البيانات وحوكمتها

أي تحليل أو تلخيص أو ذكاء اصطناعي يعتمد على البيانات. عندما تكون البيانات ناقصة أو غير دقيقة، تصبح النتائج مضللة مهما كان التصميم ممتازًا.

لماذا جودة البيانات مهمة؟

• تقلل الأخطاء في القراءة والاستنتاج.
• تجعل المقارنات أكثر عدلًا.
• تحسن موثوقية المؤشرات والتقارير.
• تقلل “المفاجآت” الناتجة عن بيانات غير منطقية.

أخطاء شائعة

ممارسات عملية

• قواعد تحقق (Validation): قبل التحليل، تأكد من النطاقات والقيم المنطقية.
• قاموس بيانات (Data Dictionary): تعريف موحد للمصطلحات والحقول.
• سجل تغييرات: من غيّر ماذا؟ ومتى؟ ولماذا؟
• مراقبة مستمرة: رصد تغيرات غير طبيعية في الجودة.