يستمر الجوع إلى البيانات في النمو، والنقرات، والنصوص، والسجلات، والصور، ولكن الحجم وحده نادرًا ما يحقق مكاسب. تم تصميم مجموعات البيانات المفيدة وليس اكتشافها.
قامت شركة Gartner بحساب تكلفة جودة البيانات الرديئة بمبلغ 12.9 مليون دولار لكل مؤسسة سنويًا في عام 2021.
الرقم الدقيق أقل أهمية من النمط: عادةً ما ينبع الفشل من البيانات التي يتم جمعها دون اتخاذ قرار في الاعتبار، أو التسميات التي تنحرف، أو الخلاصات الخارجية التي تنكسر بصمت.
لقد فات الأوان للانتقال من المجموعة إلى السياق. تساعد النماذج التأسيسية في اللغة والرؤية، لكن المؤسسات الخاضعة للتنظيم لا تزال تعمل داخل قيود المجال. يجب أن يفي البنك بميزانيات العدالة ووقت الاستجابة في المعاملات عالية القيمة. يجب أن تحتفظ الأداة ببيانات العملاء والقوى العاملة داخل حدود سيادية. يجب على مقدم الرعاية الصحية تتبع الموافقة عبر اللغات والقنوات. هذا هو السبب في أن مجموعة البيانات لا تزال الرافعة الأساسية للأداء والسلامة والتكلفة (خاصة في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا) وهي الرافعة التي يتحكم فيها القادة.
نحن نستخدم نهج دورة الحياة لأن التسلسل مهم.
دورة حياة مجموعة بيانات موثوقة
تحديد القرار وسياقه
ابدأ كل مجموعة بيانات بسؤال واحد:
ما القرار الذي سيتغير عند نشر هذا النموذج أو توجيهه أو تسعيره أو الموافقة عليه أو الإبلاغ عنه أو تلخيصه أو ترجمته أو تعيينه؟
اربط هذا القرار بنتائج قابلة للقياس. قم بتعيين مؤشرات الأداء الرئيسية التي تُظهر التقدم والقيود التي تحافظ على مساءلة الأنظمة. وتشمل هذه أهداف وقت الاستجابة بالمللي ثانية، وحدود الإنصاف بين مجموعات المستخدمين، وحدود الامتثال المتوافقة مع لوائح ADGM لحماية البيانات 2021 و PDPL السعودي. يجب أيضًا تحديد المعلمات المالية، مثل التكلفة لكل طلب والتكلفة لكل سجل مصنف.
بعد ذلك، قم بتدوين هذه العناصر في موجز متطلبات البيانات. تحدد هذه الوثيقة هوية المستخدمين، وكيف سيتفاعلون مع النظام، وتحت أي ظروف تشغيل.
وهي تلتقط تفاصيل مثل:
- ارتفاع الطلب الموسمي خلال شهر رمضان،
- الاستخدام عبر الأجهزة واللغات،
- وخصائص مجموعات المستخدمين الجدد.
كما تحدد:
- شرائح عالية المخاطر،
- عمليات عالية القيمة،
- والمناطق الجغرافية أو التحولات حيث يكون للأخطاء تأثير أكبر.
يجب تحديد درجة تحمل الخطأ لكل شريحة، وليس كمتوسط عام. التقط هذا قبل تشغيل المجموعة الأولى.
مجموعة ميدانية تلتقط إشارات قابلة للتنفيذ
استخدم ما ستستخدمه، وليس كل ما يمكنك رؤيته. استخدم معرفات ثابتة وطوابع زمنية لإعادة بناء الجلسات. اجمع البيانات الشخصية التي تحتاجها فقط بموافقة صريحة، وقلل من معلومات تحديد الهوية الشخصية الأولية، وقم بتجزئتها أو ترميزها حيثما أمكن ذلك.
عند العمل مع مجموعات البيانات العربية في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا، يجب تسجيل النص بلغته الأصلية ونصه، ويجب توثيق قواعد الترجمة الحرفية بوضوح للحفاظ على الاتساق وإمكانية التتبع عبر الأنظمة
تصميم عينات تمثيلية
يجب أن تعكس البيانات نطاق الظروف التي يعمل فيها النظام: المناطق ذات جودة الشبكة المتنوعة، والأجهزة التي تغطي مستويات أسعار مختلفة، والفترات الزمنية التي تؤدي إلى سلوك غير عادي مثل النشاط في وقت متأخر من الليل أو التعافي بعد العواصف.
تساعد العينات الطبقية والحصص المتوازنة على تقليل التحيز وضمان بقاء الشرائح الممثلة تمثيلاً ناقصًا مرئية. في حين أن هذا النهج يمكن أن يضيف التعقيد والتكلفة مقدمًا، إلا أنه يمنع بذل جهد أكبر بكثير لاحقًا عندما تظهر نقاط ضعف النموذج في ظروف العالم الحقيقي.
فكر في مشغل الميل الأخير في دول مجلس التعاون الخليجي. من خلال تسجيل عمليات مسح الحزم، وأحداث تطبيق السائق، ولقطات الطقس في أمسيات أيام الأسبوع، وذروة الجمعة في المملكة العربية السعودية، ونوبات رمضان، يتعرف الفريق على أماكن تجمع أخطاء وقت الوصول المتوقع. ثم يقومون بتوجيه ميزانية التعليقات التوضيحية وسعة النموذج إلى تلك الشرائح، متجنبين الإنفاق الزائد على المسارات النهارية السهلة.
الكشط المسؤول والبيانات الخارجية
إدارة مصادر البيانات الخارجية
يمكن للبيانات الخارجية توسيع أداء النموذج أو زعزعة استقرار خطوط الأنابيب بأكملها. يجب أن يبدأ كل تكامل بمراجعة شروط الخدمة وتوجيهات robots.txt والقيود القانونية المرتبطة بالولاية القضائية. بالنسبة للبيئات المنظمة في الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية، تنطبق قيود الموافقة والغرض حتى على البيانات المتاحة للجمهور.
يجب التعامل مع الامتثال على أنه مستمر. كلما كان ذلك ممكنًا، استخدم واجهات برمجة التطبيقات الرسمية وشراكات البيانات المنظمة بدلاً من مسح الشاشة. توفر الشراكات الاستقرار ومصدر أوضح وضمانات أقوى لوضع البيانات والتحكم فيها.
الحفاظ على الهيكل والاتساق
يجب تتبع النسب والانحراف من بداية أي برنامج بيانات خارجي. يجب أن يعمل التحقق من صحة المخطط كنظام إنذار مبكر: يجب أن تفشل التغييرات الأولية بسرعة، ولا تتالي في اتجاه المصب.
يساعد سجل المخطط مع العقود ذات الإصدار واختبارات التكامل الآلي على فرض هذا التحكم. تتطلب الدلالات أيضًا التطبيع.
غالبًا ما تصنف المصادر الخارجية الكيانات بشكل مختلف، لذا فإن مواءمة التسميات الخارجية مع التصنيفات الداخلية، على سبيل المثال، تنسيق فئات التجار، تمنع عدم التطابق الدقيق والتحليلات غير المتسقة لاحقًا في طور الإعداد.
يجب أن تحتوي كل تغذية خارجية مهمة على مجموعة بيانات نذير صغيرة يتم تشغيلها قبل الابتلاع الكامل. تقوم هذه العينة، التي تتم معالجتها وفقًا لجدول زمني محدد، بالتحقق من سلامة المخطط والتوزيعات الرئيسية قبل وصول البيانات إلى أنظمة الإنتاج.
عند ظهور حالات شاذة، يجب أن ينبه نظام المراقبة قناة الحادث على الفور. توفر هذه العملية إشارة مبكرة يتم التحكم فيها، مما يقلل من التعطيل النهائي ويحافظ على الموثوقية عبر النماذج التابعة.
الحقيقة الأساسية وجودة وضع العلامات
الحقيقة الأساسية هي قاعدة القرار التي يجب أن يتعلمها نموذجك. اكتبها بلغة بسيطة. حدد الأمثلة الإيجابية والسلبية والسلبية الصعبة. استبعادات المستندات والغموض المعروف. استخدم المهام الذهبية ذات الإجابات المعروفة والمراجعات المزدوجة التعمية وقم بقياس الاتفاق بين التعليقات التوضيحية (على سبيل المثال، Cohen's kappa). قم بتدوير المهام الذهبية لتجنب التكرار أو التحيز.
بالنسبة للبيانات العربية، قم بتضمين ملاحظات حول اللهجات والاختلافات الإملائية وكيفية ظهور الكيانات المسماة باللغتين العربية والإنجليزية.
إدارة الجودة والتغيير
قم بتوجيه عينات غير مؤكدة أو نادرة إلى الخبراء من خلال التعلم النشط لتركيز الجهد حيث تعاني النماذج أكثر من غيرها. تعريفات تسمية الإصدار وتتبع المراجعات بمرور الوقت. عندما تتطور السياسات أو المعايير، قم بتحديث التفسيرات أو إعادة تدريب النماذج للحفاظ على توافق الأداء مع منطق القرار المقصود.
استخدام البيانات الاصطناعية بمسؤولية
تعتبر البيانات التركيبية ذات قيمة عندما تكون العينات الحقيقية محدودة أو يصعب الحصول عليها - مثل عمليات الاحتيال أو سيناريوهات الطقس المتطرف أو اللهجات العربية منخفضة الموارد.
يمكن إنتاجه من خلال عمليات المحاكاة القائمة على الفيزياء، أو التكوين البرمجي لشظايا البيانات الحقيقية، أو النماذج التوليدية المبنية حول مخططك والقيود الخاصة بك. تقدم كل طريقة قيمة ولكن أيضًا مخاطر إذا لم يتم التحقق من صحتها باستمرار.
التحقق والتوازن
يجب دائمًا اختبار البيانات الاصطناعية مقابل الرافضين الحقيقيين. قارن توزيعات الميزات ومقاييس الأداء حسب القطاع لتأكيد المحاذاة. حافظ على التحكم في مستوى الصوت الاصطناعي بحيث يكمل البيانات الأصلية ولا يحل محلها. يتمثل دورها في تحسين الاسترجاع في الحالات النادرة دون تشويه التوزيع الأساسي. احتفظ بعلامات النسب لكل سجل اصطناعي حتى يمكن عزلها أو إزالتها أثناء التحليل.
يمكن أن يؤدي الاعتماد المفرط على البيانات الاصطناعية إلى إخفاء هشاشة العالم الحقيقي. غالبًا ما تظهر حالات الفشل في الضوضاء أو مواطن الخلل في أجهزة الاستشعار أو عدم تطابق صفحات التعليمات البرمجية أو النص الحر ثنائي اللغة الذي نادرًا ما تلتقطه البيانات التركيبية. استخدمه لتوسيع التغطية على حواف الواقع، وليس كبديل له.
التقييم الذي يعكس العمليات الحقيقية
يجب أن يعكس التقييم كيفية أداء النظام في العالم الحقيقي. تعكس مجموعة الاختبارات القوية تنوع الظروف الحية والمعاملات عالية القيمة والمناطق الجديدة وأنواع الأجهزة الناشئة وشرائح المستخدمين الحديثة.
تتبع المقاييس الحساسة للتكلفة: الدقة والاسترجاع حسب الشريحة، والمعدلات الإيجابية/السلبية الكاذبة حيث
التكلفة معروفة ووقت الاستجابة بموجب اتفاقيات مستوى الخدمة وتكلفة الوحدة لكل طلب. يبدأ التقييم دون اتصال بالإنترنت، ثم ينتقل عبر الإنترنت من خلال اختبارات الظل وإصدارات الكناري الخاضعة للرقابة، حيث تتراكم الثقة تدريجيًا ويتم اكتشاف الانحدارات قبل التأثير.
الحوكمة والتوثيق
تتبع الحوكمة نفس مبدأ الاستمرارية. تحتوي كل مجموعة بيانات على سجلها الخاص للغرض ونموذج الموافقة والقيود المعروفة، والتي غالبًا ما يتم توثيقها من خلال أوراق البيانات وملصقات التغذية الموجزة التي تلخص التغطية والمخاطر. تحافظ أدوات الإصدار مثل DVC أو LakeFS على تاريخ البيانات والتسميات، مما يحافظ على شفافية النسب مع تطور الأنظمة.
عندما يتشارك المنتجون والمستهلكون عقودًا واضحة حول المخططات والدلالات والإيقاع، تظل خطوط الأنابيب قابلة للتنبؤ وتظل عمليات التدقيق سريعة. تعمل هذه الممارسات معًا على تحويل مجموعات البيانات من أصول لمرة واحدة إلى بنية تحتية حية تحافظ على الدقة والمساءلة والثقة.
قائمة التحقق من جاهزية مجموعة البيانات
قبل التدريب النموذجي، تأكد من التغطية عبر كل مجال بالأسئلة وعناصر التحكم المقترحة.
- سياق القرار
• الأسئلة: ما القرار الذي سيغيره النموذج ولمن وتحت أي قيود؟
• عناصر التحكم: موجز متطلبات البيانات الذي يغطي مؤشرات الأداء الرئيسية ووقت الاستجابة وحدود الإنصاف ومواءمة الامتثال وحدود التكلفة.
- الشرائح والتغطية
• الأسئلة: ما مجموعات المستخدمين أو الفترات الزمنية أو فئات الأجهزة أو المناطق الجغرافية التي تنطوي على مخاطر أو عدم يقين أعلى؟
• عناصر التحكم: أخذ العينات الطبقية، والحصص الصريحة للقطاعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا، ومجموعات التقييم المدركة للشرائح.
- الهوية والموافقة
• الأسئلة: كيف يتم ربط الجلسات وتسجيل الموافقة مع الحد من عرض البيانات الشخصية؟
• عناصر التحكم: المعرفات الثابتة والحقول المجزأة أو الرمزية وسجلات الموافقة وسياسات الاحتفاظ بالبيانات.
- البيانات الخارجية
• الأسئلة: هل تم التحقق من صحة شروط الاستخدام ومتطلبات الإقامة واستقرار المخطط؟
• عناصر التحكم: تفضل واجهات برمجة التطبيقات والشراكات الرسمية على الكشط والحفاظ على عقود البيانات وتشغيل خلاصات الكناري ووضع العلامات.
- الحقيقة الأرضية
• الأسئلة: ما الذي يحدد الحالات الإيجابية والسلبية والسلبية الصعبة، وكيف يتم حل الغموض؟
• عناصر التحكم: المهام الذهبية ذات الإجابات المعروفة والتعليقات التوضيحية مزدوجة التعمية وعمليات التحقق من اتفاقية التعليقات التوضيحية وإرشادات وضع العلامات على الإصدارات.
- بيانات تركيبية
• الأسئلة: أين تكون البيانات الحقيقية محدودة أو غير آمنة لالتقاطها، وكيف يمكننا منع الانجراف أو الإفراط في الاستخدام؟
• عناصر التحكم: التوليد المشروط بالمخطط، والنسب الخاضعة للرقابة من البيانات التركيبية إلى البيانات الحقيقية، واختبار الاستئصال، وتتبع النسب.
- التقييم
• الأسئلة: هل تمثل مقاييس الأداء تكلفة الأعمال الحقيقية والمخاطر التشغيلية؟
• عناصر التحكم: الدقة والاستدعاء حسب الشريحة، ووقت الاستجابة داخل اتفاقيات مستوى الخدمة، والتكلفة لكل طلب، واختبار الظل أو الكناري المرحلي.
- الحوكمة
• الأسئلة: هل يمكن شرح مصدر كل مجموعة بيانات والغرض منها وسجل التغييرات في وقت التدقيق؟
• عناصر التحكم: أوراق البيانات وملصقات التغذية للتوثيق والتحكم في الإصدار من خلال DVC أو LakeFS والجودة المراقبة واتفاقيات مستوى الخدمة الانجرافية.
المخاطر والضوابط والحقائق الإقليمية
هناك خطران يهيمنان على عمليات نشر الذكاء الاصطناعي في المؤسسات.
- أولاً، يؤدي الانجراف الصامت في البيانات الأولية إلى تغيير الدلالات دون أخطاء مرئية.
- ثانيًا، تفشل النماذج التي تحقق نتائج جيدة بشكل عام في الشرائح عالية المخاطر.
تلتقط عقود البيانات وخلاصات الكناري التغييرات الأولية مبكرًا؛ وتحافظ الاختبارات المدركة للشرائح والمقاييس الحساسة للتكلفة على التركيز على التأثير. بالنسبة لأعباء العمل في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا، أضف تغطية ثنائية اللغة واللهجة، ووضع البيانات والضوابط عبر الحدود، ونماذج الموافقة الواضحة لاستخدام البيانات العامة. بالنسبة للوكالات والكيانات المملوكة للدولة، خطط للاستضافة السيادية والأوضاع غير المتصلة بالإنترنت حيث يتم تقييد الشبكات. هذه ليست حالات متطرفة، إنها واقعك التشغيلي في الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية.
