خدمة تنظيف وتطهير البيانات وهيكلتها (Data Cleansing & Normalization)
999ر.س
وصف المنتج
تُعتبر البيانات غير المنظمة أو الممتلئة بالأخطاء التكرارية عائقاً كبيراً أمام نمو المنشآت وتكامل أنظمتها. تقدم لك «خدمة تنظيف وتطهير البيانات وهيكلتها» حلاً شمولياً لمعالجة البيانات الضخمة وتخليصها من التناقضات والأخطاء التشغيلية.
سواء كنت تستعد لنقل متجرك إلى نظام جديد (Data Migration)، أو ترغب في ربط أنظمتك ببرامج إدارة الموارد (ERP Systems)، فإن هذه الخدمة تضمن لك بيانات طاهرة، موحدة، وجاهزة للاستخدام الفوري بكفاءة ودقة متناهية.
أبرز المميزات وما تشمله الخدمة (Key Features):
- إزالة السجلات المكررة (Deduplication): اكتشاف وحذف البيانات والسجلات المكررة للعملاء أو المنتجات مع الحفاظ على سلامة المراجع والأكواد.
- تصحيح وتوحيد الصيغ (Standardization & Normalization): توحيد أرقام الهواتف، العناوين، التواريخ، والأسماء وفق معايير قياسية موحدة تمنع التضارب.
- معالجة البيانات المفقودة والحقول الخاطئة: ملء الفراغات الناتجة عن خطأ إدخال البيانات وتصحيح التشوهات الإملائية والهيكلية.
- تجهيز البيانات للنقل (Migration Readiness): إعادة هيكلة الجداول وقواعد البيانات لتصبح جاهزة للاستيراد والنقل المباشر عبر الأنظمة المختلفة دون تعثر أو فقدان للبيانات.
- تقرير النزاهة والجودة للمشروع: استلام تقرير تنفيذي يوضح نسبة التحسن في جودة البيانات ومؤشرات الدقة قبل وبعد عملية التطهير.
- اعتماد وموثوقية: تُنفذ الخدمة وفق أعلى معايير تدقيق ودقة البيانات المعتمدة رسمياً من وزارة الموارد البشرية والتنمية الاجتماعية (وثيقة ممارس حر: تدقيق إدخال البيانات).
الفئات المستهدفة:
- الشركات والمتاجر الإلكترونية التي تخطط للانتقال إلى منصات أو أنظمة إدارة جديدة.
- المنشآت التي تمتلك قواعد بيانات ضخمة وتاريخية وتواجه صعوبة في الاستفادة منها.
- الجهات التي تعتمد على تحليلات البيانات وترغب في رفع دقة تقارير الذكاء الأعمال (BI).
خطوات تقديم الخدمة:
- استلام العينة والتحليل: التواصل مع العميل لاستلام عينة من البيانات وفحص مستوى التلوث والهيكلة.
- المعالجة والتطهير: إخضاع قواعد البيانات لعمليات التنظيف والتعديل الآلي واليدوي.
- التسليم والجاهزية: تسليم البيانات المطهرة بصيغ جاهزة للنقل المباشر مع تقرير جودة المشروع.
معلومات الخدمة:
- مدة التنفيذ: 4 - 8 أيام عمل (حسب حجم ونوعية البيانات).
