# إخفاقات خطوط البيانات (Data Pipeline Failures)

> نسبة تشغيلات خطوط البيانات التي فشلت أو أُعيدت، إلى إجمالي التشغيلات في الفترة.

- **المجال:** تقنية المعلومات (IT Operations)
- **الوحدة:** %
- **تكرار القياس:** أسبوعي
- **الاتجاه المرغوب:** أقل أفضل
- **النوع:** تابع (Lagging)
- **الرابط:** https://kpihub.co/k/it-pipeline-failures

## الهدف

قياس هشاشة البنية التي تُبنى عليها كل التقارير، فخط بيانات يفشل مرّتين أسبوعيًّا يستهلك وقت فريق كامل.

## لماذا هو مهم

- كل إخفاق يستهلك وقت تحقيق وإعادة تشغيل وأحيانًا إعادة بناء بيانات
- الإخفاق المتكرّر في خط واحد يعني عيبًا بنيويًّا لا حادثًا عابرًا
- إعادة التشغيل الناجحة تخفي المشكلة، فالفشل يبدو أقلّ مما هو

## المعادلة

```
Pipeline Failure % = (Failed or rerun executions ÷ Total executions) × 100
```

احسب إعادة التشغيل فشلًا. فخطّ ينجح دائمًا من المحاولة الثالثة ليس مستقرًّا، واحتساب النتيجة النهائية وحدها يخفي أغلب الهشاشة.

## مثال محسوب

‏1,840 تشغيلًا في الأسبوع، فشل 92 وأُعيد 147. الحساب: ((92 + 147) ÷ 1,840) × 100 = 13%، و61% منها في ثلاثة خطوط فقط.

## النطاق الاسترشادي

تحت 2% شاملةً إعادة التشغيل. وأي خط يفشل أكثر من مرّة أسبوعيًّا يستحقّ إعادة بناء لا إصلاحًا متكرّرًا.

## تحليل الاتجاه

- تركّز الإخفاق في خطوط قليلة هو النمط الشائع، وهو خبر جيد لأنه يركّز العلاج
- ارتفاعه بعد تغيير في نظام المصدر يعني هشاشة أمام تغييرات لا يتحكّم فيها
- انخفاضه بعد إضافة تحقّق من المدخلات أثر مباشر

## أسئلة تشخيصية

- أي ثلاثة خطوط تصنع أغلب الإخفاق؟ معالجتها تحلّ أغلب المشكلة
- هل إعادة التشغيل محسوبة؟ استبعادها يخفي أغلب الهشاشة
- ما أشيع سبب؟ تغيّر بنية المصدر أشيع مما يُظنّ

## نصائح عملية

- احسب إعادة التشغيل فشلًا، فالنجاح من المحاولة الثالثة ليس استقرارًا
- أضف تحقّقًا من بنية المدخلات، فتغيّر المصدر أشيع سبب
- أعد بناء الخط الذي يفشل أسبوعيًّا بدل إصلاحه كل مرّة

## العرض المناسب

- باريتو للخطوط بعدد الإخفاقات
- خط زمني للإخفاق مع تعليم تغييرات الأنظمة
- أعمدة بسبب الإخفاق

## تحذيرات وفخاخ

- استبعاد إعادة التشغيل من القياس يخفي أغلب الهشاشة
- إصلاح الخط المتكرّر فشله كل مرّة يستهلك أكثر من إعادة بنائه
- غياب التحقّق من بنية المدخلات يجعل كل تغيير في المصدر عطلًا

## أثر التغيير

- ‏61% من الإخفاق في ثلاثة خطوط يعني أن ثلاثة إصلاحات تحلّ أغلب المشكلة
- ‏239 إخفاقًا أسبوعيًّا يستهلك وقت تحقيق وإعادة تشغيل يعادل موظفًا كاملًا
- التحقّق من بنية المدخلات يمنع أشيع سبب بلا إعادة بناء

## احسبه في أداتك

### Excel

```excel
=(COUNTIFS(R[Status],"Failed")+COUNTIFS(R[Status],"Rerun")) / COUNTA(R[RunID])
```

### Power BI (DAX)

```dax
Pipeline Failure % =
DIVIDE (
    CALCULATE ( COUNTROWS ( 'Run' ), 'Run'[Status] IN { "Failed", "Rerun" } ),
    COUNTROWS ( 'Run' )
)
```

### Tableau

```
SUM( IF [Status] IN ('Failed','Rerun') THEN 1 ELSE 0 END ) / COUNT([Run ID])
```

### SQL

```sql
SELECT pipeline_name,
       failure_cause,
       COUNT(*) FILTER (WHERE status IN ('Failed','Rerun'))  AS failures,
       COUNT(*) FILTER (WHERE status IN ('Failed','Rerun')) * 100.0
         / NULLIF(COUNT(*), 0)                               AS failure_pct
FROM   pipeline_run
WHERE  started_at BETWEEN :from_date AND :to_date
GROUP  BY pipeline_name, failure_cause
ORDER  BY failures DESC;
```

---

المصدر: [KPIHub](https://kpihub.co/k/it-pipeline-failures) · مرجع عربي مجاني لمؤشرات الأداء.