استيعاب البيانات - التعريف والتحديات وأفضل الممارسات

تعتمد المؤسسات اليوم بشكل كبير على البيانات للتنبؤ بالاتجاهات والتنبؤ والتخطيط للمتطلبات المستقبلية وفهم المستهلكين واتخاذ القرارات التجارية. لإنجاز هذه المهام، من الضروري الوصول بسرعة إلى بيانات المؤسسة في مكان واحد. هذا هو المكان الذي يكون فيه استيعاب البيانات مفيدًا. ولكن ما هو؟

ما هو استيعاب البيانات؟

استيعاب البيانات هو عملية الحصول على البيانات واستيرادها من مصادر مختلفة ونقلها إلى قاعدة بيانات مستهدفة حيث يمكن تخزينها وتحليلها. اعتمادًا على احتياجات العمل والبنية التحتية، يمكن أن تتم حركة البيانات هذه على دفعات أو في الوقت الفعلي.

يمكن أن يكون نظام الوجهة قاعدة بيانات، مستودع البيانات, بحيرة البيانات, مارت البياناتوما إلى ذلك. ومن ناحية أخرى، يمكن أن تشمل مصادر البيانات جداول البيانات، واستخراج بيانات الويب أو إلغاء الويب، والتطبيقات الداخلية، وبيانات SaaS.

عادةً ما يتم تخزين بيانات المؤسسة في مصادر وتنسيقات متعددة. على سبيل المثال، قد تكون بيانات المبيعات موجودة في Salesforce، أو معلومات المنتج المخزنة في نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية، وما إلى ذلك. وبما أن هذه البيانات تنشأ من مواقع مختلفة، يحتاج المحللون إلى تنظيفها وتحويلها لتحليلها لاتخاذ القرار بسرعة. تعتبر أدوات استيعاب البيانات ذات فائدة كبيرة في مثل هذه السيناريوهات.

الأسئلة الشائعة 1: استيعاب البيانات وتكامل البيانات: ما الفرق؟

ظاهريًا، يبدو كلا المفهومين متشابهين. ومع ذلك، فإن استيعاب البيانات وتكامل البيانات ليسا نفس الشيء. استيعاب البيانات هو جمع البيانات ونقلها إلى نظام مستهدف للاستخدام الفوري أو التخزين. ومن ناحية أخرى، يتضمن تكامل البيانات توحيد البيانات المنتشرة عبر الأنظمة والتطبيقات المختلفة في مستودع مركزي، مما يؤدي إلى إنشاء رؤية واحدة وشاملة لإعداد التقارير والتحليلات.

الأسئلة الشائعة 2: ما الفرق بين استيعاب البيانات وETL/ELT؟

مرة أخرى، يتضمن استيعاب البيانات جمع البيانات الأولية ونقلها إلى النظام دون تحويلها. ويحدث ذلك في بداية مسار البيانات، مع التركيز على استيراد البيانات إلى منطقة التدريج. في المقابل، يستخدم ETL وELT تقنيات مختلفة لدمج البيانات - فهي تشمل استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها، مع تسلسل الخطوات اعتمادًا على ما إذا كانت الطريقة المستخدمة هي ETL أو ELT. يمكن أن يتكون تحويل البيانات من تنقية البيانات وإثرائها وإعادة هيكلتها لإعدادها للتحليل أو التخزين.

ذات صلة: تعلم كيف يختلف استيعاب البيانات عن ETL.

أنواع استيعاب البيانات

يمكن أن يتم استيعاب البيانات بطرق مختلفة، مثل الوقت الفعلي، أو على دفعات، أو مزيج من الاثنين معًا (المعروف باسم بنية لامدا)، اعتمادًا على متطلبات العمل.

دعونا نلقي نظرة على طرق تنفيذ ذلك بمزيد من التفصيل.

• الابتلاع في الوقت الفعلي

يعد استيعاب البيانات في الوقت الفعلي، والمعروف أيضًا باسم البيانات المتدفقة، مفيدًا عندما تكون البيانات المجمعة حساسة للغاية للوقت. يتم استيعاب البيانات ومعالجتها وتخزينها بمجرد إنشائها لاتخاذ القرار في الوقت الفعلي. الهدف هو إبقاء التأخير بين إنشاء البيانات ومعالجتها عند الحد الأدنى.

لاستيعاب البيانات في الوقت الفعلي، يمكن للشركات الاستفادة من منصات استيعاب البيانات المتدفقة التي تقوم بجمع البيانات ومعالجتها بشكل مستمر. على سبيل المثال، يجب الإشراف باستمرار على البيانات التي يتم الحصول عليها من شبكة الطاقة لتحديد المشكلات، مثل ارتفاع درجة الحرارة أو أعطال المعدات، وتمكين الصيانة الوقائية لضمان استمرار إمداد الطاقة.

• ابتلاع دفعة

يتضمن استيعاب الدُفعات جمع البيانات ونقلها على دفعات منفصلة. في كثير من الأحيان، تتم جدولة هذه الدُفعات للتشغيل تلقائيًا أو تشغيلها بناءً على حدث ما. يتضمن استيعاب الدُفعات أيضًا تقنيات مثل الاستيعاب المستند إلى الملفات، حيث يتم جمع البيانات من الملفات (على سبيل المثال، CSV وJSON وXML) وتخزينها في أنظمة الملفات أو الوصول إليها عبر واجهات برمجة التطبيقات. إنها مناسبة لأحجام البيانات الكبيرة ويمكن معالجتها بكفاءة على فترات زمنية مجدولة.

• عمارة لامدا

تعمل بنية لامدا، التي قدمها ناثان مارز في عام 2011، على الموازنة بين مزايا كل من الدُفعة والعرض في الوقت الفعلي من خلال تشغيل الدُفعة وطبقات المعالجة في الوقت الفعلي بالتوازي.

تتكون الهندسة المعمارية من ثلاث طبقات رئيسية:

1. طبقة الدفعة: هذه الطبقة مسؤولة عن معالجة كميات كبيرة من البيانات في الوضع الدفعي. ويستخدم عادةً أطر المعالجة الموزعة مثل Apache Hadoop وMapReduce للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة. تحسب طبقة الدُفعات طرق عرض شاملة للبيانات مع مرور الوقت، والتي يتم تخزينها بعد ذلك في قاعدة بيانات تخدم طبقة الدُفعات.
2. طبقة السرعة: تتعامل طبقة السرعة مع معالجة البيانات في الوقت الفعلي. فهو يتعامل مع البيانات التي تحتاج إلى معالجتها وتحليلها على الفور، مما يوفر نتائج منخفضة الكمون. تُستخدم تقنيات مثل Apache Storm أو Apache Flink أو Apache Spark Streaming بشكل شائع في هذه الطبقة لمعالجة بيانات التدفق في الوقت الفعلي.
3. طبقة التقديم: تخدم طبقة التقديم الاستعلامات وتوفر الوصول إلى النتائج التي تم إنشاؤها بواسطة كل من طبقتي الدُفعة والسرعة. فهو يدمج النتائج من كلتا الطبقتين ويوفر عرضًا موحدًا للبيانات للمستخدمين النهائيين أو التطبيقات النهائية.

• الخلطات الدقيقة
  يقع التجميع الدقيق بين معالجة الدفعات التقليدية ومعالجة البث في الوقت الفعلي. تتم معالجة البيانات المجمعة على دفعات صغيرة ذات حجم ثابت على فترات منتظمة، تتراوح عادة من المللي ثانية إلى الثواني.

إطار استيعاب البيانات

إطار استيعاب البيانات هو ببساطة نظام أو منصة مصممة لتسهيل جمع واستيراد ومعالجة كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة في بيئة تخزين أو معالجة مركزية.

تتضمن المكونات الرئيسية لإطار استيعاب البيانات ما يلي:

1. مصادر البيانات: يمكن أن تكون متنوعة وتشمل قواعد البيانات والملفات والتدفقات وواجهات برمجة التطبيقات وأجهزة الاستشعار وما إلى ذلك.
2. موصلات البيانات: تمكن هذه المحولات أو الموصلات إطار العمل من التفاعل مع أنواع مختلفة من مصادر البيانات.
3. نقل البيانات: قد يتضمن ذلك معالجة الدفعات، أو البث في الوقت الفعلي، أو مزيجًا من الاثنين معًا.
4. معالجة الأخطاء ومراقبتها: يجب أن يوفر إطار العمل آليات للتعامل مع الأخطاء أثناء عملية الاستيعاب وضمان سلامة البيانات.
5. قابلية التوسع والأداء: يجب أن يكون الإطار الجيد لاستيعاب البيانات قادرًا على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات والقياس أفقيًا.
6. حماية: يجب أن يتضمن الإطار ميزات للمصادقة والترخيص والتشفير والامتثال للوائح حماية البيانات.

فوائد استيعاب البيانات

يوفر استيعاب البيانات فوائد عديدة للمؤسسات. على سبيل المثال، على مستوى عالٍ، فإنه يمكّن الشركة من اتخاذ قرارات أفضل تعمل على تحسين الحملات التسويقية، وتطوير منتجات متفوقة، وتحسين خدمة العملاء. فيما يلي الفوائد الرئيسية لاستيعاب البيانات:

1. جمع البيانات بكفاءة: يتيح استيعاب البيانات جمع البيانات الأولية بكفاءة من مصادر متنوعة.
2. مركزية البيانات: أنه يسهل مركزية البيانات في مستودع أو نظام واحد، مما يسهل إدارته واستهلاكه.
3. رؤى في الوقت الفعلي: يسهل الاستيعاب في الوقت الفعلي الحصول على رؤى في الوقت المناسب ويجعل القرارات المستندة إلى البيانات أسرع.
4. التكامل مع أدوات التحليلات: يمكن دمج البيانات المستوعبة بسلاسة مع العديد من أدوات التحليل والتصور للتحليلات المتقدمة وإعداد التقارير وذكاء الأعمال.
5. كفاءة العملية: تعمل أتمتة عمليات استيعاب البيانات على تقليل الجهد اليدوي وتحسين الكفاءة التشغيلية، مما يؤدي إلى تحرير الموارد للقيام بمهام أكثر إستراتيجية.

التحديات المرتبطة باستيعاب البيانات

فيما يلي التحديات الرئيسية التي يمكن أن تؤثر على أداء مسار استيعاب البيانات:

• العمليات اليدوية

لقد زاد حجم البيانات وأصبحت شديدة التنوع. لم تعد الإجراءات القديمة لاستيعاب البيانات سريعة بما يكفي للاستمرار في التعامل مع حجم ونطاق مصادر البيانات المتنوعة. وكتابة الرموز لاستيعاب البيانات وإنشائها يدويًا تعيينات For استخراج,  تنظيف وتحميلها في عصر الأتمتة خطوة في الاتجاه الخاطئ.

ولذلك، هناك حاجة إلى أتمتة عملية استيعاب البيانات لتسريع العملية - ويعد استخدام أداة استيعاب البيانات المتقدمة إحدى الطرق للقيام بذلك.

• عامل التكلفة

يمكن أن يصبح استيعاب البيانات مكلفًا بسبب عدة عوامل. على سبيل المثال، قد تكون البنية التحتية التي تحتاجها لدعم مصادر البيانات الإضافية والأدوات الحاصلة على براءة اختراع مكلفة للغاية للمحافظة عليها على المدى الطويل.

وبالمثل، فإن الاحتفاظ بفريق من علماء البيانات وغيرهم من المتخصصين لدعم مسار استيعاب البيانات يعد أمرًا مكلفًا أيضًا.

• الخطر على أمن البيانات

يعد أمن البيانات أحد أهم التحديات عند استيعاب البيانات ونقلها. ترجع هذه الأهمية إلى أن البيانات غالبًا ما يتم تنظيمها على مراحل متعددة خلال عملية الاستيعاب، مما يجعل من الصعب تلبيتها متطلبات التوافق.

• عدم الموثوقية من البيانات السيئة

يمثل ضمان البيانات النظيفة والدقيقة طوال عملية الاستيعاب تحديًا كبيرًا، خاصة بالنسبة للمؤسسات التي لديها مئات من مصادر البيانات. قد يؤدي تناول البيانات بشكل غير صحيح إلى تحليلات غير موثوقة واستنتاجات مضللة.

أفضل ممارسات استيعاب البيانات

يأتي استيعاب البيانات مع مجموعة التحديات الخاصة به. ومع ذلك، فإن دمج أفضل الممارسات في العملية الشاملة يساعد في التعامل معها. فيما يلي بعض أفضل ممارسات استيعاب البيانات التي يجب مراعاتها:

توقع الصعوبات والتخطيط وفقًا لذلك

تتمثل الخطوة الأولى لاستراتيجية استيعاب البيانات في تحديد التحديات المرتبطة بصعوبات حالة الاستخدام المحددة لديك والتخطيط لها وفقًا لذلك. على سبيل المثال، حدد أنظمة المصدر المتاحة لك وتأكد من أنك تعرف كيفية استخراج البيانات من هذه المصادر. وبدلاً من ذلك، يمكنك الحصول على خبرة خارجية أو استخدام رمز بدون رمز أداة استيعاب البيانات للمساعدة في هذه العملية.

أتمتة العملية

ومع تزايد حجم البيانات وتعقيدها، لم يعد بإمكانك الاعتماد على التقنيات اليدوية لتنظيم مثل هذا الكم الهائل من البيانات غير المنظمة. لذلك، فكر في أتمتة العملية بأكملها لتوفير الوقت وزيادة الإنتاجية وتقليل الجهود اليدوية.

على سبيل المثال، تريد استيعاب البيانات من ملف محدد مخزن في مجلد، وتنظيفه، ونقله إلى خادم SQL. يجب تكرار هذه العملية في كل مرة يتم فيها إسقاط ملف جديد في المجلد. يمكن أن يؤدي استخدام أداة استيعاب البيانات التي يمكنها أتمتة العملية باستخدام المشغلات المستندة إلى الأحداث إلى تحسين دورة العرض بأكملها.

علاوة على ذلك ، توفر الأتمتة مزايا إضافية تتمثل في الاتساق المعماري والإدارة الموحدة والسلامة وإدارة الأخطاء. كل هذا يساعد في النهاية في تقليل وقت معالجة البيانات.

التحقق من صحة البيانات وضمان الجودة

إعطاء الأولوية للتحقق من صحة البيانات وإجراءات ضمان الجودة للتأكد من أن البيانات المستوعبة دقيقة وكاملة ومتسقة. تنفيذ فحوصات التحقق من الصحة وتقنيات ملفات تعريف البيانات لتحديد الحالات الشاذة أو الأخطاء أو التناقضات في البيانات الواردة. من خلال التحقق من صحة البيانات عند نقطة الاستيعاب، يمكن للمؤسسات منع انتشار الأخطاء عبر مسار البيانات والحفاظ على سلامة أصول البيانات الخاصة بها.

أدوات استيعاب البيانات

تعتبر أدوات استيعاب البيانات مفيدة في أتمتة وتسريع عملية جمع ومعالجة وتخزين كميات كبيرة من البيانات من مصادر متنوعة. تعمل هذه الأدوات على تبسيط سير عمل الاستيعاب من خلال توفير الموصلات أو المحولات لمصادر البيانات المختلفة، مما يلغي الحاجة إلى كود التكامل المخصص. فهي تسهل حركة البيانات بكفاءة من خلال المعالجة المجمعة، أو البث في الوقت الفعلي، أو كليهما، مع الاستفادة من المعالجة المتوازية وتقنيات الحوسبة الموزعة لتحسين سرعات النقل وتقليل زمن الوصول.

بالإضافة إلى ذلك، توفر هذه الأدوات قابلية التوسع والأداء من خلال التوسع أفقيًا للتعامل مع أحمال البيانات المتزايدة، والحفاظ على الأداء المتسق والموثوقية حتى في ظل سيناريوهات الطلب العالي.

تعد إمكانات المراقبة والإدارة أيضًا جزءًا لا يتجزأ من أدوات استيعاب البيانات، مما يوفر رؤية واضحة لمسار الاستيعاب ويسمح للمؤسسات بتتبع حالة الوظيفة ومراقبة صحة النظام واستكشاف المشكلات وإصلاحها في الوقت الفعلي.

علاوة على ذلك، تعطي أدوات استيعاب البيانات الأولوية للأمان والامتثال، وتقدم ميزات مثل التشفير وضوابط الوصول والامتثال للوائح حماية البيانات لضمان بقاء البيانات آمنة طوال عملية الاستيعاب. تتضمن أدوات استيعاب البيانات الشائعة Asteraو Apache Kafka و Apache NiFi و Amazon Kinesis و Google Cloud Dataflow و Apache Flume و StreamSets.

يتم إحتوائه

أنت الآن تفهم معنى استيعاب البيانات وكيف تساعد أدوات استيعاب البيانات في تبسيط إدارة البيانات. يمكن أن تساعد هذه الأدوات في اتخاذ القرارات التجارية وتحسين ذكاء الأعمال. إنها تقلل من تعقيد جمع البيانات من مصادر متعددة معًا وتسمح لك بالعمل مع أنواع البيانات والمخططات المختلفة.

بالنسبة للمؤسسات التي تسعى إلى حل شامل لاستيعاب البيانات، Astera هو خيار رائد. Astera يوفر نظامًا أساسيًا قويًا بدون تعليمات برمجية مع ميزات متقدمة للاتصال ونقل البيانات وتحويلات البيانات المعدة مسبقًا. مع Asteraتحصل المؤسسات أيضًا على دعم العملاء الحائز على جوائز والتدريب والتوثيق المكثف.

هل أنت مستعد لتجربة فوائد الاستيعاب السلس للبيانات بشكل مباشر؟ قم بالتسجيل للحصول على أ مجانا محاكمة شنومك يوم اليوم!