المدونة

الرئيسية / المدونة / ما هو مستودع البيانات؟ التعريف والمثال والفوائد (دليل كامل)

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

ما هو مستودع البيانات؟ التعريف والمثال والفوائد (دليل كامل)

16 يناير، 2024

تخيل أن لديك بيانات واردة من مصادر وإدارات مختلفة ، مثل التسويق والمبيعات وقواعد البيانات المالية وتحليلات الويب. كيف تتخذ قراراتك؟ هل تجلس وتجمع البيانات يدويًا من كل مصدر لفهمها؟

يمكنك القيام بذلك إذا كان لديك عدد قليل من مصادر البيانات وكمية صغيرة من البيانات، ولكن اليوم عندما يكون لديك كميات كبيرة من البيانات الواردة من اليسار واليمين، كيف يمكنك حتى دمجها؟ هذا هو المكان تكامل البيانات ويأتي مستودع البيانات. فهو يجمع جميع بياناتك في مكان واحد، بحيث يمكنك بسهولة الحصول على رؤى مبنية على بيانات دقيقة وشاملة.

دعونا نناقش ما هو مستودع البيانات، ونفهم عملياته ومفاهيمه وفوائده، ونستكشف أنواعًا مختلفة منه تخزين البيانات.

ستتعلم في هذه المدونة:

  • ما هو مستودع البيانات
  • ما المقصود بـ OLAP و OLTP
  • تاريخ مستودعات البيانات
  • أنواع مستودعات البيانات
  • بنيات مستودع البيانات
  • المخططات في مستودع البيانات
  • حالات استخدام مستودع البيانات
  • فوائد للمنظمات
  • كيفية Astera يمكن لمنشئ مستودع البيانات المساعدة؟

 

تخطيط مستودع البيانات

ما هو مستودع البيانات؟

مستودع البيانات هو نظام قاعدة بيانات ارتباطية تستخدمه الشركات لتخزين البيانات للاستعلام والتحليلات وإدارة السجلات التاريخية. يعمل كمستودع مركزي للبيانات التي تم جمعها من قواعد بيانات المعاملات.

إنها تقنية تجمع بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المهيكلة من مصادر فردية أو متعددة لتقديم عرض موحد للبيانات للمحللين ومستخدمي الأعمال لتحسين ذكاء الأعمال. لذلك ، يتم استخدامه لأغراض التقارير التحليلية والتجارية ، مما يساعد على الاحتفاظ بالسجلات السابقة وتحليل البيانات لتحسين العمليات التجارية.

غالبًا ما يتم الخلط بين مستودع البيانات وقاعدة البيانات. ومع ذلك ، هناك فرق كبير بين الاثنين.

في حين أن قاعدة البيانات هي مجرد تقنية تقليدية لتخزين البيانات ، فإن مستودع البيانات مخصص بشكل خاص لتحليل البيانات. إنه يحتفظ بكل شيء في مكان واحد من العديد من بنوك البيانات الخارجية.

 

النواحي مستودع البيانات قاعدة البيانات
الهدف لتخزين البيانات التاريخية في شكل منظم لتسهيل تحليل البيانات وإعداد التقارير. للتعامل مع كميات كبيرة من الاستعلامات لتخزين البيانات في الوقت الفعلي.
أسلوب المعالجة OLAP OLTP
مجال يخزن البيانات من مصادر متعددة. عادة ما تكون مصممة لوظيفة عمل محددة.
هيكل الجدول الجداول غير طبيعية. يتم تطبيع الجداول ، أي تقسيمها إلى العديد.
حداثة البيانات يتعمق في تواتر تحميل البيانات. في الوقت الحالى. يتم تحديث البيانات باستمرار.
سهولة التحليل أسهل لإجراء التحليلات بسبب البيانات المنظمة. التحليل معقد بسبب بنية طبيعية.

 

ما المقصود بـ OLAP و OLTP؟

المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) ومعالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) هما مفهومان متميزان في تخزين البيانات. كل منها يخدم غرضًا محددًا ويمتلك خصائص مختلفة.

OLAP هو نظام يدعم تحليل البيانات متعدد الأبعاد بسرعات عالية على أحجام ضخمة من البيانات. هذه البيانات بشكل عام من مستودع بيانات أو سوق بيانات أو أي مخزن بيانات آخر. يساعد OLAP في تحليل البيانات التاريخية وفهمها وهو مفيد لأداء هذه الوظائف:

  • حسابات تحليلية معقدة
  • ذكاء الأعمال التنبؤ بالمبيعات (BI)
  • التنقيب عن البيانات
  • تحليل مالي
  • التنبؤ بالمبيعات
  • الميزنة

من ناحية أخرى ، يتم استخدام OLTP لمعالجة المعاملات ويتضمن عادةً استعلامات وتحديثات بسيطة على كمية كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي من قبل عدد كبير من المستخدمين. تتم هذه المعاملات بشكل عام عبر الإنترنت.

وهو يدعم معالجة عالية التزامن ومُحسَّن لعمليات التحديث والحذف السريعة. OLTP هي العملية الرئيسية وراء معاملات أجهزة الصراف الآلي وعمليات الشراء في المتجر وحجوزات الفنادق.

OLAP OLTP
يقوم بتحليل البيانات المعقدة لاتخاذ القرارات الذكية يُجري معاملات كبيرة من قبل عدة مستخدمين في الوقت الفعلي
مصممة للاستخدام من قبل علماء البيانات والعاملين في مجال المعرفة مصممة للعاملين في الخطوط الأمامية مثل صرافى البنوك والصرافين ومسؤولى مكتب الاستقبال
يحتوي مصدر البيانات على مخططات متعددة لدعم الاستعلامات المعقدة من البيانات الحالية والتاريخية يعتمد على أنظمة إدارة قواعد البيانات التقليدية لاستيعاب أحجام البيانات الضخمة في المعاملات في الوقت الفعلي
تتطلب أعباء عمل كثيفة القراءة وتتضمن مجموعات بيانات كبيرة تعتمد أحمال العمل على عمليات القراءة والكتابة البسيطة عبر لغة الاستعلام الهيكلية (SQL)

تاريخ مستودعات البيانات

يعود مفهوم مستودع البيانات إلى أوائل الثمانينيات. كانت مستودعات البيانات المبكرة تعتمد على كمية كبيرة من التكرار. كانت تستخدم بشكل أساسي لتحليل البيانات وذكاء الأعمال وأنظمة دعم القرار (DSS).

اعتادت الشركات على الحفاظ على العديد من بيئات DSS التي تلبي احتياجات مختلف المستخدمين. على الرغم من أن أنظمة DSS تستخدم نفس البيانات ، يجب على المستخدمين تكرار عملية التنظيف والتجميع والتكامل لكل بيئة.

منذ بدايته، تطور مفهوم مستودعات البيانات من مخازن المعلومات وتوسع إلى البنى التحتية التحليلية الواسعة التي تدعم إدارة الأداء والتحليلات التشغيلية. اليوم، تقدمت عمليات مستودع البيانات إلى مستودع بيانات المؤسسة (EDW).

أنواع مستودعات البيانات (DWH)

عادةً ما تستخدم أنظمة المؤسسات ثلاثة أنواع رئيسية من مستودعات البيانات (DWH):

  1. مستودع بيانات المؤسسة (EDW): كمستودع بيانات مركزي ، يوفر EDW نهجًا شاملاً لتنظيم البيانات وتقديمها.
  2. مخزن البيانات التشغيلية (ODS): مخزن البيانات التشغيلية (ODS) هو نوع من مخازن البيانات يكون مناسبًا عندما لا يدعم OLTP ولا DWH متطلبات إعداد التقارير الخاصة بالأعمال.
  3. مارت البيانات: تم تصميم سوق البيانات لبيانات الإدارات ، مثل المبيعات والتمويل وسلسلة التوريد.

بنيات مستودع البيانات

يعتمد مستودع البيانات على بنية ثلاثية المستويات تتضمن:

  • الطبقة السفلية (طبقة التخزين): تتكون هذه الطبقة من وسائط التخزين ، ومستودع التعريف ، وسوق البيانات ، وخادم قاعدة البيانات
  • الطبقة الوسطى (طبقة الحساب): الطبقة الوسطى هي نظام المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP). يعالج الاستعلامات المعقدة ويقدم النتائج في شكل مناسب لتحليل البيانات وذكاء الأعمال.
  • المستوى العلوي (طبقة الخدمات): تمثل هذه الطبقة الواجهة الأمامية للمستخدم مع لوحة معلومات مرئية لتمكين التحليلات وإعداد التقارير.

المخططات في مستودع البيانات

يحدد المخطط في مستودع البيانات طرقًا متعددة لتنظيم النظام باستخدام كيانات قاعدة البيانات مثل جدول الأبعاد وجداول البيانات الفعلية والاقتران المنطقي بها. هناك ثلاثة أنواع رئيسية من المخططات في مستودع البيانات.

مخطط النجوم

A مخطط نجمة ينظم البيانات في جدول حقائق مركزي ومجموعة من جداول الأبعاد. يتم استخدامه لإلغاء تسوية البيانات وإضافة أعمدة زائدة عن الحاجة إلى جداول الأبعاد لاستعلامات البيانات بشكل أسرع.

يحتوي جدول الحقائق على قياسات أو مقاييس البيانات ، بينما توفر جداول الأبعاد سياق البيانات ، مثل الوقت أو الموقع أو تفاصيل المنتج. يتكيف المخطط النجمي جيدًا ليلائم نماذج OLAP للحصول على أداء استعلام أفضل مقارنة بالبيانات العادية.

ندفة الثلج

مخطط ندفة الثلج هو شكل مختلف من مخطط النجمة، حيث يرتبط جدول الحقائق بجداول أبعاد متعددة تمت تسويتها. وهذا يعني أنها مقسمة إلى جداول فرعية متعددة. بالمقارنة مع المخطط النجمي، تستفيد ندفة الثلج من تكرار البيانات المحدود، مما يساعد على التحسين تكامل البيانات ولكن على حساب انخفاض أداء الاستعلام.

كوكبة الحقيقة

تتضمن كوكبة الحقائق العديد من جداول الحقائق التي تشترك في نفس جداول الأبعاد. يُطلق على البعد المشترك في هذا المخطط اسم أبعاد متوافقة. كوكبة الحقيقة هي مزيج من مخطط النجم والثلج. يستخدم كلاً من جداول الأبعاد الموحدة وغير المنسقة.

يُطلق على مخطط كوكبة الحقائق أيضًا اسم مخطط المجرة ، حيث يشبه ترتيب الأبعاد وجداول الحقائق مجموعة من النجوم في مجرة.

حالات استخدام مستودع البيانات

يحتوي مستودع البيانات على العديد من التطبيقات في عالم الشركات لتسهيل قرارات الأعمال. لنلقِ نظرة على بعض الأمثلة حول كيفية استخدامها في مختلف الصناعات.

في البيع بالتجزئة

بالنسبة قطاع التجزئة، من الأمثلة الجيدة على ذلك سوق بيانات البيع بالتجزئة الذي يتضمن معلومات العملاء من سجلات النقد والقوائم البريدية والمواقع الإلكترونية وبطاقات التعليقات.

في الرعاية الصحية

In الرعاىة الصحية، تُستخدم مخازن البيانات المركزية هذه لتسجيل معلومات المريض من الوحدات المختلفة للوحدة الطبية. سيشمل ذلك المعلومات الشخصية للمريض والمعاملات المالية مع المستشفى وبيانات التأمين. يدمج مستودع البيانات ويربط كل هذه البيانات من خلال مخطط قاعدة البيانات.

في البناء

وبالمثل ، تطلب شركات البناء بيانات عن كل عملية شراء يتم إجراؤها خلال الجدول الزمني للبناء. يجب أن يُنسب هذا الشراء إلى مصدر لاتخاذ القرارات المالية. الشيء نفسه ينطبق على أجور الموظفين المتعاقدين.

يمكن لصناع القرار الرئيسيين استخدام البيانات المسجلة في مخزن البيانات لذكاء الأعمال لتقدير الإنفاق الإجمالي للشركة على موقع بناء واحد.

في التمويل

تحتاج البنوك وشركات التأمين والشركات التجارية وغيرها من الشركات ذات الصلة بالقطاع المالي إلى بيانات دقيقة في جميع الأوقات. يتيح التحقق الصحيح من صحة البيانات في قواعد البيانات والاتصال المناسب بالجداول الأخرى في قاعدة البيانات إمكانية تحقيق ذلك.

هذه مجرد أمثلة على كيفية استخدام مستودعات البيانات على نطاق واسع في صناعات مختلفة ولأغراض مختلفة. نظرًا لأنها مجرد مخزن منظم للبيانات الأولية ، فإنها يمكن أن تخدم العديد من الأغراض للمستخدم النهائي.

فوائد للمنظمات

الآن بعد أن عرفنا كيفية عمل مستودعات البيانات ، دعنا نلقي نظرة على فوائد مستودعات البيانات وكيف يمكن أن تساعد عملك على النمو والتوسع. سواء كنت تمتلك وكالة تسويق رقمية أو لديك إعداد تقليدي ، يمكن أن يحقق تخزين البيانات العديد من الفوائد لعملك.

فيما يلي 7 فوائد رئيسية لتخزين البيانات لعملك:

1. يوفر الوقت

في العالم الحديث سريع الخطى للمنافسة الشديدة ، تعد قدرتك كشركة على اتخاذ قرارات محسّنة بسرعة أمرًا ضروريًا للتغلب على خصومك.

يوفر لك DWH الوصول إلى جميع البيانات المطلوبة في دقائق ، لذلك لن تضطر أنت وموظفيك إلى الخوف من اقتراب الموعد النهائي. ما عليك سوى نشر نموذج البيانات للحصول على البيانات في غضون ثوانٍ. تسمح لك معظم حلول التخزين بالقيام بذلك دون استخدام استعلام معقد أو التعلم الآلي.

مع تخزين البيانات ، لن يضطر عملك إلى الاعتماد على مدى توفر خبير تقني على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع لاستكشاف المشكلات المرتبطة باسترداد المعلومات وإصلاحها. بهذه الطريقة ، يمكنك توفير الكثير من الوقت.

2. يحسن جودة البيانات

الحفاظ على جودة البيانات يساعد على ضمان أن سياسات شركتك تستند إلى معلومات دقيقة حول مجهودات شركتك.

اطلع على تحويل البيانات من مصادر متعددة إلى ترتيب مشترك من خلال فهم تخزين البيانات. وبالتالي، يمكنك ضمان موثوقية وجودة بيانات شركتك. بهذه الطريقة، يمكنك تحديد وإزالة الأخطاء المكررة والمسجلة بشكل سيء وأي أخطاء أخرى.

تحسين جودة البيانات في مستودع البيانات

الصورة مأخوذة من intellipaat.com/blog/tutorial/data-warehouse-tutorial/data-warehouse-quality-management/

تنفيذ إدارة جودة البيانات يمكن أن يكون البرنامج وتحسين سلامة البيانات مكلفًا وشاقًا لشركتك. يمكنك بسهولة استخدام مستودع البيانات للتخلص من العديد من هذه الإزعاجات مع توفير المال وتعزيز الكفاءة العامة لمؤسستك.

ففي نهاية المطاف، تمثل جودة البيانات الرديئة عبئًا على عملك ويمكن أن تؤدي إلى انخفاض الكفاءة الإجمالية لخططك.

3. يحسن ذكاء الأعمال

يمكنك استخدام مستودع البيانات لجمع واستيعاب واستخلاص البيانات من أي مصدر وإعداد عملية للاستفادة من تحليلات الأعمال. نتيجة لذلك ، سوف يتحسن ذكاء الأعمال الخاص بك بسرعة فائقة ، نظرًا لإمكانية دمج البيانات من مصادر متميزة دون عناء.

دعونا نواجه الأمر: قد يكون التحقق من العديد من بنوك البيانات أمرًا صعبًا وغير مريح في بعض الأحيان. ولكن ، مع وجود مستودع بيانات ، يمكن لكل فرد في فريقك الحصول على فهم متكامل لجميع المعلومات ذات الصلة في الوقت المناسب.

طبقات مختلفة في تعريف مستودع بيانات نظام ذكاء الأعمال

الصورة مأخوذة من www.cleveroad.com/blog/bi-developer-roles-and-responsibility

يسمح EDW لفرق المبيعات والتسويق لديك بتتبع وتحديد أهدافك الديناميكية ولديها حسابات على مواقع الشبكات الاجتماعية. لذلك ، إذا كنت تدير عرضًا ترويجيًا يستهدف الإناث في منتصف العشرينات من العمر ويعملن في صناعة التجميل ، يمكن لفريقك جلب ملفات تعريف لجمهورك المستهدف باستخدام بحيرة البيانات الخاصة بك في غضون ثوانٍ. لن يضطروا حتى إلى مراجعة أوراق العمل وبنوك البيانات.

4. يؤدي إلى اتساق البيانات

فائدة أخرى مهمة لاستخدام مخازن البيانات المركزية هي تكافؤ البيانات الضخمة. يمكن لشركتك الاستفادة من تخزين البيانات أو سوق البيانات بترتيب مماثل. نظرًا لأن تخزين البيانات يخزن كميات كبيرة من البيانات من مصادر متنوعة ، مثل نظام المعاملات ، بشكل ثابت ، سيولد كل مصدر نتائج متزامنة مع مصادر أخرى.

هذا يضمن تحسين جودة واتساق البيانات. وبالتالي ، يمكنك أنت وفريقك الشعور بالاطمئنان إلى صحة بياناتك ، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات مؤسسية أكثر وعياً.

5. يعزز عائد الاستثمار (ROI)

وفقًا لتقرير صادر عن مؤسسة البيانات الدولية (IDC) ، فإن استخدام مستودع بيانات يولد متوسطًا عائد الاستثمار لمدة 5 سنوات بنسبة 112 بالمائة بمتوسط ​​فترة استرداد 1.6 سنة.

يمكّنك من زيادة عائد الاستثمار الإجمالي من خلال الاستفادة من القيمة والبصيرة المزروعة في العديد من بنوك البيانات. كلما زاد استخدامك للمعلومات المدمجة والمنظمة داخل المتجر المركزي ، فإنك تحقق المزيد من استثمارك.

وبالتالي ، يمكنك توضيح وتعداد والتحقق من كفاءة مبادراتك للإدارة العليا من حيث تحسين عائد الاستثمار.

6. يخزن البيانات التاريخية

يسمح تخزين كميات كبيرة من البيانات التاريخية من قواعد البيانات داخل مستودع البيانات بالتحقيق السهل في المراحل والاتجاهات الزمنية المختلفة ، والتي يمكن أن تكون ذات تأثير كبير على شركتك. وبالتالي ، يمكنك اتخاذ قرارات مؤسسية متفوقة فيما يتعلق باستراتيجيات عملك باستخدام البيانات الصحيحة في الوقت الفعلي.

علاوة على ذلك ، يعد التنبؤ بنتائج عمليات عملك جانبًا مهمًا لكونك رجل أعمال واسع الحيلة. قد يكون التنبؤ بالمستقبل دون فهم ملموس لإنجازاتك التاريخية وإخفاقاتك أمرًا صعبًا.

على سبيل المثال ، افترض أنك تمتلك علامة تجارية للأزياء. أنت تخطط لإطلاق حملة ترويجية لخط الملابس الجديد الخاص بك. يتيح لك إنشاء مستودع مركزي الوصول إلى البيانات التاريخية من حملاتك السابقة وتحليلها لتحديد النهج الذي نجح بشكل أفضل وكيف يمكنك محاكاته في العروض الترويجية القادمة.

لا يمكنك أن تتوقع تخزين هذه البيانات السابقة الشاملة وتحليلها في أي بنك بيانات تقليدي. وبالتالي ، يمنحك استخدام EDW ميزة في إجراءات عملك.

7. يزيد من أمن البيانات

هل تعلم أن التعقيدات المتعلقة بالبيانات تكلف عددًا كبيرًا من الشركات أكثر من تكلفة ضخمة خمسة ملايين دولار كل عام؟

ولكن مع تخزين البيانات ، يمكنك إنقاذ نفسك من متاعب أمن البيانات الإضافية.

بصفتك شركة تتعامل مع معلومات العملاء بانتظام ، فإن أولويتك الأولى والأهم هي حماية معلومات المستهلكين الحاليين والمحتملين. ومن ثم ، لتجنب جميع المضايقات المستقبلية ، عليك اتخاذ جميع الإجراءات اللازمة للهروب من انتهاكات البيانات. باستخدام حل التخزين ، يمكنك الاحتفاظ بجميع مصادر البيانات الخاصة بك وحمايتها. سيؤدي هذا إلى تقليل خطر خرق البيانات بشكل كبير.

يتيح مستودع البيانات تحسين الأمان من خلال تقديم خصائص أمان متطورة تم وضعها في إعداده. معلومات المستهلك هي مورد قيم لأي شركة. ولكن بمجرد أن تصبح السلامة مشكلة ، تصبح هذه المعلومات هي العبء الرئيسي عليك.

هذه مجرد بعض المزايا التي يوفرها تخزين البيانات لعملك. إنه يوفر ذكاء أعمال محسنًا ودعمًا قويًا للقرار وممارسات تجارية فائقة ومعالجة تحليلات فعالة.

كيفية Astera يمكن لمنشئ مستودع البيانات المساعدة؟

قد يبدو EDW وكأنه استثمار ضخم اليوم. ومع ذلك ، يمكن أن يساعدك في جني أقصى قدر من الأرباح في المستقبل.

إذا كنت تبحث عن طريقة أسهل لتنفيذ مستودع بيانات ، إذن Asteraيمكن لـ Data Warehouse Builder أن يساعد في أتمتة إنشاء مستودع بيانات المؤسسة بسهولة. يسرع:

  • تحويل ودمج البيانات المتباينة
  • نمذجة هيكل المخطط
  • يسلم مستودع بيانات رشيقة
  • من خلال منصة موحدة وبديهية

استفد من هذا المنتج القوي وأنشئ نظامًا بيانيًا سريعًا للبيانات اليوم. كن على اتصال اليوم أو جرب منتجنا Astera منشئ مستودع البيانات.

تقليل وقت تطوير مستودع البيانات بنسبة تصل إلى 80٪
دعوة جديدة إلى العمل
ربما يعجبك أيضا
مخطط النجمة مقابل. مخطط ندفة الثلج: 4 اختلافات رئيسية
كيفية تحميل البيانات من AWS S3 إلى Snowflake
BigQuery مقابل Redshift: أيهما يجب أن تختار؟
مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

دعونا نتواصل الآن!
يتيح الاتصال