المدونة

الرئيسية / المدونة / الدليل الكامل لأتمتة مستودعات البيانات في عام 2024

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

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

دليل كامل لأتمتة مستودعات البيانات في عام 2024

16 يناير، 2024

تحل أتمتة مستودعات البيانات (DWA) محل الأساليب التقليدية بسرعة بناء مستودعات البيانات.

مستودعات بيانات المؤسسة (EDW) تعتبر ضرورية لاستخدام البيانات التاريخية لذكاء الأعمال وإعداد التقارير. لكن الأساليب التقليدية لتجميع وإدارة كميات هائلة من البيانات تتم يدويًا ETL لم تعد فعالة. في سوق المؤسسات التنافسية اليوم، تعد مرونة الأعمال ووقت الوصول إلى السوق أمرًا بالغ الأهمية. بالنسبة لمثل هذه المتطلبات، تبرز برامج أتمتة مستودع البيانات في تقليل الجهود اليدوية المتضمنة في البناء والنشر مستودعات البيانات وتجميع البيانات لإعداد تقارير الأعمال.

يستكشف هذا الدليل التفصيلي الجوانب المختلفة لأتمتة مستودعات البيانات وكيف تساعد في تبسيط العمليات التجارية.

ما هو مستودع بيانات المؤسسة؟

يساعد مستودع بيانات المؤسسة مركزية بيانات الأعمال من مختلف المصادر والتطبيقات. ونتيجة لذلك، فإنه يسهل الوصول إلى البيانات من أجل ذكاء الأعمال والتصور والتنبؤ. وظيفة EDW هي دمج البيانات من أقسام متعددة عبر المنظمة إلى موقع مركزي.

ما هي أتمتة مستودع البيانات؟

يستخدم مستودع البيانات الحديث تقنية الجيل التالي للأتمتة. انها تعتمد على المتقدم أنماط التصميم وعمليات لأتمتة التخطيط والنمذجة وخطوات التكامل لدورة الحياة الكاملة لمجموعات البيانات في الصناعات. يوفر بديلاً فعالاً لتصميم مستودع البيانات التقليدي عن طريق تقليل المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً ، مثل إنشاء رموز ETL ونشرها على خادم قاعدة بيانات.

باستخدام أدوات تصميم مستودع البيانات ، يمكن للشركات التنفيذ مشاريع ذكاء الأعمال في غضون ساعات مقارنة بالأشهر بجزء بسيط من تكلفة البرمجة اليدوية.

كيف تطورت DWA؟

لقد تطورت الوظائف الموجودة في أدوات أتمتة مستودع البيانات على مدى عدة عقود. ويرجع هذا التقدم إلى النمو في متطلبات تخزين البيانات والتكامل. سبب آخر هو انتشار العديد من مصادر البيانات، مثل أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، واجهات برمجة التطبيقات RESTو مستودعات البيانات السحابية وقواعد البيانات.

فيما يلي نظرة عامة موجزة عن تطور مستودعات مستودعات البيانات.

برنامج أتمتة مستودع البيانات - دليل تقدم

وأوضح المستويات المختلفة لأتمتة مستودعات البيانات

نظم إدارة قواعد البيانات وهياكل مستودع البيانات

قبل مستودعات البيانات التقليدية، أدى اختراع تخزين الأقراص في الستينيات إلى زيادة الحاجة إلى تخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات في قواعد البيانات. مكنت هذه المتطلبات من تطوير أسواق البيانات الأبعاد وعلاقات الكيانات. بحلول أوائل الثمانينات، تم تخصيص العديد من البائعين أدوات ETL وكانت أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية التي تعمل بنظام SQL (DBMS) متاحة في السوق.

توحيد معمارية مستودع البيانات

بحلول العقد التالي ، تطورت متطلبات الأعمال لإدارة بيانات الأعمال غير المتجانسة بشكل كبير. تقاربت تكنولوجيا مستودع البيانات على البنى المعيارية ، والتي مكنت الشركات من نسج البيانات من تنسيقات ومصادر متعددة للحصول على عرض موحد.

تحديات EDW والحاجة إلى أتمتة البيانات

إن التحديات الكامنة في تطوير مستودع البيانات، مثل دورات التطوير الطويلة، وسوء إدارة البيانات الوصفية داخل مستودع البيانات الحالي، وموارد التطوير المكلفة، جعلت من التقليدي معماريات مستودع البيانات غير مناسبة لسوق ديناميكية.

وبحلول الألفية ، وجدت الشركات أن العديد من أنظمتها قد تم دمجها بشكل سيئ مع قواعد البيانات وأنظمة التطبيقات ولم تكن قادرة على دمج أحجام البيانات المجزأة. هذا مهد الطريق ل منصة رشيقة يمكنها أتمتة عمليات ETL والتكامل بسهولة مع تطبيقات المؤسسة.

اليوم، تطورت أدوات أتمتة مستودعات البيانات لتتوافق مع متطلبات التكنولوجيا والأعمال الجديدة. وتشمل هذه في الوقت الحقيقي استخراج البياناتوتحليل البيانات السحابية وخدمات تطبيقات الويب، مثل REST APIs وSOAP، والتكامل مع أدوات تصور البيانات.

كيف تعمل أتمتة مستودعات البيانات (DWA)؟

يتطلب فهم عمل أدوات الأتمتة النظر أولاً في كيفية تشغيل مستودعات البيانات التقليدية للبيانات.

معمارية مستودع البيانات التقليدية

في تصميم مستودع البيانات التقليدي ، تمر جميع البيانات بثلاث مراحل متميزة:

  1. قاعدة البيانات العلائقية (OLTP):  في هذه المرحلة ، يستخدم المستخدمون نصوص SQL لاستخراج جميع بيانات المعاملات من قواعد البيانات العلائقية. قبل نقل البيانات ، يتم تنظيفها للتحقق من المعلومات الخاطئة وغير الدقيقة من أجل الاتساق.
  2. مستودع البيانات التحليلية (OLAP): يتم بعد ذلك نمذجة بيانات المعاملات على مخططات النجوم أو ندفة الثلج ونقلها إلى خادم معالجة تحليلي عبر الإنترنت أو OLAP من خلال نموذج بيانات علاقي أو متعدد الأبعاد. بعد ذلك ، يتم تحويل البيانات وتحميلها في مستودع البيانات.
  3. التحليلات وإعداد التقارير: بمجرد اكتمال عمليات ETL، يتم تصدير البيانات من مستودع البيانات إلى أدوات ذكاء الأعمال والتحليلات لاستخلاص رؤى لاتخاذ القرار.

عادة ، يجب على المستخدم تحديد عمليات ETL من البداية لنقل البيانات من مستودع البيانات إلى أدوات BI الأمامية.

الترميز اليدوي لـ ETL و تنظيف البيانات المهام تجعل أيضا تخزين البيانات المشاريع عرضة للخطأ وتستغرق وقتا طويلا. ولهذا السبب، غالبًا ما لا يكون لدى مستخدمي الأعمال بيانات دقيقة كافية لإعداد التقارير ويواجهون مخاطر أكبر لتجاوز الميزانية وفشل المشروع.

هندسة مستودع البيانات الآلي

يقدم برنامج أتمتة مستودع البيانات أسلوبًا سلسًا وخاليًا من التعليمات البرمجية لتجميع بيانات المؤسسة المتباينة من الأنظمة المصدر إلى مستودع البيانات وما بعده. على عكس بنية مستودع البيانات التقليدية، يقوم البرنامج بأتمتة تنفيذ الدُفعات ومتطلبات نشر كود ETL لعملية تخزين البيانات. بناءً على منهجيات سريعة، تستخدم بعض أبرز أفكار أتمتة مستودعات البيانات مجموعة متنوعة من الوظائف، بما في ذلك:

  • تراكيب البيانات غير المقيسة والتطبيعية والمتعددة الأبعاد
  • إي تي إل و إي إل تي تكامل البيانات العمليات
  • نمذجة بيانات المصدر
  • الاتصال بمزودي البيانات المختلفة
أتمتة مستودع البيانات

رحلة تخزين البيانات الآلي

يسهل برنامج مستودع البيانات الأتمتة ويبسط مشاريع مستودع البيانات بالطرق التالية:

  • عمليات ETL المؤتمتة: تبسيط عمليات الاستخراج والتحويل وأتمتة تحميل البيانات للتخلص من الخطوات المتكررة من خلال التعيين التلقائي وجدولة المهام. يمكنك القيام بذلك من خلال إستراتيجيتين لتحميل مستودع البيانات ، التحميل الكامل ، والحمل الإضافي.
  • واجهة مستخدم نظيفة وبديهية: تصميم وتنفيذ مستودعات البيانات باستخدام واجهة المستخدم المرئية بالسحب والإفلات.
  • موصلات مسبقة التكوين للتكامل السلس للتطبيق: دعم التكامل مع عدة موصلات تطبيق المؤسسة ، مثل Salesforce و COBOL و MS Dynamics CRM و SAP و REST APIs لإدارة البيانات عبر مجموعة واسعة من موفري البيانات.

باختصار ، يساعد برنامج أتمتة مستودعات البيانات الشركات على إنشاء مستودعات البيانات وإدارتها بشكل أكثر سلاسة مقارنة بأدوات تصميم مستودعات البيانات التقليدية. على الرغم من اختلاف إمكانات هذه الحلول ، يمكن للمؤسسات أن تتوقع أنماط تصميم ووظائف مشتركة لتلبية أهداف أعمالها. من الأفضل دائمًا إجراء مقارنة بين تكلفة مستودع البيانات للأدوات المختلفة قبل أن تقرر أداة أتمتة مستودع البيانات الصحيحة.

تقييم الجاهزية للأتمتة

فيما يلي بعض الخطوات التي تحتاج المؤسسة إلى تقييمها قبل اختيار أداة مستودع البيانات:

  • هندسة إدارة البيانات: كيف تعمل هندسة DWH الخاصة بك؟ هل تستخدم عناصر فريدة ومتخصصة أو مزيجًا من أفضل الممارسات؟
  • المتطلبات: كيف تحدد متطلبات العمل؟ هل هو من خلال عملية اكتشاف رشيقة أو نهج شلال يركز على متطلبات العمل والوظيفية والتقنية؟
  • العمليات: كيف يتم تنظيم إجراءات مؤسستك؟ هل العمليات مستهلكة للوقت ، أو هشة ، أو معقدة ، أو مفصلة ، أو كثيفة العمالة؟
  • الصيانة: كيف يتم تنظيم صيانة البنية التحتية للبيانات؟ هل هو صعب ويعتمد على عدد قليل من الأفراد الرئيسيين؟

بعض أدوات وعمليات أتمتة مستودعات البيانات المستخدمة بشكل شائع

  • التقلب: كم مرة تخضع لتغييرات متكررة للمتطلبات وعملية التطوير الشاملة؟
  • الاختبار: كيف يتوقع أصحاب المصلحة في عملك تقديم التحليل والوصول إلى البيانات؟ هل هي سريعة ومتكررة؟

فوائد أدوات أتمتة مستودع البيانات

تسمح البرامج المؤتمتة للمؤسسات بتأمين ميزة في السوق بالمزايا التالية:

  1. تحسين جودة البيانات ودقتها: يمكن للشركات تجنب التناقضات الموجودة في دليل ETL وتحسينها جودة البيانات. تعمل واجهة التوجيه والنقر الخاصة ببرنامج أتمتة مستودع البيانات على تسهيل استخراج البيانات المتباينة من قواعد البيانات وExcel والملفات المحددة والمصادر الأخرى. كما يسمح للمستخدمين بالنمذجة أبعاد تتغير ببطء و ترحيل البيانات إلى أنظمة الوجهة الأخرى، مثل أدوات ذكاء الأعمال المستندة إلى السحابة أو أدوات تصور البيانات. وبالتالي، لا تستطيع الشركات الوصول إلى البيانات الموثوقة فحسب، بل يمكنها أيضًا الوصول إلى تقارير وتحليلات أكثر دقة.
  2. زيادة خفة الحركة وقيمة زمنية أسرع: إن النشر السريع لمستودعات البيانات والوصول إلى رؤى البيانات يزود الشركات بتحسين مرونة الأعمال. وهذا يمكّن الشركات من الاستجابة بسرعة لظروف السوق المتغيرة باستمرار، مثل التغيرات غير المتوقعة في الطلب وفقدان الدخل المتاح. على سبيل المثال، يمكن لمتاجر التجزئة التي تستخدم برنامج تخزين البيانات الآلي تقصير الوقت المستغرق للاستفادة من تقارير ذكاء الأعمال وتحديد أسباب انخفاض المبيعات عبر منافذ البيع المختلفة والمكافحة وفقًا لذلك. باختصار، يمكن اتخاذ القرارات في وقت أقرب وتعكس بشكل أفضل تغيرات السوق من خلال تحليل التأثير بشكل أفضل.
  3. الإنتاجية العالية لمشروع مستودع البيانات وعائد الاستثمار: يسمح عدم وجود إدخال يدوي في برنامج أتمتة مستودعات البيانات للمستخدمين ببناء ونشر مستودعات البيانات بسرعة أكبر ، وتحرير موارد المطورين وخفض التكاليف في العملية. يتيح ذلك لفرق العمل مزيدًا من الوقت للكشف عن معلومات واضحة ، ومتابعة القرارات الإستراتيجية ، وضمان قيمة أعلى للمشروع.

Astera منشئ مستودع البيانات - أداة آلية

Astera منشئ DW هو حل لتخزين البيانات آليًا وشاملًا. يسمح للمستخدمين بتصميم وتطوير ونشر مستودع البيانات الخاص بهم دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. يتميز الحل بمصمم نموذج بيانات قوي يدعم عمليات البيانات اللاحقة ، مثل تعيين البيانات ، ومجتمع بيانات الحقائق والأبعاد. في كل شيء ، Astera تم تصميم DW Builder لتحسين عائد الاستثمار وتوفير الوقت وتحسين ذكاء الأعمال وأمن البيانات وإمكانيات جودة البيانات.

تقليل وقت تطوير مستودع البيانات بنسبة تصل إلى 80٪
دعوة جديدة إلى العمل
ربما يعجبك أيضا
أسواق المعلومات: تمكين ذكاء الأعمال المرن والقابل للتطوير والدقيق
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