Data Lake مقابل Data Warehouse: أيهما مناسب لك؟

لفهم الفرق بين مستودع البيانات ومستودع البيانات، من المهم فهم تطور التقنيات. تاريخيًا، كانت قواعد البيانات بمثابة مستودعات منظمة تميزت في تخزين البيانات المنظمة واسترجاعها. لقد عملت ضمن مخططات محددة جيدًا، مما جعلها مناسبة لبيانات المعاملات والبيانات المنظمة. ومع ذلك، مع الانفجار الكبير في حجم البيانات وتنوعها وسرعتها في العصر الرقمي، لم تتمكن قواعد البيانات من مواكبة ذلك.

ثم جاءت مستودعات البيانات التي ساعدت الشركات من خلال توفير نهج أكثر شمولاً وتكاملاً لتنظيم البيانات وتحليلها. ومع ذلك، فقد كافحوا بالسرعة اللازمة للتعامل مع البيانات غير المنظمة وشبه المنظمة بشكل فعال، مما أدى إلى إدخال بحيرات البياناتحل مرن وقابل للتطوير مصمم لمواجهة تحديات البيانات الحديثة.

في حين أن بحيرات البيانات هي ترقية إلى مستودعات البيانات وفي بعض الجوانب، لم تقوض فائدة مستودعات البيانات، التي لا تزال تلعب دورًا محوريًا في المؤسسات التي تعتمد على البيانات.

في هذه المدونة، سنناقش الاختلافات بين مستودعات البيانات وبحيرة البيانات وما هي حالات الاستخدام الأفضل لها.

ما هي بحيرة البيانات؟

بحيرة البيانات هي نظام تخزين يسمح لك بتخزين كميات هائلة من البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة في تنسيقها الأصلي الأصلي. على عكس قواعد البيانات التقليدية التي تتطلب توافق البيانات مع مخطط محدد مسبقًا (المخطط عند الكتابة)، تستخدم بحيرات البيانات نهج "المخطط عند القراءة"، مما يعني أنه في بحيرة البيانات، يتم تخزين البيانات كما هي، دون أي الهيكل القسري. هذا النقص في قيود المخطط يجعل مستودعات البيانات مثالية لتخزين مجموعة واسعة من أنواع البيانات، بما في ذلك النصوص والصور ومقاطع الفيديو وملفات السجل وبيانات الاستشعار ومنشورات الوسائط الاجتماعية والمزيد.

تتبنى الشركات بشكل متزايد بحيرات البيانات بسبب قابليتها العالية للتوسع، سواء من حيث سعة التخزين أو قوة المعالجة، وبالتالي لا تحتاج المؤسسات إلى القلق بشأن مجموعات البيانات الكبيرة وسريعة النمو، كما هو الحال مع الأنظمة التقليدية.

ورقة عمل مجانية - المخطط التفصيلي لأتمتة مستودع البيانات من البداية إلى النهاية

تحميل

ما هي فوائد بحيرة البيانات؟

وفقا لاستطلاع، 69 ٪ من المستطلعين قالوا إن شركاتهم نفذت بالفعل بحيرة بيانات. فيما يلي الأسباب وراء شعبيتها المتزايدة بصرف النظر عن قابلية التوسع:

1. تخزين فعال من حيث التكلفة: غالبًا ما يكون تخزين البيانات في بحيرات البيانات أكثر فعالية من حيث التكلفة من قواعد البيانات التقليدية. على سبيل المثال، أدى الانتشار المتزايد لإنترنت الأشياء (IoT) إلى ظهور قواعد بيانات السلاسل الزمنية. تم تجهيز قواعد البيانات هذه بمحركات متخصصة، ونماذج بيانات مخصصة، ولغات استعلام تم ضبطها بدقة للتعامل مع بيانات السلاسل الزمنية بكفاءة. ومع ذلك، عند مواجهة كميات هائلة من بيانات الاستشعار، توفر بحيرات البيانات بديلاً أكثر فعالية من حيث التكلفة لقواعد بيانات السلاسل الزمنية.
2. أنواع البيانات المتنوعة: أحد العوامل الأكثر جاذبية لبحيرات البيانات هو أنها متعددة الاستخدامات، بمعنى أنها تستطيع تخزين البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة، بما في ذلك النصوص والصور ومقاطع الفيديو وبيانات أجهزة الاستشعار.
3. مرونة البيانات: على عكس قواعد البيانات التقليدية التي تتطلب تنظيم البيانات مقدمًا، تسمح لك بحيرات البيانات بتخزين البيانات كما هي وتطبيق البنية عند الحاجة.
4. استيعاب البيانات في الوقت الحقيقي: اليوم، كل شيء يتعلق بالرؤى في الوقت الفعلي، وتدعم بحيرات البيانات تدفق البيانات واستيعابها في الوقت الفعلي، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات التي تتطلب معالجة البيانات وتحليلها بشكل فوري.
5. التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: تعتبر بحيرات البيانات مناسبة تمامًا لتطبيقات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI)، لأنها توفر إمكانية الوصول إلى مجموعات بيانات واسعة النطاق ومتنوعة.
6. أرشفة البيانات: يمكن أن تكون بحيرات البيانات بمثابة حل فعال من حيث التكلفة لأرشفة البيانات والاحتفاظ بها على المدى الطويل.
7. مخطط على القراءة: على عكس قواعد البيانات التقليدية التي تحتوي على مخطط على نهج الكتابة، تستخدم بحيرات البيانات مخططًا على نهج القراءة، والذي يسمح للمستخدمين بتطبيق مخططات أو هياكل مختلفة حسب الحاجة للتحليل.
8. كتالوجات البيانات والبيانات الوصفية: تشتمل بحيرات البيانات غالبًا على كتالوجات البيانات وأدوات إدارة البيانات الوصفية، والتي تساعد المستخدمين على اكتشاف البيانات المخزنة داخل البحيرة وفهمها والتحكم فيها.

ما هو مستودع البيانات؟

مستودع البيانات هو نظام قاعدة بيانات متخصص مصمم لتخزين وإدارة وتحليل كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة لدعم ذكاء الأعمال وأنشطة إعداد التقارير. تتعامل مستودعات البيانات بشكل أساسي مع البيانات المنظمة، والتي يتم تنظيمها في جداول تحتوي على صفوف وأعمدة. غالبًا ما تقوم بتخزين البيانات التاريخية ويتم تحسينها لتوفير أداء استعلام سريع. كما أنها تدعم المجمع نمذجة البيانات والتحليل التفاعلي، مما يجعلها مفيدة لدعم القرار والتخطيط الاستراتيجي.

أفضل جزء في مستودع البيانات هو أنه يسمح للشركات بإنشاء أسواق بيانات، ومجموعات فرعية متخصصة من البيانات لأقسام أو وحدات أعمال محددة. سوق البيانات تعزيز عملية صنع القرار على المستوى الحبيبي.

اقرأ المزيد: تقدير تكلفة مستودع البيانات

فوائد مستودع البيانات

1. دعم الاستعلامات المعقدة: تم تحسين مستودعات البيانات للاستعلامات والتحليلات المعقدة، مما يسهل الإجابة على الأسئلة المعقدة حول البيانات.
2. تحسين صنع القرار: من خلال توفير مصدر واحد وموثوق للبيانات، تتيح مستودعات البيانات إمكانية اتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة على جميع مستويات المؤسسة.
3. تناسق البيانات: أنها تضمن اتساق البيانات وجودتها من خلال دمج البيانات من مصادر مختلفة، والحد من الأخطاء والتناقضات.
4. التحليل التاريخي: تقوم مستودعات البيانات بتخزين البيانات التاريخية، مما يسمح للمؤسسات بتحليل الاتجاهات وإجراء التنبؤات بناءً على الأداء السابق.
5. استعلامات أسرع: يتيح هيكلها وفهرستها المحسّنان أداءً سريعًا للاستعلام، مما يقلل الوقت المستغرق لاسترداد البيانات وتحليلها.
6. دعم ذكاء الأعمال: تعمل مستودعات البيانات بمثابة العمود الفقري لأدوات ذكاء الأعمال، حيث تساعد في تصور البيانات وتحليلها للتخطيط الاستراتيجي.

بحيرة البيانات مقابل مستودع البيانات: الهندسة المعمارية

إذا كنت تريد فهم الفرق بين بحيرة البيانات ومستودع البيانات، فأنت بحاجة أولاً إلى فهم الفرق بين بنيتهما. بمجرد أن تفهم كيفية تنظيم كل منهما وكيفية عمله، سيصبح من الأسهل عليك الاختيار بين الاثنين.

هندسة بحيرة البيانات

طبقة استيعاب البيانات

الطبقة الأولى هي طبقة استيعاب البيانات التي تستوعب البيانات من مصادر مختلفة. توفر بحيرات البيانات عادة نوعين من استيعاب البيانات:

• استيعاب الدُفعات: باستخدام المهام المجمعة، يمكنك جدولة نقل البيانات وتحميلها إلى مستودع البيانات على فترات زمنية محددة.
• الاستيعاب في الوقت الفعلي: بالنسبة لتدفقات البيانات في الوقت الفعلي، يمكنك استيعاب البيانات بشكل مستمر ومعالجتها فور وصولها.

طبقة التخزين:

الطبقة الثانية هي طبقة التخزين.

• التخزين الموزع: تستخدم بحيرات البيانات أنظمة تخزين موزعة مثل Hadoop Distributed File System (HDFS) للبيئات المحلية أو حلول التخزين المستندة إلى السحابة مثل Amazon S3 أو Azure Data Lake Storage أو Google Cloud Storage. باستخدام هذه الأنظمة، يمكنك تخزين البيانات على نطاق واسع.
• تقسيم البيانات: يتم تنظيم البيانات عادةً في أقسام أو مجلدات داخل نظام التخزين، مما يسهل إدارة مجموعات فرعية معينة من البيانات والاستعلام عنها.

البيانات الوصفية والكتالوج:

• إدارة البيانات الوصفية: تعد البيانات التعريفية، التي توفر معلومات حول البيانات، أمرًا بالغ الأهمية في بحيرة البيانات. تتضمن البيانات التعريفية تفاصيل مثل مصدر البيانات وبنية البيانات والنسب والجودة. تساعد أدوات إدارة البيانات التعريفية في تنظيم البيانات وجعلها قابلة للاكتشاف.
• كتالوج البيانات: يوفر كتالوج البيانات واجهة سهلة الاستخدام لاكتشاف وفهم البيانات داخل بحيرة البيانات. يمكنك البحث عن مجموعات البيانات والوصول إلى البيانات التعريفية المرتبطة بها، مما يساعدهم في العثور على البيانات التي يحتاجون إليها.

طبقة معالجة البيانات:

• تحويل البيانات: تحتوي بحيرات البيانات أيضًا على إمكانية معالجة البيانات وتحويلها أيضًا. يمكنك استخدام أطر عمل مثل Apache Spark أو Apache Hadoop أو خدمات ETL المستندة إلى السحابة لإعداد البيانات للتحليل.
• تكامل البيانات: يمكنك أيضًا استخدام طبقة معالجة البيانات لدمج البيانات من مصادر مختلفة ودمجها لإنشاء عرض موحد للبيانات.

طبقة الوصول والتحليل:

• أدوات الوصول إلى البيانات: يمكنك أيضًا الوصول إلى البيانات وتحليلها باستخدام أدوات متنوعة، بما في ذلك محركات الاستعلام المستندة إلى SQL ولغات البرمجة مثل Python وR وأدوات ذكاء الأعمال ومنصات تحليل البيانات.
• المخطط عند القراءة: تدعم مستودعات البيانات المخطط عند القراءة، مما يعني أنه تتم قراءة البيانات باستخدام المخطط المطبق في وقت التحليل. لذلك، يمكن لمستخدمين مختلفين تطبيق مخططات مختلفة على نفس البيانات.

طبقة الأمن والحوكمة:

• صلاحية التحكم صلاحية الدخول: تعتبر ضوابط الوصول القوية ضرورية لحماية البيانات الحساسة. يمكنك استخدام ميزات الأمان الخاصة به لتنفيذ الأذونات المناسبة.
• التشفير: غالبًا ما تستخدم بحيرات البيانات التشفير لحماية البيانات أثناء النقل وأثناء الراحة.

هندسة مستودع البيانات

بنية مستودع البيانات يحدد هيكل ومكونات نظام تخزين البيانات. هناك عادةً ثلاثة مكونات رئيسية في بنية مستودع البيانات:

1. مصادر البيانات:
   • مصادر البيانات التشغيلية: هذه أنظمة مثل قواعد البيانات وبرامج CRM (إدارة علاقات العملاء) وجداول البيانات والتطبيقات المختلفة التي تنشأ منها بيانات المؤسسة.
   • مصادر البيانات الخارجية: يمكن أن تأتي البيانات أيضًا من مصادر خارجية مثل أبحاث السوق أو وسائل التواصل الاجتماعي أو موفري البيانات.
2. عملية ETL (استخراج، تحويل، تحميل):
   • مقتطف: يتم استخراج البيانات من مصادر مختلفة ويتم إحضارها إلى مستودع البيانات إما من خلال المعالجة المجمعة أو تدفق البيانات في الوقت الفعلي.
   • تحول: يتم تنظيف البيانات المستخرجة والتحقق من صحتها وتحويلها لتتناسب مع تنسيق أو هيكل مشترك، باستخدام تحويلات البيانات وقواعد العمل.
   • حمل: يتم تحميل البيانات المحولة إلى مستودع البيانات، ويتم تنظيمها عادةً في جداول حقائق (تحتوي على بيانات المعاملات) وجداول أبعاد (تحتوي على بيانات وصفية).
3. تخزين مستودع البيانات:
   • قاعدة بيانات مستودع البيانات: تستخدم مستودعات البيانات أنظمة إدارة قواعد البيانات المتخصصة (DBMS) المصممة للأغراض التحليلية. تتضمن الأنواع الشائعة قواعد البيانات العلائقية التقليدية أو قواعد البيانات العمودية الأحدث. يتم تخزين البيانات المحولة والمنظمة هنا.
   • سوق البيانات: أسواق البيانات هي مجموعات فرعية من مستودع البيانات، وغالبًا ما تكون مخصصة لوحدات أو أقسام عمل محددة. وعادة ما تستخدم لتحليل أكثر تركيزا.
4. طبقة الوصول إلى البيانات:
   • أدوات الاستعلام وإعداد التقارير: يتفاعل المستخدمون النهائيون مع مستودع البيانات باستخدام أدوات الاستعلام وإعداد التقارير، مثل الواجهات المستندة إلى SQL أو أدوات ذكاء الأعمال (BI).
   • OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت): توفر أدوات OLAP تحليلاً متعدد الأبعاد، مما يسمح للمستخدمين باستكشاف البيانات بطرق مختلفة، وإنشاء محاور، وعمليات بحث، وتحليل معقد.
5. مستودع البيانات الوصفية:
   • البيانات الوصفية هي بيانات حول البيانات. ويتضمن معلومات حول هيكل ومعنى البيانات المخزنة في المستودع. تساعد البيانات التعريفية المستخدمين على فهم وتحديد البيانات التي يحتاجونها للتحليل.

وفر الوقت وزد من الكفاءة باستخدام أتمتة مستودعات البيانات

تعلم المزيد

بحيرة البيانات مقابل مستودع البيانات: الاختلافات

الآن بعد أن فهمت بنية بحيرة البيانات مقابل بنية مستودع البيانات، إليك بعض الاختلافات الإضافية بين الاثنين:

استخدم حالات

وفيما يتعلق بحالات استخدام بحيرات البيانات مقابل مستودعات البيانات، فإن بحيرات البيانات متعددة الاستخدامات وقابلة للتكيف ويمكن أن تلبي مجموعة واسعة من أنواع البيانات وحالات استخدام التحليلات، بما في ذلك تحليل البيانات المتقدمة والاستكشافية. يمكنهم التعامل مع أنواع بيانات متنوعة، كما أنهم مناسبون تمامًا لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي وتحليل البيانات الاستكشافية.

ومن ناحية أخرى، تركز مستودعات البيانات على البيانات المنظمة التي تعتبر ضرورية لإعداد التقارير الموحدة وذكاء الأعمال في مختلف الصناعات. فيما يلي بعض حالات الاستخدام البارزة لكليهما تخزين البيانات وبحيرات البيانات:

حالات استخدام مستودع البيانات:

1. التقارير والتحليل المالي: تُستخدم مستودعات البيانات على نطاق واسع في الصناعة المالية لتخزين البيانات المالية المنظمة وتحليلها. وهم يدعمون في الغالب أنشطة مثل إعداد الميزانية والتنبؤ وإعداد التقارير المالية.
2. مبيعات التجزئة وإدارة المخزون: تستخدم مؤسسات البيع بالتجزئة مستودعات البيانات لتحليل اتجاهات المبيعات ومراقبة مستويات المخزون وتحسين إدارة سلسلة التوريد.
3. إدارة علاقات العملاء (CRM): تساعد مستودعات البيانات المؤسسات على تحليل بيانات العملاء لتحسين رضا العملاء وتحديد فرص المبيعات واستهداف جهود التسويق.
4. تحليلات الرعاية الصحية: تستخدم صناعة الرعاية الصحية مستودعات البيانات لتحليل سجلات المرضى، وإدارة عمليات الرعاية الصحية، ومراقبة نتائج المرضى لتعزيز عملية صنع القرار ورعاية المرضى.
5. تحليلات الموارد البشرية: تدعم مستودعات البيانات أقسام الموارد البشرية في تتبع أداء الموظفين، وإدارة بيانات القوى العاملة، واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات لاكتساب المواهب والاحتفاظ بها.
6. التحليلات اللوجستية وسلسلة التوريد: تستخدم الشركات العاملة في مجال الخدمات اللوجستية وإدارة سلسلة التوريد مستودعات البيانات لتحسين المسارات وإدارة المخزون وتتبع البضائع العابرة.
7. تحسين عملية التصنيع: يستخدم المصنعون مستودعات البيانات لمراقبة وتحليل بيانات الإنتاج ومراقبة الجودة وأداء المعدات لتحسين العمليات وخفض التكاليف.
8. استهلاك الطاقة وإدارة المرافق: تستخدم شركات الطاقة مستودعات البيانات لتحليل بيانات استهلاك الطاقة ومراقبة البنية التحتية وتحسين تخصيص الموارد.

حالات استخدام Data Lake:

1. البيانات الضخمة والتعلم الآلي:
   • تعتبر بحيرات البيانات مثالية لتخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات المتنوعة المستخدمة في نماذج التعلم الآلي ومشاريع علوم البيانات، مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور.
2. تحليلات وسائل التواصل الاجتماعي:
   • المنظمات التي تقوم بتحليل البيانات من منصات وسائل التواصل الاجتماعي لفهم مشاعر العملاء، وتتبع الإشارات إلى العلامات التجارية، وتحسين استراتيجيات التسويق تجد أيضًا مستودعات البيانات أكثر ملاءمة.
3. تحليل بيانات إنترنت الأشياء:
   • تعتبر بحيرات البيانات مناسبة تمامًا للتعامل مع البيانات الناتجة عن أجهزة إنترنت الأشياء (IoT). إنها تتيح المراقبة في الوقت الفعلي والصيانة التنبؤية في صناعات مثل التصنيع والمدن الذكية.
4. تخزين البيانات الجينومية وتحليلها:
   • تقوم مؤسسات الرعاية الصحية والبحثية بتخزين البيانات الجينومية في بحيرات البيانات لتحليلها والسماح بإجراء أبحاث الطب الشخصي وعلم الجينوم.
5. Clickstream وتحليلات الويب:
   • تستخدم الشركات بحيرات البيانات لتخزين وتحليل بيانات النقر، وسلوك المستخدم على مواقع الويب، والتفاعلات عبر الإنترنت لتعزيز تجارب المستخدم وجهود التسويق.
6. تحليل النص والمشاعر:
   • يمكن أيضًا استخدام بحيرات البيانات لتخزين البيانات النصية من مصادر مثل مراجعات العملاء ورسائل البريد الإلكتروني والمستندات لتحليل المشاعر واستخراج النص وتوصية المحتوى.
7. بيانات التدفق في الوقت الحقيقي:
   • تستوعب بحيرات البيانات البيانات المتدفقة في الوقت الفعلي وتحللها، وهو أمر بالغ الأهمية لتطبيقات مثل اكتشاف الاحتيال ومراقبة حركة مرور الشبكة واتخاذ القرار في الوقت الفعلي.
8. الأرشفة والامتثال:
   • تستخدم المؤسسات مستودعات البيانات للاحتفاظ بالبيانات على المدى الطويل، وتلبية متطلبات الامتثال التنظيمي، وأرشفة البيانات التاريخية للأغراض القانونية وأغراض التدقيق.

الاتجاهات الناشئة

هناك دائمًا شيء جديد يحدث مع بحيرات البيانات وتقنيات مستودعات البيانات. فيما يلي بعض من أهم الاتجاهات:

تقارب بحيرات البيانات ومستودعات البيانات:

يعد هذا اتجاهًا ناشئًا مثيرًا للاهتمام حيث تتطلع المؤسسات بشكل متزايد إلى سد الفجوة بين بحيرات البيانات ومستودعات البيانات ودمجها في بنية "البحيرة". تهدف البحيرة إلى الجمع بين نقاط القوة في كليهما، بحيث يمكن أن تتعايش البيانات المنظمة وغير المنظمة.

المزيد من الأتمتة

ستصبح العمليات الآلية لإدارة مستودعات البيانات وبحيرات البيانات أكثر انتشارًا، مما سيسمح للشركات بنشر هذه التقنيات وإدارتها بسرعة دون تكوين واجهات برمجة التطبيقات أو استخدامها يدويًا لإدارة أنظمتها.

زيادة استخدام التكنولوجيا السحابية

أصبحت التكنولوجيا السحابية أكثر شيوعًا لتخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات. يمكن لبحيرات البيانات والمستودعات التي تستخدم حلول التخزين السحابية أن تتمتع بسعة أكبر من الحلول التقليدية في الموقع. وبالتالي، بمرور الوقت، ستصبح هذه التقنيات أكثر فعالية من حيث التكلفة.

أوقات وصول أسرع

أصبحت تقنيات مستودعات ومستودعات البيانات أسرع، لذلك يمكن للشركات أن تتوقع رؤية فوائد أداء أكبر.

حل شامل لتطوير مستودعات البيانات الحديثة

Astera منشئ DW تقدم منصة موحدة يمكنك الاستفادة منها لتبسيط كل جانب من جوانب عملية التطوير، بدءًا من التجميع الأولي وتنقية البيانات وحتى تصميم نماذج بيانات جاهزة لإعداد التقارير تناسب متطلبات إدارة البيانات الخاصة بك، والدورة التدريبية، ونشر مستودع البيانات الخاص بك في السحابة .

مع ADWB ، لا يتعين عليك الاعتماد على مجموعة تقنية معقدة أو موارد تقنية ذات خبرة لتجاوز التنفيذ. يوفر المنتج واجهة سحب وإفلات سهلة الاستخدام ، ويدعم التكرار السريع ، ويعمل بشكل جيد مع أنظمة المصدر والوجهة المختلفة. اتصل بفريقنا لتبدأ مع Astera DW Builder اليوم.