مدونات

الرئيسية / مدونات / ما هي بنية مستودع البيانات؟

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

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

    ما هي هندسة مستودع البيانات؟

    16 يناير، 2024

    على مدى العقود القليلة الماضية، كانت بنية مستودع البيانات هي الركيزة الأساسية للأنظمة البيئية لبيانات الشركات. وعلى الرغم من التغييرات العديدة التي طرأت على مدى السنوات الخمس الماضية في مجال البيانات الضخمة، والحوسبة السحابية، والتحليل التنبؤي، وتقنيات المعلومات، مستودعات البيانات اكتسبت أهمية أكبر فقط.

    اليوم ، أهمية تخزين البيانات لا يمكن إنكاره ، وهناك المزيد من الاحتمالات المتاحة لتخزين البيانات وتحليلها وفهرستها أكثر من أي وقت مضى.

    ستناقش هذه المقالة المفاهيم الأساسية المختلفة لهندسة مستودع بيانات المؤسسة ، ونماذج مستودعات بيانات المؤسسة المختلفة (EDW) ، وخصائصها ، ومكوناتها المهمة ، وتستكشف الغرض الأساسي من مستودع البيانات في الصناعات الحديثة.

    نظريات هندسة مستودع البيانات

    لفهم بنية مستودع البيانات، من المهم التعرف على رالف كيمبال وبيل إنمون، وهما شخصيتان بارزتان في مجال تخزين البيانات. هذان الاثنان مختلفان اقتراب لتصميم بنيات تخزين البيانات.

    نهج كيمبال

    رالف كيمبال معروف به النمذجة الأبعاد النهج الذي يركز على تقديم البيانات بطريقة محسنة لاستعلام المستخدم النهائي وإعداد التقارير. يركز نهج Kimball على إنشاء مستودعات البيانات باستخدام هياكل المخطط النجمي، حيث يحتوي جدول الحقائق المركزي على مقاييس كمية، وتصف جداول الأبعاد السمات ذات الصلة. إنه نهج من أعلى إلى أسفل، ومتكرر، ورشيق يركز على التسليم السريع لقيمة الأعمال من خلال إنشاء أسواق بيانات خاصة بالموضوع لتلبية احتياجات إعداد التقارير الخاصة بالمستخدم.

    نهج إنمون

    ومن ناحية أخرى، يركز نهج بيل إنمون على بيئة تخزين بيانات أكثر مركزية وشمولية وتنظيما. وهو يدعو إلى نموذج بيانات موحد حيث يتم تنظيم البيانات في جداول منفصلة للتخلص من التكرار والصيانة تكامل البيانات. يستخدم مفهوم "ناقل مستودع البيانات" لإنشاء مكونات موحدة وقابلة لإعادة الاستخدام والتأكيد تكامل البياناتوالتحويل والحوكمة لضمان دقة البيانات واتساقها.

    مكونات بنية DWH

    قبل أن ننتقل إلى تفاصيل البنية، دعونا نفهم أساسيات ما يجعل مستودع البيانات - الهيكل العظمي وراء هذا الهيكل.

    الطبقات المختلفة لمستودع البيانات أو المكونات في بنية DWH هي:

    1. قاعدة بيانات مستودع البيانات

    المكون المركزي لبنية مستودع البيانات النموذجية هو قاعدة بيانات تخزن جميع بيانات المؤسسة وتجعلها قابلة للإدارة لإعداد التقارير. من الواضح أن هذا يعني أنك بحاجة إلى اختيار نوع قاعدة البيانات التي ستستخدمها لتخزين البيانات في المستودع الخاص بك.

    فيما يلي أنواع قاعدة البيانات الأربعة التي يمكنك استخدامها:

    • قواعد البيانات العلائقية النموذجية هي قواعد البيانات التي تتمحور حول الصفوف والتي ربما تستخدمها على أساس يومي - على سبيل المثال ، Microsoft SQL Server و SAP و Oracle و IBM DB2.
    • قواعد بيانات التحليلات تم تطويرها بدقة لتخزين البيانات للحفاظ على التحليلات وإدارتها ، مثل Teradata و Greenplum.
    • تطبيقات مستودع البيانات ليست قواعد بيانات تخزين بالضبط، ولكن العديد من التجار يقدمون الآن تطبيقات تقدم ذلك برامج لإدارة البيانات وكذلك الأجهزة لتخزين البيانات. على سبيل المثال، SAP Hana، وOracle Exadata، وIBM Netezza.
    • قواعد البيانات المستندة إلى السحابة يمكن استضافتها واستردادها على السحابة بحيث لا تضطر إلى شراء أي جهاز لإعداد مستودع البيانات - على سبيل المثال ، Amazon Redshift و Google BigQuery و Microsoft Azure SQL.

    2. أدوات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL)

    أدوات ETL هي المكونات المركزية ل مستودع بيانات المؤسسة تصميم. تساعد هذه الأدوات في استخراج البيانات من مصادر مختلفة، وتحويلها إلى ترتيب مناسب، وتحميلها إلى مستودع بيانات.

    ستحدد أداة ETL التي تختارها ما يلي:

    • الوقت الذي يقضيه في استخراج البيانات
    • نهج استخراج البيانات
    • نوع التحولات المطبقة وبساطة القيام بذلك
    • تعريف قاعدة العمل لـ تأكيد صحة البيانات والتطهير لتحسين تحليلات المنتج النهائي
    • تعبئة بيانات مضللة
    • تحديد توزيع المعلومات من المستودع الأساسي إلى تطبيقات BI الخاصة بك

    3. البيانات الوصفية

    في بنية مستودع البيانات النموذجية ، تصف البيانات الوصفية قاعدة بيانات مستودع البيانات وتقدم إطارًا للبيانات. يساعد في إنشاء مستودع البيانات وحفظه ومعالجته والاستفادة منه.

    هناك نوعان من البيانات الوصفية في تخزين البيانات:

    • البيانات الوصفية الفنية يتضمن معلومات يمكن للمطورين والمديرين استخدامها عند تنفيذ مهام تطوير وإدارة المستودعات.
    • البيانات الوصفية للأعمال يتضمن معلومات تقدم وجهة نظر سهلة الفهم للبيانات المخزنة في المستودع.
    دور Meta Deta في مستودع البيانات

    دور البيانات الوصفية في مستودع البيانات

    تلعب البيانات الوصفية دورًا مهمًا للشركات والفرق الفنية لفهم البيانات الموجودة في المستودع وتحويلها إلى معلومات.

    مستودع البيانات الخاص بك ليس مشروعًا ؛ إنها عملية. لجعل تنفيذك فعالاً قدر الإمكان ، تحتاج إلى اتباع نهج رشيق حقًا ، الأمر الذي يستلزم وجود بنية مستودع البيانات القائمة على البيانات الوصفية.

    هذا هو النهج المرئي لتخزين البيانات الذي يستفيد من نماذج البيانات الغنية بالبيانات التعريفية لدفع كل جانب من جوانب عملية التطوير، بدءًا من توثيق أنظمة المصدر إلى تكرار المخططات في قاعدة بيانات فعلية وتسهيل تعيين البيانات من المصدر إلى الوجهة.

    مخطط مستودع البيانات هو على مستوى البيانات الوصفية، مما يعني أنه لا داعي للقلق بشأن جودة الكود وكيف ستواجه كميات كبيرة من البيانات. في الواقع ، يمكنك إدارة بياناتك والتحكم فيها دون الدخول في الكود.

    أيضا، يمكنك اختبار نماذج مستودعات البيانات بشكل متزامن قبل النشر ونسخ مخططك في أي قاعدة بيانات رائدة. يؤدي النهج القائم على البيانات الوصفية إلى ثقافة تطوير تكرارية وتحميض المستقبل من نشر مستودع البيانات الخاص بك ، بحيث يمكنك تحديث البنية التحتية الحالية بالمتطلبات الجديدة دون الإخلال بسلامة مستودع البيانات وقابليته للاستخدام.

    إلى جانب إمكانات الأتمتة ، يمكن لتصميم مستودع البيانات المستند إلى البيانات الوصفية القيام بذلك تبسيط التصميم والتطوير والنشر، مما يؤدي إلى تنفيذ مستودع بيانات قوي.

    4. أدوات الوصول إلى مستودع البيانات

    يستخدم مستودع 0data قاعدة بيانات أو مجموعة من قواعد البيانات كأساس. لا يمكن لشركات مستودعات البيانات بشكل عام العمل مع قواعد البيانات دون استخدام الأدوات ما لم يكن لديها مسؤولو قواعد البيانات المتاحون. ومع ذلك ، ليس هذا هو الحال مع جميع وحدات الأعمال.

    هذا هو السبب في أنهم يستخدمون المساعدة من العديد من أدوات تخزين البيانات بدون رمز ، مثل:

    • أدوات الاستعلام وإعداد التقارير تساعد المستخدمين في إنتاج تقارير الشركات لتحليلها والتي يمكن أن تكون في شكل جداول بيانات أو حسابات أو عناصر مرئية تفاعلية.
    • أدوات تطوير التطبيقات المساعدة في إنشاء تقارير مخصصة وتقديمها في تفسيرات مخصصة لأغراض إعداد التقارير.
    • أدوات التنقيب عن البيانات لتخزين البيانات تنظيم إجراءات تحديد المصفوفات والروابط بكميات هائلة من البيانات باستخدام أساليب النمذجة الإحصائية المتطورة.
    • أدوات OLAP المساعدة في إنشاء مستودع بيانات متعدد الأبعاد والسماح بتحليل بيانات المؤسسة من وجهات نظر عديدة.

    5. حافلة مستودع البيانات

    يحدد تدفق البيانات داخل بنية ناقل تخزين البيانات ويتضمن سوق البيانات. سوق البيانات هو مستوى وصول يسمح للمستخدمين بنقل البيانات. يتم استخدامه أيضًا لتقسيم البيانات التي يتم إنتاجها لمجموعة مستخدمين معينة.

    6. طبقة تقارير مستودع البيانات

    تسمح طبقة التقارير في مستودع البيانات للمستخدمين النهائيين بالوصول إلى واجهة BI أو بنية قاعدة بيانات BI. الغرض من طبقة التقارير في مستودع البيانات هو العمل كلوحة معلومات لتصور البيانات وإنشاء التقارير وإخراج أي معلومات مطلوبة.

    خصائص تصميم مستودع البيانات

    فيما يلي الخصائص الرئيسية لتصميم تخزين البيانات وتطويره وأفضل الممارسات:

    يركز على الموضوع

    يستخدم تصميم مستودع البيانات موضوعًا معينًا. يوفر معلومات تتعلق بموضوع بدلاً من عمليات الشركة. يمكن أن تكون هذه الموضوعات مرتبطة بالمبيعات والإعلان والتسويق والمزيد.

    بدلاً من التركيز على العمليات أو المعاملات التجارية ، يؤكد تخزين البيانات على ذكاء الأعمال (BI) ، أي عرض البيانات وتحليلها لاتخاذ القرار. كما يقدم تفسيراً مباشراً وموجزاً لموضوع معين عن طريق حذف البيانات التي قد لا تكون مفيدة لصانعي القرار.

    موحد

    باستخدام نمذجة مستودع البيانات ، فإن تصميم مستودع البيانات يوحد ويدمج البيانات من قواعد بيانات مختلفة بطريقة مناسبة جماعية.

    وهو يشتمل على بيانات من مصادر متنوعة ، مثل قواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية ، والملفات الثابتة ، والحواسيب المركزية ، والأنظمة المستندة إلى مجموعة النظراء. إلى جانب ذلك ، يجب أن يحافظ مستودع البيانات على تصنيف وتخطيط وترميز متسق لتسهيل تحليل البيانات بكفاءة.

    تباين الوقت

    على عكس أنظمة التشغيل الأخرى ، يقوم مخزن البيانات بتخزين البيانات المركزية من فترة زمنية معينة. لذلك ، يحدد مستودع البيانات البيانات التي تم جمعها خلال فترة زمنية محددة ويوفر رؤى من المنظور السابق. علاوة على ذلك ، لا يسمح بهيكل البيانات أو تعديلها بعد دخولها المستودع.

    عدم التقلب

    يعد عدم التقلب خاصية مهمة أخرى لمستودع البيانات ، مما يعني أنه لا يزيل البيانات الأساسية عند تحميل معلومات جديدة. علاوة على ذلك ، فإنه يسمح فقط بقراءة البيانات والتحديث المتقطع لتوفير صورة كاملة ومحدثة للمستخدم.

    أنواع معمارية مستودع البيانات

    تحدد بنية مستودع البيانات النموذجي ترتيب البيانات في قواعد البيانات المختلفة. لاستخراج معلومات قيمة من البيانات الأولية ، تحدد بنية مستودع البيانات الحديثة التقنية الأكثر فعالية لتنظيم البيانات وتنظيفها.

    باستخدام نموذج الأبعاد ، يقوم مستودع البيانات باستخراج البيانات الأولية وتحويلها في منطقة التدريج إلى بنية تخزين بسيطة قابلة للاستهلاك لتقديم معلومات تجارية قيّمة.

    علاوة على ذلك ، على عكس أ مستودع البيانات السحابية، يتطلب نموذج مستودع البيانات التقليدي خوادم محلية لتعمل جميع مكونات المستودعات.

    عند تصميم مستودع بيانات الشركة ، هناك ثلاثة أنواع مختلفة من النماذج يجب وضعها في الاعتبار:

    مستودع بيانات أحادي المستوى

    بنية مستودع البيانات ذات الطبقة الواحدة

    المصدر مقابلة بت

    ينتج هيكل بنية مستودع البيانات أحادي الطبقة مجموعة كثيفة من البيانات ويقلل من حجم البيانات المودعة.

    على الرغم من أنه مفيد للتخلص من التكرار ، إلا أن هذا النوع من تصميم المستودعات غير مناسب للشركات ذات متطلبات البيانات المعقدة والعديد من تدفقات البيانات. هذا هو المكان الذي تأتي فيه بنيات مستودعات البيانات متعددة المستويات لأنها تتعامل مع تدفقات البيانات الأكثر تعقيدًا.

    مستودع بيانات من مستويين

    مستودع بيانات من مستويين

    المصدر مقابلة بت

    في المقارنة ، يقسم هيكل البيانات لنموذج مستودع البيانات ذي المستويين مصادر البيانات الملموسة من المستودع نفسه. على عكس الطبقة الواحدة ، يستخدم التصميم ذو المستويين نظامًا وخادم قاعدة بيانات.

    عادةً ما تستخدم المؤسسات الصغيرة حيث يتم استخدام الخادم كسوق بيانات هذا النوع من بنية مستودع البيانات. على الرغم من أنها أكثر كفاءة في تخزين البيانات وتنظيمها ، إلا أن البنية ذات المستويين غير قابلة للتطوير. علاوة على ذلك ، فهو يدعم فقط عددًا رمزيًا من المستخدمين.

    مستودع بيانات ثلاثي المستويات

    ثلاثة مستودعات بيانات

    يعد نوع بنية مستودع البيانات المكون من ثلاث طبقات هو النوع الأكثر شيوعًا لتصميم DWH الحديث لأنه ينتج تدفقًا منظمًا جيدًا للبيانات من المعلومات الأولية إلى الرؤى القيمة.

    تتكون الطبقة السفلية في نموذج مستودع البيانات عادةً من خادم بنك البيانات الذي ينشئ طبقة تجريد على البيانات من مصادر عديدة ، مثل بنوك بيانات المعاملات المستخدمة للاستخدامات الأمامية.

    الطبقة الوسطى تشمل المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) الخادم. يغير هذا المستوى البيانات إلى ترتيب أكثر ملاءمة للتحليل والتحقيق متعدد الأوجه من منظور المستخدم. نظرًا لأنه يشتمل على خادم OLAP مدمج مسبقًا في البنية ، يمكننا أيضًا تسميته مستودع البيانات الذي يركز على OLAP.

    المستوى الثالث والأعلى هو مستوى العميل الذي يتضمن الأدوات وواجهة برمجة التطبيقات (API) المستخدمة لتحليل البيانات عالية المستوى والاستعلام وإعداد التقارير.

    ومع ذلك ، بالكاد يقوم الأشخاص بتضمين المستوى الرابع في بنية مستودع البيانات لأنه غالبًا لا يعتبر جزءًا لا يتجزأ من الأنواع الثلاثة الأخرى.

    الآن ، دعنا نتعرف على المكونات الرئيسية لمستودع البيانات (DWH) وكيف تساعد في بناء وتوسيع مستودع البيانات بالتفصيل.

    بنية مستودع البيانات السحابية

    تعمل بنية مستودع البيانات المستندة إلى السحابة على الاستفادة من موارد الحوسبة السحابية لتخزين البيانات وإدارتها وتحليلها لأغراض ذكاء الأعمال والتحليلات. أساس مستودع البيانات هذا هو البنية التحتية السحابية التي يقدمها موفرو الخدمات السحابية مثل AWS (Amazon Web Services) أو Azure أو Google Cloud. يقدم هؤلاء المزودون موارد حسب الطلب مثل طاقة الحوسبة والتخزين والشبكات.

    فيما يلي المكونات الرئيسية لبنية مستودع البيانات المستندة إلى السحابة:

    1. استيعاب البيانات: المكون الأول هو آلية لاستيعاب البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك الأنظمة المحلية وقواعد البيانات وتطبيقات الجهات الخارجية وموجزات البيانات الخارجية.
    2. مخزن البيانات: يتم تخزين البيانات في مستودع البيانات السحابي، والذي يستخدم عادةً أنظمة تخزين موزعة وقابلة للتطوير. قد يختلف اختيار تقنية التخزين بناءً على موفر السحابة والهندسة المعمارية، مع خيارات مثل Amazon S3 أو Azure Data Lake Storage أو Google Cloud Storage.
    3. حساب الموارد: توفر مستودعات البيانات المستندة إلى السحابة موارد حوسبة مرنة وقابلة للتطوير لتشغيل الاستعلامات التحليلية. يمكن توفير هذه الموارد عند الطلب، حتى تتمكن الشركات من ضبط قوة المعالجة بناءً على متطلبات عبء العمل.
    4. التحجيم التلقائي: غالبًا ما تدعم مستودعات البيانات المستندة إلى السحابة التوسع التلقائي، مما يسهل على الشركات التكيف ديناميكيًا لتلبية متطلبات عبء العمل.

    النماذج التقليدية مقابل نماذج هندسة مستودعات البيانات السحابية

    في حين أن مستودعات البيانات التقليدية توفر تحكمًا كاملاً في الأجهزة وموقع البيانات، إلا أنها غالبًا ما تأتي بتكاليف أولية أعلى وقابلية توسع محدودة وأوقات نشر أبطأ. من ناحية أخرى، توفر مستودعات البيانات السحابية مزايا من حيث قابلية التوسع، وفعالية التكلفة، وإمكانية الوصول العالمية، وسهولة الصيانة، مع المفاضلة بين احتمال تقليل التحكم في موقع البيانات وإقامتها.

    يعتمد الاختيار بين المعماريين على الاحتياجات المحددة للمؤسسة وميزانيتها وتفضيلاتها. فيما يلي نظرة أعمق على الاختلافات بين الاثنين:

    الجانب مستودع البيانات التقليدي مستودع البيانات السحابية
    الموقع والبنية التحتية محليًا، مع أجهزة مخصصة تعتمد على السحابة، باستخدام البنية التحتية لموفر السحابة
    التوسعة قابلية التوسع محدودة، وترقيات الأجهزة مطلوبة لتحقيق النمو قابلة للتطوير بشكل كبير، مع موارد حسب الطلب قابلة للتوسيع أو التخفيض
    المصاريف الرأسمالية ارتفاع التكاليف الرأسمالية الأولية للأجهزة والبنية التحتية انخفاض تكاليف رأس المال مقدمًا، ونموذج تسعير الدفع أولاً بأول
    مصاريف التشغيل التكاليف التشغيلية المستمرة للصيانة والترقيات والطاقة/التبريد انخفاض تكاليف التشغيل حيث يتولى موفر السحابة صيانة البنية التحتية
    وقت النشر أوقات نشر أطول لشراء الأجهزة وإعدادها نشر أسرع بفضل الموارد السحابية المتوفرة بسهولة
    إمكانية الوصول العالمية يقتصر الوصول على المواقع الداخلية، وقد يتطلب إعدادات معقدة للوصول العالمي يمكن الوصول إليها بسهولة من أي مكان في العالم، مع إمكانية توزيع البيانات على مستوى العالم
    التوسعة قابلية التوسع محدودة، وترقيات الأجهزة مطلوبة لتحقيق النمو قابلة للتطوير بشكل كبير، مع موارد حسب الطلب قابلة للتوسيع أو التخفيض
    تكامل البيانات يمكن أن يكون التكامل مع مصادر البيانات الخارجية معقدًا ويستهلك الكثير من الموارد تكامل مبسط للبيانات مع أدوات وخدمات ETL المستندة إلى السحابة
    حماية البيانات تتم إدارة الأمان والامتثال داخليًا، وهو ما قد يكون معقدًا يقدم موفرو الخدمات السحابية ميزات أمان قوية، مع التشفير وعناصر التحكم في الوصول وإجراءات الامتثال
    النسخ الاحتياطي والتعافي من الكوارث يتضمن إعداد وإدارة حلول النسخ الاحتياطي والتعافي من الكوارث يقدم موفرو السحابة خيارات النسخ الاحتياطي والتعافي من الكوارث المضمنة
    توفير الموارد التوفير اليدوي وتخطيط القدرات لموارد الأجهزة توفير الموارد تلقائيًا وتوسيع نطاقها وإدارتها
    المرونة والرشاقة مرونة محدودة، وأقل مرونة في الاستجابة لاحتياجات العمل المتغيرة مرونة وسرعة أكبر، مع القدرة على توسيع نطاق الموارد حسب الطلب
    نموذج التكلفة نموذج الإنفاق الرأسمالي، حيث تكون التكاليف مقدمة وثابتة نموذج نفقات التشغيل، مع تسعير مرن للدفع أولاً بأول
    الصيانة والتحديثات المسؤولية الداخلية عن صيانة الأجهزة والتحديثات والتصحيحات يتولى موفر السحابة صيانة البنية التحتية والتحديثات والتصحيح
    التكامل مع أدوات BI قد يتطلب التكامل مع أدوات ذكاء الأعمال إعدادًا وإدارة إضافيين التكامل السلس مع مجموعة واسعة من أدوات ذكاء الأعمال والتحليلات
    حوكمة البيانات يتطلب عمليات وأدوات حوكمة داخلية غالبًا ما توفر مستودعات البيانات المستندة إلى السحابة ميزات وأدوات لإدارة البيانات
    التحكم في موقع البيانات السيطرة الكاملة على موقع البيانات والإقامة قد يتم توزيع البيانات المستندة إلى السحابة عبر المناطق، مع خضوع البيانات لسياسات موفر الخدمة السحابية
    مراقبة الموارد يتطلب إعداد أدوات وأنظمة المراقبة يقدم موفرو الخدمات السحابية مراقبة وتحليلات مدمجة لاستخدام الموارد

    تخصيص بنية DW مع منطقة التدريج وأسواق البيانات

    يمكنك تخصيص بنية مستودع البيانات الخاصة بك من خلال منطقة التدريج وأسواق البيانات. باستخدام هذا التخصيص، يمكنك توفير البيانات الصحيحة للمستخدمين المناسبين، مما يجعلها أكثر كفاءة وفعالية بالنسبة لذكاء الأعمال والتحليلات.

    منطقة التدريج:

    • الهدف: منطقة التدريج هي مساحة تخزين وسيطة داخل بنية مستودع البيانات حيث يتم تخزين البيانات الأولية أو التي تمت معالجتها بشكل بسيط مؤقتًا قبل تحميلها في مستودع البيانات الرئيسي.
    • تخصيص: يمكنك تخصيص منطقة التدريج بناءً على احتياجات تكامل بيانات مؤسستك. على سبيل المثال، يمكنك تصميم منطقة التدريج لاستيعاب تحويل البيانات، وتنقية البيانات، وعمليات التحقق من صحة البيانات التي تقوم بإعداد البيانات للتحليل.

    سوق البيانات:

    • الغرض: أسواق البيانات هي مجموعات فرعية من مستودع البيانات المصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات التحليلية لأقسام الأعمال أو الوظائف أو مجموعات المستخدمين. وهي تحتوي على بيانات مجمعة مسبقًا ومصممة خصيصًا لأنواع محددة من التحليل.
    • التخصيص: لتخصيص بنية مستودع البيانات باستخدام أسواق البيانات، تحتاج إلى تصميم وتعبئة أسواق البيانات هذه بناءً على المتطلبات الفريدة لكل قسم أو مجموعة مستخدمين.

    أفضل ممارسات معمارية مستودع البيانات

    • إنشاء نماذج مستودع البيانات التي تم تحسينها لاسترجاع المعلومات في كل من الأساليب الأبعاد أو غير الطبيعية أو المختلطة.
    • تقرر بين ETL أو ELT نهج تكامل البيانات.
    • حدد أسلوبًا واحدًا لتصميمات مستودع البيانات ، مثل النهج من أعلى إلى أسفل أو من أسفل إلى أعلى ، والتزم به.
    • في حالة استخدام ملف ETL قم دائمًا بتنظيف البيانات وتحويلها باستخدام أداة ETL قبل تحميل البيانات إلى مستودع البيانات.
    يتم تنظيف البيانات وتحويلها في أدوات ETL قبل دمجها في بنية مستودع البيانات

    الصورة مأخوذة من medium.com/@vishwan/data-preparation-etl-in-business-performance-37de0e8ef632

    • قم بإنشاء عملية تطهير بيانات آلية حيث يتم تنظيف جميع البيانات بشكل موحد قبل التحميل.
    • السماح بمشاركة البيانات الوصفية بين المكونات المختلفة لمستودع البيانات لعملية استخراج سلسة.
    • اعتماد نهج رشيق بدلاً من نهج ثابت لبناء مستودع البيانات الخاص بك.
    • تأكد دائمًا من دمج البيانات بشكل صحيح وليس فقط موحد عند نقلها من مخازن البيانات إلى مستودع البيانات. وهذا يتطلب تطبيع 3NF لنماذج البيانات.

    أتمتة تصميم مستودع البيانات 

    يمكن أتمتة تصميم مستودع البيانات Jumpstart تطوير مستودع البيانات الخاص بك. من الضروري أن تكون مقاربتك صحيحة.

    أولاً ، حدد مكان وجود بيانات الأعمال الهامة والبيانات ذات الصلة بمبادرات ذكاء الأعمال الخاصة بك. بعد ذلك ، قم بإنشاء إطار عمل بيانات تعريف معياري يوفر سياقًا هامًا لهذه البيانات في نمذجة البيانات المسرح.

    سيطابق إطار العمل هذا نموذج مستودع البيانات الخاص بك مع نظام المصدر ، مما يضمن البناء المناسب للعلاقات بين الكيانات ذات المفاتيح الأساسية والأجنبية المحددة بشكل صحيح. سيؤدي أيضًا إلى إنشاء صلات الجدول الصحيحة وتعيين أنواع علاقة الكيانات بدقة.

    أيضًا ، يجب أن تكون لديك عمليات مطبقة تسمح لك بدمج مصادر جديدة وتعديلات أخرى في نموذج بيانات المصدر الخاص بك وإعادة نشره. سيوفر اتباع نهج تكراري نظرة أكثر تفصيلاً للبيانات المقدمة لأغراض ذكاء الأعمال ووجهات النظر المحققة.

    يمكنك اعتماد 3NF أو نهج النمذجة الأبعاد، حسب متطلبات ذكاء الأعمال الخاصة بك. هذا الأخير أفضل لأنه سيساعدك على إنشاء هيكل مبسط وغير منسق لنموذج مستودع البيانات الخاص بك.

    أثناء تواجدك فيه ، إليك بعض النصائح الأساسية التي يجب أن تضعها في اعتبارك:

    • الحفاظ على حبيبات متسقة في نماذج البيانات ذات الأبعاد
    • قم بتطبيق تقنية معالجة SCD الصحيحة على سمات الأبعاد الخاصة بك
    • تبسيط تحميل جدول الحقائق باستخدام نهج قائم على البيانات الوصفية
    • ضع عمليات في مكانها الصحيح للتعامل مع الحقائق المبكرة

    وأخيرا، يمكن لأعضاء الفريق إجراء الاختبار جودة البيانات وسلامة نماذج البيانات قبل نشرها على قاعدة البيانات الهدف. وجود التحقق الآلي من نموذج البيانات يمكن أن توفر الأداة توفيرًا كبيرًا في الوقت.

    سيساعدك اتباع أفضل الممارسات عند أتمتة نمذجة المخطط على تحديث نموذجك بسلاسة ونشر التغييرات عبر خطوط بياناتك.

    تتمثل الخطوة التالية في عملية تصميم مستودع البيانات في اختيار بنية تخزين البيانات الصحيحة.

    بناء مستودع البيانات الخاص بك مع Astera منشئ DW

    أداة مستودع البيانات

    Astera منشئ DW هو حل لتخزين البيانات من البداية إلى النهاية يعمل على أتمتة تصميم ونشر مستودع البيانات في بيئة خالية من التعليمات البرمجية.

    يستخدم نهجًا يعتمد على البيانات الوصفية يمكّن المستخدمين من معالجة البيانات باستخدام مجموعة شاملة من التحويلات المضمنة بدون برمجة ETL معقدة أو برمجة نصية لـ SQL.

    تعرف على المزيد حول أفضل بنية لمخازن البيانات لإعداد التقارير.

    تقليل وقت تطوير مستودع البيانات بنسبة تصل إلى 80٪
    دعوة جديدة إلى العمل

    المؤلف:

    • نداء فاطمة
    ربما يعجبك أيضا
    كيفية تحويل كشوف الحسابات المصرفية تلقائيًا إلى Excel
    استخراج كشوف الحسابات المصرفية: البرامج والفوائد وحالات الاستخدام
    لماذا يجب على مؤسستك استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة البيانات
    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