المدونة

الصفحة الرئيسية / المدونة / ما هي أفضل بنية لمستودع البيانات لإعداد التقارير؟

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

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

ما هو أفضل تصميم لمخازن البيانات من أجل إعداد التقارير؟

15 أبريل، 2024

تعتمد معظم المؤسسات على مستودع البيانات كمصدر وحيد للحقيقة - مستودع بيانات موحد يعمل كطبقة تقارير للشركات لتحديد الاتجاهات واكتساب رؤى تجارية قيمة. ومع ذلك ، لتحقيق أقصى قدر من الأداء والحصول على أفضل النتائج من مستودع البيانات ، من الضروري اختيار البنية المناسبة وإنشاء نموذج بيانات محدد جيدًا.

تعرف على المزيد حول بنية مستودع البيانات: الأنواع والمكونات والمفاهيم

عندما نتحدث عن معماريات تخزين البيانات ، لديك الكثير من الخيارات ، بما في ذلك 3NF ، وخزن البيانات ، والنماذج ذات الأبعاد (مخطط النجوم والثلج) ، وطاولة كبيرة واحدة (OBT). ومع ذلك ، ليست كل هذه مناسبة للإبلاغ.

عامل مهم يجب أخذه في الاعتبار هو مستوى التطبيع / عدم التطابق في النموذج. غالبًا ما يكون من الصعب استهلاك بنية طبيعية للغاية ، نظرًا للعدد الأكبر من الجداول والعلاقات. الاستعلامات التي تم إنشاؤها للاستهلاك معقدة للغاية أيضًا بسبب العدد الكبير من الصلات بين الكيانات. دعنا نلقي نظرة على كل هياكل تخزين البيانات هذه لتحديد أفضل خيار لإعداد التقارير.

3NF و Data Vault

فور الخفافيش ، من الواضح أن نماذج 3NF و Data Vault ليست مناسبة كطبقات تقارير لأن هذه النماذج طبيعية للغاية. تركز هذه البنى على تقليل تكرار البيانات ، مما يؤدي بطبيعة الحال إلى زيادة عدد الجداول. تستخدم نماذج 3NF في الغالب كطبقة ODS (مخزن البيانات التشغيلية) ، والتي تسحب البيانات من مصادر متعددة إلى مستودع مركزي.

مخزن البياناتومن ناحية أخرى، تم تحسينه من أجل قابلية التوسع والقدرة على التكيف من حيث إضافة مصادر بيانات جديدة ذات تعقيد أقل. عادةً ما يتم إنشاء أسواق البيانات على طراز Kimball أعلى خزينة البيانات نظرًا لأن استخدام الخزينة مباشرة لإعداد التقارير غير عملي بسبب عامل التطبيع. ومع ذلك، يمكن استخدامه لأغراض التدقيق.

نماذج الأبعاد

تم تصميم النماذج ذات الأبعاد خصيصًا لتعمل كطبقات إبلاغ. تؤدي الهياكل غير المبطنة لهذه النماذج إلى تحسين أداء الاستعلام واستهلاك أسهل. هناك نوعان من المخططات في النماذج ذات الأبعاد: مخطط النجوم ومخطط ندفة الثلج. الفرق الرئيسي بين هذين هو أن مخطط ندفة الثلج يحتوي على أبعاد طبيعية ، في حين أن المخطط النجمي يحتوي على أبعاد غير طبيعية.

على الرغم من أن Snowflake يوفر مزايا مختلفة ، بما في ذلك تقليل التكرار في البيانات وسهولة التنقل ، إلا أن المخطط النجمي هو الفائز الواضح عند الحديث بدقة عن الاستهلاك من أجل إعداد التقارير. هذا ببساطة لأن الأخير يحتوي على أبعاد غير طبيعية ، مما يعني أن الاستعلامات أقل تعقيدًا.

علاوة على ذلك ، يمكن أن يكون تتبع البيانات التاريخية ذات الأبعاد المتغيرة ببطء (SCDs) مشكلة بسبب التبعيات بين الوالدين والطفل بين الأبعاد في مخطط Snowflake. هذه المشكلة غير موجودة في مخطط النجوم.

OBT (طاولة واحدة كبيرة)

لقد أثبتنا حتى الآن أن مستوى التطبيع / عدم التطابق هو المفتاح لتحديد ما إذا كانت البنية مناسبة للإبلاغ أم لا. من خلال هذا المنطق ، يقف مخطط النجوم ثابتًا كخيار مفضل. ومع ذلك ، فإن OBT يأخذها خطوة إلى الأمام من خلال توفير أعلى مستوى ممكن من عدم التطابق. فهو يجمع كل الجداول لإنشاء جدول كبير واحد يحتوي على جميع البيانات.

إذا كان إلغاء التطابق هو سر وجود طبقة تقارير صلبة ، فيجب أن تكون بنية OBT خيارًا واضحًا لخبراء ذكاء الأعمال. لكن هل هي حقا بهذه البساطة؟

حسنًا ، ليس حقًا. إليك ما يمنح مخطط النجوم ميزة تفوق OBT: تم تحسين المخططات النجمية لتتبع البيانات التاريخية ، وهو مطلب لا غنى عنه لأغراض التحليل. علاوة على ذلك ، غالبًا ما تحتوي على أبعاد متوافقة قابلة لإعادة الاستخدام ، والتي يمكن صيانتها بسهولة وقابلة للتطوير لدعم التقارير والتحليل عبر الأعمال.

على الرغم من أن OBT يوفر أداءً فائقًا عند الاستعلام عن البيانات ، خاصةً مع قاعدة البيانات العمودية ، إلا أن البنية لديها بعض المشكلات الخاصة بها. نظرًا لأن كل شيء معبأ في جدول واحد ، فإن تكرار البيانات مرتفع ، مما يجعل من الصعب الحفاظ على البنية. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الحفاظ على البيانات التاريخية من خلال برامج تشخيص المجتمع ، وإن لم يكن مستحيلًا ، يعد مهمة أكثر تعقيدًا بكثير.

يعد إنشاء التقارير بناءً على البيانات الحالية أمرًا سهلاً عند استخدام OBT ، ولكن عندما يتعلق الأمر بالتقارير التاريخية ، يمكن أن تتعقد الأمور ، وهو ما يمكن أن يكون بمثابة كسر للصفقات للعديد من خبراء ذكاء الأعمال.

وفي الختام

بناءً على التحليل أعلاه ، من الآمن أن نستنتج أن مخطط النجوم هو ، حقًا ، الهيكل الأنسب لإعداد التقارير. في حين أن البنى الأخرى لها مزاياها الخاصة ، فإن المخطط النجمي يوفر التوازن المثالي بين مستوى عدم التطابق المطلوب للاستعلامات الأقل تعقيدًا.

يوفر المخطط النجمي أيضًا مزايا هيكلية ، مثل إدارة البيانات التاريخية وسهولة الاستخدام ، مما يجعلها تبرز بين بقية البنى. قد يكون إنشاء مخطط نجمي من البداية باستخدام نظام OLTP كنقطة بداية أمرًا صعبًا ويستغرق وقتًا طويلاً. لحسن الحظ، Astera يوفر DWB Builder الحل الأمثل لهذه المشكلة.

Astera يحتوي DW Builder على مصمم نموذج بيانات مدمج وواجهة نقر ونقطة والقدرة على تطبيع أو إلغاء تسوية الكيانات دون كتابة تعليمات برمجية. باستخدام المصمم البديهي ، يمكنك إضافة جداول / حقول جديدة وتعديل الهياكل الحالية بعدد قليل من عمليات السحب والإفلات.

علاوة على ذلك ، تتيح لك ميزة أتمتة النموذج الأبعاد إنشاء مخطط نجمي مباشرةً من بنية موجودة ببضع نقرات فقط. لم يكن إنشاء واستخدام مخططات النجوم للإبلاغ أسهل من أي وقت مضى!

إذا كنت ترغب في استكشاف الطريقة المرنة لبناء مستودع بياناتك ، فاتصل بنا على [البريد الإلكتروني محمي] اليوم.

تعرف على المزيد حول النمذجة الأبعاد: نظرة عامة والفوائد ونصائح التصميم

ربما يعجبك أيضا
أفضل 7 أدوات لتجميع البيانات في عام 2024
إطار إدارة البيانات: ما هو؟ الأهمية والركائز وأفضل الممارسات
أفضل أدوات استيعاب البيانات في عام 2024
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