ما هي هندسة البيانات؟

هندسة البيانات هي إطار منظم لأصول البيانات وتحدد كيفية تدفق البيانات من خلال أنظمة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بها. فهو يوفر أساسًا لإدارة البيانات، ويوضح بالتفصيل كيفية جمعها وتكاملها وتحويلها وتخزينها وتوزيعها عبر منصات مختلفة. كما أنها تضع معايير وإرشادات للتعامل مع البيانات، مما يخلق بيئة موثوقة وقابلة للتطوير تدعم الأنشطة المعتمدة على البيانات.

لماذا تعتبر هندسة البيانات مهمة؟

هندسة البيانات هي أهمية لأن تصميم إطار عمل منظم يساعد على تجنب صوامع البيانات وعدم الكفاءة، مما يتيح تدفقًا سلسًا للبيانات عبر الأنظمة والأقسام المختلفة. يؤدي تحسين إدارة البيانات إلى تحسين الكفاءة التشغيلية للمؤسسات، حيث تتمتع الفرق بإمكانية الوصول في الوقت المناسب إلى البيانات الدقيقة للأنشطة اليومية والتخطيط طويل المدى.

تدعم بنية البيانات الفعالة الأدوات والأنظمة الأساسية الحديثة، بدءًا من أنظمة إدارة قواعد البيانات وحتى ذكاء الأعمال وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. يخلق مساحة ل بيئة قابلة للتطوير يمكنها التعامل مع البيانات المتزايدة، مما يسهل تنفيذ ودمج التقنيات الجديدة.

علاوة على ذلك، تعمل بنية البيانات المصممة جيدًا على تعزيز أمان البيانات والامتثال من خلال تحديد بروتوكولات واضحة لإدارة البيانات. فيما يلي بعض فوائد الأعمال التي تجعل من هندسة البيانات جزءًا أساسيًا من استراتيجية البيانات:

إدارة بيانات أفضل

تنشئ بنية البيانات إطارًا واضحًا للتعامل مع البيانات، مما يضمن أنها منظمة ودقيقة ومتسقة. يقلل هذا النهج المنظم من الأخطاء والتكرارات، مما يسهل الوصول إلى البيانات للمحافظة عليها والوصول إليها. فعال إدارة البيانات يعمل على تحسين الأداء التشغيلي وخفض التكاليف المتعلقة بمعالجة البيانات.

تكامل البيانات أسهل

يتم تبسيط الهيكل الموحد والمعايير المشتركة داخل بيئة هندسة البيانات تكامل البيانات. يجعل هذا الاتساق من السهل دمج البيانات من مصادر مختلفة في تنسيق واحد قابل للاستخدام. يتيح هذا التكامل السلس للشركات التكيف بسرعة مع مصادر البيانات والتقنيات الجديدة، مما يعزز المرونة والابتكار.

يدعم اتخاذ القرار

يضمن إطار البيانات القوي توفر معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب لاتخاذ القرار. فهو يساعد في إنشاء خطوط بيانات موثوقة وحلول تخزين، مما يوفر رؤى عند الحاجة. باستخدام البيانات الموثوقة، يمكن للشركات الاستجابة بسرعة للتغييرات والعثور على فرص جديدة واتخاذ قرارات ثاقبة.

أنواع بنيات البيانات

يمكن لبنيات البيانات يتم تصنيفها على نطاق واسع إلى نوعين رئيسيين: البنى المركزية والموزعة. يقدم كل نوع أنماطًا وفوائد مميزة اعتمادًا على استراتيجية بيانات المؤسسة ومتطلباتها.

بنيات البيانات المركزية

تركز بنيات البيانات المركزية على تنظيم تخزين البيانات في مستودع واحد، مما يوفر رؤية موحدة لبيانات الأعمال عبر وظائف مختلفة. يعمل هذا الأسلوب على تبسيط إدارة البيانات والوصول إليها، مما يسهل الحفاظ على الاتساق والتحكم. تتضمن بنيات البيانات هذه ما يلي:

• مستودع البيانات: مستودع البيانات هو مستودع مركزي يقوم بدمج البيانات من مصادر متعددة في مخطط واحد منظم. يتيح هذا التصميم الوصول السريع والتحليل، مما يجعله مثاليًا لمعلومات الأعمال وإعداد التقارير. فهو ينظم البيانات للاستعلام الفعال ويدعم التحليلات واسعة النطاق.

بنية مستودع البيانات يحدد هيكل وتصميم المستودع المركزي لتخزين وتحليل البيانات من مصادر مختلفة. ويتضمن نمذجة البيانات وعمليات ETL وآليات التخزين المصممة لدعم ذكاء الأعمال واتخاذ القرار.

• مارت البيانات: سوق البيانات هي قطاعات متخصصة من مستودعات البيانات مصممة خصيصًا لخطوط أو وظائف عمل محددة، مثل المبيعات أو التمويل. وهي توفر طرق عرض مركزة للبيانات تتيح الوصول بشكل أسرع والتحليل المستهدف، مما يحسن عملية صنع القرار على وجه التحديد الإدارات دون الحاجة إلى الاستعلام عن المستودع بأكمله.
• بحيرة البيانات: A بحيرة البيانات يقوم بتخزين كميات هائلة من البيانات الأولية بتنسيقها الأصلي، ويستوعب أنواع وهياكل البيانات المختلفة. على عكس مستودعات البيانات، تحتفظ بحيرات البيانات ببنية غير محددة، مما يسمح باستيعاب البيانات وتخزينها بشكل مرن. يدعم هذا الإعداد احتياجات التحليلات المتنوعة، بما في ذلك معالجة البيانات الضخمة والتعلم الآلي.

بنيات البيانات الموزعة

تقوم بنيات البيانات الموزعة بإدارة البيانات عبر منصات وعمليات متعددة، مما يؤدي إلى إنشاء عرض موحد. كما أنها توفر المرونة والمزايا الخاصة بالمجال للأنظمة المختلفة. يعمل هذا الأسلوب على تحسين قابلية التوسع وقابلية التشغيل البيني وقدرات المشاركة. تتضمن بعض بنيات البيانات الموزعة الشائعة ما يلي:

• شبكة البيانات: A شبكة البيانات هي بنية يتم فيها توزيع ملكية البيانات وإدارتها بشكل لا مركزي على مجالات العمل الفردية أو الفرق. يمكّن هذا النموذج كل مجال من التحكم في بياناته وإدارتها، مما يضمن تلبية احتياجات العمل المحددة ومعايير الجودة.
• نسيج البيانات: نسيج البيانات يستخدم خوارزميات ذكية ومؤتمتة لدمج وتوحيد البيانات المتباينة عبر الأنظمة. فهو يوفر طبقة وصول سلسة تعمل على تعزيز التكامل عبر المؤسسة. تتكيف هذه البنية مع نمو المؤسسة، مما يوفر اتصال بيانات فعال وقابل للتطوير.
• سحابة البيانات: سحابة البيانات عبارة عن بنية تحتية قائمة على السحابة تمكن الشركات من تخزين البيانات وإدارتها وتحليلها عبر بيئات وخدمات سحابية متعددة. ويستخدم موارد سحابية قابلة للتطوير للتعامل مع أعباء عمل البيانات المتنوعة، بدءًا من التخزين والمعالجة وحتى التحليلات والتعلم الآلي.

يتمتع كل نوع من بنية البيانات - المركزية أو الموزعة - بنقاط قوة وحالات استخدام فريدة. سيعتمد الاختيار على الاحتياجات المحددة للمؤسسة، واستراتيجية البيانات، ومدى تعقيد أصول البيانات والبنية التحتية الخاصة بها.

هندسة البيانات مقابل نمذجة البيانات مقابل هندسة المعلومات

هندسة البيانات

هندسة البيانات هي التصميم الأساسي الذي يحدد كيفية قيام المؤسسة ببناء بياناتها وتخزينها والوصول إليها وإدارتها. يتضمن اتخاذ قرارات بشأن تقنيات تخزين البيانات - مثل قواعد البيانات أو بحيرات البيانات - والتكامل لجمع البيانات من مصادر مختلفة ومعالجتها لتحويل البيانات وإثرائها.

تتضمن بنية البيانات أيضًا سياسات الحوكمة الخاصة بأمن البيانات والخصوصية والامتثال لضمان سلامة البيانات. تعد اعتبارات قابلية التوسع ضرورية لاستيعاب أحجام البيانات المتزايدة واحتياجات العمل المتغيرة.

نمذجة البيانات

نمذجة البيانات هي تقنية لإنشاء تمثيلات تفصيلية لمتطلبات بيانات المنظمة وعلاقاتها. فهو يضمن تنظيم البيانات لدعم التخزين والاسترجاع والتحليل الفعال، بما يتماشى مع أهداف العمل واحتياجات المستخدم.

المعلومات الهندسة المعمارية

هندسة المعلومات هي نهج يركز على تنظيم وهيكلة المعلومات داخل الأنظمة لتحسين سهولة الاستخدام وإمكانية الوصول. يتضمن إنشاء إطار منطقي لمساعدة المستخدمين في العثور على المعلومات وفهمها بسرعة وسهولة من خلال التسلسل الهرمي للبيانات وطرق التصنيف المتسقة.

المكونات الرئيسية لهندسة البيانات

تشبه مفتاح تشكل مكونات بنية البيانات الإطار الأساسي الذي تعتمد عليه المؤسسات لإدارة بياناتها واستخدامها بشكل فعال:

نماذج البيانات

تبدأ هندسة البيانات بنماذج البيانات، التي تمثل كيفية تنظيم البيانات وتنظيمها داخل المؤسسة. تشمل هذه النماذج:

• نموذج البيانات المفاهيمية: يحدد الكيانات رفيعة المستوى والعلاقات فيما بينها.
• نموذج البيانات المنطقية: يترجم النماذج المفاهيمية إلى هياكل أكثر تفصيلاً تظهر سمات البيانات والاعتماد المتبادل.
• نموذج البيانات المادية: يحدد التنفيذ الفعلي لهياكل البيانات في قواعد البيانات أو مستودعات البيانات، بما في ذلك الجداول والأعمدة والفهارس.

مخزن البيانات

تتضمن بنية البيانات قرارات بشأن مكان وكيفية تخزين البيانات لضمان الوصول والإدارة بكفاءة. يتم اختيار حل التخزين بناءً على نوع بيانات المؤسسة وأنماط الاستخدام والمتطلبات التحليلية. بعض خيارات تخزين البيانات الشائعة هي قواعد البيانات وبحيرات البيانات ومستودعات البيانات.

تكامل البيانات و ETL

تعتبر عمليات تكامل البيانات ضرورية لتوحيد البيانات من مصادر متباينة وتحويلها إلى تنسيقات مناسبة للتحليل وإعداد التقارير. ETL تعمل العمليات على تبسيط هذه العمليات، مما يضمن تدفق البيانات بسلاسة عبر المؤسسة. يتضمن ثلاث مراحل:

• استخراج: - استرجاع البيانات من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات والتطبيقات والملفات.
• تحول: تحويل البيانات وتنظيفها لضمان الاتساق والجودة، غالبًا من خلال إثراء البيانات وتطبيعها وتجميعها.
• حمل: تحميل البيانات المحولة إلى أنظمة مستهدفة مثل مستودعات البيانات أو بحيرات البيانات للتخزين والتحليل.

حوكمة البيانات

مراقبة البيانات يساعد في وضع السياسات والإجراءات والمعايير لإدارة أصول البيانات طوال دورة حياتها. يتيح تنفيذ أطر الحوكمة القوية للمؤسسات تخفيف المخاطر وتحسين استخدام البيانات وتعزيز الثقة في عملية صنع القرار المستندة إلى البيانات. بعض السمات الرئيسية لإدارة البيانات هي:

• جودة البيانات: يضمن دقة البيانات واكتمالها واتساقها وأهميتها من خلال عمليات التحقق والتطهير.
• إدارة دورة حياة البيانات: يحدد كيفية إنشاء البيانات وتخزينها واستخدامها والاحتفاظ بها للحفاظ على سلامة البيانات والامتثال التنظيمي.
• إدارة البيانات الوصفية: يحافظ على معلومات وصفية حول أصول البيانات لضمان الفهم والاكتشاف والحوكمة.

حماية البيانات

ينفذ تدابير لحماية البيانات من الوصول غير المصرح به، التلاعب والانتهاكات. يساعد الأمان القوي الشركات على تخفيف المخاطر والامتثال للمتطلبات التنظيمية والحفاظ على ثقة وسرية أصول البيانات الخاصة بها.

• الوصول المتحكم فيه: يقيد الوصول إلى البيانات على أساس الأدوار وآليات المصادقة.
• التشفير: يؤمن البيانات أثناء الحركة والسكون باستخدام خوارزميات التشفير لمنع الاعتراض أو السرقة غير المصرح بها.
• التدقيق والمراقبة: يتتبع هذا القسم أنشطة الوصول إلى البيانات واستخدامها لاكتشاف الخروقات الأمنية أو انتهاكات السياسة والاستجابة لها.

تنشئ هذه المكونات نهجًا منظمًا للتعامل البيانات، وتمكين المنظمات من الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ و اتخاذ قرارات مستنيرة.

كيفية تصميم بنية بيانات جيدة

يعد تصميم بنية بيانات جيدة أمرًا بالغ الأهمية لأنه يضع الأساس لكيفية إدارة المنظمة ويستخدم بياناته. يجب على المؤسسات إنشاء إطار عمل قوي يدعم العمليات الحالية ويخلق مساحة للابتكار وقابلية التوسع لتحقيق النمو المستقبلي. فيما يلي بعض العوامل الأساسية التي يجب وضعها في الاعتبار:

فهم احتياجات البيانات

عند تصميم بنية بيانات جيدة، يعد فهم احتياجات البيانات أمرًا أساسيًا. يجب على المؤسسات إجراء تقييم دقيق لمتطلبات البيانات الخاصة بها، بما في ذلك الحجم والتنوع والسرعة، لضمان دعم البنية للرؤى التشغيلية والتحليلية بشكل فعال.

إنشاء معايير البيانات

بعد ذلك، يعد وضع معايير البيانات أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق التماسك عبر المؤسسة. تتضمن هذه الخطوة إعداد إرشادات واضحة حول اصطلاحات التسمية وتنسيقات البيانات وممارسات التوثيق. فهو يعمل على تبسيط عمليات تكامل البيانات وتحليلها، وتقليل الأخطاء وتحسين جودة البيانات بشكل عام.

اختيار حق التخزين والأدوات

يعد اختيار حلول وأدوات التخزين المناسبة قرارًا استراتيجيًا. يجب على المؤسسات تقييم خيارات مثل قواعد البيانات العلائقية للبيانات المنظمة، وبحيرات البيانات من أجل قابلية التوسع والمرونة، ومستودعات البيانات من أجل القدرات التحليلية. يجب أن يتوافق هذا الاختيار مع قابلية التوسع واحتياجات الأداء والتوافق مع البنية التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات.

ضمان أمن البيانات والامتثال

يعد أمان البيانات والامتثال أمرًا بالغ الأهمية أيضًا في تصميم بنية بيانات فعالة. يجب على المؤسسات تنفيذ إجراءات صارمة لحماية المعلومات الحساسة والحفاظ على الامتثال التنظيمي، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أو HIPAA. تتضمن هذه الخطوة استخدام تقنيات التشفير للحماية البيانات، وتنفيذ ضوابط وصول قوية، وإجراء منتظم التدقيق.

استخدم حالات

يعد التوافق مع حالات الاستخدام المحددة أمرًا ضروريًا لبنية البيانات الفعالة. سواء كانت تدعم التحليلات في الوقت الفعلي، أو تحليل البيانات التاريخية، أو تطبيقات التعلم الآلي، فإن البنية القابلة للتكيف تلبي احتياجات الأعمال المتنوعة وتتيح اتخاذ قرارات مستنيرة.

أفضل الممارسات لهندسة البيانات

فيما يلي خمس أفضل الممارسات لهندسة البيانات:

• تعاون عبر الفرق: يساعد التعاون بين تكنولوجيا المعلومات وأصحاب المصلحة في الأعمال وعلماء البيانات على ضمان تلبية بنية البيانات للمتطلبات الفنية والتجارية، مما يعزز اتباع نهج موحد لإدارة البيانات. يسمح الحل بدون تعليمات برمجية لمختلف أصحاب المصلحة بالمشاركة في هذه العملية، بغض النظر عن كفاءتهم التقنية.
• التركيز على إمكانية الوصول إلى البيانات: يجب على المؤسسات تصميم بنية تعطي الأولوية لسهولة الوصول إلى البيانات للمستخدمين عبر الأقسام والوظائف المختلفة. ستتطلب هذه الخطوة تنفيذ واجهة مستخدم بديهية وحلول سهلة الاستخدام تتيح سهولة التنقل واسترجاع البيانات عبر المؤسسة.
• تنفيذ مراقبة جودة البيانات: تساعد عمليات المراقبة والتحقق المستمرة في الحفاظ على معايير عالية لجودة البيانات، مما يضمن بقاء البيانات دقيقة وموثوقة وقيمة للتحليلات وإعداد التقارير.
• اعتماد منهجيات رشيقة: يتيح تطبيق مبادئ Agile على مشاريع هندسة البيانات إمكانية التطوير التكراري والتعديلات السريعة لاحتياجات العمل المتغيرة وتقديم رؤى قيمة لأصحاب المصلحة. يعد الحل الموحد بدون تعليمات برمجية مثاليًا لهذا النهج لأنه يلغي متطلبات الترميز المعقدة التي يمكن أن تؤدي إلى اختناقات وتأخير.
• تبني حوكمة البيانات: يجب على المنظمات تحديد أدوار ومسؤوليات ومساءلة واضحة لإدارة البيانات داخل المنظمة. إنه يعزز الشفافية والثقة في ممارسات التعامل مع البيانات.

وفي الختام

إن بنية البيانات القوية ليست مجرد فكرة جيدة، بل إنها ضرورية. إنه يعمل كصندوق أدوات جيد التنظيم، مما يساعد المؤسسات على العمل بشكل أسرع وأكثر كفاءة. وبدون ذلك، تصبح إدارة البيانات معقدة، ويعاني اتخاذ القرار. الاستثمار في البناء ذكي تسمح بنية البيانات للمؤسسات بتبسيط العمليات والعمل على الابتكار والنمو.